利益:
- 差別化（コンテンツ、プロセス、製品）と準備の概念を理解し、同じ結果をさまざまなレベルに適応させる資料セットを作成する能力。
- サポートが必要な生徒、上級レベルの生徒、言語サポートが必要な生徒向けに、人工知能サポートを使用して階層化されたタスクと足場を設計する機能。
- 人工知能が生徒をレッテルや偏見に貶めるリスクを理解し、差別化を教師の生徒認識と組み合わせる必要があることを理解する
教室に同じ生徒は二人としていません。初めて説明されたときにそのトピックを理解する人もいますが、さらに 3 つの例を必要とする人もいます。高度な質問を渇望している人もいれば、基本的な概念に行き詰まっている人もいます。トルコ語を勉強したばかりの人もいれば、失読症で読書をしている人もいます。差別化された指導は、同じ結果をさまざまな方法で達成できるようにする指導アプローチです。差別化は 3 つの側面で行われます: 内容 (何を学ぶか/どのような難易度で行うか)、プロセス (どのように学ぶか/どのようなアクティビティで行うか)、成果物 (生徒が学んだことをどのように実証するか)。 AI は、同じ結果を複数のレベルに迅速に適応させることで、差別化を実質的に可能にします。しかし、この単元で最も重要な警告は、AI が生徒をレッテルに貶める可能性があるということです。差別化は、教師による生徒の認識と組み合わされない限り不公平になります。
準備状況、興味、学習プロフィール
準備性とは、その学習成果に対して学生が持っている事前の知識とスキルのレベルです。これは「賢い/賢くない」ではなく、その時点での学生の状況であり、変化します。差別化は 3 つのことに基づいています: 準備状況 (基本/中級/上級)、興味 (生徒の好奇心を捉える)、および学習プロフィール (視覚、聴覚、実践的な好み - これらを厳格なパターンではなく柔軟な好みとして捉えます)。
足場とは、手掛かりカード、段階的な例、単語リスト、不完全な解決策など、苦労している生徒に一時的なサポートを設定することです。建物が完成したときに足場が取り外されるのと同じように、生徒の学習が進むにつれてサポートが取り外されます。 AI は、同じタスクの足場のあるバージョンと足場のないバージョンを簡単に生成します。
注意：差別化とは、「苦手な生徒には簡単な課題を与え、得意な生徒には難しい課題を与える」という意味ではありません。誰もが同じ利益を達成します。変化するパスはサポートと難易度のレベルです。目的は平等にすることではなく、全員を前進させることです。
ステップバイステップ: AI を使用した階層化されたタスク設計
- 単一のゲインから始めます。微分は同じゲインの周りで発生します。
- 3 つのレイヤーを定義します。基本 (足場)、中級 (標準)、上級 (深化) バージョンをリクエストします。
- コンテンツ/プロセス/製品を分離します。どの次元で差別化するかを指定します (例: 同じコンテンツ、異なる製品オプション)。
- 足場をクラフトします。苦労している生徒のためのヒント、例、語彙サポート。上級学習者向けの無制限の拡張機能。
- 言語サポートを追加します。トルコ語のスキルを向上させている学生向けの、視覚的な短文バージョン。
- ラベルコントロール。アウトプットは生徒を形作りますか？それが柔軟かつ一時的なものであるかどうかを確認してください。
- 学生の知識を取り入れます。誰がどの層に属するかは、あなた自身の観察に基づいて決定します。
ミニケース3個
ケース 1 — 3 回の読み取り。ある教室の先生の教室の読書レベルは大きく異なりました。彼は AI に情報テキストを与え、スキャフォールド (短い文 + 画像 + ワード ボックス)、標準、上級 (追加の重要な質問) の 3 つのバージョンを要求しました。全員が同じ 40 分間で同じ目標を達成しようとしました。 AI を使用すると準備が 20 分に短縮されました。教師は、知っている生徒に基づいて、誰がどのバージョンを受け取るかを決定しました。
ケース 2 — 足場を使用した数学。問題を解くのが難しい 5 人の生徒のために、教師は AI に「同じ問題のステップバイステップのヒント バージョン」を要求しました。各ステップで少しのガイダンスがあり、最初のステップの例が解決されました。上級者向けに、同じ問題を「複数の解決策を見つける」と説明しました。 2週間後、苦戦していたグループのうち4人が無知なバージョンに切り替えた。それらは足場の役割を果たし、解体された。
ケース 3 — ラベル トラップから戻る。教師はAIに対して生徒のグループを「不合格の生徒」と表現し、資料を求めた。 AI は常にこのグループに最も単純で単調なタスクを提供し、暗黙的に生徒たちを「できない」立場に置きました。教師はこれに気づき、プロンプトを「この結果においてまだ基礎レベルにある生徒のために前進させる足場のようなタスク」に変更しました。言語が変わると、提案もエスカレートしました。このレーベルは期待を下げた。
コピー可能なテンプレート
1) 3 層のタスク セット:
あなたの役割: [被験者] 教師。ゲイン: "[ゲイン]"、[X.この 1 つの結果に対して 3 つのタスク層を作成します。(1) 基本: ステップキュー、足場。 (2) 中間: 標準。 (3) 高度: オープンエンド、深化。 3 つすべてが同じ結果に達するようにします。学生にはレッテルを貼らないでください。レイヤーを「現在このレベルにいる人」として一時的に定義します。
２）足場（足場）製作：
この主題に苦戦している生徒のために次のタスクを足場にします。例として最初のステップを解決し、各ステップに短いヒントを追加し、ボックス内に必要なキーワードを入力します。ミッションの難易度を下げるのではなく、ブーストを上げるだけです。タスク: [貼り付け]
3) 言語サポートバージョン:
トルコ語が上達している生徒向けに、短い文、頻繁に使用される単語、視覚的な提案、可能であれば各ステップの例などの教材を適応させます。コンテンツとコンテキストを保持し、言語をアクセシブルにするだけです。素材：[ペースト]
4) 上級学習者向けの拡張:
「[利益]」トピックを早期に理解している生徒には、同じトピックをさらに深める 3 つの自由形式のタスク (実際の応用、比較/分析、および小規模な制作タスク) を提案します。追加の「忙しい仕事」ではなく、思考力を試すタスクを用意しましょう。
弱いプロンプト / 強いプロンプト
弱いプロンプト:
苦手な生徒向けに簡単な質問を書きます。
レッテルを貼り、期待を下げ、達成から切り離す。 「簡単」というのは曖昧であり、同じ利益が得られるわけではありません。
強力なプロンプト:
あなたの役割: 数学教師。目的: 「生徒は 2 桁の数字を掛けます。」この成果では、現在基礎レベルにある生徒向けに、足場に関する 4 つの問題を作成します。その最初のステップは例として解決され、各ステップにヒントがあります。難易度を下げます。支持を増やす。それらが同じゲインに達するようにします。
サイズ
何が変わるのでしょうか？
AIへのサンプルリクエスト
リスクに注意してください
内容
難易度、読解レベル
「3段階のリリース」
収入を減らさないように
プロセス
イベントの種類、足場
「ヒント付きバージョンの作成」
独立性を回復する
製品
表示形式
「ポスター・口頭・書面オプション」
メジャーを一定に保つ
言語
アクセシビリティ
「短文＋ビジュアル」
内容物を薄めないでください
よくある間違い
- 生徒にラベルを付けます。 「貧しい/怠け者/優れている」などのパターンは、AI の出力と期待の両方を歪めます。レベルは一時的なもので、達成に固有のものです。
- ゲインを下げる。差別化は「簡単な仕事」だと思っている。誰もが同じ目標を達成する必要があります。
- 足場の解体は絶対に行わないでください。絶えず示唆することは独立性を妨げます。サポートは徐々に取り除かれます。
- 学習スタイルを厳格なパターンに変更します。 「この子はビジュアルがいい」と一方向に限定する。好みは柔軟です。
- 学生の定義はAIに任せる。誰がどこにいるかは教師が決めます。 AIは生徒のことを知りません。
ヒント: 差別化を「3 つのバージョンを作成し、配布します」という枠組みにします。 AI にマテリアルを複製させます。どのバージョンを知っている唯一の人であるあなたが、どのバージョンをどの生徒に割り当てるかを決定します。
要約すれば
差別化とは、コンテンツ、プロセス、製品の側面において、異なる方法で同じ結果を達成することを意味します。 AI により、3 層のタスク、スキャフォールド バージョン、および言語サポートの作成が 1 回の取得から数分に短縮されます。これにより差別化が実質的に可能になります。しかし、AI は生徒をレッテルに仕立て上げ、期待を下げる可能性があります。一時的かつ成績に固有のレイヤーを定義し、決して成績を下げず、自分の観察に基づいてどの生徒がどこにいるかを決定します。
アプリケーションタスク
実績を選択し、「3 層タスクセット」テンプレートを使用して AI に初級、中級、上級のバージョンを要求します。 2 つの観点から出力を確認します。(1) 3 つのバージョンすべてが同じゲインを達成するかどうか、(2) いずれかのバージョンがグループを暗黙的に「できない」位置に置くかどうか。次に、基本バージョンを徐々にヒントを削除する計画に接続し、3 つの文で作成します。
チェックリスト
- [ ] 3 つのレイヤーはすべて同じゲインを達成しますか?
- [ ] 私は生徒たちにラベルを付けるのではなく、「今はこのレベルにある」と説明しましたか?
- [ ] 足場を段階的に撤去する計画は立てられていますか?
- [ ] 言語サポート バージョンでコンテンツを薄めずにアクセスできるようにしましたか?
- [ ] どのバージョンをどの生徒に配布するかは、私自身の観察に基づいて決定したのでしょうか?