みなさん、こんにちは。

今日は前回の記事の続きです。
映像授業やAIツールで代替不能な意味や価値を生むには
それらが苦手とする部分を強化すべきだと考えています。
もしかすると、あと数年もすれば、その点においても
十分に強化されたものが生まれる可能性はあります。
しかし、現時点では明らかに弱いと思われる部分は
ありますので、そこを強化することこそが

人間が「教える」ことの意味

に繋がるのではないかと考えています。

さて、「教える」という能力について語るうえで
まず押さえておかなくてはいけないことがあります。
それは、集団授業と個別指導では必要な能力が
少し異なるということです。
私自身、若い頃は集団授業を行っていましたので
このことについてはよくわかっているつもりです。
したがって、ここで述べさせていただくのは
「個別指導において」という注釈がつきます。
その前提を押さえたうえで話を進めていきます。

一般に、教え方に関する研修を行おうとすると
どうしても"出力側"に意識が向きがちになります。
"出力側"とは

口調・声のトーン・噛み砕き方・目線・書き方

などを指すと思っていただければ結構です。
しかし、私自身は

出力側よりも入力側（センサー）が大切である

と思っています。
従って、研修でもそこの意識を高めようとします。
では"入力側"とは何を指すのでしょうか？
これは無数にあると言っても過言ではありませんが
たとえば、目の前に「わからない」という事実が
あったとします。

この事実を単なる事実としか捉えられないセンサー

もあれば

その事実の原因の候補を瞬時に複数挙げて
チェックできるセンサー

もあるということです。

参考書や映像授業、AIツールといったものには
このセンサーが備わっていないか性能の低いもの
しか備わっていないと言えます。
予め想定してある「つまずくポイント」以外で
つまずいた場合には対処のしようもありません。
ただ、個別指導でも同じことは起こります。
担当講師のセンサーの性能が低ければ
目の前の「わからない」の根本的な解決には
決して繋がらないのです。

昨日も私のすぐ後ろで高校生が友達に数学の問題を
教えてあげていました。
しかし、一向に理解する様子がなく。
確認してみたところ単なる連立不等式の問題でした。
パッとみた瞬間に
「マイナス3分の8がピンと来てないんやろ？」
と尋ねてみると「そう」とのこと。
教えているコにとっては、そんなところで
つまずいているのは想定外だったわけです。

いくら出力側の性能が良くても、前提となる入力側の
性能が悪ければ良い結果は生まれない

そのことを新人コーチに知ってもらうことを
研修では意識しています。

後編へ続く

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