「学力」の経済学 の商品レビュー
読みやすいし、わかりやすい。アメリカの教育の実験ってすごいことするんですね。エビデンスにたちうちできるような分析をしないと説得力がもてない。
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また時々子どもの成長に合わせて読み直したい! とても参考になった! 海外でデータを元にして政策を実施している国で育てたくなった
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経済学、といっても小難しくなく 教育する中でこれってやってもいいこと?と 思うことをデータを基に教えてくれる ただ日本のデータは少なく、なぜかと言うと 日本がそういうデータ開示をしていないからと 少し今の日本に対する疑問も投げかけられた ただあとがきに、竹中平蔵さんの名前が出...
経済学、といっても小難しくなく 教育する中でこれってやってもいいこと?と 思うことをデータを基に教えてくれる ただ日本のデータは少なく、なぜかと言うと 日本がそういうデータ開示をしていないからと 少し今の日本に対する疑問も投げかけられた ただあとがきに、竹中平蔵さんの名前が出てきて少し驚いた
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「教育」を統計データで分析して評価することは興味深い話ではあるが、子ども一人ひとりの個人差は想像以上に大きく、常にそれを前提とした視点で考えなければいけないことを再認識しました。
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読了。2015年の本である。家にあった。嫁さんが買った。長女(高3)が小学校三年生ぐらいの頃だ。あまり興味が湧かなかったので、嫁さんに薦められたが読まなかった。今回読もうと思ったのは、次女(年長)はどうなるか不安があったからかもしれない。難しかった。
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教育法を網羅している訳ではないし、 教育政策に通じる話題が多いので、 家庭での具体的な方法を求めている人には物足りないかもしれない。 経験に基づいた教育論だと、 子どもの個性や家庭背景によっても条件が変わってくるので、すべての子供がその方法に当てはまるとは言えない。 しかし、...
教育法を網羅している訳ではないし、 教育政策に通じる話題が多いので、 家庭での具体的な方法を求めている人には物足りないかもしれない。 経験に基づいた教育論だと、 子どもの個性や家庭背景によっても条件が変わってくるので、すべての子供がその方法に当てはまるとは言えない。 しかし、この本は主観的な経験談ではなく、 全てが実験データに基づいた教育法を 語ってくれているので、論理的で説得力があった。
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アウトプット(テスト結果)にご褒美をあげるより、インプット(読書、勉強)にご褒美をあげる方が効果あり
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
目の前ににんじんをぶら下げる方が勉強する。すぐに得られる報酬には飛びつく。将来の報酬より魅力的に見える。 インプットにご褒美を与える。=報酬とやること、が明確に結びつく。結果に報酬、では何をしていいか分からない。 勉強へのご褒美は、内的動機付けを失わせない。 自尊心と学力の関係は相関があるが、学力が高いから自尊心が高い、自尊心を高めても学力は高まらない=褒める教育は一概には言えない。むやみに褒めても、実力の伴わないナルシストを増やすだけ。 学力の高い友達がいると学力が上がる、はレベルが違いすぎると効果が無い。=習熟度別学級は効果がある。 最も収益率が高いのは、就学前教育。ここにお金をかける。非認知能力があがる=忍耐力、意欲的、社会性、誠実性、好奇心、などは人から学ぶものだから。自制心、やり抜く力。筋肉のように継続と反復で鍛える。しなやかな心がやり抜く力を育てる。しつけを受けた人は年収が高い。 少人数学級は、効果があるものの費用対効果では低い。教育熱心な親が少人数学級を選ぶこともあるため、効果の測定は難しい。 学力テストの学校毎の順位を公表するのであれば、学区の環境(生活保護率、学習塾の数、修学援助率など)も公表すべき。 行き過ぎた平等主義=同じ教育を行えばいいわけではない。家庭環境が違う。 土曜日休みは、学習時間の格差を拡大した。 親の学歴による子どもの学習時間の差は学年が上昇するにつれて拡大する。 平等主義は、思いやりや親切心に欠ける子どもを作りやすい。努力すれば成功できる、を植え付けると、成功しないのは努力していないのだ、という考えに繋がる。不利な環境にいる他人を思いやることができない人間ができる。 自治体はデータを外部にできる限り公表すべき。世界中の学者が、それを元に分析してくれる。南アフリカ政府の作戦。 いい先生に出会うと人生が変わる。いい先生とは、子どもの学力の上昇幅を大きくする先生。 そのためには、参入障壁を無くす。=教員免許を無くす。免許を持っていても質の差は大きい。
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子ども教育だけでなく、福祉の支援、社員教育にも参考になりそう。 「こんなふうに育てられたかった」と思いながら読んでいました。 自分が「いい先生」になれるのか?どうやって育てていくが自分への課題。
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幼児教育に有益性があること、少人数制は費用対効果が見合っていないことはデータを示してよくわかりました。最後の章は学力の話というよりデータの話となり分かりにくかった。
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