個別教材の生成

無限のリソースライブラリ

🔄 Quick Recall: 前のレッスンでは各生徒の知識ギャップと発達の最近接領域をマッピングする診断アセスメントシステムを構築した。今度はそのギャップを正確に狙う教材が必要——AI教材生成がすべてを変える場所だ。

適切なレベルの適切なワークシートを適切な生徒に見つけることは、チューターの最大の時間消費の一つ。ネットで検索し、近いものを見つけ、簡単すぎる（または難しすぎる、必要なスキルをカバーしていない）と気づき、結局ゼロから作ることになる。

AIは必要なものを数分で生成する——生徒に合わせ、スキルギャップに照準を合わせ、興味をテーマにして。

教材生成のフレームワーク

すべての教材リクエストに5つの要素が必要。メンタルチェックリストとして使う：

S — Subject（科目と具体的スキル）： 「数学」ではなく「異分母分数の足し算」 L — Level（レベル）： 学年、読解レベル、スキル進捗の現在地 F — Format（形式）： ワークシート、解法例、読解教材、フラッシュカード、まとめ資料 C — Constraints（制約）： 問題数、所要時間、利用可能な教材 P — Personality（個性）： 生徒の興味、好みの文脈、学習スタイル

テンプレート：練習問題

指導生徒向けの練習問題を作成してください。

科目：[具体的スキル、例：「二段階方程式の解法」]
生徒：[学年]レベル、現在[スキルの到達点]
興味：[文章題の文脈に使う生徒の興味]

生成するもの：
- ガイド付きから独立練習へ進む[X]問
- 最初の2〜3問：解法ステップを問題と並べて提示
- 中間：ヒントありだが完全な解法はなし
- 最後の2〜3問：独立練習（足場なし）
- [生徒の興味]を文脈にした文章題2問
- ステップごとの解答キー（別セクション）

難易度：[現在レベル]から[目標レベル]へ進む
所要時間：約[X]分

テンプレート：読解教材

指導生徒向けの読解教材を作成してください。

トピック：[内容領域のトピック]
生徒：[学年]レベル、読解力は[学年相当]
興味：[可能なら関連づける生徒の興味]

仕様：
- 長さ：[X]語
- 語彙レベル：[学年]相当
- 文は[X]語以内
- [X]語を太字にし文脈で手がかりを提供
- 最後に3つの理解度確認問題：
  1 直接的（テキストに書いてある）
  1 推論的（行間を読む必要がある）
  1 評価的（根拠つきの意見が必要）

トーン：[親しみやすい/会話的 または
  フォーマル/情報提供的]

テンプレート：解法例

[トピック]の解法例レッスンを作成してください。

生徒：[学年]レベル、[前提スキル]は習得済みだが
[現在のトピック]は初めて。

構成：
1. すべてのステップを説明した完全な解法例1つ
  （「なぜ」の注釈つき——何をするかだけでなく
  なぜそうするか）
2. 生徒が欠けているステップを埋める部分的解法例1つ
3. ヒントありだが解法を見せないガイド付き例題1つ
4. 独立練習問題2つ

可能なら[生徒の興味]を文脈に使用。
各ステップで注意すべきよくあるミスを含める。

✅ Quick Check: なぜ練習問題テンプレートは解法例から始まり独立練習へ進むのか？「教師がやる→一緒にやる→生徒がやる」の指導シーケンスに従うからだ。独立練習から始めるのは、生徒がすでに方法を理解していると仮定すること。完全な解法例でプロセスを見せ、部分的解法例で支援付き練習をし、独立問題で一人でできることを確認する。この足場がフラストレーションを防ぎ自信を構築する。

科目別プロンプト

数学：エラー分析問題

「すでに間違って解かれた」問題を見せて、エラーを見つけて修正させる——強力な技法：

[数学トピック]のエラー分析問題を5つ作成。

各問は特定のエラーを含む「生徒の解答」を提示。
エラーは実際のミスコンセプションを反映：
- 計算エラー（算数の間違い）
- 概念エラー（方法の誤解）
- 手続きエラー（概念は正しいがステップが違う）

各問：間違った解法を示し、
「エラーを見つけて修正しなさい」と求め、
そのエラーが表す誤概念の教師用メモを含む。

学年：[X]

作文：推敲エクササイズ

生徒がこの段落を書きました：[生徒のテキスト]

推敲エクササイズを作成：
1. 生徒がうまくやった点を2つ特定（具体的に）
2. 的を絞った推敲プロンプト3つ（何を直すかの指示
   ではなく、改善に導く質問）
3. 「メンター文」——生徒が伸ばしている
   スキルを示す学年レベルの優れた一文
4. そのスキルを練習するミニエクササイズ

生徒は[学年]、[ライティングスキル]に取り組み中。
励ましの姿勢で——発展途上のライターです。

テスト対策：的を絞った練習

生徒は[テスト名——共通テスト、英検、
 模試など]の準備をしています。

診断結果：
- 得意領域：[正答率80%以上のスキル]
- ターゲット領域：[正答率50〜80%のスキル]
- 弱い領域：[正答率50%未満のスキル]

[X]分の練習セットを生成：
1. 得意領域に20%（自信の維持）
2. ターゲット領域に50%（習得へ移行）
3. 弱い領域に30%（基盤構築）

形式：実際のテスト形式に合わせる
含める：ペース配分の練習のためのタイマー提案

品質管理：2分間レビュー

AI生成教材は良いが完璧ではない。生徒に渡す前にチェック：

解答キーの正確性： 2〜3問の答えを確認（AIの数学は時にエラーがある）
難易度の段階： 問題1は本当に問題10より易しいか？
読解レベル： 指定レベルに合わない語彙がないかスキャン
興味の統合： AIは実際に生徒の興味を使ったか、1回言及しただけか？
フォーマット： 印刷やスクリーン表示はきれいか？

2分で済み、最も一般的な問題を捉える。

Key Takeaways

すべての教材リクエストにSLFCPフレームワーク（科目、レベル、形式、制約、個性）を使う
5〜6のマスタープロンプトでテンプレートライブラリを構築——変数を変えるだけでカスタマイズ
読解レベルと語彙の期待値を必ず指定；AIは大人向けの文章がデフォルト
エラー分析と推敲エクササイズがメタ認知を構築——ミスを見つけられる生徒は自分のミスも防げる
2分間品質レビューで解答キーエラー、難易度のずれ、語彙の不一致を捕捉

Up Next: 次のレッスンではAIで進化するソクラテス式指導を学ぶ——答えを教えるのではなく生徒が自ら発見するよう導くAI支援の質問技法で、より深い理解を構築する。