予測の精度の測り方

問いに挙手（同じ数が出る／少し下がる／分からない）。ここでは答えない。今日はその差を、自分の目で数にして見る回だと伝える。前回「まだ」が多かった目標を 2 分拾う。

進め方（16分） ①「丸暗記モデル」＋「学習に使った 16 日」を押す。0.00 台が出る（3分） ②ここで予想を選ばせる（2分） ③「見ていない 8 日」に切り替える（3分。ここが山場） ④「手がかりから作ったモデル」で同じ 2 つを見る（3分） ⑤書いて送る（5分）。

数の答え 丸暗記モデル: 学習 16 日 0.00 台／見ていない 8 日 14.84 台（いちばん外したのは 4/24 の 31.0 台）。手がかりから作ったモデル: 学習 16 日 3.42 台／見ていない 8 日 4.36 台。いつも平均の 53.8 台: 見ていない 8 日で 15.00 台。

山場 丸暗記モデルは、学習に使った行では完璧（0.00 台）。ところが見ていない 8 日では 14.84 台で、何も考えずにいつも平均と答える 15.00 台とほとんど変わらない。完璧に見えたモデルが、何もしないのと同じだった。「学習に使った行での当たり方」は、当たり方をまったく表していない。

なぜか 丸暗記モデルは、手がかりと台数の関係を何ひとつ見つけていない。ただ答えを写しただけ。写した答えは、次の 1 行では使えない。一方、手がかりから作ったモデルは 2 つの数が近い（3.42 と 4.36）。この 2 つが近いことが、信用してよい合図。

言い方をそろえる ここから先、当たり方の数を言うときは必ず「どのデータで測ったか」を一緒に言わせる。「平均のずれ 4.36 台（見ていない 8 日で）」。これを板書して、第5回の課題まで使う。目標 01。

板書に 3 行残す。「作るデータと測るデータを分ける」「テスト用は決めるまで見ない」「数には、どこで測ったかを添える」。ここが単元でいちばん大事な 3 行。第5回の単元末の課題は、この 3 行を守れているかで見る。件数が少ない探究のデータでは分けられないこともある。そのときは「分けられなかった」と書かせる。書いてあれば読む側が判断できる。

進め方（12分） 仕分け 5 分。答え合わせと解説 4 分。書いて送る 3 分。

答え 無作為分割: 1・5・8（1 件が 1 つずつ独立していて、時間の順にも意味がない）。グループ分割: 2・4・6（同じ人・同じ学校から複数の行が出ている）。時系列分割: 3・7・9（過去から未来を当てる）。

間違いやすいのは 2 と 6。ばらばらに取り分けると、同じ人の 30 日のうち 25 日が学習側、5 日が検証側に入る。その人のくせを覚えただけで当たってしまう。使うときは初めて会う人なので、測り方が場面と合っていない。

間違いやすいのは 9。ばらばらに取り分けると、2 学期の日が学習側に混ざる。未来を見てから過去を当てていることになる。実際には未来は分からない。

見分け方を 1 行で 「使うときの相手は何か」を先に言う。初めて会う人に使うなら人で分ける。あしたに使うなら時間で分ける。それ以外なら無作為でよい。目標 03。

進め方 道具で比べさせてから選ばせる。同じものを選んでも理由が違うことを見せる。少数派の理由を必ず 1 つ読み上げる。

8分。分け方を変えると当たり方の数が変わることを、その場で見せる。どれが正しいかではなく、使うときの相手に合っているかで選ばせる。同じ人・同じ場所から複数の行が出ている班は、必ずグループ分割を選ばせる。通常の学習と予測はブラウザの中で完結し、生成 AI の解釈支援を押したときだけ外部へ送られる。

道具は外で公開されている Web アプリ。この授業のページの中で開くので、別のページへは移らない。閉じれば、そのままこの枚に戻る。ブラウザの中で動き、入力はこの授業のサーバーには送られない。

最後の注が、態度の評価につながる。数が思ったより高いときこそ疑う。探究の発表で「95% 当たりました」と言う班が出たら、この一行で聞き返す。次回は、その「当たったように見える」がどう起きるかを、列を足して自分で作ってみる。

1 分。「まだ」が多い目標は、次回の冒頭で拾い直す。目標 01 が「まだ」なら、第4回の入口でもう一度 0.00 台と 14.84 台を出して見せる。

3 分。「人ごと」「学級ごと」「日付で」が出る。理由まで書けているものを 2 つ読み上げる。理由が無いものは「使うときの相手は誰か」と聞き返すだけでよい。

次回は「特徴量の重要度」。今日は測り方を整えた。次回は、関係のない列を足すと当たったように見えることを、実際に自分の手で作ってみる。今日の分け方が無ければ、それに気づけない。