予測の精度の測り方
授業の後に 15 分。要点を読み、5 問で確かめ、一つ書く。最後に自分の探究へつなぐ
15分 ｜ ひとりで、端末で授業で確かめた答えと比べる
- 丸暗記モデルは、学習に使った 16 日では平均のずれ 0.00 台。完璧に見えるが、手がかりと台数の関係を何ひとつ見つけてはいない。答えを写しただけ
- 同じモデルを、見ていない 8 日で測ると 14.84 台。いつも平均の 53.8 台と答えたときの 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
- 手がかりから作ったモデルは、学習の 16 日で 3.42 台、見ていない 8 日で 4.36 台。この 2 つが近いことが、信用してよい合図
- 学習用は作るためのデータ。ここで測った当たり方は、当たり方として使えない
- 検証用は作り方を選ぶためのデータ。どのモデルにするか、どの列を使うかを、ここの数を見て決める
- テスト用は、決めるまで見ない。見てから直すと、また「当たったように見える」だけになる。答えを見てから答案を書き直すのと同じこと
- 当たり方の数を言うときは、どのデータで測ったかを必ず一緒に言う。「平均のずれ 4.36 台（見ていない 8 日で）」の形にする
- 無作為分割は、1 件ずつが独立していて、時間の順にも意味がないとき
- グループ分割は、同じ人・同じ学校・同じ場所から複数の行が出ているとき。そのまとまりごと、どちらか一方に入れる
- 時系列分割は、過去から未来を当てるとき。古いほうで学習し、新しいほうで測る
- 選ぶときは「このモデルを使うときの相手は何か」を先に言う。初めて会う人なら人で、あしたなら時間で分ける
- 分け方を間違えると、当たり方の数は実際より高く出る。低く出る間違いはほとんど起きない。だから高い数ほど、測り方を確かめる
丸暗記モデルは、学習に使った 16 日では平均のずれ 0.00 台だった。この 0.00 台という数を、そのまま「当たり方」として人に見せてはいけないのはなぜか。3 文程度で書く。
答えの例を見る
例: 丸暗記モデルは 16 日ぶんの答えをそのまま覚えているので、その 16 日で測れば必ず合う。ところが見ていない 8 日で測ると 14.84 台で、いつも平均の 53.8 台と答えたときの 15.00 台とほとんど変わらなかった。つまり 0.00 台は、覚えているかどうかを表しているだけで、まだ見ていないデータで当たるかどうかは何も表していない。
探究で「予測できました」と言えるのは、まだ見ていないデータで測ったときだけだ。この回の考え方は、自分の結果を人に見せる前の点検表になる。数を出したら、その横に「どのデータで測ったか」と「どう分けたか」を書き添える。件数が少なくて分けられないこともある。そのときは「分けられなかった」と書けばよい。書いてあれば、読む側がそれを踏まえて読める。書いていない数は、読む側には判断できない。
- 自分の探究のデータは、同じ人・同じ場所から複数の行が出ていないか。出ているなら、まとまりごとに分ける
- 自分の探究は、過去から未来を当てる形になっていないか。なっているなら、古いほうで学習する
ここに書いたメモは 探究ノート に集まる。総合的な探究の時間のテーマ決めや、調べ方を考えるときに開く。まだテーマが決まっていなくても書ける。いま気になっていることを一つ思い浮かべて、そこに当てはめてみる
次回は「特徴量の重要度」。今日、測り方を整えた。次回は、その測り方があって初めて気づけることを扱う。台数と何の関係もない列を足しても、学習側の当たり方は良くなっていく。ところが見ていない側では悪くなる。2 つの数が逆に動くところを、自分の手で作ってみる。今日の分け方が無ければ、これには気づけない。
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