中室牧子のレビュー一覧

まんがでわかる「学力」の経済学

褒め方、環境、子どもへの報酬、、、等書かれています。

ノートの書き方orペンの持ち方or机に座って何かを書くときの姿勢のうち、どれかをこまめに声をかけて意識を刷り込もうかと考えました。

「学力」の経済学

200ページ弱、1日で読み切れるボリュームだが、なかなか面白い。

著者は教育経済学者。教育経済学は「教育を経済学の理論や手法を用いて分析することを目的としている応用経済学の一分野」とのことで、データを信頼し、それを用いて明らかにされる教育や子育てに関する発見は、専門家や評論家の「個人的意見」より、よほど価値があるというのがこの本のポイント。
たしかに、とかく「私はこう思う」といった「専門家の意見や見解」が鵜呑みにされがちで、「子どもを全員、東大に合格させた親の教育論」みたいなのが売れてしまう世界において、主観や個人の感想、たまたまうまくいったn=1の事例を礼賛するより、大きなデータをもとに有意性のある傾向を知っておく方が、子どもにとっても親にとっても健全であろうと思う。

著者は序論で、良くある問いを提示している。
「子どもはご褒美で釣ってはいけないのか」
「褒めて育てるのはありかなしか」
「ゲームをすると暴力的な子どもが育つのか」

これらに、著者はデータをもとにした回答を示している。
これ以外にも、本の中で著者はいくつもの問いを立て、それについてデータで答えを出している。以下の問いに少しでも興味があるなら、手に取って読んでみるといいと思う。

「テストでよい点を取ったらご褒美と、本を読んだらご褒美。どっちのほうが効果があるのか」
「お金はご褒美としてありかなしか」
「少人数学級には効果があるのか」
「学力テストで高い点を取る学校は、良い学校なのか」
「いい先生とは、どんな先生のことなのか」

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

水平思考について掘り下げた良書。
多くの分析と考察には納得感があり、組織におけるメンバーの育成方針や自身のキャリアの振り返りにもつながった。

各章のエピソードは多岐に渡るが本質的に水平思考や領域を跨いだ知識の統合やセレンビリティに集約される。
後半になると似たエピソードの繰り返しで飽きを感じながら最後まで読み切りました。

「学力」の経済学

生まれもった能力でなく、行動を褒める。
アウトプットご褒美より、インプットご褒美。
年齢が若いほど教育は効率的。特に未就学児。
非認知能力は自制心とやりぬく力が大事。

「学力」の経済学

日本の教育政策や学校における指導法が、データやエビデンスに基づかず、経験や思い込みによって進められている現状を考えさせられる作品でした。初刊からすでに数年が経過しており、続編の刊行を期待したいところです。改めて、精読したいと思います。

「学力」の経済学

教育についての研究が難しいことがわかった。
科学的な観点から教育を見ており楽しく読み進めることが出来た。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

早期の専門特化への警鐘と、知識の「幅」がイノベーションを生んだ例が豊富に述べられている。筆者の主張は一貫している分、非常に多い事例の解釈がすべて「幅の大切さ」に帰着するため、やや冗長にも感じた。
ただ、多くの事例を知ることも知識の「幅」を広げることに繋がると考えると、事例の詰め込みも納得できる。
タイトルにもあるように、知識の「幅」を持つことの大切さを説いているが、それに加えて、その「幅」の活かし方(=アナロジー思考)も同等に大切と説いていると感じた。 そこについても学んでいきたい。

「学力」の経済学

能力をほめることは子どものやる気を失ってしまう、行き過ぎた平等主義は格差を助長させるなど、学力に関する経済的な影響がエビデンスによって語られている。教育に関する常識、非常識に根拠を与えてくれる。

「学力」の経済学

教育において言われてる言説を実験結果やデータでその認識の誤りを訂正していく本。
とはいえ、これを実際に子どもがいる人が読んでもデータでこうなってる上で自分の子どもをどうしていくのかってことになるのかも。

「学力」の経済学

子育て以外は個人の成功談よりもエビデンスによる実証のほうが信憑性が高いのになぜか子育ては個人の成功談に目を向けてしまいがちなのは納得できた。

「学力」の経済学

データ分析から見えてくる子育て方の正しさ
世に溢れかえる玉石混合の育児書と一線を期し、データに基づいて書かれた本です。
面白かったです。

「学力」の経済学

いい点取ったらoutputご褒美はあんまり意味なく、過程ｉｎｐｕｔで褒める。
成長するほど先生よりも周囲の友達に影響される。
米では教員資格保持者間での能力差が大きい。逆に教員資格有無の差は小さい。教員資格者"先生"であれば誰でも良いというわけではない。
性格次第だがご褒美がお金でも良い。同時に金融教育も出来る。直ぐ使うことの意味、貯めることの意味、投資の意味が学べる。

「学力」の経済学

巷で言われている教育の一般的常識は本当にそうなのか？をデータを用いて解説した納得感の高い一冊。
そのような根拠に基づいた教育に協力的でない日本の現実を知った。
YouTubeやpivotでよく見る中室さんの本。とても面白かった。

「学力」の経済学

子供を考えている人には一読の価値があると思っています。
理由は二つ挙げたくて、一つは能力を誉めるのではなく、成果を誉める事。それも小さく段階を考えた上で、やったことを褒めることで、継続性ができて学力が上がること。ビジネスではKPIなど言われていますが、子供の時から考えること。
もう一つは、躾はしっかりしなければいけないんだなと。継続性や勉強に対しての意識を持たせるために必要な非認知能力は、親の意識で伸ばしたり、落としたりできること。
改めて気付かされる一冊でした。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

原因と結果の関係性を正確に把握できないと、間違った情報により、間違ったことを行い、自身の損失となる。今の時代、様々な要因がありすぎで、原因と結果の関係性が見えなくなっている。そこを明確にする術がかかれている。難易度は高いが、まずは因果関係を意識する事。

「学力」の経済学

非常に面白い内容
効果があるもの、効果が見られないものをデータを用いて教えてくれた。
日本の教育体制に改善点が多くあると感じた。
家庭でできることを夫婦で話し合いたいと思った。

「学力」の経済学

子育てや教育において、データと根拠に基づく考えが述べられていて納得できる部分が多かった。
日本のデータが少ないことや効果測定が適切に行われていないことは、残念だと思った。ただ、自分の子どもが実験の対象となったら…と考えると、日本の研究があまり進まないのも当然な気がした。

個人の体験談より有用な情報のはずだが、何となくここで結論付けてしまうのは早急だと感じたのは、子ども自身の可能性を信じたい気持ちのせいかもしれない。

一般的に言われていることでもあるが、やはり子どものインプットや過程を大事にして、非認知能力を伸ばしていけたらと思う。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

面白かった。
これまでの自分の人生を振り返って「自分はスペシャリストにはなれないな」と思うことが増えていた。
そんな中この本に出会い、人生の指針を得たように感じている。

【要約】
・タイガー・ウッズとフェデラー
タイガー・ウッズのような早期からの特化型教育よりも、様々な経験を積んだフェデラー型の方が現代の複雑な世界では適応力が高いという指摘は、教育やキャリア設計において重要な示唆だと思った。
これは「意地悪な世界」（予測不能な領域）で生き抜くために、汎用的な問題解決能力が求められるからだと述べられている。

・「速い学び」と「ゆっくりな学び」
早期専門特化の教育は短期的な成果はあっても長期的な成長を損なう可能性が指摘されている。
幼少期は幅広い分野を学び「マッチ・クオリティ（自身の得意分野）」を見つけることが大事。

・画家のゴッホの人生
ゴッホの人生は、一見無駄に見える試行錯誤の連続が、最終的には独自の芸術スタイル確立につながったことを示しています。
ここから、キャリア設計においても「計画して実行」よりも「試して学ぶ」方が有効である可能性が示されている。
これは私にとってとても救いになった。
「何歳からでも遅くはないんだ」と。

・NASAのチャレンジャー号事故の例
特定の「ツール」や思考枠組みに固執することの危険性を痛切に物語っている。
本事例に置ける「ツール」とは「データ絶対主義」。
データが重要であることは間違いないが、過去実績（データ）のない未知の試みについては定性的な議論も必要。
NASAに勤めるほど優秀な人でもこのような落とし穴があるのだから自分はより注意すべきだと感じた。

・全体まとめ
専門化が進みすぎた分野でアウトサイダーにチャンスが生まれるという逆説は、AI時代における人間の役割を考える上でも示唆に富んでいる。

「不確実性の時代」を生き抜くためのメタスキルが重要。
特定の分野に深く潜るだけでなく、幅広い経験と言語化能力（概念化）を組み合わせることが、予測不能な課題に対処する力を養う。

一見無駄に見える経験も、後で統合されれば独自の強みになる。
これは個人のキャリア設計のみならず、組織の人材育成においても重要な視点だと考えさせられた。

「学力」の経済学

脚注が丁寧。「ただし本文に書いたものとは逆の結果を示した論文もある。その論文は次の通り」などといったものも書いてくれている。誠実。
ソースがウェブサイトのものは、タイトルに加えてURLを書いておいてほしい。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

「因果関係」と「相関関係」を混同しないようにしましょう、という本。
それを明らかにするために必要になるのが「因果推論」

本書は個別具体的な因果推論の方法について、数式などは用いずに説明をしてくれている。

○因果関係を確認するための３つのチェックポイント
１　「まったくの偶然」ではないか
２　「第３の変数」は存在していないか
３　「逆の因果関係」は存在していないか

○因果推論の方法
ランダム化比較試験、自然実験、差の差分析、操作変数法、回帰不連続デザイン、マッチング法、回帰分析

○因果推論の５ステップ
１　「原因」は何か
２　「結果」は何か
３　３つのチェックポイントを確認しよう
４　反事実を作り出そう
　⇒「もっともらしいデータ」で置き換える必要がある
５　比較可能になるよう調整しよう