データを集めることで見えるものがある。データ勉強法その2

シェアする

data

前回はデータそのものに関するイメージについて見てみました。今回は、具体的に、どうやってデータを取るのか、そしてどう分析するかを考えていきます。

広告

目次

  1. データの取り方
  2. データの量
  3. データの分析
  4. まとめ

データの取り方

さて、具体的にどのようなデータを取るべきでしょうか。

これは目的によって変わってきます。目的を考えてデータを取るというのは、例えばサッカーにおいて、どの位置からシュートを打つのが得意か調べたい、といったときに、シュートを打った位置と、それが入った回数を記録するイメージです。

簡単に言ってしまえば、知りたいことに関係するデータを取る必要があります。

ここでは、受験を考える多くの高校生の目的となるであろう、学力の向上を目的としてみましょう。学力の向上を図るためには、得意分野・苦手分野の分析を行い、どの分野を重点的に勉強するかを決める必要があります。これらの分析は、前回も例として挙げましたが、テストの点数を記録するのが良さそうです。

一番簡単なデータの記録方法は、テストをすべてファイリングしておくことです。ただ、単純にデータを残すという意味ではこれでもいいですが、どうせならパッと見て分かるようにしたいですよね。というわけで、ファイリング自体はしておきますが、点数は別のものに一覧として書いておきましょう。

記録するときに、手軽に使えて楽なのはノートです。さらに言えば、私が使った中で便利だった、Logicalのノートがおすすめです。線を引くための目安となる印があるので、表を作成するのも楽ちんです。

私はLogicalのヘビーユーザーなので、データを取るだけでなく、普段の勉強にもぜひおすすめしたいです。

パソコンに慣れていれば、Excelに記録するのもおすすめです。何より、グラフ化までしてくれるので、傾向が分かりやすいのです。

スマートフォンがあればそこに記録してもいいですが、画面が小さいので、一覧で見る場合にはノートやパソコンの方が分かりやすいです。ただ、大切なのは「データを残しておくこと」なので、あなたが使いやすく、なくさないものであれば、それが良いですね。

データの量

記録するデータは、どれくらいの量があればいいでしょうか。

ただ単に1回のテスト結果を記録しただけでは、科目内の得意・苦手を分析するのは難しいでしょう。なぜなら、「比較」ができないからです。

そうなると、最低限「比較」が行える量のデータが必要ですね。例えば、「2次関数」の分野のテストは80点、「整数の性質」の分野のテストは40点、というデータがあれば、「2次関数」と「整数の性質」を比べると、「2次関数」の方が得意だ、ということが分かります。

ここにデータが増えていくことで、より全体像が見えやすくなったり、傾向をつかみやすくなったりします。例えば、上で挙げた例のように、

  • 「図形と計量」の分野のテストは70点
  • 「場合の数と確率」の分野のテストは20点
  • 「図形の性質」の分野のテストは75点

というデータが増えることで、平均点が出せたり、全体で比較してみてどこが特に苦手なのかを分析したりすることができます。

今回は学力の向上を目的としているので、そのために、得意分野・苦手分野の分析が必要です。得意・苦手を判断するために最低限必要な量は、データ同士の比較ができる程度です。

全体の傾向をつかむならある程度増やしたほうがいいですね。もしゲームなどで、前回のFF3の例のように、単純にボスの弱点を調べるだけであれば、弱点のデータだけあれば行動が起こせそうです。大切なのは、次の行動を起こすためのデータを集めることです。

データの分析

データを記録し終わったら、傾向を見てみましょう。この分析には、各科目の平均点数を出してみることが有効です。平均点数と比較してみて、分野ごとに得意・苦手を分析するとともに、「どれくらい」得意・苦手なのかが分かります。

今回の目的は学力の向上です。そのために得意分野・苦手分野の把握を行ってみました。さらに踏み込んで考えれば、これらのデータとその分析結果は、今後の勉強時間の割り振りを考えるための材料となります。

データから、「超苦手」な分野が分かったら、その分野の勉強に多くの時間を割いてみる、「超得意」な分野が分かったら、その「得意」を維持できるくらいの時間を割いてみる、など、方針を決めることができます。このように、分析した結果から、次の動きを考えることができるのです。

今回は1つの科目の中での得意・苦手について見てみましたが、もちろん、どの科目が得意・苦手なのかを分析することも可能です。この場合は、ある定期テストの中で、各科目の点数をデータとして比較すれば、分析できそうですね。

さて、このデータの分析ですが、どこかで聞き覚えがないでしょうか。先ほどから例として挙げている数学がヒントです。

そう、まさに数Ⅰでやった内容ですね。高校生以上の方はデータの分析方法について、既にやっているのです。なので、データの処理の方法は、学校でやったものを自分の例に当てはめて行うだけです。

まとめ

ここでは、データを処理する方法に加えて、簡単ですがデータの集め方についても紹介しました。その集めたデータを使うことで、あなたの今後の行動、つまり、今後の勉強の効率を向上させることができます。

広告

シェアする

猫が主役のアプリがリリース!