学習分析・成績管理
成績データを分析し、生徒一人ひとりに最適な指導を行うためのAI活用法を学びます。データに基づいた個別最適化を実現しましょう。
成績推移の分析
成績分析プロンプト
以下の成績推移を分析し、今後の学習アドバイスを作成してください。
【生徒情報】中学2年生、数学
【定期テスト推移】
・1学期中間：65点
・1学期期末：58点
・2学期中間：72点
・2学期期末：68点
【単元別の正答率】
・計算：85%
・方程式：70%
・関数：45%
・図形：60%
【分析してほしい内容】
・成績推移の傾向
・伸び悩みの原因（推測）
・重点的に取り組むべき単元
・具体的な学習アドバイス
クラス全体の分析
クラス分析プロンプト
以下の塾内テスト結果を分析してください。
【テスト情報】中学2年生数学、塾内模試
【結果データ】
・受験者数：15名
・平均点：62点
・最高点：92点、最低点：35点
【単元別正答率】
・計算問題：78%
・方程式：65%
・一次関数：48%
・図形の証明：42%
【分析内容】
・全体の傾向
・重点的に復習すべき単元
・上位層・中位層・下位層への指導方針
・次回テストに向けた対策
個別の学習提案
個別学習プラン作成
以下の生徒に対する個別学習プランを提案してください。
【生徒情報】
・学年：中学3年生
・目標：偏差値55の公立高校合格
・現在の偏差値：48（5教科）
【各教科の状況】
・数学：52（得意）
・英語：45（苦手・単語力不足）
・国語：48（読解に時間がかかる）
・理科：50（暗記は得意）
・社会：46（歴史が苦手）
【条件】
・入試まで6ヶ月
・通塾は週3回
・各教科の優先順位と学習時間配分を提案
・家庭学習のアドバイスも含める
データ管理のポイント
定期的なデータ更新
テスト後は速やかにデータを更新し、最新の状況を把握。
単元別の記録
総合点だけでなく、単元別の正答率を記録することで弱点が見える。
学習態度も記録
宿題の提出状況、授業態度なども記録し、総合的に判断。
保護者との共有
グラフや表で可視化し、保護者面談で活用。
💡 ポイント
データ分析は「客観的な根拠」を得るための手段。最終的な判断は、生徒との対話や観察を通じて講師が行うことが大切です。AIの分析結果を参考にしつつ、人間的な判断を加えましょう。