何から手をつけるか——教科の優先順位の決め方｜武蔵野個別指導塾が薦める学習の仕方

試験の三週間前になって机に向かったものの、どの教科から手をつけるか決められないまま夜が更けた——この足踏みは、意志の弱さではなく、順番を決める手続きを持っていないことから起きる。苦手な数学を開いては閉じ、結局やりやすい暗記科目で一日が終わる。翌日は逆に、得意な教科ばかり進めて安心し、数学は明日に回る。

世間には「苦手科目からやれ」と「得意科目を伸ばせ」の二つの助言が並んでいて、どちらにも支持者がいる。しかし、どちらも順番を決める手続きにはなっていない。必要なのは標語ではなく、その場で紙に書ける判定の手順である。手持ちの答案を材料に四つの軸で各教科に点をつけ、合計点の高い教科から時間を置く——これがこの記事の提案である。

四つの軸は、①その教科が積み上げ型か単元独立型か、②いま何点で、解き直せば何点戻るか、③次の評価までの日数、④自分の見積もりがどれだけ外れたか、である。以下では、この四つをどう測り、どう足し合わせ、どういうときに判定が崩れるかを順に書く。教科ごとの勉強の中身には踏み込まない。ここで扱うのは「どこに時間を置くか」までである。

この記事の結論

• 「苦手だから」を理由に時間を置かない。生徒本人の「苦手」という申告は、研究上、実際の出来とかなりずれる。直近の答案を材料に、どこでつまずいたかを特定してから配分を決める。
• 数学と英語は、遅れが次の単元に乗る。小学校の分数と割り算の理解が、5年後・6年後の代数の成績を予測したという長期データがある。積み上げ型の教科は、他を削ってでも先に手を入れる。
• ただし「数学優先」は常に正しいわけではない。入試で使わない教科、評定の配点が小さい教科に時間を寄せても、締切までに動く点は小さい。軸は四つあり、①だけで決めない。
• 「できそう」と「意味がある」の両方が要る。価値を感じさせる働きかけは、期待の低い生徒ほど効いたという実験がある一方、苦戦している生徒では逆に成績が下がった報告もある。投入だけでは続かない。
• 前提単元が崩れている教科は、時間を増やしても当面は動かない。その場合は「戻る必要がある」と判定するところまでで止め、戻り方は別に設計する。

四つの軸で点をつける——十分で終わる判定表

紙を一枚用意し、縦に教科名、横に四つの軸を書く。ノートの見開きでも、裏紙でもよい。判定に要るのは直近の答案と、次の評価までの日数だけである。所要は五教科で十分ほどで、テストのたびに作り直す。

合計点の高い教科から、その週の可処分時間を置く。同点なら①の高い方を先にする。この配点は研究から導いた定数ではなく、四つの軸を同じ土俵に載せるための目盛りである。学校の事情に合わせて刻みを変えてよいが、テストのたびに変えないこと。毎回動かすと、その週の気分で順番が決まってしまう。

1. 直近の答案（定期テスト・小テスト・模試のいずれでもよい）を教科ごとに一枚ずつ机に出す。
2. 答案を見る前に、各教科の点を口で言い、紙の端に書く。これが軸④の材料になる。
3. 答案を見て、実際の点を横に書く。差を計算する。
4. 間違えた問題を「解き直せば取れた」「解き方を知らなかった」「前の単元が分かっていない」の三つに分け、一つ目の合計点を軸②に書く。
5. 四つの軸の点を足し、合計の高い順に教科を並べる。
6. その週に使える時間のうち、上位二教科に半分以上を置く。三位以下は現状維持の分量にとどめる。

軸①——その教科は積み上げ型か、単元独立型か

同じ一時間でも、教科によって遅れの効き方が違う。数学は前の単元が次の単元の道具になるため、分からない箇所を抱えたまま進むと、後の単元の失点として繰り返し現れる。長期の追跡データがこれを支持している。

Siegler RS, Duncan GJ, Davis-Kean PE, et al. Early predictors of high school mathematics achievement. Psychological Science. 2012;23(7):691-697.

この研究は米国と英国の全国規模の追跡データを解析し、小学生の分数と割り算の知識が、5年後または6年後の代数の知識と数学の成績を独自に予測したと報告した。他の数学的知識・一般的な知能・作業記憶・家庭の所得と学歴を統計的に取り除いてもなお予測したという点が重要である。分数でつまずいた生徒が中学で困るのは、性格でも努力量でもなく、道具が足りないからだと読める。

英語も積み上げ型である。読解に必要な語彙の量を調べた研究は、文章中の語の98パーセントを知っている状態を「無理なく読める水準」、95パーセントを最低限の水準とし、前者に対応する語彙量として8,000語族、後者に対応する語彙量として4,000語族から5,000語族という推計を示している（ラウファー（Laufer）ら）。語彙は一日では積めないので、遅れは翌月の長文でそのまま点になって返ってくる。

一方、理科と社会は単元ごとの独立性が高い。今回の範囲が「地層」なら、前回の「電流」が分かっていなくても今回の点は取れる。だから積み上げ型の教科より、締切の近さ（軸③）と伸びしろ（軸②）で決めてよい割合が大きい。

ただし「遅れは複利で開く」という言い方は、そのまま信じない方がよい。小学校4年から6年までの追跡で、この拡大が確認されなかった報告がある。

Baumert J, Nagy G, Lehmann R. Cumulative advantages and the emergence of social and ethnic inequality: Matthew effects in reading and mathematics development within elementary schools? Child Development. 2012.

136の混成学級を追ったこの研究では、読解でも算数でも、できる子がますます引き離すという意味での拡大は見つからなかった。読解ではむしろ差が縮む向きの効果が出て、算数では差が開く向きの傾向が見られた。つまり「開くかどうか」は教科によって違うのであって、すべての教科で放置が同じだけ高くつくわけではない。積み上げ型かどうかは、標語ではなく、教科書の次の単元の例題を一問解かせて判断する。

軸④——「苦手」の自己申告を、答案による診断に置き換える

順番を決めるとき、多くの家庭は本人に「どれが苦手か」を聞く。ここが最初の落とし穴である。自分の出来を見積もる精度は、研究上あまり高くない。

Xia M, Poorthuis AMG, Thomaes S. Children’s overestimation of performance across age, task, and historical time: a meta-analysis. Child Development. 2024.

この統合分析は43本の論文から246の効果量（4,277人分）を集め、子どもが自分の出来を見積もると、実際の成績のおよそ1.3倍になると報告した。過大評価は年齢が上がるほど小さくなるが、消えるわけではない。中高生でも同じ向きのずれが出る。

León SP, Panadero E, García-Martínez I. How accurate are our students? A meta-analytic systematic review on self-assessment scoring accuracy. Educational Psychology Review. 2023;35.

160本の研究（29,352人分）を統合したこちらでは、自己採点は全体として過大評価の側に寄り（g = 0.206）、本人の見積もりと専門家の評価の対応はz = 0.472にとどまった。注目すべきは、ずれが小さくなる条件である。フィードバックを受けているとき、自己評価の経験が多いとき、その内容の知識があるときに精度が上がると報告されている。裏を返せば、知識が薄い教科ほど自己申告は当てにならない。「苦手な教科を本人に聞く」という手順は、いちばん精度が落ちる場面で精度に頼っていることになる。

しかも、ずれは合計点だけの問題ではない。リンジー（Lindsey）とネーゲル（Nagel）は、大学の入門的な物理と化学の授業で、これから出る問題のどれに正解できるかを学生に予想させた。全体の点では成績上位者ほど予想が正確だったが、問題ごとに見ると、どの成績層の学生も、解ける問題と解けない問題を区別できていなかった。「この単元は大丈夫」という感触は、単元の中のどこが穴かを教えてくれない。

だから手順はこうなる。

1. 答案を見る前に予想点を言わせ、書き留める。責めるためではなく、ずれの大きさを軸④の材料にするためだと先に伝える。
2. 答案を開き、間違いを三種に分ける。「解き直せば取れた（計算違い・読み違い・書き忘れ）」「解き方を知らなかった」「前の単元が分かっていない」。
3. 三つ目が全体の半分を超えた教科は、その教科を「戻りが必要」と判定する。今週の配分ではなく、戻り学習の設計に回す。
4. 「苦手」という言葉は紙に書かない。書くのは単元名と問題番号だけにする。

軸②——いま何点で、あと何点動くか

同じ一時間を置いても、戻ってくる点は置き場所で変わる。判定の材料はやはり答案で、見るのは「解き直せば取れた」問題の合計点である。ここが20点分あるなら、その教科は一時間で最も点が動く場所を持っている。逆に、取りこぼしがほとんど無く、失点が全部「前の単元が分かっていない」で占められている教科は、今週時間を足しても点は動きにくい。

ドシー（Dochy）らは183本の文献を精査し、事前知識はおおむね成績に良い影響を持つが、その効き方は測り方によって変わると報告している。ハイリカリ（Hailikari）らの研究でも、その教科の事前知識が最も強い予測因だった。

Hailikari T, Nevgi A, Komulainen E. Academic self-beliefs and prior knowledge as predictors of student achievement in mathematics: a structural model. Educational Psychology. 2008.

139人を対象としたこの研究では、その領域の事前知識が他の変数を上回る最も強い予測因で、過去の成績と合わせて成績の分散の55パーセントを説明した。学業に関する自己認識は、事前知識を経由してしか成績を予測しなかった。つまり「自信」ではなく「手持ちの知識」を測れということである。軸②が答案の点数を材料にしているのは、このためである。

軸③——締切までの距離で、同じ教科の順位が動く

積み上げ型かどうかは教科の性質だが、締切は週ごとに動く。次の評価までの日数が短い教科は、その週だけ順位が上がる。ここを混ぜないために、判定表は毎回書き直す。

1. 学校の予定表から、各教科の次の評価日（定期テスト・小テスト・提出物の締切）を書き出す。
2. 今日からの日数を数え、14日以内なら2点、15日から30日なら1点、31日以上なら0点を軸③に入れる。
3. 締切が同じ日に重なっている教科が三つ以上あるときは、軸①の高い教科を先に置く。暗記で足りる教科は締切の直前に寄せられるが、積み上げ型はそれができない。
4. 提出物の締切だけが近い教科は、提出物を先に片づけ、その教科の学習時間そのものは増やさない。

学年で変わるところ——小学生・中学生・高校生

四つの軸は同じだが、軸①と軸②に入る材料が学年で変わる。

小学生では、算数の分数と割り算、そして読むことに時間を置く。前掲のシーグラー（Siegler）らの結果は、この二つが後の学習の道具になることを示している。読むことについては、語彙が読解を支える関係が繰り返し確認されている。ただし語彙の量と読解の関係は段差のある閾値ではなく、ほぼ直線的だったという報告もある（シュミット（Schmitt）ら、661人・8か国）。「何語覚えたら読める」という関門は無いと考えて、毎週少しずつ足す方が実態に合う。

中学生では、評定の配点構造を先に調べる。定期テストの点だけでなく、提出物・小テスト・授業内の評価が何パーセントを占めるかは学校と教科で違う。軸②の材料に提出物の評価を入れるのは、そこが最も短い時間で動く場所であることが多いからである。配点を知らずに「苦手教科に時間を寄せる」のは、判定ではなく気分である。

高校生では、入試で使う科目の構成が軸①を上書きする。入試で数学を使わないと決まっているなら、数学の積み上げの重みは下がる。ただし決まるまでは下げない。学年の途中で志望が変わったとき、積み上げ型の教科だけは取り返しに時間がかかるからである。

「できそう」と「意味がある」——どちらか一方では続かない

判定表で順番が決まっても、その教科に手が伸びないことがある。動機づけの研究では、行動が続くかどうかは「できそうだ」という見込みと「自分にとって意味がある」という価値の両方で決まると整理されてきた（期待価値理論）。片方だけでは投入が続かない。

Hulleman CS, Harackiewicz JM. Promoting interest and performance in high school science classes. Science. 2009;326(5958):1410-1412.

高校生を対象にしたこの無作為化実験では、学んでいる内容と自分の生活とのつながりを書かせる働きかけが、成功の見込みが低い生徒に限って興味と成績を高めた。見込みの高い生徒には効果が見られていない。順番を決めたあと、下位に置いた教科ではなく、上位に置いた教科でこれをやる意味はここにある。

ただし逆に出ることもある。キャニング（Canning）らは二年制大学で同じ型の働きかけを試し、その授業で苦戦している学生では、興味も有用性の感じ方もむしろ下がり、書かせ方によっては成績も下がったと報告している。「意味を考えさせれば前向きになる」とは限らない。つまずいている教科で「将来どう役立つか」を書かせると、できない事実を突きつけるだけになりうる。

1. 上位に置いた教科で、今週解けるようになった問題を一つ選び、問題番号を紙に書く。「できそう」の材料は、感想ではなく解けた実物にする。
2. 価値については、教科そのものではなく、いま解いている単元と生活の接点を一行だけ書く。書けなければ空欄のままにし、無理に書かせない。
3. 下位に置いた教科では、この作業をしない。苦戦している教科でやると逆に出る報告があるためである。

今日の三十分——判定表を一度だけ埋める

1. 直近の答案を教科の数だけ机に出す（見つからない教科は、その場で教科書の章末問題を5問解いて代用する）。
2. 答案を見る前の予想点を書く。所要は五教科で3分ほど。
3. 実際の点を書き、差を出す（軸④）。
4. 間違いを三種に分け、「解き直せば取れた」の合計点を書く（軸②）。
5. 予定表から次の評価日を写し、日数を書く（軸③）。
6. 次の単元の例題を一問ずつ解かせ、前の単元が要るかどうかで軸①を決める。
7. 合計し、上位二教科を丸で囲む。その週の可処分時間の半分以上をそこに置く。
8. 紙は捨てずに次の判定まで残す。次回、同じ教科が上位に残り続けていたら、配分ではなく戻り学習の問題である。

この判定は1回20分から30分で終わる。毎日やらない。定期テストの範囲が出た日と、答案が返ってきた日の二回だけでよい。頻繁に見直すと、順位が動くこと自体が目的になってしまう。

この記事で言えないこと

四つの軸の配点（2点・1点・0点の刻み）は研究から導いた定数ではない。四つの判断を同じ紙の上に並べるための目盛りであり、この配分が最適だと示した研究は無い。刻みを変えても構わないが、変えたら記録に残す。

「積み上げ型の教科では遅れが開く」という前提も、無条件では成り立たない。前掲のバウマート（Baumert）らの研究では、読解ではむしろ差が縮む向きの効果が出ている。学習内容の階層性そのものにも異論がある。ライ（Lai）らは学習進行に沿った評価問題を作って検証し、結果は厳密な階層というより緩やかな概念の網に近かったと述べている。「この単元の前提はこれ一つ」と決め打ちできる場面は、思うより少ない。

また、優先順位を決めても、前提単元が崩れている教科は当面動かない。この記事が扱うのは「戻る必要があると判定する」ところまでで、どこまで戻り、どの順で埋めるかは別の設計が要る。成績が上がることを保証する手順ではなく、時間の置き場所を決めるための手順である。

当塾の立場

ここに書いた判定は、塾に来なくてもできる。必要なのは直近の答案と学校の予定表と紙一枚で、費用はかからない。答案を三種に分ける作業も、保護者が横で「これは計算違い、これは知らなかった」と聞き取るだけで成立する。まずは家庭で一度やってみてほしい。

それでも難しいのは、軸①と、三種に分けた三つ目——「前の単元が分かっていない」の判定である。次の単元の例題が前の単元を要求しているかどうかは、教科の構造を知っていないと見分けがつかない。León らが示したとおり、自己評価の精度はその内容の知識がある人ほど高い。知識が薄い側が自分で判定しようとすると、いちばん外れやすい。武蔵野個別指導塾では、答案を一枚ずつ見て、失点を三種に分け、戻る必要がある単元だけを名指しする。判定だけを外に出し、実行は家庭に残す形でも構わない。

関連する研究の解説

• 受験勉強の、何が効くのか——60項目を効果量で並べ直す——同じ一時間の効き方を、手法ごとの効果量で比べた回。
• 評定平均の仕組みと上げ方——どこに手を入れると動くか——軸②で使う配点構造を、評定の側から分解している。
• 高1・高2・高3——学年別にやることを分ける——高校生で軸①を上書きする入試科目の決まり方を扱う。

出典

1. Dochy F, Segers M, Buehl MM (1999). The relation between assessment practices and outcomes of studies: the case of research on prior knowledge. Review of Educational Research, 69(2), 145-186. doi:10.3102/00346543069002145
2. Hailikari T, Nevgi A, Komulainen E (2008). Academic self-beliefs and prior knowledge as predictors of student achievement in mathematics: a structural model. Educational Psychology.
3. Siegler RS, Duncan GJ, Davis-Kean PE, Duckworth K, Claessens A, Engel M, Susperreguy MI, Chen M (2012). Early predictors of high school mathematics achievement. Psychological Science, 23(7), 691-697. doi:10.1177/0956797612440101
4. Baumert J, Nagy G, Lehmann R (2012). Cumulative advantages and the emergence of social and ethnic inequality: Matthew effects in reading and mathematics development within elementary schools? Child Development.
5. Laufer B, Ravenhorst-Kalovski GC (2010). Lexical threshold revisited: lexical text coverage, learners’ vocabulary size and reading comprehension. Reading in a Foreign Language.
6. Schmitt N, Jiang X, Grabe W (2011). The percentage of words known in a text and reading comprehension. Modern Language Journal, 95, 26-43.
7. Xia M, Poorthuis AMG, Thomaes S (2024). Children’s overestimation of performance across age, task, and historical time: a meta-analysis. Child Development.
8. León SP, Panadero E, García-Martínez I (2023). How accurate are our students? A meta-analytic systematic review on self-assessment scoring accuracy. Educational Psychology Review, 35. doi:10.1007/s10648-023-09819-0
9. Lindsey BA, Nagel ML (2015). Do students know what they know? Exploring the accuracy of students’ self-assessments. Physical Review Special Topics – Physics Education Research.
10. Hulleman CS, Harackiewicz JM (2009). Promoting interest and performance in high school science classes. Science, 326(5958), 1410-1412. doi:10.1126/science.1177067
11. Canning EA, Priniski SJ, Harackiewicz JM (2019). Unintended consequences of framing a utility-value intervention in two-year colleges. Learning and Instruction, 62, 37-48. doi:10.1016/j.learninstruc.2019.05.001
12. Lai ER, Kobrin JL, DiCerbo KE, Holland LR (2017). Tracing the assessment triangle with learning progression-aligned assessments in mathematics. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives, 15, 143-162.