自己説明——「なぜそうなるか」を言わせると何が起きるか

「なぜそうなるの?」と聞かれて答えられるか

問題集の答え合わせをしているとき、丸がついた問題について「どうしてこの式になったの?」と聞いてみてください。すらすら答える子もいれば、詰まる子もいます。正解していても、詰まる子は少なくありません。

この「自分に向けて説明する」という作業を、認知心理学では自己説明（self-explanation）と呼びます。読んだ内容や解いた手順について、自分の言葉で「なぜそうなるのか」を言語化する。これが学習を深める、という研究が1980年代から積み上がっています。

ただし、この記事は「自己説明をさせましょう」で終わりません。この手法には、効果を打ち消す条件がいくつも見つかっています。数学の解答例に自己説明を組み合わせると、かえって効果が下がるというメタ分析すらあります。効いた証拠と同じ分量で、効かなかった証拠を載せます。

結論を先に6点書きます。

1. 出発点——8年生14人の実験

この分野の古典は、1994年の研究です。設計が単純なので、何を測っているかがはっきり分かります。

14人の8年生（日本の中学2年に相当）に、人体の循環器系について書かれた説明文を読ませました。ただし1行読むごとに、自分に向けて説明するよう求めたのです。統制群の10人は、同じ文章を2回読みましたが、説明は求められませんでした。

結果は、事前テストから事後テストへの伸びが説明を求められた群のほうが大きいというものでした [11]。

しかし、この研究の本当の価値はその先にあります。説明を求められた生徒のなかでも、たくさん説明を生成した生徒（高説明者）は、少ししか生成しなかった生徒より深く理解していました。理解の深さは、非常に複雑な問いに答えられるか、文章に明示されていない部品の機能を推論できるかで測られました。

さらに、生徒が話した内容を分析して心的モデル（頭の中で循環器系をどう表象しているか）を復元したところ、高説明者は全員が正しい心的モデルに到達していたのに対し、説明を求められなかった生徒と低説明者の多くは到達していませんでした [11]。

2. 全体としてどれくらい効くのか

2018年、自己説明を促す介入を扱った研究のメタ分析が行われました。64本の研究報告から69の効果量を抽出し、ランダム効果モデルで統合した結果は g = 0.55 です [1]。

この研究は20個の調整変数をコード化しました——課題の種類（問題を解く／解答例を学ぶ／文章を読む）、教科、教育段階、促し方、介入期間など。著者らの結論は、自己説明プロンプトは幅広い指導条件にわたって潜在的に強力な介入であるというものです [1]。

関連する領域では、メタ認知プロンプト（計画・監視・評価を促す働きかけ）をコンピュータ学習環境で用いた研究のメタ分析があります。自己調整学習の活動が g = 0.50（95%CI 0.37〜0.63）、学習成果が g = 0.40（95%CI 0.31〜0.49） 改善しました [2]。

ここまでを読むと、有望な手法に見えます。ここから先が本題です。

3. 反証①——数学では、教室と遅延の証拠が薄い

2017年、数学学習に限定した自己説明のメタ分析が発表されました。結論の前半は肯定的です。促された自己説明は、手続き的知識・概念的知識・手続きの転移を、介入直後に測れば小〜中程度改善します [3]。

問題は後半です。著者らはこう書いています——「教室文脈のなかで自己説明が確実に学習を促進するという証拠、および時間をおいた知識の保持を促進するという証拠は、はるかに限定的である」 [3]。

この区別は、保護者にとって実務的です。「その場でできるようになった」と「後日も使える」は別のことで、後者の証拠は薄いということです。

統計の授業での直接の検証

この点を正面から調べた研究があります。大学生199名を対象に、無作為割付・2部構成の実験で、統計の基礎概念の学習と、1学期後の保持を測りました。

結果は明快です。引き出された自己説明は初期学習を改善し、学生のふだんの学習法より優れていた。しかし保持には利益がありませんでした [20]。

著者らの教育上の含意も率直です——「初期学習の利益のために自己説明を導入すべきである。ただし保持のためには、教師は別の方法を探るべきである」。

4. 反証②——解答例と組み合わせると、かえって下がる

これはとくに数学の学習で重要な知見です。

2023年、解答例（worked examples）が数学の成績に及ぼす効果のメタ分析が初めて発表されました。8,033件の抄録を選別して43論文・55研究・181効果量を抽出し、効果量のクラスターを考慮した頑健分散推定で統合した結果、平均効果量は g = 0.48 でした [4]。

問題は調整分析です。自己説明プロンプトを組み込んだかどうかが有意な調整効果を示し、しかもその方向は負でした。つまり自己説明プロンプトを含まない解答例条件のほうが、効果が大きかったのです [4]。

著者らの結論は明確です——「解答例と自己説明プロンプトを組み合わせることは、実りある設計の変更ではないかもしれない」。

同じ研究はもう一つ、実務に効く所見を報告しています。正しい解答例だけを使った研究のほうが、誤答例だけ、あるいは正答例と誤答例の組み合わせを使った研究より効果量が大きくなりました [4]。

誤答例そのものの効果も弱い

「わざと間違えた例を見せて、どこが違うか考えさせる」という指導法があります。これを扱ったメタ分析（42論文・177効果量）では、誤答例の効果は統計的に有意だが弱い（g = 0.136）という結果でした [17]。

ただし、この研究には自己説明にとって有利な所見もあります。誤りを説明させる活動の設計が有意な調整効果を持ち、自己説明プロンプトや指導者による説明を提供したほうが、何も説明させないより学習が促進されました [17]。

5. 反証③——効果が出なかった実験

個別の実験でも、効果が確認できなかった報告があります。

書いて説明させる実験

「架空の生徒に教えるつもりで説明を書く」ことと「自分に向けて説明を書く」ことを比較した2実験があります。実験1（N = 147、実験室実験）では、説明することの効果がまったく得られませんでした [6]。

実験2（N = 51、被験者内デザイン、フィールド実験）では、転移の達成について自己説明のみが統制条件より効果的で、自己説明は架空の生徒への説明より効果的でした。累積メタ分析では、指導的説明（誰かに教えるつもりの説明）の効果は小さく（概念的知識 g = 0.29、転移 g = 0.22）、説明の様式に調整されました——口頭での説明が書いての説明より優れる [6]。

動画教材での実験

学習時間を統制したうえで、動画教材にナビゲーション機能と自己説明プロンプトを 2×2 で組み合わせた実験（N = 128）があります。結果は、ナビゲーション機能にも自己説明プロンプトにも学習成績への効果が見られませんでした。それどころか自己説明プロンプトは内在的認知負荷と外在的認知負荷の両方を増加させました [12]。

ここに重要な観察があります。プロンプトへの回答の質は総じて低かったが、その質は理解度と正の相関を示していました [12]。

つまり——促しても、質の高い説明が出てこなければ効かない。1節の「高説明者だけが伸びた」という所見と、20年以上を隔てて同じことを言っています。

出版バイアスを補正すると

デジタル学習環境のプロンプトを扱った68研究のメタ分析は、学習成果を有意に高める（d = 0.394）と報告しつつ、出版バイアスを調整すると d = 0.220 というより保守的な推定値になったと明記しています [13]。

この論文の題名自体が「効果はあるが、銀の弾丸ではない」です。著者らは「プロンプトは万能の解決策ではなく、思慮深い実装を要する」と結論しています。

6. いつ効いて、いつ効かないのか——4つの制約

2017年、この分野の研究者自身が自己説明の有効性に対する4つの制約を提案しました。効果を打ち消す条件を、理論的に整理したものです [9]。

この4つは、そのまま実務のチェックリストになります。とくに2番目と3番目は、現場でよくある運用を否定しています。

7. 効かせる鍵——「足場」を組む

ここまでの反証を踏まえたうえで、効かせる条件を整理します。

数学のメタ分析の調整分析は、決定的な所見を報告しています。即時の成果への効果は、質の高い説明の足場（scaffolding）が提供された場合により強かった。一方、条件間で学習時間を統制したかどうかでは変わりませんでした [3]。

後半が重要です。自己説明の効果は「時間を余計にかけたから」ではありません。同じ時間でも、足場があれば効き、なければ効きにくい。

著者らが提案する4つの設計原則

同じ論文は、数学教育者への具体的な推奨を4つ挙げています [3]。

足場の形は実験で比較されている

動画学習で5つの条件（無方略／焦点化／視覚的足場／穴埋め足場／書き換え足場）を比較した研究（n = 143）では、足場のある自己説明プロンプトが学習成績を高め、認知負荷を顕著に下げました。とくに穴埋め型の足場が有意な利点を示しています [7]。

別の研究（N = 103）でも、足場つきプロンプトのほうが焦点化プロンプトより保持成績が良好でした。ただし転移成績には形式による差がなく、事前知識が転移成績を正に、認知負荷が負に予測しました [10]。

事前知識が低い生徒ほど恩恵が大きい

自己説明課題の前にメタ認知プロンプトを置く効果を、視線計測と画面録画で調べた研究（N = 116）があります。メタ認知プロンプト条件の学生は、学習成績・説明の質・学習内容への注意のすべてで優れていました。

さらに調整媒介分析により、メタ認知プロンプトが自己効力感を高め、それが学習成績を高めるという経路が示されました。そして事前知識が低い学生ほど、自己説明課題の前のメタ認知プロンプトから大きな恩恵を受けました [8]。

8. 教科と課題で、効き方が違う

「自己説明が効く」といっても、何を学んでいるかで様子が変わります。近年の個別研究を並べると、その幅が見えます。

幾何——大きな効果

高校2年生の2クラスを用いた準実験（事後テストのみ・非等価統制群デザイン）では、図形の移動（幾何変換）の概念理解が測られました。実験群には4段階の自己説明を導くプロンプトを埋め込んだワークシートが与えられ、統制群は通常授業でした。

結果は、実験群が5問の記述式概念理解テストで有意に高く、効果量は大（ES ≈ 0.83）でした [5]。著者らは、説明プロンプトが記号的・グラフ的・空間的な表現の統合を促し、変換課題でよくある誤概念を減らしたと解釈しています。

プログラミング——足場の有無で差が出ない場合もある

中学1年生60名を3群（足場つき自己説明プロンプト／自由記述の自己説明プロンプト／プロンプトなし）に無作為割付し、5週間のプログラミング講座で計算論的思考を測った研究があります。

結果は、足場つき・自由記述のどちらの実験群も、統制群より計算論的思考のスキルが有意に優れていました。さらに行動の時系列分析により、実験群は説明・結論・操作のシミュレーション・予測といった、論理的で体系的な思考行動をより多く示したことが分かっています [18]。

ここでは足場の有無で差が出ていません。7節の知見と一見矛盾しますが、プログラミングは画面上で試して結果が即座に返る領域であり、環境そのものがフィードバックの足場になっている可能性があります。

要約と組み合わせると、打ち消し合う

大学生149名を、自己説明プロンプト（構造化／自由記述）×要約（自分で作る／与えられる／なし）の2×3で割り付けた実験があります。結果は入り組んでいます [19]。

2行目が重要です。良い方法を2つ重ねると、片方が消えることがあります。6節の制約3（説明プロンプトが他の重要な情報から努力を奪う）が、実際に観測された形です。

「自分でプロンプトを作らせる」は効かなかった

学習者自身にメタ認知プロンプトを作らせる、という設計を試した実験があります（プロンプト作成群 n = 28、統制群 n = 29、ハイパーメディア環境で40分、発話思考法つき）。

結果は、自作のメタ認知プロンプトが学習過程にも成績にも明確な効果を示しませんでした。ただし詳細な分析では、学習者が実際にプロンプトを使ったかどうかが、2回目の学習セッションの成績に有意な効果を持っていました [16]。

ここでも、1節・5節と同じ構図が出ています。道具を与えることと、使われることは別です。

9. コンピュータに説明させる

自己説明を教室で運用する際の最大の障害は、教師が一人ひとりの説明を聞く時間がないことです。この制約に対する古典的な解決が、2002年の研究です。

認知チュータ（知的な学習支援ソフト）を用いた2つの教室実験で、問題解決の練習中に自分の手順を説明した生徒は、説明しなかった生徒より深い理解を伴って学習しました。説明した生徒は、解法のステップをよりよく説明でき、転移問題でより成功しました [14]。

著者らの解釈は、説明に従事することで、視覚的・言語的な宣言的知識がよりよく統合され、浅い手続き的知識の獲得が減ったというものです。

ただし注意点があります。6節の制約2が示すとおり、「自分の手順を説明させる」ことは条件によって学習を減少させます [9]。認知チュータの研究では、ソフトウェアが選択肢を提示して「なぜこの規則を使ったか」を選ばせる構造化された形式を取っており、白紙から自分の考えを述べさせる形とは異なります。足場の有無が、ここでも分かれ目になっています。

2018年のメタ分析も、指導者が台本を書いたプロンプトに依存することの限界を指摘し、今後はコンピュータによる自己説明プロンプトの生成を探究するよう推奨しています [1]。

10. 塾と家庭の運用にどう落とすか

ここからは、上の知見を当塾の実務に翻訳した部分です。研究が直接そう言っているわけではない箇所は、そう明示します。

(1) 「説明してごらん」と言わない

5節・7節のとおり、促すだけでは質の低い説明しか出ず、効果も出ません [12]。穴埋め型の足場を用意します [7]。当塾では、単元ごとに次の形の型を使っています。

(2) 正しいほうを説明させる

6節の制約2と7節の原則3のとおりです [9][3]。生徒自身の（間違っているかもしれない）解法を説明させるのではなく、正しい解法がなぜ正しいかを説明させます。

(3) 誤答は「なぜ違うか」まで言わせる

4節のとおり、説明を伴わない誤答例はほとんど効きません（g = 0.136）が、説明を伴えば改善します [17]。7節の原則4とも一致します。当塾では、間違えた問題を「どこで曲がったか」まで戻して言わせます。

(4) 解答例には手を加えない

4節の所見は、実務上かなり踏み込んだ含意を持ちます。正しい解答例を読ませる場面では、自己説明プロンプトを挟まないほうがよい可能性があります [4]。新しい単元の導入では、まず解答例を素直に読ませ、説明を求めるのはその後にします。

これは研究からの演繹であり、当塾で比較実験を行った結果ではありません。

(5) 事前知識が低い生徒を優先する

7節のとおり、事前知識が低い学生ほど恩恵が大きいという報告があります [8]。すでに理解が進んでいる生徒に説明を要求すると、6節の制約3（他の情報から努力が逸れる）に当たる可能性があります。

(6) 保持は別の方法で取りに行く

3節のとおり、自己説明は初期学習を改善しますが、保持は改善しませんでした [20]。保持は検索練習と分散学習の仕事です。自己説明でそこまで賄おうとしないことが、この記事のもっとも実務的な結論かもしれません。

(7) 口頭を優先する

5節のとおり、累積メタ分析で口頭での説明が書いての説明より優れると報告されています [6]。当塾が授業末に「今日やったことを説明して」と口頭で求めるのは、この理由もあります。

11. この記事で言えないこと

• 「自己説明をさせれば成績が上がる」とは言えません。教室文脈での効果と遅延保持の証拠は限定的です [3]。
• 効果量 g = 0.55 をそのまま持ち込めません。デジタル環境では出版バイアス補正で d = 0.220 まで下がります [13]。
• 解答例と組み合わせるべきかは、むしろ否定的です [4]。ただしこれは調整分析の所見であり、直接の実験ではありません。
• 効果が出なかった実験が複数あります [6][12]。
• 日本の学齢児を対象にした研究は、ここに含まれていません。デジタルプロンプトのメタ分析は、東アジアの研究が欧州より実質的に大きな効果を示したという地域差を報告していますが [13]、その理由は解明されていません。
• 10節の運用は当塾の実務判断です。研究からの演繹であり、当塾の生徒を対象にした対照実験の結果ではありません。

当塾の立場

当塾は個別指導の塾であり、この記事の内容は当塾の指導方針と無関係ではありません。利害関係を明示しておきます。

この記事の内容は、塾に来なくても実行できます

はっきり書きます。ここまでの内容の大半は、今日から家庭で実行できます。費用はかかりません。

• 丸がついた問題について「なぜこの式になったの」と口頭で聞く
• 白紙から話させず、穴埋めの型を紙に書いて渡す
• 間違えた問題は「どこで曲がったか」まで戻して言わせる
• 新しい単元では、まず解答例を素直に読ませる（説明はその後）
• 保持は別の方法で取る——数日後にもう一度、何も見ずに解かせる

これを読んで、塾に通わずに実行する方がいるなら、それでいいと考えています。自分で回せる家庭が月謝を払う必要はありません。

それでも塾に通いたい方へ

そのうえで、塾に通いたい、通わせたいという方には、武蔵野個別指導塾を勧めます。この記事の内容に即して、理由を3つ書きます。

逆に言えば、この3つをやっていない個別指導に、この点での優位性はありません。塾を検討する際は、次のように聞いてみてください。

• 生徒に説明させるとき、白紙からですか、それとも型を渡しますか
• 説明させるのは、生徒自身の解法ですか、それとも正しい解法ですか
• 新しい単元の導入では、説明を求めるタイミングをどこに置いていますか

当塾がお答えできるようにしておくのが、こちらの仕事だと考えています。

まとめ

出典

本文中の番号に対応します。抄録に直接あたって確認したものだけを挙げています。結論に反する研究も、同じ基準で載せています。

1. Bisra, K. et al. (2018). Inducing Self-Explanation: a Meta-Analysis. Educational Psychology Review. DOI: 10.1007/s10648-018-9434-x
2. Guo, L. (2022). Using metacognitive prompts to enhance self-regulated learning and learning outcomes: A meta-analysis of experimental studies in computer-based learning environments. Journal of Computer Assisted Learning. DOI: 10.1111/jcal.12650
3. 【限界の明示】Rittle-Johnson, B. et al. (2017). Promoting self-explanation to improve mathematics learning: A meta-analysis and instructional design principles. ZDM. DOI: 10.1007/s11858-017-0834-z
4. 【反証・負の調整効果】Barbieri, C. A. et al. (2023). A Meta-analysis of the Worked Examples Effect on Mathematics Performance. Educational Psychology Review. DOI: 10.1007/s10648-023-09745-1
5. Awalludin, S. A. et al. (2025). The Effect of Self-Explanation Learning Strategies on Students’ Understanding of Mathematical Concepts. International Journal of Geometry Research and Inventions in Education. DOI: 10.56855/gradient.v2i02.1750
6. 【反証・効果なし】Lachner, A. et al. (2021). Learning by Writing Explanations: Is Explaining to a Fictitious Student More Effective Than Self-Explaining?. Learning and Instruction. DOI: 10.1016/j.learninstruc.2020.101438
7. Wang, L. et al. (2024). Self-explanation prompts in video learning: an optimization study. Education and Information Technologies. DOI: 10.1007/s10639-024-12806-9
8. Guo, X. et al. (2025). Unlocking Learning Potential: The Effectiveness of Providing Metacognitive Prompts Before Self-Explanation Tasks in Video Example Learning in Students With Low Prior Knowledge. Active Learning in Higher Education. DOI: 10.1177/14697874251356245
9. 【境界条件】Rittle-Johnson, B. et al. (2017). Eliciting explanations: Constraints on when self-explanation aids learning. Psychonomic Bulletin & Review. DOI: 10.3758/s13423-016-1079-5
10. Bai, C. et al. (2022). Embedding self-explanation prompts to support learning via instructional video. Instructional Science. DOI: 10.1007/s11251-022-09587-4
11. Chi, M. T. H. et al. (1994). Eliciting Self-Explanations Improves Understanding. Cognitive Science. DOI: 10.1207/s15516709cog1803_3
12. 【反証・効果なし】Beege, M. et al. (2024). Learning from interactive video: the influence of self-explanations, navigation, and cognitive load. Instructional Science. DOI: 10.1007/s11251-024-09693-5
13. 【反証・出版バイアス】Thomann, H. et al. (2025). Effective but Not a Silver Bullet: A Systematic Review and Meta-Analysis on Designing Digital Learning Prompts. Educational Research Review. DOI: 10.1016/j.edurev.2025.100686
14. Aleven, V. A. W. M. M. & Koedinger, K. R. (2002). An effective metacognitive strategy: learning by doing and explaining with a computer-based Cognitive Tutor. Cognitive Science. DOI: 10.1016/s0364-0213(02)00061-7
15. 【反証・効果なし】Engelmann, K. et al. (2021). Do self-created metacognitive prompts promote short- and long-term effects in computer-based learning environments?. Research and Practice in Technology Enhanced Learning. DOI: 10.1186/s41039-021-00148-w
16. Alemdag, E. et al. (2025). A Framework for Learning From Erroneous Examples and Meta-Analysis of Empirical Research. Review of Educational Research. DOI: 10.3102/00346543251390901
17. Chen, P. et al. (2025). The Effects of Self-Explanation on Secondary School Students’ Computational Thinking and Programming Behaviour. Journal of Computer Assisted Learning. DOI: 10.1111/jcal.70116
18. Chen, W. et al. (2024). Learning via video: The effects of summarizing strategies and self-explanation prompts. Education and Information Technologies. DOI: 10.1007/s10639-024-12915-5
19. 【反証・保持は改善せず】Ryan, R. S. & Fischer, A. (2022). Prompted Self-Explanations Improve Learning in Statistics but Not Retention. Teaching of Psychology. DOI: 10.1177/00986283221114196

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