質問・回答の関係性：QAR戦略でより良い学習問題を作る

質問・回答の関係性は、QARと略されることもあり、読解問題を問題の難しさではなく、答えが実際にどこにあるかで分類する戦略です。読解研究者Taffy Raphaelは1980年代初期にこのフレームワークを導入しました。読解問題に苦労している学生は必ずしも読み手として劣っていたのではなく、答えがページの中にあるのか、ページの複数の部分を結びつける必要があるのか、それとも自分の背景知識が必要なのかを判断する一貫した方法がなかっただけだと気付いたのです。

質問・回答の関係性戦略は、すべての可能な質問を2つの大きなグループに分け、その後さらに4つのカテゴリに分けます。最初のグループは「本の中」と呼ばれることもあり、答えがテキスト自体にある問題をカバーします。2番目のグループ「頭の中」は、テキストだけでは十分に答えることができないため、読者が外部の知識や判断をもたらす必要がある問題をカバーします。質問がどのグループに分類されるかを知ることで、読者が答えをどう探すべきかが変わり、この単一の決定が戦略が教える大部分です。

質問・回答の関係性フレームワークの2つの大きなグループは、それぞれ2つのカテゴリに分かれ、合計4つのレベルがあります。これらはテキスト内の単一の文からテキストがほぼ触れていない問題まで移行します。4つすべてを並べて見ることで、グループラベルだけを読むよりも進行がより明確になります。

質問・回答の関係性を初めて使う学生は、探して考える（Think and Search）と著者とあなた（Author and You）を混同する傾向があります。どちらも単純な検索よりも多くの仕事が必要に感じるからです。違いはソースです。探して考えるはまだテキスト内にすべてとどまっていますが、著者とあなたは読者が既に知っていることか信じていることを取り入れます。

質問・回答の関係性の主な利点は、問題をより簡単にすることではなく、読者が探し始める前に答えのソースを明らかにすることです。このステップなしでは、多くの学生は毎回テキスト全体をスキミングするか、それが実際には1つの追加段落の探して考えるだけで必要な問題を放棄するか、または即座に答えられる問題をスキップすることで対応します。

Raphaelの元の研究と、Reading Rocketsによって要約されたその後の教室研究では、質問・回答の関係性カテゴリを教えられた学生は、読解問題の回答と生成の両方が向上したことを示しています。これは、フレームワークが答えがどこから来るかについて話すための共通の語彙を与えるためです。この語彙は質問に答えることと同じくらい質問を書くことにとって重要です。4つのカテゴリを理解する学生は、最初に思いついたものにデフォルトするのではなく、意図的に異なる質問タイプの混合を書くことができます。これは通常、そこに書いてある回想に傾く傾向があります。

質問・回答の関係性を導入することは、短くて親しみのある段落で最も効果的です。最初のレッスンの目標は4つのカテゴリを理解することであり、コンテンツそのものではないためです。1段落か2段落は通常、クラスを圧倒することなくすべての4つの質問タイプを示すのに十分です。

カテゴリが導入された後、学習の大部分は反復を通じて発生します：事前に書かれた問題をソート、その後元の問題を書く、その後パートナーのソートをテキストに対して確認します。学生が既存の問題をソートすることを練習する前に独立した質問を書くことに直進することは、実際には本の中にある著者とあなたの質問の多くを誤りを引き起こす傾向があります。

教科書の段落に機能する同じ質問・回答の関係性カテゴリは、自分のノートにも同様に機能します。ほとんどの自作の学習問題は、デフォルトでそこに書いてある回想に傾く傾向があります。既に書き留めた事実は、それを質問に変えるのは最も簡単なことだからです。4つのカテゴリを念頭に置いてノートのセットを通り抜けることは、平凡なレビューシートを実際のテストに近いものに変えるものです。

プロセスは教室のソートに使用されるのと同じプロセスですが、共有の段落ではなく自分の素材に対して実行されます：ノートのセクションを読み取り、その後、次のセクションに移動する前に、各カテゴリから意図的に1つの質問を書きます。

手作業で章または講義ごとに4つのカテゴリの質問を書くのは遅く、時間的制約の下で人々がスキップするカテゴリは、単純な回想を超えて行く正確なカテゴリです。NotelyのAI Q&A機能は、インポートされたPDF、録音された講義、または入力されたノートを読み、質問・回答の関係性カテゴリでモデル化されたフォローアップ質問に答えることができます。ストレート「そこに書いてある」ファクトチェックから、ソースに根ざした推論された解釈を求める「著者とあなた」質問まで。

Notelyのクイズ機能は、同じソース素材から直接質問セットを生成し、QARフレームワークが説明するのと同じ「そこに書いてある」と「探して考える」分割を持つ回想問題と情報を接続する必要がある問題を混ぜます。質問は一般的な銀行ではなく実際の読書または講義から来るため、より難しいカテゴリでさえ、あなたの素材に根ざした真実、チェック可能な答えを持っています。NotelyのAI要約と学習ガイドの出力は、質問マトリックスと組み合わされ、同じ困難な範囲をソートする第2の方法として、またはDOK質問の型を使用できます。QARのソースベースのカテゴリよりも知識の深さの周りに構築されるシステムがあなたの科目にうまく適合している場合。

学生が質問・回答の関係性を定期的に使用し始めると、いくつかの習慣が頻繁に表示され、ほとんどはカテゴリ自体の誤解ではなく、ソートステップを急ぐことから来ます。

最も一般的な間違いは、より複雑な表現で実際には「そこに書いてある」ものを「著者とあなた」としてラベルをつけることです。長い文は、答えが外部の知識を必要とすることを自動的に意味しません。2番目は「探して考える」を完全に停止することです。これらの2つのカテゴリは書くと確認するのが速いため、学習セッションを実際の理解の実践の代わりに回想ドリルに静かに変えます。3番目は「自分で考える」質問をフィラーとして扱うことであり、新しい素材をすでに馴染みがあるもので接続するために使用する代わりに、事実を貼り付けるところが多いです。

一貫して使用される質問・回答の関係性は、「ノートを勉強する」というような曖昧な指示を具体的な4部チェックリストに変えます。すべてのセクションについて1つの「そこに書いてある」、1つの「探して考える」、1つの「著者とあなた」、1つの「自分で考える」質問を書き、先に進む前に4つすべてに答えてください。このミックスは、手作業で構築されるか、Notelyで開始点として生成され、その後審査され、回想フラッシュカードのスタックよりも実際のテストが要求するものの多くをカバーします。