データで示すアシストでの成績上昇率

目次

アシストの成績上昇率について

アシストでは、一人ひとりに合わせた個別指導を徹底することで、順位を着実に上げていくことを目指しています。

本校に通塾した生徒の成績データを用い、検証を行ったところ、入塾時から12か月後までの順位上昇は、次の図の示すような結果となりました。入塾から2カ月後は約9位、半年後には15位、1年後には19位上昇することが期待できます。

継続的な学習による学力向上を示すグラフで、入会後3・6・9ヶ月で成績順位が最大19位上昇し、改善率93.8%を示す教育データ。

このような結果が期待される根拠として、統計学に基づく分析が挙げられます。

統計学的な検定を行う意味

松山市には様々な学習塾がありますが、生徒の成績について統計学を用いて分析を行っているところが見られません。

生徒の成績のデータを示して、順位がどれほど上がるのかを示しているところはありますが、それが正しいのかどうか、判断しかねる状態です。データの平均点や結果だけの紹介では、お子さまがどの程度上昇を見込めるのかという点に確証が持てません。

統計学的な分析を行うことで、より正確な期待値を算出することができ、信頼度の高い値を示すことができます。データを用いて分析する場合、統計学的な分析の有無で、その値の信憑性には天と地ほどの差が生まれます。

本稿では、新個別指導塾アシスト愛媛に通塾しているデータを用いて、統計学的に分析し、紹介しております。一般的に示されている学習塾の成績データより信憑性の高いものですので、是非参考にしていただけたらと思います。

アシストの塾生の成績の変遷

本校(新個別指導塾アシスト愛媛)に通塾する生徒の入塾後から12カ月後までのデータ例は次の図の通りです。

経過月数と順位変遷の関係を示す散布図。赤い点線のトレンドラインが継続学習による成績向上傾向を可視化。中高生の学力推移分析に活用可能な教育データ。

◇でプロットされている部分が生徒のデータ、赤点線が散布図の近似値曲線です。

入塾時の順位を0として、月経過ごとに、どの程度の順位を上昇させることができているのかを示しています。

入塾後、大きく上昇し続けている生徒もいれば、そうでない生徒も散見されます。

補足説明

学年順位は学年の総人数によって学校ごとに差が生じます。今回は最寄りの中学校である勝山中学校の生徒数が200名程度であるため、全てのデータを200名における学年順位として標準化しております。

また、毎月試験があるわけではないため、試験間のデータは一次関数で変遷していると仮定し、以下の式を用いて補っています。※実測値、有効サンプル数nについては、データ保護の観点から、未掲載としています。

(補足月、補足値)=(X ,Y)
(実測月、実測値)=(X_1  ,Y_1 )  ,(X_2  ,Y_2 )
Y=(Y_2-Y_1)/(X_2-X_1 ) (X-X_1 )+Y_1

ウィルコクソンの符号順位検定

今回はこのデータを用いて、ウィルコクソンの符号順位検定を行いました。学年順位は正規分布に従わないため、ノンパラメトリック検定を実施する必要があるためです。

順位の上昇が起こっているか、起こっていないかを次の式を用いて検定しました。

観測ペア(Y_1 ,Y_2 )、正の順位和W^+、負の順位和W^-とする。 差 d_i=Y_2-Y_1    ※値減少=順位上昇のため 検定統計量 T=min⁡(W^+ ,W^- ) 有効サンプル数 n 同順位数 t_i 標準化した検定統計量T_z 効果量 r 順位上昇数 n_u 差の平均 (d_i ) ̅ 順位改善指数 α 有意確率 p T_z=(T-n(n+1)/4)/√(n(n+1)(2n+1)/24-1/48 ∑_i▒(t_i^3-t_i ) ) r=T_z/√n α=(d_i ) ̅∙n_u/n p=2(1-ϕ(|T_z |))

ウィルコクソンの符号順位検定の結果は、次の表の値となっています。(**は有意確率p<0.01)

スクロールできます
経過月123456789101112
検定統計量T683381811221021469
標準化した検定統計量Tz-3.38-3.99-4.25-3.89-3.97-3.66-3.67-3.85-3.88-3.66-3.58-3.05
有意確率p************************
効果量r-0.62-0.74-0.83-0.78-0.81-0.75-0.80-0.86-0.87-0.84-0.82-0.76
順位改善指数α4.948.8813.1710.9914.1314.9217.2617.2818.5718.0219.2018.71

統計学的な検定結果からわかること

すべての月で有意確率が0.01を下回ったため、毎月順位の上昇が起こるということは統計的に有意であると言えます。

簡単に述べますと、順位の上昇は高い確率(99%以上)で起こるということです。これは、統計学に基づいた分析であるため、高い信頼性のある数値と言えます。

また、効果量rの絶対値が全てにおいて0.5を上回っているため、どの月も高い変化を見込めるということが言えます。

以上の検証結果から、最初に載せたグラフのような結果が期待できるということが判明いたしました。

順位が上昇している生徒とそうでない生徒について

継続期間ごとの順位上昇率と順位改善指数を示す教育グラフ。2〜12ヶ月で最大93.8%の改善率と18.71位の成績向上を可視化。中高生の学力推移分析に活用可能なデータ。

データを見てもらえばわかる通り、全ての生徒の順位が上昇しているわけではありません。その理由はデータの計測時に判明しておりますので、次の例においては、必ずしも順位が上昇するとは言えないと捉えていただけたらと思います。

① 体調が優れない場合

試験当日や、試験直前に体調を崩す生徒もいます。インフルエンザや風邪の流行る時期と試験が重なると、何名かの生徒がこの影響によって、本来の力を発揮できなくなります。

試験直前、インフルエンザや溶連菌感染症、マイコプラズマ肺炎など、長期の出席停止が必要となる病に感染した場合は、学習できる時間も範囲も限られますので、順位の上昇は難しい場合がほとんどです。

試験の日程より何週間も前になった場合は取り返すことができますが、そうでない場合は難しいでしょう。

② 欠席が多い場合

上記に関連することでもありますが、欠席が多い場合も、順位を上昇させることが困難となります。学校の欠席もそうですが、塾も欠席してしまうと、必要な学習量を確保できません。

アシストでは、欠席しても振替が自由にできるような仕組みで運営しておりますが、欠席が多すぎる場合は振替も間に合わなくなります。感染症に連続してかかってしまったり、ケガで入院してしまったりした場合は、順位を上昇させるのは非常に難しくなります。

③ 部活動の大会と重なった場合

部活動の大会やクラブ活動での大会が試験の直前と重なり、十分な対策を実施できない場合がございます。全国大会に出場したり、長期の遠征に参加したりすると、学習時間の確保が難しくなります。

アシストでは、オンラインで対応もできるため、遠方でも学習することが可能ですが、大会や試合、合宿中は時間や環境に制限がありますので、勉強することも難しくなります。

公立中学校の部活動であれば、試験日と重なることは滅多にありませんが、それでも試験と近い日に大会や遠征を入れる場合もあります。このような場合も順位の上昇は厳しいものになります。

④ 授業に真面目に取り組まない場合

本校ではほとんど見られませんが、授業に真面目に取り組まなかった場合も、順位の上昇は見込めません。どんなに良い環境に置かれても、自分が真面目に取り組まなければ、意味のない時間になってしまいます。指導に対し反抗的な態度を取ったり、指示に従わなかったり、他の生徒の邪魔になるような行動は言語道断です。

アシストでは、他の生徒の士気にも影響するため、真面目に取り組むことのできない生徒については退塾していただきます。ここで言う真面目に取り組まないというのは、自分にできる能力があるのに、やろうとしない場合の事です。特性によって、気が散ってしまったり、適度な休憩が必要な場合はその限りではありません。過度に真面目に取り組まなかったり、他の生徒の邪魔になったりしている場合は退塾していただきます。

勉強が嫌いな生徒や学習に時間がかかってしまう生徒はたくさんいます。一人ひとりの能力に合わせて力が伸ばせるよう全力でサポートしますので、このような悩み事のある場合は遠慮なく相談していただけたらと思います。

⑤ 宿題をやってこない場合

先ほどの例と関係してきますが、宿題をやってこない場合も成績の上昇が見込めません。宿題は適度な量を毎回出しますので、必ず取り組みましょう。

生徒の中には、毎日通塾し、宿題の必要の無い生徒もいます。自分で学習できる習慣の身についている生徒については、過度な宿題は出しませんので、安心していただけたらと思います。

一人ひとりに合わせるから、成績が伸びやすい

上記のデータや検定結果を見てもらえるとわかるように、ほとんどの生徒で成績が上昇しています。

アシストならではの仕組みが、成績上昇の結果に大きく貢献しています。一人ひとりに寄り添った対応と、効率的な学習システムで、無駄なく、ムラなく能力を伸ばすことができます。

どのような悩みがある生徒に対しても、一人ひとりに真摯に向き合い、力を伸ばすために尽力して参りますので、安心して任せていただけたらと思います。

成績を上昇させる仕組みについては、別の記事で記載しています。


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