コノ塾の「個別最適な学び」を提供するための 学習環境に関する知見を学校教員の皆さまに開放することで、 少しでも学校現場の課題解決に貢献し、 より多くの子どもたちが 「学びを通じた一生モノの成功体験」を得られるようにしたい。 そういった思いから、コノ塾は「先生の駆け込み塾」プロジェクトを開始します。

1. コノ塾が実現している
「学びの個別最適化」について
ver.2025.03.25

3. そもそも「個別最適な学び」とは?
「個別最適」と聞いて多くの人が思うこと
「生徒ごとに出す問題を変えればいい? 」
「AIが自動で学習計画を作ればいい? 」
真の「個別最適な学び」とは
「生徒の学習行動のどこにつまづきがあるか？」に応じて適切な打ち手を考えること
「どの問題を解くか？」よりも「どのように学ぶか？」の最適化が重要

4. 教育現場でありがちな会話
先生: 「前回のテスト、何がダメだった？」
生徒: 「…わからないです」
先生: 「じゃあ、次は間違えないようにしようね」

5. これで学びが変わるのか？
データやテクノロジーの導入だけでは解決策にならない
データを取ることが目的化して、
先生が分析の負担を抱えるだけになっている

6. 本質的な個別最適に必要な方策
＝
「出す問題を変える」ことではなく
「生徒が適切な学習行動を取れるよう導く」こと

7. コノ塾が考える「学習行動」
授業中
小テスト
確認テスト
自宅学習
授業前
授業の準備
小テスト
の準備
新規内容の
説明
新規解法の
説明
宿題範囲の
確認
まず
解いてみる
問題演習
宿題の指示
宿題のメモ
丸つけ
見直し

8. 生徒が適切な学習行動を取れるようにするには?
「察知 → 診断 → 処方」プロセスが有効

9. 察知
Detection
生徒の
学習行動を
リアルタイムで
把握する
診断
Diagnosis
どこに
つまづいて
いるのかを
特定する
処方
Prescription
最適な学習行動を
促すための
具体的なアクションを
設計する
Step1 Step2 Step3

10. Step1「察知」の重要性
適切な学習行動が取れていないのに、
成績が上がる理由がない
でも現場ではそこが見落とされがち
そもそも生徒の学習行動を察知するためには、
学習フローを設計する段階から
“察知できる形”にしておく必要がある
だからこそ、アプリの動線を定義し、
学習行動をトラッキングできる仕組みにしている

11. 察知(Detection) : 学習行動を可視化する
察知を前提とした学習フローの設計が必要
アプリの動線を定義し，学習行動をトラッキングできる仕組みにしている
察知をすべて人力で行うのは不可能。だからデジタルは必須
すべてをデジタルに寄せることは学習体験として適切ではない
「データを取れる仕組み」と「学習体験としての最適化」を
両立することが重要 → 学習の Re-Design

12. Step2: どう「診断」するか?
定期試験の点数がよくない＝よくない察知が起因の場合もある
診断の切り口を知らない，わからない，定型化・言語化したことがない
「問題が解けなかった → 難しい問題を増やそう」は安易すぎる。
本当に困ってるのは“解き方”ではなく“学び方”

13. 診断(Diagnosis) : どこに課題があるのか？
学習行動のどこに課題があるのか?

14. 診断(Diagnosis) : どこに課題があるのか？
学習行動のどこに課題があるのか?

15. Step3: どう「処方」するか?
どうやって適切な学習行動を促すか？
生徒に合わせた処方の必要性
「100人の生徒に100通りの対応をする」のは現実的に不可能
共通の処方と個別の処方を組み合わせる

16. 処方(Prescription) :
どうやって適切な学習行動を促すか?
100人の生徒に100通りの対応を人力で行うのは不可能
共通の処方と個別の処方を組み合わせる
共通の処方
(= デジタル向き)
個別の処方
(= 人向き)

17. ● 定期試験や外部模試結果に応じた問題レ
ベルの出し分け(Lv.0〜3の4段階)
● 動画授業
● 演習問題・確認テストの実施・正答率
● 理解度テストによる動画再視聴 or not
● General な授業受け方の指導
共通の処方 (= デジタル向き) 個別の処方 (= 人向き)
● 動画視聴中の状況
● 適切なテキストへの書き込み，ノートの
書き方
● 不正解の問題の解き直しの仕方
● 学習行動のどのデータが低いかの目線合
わせ
● パターン化

18. • 「個別最適な学び」は，「出す問題を変えること」ではない
• 学習行動のつまづきを察知し，適切な診断・処方を行うことが重要
• テクノロジーはあくまで手段であり，学習行動を変えることが目的
• 「データを取れる仕組み」と「学習体験としての最適化」の両立が重要
＝学習の Re-Design
• 学習行動の可視化をさらに進める
• 先生と生徒がデータを活用し，対話する仕組みを拡充する

19. コノ塾の特徴
テクノロジーを活用しながら
「教室長の業務作業の圧縮」と
「生徒向け学習データを活用した伴走型指導」を実現
結果として
“個別化された質の高い教育”を
手頃な価格で提供することに成功している。

20. コノ塾の成果
データを活用した
教室長の業務負荷の圧縮で
平均残業時間
14時間
定性・定量側面双方から
生徒データを活用した指導で
公立高校合格率
約90%

21. 元学校教員のコノセル社員からの声
コノ塾でやってることって
学校現場の労務環境を
改善するためのヒントに溢れてるよね
生徒個別のサポートにしっかり時間を使うために、
テクノロジーで効率化できることを効率化する。
この考え方は学校でも生かせると思いました！

22. コノ塾の「個別最適な学び」を提供するための
学習環境に関する知見を学校教員の皆さまに開放することで、
少しでも学校現場の課題解決に貢献し、
より多くの子どもたちが
「学びを通じた一生モノの成功体験」を得られるようにしたい

23. 令和の「教える」にお悩みの学校の先生が
テクノロジー×コーチングによる「個別最適な学び」を
体験する機会を創出
「先生の駆け込み塾」
Project

25. 「先生の駆け込み塾」プロジェクト概要
2025 年 4 月 1 日(火)〜4 月 30 日(水)
2025年 5 月 16日(金) / 23日(金) / 30日(金)の計 3 日間
19 時 30 分開始
氷川台教室・東高円寺教室・西馬込教室
小学校・中学校の学校教員の皆さま
「個別最適な学び」を実現させるコノ塾の授業について説明後、
実際の教室での授業を見学
https://forms.gle/FAGyU9AKu5UpAUE76
募集の集まり次第ではご参加をお断りさせていただく
可能性がございます。予めご了承ください。
募集期間：
実施日：
実施場所：
対象：
実施内容：
申し込みフォーム:
備考：