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研修前後の理解度テストを設計する

研修前後の理解度テストを設計する

design-pre-post-assessmentdesign-pre-post-assessment「design pre post assessment」に関するスキルがこのレッスンで身につきます。
想定時間未設定公開状態: draft
学習メモ

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc検証: basic_manual_check_v1

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

screenshot

メディアメディアレッスン内に出てくる図や動画のスロットです。実際の画面やイメージで理解を補助します。

diagramscreen_capture

レッスン本文

研修前後の理解度テストを設計する

このレッスンで手に入るもの

研修の前と後で「どれくらい理解が進んだか」を数字で確認できるテスト一式(Markdown形式)を、AIの力を借りて15分で作ります。

完成イメージは、研修前テスト5問+研修後テスト5問のセットです。受講者に配れるドキュメントとして仕上げます。

たとえ話で理解する

テスト設計は「健康診断」に似ています。

  • 研修前テスト = 健康診断の「初回検査」。今の状態を記録する
  • 研修後テスト = 「再検査」。改善したかどうか比べる
  • テスト設計 = 検査項目を選ぶこと。目的に合った項目だけ選ぶのがコツ

検査項目が多すぎると受ける人が疲れてしまうように、テストも5〜10問に絞るのが大切です。

テスト設計の全体フロー

準備するもの

始める前に、以下の2つだけ用意してください。

  1. 研修のゴール(1〜3文で書かれたもの)
    • 例:「Excelのピボットテーブルを使ってデータ集計ができるようになる」
    • なければ、研修資料のタイトルや目次だけでもOK
  2. AIツール(以下のどれか1つ)
    • ChatGPT(ブラウザで使える無料版でOK)
    • Claude(claude.ai にアクセス)
    • Cursor のチャット機能

手順1:研修ゴールを確認する

まず「この研修で受講者に何ができるようになってほしいか」をはっきりさせます。

良い例と悪い例

良い例 ✓悪い例 ✗
「ChatGPTに指示を出して議事録の要約を作れるようになる」「AIについて理解する」
「Excelのピボットテーブルで月別売上を集計できる」「Excelを学ぶ」

悪い例は範囲が広すぎて、何をテストすればいいか決められません。「○○を使って△△ができる」の形にするのがコツです。

もしゴールが曖昧なときは、AIに相談しましょう。

AIへのプロンプト例:

あなたは研修設計の専門家です。
以下の研修タイトルから、具体的な学習ゴールを3つ提案してください。
「○○ができるようになる」の形式でお願いします。

研修タイトル:「はじめてのAI活用研修」

手順2:テスト形式を選ぶ

15分以内に終わるテストにするため、次のルールを守ります。

  • 問題数:5問(多くても10問まで)
  • 形式:4択の選択問題がおすすめ(採点しやすい)
  • 時間の目安:1問あたり1〜2分 → 5問で5〜10分

なぜ選択問題がおすすめ?

  • 採点が簡単(正解が1つに決まる)
  • 受講者の負担が小さい
  • 前後比較がしやすい

記述式を入れたい場合は、5問中1〜2問だけにとどめましょう。

手順3:AIにテスト問題を作ってもらう

ここが一番の時短ポイントです。AIに具体的な指示を出して、問題を一気に作ります。

AIへのプロンプト例(そのままコピペできます):

あなたは研修テスト設計の専門家です。
以下の条件で理解度テストを作成してください。

【研修ゴール】
ChatGPTに適切な指示(プロンプト)を出して、
業務メールの下書きを作れるようになる

【条件】
- 4択の選択問題を5問
- 研修「前」に出しても答えられるレベルと、
  研修「後」でないと答えられないレベルを混ぜる
- 各問題に「この問題で測れること」を1行で添える
- 正解と簡単な解説もつける

【出力形式】
Markdown形式で、以下の構造にしてください:

Q1. (問題文)

  • A) 選択肢1
  • B) 選択肢2
  • C) 選択肢3
  • D) 選択肢4

正解: B 測定ポイント: (この問題で何を測っているか) 解説: (なぜその答えが正しいか)


### AIの出力をチェックするポイント

AIが作った問題をそのまま使わず、次の3点を確認してください。

1. **研修内容と合っているか**:研修で扱わない内容の問題が混ざっていないか
2. **難易度のバランス**:全部簡単、または全部難しくなっていないか
3. **選択肢の質**:正解以外の選択肢が明らかにおかしくないか(「どう見てもこれが正解」となる問題はNG)

手順4:前後テストの一貫性を確認する

前テストと後テストで「測っていること」が同じでなければ、比較する意味がありません。

一貫性チェックのプロンプト例:

以下の研修前テストと研修後テストを比較して、
「測定ポイントが一致しているか」を確認してください。
ズレがあれば修正案を出してください。

【研修前テスト】
(ここに手順3で作った問題を貼る)

【研修後テスト】
(ここに研修後テストを貼る)

前後で同じスキルを測る問題になっていれば、表現や具体例が違っていてもOKです。むしろ、まったく同じ問題だと「前回の答えを覚えていただけ」になるので、少し変えるのがポイントです。

AIでのテスト生成画面

手順5:成果物をまとめる

最終的に、以下の構造のMarkdownファイルを1つ作ります。

# 理解度テスト:○○研修

研修ゴール

(手順1で確認したゴール)

研修前テスト(所要時間:約5分)

(5問の問題+選択肢)

研修後テスト(所要時間:約5分)

(5問の問題+選択肢)

採点基準・解説(講師用)

(各問題の正解+解説+測定ポイント)


このファイルをそのまま印刷したり、社内共有フォルダに置いたりして使えます。

つまずきやすいポイントと対処法

つまずき原因対処法
AIが専門的すぎる問題を作るプロンプトに「対象者のレベル」を書いていない「受講者はITに詳しくない事務職です」と一文を追加する
前後テストで難易度が違いすぎる別々に作ると粒度がずれる前テストを先に作り、「この前テストと同じ測定ポイントで後テストを作って」と指示する
選択肢が簡単すぎて全員正解になる誤答選択肢が明らかにおかしい「誤答選択肢も、もっともらしい内容にしてください」と追加指示する
問題数が多くなりすぎるゴールが広すぎる手順1に戻ってゴールを絞る

確認チェックリスト

以下の全項目に ✓ がつけば、このレッスンは完了です。

  • 研修ゴールが「○○を使って△△ができる」の形で書かれている
  • テスト問題が5〜10問の範囲に収まっている
  • 各問題に「測定ポイント」が書かれている
  • 前テストと後テストで測定ポイントが一致している
  • Markdownファイルとして1つにまとまっている
  • 所要時間が受講者にとって10分以内である
成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc

検証: basic_manual_check_v1

証跡とメディア

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

screenshot

メディア

diagramscreen_capture
前提 atom

必須

なし

あると楽

なし

学習完了