ランダムな選択は、10のバリエーションを持つ1つの活動ではありません。そうでなければその決定を下すはずの人から、決定を取り除く方法です。それぞれの用途で興味深い問いは、それが何をもたらすかです。
中には本当に強力なものもあります。中には人気でも、飛ばした方がよいものもあります。
うまく機能するもの
1. 指名。 最も強力で、最も使われていない用途です。最初に手を挙げた人を取るのではなく抽選すると、参加が増えます。答えることへの壁は、質問の難しさではなく、まずく指名されることへの恐れだったからです。発表に重みを持たせたいときは名前ルーレット、出席確認で速度が必要なときはくじ引き。
2. グループ編成。 「サムと一緒にやっていい？」という交渉を完全に取り除き、既定で混合グループを作ります。評価対象にはポット均衡を使い、抽選の前に最も力のある生徒を座らせます。
3. 発表順。 3番目に発表することを気にする人はいません。最初の3人が立候補者だったのに4番目になることを気にするのです。座席割り当ては座席を扱い、抽選は順番を扱います。
4. 座席表。 単発の出来事としてより、ローテーションとして使う方がよいです。決まった日に再割り当てすれば、押し付けではなくなります。
5. 清掃当番。 小さく、繰り返し発生し、本当に揉めます。タスク割当は人とタスクを組み合わせ、割り当てられなかったものは黙って落とさず報告します。
6. 相互レビューのペア。 自分で選ばなかったレビュー相手は、自分で選んだ相手より正直なフィードバックを生みます。それが出題の根拠そのものです。
7. 対等な選択肢の間の決定。 どちらも問題ないとき、2つの活動のどちらから始めるか。抽選は、どうせ起こるはずだった熟考を終わらせます。
8. 出口質問の指名。 「最後の質問に答える人を2人選びます」。生徒が確実に聞くのをやめる唯一の瞬間であり、抽選することで聞く価値が生まれます。
9. 模範解答の選定。 「よい答えの例を3つと、改善が必要なものを1つ」。答えを求めるのではなく抽選すると、より多様な例が出てきます。不完全なものはたいてい議論に最も役立ちます。
10. 問題の作問者。 どの生徒がどの問題を作ったかを確認するためにランダムに割り当てます。誰も自分の問題を引くことはなく、恥をかかせるために問題が選ばれたとは誰も言えません。
飛ばした方がよいもの
集める宿題をランダムに選ぶ。 終わっていない生徒は、正直な選択肢がすべて悪い立場に置かれ、抽選はそれを公平ではなく恣意的にします。このアイデアは広まっていますが、なぜ機能しないかを理解する価値があります。ランダム化は不公平な評価から守るもので、構造的な欠落から守るものではありません。宿題がなければ、直すべきは締め切りであって、くじではありません。
発表する人をランダムに選ぶ。 発表が成績に結びつくなら、成績をランダム化したことになります。結びつかないなら、抽選を自由に使ってください。まさにそれが得意なことです。
罰としてのランダムな座席。 配置を押し付けられた何かとして位置づけると、ランダム化が取り除くはずの不満を生みます。結果としてではなく、定型的なローテーションとして使います。
授業中に結果を決めるための抽選。 教室から退室させることを、誰かがルーレットに委ねるべき決定ではありません。
うまく機能させる準備
リストは授業の前に、授業中ではなく入力する。 30人の生徒の前で30人分の名前を入力すると、その瞬間を無駄にし、彼らにリストへ反論する時間を与えます。
重複がある場合はフルネームで。 アレックスという生徒が2人いると、抽選は2人を区別できず、惜しい外れは不正に見えます。実際にはそうでなくてもです。
リストを保存する。保存リストは最大5つを保持し、アカウントなしでブラウザ内で動作し、サインインすればデバイス間で同期します。1クラスにつき1学期に1つのリストが役立つ単位です。
抽選の前に欠席者を外す。 そうしないと、名前が出たときに飛ばすことになり、母数は母数ではなくなります。
効果を生む伝え方
抽選の前に言う一言。「これは本当にランダムで、全員に同じチャンスがあります。」
これが事前の不安の大半を取り除きます。仕組みに影響を与えられないと信じている生徒は、質問の間ずっと逃げ道を考えることをせず、後で不正をしたかどうかを確認する必要もなくなります。
より強い形は、生徒に抽選を進行させることです。彼らは手順全体を見て、授業中にリストが編集されていないことも見え、あなたを信用する必要もなくなります。30秒で済み、そうしなければ学期を通して気にすることになる疑いを取り除きます。
解決しないこと
熱意が仕組みを追い越すので、正確に述べておく価値があります。
等しいチャンスは等しい結果ではない。 30人のクラスでは、学期を通してすべての生徒が同じ頻度で選ばれるわけではありません。ランダム性は一様であって均衡ではありません。なぜ自分はあまり選ばれないのかと誰かが尋ねたら、正直な答えは、十分に長く続けば偏りは縮まる、というものです。そして均衡が要件なら、適切な道具はローテーションであって、抽選ではありません。
能力は供給できない。 特定の適性を要するものにランダムな選択を使うと、時に間違った生徒を選びます。どれだけ公平でも、欠けた技能は埋められません。
タスクを対等にはできない。 10分の仕事と2時間の仕事をランダムにローテーションすると、数学的には公平で実用的には不公平な1週間を生みます。まずタスクを同等にします。
母数が少ないと説得力がない。 3人の名前から1人を引くのは、目に見えて決定に近いです。30人から1人を引くのは違います。小さな集団ではローテーションを使います。
10ではなく1つ
すでに最もよく行っている活動を1つ選び、2週間だけそれをランダム化し、誰かが反対するかどうかを見てください。
私の経験では、反対はランダム性から来るのではありません。生徒が望んでいた何かに選ばれなかったことから来ます。それは別の会話であり、してよい会話です。
公平性のページは、本当にランダムだとどうしてわかるのかと誰かに尋ねられたときのために、仕組みを一度だけ説明しています。