脱 要素分解！ – もっと大きな枠組みから 英語の汎化能力 を精練する
英会話講師 デビューのチャンス！
複雑な問題を構成する要素に分解する。 要素単位で見ると 解決策を講じる難易度が下がり、解決策を導きだしやすくなる というのが 教育業界では 通説です。
これに沿って、多くの 英会話スクールで、 ４技能（読む・書く・聞く・話す）に英語能力を 要素分解し、各セクターの 能力を高めていくという英語教授法が 一般的であります。
例えば Michigan ELT が発行する ELT テキストブック – Four Point の 内容紹介には 下記のような 説明があります。
While grammar points and learning strategies are certainly important, academic ELLs need skills-based books that focus on the four primary skills of reading, writing, listening, and speaking in a realistic, integrated format, as well as the two primary language bases of vocabulary and grammar.
もちろん このようなティーチング・メソッドは 高校生や TOEIC のような資格試験を受ける方には 効果はあるでしょう。
ただ、各技能の 基礎 ⇒ 応用 と進み、４技能を 統合すれば 第二言語としての英語能力が 完成する という考え方は、第二言語としての英語学習者に 本当に有益なのでしょうか？
確かに 学生時代 英語が苦手であった 学習者の方には 入りやすい切り口でしょう。
要素分解することによって 日本人が本当に苦手な 箇所が 省略されてしまう。 文法きっちり、コンテクストに曖昧さのない 英語表現は 単語さえ覚えてしまえば 扱いやすいからです。
しかし 日常的に海外と接触する機会を持つ 熱心な 英語学習者の多くは ４技能に分解された学習内容 に対し、「物足りない」と 感じると思います。
- ４技能に 要素分解 するという考えを基本的い持たない ⇒ 複雑系の問題は要素還元主義アプローチに 限界と 盲点をもたらす （還元不能性）
- 但し、（発音記号など）形式知にあたる 情報は （要素分解でなく）要素還元し、還元された要素をデータベース化する
- 英語操作能力 全体を俯瞰しながら うまく作動しない部分に 還元された要素を用い、再構築（リアラインメント）を試みる
一般的な ELT アプローチ：
各技能の 基礎 ⇒ 応用 ⇒ ４技能の統合
MPE のアウトプット・プラクティス：
コンテキストの流れを掴む ⇒ （ミクロアプローチ）作動していない英語の部分が生じている 原因 – 結果 – 解決法を 提示 ⇒ （マクロアプローチ）コンテキストの汎化能力 を広げる
ELTとの違い：
– MPE は英語を統合したまま扱う。
– 分解するのでなく うまく作動しない 英語発話の部分を 原因 – 結果 – 解決法 の流れに乗せて 可動するようにする。
– 応用という概念はなく、汎化能力 を広げる ための アクティビティを 繰り広げる。
コンテキストの汎化能力を高める アクティビティの一例：
Step 1: ４ワードで アウトプット全体の 流れを作る
Wilted – Repot – Revived – Low-Maintenance の流れ
Step 2: 上記の流れを ビジネス・シチュエーションに 置き換える
Plunge – Reshuffle – Turn Around – De-commoditization
英語力を活かせる お仕事。 主婦向きです！
実技としての個人レッスン – ４レベルのテキスト使用法
MPE の個人レッスンでの テキストの 位置づけについては 実際のレッスンを担当しないと イメージしにくい部分があることは 理解しています。
ただ、テキストに頼ってしまえば クローズエンド型の レッスン進行しか 実現できないことは 想像できると思います。
また 以前の研修で お話しした データベース的発想と ヒトの記憶の仕組みに基づいた ヒューリスティック・アプローチを駆使すれば オープンエンド型の 個人レッスンが展開できると 想像できるのではないか とも思います。
応用と 汎化能力 向上の 異なるコンセプト
英会話 レッスンにおける 応用 (Application) と 汎化能力 (generalization ability) 向上 の違いを考えてみたいと思います。
応用の意味は 原理や知識を実際の事柄に当てはめて用いること です。 （デジタル大辞泉（小学館）より）
応用 = 当てはめ と 考えることができます。
これに対し 汎化能力 は 機械学習で用いられる言葉です。
汎化能力 (generalization ability) ： 学習時に与えられた訓練データだけに対してだけでなく、未知の新たなデータに対するクラスラベルや関数値も正しく予測できる能力 （朱鷺の杜Wikiより）
上記を 英語学習に照らし合わせ 下記のように解釈できると思います。
MPEの考える 汎化能力 = 想定外のシーンで英語を用いる際、既知の情報との共通点を見つけ、その知識フレームを応用して 英語を操作しコミュニケーションを進める技術
具体的には 上記 コンテキストの汎化能力を高める アクティビティの一例 （Step 1 ＆ Step 2） にあるように、キーとなる 動詞を変えながら 既知のコンテキストに当てはめながら 英語での会話表現を展開していくものです。
難しく 思えるかもしれませんが、いざ 実践してみると うまくいくものです。
なぜ？ それは その人が 生み出す コンテキストは ある程度 パターン化されている。 それに逆らわない 流れを作れば キーとなる動詞を 話しに組み込んでいくのは それほど 難しいことではないからです。
部分から入り 全体に 統合する – オーソドックスなやり方 でなく、全体を俯瞰しながら 細部が稼働するように 英語を整える MPE のやり方。
教える人も、教わる人も きっと MPE のやり方の 方が スリリングだと思うのですが、いかがですか？
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