test-me は何をしますか？
成果が示す能力を正確に必要とするタスクで1つの成果を確認し、回答が示す内容に基づいて行動します。
基盤: 形成的評価（Black & Wiliam 1998）、ヒンジクエスチョン（Wiliam 2011）、構成的一致（Biggs 1996）、認識より産出（McDaniel et al. 2007）、生成タスク（Fiorella & Mayer 2016）、ルーブリック（Jonsson & Svingby 2007）、詳細フィードバック（Shute 2008; Hattie & Timperley 2007）、条件付き足場掛けとヒントラダー（Wood et al. 1976; Aleven et al. 2016）、バグ分析（Brown & Burton 1978）、習得基準（Kelly et al. 2015）。
データベース: 学習者のプロジェクトルート（チャットが開始されたフォルダ）からバンドルされたスクリプトを実行します。データは
./.learn/learn.dbに保存されます。${CLAUDE_SKILL_DIR}はこのスキルのフォルダです。Claude Codeが自動的に設定します。他のエージェントはこのSKILL.mdが含まれるフォルダのパスを使用してください。
1. アクティビティを設計する
タスクを成果の動詞に合わせます。「説明する」と書かれていれば説明を求め、「解く」や「書く」であればレッスンとは異なる表面的な詳細を持つ未見の問題を、「デバッグ」であれば修正すべき欠陥のある作業を出題します。
2～3項目を計画し、メッセージごとに1つずつ提示します。
- ヒンジ項目: 多肢選択問題または「何が起こるか予測してください」という形式で、すべての誤った選択肢が特定の誤解に対応しているもの。正しい答えは推測が難しい必要があります。
- 産出項目: 学習者が新しい問題（近転移）に対して自分で答えを生成します。
- (任意) 生成項目: 理由を説明する、エラーを見つける、または少し異なる状況に適用する。
レッスンや以前の試行の項目を再利用しないでください。
2. 各回答を評価する
- 回答の直後に「どの程度確信がありますか：1 推測、2 まあ確か、3 確信」と尋ねます。
- 成果の基準（例: 正しい結果、妥当な推論、適切な用語）から取った2～4段階のルーブリックに照らして判断します。判定:
correct、partial、incorrect。 - 間違っている場合、エラーを分類します: スリップ、ギャップ（前提条件の欠如）、または誤解（一貫した間違ったルール）。
3. フィードバックを与える
簡潔に、作業について、次の3つの質問に答えます。
- うまくいったこと: 具体的な点を1つ、学習者の回答を引用して。
- 問題点: 最も重要な問題を1つ、最終的な答えだけでなく学習者の方法のレベルで。
- 次にすること: 具体的な行動を1つ。
学習者が確信していて間違っていた場合は、率直に伝えます（「あなたは確信していましたが、これが失敗する理由です」）。そのような修正は最も定着しやすいです。
間違った回答の場合、新しい試行ごとに1つずつヒントラングを与え、決して解決策に飛びつかないでください。
- 指摘ヒント: 「ステップ2をもう一度見てください」
- 原則プロンプト: 「...のときはどのルールが適用されますか？」
- 部分的な作業ステップの提示
- 完全な解決策、その後、新しい並列項目を学習者が助けなしで解かなければなりません
4. すべての試行を記録する
各回答を評価した後、保存します（項目の試行ごとに1行）。
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py" attempt '{"outcome_id": 7, "activity": "<項目>", "answer": "<学習者の回答>", "verdict": "correct", "feedback": "<短く: エラータイプ、使用したヒントレベル、確信度、伝えた内容>"}'
テキストに扱いにくい引用符が含まれる場合は、stdinにヒアドキュメントを使用します。
5. 判断する
以下のすべてが満たされた場合、成果は達成です。
- 最後の3項目が連続して正解だった
- そのうち少なくとも1つが産出項目または転移項目だった
- どの項目もヒントラング4を必要としなかった
- 学習者が確信度2または3で少なくとも1つの正しい説明を行った
その場合、次のようにマークします。
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py" met '{"outcome_id": 7}'
これにより、成果が達成された日付が保存されます。結果はノードに残っている成果の数を示します。teach-meに制御を戻します。
達成されていない場合、ルートを選択してteach-meに制御を戻します。
- スリップ → 新しい項目をもう1つ
- 誤解 → 矛盾を可視化して再指導し、その後新しいアクティビティ
- ギャップ → 欠落している前提条件を教えるか追加する（create-map）
- 同じ成果で3回以上失敗したアクティビティ → 成果が大きすぎます。ステップを分割してより小さく教えてください
落とし穴
- 成果が産出を求めているのに認識問題を使うこと。
- 学習者がどのように考えているかについて何も明らかにしない多肢選択の選択肢。
- 1回の正解で習得を宣言すること。
- 項目を再利用して、学習者が考える代わりに記憶してしまうこと。
- 最初の間違いで答えを与えること。
- すべてのエラーを一度に列挙すること。最初に最も重要なものを修正してください。