模試等を受けると、データが渡されますね。

得点・順位からはじまり、平均点（全体・科目別・分野別）、偏差値、正答率、最高点、最低点、受験者数、問題別難度とまあたくさんあります。

模試の結果分析とやらはこれらのことを用いて行われることになります。

各データの性質について

まず絶対的なものと相対的なものに分離してみましょう。

絶対的なもの

得点・最高点・最低点・受験者数

相対的なもの

偏差値・順位・平均点・正答率（問題難易度）

ここで参考にするのが、成績は相対的なものですが、学力は絶対的だというお話。

基本的には、長期的にも短期的にも、６年の秋ぐらいまでは、学力の上昇を目指すべきだと思われます。なので、そのぐらいまでの時期は、絶対的なもの以外は無視していいかと。つまり、個人的に注目するのは、上記の中では個人の得点とせいぜい最高点ぐらい。

当塾では演習形式を採用しておりますので、どこの分野の理解が不十分であるかはすぐに発見できたりします。なので、残された時間がある程度あるのなら、模試の結果自体はあまり重視しておりません。あくまで重視するのは、「どの問題ができていないか」ということだけです。

以上のように、データというのは、必要なものを適切な方法で用いて、現状を把握するものなのです。データに溢れかえってる世の中ですから、講座と同様に取捨選択が必要ですね。

ちなみに、ブログのアクセス解析とかもそうです。一括してさまざまなデータが提供されていますね。これらの数値の意味が理解できていないと、意味不明な結論を導きだすことになります。意味もわからず導きだされた意味不明な結論に基づいて行動すると当然のごとく行方不明になりますね笑

まとめ

結局のところ、「解ける問題は理解しているから解ける」わけで、「解けない問題は理解が不十分だから解けない」ただそれだけの話です。やるべきことは、不十分な理解を十分な理解に変えることでしかありません。これに時間的猶予という概念が加わるだけのお話です。