ちなみに、伊藤先生のブログで登場したA君ですが、その後伊藤先生に「シーッ…（Sea）」ってされたそうです。

模試が返却されて、手元に色々な数値が提示されたわけですが、
その数値を効果的に利用するためにはこれらの数値を深く理解をする必要があります。
優吉先生は自己採点について、伊藤先生は志望校判定について書かれているので、
私があえて書くようなことでもない気がするのですが、ほほぉと思ったので備忘録としても書いておきます。

①志望校判定　…伊藤先生の記事をどうぞ。

②偏差値

(出典Wikipedia)

自分の学力の現在地を測るのに、模試の場合、順位では分かりづらいことも多いです（1469／7864位？Ah-Ha？のように）。
偏差値は80で上位0.13%、70で上位2.28%、60で上位15.87%に入っていて、50になると丁度真ん中に位置する
(このサイトさんがとてもわかりやすいです)
ということを一般化した2けたの整数なので、母数が多いときは偏差値が大変参考になります。

③順位、点数
順位は偏差値と併せて参考程度に、しかし点数はそのテスト範囲における完成度しか分からないので注意しましょう。
単元A～単元Hというテスト範囲になっているある教科の得点が80点だったとして、その数値が表すのは
単元Aから単元Hの範囲だと、あなたの知識・理解・応用力の完成度は80％ですよ～
ということです。定期テストはどちらかというとこっちの性質が強いですね。
普段定期テストで450点超えているような子が模試では400点を切った。偏差値は70を超えているのに、何を落ち込んでいるんだ…
そんな状況も毎年散見されますので注意して下さい。

④自己採点との差　←NEW!!
優吉先生の記事を読んで目からウロコどころか魚ごと出てくるところでした。
（実点数）－（自己採点）＝（普段の学習における丸付けの雑さを数値化したもの）
です。ズバリ。もちろん普段の学習を見ている私たちからすれば、あの子は丸付けが上手だ～とかその子は丸付けが雑だ～というものは
ある程度掴めていますが、なるほどこれで数値化することができますね。
数値が大きければ大きいほど丸付けが雑だと。
ただ小さければ小さいほどというと、負の数になると話変わってくるのでも少し考えてみたい案件です。

数値化したりグラフ化したりすると、当然何事においてもわかりやすくなり、その数値、事実を効果的に利用することができますよね。
なんか持ってる武器がグレードアップしたような気分で気持ちが良いので、残りの業務時間をさわやかにこなしていきたいと思います。