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国際バカロレア（IB）の理系科目を専門とする家庭教師として、何を大切に教えるか。そして生徒の状態をどう把握し続けるか。理系5科目に範囲を絞っているからこそ設計できる、個別指導と学習管理の仕組みを説明します。
点数だけでなく、理系で生きる力の伴走者であること。この方針は、日々の指導すべてに反映しています。
IBが公開している公式のシラバスに沿って全単元を漏れなく指導します。土台となる理解があってはじめて、高いテストスコアの実現、質の高いIA・EEの執筆が可能になると考えているためです。
過去問演習や課題の結果を単元/トピック単位で記録・可視化します。感覚ではなく数値で強みと弱点が見えるので、限られた時間をどこに投下すべきかを迷わず判断できます。保護者への進捗共有も、この記録をもとに行います。
IB公式の過去問に加え、元IB生が過去問を参考に作成したオリジナル問題を使い、本番を想定した実践ベースで指導します。理系科目は知識だけでなく、時間配分やテストの進め方・解く順序といった戦略も得点に直結する重要な要素です。マークスキームに沿った答案の書き方まで含めて仕上げます。
伴走メンタリングプランでは、理系学部への出願を見据え、科目選択・課外活動・出願エッセイまでを指導と一体でサポートします。
指導は「教えて終わり」ではなく、記録・分析・調整を繰り返す仕組みにしています。
現状のスコア・目標・課題を整理
単元ごとの優先順位を設計
過去問演習の得点をトピック単位で記録
記録から失点トピックを数値で特定
特定した弱点をもとに優先順位を調整
過去問演習の結果を単元（トピック）単位で記録し、感覚ではなく数値で弱点を把握します。以下はPhysics HLの記録イメージです。
| 単元 | 直近スコア | 目標 | 状態 |
|---|---|---|---|
| Mechanics（力学） | 82% | 80% | 順調 |
| Thermal Physics（熱力学） | 58% | 75% | 要復習 |
| Waves（波動） | 90% | 80% | 得意 |
| Electricity and Magnetism（電磁気） | 41% | 75% | 優先対応 |
| Nuclear Physics（原子物理） | 未着手 | 75% | 未着手 |
※ 実際のシート項目・数値サンプルです。運用ツール（スプレッドシート／専用システムなど）が決まり次第、実物のスクリーンショットに差し替えてください。
家庭教師として「もっと頑張りましょう」と言うだけの指導は、生徒がすでに知っていることの繰り返しです。私たちが数字にこだわるのは、それが具体的な次の一手に変わるからです。
テストが返ってきたとき、点数だけを見て終えていないでしょうか。同じ失点でも、原因は大きく4つに分かれます。
この4つは、必要な対策がまったく異なります。知識不足なら覚え直し、解法選択ミスなら類題の横断演習、計算ミスなら検算の習慣化、時間切れなら時間配分の設計。にもかかわらず、原因を問わず「もう一度教科書を読む」という同じ対策をとってしまう生徒がほとんどです。私たちは演習結果を記録する際に、この4分類のタグを必ず付けます。
IBのGrade Boundaryは、素点を最終評価（1〜7）に変換する境界線です。理系科目の7のラインは、年度・タイムゾーンによって変動しますが、概ね65〜80%程度のレンジに収まることが多いとされています。つまり7を取るのに満点は必要ないということです。
この事実を正しく理解すると、学習の設計が根本的に変わります。「全単元を均等に完璧にする」のではなく、「配点が大きく、かつ自分の失点が多い領域」に時間を集中投下するほうが、同じ学習時間で到達できる得点は高くなります。その判断をするために、失点の分布データが必要になります。
※ Grade Boundaryの具体的な数値はIBが一般公開しているものではなく、年度・タイムゾーンにより変動します。境界線は試験の採点後に決まるため、目標は常に想定される水準より余裕を持って設定します。仕組みの詳細はIBのGrade Boundaryとは？で解説しています。
国際バカロレアは日本国内で経験者が少なく、保護者の方が「今どの段階にいるのか」を判断する基準を持ちにくいプログラムです。トピック単位の記録があれば、月次レポートで「どの単元が目標に届いていて、次の1か月で何に取り組むか」を具体的にお伝えできます。印象や所感ではなく、記録に基づいた共有を大切にしています。
理系5科目は、7を取るまでの道筋がそれぞれ異なります。同じ「データで管理する」という枠組みの中でも、記録する項目と優先順位は科目ごとに変えています。
| 科目 | 重点的に見る項目 | 科目別対策ページ |
|---|---|---|
| Math AA | Paper 3（探究型）とIAの早期着手。解法別の横断演習によるパターン認識。 | Math AA 対策 |
| Math AI | 統計結果の解釈を言葉で説明する練習。GDC（グラフ電卓）の操作の定着。 | Math AI 対策 |
| Physics | Theme A（力学）の土台。Theme D（場）は3つの場を対比して理解。Paper 1Bのデータ分析。 | Physics 対策 |
| Chemistry | 電子の動きによる反応の整理。単位での検算。IAのテーマ設定段階からの伴走。 | Chemistry 対策 |
| Biology | 用語を因果でつなぐ整理。設問の動詞（command term）に応じた記述の型づくり。 | Biology 対策 |
担当するのは、いずれもその科目の本試験で「7」を取得した講師です。講師紹介ページで、各講師の取得科目と指導方針をご覧いただけます。
理系科目のIA（Internal Assessment）は、最終評価の20%を占めます。試験当日の出来に左右されず、時間をかけた分だけ積み上がる、極めて価値の高い得点源です。
2025年新課程では、理系IAは Research design／Data analysis／Conclusion／Evaluation の4基準（各6点）で評価されます。ここで重要なのは、ConclusionとEvaluationで全体の半分を占めるという点です。多くの生徒は実験とデータ収集に大半の時間を使い、結論と評価を最後に慌てて書きますが、配点上はその最後の部分が半分なのです。
そのため私たちは、提出直前の添削だけを請け負うことはしていません。テーマを決める段階から関わり、評価基準の4項目を先に骨組みにして計画を立てるところから始めます。この段階で「Evaluationに何も書けない」と気づけば、それは誤差要因を事前に想定できていないということであり、実験を始めてから気づくよりはるかに手戻りが少なく済みます。書き方の詳細は理系IAの書き方ガイドにまとめました。
EE（Extended Essay）についても、理系分野であればテーマの絞り込みからご相談いただけます。EEのテーマを志望分野と結びつけておくと、出願時の志望理由書や面接で語る材料になります。
毎回の指導
過去問演習や課題の結果をトピック単位で記録し、次回指導に反映します。
週1回（伴走メンタリングプラン）
学習計画の進捗確認、課外活動・進路相談、モチベーション管理を行います。
月1回
単元ごとの到達度、次月の優先順位を共有します。ご家庭との面談は、必要に応じて別途対応可能です。
