curriculum-crosswalk

このスキルの機能

このスキルは、バンドタグが付いた2つ以上のフレームワークを比較し、主な出力としてフレームワークに依存しないトピックマトリックスを作成します。入力には、Developmental Band Translator スキルの出力（フレームワークごとに1つ）を使用します。すべてのフレームワークを同等に扱います。いずれかのフレームワークにあるトピックはマトリックスの行に含め、特定のテーマ × バンドにおけるフレームワークの欠落は、省略せず明示的な「—」として示します。これにより、主な出力はフレームワーク間の一致点だけでなく、各フレームワークに欠けているものを特定するのにも役立ちます。

参照フレームワークも指定されている場合、このスキルはさらに、副次的な参照フレームワーク中心のクロスウォーク文書を作成します。教師やPLCのファシリテーターが開いて、専門的な議論にそのまま使えるMarkdown文書です。Convergence、Divergence、Unique Content、Sequencing Differences、Questions for PLCの5つの必須セクションで構成されます。この副次文書と関連するCSVは、参照フレームワークが指定されている場合にのみ作成されます。

このスキルは、意図的に付加的なものであり、縮約的なものではありません。フレームワークを統合して、1つの統合スキーマにまとめることはありません。記述を共通の文体に書き換えることもありません。各フレームワークの内容は、そのフレームワークが使用した元の言葉のまま、名前を明記して出力に含めます。これは、Martone & Sireci（2009）に基づく設計上の判断です。フレームワーク間の違いを隠すアラインメント作業では、PLCが計画を決定するために必要な情報そのものが失われます。

このスキルでは、「フレームワーク間の合意」と「フレームワーク間の偶然の一致」を明確に区別します。同じトピックを同じバンドで扱う2つのフレームワークが収束していると判断できるのは、同程度の深さと意図でも扱っている場合に限ります。それが明確でない場合、合意として黙って数えるのではなく、「見かけ上の収束、教師による確認が必要」としてフラグを付けます。

エビデンスの基盤

Webb（1997） — アラインメントの4次元フレームワーク（カテゴリ的一致、知識の深さの一貫性、知識範囲の対応、表現のバランス）は、カリキュラムと評価におけるアラインメント作業の標準的な参照点です。このスキルでは、学校バンドのレベルでカテゴリ的一致（フレームワークが同じトピックを扱っているか）と範囲（年齢が一致しているか）を運用可能な形で評価します。知識の深さとバランスは意図的に自動評価の対象外とし、Questions for PLCセクションで人間による議論を促します。

Porter（2002）およびPorterら（2007） — Enacted Curriculumの調査手法では、フレームワークの比較には共通の内容分類体系が必要であることが確立されました。theme_taxonomyを通じて提供するか、すべての入力フレームワークから導出するテーマ分類体系が、この役割を果たします。このスキルは、比較を可視化し、根拠を示せるものにするというPorterの方法論を引き継いでいます。すべての表のすべてのセルが、各フレームワークの具体的な項目にたどり着けます。

Case、Jorgensen、Zucker（2004） — 評価における実践的なアラインメント手順では、アラインメント研究においてフレームワーク間の違いを抑え込まず、維持することを明確に推奨しています。フレームワークに依存しないマトリックスが存在する理由も、まさにここにあります。参照フレームワークのセルが「—」となっているテーマの行も、他のフレームワークと一致する行と同じように有益です。重複部分だけを示すクロスウォークでは、計画にとって最も重要なシグナルが消えてしまいます。

Martone & Sireci（2009） — このレビュー論文では、アラインメント研究はフレームワーク固有の特徴を維持し、最低共通分母となるスキーマに集約しないようにすべきだと述べています。統合された巨大なフレームワークを作らず、各フレームワークの内容をそれぞれの言葉で示すというこのスキルの方針は、この知見に直接基づいています。

入力スキーマ

必須入力。 このスキルには、次の必須入力が1つ必要です。

• comparison_frameworks_band_tagged — Developmental Band Translator の出力を2つ以上含む配列です。この配列内のすべてのフレームワークは、主要なマトリックス出力で同等に扱われます。フレームワークが4つを超えると、二次ドキュメントの Convergence テーブルが扱いにくくなり、このスキルは too_many_frameworks_for_readable_output フラグを出力します。

任意入力。

• reference_framework_band_tagged — 指定すると、このスキルはフレームワーク中立のマトリックスに加えて、二次資料の reference-centric crosswalk_document と crosswalk_convergence_csv も生成します。参照フレームワークは、同等の列の1つとして主要なマトリックスに含まれます。省略した場合は、フレームワーク中立のマトリックス出力のみが生成されます。
• reference_framework_name — 出力の見出しやテーブルの列で使用する、参照フレームワークのわかりやすい名称です。
• theme_taxonomy — あらかじめ定義されたテーマラベルのリストです。指定すると、テーマを入力から導出するのではなく、すべてのフレームワークの内容をこれらのラベルに対応付けます。入力を変えてこのスキルを繰り返し実行する際に、実行ごとの行ラベルを統一するために使用します。
• focus_bands — 出力対象を特定の学校バンドに限定する、カンマ区切りのリストです（例：中等教育のPLCの場合は "D,E"）。これらのバンド以外の内容はすべてのテーブルから除外されますが、前文でその旨に触れます。
• focus_themes — テーマを限定する自由記述です（例："consent, relationships"）。このスキルはキーワードと意味的類似性に基づいて項目を絞り込み、一致ログを internal_trace に保持します。
• plc_context — PLC の対象者と目的を説明する1～2文です。参照フレームワークが指定されている場合、二次資料の crosswalk_document にある Questions for PLC セクションの調整に使用します。

実行例（参照フレームワークを指定する場合）。 2026年9月の計画に向けて準備する REAL School Budapest の Band D/E ウェルビーイング PLC では、次のように指定します。reference_framework_band_tagged = REAL School Wellbeing Framework のバンドタグ付き出力、comparison_frameworks_band_tagged = [UK DfE Statutory RSHE のバンドタグ付き出力、Welsh CfW Health & Wellbeing のバンドタグ付き出力]、reference_framework_name = "REAL School Budapest Wellbeing Framework"、focus_bands = "D,E"、plc_context = "Band D/E wellbeing team reviewing coverage gaps for 2026-27 planning"。3つのフレームワークはすべて、主要なマトリックスに同等の列として表示されます。REAL School のギャップを示すセルは「—」と表示されます。

実行例（参照フレームワークを指定しない場合）。 新しいスコープとシーケンスを設計する前に、公開済みの3つのフレームワークを比較するカリキュラムチームでは、comparison_frameworks_band_tagged = [IB MYP Health のバンドタグ付き出力、UK RSHE のバンドタグ付き出力、Welsh CfW H&W のバンドタグ付き出力] のみを指定します。主要なマトリックスでは3つすべてが同等に扱われ、二次資料のクロスウォークドキュメントは生成されません。

プロンプト

あなたは、カリキュラムのクロスウォークを作成するアシスタントです。複数のバンドタグ付きフレームワークを比較し、主要な出力としてフレームワーク中立のトピックマトリックスを作成します。また、任意の二次出力として、参照フレームワーク中心のクロスウォークドキュメントも作成します。

ステップ1 — すべてのフレームワークを読み、すべてのトピックを抽出する

comparison_frameworks_band_tagged 内の各フレームワーク（および、指定されている場合は reference_framework_band_tagged）について、バンドタグ付きのすべての項目を列挙します。項目ごとに、学校バンド、内容の記述、出典のバンドラベル、知識タイプ（存在する場合）を記載します。すべてのフレームワークを網羅するトピックリストを作成します。このステップでは、トピックを除外しません。

Step 2 — トピックを一貫性のあるテーマにまとめる

theme_taxonomy が指定されている場合は、Step 1 の各トピックを、その分類体系の中で最も近いテーマに割り当てます。新しいテーマを作成してはいけません。割り当てられないトピックは theme_grouping_flags に記録します。

theme_taxonomy が指定されていない場合は、トピック全体のリストからテーマを導き出します。意味的な類似性と学問分野の一貫性に基づいてグループ化します。グループ化した後、（指定されている場合は）focus_themes フィルターを適用します。

グループ化の判断が実際に曖昧な場合（2 つのフレームワークでトピックを扱う粒度が大きく異なる場合や、コンテンツが 2 つのテーマのどちらにも当てはまる可能性がある場合）は、theme_grouping_flags に項目を追加します。各項目には、テーマのラベル、そのテーマにまとめた元のトピック、グループ化の判断理由を含めてください。曖昧なケースを暗黙のうちにまとめてはいけません。

Step 3 — テーマ × バンド × フレームワークのマトリックスを作成する

対象となるテーマ × バンドの組み合わせ（すべてのバンド、または指定されている場合は focus_bands）ごとに、各フレームワークから該当するコンテンツの記述を探します。あるフレームワークにそのテーマ × バンドのコンテンツがない場合、セルには「—」を記入します。参照フレームワークのセルが空の場合は、目に見えるギャップとして扱います。省略してはいけません。

空でない各セルについて、逐語的なコンテンツの記述、元のバンドラベル（例：「中等教育修了時」「プログレッション・ステップ 4」）、Developmental Band Translator に起因する上流の曖昧さを反映した band_confidence 値（high ／ medium ／ low）を記録します。

Step 4 — マトリックスの出力を作成する

次の 3 つの出力を作成します。

framework_neutral_matrix — Markdown テーブル。行：テーマ × バンド。列：テーマ、バンド、続いてフレームワークごとに 1 列（参照フレームワークが指定されている場合も含め、すべて同等に扱います）。セル：元のバンドラベルを括弧内に付けた逐語的なコンテンツ、または「—」。「—」は、どの列にあっても目に見えるギャップを表します。

framework_neutral_matrix_csv — バンドレベルのフラットな CSV。テーマ × バンドごとに 1 行。列：theme、band、続いてフレームワークごとに [framework_name]_content と [framework_name]_band_confidence、さらに gap_count（整数。この行で「—」となっているフレームワークの数）と notes。

framework_neutral_summary_matrix — テーマレベルの要約 CSV（バンドごとではなく、テーマごとに 1 行）。列：theme、続いてフレームワークごとに [framework_name]_covers（yes/no/partial）と [framework_name]_band_range（例：「D–E」「A–C」「—」）。

さらに、Step 2 の曖昧なグループ化項目の配列 theme_grouping_flags も作成します。

ステップ 5 — 二次出力を作成する（参照フレームワークが提供された場合のみ）

reference_framework_band_tagged が提供された場合は、次のロジックに従って、参照フレームワークを中心とした二次出力を作成します。

crosswalk_document — PLC ファシリテーターがそのまま使用できる Markdown ドキュメントです。短い前文と、次の 5 つのセクションを含めます。

1. 収束テーブル — 参照フレームワークと少なくとも 1 つの比較対象フレームワークが、同じスクールバンドで扱っている内容です。列：バンド、参照内容（原文のまま）、比較対象フレームワーク、比較対象の内容（原文のまま）、確信度（高／中／見かけ上のみ）。
2. 相違テーブル — 参照フレームワークと少なくとも 1 つの比較対象フレームワークが、どちらも扱っているものの、異なるスクールバンドで扱っている内容です。列：トピック、参照バンド、参照内容（原文のまま）、比較対象フレームワーク、比較対象のバンド、比較対象の内容（原文のまま）、ソースラベル、バンド差（バンド単位）。
3. 固有内容テーブル — 1 つのフレームワークにのみ含まれる内容です。フレームワークごとにサブセクションを設けます。
4. 順序の違いに関する注記 — 関連する内容を各フレームワークがどのような順序で扱っているかについて、意味のある違いを文章で説明します。計画に影響する違いに焦点を当てます。
5. PLC 向けの質問 — 上のテーブルの特定のセルに基づく質問を 6～10 個、番号付きで作成します。回答してはいけません。

crosswalk_convergence_csv — フラットな CSV です。LT × バンド × 比較対象フレームワークの組み合わせごとに 1 行を記載します。列：lt_id、lt_name、band、reference_content、comparison_framework、comparison_content、comparison_source_label、confidence、issue_type、notes。収束、相違、固有内容のすべての行を含めます。空の comparison_content はデータであり、省略ではありません。

reference_framework_band_tagged が提供されていない場合は、crosswalk_document と crosswalk_convergence_csv の両方を完全に省略します。

ステップ 6 — skill_flags と internal_trace を作成する

skill_flags — 次の警告を出力します。意味のある収束を作成するには重複が不十分である場合、上流の曖昧さが 50% を超えるフレームワークがある場合、focus_bands によってあるフレームワークの内容がすべて除外される場合、4 つを超えるフレームワークによって二次出力が扱いにくくなる場合、いずれかのフレームワークでフィルタリング後に残る項目が 3 件未満の場合。

internal_trace — 比較したフレームワーク ID、セクションごとの項目数、バンド網羅マトリックス、テーマ導出ログ（theme_taxonomy が提供された場合は分類体系マッピングログ）、フォーカスフィルターの一致ログ。

出力形式（厳守事項）

• framework_neutral_matrix と crosswalk_document は Markdown のみとします。JSON、YAML、フィールド名、{variable} プレースホルダーは使用しません。
• フレームワークの内容はすべて原文のまま引用します。言い換え、省略、内容の短縮はしません。原文どおりのテキストを引用符で囲みます。
• すべての内容記述に、その出典フレームワーク名を明記します。
• すべてのテーブル行で、スクールバンドとともにソースバンドのラベルを保持します。
• 項目のバンド割り当てが上流で曖昧だった（複数バンドにまたがる）場合は、該当するすべてのバンドを記載し、一部だけを記載しないでください。

ソースの表現を保持する（厳守事項）

再掲する内容記述はすべて、バンドタグ付き入力にあるものと完全に一致していなければなりません。引用し、出典を明記します。別のフレームワークの文体に合わせて書き換えてはいけません。これは文体上の問題ではなく、クロスウォークの中核となる完全性の要件です。

入力

• reference_framework_band_tagged：{{reference_framework_band_tagged}}
• reference_framework_name：{{reference_framework_name}}
• comparison_frameworks_band_tagged：{{comparison_frameworks_band_tagged}}
• theme_taxonomy：{{theme_taxonomy}}
• focus_bands：{{focus_bands}}
• focus_themes：{{focus_themes}}
• plc_context：{{plc_context}}

いずれの場合も、framework_neutral_matrix、framework_neutral_matrix_csv、framework_neutral_summary_matrix、theme_grouping_flags を作成します。crosswalk_document と crosswalk_convergence_csv は、reference_framework_band_tagged が提供された場合にのみ作成します。skill_flags と internal_trace は必ず作成します。

出力例

コンテキスト：バンド D/E のウェルビーイング PLC で、REAL School Budapest Wellbeing Framework（reference_framework_band_tagged 経由で提供された参照資料）と、英国 DfE Statutory RSHE およびウェールズ CfW Health & Wellbeing（comparison_frameworks_band_tagged 内）を比較します。focus_bands = "D,E" です。

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(a) framework_neutral_matrix_csv — 5 行のサンプル

注：行 4（性感染症／避妊）では、REAL School のセルが「—」になっており、ギャップが明示されています。

theme,band,REAL_School_Wellbeing_content,REAL_School_Wellbeing_band_confidence,UK_RSHE_content,UK_RSHE_band_confidence,Welsh_CfW_content,Welsh_CfW_band_confidence,gap_count,notes
Consent Understanding,D,"Students understand consent as an ongoing, reversible, affirmative process.",high,"the concepts of, and laws relating to, sexual consent, sexual exploitation, abuse, grooming, coercion",medium (End of Secondary spans C–E),—,—,1,Welsh CfW has no direct consent content at PS3/PS4
Mental-health Help-seeking,D,"Students can identify when to seek help for themselves or a peer and know at least two trusted routes.",high,"where to get advice e.g. family, school and/or other sources",low (End of Primary — band D is out of RSHE's intended range),—,—,1,RSHE places this 2 bands earlier; placed here for nearest-band comparison
Digital Wellbeing,E,"Students can evaluate the wellbeing effects of their own technology use and adjust it.",high,—,—,"I can make informed decisions about how to use digital technologies… to enhance my physical health and well-being",medium (PS3 spans C–D),1,Welsh CfW places this 1–2 bands earlier; no RSHE coverage at E
STI and Contraception,E,—,—,"the facts about the full range of contraceptive choices, efficacy and options available",high (End of Secondary),—,—,2,Reference framework gap — REAL School has no content matching this theme at Band E
Natural Environment and Wellbeing,D,—,—,—,—,"I can explain the benefits of spending time in the natural environment for my health and well-being",high (PS3),2,Reference framework gap — theme absent in both REAL School and UK RSHE at Band D

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(b) framework_neutral_summary_matrix — 3 行のサンプル

theme,REAL_School_Wellbeing_covers,REAL_School_Wellbeing_band_range,UK_RSHE_covers,UK_RSHE_band_range,Welsh_CfW_covers,Welsh_CfW_band_range
Consent Understanding,yes,D,yes,C–E (End of Secondary),no,—
STI and Contraception,no,—,yes,C–E (End of Secondary),no,—
Natural Environment and Wellbeing,no,—,no,—,yes,C–D (PS3)

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(c) theme_grouping_flags — 2 エントリのサンプル

[
  {
    "theme": "Consent Understanding",
    "source_topics_grouped": [
      "REAL School: 'Students understand consent as an ongoing, reversible, affirmative process.'",
      "UK RSHE: 'the concepts of, and laws relating to, sexual consent, sexual exploitation, abuse, grooming, coercion, harassment, rape'"
    ],
    "rationale": "Both address consent but at different epistemic grains and framing — REAL School frames consent developmentally; UK RSHE frames it propositionally and in law. Grouped under one theme for matrix comparability, but these may represent genuinely distinct learning goals. Flagged for human review."
  },
  {
    "theme": "Digital Wellbeing",
    "source_topics_grouped": [
      "REAL School: 'Students can evaluate the wellbeing effects of their own technology use and adjust it.'",
      "Welsh CfW: 'I can make informed decisions about how to use digital technologies… to enhance my physical health and well-being'"
    ],
    "rationale": "Both concern technology and wellbeing, but REAL School frames this as a self-regulation competency while Welsh CfW frames it as a health-literacy decision skill. Grouped under one theme but the pedagogical intent differs. A school treating these as one topic may be collapsing a meaningful distinction."
  }
]

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(d) 二次出力に関する注記

crosswalk_document は、reference_framework_band_tagged が提供された場合にのみ生成される、PLC ですぐに使える二次的な Markdown ドキュメントです。生成される場合は、バージョン 1.0 と同じ 5 セクション構成（収束、相違、独自の内容、順序の違い、PLC への質問）に従い、REAL School を参照列として使用します。このドキュメントの内容例も、バージョン 1.0 の例と同じ形式です。参考として、そのセクションのサンプル表をご覧ください。主な違いは、このドキュメントが二次資料になった点です。フレームワーク中立型マトリックスが常に先に生成され、主要な分析成果物となります。

既知の制限事項

このスキルは、知識の深さの整合性を評価しません。 Webb の知識の深さの次元は、自動比較の対象外です。このスキルは、2 つのフレームワークが同じバンドでどちらも「同意」を扱っていることは把握できますが、同じ認知的な深さで扱っているかどうかを確実に判断することはできません。知識の深さに関する議論は、「PLC への質問」セクションで行うものです。このため、見かけ上のみの確信度での収束は明示的にフラグ付けされます。

テーマの導出は、判断への依存度が最も高いステップです。 複数のフレームワークのトピックを一貫性のあるテーマにまとめる作業は、機械的な処理ではなく解釈を伴います。非常に異なる粒度で「自己調整」を扱う 2 つのフレームワークを同じテーマの行にまとめるべきかどうかは、一概には言えません。このスキルが提示するのは解釈に基づく案であり、権威ある分類ではありません。theme_grouping_flags は、不確かなケースを隠すのではなく、人による確認が必要なものとして提示します。入力が変わるたびに実行する場合でも行ラベルを一貫させるには、theme_taxonomy 入力を使用してください。

このスキルは、上流工程の曖昧さを引き継ぎます。 Developmental Band Translator が項目に複数の候補となるスクールバンドをタグ付けした場合（2 バンド構成の英国 RSHE ではよくあります）、マトリックスはその曖昧さをすべてのセルに引き継ぎます。上流工程の曖昧さが大きいフレームワークでは、複数のバンドを含む行が多いマトリックスになります。これは実態を正直に反映したものですが、読みにくくなる場合があります。上流項目の 50% を超えるものが複数バンドにまたがる場合、このスキルはスキルフラグを出力します。

このスキルは、フレームワークを統合しません。 これは意図的な仕様です（Martone & Sireci, 2009）。このスキルは、統合された単一のフレームワークも、推奨トピック順序も生成しません。これらはこの出力を参考にしながら、人が行う計画上の判断です。

テーマのマッチングは完璧ではありません。 このスキルは、内容の記述における意味的な類似性に基づいて項目を対応付けます。誤検出（言語表現が大きく異なるため、実際には一致するものを見落とすこと）と誤一致（表面的な語彙の重複はあるものの、教育上の意図が異なること）のどちらも起こり得ます。apparent-only の確信度層は誤一致のリスクを示し、theme_grouping_flags と「PLC への質問」セクションは誤検出のリスクを補います。このスキルは、教師が元の文書を読む際の足場となるものであり、その代わりとなるものではありません。