AIメディアを運営する男性2人がながら聞きでも未来がわかるをテーマに30分で生成AIのトレンドを解説するPodcast「AI未来話」の番組エピソードからトピックをピックアップして再構成したものをお届けします。
今回は「教育をアップデートせよ。AIで変わる教育の現場」を再構成した内容をお届けします。
サム・アルトマンが語る「AIと教育」
OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが東京大学で語った「教育の未来」について、私たちは大きなインパクトを感じています。
彼は「世界中のすべての学生が、今の最高水準よりはるかに優れた学習体験を得られるようになる」と強調し、AIが個人ごとに学習をサポートする時代がすぐそこまで来ていると述べました。
実際に国内外で取り組みが増えており、もはやその未来は始まりつつあるといえます。
最後まで読んでいただけると、教育がどこまで変わりうるのか、そして「今、私たちは何を学ぶべきか」が見えてくると思います。
国内外のAI活用事例
反復作業の自動化と教師の負担軽減
AIはまず、反復作業を自動化する領域で大きな力を発揮しています。
日本の愛媛大学附属中学校では、授業後の振り返りにChatGPTを試験導入し、生徒がタブレットで記録した学びや疑問にAIが即座にフィードバックを提供しています。
これにより従来は教師が手間をかけていたコメント作成が効率化され、教師の負担が軽減されています。
そうすることで教師はAIの出力をダブルチェックし、生徒の理解度に応じて適切な助言を追加することで、AIの利点を活かしつつ細やかな指導を維持することができます。
同様にアメリカのジョージア工科大学(Georgia Institute of Technology)では、AIティーチングアシスタント「Jill Watson」が定型的な質問に素早く回答し、教授陣はより高度な指導に注力可能な体制をつくり上げました。
どちらの事例もAIが重複する学習支援や事務作業を担うことで、教師は創造性や対人スキルを要する指導にリソースを振り向けられるようになります。
専門家も「AIが仕事の定型部分を担えば、人間の教育リソースは創造的な教材開発や学習者のメンタリングに集中できる」と指摘しています。
即時フィードバックと個別最適化
学習効率を高めるうえで重要なのが即時フィードバックと個別最適化です。
シンガポールでは、生徒の回答状況をAIが分析し、弱点をリアルタイムで特定して次の問題を提示する「適応学習システム」が導入されています。
日本でもatama+を活用した塾が増えており、習熟度に応じたカリキュラムを自動生成することで、理解を着実に深めている事例が数多く報告されています。
海外ではKnewton導入校でテスト得点が平均62%向上した事例も報告されており、個々の弱点をすぐにカバーできる即時フィードバックが学習効果を高め、モチベーション維持にも役立っていると考えられています。
教師の役割の進化
教えるから導くへ
AIの普及によって「教師はいらなくなるのではないか」という議論が起こりがちですが、私たちはむしろ教師の役割は、知識を一方向に教える存在から学習者を“導く”存在へと再定義されつつあると考えています。
たとえば愛媛大学附属中学校の振り返りコメントのように、AIで自動化できる部分を任せることで、教師は生徒のモチベーションやチームでの活動をファシリテートする時間を確保できるようになります。
さらに長崎北高校では、生徒自身が「AI活用ガイドライン」を策定し、教師はそれを支援する形を取りました。
こうした事例は、教師が人格的成長やチームビルディングの促進役にシフトしていることを示しています。
AIと人間の両輪が生む学習効果
教師にしかできない感情面でのサポートやコミュニケーションのデザインは、依然として教育現場で重要だと考えます。
AIが知識分野や評価の効率化を担い、教師が生徒の主体性を引き出すことに注力する形で、双方の強みが発揮されるようになっています。
私たちは、AIを脅威ではなく「指導の幅を広げるための共創相手」として活用し、これまでのような教師が一方的に知識を教えるのではなく生徒の学びをデザインし導く。という姿勢こそが鍵を握ると思っています。
ラーニングアナリティクスによる早期警告
また、アメリカのIvy Tech Community College(アイビー・テック・コミュニティカレッジ)では、1万件以上の過去の履修データをAIが分析して各学生の最終成績を80%の精度で予測し、開学後わずか2週間で落第リスクの高い1万6000人を特定しました。
スタッフはその学生たちに早期に働きかけ、生活面の問題も含めサポートを行った結果、学期末までに約3000人もの学生が落第を回避し、その98%が最終的にC以上の成績を収めたのです。
このようにAIはテスト結果だけでなく出席状況や学習時間、教材閲覧履歴など多様なデータから従来見えにくかった学習態度・習熟度を評価指標化し的確な支援につなげることができます。
一方で、AIが学生をスコアでラベリングしてしまう危険性や、データの透明性といった課題も浮上しています。
犯罪予測を描くフィクション、いわゆるアニメ「サイコパス」のように、未知の行動を先回りして評価することの倫理的リスクにも目を向ける必要があると感じています。
評価の進化とポートフォリオ
AIが学習環境を最適化する一方で、従来の「テストで高得点を取ること＝評価」という図式が変わりつつあり、テストの点数だけでなく、学習プロセスや成果物を評価する動きが広がっています。
アメリカ・カリフォルニア州のハイテクハイ校では、オンラインポートフォリオを重視した評価方法を採用し、生徒の問題解決力や共同力を多角的に測っています。
生徒は調査研究や作品制作を通じて身につけたスキルや知識をデジタルポートフォリオにまとめ、教員や地域の人々に公開・発表します。
評価は提出物とプレゼンテーション、プロセスの振り返りなど多面的に行われ、創造力・問題解決力・協働力といった21世紀型スキルも評価対象となります。
日本でも2010年代後半から探究学習が高校で必修化され、学習過程や思考力を評価するためのポートフォリオ評価が重視され始めました。
日本の文部科学省の新学習指導要領（2021年度全面実施）では、「テストの点数では把握できない資質・能力の評価」を充実させる方針が掲げられ、実際に各教科の評価項目「思考・判断・表現等」においてポートフォリオ活用が推奨されています。
産学連携の教育
日本の産学連携の事例
AI時代の人材育成には学校教育だけでなく産業界や高等教育機関との連携が重要だと認識され、各地でコラボレーションが進んでいます。
日本の例では、山形県で展開されている「やまがたAI部」という取り組みが注目に値します。これは県内21校（県外3校）もの高校が参加する部活動形式のAI学習コンソーシアムで、地元企業・大学・行政が一体となって運営しています。
生徒たちは地域の企業や職人の現場を訪問し、「数理とデジタル」で地元産業のものづくりを学ぶなど、実社会の課題にAIで向き合うカリキュラムが組まれています。
運営には大手企業の経営者や自治体職員も毎週ディスカッションに参加し、複数の市町村が予算支援を行うなど、地域を挙げた協力体制が築かれています。
このような産学官協働により、生徒は学校の枠を超えた最新技術やビジネスの知見に触れ、AIを用いた地域課題解決プロジェクトなどを経験できます。
成果として、参加生徒のAIへの関心と進路意識が高まり、地元企業にインターンシップするケースも出ています。
P-TECHモデルの成功例
一方アメリカでは、IBM社が主導したP-TECH（Pathways in Technology Early College High School）モデルが成功例として有名です。
これは高校・短大・企業を接続する6年一貫プログラムで、ニューヨーク市教育局・CUNY大学・IBMが協働して2011年に最初の校を開設しました。
生徒は高校卒業と同時に関連分野の短大準位（Associate Degree）を取得でき、IBMからのメンター支援やインターン機会が提供され、卒業時にはIBMでの優先雇用の道も開かれています。
初年度生の成果では、3分の1が入学時点で基礎学力に課題を抱えていましたがほぼ全員が1年で進級し、半数以上が2年次終了までに大学科目を履修するなど大きな成長を遂げました。
このモデルは現在世界28か国に拡大し、日本でも東京都や和歌山県などで同様の枠組みが導入されています。
企業側にも将来の人材を育成できるメリットがあり、Win-Winの教育産学連携モデルと評価されています。
課題として調整コストや継続性の確保がありますが、行政支援や明確な役割分担で克服しつつあります。
私たちは、こうしたモデルが広がることで「学校という場」自体がアップデートされ、個々の生徒の才能を最大限に伸ばす“プラットフォーム”へ変化していくのではないかと期待しています。
AI時代に求められる力
計算力を超えた創造性と柔軟性
OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは「どんな分野でもAIの生の計算力を超えることはできない」と述べ、AIを電卓に例えるならば人間が電卓以上に速く正確に計算する必要はなく、むしろAIをどう使い、何を生み出すかが問われる時代になったと指摘しています。
さらに、アルトマンは「人々が本当に求めているものを見抜くセンス」が不可欠だとも強調しています。
こうした視点は、国内で言えば森岡毅さんのように、本質的な課題を見極めて大きなビジョンを示すビジネスリーダーが求められていることを示唆しているのではないでしょうか。
またアルトマンは、批判的思考を通じてAIの情報を取捨選択し、人間にしか生み出せないアイデアを形にする力を高める必要性にも言及しています。
私たちは、そのような人材が増えることで、社会全体の問題解決力がさらに底上げされると考えています。
まとめ
AIによる反復作業の自動化や即時フィードバックは、学習効率を飛躍的に高める手段になりました。
その結果、教師は生徒を「導く」存在へと役割を変え、評価の基準もプロジェクトやポートフォリオ重視へと進化しています。
さらに、社会と学校が連携するP-TECHのようなモデルが普及し始めたことで、生徒は早い段階から実践の場に身を置き、新しいスキルを身につける道が広がっています。
今後は創造性や共感力、柔軟な学び直し能力が一層重要になり、AIを使いこなしながら人間にしか生み出せない価値を追求する時代になるでしょう。
そして、サム・アルトマンの言う「計算力で勝つ時代は終わった」という指摘を踏まえたとき、私たちは自らの強みを見極め、批判的思考・リーダーシップ・適応力・創造的ビジョンを伸ばすことで、AI時代の教育と社会に柔軟に対応していけるのではないでしょうか。