AIによる教育の変化
AIメディア、MiraLab AIの平岡です。
同じくMiraLab AIのたつけです。
この番組は、AIの最新動向をもとに、未来を考察するポッドキャスト番組です。
それでは本日のトークテーマ、お願いします。
教育をアップデートせよ、AIで変わる教育の現場。
おー、AIかける教育みたいなテーマってことですかね。
はい、初めてじゃないですかね、教育について。
確かにそうですね。教育だけピンポイントでってのはないね。
これはですね、なぜこのテーマにしようと思ったかっていうと、オープンAIのCEO、サム・アルトマンが東京大学、東大に来たんですよね。
そこでいくつか語った内容の中に、教育の未来があったんですよ。
サムちゃんが、世界中の全ての学生が、今の最高水準より、遥かに優れた学習体験を得られるようになるって強調してて、
最も期待している分野が教育、みたいなことも言ってるんですよね。
そのAIを使って、いろんな分野がある中でも、教育に特に期待してるって言ってるのか。
そうなんですよ。
それはすごいね。
だから今、AIかける教育ってどうなってるんだろうなと思って、いろいろ調べたものを今回持ってきたっていう感じです。
おー、なるほどね。
実際に結構調べたら、こんな活用のされ方してるの?みたいなのも結構あって、
だから今回は国内外の実際の事例、ちょっとお話ししていって、それが広がっていくと教師の役割ってこう変わっていってるんだなっていうのが見えてくるんですよ。
あとは従来的な評価、いわゆるテストで100点取ったら偉いみたいなのあるじゃん。
がもう変わってきてるんですよ。
おー、なるほどね。
教育の場が変わってきたりとか、あとは三学連携っていって、いわゆる教育と社会と学生たちが連携して新たなモデルに変わってってるみたいな、教育の場が変わってきてるみたいな。
おー、なるほどね。
いう風になってきたりとか、とにかく教育現場ってすごい今変わってきてるんだな、根本から変わってきてるんだなって感覚があったんですよ。
じゃあもう僕らの知ってる学校とはもう今違う状態になってきてる可能性があるっていう。
なっていくんだろうなって感じの変臨を見たっていうイメージですね。
それを全部見た上で最後、じゃあAI自体に身につけるべき能力って何なんだろうみたいなとこまでちょっと話してきたらなと思ってます。
じゃあ最初にまず国内外の活用事例ちょっと話していくんですけど、まず3つの領域があって、この領域が活用されているっていう話ね。
教師の役割の変化
1つ目が反復作業の児童化。やっぱこれって教育以外でも反復作業といえばAIみたいな。
そうだね、一番ド定番のまずそっからってことだよね。
はい、これはもちろんやっぱ使われてて、まず愛媛大学付属中学校ですね、日本の事例でいくと授業後の振り返りコメントっていうのをチャットGPTが生成して、
教師がそれをチェックして補足するみたいなことをやってるんですって。だからタブレットにその授業中メモとかいろいろバーって書くんだ。
それがフィードバック通常だったら先生から得られるものをAIで返させてるみたいなイメージですね。
なるほどね、それを先生が一応チェックだけしてくれてるみたいな感じか。
これまでコメント作ってたんですけど、その反復タスクっていうのがめっちゃ削減されてると。
それものすごい効率化してそうだね。
めっちゃ効率化しそうですよね。で、アメリカのジョージア工科大学の例でいくと、AIティーチングアシスタントのジル・ワトソンというものがあって、
これは学生がよく先生に質問する内容っていうものを即座に回答してくれる、ラグみたいな使い方ですね。
あれだね、よく企業とかでも導入するチャットボットとかに近い感じだよね。
それを特化させてるんだと思うんですけど、人間のティーチングアシスタントとか教授とかは、それをやらなくてよくなったから。
より複雑な指導に専念できるようになると。何回も言ってんじゃんみたいな、いろんな生徒に。
しかもね、毎回先生って来る質問が、またこの質問みたいな、全員同じ質問来るみたいな。
結構あるあるじゃないですか。
これをAIでハルシネーションなく出せるようになって、めちゃめちゃもっと難しい回答に集中できるようになったという形ですね。
2つ目は即時フィードバックっていうところです。即時フィードバックの事例をお話しすると、シンガポールの適応学習システムっていうのがあって、
これは何かというと生徒の回答状況をAIが分析しますと。間違えたり当たったりするじゃないですか。
そしたら弱点とか得意分野をリアルタイムで診断してくれるんですよ。
そうすると次に適切な演習問題っていうのを即時に出してくれる。
そうすると学習効率ってめちゃめちゃ高まって、ちょっと学習を送りがちな生徒さんとかっているじゃないですか。
それを早期にフォローできちゃうっていう画期的なシステムがあるんですよね。
無駄な時間が発生しないよね。
そうそうそのラグがないんですよ。通常だとこの子多分数学が苦手なんだな、数学のこういうものを出そうみたいなラグがあるじゃないですか。
それを即時フィードバックしてくれるっていう。
だって先生とかだって多分小テストとか挟まないと気づけないもんね普通そういうのってね。
そうですね。こういった即時フィードバックの領域。で三つ目が個別最適化。
さっきの即時フィードバックもちょっと似た文脈なんですけど日本の事例でいうと頭プラスっていうのがあって
これ実際に進学塾で導入されててもう3500塾とかにシステムが入ってるんですけど
これも生徒個々の習熟度分析して苦手の原因を判別してカリキュラムを自動生成してくれるっていうところなんですよね。
だから自分のペースで弱点を克服できて学習力も向上したとか
これは実際アメリカのニュートンっていうところも同じように適応学習プログラムを使ってるんですけど
これを使った学生は使わなかった生徒さんよりもテストの得点が平均62%向上したっていうデータもあるんですよ。
へえすごいね。
このシステム使うとめっちゃ学習効率上がるんですよね。
実際あれだよね塾とかでもさ頭プラス導入してますみたいなものすごいそういう宣伝のされ方してるもんね。
そうなんですね。
そうそうだからやっぱり頭プラスが入ってるっていうだけでやっぱり結構AIで学習したいっていうニーズが結構あるんだと思うんだよね。
それ知らなかったですね。だからこのAIが反復作業をしてくれたりとか即時フィードバックとか
これを個別に最適化した上で支援してくれるっていうところでめちゃめちゃ精査性上がってるよねっていうお話ですね。
で共に教師の方の専門性がもっと上がるしもっと難しいことに対して指導ができるようになっていくっていうところですね。
でそうなってくるとじゃあ今後AIがカリキュレムを作ってくれてAIが問題を出すわけじゃないですか。
あれ先生いらないよね。
そもそも学習の知識もAIの方が豊富じゃないですか。すぐ帰ってくるし24時間だし。
今タスケが言ったように先生の役割って何みたいになってくるじゃないですか。
くるよね。
えじゃあ学校っていう教育の場ってどうなっちゃうのとか。
確かに。
ホリエモンとかも学校行かなくていいんだよ別にとかさ。オンラインで全部わかるんだからさとかよく言うじゃないですか。
言うね。
でもそこはちょっと回答ちゃんと持ってきました。
結構そこってね議論が分かれるようなとこだけどね。
そうですよね。じゃあまず教師の役割の変化これどうなっていくかっていうと結論教えるから導くに変わると思って。
なるほどね導くか。
現状はもう一方向に教えるじゃないですか。教科書の内容をね。これからは生徒の学習をデザインして導くっていう立場にシフトしていってるというところで。
その事例とか根拠をちょっとお話しするんですけどまず教えることはAIでもできる。
でも生徒のモチベーション管理したりとかいわゆる動機づけとかチームで何かやろうっていうところに関しては人間の介入が必要なんですよね。
だから人格的成長っていうのはさすがにAIだけでは難しいっていうところ。
だから教師の役割ってそういうところに変わっていくんじゃないかなっていうところなんですね。
で国内の事例をちょっとお話しするとさっきお話しした愛媛大学もそうなんですがチャットGPTが作成したコメントを教師がダブルチェックしてますよね。
現状はハルシネーションとかもあるからここはちゃんとチェックして補足があれば言うみたいな形になってますけど
結果的に教師自身が生徒を深く理解する時間を確保できるようになってるわけですよ。
それができることになって。だからじゃあその補足コメントでAIはこう言ってるけどもっとこういうふうにした方がいいんじゃないかなって導いてるよね。
長崎北高校の事例もあるんですけどここの高校はなんか面白いのがね
AIの活用ガイドラインっていうのを生徒自身が作るっていう授業がある。
だからAIに何を学ぶのか、これはAIにさせちゃいけないとかそういうガイドライン。
教師はそれをファシリテイズをするんですよ。
役割がほんと変わってる感じするねこれ。
そうすると生徒たちが主体的にAIとどう向き合うのかっていう学びの場を作ることができたって話があって
ちょっと役割変わってるなとしますよね。
つまり学習内容をデザインするっていう意味でいくと
AIって教材なわけですよ大量にある。だからその中でどれを使うのか見極めてあげたりとか
生徒のやる気を見たりとかチームで何かを作るとかそもそも何を学ぶべきなのか
いわゆるその問いを立てる力っていうのを導いてあげるのが今教師の役割に変わってきているんじゃないかなという。
だから大事なのはAIにとって変わられるわけじゃなくて
教師の役割が新しく生まれ変わるっていう点ですね。
評価方法の進化
なるほどね。
だから今教師の方でもしこれを聞いている方がいらっしゃったら
もうAI怖いじゃなくてAIを味方につけたほうがいいですね本当に。
でも本当さ過去にもそのねクリエイター向けの話とかもしてるけど
大体がやっぱりAIにとって変わられるじゃなくてやっぱりそのAIを活用するところに寄り添ってやっていくっていう方向性に基本なるじゃんみんな。
だからやっぱりその視点ってものすごい大事だから絶対に持った方がいいよね。
そうですね。で3つ目評価のところなんですけども
今までのテストの評価、いわゆる知識の評価から能力重視の評価にシフトしていってます。
テストから能力。
知識から能力。テスト一発の点数じゃなくて具体的にはプロジェクトの成果物とか学習ポートフォリオで評価する動きっていうのが広まってるの。
これ実際にアメリカの事例でお話しすると米国カルフォルニア州のハイテクハイ校では
従来型試験に加えてプロジェクト学習とオンラインポートフォリオを全生徒に課してるっていう形なんですって。
オンラインポートフォリオ。
これ夏休みの研究みたいな感じですね。
なるほどね。
生徒が調査研究して作品を制作してそれを通じて身につけたスキルとか知識っていうのをデジタルポートフォリオにまとめて
教員とか地域の人々に公開したりとか発表したりとかするんですよ。
評価は提出物とプレゼンテーション、あとはプロセスの振り返りだと多方面的に行われてて
これが想像力、問題解決能力、共同力といった21世紀型スキルって言うらしいんですけど
なるほどね。人間にしかできない人間らしいみたいなところってあるんだよね。
そうですね。こういった21世紀型スキルっていうのが評価対象になってるというところなんですね。
これ日本でも2010年代後半から探究学習が高校で必修化されてるんですって。
探究学習。
探究学習過程とか思考力を評価するためのポートフォリオ評価っていうのが重視され始めていると。
文部科学省の新学習指導要領っていうのがあるんですけど
ここではテストの点数では把握できない資質とか能力の評価を充実させようっていうような方針があって
実際の科目に対して思考判断表現などにおいてポートフォリオ活動が推奨されていますって言ってるんですよね。
これ東大でも推薦入試でポートフォリオ提出を求めるケースが出てきたりとか
今ポートフォリオっていうのは成果の評価軸としてすごく注目されてるんですって。
AIによる評価の変革
そうなんだ。学生時代にポートフォリオなんて意識したことなかったけどね。
作ったことないですよね。いかにカンニングするかみたいな。
カンニングまではしないだろ、さすがに。
いかにテストの点を取るかっていう世代じゃないですか、我々は。
評価はもうそんなんじゃ測れないわって気づいて、自分で作ったもの。
作ったものの表現法とか、なぜそれを作ったのかとか、どういうふうに人を巻き込んだのかっていうのをポートフォリオから判断していくと。
なるほどね。
これは変わっていってるんですけど、AIが入ってくることによってよりここが重要になってくるんじゃないかというとこですね。
で評価の部分でAIが実際にどう使われているのかっていうお話をするんですけど、いろんな領域でAI使われてるんですけど、例えばAIの児童採点とか。
児童採点。
答案の児童採点ですね。日本の英語検定試験、英検ですね。英検だと2019年度からライティングとスピーキングの採点にAIを導入して、
24時間体制で高精度な評価を実現できてる。で、名古屋の中学高校でも回答用紙をスキャンしてAIが自動採点するデジタル採点システムがあったりとか。
インドの高校とかだとAIによる長文エッセイ自動評価システムみたいのがあって、いわゆる採点時間っていうのがめちゃめちゃ削減されてるんですよね。
すげー進んでるね。
めちゃめちゃ面白かったなっていう評価の領域があるんですけど、学習分析、ラーニングアナリティクスっていうところがあるんですけど、この学習分析による早期警告と学習支援がめちゃめちゃ面白かったんですよ。
米国のインディアナ州アイビーテックコミュニティカレッジっていうところがやったんですけど、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%の精度で予測したんですよ。
えーまじで? きっと彼らはこれぐらいの成績になるだろうなっていうのを80%で当たっちゃうみたいな。
っていうことは、入学してわずか2週間ぐらいでわかるわけですよ、その精度がどのくらいの成績になるかっていう。 なんか怖いね。
だから落題リスクの高い1万6000人っていうのを特定したんですよね。 あーなるほどね。
あ、たぶん彼ら落題するわみたいな、彼ら彼女はみたいな。で、スタッフはその学生たちに早期に働きかけて生活面の問題も含めてサポートを行った結果、学期末までに約3000人もの学生が落題を回避することができて、
えーすごい。 その98%が最終的にC以上の成績を収めたというとんでもないものがあるんですよ。
すごいね、まあ普通はね、やっぱその問題が起きたりとか、もう彼ら彼女らはもう落題しそうだよってなってから手を打つから、もう遅いもんね、そうなると。
そうなんですよ、遅いんですよ、基本的に。そうじゃないですか、普通。 普通はね、だってそうじゃなくて誰がやばいかなんて分かりゃしないもんね。
分かんないじゃないですか。 分かっちゃうんですよ、言えると。
いやーでもなんかその分かっちゃう系ってさ、怖いこととかも多いけど、なんか学習って考えるとなんかすごいいいなって気がするね。
そうなんですよね、だからもうそこにサポートしようって言ったらさ、落題する予定だった3000人を救えたわけだから、残りの13000人は救えなかったっぽいですけど。
それはもうなんだろう、個人のやる気の問題とかもあるしさ、限界があるよね。 そうだね、限界があるよね、確かにね。
ただやっぱ助けが言ったようにちょっと怖いとか、そもそもどういう判定でそういう風になったのとか、判定結果の透明性っていうのはすごい課題としてはあるっていう形ですね。
まあそうだよね、これだって学習だからさ、これから頑張ればいいよって前向きな感じで終わるけどさ、やっぱそのよくさ、我々のポッドキャストでもサイコパスのアニメみたいな感じで犯罪予測の話がよく出てくるじゃん。
やっぱああいう文脈で語った時にはさ、何もしてないのに犯罪者の楽園を押されてしまうみたいな。
それに見ると君は出来損ないのダメな子だよ、みたいな楽園を押されるっていう風に見えなくもない話だっていうのをするわけじゃん。
だからやっぱ危うさは確かにあるよね。 ちょっとギリギリのラインですよね。そういった課題はあるんですけど、でもいい方向に動けばやっぱり今まで救えなかった人たちが救えるっていう点でおいては素晴らしいと思うので、うまいこと乗り越えていきたいですよねこの辺は。
P-TECHモデルと産学連携
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次に産学連携ですね。これあのP-TECHモデルっていうIBMが主催するモデルがあるんですよ。
このP-TECHっていうのは高校、短大、企業が6年間一貫で連携して生徒が高校卒業後に準学士を取得してそのまま企業で働く道も開かれているっていう仕組み。
小中大って言ってたやつを高校短大企業みたいな感じ。6年間で連携しているみたいな感じですね。
米国で誕生してるんですけどIBMなんでね。現在は28カ国以上にこのモデルが拡大されてて日本でも2021年以降に東京都とか和歌山県で導入事例が出始めていると。
そうなんだ日本にもあるんだね。 これは自治体とIBMの共同でやってるらしいですね。
でこれ具体的に何やってるかっていうと生徒たちはその地域の企業とか職人の現場を訪問しますと。
で数理とデジタルで地元産業のものづくりを学んだりとか実社会の課題にAIで向き合うカリキュラムっていうのが組まれている。
それは学生がそういうところに行って実際に学ぶってこと? そうそうそう。
へーなるほどね。 なかなかないじゃん。その机上の空論じゃなくて実際の現場を見てカリキュラムを組んでいくみたいな。
そうだね。あってもなんか職業体験1日みたいなぐらいだよね。 そうじゃん。あれのもっとなんか深い感じのやつですね。
運営にはその大手企業の経営者とか自治体職員とかも毎週ディスカッションに参加して複数の市町村が予算支援を行ったりとか地域を挙げた協力体制っていうのが気づかれてるんだって。
そうすることで生徒は学校の枠を超えて最新技術やビジネスの知見に触れられるじゃない。
だからAIを用いた地域課題解決プロジェクトとかを経験できるわけだよね。
実際の成果として参加生徒のAIへの関心と進路意識がすごい高まってて、地元企業にインターンシップするケースっていうのも出てきてると。
そのIBMのやつだと、さっき言ったように準単位っていうのが取得できて、IBMからのメンター支援とかインターン機会が提供されて、卒業するとIBMの優先雇用の道みたいなのがあったりするんですよね。
で、こちらも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たんだけど、ほぼ全員が1年で進級できて、半数以上が2年次修了までに大学科目を履修するみたいな、いわゆる飛び級しちゃってるよね。
っていうもう飛躍的に大きな成長を遂げてると。で、このモデルめっちゃいいじゃんってなって今広がってるみたいな感じですね。
なるほどね。じゃあ日本もね、もう来てるってことはもうどんどん広がっていく可能性あるね。
そうなんですよね。これはAIの文脈とちょっとずれてるんですけど、三学連休をするかつAIっていうところで実際の課題に取り組むみたいなこういうモデルがすごく大事だよって話なんですよね。
AI時代に必要な能力
やはり僕が何が言いたいかっていうと、これからって学校で学んで学校で考えてテストで結果を出すんじゃなくて、学校と地域で学んで実際の現場で成果を出すに変わっていくんですよ。
だから教育の現場って環境がもうね、ゴロっと変わっていく。学生の時から成果を出せるようになっていくっていう風に変わっていくんじゃないかなっていうようなイメージですね。
そうだね確かにそのポートフォリオの提出とかそういうので考えると、もう学生の時から成果物を求められるようになっていくってことだもんね。
そうなんですそうなんです。じゃあもうその時から作っちゃおうぜって話だから。で実際にその人間として必要な能力っていうのをそこで身につけられるわけだよね。さっき言った21世紀型スキル。
これさ、調べてて思ったけど、この時代に生まれたかったなってすごい。
ああまあ確かにね、それはあるね。本当に。
いやなんかめちゃめちゃ素晴らしい取り組みだなと思って。
なんかね、もともともさ、我々の時代から授業には道徳とかさ、総合みたいな授業あったしさ、職業体験とかっていうのも一応あったけどさ、本当はこういうのやらなきゃいけないんだけど、まあそんなことばっかやってらんないからみたいな。
おまけ提訴だったけど、なんかやっぱAIでその学習を効率的にやるようになったら、いや本来ここやりたかったんだよって言ってたものがちゃんと時間をとってしっかりできるようになってみたいなさ、感じになるよね。
まさしくだね。本当にそう。テストって意味ないよねっていうのが本当にようやく浸透してきたみたいな。意味なくはないんだけどね。
だから両方だよね、きっと。どれぐらいの学習スキルが身についてるのかっていうのはテストじゃないと測れないところはあるじゃん。でもそれ一辺とにならないような仕組みづくりになるってことだよね。
まさしくですね。それでは最後にAI時代に私たちが身につけるべき能力をちょっと整理していきたいと思うんですけど、最後はね、サムちゃんに締めてもらおうかなというところで。
もしかして来られてます?サムちゃん。
来てないか。
来てないです。僕にインストールしてます。
インストールしてるのね。
彼がですね東京大学の質疑応答で言ってた一部をちょっとお話するんですけど、例えば電卓が出た時にどんなに電卓が優れても自分は計算能力で電卓を上回り続けるという人がいましたけど、
今となっては誰も電卓に計算速度で勝とうなんて思わないですよね。
確かに。
けれど電卓を使うことでより複雑な数学を行うようになったわけです。これと同じようにどんな分野でもAIの生の計算力に勝つことはできなくなる。まずはそこを認めなくてはなりません。
ですがAIを使うことで新たなことができるようになります。まるで世界で最高に有能な企業を自分一人が操っているようなものですと。
思いついたアイデアをスタッフにやらせて形にしていくようにAIを使って進められる。そうやって素晴らしいものがどんどん生まれていくでしょうというところで、必要なスキルは何かというお話なんですけども、
人々が本当に欲しいものを見抜く力や想像的なビジョン、状況の変化への柔軟な適応能力、そしてこうしたAIツールを使いこなす力です。
っていうこの4つをおっしゃってるんですよ。だからAIの計算力を超えようという発想はもう古いんですとおっしゃってるんですね。
そりゃそうだよね そりゃそうなんですけど、でもやっぱそういう考えになかなか抜けない人もいるね。
そうだね、なんかデンタ君まで遡って例えられると、いやそりゃそうだよねってなるんだけど、なんかやっぱAIの文明だけでまだ言われると、よく考えたらあれ戦ってるかもなぁみたいなものってやっぱあるよね。
いっぱいあると思います。いっぱいある。AIに勝とうとしているところいっぱいあると思うんですよ。
いっぱいあるよね、確かに。 だからまず勝てないと認めるところ、負けを認めないと男って強くなれないから。
急にかっこいいな。 まず負けを認めると、認めた上でじゃあどうやっていくのかっていう視点になっていくと。
それがさっきサムちゃんがおっしゃってたことなんですけど、具体的なスキルに落とし込んでいくと、一つ目が批判的思考、問題設定力っていうところになってきますと。
これはAIの回答を鵜呑みにせず、自分で情報の正確さを見極める能力。
そもそも何が問題なのかっていう問いを立てる能力、これが定義できる人ってすごく強くなってきますよね。
二つ目、先ほどの三角連携のお話とかポートホリオでも出ましたけど、協働力ですね。コミュニケーションとかリーダーシップ。
これは実際にサムちゃんも言ってるんですけど、強烈なリーダーシップが今後は非常に重要になるって話をしていて、
教育現場の変化
人にビジョンを共有できる、見せられる人、引っ張っていける人っていうのはすごく重宝されていく。
人を巻き込んでいく力もそうですよね。これはめちゃめちゃ重要なスキルになっていく。
適応力っていうところでいくと、技術とか市場とかどんどん変化するじゃないですか。
AIの進化がすごいから、やっぱり実世界も変化が早くなってきてる。
さっき言ったように教科書っていうのはすごく固定値というか、なかなか変わらないものじゃないですか。
教科書をアップデートしようと思ったら、教科書の内容ってもっとどんどん変えていかないといけないよね。
今の市場とか技術に対して常に変化していくような学び直しっていう能力っていうのはすごく大事。
ラーニングアジリティっていうらしいですね。
学び直しとか新ツールの取得を繰り返す柔軟さっていうところですね。
最後に創造的ビジョンっていうところで、さっきサムちゃんが言ったように人々が本当に欲しいものを見抜くセンスとか、
共感力とか、インサイトとかですよね。見極めるっていうところでいくと。
マーケターとしてすごく求められる部分ってこういうとこなんじゃないかなって。
彼らが欲しいものって何なんだろうなっていうのを本当に深く徹底的に突き詰められる人。
日本で言ったら森岡強さん僕は本当めちゃ押してるんですけど、森岡強さんみたいなマーケターっていうのが今後もっと求められるんじゃないかなっていうイメージですね。
ということで、身に着けた方がいいよ能力ってたくさんあると思うんですけど、もちろんできるできないとか得て増えてありますから、
自分自身の強みを棚下ろししていって、今言ったスキルに当てはまりそうなところを特に重点的に伸ばすっていうアプローチがいいんじゃないかなと。
そのアプローチめっちゃいいね。
はい、思っています。
全部つけようはちょっと無理なんでね。
そうだね。
じゃあまずは自分の強みを知るところから。
ですね、やっぱり。
それは大前提だけどね。
っていう感じですね。
そういったことで教育現場ね、実際僕が調べたうちの3分の1程度しか話してないんですけど、
本当にめちゃめちゃ変わってるんです今。
へー、そうなんだ。
すごく面白いんで、弊社のメディアでもどんどん書いていこうかなと思ってます。
新しい能力の要求
ということで今日の話をまとめると、AIは反復とか即時フィードバックとか個別サイティ化得意なので、そういった部分っていうのはAIがどんどん今変わっていくと。
そうすると教師は教えるから導くっていう方向に役割が変わってきていると。
同時に求められる能力っていうのは変わってきてるよねっていうお話。
それと共にP-TECHのような三角連携モデルで教室というものがもっと世界を巻き込んだようなモデルになっていると。
ということはAI時代に必要な能力って計算力とか論理的能力とかテストで答えを出すっていうことではなくて競争するような力とか批判的能力とか問いを立てる力とかより高度なものになってきていると。
そうだね。それこそ経営者とかに求められるような資質みたいな感じだよね。
まさしくそうですね。でもこうなってくると全人類がめちゃめちゃ能力高くなっていくというか。
そうなってくるともっと今解決できなかったものが解決できるようになっていって、より世界が進んでいくっていうような未来がちょっと見えてきそうですよね。
なるほどね。
なのでぜひ教育者の方はAIをどう導入してどう活用するかっていうのを試していただいて、
自分の仕事とか学習にAIで効率化できる部分はないかというところを考えてみていただければと思います。
それでは最後に番組の感想をお待ちしています。
感想は概要欄のお便りフォームもしくはXからハッシュタグAI未来話でぜひ投稿してください。
またお聞きのポッドキャストアプリでAI未来話の番組フォローとレビューもお待ちしています。
フォローすることで最新話の通知がきます。
この番組はランキングに入る可能性が上がります。
応援のほどよろしくお願いいたします。
来週も木曜朝7時1分にお届けします。
通勤通学の30分にAIの最新トレンドをキャッチアップしていきましょう。
それでは本日もありがとうございました。
ありがとうございました。
