教育現場とAIの関係
さて、今回はですね、教育とAIの関係、これに深く迫っていきたいなと。特に大学の先生たちがAIとどう向き合っているのか、その最前線を探っていきます。
実はですね、ちょっと衝撃的なデータがありまして、高等教育機関の先生たちの約7割がカリキュラム作りにAIを活用しているそうなんですよ。
へー、7割ですか。
そうなんです。しかも、それによって週に平均で5.9時間。
5.9時間?
ええ、これだけの時間を年出していると。
それは大きいですね、かなり。
大きいですよね。で、今回の主な情報源、これがアンスロピック社。
彼らがですね、74,000件ものクロード利用データを分析した2025年8月発表の最新レポートなんです。
74,000件ですか?すごい数ですね。
ただ、これ時間が浮いた、やったーっていう単純な話じゃなくてですね、どうももっと深いところで変化が起きているようなんです。
AIが単なる作業代行じゃなくて、教育者の創造的なパートナーとしてどう機能質あるのか。
そして、それが教えること、学ぶことの本質にどんな影響を与えているのか。
今日は日本のMEVOっていうプラットフォームの話なんか交えながら、あなたと一緒にこの変化の革新にすまっていければなと。
AIの活用と戦略
はい、よろしくお願いします。
さあ、この興味深い変化、一緒に紐解いていきましょう。
じゃあ早速ですけど、教育現場でのAIの使われ方、トップ3見てみましょうか。
ええ。
これが実に興味深い結果でして、まずダントツ1位、これはさっきもちょっと触れましたけど、カリキュラム開発。
ああ、やはり。
なんと57%です。教材のアイデア出しから具体的な授業計画、さらには小テストの作成までかなり幅広く使われているみたいですね。
なるほど、授業準備の中核ですもんね。
3位が学生の成績評価、7%と続きます。
ふむふむ、研究と評価ですか?
ええ。ここ的にへえって思ったのが、29%の教育者が自分自身の学習にもAIを使っているって点なんです。
なるほど、教える側が学ぶために。
そうなんです。新しい分野を学んだり、知識をアップデートしたり、教える側もAIと一緒に学び続けていると。
これって、教える学ぶの境界が少しずつ避け合っているようなそんな感じしませんか?
確かにそれは面白い視点ですね。
他にもですね、専門分野、例えば法律の模擬シナリオ作りとか、あと専門学校向けの職業訓練コンテンツ開発とか、
さらには推薦上の下書きとか、会議の議題作成といった管理業務まで、
AIが教育現場のほんとあらゆる場面に浸透し始めている、その様子が伺えますよね。
もうなくてはならないツールになりつつあるという感じでしょうか。
まるでもう欠かせない文房具の一つみたいになっているのかもしれないですね。
ええ。ここで非常に面白いのがですね、教育者の人たちがAIを使う際に、
意識かもしれないですけど、タスクによって使い方を戦略的に変えているという点なんですよ。
ほう、戦略的に。
ええ。大きく2つの使い方があって、1つは拡張型。
拡張型。
これはAIと人間が一緒に考える、いわば2人3脚共同するスタイルですね。
なるほど、パートナーみたいな。
そうです。もう1つが自動化型。
自動化型?
これはもうAIにこれお願いと丸っと任せてしまう、委任するスタイルです。
ふむふむ。
データを見るとですね、圧倒的に拡張型で使われるタスクが多いんですよ。
へえ。
例えば、大学の授業とか指導、これだと77.4%が拡張型。
8割近くか。
ええ。あと、研究費を獲得するための助成金の申請書作りは70.0%。
ああ、これも大事な作業ですね。
そうです。それから学生へのアカデミックなアドバイスも67.5%が拡張型を選んでいると。
なるほど。これらのタスクに共通する点って何なんでしょう?
そうですね、やっぱり人間の判断とか想像性、それから学生との直接的なコミュニケーション、そういうものが重要だっていう点でしょうね。
ふむふむ。
大学の教授は、レポートの中で、AIとの対話それ自体に価値があるんだと。
思考を型変わりさせるんじゃなくて、思考のパートナーとして使うことを学生にも教えているって語ってるんです。
ああ、なるほど。AIに答えを出させるんじゃなくて、AIとのやり取りを通じて自分の考えをブラッシュアップしていくみたいな。
まさに。
それ自体が学びになってる感じですね。
その通りです。AIを自分の考えを深めるための壁打ち相手とか、新しいアイディアを生む諸子梅として捉えているわけですね。
深いですね。
教育の革新と課題
一方で、自動化型の割合が高いタスクもあるんです。
例えば、学校の財務管理、これで65.0%。
これは定型的な作業が多そうですしね。
あと、学生の記録管理で48.9%。
入学手続き関連で44.7%。
ふむ。
これらは比較的定型的で繰り返しの作業が多い、管理系の業務ですよね。
効率化が優先される領域と言えるでしょう。
ただですね、ここで一つちょっと考えさせられるデータがあるんです。
何でしょう?
それは採点業務なんです。
採点ですか?
自動化率は48.9%と、半数近くに達しているんですね。
結構高いですね。
ところが、同じ調査で教授たちに、AIが苦手なことは何だと思いますかって聞くと、この採点を挙げる人が結構多いんですよ。
それって矛盾していませんか?
苦手だって分かっているのに、半数近くが自動化したっているって。
そうなんですよ。
ここに、現場の苦悩が透けて見える気がするんです。
本来なら、やっぱり人間の目で丁寧に評価したい。でも、とにかく時間がないと。
だから、AIの能力に限界を感じつつも、効率化のために頼らざるを得ない、そういう状況があるのかもしれないですね。
なるほどな。
これは、教育の質と効率のバランスをどう取るかっていう、なかなか難しい問題提起を含んでいるなと感じますね。
そのジレンマは大きいですね。
さて、AIが単なる便利ツールを超えて、先生たちの想像性を刺激するパートナーになっているっていうことを示す面白い例があるんですよね。
それが、クロードアーティファクツっていう機能の活用です。
ああ、アーティファクツ。
これすごいのが、専門的なプログラミング知識とかがなくても、AIと対話するだけで、実際に動く教育用のツールとかコンテンツを作れちゃう機能なんですよ。
それは画期的ですね。
レポートにも、以前なら時間的に絶対無理だった学生一人一人に合わせたシミュレーションとか、分かりやすいイラスト、インタラクティブな実験教材が作れるようになったと。
ふむふむ。
学生の食いつきが全然違うっていう声も紹介されていました。
なるほど。
まさにAIが先生たちのこんな教材あったらいいな、を形にする手助けをしてるんですね。
具体的にはどんなものが作られてるんですか?
作られてるものも本当に多彩で、例えばゲーム感覚で学べる脱出ゲーム風の教材とか。
へえ、面白そう。
物理シュミレーションとか、化学反応を可視化するツールとか、評価方法も進化していて、回答すると自動でフィードバックが返ってくるオンラインクイズとか。
それは便利ですね。
学生の理解度をグラフ化するツールとか、さらには細かな評価基準、リーブリックって言いますけど、それまでAIと相談しながら作れるそうです。
ルーブリックまで。
歴史の年表をインタラクティブに表示したり、複雑な科学的概念を図解したりする、そういう可視化ツールも人気みたいですね。
特に注目したいのは、従来なら専門家とか、あるいは多額の予算が必要だったような、例えば遺伝学の法則を学ぶクイズとか、計算物理学のモデル構築みたいなかなり高度な専門ツールまで、研磨の先生が作れるようになったということなんです。
それはすごい変化ですね。専門知識の民主化みたいな。
そうですね。これは教育の個別化を一気に押し進める可能性を感じますよね。
本当にそう思います。
こうしたAIの浸透というのは、教育者に対してもっと根本的な問いを突きつけてるんですね。
根本的な問いですか?
これから何を教えるべきなのか、そしてそれをどうやって教えるべきなのかという、もう教育の革新に関わる問いです。
レポートを読むと、多くの先生が、AIのせいで学生の学び方がもう明らかに変わってきていると感じていて、自分たちの教え方も変えなきゃいけないっていう強い危機感を持ってる。それがわかるんです。
やはり危機感が。
ある教授の言葉が印象的で、AIは私に教え方を根本から変えることを強制していると。
認知的負荷の外部委託、つまり考えることの一部をAIに任せてしまう学生にどう向き合うか、必死で考えてるんだという言葉はその重みを物語っていますよね。
認知的負荷の外部委託。
これは単に新しいツールを導入するっていう話じゃなくて、もう教育のゴール設定から見直さなきゃいけないっていうレベルの変化なんだと思います。
認知的負荷の外部委託ですか。つまり昔なら自分で調べて考えてやらなきゃいけなかった部分を、AIにこれやっといてって任せちゃう、そういうことですよね。
おっしゃる通りです。
それは楽ですけど、本当に力がつくのかなってちょっと心配になりますね。
まさに外が課題なんです。例えば、プログラミング教育の現場なんかでは、こういう声があるんですね。
AIがコードを書いてくれるおかげで、昔みたいに細かい文法エラー、例えばコンマが抜けてるとか、そういう修正に時間を取られなくなったと。
その分、そのプログラムを実際のビジネスでどう活かすかといった、より本質的な議論に時間を使えるようになったというんです。
なるほど。それはポジティブな変化ですね。
ええ。これは教育の焦点が、基礎的な知識とかスキルの習得から、それをどう応用するか、どう批判的に使うかといった、より高次の能力育成へとシフトしているその現れでしょうね。
だからこそ、これからはAIリテラシー。
AIリテラシー。
AIが出してきた情報の真偽を見極めたり、その限界を理解したりする力、これが先生にも生徒にも不可欠なスキルになってくるわけです。
確かに。使いこなす側にも相応な能力が求められると。
そういうことです。
となると評価の方法も、これはもう変えざるを得ないでしょうね。
そうですね。
AIに聞けばすぐ答えが出ちゃうような課題を出しても、あまり意味がないですもんね。
レポートにあった言葉で、これも印象的だったんですが、苦労度が一瞬で解けるような課題を出しているなら、学生の不正を心配するより、我々教育者が仕事をしていないことを恥じるネキだ。
うわぁ、耳が痛いというか、鋭い指摘ですね。
ええ。頼めに、もう伝統的なレポート課題みたいなものはやめて、AIでは簡単に立ち打ちできないような、例えば複数の情報を統合したり、倫理的なジレンマについて考えさせたりするような、そういう複雑な課題設計にシフトする動きが加速しているようです。
なるほど。AI対策でもあるし、本質的な思考力を問うことにも繋がると。
そうなんです。ある先生は、学生から今週の課題難しすぎて、苦労度もチャットGPTも全然役に立ちませんでしたって言われたそうなんですが、それを聞いて最高の褒め言葉だと喜んでいたとか。
日本の教育現場におけるAIの活用
それはすごい話ですね。AIに頼れない課題こそ人間の思考力を鍛えると。
ええ。評価方法を変えることが、結果的に教育目標そのものを見直すことに繋がっているんですね。
奥が深いですね。ここまで世界的な動向を見てきたわけですけど、こうした流れを日本の教育現場、特にミーボーのような国産の会話型AIプラットフォームでどう活かせるのか、少し考えてみませんか。
はい、ぜひ。
ミーボーは、プログラミング不要で先生自身が対話AIを作れるサービスでしたよね。
まさにアンスロピックのレポートで見たクロードアーティファクツのように、教育者の自分のアイデアを直接AIの形にできるツールです。
日本版アーティファクツみたいな感じですかね。
そういうイメージですね。
ミーボーの機能を見ていくと、今回のレポートで明らかになった教育現場のニーズと驚くほど合致する点が多いんですよ。
個体的には。
例えば、ナレッジデータストアっていう機能があります。
ナレッジデータストア。
ここに教科書の内容とか専門知識を登録しておけば、その範囲内で正確に答えるAIを作れるんです。
なるほど。
例えば、歴史の人物について質問すると、その登録された知識ベースの中から答えてくれるAIとか、数学の公式の使い方を解説してくれるAIとか、特定の範囲に限定することで、AIが不確な情報を答えてしまうリスクも減らせますよね。
ああ、それは安心ですね。先生がちゃんと管理できる知識ベースがあるというのは。
ええ。さらに、ステート機能というのもあります。
ステート機能。
これは、AIが対話相手、つまり学生一人一人の状況、例えばどこまで理解してるかとか、何につまずいてるかとか、そういうのを記憶してくれる機能なんです。
ええ、それはすごい。
これを使えば、前回ここまで理解したから、今日はこの応用問題をやってみようとか、あ、この概念が苦手みたいだから別の角度から説明してみようといった、まさに個別最適化された学習サポートが可能になるんです。
それは、アダプティブラーニング、適応学習に近いことが先生の手で実現できるということですね。
そうです、そうです。
そして、シナリオ対話機能。
シナリオ対話。
これを使うと、学習の手順をステップバイステップで導いたり、特定のゴールに向けた対話の流れを設計したりできるんです。
ふむふむ。
例えば、実験の手順を安全にガイドするAIとか、複雑な問題解決の手法プロセスを対話を通して体験させるAIとか、単なる質疑応答を超えた能動的な学びを促せる可能性があるんですね。
ミーボーを使えば、24時間対応の質問応答システムはもちろんのこと、アンソロピックリポートにあった拡張型の利用、つまりAIを思考のパートナーにするような使い方を日本の先生方がもっと手軽に試せるようになりそうですね。
ええ、そう思います。
例えば、プロンプトエンジニアリング、AIへの上手な質問の仕方を学ぶための練習相手AIみたいなのも作れそうですし。
ああ、いいですね。それ、既存のLMS、学習管理システムと組み合わせれば、かなり強力な教育環境が作れるかもしれませんね。
まさにその通りだと思います。アンソロブリックのレポートが示唆していたのは、AIは単に仕事を自動化するだけじゃなくて、人間の能力を拡張するパートナーになり得るということでしたよね。
日本の教育現場で開花させるための非常に有望なツールと言えるでしょうね。先生方の創造性を解き放って、教育の質をもう一段階引き上げる、そういう起爆剤になるかもしれません。
人間の価値とAIとの共存
いやあ、今回の話本当に刺激的でした。ちょっと頭の中を整理してみましょうか。
まず、教育現場のAI活用は単なる効率化を超えていると、AIが創造的なパートナーとなって、教育の在り方そのものを変え始めていること。
特に、キャリキュラム開発。これが57%で活用が進んでいて、そこで得られた時間を、より人間的な関わりとか質の高い指導に振り向ける、そういう動きが見られること。
次に、先生たちはタスクに応じて、AIとの共同、つまり拡張型と移認、つまり自動化型を戦略的に使い分けている。特に創造性とか対話が重要な場面では、AIをパートナーとして活用する傾向が強いということ。
そして、クロードアーティファクツとか、日本のニーボーのようなツールによって、専門知識がなくても、先生が革新的な教材とか学習体験を、自ら生み出せるようになりつつあること。
ええ、これも大きな変化ですね。
同時に、AIの普及は、何を、どう教え、どう評価するのか、という教育の根幹を問い延ばしていて、AIリテラシー教育とか、AIには解けないような課題設計の重要性、これが浮き彫りになっていること。
最後に、ニーボーのような国産プラットフォームは、こうした世界の潮流を日本で実現して、先生主導の教育DXを加速させる可能性を秘めている、ということでしたね。
そうですね、まとめるとそうなりますね。
さて、こうした変化を踏まえて、あなたにとって、教育、そして学びは、これからどう変わっていく、あるいはどう変わってほしいと思いますか?ちょっと考えてみていただけると嬉しいです。
そして最後に、もう一つだけ、さらに深く考えてみるための問いを投げかけさせてください。
はい、何でしょう?
これだけAIが教育に入り込んでくると、じゃあ、私たち人間、特に先生とか学ぶ側にとって、本当に大切にし続けるべき、人間ならではの価値って一体何なんだろうと、そういう問いが浮かび上がってくると思うんです。
人間ならではの価値。
はい、AIには真似できない、あるいはAIとは違う形で貢献できる力、例えば相手の気持ちを深く理解する共感力、複雑な状況で倫理的な判断を下す力、あるいは人と人が深く協力し合う力、そういった人間特有の能力について改めて考えてみるのはどうでしょうか?
AIと共に生きる時代の私たちの役割を見つめ直す良いきっかけになるかもしれませんね。
深い問いですね。AIという強力なツールとどう向き合って、私たち人間としての学びとか成長をどうデザインしていくか、これは私たち一人一人がこれから考えていくべき大きなテーマですね。
今回の探究はここまでとしましょう。お付き合いいただきありがとうございました。
ありがとうございました。
また次回、新たな発見を求めてお会いしましょう。
