PISA 2025の概要と日本の順位
あきお先生。 15歳の学力を世界で比べるPISAという調査が、9月に発表されましたけれども。
はい、ありましたね。 職員室で話題になりましたか?
全くなってない。 全くなってないですか? 本当ですか?
僕、今、高校3年生の単位なんで、あまり話題にはなってない。
でも、下の、高1とか中3の職員室では、なっているのかもしれない。
報道ではどんな報道を目にされましたか?
1位になったんでしょ? そうですそうです。
それは聞いた? 数学かな? 理系かな?
後で細かく話しますけれども。 今、話しちゃダメなのね。
ということで、今日のテーマはですね、PISA 2025の結果を読む。
職員室や保護者会でPISAの話になった時に、一歩踏み込んで話せるようになる。
今日はそのための読み方を持ち帰っていただきます。
そして後半は、この番組らしくAIの話についても掘り下げたいと思います。
よろしくお願いします。
はい、よろしくお願いしまーす。
さて、まずPISAについて説明させていただければと思うんですけれども、
PISAとはOECDが行う15歳の学力調査になります。
15歳? 15歳なんです。
なので、日本だと高校1年生。 高1になっちゃった。
中3じゃなくて高1か。
ランダムに学校が選ばれて、そこから抽出していくことによって、
その国の全体的な平均がわかると。
それを各国で比較するというような試験になってきています。
で、測るのは科学、読解力、数学の3分野。
科学はサイエンスの科学? サイエンスの科学です。
はい、で、読解力と数学的なものですね。
知識や技能を実生活の場面でどの程度使えるのかを見ていくという形になります。
で、どれくらいの頻度で実施されているのかと言いますと、
2000年以降、おおむね3年ごとですね。
で、2025年以降は4年ごとで、次回は2029年になります。
今回は2025年のデータを紹介してくるんですけれども、
このPISAという国際調査ですね。
国際学力調査というのは非常にいろいろ各国にですね、影響力があるものになります。
で、例えば日本ですと2003年のPISAの結果が非常に報道されました。
読解力が下がったという部分ですね。
2004年の12月に公表されて、当時はゆとり教育と学力をめぐる議論がされていた時期なんですけれども、
文化学者はこの結果を受けて読解力をめぐるプログラムを作ったりとか、
いろいろ学習指導要領の見直しとかそういったものが出てきました。
いわゆるPISAショックなんて言われたりするんですけど、
今日先生は当時のことを覚えてますか?
やっぱりね、ゆとりってね、ゆとり世代なんて言葉もあるぐらいなんで、
結構ほら、学習指導要領も減ったんだよね、その時期にね。
で、まあ自分もどうなんだろうなぁと思いながら、
で、結果が出たらやっぱりそうかっていう記憶はあります。
そう、職員室でその時PISAの話題は出ました。
PISAっていうよりは、やっぱりゆとり教育についての、
やっぱりそういろんな考え方、議論もあったと思いますね。
はい、ありがとうございます。
あまりじゃあPISAって職員室では話題になってないんですね。
あのね、やっぱり結構ほら、学校って内向きだから、
あんまり海外のことよりも、やっぱり対自分の目の前にしている生徒の方をやっぱり教員って見がちなので、
世界的に今日本がどういう状態なのかって、あんまり先生って興味ないんだよね。
PISAという名前は知らなくても、国際の学力結果の比較として単に知っているだけっていう場合もありますよね。
私コンサルなので、やっぱりこういうデータはしっかりチェックしているんですけど、
意外と現場PISAという言葉は馴染みなかったりするのかもしれません。
あんまりないと思います。
なるほど。はい、ありがとうございます。
ではですね、今回はPISAの2025の結果を紹介していきたいかなと思っています。
どんな感じなんですか?
まずですね、各メディアが報道していたのは、OECD加盟国の中で1位を取ったよっていうお話だったと思います。
出ましたね。
これどの分野を取ったのかっていうと、実は先ほど言ってた読解力、数学、科学、この3分野全部揃っての1位になっています。
そうなんですよね。
これは調査が始まってから初めてなので、かなりこれは素晴らしい結果かなと思っています。
日本のこのPISAの学力の推移はどうなっているのかというと、実は日本はずっと横ばいに来ています。
これ実はすごいことで、OECDの平均は実は低下してきて、学力が全体的に低下しているんですね。
そうなん?
に対して日本は横ばいで維持をしてきているっていう部分も、ポジティブな非常に良い結果かなと思っています。
ただ1位と名打っているんですが、これはOECD加盟国の中で1位になってまして、PISAは実はもっと多くの大勢の国から受けておりまして、
この参加した全ての国と地域の中で見てくると、日本はどれくらいかというと、おおむね5位とか4位になってきています。
科学が5位、読解力4位、数学は5位というような形になってきています。
ちなみに全体ではどこが1位かわかりますか?
中国とか?
そうですそうです。中国とかシンガポールとかが強いですね。
中国の場合は台湾、北京などのこの4分野、4地域ですね。
4地域の方が上位の方に出てきてまして、あとはシンガポールや台湾などが入ってきているというところ。
「読解力低下」報道の内実
台湾も高いんだ。
高いですね。もう一つですね、今回1位が大抵的に報じられた次のトピックとして出てくるのが、
読解力の点数が前回から下がっちゃったよというものが結構メディアでは取り上げられてきたかなというふうに思っています。
この読解力っていうとちょっと私たちの印象のイメージにある読解力と実際このテストした内容が結構乖離があるのでちょっと補足したいかなと思うんですけれども、
今回正答率が下がったのは読みの流暢性と呼ばれているもので、簡単に言うと短い文を早く正確に読む能力という部分になります。
具体例がわかりやすいんですけど、飛行機は犬でできている。
何それ。
○か×かみたいな話ですけれども、こういう意味が通るかを考えるっていう問題で、これ当然飛行機は犬でできていないので、
こういうものを大量にチェックしていくテストの部分で下がったっていうので、一般の人が考える読解力ではないというか、ちょっと語弊がここはあるなとデータ分析してて思ったので、
聞いて考えちゃうよね。
そうなんです。これが読解力っていうふうにパッケージ化されて読解力が下がったっていうニュースがされるので、
下がったことになるんか。
実態とそこのイメージの印象がちょっと違うなというのが個人的にチェックをしていて気になったところかなと思います。
GIGAスクール後のデジタル環境
こうしたピザは学力だけじゃなくて、学校でのデジタル機器の使い方も調査をしているんですね。
そうなんですね。
ここで注目していきたいのはギガの影響ですね。ギガスクールの影響がピザのデータにもしっかり出てきたことをせっかくなので紹介していきたいなと思います。
ピザが始まる前の2018年の結果を見ていきますと、デジタルが結構ひどかったんですね。日本は。
でしょうね。
国語や数学、理科の授業でデジタル機器を使う時間がOECD加盟国では最下位だったと。
授業では利用しないと答えた生徒が国語では83%、数学では89%、理科では75.9%と3兆億とも8割前後になっていたと。
これはかなりひどい。国際的にひどい結果。OECD加盟国で最下位なので、いかにデジタルに遅れていたのかがピザ2018ではわかったかと思います。
そこからですね、コロナ禍があってギガスクールが進んで、今回の2025ではどうなったかというと調査の仕方が少し変わったので単純比較ではないんですけれども改善しています。
国語、数学、理科の授業でデジタル機器などを使うことが全く、あるいはほとんどないと答えた生徒はだいたい44から60%半分ぐらいまでに減ったと。
半分です。
さっきは8割だったので、改善はした。
確かにあきお先生が苦笑されたようにOECDの平均は33%から43%なので、ここはまだ改善ポイントかなとは思います。
ただやっぱり大きくですねインフラは改善したかなという部分です。
このICTの端末インフラに関する質問もありまして、学校には生徒全員のために十分なデジタルリソースがあるという質問ではその通りだと答えた生徒は日本では86%。
よかった。
素晴らしい。OECD平均は73%になります。なので国際的には上の方ですね。ギガ端末なのでインフラ状況が整った成果がここのデータにも出ているのかなと思います。
まあコロナがあったからね。
そうですね。一気に上がりましたよね。ギガスクールももちろんそうだけどやっぱあれないとここまで来てなかったかもしれないですね。
あきょう先生の学校では2018年頃と比べてICTの端末の状況やICTを活用した授業の状況はどういうふうに変わってきましたか?
まず端末は2018年の時はまだ貸し出しiPadでしたね。
なるほど。
コロナでオンライン授業をやらなきゃいけない状況が出てきて、ある程度理解は進みましたよね。
そうですよね。
ギガスクールと変わってこのコロナ禍という部分でICT端末に対する理解が現場ですごく浸透して広がっていったのかなと思います。
コロナは大きいと思います。
学校でのAI利用頻度と得点
そうですよね。こんな形でですね、PISAの結果とこれまでの経緯を紹介してきましたが、今回のPISAでは新しく質問が追加されました。
なんか前の回で聞いた気がしますね。
今回のPISAでは生徒に答えてもらう質問にAIについての項目が新しく加わりました。後半はこの項目について掘り下げていきたいと思います。
さて今回のPISAでは生徒に学校の勉強でAIをどのくらい使うか聞いているんですね。いわゆる利用頻度になってきています。
あきお先生ちなみに日本は世界に比べて学校の勉強でAIを使う頻度は高いと思いますか低いと思いますか。
あら低いでしょうだってさ。前のエピソードでもうバッチリその結果が出てたね。
予習してましたねそうですね。
そうなんですよね。
ありがとうございます。今回もですね。
だいぶ低いと思いますけどね。
日本は学校で勉強を使うAIの頻度が各国に比べて低いという形になります。
大人もそうだったからね。
そうなんですね。でも子供は日本は使ってはいるんですけど。
いるんだけど授業でってことだよね。
学校の勉強で学習を助けてもらうためになので。
そうかな。
なんですが授業でとは限らずだと思いますね。
あそっかそっか。
学習で助けてもらうためにAIチャットボットを週に1回以上使う生徒の割合はOECD平均だと46%約半分ですね。
に対して日本は27%というデータになってきました。
そうなんだね。
全体的な利用頻度の指標でもOECD加盟国38か国の中で最下位という形になってきて。
やっぱ辞書なんだね。
そうですね。
そういうことだよね。
別の学研だったと思うんですけどもデータの中でAIを何に使うのかという割合では結構学習に使うというのは上位に出てきたんですけれども
こういった国際調査で世界各国と比べるとまだまだやっぱり学習利用に対する意識は生徒の中でも低いのかなというのが気になったところになります。
このPISAというデータは実は公開をされていていろいろ見ることができるんですけれどもその中で私も特に気になったデータがあったので紹介していきたいと思います。
それはですね学習を助けてもらうためにAIを使っている頻度ですねごとに成績ですね今回だと科学の平均点を比べたデータがあるんですね。
頻度の選択肢としては5つあって全くまたはほとんど使っていない年に1,2回月に1,2回週に1,2回そして毎日またはほとんど毎日というのがこの5つの頻度があって
それと成績というのをプロットしていった時にどういう風になっているかというと結構面白いことが出てきまして
アキュー先生どうだと思います予想どこがどの頻度が一番高いと思います?
前のエピソードで必ずしもそこはなんか一致してなかった気がしたそういう話だったよね
だからどうなんだろうね週に2,3回が一番上だったりしてる?
週に2,3回はないですから週に1,2回と毎日またはほとんど
週に1,2回が良かったり全くわかんないけど
正解です
マジで
週に1,2回のグループが一番この科学の点数が低くてじゃあ毎日使うグループはどうだったかというとちょっと下がっている
頼りすぎちゃうんだろうな
そこがやっぱり気になったところ
使うタイミングがジャストじゃないんだと思うんだよね
ありがとう私もそう思って第20回ぐらいかなで話した認知的オフローディングの話をしたと思うんですけど
脳に自分で考える仕事をAIに任せてしまうので考える機会が損失して伸びた思考力が落ちてしまう
やっぱり自分で考える時間も含めると毎日じゃない方がいいんだよねきっとね
もしかしたらこのデータでどうなるかもしかしたらそれなのかなと思って
AIでPISA公開データを分析する
私もちょっと気になって元データを調べてみようって思ったんですね
PISAのデータっていうのは公開されていてそれこそCSVエクセルでデータがわって出てきているので
僕らもゲットできる
見えます見えます誰でもホームページで見ることができるんですよ
で実は私これでコロナ禍の影響を調べて過去にPISAのデータを調べたことがあるんです
なんですが世界各国の膨大なデータ量がCSVになっているのでパソコンでそれ開くと遅延したい
読み込みに時間がかかったりとか簡単なクロス集計とかしようものならものすごい時間がかかると
結構ハードルが高くて挫折した経験があるんですね
これちょっと本業の片手間にちょっとコロナ禍の影響をPISAデータから何か言えないかなと思って
いろいろ集計取ろうと思ったら思いのほか大変で
XCSVのデータからパイソン読み込ませていろいろやろうと思ったんですけども
ちょっと難しかったっていう経験があります
ですが今私たちにはAIがあるもんな
AIがあるんですよAI使うとこういうこともできるようになるということで
アストラちゃんね
やってきました前回か前回か紹介しました
チャットGPTの最新モデルアストラを使ってですね
AIエージェントモードコーデックスのAIエージェントモードで
PISAのデータをダウンロードして分析をする壁打ちを行いました
でもね簡単なんですよどういうふうに聞いたのかっていうと
私が実際にですねAIエージェントをお願いした最初の文章はこちらですね
PISA 2025は最近報道され思考力の低下と生成AIの利用率
毎日利用している学生の相関が話題となっています
PISAの関連報道や生データを調査してください
生データが得られたらダウンロードしてローカルで
AIやAIリテラシートで相関を確認したい
っていうですねもう殴り書きの
これぐらい簡単な指示でやると
でまぁちょっとその後私がちゃんと公式URLを貼り付けて
ここからデータダウンロードしてっていう風にやったら
もうAIエージェントがデータをフォルダにラウンロードして
初期分析をして出てきた結果と報道の結果の数字で裏取りして
ちゃんと合ってますよって確認をして
じゃあ壁打ちでこういう相関を調べてみてとか
こういう仮説って成り立つってことを壁打ちでいろいろすることができたんですね
今回ちょっとあのやった壁打ちをですね
3つ紹介していきたいかなという風に思います
まずですねえっと
一つ目はこの
毎日使っている生徒の成績が
こう下がっているっていうのは
どこまで普遍的なものなのかという問いですね
まずはこう今最初にメディアで出てきたのは
科学についてだったんですけれども
数学や国語はどうなのかというと
同じ傾向がありましたね
じゃあ国際的にどうなのかっていうデータを調べてもらったというんですね
そうするとおおむね同じような結果が出てきましたが
毎日使うグループが高い国も若干あったんですね
タイやカタールなどもあったと
やっぱりOECDなんかは下がってきているっていう部分があったので
ここは何かしらの相関化
何かが因果化があるのかなという部分が
分かってきたという部分ですね
AI利用目的と学力の相関を検討
それで二つ目はですね授業の関係をやりました
ベストはまず自分で考えるってことをやってたら
この落ち込みがなくなっているみたいなことが
データから言えたらベストだったんですけど
PISAにはそんな項目はなかったので
代わりとなりそうなリテラシーの質問がですね
AIが出した情報が確かかどうかを授業で確かめたことがある
ファクトチェックですね
ファクトチェックのことを授業で習ったことがある
っていう質問があったので
それをもとに差が出てくるのかってことを調べたと
理想はファクトチェックについて学んだ生徒は
毎日使ってても学習が成果が落ちない
っていうやつが出ないかなみたいな期待を込めてやったが
残念ながらなかった
ちょっとダメか
ダメだった
でもそういうことが自分のパソコンでできた
確認できたっていうのがよくあって
報道に載ってないことですからね
っていうことが確認できました
単純な関係を調べてるだけだよね
そうです
これとこれはどうなんだろうって
そうなんですよ
それを肩代わりしてもらってるわけですね
そうです AIエージェントにやってもらった
次3つ目は使い方はどうなのかという部分で
このAI超PISAの中には
どんな風に使ってるのかっていう使い方が出てたんですね
4つあって学習を助けてもらう文章の下書き
文章の要約新しいテーマの下調べの4つ
毎日使うグループは学習を妨げてもらうために
毎日使う生徒が下がってきたっていう部分なんですけど
じゃあこの子たちは他にどんな使い方をしてるのか
っていうのを調べてもらった
そしたら
約6割の子たちが文章の要約にも
週に1回以上AIを使っていた
そこに気になったのが
要約にもよく使う生徒とあまりよく使わない生徒で
得点に違いがあるのかっていう部分を比べてもらいました
そうすると
要約にもよく使う生徒の方が若干得点が低かった
読解力で54点ほど
科学と数学でも40点近く差があって
出てきたという形で
毎日使うという回数は同じでも
何を使ってるかによって得点は差があったという
なるほど
とはいえ要約にAIを任せたから読解力が低くなったとは
因果関係ではないので言えないんですけれども
ということはどういうことだ
そう
っていうことは分かったんですけど
あくまでピサのデータからどういう相関があるのかなので
結局何が言えるのかっていう
結論の部分までは実は出ないですね
そうだろうな
出ないんですけれども今回AIが下がった
何に使ってるか下がったっていう部分を
報道では出てきてない部分について
細かくAIで深掘りをすることができたっていうところです
もしこれで何か言えるんだったら
私はちゃんとレポートとか書いて発表してます
そうだね
それ知りたいけどね
そうなんですよ
でもやっぱりこれ知るためには
じゃあこれを元に仮説を立てて
じゃあこの仮説をやるために
次の調査をしようっていう話になってくるので
このデータだけだと結論までは言えないし
ここまでかなっていうところになります
仮説は立てられるけどね
これやっぱり広く国際的にベースとなる調査をやってきてますし
当然家庭環境も別々で
データで分けて集計とかしてるんですけれども
あとは同じ生徒をやってるわけじゃないんですね
要するにビフォーアフターではなくて
ある定点鑑賞のスナップショットなので
学力が下がるとかだと
本当だとこのビフォーアフターで間にAを使って
っていうものと使ってない人たちの生徒を比べて
みたいなものでやらないと厳密に言えないじゃないですか
エピソードっていうのはそうじゃなくて
スパッとした
でもその代わりいろんな各国のデータがあるっていうものなので
仮説は立てられるけど
今私とかが興味がある
AIと学力の本当の関係性なんかは
ちょっとこのデータだけでは弱い
そうだね
でもやっぱりこういった大規模なデータを
Aを使うことによって
細かく深掘りしたり壁打ちできるようになったっていうのは
すごくいい時代になったなと感じたところになります
物理小テストの答案分析
さてあきお先生
どうですかこの話を聞いて
壁打ちしてみたいって思いますピッサンのデータ
アストラがね
アストラの話ですか
僕のプランだとね
すぐトークン量がいっぱいになっちゃって
使いたいんだけど使えないんだよね
クロードコートでできるかな
できますできます
私はもう横着してデータを探すところぐらいから
もう全部任せましたけど
ダウンロードしてやればできそうだね
ローカルに落とせばできますし
なんかアストラじゃなくても十分これはもうできる時代になりましたし
ちょっとやってみようかな
いろいろやってみると
結構ね僕最近だから小テストとかやってて
物理のね
もう分析はねAIに任しちゃってるんだよね
で結構見事に言い当ててるから
まあ分量は相当大きそうなデータだけど
なんかできそうな感じはしますね
優秀なんだよね
なんかそのテストの分析聞きたい
どんなことしてるんですか
えっとねテストするじゃない
で名前は読み取れないように全部ね黒で消すの
で採点も終わった段階点数もつけて丸もつけて
全部pdfで読み込まして
もしかして問題用仕事
回答用仕事
回答用仕事
で問題も全部投げる
なんかCSVとかそういうことドロッグ仕事せずに
しないもう
答案を
答案を
名前が見えない状態の答案をコピーしてね
で丸もつけてあるの
それでpdfにして
スケーリングしたデータをですね
そうそうそれを全部ぶっ込んで
あと問題と解説
自分で作った解説も入れて
でこれで分析してって投げる
面白いどんなどうどんな
まず全部正答率出る
全ての問題の正答率が出て
でこの問題は
でほら間違っている回答も
全部分析してくれる
こんな間違いが多いですよ
でこの間違いはおそらく
こういう間違いをしてるっていうのを
全部出してくれて
で生徒向けの好評のプリントを
作成してってお願いするの
もしかして一人一人ですか
いやいや全体の
なるほどなるほど
でそうすると好評プリントが
ここはこういう間違いが多かったので
気をつけましょうとか
で最後にこの3つのことをやってくださいみたいな
そういうアドバイスもしてくれる
でもちろん出てきて
これは確かにその通りだなとか
今まではこうなんていうのかな
感覚でこの問題間違い多かったなとか
なんでだろうなんて考えながら
でもある程度予測をしてくれるの
間違えた理由を
でそれで出てきてものを
回答の答案と一緒に
渡してあげる
面白いいい使い方ですね
今お聞きして思ったんですけど
今先生はまとめてクラス全員での
好評にしてますけど
その使い方だったらもしかしたら個別で
フィードバックできそうですね
集積番号一番の分析
できちゃうと思う
それちょっと面白いし
AI分析を授業と個別 feedbackへつなぐ
生徒もテンション上がりそうですよね
でコーチングの要素も入れてくださいって言ったら
できそうかもしれない
ちょっとぜひ
間違えてるところは当然違うし
癖があるし
難しいけどできてるところもあるので
そこを多分エアが褒めてくれると思うんですよね
そうだねできるかな
ぜひやってみて
たぶんこんなことやってるの
たぶん僕ぐらいだと思うかも
でもね
試しに一回やってみたの
そしたらすごい見事に
分析してくれてて
記述回答とか
途中式とか
書く記述回答も
ちゃんと読んでくれるのね
物理の授業ですね
物理の小テストでやってますね
すごいですね
やっぱり画像能力が上がったので
答案からそういうのしっかり
読み取れるぐらい賢くなって
あとね採点ミスも指摘してくれるの
あったんですね
それは人間だから
これは答えは
これなはずなんだけど
罰になってました
集積番号何番の
採点のファクトチェックをしてくれる
そうなんよ
この話面白かった?
面白い面白い
これピサの話から最後
ちょっと面白い実践の話になりましたけれども
ありがとうございます
最近それが結構多いです
なるほど
高3なんでテストばっかりやってるんで
やっぱり今までだったら
採点して返して解説
みたいなだけだったんだけれども
もう一つお土産をね
分析をして
解説も
例えば全部やると
無駄なのよ
分かってる子たちにとっては
読み飛ばす場所だし
そこまで時間かけて
だからやっぱり
本当に生徒率が低い問題だとか
間違いが多かった問題
それだけに
集中する
あとは自分で回答見て
分かんないところは
自分で勉強し直してっていうぐらいにすると
すごくいい感じで授業がうまくはまるようになったのよ
なるほど
なんかこれこの実践をやろうと思ってる
先生方にアドバイスを
コツとか アドバイス?コツ?
いやそんなコツないよ
投げるだけとか
プロンプトやったとか
個人情報は気をつけてっていうことと
プロンプト?そんな大したプロンプト
さっきの福原さんじゃないけど
そんな大したプロント書いてない
この答案結果を
分析してください
そして
生徒向けの
好評プリントを作成してください
じゃあもうプリントの
文章を考えてるとかじゃなくて
プリント自体のレイアウトとかも全部任せて
任せて
それを印刷して配るだけって感じですね
素晴らしい
じゃあこれあれですねこの後個別
個別タイプもぜひ挑戦して
見てほしいですね
個別にフィードバックをして
そうだね面白いかもしれない
ありがとうございます
という形であっという間に
お時間となってしまいましたが
今日の話ピザの部分ですね
をまとめるとすると
ピザのデータはどこにフォーカスするかで
見方が変わります
気になる教育報道に出会ったら
AIと一緒に元のデータを確かめてみる
それが個人でもできるようになりました
ということです
今日の放送を振り返って
全国の先生方へ
最後に一言メッセージお願いできますか
そうですね最後ちょっと今話題になった
やっぱりその
データ分析ってやっぱり
AIの得意分野なんだと
思うんですよね
今までだったら
感覚で自分だけで分析
していたことがちゃんとエビゼンス
を通して
やっぱりくっきり
見えてくるんで
僕は今そういう実践やってるんですが
ぜひこういう使い方も
ありますよっていうのがもしあれば
ぜひ聞いてみたいかなと思います
そうですね聞いてみたいですね
AI身近になったおかげで
逆にこのメディアリテラシーというか
データリティラシーみたいなものが
あるといろいろできる
時代になってきたなって感じましたね
あのでもね
もう一人ね僕みたいなことやってる先生が
英語の先生でねいるんで
すごいよねって
その先生とはね
いやこんなことできるんだって
会話でね最近よく話しますね
はいありがとうございます
先生のための
AIラジオ
先生のためのAIラジオ
さて番組からのお知らせです
この番組では
先生からのAIに関する質問も
募集しています今回のテーマは
ピザの結果が職員室や家庭で
話題になったことありませんか
例えば読解力低下のニュースを
見て同僚と授業の話になった
など現場のリアルなエピソードを
お待ちしています
学校でのちょっとした出来事ぜひ教えてくださいね
お便りは番組概要欄にある
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皆さんからのメッセージ
お待ちしています
番組が少しでも役に立った
また聞きたいと思っていただけましたら
ぜひ番組のフォローそして
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これからの番組作りの
励みになりますので応援
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先生のためのAIラジオ
この番組は毎週火曜
朝6時に配信しています
通勤時間や朝の準備のお供に
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AI教育コンサルタントの福原正幸と
あきお先生でした
それでは先生方
今日も良い一日を
また来週
いってらっしゃい
