AI教育における思考力低下への懸念と研究の現状
あきお先生! 最近、保護者や先生方から、AIを使わせると、思考力、考える力が落ちませんか? ってよく聞かれるんです。
あきお先生なら、なんて答えますか? いや、難しい。もう今、走りながらこうやってるからね。結論ありきでやってないからね。
そうですよね。 なかなかパッて答えられないよね。 答えられない一方で、やっぱり先生方も気になる。
これはもう当初、もう初っ端からずっと言われてきてることだからね。 そうですよね。ということで今日はまさにですね、その話をしたいと思います。
テーマはAI教育のエビデンス、思考力が落ちる分かれ目はどこか。 実はこの2,3年でAIと学習について研究がかなり積み上がってきたんです。
しかもこの落とし穴の場所が結構具体的にわかったので、今日はその場所をですね、3つのポイントに絞ってお持ち帰りいただければと思います。
良かった。知りたい。
先生のためのAIラジオ。
AI教育コンサルタントの福原雅之と現役高校教師あきおです。
AI教育の専門家と現場に毎日授業をしている先生が、学校のAI活用を本音で話す番組です。
どうぞよろしくお願いします。
AI活用による英語ライティング学習の成功事例と落とし穴
ではまずですね、うまくいってる学校の話からしたいと思います。
ある学校のですね、英語の授業の事例です。
英作文って書かせるところはできるんですけれども、ライティングの学習ですね。
問題はやっぱり添削フィードバックが必要になってくると。
ちゃんと英語の学習のフィードバックをしようと思うとネイティブの教員が必要になってくるんですけれども、そんなに各学校ネイティブの教員がいるわけではありません。
なのでここがボトルネックになって、ライティングの学習がやっぱりたくさん演習ができないという課題が実は以前ありました。
それを解決したのが生成AIという形で、AIを使ったライティングの添削というのは多くの学校で実践されている事例になります。
ある学校ではそれを積極的にもう3年前ぐらいから実践をしていて、
実際に英語の検定で前年度の生徒たちよりもライティングの部分が非常に伸びたという結果が出ているくらい成績の影響もあったという事例がありました。
これを聞いたある学校のAさんが、なるほどじゃあ自分の学校でもやってみようと言ってその事例を聞いて英語の添削用のGEMとかGPTsを作って生徒に配布したという形ですね。
その先生思いやりも色々勉強もしてきたので色々GEMを作り込んで、フィードバックだけじゃなくて正しい添削の模範回答とかそういったものも出てくるように設計をしてやってみたんです。
ところが今回はあまり成績が伸びなかった。さて何ででしょうか。
なんでだろう。 なんでだと思いますか。
ちょっと思い浮かばないけどそのGEMの設定が良くなかったのかな。
はいそうなんです。そういうですね実は学習設計の中で今落とし穴があったというところになります。
どういうところが落とし穴だったのかっていうと正解を出しすぎてしまったっていうところが落とし穴になるんですね。
それよくわかります。 はいわかります。
やっぱすぐ正解与えちゃうとねやっぱ勉強しなくなるんだよね。
そうなんですよね。最初の学校はフィードバックをさせてフィードバックを受けてまたやり直してチャッピーに良い評価をもらえるように頑張ってた。
チャッピーは正解を教えてくれるんではなくてここが問題だよここが分かりにくいよということのキャッチボールのループがあったんですね。
ところがA先生が作ってしまったのはここはこれが正解ですみたいなものを出してしまったので。
〇×判定GEMになっちゃったんだな。
そうなんです。なのでそこをコピペして生徒が課題を終わらせて大事なライティングの学習で大事などういう文章を書こうかっていうふうに考える力がAIに奪われてしまった。
学習機会が奪われてしまっただから最初の学校に比べて成績がそれほど伸びなかったという部分になります。
こういうところがAIを使う時の落とし穴になっていてそれがだいぶ知見が溜まってきたということになってきています。
トルコでの大規模実験：AI利用と学習成果の相関
AI教育のエビデンスの中で一番有名かなと私が思っているトルコの実験の話を研究した。
トルコですか。 トルコでトルコの高校で約1000人の生徒を対象にした実験が行われましたと。
大体中学生から高校生にあたる学年ですね。数学の授業になります。
数学で。 数学の授業になります。
まず先生が講義をする。その後演習をするんですけれどもここで条件を変えてきています。
一つ目のグループは教科書とノートだけを使う演習。
二つ目のグループは普通の汎用AIですね。チャッピーとかジェミニーとかそういったAIを使う。
三つ目はカスタマイズされたAIですね。
完成した答えをいきなり渡さず教師が用意した正答やよくある間違い、断肝的なヒントまで組み込んだGMみたいなものですね。
そういったものを使って学習をしていったと。
さてどんな結果が出てきたのかというと面白いのがですね、この練習中の結果とテストでの試験での結果っていうのが変わってきたということになります。
あきら先生どうなったと思いますか。
一番最後じゃないの。
一番最後。
やっぱりGMか、GPTsでやった方が多分テスト取れるようになるんじゃないのかな。
練習中はどうですか。
練習中はでも結局答えが出るからね。やっぱり2番目が点数良くなるのかな。練習中は結果は良くなんじゃないの。
答え合わせしていきましょうか。面白いですよ。
まずじゃあ練習中の成果ですね。
練習中は普通のAIを使った生徒は教科書ノートだけの学習に比べて48%成績は練習中ですね。高かったと。良くできてますね。
一方でじゃあAIを使えなかった試験でその子たちはどうなったかっていうとAIを使わなかった生徒たちよりも17%低い点数になっちゃったと。
練習中は良かったんだけれどもAIが使えないテストではやっぱり下がってしまった。
学習効果が得られなかったととか。
そうです。学習の機会考える機会が奪われてしまった。正解を出すAIを使ってしまった方が目にそこの部分が落ちてしまったのではないかっていうのがまず一つ目ですね。
次完成したAIを答えをいきなり渡さずカスタマイズされたAIを使ったところはどうなったかというとまずですね練習中の効果はすごいです。
先ほどは48%だったのがこのグループでは127%非常に効果があってきたと。
気になるテストではどうだったのかというと大体同じぐらいだったっていうところが出てきているという。
そんな変わらなかったんだ。
そんな変わらなかったというふうになってきています。
この実験から言えるポイントとしてはやっぱり答えを出してしまうAIでやってしまうと生徒によってはそこで考えるのをやめて出してしまうし
学習の機会が損なわれるということで逆にマイナスになってしまうっていう問題点がある。
一方でこの学習中答えを出さないAIを使うとそういったネガティブな効果というのはなくなって
なくなってかつ練習中の部分では非常に成績が取れるようになっているというふうになります。
ただ他のAIを使っていないグループに比べて学習効果が明確にあったかというとやっぱりそこは何かがまだ足りないんだなっていうのがここからわかるかなというふうに思います。
じゃあ何が足りなかったのか後半で考えていきたいと思います。
認知的オフローディング：AI教育における重要な概念
足りなかったものの話をする前に一つちょっと専門的な用語なんですけれども大事なキーワードをお伝えしたいと思います。
それはですね認知的オフローディングと呼ばれるものです。
認知的オフローディング聞いたことない。
これはですね結構映画教育ではキーワードになることなのでぜひ覚えて書いてください。
簡単に言うと脳の外に仕事を出すことになります。
仕事を出す。
どういうことかというと例えばスマホに電話番号を覚えてもらうとか電卓で計算をしてもらうとかカーナビに道を教えてもらうとかそういうふうにそのツールがなかったら人間が自分でやってきたことを外のものに任せることを認知的オフローディングと言います。
これは普段の仕事とか生活の中では非常に強力ですよね。
認知的オフローディング自体は悪い行為ではないんですね。
みんなやってるよね。
そうです。外部の道具を使って認知負荷を減らす行為を全般的に表すことになってきています。
これは非常にいいんですけれども学習っていう文脈の中においては学習したい内容を外のツールに任せてしまうとそこを鍛える機会が失われてしまいますよね。
その事業で育てたい思考過程があるのに思考力があるのにその思考力をAIに任せてしまったら当然人間の中の思考力は鍛えられないトレーニングする機会がなくなってしまうということで認知的オフローディングをさせないように思考力を育てる必要があるよねっていうような文脈で使ってきます。
これは非常に大事なものですしAI教育の中ではこの認知的オフローディングを防ぎながら学習を設計をするってことが求められますし
まさに今進行中の月野文部科学省の生成AIガイドラインの改訂に向けた検討項目にもきちっと入っている内容ですのでぜひ持って帰っていただければと思います。
先ほどのトルコの実験なんかであったようなこの答えを教えてしまうがためにそれをコピペで出してしまう。そうすると考える機会減ってしまう。
最初の冒頭でやったライティングの添削の部分でもうこういうふうに直せばいいって正解が出てくるので自分で試行錯誤しながら直す機会が失わってしまう。
考える機会をAIがもう認知的オフローディングしちゃっている部分なので考える機会がなくなっちゃってライティング能力を鍛える機会が損なってしまう。
そういうのがこの認知的オフローディングというキーワードに入っている言葉になってきています。
AI活用における3つの実践的ポイント：エビデンスに基づく方法
では本題。後半の本題いきたいと思います。AIをどう使えばいいのか。抑えるポイントが研究でかなり絞れてきました。
2つほどあるんですけども紹介したいと思います。
まず自分で考えてから使うという問題になってきています。順番ですね。先にAIに聞くか先に自分で考えるのかという部分になります。
MITの研究チームがエッセイを書いている時の脳を測った研究があるんですね。
自分で頭だけで考えて書くグループとインターネットの検索エンジンを使って書くグループとAIを使って書くグループ。
この3つのグループに分けて脳波の測定などを測っていった。脳の働きを測っていったという部分になります。
前半はそのふうに分けた後、後半では役割をさらにまた入れ替えてやってみた。
そうなった時にどう働きが出てきたのかっていうなんですけれども。
面白いのが最初にAIを使ってその後自分で書いたグループっていうのは脳の働きが活性化そんなにしなかったんですね。
一方でずっと自力で書いてた人がその後AIを使うと脳の広い範囲で連携して動いてたっていうものが出てきます。
このことからしっかり最初に自分で考えてからAIで使うと非常に良い効果が脳の働きとしては出てくるということが分かってきています。
もちろんこれは脳の働きだけなのでこれで完全にそういうことはエビデンスとして証拠確定したというわけではないんですけれども、
やはり最初に使うことによってしっかり脳の働きが良くなってくるってことは分かっている部分かなと思います。
なので現場の方ではいきなりAIを使わせるのではなくてまず自分で考えさせるそれから行き詰まったらAIに聞く、AIに相談するという順番が非常に大事かなと思います。
これが一つ目ですね。二つ目は前半の話でも出てきました。答えではなくてヒントやアドバイスをもらう使い方っていう部分になってきています。
先ほどのトルコの研究では答えを出すAIでは試験ではマイナス17%だった。
だけれども答えを出さないカスタマイズされたAIだったらそのマイナス部分がちゃんと消えましたよという部分になりますので、
いわゆるこのAIを使って思考力が落ちてしまうという悪影響は答えを出さないAIを使うことによってこの実験ではほぼ抑えられている。
ネガティブな部分が抑えられているという部分でその使い方が大事になってくるという部分になります。
なのでエビデンスの研究の方から言えることとしてはまず自分が考えてからAIに聞く。
AIに聞く時も答えを教えるAIではなくてヒントやアドバイスをもらうような使い方にするというのが大事になってきています。
じゃあこの答えを出さないAIってどうやったらできるのかというと3つぐらいあります。
まず一つは教育に特化した専門のAIを使うという部分になります。
今民間でもいろいろ出てきている学校AIですね。
文部科学省もこの学校AIを独自に新しく作ろうという。
ソクラテスモードってやつでしょ。
それが2つ目ですね。
2つ目か。ごめん先行っちゃった。
大丈夫です。もったいぶるところじゃないので普通のチャッピーとかジェミニとかでもこの学習モードとかですね答えを出さないヒントを出すモードとかそういったモードが用意されているので子供の学習に使うときはそこをオンにしてあげるという使い方がおすすめになります。
3つ目のモードはカスタマイズしたGEMとかGPTとかですねそれを先生が用意して授業の中ではそれを使うという形になります。
学校で繁栄的に繁栄AIを使っているもので生徒にソクラテスモードをオンにしてやれって言ってもなかなかやってくれなかったりコントロールができなかったりします。
なのでそういった現場で悩ましいところ特に小学校段階なんかそうですね教育とかのAIサービス学校AIを使うか子供たちにこのGEMとかGPTですねを用意しておいて子供の学習で答えを教えないでやるようにするという部分が大事になってくるかなと思います。
でこのソクラテスモード実はノートブックLMにもあるんですよ。そうなんです。なのでちょっとですねこの視聴者の方々にはぜひですねノートブックLMを子供たちに配りましょうっていうおすすめをしてるんですけれどもその際にですねノートブックLMを学習モードにして渡そうっていうのをおすすめしたいかなと思います。
なんかどっかで聞いたことあるな。今ですねノートブックLMのですねページを開いていただくと中央のチャット部分ですねチャットの部分の右側のところにですね2つのボタンがあるので縦3つとあとなんかオプションみたいな設定のとこですねこの設定のとこ開いてください。
ノートブックを設定ってやつ。 チャット欄の上の右側にですねアイコンが2つある。その右から2番目ですねノートブックを設定っていうそこ開くとチャットモードを設定することができるんですね。
あるね学習ガイドってあるね。 そうです会話の目的スタイル役割を定義ってところで学習ガイドがあるのでこれを選択をして保存をする。
そうしたらそうしたノートブックLMを配ってあげるっていうちょっとひと手間かけてあげることが特に大事になるかなと思います。
これがまあおすすめのノートブックLMの使い方になってきます。 オッケオッケやってみよう。
生徒のアウトプットで締めくくる重要性
以上の2つがエビデンスがあるところなんですけれどもエビデンスはまだないんですが私が現場でアドバイスしている3つ目のものを最後に紹介したいかなと思います。
それは何かというと最後は生徒のアウトプットで締めるというものになります。
どういうことかというとですね書いた英文を例えばAIで添削をしてやりました出来上がりました。
これをもう1回アウトプットする例えば音読をしたりペアで読んだりするとかですね。
例えばAIで作品を作りましたでそこで終わりにしなくてそれをグループで発表するとか。
AIで作ったものでそこでAIで添削して終わらせるのではなくてそこからそれについて生徒がアウトプットするという学習を挟むことですね。
これをやるだけでですね意識が変わってきますしAIのものでAIで作った学習だけで終わってしまうのではなくてそれに対して改めて自分が内容を理解をして言語化して伝えていくアウトプットに出すっていうことで
認知的オフロードになってしまっているこの思考力という部分を取り戻す学習が受けられるという部分になるので。
実際に読んでみたりだとかそういうことだよね。
そうです。
人に聞いてもらったりだとかするってことね。
そうです。そこの種類は何でもいいんですけれども生徒がもう一度改めて自分の作品とか作ったものとか学習したことをアウトプットする話すそういったことをやることによって
多くのこのマイナスの部分っていうのを要望する防ぐことができるのではないかと私は考えてますし多くの私のサポートしている学校なんかではそういった実践の方をしてもらっているという部分になります。
なるほどね。
現場の教員が直面するAI活用における課題
どうですかあきお先生この最後の3つ目の実践は。
そうだね。でもまあやったほうが絶対いいよね。
そうですね。
やっぱり作りっぱなしよりは実際に読んだりだとか見せたりだとかした方がいいかなと思いますね。
ありがとうございます。改めて3つの生成AIを使った時の3つのポイントですねコツをお伝えしたんですけれどもあきお先生普段の授業を振り返ってみてここ失敗してたなとかここ直さなきゃみたいなところってありましたか。
そうだねでも確かにジムの工夫はちゃんとしなきゃダメだなって思いましたね。
プログラミングのエラーをやっぱり出すジムを作ったりした時にやっぱりなかなか設定を工夫しないとすぐ出しちゃうんですよね答えをね。
だからそこの工夫って僕もやることもあるけど教育実習生と一緒にやったこともあるんだけどなかなかうまくできなくて結構ねその設定難しかったりするってジムの作る設定が結構難しくてすぐ答え出しちゃうやっぱりジムになっちゃったりするのよ。
こっちが意図している方向に行かなかったりするってことがあってこれはだから本当トライアンドエラーでいっぱいこういろんなジム作っていって構築していった方がいいんじゃないかなって。
なるほど先生はもうすでに答えを出さないジムを現場でも使っていたんですねですがその設計が実は難しいと。
そうなんですよ。
なるほどそれは非常に興味深いしだからこそ逆に教育特化のAIの価値っていうのは今ので出てきますね。
だから賢くなりすぎてすぐやっぱ答え出しちゃうんだよね。
そうですね。
こっちではこういう設定でこういうふうにしないでっていう設定しても賢いんですぐ出しちゃうね。
だからそこをこうどういうふうに出さないようにジムで設定するかっていうのはまだこれからの発展段階だと思ってます。
なるほど。
そんな簡単にできないんですよ。
プログラミング学習におけるAI活用の是非と授業設計
多分これはですねプログラミングっていう分野とあと他のあれですね数学理科英語社会とかだとまた別かなと思いましたね。
僕はまあ情報を教えているときにプログラミングのエラーってやっぱり自分じゃ探しづらいし教員に先生ここどこが違うんですか聞かれてもパッとはわからない部分があるんで
そういうジムを教育実習生と一緒に作ってみたんだけどやっぱりなかなか難しかったんですよ。そういう経験は確かにあるんですね。
これはでも結構考えるところがありまして例えばバグを見つけるところって本当に学習モードが必要なのかっていうのは議論がありませんか。
まあそうね。
これって正直言うとバグを見つける力ってエンジニアになるなら大事な能力。
そうなんだよね。
でも別にエンジニアになるために情報の授業をしているわけではないですよね。
じゃあバグを見抜くところをこの学習機会を損失してこの教育授業の目的としてはダメなのかってことは考えた方がいいですね。
でもそれって実はそんなに大事じゃないかもしれないですね。
だってその授業でプログラミングをやるときって思考力の部分ですよね。
でも思考力ってやったときにプログラムの中身のところとあと入り口と出口のところ上流と下流のところを考える。
でも今バグを見つけるところってまた違うものですよね。
でもそれってAIでショートカットしちゃってむしろ良かったりしませんか。
その方が逆にループにできるので実はそこって学習モードじゃない。
どこまでをオッケーにしてどこまではダメにするかっていうそのラインですね。
そうですねそこがやっぱり難しいところですよね。
でもそういうところを考えて授業設計するのがあれですねAI教育の。
だから本当走りながらやってるって感じですね。
小学校現場でのAI利用の課題と今後の展望
はいありがとうございます。もっといろいろ話を聞いてみたいですね。
他に何かこうそういうところで悩んでいるところ悩まれたこととか。
僕はね一教科情報と物理だけなので物理ではまだちょっとそういうところまでは行ってなくて
英語の先生なんかね色々聞いてみた方がいいですよね。
そうですね。
僕の教科だけだとやっぱちょっとわからないですし。
あとそうだやっぱ小学生なんかの使い方はこれから課題になるでしょう。
小学校の現場でよく聞く課題としてはインターネットで検索するとAIモードが検索で出てきちゃってそこで見て答えちゃうみたいなものがあるので
以前に比べてネットを使った授業がしづらくなったっていう声を聞きますね。
インターネット検索するとAIモードっていうタブが出てきてそれ開くと授業の意図を組んで答えちゃう。
そうするとまさに認知的オフロードで考える機会が失われてしまう。
Chrome開くともう右側にジェミニに聞くってもう出てるもんね。
そうなんです。
だから便利になりすぎちゃってるっていうのはあるよね。
なのでちょっとそこが現場の先生たちは苦労しているところで代わりでもネット検索ではなくて特別のジェムを作って実践を工夫しているっていう形になります。
まとめとリスナーへのメッセージ
という形であっという間にお時間となりましたが今日の話をまとめたいと思います。
AIを使っただけで考える力が落ちるわけではありません。
ただ育てたい思考までAIに代行させればその思考を練習する機会は減ります。
何をAIに任せて何を生徒本人に残すのかその線を引くのが授業設計になります。
今日は授業設計の際のポイントを3つ紹介したのでぜひ参考にしてみてください。
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をお願いできますか。
本当に今日はすごい本質的な内容でしたよね。
僕も使いながら走りながら進めてるって感じではっきりとした答えがあってやってるわけじゃないので考えながらやっていこうかなと思います。
ありがとうございます。
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に関する質問を募集しています。
今回のテーマは生徒にAIを使わせた後自分で考え直させる工夫ありませんか。
例えばAIの答えをそのまま出してきた生徒にこう問い返した。
提出物に直した理由まで書かせるようにした。
など現場のリアルなエピソードをお待ちしています。
教室でのちょっとした出来事をぜひ教えてくださいね。
お便りは番組概要欄にあるGoogleフォームのリンクからお送りいただけます。
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高評価で応援していただけると嬉しいです。
これからの番組作りの励みになりますので応援よろしくお願いします。
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ぜひまた聞いてくださいね。
お相手は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。
