これまでTeleportについて言及した私(たな)のエピソードの文字起こしをGoogle NotebookLMのソースに入力し,音声概要機能を使って英語の対話(音声)を生成しました。それをこのエピソードの音声として配信します。また,それ(英語)を文字起こし,AIで翻訳して以下に掲載します。
AI (ChatGPT) による翻訳
サリー
みなさん、ディープダイブへようこそ。今回は、日本の学びの未来について深掘りしていきます。特に日本に焦点を当てています。
そうですね。今回もたくさんの資料を送っていただきました。
本当に興味深い内容が多かったですね。ポッドキャストのクリップ、記事、さらにはご自身のメモまで。
ジェームズ
ええ。そして一つ確かなのは、みなさんが教育の変化に大いに興味を持っているということです。
サリー
そうですよね。新しい大学の設立、AIツール、新しい学びの哲学、さらにはまったく新しい学びの哲学に触れるようなことも。その中で一際目を引いたのが、たな教授という人物と、彼の「自由学習者」というアイデアですね。
ジェームズ
彼はまさにその中心にいるように見えますね。
サリー
本当にそうですね。
ジェームズ
彼は大学の教授でありながら、ポッドキャスターでもあります。
サリー
ポッドキャスターというのもクールですよね。特に印象的だったのは、彼が伝統的な教育システムの外で学んでいる学生についての考え方を変えようとしている点です。
ジェームズ
確かにそうです。
サリー
例えば、必ずしも典型的な学校に通っていない学生たち。
ジェームズ
その通りです。彼は、「不登校」という言葉を「自由学習者」に置き換えようとしています。
サリー
「自由学習者」という新しい用語を提案しています。
ジェームズ
これは一体どういう意味なのでしょう?たな教授の考える「自由学習者」は、単に学校に通わないことを指すだけではないようですね。
サリー
彼は「伝統的な学校にいる学生」をむしろ「不自由学習者」と呼んでいます。
ジェームズ
おお。
サリー
それはかなり大胆な発言ですね。
ジェームズ
そうですね。彼は学ぶという行為そのものについての考え方を変えようとしているんです。つまり、教室に座っているだけが「学び」ではないということです。
サリー
確かに。
ジェームズ
それ以外の方法で積極的に知識を追求することも可能ですよね。
サリー
そうです。
ジェームズ
これを聞いて、自分自身の学びの旅について考えさせられますね。
サリー
そうですね。
ジェームズ
どこで一番自由に、そして意欲的に学べると感じますか?
サリー
彼自身も、学生時代からすでにシステム内で自由学習者になっていたようですね。
ジェームズ
興味深いですね。
サリー
彼は、授業があまり理解できなかったときに、自ら追加のリソースを探し出したと語っています。
ジェームズ
まるでシステムを「ハック」したみたいですね。
サリー
そうですね。彼は自分自身の学びの道を作り出したのです。
ジェームズ
つまり、真に理解することに焦点を当てたわけですね。
サリー
その通りです。ただ試験のために暗記するのではなく。
ジェームズ
これは、以前話していた「実践的な知識への欲求」ともつながりますね。
サリー
そうですね。テストのためだけではなく、実際の学びのために。
ジェームズ
その通りです。
サリー
そして、彼は日本の教育システムに典型的な、試験準備の激しい時期が、彼を独立した学び手に変えたと述べています。
ジェームズ
それは興味深いですね。
サリー
彼は自分で解決策を見つける必要がありました。
ジェームズ
そういった挑戦が彼を強くしたとも言えますね。
サリー
これは、伝統的な反復学習や暗記が最善の方法ではないという前提を挑戦しているように思えます。
ジェームズ
彼は、現実の問題に取り組むことが、より効果的で魅力的な方法になる可能性があると主張しています。
サリー
そうですね。学びを適用することに重点を置いているのです。
ジェームズ
知識を単に蓄えるだけではなく。
サリー
もし伝統的な教育に限界があるなら、どのような代替案があるのでしょう? ここでは、日本で進行中のエキサイティングな新しい取り組みについても話したいですね。
ジェームズ
ええ。
サリー
その一つが「ZEN大学」ですね。
ジェームズ
2025年4月に開校します。
サリー
そう、2025年4月ですね。興味深いのは、その背景にあるパートナーシップです。
ジェームズ
そうですね。
サリー
ドワンゴという会社が関わっています。
ジェームズ
ニコニコ動画を運営している会社ですね。
サリー
その通り。そして日本財団とも提携しています。
ジェームズ
日本財団は慈善団体ですね。
サリー
このような組み合わせは珍しいですよね?
ジェームズ
そうですね。テクノロジー企業と慈善団体が一緒になって大学を作るなんて、かなりユニークです。
サリー
このことは、教育がどのように変わってきているかを示しているのではないでしょうか?
ジェームズ
まさにそうです。「ZEN大学」は伝統的な大学モデルに挑戦するために設計されています。
サリー
基本的にはオンライン形式になります。
ジェームズ
そして、実践的な経験を優先するんですね。
サリー
そうです。従来のレンガとモルタル(校舎)方式とは大きく異なりますね。
ジェームズ
確かに。
サリー
さらに「ミネルバ大学」についても触れましたね。
ジェームズ
そうです。これはグローバルキャンパスモデルを採用しています。
サリー
学生たちは世界中の複数の都市で生活しながら学ぶことができるんですよね。
ジェームズ
ええ。これって、柔軟な学び方への興味とまさに一致していますよね?
サリー
その通りです。
ジェームズ
最近はsどこでも学びが可能ですね。
サリー
そして「テレポート学校」があります。
ジェームズ
そうですね、AIを活用した学校です。
サリー
AIを使って、グローバルなコミュニティ主導型の学習環境を作り上げることを目的としています。
ジェームズ
平野友康さんが主導していますね。
サリー
たな教授はこのプロジェクトに非常に興奮しているようです。
ジェームズ
そうみたいですね。
サリー
平野さんの以前のプロジェクト「ウェブコンポーザー学校」にも彼は注目していました。
ジェームズ
ああ、Ustreamを使ってウェブデザインを教えていたプロジェクトですね。
サリー
そうです。そしてオンラインコミュニティを構築していました。
ジェームズ
たな教授は、「テレポート学校」をその進化版として見ているようです。
サリー
そうですね。ただ、より大規模に。
ジェームズ
AIの力を活用して。
サリー
「テレポート学校」はまだ正式には始まっていませんが。
ジェームズ
そうですね。
サリー
あなたがその開発過程を追っています。
ジェームズ
平野さんのポッドキャスト「Teleport Radio」を通じて。
サリー
初期の印象はどうですか?
ジェームズ
可能性は本当に無限だと思います。もしその約束を実現できればの話ですが。
サリー
そうですね。
ジェームズ
世界中の学生がつながり、共に学ぶことを想像してみてください。
サリー
場所に関係なくですね。
ジェームズ
その通り。そしてAIが学習体験をさらにパーソナライズしてくれる。
サリー
各学生が必要とする支援を確実に受けられるように。
ジェームズ
AIが教育の未来にどのような役割を果たすのか、本当に興味が湧きますね。
サリー
良い質問ですね。たな教授の既存教育システムに対する批判から出発する必要がありますね。
ジェームズ
そうですね。
サリー
彼は単に技術を盲目的に受け入れているわけではありません。
ジェームズ
そうですね。彼には真剣な懸念があります。
サリー
彼はそれを分かりやすいエピソードで説明しています。
ジェームズ
例えば、教員会議での話ですね?
サリー
ええ、大学の教授たちが学生の基本的な数学力の低下について不満を言っていた話です。
ジェームズ
大学レベルでそういった問題があるとは。
サリー
それはよくある不満ですが、たな教授は「最近の若者は…」と片付けるのではなく。
ジェームズ
そうですね。
サリー
もっと深い問いを投げかけます。
ジェームズ
それは学生の問題なのか? それとも教え方に問題があるのか?
サリー
まさにその通りですね。
ジェームズ
彼はシステムそのものに疑問を投げかけています。
サリー
そして大学がこれに対応するために、補習クラスや追加の教材を増やそうとすることを指摘していますが。彼はそれがかえって問題を悪化させる可能性があると言っています。
ジェームズ
どうしてですか?
サリー
学生たちは膨大な情報に圧倒されてしまいます。
ジェームズ
そうですね。
サリー
その結果、ただ暗記に頼るようになります。
ジェームズ
ただ乗り切るために。
サリー
そして試験対策のテクニックに頼るようになります。
ジェームズ
生き延びるためだけに、ですね。
サリー
彼はこれを「表面的な学び」と呼んでいます。
ジェームズ
なぜなら、彼らは成績に集中しすぎてしまい。
サリー
実際に理解することを見失ってしまうからです。
ジェームズ
そして最終的にその科目を嫌いになる。
サリー
やる気を失ってしまうんです。
ジェームズ
それは悪循環ですね。
サリー
そして面白いのは、彼自身もこの罠に陥ったと認めていることです。
ジェームズ
本当ですか?
サリー
大学時代に。
ジェームズ
驚きですね。
サリー
彼は数学が苦手で、試験に合格するためだけに公式を暗記していたそうです。
ジェームズ
その概念を本当に理解していなかったのに?
サリー
その通りです。
ジェームズ
それはとても強い告白ですね。
サリー
そうなんです。成績を優先するシステムが、後に教授になるような人物でさえも陥れる可能性があることを示しています。
ジェームズ
こう考えると、潜在的にもっと多くの能力を持つ学生が、どれだけこのシステムに阻まれているのかと思いますね。
サリー
ええ、その通りです。
ジェームズ
このシステムが彼らをどれだけ制約しているか。
サリー
彼は、すべての基礎を完全に習得してから次に進む必要はないのではないかと主張しています。
ジェームズ
興味深いですね。
サリー
むしろ、実際の問題に取り組むことで最もよく学ぶ場合があるかもしれない、と。
ジェームズ
たとえすべての基礎知識を持っていなくても?
サリー
その通りです。
ジェームズ
彼は基礎が重要ではないと言っているわけではありません。
サリー
そうですね。
ジェームズ
でも、おそらく伝統的な方法で孤立して基礎を繰り返すのは最も効果的ではないと。
サリー
彼はむしろ、学びの過程での苦労が価値あるものになり得ると言っています。
ジェームズ
それは、成長のマインドセットを育てることですね。
サリー
課題を機会として捉える。
ジェームズ
そして成長のための。
サリー
脅威ではなく。
ジェームズ
自尊心を傷つけるものではなく。
サリー
また、伝統的な教室がいかに孤立感を生むかについても指摘しています。
例えば、自分だけが理解できていないと感じるとき。
ジェームズ
それは本当にやる気を削ぎますよね。
サリー
彼は、大学がもっとコミュニティ感を作り出すことができるはずだと考えています。
ジェームズ
学生たちが助けを求めやすい環境を作ること。
サリー
協力すること。
ジェームズ
お互いの苦労から学ぶこと。
サリー
そして、これこそが彼が「テレポート学校」のような取り組みに可能性を見出している理由です。
ジェームズ
そうですね。それは世界中の学習者をつなげることを目指しています。
サリー
グローバルなコミュニティを作り出す。
ジェームズ
人々が互いの学びを支え合える場を。
サリー
彼は、技術がうまく使われれば、より強いつながりを築く手助けができると信じています。
ジェームズ
そして、より包摂的な学習環境を作り出すことができると。
サリー
まったくその通りです。
ジェームズ
興味深いですね。
サリー
はい。
ジェームズ
それにしても、新しい教育モデルとテクノロジーの融合が、たな教授が指摘した伝統的な教育の限界をどのように解決できるか、考えさせられますね。
サリー
本当にそうですね。そして、テクノロジーといえば、AIを無視するわけにはいきません。
ジェームズ
その通りです。AIはまさに避けて通れないテーマですよね。
サリー
たな教授はAIが学びを革新する可能性に非常に興奮しているようです。
ジェームズ
そうですね。
サリー
彼の研究やポッドキャストにもその話題が多く登場します。
ジェームズ
はい。たくさんあります。
サリー
例えば、最近のプロジェクトで、AIを使って古代日本の文書を解読する試みがありましたね。
ジェームズ
あれは驚異的でしたね。
サリー
現在ではほとんどの人が読めない文書です。
ジェームズ
そうですね。昔の文体で書かれていて、今の人にはほとんど理解不能なものです。
サリー
しかし、TeleportのAIがそれらを解析し、文脈や洞察を提供して、研究者が新しい視点でこれらの文書を理解できるようにしました。
ジェームズ
本当に素晴らしいですね。
サリー
たな教授はこれを歴史研究にとってのゲームチェンジャーだと考えています。
ジェームズ
その通りです。彼はこのプロジェクトについて非常に熱心に語っています。
サリー
彼は、AIが隠れたつながりを明らかにする助けになると言っています。
ジェームズ
歴史の中で見逃されてきたパターンを発見できるかもしれない。
サリー
さらには、私たちの歴史の理解そのものを書き換える可能性もあると。
ジェームズ
それは本当に驚くべきことですね。
サリー
まるで研究助手を得たようなものですね。
ジェームズ
膨大なデータを処理して重要な情報を見つけてくれる。
サリー
歴史家は多くの時間と労力を省くことができます。
ジェームズ
それは単なるAIではなかったのです。
サリー
ええ。
ジェームズ
膨大なデータに基づいて訓練されています。
サリー
古代日本の文字や文章に関するデータですね。
ジェームズ
それによって、読めない文字の意味を推測し、パターンを認識する能力が得られたわけです。
サリー
それはまさに信じられないほどの進歩ですね。
ジェームズ
そうですね。
サリー
しかし、これは単に学術研究者だけに役立つものではありません。
ジェームズ
その通りです。
サリー
彼らが一次資料に直接触れることができるようになりますね。
ジェームズ
歴史をもっと没入的で対話的に学ぶことができるようになる。
サリー
教科書で歴史を読むだけでなく。
ジェームズ
古代の手紙や政府文書を分析することができる。
サリー
そして、自分自身で歴史の物語を組み立てることができるんです。
ジェームズ
それは本当に素晴らしいことですね。
サリー
そうですね。そして、これは個別化された学びのアイデアにもつながります。
ジェームズ
どういう意味ですか?
サリー
AIは、各学生の興味や学びのスタイルに合わせて学習体験をカスタマイズすることができます。
ジェームズ
なるほど。
サリー
例えば、織田信長に興味がある学生がいたとしましょう。
ジェームズ
それは良い例ですね。
サリー
AIは関連する資料を集めてきたり。
ジェームズ
インタラクティブなタイムラインを作成したり。
サリー
さらには彼との仮想対話をシミュレートすることもできます。
ジェームズ
それは驚きですね。
サリー
そうですね。
ジェームズ
まるでタイムトラベルのようです。
サリー
個別化された学びの話で言えば、私のメモにはたな教授がGoogleのNotebookLMを使った経験についても書かれていました。
ジェームズ
そうですね。あのAIツールは音声やテキストを分析するものですね。
サリー
彼はそれを自分の講義を振り返るために活用しています。
ジェームズ
どのように改善できるかを見つけるために。
サリー
そして、それを他の教授たちと共有することも考えているようです。
ジェームズ
彼は本当にAIを受け入れていますね。
サリー
まるでAIの宣伝担当のようですね。
ジェームズ
本当にそうですね。彼のような人がこれらのツールをこれほど有用だと感じているなら、私たちにも可能性がたくさんあると想像できます。
サリー
NotebookLMは個人に焦点を当てた学びをサポートするツールですね。
ジェームズ
確かに。
サリー
一方で、Teleportはもっと大きな野心を持っています。
ジェームズ
AIによって駆動されるグローバルな学習コミュニティを作ること。
サリー
そうです。たな教授は、Teleportを学びのハブとする未来を想像しています。
ジェームズ
国境のない仮想大学のようですね。
サリー
ユーザーのニーズや興味に基づいて絶えず進化する。
ジェームズ
それは非常にエキサイティングなビジョンです。
サリー
そうですね。そして、あなたのメモには彼がTeleportをこのプラットフォームと比較していることも書かれています。
ジェームズ
このポッドキャストと?
サリー
そうです。このポッドキャストと。彼は私たちが仮想大学の多くの特徴をすでに持っていると言っています。
ジェームズ
例えば?
サリー
例えば、専門家が洞察を共有すること。
ジェームズ
その通りです。
サリー
LISTENがそれらのアイデアに積極的に関わること。そして、文字起こしが知識の豊富なアーカイブを作り上げていること。
ジェームズ
確かに、私たちはある意味「Teleport」のプロトタイプのような存在かもしれませんね。
サリー
このディープダイブ形式は、複雑な情報をよりアクセスしやすく、魅力的にすることを目的としています。
ジェームズ
私たちはみなさんからの研究資料を集めて。
サリー
重要な洞察を抽出し。
ジェームズ
新しい考え方を促すよう努めています。
サリー
ですから、学びの未来は必ずしも従来の機関を完全に置き換えるものではありません。
ジェームズ
むしろ、それらを補完し、強化する方法を見つけることです。
サリー
より多様で動的な学習エコシステムを作り、人々が自分に合った方法で学べるようにすること。
ジェームズ
そして技術がそれらの体験を個別化するのを助ける。
サリー
そして世界中の人々をつなげる。
ジェームズ
その通りです。
サリー
これまでAIが歴史研究を革新する可能性について話しました。
ジェームズ
学びを個別化する可能性についても。
サリー
そして、グローバルなコミュニティを作る可能性についても。
ジェームズ
たな教授は、AIが創造性にも大きな影響を与えると考えています。
サリー
創造性を非常に重視していると何度もおっしゃっていましたね。
ジェームズ
ええ、とても大切なことです。
サリー
創造性のプロセスにAIがどのように役立つと思いますか?
ジェームズ
たな教授は、AIが人間の創造性を置き換えるものではないと考えています。
サリー
その通りです。
ジェームズ
むしろ、AIは協力者のような存在だと。
サリー
パートナーですね。
ジェームズ
創造の過程における。
サリー
AIは私たちにツールやリソースを提供して、想像力を刺激する助けをしてくれる。
ジェームズ
新しいアイデアを生み出すのを助ける。
サリー
時には私たちの仮定に挑戦することさえある。
ジェームズ
そして可能性の境界を押し広げる。
サリー
私自身、創造性は人間に固有のものだと思っていました。
ジェームズ
私もそうです。
サリー
機械には決して真似できないものだと。
ジェームズ
しかし、たな教授はAIが私たちをもっと創造的にする手助けができると考えています。
サリー
もっと創造的に。
ジェームズ
ええ、AIは私たちにできないことを行う能力を持っています。
サリー
例えば?
ジェームズ
膨大なデータを分析したり。
サリー
創造的な作品からパターンやトレンドを見つけたり。
ジェームズ
その通りです。
サリー
アイデアを生成したり。
ジェームズ
さまざまなスタイルを探求したり。
サリー
プロトタイプや下書きを作成したりして、それを基に私たちが作業を進めることができる。
ジェームズ
まるで創造性の歴史を知り尽くしたブレインストーミングのパートナーのようですね。
サリー
本当に驚きです。
ジェームズ
そうですね。
サリー
つまり、AIは自分自身を表現したいと思っているすべての人にとって強力なツールになる可能性がありますね。
ジェームズ
その通りです。
サリー
それが執筆であれ。
ジェームズ
音楽やアートであれ、どんな表現形式であっても。
サリー
さらに、時間やリソース、または技術的なスキルがなくて、自分で追求することが難しい人々にも、創造性を届けることができるかもしれません。
ジェームズ
その通りですね。
サリー
ですから、創造性が一部の選ばれた人だけのものではなくなる可能性があるわけです。
ジェームズ
そうですね。そしてここで、たな教授の「創造性の民主化」というアイデアが登場します。
サリー
彼は、AIが創造的なツールや機会へのアクセスを制限していた従来の壁を壊す力を持っていると考えています。
ジェームズ
誰でも、背景に関係なく、音楽を作ったり、物語を書いたり、建物を設計したり、新しいものを発明したりできる世界を想像してみてください。それもAIの助けを借りて。
サリー
それは非常に力強いビジョンですね。
ジェームズ
つまり、創造性がもはやエリートのためだけのものではなく。
サリー
基本的人権の一部となる。
ジェームズ
すべての人にアクセス可能なもの。
サリー
そしてこれは、創造性の力が人生を変える力を持っているというあなたの信念とも一致していますよね。
ジェームズ
コミュニティを築くこと。
サリー
そして世界をより良い場所にするための力。
ジェームズ
その通りです。
サリー
たな教授は、学びの未来が。
ジェームズ
確定しているものではなく。
サリー
私たちがそれを積極的に作り上げるものだと考えています。
ジェームズ
私たちの選択や行動、新しいアイデアを受け入れる意欲を通じて。
サリー
では、日本の教育や学びの未来について考える中で、何が一番印象的でしたか?
ジェームズ
あなたの経験や目標に共鳴するものは何ですか?
サリー
そして、もっと知りたいと思うのはどんなことですか?
ジェームズ
こうしたアイデアを探求するには、今が本当にエキサイティングな時ですね。
サリー
これまでたな教授のこれらすべてに対する熱意について話してきましたが。
ジェームズ
もう一つの側面も考えるべきではありませんか?
サリー
AIの教育への影響における潜在的な欠点についてどうですか?
ジェームズ
私たちがどのようなリスクを認識すべきなのでしょう?
サリー
この新しい風景を進む中で。
ジェームズ
これは重要な問いですね。
サリー
そうですね。
ジェームズ
どんな新しいツールもそうですが、それが善にも悪にも使える可能性があるわけですよね。
サリー
その通りです。それを使う人や意図次第で。
ジェームズ
そして、AIがこれほど強力であるからこそ。
サリー
その影響は非常に大きいですね。
ジェームズ
非常に大きいですね。
サリー
私が心配している一つは、AIが教育の不平等を悪化させる可能性です。
ジェームズ
どういう意味ですか?
サリー
例えば、高価なAI学習ツールを利用できるのがエリート校や裕福な学生だけになったらどうなるでしょう。
ジェームズ
それはもっともな懸念ですね。過去にも他の技術で、恩恵が平等に共有されなかった例があります。
サリー
その通りです。
ジェームズ
AIにおいても、それには特に注意が必要ですね。
サリー
すべての人にアクセス可能なものにする必要があります。
ジェームズ
選ばれた少数だけではなく。
サリー
そして、バイアスの問題もあります。
ジェームズ
そうですね。
サリー
これらのアルゴリズムは、訓練データが社会に存在するバイアスを反映してしまう可能性があります。その結果、不公平な結果が生じることも考えられます。
ジェームズ
非常に大きなポイントですね。すでにAIシステムがバイアスを示した例をいくつも見てきましたから。例えば、顔認識や。
サリー
ええ。
ジェームズ
採用アルゴリズムなどですね。
サリー
その通りです。これらのシステムを訓練するデータには慎重さが求められます。
ジェームズ
そして、常にバイアスの兆候がないか確認し続ける必要があります。
サリー
もう一つ興味深いのは、教師への影響です。
ジェームズ
そうですね。教師にとってこれはどういう意味を持つのでしょう?
サリー
AIが最終的に教師を置き換えるのでしょうか?
ジェームズ
それとも、教師の役割を変えるだけなのでしょうか?
サリー
現時点では誰もその答えを知りませんよね。
ジェームズ
本当に難しいですね。
サリー
ただ、一部の専門家は、AIが主にルーチン作業を自動化することで、教師がより創造的で対人的な仕事に集中できるようになると考えています。
ジェームズ
例えば、採点に何時間もかける代わりに、学生と一対一で話し合ったり、グループプロジェクトを進めたり、新しい授業計画を考えたりすることができるようになる。
サリー
まさにその通りですね。
ジェームズ
AIは、学習を個別化し、フィードバックを提供し、学生がどこで助けを必要としているかを特定するのを助けるツールになるかもしれません。
サリー
でも、それでも教えるという行為には、人間の要素が欠かせないと思います。
ジェームズ
その通りですね。
サリー
それは教師と学生の間のつながり、関係性に関わるものです。
ジェームズ
メンターとしての役割ですね。
サリー
これは機械では決して再現できない部分だと思います。
ジェームズ
そして、学びの社会的・感情的な側面についてはどうでしょう?
サリー
そうですね。コラボレーションや共感、そういった部分です。
ジェームズ
そこは人間が本当に得意とする分野です。
サリー
ですから、未来の学びはAI対人間ではなく。
ジェムズ
むしろ、バランスを見つけることではないでしょうか。
サリー
適切なパートナーシップを築くことですね。
ジェームズ
AIが得意なことを担い。
サリー
人間が得意とすることに集中する。
ジェームズ
それが理にかなっていますね。
サリー
先ほど、AIがより包括的で公平な学びの風景を作り出す可能性について話しましたね。
ジェームズ
ええ。もしAIが競争の場を公平にするのに役立つとしたら?
サリー
そのアイデア、本当に共感します。
ジェームズ
強烈な印象を受けますね。すべての人が高品質な学びの機会にアクセスできる世界。
サリー
また、たな教授が指摘していた、従来の教育が暗記やテストに重点を置きすぎるという批判も思い出します。
ジェームズ
その結果、実際の理解が犠牲になっていますよね。
サリー
その通りです。AIはこれらの標準化された測定方法からの脱却を助けることができるでしょうか?
ジェームズ
もっと多様なスキルや才能を認識するために。
サリー
ええ、そしてそれらの能力を育てる手助けもできるかもしれません。
ジェームズ
各学生に合った個別の学びの道を作り出す。
サリー
全員を同じ型に当てはめようとするのではなく。
ジェームズ
それははるかに全体的なアプローチですね。
サリー
そして、AIはシステム内の隠れたバイアスを特定し、対処するのにも役立つかもしれません。
ジェームズ
それは興味深い考えですね。
サリー
私たちは知っています。ある学生たちが制度的な要因で不利な立場に置かれていることを。
ジェームズ
その通りですね。
サリー
AIはそういったパターンをより明確に見せてくれるかもしれません。
ジェームズ
そして、それをより公平にする方法を見つける助けになるかもしれません。
サリー
つまり、今や私たちには、教育を設計する方法についてより良い決定を下すのを助けてくれる強力なツールがあるということです。
ジェームズ
その通りです。
サリー
そして、この「包摂のためのAI」という考え方は、正式な教育を超えて広がります。
ジェームズ
例えばどういう意味ですか?
サリー
例えば、障害を持つ人々にとって、情報や学びの機会へのアクセスをより容易にすることです。
ジェームズ
なるほど。
サリー
また、遠隔地に住む人々にとっても。
ジェームズ
あるいは経済的な障壁に直面している人々にとっても。
サリー
そうです。すでに言語翻訳ツールや。
ジェームズ
確かに。
サリー
アクセシビリティ機能。
ジェームズ
そしてオンライン学習プラットフォームでその可能性が見え始めています。
サリー
すべてAIによって支えられていますね。
ジェームズ
こうしたツールがどのように進化していくのかを考えるとワクワクします。
サリー
さらに多くの障壁を取り除く可能性がありますね。
ジェームズ
そして、すべての人が参加できる本当のグローバルな学びのエコシステムを作る。
サリー
これはたな教授の「民主化された未来」のビジョンとつながりますね。
ジェームズ
技術が個人やコミュニティを力づける。
サリー
そして、より公正で公平な世界を作るのを助ける。
ジェームズ
その通りです。
サリー
しかし、たな教授がよく言うように、技術は単なるツールに過ぎません。
ジェームズ
それをどう使うかは私たち次第です。
サリー
そして、それにどんな価値観を埋め込むかも。
ジェームズ
どんな未来をそれで作り上げたいのか。
サリー
ですから、今回の日本の学びの未来へのディープダイブを締めくくるにあたり。
ジェームズ
みなさんに一つの挑戦を残したいと思います。
サリー
AIが単なる個別学習のための道具ではなく。
ジェームズ
すべての人にとってより包括的で、公平で、正義のある世界を作るための手段になる未来を想像してください。
サリー
あなたはその未来を形作るためにどんな役割を果たしますか?
ジェームズ
AIの恩恵をすべての人が受けられるようにするには、どんな行動を起こしますか?
サリー
これらは、私たち全員が考えるべき重要な問いです。
ジェームズ
この絶え間なく変化する世界を進んでいく中で。
サリー
その答えはおそらく人それぞれ異なるでしょう。
ジェームズ
でも一つ確かなのは。
サリー
学びの未来は私たちの手の中にあるということです。
ジェームズ
それを形作るのは私たち次第です。
サリー
それを形作るのは私たち次第です。