生成AI（GenAI）ツールは、生徒、教師、そして社会に根本的な問いを突きつけている。教育の目的とは何か、という問いである。
GenAIを活用する教育ツールは、教育の目的と、これらのプラットフォームの能力との整合性を明確にする必要がある。
意味のある学習を促進するGenAIツールを構築するには、教育者の関与が不可欠である。
生成AI（GenAI）――大規模なデータセットで学習させ、新たなテキスト、画像などのコンテンツを生成するアルゴリズムのシステム――は、教室にも広がっている。GenAIツールは魅力的である。小論文の問いへの回答を求め、作業計画を作成させ、文章を推敲させれば、まるで魔法のように、それを実行してくれる。インターフェースに「『オセロ』の500語の要約を提供して」と入力すれば、OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeは、数秒以内に簡潔な要約を表示する。さらに両社は2025年春、大学生に対して上位サービス階層を無料で提供した。ちょうど期末試験の時期に合わせてのことである。オセロ」
これらの時期を絶妙に見計らった販促は、AIを開発する企業が、生徒の教育に働く力をどのように理解しているかを示している。生徒たちは、対処のためにAIに頼っている。時間が限られ、プレッシャーが大きく、価値が低いと感じる課題を抱えているためである。また、最近の逸話的な報告では、一部の生徒にとって、利用があまりにも日常化しており、その結果があまりにも抗いがたいため、GenAIなしで宿題をすることなど考えられなくなっているという実態も明らかになっている。生徒が課題を完成させるためにGenAIへの依存を強めているのであれば、彼らは本当に教育を受けているといえるのだろうか。
ここで、教育目標とビジネス上のインセンティブは食い違う。企業が成果、大規模な利用、収益化を優先する一方で、学習は緩やかで、意図的で、循環的なプロセスである。このプロセスを近道する GenAIツールは、意欲や技能の習得を損なうおそれがある。さらに深刻なのは、教育機関が評価を大規模に行うためにAIに頼り、「AIのごみ」を混入させた画一的なカリキュラムを提供したり、教育機能をAIで代替したりすれば、効率を最適化するツールを設計することになり、成長を最適化するツールにはならないおそれがあることである。小学3年生の教師ティモシー・クックは次のように書いている。「私たちは、学習の書いている：「私たちは教育の成果物を、学習の過程よりも優先している」。学習過程への生徒の参加は、彼らが作成するどの課題よりも実は価値がある。
効率ではなく学習にAIを整合させる
AI研究において「整合性（アライメント）」とは、GenAIシステムを設計者の目標と価値観を反映させることを指す。これには公正性、プライバシー、正義が含まれうるし、高度なシステムが壊滅的な被害をもたらすことを防ぐという意図もある。AIを用いる教育ツールは、教育の目的と、これらのプラットフォームの能力との整合性を明確にする必要がある。GenAIが生徒の代わりに小論文を書いたり、微分積分の問題に自信満々に誤答を出したりすることは、むしろ逆効果である。生徒は、フィードバックや支援を拡張可能かつ利用しやすい形で個別化されることや、学校を出た後に出会うツールの限界を見極めることから恩恵を受けるかもしれない。しかし、教育がGenAI産業に後れを取り続けるなら、これらのニーズが満たされることは決してないだろう。
GenAIシステムが教育の目標に真に整合するためには、次の要件を満たす必要がある。
1. 生徒が学習を回避するためにGenAIを不正利用している場合を検知すること
2. 生徒が課題に再び取り組むよう促すこと
3. 生徒の認知面、感情面、社会面のニーズを尊重すること
世界経済フォーラムは、人工知能に対するガードレールをどのように構築しているのか？
AI卓越性センターは、各セクターのリーダーをつなぎ、急速に進化する人工知能と、経済および社会へのその影響を理解することを支援している。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づく対話を支援している。
信頼できる場や協働的な取り組みを通じて、同センターはパートナーが共通の理解を築き、AIの革新と利用に関する責任ある取り組みで協力できるよう支援している。
製品より過程
教育においては、過程が重要である。新しい情報を解釈すること、さまざまな議論の長所と短所を分析すること、論理的な結論を導くことといった批判的思考力は、生徒が最終的にどの専攻やキャリアを選ぶかにかかわらず役立つ。生徒は、時間をかけた練習と、フィードバックへの対応を繰り返すことで、こうした能力を身につける。自己調整も一つの能力であり、困難だが対処可能な課題に取り組む経験を積むことで、生徒は学校の内外の課題に立ち向かう自信と能力を得られる。
現行の生徒評価の仕組みは、学習過程や、その過程で生徒を導く教育者の不可欠な役割を軽視している。評価の焦点がテストの点数である場合、結果が過程よりも重要であることを意味する。評価の焦点を、知識や技能がどのように発達し、ある文脈から別の文脈へと移転し、時間とともにどのように深まるかを捉えるものへと変えることは、教育目標とGenAIの目標を整合させるための、より良い枠組みとなるだろう。
これはGenAIが教育において何の役割も持たないということではない。教育者とともに、学習者のために、そして搾取的なビジネスロジックに抗うかたちで、GenAIを構築しなければならないということである。
教師との共同設計
経験豊富な教師は、テクノロジーを用いて学習過程を充実させるための幅広い技能と方法を持っている。AI分野は、彼らから学ぶのが賢明である。生徒のニーズに真に応えるためには、教育者はGenAIツールの共同設計に組み込まれなければならない。単に意見を求められたり、後付けのようにAIの研修やカリキュラムへのアクセス権を与えられたりするだけでは不十分である。教育者の関与は、倫理的であるだけでなく、意味のある学習を促進するツールを構築するうえで不可欠である。 教師との共同設計 は、GenAIシステムを、教室で培われてきた知識とベストプラクティスに整合させる。
私たちは、GenAIツールにどのような価値観を体現させるよう設計するのか。一部のGenAIツールや、教室にGenAIを取り入れる手法は、生徒の成果物を生み出すのではなく、生徒の取り組みを引き出すよう対話を構成する「思考のパートナー」としての能力を重視している。こうした能力を、教育者との協働によって設計し高めていくことは、教育テクノロジーにおけるこの大きな転換に対応するうえで重要な要素の一つである。
私たちは、教室でのテクノロジーが、教育者を巻き込み、生徒主導で、好奇心を刺激し、発見を可能にするときに機能することを示してきた。GenAIツールは、利用者による公平なアクセスが十分でないこと、学習データに著作権で保護されたテキストを不適切に用いていること、大量のエネルギーと水資源を消費していること、そして不正確、偏見がある、誤解を招く、あるいは危険な結果を提供することなどで批判されてきた。これらの課題はいずれも、誠実なリーダーシップと工学的な知見によって解決できるかもしれない。しかし、社会における教育の役割は、正しい答えを効率的に提供することではない。教育者なしに、教育のためのGenAIの設計は成功しえない。もし現在の傾向が、学習過程ではなく生徒の成果物の出力に焦点を当て続けるならば、コンピューター科学者スチュアート・ラッセルの言葉を借りれば、「私たちは、求めたものをまさに手にするかもしれないが、望んでいたものは手にできないかもしれない」。スチュアート・ラッセル、「私たちは、求めたものをまさに手にするかもしれないが、望んでいたものは手にできないかもしれない。」
Killer Snails社CEO兼共同創業者のジェシカ・オチョア・ヘンドリックスも本稿に寄稿した。
