AIと教育の未来：教育現場で何が起きている？（AI、教育、GIGAスクール構想？)AIと教育：変革期の教育現場

それでは、AIが教育にもたらす変化について、具体的に見ていきましょう。

まずはAIが教育にもたらす可能性についてご紹介します。

教育を変革するAIの光と影

GIGAスクール構想を背景に、ICT環境が整備され、AIを活用した教育が活発化しています。

教育データに基づいた学習支援や、AIによる個別最適化された教育が期待されています。

GIGA スクール構想を進化させる、教育データ利活用の事例とテクノロジを紹介

公開日:2022/12/21

✅ GIGAスクール構想で整備されたIT環境を活用し、Microsoft TeamsやOneNoteなどを利用して、教員と児童生徒が学習データに基づいた学習支援を行う事例が紹介された。

✅ 教育データ利活用事例として、つくば市や渋谷区の教育委員会が、Power BIを活用した教育ダッシュボードを構築し、児童生徒一人ひとりに合わせた指導やWell-Beingの実現を目指している。

✅ 日本マイクロソフトは、安全な教育データ利活用のため、セキュリティが担保されたシステム基盤を提供し、36社のパートナー企業と連携して、ID連携やセキュリティ強化に取り組んでいる。

さらに読む ⇒Microsoft Source出典/画像元: https://news.microsoft.com/ja-jp/2022/12/21/221231-introducing-case-studies-and-technologies-for-utilizing-educational-data-to-advance-the-giga-school-initiative/

AIの導入は、子供たちの思考力や創造性、倫理観に影響を与える可能性があり、デジタル・ディバイドの拡大といった課題も存在します。

慎重な検討と対応が求められます。

近年、人工知能（AI）技術の進化は教育業界に大きな変革をもたらしており、特に生成AIの登場は教育のあり方を大きく変えつつあります。

文部科学省が進めるGIGAスクール構想を背景に、ICT教育が加速し、デジタル端末やネットワーク環境が整備され、Society5.0時代を見据えた情報活用能力を重視する教育への転換が図られています。

AIは、個々の学習者に合わせた個別最適化された教育を実現する可能性を秘めており、学習者の強みや弱みに合わせたパーソナライズドラーニング、インタラクティブな学習支援、自動採点・フィードバック、教育コンテンツの生成・翻訳といった形で教育現場での活用が期待されています。

しかし、生徒の思考力や創造性への影響、ハルシネーションによる誤った理解、倫理的・法的課題、デジタル・ディバイドの拡大といった課題も存在し、慎重な対応が求められています。

AIが教育に役立つのは素晴らしいですね！ 個別最適化された学習は、自分のペースで理解を深めるのに役立ちそうです。でも、AIだけに頼りすぎると、人とのコミュニケーション能力が育ちにくくなることも心配です。

生成AIがもたらす教育評価への影響

生成AIの進化は、教育評価にも大きな影響を与えています。

AIが生成した成果物の判別が難しく、評価方法の見直しが迫られています。

評価における生成AIの影響

✅ 高等教育における評価では、生成AIの利用を考慮し、学生がAIで作成した成果物を判別することが難しいため、AIに対応した評価方法を選択する必要がある。

✅ 生成AIはテキストに関する課題に強く、知識・理解や思考・判断を評価する筆記試験やレポート課題に影響を与える。一方、技能や態度を評価する観察法や実技試験は影響が少ない。

✅ 生成AIの不適切な利用を防ぐため、問題作成や試験形式の工夫、対面での段階的な評価、課題の提出方法の見直しなど、多様な対策を講じることが求められる。

さらに読む ⇒大阪大学 全学教育推進機構 教育学習支援部出典/画像元: https://www.tlsc.osaka-u.ac.jp/project/generative_ai/assessment_ai.html

生成AIの登場により、従来の評価方法が変化せざるを得ません。

知識評価はAIの影響を受けやすく、技能評価は影響が少ないという点は、評価方法を検討する上で重要ですね。

生成AIの進化は、従来の教育評価方法に大きな影響を与えています。

特に、知識・理解や思考・判断を評価する筆記試験、論述課題、レポート課題などは、生成AIの影響を受けやすい状況です。

一方、技能や関心・意欲、態度を評価する観察法、口述試験、実技・実演、ポートフォリオ、自己評価などは影響が少ないとされています。

この状況に対応するため、今後の高等教育では、生成AIの利用を前提とした評価方法の選択が求められ、問題作成や試験形式の工夫、評価とフィードバックの強化、課題提出方法の見直し、方針の明示と周知などの対策が重要です。

具体的には、生成AIが学習していないテーマの設定、口頭試験の導入、段階的な評価、執筆プロセスの提出、生成AIの使用に関する注意点の共有などがあります。

AIの進化で評価方法も変わるのは当然ですね。AIを活用した試験対策も出てくるでしょうが、本当に理解しているかを測る評価方法を模索していく必要がありそうですね。