生成AIは学習を阻害するのか？それとも加速させるのか？教育現場での活用方法を紹介

生成AIとは何か？

生成AIは、人間の言語を理解し、新しいテキストや画像などを「生成」する技術です。例えば、質問に対して回答を生成したり、新しい物語やレポートを作り出したりできます。学生が論文を書く際にアイデアを得るために使ったり、教師が授業計画を立てる際の助けになるなど、教育分野での応用が期待されています。具体的な例を挙げると、ある生徒が「産業革命に関するエッセイ」を書く際に、生成AIを使用して関連する情報を収集し、論点を整理することができます。また、教師が「生態系の授業プラン」を作成する際に、生成AIによって提案された実験やディスカッションのトピックを参考にすることも可能です。

教育現場での生成AIの活用

教育の現場では、生成AIが様々な形で使われ始めています。例えば、英語の授業で生成AIを用いて、生徒が書いた作文に自動でフィードバックを与えるツールがあります。これは文法的な誤りを指摘するだけでなく、文章の流れや論理的な一貫性についてもアドバイスを提供します。また、歴史の授業では、生成AIが史実に基づいた架空の人物の日記を作成し、生徒がその時代をより深く理解するのを助けることもできます。このようにして、生徒は架空の人物の視点を通じて歴史的出来事をより身近に感じることができるのです。これらのツールは、教師の負担を軽減し、生徒にとってより豊かな学習体験を作り出しています。

生成AIの教育分野での活用パターン

パーソナライゼーションとチュータリング
- 生成AIシステムは、生徒一人一人の学習ニーズに合わせて指導を適応させることができ、個別の学習スタイルや知識に基づいたカスタマイズされたサポートと指導を提供します。
評価とフィードバック
- AIは試験の採点や生徒のパフォーマンスに関するデータの収集、エッセイなどの抽象的な評価を行うことができます。また、コースの質に関するフィードバックを通じて、教育者が教材や方法を改善するのを支援します。
その他
- 他にも生成AIは、生徒の研究、コンテンツ開発、学術課題のために、また管理職がレポート作成、データ分析、学生サポートの向上のために使用されています。教員も授業計画や教材開発を効率化するためにAIを活用しています。

コロンビア大学での活用事例

特にコロンビア大学では先進的な取り組みがいくつもされています。下記にどんな学部でどのように使われているか簡単にご紹介します。

看護学部でのプログラミング支援として:
- コロンビア大学の看護学部では、生成AI（特にChatGPT）を使用して、健康データの可視化と研究合成に関するコースで学生のプログラミング能力を開発することを目指しています。このアプローチは、学生がプログラミングを学ぶ際の認知的負荷を軽減することを目的としています。
ロボティクススタジオでの創造性強化ツールとして:
- 「ロボティクススタジオ」というクラスでは、学生がロボットを設計する際に、生成ツール（例えば、StableDiffusion）を使っていくつもパターンを作りながら、コンセプトの幅を広げることが奨励されています。ちなみに学生は、AIを使用することで追加のクレジットを得ることができます。
不動産金融の修士課程でのアシスタントとして:
- 不動産金融IIの修士課程では、生成AI（ChatGPT）が、ジョイントベンチャーウォーターフォール（複雑なキャッシュフロー計算）のアサインメント中に意図的に導入され、使用されています。ChatGPTは正しい回答と間違った回答の両方を生成しましたが、これを伝統的な教室指導と比較することで、教師も学生も金融理論の学習における大規模言語モデルの使いどころを理解することができたとのこと。
計算言語学コースでの生徒のアシスタントとして:
- 教員は、計算言語学コースで、生成AI（例：ChatGPT）をアシスタントの役割で使用する可能性を見出しています。特に、Pythonプログラミング言語を学びながら自然言語処理の概念を理解することが、学生にとって最も困難な部分の一つですが、ChatGPTはPythonコードの学習とデバッグをサポートする可能性があります。

特に興味深いのは「認知負荷を軽減」することでより本質的な学習（看護学部では看護そのもの）が可能になるということです。そういう意味では電卓と一緒で、計算するプロセス自体が大事なのではなく、計算した結果が何を意味するのか理解する、というようなことなのかもしれませんね。

Incorporating Generative AI in Teaching and Learning: Faculty Examples Across Disciplines

生成AIの教育への影響

生成AIによって、教育はよりパーソナライズされ、インタラクティブになります。生徒一人ひとりの学習スタイルや進度に合わせて、カスタマイズされた教材や課題が生成されることで、学習効果を高めることができます。例えば、ある生徒が数学で苦手としている分野に対して、その生徒の理解度にあわせた問題を生成AIが提供することが可能です。また、生成AIは生徒の創造性や批判的思考力を刺激する新しいタイプの課題を提供することも可能です。たとえば、科学の授業で、生徒に独自の実験を設計させたり、文学の授業で自分の物語を創作させたりすることで、学習者の能動的な参加を促すことができます。

生成AIの今後と教育への展望

生成AIの技術は日々進化しており、教育への影響もより大きなものになっていきます。未来の教育システムでは、生成AIが教材の作成、評価の自動化、さらには個別指導の補助として重要な役割を果たすでしょう。また、生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、教育機関や教師、生徒たちが共に学び、適切な使用法を理解していくことが必要です。例えば、生成AIが提供する情報の正確性を評価するスキルや、AIに依存しすぎずに自らの思考力を鍛えるバランスを学ぶことが重要です。

最も先端的な例として有名なのがオンラインスクールのカーンアカデミーによる、Khanmigoというオンライン家庭教師です。これは家庭教師として特化したChatGPTのようなものですが、対話しながら直接答えを与えずにガイドしていくといった高度なチューニングがされています。個人個人の理解度は千差万別で分野によっても学習ペースや詰まるポイントは変わります。それをこのサービスは超パーソナライズさせることによって解決しようとしています。

まとめ

生成AIは教育を変革するポテンシャルを持っています。教材の生成から学習体験の向上、教育の個別化まで、様々な形で貢献が期待されています。しかし、その一方で、デジタル格差の拡大や誤情報のリスク管理などの課題にも直面しています。これらの課題に対応し、生成AIの可能性を最大限に引き出すためには、継続的な研究と学びが重要です。

教育の未来は、私たちがどのようにこの新しい技術を受け入れ、適用していくかにかかっています。生成AIの導入により、教育現場はより効率的で、個々の学習者に合わせた指導が可能になると同時に、生徒と教師の関係性も変わりつつあります。これからの時代、教育者は生成AIの使い方を学び、その可能性を最大限に活かすための方法を模索していく必要があるでしょう。

＊この記事は生成AIによって半自動的に生成しています。

弊社ではChatbotの開発や生成AIを活用した記事作成なども行っています。弊社の具体的な事例もありますのでご興味がある方はこちらからご覧ください。