【教えて、のりそら先生】教育✖️AI その可能性は？

みなさん、こんにちは。

のりそらです。

私は、『教育に選択肢を、人生に革命を』を経営理念に、

教育目標を『明日も行きたくなる学校』すなわちNEXTAGE SCHOOLとした次世代の学校の運営をしています。

ここでは、教育に関わるテーマを1つ挙げて、それについての考えを共有しつつ問題提起を行っています。

さて、今回は、教育とAIについてお話をさせていただきます。

本日の内容：【教えて、のりそら先生】教育✖️AI その可能性は？
AI✖️教育導入事例、期待されること
まとめ

本日の内容：【教えて、のりそら先生】教育✖️AI その可能性は？

題して『【教えて、のりそら先生】教育✖️AI その可能性は？』といった内容でお届けします。

「AIによって消失する職業ランキング」なる雑誌特集が組まれるなど、センセーショナルな煽られ方をすることも多いAIですが、2017年に発表された厚生労働省委託の報告書によると、AIは既存従業員の業務を全て代替するものではなく、一部代替ないし人間の仕事を支援するものと考える企業が大半を占めています。

多くの企業でAIは企業経営上プラスになると期待されているようです。

では、教育ではどのような活用が考えられるのか？

迫ってみたいと思います。

今回このお話を聞くことで、教育とAIについて考えを深めることができます。

お子さんの教育について関心ををおもちの保護者の方々、志をもって子どもたちのために活動しているすべての方々、今何かに一生懸命に挑戦されている方々、教育に関心のあるすべての方々に向けてお話をしていきます。

AI✖️教育導入事例、期待されること

①生徒・子ども一人ひとりに最適化された学び

これまでの授業は、一人の先生が大人数の生徒や子どもたちを教えていました。

テストも、あらかじめ用意された画一的な問題のセットに取り組むのが一般的でした。

ところが、生徒によって理解度も弱点も違います。

どの問題を間違えたのか？

解答にかかった時間は？

これまでの学習履歴は？

成績は？

AIならこうしたデータを分析し、生徒に合わせて出題を変えたり、生徒が間違えた問題を再出題したり、授業内容や学習する順番をアレンジするなど、生徒・子どもたち一人ひとりに最適化された学び方を提示してくれると言われています。

学びの個別最適化の重要性については、経済産業省が取り組む有識者会議「未来の教室」とEdTech研究会による第2次提言 (2019年6月発表)でも言及されています。

AIがさながらベテランの個人家庭教師、あるいは教育コンシェルジュの如く、学習者毎に効率化された学びを提示するこの機能は「アダプティブラーニング（適応型学習）」と呼ばれます。

学習の個別最適化は、学習効率を向上させ、学びの生産性を最大化させるだけでなく、合格者や成績優秀者の行動特性から合格や成績に結び付く要素を分析・抽出し、他の学習者への指導に活用するなど、今後さらなる進化が期待される分野です。

②高度な指導を自動化

特殊なスキルを有した先生だけが実施できる教育があります。

例えば、語学教育です。

語学の4技能（聞く・読む・話す・書く）のうち、聞く・読むというインプットは比較的やりやすいのですが、話す・書くといったアウトプット型の学習には、正しい発音を教えたり、学習者の発音を聞き取って補完したり、文章の意味が適切かどうかを判断するといった、より高度なスキルが必要となります。

そのため、一部の先生にしか実施できませんでした。

ここにAIを導入することで、話す・書くといったアウトプット型指導を自動化することができます。

AIの音声認識を活用すれば、AIが人間の話す言葉を聞き取り、発音の正確さや文章が適切かを判断してくれます。

AIなら学校や地域といた格差、先生不足などに左右されることなく、誰もが高いレベルの教育を享受できるようになります。

③採点の自動化

学習内容によっては手書きによる記述式解答が求められることがあります。

こうした手書き答案の採点は、答案の内容を理解し、それが正解かどうかを判断する必要があります。

部分点が必要とされる場合は、採点基準に照らし合わせ、一つひとつ判断・採点していかなければなりません。こうした作業は思った以上に大変で、先生にとって大きな負担となっています。

採点の自動化は以前から OCR として確立していた領域ですが、昨今のAI の文字認識技術の目まぐるしい進化でその精度が上がり、数字や英文では実用域に入りつつあります。

手書きの答案を即時に採点してくれるオンライン教育サービスも登場しています。

教育業界では2020年に学習指導要領の改訂が予定されており、記述式答案がますます増えることが予想されます。

採点の自動化は、採点業務の効率化や教育サービスのレベル向上だけでなく、先生の負担を軽減し、より本質的な教育へ時間やリソースを割くことができるという効果も期待されています。

④データ分析に基づく授業改善・教材評価

AIの画像認識技術の進化で、生徒や子どもの表情などから集中度や理解度が測定できるようになってきています。

教室にあるカメラで生徒の様子をモニタリングして「理解できていない生徒が多いようだ」「居眠りをしている」と先生に知らせます。

先生はそれを受けてリアルタイムに指導方法を変更したり、休憩を促すなど授業改善に役立てることができます。

さらに、集中度が増すタイミング、逆に集中が途切れるタイミングを知ることで教材評価データとしても活用できます。

従来、授業や教材の満足度は、先生の感触や生徒へのアンケートでしか測ることができませんでした。

今後はこうしたAIの分析データを活用することで、属人的なカンや経験といった人依存ではない客観的事実に基づく授業改善や教材評価が可能となります。

ベテランの先生は学習者の反応を見ながら効果的な授業を展開しますが、AIがこうしたベテラン先生の持つコツを自動化できるようになるかもしれません。