生成AIの普及によって、学校教育におけるAIの活用方法も大きく広がっています。AIに質問して答えを得るだけでなく、児童生徒一人ひとりに合わせた学習支援、特別支援教育、心理的なサポート、教員の授業づくり、学習状況の分析など、さまざまな場面で活用が進んでいます。
海外では、AIを個別指導の補助として活用する学校や、国全体でAIリテラシー教育を進める国もあります。一方で、AIの回答をそのまま信じてしまうことや、個人情報の保護、学習効果の検証など、解決すべき課題も明らかになっています。
今回は、日本と海外の事例を「学校での実践・教育サービス」「研究・実証」「国家政策」「教育周辺技術」の4つに分けて紹介します。実際の学校での取り組み、研究段階の事例、企業が提供する学習サービス、AIを活用した教育政策などを区別しながら、教育現場で何が起きているのかを見ていきます。
学校での実践・教育サービス：AIは授業や学習をどう変えているのか
1．沼津市立長井崎小中一貫学校：平清盛になりきる「清盛先生」
静岡県沼津市立長井崎小中一貫学校では、中学1年生の社会科で生成AIを活用した授業が行われました。授業では、生成AIを平清盛に扮した「清盛先生」として設定し、生徒が質問しながら武士の台頭と平清盛の政治的な地位の変化を学びます。
生徒たちはAIに質問するだけでなく、歴史的な出来事をカードで並べ替え、教科書や資料集と照らし合わせながら歴史の流れを整理しました。AIの回答をそのまま受け取るのではなく、資料で事実を確認する活動が組み込まれています。
この事例の特徴は、AIを歴史の説明役として使いながら、最終的な判断は生徒自身が行うように授業を設計していることです。
出典：コニカミノルタ tomoLinks「生成AIを平清盛に扮した『清盛先生』として活用」
2．つくば市立みどりの学園義務教育学校：「走れメロス」の主人公と対話
茨城県つくば市立みどりの学園義務教育学校では、中学2年生相当の8年生を対象に、国語の授業で生成AIを活用しました。教材は太宰治の「走れメロス」です。
生徒たちは、作品を読んで自分たちが考えたメロス像をもとに、生成AIにメロスになりきってもらい、質問を投げかけました。AIの回答を参考にしたり、疑ったりしながら、自分たちの考えを修正し、新たな人物像を構築していきます。
実践資料では、AIの回答を見て、自分たちの考えが間違っていると思い込んでしまう生徒がいたことも報告されています。これは、生成AIを授業で使う際の重要な課題です。AIの回答は一つの参考意見であり、作品の読解や解釈を決める正解ではありません。
AIとの対話を通じて、自分の考えを見直すことと、AIの回答を批判的に検討することの両方を学ぶ実践です。
3．大阪府立西浦支援学校：特別支援教育で生成AIを活用
大阪府立西浦支援学校では、知的障害特別支援学校の中学部において、生成AIを自立活動や道徳の授業に活用した教育実践が報告されています。
自立活動では、生成AIを使いながら自分の苦手なことを補う方法や、人間とAIの違いについて考えました。道徳の授業では、AIの回答を生徒自身が評価し、必要に応じて取り入れたり、自分の考えを深める参考にしたりする活動が行われました。
この実践では、プロンプトの作成やAIの回答を判断する力も学習の対象になっています。特別支援教育において、AIを学習の補助だけでなく、自分の特性やAIとの付き合い方を考える機会として利用した事例です。
出典：日本教育工学会「知的障害特別支援学校中学部における生成AIの理解と学びへの活用に関する教育実践」
4．シンガポール：国家学習プラットフォームSLSのAI機能
シンガポールでは、教育省が運営する学習プラットフォーム「Student Learning Space（SLS）」に、AIを活用した複数の機能が導入されています。
代表的な機能が、Adaptive Learning System（ALS）です。生徒の理解度や学習状況に応じて、学習教材や練習問題を推奨し、一人ひとりに合わせた学習経路を提供します。生徒は自分のペースで学習を進めることができ、教師は学習状況を確認しながら必要な支援を行えます。
教師向けには、記述回答を分析し、共通する誤解や理解が不十分な内容を把握するData Assistantがあります。また、Learning Assistantは、生徒との対話を通じて学習を促す機能です。AIの回答には誤りが含まれる可能性があるため、教師による確認や利用範囲の設定も重視されています。
AIを生徒向けの学習支援だけでなく、教師の回答分析や授業改善にも活用している点が特徴です。
出典：シンガポール教育省・Student Learning Space AI-enabled Features
5．インド・ラジャスタン州：AI数学チューター「PadhaiWithAI」
インドのラジャスタン州トンク地区では、公立学校の数学の学力向上を目的に、AIを活用した個別学習プラットフォーム「PadhaiWithAI」が導入されました。
生徒の理解度に応じた数学の練習や補習を提供し、基礎的な理解に課題がある生徒には、必要な内容を重点的に学習できる仕組みです。学習の進捗だけでなく出席状況も確認し、欠席が続いた場合には関係者に通知するなど、学習支援と学校での指導を組み合わせています。
NITI Aayogの紹介によると、2025年の高校10年生の数学の試験では、6週間の取り組みを経て合格率が96.4％に達しました。前年からの上昇幅は約3ポイントとされています。なお、同機関の関連ページには「96.4％増加」とする表現もありますが、詳細説明では合格率そのものが96.4％に達したという内容になっています。
また、この取り組みにはAIによる学習支援だけでなく、出席状況の確認や補習指導なども含まれています。したがって、結果をAIだけの効果と断定することはできません。
6．インド：AI個別指導サービス「Nabble AI」
インドの教育事業者KSN Educationは、Google CloudのVertex AIとGeminiを活用したAI学習サービス「Nabble AI」を展開しています。
テキストや音声による質問に対応し、学習者の理解度に応じて説明や練習問題を生成します。音声入力と読み上げ、画面共有などを組み合わせたマルチモーダルな学習支援も特徴です。
Google Cloudの導入事例では、1万人を超える学生の利用基盤に対応するサービスとして紹介されています。ただし、これは学校全体での導入実績や学力向上の実証研究ではなく、企業が提供する学習サービスの導入事例です。
研究・実証：AIは教育のどのような課題を解決できるのか
7．米国：Khan AcademyのAIチューター「Khanmigo」
米国のKhan Academyが提供する「Khanmigo」は、生徒の質問に答えを直接教えるのではなく、問い返しやヒントを通じて考えることを促すAIチューターです。
2026年8月に公表された研究では、米国テネシー州の中学校18校を対象に、2年間のランダム化比較試験が行われました。Khanmigoを利用できるようにしたグループでは、数学の成績が1学期あたり全国パーセンタイル順位で約1.3ポイント上昇しました。
一方で、研究ではAIを利用できる環境を提供するだけでは十分ではないことも示されています。96％の生徒が少なくとも一度はKhanmigoを利用しましたが、間違えた問題でAIと実質的な数学の対話を行った割合は17％でした。また、成績向上の効果は、AIを使わないKhan Academyの演習と同程度だったと報告されています。
AIチューターの可能性だけでなく、実際にどのような使い方をするかが学習効果を左右することを示す研究です。
出典：NBER・One Click Away: AI Tutoring with Khanmigo in a Two-Year School Experiment
8．韓国：生成AIチャットボット「Selly」による社会情動的学習
韓国では、小学5年生を対象に、生成AIチャットボット「Selly」を利用した社会情動的学習（SEL）の研究が行われました。
Sellyは、児童が自分の感情を言葉にして表現し、AIから個別のフィードバックを受けられるように設計されています。4週間の授業で、紙のワークシートも併用しながら、自己管理、社会的認識、対人関係のスキルなどを学びました。
研究では、チャットボットを利用したグループで、自己管理、社会的認識、関係スキルの改善が報告されています。ただし、これは特定の学年・期間を対象とした研究であり、AIが心理専門職の代わりになることを示すものではありません。児童が自分の感情を振り返る学習を補助する取り組みとして位置づけられます。
9．韓国：AIによる振り返り日記へのフィードバック
韓国のソウル市内の小学校4年生52人を対象に、AIによる自己省察日記へのフィードバックが社会情動的能力に与える影響を調べた研究があります。
実験群25人は4週間にわたってAIのフィードバックを受けながら日記を書き、比較群27人は自由選択活動を行いました。研究では、実験群において感情の認識や調整、自己管理、共感、良好な人間関係、責任ある行動などの項目で改善が報告されています。
ただし、対象人数と実施期間が限られているため、長期的な効果や、ほかの学年・学校でも同じ結果が得られるかについては、今後の検証が必要です。
10．米国：特別支援教育の管理業務に生成AIを活用
米国では、特別支援教育の管理者が生成AIや大規模言語モデルを使い、児童生徒に関する複数のデータを整理・要約する可能性を調べた研究があります。
2024年の研究では、米国北東部の1学区を対象に、特別支援教育に関するデータの収集、整理、分析、情報共有などの管理業務に生成AIを試験的に利用しました。人員配置、プログラムの開発、予算配分などの判断を支援する可能性が検討されています。
特別支援教育では、個々の児童生徒の状況に関する多くの情報を整理する必要があります。AIによる情報の統合や要約は、管理者の業務を補助する可能性がありますが、児童生徒の個人情報を扱うため、データの正確性や情報管理、人間による確認が欠かせません。
出典：ERIC・Special Education Administrators Use of Artificial Intelligence to Synthesize Data
11．ドミニカ共和国：障害のある児童も利用できるデジタル教科書
ドミニカ共和国では、UNICEFと教育省が2024年に6校でアクセシブル・デジタル教科書の試行を行いました。対象は小学1年生と3年生で、音声読み上げ、手話動画、画像説明などを備えた教材が使われました。
この事例は、生成AIを利用したものではありません。デジタル技術によって、障害のある児童も同じ教材や授業に参加しやすくするためのアクセシビリティ支援です。
AI活用とは区別する必要がありますが、技術を使って学習機会の格差を小さくする取り組みとして紹介できます。
出典：UNICEF Innocenti・Testing Digital Accessibility in Education
12．UNESCO：特別支援教育におけるAI・ICT・支援技術
UNESCOの教育情報技術研究所（UNESCO IITE）は、2025年に、障害や特別な教育的ニーズのある人の学習を支援する技術について、世界各地の事例をまとめた報告書を公表しました。
報告書では、適応型学習、コミュニケーション補助、感覚支援機器など、AIを含むICTや支援技術の活用が紹介されています。個々の学習者に合わせた教材や支援方法を提供し、教育への参加を促すことが目的です。
特定の学校での導入実績ではなく、世界の取り組みを整理した国際的な研究資料として位置づけられます。
出典：UNESCO IITE・Technologies for Inclusive Education: A Review of Best Practices
13．スタンフォード大学関連研究：授業中の教師と生徒の対話を分析
授業の映像や音声をAIで分析し、教師と生徒のやり取りを理解しようとする研究も進んでいます。
高校の数学授業を対象とした研究では、3人の教師による15本の授業映像から21の生徒グループを選び、姿勢検出、音声、発話記録、音響的な特徴、LLMによる発話指標などを組み合わせて分析しました。
質問、困惑、助けを求める行動、数学的な会話などを検出し、教師と生徒のグループ活動を多角的に捉えようとしています。
これは、AIが授業の良し悪しを自動判定する完成済みの評価サービスではなく、授業中の複雑なやり取りを研究するための分析手法です。AIによる分析結果をどのように解釈するかについても、人間の研究者の判断が重要になります。
出典：Stanford・Computationally Assisted Analysis of Teacher-Group Interactions
14．教室内の対話を分析するAI研究：68件の研究レビュー
2024年に公表された研究レビューでは、過去10年間に行われた教室内対話に関するAI研究68件を分析しています。
研究対象には、小中高校の理科や語学などの授業が含まれています。AIは、生徒同士の会話や協働、教師の質問の仕方、授業全体の対話の流れなどを分析するために利用されています。
AIによる対話分析は、学習成果だけでなく、児童生徒の感情や行動、授業への参加の仕方を理解する手段としても研究されています。
出典：Artificial Intelligence in Classroom Discourse: A Systematic Review of the Past Decade
15．インド：教員とAIが共同で授業計画を作成する「Shiksha Copilot」
インドのカルナータカ州では、AIを活用した授業計画作成支援システム「Shiksha Copilot」の研究・実践が行われました。
2024年12月から2025年3月にかけて、公立学校の小学5年生から高校段階の教員を対象に導入され、英語とカンナダ語の授業計画を作成するために利用されました。
研究では、教員1,043人と教材担当者23人を対象に、AIと人間が協力して教材を作る過程を調査しています。AIが作成した案を教材担当者が確認し、さらに教員が自分のクラスの状況に合わせて修正する仕組みです。対象は757校、35の教育地区に及びました。
英語の教材は比較的高い品質が報告された一方、カンナダ語への翻訳では人間による修正が多く必要でした。AIに授業計画を丸ごと任せるのではなく、教員や教材担当者の専門性を組み合わせることが重要だと分かります。
16．AI学習分析ダッシュボードに関する研究レビュー
2025年に公表された研究レビューでは、AIを組み込んだ学習分析ダッシュボードに関する21件の研究を整理しています。
主な用途は、学業成績の予測、自律学習の支援、教師への学習状況の提示です。学習データを分析することで、教師が児童生徒の理解度やつまずきを把握し、支援の必要な場面を見つけることを目指しています。
一方で、研究の多くは小規模な評価にとどまり、AIの予測を使った介入が実際の学力向上につながったかを示す証拠は十分ではありません。個人情報の保護、AIの判断に含まれる偏り、予測結果の説明可能性なども課題として指摘されています。
17．オーストラリア：文章の論述構造を分析する「AcaWriter」
オーストラリアのUniversity of Technology Sydney（UTS）では、文章作成を支援する「AcaWriter」が教育に活用されています。
AcaWriterは、単純な文法チェックだけではなく、文章の中で主張、根拠、説明、考察などの役割を果たす記述がどのように使われているかを分析し、論述の構造や展開についてフィードバックを提供する文章分析ツールです。
UTSの会計学の授業では、ビジネスレポートの作成に活用されました。学生は自分の文章をAcaWriterに入力し、分析結果を参考にしながら文章を修正します。フィードバックが常に正しいとは限らないため、内容をどう受け止めるかは学生自身の判断に委ねられています。
文章をAIに書かせるのではなく、自分の文章を分析し、論理的な構成や表現を改善するために技術を使う事例です。なお、AcaWriterは生成AIによる文章作成サービスとは異なる文章分析・フィードバック技術です。
出典：University of Technology Sydney・Improving Business Report Writing
18．日本：生成AIを使った音楽制作とSTEAM教育
大阪公立大学工業高等専門学校では、生成AIを使った音楽制作ワークショップをSTEAM教育に取り入れた研究が行われました。
学生はChatGPTを使って歌詞を考え、音楽生成AIのSunoと協力して楽曲を制作します。音楽制作を通じて、科学・技術・工学・数学に芸術を組み合わせた学習を行うとともに、生成AIのリスクや倫理的な課題についても学びます。
AIに作品を作らせることだけが目的ではなく、人間がアイデアを考え、AIを制作の補助として使いながら表現を広げる実践です。
出典：J-STAGE・Enhancing STEAM Education Through a “Know-and-Create” Learning Loop
国家政策：国全体でAI教育を進める動き
19．エストニア：全国規模の「AI Leap」プログラム
エストニアでは、AI時代に対応した教育を進める国家的な取り組みとして「AI Leap」が実施されています。
2025/26年度には、上級中等教育段階の156校のうち154校が参加し、約5,000人の教員と約2万人の生徒が対象となりました。教員研修やAIツールの提供に加え、生徒がAIと対話しながら学ぶチューター型アプリケーション「ITI」も導入されています。
ITIは、質問に対してすぐに答えを提示するのではなく、問いかけや説明を通じて、生徒が自分で考え、結論にたどり着くことを促す設計です。
AIを学習の自動化に使うのではなく、教師の研修や授業の再設計も含めて教育全体を変えていこうとしている点が特徴です。
20．アラブ首長国連邦（UAE）：幼稚園から高校までのAIリテラシー教育
UAE教育省は、幼稚園から高校までを対象とする「National AI Literacy Curriculum Framework」を公表しています。
この枠組みでは、AIの基本概念、データやアルゴリズム、AI倫理、社会への影響、AIの設計・評価・応用などを段階的に学ぶことを目指しています。
単にAIツールを使えるようにするのではなく、AIがどのように動き、社会にどのような影響を与えるのかを理解し、責任を持って利用する能力を育てることが目的です。
出典：UAE Ministry of Education・National AI Literacy Curriculum Framework
21．中国：小中学校でAI教育を体系化
中国教育部は2024年12月、小中学校におけるAI教育を強化する方針を示しました。学年に応じて、低学年ではAIへの関心や基本的な理解を育て、高学年ではAIの利用や応用、さらに上の学年ではプロジェクト制作などを取り入れる考え方です。
北京市は2025年から2027年までのAI教育推進計画を策定し、2025年秋学期から市内の小中学校で、毎学年8時間以上のAI通識教育を行う方針を示しました。AIを独立した授業として実施するほか、情報技術、科学、総合学習などと組み合わせることも認めています。
また、北京市の計画には、AIによる学習状況の分析や個別学習、教員向けの授業支援なども含まれています。
2026年4月には、中国教育部など5部門が「人工知能＋教育」行動計画を公表しました。2030年に向けて、AIと教育の融合、全学段でのAI教育、教員研修、教育のデジタル化などを進める方針が示されています。
出典：中国教育部・小中学校のAI教育に関する指針、北京市・2025～2027年AI教育推進計画、中国教育部など・「人工知能＋教育」行動計画
22．韓国：AIデジタル教科書をめぐる政策変更
韓国では、AIを活用して児童生徒一人ひとりに合わせた学習を提供する「AIデジタル教科書」の導入が進められました。2025年には、小学校・中学校・高校の一部学年や教科で利用が始まりました。
しかし、導入をめぐっては、画面を見る時間の増加、学習効果、教員の負担、予算などに関する議論が続きました。2025年8月には、法改正によってAIデジタル教科書を正式な教科書ではなく、教育資料として位置づける変更が行われました。
この事例は、AI教育の導入が技術面だけで決まるわけではないことを示しています。教育現場での使いやすさ、教員の意見、学習効果、費用、子どもへの影響などを含めて、制度を検討する必要があります。
出典：韓国教育部・AIデジタル教科書に関する発表、Yonhap News・AIデジタル教科書の法的位置づけ変更
教育周辺技術：学校の外から子どもや教員を支えるAI
23．愛媛県：教職員向けAIメンタルヘルスシステム「さくらさん」
愛媛県教育委員会では、教職員を対象としたAIメンタルヘルスシステム「メンタルヘルスさくらさん」を運用しています。
24時間利用できるチャット形式のシステムで、教職員が悩みや体調についてAIと対話し、セルフケアに役立てることができます。必要に応じて、保健スタッフへの相談につなぐ仕組みもあります。
これは児童生徒向けの心理支援ではなく、教職員の健康管理を支援する取り組みです。教員が安心して働ける環境を整えることも、教育を支える重要な要素です。
24．埼玉県戸田市：データを活用した不登校の予兆把握
埼玉県戸田市では、学校に蓄積されたデータを分析し、不登校につながる可能性のある変化を把握する取り組みが行われています。
こども家庭庁の成果報告書では、2021年10月末までに利用できたデータを使い、同年11月から2022年3月までの不登校を予測するモデルを検証しています。対象は7,969人で、そのうち不登校に該当した生徒は25人でした。
分析では、直近の出席状況や肥満度などのデータが予測に寄与したと報告されています。ただし、検知漏れを減らそうとすると誤検知が増えるという問題もあります。
これは生成AIによる相談や文章生成ではなく、データ分析を用いた予測の取り組みです。AIが不登校になる子どもを診断したり、将来を確定したりするものではありません。教員が気づきにくい変化を把握し、必要な支援につなげるための補助的な仕組みとして位置づける必要があります。
25．BoTトーク：子どもの見守りと音声AI
BoTトークは、子どもの位置情報を確認できるGPS見守りサービスです。親子間で音声メッセージを送受信できるほか、音声AIによってメッセージを文字に変換する機能も備えています。
学校の授業や学習を支援するAIではありませんが、子どもの日常生活や安全を支える技術として、教育周辺の事例に位置づけられます。
出典：BoTトーク公式サイト
生成AIの使用を制限する学校も 利用禁止や一時停止を選ぶ教育現場
生成AIの教育利用を積極的に進める学校や国がある一方、児童生徒による使用を制限したり、一時的に禁止したりする教育行政もあります。特に、低年齢の子どもがAIに答えを任せてしまうことや、自分で考える機会が減ること、教師や友人との対話が少なくなることなどを懸念する動きが見られます。
日本・京都市：小中学校では児童生徒の直接利用を原則制限
京都市教育委員会は、2026年10月22日付で、市立小学校・中学校・小中学校における生成AIの利用方針を公表しました。児童生徒が生成AIを直接利用することについては、試行的な取り組みを除き、現時点では実施しない方針です。
市立小中学校の児童生徒が使用するGIGA端末では、生成AIの利用を原則として制限しており、学校内だけでなく、自宅などのネットワークからも利用できないようにしています。一方で、生成AIの仕組みやリスクについて学ぶ情報モラル教育は進めており、小学5年生と中学1年生では生成AIの性質やリスクを必須の学習テーマに位置付けています。
なお、教職員による生成AIの校務利用は進められており、高校では生徒による直接利用も各校で推進する方針です。児童生徒の利用を制限する一方、AIについて学ぶ教育や教職員による活用は進めるという考え方です。
出典：京都市教育委員会「学校教育活動における生成AIの利用について」
米国・ニューヨーク市：小学・中学段階で生成AIの利用を一時停止
ニューヨーク市の公立学校では、2026～2027年度に、幼児教育から中学2年生相当までの児童生徒を対象に、児童生徒向け生成AIソフトウェアの使用を一時的に停止する方針を導入しました。
対象となるのは2Kから8年生までで、児童生徒向けの生成AIソフトウェアは原則として認められません。一方、高校では承認されたツールに限って利用を認め、AIの仕組みや個人情報、バイアス、適切な利用方法などを学ぶAIリテラシー教育を実施します。
この措置は恒久的な禁止ではなく、2026～2027年度の1年間を対象とした一時停止です。市教育局は、低年齢の子どもにとって、教師や友人との対話、読書、文章を書くこと、実際に手を動かす学習が重要であり、生成AIの利用がこうした活動を妨げる可能性を懸念しています。
教師による授業計画や校務でのAI利用は認められていますが、AIによる成績評価や生徒の行動監視などは認められていません。また、障害のある児童生徒の個別教育計画などに基づく支援技術は、利用制限の対象外です。
出典：New York City Public Schools・Guidance on Artificial Intelligence and Screen Time
米国・ロサンゼルス統一学区：児童生徒の端末からのアクセスを一時制限
ロサンゼルス統一学区（LAUSD）では、2026～2027年度から、学校が貸与した端末を通じた児童生徒の生成AIへのアクセスを全学年で制限しています。学校側は、生成AIの教育利用や安全対策について検討する間、この制限を継続する方針を示しています。
対象となるのは学区が管理する端末であり、児童生徒が個人所有の端末を使う場合まで一律に禁止するものではありません。また、教員によるAI利用も禁止されていません。
これはAIの教育利用を恒久的に禁止する決定ではなく、学区が今後の利用方針や安全対策を検討する間の措置です。従来は一定の条件を満たした13歳以上の生徒に承認済みのAIツールを利用させていましたが、2026年度から方針が変更されました。
出典：LAist・LAUSD students barred from AI use、Los Angeles Unified School District・Artificial Intelligence
米国・ジョン・マーシャル高校：授業ごとにAI利用の可否を設定
ロサンゼルス統一学区に属するJohn Marshall High Schoolでは、授業ごとに生成AIの利用範囲を設定する方式を採用しています。教員は、使用禁止、限定的な利用、利用を認めるという3段階から授業の方針を選び、シラバスなどで生徒に示します。
方針が明示されていない場合は、生成AIの利用を認めないことが原則です。AIが作成した文章を自分の成果物として提出することや、課題の回答をAIに全面的に任せることなども禁止事項に含まれています。
学校全体で一律に禁止するのではなく、授業の目的や評価方法に応じて利用の可否を決める取り組みです。ただし、学区全体の端末利用制限とは別に、学校の授業方針として定められている点に注意が必要です。
出典：John Marshall High School・Academic Integrity Policy: Artificial Intelligence Policy
禁止することと、AIについて学ばないことは同じではない
これらの事例に共通しているのは、生成AIの利用を制限する場合でも、AIそのものを学習対象から外しているわけではないことです。京都市では生成AIの性質やリスクを学ぶ情報モラル教育を進め、ニューヨーク市では高校生を対象にAIリテラシー教育を実施します。
AIを使う機会を制限することと、AIの仕組みや社会への影響を理解することは別の問題です。むしろ、使用を制限する方針を採る学校でも、AIがどのように情報を生成するのか、回答に誤りが含まれる可能性、個人情報や著作権の問題などを学ぶことが重視されています。
生成AIを積極的に使う学校と、使用を制限する学校。その違いは、AIを教育に取り入れるかどうかだけではなく、子どもの発達段階や学習目的に応じて、どの時期に、どのような方法で利用させるかという教育設計の違いにも表れています。
AI教育の広がりから見えてくること
今回紹介した事例を見ると、学校教育におけるAIの役割は、単に授業で生成AIを使うことにとどまらないことが分かります。学習者への個別支援、教員の業務補助、特別支援教育、学習状況の分析、AIリテラシー教育など、活用の範囲は広がっています。
AIが学習者一人ひとりに向き合う
シンガポールのSLSやインドのPadhaiWithAI、米国のKhanmigoなどは、児童生徒の理解度や学習状況に合わせて、教材や説明、練習問題を提供する取り組みです。教師一人がすべての生徒に個別対応することには限界があります。AIは、その不足を補う手段として期待されています。
AIが特別支援や心理的なサポートを補う
特別支援教育では、生成AIを使って自分の得意不得意を理解したり、学習活動を補ったりする実践があります。また、AIによる振り返り日記や社会情動的学習の研究も進んでいます。ただし、心理的な支援や不登校の予兆把握では、AIの判断だけで子どもの状態を決めつけず、教員や専門職による確認が欠かせません。
教員の仕事を補助し、子どもと向き合う時間をつくる
授業計画の作成、教材の準備、学習状況の分析、記述回答へのフィードバックなど、教員の業務をAIが補助する取り組みも増えています。AIによって事務作業や情報整理の負担を軽減できれば、教員が児童生徒と直接向き合う時間を確保できる可能性があります。
AIを使う力だけでなく、AIを疑い、判断する力を育てる
「清盛先生」や「AIメロス」の授業では、AIの回答を教科書や資料と照らし合わせたり、自分たちの考えと比較したりする活動が行われています。AIが出した答えを正解と決めつけず、根拠を確認し、自分の考えを組み立て直すことが大切です。
AIは、与えられた前提から情報を整理したり、文章を構成したりすることが得意です。しかし、その前提が正しいかどうか、提示された説明に見落としがないかを判断するのは、最終的には人間の役割です。
AI教育が抱える課題
AIを学校教育に取り入れる際には、いくつかの課題にも注意する必要があります。
- 情報の正確性：生成AIは誤った情報を自然な文章で回答することがあります。教科書や信頼できる資料との照合が必要です。
- 個人情報の保護：児童生徒の成績、健康状態、家庭環境、心理状態などをAIに入力する場合、データの取り扱いや管理方法を慎重に検討する必要があります。
- AIへの過度な依存：AIが答えを提示することに慣れ、自分で考えたり調べたりする機会が減る可能性があります。
- 教育格差：端末やネットワーク、教員の研修環境、家庭の利用環境によって、AIを活用できる機会に差が生まれる可能性があります。
- 学習効果の検証：AIを導入したことと、学力や理解度が向上したことは同じではありません。実際の教育効果を継続的に検証する必要があります。
- 人間による判断：AIの分析や予測は、教員や専門職の判断を補助するものであり、子どもの評価や支援方針をAIだけで決めるべきではありません。
AIは教師の代わりになるのか
世界の事例を見ると、AIは教師の仕事をすべて置き換えるために導入されているわけではありません。個別の学習支援、教材の作成、授業の分析、特別支援、心理的なサポートなど、これまで人間だけでは十分に対応することが難しかった領域を補うために活用されています。
一方で、AIが示した答えを疑い、情報の正しさを確かめ、異なる考え方を比較し、自分の言葉で説明する力は、これまで以上に重要になります。
AIを使って答えを得ることと、AIを使って自分の考える力を広げることは同じではありません。これからのAI教育では、操作方法を覚えるだけでなく、AIとの対話を通じて問いを立て、情報を分析し、判断する力を育てることが求められます。
AIが学習を支援する時代だからこそ、教育の中心にあるべきなのは、子ども自身が考え、学び、成長することです。AIをどのように使うかだけでなく、AIとともに何を考え、何を学ぶのかが、これからの学校教育の重要なテーマになりそうです。
主な参考資料
- 文部科学省
- こども家庭庁
- UNICEF Innocenti
- UNESCO Institute for Information Technologies in Education
- Singapore Ministry of Education・Student Learning Space
- National Bureau of Economic Research（NBER）
- NITI Aayog・Frontier Tech
- 韓国学術情報サービス（KCI）
- J-STAGE
G-newsの更新情報を通知で受け取る
新しい記事が公開されたとき、この端末にお知らせします。