教育における生成AIとエージェンシー：批判的スコープレビューとテーマ分析：プレプリント

Kernkonzepte

生成AIは、個別化された学習体験やサポートを通じて学習者のエージェンシーを高める可能性がある一方で、教育の不平等を悪化させ、文脈によっては学習者の自律性を低下させるリスクもある。

Zusammenfassung

教育における生成AIとエージェンシー：批判的スコープレビューとテーマ分析

Roe, J., & Perkins, M. (2024). Generative AI and Agency in Education: A Critical Scoping Review and Thematic Analysis: A PREPRINT.

本研究は、教育における生成AIが学習者のエージェンシーに与える影響を、批判的デジタル教育学（CDP）の視点から体系的に特定し、分析することを目的とする。

Wichtige Erkenntnisse aus

Generative AI and Agency in Education: A Critical Scoping Review and Thematic Analysis

by Jasper Roe (... um arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00631.pdf

Tiefere Fragen

生成AIが教育の不平等を悪化させるリスクを軽減するために、どのような政策や実践が有効だろうか？

生成AIは個別最適化された学習体験を提供する可能性を秘めていますが、同時に、それが教育の不平等を悪化させるリスクも孕んでいます。このリスクを軽減するためには、以下のようないくつかの政策と実践が有効と考えられます。

デジタルデバイドの解消: 生成AIの恩恵を受けるには、すべての学習者と教育者が、質の高いインターネット接続、デバイス、そしてデジタルリテラシー教育にアクセスできる環境が必要です。政府は、経済的な障壁を取り除き、公平なアクセスを実現するための政策を実行する必要があります。例えば、学校への高速インターネットの整備、低所得世帯へのデバイス支給、デジタルスキル習得のためのワークショップなどが考えられます。
生成AIリテラシーの育成: 生成AIを効果的に活用するためには、その仕組み、可能性、そして限界について理解することが重要です。そのため、生成AIリテラシーを育成するための教育プログラムを、初等教育から高等教育、そして生涯学習に至るまで、体系的に導入していく必要があります。このプログラムでは、生成AIの倫理的な使用、バイアスの認識、プライバシーとセキュリティ、そして著作権などの問題についても深く学ぶ必要があります。
多様な学習ニーズへの対応: 生成AIは、学習者の個性や学習スタイルに合わせた個別最適化された学習体験を提供することができます。この特性を生かし、障害を持つ学習者、学習困難を抱える学習者、そして多様な文化的背景を持つ学習者など、様々な学習ニーズに対応できる教育環境を整備していく必要があります。例えば、生成AIを活用した教材作成ツールや、リアルタイム翻訳機能などを活用することで、よりインクルーシブな教育を実現できる可能性があります。
教員の専門性開発: 生成AIは、教員の役割を大きく変革する可能性を秘めています。教員は、生成AIを効果的に活用するための知識やスキルを習得するとともに、生成AIが教育現場に導入されることで変化するであろう、自身の役割や責任について深く理解する必要があります。そのため、教員養成課程における生成AI関連科目の設置、現職教員向けの研修プログラムの開発、そして生成AIに関する研究活動の推進など、教員の専門性開発を多角的に支援していく必要があります。
倫理ガイドラインの策定と透明性の確保: 生成AIの開発と利用においては、倫理的な側面を常に考慮する必要があります。そのため、教育分野における生成AIの倫理ガイドラインを策定し、開発者、提供者、そして利用者である学習者と教育者が、倫理的な観点から適切な判断を下せるようにする必要があります。また、生成AIのアルゴリズムやデータセットの透明性を高め、バイアスや差別的な影響を最小限に抑えるための取り組みも重要です。

これらの政策と実践を通して、生成AIが教育の不平等を悪化させるリスクを軽減し、すべての学習者にとって公平で質の高い教育を実現できる可能性を追求していく必要があります。

生成AIは、学習者の創造性や批判的思考能力の発達にどのような影響を与えるのだろうか？

生成AIは、学習者の創造性と批判的思考能力の発達に、正と負の両方の影響を与える可能性があります。
創造性への影響

正の影響: 生成AIは、これまでになかった新しいアイデアや表現方法を提案することで、学習者の創造性を刺激する可能性があります。例えば、生成AIを使って音楽を作曲したり、絵を描いたり、物語を書いたりすることで、学習者は従来の枠にとらわれない自由な発想を育むことができるかもしれません。また、生成AIは、学習者の創造的なプロセスを支援するツールとしても活用できます。例えば、生成AIにアイデアのヒントを提供してもらったり、作品のプロトタイプを作成してもらったりすることで、学習者はより効率的に創造的な活動に取り組むことができるでしょう。
負の影響: 一方で、生成AIに過度に依存することで、学習者自身の創造性が阻害される可能性も懸念されます。例えば、生成AIが生成したコンテンツを鵜呑みにしたり、生成AIに頼りすぎて自分自身で考えることをしなくなったりする可能性があります。また、生成AIが生成するコンテンツは、既存のデータに基づいているため、真にオリジナリティの高い作品を生み出すことが難しいという課題もあります。
批判的思考能力への影響

正の影響: 生成AIは、膨大な量の情報を分析し、様々な視点から物事を考察することができるため、学習者の批判的思考能力を育成するツールとして活用できる可能性があります。例えば、生成AIに議論の相手をしてもらったり、多様な意見を提示してもらったりすることで、学習者は自分自身の考えを客観的に見つめ直し、より論理的な思考を身につけることができるかもしれません。
負の影響: しかし、生成AIが提示する情報が必ずしも正確であるとは限らないため、学習者は情報を取捨選択し、その信憑性を批判的に評価する能力を身につける必要があります。また、生成AIに過度に依存することで、学習者自身が情報を探し、分析し、評価するプロセスを怠ってしまう可能性も懸念されます。
教育現場における対応
生成AIが学習者の創造性と批判的思考能力に与える影響は、使い方次第で大きく変わります。重要なのは、生成AIを単なる便利なツールとして捉えるのではなく、学習者の創造性と批判的思考能力を育成するための教育的なツールとして活用することです。
具体的には、以下のような取り組みが考えられます。

生成AIの仕組みや限界について、学習者に理解させる。
生成AIを活用した創造的な活動や批判的思考を促す課題を設計する。
生成AIが生成したコンテンツを批判的に評価する機会を設ける。
生成AIに過度に依存することなく、学習者自身の思考を深めるような指導を行う。
生成AIは、使い方次第で教育に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。教育者は、生成AIの長所と短所を理解し、学習者の創造性と批判的思考能力を最大限に引き出すために、適切な指導方法を模索していく必要があります。

学習者がAIと人間の違いを認識し、AIを倫理的に責任を持って使用できるようにするために、どのような教育が必要だろうか？

生成AI技術の急速な進化に伴い、学習者がAIと人間の違いを正しく理解し、AIを倫理的に責任を持って使用できるよう教育することが急務となっています。そのためには、以下のような要素を含む包括的な教育アプローチが必要となります。
1. AIリテラシーの基礎:

AIの仕組み: 学習者は、AIが統計モデルに基づいており、倫理観や感情を持たないことを理解する必要があります。AIの意思決定プロセス、学習データの重要性、そしてAIの限界を、年齢に応じた方法で教えることが重要です。
AIと人間の比較: AIと人間の知能、思考プロセス、創造性、感情、倫理観の違いを明確に示すことで、AIを擬人化せず、ツールとして捉える視点を養うことが重要です。
AIの応用分野: 医療、製造、エンターテイメントなど、様々な分野におけるAIの応用例を示すことで、AIが社会に与える影響について考えを深めます。
2. AI倫理と責任:

AIの倫理的な問題: バイアス、プライバシー侵害、雇用への影響、自律型兵器など、AI技術に伴う倫理的な問題について議論し、倫理的な思考を養うことが重要です。
責任あるAI利用: AIを利用する際の責任について考えさせ、情報源の確認、プライバシー保護、著作権の尊重、差別的な発言を避けるなど、具体的な行動指針を提示する必要があります。
AI開発の倫理: AI開発者が倫理的な考慮をどのように設計に組み込むか、透明性と説明責任の重要性、そしてAI開発における多様性の必要性について学ぶ機会を提供します。
3. 批判的思考と問題解決:

情報の評価: インターネット上の情報には、AIによって生成されたものも含まれます。情報源の信頼性、情報の信憑性、そして潜在的なバイアスを見抜く力を養うことが重要です。
倫理的なジレンマ: AI利用に関する倫理的なジレンマを提示し、それぞれの立場から議論することで、複雑な問題に対する多角的な視点と解決策を考え出す力を育成します。
AIと社会: AIが社会に与える影響について議論し、AIの倫理的な使用に関するルールや法律、社会規範について考えを深めます。
4. 実践的なAI体験:

AIツール体験: 年齢や学習段階に合わせたAIツールを実際に利用することで、AIの仕組みや可能性、限界を体験的に理解します。
AIプロジェクト: AIを使ったプロジェクトを通して、倫理的な問題点、データの重要性、そして責任あるAI開発について学びます。
AIと社会参加: AIに関する社会問題について議論したり、AIを使った問題解決に取り組むことで、AIと倫理的に関わるための実践的なスキルを身につける。
これらの教育要素を、既存の教科に組み込んだり、課外活動やワークショップを通して提供したりすることで、学習者がAIと倫理的に共存するための基盤を築くことができます。
AIは今後ますます社会に浸透していくことが予想されます。AIと人間の違いを認識し、AIを倫理的に責任を持って使用できる次世代を育成することが、私たち大人の重要な責務と言えるでしょう。