AI社会における創造性と永続的スキルの教育

高校生がAIを使ってコミュニティの壁画をデザインしたり、大学1年生が大陸を越えた仲間とデジタルストーリーテリングプロジェクトでコラボレーションしたりする時、学習の境界が変化していることは明らかです。クラスルームは、もはや情報を吸収するだけの場所ではありません。児童生徒がテクノロジーを駆使して現実世界の課題を解決するクリエイティブスタジオへと変貌しています。

最近、EdSurgeのホストCarl Hooker氏が司会を務める、Adobeの協賛による2部構成のオンラインセミナーシリーズに、小・中・高等学校および高等教育における創造性、人工知能、児童生徒の成功の関連性を探る専門パネリストが登場しました。講演者には、Melissa Vito氏（University of Texas at San Antonio学術革新担当副学長）、Laura Slover氏（Skills for the Future（ETSとカーネギー財団の共同事業）マネージングディレクター）、Justin Hodgson氏（Indiana University Bloomington准教授）、Adeel Khan氏（MagicSchool AI創設者兼CEO）、そしてBrian Johnsrud（アドビ教育学習および提言部門グローバル責任者）が含まれていました。

創造性とAIが児童生徒の成果とキャリア準備にどのような影響を与えているかに関するアドビの最新リサーチにも部分的にインスピレーションを得て、このシリーズでは、これらのリーダーが今日の学習環境におけるイノベーションの役割をどのように捉え、再構築しているかが強調されました。

EdSurge：児童生徒の将来にとって最も重要なスキルは何ですか？また、教育機関はどのように対応していますか？

Slover氏：私たちは、K-12システムを通じて学ぶすべての児童生徒に、不可欠で永続的なスキル、つまり高等教育や職場での成功だけでなく、幸福と地域への積極的な貢献にとって重要なスキルを身に付けてほしいと考えています。

カーネギー財団とETSの研究によると、最も重要な11の永続的スキルは、コラボレーション、コミュニケーション、創造性、批判的思考、好奇心、デジタルおよびAIリテラシー、成長マインドセット、リーダーシップ、忍耐力、自己制御、そして市民参画です。

今日のクラスルームにおいて、先生方の役割はAIによってどのように変化していますか？

Hodgson氏：AIが議論にどのように組み込まれているかについて、まだ抵抗を感じている方もいます。しかし、大部分の教員は、自分たちの役割を変える必要があることを理解し始めています。評価方法を変えるだけでなく、AI対応のメンターになることも含めてです。

恐怖にもとづく反応から、より思慮深い関わりへと移行しています。最初の反応は、AIがカンニングにつながるというものでした。しかし今では、AIが何を可能にするかについて、より戦略的な思考が見られます。

実際に先生方はどのように創造性とAIを組み合わせて使っているでしょうか？

Vito氏：UTSAでは、早期に取り組みを始めました。いくつかのコアバリューから始めましたが、その1つは好奇心を持って実験することでした。教員が学ぶ機会を作りたかったのです。私たち全員が一緒に学びました。変化の速度は今とても速く、それを理解する必要があります。私たちの教員はすばらしかったです。

学生は早い段階でAIをすばらしい匿名の家庭教師だと表現しました。特に第一世代の学生にとって価値があり、質問をしたり、思考を洗練させたり、学んだりするために使っていました。

Johnsrud：児童生徒が実際にクリエイティビティを実践し、創造的な思考を育む頻度についての既存の研究を見ると、謙虚な気持ちになると思います。

ほとんどのクリエイティブ業界では、実際により多くのクリエイティビティが報告されています。特に創造的思考の構成要素に分解すると、問題を異なる方法で理解すること、複数の解決策をブレインストーミングすること、問題を解決するための異なるアプローチを設計すること、そしてそれらの解決策を伝える様々な方法を探求することなどです。

これこそまさに、AIが非常に得意とする分野です。

2つのオンデマンド型オンラインセミナーをご覧ください：

• 小・中・高等学校および高等教育における創造性とAIで児童生徒のキャリア成功を支援（英語）
• 小・中・高等学校および高等教育における創造性とAIで学習成果を向上（英語）

AIはどのように先生方の個別学習を支援できるのでしょうか？

Khan氏：AIにより教員は教材作成の時間を短縮できます。さらに重要なのは、児童生徒の学習状況や学力レベル、地域コミュニティの背景にもとづいて教材を深くカスタマイズできることです。

教員が児童生徒を真に理解すれば、学習はより豊かなものになります。そして、AIツールを活用してその理解を深めることで、個々のニーズにより適した指導を提供することができます。

最終的に、教員がおこなう最も重要なことは児童生徒との関係性を築くことです。AIはその関係を加速させるすばらしい手段だと考えています。

Johnsrud：AIリテラシーについて考えるとき、私は小・中・高等学校向け図書館学を教えていたメディアリテラシーの初期段階と同じような状況だと思います。目標は単にツールを選ぶことではなく、児童生徒に批判的な消費者になるように教えることでした。AIでも同じです。AIコンテンツを消費する前に「成分表示を読む」ことを児童生徒に教える必要があります。このモデルを開発したのは誰か？どのように設計されたか？何が得意で、どこに限界があるか？結果を信頼するかどうかをどう判断するか？

Khan氏：ほとんどの子どもたちは、自覚しているかどうかに関わらずAIを使っています。生成AIは2年ほど前に登場したばかりですが、スマートフォンや人気のツールを通じて、既に彼らの世界に意味のある形で統合されています。

多くの場合、AIとの最初の接触はチャットAI友達のようなものです。これは実に懸念すべきことです。生成AIと初めて接するとき、それは友達だと主張してくるのです。

児童生徒は学校で信頼できる大人から生成AIについて学ぶべきだと私たちは強く信じています。そうすることで、モデルのトレーニング方法、生成AIとは何か、応答がどのように生成されるか、何に使うべきで何に使うべきではないかについて批判的な対話を持つことができます。AIは「友達」ではありません。

Slover氏：問題は、学校がAlgebra I、English 10、生物といったコース単位で構成されていることです。これらは重要なコースで、多くのスキルが含まれています。しかし成績表や評価の仕組みでは、児童生徒は数学や英語の成績は受け取りますが、コラボレーションやコミュニケーション、批判的思考については評価されません。

これらのスキルは明確に特定されず、測定されず、レポートされていません。私たちがおこなっている取り組みは、まさにこの問題に取り組むために意図的に作られたものです。ゴールポストを変え、数学と英語だけが重要ではないことを明確にするためです。汎用スキル一式も同様に重要なのです。

Hodgson氏：もしAIがコースを受講して合格できるなら、問題はAIではないのかもしれません。機械でもできることをおこなっているなら、評価対象を見直す必要があります。重要なのは成果物ではなく、プロセスです。学習がどのように進んでいるか、あるいは児童生徒が問題を解決する能力をどう評価するかが鍵になります。

標準化された成果、期待値、チェックリスト、そしてそれに伴う成績評価により、私たちは特定の教育方法に慣れ親しんでしまい、コンテンツ重視で配信に重点を置いたシステムになってしまいました。

しかし最終的に、学問分野を定義するのは、その中でどのように知識を得て、実行し、作成するかという方法論です。これらの手法、教育学、実践全体で成果を生み出すことができること、それがコアなのです。