それを踏まえて「合意形成」をすることを学ばせる教育が求められています。現場では、最低限保障される知識事項のインプット・アウトプットの機会と、学習者の資質・能力についても獲得する機会を用意するという、大変な状況です。そこで、せめて再現可能な知識獲得の部分やアウトプットの部分は、効率化したい、というのが社会的要請となっています。※資質・能力については、岡田の別のブログ記事をご参照ください。(https://www.digital-knowledge.co.jp/blog/archives/3622/)■「教育×AI」で求められていること教育分野でのAI活用も叫ばれています。領域でのAI活用は触れられています。これはまさに、先ほど述べた「再現可能な」領域での活用です。ここについて考える際に、非常に示唆的な指摘をあげておきます。これはCOMPASS社の神野元基さんの発言なのですが、「AIは通り一遍のことしかできませんよ」ということです。教育の中で「人間らしい」「多様性のある教育」が叫ばれていますが、AIはそれを支援するとしても、通り一遍のことしかできない、という警句です。ご自身が教育×AIの分野の第一線で活躍されているからこその重い発言です。AIには多様性というものが原則はありません。AI構築者が多様なので、学習のさせ方、正当データの準備、という点でデータの多様性があるでしょうから(データクレンジング自体、クレンジングする人間の視点が入る)、厳密にはAIにも多様性はあるのかもしれません。Fixされたシステム・ツールは、新たな学習をさせない限り、同じ反応をしないと困ります。昨日まで迷惑メールだと判断されていたものが、今日からそうでなくなったら不便ですよね。自動運転技術でそういうことが起こっても困ります。教育分野でAI技術を導入するメリットは、「評価が一定」ということです。弊社では『トレパ』というサービスを展開しています。(https://torepa.jp/)このトレパは、大量のアメリカ英語ネイティブ音声のデータが背後にあるので、それを評価の軸としています。ここで、「本当にネイティブの発音をどれだけ評価するのか」とか、「ネイティブって一体誰のことだ?」という概念的な話題には立ち入りませんが、トレパは一定の安定した評価(フィードバック)をしてくれます。同じ音声を録音したものを、同じマイクなどの一定の動作環境下で音声認識させると、やはり安定しています。先日、ある小学校の先生に教えていただいたことがあります。教育的なトレーニングのために、学習者の回答に対して何らかのフィードバックが有効なのは、提出後「1分以内」だ、というのです。(個人差もあるでしょうが、確かにこれくらいのスパンであれば、まだ回答をした時の思考を学習者は覚えているはずです。)これは、家庭教師や個別指導でない限り、かなり難しいことです。AI技術やICTの力を借りれば、それが可能です。整理すると、AI技術やICTを使うと、(A)安定したフィードバック(B)迅速なフィードバックの二つが叶えられることが期待されます。先ほどのCOMPASS社の「Qubena」というAI教材でも、学習者の回答を瞬時に診断し、弱点補強のための問題や、もっと難しい問題を提示していきます。このような個別最適化の教材をアダプティブ教材といいます。※アダプティブについては、岡田の別ブログ記事もご参照ください。最後に、AI技術を教育現場に導入する際の心がまえ(!)のようなことに触れて終わりたいと思います。「AIは融通がきかない!」ということを言われる方がいます。「〇〇ができると思っていたが、△△しかできない!」と。「〇〇ができる」と思うようになったのか、不思議な時があります。以前、別の記事(https://www.digital-knowledge.co.jp/blog/archives/3519/)でも書きましたが、過度な期待により、正確な技術像が見えなくなっていることは多々あります。人間の教員に期待されていることの「すべて」をAI技術が賄えると思われている場合もあります。実際にはAI技術はある特定のタスクを自動的にするエージェントにすぎません。何が出来て、何が出来ないのか、ということを考えながら、実際に使って行って確かめていただくしかないのです。プログラミング教育を小学校から行うようになりました。その実際の授業を見学された方はおられますか?画面上のすごろくのマス目のようなところまで、キャラクターが動いていくようにプログラミングをするという初級者向けの言語があります。ScratchとかBiscuitとかですね。あれも、人間に指示するのとは大きく異なります。人間相手であれば、「ここのマス目にある宝箱を取って」という指示で十分通じますし、そこでそれが出来ない人はあまりいません。ところが、プログラミング言語学習上でのキャラクターはそのようには動きません。ようにコードを繋ぎ合わせていきます。これがコンピュータというものです。人間と理解の仕方が異なります。AI人材やプログラマーが日本社会で不足しているから、そのような開発者スキルが必要なので、プログラミング教育が必要なのか・・・それについては思うところはあります。『トレパ』を英語学習で使うだけではなく、AIとは何か、ということについても学ばせており、今年度はGoogleのAI学習ツールを使いながら授業をされているようです。この活動を通じて、教えている教員自身が「AI技術」について深く考えるようになったとのことです。実践事例については、岡田の別記事も参照してください。(https://www.digital-knowledge.co.jp/blog/archives/3582/)手前味噌な話ですが、『トレパ』はエディターという性格上、教員自身が中身をいじれるツールです。普通、AI技術を使ったアプリは中身の英文が触れなかったりしますが、トレパは違います。使用を通じて、AIにできること、できないことなど、感じていただけるのではないでしょうか。人間側がAIに歩み寄り、主体的に活用することこそ、AI時代なのだと思います。※こちらの別記事も参照ください。AIについて、書いてきましたが、デジタル・ナレッジでは、ほぼ毎月のようにセミナーを開催しております。自転車講習で、プロバイクレーサーの動画を見せられたら、どう思う?~教育ICTの話~みなさん!暑い日がつづきますが、お元気ですか?ご無沙汰しております。いわゆる学校は「夏休み」ですね。この時期は展示会・勉強会などが多くて、企業の方々も先生もお忙しいと思います。盆休みに入る前に、岡田のこの夏(前半)の日記にお付き合いください。◆初!鳥取砂丘◆ラクダに乗ってきました!妻曰く「らくださん、かわいそう・・・」いやいや。それにしても、鳥取砂丘はすごいですね。人間の小ささを感じさせてくれます。羽田空港は大雨だったので、着いた時にこんなに晴れていてくれて、ありがたかったです。写真からして遊びモードのようですが・・・実はちがいます!確かに鳥取に行ってきました。それは「教育ICT」の研修に某高校に行ってきたのです。今回は、日本アクティブ・ラーニング学会・理事として依頼されました。英語科教員12名に対する「協調学習における教育ICT活用」という題した(というお題をいただいた)研修会の講師でした。実は、このお仕事、今年で一番困った仕事でした。いうのも、普通、教育ICT活用のセミナーなどだと、とても「手慣れた先生」が見本となることが多く、そんな真似は自分にはできないし、やるべきじゃないと考えたからです。自転車の乗り方講座をする時に、映像でプロのバイクレーサーの走り方を見せられて、「どう?すごいでしょう?彼も最初は自転車から始めたんですよ!」みたいな構図になるのが嫌だったのです。正直に言うと、まだまだ教育ICTを活用している教員の方は少ないと思います。その理由は、分からなくもないんです。・若手に教わるのはいや・どこでリハーサルすればいいの?そんな時間はない今回、どの程度の話をすればいいのかを見積もるために、事前(50日くらい前)に、いくつか窓口となってくださった先生に質問してみました。それともLTEですか?・教師が練習用に使えるiPadはありますか?・Web接続に制限などありますか?・生徒さんは各自メールアドレスなど、何らかのIDを所有していますか?・アプリをダウンロードするのに制限はありますか?・現段階で、入っているアプリを教えてください(スクリーンショットで)・iPadを電子黒板やプロジェクターに繋ぐことはできますか?・先生方で、普段(授業でもプライベートでも)iPadを使っている方は何名ですか?などなど。した中で見えてきたことは、生徒用のデバイスや環境のことは話題になっていても、それを実行する側の教員の環境がどうも等閑視されているということです。練習する時間が確保されているわけじゃない。デバイスやアプリを個人で購入するのか?そのような課題をクリアする必要性を感じました。今回は、「普段着の教育ICT」というつもりで、協調学習をメインに、それを遂行するのにICT使うと便利だよ!ということを伝えることに特化し、そこはうまくいったと思います。◆ミラコンフォーラム2019実は、この鳥取出張の前日が東京・文京区にある村田女子高等学校で私も実行委員をしている「ミラコンフォーラム」(https://sanka-miracon.jpeca.jp/)がありました。私もプレミアム企業セミナーの枠で、トレパ(https://torepa.jp/)について話をしました。Talk」の取り組みについてのセミナーを実施していただきました。そこで、最後のスピーキングの時のテキスト化・単語数カウントにトレパを利用していただく提案をしていただきました。永峰さんがレビューを書いているので、そちらを紹介します。(https://www.manavi.zoshindo.co.jp/how-logical-speaking/)ここでも、鮫島先生はICTを使うということが目的ではなく、論理的に考えて英語をアウトプットするということが目的に設定されており、トレパを使う際にも最低限度の教育ICTを導入すれば「便利だな」という程度に使いこなしています。最近、とても納得する言葉に出会いました。それが、小見出しにある表現です。便利!は一生なんとも、深みのある言葉です。確かに、教育ICTでも、AIでも、「スゴイ!」という体験は強烈ですが一回限りのものになりがちです。強烈な没入体験をしても、次の日もそれを体験したいかどうかは別物です。以前、鮫島先生に教えていただいたことがあります。先生も、生徒さんが一生懸命勉強するようにと、さまざまな工夫をして、英語学習のゲームを一時期制作したらしいです。最初は、長蛇の列で生徒がやりたがっていた。ところが、一年も経つと、誰も見向きもしない。先生曰く「どんな面白いゲームも、3年間・6年間、やり続けますか?」そうなんですよね。毎日勉強している生徒さん達からすると、「スゴイ!」ものに感動しても、それが「便利!」じゃないと何度も使いません。結局は便利だったり、普段着の方に流れてしまいます。私たちデジタル・ナレッジが提供する教育ICTも、「普段着」まで落とし込む努力をしていきたいですね。盆明けにセミナーを実施します。普段着の「教育×AI」を提案します。お越しください!https://www.digital-knowledge.co.jp/archives/19881/2つの「アダプティブ」をめぐっての論点整理ハッピーバレンタイン!朝から妻にブタちゃんチョコレートを貰って、びみょ~な感情で一日を過ごすことになった研究員・岡田です。喜んで食べればいいのか、自らを客観視する覚悟で食べればいいのか、、、それとも懺悔の念をもって「食べない」という選択をすべきなのか・・・みなさん、効率的な正月太り解消法があったら是非教えてください!さて、今日は短く、結論もないのですが、頭の整理に一つ書いてみます。テーマは「アダプティブ」。実は、弊社COOの吉田が以前書いていた記事(https://www.digital-knowledge.co.jp/blog/archives/2738/)を最近になって読みました(ヲイ)。この記事は見逃していたんですよね~ま、一人の社員が社内のすべての活動に目を通すということがいかに難しいか、ということはまず伝わったことかと思います。興味深い記事なので、是非詳細は読んでいただきたいと思います。今日の論点に関わることだけピックアップします。アダプティブ学習によって、学習時間は「増える」「減る」問題!興味深いのは、先ほどの記事でClassiさんがKnewtonさんのアダプティブエンジンを使って実証したところ、「学習者の学習時間が増えた」という結果が出た、というくだりです。一般的に、学習がアダプティブになると学習の無理・無駄がなくなるので学習時間が「減る」という決まり文句が多いのです。ここに、一つの混同があるのではないか、というのが今回の論点です。Testing)を示唆するような表現がありました。Testing)とIRT(項目反応理論)を組合わせることで「テスト時間の時間短縮」を目指すとありました。※現在ではこの論点は消えています。(1)評価・テストのアダプティブテストの目的は、能力の評価です。視力で言うなら、「0.8」ということが分かればその目的は達成されます。誰しもか経験があると思いますが、視力検査の時には、出題者は中くらいの難度のランドルト環を見せます。0.6のランドルト環です。この0.6が見えなかったりすると、0.5とか0.4のランドルト環を見せるのです。やって、能力値(視力)を収束的に測っていきます。この時、0.6が全く見えない被験者に2.0のものを見せることはまずありません。被験者の視力に合わせたテストが普通は行われます。一般的な学力検査はペーパーテストであり、その場合には、どのレベルの受験者も同一のテストを受けることになります。上の視力検査表でいうと、0.1~2.0の難度の問題がすべて出題されます。カンタンな問題であろうと難しい問題であろうと同じ配点なら、カンタンな問題から解いていくしかないのです。視力検査であれば、例えば0.8の視力の人に対して、0.1のランドルト環で検査をし続けることは意味がありません。テストの場合、大抵は、0.1の難度の問題や0.3の難度の問題もクリアしていかなければなりません。合計点が計測の基準となるからです。視力が0.7なのか0.8なのかを正確に計測したければ、その辺りの難度の問題を手厚く出題して、受験生の反応を観察するべきだと思います。検査の時間が限られているのであれば。同時に、出題の難度の幅が狭くなるのであれば、出題数も少なく済むことにもつながり、「時間短縮」も達成されやすくなります。このような「評価・テストのアダプティブ」がもたらすメリットが、そのまま「学習」にも通用するのでしょうか?(2)学習のアダプティブ学習の場合には、上記のような単純な話になりません。いうのが、学習の「目的」「目標」が学校・クラス・個人・教師によってさまざまだからです。この場合、この問題が解けるならOK。解けないなら、更なる学習が必要になってきます。その場合、心理的状況などを除外すれば、教師はだいたい以下の二つの方法をとると思います。「前の単元に戻る」という2つです。後者はカリキュラムデザインに拠ります。前者は、類題で手順が簡単なものをいくつか解かせることで、トレーニングし、手順が複雑だったり細かい注意が必要だったりする高度な類題を解けるようにします。この場合には、学習者個人の呑み込みの早さなどが影響しますが、一定のトレーニングの時間が必要になります。類題の中でもかなり簡単な問題でさえ解けないのであれば、その理解不足の「根」に帰らなければなりません。その場合、前の単元に戻るという選択もでてきます。今まで、理解不足の単元を多く残している生徒は、このシステムを真面目にすると、当然ながら学習時間は延びていきます。逆にどんどん出来ていく生徒や以前の関連単元をしっかり理解している生徒にとっては、無駄な問題(難度が不適切な問題)はカットされるので時短となるでしょう。・・・と書いていながら、もやもやが残ります。そもそも、時間が増えた・減ったという時に基準となっている「標準学習時間」というのは何が根拠になっているのでしょうか?自己申告?むしろ、この基準は「一斉授業をするとしたら」想定される時間のことではないでしょうか。時短が達成されるとすると、集団学習による一斉授業の在り方(受講生によって「無理」「無駄」が多い)ということが解消されるということが大きな要因なのではないか、と個人的には思います。時短と言う時の比較が「一斉授業vs個別最適化」ということであり、「適切な自己調整学習vs個別最適化」ではないのではないか、という疑問がつきまとうのです。一つ、学習の目的というものがあります。「定期テスト対策」ということであれば、「どこまででも難しい問題を解く」ことは要求されません。「受験勉強」ならばそれが求められます。個別最適化された学習のゴールがどこに設定されるかで、学習者の行動は変わっていくはずです。冒頭に参照した吉田の記事にも、「学習者の主体性」について書かれています。アダプティブ教材について結論を出すには社会の中での実践例が少ないかと思います。今後、さらに利用が増え、教育提供者が求める学習目標をうまく反映できるシステムや教材づくりのノウハウがどんどん増えていくでしょう。その時に、またこのテーマで筆をとりたいと思います。