本日発表された研究によると、AI搭載学習プラットフォームEediとAI研究所Google DeepMindの共同調査で、AIが生成した学習ガイダンスを使用する人間の家庭教師は、AI支援なしで指導する人間と同等の効果を上げることが判明した。
一見すると、AIを活用した人間の指導が人間のみの指導と同等の学習成果を達成したという事実は大きな発見に思えないかもしれない。しかし実際には重要な意味を持つ。なぜなら、人間とAIの協働による指導は、純粋に人間だけの指導では決してできなかったこと—スケーラビリティ（拡張性）—を実現できる可能性があるからだ。
教育関係者は長い間、専門家による一対一の個別指導が学習を飛躍的に促進することを知っていた。しかし常に二つの問題があった。それは高コストであることと、地球上のすべての生徒一人ひとりに向き合える専門家チューターが十分に存在しないことだ。
人対人の一対一の個別指導がどれほど優れていても、その範囲は常に人間の注意力によって制限されてきた。結局のところ、一人の人間の家庭教師が意味のある形で関われる生徒の数には限りがあり、それを超えると家庭教師ではなく教室の教師になってしまう。しかしAIの学習プロンプト、質問、回答を融合させることで、人間の家庭教師はより多くの生徒に同時に対応できるようになるかもしれない。一人の生きた家庭教師が、これまで一人しか指導できなかったところを、質を落とすことなく二人、あるいは三人の生徒を指導し関わることができるなら、それは画期的なことだろう。
この研究は、英国の5つの高校で165人の生徒を対象に、数学の授業と個別指導における実際の教室での応用を調査した。研究チームは、専門家である人間の家庭教師がリアルタイムで監督・承認するAI指導が、人間のみによる個別指導と同等の成果を上げられるかどうかを知りたいと考えた。
そして、実際にそれが可能だった。
プレスリリースによると、「人間とAIのチームは、生徒が犯したミスをすぐに修正するのを助ける点（93.0%の成功率対人間の家庭教師の91.2%）と、生徒の根本的な誤解を解決するのを助ける点（95.4%対94.9%）において、専門家である人間の家庭教師が単独で働く場合と同様に効果的だった」とのことだ。
Eediのチーフ・インパクト・オフィサーであるビビ・グロート博士は、「私にとって、Google DeepMindと行った研究から得られた最大の収穫は、教育における最大の問題、つまり公平性と規模の問題を解決するための証拠に基づいた一歩を踏み出したことです」と述べた。
「私たちの研究から得られた最も重要な発見は」とグロート氏は言う。AIと人間の協働が「教える任務において専門家である人間の家庭教師と同等のパフォーマンスを示した」ことだ。彼女は続けて、「これは、その最高水準の個別指導の重要な要素を民主化できるという強い兆候です。私たちは、パーソナライズされたソクラテス的対話をあらゆる場所のすべての人にアクセス可能にすることができます」と述べた。
この研究では、AIが生成した個別指導の回答の約4分の1が、人間の家庭教師によって編集されるか承認されなかった。しかし、研究の著者らによれば、これは回答が間違っていたり問題があったりしたことを意味するものではない。
代わりに、グロート博士は、AIが提供した個別指導のガイダンスの監査では、実際の事実誤認はごくわずか—3,617件中わずか5件—だったと述べた。承認されなかったり編集されたりしたコンテンツのほとんどは、ペースの懸念や個人的な関わりや共感の欠如—人間の家庭教師が必要に応じて管理したり追加したりできる要素—のために変更されたものだった。「人間の家庭教師は社会的・感情的なニュアンスを提供しました。AIは事務的に感じられました。家庭教師は人間的な関係を構築するために介入しました」とグロート氏は言う。さらに良いことに、彼女によれば、これらの回答が修正された理由を知ることで、将来のAIモデルをより良いペース配分と個人的な関わりを感じさせるように訓練することができるという。
研究の著者とスポンサーは、これらの初期の発見が改善され広く適用された場合に意味するものについて、当然ながら興奮している。
「私たちの研究は、AIが同じ質の指導を、普遍的にアクセス可能な規模とコストで提供できるという最初の有望な証拠を提供しています。私たちのフレームワークは、個人家庭教師のパワーを教育システムの中核に統合し、すべての生徒にとって基本的でアクセス可能なツールにすることを目的としています」とEediの共同創設者兼CEOであるベン・コールフィールドは述べた。
AIの発展のペースを考えると、この研究所と研究による学びは、米国を含め、非常に迅速に実際の教室での学習をサポートすることになるだろう。
「私たちはこの初期研究に基づいてさらなる実験を展開することに時間を無駄にせず、追加の大規模研究への道を開いています」とコールフィールドは述べた。「Eediはイマジン・ラーニングと提携し、2026年度中に新しい無作為化対照試験を展開して、多様な米国の学区全体でモデルの有効性をテストする予定です」と彼は言った。
もしこれらの試験が今日発表された結果を拡大し、特に人間の家庭教師が変更やブロックする必要のないAI作成の初期回答の割合が向上することを示せば、その影響は劇的なものになる可能性がある。これにより、一対一の個別指導の確立されたパワーが、これまで届かなかった場所に届き、おそらく私たちがまだ想像できないほどの効率で届く可能性がある。
そうなると、AIのサポートが向上しても、人間の関与と監督の最適なバランスを見つけることが重要になるだろう。この研究の設計者たちも認めるように、個別指導の秘訣の一部は人間らしさ—教えることと学ぶプロセスにおける本物の関係—にある。しかし、それがシステムに残りながらも、AIによってより速く、より安く、より大規模になれば、それは大きな進歩だ。
