新しいテクノロジーが学問的誠実さの限界を試し、学校に「学ぶ」ということの本当の意味を再考させている。
世界中の教室で、静かな議論が教育者たちを二分している。政治や政策についてではなく、ツールについてだ。その中心にあるのは人工知能（AI）である。一部の教育機関にとって、生成AIは学問的誠実性への脅威を意味する。他の機関にとっては、学生の学び方を再定義する機会となっている。
私の会社であるProsper Insights & Analyticsによる最近の調査によると、米国の成人の3人に1人以上がすでに生成AIツールを使用していると回答している。この数字はZ世代とミレニアル世代ではさらに高くなる。この世代間の分断は、あらゆる教室で展開されており、学生たちはAIを使った盗作で告発され、厳しい学問的制裁に直面している。そして後に無実が証明されるケースもある。
Decidrのエグゼクティブディレクターであるデビッド・ブルーデネル氏は、この瞬間が私たちが知る学びの終わりではなく、新しい種類のリテラシーの始まりを示していると考えている。彼によれば、AIは過去の世代が電卓やインターネットを受け入れたのと同じように扱われるべきだという。つまり、避けられない必須のスキルとしてだ。AIを禁止することは、「2000年にインターネットを禁止したり、1985年に電卓を禁止したりするようなもの」だと彼は主張する。
AIはより少ない思考ではなく、より多くの思考を要求する
懐疑論者はしばしばAIを近道や学生が努力を避ける方法として位置づける。しかし現実は逆かもしれない。Prosper Insights & Analyticsのデータによると、現在のAIユーザーの約5人に1人が、すでに教育のためにAIツールを使用して、テスト問題を生成したり難しい概念を明確にしたりしていると言う。これは、学生が従来の指導を補完する方法が静かに変化していることを示している。
AIをうまく使うには、判断力、反復、複数の分野にわたる推論が必要だ。プロンプトを作成し、回答を洗練させることを学ぶ学生は、現実世界での問題解決の方法を反映した異なる種類の思考に取り組んでいる。その意味で、AIは認知を置き換えるのではなく、それを深めるのだ。
課題は、教育システムが適応するのが遅いことだ。パンデミックはそのギャップを露呈させた。学校がリモートになりキャンパスが空になると、何百万人もの学生がモチベーションとつながりの崩壊を経験した。
逸話として、ブルーデネル氏は、ある大学生が最初の1年を「一種の学問的な流刑」と表現したことを思い出す。それは孤立と幻滅によって特徴づけられていた。しかし彼女が初期の大規模言語モデル（LLM）を使って難しい概念の説明を助けるようになると、彼女の初期理解は向上し、成績は最終的に上がり、不安は和らいだ。「はい、ツールは答えを与えましたが、それは彼女に自信も与えたのです」と彼は言った。
画一性から能力へ
その例は、おそらくAIの最も強力な可能性を強調している：パーソナライゼーションだ。生成AIチャットボットは、学習者のペースや好みの理解モード（視覚的、概念的、物語的など）に適応できる。
ADHD、ディスレクシア、または英語が母国語でない学生にとって、その柔軟性は変革的なものになりうる。それはブルーデネル氏が「真の公平性の実践」、あるいは「すべての学習者を同じ狭いチャネルに強制するのではなく、個々のニーズに合わせて調整される環境」と表現するものを表している。
しかし、ほとんどの教室は依然として1人の教師、1つの方法、1つのペースによる放送モデルに基づいている。AIはその後、大規模な個別指導を可能にすることで、そのパラダイムへの挑戦と見なされる可能性がある。理解を標準化する代わりに、理想的なシナリオでは、それは能力を育むことを約束する。
学問的誠実性の再考
メリーランド大学の研究者による研究では、12のAI検出サービスを調査し、人間が書いたテキストを平均して約6.8%の確率でAIが生成したと誤って識別することがわかった。この誤差は、より深い問題を浮き彫りにしている：学生がAIを使って不正行為をするという恐れは、学習の測定方法における深い欠陥を反映している。LLMが合格点のエッセイを作成できるなら、問題は学生やソフトウェアではない。それは評価自体なのだ。
その認識が思考の転換を促している。イノベーションの波は、先見の明のある教育者たちに、AIを教室から排除するのではなく、プロセスに組み込むことで、理解度の評価方法を再設計するよう促している。
ブルーデネル氏が指摘するように、「学生が自分の文章や思考パターンでAIツールをトレーニングすると、それらのシステムは前例のない詳細さで彼らのプロセスを記録し反映することができる。その結果、意図と独創性の透明な記録が生まれ、それは盗作検出器よりも効果的な学問的誠実性の保護手段となる」。
次のステップは、学生が結論だけでなく、それに到達するために使用したプロンプトチェーンでも評価されるカリキュラムだろう。この種の層状の思考は、理解力、創造性、推論力を一度に評価することになり、これらは真の高次学習の特徴である。
本当のリスクは取り残されること
より大きな視点では、国の教育競争力と経済的未来は、その学生たちがこの現実にどれだけ早く適応するかにかかっている。AIを禁止されたものとして扱う人々は、基本的に彼らが入っていく世界に対して準備ができていない卒業生を生み出すリスクを冒している。
「歯磨き粉はチューブから出てしまった」とブルーデネル氏は言う。「機械を恐れるか、子供にそれを操る方法を教えるかだ」。
AIへの過度の依存は結果を伴わないわけではない。研究によれば記憶力と保持力を弱める可能性がある。しかしブルーデネル氏にとって、それはまさに教育が進化しなければならない理由だ。
「学生がすでに使用しているツールに抵抗するのではなく、学校は彼らにAIを批判的かつ責任を持って適用する方法を教えなければならない」と彼は言う。
その哲学がDecidrの仕事の基盤となっている。同社のエージェント型オペレーティングシステムは、HRシステムやエグゼクティブ教育プログラムなど、学習が行われるデジタルプラットフォームに、インテリジェントなメンター、チューター、コーチを直接組み込んでいる。これらのAIメンターは、人々がより速く、より深く学ぶのを助けるリアルタイムの適応型フィードバックを提供する。
「目標は教師やトレーナーを置き換えることではなく、静的なコースやコンプライアンスビデオから動的でパーソナライズされた学習へと移行することで、彼らを強化することです」とブルーデネル氏は言う。
議論は続くだろうが、目的を持って展開されれば、AIは教育を豊かにする可能性がある。最善かつ最も寛大な形で、ブルーデネル氏のようなビジネスリーダーは、AIが学習を標準化されたプロセスから、好奇心、テクノロジー、人間の可能性の間の活気ある対話へと変えることを構想している。
最近のProsper Insights & Analyticsの調査によると、ベビーブーマー世代の25%未満が生成AIを使用したと言う一方、Z世代の採用率はその約2倍である。これは、学校がもはや無視できないデジタルリテラシーの格差が広がっている証拠だ。
開示：上記で参照された消費者意識調査は、私の会社であるProsper Insights & Analyticsによって実施されました。これは全米小売業協会が使用しているのと同じデータセットであり、経済的ベンチマーキングのためにAmazon Web Services、Bloomberg、London Stock Exchange Groupから入手可能です。
