2021年に火星探査車「パーサヴィアランス」が赤い惑星に到達したとき、私はちょうどアンディ・ウィアーの秀逸な小説『火星の人』（The Martian）を読み終えたところだった。現実の宇宙探査と、ウィアーの心をつかむ科学ストーリーが重なり、パンデミック最盛期に必要としていた興奮をもたらしてくれた。ウィアーの別の作品『プロジェクト・ヘイル・メアリー』（Project Hail Mary）でも、科学が再び主役となり、ハリウッド映画のようにクールな形で世界を救う。
あれから5年。パーサヴィアランスは自律性を高め、人工知能（AI）を使って火星の地表を走行している。アルテミス計画は人類を月へ戻し、人が主導する火星ミッションへと私たちを押し進めている。だが、こうした限界を押し広げる取り組みも、次世代の米国の科学者を育てなければ、最終的に成功しない。
これらの本は、科学教育において教育制度がどこに立っているのかという問いを掻き立てる。最も差し迫った問題は、次世代の科学者を育成するうえで私たちはどれほどうまくやれているのか、ということだ。若者を、ウィアー作品の主人公たちのように、深く分析し、好奇心に富み、機転が利き、粘り強い存在へと育てられているだろうか。数学や読み書き（リテラシー）と比べ、科学教育に十分な重点を置いているだろうか。
この問題について見識を得るため、私はジム・ショート博士に話を聞いた。彼は幼稚園から高校までの無料理科カリキュラムを提供する非営利団体OpenSciEdの理事長であり、科学・技術・イノベーション領域の野心的な取り組みを育成するRenaissance PhilanthropyのCatalyst Fund共同リードでもある。本人が真っ先に認めるように、彼はSF作家ではない。だが、元生物教師であり、現在はフィランソロピー（慈善）分野のリーダーとして、キャリアを通じて科学教育の改善を訴え続けてきた人物である。
###
カウエン： 非常にもっともな理由から、私たちは数学や読み書き能力で遅れをとる生徒への対応に多大な努力を払っている。科学教育にもっと注力しないことで、何を犠牲にしているのか。
ショート：確かに、数学と読み書きの習熟は生徒の成功にとって絶対に重要だ。しかし私たちは長い間、良質な科学指導の重要性を過小評価してきた。理科の授業は、私たちが生活のなかで見たり感じたりする問題や状況、つまり「現象」を教師が提示し、科学的分析や数学、読み書きといった道具をはじめとする手段を用いて、それらの問題を解き、理解する場である。
残念ながら、多くの学校が理科を選択科目のように扱っている。小学生が理科の指導を受ける時間は、平均すると1日20分未満だ。理科は資金不足のままで、多くの生徒、とりわけ十分な支援が届いていないコミュニティの生徒にとって、アクセスしにくい。こうした状況は、これらのスキルへの需要が高い将来の労働力の可能性を狭めてしまう。
カウエン： ビジネス界はどのような役割を果たすべきか。
ショート：ビジネス界は、この局面において極めて大きな利害を持っている。経営者が最も必要だと言うスキル──批判的思考、問題解決、データ分析、解決策の検証──は、質の高い科学教育がまさに育むものだからだ。ところが私たちはこのつながりを示しきれず、その結果、200万件のSTEM職が埋まらないままになっている。
STEM職は他分野の2倍の速さで増えており、年収の中央値は10万ドルを超える。一方で非STEM職は4万8060ドルだ。にもかかわらず、高校卒業生のうち大学レベルのSTEM履修に備えができているのは20%にすぎず、全国的な評価によれば、12年生（高校最終学年）の科学の習熟度は22%まで低下している。
機会は非常に大きい。学校と連携して科学教育を強化する企業は、単に地域貢献をしているのではない。将来の人材供給ラインへの投資をしているのだ。地域企業が学校の理科機器へのアクセスを支援したり、生徒の探究に現実世界の文脈を提供したり、カリキュラムに基づく教師の継続的な学びを支えたりすれば、5年後に採用する必要がある批判的思考者を育てることにつながる。
カウエン： AIは、労働力の未来をめぐるほぼすべての会話の最上位にある。科学教育は、子どもたちがその技術に備えるうえでどう役立つのか。
ショート：端的に言えば、最も価値の高い従業員とは、変化に迅速に適応でき、AIを活用して複雑な課題に効果的に取り組める人材だ。
生徒が科学的探究に取り組むとき──予測を立て、調査を設計し、結果を分析する──彼らは、AIツールを意味のある問題へ向けて導ける戦略的思考者になるための学びを得ている。モデルを開発して用いたり、証拠に基づいて説明や議論を組み立てたりすることを学ぶ生徒は、AIシステムに効果的にプロンプトを与え、その出力を批判的に評価するために必要な、同じ体系的アプローチを身につけている。
それでも企業は、こうした労働力ニーズと科学教育の提言とを結び付けることがほとんどない。企業はAI導入に数十億ドルを投じる一方で、自社の成否を左右する人的資本の育成を見落としている。AIで成功する組織は、最高の技術を持つ組織だけではない。複雑な問題を科学的に考え、適切な問いを立て、AIが生み出した洞察を文脈のなかで解釈できる従業員を抱える組織だ。
今日の生徒に、何を乗り越えさせようとしているかを考えてみてほしい。AIモデリングを活用した証拠に基づく解決策を要する気候変動、AIがかつてない規模で生成し得るデジタル上の誤情報、人工知能に駆動される技術的混乱、そして人とAIの協働で解決する必要がある複雑なグローバル課題だ。
いずれの課題も、科学的に考えられる市民を必要とする。AIが生成した情報を評価し、AIシステムにとって意味のある問いを設計し、より広い文脈で結果を解釈できる市民だ。
いま幼稚園に入る子どもたちは、AIが人間の誰よりも速くエッセイを書き、コードを生成し、データを分析できる世界で学校生活を始める。だがAIは、どの問いが問うに値するかを決めることも、倫理的な実験を設計することも、科学的発見がもたらす人間的含意を理解することもできない。質の高い科学教育によって育まれる、こうした人間固有の能力こそが、AIで拡張された世界において最も価値の高いスキルになる。
これは未来の科学者やエンジニアだけの話ではない。あらゆる職業で、AIシステムと効果的に協働できる働き手が求められる。学びの個別最適化にAIを用いる教師は、AIの提案をどう評価するかを理解している必要がある。市場調査にAIを使うビジネスアナリストは、良いプロンプトを設計し、結果の妥当性を評価する必要がある。AIが生成した気候予測を評価する市民は、信頼できる分析とアルゴリズムの偏りを見分けるための科学的リテラシーが要る。
カウエン：州のリーダーは何ができるのか。どの政策が最も有効なのか。
ショート：州の教育行政トップには科学教育を変革する力がある。だがそのためには、科学を読解や数学と同じくらい真剣に扱い、この緊急性が、いま私たちが生きている「AIの局面」と直結していると認識する必要がある。AIは、教育システムが対応できる速度を上回って労働力を作り替えている。
その世界で成功する生徒は、科学的に考えられる生徒だ。良い問いを立て、証拠を分析し、解決策を設計し、AIシステムの出力を批判的に評価できる。これは偶然ではない。科学教育こそが、いま州が行うべき基礎的投資であるという論拠だ。
第1に、科学教育と「Portrait of a Graduate（卒業生像）」とのつながりを明確にすることだ。多くの州は、すべての生徒に身につけさせたいスキル、資質、コンピテンシーを定義する「卒業生像」フレームワーク──批判的思考、協働、コミュニケーション、問題解決、市民性の準備、適応力など──を策定している。
これらは抽象的な理想ではない。地域社会や雇用主、家族が若者に望むものを反映している。しばしば欠けているのは、高品質な科学教育が、それらのコンピテンシーを実際に育むうえで最も強力でスケール可能な手段の1つである、という明示的な認識だ。
生徒が科学・工学の実践──問いを立て、データを分析し、証拠から議論を組み立て、解決策を設計する──に取り組むとき、州がすでに最重要だと言っている持続的な人間的スキルをまさに築いている。州のリーダーは新しい主張を作る必要はない。すでに掲げた主張をつなげる必要があるだけだ。
第2に、カリキュラムに基づく専門性向上の学びに投資し、その意味を具体化することだ。一般的な教員研修では十分ではない。効果があるのは、教師が実際に教室で使っている教材に直接ひもづいた学びであり、新しいカリキュラムを表面的に知るのではなく、科学・工学の実践に関する深い専門性を築くものだ。こうした持続的でカリキュラム整合的な支援に資金を投じる州は、そうしない州とは大きく異なる結果を得るだろう。
第3に、理科教室への責任あるAI統合に資金を投じることだ。AIツールは、よく設計され意図的に実装されるなら、学びの個別最適化を助け、教師に生徒の思考に関するリアルタイムのフィードバックを与え、学区のリーダーがカリキュラムの実際の使われ方を理解する助けにもなる。だが調整がなければ、AI導入は断片化し、不公平を招くリスクがある。州は、教師の判断と生徒の推論を置き換えるのではなく強化する、AI対応の実装インフラに投資すべきだ。
第4に、高品質な教材とリソースへの公平なアクセスを保証することだ。高品質な理科指導には教材と機器が必要であり、現状それらへのアクセスは著しく不平等だ。州は、裕福な学区だけでなくすべての学校が、実験・観察などの実践的で探究型の学びに必要なものを持てるようにする資金配分の仕組みを整える必要がある。これは根本的に公平性の問題だ。資源格差の存続を許す州は、どの生徒が将来に備えたスキルを身につけ、どの生徒が身につけられないのかについて、重大な選択をしていることになる。
第5に、科学教育を経済的流動性と人材育成に明確につなげることだ。知事や州のリーダーが、強い理科プログラムが企業の必要とする熟練した働き手と適応力ある思考者を生み出すと示せれば、資金と政治的意思は後からついてくる。科学教育は「あれば望ましい」ものではない。AIに形作られる世界における、長期的な経済競争力と市民社会の健全性のためのインフラだ。その主張を大きな声で行う州のリーダーは、政策と投資の両方を動かすだろう。
カウエン：あなたは高校の生物教師としてキャリアを始めたと聞いている。これまでの経験を踏まえ、これから教室に入る理科教師に何を伝えたいか。
ショート：教え始めた当初、私は「よい教師」とは物事をうまく説明できる人だと思っていた。だが、科学に関心のない生徒を教えるとなると、生物学の学士号と科学教育の修士号だけでは十分ではないことをすぐに思い知った。質の高い探究型の教材を使いこなすことを学んだことが、新任の理科教師としての私の成長において決定的だった。
今日、多くの理科教師は、現象を起点に、科学・工学の実践と分野横断的概念を取り入れてカリキュラムを設計することを期待されている。教師自身が学習者として経験していないアプローチで、どうやって学びの体験を設計できるのか。
教師には、新しい基準に合わせて設計された最高品質のカリキュラムにアクセスする権利があり、リーダーにはそのアクセスを提供する役割がある。創造的な授業づくりこそが偉大な教師の証だ、という根強い神話がある。より一貫性があり、公平で、常識的なアプローチは、教師からカリキュラム開発の責任を軽減し、生徒の成果にとって最も重要なところ──教室での指導──にエネルギーを集中できるようにすることだ。
