生徒に醸成すべき生成AIに対する認識について ～教育分野における日米政府・機関の生成AI利用方針比較を通して～

　3か月ほど前、2024年1月ごろに某課題のためにこの記事のタイトルに掲げている題目で"レポート"を作成した。それをこの記事ではお見せしようかなと思う。

　生成AIについては日々変わっていくもので、何か対応しても技術革新のスピードが速すぎてすぐに陳腐化してしまう

　ので

　レポートの内容も陳腐化してしまう前に、誰かの参考になればと思って公開することにした。

　正直、出来はそこまでよくないと思う。指導とかはあまり受けてないし、通っていた大学（ステラファルマシア学園六年制薬学部）は薬剤師養成所の側面が強かった※ので、アカデミックなバックグラウンドや論文の心得はあんまりない。

　※村長個人はそんなに頑張ってなかったけど、ちゃんと研究を頑張っている研究室もたくさんあります。

　字数を気にしていろいろ書いてあるので、手っ取り早く理解したい人はひとまず三章、四章、終わりに、あたりを読んどけばいいんじゃないかと思う。また、一部提出時の書式を再現しきれておらず、見にくい書式になってしまっているところもあるので、その点ご容赦いただければと思います。

目次

はじめに

　近年、生成AIの技術革新が著しい。生成AIは、入力されたプロンプトに応答してテキスト、画像、音楽など、さまざまなコンテンツを生成することが可能な人工知能の一種である。その中でも、ChatGPTは、文書作成やプログラミング、翻訳など、さまざまなタスクに対応できる大規模言語モデルであり、学習支援や情報提供等の面で教育分野への応用が期待されている。
　しかし、生成AIが急速に進歩し、技術革新が起きると同時に、生成AIは社会に様々な脅威と不安を引き起こしている。特に、教育の分野においては生成AIにより情報へのアクセスに対する利便性が向上する一方、「学習者の主体性の低下」や「人工知能に対する依存」などが危惧されている。加えて、様々な生成AIの登場により「自分が大人になった時には、AIやロボットに仕事を奪われているのではないか」と将来を不安視する生徒もいる。
　その現状を鑑みて、教育分野における日米政府・機関の生成AI利用方針を比較・考察し、生徒に醸成すべき「生成AIへの認識」に関する提案ができないかと考えた。具体的には、生成AIを上手く活用できるようになるために必要な考え方や人工知能というものに対する姿勢などについて、教育現場にはまだ浸透していないため、これらについて明らかにしていきたいと考える。
　また、米国政府・機関の利用方針も参照する理由としては、生成AIが世の中に急速に普及してきてまだ黎明期であるため、日本国内の知見だけでは不十分である可能性が高いこと、人工知能を含む情報通信分野における米国の優位性（代表的な生成AIであるChatGPTが米国のOpenAI社により提供されていること、現代のテクノロジー業界における大手企業5社GAFAMが米国企業であること、等）から考慮することとした。

第１章　日本の生成AIに関する利用方針

1-1　初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン （文部科学省 初等中等教育局）

　このガイドラインは2023年7月に公表されたもので、初等中等教育段階における生成AIの教育利用の方向性と留意点をまとめたものである。主な内容としては、生成AIに対する基本的な考え方、活用事例と不適切な利用例、個人情報保護やセキュリティなどの留意事項、今後の課題などについて触れられている。
＜目次＞

１．本ガイドラインの位置づけ
２．生成AIの概要
３．生成AIの教育利用の方向性
　基本的な考え方
　生成AI活用の適否に関する暫定的な考え方
　「情報活用能力」の育成強化
　パイロット的な取組
　生成AIの校務での活用
４．その他の重要な留意点
　個人情報やプライバシーに関する情報の保護の観点
　教育情報セキュリティの観点
　著作権保護の観点

1-2　大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて（文部科学省 高等教育局専門教育課 大学教育・入試課）

　この資料は2023年7月に公表されたもので、各大学においては本資料も参考に生成AIの取り扱いについて適切に対応を図ることとされている。内容としては初等中等教育局のガイドラインに近しく、基本的な考え方や留意点などに触れられているが、パイロット的な取組や情報活用能力などに関する記載はない。
＜項目＞

　基本的な考え方
　生成 AI に関する動向
　趣旨／大学・高専における対応

　生成 AI の取扱いの観点
　利活用可否の検討、利活用が想定される場面例
　留意すべき観点

1-3　AIツールの授業における利用について （東京大学）

　東京大学の方針として2023年5月に公表されたもので、生成AIツールの利用を一律に禁止することはせず、その活用の可能性を積極的に探るとともに、活用上の実践的な注意を発信していく旨記載されている。各授業での利用は担当教員の判断に委ねられていることや生成AI利用時のリスクについて触れられている。
＜項目＞

　大学の対応
　授業での利用の可否
　教育効果の重視
　不正行為
　誤謬の可能性
　法的リスク
　情報セキュリティ
　今後の予定

第２章　米国の生成AIに関する利用方針

2-1　Teaching with AI （OpenAI） 

　邦訳：人工知能を使った教育 （OpenAI社）
　ChatGPTを開発したOpenAI社が2023年8月に公開した教師向けのガイドで、教育現場でのChatGPTの活用例や具体的なプロンプト例が挙げられている。回答内容のバイアスや正確性などの課題については本ガイド内でも簡単に触れられており、別ページの教育者向けFAQ内で詳述されている。
＜項目　邦訳＞

　教師がどのようにChatGPTを利用しているか
　高度な対話のロールプレイ
　指定教材からテスト、授業計画の作成
　非英語話者の負荷軽減
　批判的思考についての生徒への教育
　ChatGPT利用開始時のプロンプト例
　授業計画の考案
　効果的な説明、例えの作成
　生徒の学習支援
　AI チューターの作成

2-2　Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations （U.S. Department of Education, Office of Educational Technology） 

邦訳：人工知能と教育・学習の未来:洞察と推奨事項 （米国教育省 教育技術局）
　2023年5月公開の本レポートは71ページからなり、生成AIも含むAI全般が教育に与える可能性や課題について、教育関係者や研究者、企業関係者へのインタビューや調査に基づいて詳細に分析されたものである。特に、学校教育にAIがどのように役立つのか、AIをどのように組み込むべきかについて詳しく記載されている。
＜目次　邦訳＞

　導入
　教育における AI への関心の高まり
　教育現場で今AI に取り組むべき 3つの理由
　教育におけるAI政策に向けて
　倫理的かつ公平な政策の構築を共に
　指針となる問い
　基礎 1: 人間中心 (保護者、教育者、生徒)
　基礎 2: 平等性の推進
　基礎 3: 安全性、倫理性、効率性の確保
　基礎 4: 透明性の促進
　本ドキュメントの概要
　AIとは何か?
　観点:人間のような推論
　観点：目標を追求するアルゴリズム
　観点:知能の拡張
　“モデル”の定義
　洞察: AIは新形態の交流を可能にする
　重要推奨事項: 人間参加型のAIループ
　学習
　洞察: AI は学習時の適応性を向上させる
　インテリジェント個別指導システム: AI モデルの例
　AIによる適応性の拡張に向けた重要な指針
　二重性: AI で、AIについて学ぶ
　課題: 教育におけるAI に関するシステム思考
　学習用 AI に関する未解決の質問
　重要推奨事項: 学習ビジョンに合うAIモデルを探す
　教育
　教育者を常に指導ループの中心に置く
　洞察: 教師の業務改善のためのAI 活用
　教師の計画と振り返りの準備とサポート
　AI ツールの設計、選定、評価
　課題: 人間とコンピューターの意思決定のバランスを取る
　課題: 監視を避けつつ、教師の仕事を容易に
　課題: プライバシーを保護しながら生徒の強みに応える
　教育用 AI について尋ねるべき質問
　重要推奨事項: 検査可能、説明可能、オーバーライド可能な AI
　形成的評価
　ベストプラクティスに基づく構築
　教育と学習への影響
　洞察: AI はフィードバック ループを強化できる
　例: 自動エッセイ採点
　形成的評価における AI の重要な機会
　重要推奨事項: バイアス軽減のために評価の専門知識を活用
　関連質問
　研究開発
　洞察: 研究は AI におけるコンテキストの役割を強化できる
　学習者のばらつきのロングテールに注意する
　デザインベースの研究でのパートナーシップ
　教師の専門能力開発を再考する
　公共政策とのつながり
　重要推奨事項: コンテキストへの対応に関する研究開発に注力する
　研究者への継続的な質問
　望ましい国家研究開発目標
　推奨事項
　洞察: AI を政策目標に合わせる
　教育リーダーに行動を促す
　推奨事項 #1: ループ内の人間に重点を置く
　推奨事項 #2: AI モデルを共有された教育ビジョンに合わせる
　推奨事項 #3: 最新の学習原理を使用した設計
　推奨事項 #4: 信頼の向上を優先する
　推奨事項 #5: 教育者に伝え、巻き込む
　推奨事項 #6: コンテキストへの対応と信頼・安全の強化に研究開発を集中する
　推奨事項 #7: 教育固有の利用方針と制限を設ける
　次のステップ
　用語解説
　謝辞
　参考文献

2-3　Guidelines for Using ChatGPT and other Generative AI tools at Harvard（Harvard university）

邦訳：ハーバード大学でChatGPTやその他生成AIツールを使用するためのガイドライン（ハーバード大学）
　2023年7月に公開された本ガイドラインでは、主に生成AIツール利用時の留意点について列挙されている。利用自体は推奨されているものの、データ保護や利用時の責任に加え、AIを利用したフィッシングに警戒することやツールを調達する際の手続きに触れられていることが特徴的である。

＜項目　邦訳＞

　機密データの保護
　生成したコンテンツに対する責任
　アカデミック・インテグリティに関する方針の順守
　AIを利用したフィッシングへの警戒
　生成AIツール調達時のHUIT（Harvard University Information Technology）との連携

2-4　Teaching & Learning with ChatGPT: Opportunity or Quagmire? （Massachusetts Institute of Technology Teaching + Learning Lab）

　邦訳：ChatGPT を使った教育と学習:好機か窮地か? （マサチューセッツ工科大学 教育+ラーニングラボ）
　2023年1月という早期に公開されたもので、三つの記事から構成される。パート１では、生徒による生成AI利用が避けられないこと（検出ツールなどによる対応も困難であること）や学習成果の妥当性・信憑性を見直す機会であること等を示し、パート2では教育・学習プロセスや学習目標の見直しに言及、パート3では利用にあたっての留意事項について触れている。
＜各記事の項目　邦訳＞

　パート１
　生成AIを教室に迎え入れる
　パート２
　生成AIを使って生徒の学習をどのように支援できるか
　生成AIは、どのように生徒の学習目標を再考・洗練させるか
　生徒の学習プロセス
　生成AIの課題への活用
　どのような生成AIがあるか
　パート３
　アカデミック・インテグリティ
　生徒データのプライバシー
　公平性とアクセシビリティ

第３章　日米の利用方針に関する比較分析

3-1　共通点

　日米の政府・機関が発表している各ガイドラインに共通していることとして、生成AIを使用することのデメリットや考慮すべき留意事項が含まれていることが挙げられる。具体的には、生成AIの限界（正しい回答を常に得られるとは限らないこと）や導入による学習者の主体性の低下の可能性、著作権・剽窃の問題や利用者の個人情報・プライバシー保護の問題などである。これらの課題については教育上の利用にとどまる話ではなく、詳細・明確な対応方法等についてはガイドライン内で言及されていないことも共通しており、日米両国ともに規制について検討している最中である。
　また、教育現場に導入することについての有益性を見込んでおり、利用する方針を打ち出した上でどのように役立てるかを検討し、データ保護や利用場面の制限などはあるものの利用を許可している点（全面禁止にはしていない点）についても共通している。

3-2　相違点

　一方、日米両国のガイドライン間で、生成AIの活用範囲や改革の対象範囲、活用イメージに関する議論の深度は大きく異なるように感じた。
　具体的に、日本側は生成AIの利活用について各教育機関に委任したり、各担当教員の判断に委ねたりしており、活用時の具体的な手順や考え方が示されていないガイドラインもあった。また、活用例として挙げられているものも授業内での一部活動や校務の自動化が挙げられており、2024年1月の現時点では学校内の既存の枠組みは大きく変えず、各要素に生成AIを活用する方針となっている。加えて、これからの時代に必要となる資質能力や教育の在り方の見直しについては中央教育審議会等で検討を行うこととなっている。
　それに対して、米国側はAIの登場に合わせて各要素を再構築する方針である。具体的には、生徒の学習成果の信憑性や妥当性、学習目標などについて再考することを提唱し、教師に必要とされる能力についてAIリテラシー以外も含めて広く検討しなおすこととしている。また、教育現場の生徒・教師のみならず、AI導入に向けての政府・政策の必要性や教育目標に合うようサービス提供者側にAIモデルに関する情報開示を求めること等、社会全体で関係者を広く巻き込んで進めていく方針となっている。加えて、主要な対話型生成AI（ChatGPT, Bing Chat, Bard）はそれぞれ全て米国企業（OpenAI社、Microsoft社、Google社）によって提供されているものなので、前章で触れた『Teaching with AI（OpenAI社）』のように、教育現場における効果的なプロンプトや具体的な利用方法に関する情報等についても、米国側のほうが企業との連携が容易で、情報へのアクセスもしやすいと考える。
　本項目の結びとして、米国教育省教育技術局が出しているガイドラインのコアメッセージに記載された一節を翻訳し、引用する。2024年1月時点の米国ガイドラインで示されているスタンスを端的に表していると考える。
　「私たちは、ロボット掃除機ではなく、電動自転車のようなテクノロジーで強化された未来を思い描いています。　電動自転車では、人間は完全に認識し、完全に制御していますが、負担は軽減され、補完的な技術の強化によって人間の力は何倍にもなります。」

第４章　政策提案

4-1　生徒に醸成すべき認識と生徒の生成AI利用可否

　生成AIについて、教育分野における日米政府・機関の各ガイドラインの内容を踏まえ、生徒には「生成AIと共生する」という認識を醸成すべきと考える。この点、一部教育機関や企業では生成AIについて利用禁止の判断をしている。しかし、現状ではインターネットに接続さえできれば複数種類の生成AIにアクセスできてしまい、マサチューセッツ工科大学のガイドラインが示すように、利用の有無を検出することも非常に困難であるため、「生徒が生成AIを利用する」前提で対応を考える必要があり、生成AIに対する依存でも畏怖でもなく健全な『共生』を教育機関としては伝えることができたらよいと考える。

4-2　生徒に伝えるべき生成AIとの共生イメージと生成AIの仕組み

　生徒に「生成AIとの共生」について伝える時、大まかなイメージとしては米国ガイドラインが示す『人間参加型のAI』や前章最後に挙げた電動自転車のイメージが役立つと考える。AIは、教師をはじめとした人間に取って代わるものではなく、人間の職能を増強し、よりよい成果を出すためのものであることを伝えるべきである。
　同時に、生成AIは決して魔法の道具ではないことも伝える必要があると考える。米国ガイドライン内でも、学習者や教育者のこのようなスタンスは学習の妨げになる旨明記されている。生成AIの仕組みなどについては、日米のガイドライン内でも触れられているが、その実態はモデル（大規模言語モデル、等）であり、データとアルゴリズムによって「統計的にそれらしい応答」を生成するだけである。正解を導くこともあるが、各モデルは必ずどこか不完全なところがあるため、生成AIについてはその限界やできないことなどを併せて伝える必要がある。Microsoft社が新規のAIアシスタントにCopilot（副操縦士）という名をつけているように、あくまで主体はこれからも人間であると考える。

4-3　生徒の認識醸成に向けた教職員への生成AIに関する情報共有

　上記生成AIとの共生や仕組みを伝える上で、まず必要なのは教師側にその内容を伝え、理解してもらうことであると考える。生徒たちの生成AIに対する認識や不安は、周囲にいる各教職員の考えやスタンスも影響してくるものであるため、原則として「情報」科目を担当している教師以外も知っておくべきことと考える。生成AI関連の教職員向け資料としては、東京大学 大学院工学系研究科 吉田塁研究室のHPにて公開されている動画・資料や、文部科学省 情報モラル教育ポータルサイトにて公開されている『生成AIに関する教員向け研修動画シリーズ』を活用することで、相当程度無償で対応することが可能である。

4-4　生成AIを活用した学校への変革

　ChatGPTをはじめとした生成AIの利用（禁止することは実質的に不可能であること）については、生徒だけでなく教職員にも同様のことが言えるため、利用されることを前提として機密情報のデータ保護等について注意喚起やポリシー策定をすべきと考える。また、情報セキュリティやデータ保護の観点から、可能であれば生成AIに関して法人契約を締結して学内で使用できる生成AIを導入し、より安全に生成AIを利用できる環境を用意すべきと考える。
　生成AIに関して各教職員が学び、利用に関するルールや環境を整備したうえで、生成AIの存在を踏まえた学習目標の見直しや学習プロセス、校務の変革など各私学の状況に合わせて見直しを始めるべきと考える。ある程度内容がまとまったら学外に向けても『生成AIに応じた改革』について示し、「生成AIに対して先進的に取り組んでいること」を示す事で教育機関としての魅力向上にも資すると考える。そして、学校・教職員が生成AIとうまく共生し、AIの導入について前向きに取り組む姿勢を示す事で、生徒たちの認識にも良い影響を与えられると考える。

終わりに

　本論文では、生徒に醸成すべき生成AIへの認識について明らかにする目的で、2024年1月現在日米で公表されている生成AIに関係する教育関連省庁・機関のガイドラインについて比較・考察を行った。日米の比較結果としては、限定的な利用から検討・検証する日本側に対し、米国側は生成AIに基づいて大きく変革を起こしていく方針であり、生成AIの活用イメージの議論については米国が先行していた。両国のガイドラインの内容に基づいて、現時点で私学経営に取るべきと考えられるアクションを提案したが、生成AIに関する規制や方針は今現在も検討されている最中であり、現時点で予見されていない新規の生成AIも創出される可能性がある。また、実際に導入した後のより具体的な課題等についても本論文ではカバーできていないため、利用方針や規制等の状況の変化や新たに生じた課題等に応じて引き続き、私学経営における生成AIの活用について検討していきたい。

参考文献

　(URLについては全て 2024-01-24参照)

文部科学省 初等中等教育局.「初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン」.
https://www.mext.go.jp/content/20230710-mxt_shuukyo02-000030823_003.pdf
文部科学省 高等教育局 専門教育課 大学教育・入試課.「大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて」.
https://www.mext.go.jp/content/20230714-mxt_senmon01-000030762_1.pdf
東京大学.「AIツールの授業における利用について」.
https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/docs/ai-tools-in-classes-students
OpenAI. 「Teaching with AI」.
https://openai.com/blog/teaching-with-ai
Office of Educational Technology. 「Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning」.
https://tech.ed.gov/ai-future-of-teaching-and-learning/
Harvard university. 「Guidelines for Using ChatGPT and other Generative AI tools at Harvard」.
https://provost.harvard.edu/guidelines-using-chatgpt-and-other-generative-ai-tools-harvard
Massachusetts Institute of Technology Teaching + Learning Lab.「Teaching & Learning with ChatGPT: Opportunity or Quagmire? 」.
https://tll.mit.edu/teaching-learning-with-chatgpt-opportunity-or-quagmire/