ダイナミックな教科書

プリマーAI・2010年のデジタル教科書からの続き

図：学びの宇宙と知のネットワーク（ChatGPTによる）

AIと教育というと，頭の中から離れないのが，ニール・スティーブンソンのダイヤモンドエイジにでてくるAI教科書プリマーだが・・・。

大学時代の授業で分からなくて困ったものの一つが，単位を落とした解析力学だ。点数が悪かったので，院試の時の面接でも森田先生にこれはどうしたのと指摘されたくらいだ。自分が参考書に選んだ山内恭彦の一般力学は非常にきれいに書かれていて，赤鉛筆と青鉛筆で読込んだつもりだった。しかし，高校の試験前のようなやり方は，まったく通用しなかった。物理の勉強は文字面を追うだけではダメなのだ。その2年後，マンドルの場の量子論入門とかNishijimaさんの Fiels and Particles に至ってようやくノートを取りながら学ぶ方法を自力で獲得した。

そんなこともあって，解析力学の教科書には複雑な思いを持っている。先日，喜久屋書店の理工書コーナーで，渡邉悠樹さんの解析力学を見つけた。とてもモダンでこれはいいと思ったが，となりの解析力学（誰だったか）と比べると，オーソドキシーというか体系性がやや弱いのが気になる。

そこで，Claude（+ChatGPT）に自分好みの解析力学テキストの目次案を考えてもらった。「現代解析力学の構造的理解」である。最近の洋書でも，CeottiのAnalytical Mechanics などの良書があるけど，ちょっと違うコンセプトにしている。自己満足できる結果ではあるけれど，専門家の目で見ればどこまで正しくて妥当かは分からない。

そこで思いついたのが，このような詳細な目次案＝詳細シラバスと考えて，教科書それ自身がテキストとして存在していなくても，その後の展開はAIに任せてしまうというダイナミック教科書構想である。学習者は詳細な目次案＝シラバスに沿って，AIとの対話によって理解を深め，AIの出す課題をクリアしていくことで，理解と定着を確認するというものだ。

なかなかいいアイデアだと思って（まあありふれている考えなのだが，詳細シラバス＝目次をアンカーとするところがポイント），Claudeにダメ出ししてもらうと，いろいろ問題が出てきた。

Ａ（Claude）：

(1) 理解の判定：「わかったつもり」と本当の理解を見分けにくい。計算・説明・転移の三種類の証拠で判定する必要がある。

(2) 内容の正確さ：AIは高度な内容でも誤る。検証済みの内容を固定層として置き、AIはそれを参照して対話する仕組みが要る。

(3) 学習者の長期記録：数か月にわたる理解度や誤解を、対話の外のデータベースで持ち続ける必要がある。

(4) 動機と継続：一人で進める学習は脱落しやすい。人間による伴走（ゼミ、仲間、面談）は欠かせない。

(5) 制度との接続：大学では単位認定の公正さと責任の所在、中等教育では検定教科書や利用年齢の制約が壁になる。

(6) 運用面の負担：学習記録という個人データの保護、運用コスト、特定の事業者への依存。

もしかして，詳細シラバスによる大学教育改革に取り組んでいる芦田宏直先生のところだと，ほとんど解決に手が届くところまで来ているのかもしれない。