AIと学校教育（２）

AIと学校教育（１）からの続き

図：AIと学校教育（Nano Banana Pro による石田徹也風イメージ）

2月13日金曜日の中央教育審議会の，初等中等教育分科会教育課程部会情報・技術WGで，「AIに関する現状と検討課題について」という資料がでていたので，早速，分析してもらった。

なお，東大の江間有沙さんの「AIと人の関係性を設計する力の育成：AIリテラシーの再考」もおもしろそうだった。ChatGPTによれば，こちらの方が，我々の議論よりずっと進んでいるとのことだった。そうだよね。30分で生成AI（LLM）を使ってできた文章が，専門家を越えていたらシャレにならないもの。

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude+koshix）：

資料は「人間が最終判断すれば人間中心だ」と言うが、実は判断を支える思考の条件と、世界が問題として立ち現れる回路を静かに弱めている。人間が“名義上の審判”として残っても、判断が成立する条件（反例を考える力、根拠を追う力、別案を構想する力）が失われれば、それは人間中心ではない。

１．「導出過程」のない判断は、ただの署名である

数学や物理で、導出を飛ばして答えだけ検算しても真の理解にはならない。判断の本質は、結論に至るまでの苦闘のプロセス（導出）を通じて、何が前提で、どこで飛躍が起き、どの反例で崩れるかを自分の中に持つことにある。AIがプロセスの大半を占領し、人間が最後にボタンを押すだけなら、それは判断ではなく追認に近い。「最終判断は人間」という看板の下で、思考の筋道がブラックボックス化し、理由は「AIがそう言ったから」に滑り落ちる。だから問題は、AIを使うこと自体ではなく、AI利用の開示や根拠の追跡可能性、反例生成といった“判断の条件”が、評価と運用として守られていないことだ。

２．世界が「のっぺらぼう」になる

人間は、わからないことや矛盾にぶつかり、世界からの抵抗を感じることで、自分と世界との距離を測り、学ぶ。ところがAIが先回りして整った答えを与えると、世界は抵抗として立ち現れる前に言語で満たされ、平坦で“のっぺらぼうな情報”に見え始める。ここで壊れるのは学力ではなく、世界が問題として立ち上がる仕方そのものだ。成績は上がっても、「わかったつもり」が増え、不可知性に立ちすくみ、そこから自分の問いを立て直す力が痩せていく。教育が守るべきなのは効率ではなく、この抵抗を受け止め、問いを生む回路である。

３．「独自の違和感」という発火点の消失

AIリテラシー教育の体系化は、統制というより、便利さによって自発的に起きる均質化を招く。みんなが同じ道具（AI）を使えば、問いの立て方、説明の型、納得の仕方が似てくる。そのとき消されやすいのが、自分だけの「説明できない違和感」だ。だが違和感は、非合理の聖域ではない。誤情報や詐欺や権威に対して立ち止まり、証拠を要求し、反例を作り、異議を申し立てるための“反証の発火点”である。これが「効率」や「客観性」の名の下にエラーとして矯正されるなら、社会は静かに抵抗能力を失う。

４．効率という名の物差しへの最適化

資料は「価値創造」や「課題解決」を強調するが、それ自体は中立語ではない。何を課題と見なし、何を成功と数えるかという価値の座標系（評価尺度）が先に固定され、その尺度に沿ってAIが“答えやすい価値”が増幅される。すると人間はAIを使いこなしているつもりで、実はAIが最適化しやすい価値関数に同化していく。問題は「役に立つか」ではなく、価値の物差しを誰がどう決め、どの異議申し立てを許すかという、共同体の自己統治の問題に踏み込んでいる点である。

５．核心

この資料が守ろうとしているのは「人間が判断する」という形式であり、判断が成り立つ条件――世界の複雑さ・不可知性に耐え、根拠を追い、反例を作り、理由を引き受けるという制度条件――への敬意が薄い。生成AI時代の教育に本当に必要なのは、効率的な活用術ではない。AIが提示する流暢な正解に対して立ち止まり、「それでも割り切れない」という違和感を、反例生成・説明責任・開示といった形で評価と運用に埋め込み、知が成立する土台を守ることだ。そうでなければ「人間中心」は責任逃れの言葉に墜ち、学びは世界との真の出会いを失ってしまう。

AIと学校教育（１）

生成AIの教育利用（２）からの続き

図：AI時代の学校教育のイメージ（ChatGPT）

Takuya Kawai さんのFacebookにおける，AI教育利用批判が続いていたので，自分の意見との共通点と相違点をChatGPTに確認した。それによると，私は次のように考えているらしい。

　ＡＩ⇒「社会的意思決定環境を再編する準制度的存在」で，

　教育⇒「AIによって外側から評価・配分・選抜構造が変えられる」と。

その対話を続けていると，学校教育の再定義に踏み込んでいった。これを集約して手を入れたものが下記の記事である。免疫という表現がいいのかわるいのか・・・。

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude+koshix）：

AIと学校教育 — 選抜から免疫へ，役割の再配置

本稿は、AI時代の到来によって揺らぐ学校制度を、単なる理念や価値の刷新としてではなく、教育を支える「形式装置（時間・単位・集団・労働）」の再配置問題として捉え直す試みである。ここで問われているのは「どのような教育が望ましいか」ではない。変わりゆく社会環境の中で、学校という制度が、どの役割を引き受け、どの役割を手放すのかという、構造選択の問題である。

１．空疎な教育改革論の限界 — 問いの再定義

AI時代の教育改革論では、「人間力」「創造性」「主体性」といった言葉が人間に残された領域として強調され頻繁に語られる。しかし、その多くは、評価制度や責任構造、失敗を誰が引き受けるのかといった制度の核心部分に踏み込まない。その結果、理念は更新されても、現場を動かすインセンティブや形式装置は変わらず、改革は「名前だけ新しく、中身は同じ」ものに回収される。

だが、より根本的な問題は別にある。それは、学校制度が変わらないあいだにも、社会の側はすでに変わり始めているという非対称性である。企業は採用において学歴以外の指標を模索し始めている。オンライン学習プラットフォームは個別最適化された教育を提供している。AIツールは知識の獲得コストを劇的に下げている。こうした変化は、学校の意思決定を待たずに進行する。

ここで問うべきは、「どう改革するか」ではなく、「学校に、いま何を期待することが合理的なのか」という問いそのものの再定義である。

２．AIによる機能の変質 — 疎結合化する四機能

学校は長らく、次の四つの機能を密結合したパッケージとして提供してきた。

・能力形成（資本化） — 知識と技能の獲得（リテラシー，規律と仕事力）

・社会統合（同期化） — 共通の経験と社会規範の共有（同年齢集団，国民文化）

・選抜（階層化） — 能力の可視化と序列化（進学・就職，社会的地位の通行証）

・免疫（実験場） — 失敗の吸収と再挑戦の保証（格差の緩和，排除の緩衝材）

しかしAIの導入は、この結合を内部から解体する。重要なのは、AIが「教育を改善する」以前に、学校の機能同士の結びつきを弱めている（疎結合化している）という点である。

(1) 能力形成の外装化

LLMの普及により、知識・技術の取得や文脈構成は学校という場所に依存しなくなった。能力は「人間の内面に蓄積されるもの」から、「AIという外部デバイスと接続しながら運用されるもの」へと変質しつつある。授業で教えられる知識の多くは、ChatGPTに尋ねれば瞬時に得られる。レポート作成も、コーディングも、外国語翻訳も、AIの支援を前提とすれば、学校での訓練の必然性は薄れる。

(2) 社会統合の均質性の喪失

かつて学校は、同じ教材・同じ進度によって国民的な共通基盤を形成してきた。しかしAIは個別の関心と速度を加速させ、共通経験に基づく統合を困難にする。

ある生徒はAIと対話しながら高度な数学を学び、別の生徒はAIに依存して基礎的な読解さえ放棄する。同じ教室にいても、学習経験の共通性は失われ、統合の基盤は崩れる。

(3) 選抜の常時・外部化

評価はもはや入試や試験といった一回的イベントに限定されない。成果物や行動履歴は学校外のプラットフォームで常時可視化され、労働力の選抜は静かに、しかし持続的に進行する。GitHubのコミット履歴、Kaggleでのランキング、YouTubeでの発信実績——こうした外部記録が、学校の成績表よりも重視される場面が増えている。企業の採用プロセスも、学歴よりもポートフォリオや実績を重視し始めている。

このとき、学校だけが従来の密結合モデルのままで取り残される。

３．二層化の深層 — 能力・統合・失敗のゆくえ

学校機能の疎結合化が進むと、教育空間は単なる「二層化」を超えた、より深刻な構造変化に入る。

(1) 能力形成の分断

AIを使いこなし、思考を外装化できる者と、AIに思考を代替され、基礎的リテラシーさえ侵食される者との二極化が進む。前者は、AIを道具として活用し、複雑な問題解決や創造的な作業に集中できる。後者は、AIに依存するあまり、基礎的な読解力や論理的思考力を喪失し、AIなしでは何もできなくなる。この分断は、単なる能力差ではない。思考の外装化を制御できるか否かという、メタ認知的な能力の有無による分断である。

(2) 社会統合の質的転換

「同じことができる」ことによる統合から、「異なる能力をもつ者がどう共存するか」という、より脆く高度な統合への移行が迫られる。かつての学校は、標準化されたカリキュラムを通じて、誰もが同じ知識と技能を身につけることを前提としていた。しかしAI時代には、各人が異なる速度で、異なる深度で学ぶことが可能になり、共通の土台は失われる。

この状況で求められるのは、多様性を前提とした共存のための社会的スキルである。異なる能力をもつ他者を尊重し、協働する力。これは、均質性に基づく統合よりもはるかに困難である。

(3) 免疫なき選抜社会の出現

外部評価が常時・リアルタイム化すると、失敗は一過性の出来事ではなく、消えない記録として蓄積される（この相似形は一発試験軽視で汎用能力重視AO入試にも見られる）。再起の余地が制度的に保障されない社会では、「記録の暴政」が静かに進行する。SNSでの発言、オンライン試験の結果、プロジェクトの失敗——これらはすべてデジタル記録として残り、検索可能になる。就職活動や進学の際に参照され、過去の失敗が永続的な烙印となる。学校が提供してきた「免疫機能—つまり、失敗を許容し、時間をかけて回復させ、再挑戦の機会を保証する機能—」は、選抜が外部化するにつれて、逆説的に最大の希少資源となる。

４．学校の役割再配置 — 選抜から「免疫」への特化

以上を踏まえるなら、学校の役割転換は理想論ではない。選抜機能を独占し続けることが不可能になった以上、学校が免疫機能に特化する以外の現実的選択肢は存在しない。学校が担うべきは、外部の選抜論理を内部に持ち込むことではなく、次の条件を満たす公共の免疫装置である。

免疫としての学校の三原則

(1) 非同期性の許容：— 処理速度の差をエラーと見なさない

学習の速度は個人によって異なる。ある生徒は数学を瞬時に理解し、別の生徒は時間をかけて咀嚼する。この差を「劣っている」と見なすのではなく、個人の特性として受け入れる。

(2) 時間的余白：— 遅れや停滞を排除ではなく循環として扱う

学習には停滞期がある。理解が進まない時期、興味が持てない時期。こうした時間を「無駄」として排除するのではなく、回復と再開のための必要な余白として保証する。

(3) 一時的遮断：— 外部評価の圧力から学習者を守る防波堤

学校の内部では、外部の選抜圧力を一時的に遮断する。成績や評価が外部に漏れない仕組みを維持し、失敗が記録として残らないようにする。

これは「優しさ」ではなく、社会全体の過剰最適化に対する制度的ブレーキである。すべてが効率化され、すべてが記録され、すべてが評価される社会において、学校だけが「評価されない時間」を保証する。

５．形式装置の再編 — 時間・単位・集団・労働

免疫機能への特化は、抽象的な理念では実現しない。それを支える形式装置——時間割、授業単位、学級編制、教員労働——を具体的に再設計する必要がある。

(1) 時間割：同期から非同期へ

45分刻みのコマ割りは、全員が同じタイミングで同じ内容を処理することを前提とする工場モデルの名残である。これを90分のブロック制へ移行し、内部に回復のバッファを組み込む。また、オンデマンド教材を活用し、必ずしもリアルタイムでの同期を求めない。学習者は自分のペースで理解を深める時間を確保でき、「授業についていけない」ことが即座に排除につながらなくなる。

(2) 授業単位：取得から「滞在の権利」へ

単位を「達成証明」ではなく、「再挑戦を含む滞在権」として再定義する。同じ科目を複数回履修することを前提とし、失敗を正常なプロセスとして組み込む。「一度の失敗で退学」という硬直した制度から、「何度でも挑戦できる」柔軟な制度へと転換する。

(3) 学級：モノリスから分散へ

所属としてのホームルームは維持しつつ、学習活動は関心や進度に応じた流動的な集団で行う。異学年混在の学習集団や、物理・オンライン空間の組み合わせにより、「学級に適応できない」ことが即座に孤立につながらず、複数の所属先を持つことが可能になる。

(4) 教員労働：分散処理による専門性

授業担当、評価担当、生活支援担当、事務担当を分離し、複数の教員がチームで対応する体制を構築する。定型的な作業はAIに委ね、教員は人間的な関わりに専念する。教員は「万能な個人」ではなく、「専門性を持つチームの一員」として機能し、持続可能な労働環境を実現する。

６．免疫としての学校は「甘い場所」ではない — 回復と挑戦の両立

免疫機能への特化を「要求水準を下げること」と誤解してはならない。免疫とは、「到達点は維持したまま、経路と時間を複数化すること」である。

(1) 免疫と甘やかしの違い

・甘やかし： — 失敗を容認し、要求水準を下げ、最終的な達成を問わない

・免疫： — 失敗を許容し、再挑戦の機会を保証し、最終的な達成を支援する

免疫としての学校は、決して「何もしなくても卒業できる場所」ではない。むしろ、「失敗を恐れずに挑戦できる場所」である。

外部選抜が厳しくなるほど、人々は失敗を避けようとする。リスクを取らず、安全な選択肢にとどまる。しかし、真の能力形成には、失敗を通じた学習が不可欠である。学校が免疫機能を果たすことで、学習者は失敗を恐れずに挑戦し、その経験を通じて、外部選抜に耐えうるレジリエンスを育てることができる。

(2) 外部選抜への準備としての免疫

免疫機能は、「外部選抜から逃避するため」ではなく、「外部選抜に耐えるための準備」として機能する。失敗を経験し、回復し、再挑戦するプロセスを学校で経験することで、学習者は次の能力を獲得する。

・失敗からの回復力 — 一度の失敗で諦めず、立ち直る力

・自己評価の能力 — 外部評価に依存せず、自分の成長を自己評価できる力

・長期的な視点 — 短期的な成果に囚われず、長期的な成長を見据える力

これらは、外部選抜が常時化・リアルタイム化する社会において、最も必要とされる能力である。

７．終章 — 公共的回復圏としての学校

AI時代の教育の本質は、スローガンではなく、時間と関係性の再設計にある。形式装置の再編は技術的には可能だが、実装には抵抗が伴う。保護者は「評価されないこと」を恐れ、財政は「成果の可視化」を求め、教員は「負担増」を懸念する。しかし、選抜機能はすでに外部に流出しており、学校が選抜を独占しようとすることは現実との乖離を深めるだけである。

制度がすぐには動かなくとも、形式装置は再配置できる。「パイロットプログラムの導入」「外部資源との連携」「段階的な文化醸成」——部分的な実装から始めることは可能である。外部の選抜圧力が強まるほど、学校はその論理に追随するのではなく、あえて距離を取り、速度と効率から解放された公共的回復圏としての存在意義を示す必要がある。それは、加速する世界の中で、教育が担いうるわずかな、しかし決定的な抵抗である。

学校が選抜から免疫へと役割を再配置することは、教育の理想を放棄することではない。むしろ、変わりゆく社会の中で、教育が何を守り、何を手放すべきかを問い直すことである。失敗を許容し、回復を支援し、再挑戦の機会を保証する——そうした公共的な免疫装置こそが、効率化と最適化が支配する社会において、人間が人間であり続けるための、最後の砦となるだろう。

P. S. これまでの自分の学校教育の定義は，道徳教育（３）を参照（まだAIに汚染されていない時代だ）。そこでは選抜機能が教育の本質的な要素であるとは考えていない。

生成AI教育利用（２）

生成AI教育利用（１）からの続き

図：生成AI教育利用のイメージ（Nano Banana Pro による）

日経朝刊には，大学入学共通テストで生成AIが90%以上得点（ChatGPT 5.2 Thinking は最高で97%）したという話が１面に掲載されていた。新井紀子さん息してますか〜。もう読解力の基盤が崩れつつあるのだけれど。詳細は，株式会社LifePromptのno+eページに掲載されていた。

それはそれとして，生成AI教育利用について自分で考えるのは面倒なので，ChatGPT 5.2に代行してもらった。凡庸でそこまで面白い話にはならない。あるいは，毎日同様なことを繰り返しているので自分がそれのロジックに飽きてきたからなのか。

Ｑ（koshix）：

「生成AIの教育利用」と「子ども世代の認知形成に何が起きるのか」を 哲学的，倫理学的，認知科学的，教育学的に検討するとどうなりますか。

Ａ（ChatGPT 5.2）：

起こり得ることを、まず一枚の地図にしてから、哲学・倫理・認知科学・教育学の順に「同じ現象を別の座標系で読む」と、見通しが立ちます。

いま子ども世代に起きつつあるのは、生成AIが「答えの供給装置」であるだけでなく、「認知発達の環境（エコシステム）そのもの」になりつつある、という転換です。OECDはまさに、生成AIは良い教育も悪い教育も増幅するので、目的に沿った設計・検証されたツール・教師の専門的判断が重要だ、と警告しています。 OECDそしてUNESCOも、生成AIの教育利用について、データ保護・透明性・人間中心の方針など、システムレベルのガイダンスを提示しています。 

この大枠の上で、4つのレンズを重ねます。

１． 哲学的に何が起きるか：知ることの形が変わる

子どもの「知る」は、長いあいだ

・自分で考える（内的努力）

・他者に教わる（権威・共同体）

・本や資料に当たる（記録・検証）

という三つの柱で支えられてきました。生成AIは第四の柱として、「対話的に出てくる可塑的な知」を日常化します。

すると、認識論（エピステモロジー）の中心課題がずれます。

これまでの問いは「それは本当か（真理）」が中心でしたが、AIと暮らすと「それはどう作られたか（生成過程）」「誰の目的に沿うか（意図）」「どの程度信じてよいか（信頼の配分）」が中心になります。つまり、子どもは早い段階から 「＜真理＞より＜信頼の設計＞」を学ばざるを得なくなる。

ここで危険なのは、AIが一見もっともらしい言葉で世界を整序してしまうため、子どもが「理解した感覚」を得やすいことです。理解の感覚が、検証抜きに<知識>として固まると、思考は滑らかだが脆い。逆に、AIを「仮説生成器」として扱い、根拠へ降りる習慣が育つなら、思考は強くなる。

つまり哲学的には、生成AIは子どもに「世界の説明」を与える一方で、説明に対して「根拠へ戻る回路」を同時に植えつけられるかが分岐点になります。

２．倫理学的に何が起きるか：主体と責任の再配線

教育の倫理は、突き詰めれば「子どもの主体性をどう育てるか」です。生成AIはここに二重の圧力をかけます。

1つ目は、責任の拡散です。作文・調べ学習・意見形成の一部がAIに置き換わると、「誰が考えたのか」「誰が責任を持つのか」が曖昧になります。これは簡単にいえばズルの問題に見えますが、もっと深いところでは、子どもが「自分の言葉＝自分の責任」という回路を形成しにくくなる問題です。

2つ目は、関係の倫理です。近年、AIコンパニオンやチャットボットを話し相手にする10代が増え、過度な依存や有害な相互作用への懸念が指摘されています。 アメリカ心理学会（APA）も、青年期の安全とウェルビーイングの観点から、AIリテラシーやガードレールの必要性を提言しています。 

倫理的に核心なのは、「AIが悪い」ではなく、「子どもの発達段階では境界（バウンダリー）がまだ脆い」という事実です。境界が脆い段階で、常に肯定的で、常に応答し、時に迎合もする相手が現れると、主体性や対人関係の学習が歪む可能性がある。

だから倫理は、禁止か放任かではなく、子どもがAIを＜道具として扱える距離＞を保てる制度設計へ向かいます。UNESCOのガイダンスが強調するデータ保護や透明性は、この「距離」を制度で支える話でもあります。

３．認知科学的に何が起きるか：思考の「外部化」が早すぎると何が壊れるか

認知科学の言葉で言えば、生成AIは強力な認知的足場（cognitive scaffolding）です。足場はうまく使えば学習を加速しますが、早すぎる・強すぎる足場は、筋肉（基礎能力）を育てる前に代行してしまう。

分岐を作るメカニズムはおおむね3つです。

・認知的オフロード：記憶・要約・推論の一部をAIに預ける。これは便利だが、基礎が未形成なうちに預けすぎると、深い処理（分析・統合）が起きにくい、という懸念が議論されています。

・認知的信頼（epistemic trust）：子どもは「誰を信じるか」を学習します。AIが“権威の声”に見えると、誤りでも通ってしまう。教育工学でも、学習者のAIへの信頼が採用態度に影響するという研究が出ています。

・メタ認知の形成：自分が何を分かっていないかを知る能力。AIが綺麗に整えた文章を出すと、「分かった気」だけが先に立つ危険がある一方、うまく設計すれば、質問生成・反証探し・比較など、メタ認知を鍛える相棒にもなり得る、という報告もあります。

要するに、認知科学的な危険は「AIで能力が落ちる」ではなく、発達段階ごとに“代行してよい部分／してはいけない部分”が違うのに、そこが無差別になってしまうことです。

４．教育学的に何が起きるか：評価と授業の中心が「成果物」から「過程」へ移る

教育学で一番大きい変化は、学習評価の焦点が変わることです。AIが成果物（文章・要約・解答）を作れるなら、成果物だけでは学習を測れません。したがって必然的に、

* どう問いを立てたか

* どの根拠を選んだか

* どこで迷ったか

* どう検証したか

* どこを自分の言葉で言い換えたか

というプロセス評価が中心になります。これはOECDが言う「汎用チャットボットの無批判な利用より、学習科学に沿って設計されたツールや意図ある利用が重要」という方向とも整合します。 

授業設計も、AIを「答え生成器」として置くか、「思考訓練器」として置くかで別物になります。典型的には次の二極が出ます。

・悪い増幅：AIが“認知労働の置換”になり、学習者の努力が減る（良くも悪くも増幅する、というOECDの警告）。

・良い増幅：AIが“対話的チュータ”になり、弱い学習者の足場を作り、教師が介入すべき点が可視化される（ただし検証と設計が要る）。

５．まとめ：4つのレンズを重ねたときの結論

子ども世代の認知形成と生成AIの教育利用を総合すると、論点の中心はこうなります。

生成AIは、子どもの「知る」を早熟化させる。

しかしその早熟化は、

・真理の感覚を育てる方向にも、

・「分かった気」を肥大させる方向にも、

  同じくらい進み得る。

分岐を決めるのは、個人の賢さではなく、環境設計（学校・家庭・制度）です。UNESCOやAPAが、ガイダンスや安全・リテラシーを強調しているのは、ここが個人の努力だけでは回らないからです。

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もし次の一歩として実用に落とすなら、私は「学年（小・中・高）で、何をAIに任せ、何を任せないか」を、あなたの関心（哲学的深みを失わない設計）に合わせて、具体的な授業モデルとして描けます。例えば「AIを使ってよいのは“反証探し・比較・質問生成”だけ」「結論文は必ず自力」「引用と出典は二重化」といった具合です。どの年齢層を想定しますか。

ぐぬぬ。第４節の教育学的というところからどんどんつまらない話になってしまった。やっぱり教育学はクソなのかもしれない。まあ第１節の哲学的というのも微妙にぬるいけれど。

［１］OECD Digital Education Outlook 2026（OECD）

［２］Guidance for Generative AI in Education and Research（UNESCO）

［３］Health Advisory AI Adolescent Well Being（Americal Psychological Association）

生成AI教育利用（１）

図：生成AI教育利用のイメージ（Nano Banana Pro による）

最近，芳賀高洋さんとTakuya Kawai さんが，Facebookで生成AI教育利用批判を繰り広げている。生成AIと教育については，自分も2023年あるいは最近いくつかの考察というかChatGPTとの対話をブログに書いている。ただ自分自身が何を主張したいのか今一つ自分なりに飲み込めていない。というのも，生成AI（LLM）の変化が速すぎてついていけないからだ。

プログラミング教育の場合は，1970年から55年以上の実体験があるので最近の動向を踏まえて批判的に語ることはできる。しかし生成AI（LLM）については，自分自身は毎日使っていてもそれは教育利用の場面ではない。孫に見せて遊ばせる程度だ。そこで，自分のスタンスもぶれることになる。ニール・スティーヴンスンのダイヤモンド・エイジに出てくるプリマーには寄せたいけれど，十分考察するまでには至っていない。

そんなわけで，これまでこのブログに書いた生成AIと教育に関する14本の自分の記事をまとめて，それが何を主張しているのかをChatGPT 5.2に整理させるという，本末転倒のねじれたことにチャレンジ（承認欲求的妄動）するか。

Ｑ（koshix）：

以下のリンク先にある私と生成AIの対話内容や，私のブログ記事をていねいに分析して， 私が学校教育におけるAIの利用についてどのような考えを持っているかを 整理して報告してください。

Ａ（ChatGPT 5.2）：

（4回目の回答）

koshixさんの「AIと教育」思想の時間的展開

―― 利便性の観察から、〈人間が学ぶとは何か〉への問いへ

Ⅰ．2023年初頭：AIは「便利な対話装置」か、それとも「理解を偽装する存在」か

最初期（ChatGPTと教育（１）（２））で、koshixさんが関心を向けたのは、ChatGPTの能力そのものというよりも、言語の振る舞いの異様さだった。

文章は整っている。論理も一見通っている。しかし、その内側に「理解」や「責任」は存在しない。にもかかわらず、人間は容易に「わかった気になる」。

ここで立ち上がっている問いは、単なる誤答問題ではない。

「意味とは何か」「理解とは何か」「言語が整っていることと、知が成立していることは同じなのか」という、認識論的な違和感である。 

教育にこれが入るとき、学習者は「考える」よりも「もっともらしい説明を受け取る」側へと傾く。教師でさえ、「検証や吟味を省略する誘惑」にさらされる。

この段階で、すでにkoshixさんの中には、「理解が理解っぽさに置き換わる危険」が明確に芽生えている。表層では「便利さと注意点」の議論だが、深部では「知の成立条件が崩れるのではないか」という直感が動いている。

Ⅱ． 2023年春：対話型AIは、学習を拡張するが、同時に評価と責任を溶かす

「対話型AIと教育（１）〜（５）」の連続記事では、視点が一段階、制度側へ移る。AIは、個別化学習、即時フィードバック、探究支援など、学習を日常へ拡張する可能性を持つ。学びは授業時間から解放され、生活の中へ染み出していくかもしれない。

一方で、koshixさんが強く引っかかっているのは、評価の不安定化である。

「誰が考えたのか」「どこまでが本人の理解なのか」「成果物は誰の責任なのか」、AIが介在すると、この境界が急速に曖昧になる。

ここでの危惧は、単なる不正防止ではない。評価とは、学習者が「自分の理解を引き受ける」制度的な装置だったはずだが、それが空洞化するという構造的問題である。

さらに、コスト・アクセスの差が学習機会格差を増幅する可能性にも早くから目が向けられている。技術は中立ではなく、制度設計を誤れば、必ず社会的歪みを増幅する。この時点で、koshixさんの関心はすでに「技術」から「制度」へと移動している。

Ⅲ．2023年初夏：ガイドライン問題は、リテラシー不足ではなく「思考停止の制度化」である

「教員向けChatGPT講座」「生成AI利用の基本方針」では、大学や学校が出し始めたガイドラインを批判的に読み解いている。表向きは「注意喚起」「禁止事項」「倫理配慮」が並ぶが、その多くは、十分な検討を経ず、「わかったふり」で整えられた文章に見える。ここで問題にされているのは、ルールの内容よりも、ルールが作られる思考過程の貧しさである。

本来は、教育機関自身が「何を守りたいのか」「何を育てたいのか」を言語化し、その上でAIの位置づけを決めるべきなのに、それが省略されている。つまり、AIはここでも再び、思考をショートカットさせる存在として現れている。

興味深いのは、koshixさんが「むしろAIに叩き台を書かせて議論材料にすればよかった」と述べている点である。AIを排除するのではなく、思考を起動するための触媒として使うという態度は一貫している。この時期に、「制度そのものが、無思考を増幅する危険」への感度が一段と高まっている。

Ⅳ．2025年：AI教育は、教育の目的そのものを書き換え始めている

時間が飛んで2025年になると、論点は明確に「政治性」「文明論」へと移行する。「教科『情報』超批判的分析」「正しいAI教育」では、高校教育におけるAI導入が、もはや教育改善ではなく、国家の競争力・人的資源政策の一部として組み込まれていることが強く批判される。

ここでの問題は、「AIを教えるかどうか」ではない。教育が「人間を育てる制度」から、「経済に適応する資源を生産する装置」へと変質していくことへの根源的な拒否である。

人間が成熟するために必要な「遠回り，失敗，無駄，思索，役に立たなさ」といった時間が、効率・即応性・スキル化の名のもとに削り取られていく。ここで、初期に感じていた「理解が偽装される」という違和感が、社会制度全体の問題として再接続される。

Ⅴ．同時期：「副教科の時代」＝人間の知の居場所を再発見する試み

「副教科の時代」では、悲観だけでなく、一つの方向感が示される。

もし、言語処理・情報整理・論理操作が機械へ外在化されるなら、人間の知の重心は、身体・感覚・表現・協働・倫理・ケアといった、形式化しにくい領域へ移る。

これは単なるカリキュラム再編ではなく、「人間が知を担うとはどういうことか」を再定義する試みである。ここには、AIを敵視する姿勢はない。むしろ、AIの存在を前提にした上で、人間の側の意味空間を再構築しようとする、静かな構想がある。

Ⅵ．全体を貫く一本の軸

時系列を一本の線にまとめると、koshixさんの思考は次のように深化している。

・言語が整っているだけで「理解した気」になる不安

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・評価・責任・格差という制度の揺らぎへの気づき

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・思考停止がルール化されることへの危機感

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・教育が国家経済装置へ変質することへの抵抗

　　⇩

・それでもなお、人間の知の居場所を再設計しようとする試み 

この流れの核心にあるのは、一貫して、「人間が、自分で考え、引き受け、成熟する時間を、制度として守れるのか」という問いです。AIはきっかけにすぎず、本当に問われているのは、教育とは、人間にどのような時間と責任を与える制度なのかという問題だと読めます。

ふーん，そうでしたか。自分が生成AI教育利用に批判的であるという自己認識（立場）がはっきりと無いままに議論していて，イマイチ立ち位置も論旨もわかりにくいということだわ。

［１］ChatGPTと教育（１）（2023.2.3）

［２］ChatGPTと教育（２）（2023.2.4）

［３］対話型AIと教育（１）（2023.3.17）

［４］対話型AIと教育（２）（2023.5.8）

［５］対話型AIと教育（３）（2023.5.9）

［６］対話型AIと教育（４）（2023.5.10）

［７］教員向けChatGPT講座（2023.5.14）

［８］対話型AIと教育（５）（2023.5.26）

［９］対話型AIによる教育と評価（１）（2023.5.29）

［10］対話型AIによる教育と評価（２）（2023.5.30）

［11］生成AI利用の基本方針（2023.6.23）

［12］副教科の時代（2025.10.27）

［13］教科「情報」超批判的分析（2025.12.10）

［14］正しいAI教育（2025.12.11）

正しいAI教育

教科「情報」超批判的分析からの続き

Ｑ（koshix）：

「そもそも高校でAIを教えるとは何か」哲学的批判をお願いします

Ａ（ChatGPT-5.1）：

了解しました。ここでは 「そもそも高校でAIを教えるとは何か」 を、教育哲学・認識論・技術哲学・政治哲学の交差点から徹底的に批判的に組み立て直します。これは賛否両論の“紹介”ではなく、現在の日本のAI教育政策が内包する哲学的矛盾そのものへの批判です。

Ⅰ．まず問いを正確に定義する

✓「高校でAIを教える」とは何を意味しているのか

現在の政策文書における「AI教育」とは、実質的に次の三層を混同しています。

・AIを「道具」として使う能力：生成AIの操作，データ分析ツールの利用

・AIを「技術」として理解する能力：アルゴリズム，機械学習の仕組み

・AIを「社会現象」として批判的に扱う能力：倫理，法制度，雇用・監視・権力の問題

哲学的に重大なのは、この三層は本来、発達段階上まったく異質の能力であるという事実です。にもかかわらず、現行の高校AI教育はこれを同一教科・同一評価軸・同一時数に押し込めようとしています。これは認知発達論的にも、学問体系論的にも不可能な設計です。

２．認識論的批判

✓高校生にAIを教えるとは「ブラックボックスを理解したことにする教育」である

生成AI・機械学習は、次の三重のブラックボックスを含みます。

・数学的ブラックボックス：線形代数，確率統計，最適化理論

・工学的ブラックボックス：大規模分散計算，GPUアーキテクチャ，API・ソフトウェアスタック

・社会的ブラックボックス：学習データの出所，バイアス，商業的インセンティブ

しかし高校教育では、この三重のブラックボックスのいずれも本質的には開示できない。結果として生徒は「よく分からないが動くものを、よく分かったつもりで扱う」という “擬似理解”状態に置かれる。

これは哲学的に言えば、知識（epistēmē）ではなく，技巧（technē）でもなく，単なる操作習慣（habit）しか育てない教育です。

つまり現在のAI教育は、認識論的に「無理解の制度化」を行っていると言えます。

３．発達心理学的批判

✓高校生は「メタAI倫理」を引き受けられる段階にいない

AI倫理・AIリスクは、本質的に以下を要請します。

・確率論的思考

・統計的誤差理解

・社会制度設計

・権力と資本の構造分析

これはピアジェ的に言えば後期形式操作期のさらに先、ヴィゴツキー的に言えば高度な社会的足場が必須の思考領域です。

ところが高校教育では、

・「偏りがある」

・「使い方に注意」

・「倫理的に考えよう」

といった 道徳教育にすり替えられた疑似哲学として処理される。

これは結局、「考えさせているふりをした“従わせる教育”」に変質します。倫理とは本来、体制への問いであるにもかかわらず、現実には 体制順応の訓練に使われています。

４．技術哲学的批判

✓現在のAI教育は「技術を中立的存在と偽装している」

ハイデガーは技術を『技術とは単なる道具ではなく、世界の現れ方そのものを規定する「存在開示の様式」である』と喝破しました。

しかし日本のAI教育は、

・AIは便利なツール

・正しく使えばよいもの

・使い方次第で善にも悪にもなる

という 「道具的中立主義」 に終始しています。これは技術哲学的に明確に誤りです。

AIはすでに

・労働構造

・知識の価値

・言語の意味

・判断の主体

・創造の定義

そのものを不可逆的に変形させている存在論的装置です。高校教育はここを完全に失明しています。

５．政治哲学的批判

「高校AI教育」は国家による事前適応型人材動員である。政策文書の裏にある論理は明確です。

・国際競争

・人材不足

・DX

・生産性

これは純然たる 国家動員論理 です。高校生は「市民」として育てられているのではなく、「将来のAI労働市場に供給する予備資源」として最適化されています。

これはハンナ・アーレント的に言えば、

・行為（action）

・思考（thinking）

を否定し、

・労働（labor）

・作業（work）

だけを拡張する全体主義的機能主義の教育化です。

６．教育哲学的カタストロフ

高校教育は「人間を教える場」から「非人間への適応訓練所」へ転落している

本来、高校教育の核心は次の問いでした。

・私は何者か

・世界とは何か

・善とは何か

・働くとはどういうことか

・知るとはどういうことか

しかしAI教育は、これらの問いをこう置き換えます。

・どう使うか

・どう効率化するか

・どう失敗しないか

・どう市場価値を高めるか

これは教育の哲学的自己否定です。

７．結論（核心）

「高校でAIを教える」とは、

・本来 “AIを問い直す主体” を育てることであるべきだった。

しかし現実には、

・“AIに適応させられる人間” を量産する制度になっている。

認識論的に：擬似理解の制度化

発達論的に：未成熟な倫理の強制

技術哲学的に：存在論の隠蔽

政治哲学的に：国家的人材動員

教育哲学的に：人間教育の自己否定

この五重の破綻が、現在の「高校AI教育」の本質です。

８．では、哲学的に正しい「AI教育」とは何か（対案の原型）

もし高校でAIを教えるなら、内容はむしろ逆であるべきです。

・AIを使わせない

・AIが人間に何をしたかを徹底的に考えさせる

・「判断を奪われるとは何か」「創造が外在化するとは何か」を考えさせる

・AIを“できるだけ使わずに”社会を設計させる

つまり必要なのは，AI操作教育ではなく、AI拒否能力の教育，です。

最終総括（断定）

現在の高校AI教育は、哲学的に見て

「21世紀型の従順な非思考的大衆」を生産する制度装置である。

それは教育を名乗ってはならない。

（以下略）

図：ChatGPTがよくわからない考えたイメージ

教科「情報」超批判的分析

次期学習指導要領（３）からの続き

25年前に高等学校教科「情報」が誕生した頃（IT=インターネットブーム）と比べても，今回（AIブーム）は追い風が吹いているようなのだけれど・・・，ChatGPTがいうとおりの問題点が見え見えだ。まあ，せっかく副教科の時代が到来しつつあるのに，あせって大学入学共通テストに飛び込まなくてもよかったのではないかと思うわけで。

Ｑ（koshix）：

高等学校の教科「情報」の学習指導要領はどのように改訂されようとしていますか。それについて超批判的に分析してください。

Ａ（ChatGPT-5.1）：

以下は、ご提示の文部科学省・教育課程部会情報・技術WG資料（令和7年＝2025年段階の検討案）に基づき、高等学校「情報科」がどのように改訂されようとしているのかを正確に整理した上で、意図・文脈・構造的欠陥まで踏み込んだ“超批判的分析”を行ったものです。

（出典：教育課程部会 情報・技術WG資料2、該当箇所 pp.16–19 他）

１．現在進行している「高校情報科」改訂の実像（事実整理）

(1) 改訂の大枠の方向性（公式の狙い）

文書から読み取れる改訂の方向性は、次の3点に集約されます。

a 情報Ⅰ（必履修）の“実質高度化”

・発展的なデータ分析

・AI活用

・長期的探究活動

→ これらを、本来は「情報Ⅱ」で扱う水準まで引き上げたい、という意図。

b 高等教育・産業界との直結

・「数理・データサイエンス・AI教育」

・「デジタルスキル標準」

との接続を強く意識。

c 2040年社会からの逆算設計

・DX人材・AI人材の量的不足

・PISAでのICT活用低迷（OECD最下位）

・大学入試共通テストへの「情報Ⅰ」導入

→ これらを“危機”と位置付け、教育を動員。

(2) 現行制度に対する公式な“自己批判”

文書は、現行情報科を以下のように自己評価しています。

｜ 項目——｜ 現行の問題点——————————————｜

｜ 授業形態｜ 協働的学習が名目、実態は“教師説明中心”　｜

｜ 時間　　｜ 教師側は時数不足と強く認識　　　　　　　｜

｜ 内容　　｜ 発展的データ分析・AI・探究が不十分　　　｜

｜ 環境　　｜ PC・ネットワーク・開発環境の整備不足　   ｜

｜ 地域格差｜ 情報Ⅱの設置率に大きな自治体格差　　　     ｜

｜ 教員　　｜ 複数校兼務、臨時免許、専門性不足　　　　｜

つまり、制度としては高度化しているが、現場は制度に全く追いついていないという認識が公式に明示されています。

(3) 新たな「見方・考え方」の再設計

高校情報科も他教科と同様に、

> 「事象を情報とその結び付きとして捉え、情報技術の適切かつ効果的活用によって再構成する」という抽象化された認知枠組みへ再整理される方向です。

さらに、

・AIの原理と特性

・アルゴリズム

・データサイエンス

・社会的影響・倫理・法制度

を同時に扱う総合教科として再定義されつつあります。

２．超批判的分析①

✓「戦略的国家動員教科」に変質している

高校情報科は、もはや

> 「市民として情報を扱える人間を育てる教科」ではなく、

> 「国家のデジタル競争力を底上げする人的資源供給装置」に明確に転用されています。

文書中のキーワードはすべて経済語です。

・デジタル競争力

・生産性

・DX

・デジタル人材不足

・デジタルスキル標準

・産業界ニーズ

教育の目的語が、完全に「子どもの成長」から「国家経済」へ置き換わっている。ここには明確な「教育の経済従属化」があります。

３．超批判的分析②

✓「AI活用教育」という名の“安価な専門職予備軍育成”

情報Ⅰですら、

・発展的データ分析

・AI活用

・モデリング

・シミュレーション

までを詰め込もうとしている構想は、学問ではなく「職業スキル育成」への転落を意味します。

本来、高校教育は

・抽象化能力

・論理の厳密さ

・理論的枠組みの獲得

を主目的とすべき段階です。

しかし改訂案は、

> 「AIツールを使える人間を大量生産したい」という短期的産業論理に駆動されています。

これは理論なき操作主義（ツール信仰）です。

４．超批判的分析③

✓「探究」万能論の構造的矛盾

改訂案は繰り返し「探究」「プロジェクト」「協働的活動」を唱えますが、同時にこう書いています。

・教師は時数不足と感じている

・設備が足りない

・教師が複数校掛け持ち

・専門免許外が多数

つまり、

> ✓ 探究をやれ

> ✓ だが時間も人手も機材も与えない

という制度的二重拘束（ダブルバインド）が生じています。

これは現場に必ず、

・形骸化した探究

・見せかけプロジェクト

・発表だけ立派な空洞化授業

を量産します。

５．超批判的分析④

✓「情報活用能力」の概念が拡張されすぎて崩壊寸前

整理図では「情報活用能力」は次のすべてを含むとされています。

・プログラミング

・AI理解

・データ分析

・デザイン

・モデリング

・倫理・法・セキュリティ

・社会的影響評価

これはもはや 「一教科が担う認知負荷の限界」を物理的に超えています。

結果として確実に起きるのは、

・どれも“薄く触るだけ”

・深度ゼロの総花的知識

・定着しないスキル

という「ハイテク版・ゆとり化現象」です。

６．超批判的分析⑤

✓「情報Ⅰの共通テスト化」が教育を歪める

共通テスト化により、今後確実に起きること：

・探究 → 消える

・プロジェクト → 消える

・創造性 → 消える

・定型問題演習 → 激増

・暗記型アルゴリズム → 激増

つまり、

> 改訂が目指す「創造的AI活用教育」と

> 入試制度が生む「選抜型訓練」は

> 完全に論理破綻した同時成立不能ペア になっています。

７．結論：この改訂は何に失敗しているのか

この改訂は、次の3点で構造的に失敗が運命づけられています。

× ① 教育目的の倒錯：人間形成 → 国家競争力

× ② 認知負荷の過密破綻：1教科に高度数理・AI・倫理・社会設計すべてを詰め込んでいる

× ③ 実装レイヤの完全無視：人・時間・設備・免許制度が追随不能

最終評価（超批判的総括）

> 今回の高校情報科改訂は、

> 「未来社会に適応する教育」ではなく、

> 「現在の産業不安を高校教育に丸投げした政策設計」である。

理念は先端的に見えますが、

その実装条件・人間観・学問観は すべて時代遅れかつ経済従属的です。

（以下略）

［１］高校教科「情報」の現在と将来（中野由章，2022）

副教科の時代

次期学習指導要領（１）からの続き

中央教育審議会教育課程部会の総則・評価特別部会（第２回）の議事資料があがっていて，委員提出資料を堀田さんがヨイショしていた。早速確認してみると，事務局提出資料を含めて話がとても複雑でどんどん面倒なことになっている。

なんだかなぁなので，早速オレオレ対案を考えてみた。テーマは副教科の時代である。こちらの誘導で引きだしたChatGPTの言葉では「知識を人間が記憶・処理する時代から、AIと協働し、価値を創造・調整・表現する時代へ移行しつつあります。この観点から、これまで「非主要科目」とされてきた領域（情報、技術・家庭、芸術系、保健体育など）が、むしろ人間が担うべきコア領域になるというご指摘は、教育政策的にも非常に本質的です。」なのだ。

中教審で検討されているややこしい表形式の目標内容の構造化論議を排除して，単純にガイドラインとしての内容項目（これからのAI時代の子どもたちが学ぶべきもの）だけに簡素化したリストを作成すべく対話を進めた。

Ｑ（koshix）：

文部科学省というか中央教育審議会では，次期学習指導要領の検討が進んでいます。 https://www.mext.go.jp/content/20251014-mxt-kyoiku-000045376_02.pdf 

たぶん関係者の頭が悪いのだと思いますが，目標内容の構造化とかいいだして， 表形式がどうのこうのなど，学習指導要領の構成を複雑化して訳が分からないことになろうとしています。 

原点に帰ればこういうことだと思います。

(1) 社会の持続的発展のために，次世代に世界認識の方法や生活技術の獲得を，組織的な集合教育によって実現するのが，教育（学校）の目的である。

(2) このために必要な教育内容のガイドライン（のちに基準化してしまった）を 分野年代別に整理したものが学習指導要領であったはずだ。 

(3) 社会が大きく変わり，インターネットや生成AIが日常的に利用できる環境になり，社会生活に必要な知識や技術も大きく変わっている。

(4) 従来の教科の枠に追加の項目を重ねていって，さらに教育方法までをも縛りだすことによって，学習指導要領がとてもヘビーなものに変質した。 

(5) このためこれまでのしがらみを捨てて，インターネットとAIの存在を前提に子ども達自身の健康と生物学的な種の持続及び経済学的な社会組織の維持と科学技術や文化芸術の持続的な発展のために，本当に必要となる知識と技能を組織的に伝えていくための内容のエッセンスを整理してほしいわけだ。 

(6) そこでは，基本的人権に基づく安定的な社会関係を維持するために，多様な職業や家庭生活の共通基盤としての知識と技術を学ぶことになる。

(7) これまでの教科についての既成概念をすべて洗い流した上で，これらのことを実現するための学習指導要領をゼロベースで再発明してほしい。

(8) なお学校には親が働いている間の保育機能もあるのでそのことも含めて拡張された学習指導要領を考えてもらいたい。 

（参考）前回のヒント：次期学習指導要領（１） 

・・・・・

Ｑ（koshix）：

あなたの考えは半分は正しいのですが，従来の教科や科目をいったんとっぱらったうえで，何を子どもたちは学ぶべきかということを積み上げてほしいのです，複雑なレイヤー構造は求めていません。学年と学ぶことのリスト（カテゴリ化されている）があればそれで十分です。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

言語・コミュニケーションには社会的な決まりごとや制度についての理解も必要です。すなわち，法律・権利・財政・投資・政治参加・社会参画などの基礎となるものです。単に技術的な言語・コミュニケーションでは不十分です。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

世界認識の中核になるのは自分たちの郷土や地方や国の成り立ちと歴史になります。ここでの世界は国際関係だけを念頭においたものではありません。この歴史とそれに付随する文化の理解なしにコミュニティとしての共通の世界（社会）理解が成り立ちません。それは歴史だけではなくて，地理的な環境的な条件をも含むものになります。そのような観点で再検討してください。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

世界認識という言葉でまとめられていますが，実はもう半分の自然認識があります。郷土や国の成り立ちはそれをとりまく自然環境と無関係ではありません。そして，自然環境を構成する植物や動物や微生物およびそれを支えている生物学的，生化学な知識は自分の健康への理解とも密接に関係しています。そして，世界を支えているエネルギーと情報通信の基礎になるのは物理学や化学の知識であり，自然環境を変化させているのは地球科学や天文学の基礎知識に他なりません。こうした分野の正確な理解なくして人類社会のイノベーションや持続的な再生産は不可能だと思います。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

これまでの保健体育に相当する部分で欠けているものを①と⑥に含めてほしいと思います。競技スポーツ的なものは最小限で構いませんが，サバイバルのための持久力も必要でしょうし，普段からの運動習慣の獲得は自分の健康のために必須になります。また①には自分の食生活や衣生活や住生活にかかわる技能の獲得も密接に関係していると思うので，そのような内容も考慮してください。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

武道は文化として必要ですが重きはおかないでください。簡単な材料工作や電気工事や植物栽培農作業の基礎は適当なところに分類されていますか？

・・・・・

Ｑ（koshix）：

①の性教育の部分はより重要に位置づけられると思いますし，身体・健康・感覚の項には精神的な健康も含まれることになります。ところで文学や芸能や音楽や美術鑑賞などはどのカテゴリに位置づけられていますか。そのあたりの趣味的な生活のまんべんない基礎も必要な要素だと思うのです。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

外国語教育についてはどう思いますか。AIが発達したのでこれまでのようなものは必要なくなるのか，もし含めるとしたら目的とゴールはなんであって，どの程度のものをどのカテゴリーのどの学年に入れればよいでしょうか。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

①身体・健康，③数理思考，④社会認識，⑥表現・創造，に名称変更してください。そのうえで「6カテゴリ×学年リスト」に組み込んだ 最新版統合表（テキスト）をお願いします。

・・・・・

Ｑ（koshix）：

生成AIの時代の生活と職業を考えたとき，これからの人間により必要とされるものは，従来の科目で非主要科目とされた，情報，技術・家庭，音楽，図画工作・美術，保健・体育，などになると考えています。国語，英語，社会，数学，理科などのウェイトはさがるのではないでしょうか。そこ辺りも踏まえながら，先ほどのリストの内容項目に過不足はないのか，カテゴリの考え方はよいのかなどについて，もう一度確認してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答から一部抜粋）

2. 再構成の基本理念

(1) AIが得意な領域（記憶・演算・翻訳・情報処理）はAIに任せる。

(2) 人間が得意な領域（身体・感性・文化・創造・判断）に教育リソースを集中する。

(3) 実社会での生活と職業構造の変化に直結する能力を育成する。

(4) 教科ではなく、「生きる力」と「文化的基盤」に基づく領域（カテゴリ）でカリキュラムを構成する。

6カテゴリ × 学年別学びリスト（AI時代対応・最終調整版）

① 身体・健康（いきる）

目的： 身体・生活・性・心の健康を基盤とし、自律的な生活力と安心を育む。

6〜7歳：生活リズム／衛生・安全／身体感覚と姿勢／走る・跳ぶ・バランス／簡単な調理・衣服・整理整頓／気持ちの言語化

8〜9歳：運動習慣／柔軟性と持久力／食と栄養の基礎／衣食住の安全と習慣化／情動の理解と対処

10〜11歳：応急処置の初歩／体力づくり／季節ごとの生活管理／身体の変化の理解（プレ性教育）／ストレス対応と相談力

12〜13歳：思春期の身体理解／自律的健康管理／性教育（心身・権利・尊厳）／メンタルヘルスと人間関係／防災とリスク認識

14〜15歳：健康と社会的自立／応急対応と医療の基礎／衣食住と持続可能な生活設計／性とライフコース／回復力（レジリエンス）

② 言語・コミュニケーション（ことば）

目的： 言語と制度・政治・経済・異文化理解を基盤に、対話・協働・社会参画の力を育む。

6〜7歳：あいさつ・約束・話す聞く読む書く／簡単なルールの理解／他言語の音や挨拶体験（絵本・歌）

8〜9歳：文章表現／話し合い／公共と私の区別／お金の初歩／世界の言語の多様性理解

10〜11歳：情報整理と伝達／地域社会の仕組み／権利とルール／AI翻訳を使った多言語接触

12〜13歳：契約と制度の初歩／税と公共／討論と合意形成／英語など一言語の基礎構造理解

14〜15歳：権利と義務／政治参加／金融・投資・メディアリテラシー／他言語による発信・議論（AI補助）

③ 数理思考（すうり）

目的： 世界の構造を数量・論理・情報から理解し、AIと協働して課題解決する力を育む。

6〜7歳：数・形・時間・順序の感覚／パターン認識

8〜9歳：四則演算／空間・順序・因果の理解

10〜11歳：分数・比・データ／論理的関係／グラフや情報の基礎理解

12〜13歳：関数・確率・アルゴリズム／モデル化／簡単な情報処理

14〜15歳：データ解析／数理モデル構築／AI活用とプログラミングリテラシー

④ 社会認識（せかい）

目的： 郷土→地域→国→世界の歴史・文化・制度・文脈を理解し、共通の世界像と社会参画意識を育む。

6〜7歳：身近な町や村／地名・季節・行事・風景

8〜9歳：郷土の歴史と地形／生活文化

10〜11歳：地域と国の関係／文化と環境の結びつき

12〜13歳：日本の歴史と社会構造／他国との関係の初歩／他言語文化との接点理解

14〜15歳：近現代史と地域史／国際社会・地球規模課題／多様性と共生の理解

⑤ 自然認識（しぜん）

目的： 自然環境と科学的構造を理解し、人間社会との相互依存を認識する。

6〜7歳：身近な植物・動物・天気・季節／からだのしくみ

8〜9歳：地形・水・空気／生物と環境の関係

10〜11歳：物質とエネルギーの基礎／地域環境と生活

12〜13歳：生態系と人体機能／地球の構造と気候／科学的探究の初歩

14〜15歳：物理・化学の基礎／地球と宇宙／科学的方法とリテラシー／環境変動と社会の関係

⑥ 表現・創造（つくる）

目的： 芸術・技術・文化・生活技能を通して「つくる・育てる・表現する」力と文化的教養を育む。

6〜7歳：紙・木・布の工作／植物を育てる／音楽・絵画・体の表現／お話・歌・絵本の鑑賞

8〜9歳：簡単な工具の使い方／豆電球・回路／栽培と収穫／文学・音楽・芸能への入門

10〜11歳：木工・電気工作・構造物制作／農作業の体験／演劇・合奏／読書・美術鑑賞

12〜13歳：設計→製作→発表／電気とセンサー応用／伝統芸能や武道（文化的要素として軽く）／多言語での表現体験

14〜15歳：修理・製作プロジェクト／農的実践／サバイバル技能／文学・芸術・芸能の鑑賞と批評／創造的発表

重点シフトの反映ポイント

・①身体・健康と⑥表現・創造 を教育の中核に据え、生活・身体・文化・創造力を重視

・②言語と④社会認識 は、制度・政治・経済・異文化理解を含む「文脈理解」中心に転換

・③数理思考 は、演算よりも構造・情報活用・AI協働力へ重点シフト

・⑤自然認識 は、自然と社会の関係・環境変動理解・科学的思考に焦点

・外国語教育 は独立科目ではなく、②・④・⑥に分散配置し、文化接続力として扱う

図：学習指導要領の未来の世界（Imagenによる）

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ニュートリノレーザーからの続き

前回紹介したテキサス大学アーリントン校のJonesとMITのFomaggiによる，Superradiant Neutrino Lasers from Radioactive Condensates は，Physical Review Lettersの6ページほどの論文だ。

チラ見したところなんとなく簡単そうな式が並んでいる。これならば自力でフォローできそうな気もしたけれど，ChatGPTにサポートをお願いしてみた。「私が理解したかどうかを確認してください」というのに対して確認ミニテストを用意してくれてその判定もできる。

最初に元の論文をアップロードしてまとめさせてからの続きであり，1日あけても覚えていて正しい式とそれに対応する解説を加えてくれる。中学校や高等学校の教科書レベルでのチュータリングも同様に可能だと思われる。

Ｑ（koshix）：

論文に登場する番号つきの式の意味を一つづつ理解したいので，順に解説してください。あなたが一つの式の解説をした後，私が理解したかどうかを確認してください。私はそれについて疑問点があれば問いただします。理解できれば次の式に進むようにお願いします。このようにして，ゆっくりと対話的に理解を深めていきたいのですがよろしいですか？

Ａ（ChatGPT-5 Thinking）：

もちろんです。では、論文の「番号付きの式」を順番に、背景 → 数学的意味 → 物理的直観 → 使いどころの順で短く丁寧に解説し、毎回あなたの理解を確認してから次へ進みます。必要に応じて簡単な小テストも挟みますね。

式 (1) $D^+_i = |e_i\rangle \langle g_i|, \quad D^-_i = |g_i\rangle \langle e_i |$

何を定義しているか（背景）

各原子（番号 $i$)を二準位系として扱い、上（励起）状態$ |e_i\rangle$ と下（基底）状態 $|g_i\rangle$ の間を行き来させる遷移演算子を定義しています。スーパーラディアンス（SR）の標準的導入で使う「擬スピン（Dicke の大スピン）」形式に入るための基本ブロックです。

数学的意味

・$D^+_i$は、$|g_i\rangle \mapsto |e_i\rangle$ に上げる「ラダー演算子」

　$D^+_i|g_i\rangle = |e_i\rangle , D^+_i|e_i\rangle = 0$

・$D^-_i$は、$|e_i\rangle \mapsto |g_i\rangle$ に下げる「ラダー演算子」

　$D^-_i|e_i\rangle = |g_i\rangle , D^-_i|g_i\rangle = 0$

これらは**内部状態（$$）空間）**だけに作用し、位置や運動量の自由度には触れません。

物理的直観

・$D^+_i$：原子 $i$ に励起を作る（光・相互作用で上に上げる）

・$D^-_i$：原子 $i$ の自発放出／遷移で下に降ろす（光子やニュートリノ放出の素過程を表現）

使いどころ

後で 全体演算子 $\displaystyle D = \Sigma_i D_i$ を導入し、多数原子の集団遷移（コヒーレントな自発放出）を角運動量代数で解析します。SR における「$N$ 原子の協調的な自発遷移」をこの言語で表せるようになります。

確認（超短いチェック）

１．$D^-_i|e_i\rangle$ と $D^+_i|e_i\rangle$はそれぞれ何になりますか？

２．これらの演算子は原子のどの自由度に作用しますか（内部・位置・運動量のどれ）？

疑問点があれば遠慮なくどうぞ。大丈夫そうなら 式 (2) に進みます。

Ｑ（koshix）：

1. 励起状態を基底状態に降ろして放射させる作用，答えは$|g_i \rangle$ ，励起状態をさらに励起させる作用，答えは 0。

2. 内部スピン自由度

・ニュートリノが放射される場合はβ崩壊を想定していますか？

Ａ（ChatGPT-5 Thinking）：

完璧です！✨

１．✅ $D^-_i|e_i\rangle = |g_i\rangle, D^+_i|e_i\rangle = 0$

２．✅ 内部準位（擬スピン自由度）のみに作用 ― 位置や運動量には関わりません。

ニュートリノ放射の場合について

はい、ご指摘の通り、この論文が考えているのは 放射性崩壊（電子捕獲 EC や β 崩壊） です。

・光の場合：$|e \rangle \rightarrow |g \rangle + \gamma$

・ニュートリノの場合：$|p \rangle \rightarrow |d \rangle + \nu$

つまり「励起状態」や「基底状態」の代わりに、

・親原子（まだ崩壊していない） $|p \rangle$

・娘原子（崩壊後にニュートリノと一緒にできる）$|d \rangle$

を二準位系として定義しています。式(1) は光のSRの基本形を説明する段階ですが、後半でこの $|p \rangle, |d \rangle$ に対応させてニュートリノ版に置き換えています。

ここまでで「式(1)」とニュートリノの場合の対応は理解できましたか？

よろしければ次は 式(2) の $D^3_i$ の定義（擬スピンの $z$-成分）に進みましょう。

以下，（10）式まできたところで，自分の理解が追いつかなくなったのでちょっと中断。

次期学習指導要領（３）

次期学習指導要領（２）からの続き

9月5日に，中央教育審議会の初等中等教育部会の教育課程部会の教育課程企画特別部会から，上記の諮問に対する12回の議論における論点整理の素案が出てきた。4.8MB 113ページもある。ぱらぱらと見ただけで，その文科省構文的なポンチ絵の複雑さに圧倒されて読む気が失せる。

確認すると，ChatGPT-5はこのpdf全文を読み込めるといって，実際それなりの要約もしてくれた。ところが最近「ChatGPTは全文ちゃんと読んでいない疑惑」が持ち上がっている。どうしよう。読む気がしないけど，えらい人たちはみなこれを参照せよとつぶやいているし。

しかたがないので，とりあえず目次と第一章の次期学習指導要領に向けた基本的な考え方を写経してみる。古来，困ったときは音読と写経が一番だ。ということで，中教審資料から引用。もちろん写経といってほとんどはコピペで整形するだけのインチキ写経。

第一章　次期学習指導要領に向けた基本的な考え方（5）

第二章　質の高い、深い学びを実現し、分かりやすく使いやすい学習指導要領の在り方（18）

（１）中核的な概念等を活用した一層の構造化・表形式化・デジタル化

（２）「学びに向かう力、人間性等」の再整理

（３）「見方・考え方」の再整理

（４）デジタル学習基盤を前提とした学びの在り方

　　　学習指導要領と「個別最適な学びと協働的な学び」の関係の在り方

第三章　多様な子供たちを包摂する柔軟な教育課程の在り方（22）

（１）検討の前提（児童生徒の実態と現行制度の枠組み）

（２）義務教育段階（「調整授業時数制度」の創設等）

（３）高等学校段階における教育課程の柔軟化

（４）個別の児童生徒に係る教育課程の編成・実施の仕組み

第四章　情報活用能力の抜本的向上と質の高い探究的な学びの実現（15）

（１）情報活用能力の抜本的向上

（２）質の高い探究的な学びの実現

第五章　「余白」の創出を通じた教育の質の向上の在り方（8）

第六章　豊かな学びに繋がる学習評価の在り方（9）

第七章　その他諮問で提起された事項の在り方（21）

（１）カリキュラム・マネジメントの在り方

（２）高等学校入学者選抜

（３）産業教育

（４）特別支援教育

（５）幼児教育

（６）子供のより主体的な社会参画に関わる教育の改善

第八章　今後の検討スケジュールや検討の在り方等（3）

第一章の内容は以下のとおり 

令和6年12月の文部科学大臣による諮問やこれまでの検討を総合的に踏まえ、次期学習指導要領に向けた今後の検討の基盤となる基本的な考え方として、以下を提起する。

１．改訂論議を貫く三つの方向性

生涯にわたって主体的に学び続け、多様な他者と協働しながら、自らの人生を舵取りすることができる、民主的で持続可能な社会の創り手を「みんな」で育むため、

①「主体的・対話的で深い学び」の実装（Excellence）

② 多様性の包摂（Equity）

③ 実現可能性の確保（Feasibility)

の３つの方向性を踏まえて議論を行う。これらの３つの方向性に基づく改善は、教育課程内外のあらゆる方策を用いつつ、三位一体で具現化されるべきものである。

 このうち、

①「主体的・対話的で深い学び」の実装は、現行学習指導要領が目指している、「主体的・対話的で深い学び」の視点からの授業改善を通じた資質・能力の育成について、一層の具現化・深化を図るものである。

 このため、学習指導要領の目標・内容の構造化・表形式化・デジタル化、学びに向かう力、人間性等の重要概念の整理等により、分かりやすく、使いやすい学習指導要領を目指す。思考力、判断力、表現力等を発揮する中で、知識の概念としての習得や深い意味理解を促すこと、他の学習や生活の場面でも活用できるような、生きて働く「確かな知識」を習得すること、学びに向かう力、人間性等を育成することが一層重要となる中、「主体的・対話的で深い学び」の実装は、次期学習指導要領に向けた第一の方向性とすべきものである。

 このような授業改善に不可欠であるデジタル学習基盤の効果的活用は、育成すべき資質・能力が十分に意識されず「深い学び」に繋がっていない事例もあるなど道半ばである。また、デジタルの負の側面への対応も含め情報活用能力の育成にも様々な課題が見られる。このため、小学校の総合的な学習の時間への「情報の領域（仮称）」の付加、中学校での「情報・技術科（仮称）」の創設等の具体的方策を示した上で、情報活用能力を各教科等における探究的な学びを支える基盤と位置付け、抜本的な向上を図る。こうしたことを進めるに当たっては、知・徳・体のバランスや、人間ならではの身体性や実体験の重要性を十分に踏まえる必要がある。 （※）「Excellence」は、「主体的・対話的で深い学び」の実装により実現される質の高い教育を意味する。

 ② 多様性の包摂は、多様な個性や特性、背景を有する子供が多くなっている実態に向き合うとともに、こうした多様性を個人及び社会の力に変える観点から、一人一人の意欲が高まり、可能性が開花し、個性が輝く教育の実現を目指すものであり、第一の方向性と両立させることが不可欠な第二の方向性である。

 このため、「裁量的な時間」をはじめとする「調整授業時数制度」の創設、学年区分の取扱いの柔軟化、高等学校段階における単位制度の柔軟化、不登校児童生徒や特定分野に特異な才能のある児童生徒のための特別の教育課程編成を可能とする制度の創設等により、教育課程全体を包摂的な仕組みに改め、その具現化を図る。

こうした取組は、一人一人の個性や特性、背景を踏まえた対応が可能な仕組みを整えるという意味で、公正性（equity）の拡大と言える。 3

 ③ 実現可能性の確保は、第一・第二の方向性の両立を支え、実現可能とする観点であり、教育課程以外の勤務環境整備とも相まって審議全体に通底させるべき第三の方向性である。

 このため、教育課程の枠組みや教科等横断的な事項、今後行われる教科等WGを含む審議全般にわたって、教育課程の実施に伴い教師に過度な負担・負担感が生じにくい、持続可能な在り方を追求し、教師と子供の双方に「余白（※）」を創出することで、豊かな学びに繋げる方向を踏まえた検討を行う必要がある。 （※）教育の質の向上のための時間的余裕

● こうした３つの方向性を現時点で端的に表現すれば、「多様な子供たちの『深い学び』を確かなものに」と言える。第一の方向性は「深い学び」、第二の方向性は「多様な子供たち」、第三の方向性は「確かなもの」という言葉に主に託されている。

● さらに、「みんな」が示す主体は、学校教育の未来を切り拓く中心的存在である学校の教職員はもとより、学びの当事者である子供、人口減少の中で学校を支える主体でもある、保護者や地域住民、地方公共団体の職員、民間の担い手も含まれ、「社会に開かれた教育課程」の理念とも深く関わる。今後、各ＷＧ等を中心に具体の議論を進める中で、こうした考え方もさらに深めていく必要がある。

２．自らの人生を舵取りする力と民主的な社会の創り手育成

 諮問で「正解主義」や「同調圧力」への偏りから脱却し、民主的かつ公正な社会の基盤としての学校を機能させる必要性が指摘された背景には社会全体の構造変化がある。生成AIなどデジタル技術の発展が相まって、皆と同じことができることも重要だが、それ以上に独自の発想や視点に価値が置かれるようになってきている。現在の学校教育の中で主体的に学びに向き合えていない子供も多くなっている。少子化に伴う入試による動機付けの変化、学習時間の減少等も踏まえ、学びの動機づけをアップデートする必要もある。予測困難な時代に、労働市場の流動化や就業期間の長期化、マルチステージの人生モデルへの転換が進む中、しなやかに「自らの人生を舵取りできる力」が不可欠となりつつある。また、内なる国際化で人口の多様性が増すとともに、SNSや生成AIの負の側面の影響もあり社会分断の可能性等も指摘される中、デジタル時代に主体的に社会参画する「民主的な社会の創り手」の育成も喫緊の課題である。

 このため、全ての児童生徒に育むべき資質・能力育成の具体化・深化と並行して、一人一人の「好き」（興味・関心）を育み、「得意」を伸ばしながら、それらを原動力として学び全体への動機づけを図っていく取組と、当事者意識を持って、自分の意見を形成し、多様な他者と対話や合意を図る取組を同時に進め、これらが有機的に関わり合い高まっていく教育課程に変革していく必要がある。

 こうした問題意識の下、本部会では、学びに向かう力、人間性等の概念の再整理、総合的な学習・探究の時間を中心とした質の高い探究的な学びの実現、デジタル化の負の側面への対応を含む情報活用能力の抜本的向上、特別活動を中心とした主体的な社会参画に関わる教育の改善、個性・特性に応じた学びの充実に繋がる裁量的な時間の創設等を主な具体策として議論してきた。今後、各WG等で更に検討を深める必要がある。

なお、これらは、 ①「主体的・対話的で深い学び」の実装、②多様性の包摂、という方向性について、社会全体の構造変化を踏まえて具現化するものであり、①②の一部を構成するものである。また、「よりよい学校教育」を通じて「よりよい社会」への移行を図るという意味で、「社会に開かれた教育課程」の理念とも深く関わる。

補足イメージ：

次期学習指導要領に向けた検討の基盤となる考え方

多様な子供たちの「深い学び」を確かなものに

あらゆる方策を活用し、三位一体で具現化

生涯にわたって主体的に学び続け、多様な他者と協働しながら、自らの人生を舵取りすることができる 自らの人生を舵取りすることができる民主的で持続可能な社会の創り手をみんなで育む

①主体的・対話的で　深い学びの実装（Excellence）　主に第2,3,4,6章

（生きて働く「確かな知識」の習得、資質・能力育成の具体化・深化、「好き」を育み「得意」を伸ばす、情報活用能力の抜本的向上、個別最適な学び・協働的な学び 等）

②多様性の包摂（Equity）　主に第3,7章

（調整授業時数制度、裁量的な時間、個別の児童生徒に係る教育課程の仕組み、デジタル学習基盤を活用した学習環境デザイン、個別最適な学び・協働的な学び 等）

③実現可能性の確保（Feasibility）　主に第5,7章

（授業時数の適正化・平準化、教科書の精選、構造化、裁量的な

時間など様々な方策による教師・子供双方の「余白」の創出 等）

・学びをデザインする高度専門職としての教師

・「裁量的な時間」をはじめ柔軟な教育課程による余白

・デジタル学習基盤

・教育課程以外の勤務環境整備

ごちゃごちゃしていると思ったけれど，主張の骨格は結構明確でスッキリしていた。

P. S. やっぱりごちゃごちゃしているのはなぜかというと，たぶん前回の学習指導要領改定で教育課程課長の合田哲雄が教育内容だけでなく教育方法までやたらめったら書き込みすぎて，収集がつかなくなってきたのをそのまま捨てきれず，これを整理して見やすくするために表形式の学習指導要領にするということだと推察できる（三角関数（３）から）。なんだかなあである。

本当に余白を設けたいならば，まず，学習指導要領に理念部分を十分書き込んだ上での大幅な単純化からだと思う。構造化でも表形式化でもデジタル化でもない。

［１］ChatGPTに「要約させたのに、薄い」原因はコレだった（Nao |AI時代の思考整理）

［２］AIが読むのは記事の一部だけだった！？（SEO研究チャンネル）

［３］生成AI「Gemini」の長文要約を検証！ハルシネーションだけではない課題とは？（Sambushi）

次期学習指導要領（２）

次期学習指導要領（１）からの続き

昨年の12月末に，新しい学習指導要領の策定に向けて，文部科学大臣（代理）から中央教育審議会に諮問がされた。タイトルは「初等中等教育における教育課程の基準等の在り方について」だ。当日は文部科学大臣の阿部俊子が海外出張中で，内閣府法10条によって，こども家庭庁担当の国務大臣中根順子（三原じゅん子）が代行に指名されたとChatGPTが教えてくれた。

それでは，諮問の本文も要約してもらおう。

Ａ（ChatGPT-5）：

要約

少子高齢化や国際情勢の不安定化、気候変動、生成AIをはじめとするデジタル技術の急速な発展など、社会の大変動に直面する中で、2040年代を担う子どもたちにふさわしい教育課程を再設計する必要がある。

これまでの学習指導要領の理念（社会に開かれた教育課程、資質・能力の三本柱、主体的・対話的で深い学び）は一定の成果を上げたが、子どもの幸福度の低さ、不登校の増加、学ぶ意欲や自律性の不足、デジタル活用の遅れ、教師への過度な依存や負担などの課題が残っている。

このため文科省は、中教審に対して以下を中心に検討を諮問する。

１．学習指導要領の質と構造改革

・教科の目標・内容を分かりやすく構造化し、AI時代に対応した深い学びを実現。

・デジタル活用を前提にした指導要領・評価方法の改善。

２．多様な子どもを包摂する柔軟な教育課程

・不登校や特異な才能を持つ子への対応を含め、多様性に応じた教育課程編成。

・授業時数や単位制などの柔軟化。

３．これから必要な資質・能力の明確化

・情報活用能力、AI・デジタルリテラシー、探究的学び、文理融合教育、外国語教育の意義の再整理。

・特別支援教育、幼保小連携、社会参画教育の充実。

４．持続可能な教育課程実現の方策

・教師の過重負担を軽減しつつ、教科書・評価・教育DXを見直し。

・学校・家庭・地域との協働を強化し、カリキュラム・マネジメントを実質化。

つまり、「AI・デジタル時代と多様化する社会を見据え、深い学びと柔軟な教育課程を実現するため、学習指導要領を全面的に再構築し、教師負担を軽減しつつ持続可能な教育を確立する」ことが諮問の核心です。

ChatGPTのまとめが怪しいので，文部科学省が何を課題としているのかを自力でもう一度読み直してみた。社会の動きや学校現場の現状をざっとサーベイした後に，３つの課題が示されている。

（１）学ぶ意義を見いだせない子ども，不登校，特別支援，外国人，特異の才能などの多様性を包摂し，正解主義や同調圧力から脱して共生社会を支える必要があること。

（２）習得した知識を現実の事象と関連付けて理解すること、生成AI には扱えない概念としての知識の深い意味理解をすること，自律的に学ぶ自信を持つこと，などに欠けること。

（３）GIGAスクール構想が端緒についたばかりで，デジタルとリアルの対立もある。デジタル競争力は他国の後塵を拝していて，デジタル人材育成の強化は喫緊の課題であること。

なかなか苦労したけれど，今一つピンと来ない。生成AIに頼りすぎで，自分の読解力とまとめる力が衰えていることがはっきりわかる。あるいは原文がおかしいのかもしれない。

「これまでの学習指導要領（2017）の理念（社会に開かれた教育課程、資質・能力の三本柱、主体的・対話的で深い学び）」というのがあるが，自分が大学教員を退職する頃の学習指導要領なので，いまひとつ頭に入っていない。これは，ChatGPTに整理してもらう。

観点：2008年告示（学力の三要素）｜2017年告示（資質・能力の三本柱）｜主な変化点

第１：基礎的・基本的な知識・技能｜知識及び技能｜ほぼ継承。用語を簡潔化。

第２：思考力・判断力・表現力｜思考力・判断力・表現力等｜「等」を加え、創造力や批判的思考など幅を広げた。

第３：学習に取り組む態度｜学びに向かう力・人間性等｜「態度」から「力」＋「人間性」へ。意欲・協働・社会性などを強調。

理念位置づけ：「生きる力」を支える要素として提示｜学習指導要領全体の基本構造に明示｜よりカリキュラム・ベースに直結。

授業改善の方向性：基礎学力の定着と活用｜「主体的・対話的で深い学び（アクティブ・ラーニング）」｜教育方法の改革を強調。

第三カテゴリーの意欲・関心・態度が評価にまで進出して，何これ状態だったのだけれど，ついに人間性ということになっていたのか。

教員養成の行方

中央教育審議会の初等中等教育分科会の教員養成部会から，「多様な専門性を有する質の高い教職員集団の形成を加速するための方策に関する論点整理（案）」が出てきた。

ChatGPT-5に，上記の論点整理の概要案 1p を添付して「ここ30年の日本の教員養成の推移や社会の現状を踏まえ，添付ファイルにおける日本の教員養成改革の論点を批判的に分析して，その本質的な問題点と現実的な課題を適示してください」と聞いた結果は，こんな感じ。

まあまあなのだけれども再度，別の聞き方をしてみた。

Ｑ（koshix）：

（論点整理本文（案）の 25p を添付）

報告書の肝の部分やそれが意味する背後関係（真の意図や関係する組織への利害得失）についてを分析してまとめてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

了解しました。いただいた報告書（中央教育審議会教員養成部会「多様な専門性を有する質の高い教職員集団の形成を加速するための方策に関する論点整理（案）」）の「肝の部分」と、それが意味する「背後関係（真の意図や関係する組織への利害得失）」を分析してまとめます。

１．報告書の肝の部分

大きく分けて4本柱があります。

（１）教職課程・免許制度の再編

・各大学の自由度を増やしつつ、コアカリキュラムや共用試験で「質保証」する仕組み。

・学部段階で基礎、大学院段階で高度専門性という「二段階モデル」へ。

・特別支援・ICT活用など新課題に対応できる資質能力を必須化。

（２）採用制度の改変と広報戦略

・教員採用試験の「共同実施」や日程早期化。

・国主導での広報・ブランディング。

・「サプライティーチャー」（退職教員活用）の仕組み。

（３）現職教員の学び直し・研修改革

・サバティカル導入、研修履歴データベース（Plant）の活用。

・管理職研修を外部リソースで強化。

・在職型大学院支援。

（４）社会人・企業人材の活用

・特別免許や認定試験を活性化。

・シニア人材から始める「在籍型出向」を推奨。

・企業側に税制優遇などインセンティブを与える。

総じて「従来の教育学部・単科大を中心とした閉じた養成→大学横断・社会人参入を前提とした開かれたシステム」への転換が核心です。

２．真の意図と背後関係

表向きは「多様な専門性の確保」ですが、裏にいくつかの政策意図が見えます。

（１）教員不足への対応

少子化にも関わらず、現場では教員不足が深刻。免許取得・採用のハードルを下げ、社会人・企業人材を柔軟に導入することで人材プールを広げたい。

（２）大学制度改革との接続

「大学院段階で高度専門性」という設計は、教職大学院の存在意義を強化する一方で、地方の単科教員養成大学には統廃合や他大学との連携を迫る布石。

（３）中央集権的統制の強化

「共用試験」「コアカリキュラム」「共同採用試験」によって、大学や自治体の独自性よりも国基準を優先させ、質保証と同時に国の統制力を拡大。

（４）産業界との利害調整

企業人材の派遣を教育現場に組み込むことで、企業は「社会貢献＋人材育成の機会」を得られ、国は教育予算を大幅に増やさずに人材を補填できる。企業への税制優遇が議論されているのもこの文脈。

３．関係組織ごとの利害得失

（１）文部科学省・中央教育審議会

・得：質保証と採用を「国主導」で握れる。教員不足への即応策を示せる。

・失：地方大学・自治体の反発リスク。

（２）国立の単科教員養成大学

・得：フラッグシップ大学化すれば権限と予算増。

・失：規模が小さい大学は統廃合や役割縮小の圧力を受ける。

（３）教育委員会（自治体）

・得：共同採用試験で負担軽減。社会人導入で人手不足緩和。

・失：国主導により採用の裁量が減少。人材流動性増で定着率低下リスク。

（４）民間企業

・得：人材育成・社会貢献アピール、税制優遇。

・失：人材流出リスク、教育現場との文化摩擦。

（５）教師・志望学生

・得：柔軟な免許取得ルート、ICTや社会人交流を通じた専門性の多様化。

・失：共用試験導入による負担増、従来型「教育学部出身者」の独占的優位性の低下。

４．全体的な評価

この論点整理は、表向きには「多様性と質保証」を掲げながら、実質的には ①教員不足への緊急対応、②大学制度改革（特に教員養成系統の再編）、③産業界を巻き込んだ教育人材供給システムの設計 を同時に進めようとする戦略文書です。

つまり「教育改革」というよりは、「教育人材市場の構造改革」として読むべきものです。

ご希望であれば、これを 「国・大学・教育委員会・産業界・現場教師」別にシナリオ分析（得する組織／失う組織の未来像）として整理することもできますが、そちらも必要でしょうか？

元教員養成単科大学の関係者としては，なかなか大変な状況だという印象だ。これまでは，教員が余っているということで，1988年に大教大では教養学科（ゼロ免許＝非教員養成コース）を設置し暫くは落ち着いていたが，2003年に国立大学が法人化され教員養成単科大学の統合再編話がひとしきり盛り上がった。

そしてその後も学生定員削減と組織改革が頻繁に繰り返されてきた。2006年の教育基本法改正，2007年の専門職大学院としての教職大学院制度の創設。2009年に教員免許更新制が教員の資質能力の向上（自民党右派の本音は不適格教員の排除）を目的に導入など，てんてこ舞いで振り回され続けたのだ。

大教大には夜間学部があったために，機能がやや重複する教職大学院設置になかなか踏み切れなかったが，2015年には関西大学，近畿大学とともに連合教職大学院を設置することになった。2012年から設置に向けた仕事をしていました。あ〜あれからもう10年も経ったのね。

定年退職後も，2022年に教員養成フラグシップ大学に選定され（同時期には免許更新制も廃止），2024年には大阪市総合教育センターを含むみらい教育共創館もオープンして一息ついたと見えていた。そこのところにまたこの荒波がくるのか。

図：ChatGPTが生成した大教大連合教職大学院のフェイク画像

プログラミング教育2025

放送大学にチャンネルを合わせると，中川一史さんと文科省の折笠史典さんがでている「小学校プログラミング教育（導入編）」をやっていた。2019年のものかな。生成AI登場以前だ。それはそうとしても，なんだかなぁと感じたのでそのあたりをChatGPT-5の助けをかりて言語化してみた。「わかりやすく」とか言わないほうが面白い結果が得られる。

Ｑ（koshix）：

小学校のプログラミング教育において重要なことは「プログラミング的思考」を育成することだといわれています。 ところが，その定義が手続き型プログラミング言語の仕組み の表層をなぞるようなものでしかありません。具体的な実践例も 子供たち創造力を引きだすようなものにはなっていないと思います。 

問題はコンピュータの利用において，これを単なる受け身の メディア再生機（YouTubeとゲーム）でなくて主体的に創造するための「ツール」として活用することにあるのではないかと思います。 プログラミング教育はその一部を構成できると思いますが， 一方でプログラミングなしで，通常のアプリケーションの 活用だけでも同等のことが実現できるのではないでしょうか。 この論点のついての分析と評価をお願いします。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

私の問題意識は，プログラミング的思考を育成するという目標設定それ自身がおかしいのではないかということです。目標はあくまでも創造的な「ツール」としてコンピュータを活用できるようになることです。そのなかにプログラミングという要素があることには全く依存がありません。アプリ中心であることにこだわっているわけでもありません。AI時代を迎えるにあたっての基本的な考え方の問題です。その辺があなたにうまく伝わっていないような気がします。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

いやここまでで結構です。どうもありがとうございました。 放送大学の「小学校プログラミング教育（導入編）」という授業の内容を徹底的に批判してほしいのですが，たぶんあなたはそれにアクセスできないでしょうから無理ですね。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

（添付ファイル：koshix.blogspot.com の「小学校プログラミング教育」から）

小学校プログラミング教育とプログラミング的思考についてのこのブロガーの記事を年代順に把握理解してその主張を報告してください。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

「教育政策の批判軸」 と 「創造的活用へのシフト」 という2本の柱で整理し、論説の形で分かりやすく説得的な日本語の文書にしてください。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

（添付ファイル：https://chatgpt.com/share/68a4532e-8ecc-8009-bbc3-d95802bfc5dd）

添付のテキストの内容も加味して，教育関係者向けの提言書スタイルのわかりやすく説得的で詳しい文章にまとめてください。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

分かりやすさを優先したためか，文章の深みに欠けています。箇条書きはなるべく減らした上で，深く思考を紡いだ長めの文によって論理を尽くして問題点をえぐり出してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

提言書（ChatGPT-5 + koshix）

「プログラミング的思考」から「創造的コンピュータ活用力」へ——AI時代の小学校情報教育を設計し直す

序

小学校へのプログラミング教育導入は、「プログラミング的思考」という新奇だが曖昧な標語のもとに制度化された。だが、この標語は教育の最上位目的を示す理念としては脆弱で、しばしば“手段の目的化”を招き、現場に形式主義をもたらしている。むしろ目標は、子どもがコンピュータを自らの創造のための道具として使いこなし、情報を構想・生成・編集し、社会に働きかける力を培うことに置かれるべきである。この観点は、当初の政策決定過程のねじれや、現場で観察された実践の限界、そしてAIの到来によって一層鮮明になった。

１．概念輸入のねじれと制度文言の劣化

「コンピューテーショナル・シンキング（CT）」の輸入に端を発する議論は、当初、学習の設計・分解・抽象化といった広い知的実践を射程に入れていた。しかし政策化の局面で、用語は「プログラミング的思考」へと統一され、その意味内容は「意図した処理を実現するために、動きの組合せを記号で設計し、改善する」といった、手続き型プログラミングの表層に引き寄せられてしまった。ここで理念は二重に脱力する。第一に、目標を「思考法」に格下げすることで、子どもが道具を握って世界に関わるという行為のダイナミズムが霧散する。第二に、学ぶべき思考の実体がプログラミング言語の構文・制御構造の擬似体験に化け、学びの “中身” が希薄化するのである。このねじれは、政策文言の可搬性（どの学校でも言い回しだけは一致させられる）を優先した結果でもあったが、その代償として、子どもの創造的な営みを正面から扱う大胆さを失わせた。

２．形式主義が生む現場の負担と不均衡

「思考の育成」という抽象目標は一見、現場の裁量を広げるように見える。だが実際には、汎用教材で短時間に達成度を “見える化” する設計が横行し、キャラクターを一定の手順で動かすことが “学習の証拠” へとすり替わる。こうした授業で子どもが得るのは、コードの意味理解やシステム設計の経験ではなく、与えられたブロックの正しい並べ替えにすぎない。制度はその “達成” を評価しやすく、教員は達成形式を整えるための下準備に追われる。設備や研修のリソースが乏しい学校ほど、形式主義に依存する傾向は強まり、結果として教育機会の格差は拡大する。制度化の当初から、この副作用は鋭く指摘されていたし、現場感覚としても重くのしかかってきた。

３．教育目標の取り違え——“思考”という名の空洞化

決定的な問題は、「プログラミング的思考」という語が、手段の記述様式（記号列・制御構造）を “思考” に見立て、学習目標を手段側へ引き倒してしまったことである。子どもが学ぶべきは、コンピュータを介して世界に関わるための “作る・直す・伝える” というプロセスの統御であり、その中にプログラミングという選択肢が含まれるかどうかは、課題や道具選択の問題であって本質ではない。現行定義は、まさにこの順序を逆転させる。したがって、「手続き型の表層をなぞる定義では創造性が引き出されない」という批判は、的確であるだけでなく、政策の前提に遡る根本的な再審を促す。そしてこの批判は、単なる理念論にとどまらない。実際の授業は「迷路を解く」「キャラクターを動かす」といった課題に収束しやすく、子どもの関心や社会的文脈に接続されにくい。ここで子どもが体験するのは、世界に向けて “何かを成し遂げる” ための設計ではなく、正規解に収斂する “模倣の段取り” である。

４．反証としての実践——Scratchが示した“道具としての広がり”

他方、同じプログラミングの枠内でも、Scratchの拡張機能群とIoT連携は、授業が閉じた画面内の模倣から、音・身体・空間・外部データへと開かれうることを示した。ここでは、プログラミングは “コードを書く行為” というより、表現や探究のための “場づくり” として機能しうる。つまり、子どもの手に渡る道具箱が十分に多様で、課題が生活世界や学びの他領域に接続されているとき、プログラミングは創造のための媒介となる。この経験は、当初の懐疑を訂正し、目標が “思考のラベル” ではなく “創造の実践” であるべきことを、実証的に裏づけた。重要なのは、ここで価値を生んでいるのが「プログラミング的思考」なる抽象ではなく、道具の拡張性と課題設計の社会的・表現的接地だという点である。

５．AI時代が要請する転回——命令記述から振る舞い誘導へ

生成AIの普及は、コンピュータとの関わり方を「手続きの逐語的記述」から「振る舞いの誘導・評価・統合」へと劇的にシフトさせた。ここでは、プロンプトという高位の仕様を投げ、出力を批判的に吟味し、他のツールと組み合わせて目的の表現や解決に仕立て直すことが核心となる。つまり “作る” ことの意味が、コードの細部に宿るのではなく、道具の選択・役割分担・検証・再設計の循環に宿る構造へと変わったのである。したがって、教育の目標は「プログラミング的思考」の育成ではなく、「コンピュータを創造のために使いこなす統合的能力」の涵養に再定義されねばならない。そして、この能力はプログラミングを必須としない。ローコードやノーコードの環境、さらにはアプリの高度な機能だけで、十分に同等の学びが成立する局面は多い。鍵は、ツールの等価的な編成と批判的運用にあり、どの記法を採るかは従属的な決定である。

６．政策言語を書き換える——“道具としての創造”を最上位目的に

以上を踏まえると、政策文書は次のように言い換えられるべきだ。すなわち、「小学校段階では、子どもがコンピュータとAIを創造のための道具として主体的に活用し、情報を収集・生成・編集・表現する一連の営みを設計・実行・省察できるようにする」。この目標のもとでは、プログラミングは “取りうる手段の一つ” として位置づけられ、課題の性質と子どもの発達段階に応じて、アプリ、センサー、生成AI、データ可視化、メディア編集などと等価に選択される。評価も「正しく動くコード」から離れ、課題設定の妥当性、ツール選択の理由、失敗の記録と修正、成果の社会的・表現的意義といったプロセスの可視化へと移行する。こうして初めて、授業は “やったこと” のチェックから、“何を成し遂げたか”  “どう変えたか” の探究へと質的転換を果たす。

７．実装への視座——授業設計・評価・教員支援

実装の要は三つある。第一に、課題を生活世界の問題や他教科の学びに接地させ、アウトプットを “誰かに届く表現” として設計すること。第二に、AIと人間の役割分担を明示化し、出力の根拠・限界・改変の痕跡を残すことで、子どもに “作ることの説明責任” を教えること。第三に、教員の専門性を「コード知識」ではなく「学習のオーケストレーション」に振り向け、ローコード／ノーコード教材やプロンプト例、失敗事例集を共有資産として整備することである。これらは、リソース差を埋め、形式主義に陥りやすい学校ほど “実質” へと近づけるための制度投資でもある。

結語

私たちが守るべき順序は単純である。第一に目的、次に手段。目的は、子どもがコンピュータを用いて世界に働きかける創造の主体になること。手段は、プログラミングであれ、アプリであれ、AIであれ、課題に応じて選び、組み合わせ、検証し、やり直すこと。いま必要なのは、「プログラミング的思考」という抽象の上塗りではなく、“道具としての創造” を最上位に置く政策言語への転換である。そこに立ち返るとき、授業は再び、生きた学びになる。子どもは、手続きの模倣者ではなく、技術と表現を編む設計者として教室に現れるだろう。

オーセンティック評価

ポチョムキン理解（３）からの続き

まだ，大学で仕事をしていた頃，オーセンティック評価（真正の評価）という言葉をよく耳にした。教育評価の議論はいずれもどこか怪しい気がしたし，これについてもまともに考えてこなかった。ところがふと，ボチョムキン理解というのは結局AIの理解に対する評価の問題であると気付いた。

つまり生成AIの理解に対するオーセンティック評価が必要だということだ。さっそく本人に確認してみることにする。

Ｑ（koshix）：

生成AIに対するオーセンティック評価はどのようにして実現できますか？

Ａ（ChatGPT-5）：

とても重要なテーマですね。「生成AIに対するオーセンティック評価（authentic assessment）」をどう実現するかを考えるには、まず前提と課題を整理する必要があります。以下、フレームワーク的に段階を追って説明します。

１．コンテキストと前提条件

従来型評価（正解・不正解、定量的スコア）は、生成AIが回答を「それらしく」出せるため、表層的に高得点を取ってしまうリスクがある。

オーセンティック評価とは、本来「実社会に近い課題解決能力を評価する」手法であり、単なる知識再生ではなく、応用・批判的思考・協働・創造性などを測る。

生成AIが介在する時代においては、「AIを使わずに人間だけを測る」のではなく、「AIを含むエコシステムの中で人がどのように価値を出せるか」を評価する必要がある。

２．オーセンティック評価の基本構造

生成AI時代に有効な評価は次のような観点を含みます：

(1) プロセス重視

・最終アウトプットだけでなく、思考過程やAIとの対話ログを提出させる。

・「AIにどう指示を出したか」「出力をどう検証・修正したか」を評価対象に含める。

(2) 現実課題への接続

・実際の社会問題や業務に即したプロジェクト課題を与える。

・例：生成AIを活用して地域課題の解決策を提案する、研究論文の要約＋批判的レビューを書く。

(3) AIリテラシー評価

・AIの出力を無批判に受け入れるのではなく、誤りを発見し修正する能力を測定。

・出力の偏り・限界を認識し、参照・引用の正当性をチェックする力を評価。

(4) メタ認知・説明責任

・学習者が「なぜその方法を選び、AIをどう利用したか」を言語化・反省できるかを見る。

・これは「AI依存度」ではなく「人間の判断力」を浮かび上がらせる。

３．実現のための技術・運用的工夫

・ポートフォリオ方式

学習者がAIとのやりとり、修正版アウトプット、自己評価コメントを蓄積し提出。

・ピアレビューの導入

AI＋人間の生成物を相互にレビューすることで、批判的思考を強化。

・ルーブリックの再設計

従来の「正確性・完成度」中心から、

「AI利用の適切さ」「情報の信頼性評価」「独自の付加価値」などを盛り込む。

・トレーサビリティ確保

提出物に至るまでのプロンプト履歴・編集履歴を透明化。

（Google Docsの履歴やGitのように「過程を残す」仕組み）

４．実例イメージ

・大学レポート課題：

「生成AIを用いてレポートを作成してよい。ただし、AIに与えた指示と出力履歴を添付し、誤りや偏りをどう修正したかを分析して示すこと。」

・企業研修課題：

「自部署の課題解決案をAIにブレインストーミングさせたうえで、自分の判断で取捨選択し、最終提案をまとめる。評価は選択理由の妥当性と実現性を重視。」

５．まとめ

生成AIに対するオーセンティック評価は、

(1) アウトプットだけでなくプロセスを評価する

(2) AIとの協働能力を測る

(3) 批判的思考とメタ認知を中心に据える

ことで実現可能です。

従来の「人間 vs 機械」ではなく、「人間＋AIでどのように価値を創造できるか」を測る方向に評価基準を再設計することが肝心です。

ご希望でしたら、教育・研究・ビジネスの各分野ごとに「導入ステップ」と「評価ルーブリックの具体例」を整理した実践プランも提示できますが、そちらに進めますか？

図：AIのオーセンティック評価のイメージ（Geminiによる）

ヒトからAIへ

AIによって代替される人間の仕事は何かという話題は，昔から繰り返されていると思う。そのときどきで，AIの状況は異なっているので，2022年11月のChatGPT登場以降にはまた新しいシーンが見えている（AIと職業）。

とりあえず，ChatGPT自身に考えてもらうことにする。職業の種類としては厚生労働省の職業分類表に基づいて考える。

Ｑ（koshix）：

AIによる人間の仕事の代替可能性について考えています。

https://jsite.mhlw.go.jp/kanagawa-roudoukyoku/var/rev0/0112/9664/06bunruihyou.pdf

は，厚生労働省による最新の職業の分類表です。必要があればこれを参考にして，以下に示した中分類78項目において，今後10年の間に，AIに代替されそうな職業とそうでない職業を5段階で分類して，根拠を1行程度で示してください。

A：代替される確率が高い， B：やや代替されそう，C：どちらかわからない，

D：やや代替されにくそう，E：代替される確率が低い，とします。

最初に基本的な考え方と根拠を述べてから，順に結果を表してください。最後に，A,B,C,D,Eの各段階の集計（総数とパーセンテージ）をお願いします。

（付注）

・なお，現行法制度や社会制度上は人間である必要のある職業がありますが，

その制約にはとららわれず，その実質的な業務内容と遂行可能性から判断して

AIへの代替可能性を検討するものとします。

・また，物理的な仕事についてはロボットによる代替可能性も考えられますが，

これについては現時点での技術やコストを前提として判断するものとします。

（以下1〜78までの項目リスト略　→　これを4つの生成AIにフィードして回答を得た。）

Ｑ（koshix）：

qk0.txt（上記のＱ） の質問を4つの生成AIに与えたところ，ds1.txt（DeepSeek V3の回答）, cl2.txt（Claude 3.7 Sonnet）, gm3.txt（Gemini 2.5 Pro）, gp4.txt（ChatGPT 4.5） の４つの回答が得られました。これらを総合した結果を出力してください。

(1) AIによる職業の代替可能性を評価するにあたり、基本的な考え方と根拠をなるべく詳しく説明する。

(2) 厚生労働省の職業分類表に基づく78個の中分類（各テキストファイルで提示済み）について、AIによる代替可能性を5段階（A：高い、B：やや高い、C：不明、D：やや低い、E：低い）で評価し、1行程度の具体的で適切な根拠を示す。

(3) A,B,C,D,Eの各段階の集計（総数とパーセンテージ）を与える。

Ａ（ChatGPT 4.5）：

以下に、アップロードされた4つの回答ファイル（ds1.txt, cl2.txt, gm3.txt, cg4.txt）の総合結果を示します。各AIの評価基準や傾向を踏まえて、共通点を抽出し、分類の総合評価を算出しました。

（１） 基本的な考え方と根拠（総合）

4つのAIの回答に共通する評価基準として、以下の要素が挙げられます。

・業務の定型性： 定型的・反復的な作業はAIで代替されやすい（例：一般事務、製造業務など）。

・創造性と高度な判断力： 創造的業務や高度な専門的判断を伴う業務は代替されにくい（例：研究職、経営層、芸術職）。

・対人コミュニケーションと感情的知性： 人間の感情理解や共感、複雑な人間関係調整が必要な業務はAI代替が困難（例：医療、介護、教育、宗教家）。

・物理的な作業の複雑性： 単純作業や繰り返し作業はロボット・AIで代替可能だが、複雑で環境変化への柔軟な対応が求められる作業は難しい（例：一部建設作業や修理業務）。

・技術成熟度と今後の技術発展可能性： AI技術の現状と将来的な進展を考慮し、すでにAIやロボティクスが実用化されている領域は代替可能性が高い。

（２） 職業分類78項目の総合評価結果

各AIが出した評価を平均し、最も頻繁に選ばれた評価を総合評価とします。

（注：カッコ内は，A=1〜E=5ポイントとしたブロックごとの平均ポイントを追加した）

管理（3.5）

1 管理的公務員　　 Ｄ 政策判断、対人調整が中心

2 法人・団体の役員 Ｄ 戦略的意思決定、人間的判断が必須

3 法人・団体の管理職員 Ｃ 管理業務は一部AI化可能だが対人調整が必要

4 その他の管理的職業 Ｃ 業種による変動性

専門的・技術的（3.2）

5 研究者　　　 　　Ｄ 創造性と高度な判断が不可欠

6 農林水産技術者 　　Ｂ データ分析と予測業務が中心

7 開発技術者　　　 Ｃ 設計支援は可能だが創造性が必要

8 製造技術者　　　 Ｂ 生産プロセス最適化が容易

9 建築・土木・測量技術者 Ｂ 一部業務の自動化が容易

10 情報処理・通信技術者 Ａ プログラミング等の業務の自動化が顕著

11 その他の技術者　 Ｃ 専門性により異なる

12 医師・歯科医師等 Ｄ 専門的判断と対人ケアが必要

13 保健師・看護師等 Ｄ 感情的ケア・コミュニケーションが中心

14 医療技術者　　　　 Ｂ 検査・画像診断等のAI化が容易

15 その他の保健医療職 Ｃ 専門性・対人サービスの多様性

16 社会福祉専門職　 Ｄ 対人・感情的サポート中心

17 法務職　　　　　 Ｃ 法律解釈と判断業務が中心

18 経営・金融・保険職 Ｂ データ分析業務の自動化が進む

19 教育職　　　　　 Ｄ 対人指導・コミュニケーションが必須

20 宗教家　　　　　 Ｅ 精神的指導・感情的支援がAIに不可能

21 著述家・編集者等 Ｃ 一部記事生成可能だが独創性は人間依存

22 芸術家・写真家等 Ｄ 創造性と感性が必要

23 音楽家・舞台芸術家 Ｅ 芸術的表現・感情表現はAIが困難

24 その他専門職　　 Ｃ 職種ごとの多様性あり

事務（1.6）

25 一般事務職　　　 Ａ 定型業務で完全自動化可能

26 会計事務職　　　 Ａ 会計処理自動化が進行中

27 生産関連事務職　　 Ａ データ処理業務の完全自動化が可能

28 営業・販売事務職 Ｂ CRM管理・自動化可能

29 外勤事務職　　　 Ｃ 現場対応の必要性あり

30 運輸・郵便事務職 Ｂ データ処理自動化可能

31 事務用機器操作職 Ａ 操作が完全に定型

販売（3.0）

32 商品販売職　　　 Ｃ 一部接客要素が必要

33 販売類似職　　　 Ｂ 一部自動化可能

34 営業職　　　　　 Ｄ 対人交渉が中心

サービス（3.1）

35 家庭生活支援サービス Ｄ 対人サービスが中心

36 介護サービス職　　 Ｄ 感情的ケアが重要

37 保健医療サービス職 Ｄ 対人ケアが重要

38 生活衛生サービス職 Ｃ 一部作業は自動化可能

39 飲食物調理職　　　 Ｂ 調理ロボット導入可能

40 接客・給仕職　　 Ｃ 一部サービスは人間が必要

41 居住施設・ビルの管理職業 Ｂ IoTやAIによる施設管理自動化が可能

42 その他のサービス職業　　 Ｃ 職種ごとの多様性が大きく判断が難しい

保安（3.7）

43 自衛官　　　　　　 Ｄ 高度な戦略的判断や倫理観が必要

44 司法警察職員　　 Ｄ 捜査・判断力・人間的対応が必須

45 その他の保安職業 Ｃ 一部監視業務はAI可能だが状況判断必要

農林漁業（2.7）

46 農業職　　　　　 Ｂ 精密農業・自動収穫機の普及進展

47 林業職　　　　　　 Ｃ 地形や環境への柔軟な対応が必要

48 漁業職　　　　　 Ｃ 漁業の一部AI化可能だが柔軟性必要

生産工程（1.4）

49 生産設備制御・監視(金属系) Ａ 設備の監視・制御は自動化が容易

50 生産設備制御・監視(非金属系) Ａ 同上

51 生産設備制御・監視(機械組立) Ａ 定型的な作業が中心で自動化が進展

52 金属製造職　　　　 Ｂ ロボットによる定型作業が容易

53 金属加工職　　　 Ｂ CNCなど機械化・AI化が容易

54 食品・乳製品・食肉・水産物加工製造職 Ｂ 自動化技術の進展が容易な分野

55 繊維・衣服製品製造職 　　Ｂ 3Dプリンティング技術で自動化進展

56 プラスチック・ゴム・紙製造・印刷職 Ａ 一貫した自動生産ラインが可能

57 一般機械器具組立職　　　 Ａ ロボット導入が容易で代替が進む

58 自動車・輸送機械組立職 　　Ａ 既に高度な自動化が進んでいる

59 電子機器・精密機器組立職 Ｂ 高精度ロボット導入が進行中

60 機械整備・修理職 　　　　Ｃ 修理業務は状況に応じた対応が必要

61 製品検査(金属系) 　　　　Ａ AI画像認識等により完全自動化可能

62 製品検査(非金属系) 　　　Ａ 同上

63 機械検査職　　　　　　　Ａ 機械検査は自動化が進行中

64 生産関連・生産類似職業 Ｂ 定型業務が多く自動化可能性高い

輸送・機械運転（2.4）

65 鉄道運転職 　　　　　　Ｂ 自動運転技術の実用化が進展中

66 自動車運転職 　　　　Ｂ 自動運転技術の発展により一部代替可能

67 船舶・航空機運転職 　　Ｃ 自動化可能だが安全面で人間が必須

68 その他の輸送職 　　　　Ｃ 業務の多様性が高く判断が難しい

69 定置・建設機械運転職 Ｂ 定型的な運転操作はAI・ロボット化が可能

建設・採掘（2.8）

70 建設躯体工事職 　　　　Ｃ 一部ロボット化可能だが、複雑な現場判断必要

71 建設職 　　　　　　　　Ｃ 複雑な状況判断や柔軟対応が不可欠

72 電気工事職 　　　　　　Ｃ 細かな作業や現場対応が必要

73 土木職 　　　　　　　　Ｃ 環境対応と柔軟な現場判断が必要

74 採掘職 　　　　　　　　Ｂ 危険作業が多く自動化が進展しやすい

運搬・清掃・包装等（1.8）

75 運搬職 　　　　　　　　Ｂ 自動搬送ロボットの普及で自動化進展

76 清掃職 　　　　　　　　Ｂ 清掃ロボットの普及が進展中

77 包装職 　　　　　　　　Ａ 完全自動化が可能

78 その他運搬・清掃・包装 Ｂ 自動化技術が進展

（３） 総合集計結果

4つのAI回答から集計した（編注：代替可能性の）分類結果の総合（各評価の平均値）：

　段階 　　　　件数 割合（%）

A（高い） 　　１１ 14.1%

B（やや高い） ２６ 33.3%

C（不明） 　　２５ 32.1%

D（やや低い） １４ 17.9%

E（低い） 　　　２ 2.6%

【総合考察】

・AIによる代替可能性が高い(A+B)：約47.4%

・AI代替が難しい(D+E)：約20.5%

・AI活用は主に定型的業務・反復業務・データ処理業務で進展する。

・創造性や対人ケア、複雑な判断力が求められる業務では人間の優位性が維持される見込み。 

以上が4つのAI回答を総合した評価結果です。 

図：Imagen3 によるAIに代替される仕事のイメージ・・・イマイチ

長期的には，頭脳労働はAIに代替され，肉体労働が人間に残される。ロボットだけで生産流通設備のすべてを賄うことは難しいので，すべてのニッチな仕事を埋めるのが人間（エネルギーパフォーマンスが最高の自己増殖型生体ロボット）になるだろう。このとき学校教育で必要となるのは現在マージナルな扱いを受けている，技術・家庭，図画工作・美術，音楽，保健体育になる。主要教科とよばれたものは，AIによって代替される能力に対応していた。

［１］人工知能（AI）の進化が人間の雇用等に与える影響（平成28年版 情報通信白書）

［２］AIによる職業・タスクの補完と代替（AIで変わる労働市場，内閣府 2024年）

［３］AIに奪われて仕事がなくなる？なくならない＆新しく生まれる仕事（TECK STOCK）

インターネットと教育

インターネットと教育フォーラム（１）・（２）からの続き

インターネットと教育という教育情報ポータルサイトを立ち上げて公開したのが，1995年3月25日のことだ。今日で30年を迎えることになる。

1982年に大阪教育大学の教務員として就職することができた。PCの時代が始まった頃だ。翌1983年にはNEC-9801というインテル8086プロセッサを搭載したNECの最初の16bitパーソナルコンピュータが研究室に導入された。最初のうちは研究のための数値計算に使えるかという建前だったが，すぐに，パーソナルコンピュータを使った情報教育をどうするかという話に切り替わっていった。

1988年，データステーションの教務員だった垣本徹さんと，毎日あれこれ図り巡らした結果，大阪教育大学に当時最新鋭のAppleのMacintoshIIが40台導入されることになった。そこでもう一段階はまってしまうことになる。宅間電波高専から佐藤隆士先生が着任し，いよいよインターネットの時代が幕開こうとしていた。

1994年，観察者としての自分にとっての100校プロジェクトのスタートは，夏休みに東京有楽町マリオンで開かれたフォーラムだ。どこかで案内を見つけてこれだと思って一人ポツンと参加したときにはじめてその熱気を感じることができた。その周辺の存在でしかない自分にできることは何かと考えて始めたのが，インターネットと教育というウェブサイトだった。

当時は，他にも数名同業者がいたが，しばらくして全文検索エンジンのgooやgoogleが立ち上がった頃，検索キーワードを「インターネット & 教育」とするとトップページに現われるようになった。1996年の公共ホームページgood siteにも選ばれて，リンクリスト賞を受賞した。サポートしていただいた定金晃三先生と共に学長室に向かったのも懐かしい。

7年間毎週のように更新を続けたが，2002年の春に情報処理センター長に就任したので，その年の暮には忙しくて手が回らなくなり，さらにマンネリ化したため更新を終了してしまった。2001年6月に附属池田小事件が発生したこともあり，下記 [3] の電子学習環境センター構想は夢のままになってしまった。現在は，尾崎卓郎君らががんばって，みらいICT先導センターとして活躍している。

図：インターネットと教育の最終画面（2002.12.14）

［１］インターネットによる教育情報の提供（大阪大学大型計算機センター, 1997）

［２］教育系電子情報ナビゲーションシステム（村田輝, 2002）

［３］情報処理センターは「電子学習環境センター」の夢を見るか：巻頭言

［４］お知らせバックナンバー（1994-2010）（大阪教育大学）

公教育と私教育

デジタル社会の実現に向けた重点計画からの続き

高校教育の無償化（所得によらない授業料の一定額までの給付）は，維新と自民・公明によって実現されることになった。公教育の無償化は理念としては正しいと思う。しかしながら，先行する大阪府の現実をみれば，たんなる公立高校の破壊と教育格差の拡大に他ならない。理念なき維新の新自由主義的右派ポピュリズムの発露であって，定員割れした高等学校が廃校にされ，跡地が売り払われ，高所得層の塾シフトが強化されるだけだ。

マスメディアやオンラインメディアにおけるこの議論では，公教育という言葉の誤用が気になる。以前にも書いたが自分も公教育＝公立学校教育だと誤解していて，千葉学芸高等学校長の高橋邦夫さんに教えられて初めてわかった。

公教育と私教育をWikipediaで調べてみると，ちょっと気になる表現があったので，ChatGPT 4.5にきいてみたところ，やはりそうであった。集合知としてはWikipediaより生成AIが上回りつつあるかもしれない。

Ｑ（koshix）：

「公教育（こうきょういく）は、公の目的によって行われる教育の総称。一般的には国や地方公共団体、学校法人により設置・運営される学校で行われる、公的な制度に則った教育のことを指し、「公立学校で行われる教育」を指す言葉ではない。産業革命や市民革命を経て、近代社会が成立する課程において、一般大衆を国民として教化せしめる必要が生じた事に端を発する考え方である。」 「私教育（しきょういく、英語: private education）とは、スポーツ・音楽などの習い事を含む塾、学習塾や受験・資格取得のための予備校、カルチャーセンターや文化スクール、ビジネスセミナーや社会人向け講座など、当該教育施設が民間か公的なものであるかに関係なく、家庭における教育活動と・教育機会を総称したものである。対義語は公教育。」 「資格取得のための教育施設が民間のものであっても、自動車教習所のように私教育とは言えないものがある一方で、公的な生涯学習センターなどで行われるヨガ教室を初めとした各種講座は、典型的な私教育である。」（編注：Wikipediaから引用）

 上の文における自動車教習所が私教育とはいえないという主張は正しいですか？その根拠はなんですか？

Ａ（ChatGPT 4.5）：

ご提示いただいた文における「自動車教習所が私教育とは言えない」という主張は、一般的な教育学の観点からすると、やや不正確です。文中における「私教育」の定義（塾や習い事、資格取得など、家庭や個人が主体となる教育活動を総称したもの）に基づくと、民間が運営する自動車教習所であっても、その位置づけは典型的な私教育となります。

以下、考え方を整理します。

１．定義に基づく分析

公教育とは、国や地方公共団体など公的主体が、公共の目的（国民の形成、市民的資質の育成）を達成するために制度化して提供する教育（例：義務教育、大学、高校）を指します。

私教育とは、個人の意思や家庭のニーズに基づき、技能や資格取得、趣味や教養のために行われる教育活動（塾、予備校、習い事など）を総称します。これには、民間が主体であるか、公的機関が提供しているかは問われないとされています。

２．自動車教習所の性質

自動車教習所は、運転免許という個人が特定の資格（技能・資格）を取得することを目的とする教育施設です。設置主体は多くの場合、民間企業です。

運転免許の取得は、個人の希望・ニーズに基づいて行われるものであり、学校教育制度（義務教育など）に組み込まれていません。

３．「私教育」と判断すべき根拠

自動車教習所での教育は、「運転免許取得」という個人の資格取得を目的としており、公教育の主目的である「一般大衆を国民として教化・形成する」という趣旨とは性格が異なります。典型的な資格取得型の教育活動（予備校や資格学校）と同じ性質を持つことから、「私教育」に分類されます。

４．参考資料による裏付け

文部科学省や教育学の専門書（例：佐藤学『教育の方法と技術』岩波書店、あるいは大田堯『教育とは何か』岩波新書）では、自動車教習所は個人の資格取得のための「社会教育施設」として分類されることが多く、公教育とは区別され、通常は私教育または社会教育の範疇に含まれます。

参考文献：

文部科学省「社会教育法」

日本社会教育学会編『社会教育ハンドブック』など

URL（例示）：文部科学省 社会教育法について

結論（まとめ）

ご提示の文書における「自動車教習所が私教育とは言えない」という主張は、定義および一般的な教育学の観点からすると不正確であると言えます。自動車教習所はむしろ「私教育」の典型的な例であり、上記の定義や一般的分類に照らして「私教育である」と考えるのが適切です。

ということで。インターネットもAIも公教育を支える必須の基盤環境を形作ることになる。