ジェネレーティブAIが教育を変える
AI は、学習体験のパーソナライズ、教師のサポート、知識へのアクセスの拡大、教授法の強化などを通じて、教育に大きな影響を与えています。
AI が「カバー」する領域には、テキスト生成 (ChatGPT、Gemini、Claude)、画像生成 (DALL·E、MidJourney、Stable Diffusion)、ビデオ生成 (Runway Gen-2、Sora)、オーディオおよび音声生成 (ElevenLabs、Murf.ai)、プログラミング コード生成 (GitHub Copilot、Code Llama)、3D データ生成 (Nvidia GET3D、DreamFusion) などがあります。
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AI アプリケーションには可能性がありますが、テクノロジー依存のリスクに関する課題も生じます。 |
この人工知能技術は急速に発展しており、教育、コンテンツ作成、プログラミング、デザインなどさまざまな分野に応用され、多くの分野で作業効率と創造性の向上に貢献しています。
しかし、AI の応用には、テクノロジーへの依存のリスク、さらには学習者の思考を「侵食」するという課題もあります。
アグニス・スティベ准教授( RMIT ベトナム大学ビジネススクール)と話をしたところ、AI ツールは、パーソナライズされた学習体験と情報への即時アクセスを提供できるため、高く評価されることが多いことがわかりました。
しかし、AI には大きな課題もあります。あらゆるものに簡単にアクセスできると、学習者は問題解決やブレインストーミングの際に AI に過度に依存するようになり、創造性や批判的思考が抑制されてしまう可能性があります。
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AIによって生成された画像。 |
「批判的思考力の育成は教育の基本的な目標です。生成型AIの利点を活用できるようにしながらも、教育者は学習者の知的発達が影響を受けないようにしなければなりません」とアグニス・スティベ准教授は主張した。
RMIT大学のデジタルマーケティング講師であるアヌシュカ・シリワルダナ博士も、AIの過剰使用は学習者の「理解」状態につながる可能性があると警告した。
彼らは即座に答えを得ることに慣れていますが、複雑な問題を掘り下げたり、自分の考えに基づいて議論を展開したりする意欲が欠けています。
AI は批判的思考を「置き換える」のではなく、サポートするにはどうすればよいでしょうか?
学習者が AI テクノロジーとどのように対話するかを規制する重要な要素は、年齢と教育レベルです。
スティーブ准教授は、年齢が高く教育水準の高い学習者は AI を活用して理解を深め、より深い分析を行うことができると述べました。しかし、若者は素早い答えを得るために AI だけに頼る可能性があり、これが学習者自身の批判的思考能力を妨げる可能性があります。
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ベトナムでは、高度な教育を受けた学習者は批判的思考でこれらのツールに取り組む能力を持っているため、AIを学習プロセスに効果的に統合できます。 |
したがって、ベトナムを含む教育環境では、これらの影響を考慮し、AIの使用と統合のプロセスを調整する必要があります。また、さまざまな年齢層や教育レベルに適した批判的思考を促進することを中核とした教育戦略を実施することが重要であることを確認する必要があります。
「質問を重視し、学習者がAIが生成した情報を批判的に振り返ることを奨励する学習文化を促進することで、教育者は学習者がテクノロジーを意識的に使用できるようにし、AIがサポートする学習環境における批判的思考能力を高めることができます」とシリワルダナ博士は述べています。
学習者の批判的思考力を育成する 1 つの方法は、GenAI ツールを使用して効果的な質問スキルを養うことを要求する演習を設計することです。
スティーブ准教授は、学習者の批判的思考力を養うための実用的な方法の 1 つは、GenAI ツールを使用して効果的な質問 (または「プロンプト」) スキルを身につけることを要求する演習を設計することだと提案しています。最終的な目標は、学習者が関連性のある創造的な情報を受け取りながら、問題ごとに設定できるプロンプトの数を減らすことです。
たとえば、デジタル マーケティングのコースでは、学生に最新の AI ベースのマーケティング イニシアチブを調査する課題が与えられる場合があります。学習者は、「AI ベースのマーケティングの最新トレンドは何ですか?」などの一般的な質問を AI に尋ねることから始めることができます。
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批判的思考は人間の脳の特性であるため、それをサポートするアプリケーションの使用と並行してそれを養うことは考慮すべき事項です。 |
次に、学生は一般的な質問をし続けるのではなく、 「デジタル マーケティング環境で顧客体験をパーソナライズするために AI ツールがどのように使用されているか」など、より具体的な質問に絞り込むことができます。
こうした思考形式を通じて、生徒は AI とより効果的に対話する方法を学ぶだけでなく、情報を分析して優先順位を付ける能力を養い、批判的思考力を向上させます。
つまり、AI は答えを提供できますが、その情報に「迷子」にならないように、ユーザーは一般的な質問から具体的な質問へと進み、思考のレベルを深いレベルに保つ必要があります。これは、具体的で多面的な質問をすることで示されます。同時に、情報の真正性を継続的に確認し検証します。
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