• 教室での「子供1人にチャットボット1台」という展望は、生徒の成長過程を通して寄り添う個人的なAI家庭教師というアイデアとともに、多くのテクノロジーリーダーに支持されています。
  • ヒューストンやマイアミなどの米国の主要な学区は、入学者数の減少とコスト削減の圧力の中で、数千人のK-12(幼稚園から高校まで)の生徒にAIを導入するために高額な契約を締結しました。
  • テクノロジー業界と米国の両政党は、生成AIに数十億ドルを投資した後、教育を潜在的な市場と見なし、AI導入を推進しています。
  • しかし、学習科学の研究によると、学習は本質的に社会的なプロセスであり、単なる個人的な認知活動ではありません。
  • 神経科学の研究は、社会的関係が遺伝子発現に影響を与え、それによって脳の発達や学習能力に影響を与えることを示しています。
  • 教室内での議論、討論、友人の意見への傾聴は、脳の健康と学習成果の向上に役立ちます。
  • 1,000人以上の高校生を対象とした1991年の研究では、質の高い議論が行われているクラスの生徒の方が明らかに良い成績を収めたことが示されました。
  • K-12の生徒に対する生成AIの長期的影響に関する十分な科学的証拠は、現時点ではありません。
  • 現在の研究は限定的で、年長の学生に焦点を当てており、主に成績を測定しているため、社会的および心理的要因が無視されています。
  • AIがメンタルヘルス、教師と生徒の関係、友人関係、教育格差にどのような影響を与えるかなど、重要な質問にはまだ答えが出ていません。
  • 教育とは単に知識を学ぶことではなく、対話し、社会で共生する方法を知る市民になることを学ぶことでもあります。
  • AIによるパーソナライゼーションは有用かもしれませんが、対人関係を圧倒してしまうと、教室で子供たちを孤立させるリスクがあります。

📌 「生徒1人にチャットボット1台」モデルの拙速な導入は、数十年にわたる教育研究に逆行する可能性があるとの警告です。学習科学の研究によると、学習は本質的に社会的なプロセスであり、単なる個人的な認知活動ではありません。教室内での議論、討論、友人の意見への傾聴は、脳の健康と学習成果の向上に役立ちます。テクノロジーは、社会的学習の基盤と子供たちの全体的な発達を侵食するのではなく、支援するものであるべきです。

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