教育と知の継承

図 15.1. 教育AIの二つの顔。同じ道具が、学びを強めることもあれば、学びに取って代わることもある。すべては使い方しだいである。AIとともに考えるのか、AIに代わりに考えさせるのか。

• スキルの退化（「デスキリング」）：認知的な努力（書く、計算する、推論する）を一貫して機械に委ねれば、その土台となる能力は衰えるおそれがある。ところが、努力、困難、さらには誤りでさえも、深い学びの構成要素である。このリスクは大人にも及ぶ（第19章）。そしていまや、実際に測定されている（下の背景知識を参照）。

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要点（第15章）

• AIは個別最適化された万人のためのチューターを約束するが、優れた人間のチューターはやる気を引き出し、機械には再現できないつながりを築く。AIが役立つのは、とりわけすでに自律的な生徒である。
• 従来型の評価（持ち帰り課題）は危機にある。検出は信頼性が低く、本当の答えは評価を考え直すことである（口頭、教室、プロジェクト、AI利用の明示的な容認）。
• AIは教師という職業（能力の拡張）と、教える内容も変える。内容は、批判的思考とAIとともに働く能力を重視しなければならない。
• 主なリスクは、スキルの退化（認知的な努力を委ねること）、デジタル格差、未成年者のプライバシーである。2026年の新学年には、米国の大規模学区が生徒向けの生成AIを一時停止した一方、フランスは教員に道具を与え、啓発教育（Pix IA）を必修としている。

学びから想像力へ。第16章では、AIが創作と文化をどう揺さぶっているのかを探る。

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