世界の教育現場における生成AIの活用ガイドライン（2023年8月版）

最終更新日： 2023年8月8日

Microsoft Image Creatorを用いて著者が作成

はじめに
「生成AI時代」における教育を模索する国際社会
活用事例を具体的に示した「初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン」
大学・高専の自主性を重視した「大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて」
「適応的教育」と「教師とAIの望ましい関係」を探求するアメリカ
「AIによるチート」を見破る方法をまとめたイギリスのガイドライン
まとめ

はじめに

生成AIの普及に伴って生じた問題のひとつには、教育現場における生成AI活用の是非があります。生徒学生が生成AIを利用できるようになった現在、こうしたAIの利用を一律に禁じるというのはあまりにも非現実的です。むしろ生成AIの活用法を教育に織り込むほうが得策であり、生成AIの活用は教職員にも恩恵をもたらすと考えられます。

そこでこの記事では、教育現場における生成AI活用ガイダンスに関して国際社会の動きを確認した後、日本、アメリカ、イギリスの発表を紹介することを通して、生成AIを教育に活用するメリットと注意点をまとめます。

「生成AI時代」における教育を模索する国際社会

生成AIを活用した教育の在り方に関しては、国際的な枠組みで議論されています。

2023年5月に開催されたG7広島サミットに関連して、G7教育大臣会合の合意内容をまとめた「富山・金沢宣言」が発表されました（この宣言については、AINOW特集記事『世界各国のAI規制とガイダンスの動向まとめ（2023年6月版）』の見出し「G7教育大臣会合「富山・金沢宣言」」で解説しています）。

世界の教育問題に取り組む国際機関であるUNESCOは2023年7月26日、世界の教育におけるテクノロジーの活用について論じたレポート「教育におけるテクノロジー　誰のためのツールなのか？」を発表しました。このレポートのサマリーでは生成AIについて論じた箇所があり、以下のような4つの論点を提起しています。

人工知能は少なくとも40年前から教育に応用されている。
生成AIの教育への潜在的な影響は大きい。
生成AIは、しばしば議論されるような変化を教育にもたらさないかも知れない。
AIによって形成された世界において、十分な教育を受けるとはどういうことかを考える必要がある。

以上のような論点を提起したうえで、「インテリジェントな個別指導システムの意味するところは、AIが完全に教師に取って代わるということではなく、社会がこの重大な局面を乗り切るのを助けるために、教師がこれまで以上に大きな責任を託されているということである」と教師の重要性を強調しています。

2023年9月4日から7日にかけてフランス・パリで開催されるUNESCO主催のデジタルラーニングウィークでは、同機関からAIを活用した教育に関する政策ガイドラインが発表される予定です。

活用事例を具体的に示した「初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン」

日本の教育現場における生成AIの活用に関しては、文部科学省が2023年7月に初等中等教育段階と大学・高専向けにそれぞれガイドラインを発表しました。以下では、初等中等教育段階におけるガイドラインの内容をまとめます。

ガイドラインの位置づけと基本的な考え方

文部科学省・初等中等教育局は2023年7月4日、「初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン」を発表しました。

以上のガイドラインは生成AIの急速な普及に伴って、児童生徒が生成AIの出力を鵜呑みにしてしまう懸念などが生じている現状を鑑みて、初等中等教育段階の教育現場における生成AIの取り扱いを国として示すことを目的として作成されました。

生成AIが日進月歩するなか発表された同ガイドラインはあくまで暫定的なものであり、何らかの禁止や義務づけを行うものではない、と位置づけられています。また、今後「広島AIプロセス」（※注釈1）に向けて整備される各種ルールに合わせて機動的に改訂されるものともされています。

（※注釈1）広島AIプロセスについては、AINOW特集記事『世界各国のAI規制とガイダンスの動向まとめ（2023年6月版）』の見出し「G7広島首脳コミュニケ」を参照のこと。

同ガイドラインでは、初等中等教育段階における生成AIの活用に関して以下のような3つの基本方針を掲げています。

教育現場における生成AI活用は、活用が有効と検証されるような限定的な利用から始める。また十分な安全対策が講じられる一部の学校では、パイロット的な取り組みも実施する。
児童生徒が学校外で生成AIを利用する可能性をふまえて、ファクトチェックなどのAI時代に必要なリテラリーの向上を図る。
教員研修や校務における生成AIの活用も想定したうえで、教師のAIリテラリー向上や働き方改革を推進する。

適切な活用事例と不適切な活用事例

同ガイドラインでは教育現場における生成AIの活用事例として、適切なものと不適切なものを挙げています。適切な事例には、以下のようなものがあります。

教師が生成AIが出力した誤答を教材として提示することで、生成AIの性質や限界を児童生徒に気づかせる。
児童生徒でグループディスカッションを実施後に、足りない論点を見つけるために生成AIを活用する。
児童生徒が作成した文章を生成AIに修正してもらったうえで、生成AIとの共同作業を通して文章を完成させる。
発展的な学習として、生成AIを活用した高度なプログラミングを実施する（生成AIによる「ノーコード／ローコードプログラミング」（※注釈2））

（※注釈2）生成AIによるノーコード／ローコードプログラミングに関しては、AINOW特集記事『ソフトウェア開発はもっと楽になる？普及が進むコード生成AIレポート』を参照のこと。

不適切な事例としては、以下のようなものが挙げられます。

レポートや小論文の執筆において、生成AIの出力をそのまま引用する。
芸術鑑賞などの児童生徒各自の感受性が重視されるシーンにおいて、安易に生成AIを使わせる。
教師の知識に裏付けられた評価を行うべきシーンにおいて、安易に生成AIによる評価を実施する。

長期休業中の課題における生成AIの活用に関しては、生成AIの出力を無批判に流用することは不正行為であると指導したうえで、生成AIによる推敲や新たな論点の発見に活用することを推奨することを定めています。

長期休業中の課題に対する生成AI活用の注意事項。画像出典：文部科学省発表ガイドライン

情報リテラシーの一環として教育する生成AI活用法

文部科学省は2019年より「児童生徒向けの1人1台端末」の実現を謳うGIGAスクール構想を推進しています。この構想が実現すれば、児童生徒による生成AIの活用は一層の拍車がかかることが容易に予想できます。こうした現状をふまえて、同ガイドラインでは情報リテラシーの一環として生成AI活用に際する注意事項を教育することを推奨しています。こうした情報リテラシーは、以下のような7項目を含むものです。

情報発信による他人や社会への影響を考えさせる。
ネットワーク上のルールやマナーを守ることの意味を考えさせる。
情報には自他の権利があることを理解させる。
情報には誤ったものや危険なものがあることを理解させる。
スマホの過剰利用のような健康を害する行動について考えさせる。
インターネットに発信した情報は広く世界に公開され、公開後に完全に消去することが困難（デジタルタトゥー）であることを理解させる。
生成AIは時に誤った情報を出力するので、ファクトチェックが欠かせないことを理解させる。

なお、ガイドラインの末尾には教育現場における生成AI活用に際する注意事項をまとめた「各学校で⽣成AIを利⽤する際のチェックリスト」も添付されています。

生成AIを学校で利用する際のチェックリスト。画像出典：文部科学省発表ガイドライン

「生成AIを日常使いする」教育を目指すパイロット校

ガイドラインの基本方針で言及したように、保護者の十分な理解が得られた一部の学校では生成AIを積極的に活用するパイロット的な取り組みを行うことも検討されています。そうした取り組みの事例として、以下のような「生成AIを検索エンジンと同等に普段使いする」児童生徒の育成を目指して、段階的に生成AI活用を推進することも考えられています。

パイロット校における取り組み事例。画像出典：文部科学省発表ガイドライン

校務での活用

以上までのガイドラインの内容は児童生徒による生成AIの活用に焦点を当てたものでしたが、生成AIは教職員が校務に活用することも想定されます。校務において生成AIを活用すれば、教師の負担を軽減することで働き方改革を推進できると同時に、教師自身が生成AIに精通することでAI時代における学校教育の水準を上げられます。

ガイドラインでは、校務での生成AI活用として以下のような4つのシーンを提案しています。

児童⽣徒の指導にかかわる業務の⽀援（教材の作成支援など）
学校⾏事・部活動への⽀援（校外学習のスケジュール作成支援など）
学校の運営にかかわる業務の⽀援（各種報告書の作成支援など）
外部対応への⽀援（保護者向けのお知らせの作成支援など）

校務における生成AI活用事例。画像出典：文部科学省発表ガイドライン

大学・高専の自主性を重視した「大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて」

2023年7月13日には、大学・高専における生成AI活用のガイドラインを示した「大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて」が文部科学省・高等教育局より発表されました。以下では初等中等教育機関におけるガイドラインとの違いに注目したうえで同ガイドラインの内容をまとめます。

初等中等教育機関との違い

以上のガイドラインでは、生成AIの活用方針は各大学・高専の実情をふまえたうえで、各教育機関ごとに適切な運用方針を定めるのが望ましい、とされています。つまり、生成AI活用に関して文部科学省が指導するというよりは、各各高等教育機関の自主性に委ねるというスタンスが初等中等教育機関との決定的な違いとなっています。

また、生成AIが日進月歩する現状に鑑みて、生成AI活用方針を適宜見直すことも重要、と指摘しています。

想定される活用シーンと教育

ガイドラインでは高等教育機関における生成AI活用シーンと、生成AIに関わる教育として以下のような事項が挙げられています。

活用シーンとしてはブレインストーミング、論点の洗い出し、情報収集、文章校正、翻訳やプログラミングの補助等といった学業の支援が考えられる。
学生だけではなく教員による利活用も考えられ、事例としては教材開発や（各種事務文書の作成支援のような）効果的・効率的な大学事務の運営支援が挙げられる。
生成AI自体の理解を深めるための教育には生成AIの原理的理解、プロンプトエンジニアリングの概論、生成AIの技術的限界などの内容が望ましい。

活用に際する留意点

ガイドラインでは生成AI活用に際する留意点として、以下のような4項目を挙げています。

生成AIはあくまで学業を支援するツールであり、学生が主体的に学ぶ従来の教育を変えるツールではない。それゆえ、生成AIの出力をそのまま引用するのは不正行為として周知する。その一方で、活用した生成AIの種類や活用方法を明記することや、レポートのほかに口述試験等を組み合わせるなどの学業評価方法を工夫する。AI生成文章判定ツールを活用する場合でも、判定結果を過信しないこと。
生成AIの出力には誤情報やバイアスが含まれることを理解したうえで、ファクトチェックの重要性を周知すること。
生成AIに個人情報や機密情報を入力すると、そうした情報が意図せず漏えいすることに注意すること。
生成AIの出力にも著作権法が適用されるため、同法に則って出力を取り扱うようにすること。

なお、生成AIをめぐる著作権法については、文化庁著作権課が2023年6月22日に「A I と著作権」とこの資料を使ったセミナー映像を公開しています。

「適応的教育」と「教師とAIの望ましい関係」を探求するアメリカ

アメリカの教育現場における生成AIの活用方針を定めたガイドライン「人工知能と教育と学習の未来」は2023年5月23日、アメリカ合衆国教育省の教育テクノロジー室より発表されました。同ガイドラインを要約したコア・メッセージには、教育現場における生成AIとはロボット掃除機のように人間の労働を完全代替するものではなく、電動自転車のように人間の能力を強化するものであるべき、と述べています。言い換えると、生成AIとは教師を代替するものではなく、教師と協働して教育活動を強化するべきものなのです。

適応的教育を実現するための観点

同ガイドラインには、日本のガイドラインには明記されていない内容として生成AIを活用した適応性（adaptivity）のある教育の実現があります。この文脈における適応性とは、生徒学生各自の習熟度に合わせた教育を提供する、という意味です。この適応性には、障がいのある生徒学生のサポートも含んでいます。生成AIは「教育のパーソナライズ」を実現するとも言えます。

生成AIを活用した適応的教育に関して、ガイドラインでは以下のような5つの観点を挙げています。

欠損指向とアセット指向の両立：生成AIによる教育は、生徒学生の短所を指摘して、それを補う方向に行きがちである。その反対に生徒学生の長所、すなわち生徒学生の資産=アセットを発見して成長させる方向性も確保されることで、適応的教育は完全なものとなる。
個人認知中心の学習からの脱却：既存の学習では、生徒学生各自が学習内容を理解したか、という個人の学習内容の認知のみに焦点を当ててきた。適応的教育では、「なぜ学習するのか」といった学習の動機付けや、グループでの学習のようなより広範囲な学習をサポートすべきである。
ニューロダイバーシティー教育の実現：近年では、生徒学生はそれぞれに理解する経路が異なるというニューロダイバーシティが注目されている。生成AIはニューロダイバーシティ的教育を推進するポテンシャルを秘めている。
アクティブかつクリエイティブな学習の支援：生涯学習が重視される近年においては、数学の問題集を解くようなクローズドかつ受動的な学習から、自作のアプリを開発するようなクリエイティブかつ発展性のある学習が望ましい。生成AIは、こうしたアクティブかつクリエイティブな学習を支援すべきである。
正解指向から目標指向へ：既存のAI教育システムは、生徒学生の正解不正解の度合いに合わせて、学習スピードと内容を調整することに終始している。このアプローチでは、困難な問題に粘り強く取り組んだり、適切なタイミングで助けを求めたりといった現実社会で重要な問題解決法を学べない。それゆえ、目標にどのように取り組むのかといった目標指向の支援を生成AIに実装すべきである。

教育現場における意思決定をめぐる教師とAIの関係

ガイドラインでは、教育現場における意思決定をめぐる教師とAIの関係も考察しています。AI教育システムは、理論的には教師による意思決定なしに教育活動を実施できます。その対極には、AIを一切用いない教師のみによる教育があります。実際の教育現場は、この両極のあいだのどこかに位置づけられると考えられます（以下の模式図を参照）。

教育現場の意思決定をめぐる教師とAIの緊張関係に関する模式図。画像出典：アメリカ生成AIガイドライン

教師とAIが協働する教育現場の意思決定の在り方を考える際には、以上の模式図に示した図のどこに位置づけるかをオープンに議論することが重要です。この議論の前提として、AIによる完全自律型教育は望ましくなく、あくまでヒューマン・イン・ザ・ループであるべきというスタンスがあります。そして、AIの意思決定に同意できない場合、それに意義を唱えられる制度作りが不可欠、とガイドラインは強調しています。

AIシステムが教師の監視システムになる懸念

教師とAIの協働を考えるうえで考慮すべき観点には、教育AIシステムが教師の監視システムとなる懸念があります。教師がAIシステムの効果を最大限に引き出すためには、教師がAIシステムをどのように使ったのかをトラッキングする必要があります。しかしながら、このトラッキングは潜在的に教師の監視につながります。そして、監視されているという思いが強くなれば、教師とAIの協働は難しくなるでしょう。

もっとも、この問題に関しても多数の解決策が考えられます。監視をめぐる教師とAIの関係についても、一方の極には一切のトラッキングがない状態、他方の極には最大限のトラッキングを想定すると、望ましい教師とAIの関係はこれらの極のあいだのどこかに存在することになるでしょう。この問題についても、オープンな議論が不可欠となります。

教育現場の監視をめぐる教師とAIの緊張関係に関する模式図。画像出典：アメリカ生成AIガイドライン

「AIによるチート」を見破る方法をまとめたイギリスのガイドライン

イギリス教育省も2023年3月29日、教育現場における生成AI活用に関するガイドラインとして「教育における生成的人工知能」を発表しています。もっとも、同国の取り組みで特筆すべきなのは、このガイドラインの関連資料として「評価におけるAI活用：資格試験の誠実性を守る」を発表したことです。この資料は、試験における生成AIの不正使用（すなわち「AIによるチート」）に対する対策をまとめたものです。

以上の資料には「不正使用の特定」と題された章があり、レポートの作成等で生成AIが不正使用された場合にそれを見抜くノウハウがまとめられています。

生成AIの不正使用を見抜く方法として、まず挙げられているのが不正行為が疑われる生徒学生の先行成果物との比較です。以下のような観点から比較して著しい違和感が認められる場合、不正行為が疑われます。