ビデオ生成型AIがK-12教育をどう変えるか？ — How Can Video Generative AI Transform K-12 Education? Examining Teachers’ Perspectives through TPACK and TAM

田中専務

拓海先生、この論文って要するに学校の先生がビデオをたくさん自動で作れるようになると教育が変わるって話ですか？うちの現場でも役に立ちますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まずは要点を3つで言いますと、1）教師が簡単に授業用映像を生成できること、2）授業設計（TPACK）と受容性（TAM）が鍵であること、3）現場の支援と倫理が必要であること、ですよ。

田中専務

TPACKって聞いたことありますが専門用語でしょ。これって要するに教師が技術と教え方と教材をうまく組み合わせる能力って理解で合っていますか。

AIメンター拓海

まさにその通りです。TPACKは”Technological Pedagogical Content Knowledge（TPACK）＝技術・教育学・内容知識”で、技術があるだけでは授業はよくならない、教育観と教材理解が合わさって初めて効果を出せるんです。

田中専務

なるほど。じゃあTAMというのは何ですか、投資対効果の話に関係しますか。

AIメンター拓海

良い質問です。TAMは”Technology Acceptance Model（TAM）＝技術受容モデル”で、使いやすさと有用性の認識が導入の可否を左右します。経営判断で言えば、現場が”これなら使える”と感じるかが投資回収に直結するんです。

田中専務

実務的には先生方がツールを触ってくれるかどうかがポイントですね。現場がクラウドを怖がる場合、どうやって乗せるんですか。

AIメンター拓海

段階的な導入と現場主体の設計です。最初はテンプレや短い実験用教材を用意し、成功体験を重ねさせる。次に権限や運用ルールを明確にし、最後に評価指標で効果を示す。これだけで現場の心理的抵抗は大きく下がるんですよ。

田中専務

技術的な制約ってどのくらいありますか。生成される動画の品質とか時間とかコストが気になります。

AIメンター拓海

現状はまだ完全ではありません。Video Generative AI（Video GenAI＝ビデオ生成型AI）は高品質だが計算資源を食うし、意図しない内容生成やバイアスの問題もある。しかし教師が短時間で教材をカスタマイズできる点は既に現場価値が高いんです。

田中専務

倫理面は具体的にどう気をつければいいですか。肖像権とか情報の正確さとか、現場での指針が欲しい。

AIメンター拓海

ガイドライン作成が必要です。出所の明示、実データとの照合、肖像や個人情報の扱いルール、公的検証のワークフローを入れる。それが現場の信頼を支えるんです。

田中専務

要するに、導入には技術だけでなく教育設計と受け入れの両輪が必要で、倫理と運用が伴えば実務価値が出ると。私の理解で合っていますか、拓海先生。

AIメンター拓海

はい、その通りです。まとめると、1）教師が使えるシンプルさ、2）TPACKに基づく授業設計、3）透明性と検証の運用体制。この三点がそろえば現場で成果を出せるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

わかりました。では私の言葉でまとめます。ビデオ生成AIは教師用の道具で、使いやすさと教育設計、運用ルールの三つが揃えば効果が出る、ということですね。

1.概要と位置づけ

結論から言うと、本研究はVideo Generative AI（Video GenAI＝ビデオ生成型AI）が教員の日常的な教材作成を大きく容易にし、授業設計の幅を拡張する可能性を示している。具体的には、教員が実際にツールを操作して得た経験をもとに、技術受容の条件と教育実践への統合の障壁を明らかにした点が最も大きな貢献である。背景として、視覚教材が学習理解や興味喚起に寄与するという教育研究の蓄積がある。だが、従来は教材制作の時間やコストが制約となり、現場でのカスタマイズが難しかった。本論文はそのギャップに対し、生成AIを用いることで短時間で学習者に合わせた動画を作れるという「実務的な解決策」を提示した点で位置づけられる。教育工学としての位置づけは、単なる技術実証ではなく、TPACK（Technological Pedagogical Content Knowledge＝技術・教育学・内容知識）とTAM（Technology Acceptance Model＝技術受容モデル）という理論枠組みを組み合わせて現場観点からの採用可否を検討した点にある。

2.先行研究との差別化ポイント

本研究の差別化は三点ある。第一に、Video GenAIの教育適用を教師の主観的経験に基づいて評価したことで、単なる性能比較や生成品質の議論から一歩踏み込み、授業設計や運用実務に関する示唆を導いた点である。第二に、TPACKとTAMを同時に適用し、技術的側面と受容性を統合的に扱った点である。ここでTPACKは教師が技術をどう授業目的と結びつけるかを問う枠組みであり、TAMは現場が「使える」と認識するかを説明するモデルである。第三に、インタビューとハンズオン実験を組み合わせ、現場での試行錯誤過程を明らかにしたことで、導入プロセスの実務的な設計図を提示した点である。これらを通じて、単なる技術導入の可否ではなく、教育効果を出すための条件と運用設計の提示が先行研究との差である。

3.中核となる技術的要素

技術面での中核はVideo Generative AIの能力である。Video GenAIはテキストや画像から動画を合成し、キャラクターやシーンを自動生成する技術群を指す。この技術は大規模な生成モデルと時系列処理を組み合わせることで動的な映像を作るが、計算資源の消費や生成の不確実性が課題である。加えて、生成結果の検証性や著作権・肖像権の管理といった非技術的側面も重要である。本研究は教師が短いスクリプトやテンプレを使って実験する様子を通じ、ツールの使いやすさ（ユーザーインターフェース）と生成品質のトレードオフを実証的に示した。つまり、高品質な生成は得られるがそのための操作負荷や確認作業が現場コストになる点を明示している。

4.有効性の検証方法と成果

検証方法は質的インタビューとハンズオン実験の混合法である。対象は先進的なK-12教師で、実際にツールを用いた教材作成の経験談とその後の授業での反応を集めた。成果として、教師は短時間で児童生徒のレベルや関心に合わせた動画を作れる点を高く評価した一方で、生成物の正確性や倫理的な配慮、運用ルールの欠如が導入のハードルになると指摘した。加えて、TPACKの視点からは教師自身の教材設計能力が生成ツールの効果を決めるとし、TAMの視点からは使いやすさと有用性の認識が普及の鍵であることを示した。実務的な示唆としては、最初にシンプルなテンプレや評価指標を整備し、段階的に導入することが有効である。

5.研究を巡る議論と課題

議論の焦点は技術の即時的利益と長期的リスクのバランスである。短期的には教材作成時間の短縮や学習動機の向上といった明確な利点があるが、情報の誤伝達、偏り（バイアス）、著作権問題は未解決である。また、教師のスキル格差により導入効果にばらつきが生じる点も課題である。制度面では校内のITガバナンスや研修制度、評価指標の整備が求められる。これらの課題に対し、研究はガイドライン整備と現場に近いプロトタイプ開発の重要性を強調している。総じて、技術の潜在力は大きいが、教育現場に定着させるには運用設計と倫理基準の確立が不可欠である。

6.今後の調査・学習の方向性

今後は三つの方向性が有望である。第一に、生成物の検証性を高める技術とワークフローの研究で、出所明示や自動検証によって誤情報リスクを下げる必要がある。第二に、TPACKを現場に落とし込むための教師研修プログラム設計で、実践的なテンプレやケーススタディを通じてスキルを普及させることが求められる。第三に、TAMに基づく導入支援の評価指標の開発で、使いやすさと有用性を定量的に評価し、投資判断に結びつけることが重要である。検索に使える英語キーワードは”Video Generative AI”, “TPACK”, “Technology Acceptance Model”, “K-12 education”, “teacher perspectives”である。

会議で使えるフレーズ集

「この技術は教師の教材作成時間を短縮し、学習ニーズに応じたカスタマイズを可能にします」。

「導入の成否はツールの使いやすさと教師の授業設計能力（TPACK）の両立にかかっています」。

「まずは実証プロジェクトと明確な運用ルールを定め、倫理と検証の体制を整えましょう」。

U. Lee et al., “How Can Video Generative AI Transform K-12 Education? Examining Teachers’ Perspectives through TPACK and TAM,” arXiv preprint arXiv:2503.08003v1, 2025.