AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下に「授業でAIを使えば読解力が上がる」と言われて困っているのですが、本当にそんなに期待してよいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！AI（Artificial Intelligence、人工知能）が読解にどう寄与するかは一概ではないのですが、この論文は実際の学生の利用ログを分析して示唆を与えてくれるんですよ。
具体的に何を見たらいいのですか。投資対効果の判断がしたいのです。
大丈夫、一緒に見てみましょう。要点は三つです。まず、この研究は学生のAI利用をセッション単位で分解し、どのような問いかけ（プロンプト）が出るかをBloom’s Taxonomy（Bloom’s Taxonomy、教育目標の分類）に当てはめて整理していますよ。
Bloom’s Taxonomyって何ですか？要するに教える側の目標を分類するやつですか。それを使うと何がわかるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！Bloom’s Taxonomy（Bloom’s Taxonomy、教育目標の分類）は、記憶する、理解する、応用する、分析する、評価するといった認知の段階を表す枠組みです。これを使うと、学生がAIに問う内容の“深さ”が分かり、単に答えを求めるだけか思考を促しているかが見えるんです。
なるほど。で、結論はどうなのですか。AIを導入すれば学生が深く考えるようになるのですか。
一言で言えば、状況次第である、です。面白い発見は、同一の利用セッション内で最初は記憶や理解を求める問いが多いのに対し、二回目以降のプロンプトで分析や評価といった高次認知の割合が増える傾向が見られた点です。つまり、AIが学習の足場（スキャフォールディング）になる可能性があるのです。
これって要するに、最初はAIに頼っても、そのうち自分で考えるようになるということですか？それとも逆に依存してしまう恐れがあるのですか。
いい質問です。両面性があるのです。研究では、特に基礎力が低い学生には明確な利益があり、迅速な理解や語彙の補助で前進できる一方で、基礎力の高い学生では過度の即答利用が深い思考を抑える可能性が示唆されています。導入は設計次第で効果が大きく変わりますよ。
設計次第というのは、具体的にはどうすればよいですか。現場の教員や担当者に何を指示すればいいでしょう。
良い点に注目していますね。実務的には三点です。第一にAIの出力を学習の踏み台にするようプロンプトを設計すること、第二に学生の初期能力に応じて支援の度合いを変えること、第三に教師が評価やフィードバックを通じてAI利用を補正することです。この三点が肝になります。
分かりました。最後に、要点を私の言葉でまとめると、「AIはうまく使えば段階的に学生を高次の思考へ導けるが、全員に同じ運用は危険で、教師の設計が肝心」ということでよろしいですか。
その通りですよ。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。現場の不安を小さくし、効果を最大化するための具体案も用意しましょう。
