研究：教師はAIを効率性だけでなく特定の問題解決に活用

K-12教育に人工知能を統合する際、教師は生徒と同じくらい実践的な学習から恩恵を受けるかもしれません。最近の研究によると、教育者は単に効率性そのものを求めているわけではありません。AIツールが特定の教室の課題をどのように直接解決できるかについて、明確なビジョンを必要としています。この洞察は、カリフォルニア州で教育者が設計したAIパイロットプログラムの継続的な分析から得られたものです。

アリゾナ州立大学の公共教育改革センター（CRPE）の研究者たちは、カリフォルニア州の18の学校（学区立、チャーター、私立の混合）で80人以上の教師と管理職を追跡調査しました。これらの教育者は、2024-25学年度中にシリコン・スクールズ・ファンドの「探索的AI」プログラムに参加し、生成AIを理解し、潜在的な応用を特定し、そして自分たちでツールを構築しテストするための6回のトレーニングセッションを受けました。彼らの創造物は、様々な学力レベルの生徒のためにレッスンを差別化するように設計されたシステムから、教師間の協力を促進し、生徒の行動を改善するアプリケーションまで多岐にわたります。

ギルロイ（カリフォルニア州）のギルロイ・プレップ・チャーター・スクールの副校長として開発チームを率いたデビッド・ホワイトロックは、この経験を「AIといじくりまわし、ユースケースを探求することが本当に解放的だった」と表現しました。彼は主要な利点を強調しました。「私たちは今、生徒やスタッフがいる場所に合わせてテクノロジーを適応させることができ、彼らが新しいプラットフォームに適応する必要がなくなりました」。

CRPEの調査によると、比較的限られたトレーニングでも、教師はAIツールを構築およびカスタマイズする能力を迅速に習得しました。しかし、これらのツールが実際に指導実践に統合されたかどうかは、単に一般的な効率性を提供するのではなく、特定の課題に対処する能力にかかっていました。CRPEのシニア研究者であるチェルシー・ウェイトは、この違いを強調しました。「AIは、教師が指導目標を達成する能力を高めるための核となる加速器になり得ますが、他の場所では、それはペンキ塗りのようなものでした。明確なビジョンがない場合、それは興味深いツールに見えるだけで、それ以上のものではありませんでした。」この分析は、全国の多くの教育者が教室でAIを効果的に使用することに対して準備不足を感じていると表明している中で発表されました。

問題解決型AIの説得力のある例の1つは、カリフォルニア州リッチモンドのチャーター校であるサミット・タマルパイス高校から生まれました。パイロットに参加したエグゼクティブディレクターのジャッキー・ウィルソンは、AIが人間との交流を減少させるかもしれないというスタッフ間の共通の懸念を指摘しました。これに対抗するため、彼女のチームはより大きな人間の関与を促すように設計されたチャットボットを開発しました。このボットは、教師がエニアグラムの性格診断を使用して協力を計画するのに役立ち、それ以来、学校の専門能力開発会議や保護者会でも定番となり、ユーザーにコミュニケーションの改善、紛争の解決、チームダイナミクスの強化を促しています。

同様に、ナビゲーター・スクールズ・チャーター・ネットワークの一部であるギルロイ・プレップのチームは、広範な問題に取り組みました。それは、時間的制約や保護者および管理者とのコミュニケーションを管理しながら、修復的司法の実践を効果的に実施するという課題です。現在ナビゲーター・スクールズのテクノロジー・イノベーション・ディレクターであるホワイトロックと彼の同僚は、懲戒事件の記述、深刻度、生徒の学年と読解レベル、望ましい行動目標（共感や責任など）、および利用可能な時間に基づいて修復活動を生成するアプリを作成しました。

ギルロイ・プレップで元6年生のSTEM教師であり、開発チームのメンバーであったアリー・ファンクは、昨年、生徒が校外学習中に問題行動を起こした後、このアプリを使用しました。アプリは迅速に関連する読解パッセージと反省の質問、そして自宅で教訓を強化するための保護者への手紙のドラフトを生成しました。「開始ボタンを押すと、読解パッセージとそれに関する質問、そして私が校正して保護者に送ることができる完全なメッセージが表示されます」とファンクは説明しました。「そうすれば、楽しい校外学習に参加したくないだけの生徒たちのために、自分の仕事量をあれこれ考える必要がなくなります。」

現在ギルロイ・プレップの副校長であるファンクは、ツールの微調整に数週間の試行錯誤が必要だったと述べました。学校のポリシーをアップロードすることはできましたが、プライバシーの懸念から生徒の個人データを入力することはできず、アプリのパターン検出能力が制限されました。「チャットボットは、あなたが教えたことしか知りません。したがって、情報を与え続けるか、望む結果を練習し続ける必要があります」とファンクは警告しました。

これらの制限にもかかわらず、修復的実践生成器はギルロイ・プレップの教師によって定期的に使用されており、ナビゲーター・スクールズ・ネットワーク全体に拡大しています。しかし、ファンクは、アプリの効果が既存の強力な生徒と教師の信頼に本質的に結びついていることを強調しました。「明らかに人間との交流が必要だと私はまだ思います」と彼女は断言しました。「この修復的課題生成器は、彼らの行動に基づいた質問が書かれた紙を提供するだけです。それに基づいて構築するための関係が必要です。ですから、もし[生徒と教師の]関係を築いていないのであれば、それが最優先事項であるべきです。」この研究は最終的に、AIが堅牢な教育フレームワーク内でアクセラレーターとして最もよく機能し、基本的な人間関係や明確な指導目標の代替ではないことを強調しています。