小中学生の学習
AIは、小中学生の学習にも使われています。
例えば、Qubenaというアプリは、AIが理解度に合わせて問題を出題してくれます。
アクティブ・ラーニングという方法では、能動的に学び、正解のない問いに向き合うことが求められます。
- アクティブラーニングとは、学習者が自ら能動的に学びに向かうように設計された授業や学習法の総称です。
教員が一方的に教えるのではなく、生徒がグループワークやディスカッションなどを通して、課題の発見や解決に取り組みます。
目的は、知識を蓄えるだけでなく、それを実生活に活かせるようにすることです。 - ヒューマノーム研究所と三田国際学園中学校は、ノーコードツール「Humanome CatData」を活用した中学生向けAI教育カリキュラムを共同開発しました。
このカリキュラムでは、AI構築の実践を通じて、試行錯誤することの楽しさと大切さを教育します。
この教材では、AIシステムの設計方法や社会的影響、将来のキャリアなどについて学ぶことができます。
高校生の学習
AIは、高校生の学習にも使われています。
- ソフトバンクが開発した「AIチャレンジ」というプログラムでは、AIを使って社会課題を解決する方法を学びます。
- 2020年度からプログラミング教育が必修化され、2022年度からは高校で「情報I」という科目が必修になります。
この科目では、プログラミングやデータベースの基礎などを学びます。 - 進路にも関係があります。
2024年度からは大学入試で「情報I」が導入される予定です。
大学生の学習
AIは、大学生の学習にも使われています。
数理・データサイエンス・AI教育プログラムの推進とは、学生に数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力や実践的な能力を身につけさせるために、文部科学大臣が認定や選定を行う制度です。
この制度は、内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が連携して実施しています。
リテラシーレベルと応用基礎レベルの2つのレベルがあります。
- リテラシーレベルでは、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的としています。
- 応用基礎レベルでは、課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的としています。
文部科学省のホームページや数理・データサイエンス・AI教育プログラム支援サイトで詳細を確認できます。
