OECDは1月19日、｢OECDデジタル教育展望2026(OECD Digital Education Outlook 2026)－教育における生成AIの効果的な活用法の探究｣を公表した。本レポートは、生成AI（GenAI）に関する最新の教育研究をもとに、教育に与える影響について分析・考察したもの。生成AIは従来の教育技術とは異なり、教育を再構築する新たな機会をもたらす一方、明確な教育目的や指導原則がなければ効果が限定的になると指摘している。
汎用的な生成AIは無料かつ直感的に利用できるため、学校外で急速に普及している。教育機関がコントロールしないまま学習者が利用できる状況であり、機会とリスクが同時に拡大している。
生成AIは学生の課題パフォーマンスを向上させる可能性がある。しかし、｢自分で考える｣｢自分で構成する｣｢自分で推論する｣などのメタ認知的なプロセスをAIに任せすぎるような使い方をした場合は、短期的な成果は上がるものの、長期的な学力は下がると指摘。AIなしでの課題遂行能力が育たない、認知プロセスに関する怠惰や学習への無関心を招くなどの可能性がある。汎用的な生成AIツールにアクセスできる学生がアクセスできなくなった場合には、生成AIにもともとアクセスできない学生に比べ、その成果が逆転することもあると報告されている。
一方で、生成AIを教育的・意図的に活用した場合、学習成果の向上が期待できる。個別最適な学習や自己調整学習の支援、生成AIを搭載したチューターとの対話型学習など、学習科学に基づいた協働学習の設計に組み込むことで、学生の知識深化や議論力の強化につながる可能性がある。AIを学習支援として使う場合は｢自己調整学習｣｢認知プロセスの可視化｣｢説明を求めるプロンプト｣など、学習者の思考を促す設計が不可欠だ。
生成AIツールは教員の指導能力を補完し、教員とAIの協働によって単独では達成できない教育効果を生み出すとしている。授業準備や授業設計、評価・フィードバックの補助などに生成AIを活用することで、教育の質と効率が向上する。
研究者の多くが論文作成や研究プロセスの各段階で生成AIを利用しているように、学校現場でも評価項目の設計、カリキュラム整合性のレビュー、教育リソースの分類・タグ付けなどに活用することで、学校管理の効率化が期待できる。さらに、生成AIにより教育データの利活用が進むことで、学校運営全体の最適化にも寄与する。
生成AIは、教育的理由に基づき選択的かつ意図的に使用することで、学習を豊かにする。教育用生成AIや汎用的な生成AIを通じて、教科横断的な知識やスキルの育成を目指すべきである。そのためには、｢生成AIを適切に使いこなせる教員の育成｣｢学習データの扱い、アクセス格差、品質保証などの制度的枠組みの再構築｣が不可欠。また、認知的努力の過度な置き換えや、人間関係を弱めるような利用を避ける配慮も求められるとしている。
教育家庭新聞 教育マルチメディア 2026年2月16日号掲載
