生成AIを活用した探求学習ガイドブック #3 (中等教育段階編)

# はじめに

生成AIの活用が教育現場に浸透しつつある今、学習者が自ら主体的に疑問を持ち、探求する姿勢を育むことが求められています。本書では、中等教育段階における生成AIの具体的な活用方法とその意義について解説し、探求型学習に生成AIを取り入れるための実践的な方法を示します。中等教育は、学習者がより複雑な問題に取り組み、自分で考え抜く力を養う重要な時期です。生成AIの活用により、学習者が興味を持って探求活動に取り組む環境を整え、自らの疑問を深く掘り下げるためのサポートを行うことが可能です。

## 本書の目的

本書の目的は、中等教育段階における探求型学習に生成AIを効果的に取り入れるための具体的なシナリオやプロンプト例を提供することです。生成AIを活用することで、学習者がより深く問題に向き合い、自分自身で考察を進めるための支援を行います。また、学習者の自主性を尊重しつつも、学習内容の理解を深めるための具体的な工夫と留意点についても触れています。

[**「生成AIを活用した探求学習ガイドブック #2」**](https://qiita.com/hisaho/items/5f8bb79c4da2934a2ba4)では、初等教育段階における生成AIの利用について解説しました。初等教育では、学習者の素朴な疑問に答え、観察や身近な例を通じて探求活動を広げることが主な目的でした。たとえば、「どうして花には色々な種類があるのか？」といった日常の疑問に対し、生成AIがその場でヒントやシンプルな説明を提供し、学習者の興味を引き出すサポートを行いました。

しかし、中等教育段階では学習者の認知的発達が進み、より抽象的な概念や多角的な視点で問題を捉える力が求められます。そのため、生成AIの活用もより複雑な問いや多面的な探求をサポートする形にシフトします。たとえば、学習者が地域の環境問題やグローバルな課題について調べる場合、生成AIは多様な情報や異なる視点を提供し、学習者が批判的に考察し、異なる意見やデータを比較検討する力を養うための支援を行います。

## 中等教育段階における生成AIの活用の意義と狙い

中等教育段階における生成AIの活用は、学習者が複雑な社会課題やグローバルな問題に対する視野を広げるための強力なサポートとなります。この時期の学習者は、抽象的な概念や多角的な視点で物事を捉える能力が育ち始めており、生成AIはその成長を助ける重要なツールとなります。

生成AIの意義は、学習者が「どうしてこうなるのか？」「他の可能性は何だろうか？」といった深い問いかけを生み出し、自己の学びを多面的に展開する力を育む点にあります。生成AIを通じて学習者は、自分の興味関心に基づいた疑問を持ち、調査や考察を通してその疑問を追求できます。AIのサポートにより、学習者は多様な情報に触れることができ、物事を広い視野で捉える力や批判的思考力を養うことが期待されます。

また、生成AIは学習者が課題に取り組む上で「正解」を求めるだけでなく、異なるアプローチを見つけ出すきっかけを提供します。これにより、学習者はさまざまな角度から物事を探求し、試行錯誤を重ねながら学びのプロセスを楽しむことができるようになります。本書では、生成AIが学習の「道具」として、学習者の考察を深めるヒントや、議論を広げるための問いかけを通じて、中等教育段階での深い学びを実現するための方法を具体的に示します。

生成AIを活用した探求型学習が中等教育での学びの一助となり、学習者がより主体的に、そして多角的に物事を捉える力を育むことを願っています。

# 第1章 中等教育段階の学習者に適した生成AIの活用

中等教育段階は、学習者がより高度な思考力や多角的な視点を養う重要な時期です。この時期の学習者は、身近な事象を超えた抽象的な概念や社会課題にも興味を持つようになり、自らの思考を深めていく力を育んでいます。本章では、中等教育段階における学習者の特性と、それに応じた生成AIの活用方法について考察します。生成AIは、学習者が複雑な課題に対して多角的に考え、自己の考えを形成するためのサポート役として非常に有効です。

## 1.1 中等教育段階での学習者の特性

中等教育段階における学習者は、初等教育の段階を経て、より抽象的で複雑な思考に対応できるよう発達しています。この段階の学習者には、次のような特徴があります。

- **抽象的思考力の発達**
  中等教育段階の学習者は、具体的な物事だけでなく、抽象的な概念を理解し始め、因果関係や他者の視点を考慮した論理的な思考が可能になります。このため、探求型学習でも、自分の考えを深め、複数の視点から課題を捉える活動が可能となります。

- **自己主導的な学習の発展**
  この段階の学習者は、自己の興味や関心に基づいて主体的に学びを進めたいという意欲を持つようになります。生成AIは、こうした学習者の意欲を支え、疑問に応じたヒントや多様な視点を提供することで、学習者が自ら学びを進める助けとなります。

- **批判的思考の成長**
  中等教育段階において、学習者は得られた情報を単に受け入れるだけでなく、情報の信憑性を疑ったり、異なる視点を比較したりする批判的な姿勢が育ちます。生成AIは、この批判的思考の成長を促すために、単一の回答を提供するのではなく、異なる視点や考え方を提示し、学習者が考えをさらに発展させられるよう支援します。
  
## 1.2 中等教育段階における探求型学習と生成AIの役割

中等教育段階における探求型学習では、学習者がより高度な問題解決や複雑なテーマについて考察する機会を提供します。生成AIは、学習者がこうした探求活動を効果的に進められるよう、多角的な支援を行います。以下に、生成AIの具体的な役割を示します。

- **疑問の深堀りと視点の広がり**
  探求型学習において、生成AIは学習者が抱く疑問を深く掘り下げ、異なる視点を提供する役割を果たします。たとえば、「気候変動がもたらす影響」について学ぶ場合、生成AIは気候変動による生態系や経済への影響について異なる視点を提供し、学習者が一つの側面にとらわれず多角的に考えられるよう支援します。

- **探求活動の流れを支援する問いかけの提供**
  中等教育段階の探求型学習では、学習者が課題を整理し、段階的に考察を深めるスキルが必要です。生成AIは、学習者が段階的に理解を深められるよう、「なぜ？」「どのように？」といった問いかけや関連するヒントを適切なタイミングで提供します。たとえば、「なぜリサイクルが重要なのか？」という問いに対し、生成AIが「環境にどのような影響があるか考えてみよう」といった補助的な質問を提示することで、学習者の考察が進みます。

- **複雑なテーマの理解を助ける多様な情報の提供**
  中等教育段階の学習者は、身近な話題に加えて、社会的な課題やグローバルな問題についても学びます。生成AIは、学習者がこれらの複雑なテーマに関して広範な情報やデータを参照できるよう支援します。たとえば、貧困や資源問題といったトピックについて、生成AIが関連するデータや事例を提供することで、学習者は自らの調査を多角的に進め、理解を深められるようになります。

- **自己評価と振り返りのサポート**
  探求型学習では、学習の過程を振り返り、自らの理解や考察の進展を自己評価することが重要です。生成AIは、「今回の学びで特に興味を持ったことは何か？」や「次にどんな課題を探求したいか？」といった振り返りのための問いかけを通じて、学習者が自分の学びを整理し、次の探求活動への意欲を高めるサポートを行います。

中等教育段階での生成AIの活用は、学習者が主体的に学び、多角的な視点を身につけるための強力な支援ツールとなります。生成AIが提供する問いかけや情報は、学習者が自らの考えを深め、複雑な課題に対しても意欲的に取り組む姿勢を引き出す一助となります。本書では、こうした生成AIの役割を活かし、学習者がより高度な探求型学習に挑戦できる環境づくりを支援します。

# 第2章 生成AIを用いた探求型学習の進め方

中等教育段階における生成AIを活用した探求型学習では、学習者が主体的に疑問を持ち、それに基づいて探求を進めることが重要です。本章では、教師が生成AIを間接的に活用して生徒を支援する方法について説明します。生徒は生成AIを直接利用するのではなく、教師がAIのサポートを受けて作成した資料や質問を通じて探求活動に取り組みます。これにより、生成AIを使った支援が適切に提供され、学習者の主体性を育むとともに、探求活動の質を高めることが可能です。

## 2.1 探求活動の流れと生成AIの利用タイミング

探求型学習は、テーマの選定、情報収集、考察と仮説の立案、実践と観察、振り返りという一連の流れで進められます。教師が生成AIを効果的に利用することで、生徒がこのプロセスを自分のペースで進められるよう支援します。以下に、探求活動の各段階で教師が生成AIを活用するタイミングを示します。

- **テーマ選定と初期疑問の構築**
探求型学習の最初のステップでは、生徒が興味を持つテーマを選び、そのテーマについての初期的な疑問を形成します。教師は生成AIを活用してテーマに関連する基本的な情報や、考えるきっかけとなる問いを準備し、生徒の興味関心を引き出すために使用します。

- **情報収集と多様な視点の提供**
生徒が探求テーマに関する情報を集める段階では、教師が生成AIを利用して多様な視点や関連するデータを調査し、生徒に提供します。たとえば、環境問題についての探求の場合、生成AIを活用して異なる地域や国の事例を取り入れ、テーマを多面的に捉えられるような資料を用意します。

- **考察と仮説の立案**
生徒が収集した情報をもとに考察を進め、自ら仮説を立てる段階です。教師は生成AIを使って、生徒の仮説形成をサポートする質問や追加の情報を準備します。これにより、生徒が考えに行き詰まった際に、教師がAIから得た質問やヒントを使って考えを広げ、次のステップへと進めることが可能です。

- **実践と観察**
実験や観察を通じて仮説を検証する場面では、教師が生成AIを使って観察の進め方や記録方法についてのアイデアを用意します。生徒が結果の解釈に悩んでいる場合、生成AIから得たヒントを参考にして教師が適切な質問や解釈の助けとなる資料を提供し、生徒の理解が深まるようにサポートします。

- **振り返りと自己評価**
探求活動の最後には、学習の成果を振り返り、自己評価を行います。教師は生成AIを活用して「何を学んだか」「次に知りたいことは何か」といった振り返りのための問いを準備し、生徒が自己の学びを整理できるよう支援します。

## 2.2 学習者の主体性を引き出すためのAIサポート

生成AIを活用する際には、教師が生徒の主体性を引き出す工夫を行います。生成AIが直接答えを提示するのではなく、教師が生成AIから得た資料や問いかけを通じて、生徒が自ら考えを深めるサポートを行います。以下に、学習者の主体性を高めるための生成AIサポート方法を紹介します。

- **選択肢を与えて自らの方向性を選ばせる**
探求型学習では、教師が生成AIを用いていくつかの選択肢を準備し、生徒にその中から自分の探求の方向を選ばせることが効果的です。たとえば、「気候変動が経済に与える影響」「生態系への影響」といったテーマを教師が提示し、生徒が関心に応じて探求活動を進められるようにします。

- **疑問を深掘りする質問を提供**
生徒の疑問に対して、教師は生成AIから得た資料や質問を通じて、さらに深く考えるための質問を提供します。たとえば、「なぜリサイクルが環境に良いのか？」という問いに対して、生成AIから得た情報をもとに「リサイクルされないごみが環境に与える影響を考えてみよう」といった視点を提示し、生徒の思考をさらに広げます。

- **プロセスを可視化し自己評価を促進する**
探求の進行状況を生徒が把握できるよう、教師が生成AIを利用して学習プロセスを可視化します。たとえば、探求の各段階で確認すべき内容や質問を生成AIを用いて準備し、生徒が自分の進度や達成度を自己評価できるよう支援します。

## 2.3 探求テーマに応じたプロンプト設計の基礎

効果的な探求型学習を実現するためには、探求テーマに合わせて生成AIから得たプロンプトや資料を適切に構成し、生徒の関心に応じて活用することが重要です。ここでは、教師が探求テーマに応じて生成AIを活用する際のプロンプト設計の基礎を説明します。

-  **テーマに関連するシンプルな疑問からスタート**
探求テーマが決まったら、教師が生成AIを活用して生徒が興味を持ちやすいシンプルな疑問を準備します。たとえば、「ごみ問題」について探求する場合、教師が生成AIから「なぜごみを減らす必要があるのか？」という基本的な問いを引き出し、授業で使用することで、生徒が段階的に考察を深められるようにします。

- **考えを広げられるプロンプトの提供**
教師が生成AIを使って、探求テーマに関連する異なる視点や深掘り質問を設計し、生徒が複数の視点からテーマを考察できるようにします。たとえば、「地域社会への影響」や「経済的な視点」など、広がりのあるプロンプトを設定することで、生徒が考えをさらに発展させられるよう支援します。

- **仮説検証のプロセスを促進するプロンプト**
探求型学習の中で、仮説立てと検証が重要なプロセスです。教師は生成AIから得たサポートをもとに、生徒が仮説を立てる際に参考となる情報や問いを提供し、検証しやすい形で進められるようにします。たとえば、「気候変動が農業に与える影響についての仮説を立ててみよう」といった形で、生成AIが補足する資料を活用し、学びの幅を広げます。

生成AIを用いた探求型学習の進め方として、教師が生成AIを間接的に活用し、生徒の学びを支援する方法を中心に解説しました。生徒が主体的に考え、探求を深められるようにするために、生成AIをサポートツールとして適切に活用し、授業での探求活動に組み込む方法を提案します。

# 第3章 生成AI活用シナリオとプロンプト例

生成AIは、探求型学習において学習者が持つ疑問を深め、多角的に考察するためのサポートツールとして機能します。本章では、生成AIを活用した具体的なシナリオと、教師が準備するプロンプト例について解説します。各シナリオは地域課題からグローバルな問題、データ分析を通じた意思決定まで幅広く設定され、教師が生成AIを用いて学習者に適切な支援を提供する方法を示します。

## 3.1 シナリオ1：地域課題の調査と解決案の検討

このシナリオでは、学習者が地域の課題について調査し、解決案を考案することを目指します。地域の環境問題や生活に関連するテーマに取り組むことで、学習者が身近な社会とのつながりを感じ、自らの行動や考えが地域社会に与える影響について理解を深めます。ここでは、教師が生成AIを活用して学習者に提供するための情報やヒントを準備する手法を紹介し、具体的なプロンプト例を示します。

### 3.1.1 教員による生成AIの活用方法

教師は生成AIを直接活用し、学習者に必要な資料や質問を準備します。生成AIを利用する際には、以下のステップを踏んで、学習者の考察を深める情報や視点を効果的に提供できるようにします。

- **テーマの背景情報を収集するプロンプトの作成**
まず、教師は学習者が取り組むテーマ（たとえば「地域のごみ問題」や「水質汚染」）について基本的な情報を生成AIに尋ね、わかりやすい解説や事例を収集します。これにより、学習者が調査を進める上で役立つ基本情報を提供できます。

- **異なる視点や他地域の事例を取り入れるプロンプトの作成**
学習者が多角的に問題を考察できるよう、異なる地域での取り組み事例や解決策の例を生成AIに尋ね、参考となる事例を集めます。これにより、学習者が比較を通して独自の解決策を考えられるようになります。

- **考察を深めるための追加質問を生成するプロンプトの作成**
学習者が具体的な解決策を考える際に思考が広がるよう、生成AIに「学習者にどのような追加質問をすればよいか」を尋ねます。これにより、学習者が課題に対する理解を深め、実際に行動できるような解決案を形成するサポートが可能です。

### 3.1.2 教員が生成AIに使用するプロンプト例

以下は、教師が生成AIに入力する具体的なプロンプト例です。これらのプロンプトをもとに、生成AIから得られた情報を学習者に提供します。

#### プロンプト例1：テーマの背景情報を収集するプロンプト

|**「地域のごみ問題に関する基本的な情報を簡単に解説してください。また、ごみの種類（可燃ごみ、不燃ごみ、リサイクルごみ）についてもわかりやすく説明してください。」**|
|:-|
生成AIがごみ問題の背景や種類に関する簡単な解説を提供し、学習者にとって理解しやすい資料として使います。

| **「リサイクルの重要性について、学習者が理解しやすいような短い説明と、いくつかの具体的な例を教えてください。」**|
|:-|
生成AIがリサイクルの意義と例を提示し、学習者に分かりやすくリサイクルの価値を伝えるサポートを行います。

#### プロンプト例2：異なる視点や他地域の事例を取り入れるプロンプト

|**「地域のごみ問題解決に成功した他の地域の取り組みをいくつか教えてください。」**|
|:-|
生成AIから収集した他地域の成功事例をもとに、学習者が参考にできる具体例を提示します。

|**「日本国内や海外でのリサイクル率の高い地域や国の取り組みを紹介してください。」**|
|:-|
生成AIからの情報をもとに、学習者がリサイクル活動の成功例を比較し、地域改善に活かせるアイデアを得られるよう支援します。

#### プロンプト例3：考察を深めるための追加質問を生成するプロンプト

|**「ごみ問題の解決に向けて学習者が考察を深めるための質問を5つ提案してください。」**|
|:-|
生成AIが提示する質問（例：「なぜごみの分別が重要なのか？」「リサイクルされなかったごみはどこに行くのか？」など）を使い、学習者の考えを引き出す支援を行います。

|**「地域のごみ問題について学習者が行動案を考えるためのヒントや質問をいくつか挙げてください。」**|
|:-|
生成AIからのアイデアを参考に、学習者にとって実践的な解決策や行動案を引き出せるような質問を用意します。

#### プロンプト例4：将来の影響や異なる視点を取り入れるプロンプト

|**「ごみ問題が今後解決されない場合、地域や環境にはどのような影響が考えられるかについて説明してください。」**|
|:-|
生成AIからの情報を活用して、将来の影響について考えさせる資料を準備し、学習者が現状の問題の重要性を理解できるようにします。

|**「ごみ処理の問題に関連して、どのような環境リスクがあるのか例を挙げて教えてください。」**|
|:-|
環境リスクに関する具体例を生成AIから収集し、学習者が考察を深められるようにします。

### 3.1.3 生成AI活用による具体的な授業支援
生成AIを通じて収集した情報をもとに、教師は学習者に適切な情報を提供し、地域課題についての考察を深める支援を行います。このように準備した資料やヒントは、以下のような授業支援として活用できます。

- **資料提供として**
教師は生成AIから得た解説や事例をプリントやスライドにまとめ、学習者に資料として配布します。これにより、学習者がテーマについての基本知識や他地域の事例を理解しやすくなります。

- **ディスカッションの材料として**
生成AIが提供した多角的な質問を使用して、学習者同士のディスカッションを促します。学習者が「どうしてごみの分別が必要なのか」「他の地域での成功例をどう取り入れられるか」といった質問を通じて、互いに意見交換し、思考を広げられるよう支援します。

- **解決策の発想を引き出すためのヒントとして**
教師は生成AIから得た行動案や質問を参考にして、学習者に小さな改善策を考えさせます。たとえば、「ごみを減らすために日常でできる工夫は何か？」といった問いかけを通じて、学習者が具体的な解決策を考えるサポートを行います。

このように、教師が生成AIを活用して情報や質問を準備することで、学習者の地域課題への理解と考察が深まり、自分の考えを持って行動案を検討できるようになります。生成AIが提供する多角的な視点と補足情報を用い、学習者が主体的に探求を進められるような支援環境を整えましょう。

## 3.2 シナリオ2：グローバルな課題に対する調査と考察

このシナリオでは、学習者が気候変動や資源の枯渇など、グローバルな課題について調査し、考察を深めることを目的とします。地球規模の問題に取り組むことで、学習者が自らの生活や行動が地球全体に影響を与えることを理解し、より広い視野で物事を捉える力を育みます。教師は生成AIを活用し、学習者に提供する情報や考察のヒントを準備することで、学習者が多角的な視点でグローバルな課題に取り組めるようサポートします。

### 3.2.1 教員による生成AIの活用方法

教師は生成AIを活用して、グローバルな問題に関する基礎知識や具体的な事例、考察を深めるための質問を準備します。生成AIを使用する際には、以下の手順で学習者の理解と考察を深めるサポートを行います。

- **グローバル課題の基本情報を収集するプロンプトの作成**
学習者がグローバルな問題についての理解を深められるよう、生成AIに気候変動や資源枯渇の原因と影響についての基本情報を尋ねます。この情報をもとに、学習者が問題の背景を理解できるような資料を提供します。

- **異なる地域や国での取り組みを調査するプロンプトの作成**
学習者が多様な視点から課題に取り組めるよう、生成AIを利用して他国や異なる地域の解決策や対策についての情報を収集します。これにより、学習者が異なる国や地域の取り組みを参考にしながら考察を広げられるようになります。

- **学習者の考察を促すための追加質問を生成するプロンプトの作成**
学習者が深く考えるきっかけとなるよう、生成AIに「学習者に考えさせるための質問」を依頼し、考察がより具体的かつ実践的になるようサポートします。

### 3.2.2 教員が生成AIに使用するプロンプト例

以下は、教師が生成AIに入力する具体的なプロンプト例です。生成AIから得られた情報を教師が資料化し、学習者に提供することで、グローバルな課題についての理解を深められるようにします。

#### プロンプト例1：グローバル課題の基本情報を収集するプロンプト

|**「気候変動の原因とその影響について簡単に説明してください。また、気候変動によって引き起こされる環境や生活への影響を例を挙げて教えてください。」**|
|:-|
生成AIが気候変動の原因や影響に関する要点をまとめた情報を提供し、教師が学習者に対して基本的な背景知識として説明します。

|**「資源の枯渇が進む理由と、それによる環境や経済への影響について教えてください。」**|
|:-|
生成AIが資源枯渇の理由とその影響について解説し、学習者が課題の背景や重要性を理解できる資料として活用します。

#### プロンプト例2：異なる地域や国での取り組みを調査するプロンプト

|「気候変動対策として成功している国や地域の取り組み例をいくつか紹介してください。」|
|:-|
生成AIから収集した各国の具体的な気候変動対策をもとに、学習者に多様な事例を紹介し、比較やアイデアの参考として活用します。

|「資源保護やリサイクルが進んでいる国の特徴的な取り組みについて教えてください。」|
|:-|
生成AIが各国のリサイクルや資源保護活動についての情報を提供し、学習者が他国の成功例から学べるように教師が授業に取り入れます。

#### プロンプト例3：学習者の考察を促すための追加質問を生成するプロンプト

|「気候変動について、学習者が考察を深めるための質問を5つ挙げてください。」|
|:-|
生成AIが提案する質問（例：「気候変動は自分の生活にどのように影響するだろうか？」「なぜ一部の国では気候対策が進んでいないのか？」など）を使い、学習者が自ら考えを発展させられるようにします。

|「資源枯渇の問題について学習者が行動案を考えるためのヒントや質問をいくつか提供してください。」|
|:-|
生成AIからのアイデアを基に、学習者に実践的な対策や行動案を考えさせるための質問を提供します。

#### プロンプト例4：未来への影響を考えさせるプロンプト
|「気候変動が今後さらに進行した場合、どのような影響が出る可能性があるか、具体例を挙げて教えてください。」|
|:-|
生成AIが気候変動の進行に伴う未来のリスクについて情報を提供し、学習者が将来への影響を実感できるようにします。

|「資源枯渇が解決されない場合、私たちの生活にどのような影響があるか？」|
|:-|
生成AIからの情報を使い、学習者が将来のリスクについて考察を深め、現在の行動が将来に与える影響を理解できるようにします。

### 3.2.3 生成AI活用による具体的な授業支援

生成AIを通じて得た情報をもとに、教師は学習者に必要な知識や視点を提供し、グローバルな課題に対して考察を深める支援を行います。以下に、生成AIを活用した具体的な授業支援の方法を示します。

- **資料提供として**
教師は生成AIから得た気候変動や資源枯渇に関する解説や事例を資料として整理し、学習者に配布します。これにより、学習者がグローバル課題に関する基礎知識を持ち、考察を深めるための土台を得ることができます。

- **ディスカッションの材料として**
生成AIが提供した質問を使用して、学習者同士がディスカッションできるような場を設けます。たとえば、「気候変動が地域社会に与える影響について」「資源の枯渇が生活に与える変化について」などを話し合うことで、学習者が多様な意見や視点を共有し合い、考えを広げられるよう支援します。

- **解決策の発想を引き出すためのヒントとして**
生成AIが提供した他国の取り組みやアイデアを参考に、学習者が具体的な解決策を考えるためのきっかけを提供します。たとえば、「どのような生活の工夫で資源を節約できるか？」といった問いかけを通じて、学習者が身近な生活で実践できる行動を考えるサポートを行います。

このように、教師が生成AIを使ってグローバルな課題に関する情報や質問を準備することで、学習者の考察が深まり、視野が広がる学びを提供できます。生成AIを活用して学習者が地球規模の問題を理解し、自分の行動を見つめ直す機会を提供することで、将来的な責任意識や行動の変化を促進しましょう。


## 3.3 シナリオ3：データに基づいた意思決定の実践

このシナリオでは、学習者が現実的な問題にデータを用いて分析を行い、根拠に基づいた意思決定を実践することを目的とします。現代社会ではデータに基づく意思決定が求められる場面が増えており、学習者がデータを活用して課題に取り組む力を養うことは非常に重要です。このシナリオでは、教師が生成AIを活用してデータの解釈や分析、さらには意思決定をサポートするための資料や問いかけを準備し、学習者が自分の考えでデータをもとにした判断を行えるように支援します。

### 3.3.1 教員による生成AIの活用方法

教師は生成AIを利用し、データ分析を促進するための補助的な情報や学習者が分析を深めるための質問を準備します。以下のステップを通して、学習者がデータに基づく意思決定を効果的に進められるようサポートを行います。

- **データの解釈に必要な背景情報を収集するプロンプトの作成**
学習者がデータの意味を理解できるよう、教師は生成AIにテーマの背景やデータの構造についての説明を依頼します。これにより、学習者がデータの背景を理解しやすくなります。

- **データ分析の進め方や視点を提案するプロンプトの作成**
教師は、生成AIに分析手順や視点の提案を求め、学習者がどのようにデータを見ていけばよいかを考えられるようサポートします。たとえば、特定の傾向を見つける方法や異なるデータセットの比較方法を提供します。

- **意思決定に役立つ質問を生成するプロンプトの作成**
学習者がデータに基づいて判断を行うための質問を生成AIに依頼し、意思決定の際に考慮すべき要素を整理します。これにより、学習者がデータをもとに深く考え、自ら判断する力を養います。

### 3.3.2 教員が生成AIに使用するプロンプト例
以下は、教師が生成AIに入力する具体的なプロンプト例です。生成AIから得られた情報を教師がまとめて資料化し、学習者に提供することで、データに基づいた意思決定がしやすくなります。

#### プロンプト例1：データの解釈に必要な背景情報を収集するプロンプト

|「気温の変化データについて、データが示す傾向や気温変化の影響をわかりやすく説明してください。」|
|:-|
生成AIが気温データの傾向や、温暖化による影響を解説し、教師が学習者に基本的な理解を提供するための資料として利用します。

|「ある地域のごみの排出量に関するデータが増加している理由を説明し、その影響についても解説してください。」|
|:-|
ごみ排出量の増加原因とその影響に関する生成AIの解説を資料にまとめ、学習者がデータを背景から理解できるように支援します。

#### プロンプト例2：データ分析の進め方や視点を提案するプロンプト

|「気温変化データを分析する際、どのような傾向や要因を確認すればよいか教えてください。」|
|:-|
生成AIが気温データの分析視点（例：年ごとの平均気温の変化や極端な気温の日数）を提供し、学習者が傾向を把握しやすいようにします。

|「地域のごみ排出量データを分析するために、どのような指標を確認するべきかアドバイスしてください。」|
|:-|
生成AIがごみ排出量データを分析するための指標（例：1人当たりの排出量やリサイクル率）を提供し、学習者がデータを見ていく際の指針とします。

#### プロンプト例3：意思決定に役立つ質問を生成するプロンプト

|「気温変化データをもとにして、学習者が気候対策を考えるための質問を5つ挙げてください。」|
|:-|
生成AIが「なぜこの地域で気温が上昇しているのか？」「気温上昇による影響を抑えるためにどんな対策が考えられるか？」といった質問を提示し、学習者がデータをもとに思考を深めるサポートを行います。

|「ごみ排出量データをもとにして、学習者がごみ削減案を考える際に検討するべき質問をいくつか教えてください。」|
|:-|
生成AIから得た質問（例：「リサイクルを増やすにはどうすれば良いか？」「なぜ排出量が増えているのか？」）を用いて、学習者が解決策を考える際の参考にします。

#### プロンプト例4：データの比較や他の情報との関連を考察するプロンプト

|「気温変化データを他の環境データと比較することで得られる視点について教えてください。」|
|:-|
生成AIが気温データとCO2排出量や海面上昇データとの関連を示す情報を提供し、学習者が多角的な視点でデータを考察できるようにします。

|「ごみ排出量データを他のデータ（人口増加データや経済データ）と比較する際のポイントを教えてください。」|
|:-|
生成AIから得た関連データとの比較視点（例：人口増加とごみ排出量の関係）を提供し、学習者がデータの相互関係を理解できるよう支援します。

### 3.3.3 生成AI活用による具体的な授業支援

生成AIから得た情報をもとに、教師は学習者がデータを理解し、分析を深め、意思決定を行うサポートを行います。以下に、生成AIを活用した授業支援の具体例を示します。

- **データの解釈を助ける資料提供として**
教師は生成AIから得たデータの背景説明や基本的な解釈を資料として整理し、学習者に配布します。これにより、学習者はデータの基本的な意味や傾向を理解し、分析に取り組む準備を整えます。

- **ディスカッションの材料として**
生成AIが提供した質問や分析視点を用いて、学習者同士のディスカッションを促します。たとえば、「どのようなデータに注目して対策を考えるべきか」について話し合うことで、学習者が他者の視点を参考にしながら、データに基づいた考えを深めます。

- **意思決定を行う際の判断基準として**
教師は生成AIから得た質問を活用して、学習者が意思決定に必要な要素を整理できるようサポートします。たとえば、「どの施策が最も効果的かを選ぶ際に考慮すべき点は何か？」といった問いかけを通じて、学習者がデータに基づいて判断する力を養います。

- **データと他の情報との関連性を考える練習として**
生成AIから得た他のデータとの比較視点を使い、学習者がデータの相互関係について考える機会を提供します。たとえば、気温変化データとCO2排出量データの相関を見ながら、どのように対策を進めるべきかを考えさせることで、学習者がデータの背景を理解しやすくします。

このように、教師が生成AIを利用してデータの分析や意思決定を支援する情報を準備することで、学習者はデータを多角的に理解し、根拠に基づく意思決定を行う力を高められます。データに基づいた意思決定の実践を通じて、学習者が自らの判断を支えるスキルを磨き、現実の課題に取り組む力を養うことを目指しましょう。

# 第4章 探求活動における生成AIの利用の工夫

探求活動において、生成AIは学習者が考えを広げ、深め、振り返るためのサポートツールとして有効です。本章では、生成AIを活用して探求を広げ、学びを深め、最後に自己評価や振り返りを行うためのプロンプト設計について解説します。これにより、学習者がより主体的に探求活動を進められるよう、教師がAIを用いた適切な支援方法を理解し、実践できるようにします。

## 4.1 探求を広げるための具体的なプロンプト設計

探求活動の最初のステップでは、学習者が興味を持ったテーマについて自由に考え、関連する疑問や質問を自ら発見することが重要です。生成AIは、学習者がより多角的な視点で探求を広げられるよう、教師によって設計されたプロンプトを通じて支援します。以下に、探求を広げるための具体的なプロンプト設計のポイントと例を示します。

### 4.1.1 テーマの多様な視点を提示するためのプロンプト例

|「〇〇（探求テーマ）について異なる視点や意見を持つ人々がどのように考えるか、具体例を挙げて説明してください。」|
|:-|
例えば、「気候変動」について調査する場合、生成AIに対してこのプロンプトを入力することで、環境学者、経済学者、政策立案者などが気候変動をどう捉えているかについて具体例を含めた説明が得られます。これにより、学習者はさまざまな観点からの考察が可能になります。

|「〇〇に対して、他の地域や国ではどのように取り組んでいるか、3つの具体例を挙げて教えてください。」|
|:-|
例えば、「水の節約」について学ぶ場合、生成AIにこのプロンプトを使うことで、異なる国や地域での水資源保護の取り組み事例が得られ、学習者に対して比較の視点を提供できます。

### 4.1.2 過去や未来の視点を取り入れるためのプロンプト例

|「〇〇（テーマ）の過去の事例や解決策について教えてください。また、その結果がどのように影響を与えたかも説明してください。」|
|:-|
例えば、「ごみ問題」について生成AIに尋ねることで、過去の廃棄物管理の取り組みやその効果についての情報が得られ、学習者が歴史的な背景を理解できるように支援します。

|「〇〇が今後も続くと仮定した場合、どのような未来が予想されるかについてのシナリオをいくつか教えてください。」|
|:-|
例えば、「気温上昇」が今後も続くと仮定した場合の影響について生成AIに尋ねることで、環境や社会に与える将来的な影響のシナリオが得られます。これにより、学習者は問題の将来への影響について考察を深められます。

### 4.1.3 関連テーマとの結びつきを示すためのプロンプト例

|「〇〇（テーマ）と関連の深い別のトピックや課題を3つ挙げて、それぞれがどう関係しているかを教えてください。」|
|:-|
たとえば、「森林伐採」に関連するテーマとして、生成AIから「生態系の崩壊」「土壌流出」「気候変動」といった関連テーマを挙げてもらうことで、学習者が幅広い視点でテーマを考察できるようになります。

|「〇〇が他の分野（たとえば経済、環境、教育など）にどのような影響を与えているか説明してください。」|
|:-|
たとえば、「プラスチックごみ」が経済や環境にどのような影響を与えるかを生成AIに尋ねることで、学習者が広範な分野にまたがる影響を理解できます。


## 4.2 探求活動で学びを深めるヒントの出し方

探求活動の過程では、学習者が行き詰まったり、新たな視点を見失ったりすることもあります。ここで生成AIを活用して、学習者が一歩先に進めるようなヒントや示唆を与えることが効果的です。教師は生成AIを用いて、学びを深めるためのヒントを設計し、学習者がより深く考察できるようサポートします。

### 4.2.1 問題を分解して考えるためのプロンプト例

|「〇〇（テーマ）の問題を理解するために、3つから5つの小さな要素に分解してください。それぞれの要素について簡単に説明も加えてください。」|
|:-|
例えば、「ごみ処理」の問題を小さな要素に分けることで、学習者がごみの分別、処理施設、リサイクルなどの各要素について理解しやすくなります。

|「〇〇の主な原因を3つ挙げて、それぞれがどのように影響しているかを教えてください。」|
|:-|
例えば、「大気汚染」の原因とその影響について生成AIから得ることで、学習者が問題の背景や原因をより具体的に理解できます。

### 4.2.2 具体例や類似ケースを提示するためのプロンプト例

|「〇〇（テーマ）に関連する具体的な事例や、過去に同じような問題が解決されたケースについて教えてください。」|
|:-|
たとえば、「水不足」に対して、生成AIが干ばつを経験した地域での水管理策などの事例を提示することで、学習者が問題を現実の事例と結びつけて理解できます。

「〇〇に関して類似の問題があった他の地域や業界でのケースを挙げ、それがどのように解決されたかを教えてください。」
例えば、再生可能エネルギーの導入を考える際、他の国での導入事例を提示することで、学習者が問題解決に対する具体的な手法を学べるようにします。

### 4.2.3 反対意見や異なる視点を示すためのプロンプト例

|「〇〇（テーマ）について、反対の意見や異なる視点から見たときの主張を3つ挙げてください。」|
|:-|
たとえば、「再生エネルギーの普及」に対する反対意見を生成AIに尋ねることで、学習者が賛成意見だけでなく異なる視点にも触れ、よりバランスの取れた考察ができるようになります。

|「〇〇に対する別の視点や考え方について具体的な例を挙げてください。」|
|:-|
例えば、リサイクルに対しての異なる考え方を生成AIに尋ねることで、学習者が多様な視点に触れることができます。

## 4.3 探求活動の振り返りと自己評価に活用できるプロンプト

探求活動の最後に振り返りや自己評価を行うことで、学習者は自分の学びを整理し、次の探求への意欲を高めることができます。生成AIは、学習者が自らの活動を振り返るための問いを提供し、学習者が自分の成長や改善点を意識できるようにサポートします。

### 4.3.1 学びを総括するための振り返りプロンプト例
|「〇〇（探求テーマ）に取り組んだ学習者が得られる主要な学びを3つ挙げ、それぞれ簡単に説明してください。」|
|:-|
たとえば、「気候変動」の探求を終えた学習者が、生成AIの助けを借りて「気候変動の仕組み」「影響」「対策」などの学びのポイントをまとめることができます。

|「今回の探求活動の結果、学習者が理解を深められることや発見できることについて要点をまとめてください。」|
|:-|
探求活動全体を振り返り、生成AIに得られるポイントを要約してもらうことで、学習者が活動を通じて得た知識や考えを整理できます。

### 4.3.2 改善点や次の目標を見つけるためのプロンプト例

|「学習者が今回の探求活動で改善できる点や次に取り組むべき目標をいくつか提案してください。」|
|:-|
生成AIから、次の活動で役立つ改善点や目標の提案を得ることで、学習者が次の探求活動に向けての目標を明確にできます。

|「今回の活動を通じて、学習者が感じた難しさや改善したいと考えた点は何かについて教えてください。」|
|:-|
生成AIを活用して改善点を整理することで、学習者が自分の探求プロセスをより理解し、次に生かすための視点が得られます。

### 4.3.3 探求活動のプロセスに対する自己評価のプロンプト例

|「今回の探求活動で学習者が特に挑戦を感じやすい部分や困難に感じる部分はどこか、その理由とともに教えてください。」|
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生成AIに尋ねることで、学習者が自分の探求活動で困難に感じた点を明確にし、自己評価の基準を提供します。

|「探求活動の全体を振り返り、学習者が自己評価しやすいポイントや評価の観点をいくつか提案してください。」|
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探求活動のプロセス全体において、生成AIから評価基準を提供してもらうことで、学習者が自己評価を行いやすくなります。

このように、生成AIのプロンプトを効果的に活用することで、学習者が探求活動を広げ、深め、また自己評価を行うための助けとなる回答を得ることができます。生成AIの提供する情報や視点を活用し、学習者の主体的な探求を支援する土台を整えましょう。

# 第5章 教育現場での活用における注意事項

生成AIは学習の質を高め、探求活動のサポートツールとして大きな可能性を持っていますが、その効果を十分に発揮するためには、教育現場での適切な活用と慎重な対応が求められます。本章では、中等教育段階での生成AI利用における留意点、AIへの依存を防ぎつつ主体的な学びを促進する方法、そしてバイアスへの対応と多様な視点の取り入れについて解説します。

## 5.1 中等教育段階での生成AI利用における留意点

中等教育段階の学習者は、生成AIを使うことで多角的な情報を得られる一方で、発達段階に合わせた適切な利用が必要です。生成AIの利用においては、学習者がAIに依存せず、自らの思考を発展させるための配慮が求められます。

- **発展的な思考を促すサポートに限定する**
生成AIは、あくまで思考を深めたり、広げたりするためのヒントとして活用することが重要です。回答の提示だけでなく、学習者が自分で考えられるよう、教師は「生成AIからの回答を参考に、他にどのような視点があるか？」といった追加の質問を重ねることで、学習者が自ら考える習慣をつけられるよう支援します。

- **情報の検証と批判的思考を養う**
生成AIの回答を学習者がそのまま受け入れるのではなく、教師が「なぜこの情報が選ばれたのか？」「他の意見も考えるとどうか？」といった質問を提供することで、学習者が情報を検証し、批判的に捉える力を養います。このような問いかけを通じて、学習者が生成AIを「参考の一つ」として考える姿勢が身につきます。

- **AIの役割を学習者に理解させる**
生成AIは「知識の支援ツール」であり、学習者自身の考察や判断が重要であることを伝えます。AIが出す答えは絶対的なものではないことを強調し、学習者が主体的に自分の意見や考えを形成するサポートを行います。

## 5.2 AIへの依存を防ぎ、主体的な学びを促進するための方法

生成AIを適切に活用するためには、学習者がAIに依存するのではなく、主体的に学びを進められるよう支援することが重要です。以下は、AIへの依存を防ぎ、主体的な学びを促進するための方法です。

- **AIの回答をもとにさらに掘り下げた質問を促す**
生成AIが提供した情報をそのまま受け取るだけでなく、「この答えを踏まえて他にどんなことが考えられるか？」や「この答えにはどんな前提があるか？」といった追加質問を投げかけます。これにより、学習者がAIからの情報を自分の視点で解釈し、考えを広げられるようにします。

- **自己学習やリサーチのためのガイドを提供する**
生成AIを利用する際に、教師が「自分で追加情報を探すにはどのような方法があるか？」というリサーチの方法や、信頼できる情報源の選び方についても指導します。学習者がAIの回答を参考にしつつも、さらに調査し深めていけるよう、自主的な情報収集力を育む指導を行います。

- **生成AIの回答を他者と共有・討論させる**
AIが提供した回答をもとに、学習者同士で討論する場を設けます。これにより、他者の意見や視点と照らし合わせながら自分の意見を再評価し、生成AIに依存しない思考力が培われます。AIの答えに頼るのではなく、対話の中で新たな視点を発見するプロセスが重要です。

## 5.3 バイアスへの対応と多様な視点の取り入れ

生成AIが提供する情報には、データの偏りやアルゴリズム上のバイアスが含まれる可能性があります。そのため、学習者がバイアスを認識し、多様な視点を持つ重要性を理解するための指導が必要です。

- **AIの回答がすべての視点を網羅しているわけではないことを説明する**
生成AIの回答には、特定のデータや視点が反映されていることを説明します。例えば、「この答えにはどんな偏りがあるか考えてみよう」といったプロンプトを生成AIに依頼し、学習者が一つの回答に依存しないような視点を促します。

- **複数の情報源を提示し比較する**
生成AIから得た情報を基に、他の資料や情報源も参考にするよう促します。教師が「他の資料と比べて、この情報はどう違うか？」と問いかけることで、学習者はAIの回答と他の情報を比較し、多角的に理解できるようになります。

- **多様な視点を持つ質問や資料を生成AIに依頼する**
生成AIに対して「〇〇に関する異なる視点を3つ示してください」や「〇〇に対する反対意見や別の見解を教えてください」といったプロンプトを入力し、偏りのない資料を準備します。これにより、学習者が単一の情報に依存せず、より幅広い視点からテーマを考えられるようになります。

この章で紹介した留意点と支援方法をもとに、教育現場で生成AIを活用する際には、学習者が依存することなく主体的に学びを進め、かつ多様な視点を持って考察できるような環境を整えることができます。生成AIを有効に活用しながらも、その限界を理解し、学習者が自らの力で課題を考え、解決するためのプロセスをサポートしましょう。

# 第6章 生成AI活用の効果的なプロンプト設計と実践例

生成AIを効果的に活用するためには、学習者が主体的に考え、探求を深められるようなプロンプトを設計することが重要です。本章では、生成AIが学びの補助として機能するようなプロンプト設計のポイント、中等教育段階での具体的なプロンプト例、さらに学習者が主体的に考えるためのプロンプト実践例について解説します。

## 6.1 効果的なプロンプト設計のポイント

生成AIを効果的に活用するためのプロンプト設計には、学習者の興味を引き出し、思考を深めるための工夫が必要です。以下に、効果的なプロンプト設計のポイントを示します。

- **具体的かつ明確な指示を与える**
生成AIに求める情報や視点を明確にすることで、より意図に沿った回答を得られます。たとえば、「気候変動の原因を3つ挙げ、それぞれがどのように影響を与えているか説明してください」というように、学習者が理解しやすい具体的な問いかけを行います。

- **多様な視点を取り入れた質問を組み込む**
同じテーマに対して異なる観点や意見を引き出すような質問を設計し、学習者が多角的に考えられるようにします。たとえば、「環境問題についての異なる意見をいくつか挙げ、それぞれの根拠を説明してください」といったプロンプトを用意します。

- **探求を深める追加質問を含める**
学習者が答えにたどり着いた後も考察を続けられるように、次のステップを意識した質問を盛り込みます。たとえば、「この情報を元にして、さらに調べたいことは何か？」や「他の解決策を探るにはどうすればよいか？」といった追加質問を設定します。

## 6.2 中等教育段階でのプロンプト例と実践手順

中等教育段階の学習者には、探求活動を通じて自らの視点を深めるプロンプトが効果的です。以下に、具体的なプロンプト例とその実践手順を示します。

### 6.2.1 プロンプト例

|「気候変動の原因について、異なる分野の視点（たとえば科学的、経済的、社会的）から3つの例を挙げて説明してください。」
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このプロンプトでは、学習者が気候変動についての多角的な視点を持つきっかけを提供します。生成AIは科学的な理由（CO2排出など）、経済的な影響（産業構造の変化）、社会的な側面（健康への影響）などを回答するため、学習者が幅広い視点から気候変動について理解を深められます。

|「地域の環境問題の中で、特に影響が大きいものを1つ選び、その背景や解決策について調査してみましょう。」|
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生成AIが背景や対策についての基礎情報を提供することで、学習者が自身の地域に関心を持ち、現実的な解決策について考えるよう促します。

|「世界各国で異なる気候変動対策がとられています。3つの国の対策とその特徴について調べて比較してください。」|
|:-|
生成AIに対し、このプロンプトを入力すると、異なる国の対策やそれぞれの特徴（たとえば再生エネルギー推進、炭素税、自然保護政策など）が示され、学習者が比較を通じて気候変動対策の多様性について理解を深めることができます。

### 6.2.2 実践手順

- **プロンプトを生成AIに入力し、必要な情報を得る**
教師が生成AIにプロンプトを入力して回答を得た後、学習者に提供します。この情報が、探求活動の導入や議論の材料として役立ちます。

- **学習者と共に回答を確認し、追加の質問を投げかける**
学習者と共に生成AIの回答を読み解き、「この情報を踏まえて、さらに気になることは何か？」と追加質問を考えさせ、探求の範囲を広げます。

- **ディスカッションや調査活動に発展させる**
生成AIから得られた情報をもとに、学習者同士で意見交換を行い、さらに調べたい視点や別の資料を用いて自主学習へと展開します。

## 6.3 学習者が主体的に考えるためのプロンプト実践例

学習者が主体的に考えるためには、生成AIが提供する情報を受け入れるだけでなく、自らの思考を深めるプロセスを大切にするプロンプト設計が求められます。以下に、学習者の主体的な探求を促すためのプロンプト例とその実践方法を示します。

### 6.3.1 プロンプト実践例

|「このテーマに関して、あなたの考えや感じた疑問を5つ挙げてください。そして、それぞれの疑問について他の人ならどう考えるかも想像してみましょう。」|
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このプロンプトは、学習者が自分の意見や疑問を深めつつ、他者の視点を考慮するきっかけを提供します。生成AIは学習者の疑問に対する一般的な回答例を示し、学習者が新たな視点を見つけられるようにします。

|「〇〇（テーマ）について、自分の生活や将来にどう関わるか考えてみましょう。そして、その影響についての意見を3つ述べてください。」|
|:-|
生成AIからの情報をもとに、学習者が自分ごととしてテーマを捉え、主体的な学びにつなげるプロンプトです。これにより、学習者はテーマが自分にとってどのような意味を持つかを理解しやすくなります。

|「この問題に対して、あなたができる具体的なアクションは何か考えてみてください。また、そのアクションがどのように役立つかも説明してください。」|
|:-|
生成AIに具体的なアクション例を挙げてもらい、学習者が自分にできることを明確にすることで、学習者が実践につなげられる意識を持つようになります。

### 6.3.2 実践方法

- **生成AIの回答を参考に、学習者が意見を形成する**
生成AIが提供する情報や例をもとに、学習者に自分の意見や考えをまとめるよう指導します。この際、学習者がAIの意見をそのまま受け入れるのではなく、独自の視点を持つように促します。

- **グループワークで意見交換し、視点を広げる**
学習者が生成AIの情報をもとに自分の考えを整理した後、他の学習者と意見を共有し、異なる意見や視点に触れることで自分の視野を広げます。

- **新たな疑問や関心を探り、さらに調査させる**
学習者が意見交換を通じて新たな疑問や課題を見つけた場合、それを再度生成AIに質問させたり、自主学習で調査させたりすることで、学習のプロセスを繰り返しながら主体的な探求活動を継続させます。

第6章では、生成AIを活用した効果的なプロンプト設計や実践例を通じて、学習者が主体的に考え、探求を深めるためのアプローチを紹介しました。生成AIから得られる情報をきっかけに、学習者が自らの考えや行動に結びつけるプロセスを大切にし、深い学びを促すプロンプト設計を実践していきましょう。

# おわりに

生成AIは、教育現場に新たな可能性をもたらしています。特に中等教育においては、学習者が自らの思考を深め、多様な視点を持って探求活動に取り組むための有力なサポートツールとなります。本書では、生成AIの活用方法や具体的なプロンプト例を通じて、教育現場でどのように活用できるかを提案しました。ここでは、生成AIが中等教育に与える学びの可能性と、教育現場での実践に向けた期待と展望についてまとめます。

## 生成AIが中等教育にもたらす学びの可能性

生成AIは、中等教育において多くの学びの可能性を提供します。学習者が自らの考えや疑問を深め、多角的な視点から問題を捉えられるようにすることで、より探求的で主体的な学びが促されます。また、生成AIを活用することで、以下のような学びの可能性が広がります。

- **多様な視点を提供することで、学習の幅を広げる**
生成AIは、テーマに対して異なる視点や他国の事例などを提供することで、学習者が一つのテーマをさまざまな角度から捉えられるようにします。これにより、学習者が持つ考えの枠を超え、広い視野で物事を理解できるようになります。

- **主体的な探求活動を支援する**
生成AIの回答は学習者に対する「ヒント」や「指針」として機能し、学習者が自らの疑問に向き合い、解決に向けた行動を起こす意欲を高めます。AIが提示する情報に学習者自身が疑問を抱き、さらに調べたり考えたりすることによって、より深い学びが生まれます。

- **自律的な学びを促進する**
生成AIは学習者にとっての「学びのパートナー」として、自分で疑問を探求し、解決策を見出すプロセスを支援します。AIが常に手助けできる存在であることで、学習者は必要な時にサポートを受けながら、自律的に学びを進める力を育むことができます。

## 教育現場での実践に向けた期待と展望

生成AIを教育現場で効果的に活用することで、学習者の学びが大きく変わることが期待されます。教師が生成AIを用いて生徒の探求活動をサポートし、主体的な学びを引き出すことにより、より多様で深い学びの機会が創出されるでしょう。教育現場での生成AIの実践において、以下の点に期待と展望が寄せられます。

- **教師と生成AIの協力による学びの質の向上**
生成AIは教師の「補助ツール」として機能し、授業準備や生徒のサポートにおいて、教師が本来注力したい対話や個別対応に集中できるようになります。これにより、教師は生成AIを活用しつつ、生徒一人ひとりに合わせた対応やきめ細かなサポートが可能になります。

- **学習者の自己効力感を高める**
学習者が生成AIを利用して疑問を解消し、探求を進めていくことで、自らの力で解決にたどり着く達成感を味わい、自己効力感が高まります。教育現場においても、生徒が探求の成功体験を重ねることで、学ぶ意欲や自己成長への自信が育まれます。

- **教育の個別化・多様化の実現**
生成AIのサポートを通じて、学習者の関心やペースに合わせた学びが可能になります。これにより、教育がより個別化され、多様な学習ニーズに応じた指導が実現します。生成AIを活用することで、学習者それぞれが自分に合った学びを見つけられる教育の場が広がります。

生成AIの進化に伴い、教育現場での活用方法もさらに発展していくでしょう。学びのパートナーとしての生成AIは、学習者にとって新たな可能性を切り拓く存在であり、教師にとっても教育の現場で大きな力となります。教育の未来における生成AIの役割が、より多くの学習者にとって豊かな学びを創出し、持続可能な知識社会の実現に寄与することが期待されます。