カレントアウェアネス

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AI時代のアルゴリズム・データリテラシー
教育の必要性さかもと坂本じゅん

旬＊NO. 358（2023.12）

タル技術を用いて市民社会に参加する能力に重きが置かれる。
3. ユネスコの政策にみる AI 時代の到来
国際的な動向として、ユネスコは、2019 年に報告書「教育における AI：持続可能な開発のための課題と機

1. はじめに会」（2）を公開した。ユネスコはこの報告書で、国際的生成 AI の急速な普及は、その学校現場への導入を組織が提唱するデジタルリテラシーやデジタルコンピめぐる議論を活性化させた。それは世界的な傾向であテンシー、ICT コンピテンシー、コンピュテーショナる。しかし、日本ではもっぱら「活用」という側面かル思考などの概念を挙げ、それらの重要性を指摘してらの議論にとどまっている。例えば、文部科学省はいる。例えば、デジタルコンピテンシーの教育は「児2023 年 7 月 4 日に「初等中等教育段階における生成童生徒がこれから生きていくデジタル社会に参加するAI の利用に関する暫定的なガイドライン」（1）を公開ための市民としての教育の一部」とされている。

しているが、これは「学校関係者が現時点で生成 AI

ユネスコはまた、2021 年にメディア情報リテラシー・の活用の適否を判断する際の参考資料」と位置付けらカリキュラムを改訂した。この改訂によって、一般れており、「活用」の側面に重きが置かれている。に「フェイクニュース」とも呼ばれる間違った情報がしかし、AI 時代に求められるのは、単なる AI の活ネット上に拡散する今日の偽情報問題に対応するとと用ではなく、アルゴリズムリテラシーやデータリテラもに、教職員向けから一般市民向けへとカリキュラムシーの育成である。本稿では AI 時代に求められるアの対象者を拡大した。カリキュラムによれば、メディルゴリズムリテラシーやデータリテラシーについてユア情報リテラシーとは、人々が日々受信する情報やコネスコの政策を足掛かりに解説する。

ンテンツに対する批判的思考能力であり、社会的価値のあるメッセージを創造する能力である。ユネスコは、

2. アルゴリズムリテラシー、データリテラシーとは何このメディア情報リテラシーのカリキュラムには、デかジタル・シティズンシップ教育や持続可能な開発のた

まず簡単にこれらのリテラシーの定義を整理しておめの教育（ESD）、誤情報・偽情報とともに、AI に関こう。アルゴリズムとは、プログラムが動作するためわる諸問題も含まれると指摘している（3）。そして、AIのコマンドやルール、ルーチンのことである。アルゴの中心に位置するものがアルゴリズムリテラシーであ

リズムリテラシーとはアルゴリズムが動作する仕組みる。

や社会に与える影響を理解し、問題解決に活用する能ユネスコ、カナダのユネスコ委員会及びカナダの力のことである。一方、データリテラシーとは個人がNPO である Kids Code Jeunesse は、2020 年に「アルデータにアクセスし、解釈し、批判的に評価し、管理し、ゴリズムリテラシー・プロジェクト」（4）を立ち上げた。

取り扱い、倫理的に使用する能力である。

現在はデータリテラシーを含む「アルゴリズム・デーコンピュテーショナル思考は、コンピュータや他タリテラシー・プロジェクト」になっている。プロジェのツールを活用して問題解決を行う一連の思考プロセ

クトでは、次の三つの概念をアルゴリズムの土台であスを指すが、アルゴリズムリテラシーはコンピュテーるとしている。

ショナル思考の一部として機能する。一方、データリ
テラシーは情報リテラシーの一部であり、情報に含ま（1）メディアは常に構築されているれるデータに焦点を当てた概念である。

（2）AI はデータに基づいて構築される

これらを含むより大きな枠組みを指す概念として、（3）私たちとアルゴリズムは相互に依存している

デジタルコンピテンシー（もしくはデジタルコンピテンス）、ICT コンピテンシーやデジタル・シティズン

なお、（1）はやや難解だが、メディアリテラシーのシップなどがあるが、これらを主導する組織や個人に基本原理であり、メディアは現実をありのままに反映よって重点の置き方に違いがある。デジタルコンピテするのではなく、人間によって再構築されたものであンシーや ICT コンピテンシーは、デジタル技術を用ることを意味している。彼らは、アルゴリズム・デーいて情報にアクセスし、評価利用し、創造する能力にタリテラシーとは、コンピュータの動作の仕方やアル重きがあるが、デジタル・シティズンシップは、デジゴリズムが AI に作用する方法を理解することであるとした上で、AI は学習データに依存し、常に正しい＊

法政大学キャリアデザイン学部とは限らず、バイアスが生じるといった倫理的問題を5

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NO. 358（2023.12）含んでいることを理解することが求められると指摘しにおけるデータリテラシー：数字で批判的思考を教えている。

（7）る』を公刊した。同書は「図書館員は情報リテラシーと同様にデータリテラシーの推進を支える主要な構成
4. データフィケーション：何が問題なのか？

員」だと指摘する。ユネスコと同様に、同書もデータAI が機能するためには膨大なデータを意味するいリテラシーが求められる理由を日常生活におけるアルわゆるビッグデータが必要である。ビッグデータ時代ゴリズムの常在化とした上で、AI のデータ収集と利には、私たちが残したソーシャルメディア上のデジタ用の手法は、バイアスやプライバシーの面で大きな疑ル足跡は蓄積され、数値化され、AI によってモデル問を投げかけているとする。また、「データリテラシー化や予測が可能となる。この一連のプロセスが「デーは、民主主義社会への参加の本質に関わるもの」と述

タフィケーション」である。データフィケーションはべている。つまり、データリテラシーをコンピュータ学校にも導入されつつあり、児童生徒の膨大な学習サイエンスなどの特定の分野の狭い概念と捉えるのでデータを収集することによって、学習評価や学習の個はなく、すべての市民が身につけるべき基本的リテラ別最適化に活用することが目指されている。しかし、シーの一つとみなしている。

データフィケーションには大きな問題がある。

同 書 の 第 1 章 で は、 大 学 教 員 や 学 生 へ の イ ン タ

パングラッツィオ（Pangrazio）氏とセフトン・グリー

ビュー調査を通じて、教員が学生に求めるデータリテン（Sefton-Green）氏は、2022 年の著書で世界各国のラシーや図書館員による支援の内容を検討している。

教育研究者によるデータフィケーションへの批判的研

その結果、大学のデータリテラシー教育に対して支援究をまとめた。著者らによれば、データフィケーショできる内容は以下の三つであった。

ンの問題は、個人のプライバシー侵害の問題にとどまらない。Facebook の「いいね」のような、ユーザー（1）データ及びデータの情報源の評価になんらかの行為を促すプラットフォームの機能やリ（2）多様な文脈で用いられるデータの統合コメンド機能によって、データ生成を増加させるよう（3）データ倫理と引用に若者たちを「訓練」することにあるという。著者らは、「データの処理は、特定の社会的・文化的前提に基づくカテゴリーや規範に依存」しているため、「データそして、図書館員が直接行うことができる教育方法として、以下の三つを挙げている。

フィケーションは政治的な意味合いを持っている」と指摘する（5）。つまり、企業や政府はデータフィケーションを権力行使のためのツールとして活用することができるのである。
著者らの結論は、データの保護規制と、市民のエンパワーメントと社会への参加のためのデジタルリテラ（1）データ倫理や引用など、授業や研究に関連する専門能力開発ワークショップ（2）学部を超えた教員間の交流や実践事例共有の促進（3）学生の学習を主題とした研究についての大学教員との連携（8）シー教育の必要性である。この二つの要素は相互に代替可能なものではなく、両方が同時に求められるといこの調査は、大学教員がとりわけデータの情報源のう。とりわけ、重要なのは子どもの扱いである。例えば、信頼性の評価に注意を払っていることを明らかにして欧州連合（EU）の一般データ保護規則（GDPR）ではいる。そのため、支援の第一項目は「データ及びデー子どもへ特別な注意を払うべきであることが明記されタの情報源の評価」である。ている（第 57 条）。

学術図書館におけるデータリテラシー教育支援の対

この考え方の土台に位置づくものはデジタル環境の象にはアルゴリズムも含まれる。AI はアルゴリズム子どもの権利であり、それは国際連合（UN）の子どとデータセットによって構成されており、学生はデーもの権利委員会が 2021 年に公表した「デジタル環境タだけではなく、アルゴリズムの機能や社会への影響に関連する子どもの権利に関する一般的意見第 25 号」についても学ぶ必要がある。同書では、「データ倫理」

で示されている（6）。同文書では広い意味でデジタルリ教育の一部としてアルゴリズムに言及されている。

テラシーという用語を用いているが、アルゴリズム・データリテラシーを含むといってよいだろう。

6. さいごに図書館界から見れば、アルゴリズム・データリテラ

5. 学術図書館とデータリテラシー教育支援

シーは情報リテラシーの拡大とみることができる。前では、図書館界はどのように考えているのだろうか。

章で紹介した米国の事例も、従来の情報リテラシー教

米国図書館協会（ALA）は、2021 年に『学術図書館育支援を拡張する形でアルゴリズム・データリテラ

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NO. 358（2023.12）シーを導入しようとするものと捉えることができる。
こうした見方は実践的と言えるだろう。
一方、ユネスコの枠組みからすると、情報リテラシーもアルゴリズム・データリテラシーもともにメディア情報リテラシーやデジタル・シティズンシップの一部である。こちらは理論的な見方だと言える。
アルゴリズム・データリテラシーの土台に位置するものが批判的思考である。メディアリテラシー研究の世界では、「批判的思考」には二つの意味が含まれている。一つはどのようにメディアが構築されているのかに注意を向けることである。これは先で言及した「メディアは構築されたもの」という原理に基づくものである。
もう一つの意味は、発信者や受信者の社会的文脈を意識することである。とりわけ社会的文脈において周縁化されがちなマイノリティの立場を理解し、AI のアルゴリズムのバイアスが社会にどのような影響をもたらすのか考えることである。
ユネスコの政策におけるアルゴリズム・データリテ
ラシー教育は、決して AI やデータ活用のための教育ではなく、こうした批判的思考を含んでいることを改めて確認したい。
（1） 初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン . 文部科学省初等中等教育局 , 2023, 24p.
https://www.mext.go.jp/content/20230710-mxt_
shuukyo02-000030823_003.pdf,（参照 2023-10-02）.
（2） UNESCO. Artificial intelligence in education: challenges andopportunities for sustainable development. 2019, 46p.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994,（accessed 2023-10-02）.
（3） UNESCO. Media and information literate citizens: thinkcritically, click wisely!. 2021, p. V.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000377068,（accessed 2023-10-02）.
（4） KCJ; CCUNESCO. The Algorithm Literacy Project
Educational Guide: Diving Deeper into Algorithms. 2020,15p.
https://algorithmliteracy.org/data/resources/en/
Algorithm-Literacy-Education-Guide.pdf,（accessed 2023-1002）.
（5） Pangrazio, L.; Sefton-Green, J. eds. Learning to live with
Datafication: Educational Case Studies and Initiatives fromAcross the World. Routledge, 2022, p. 4.
（6） Committee on the Rights of the Child. General comment
No. 25（2021）on children’s rights in relation to the digital
environment. United Nations, 2021, CRC/C/GC/25.
https://docstore.ohchr.org/SelfServices/FilesHandler.ashx?
enc=6QkG1d%2fPPRiCAqhKb7yhsqIkirKQZLK2M58RF%2f
5F0vEG%2bcAAx34gC78FwvnmZXGFUl9nJBDpKR1dfKek
JxW2w9nNryRsgArkTJgKelqeZwK9WXzMkZRZd37nLN1b
Fc2t,（accessed 2023-10-02）.
（7）Bauder, Julia ed. Data literacy in Academic Libraries:
Teaching Critical Thinking with Numbers. ALA, 2021, p.
93.
（8） Ibid. p. 17.
［受理：2023-10-30］

Sakamoto Jun
Need for Algorithm, AI and Data Literacy Education

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