必要なのは「個人情報保護のロードマップ」

外山喜久男「教育データ利活用ロードマップ」とマイナンバーカードをめぐって-個人情報利活用に前のめりな政府[１]「教育データ利活用ロードマップ」はデジタル庁、文科省、経産省、総務省連名の施策。
教育が各省庁の草刈り場【資料１】[２]目的は「教育の個別最適な学び」と「国民の生涯学習」[３]教育業界や IT 業界などさまざまな企業に児童生徒の教育データという個人情報・個人データを広く利活用させる。→児童生徒の個人情報が金になる。外国資本のプラットフ
ォーム（GAFA、マイクロソフトなど）
・神奈川県；生徒一人ひとりにグーグルアカウント配布。
・クラウド利用[４]上記を可能とするためのキーワード：「学習者の ID」(Q＆A ではマイナンバー利用はあいまいにしている)【資料２】

Q5 学習者の ID としてマイナンバーを用いるのですか。
A5

学習者の識別子（ID）の在り方について現在政府として具体的に決定しているものはなく、マイナンバー（個人番号）を利用する旨のロードマップへの記載もありません。
①デジタル庁の高谷浩樹氏(元文科省課長)：「個別最適な学びの実現に向けた準備としてまず教育現場でできることは、個人に ID を付けること」（東洋経済オンライン）②文科省：学習者の ID とマイナンバーカードとの紐付け等、転校時等の教育データの持ち運び等の方策を 2022 年度までに検討し、2023 年度以降希望する家庭・学校における活用を実現できるように取り組む。
[５]個別最適な学び①児童生徒の情報(データ)収集 →標準化

【資料３、４】

・「学習者 ID 学習履歴、健康履歴、体力履歴、読書情報、奨学金データ」「職業訓練データ、職業データ」
・EdTech を活用した情報 経産省では学習履歴として「発話回数」「挙手回数」「視線」「バイタル」「脳波」も検討しているという。

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【資料５】
脳活動の計測装置を着けて授業を受ける高校生ら。一人一人の脳活動が活性化しているかがパソコンの画面上（手前）ですぐに確認でき る ＝ 神 奈 川 県 横 須 賀 市 で 2019 年 5 月 27
日 午 後 1 時 50 分 、 斎 藤 有 香 撮 影(毎日新聞より)ビッグデータを AI で処理→アドバイス、レコメンド(下図埼玉県の資料)

埼玉県：個別指導における先端技術・教育データの活用、「 見えてきた課題」より◆同じデータでも、学校や学年間で異なるフォーマットで管理している実態【資料６、７、８】◆同意・非同意の状況に応じて、データの抜き差ししなければならない。
（

同意・非同意の状況は経年で変化する可能性がある）→（学校現場）・データの集約・提供の負担が大きい（改善要望多数あり）（事業者）
・AI 分析に適した形式にデータを整形する負担が大きい②授業のイメージ（https://core-net.net/ict/case/ictreport-14/）
授業見学（武蔵野大学中学校 AI 先生『atama＋』を用いた個別最適学習）
今回は取材後、実際に『atama+』を活用している授業風景を見学させていただきました。生徒は皆、自分の iPad に向き合い、集中して問題を解いている様子がうかがえました。一人ひとりが違う範囲の学習を行っており、同じ教室ながら全くバラバラな進度とのことです。授業中、教員は『atama+』の進捗管理を確認しながら必要に応じて生徒のフォロー行っていました。生徒同士が意見を交わしあう協働学習の様子

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とは対照的ながら、個別最適な学習に適した空間が作られている様子でした。

こうなると、必ずしも学年制でなくとも、もっと言えば学校で学ばなくてもいいのではないか。
③教育 DX の世界
・いつでも、どこでも、誰とでも、自分らしく、学べる【資料９】①昨日宿題にしておいた AI を活用したドリルに子供がいつ取り組んだか、どの問題でつまずいたか等が自動的に分かりやすくまとまったデータを確認する。
「A さん、宿題をやったのが夜 11 時か…今日は寝不足かもしれないな。」「B さん、いつもと違って、短時間で一番難しい問題まで到達しているぞ。褒めてあげよう。」②手元のタブレットを見ると、グループ内の発話量がデータとして収集されており、一目で状況を把握できる。これを見ながら発話量の少ない子供が思考を深めるために黙っているのか、議論の輪に入っていけないのかを見極めて、各グループの活動状況の違いを把握することができる。
③パソコンを開くと、これまでの学校や家庭での学習記録のデータから、今日学習すると効果的な問題のレコメンドが並んでいて便利だ。学習のアシスト以外にも、私が興味を持つかもしれないとレコメンドされている学問分野や仕事等も紹介されている。
④スマートフォンを見ると、学校からの連絡事項として子供の学校の状況はもちろん、教師が気になる行動等を音声入力で記録したデータ等がリアルタイムで見ることができて子供の様子が臨場感を持ってよく分かる。
（「新時代の学びを支える先端技術活用方策（最終まとめ）」より2019 年）

６ 問題点
・本来の教育に必要のない情報まで集める危険。目的外収集。要配慮個人情報まで収集（個人情報保護法）。
・教育上不要となった情報は速やかに削除・消去するシステムとなるのか（個人情報保護法）
・児童生徒、保護者から強制になることなく本人同意が可能か。了解を得られなかった生徒に不利にならないような学習保障が可能か。(教育の機会均等)
・プロファイリングや信用スコアリングの危険性3

・職業訓練の履歴、学歴、職歴などの個人データをすべてこの学習者の ID で管理する問題。
・教育データの標準化により学校同士の比較、全国順位まで可能となる。
…………
・履修主義から修得主義へ
・行動科学に基づく動機づけ、「個性」や「人格」といった個人の内面性を想定しない・成育状態、飼料摂取の履歴の「データ」に基づいて給餌が「最適化」された環境下でブロイラーが育つことを、「自分らしく」育つと宣伝しているようなものだ。学ぶとは、知識や技能のパッケージを獲得していく行為ではない。（渡辺貴裕）。
・分析を使って生徒指導をする時、当てはまる生徒には教師から（例えば学習の進め方について）妥当なアドバイスが与えられたとしても、当てはまらない生徒には教師からよくわからないアドバイスが与えられ、さらに教師がその「理由」を、「過去のデータがそう示しているから」と伝える以外に説明できないという、教師からすると少々苦しい状況が生まれます(重田勝介)。
・「適切な教材」を「一部の」生徒だけに与えるという介入は、広い意味での教育機会の平等を考えた時、厄介な問題でした(同)。
・AI は分析、診断の結果を示すことはできるが、なぜそうなるか説明はできない（中西新太郎）

７ 生涯学習ロードマップの「アーキテクチャ：高等教育・生涯学習高等教育」のデータ欄には「訓練情報、職業情報」
。

【資料４】

学習者の ID とマイナンバーカードとの紐付けが検討されている。
学修歴証明（卒業証明や成績証明等）のデジタル化、学習成果の可視化ツールとしてオープンバッジなどの在り方についても検討
８ 問題点
・忘れたい(忘れてしまった)情報を未来まで引きずる。
・学習者の ID をたどっていくと、個人の一生の情報が出てくることになる。
・教育目的で収集された情報が、その目的を越えて一生残ることを意味する。(目的外利用)(現在、学習指導要録は学籍関係は 5 年、学習の記録は 20 年と保存期間が定められている)
９ 今後のスケジュール【資料 10】

個人情報保護条例を後退させるな！
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【資料 2】

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6

【資料４】

【資料９】

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【資料 10】8