※本記事は、パネルディスカッション「AI Literacy at Scale: K-to-Career Access That Delivers Real Student Outcomes」の内容を基に作成されています。動画の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=BAhI87RS-DQ でご覧いただけます。本パネルは、教育のリーダーと実践者が、教室・学校での実装、学習科学と労働市場に直結するスキル育成、大規模なプラットフォーム提供、そして教育を長期的な機会へとつなぐ制度的な仕組みという4つの観点から、AIリテラシーとアクセスをどう実行に移すかを論じたものです。登壇者は、全米初の州全体規模のAI構想であるMississippi Artificial Intelligence NetworkのディレクターであるColin Napier博士、AI学習プラットフォームStudyFetchの共同創業者兼CTOであるRyan Ratner氏、そしてホノルルを拠点とする就学前から12年生までの大学進学準備校Mid-Pacific Instituteの校長であるPaul Turnbull博士です（なお、当初登壇予定であったSouthern Intercollegiate ConferenceコミッショナーのAnthony Holloman氏は欠席となりました）。本記事では、パネルの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者各位の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
1. はじめに：パネルの趣旨と登壇者紹介
1.1 開会の挨拶と3名のパネリスト紹介
Moderator： 皆さま、ようこそお越しくださいました。本日はまずパネリストの方々をご紹介してから、議論を始めたいと思います。最初にご紹介するのは、Colin Napier博士です。Colinは、全米で初めての州全体規模のAI構想であるMississippi Artificial Intelligence Network（ミシシッピ人工知能ネットワーク）のディレクターを務めていらっしゃいます。彼は、高等教育、K-12教育、州・地方政府、そして企業・産業界の全領域にわたって、AIリテラシー、労働力開発、そして応用AIの導入というミシシッピ州の協調戦略を率いておられます。Colin、ようこそ。続いてご紹介するのは、Ryan Ratnerです。Ryanは、AI学習プラットフォームであるStudyFetchの共同創業者兼CTOであり、エンジニアリングやプロダクト開発、さらにはエンタープライズ向けのパートナーシップ構築まで、さまざまな課題に取り組んでいらっしゃいます。StudyFetchが手がけているのは、授業教材をパーソナライズされた学習や学習機会へと変えるツールづくりです。2023年のローンチ以来、すでに数百万人のユーザーに届き、ソーシャルメディアでは数十億回の視聴を獲得しています。ようこそ。そしてもうお一方、Paul Turnbull博士をお迎えします。Paulはカリフォルニアの公立学区で教育長（superintendent）を務められた経歴をお持ちで、現在はハワイ・ホノルルを拠点とする、就学前から12年生までの大学進学準備校であるMid-Pacific Instituteの校長（president）を務めていらっしゃいます。Mid-Pacificは、米国で唯一、就学前から12年生までを対象とした没入型テクノロジープログラムを備えた学校で、ロボティクス、ゲームデザイン、コンピュータープログラミング、さらには歴史的な宝物を保存するための3Dレーザー技術やバーチャルリアリティの設備を擁しています。Paul、ようこそ。
1.2 思考実験と「AIリテラシー」の定義という問題提起
Moderator： 私たちは今、本当に重大な岐路に立っていると感じています。皆さまがこうしてお集まりくださったことを心から嬉しく思いますし、お時間をいただいたことに深く感謝いたします。ここで、ごく短い一つのワークから始めさせてください。よろしければ目を閉じていただいても構いません。皆さまに思い浮かべていただきたいのは、ご自分の人生の中にいる、心から大切に思っている若い人です。そして、その人の10年後を想像してみてください。その間に、その人がどんな存在になっていてほしいと願うでしょうか。これこそが、教育において懸かっているものなのです。私たちは、本当に途方もないほど特別な、人類史上稀な時代を生きています。AIの可能性はまばゆいほどに輝いていますが、同時にそのリスクもまた、非常に現実的なものです。では、私たちはどうやって、人類全体の繁栄を確かなものにしていけるのでしょうか。本日は、就学前から職業（pre-kindergarten through career）に至るまでの全領域にわたる教育のリーダーや実践者の方々から、お話を伺う機会を得ました。私たちがこれから語り合うテーマは、AIリテラシーです。とはいえ、これほど速く変化し続けるテクノロジーについて「リテラシーがある」とはどういうことなのか——その定義そのものを、私たちはどこから始めればよいのでしょうか。それでは、さっそく本題に入っていきましょう。
2. 学習者のAI体験：現場で何が起きているか
2.1 ミシシッピ州の現場とStudyFetchのAIネイティブな取り組み
Moderator： 最初の問いは、生徒・学生から始めたいと思います。AIリテラシーを考えるとき、まず私たちが準備しようとしている当人たち、つまり学習者から出発しましょう。学習者の体験という観点から、皆さまの学習者は今、AIとどのように関わっているのでしょうか。まずは1分ほどでお願いします。
Colin： ミシシッピ州では、K-12から高等教育に至るまで、学生たちはこの領域に積極的に関わっています。彼らは現実の世界で何が起きているかに無頓着なわけではありません。ソーシャルメディアを持っていて、さまざまなニュースをスクロールしながら、AIツールやエージェントといったものが現実に存在し、手の届くところにあるという実態を目にしているのです。ただ、現時点での課題は、こうした現実世界の変化や難題に対して、カリキュラムを追いつかせ続けることにあります。ですから私たちは、こうしたツールを使い続けるよう生徒たちを後押ししつつも、その判断力と責任ある使い方をこそ最優先の焦点に据えたいと考えています。とはいえ、ミシシッピ州では今、あらゆる層の学生にわたって、非常に旺盛な意欲が感じられる状況です。
Ryan： 私たちは基本的に、AIネイティブなプラットフォームをつくり上げてきました。StudyFetchを訪れる学生は皆、このテクノロジーをすぐにでも学びのために活用したいと思って来ているのです。彼らはカンニングのために使いたいわけではありません。ですから私たちは、最新のツールを利用できるようにしながらも、それを正しいやり方で使えるようにするためのツールを提供しなければならないのです。さらに私たちには、Nvidiaやその他のパートナーと協働するという、ありがたい機会にも恵まれています。これによって、自分たちが取り組んでいることを労働力訓練にも応用しています。つまり、これから労働市場に出ようとしている学生や学習者に対して、これらの具体的なツールが何であり、どう活用できるのか、そして最初にそれらがどう機能するのかを教えるのです。そうすることで、彼らが実際の仕事の場でそれらを使うときに、まさにどう使えばよいかを正確に理解できるようになります。
2.2 就学前〜12年生の3つの利用カテゴリーと「人工的な同僚」がもたらす対話
Paul： 就学前から12年生までのキャンパスでは、3つの異なるカテゴリーに分けられると思います。まず「個人的」な領域です。子どもたちはAIで遊び、子どもらしいやり方でAIと触れ合いながら、「創造する」とはどういうことかを発見し、「情報を得る」とはどういうことかを発見していきます。次に「学術的」な側面があります。ここには、暗記して、吐き出して、すぐに忘れてしまう、という旧来型の教え方・学び方が、AIと真正面から衝突しているという現実があります。まさにそこで、多くの「AIスロップ（AI slop）」、つまり質の低い生成物や、いわば「脳が揚がってしまったような状態（brain fry）」が今、数多く見られるのです。しかし、本当にわくわくさせられるのは、子どもたちが生み出し始めているもののほうです。彼らは今や、通常のカリキュラムを超えていけるようになっています。何か自分にとって興味深いものを見つけると、その中へ深く飛び込んでいくのです。なぜなら今、彼らには——人工的なものではあるけれど——一人の「同僚」がいるからです。この同僚は、彼らが何かを本当に掘り下げる手助けをしてくれます。そして子どもたちはそれを使って、仲間との、そしてさらに重要なことに、教師とのより良い対話を交わすようになっています。今や、より高い水準での対話が生まれているのです。ですから、意欲はあります。教育のエコシステム全体が、本当にこのテーマに照準を合わせています。そしてその核心は「学ぶこと」です。ツールが何であるかを学び、そして自分の目的のためにそれをどう有益に使うかを学ぶこと——そこにこそ本質があるのです。
3. アウトカムの証拠：成果は本当に変わっているか
3.1 StudyFetchの大規模分析と「学習意図」が成果を左右するという発見
Moderator： 学習者が実際に何を学んでいるかを考えるとき、対象は子どもだけではなく、大人や若い成人、さらには教師自身という専門職の方々も含まれます。皆さまは、労働の場における学びまでをも含む、本当に幅広い領域をカバーしておられます。Ryan、そしてPaulに特にお聞きしたいのですが、皆さまが展開しているAIの取り組みが、実際に成果（outcomes）を変えているという証拠は、どのようなものとして見えているのでしょうか。私たちが語りたいのは、単に興奮や関心を生み出すことではなく、学習者にとっての具体的で実感のある効果なのです。
Ryan： これにはいくつかの見方があります。まず、AIリテラシー全体の議論の中で見ると、StudyFetchや私たちのプラットフォームに来る学生が、これを実際に責任を持って使っているかどうか、という点です。つまり、学びの助けになるような関わり方をしているのか、それとも授業を切り抜けたりカンニングしたりするための関わり方をしているのか、ということです。これは私たちが常時モニタリングしている事柄で、そのために膨大な数の研究を行ってきました。数百万人のユーザーによる数百万件もの会話を分析した結果、StudyFetchに来る学生は学ぶために来ている、ということが分かったのです。もっとも、それは私たちが掲げている看板そのものですから、カンニングをしたい学生ならそもそもStudyFetchには来ないわけですが。次に見たのは、では彼らが学ぶために来ていて、StudyFetchを学習のために使おうという意図を持って試行しているとして、実際に良い成果が得られているのか、という点です。そして分かったのは、アクティブなStudyFetchユーザーの92%以上が、実際に成績を向上させているということでした。これはコンシューマー環境、つまりStudyFetchのユーザーが自分一人で能動的に学びに来る場合と、教育機関環境、つまり教室の中で能動的に使われている場合の、その両方において言えることです。さらに私たちは、この二つの要素の組み合わせも調べました。学生がStudyFetchに来て、AIを使う際の意図が「学ぶこと」にあり、しかもその問いかけ方が深く関与的で、責任を持って使おうとしている場合——そうした学生の成果は、内部の練習テストやクイズにおいて、異なる意図を持って来る学生よりもはるかに高くなっていたのです。ですから、AIを能動的に学びのために使うという意味でも、責任を持って使うという意味でも、その両面が学生の助けになっているのです。
Moderator： それはわくわくする知らせですし、本当に重要なことですね。自分自身を高めたいという意図と、ツールを責任を持って使おうとする姿勢が、実際により良い成果を生み出しているということですから。
3.2 Mid-Pacificにおける対話型学習と発達段階ごとの探究、そしてアウトカムの多面性
Paul： 私たちの学校という一つの具体的な文脈で言えば、その違いは、講壇に立って一方的に教える「スタンド・アンド・デリバー」型の講義と、より対話的な関与との差にあると思います。エンゲージメントが高まれば、学生の成果という点で何が見えてくるか。そこでAIが、私たちが本当に目指している「生産的なもがき（productive struggle）」、すなわち「望ましい困難（desirable difficulties）」のさまざまな手法に沿って導入されていくのです。そこには、ただ単純に難しいという、複雑さの度合いが次第に増していく過程があるべきなのです。これはイエスかノーかという二者択一の環境ではありません。例として、3歳児に至るまでのすべての段階をお話しできます。私たちの学校には3歳と4歳の子どもたちがいて、教師を通じて「ネットワークとはどんなものか」を探究しています。ただし、その場合のネットワークは生態学的なものです。彼らはキャンパスに出て、木々を観察します。私のキャンパスには80本——いえ、80種類の木があります。子どもたちはそれを、そして根系を見つめます。そこでAIが実際に手助けをするのは、いわば「翻訳」の部分です。3歳児の問いを、彼らが目にしている現実が何であるかへと橋渡しするのです。そして年度末にそれらをすべてまとめ上げたとき、彼らは一冊の本を出版することができました。世界で起きている現実に結びついた「思考の本」です。そしてその本は、その子どもたちが小学校を通じて進んでいく間ずっと、彼らに付き従っていきます。中学校でも同じような取り組みがありますが、その場合のテーマはむしろ都市開発のようなものになります。私たちが歴史をどう見ているか、歴史を生きているか、数学や科学を分野横断的にどう使っているかが、なぜそれほど重要なのか——そうしたことを言葉で表現する力が、すべてAIによって助けられています。自分が「何を知らないか」を知らなければ、次の問いが何であるかをどうやって見つけられるでしょうか。そして高校でも同じことですが、そこからさらに分岐して広がっていきます。私たちの教師は、学生と協働するという考え方に対して、きわめて開かれています。先ごろ教員を対象に調査を行ったところ、教員の50%、丸々半数が、学年や分野を問わず、授業の中でAUをどう使うかについて学生と協働していました。それだけでも、成果はもう少しパーソナライズされたものになるということです。それぞれの教科に固有のものになるでしょうし、何より恐れが減っています。応用を増やしながら、障壁を取り払っているのです。本当にわくわくする場にいると感じます。
Moderator： きっとそうなのでしょうね。幼い子どもたちが外に出て木々について問いを発しているという情景は、私を本当に喜ばせてくれます。皆さまから伺っているのは、成果というものを実に多様な形で考えられるということです。これは丸ごと一つの評価（assessment）のパネルになり得るテーマですが、今日はそうではありません。テストスコアは成果の一つの形です。生み出される成果物（artifacts）もまた別の形です。しかし、そのさらに奥深くにあるのは、どのような問いを立てられるか、自分自身の学びの道筋を組み立てられるか、そして自分が何を知る必要があるかを認識し、それをどう追求するかを見極められるか、という力なのです。本当にわくわくさせられます。
4. 公平性とパイプライン：取り残さないために
4.1 アクセスと公平性が機会の前提であるという認識と「AI is for all」
Moderator： これは実によい橋渡しになります。というのも、公平性（equity）は、幼稚園から職業に至るまでの健全なパイプラインを確かなものにするうえで、きわめて大きな部分を占めるからです。そこでColinにお伺いしたいのですが、ミシシッピ州は、特にこれまで歴史的に十分に代表されてこなかった層の学生に対して、どのように機会を広げているのか、その実践的な方法を教えていただけますか。地方部の学校は本当に厳しい打撃を受けています。多くの地域では、資源へのアクセスが十分にありません。それがどう役立っているのか、そして私たちが注意を怠れば、どのように格差をかえって悪化させてしまいかねないのか、見えていることをお聞かせください。
Colin： もしアクセスと公平性がなければ、機会もまた存在しないことになります。だからこそ、ミシシッピ州における私の役割は——ミシシッピは大半が地方部からなる州ですが——高等教育、K-12、州政府、そして産業界という、エコシステム全体をあげて、参入の障壁を打ち壊していくことにあるのです。これまで根強くあった通説、そして今も続いているものは、「AIは特定のタイプの人間、たとえばコンピューターサイエンスの素養や情報技術の専門知識を持った人のためだけのものだ」というものだと思います。しかし、それは真実からは程遠い。AIはすべての人のためのものであり、AIは万人のためのものなのです。ですから、ミシシッピ州における役割であり、メッセージであり、使命とは、あなたがデルタ地域にいようと、ガルフコーストにいようと、州都であるジャクソンにいようと、そして教育水準がどうであろうと、関係なく、自分のキャリアの道を切り拓くため、あるいは進路を変えたいと思ったときに、無償（no cost）の資源にアクセスできるようにすることなのです。あるいは、もしあなたがK-12の生徒で、製造業やサイバーセキュリティといった重要分野——私たちはこれらの分野をミシシッピだけでなく全米にわたって担っています——における今後の道筋をもっとよく理解したいと思っているなら、それも同じです。
4.2 無償リソース、産業界との連携によるスピード対応とカリキュラム改訂のギャップ
Colin： ですから、ここでの目標は、誰にとっても平等な土俵を確保することにあります。私たちが無償で提供できるものを差し出せるようにする、ということです。そしてそれを実現し、変化に追いつき続けられる方法の一つが、産業界とパートナーを組むことなのです。Nvidiaのような組織と連携することで、最新かつ最先端の情報や資源を確実に手にし、それをミシシッピ州の誰に対しても提供できるようにする。これはこれまでのところ非常にうまくいっていますが、まだ切り拓くべき領域は数多く残っています。なぜなら、この空間は3か月や6か月ごとに変化しているのに対し、典型的なカリキュラムの見直しは、それを実装するまでに1年以上かかってしまうからです。私たちには無駄にしている時間はありません。単位を伴わない短期コース（short course programming）のような、より多くの選択肢を提供する必要があります。そうすることで、現に働いている既存の労働力（incumbent workforce）の全体と、次の世代として上がってくる人々の両方に届くのです。
Moderator： まさにそれが、このパートナーシップの素晴らしさですね。Nvidiaのような産業界の側はコンテンツの知識とこの分野がどこへ向かっているかの認識を持ち、Colinの側は州の人口全体に届く深い根を張っている——その組み合わせなのですね。ありがとうございます。
5. 学生の声とガバナンスへの参画
5.1 学生を設計に迎える重要性とMid-Pacificの英語学習者（ELL）研究
Moderator： どのように学んでいるかという感触に加えて、私たちがどこで前進しつつあるのかという感触も得たいと思います。AIサミットや教育サミットで私がよく耳にするのは、「学生の声（student voice）」の重要性です。学習者自身を、プロセスの中へ、ガバナンスの中へ、構造の中へと迎え入れることの大切さです。Paul、あなたは学生たちが進めている協働について少しお話しくださいましたが、学生をAIの設計やガバナンスに参画させ、自分たちの未来を形づくるツールに対して本当の意味での声を持たせるために、ほかにどのような方法を取っていらっしゃるでしょうか。
Paul： まず一つの例から始めて、Colinが先ほど話していたことにも少し付け加えたいと思います。英語の言語発達（English language development）は、多くの州で非常に重要なテーマです。私が教育長を務めていたカリフォルニアでは、英語学習者（English language learners）が、私たちが関わる対象の非常に大きな部分を占めていました。ハワイにある私の学校にも、主に東アジア出身の、しかし複数の言語を話す国際的な学生集団がいます。私たちはキャンパスで、そうした学生たちを対象に、教室で行われる典型的な英語学習を彼らがどう受け止めているかについて、声を上げてもらう研究を行ってきました。AIはその一部となっています。私たちは、それらの学生がより大きな声を持てるように、さまざまな手法やプラットフォームを構築してきましたが、それ以上に重要なのは、実際に言語を練習する際に「judgment（評価されること）への恐れ」が低い状態をつくれたことです。第二言語の習得は、主に読み書きに基づいていて、実際の会話はごくわずかしかありません。しかし、会話を多くすればするほど、自分の人生やまわりの人生をより楽しめるようになり、そこからアクセスも開けていくのです。そうしたことの多くが、私たちの最終的な指導設計（instructional design）そのものを本当に助けてくれました。
5.2 AIアドバイザリー評議会、「AIイノベーター」学生、そして学生が教員を訓練するサンドボックス
Paul： それを超えて、私たちのキャンパスにはAIアドバイザリー評議会（AI advisory council）があります。産業界のリーダー、高等教育のリーダー、そして学生のリーダーが参加しています。学生が直接、「これはこう応用できている」あるいは「できていない」と私たちに伝えてくれるのです。大人がそれに耳を傾けることが、とても重要です。また、今では「AIイノベーター（AI innovators）」と呼べる学生たちもいます。AIに関心があると自ら名乗り出た子どもたちのグループで、私たちがリクルートしてきた子どももいます。彼らはCS系の出身もいれば、人文学や芸術の分野の出身もいます。そして、その学生たちは私たち自身の教員を訓練してもいるのです。私たちは、いわば昼休みの「サンドボックス・セッション」を設けています。教員がそこへやって来て、子どもたちが何をしているかに耳を傾けるのです。開かれた、信頼に満ちた環境というものを考えてみてください——教員のほうが「これを試してみたい」「今こんなことをいじっているのだけれど、どう思う?」と言うのです。そして、州や全国の会議でこうした取り組みを発表している学生たちもいます。ですから、私の代わりに、率直に言えば、皆さまには私の生徒たちの話を聞いていただくべきなのです。大人が子どもに本当に耳を傾けるという、そういう対話が成り立つとき——なぜなら彼らは専門家のように語るからです——12年生の学生や高等教育の学生のことを考えてみれば、彼らはその時点でいわば「プロの学生」です。良い指導がどんなものかを知っていますし、質の低い指導がどう感じられるかも知っています。そうした要素のすべてを、私たちは一つに束ねているのです。
Moderator： すばらしいですね。私もMid-Pacific Instituteを訪れる機会がありましたが、学生たちが自分の考えや懸念、ニーズを表現する力は本当に見事でした。ですから、成果について語るとき、何が大切かを自分の言葉で明確に表現できるということは、やはり非常に重要なのだと感じます。
6. 学生の不安・恐れへの対応
6.1 StudyFetchが捉える学生の懸念——ガイドラインの不足と将来への恐れ
Moderator： 2時間でもここにいられたらと思うほど、お二人にお聞きしたいことが山ほどあるのですが、少し話題を変えさせてください。今、AIをめぐっては多くの懸念、いえ恐れさえもが渦巻いていることを私たちは知っています。学生たちもそれを口にしています。彼らは決して白紙の状態でやって来るわけではありません。ただ単純に興奮しているのではなく、不安も抱えているのです。Ryan、あなたから始めたいのですが、学生たちの懸念について何を耳にしていて、それにどう応え、AIがどうすればより良い学習成果を支えうるのかを彼らに見てもらうために、どう手助けしているのでしょうか。
Ryan： ここにはいろいろなことが絡み合っています。学生たちには、自分の将来の人生がどうなるのかという懸念もあれば、学んでいくなかでこのテクノロジーを取り入れていくことへの懸念もあります。まず、学びながら取り入れていくことのほうからお話しします。学生が抱える最大の懸念は、多くの場所で——おそらく皆さまのところは非常にうまくやっておられると思いますが——教室でAUをどう適切に使えばよいかについての構造やガイドラインがあまり整っていない、という点にあると思います。私たちが目にしているのは、AIにはおそらくポジティブな使い方も、ネガティブな使い方もあり、さらには学生本人はポジティブだと思っていても実は批判的思考力を少し損なってしまっているような使い方もある、ということです。こうしたことが組み合わさると、ある授業ではAIに本気で取り組んでいるのに、別の授業ではそうではない、という状況に学生が置かれかねません。そうなると混乱してしまいます。さらに、「何が自分のもので、何がそうでないのか」をめぐる恐れも大きいと思います。AIがますます私たちの思考の「パートナー」のようになり、それと協働し、研究を行うようになっていく——それは学校の外でもやることですから——そうなると、「何が自分のもので何がそうでないか」を切り分ける構造そのものを、少し作り直す必要があると思うのです。そこで私たちが目にしているのは、対処の仕方が大きく二つに分かれていく動きです。一つは、全員を教室の後ろに戻して紙のテストを受けさせるやり方。もう一つは、これをプロジェクトの一部として認めたうえで、より高いものを期待するやり方です。導入の局面でも、教育者と学生の双方にきちんとしたガイドラインを与えることが——なぜなら教育者自身が、何が許されて何が許されないのかを分かっていない場合もあるからです——非常に重要だと考えています。
Ryan： そしてもう一つが、未来への恐れです。この大きな新しいものへの不安ですね。これはさまざまな形で見られます。私たちは主に大学生を対象にしているので、彼らは労働市場へ移行していく学生たちです。すでに仕事やインターンシップを持っている人も多くいますし、たとえば看護師を目指す学生のように、膨大な学習量を要する高度なプログラムで学んでいる人もいます。そうした学生たちが、学校で学んでいることを見つめながら、「5年後、10年後に、これはまだ意味のあるものなのだろうか。これはまだ通用するのだろうか」と思い悩み、そして怖がっているのです。これについては、私たちは非常に協働的でなければならないと思います。たとえ今より少し速いペースでカリキュラムを変えていくとしても、それである程度は和らげられるでしょうが、それと同時に、彼らが学んでいることが今なお重要なのだという会話を学生と始めること、そして学んでいることが何であれ将来の彼らの全般的な知識にとって重要だという方向へ導いてあげることも大切です。さらに、この新しいテクノロジーを自分のやっていることにどう応用するかというスキルを教えることも重要です。たとえばコンピューターサイエンスを学んでいるなら、エージェント型コーディング（agentic coding）のやり方もあわせて教えてあげる。そうすれば彼らは「自分はこれを使いこなせる」と感じられるのです。
6.2 ミシシッピ州の州全体での対応——信頼、神話の打破、そして「能力レイヤー」という捉え方
Moderator： そしてColin、あなたはその全領域を担っていて、コミュニティの懸念にも向き合っておられます。州全体として、これにどう取り組んでいるのでしょうか。
Colin： それは信頼（trust）から始まると思います。AIとは何か、何でないのか、私たちが今どこにいて、どこへ向かっているのか、という難しい会話を交わすこと——多くの場合、それはいわば神話を打ち砕くこと（myth busting）です。しかしそれは、リテラシーという土台の力から始まります。そして繰り返しになりますが、コミュニティの人々であれ、学生であれ、教育者であれ、ミシシッピを代表する誰であれ、なぜこれが重要なのか、そして私たちがどこへ向かっているのかを理解してもらうことが肝心です。しかもそれは、5年や10年先の話ではなく、6か月から1年先の話としてです。学生の視点で言えば、Ryanの指摘に重ねるなら、それは彼らのキャリアパスについて教育していくことになります。私自身はCSの卒業生で、コンピューターサイエンティストは間違いなく必要です。しかし私は、すべての学生が必ずその道を行かなければならないと考えてほしくはないのです。AIを単一のキャリアとして考えるのをやめましょう。それを、あらゆるキャリアを貫く「能力のレイヤー（capability layer）」として捉えてほしいのです。そういう対話を開いていくと、学生が抱く労働市場での将来への恐れのいくつかに応えられるようになります。「あなたはそのまま医療の道を進んでいける。その役割の中でも、AUをどう責任を持って倫理的に使えるか、使うべきかを、ここで示そう」と言えるのです。
7. 家族・コミュニティの巻き込みと学びの再定義
7.1 家族を「参加者」にするミシシッピの「コミュニティ・オブ・プラクティス」
Colin： コミュニティの側から言えば、私たちはこの会話の一部として家族についても語ります。彼らを傍観者（spectators）のままにしておくのではなく、この会話、つまり教育という構成要素の参加者（participants）になってもらうのです。これは特定の一個人や一集団だけのために用意されたものではありません。繰り返しになりますが、AIは万人のためのものです。どうすればこのリテラシーに取り組み、それを積み上げて、機会や価値を理解できるようにし、それを後押ししながらも、課題や限界に向き合えるか。私には水晶玉があるわけではありませんし、それを持っている人を私は誰一人知りません。ですから、これから来るすべてが分かっているわけではないのですが、走り続ける列車と並走することはできます。列車は動いています。その前に立ってはいけません。轢かれてしまいます。しかし、どうすれば並走しながら、世界の、国の、そして特に私の州ミシシッピの、進化し続けるエコシステムを理解できるか、ということなのです。
Moderator： そこをもう少し掘り下げさせてください。あなたは家族について触れられましたが、私が読んだり見たりしてきたものすべてから、ようやく分かってきたのは、家族こそがこれまで取り残されてきた層だということです。家族を巻き込むためにミシシッピで実践していることを、一つか二つ、共有していただけますか。
Colin： 今まさに進めているものの一つに、私たちが「コミュニティ・オブ・プラクティス（community of practice）」と呼ぶものがあります。全米には教育者に焦点を当てた事例が数多くありますが、ミシシッピでは教育者はそのコミュニティの一部であって、それに加えて保護者や、学生、地域のリーダーといった人々もその一員なのです。誰もが自分の懸念を持ち寄れる、本当の意味でのコミュニティ・オブ・プラクティスです。彼らはそこに席を持ち、「これが私の恐れていることです。これが私の理解、あるいは誤解です。物事がどう進化しているのかをもっとよく見えるよう助けてください。そして、どうすれば自分自身をアップスキル（upskill）あるいはリスキル（reskill）できるでしょうか」と言えるのです。ですから、それはいわば受け皿のようなもので、カリキュラムやリテラシーの観点から州の中にあるニーズに応えることから、非伝統的な学習者、そして家族、さらには進化し続けるエコシステムまでを、まとめて引き受けるものなのです。
7.2 24/7の継続的フィードバックループ、複製可能なモデル、そして学びの再定義
Colin： 私たちは、半年に一度カンファレンスで一度きりの会話をする、というわけにはいきません。基本的に24時間365日、ライブで稼働するフィード、すなわち継続的なフィードバックループとして、それを持ち続けなければなりません。地域のリーダーから、産業界から、教育機関から声を聞き続け、前へ進み続けるのです。それが、ミシシッピ州で私たちが組み上げてきたモデルであり、フレームワークです。そしてミシシッピは、ほかの多くの州と比べると、非常に小さな州です。だからこそミシシッピで私たちが示しているのは、自分たちが実際にやってのけているということ、そしてほかの州もそれを複製し、規模を拡大して築き上げられるということなのです。
Moderator： 本当にありがとうございます。私が受け取っているのは、学校、教育、学びというものが、これほど多面的になりつつあるという考えです。年少の学習者を支えている家族がいて、その家族自身もまた学習者であり、同時にキャリアの道の途上にもいる。自分のこれからの将来を案じている学生がいる。そしてガバナンスの一部を担う学習者もいる。つまり私たちは——私が思うに、生産的な形で——「学習者とは誰か、その役割は何か、その務めは何か」を覆しつつあるのです。そしてこれは、もはや1年のうち9か月や10か月という期間に行われるものではなく、絶え間なく更新され続ける、24時間365日のものになりつつあります。AIはそれを後押しするでしょう。その必要性を生み出しているのもAUですが、それを実現する力を支えてくれるのもまたAIなのです。
8. クロージング：今年取るべき具体的アクション
8.1 Colinの「議論から行動へ」とRyanの「試し続ける姿勢」と「描写・委任」の力
Moderator： では、簡単な締めくくりに移りましょう。この時計は残り10分と示していますが、あなたは私に5分と言っていましたね。ということは、質疑応答に5分ということでしょうか。完璧です、息がぴったりですね。では、私たちの時間を締めくくり、皆さまにも話す機会を確保するためにも、それぞれの視点からお聞きしたいのです。学生が、私たち全員が願っているような形で花開くための教育をきちんと受けられるようにするために、この1年、本当に具体的なやり方で、聴衆の皆さまに何をしてほしいと思われますか。どなたから始めましょう。
Colin： では私から口火を切らせていただきます。私はよく聴衆に向かって、「もしまだこの議論を始めていないのなら、あなたはすでに後れを取っています」と言います。仮にいわゆる「ChatGPTモーメント」を起点に据えるとすれば、それから3年が経っていて、私たちはもうその3年先にいるのです。しかし、議論だけではそう遠くまでは行けません。大切なのは、その議論と一体となって取られる行動であり、それを実際に目にすることです。イノベーションはリスクから生まれます。失敗するかもしれないものもありますが、同時にそれは、学問の場であれ、地域のエンゲージメントであれ、多くの場合、学びの経験でもあるのです。この領域は絶えず進化し続けています。私たちは今、オープンクロー（open claw）やエージェント型AI、エージェントといったもの、さらにその先へと進もうとしています。それを受け入れ、実装し、導入し、そして全域にわたって行動を起こすために、自分たちに何ができるかを見極めていきましょう。繰り返しますが、Kから職業への道筋に至るまで、です。
Ryan： 会話の重要性については、私も間違いなく同意します。それこそが、私たち全員が、とりわけ学習者と交わすべき最も重要なことだと思います。次に大切なのは、新しいことを試し続ける力です。失敗する力に重ねて言うなら、このテクノロジーは文字どおり日々進化し続けています。皆さまも今日ここGTCにいる間に、20も30もの更新を耳にされたかもしれません。それは常に進化していて、昨日あったものが今日や明日にはもうない、ということが起こります。だからこそ、それらについて議論を続け、それらのテクノロジーを試し続けることが本当に重要だと思うのです。そして、教え、学ぶべき最も重要なことは、最も単純に言えば「プロンプトの仕方」ですが、その本質は、自分が望むアウトプットを「描写する」こと、それについて創造的になることなのです。つまりそれは一種の「委任（delegation）」のスキルであり、自分がディレクター、あるいはボスになるようなものです。AIツールがより高度になっていくにつれて、それらはすべてこの中心点へと収束していきます。人生のどの場面においても、自分が望むものに対して創造的になれる力を持てるようになる——何かを学んでいるときも、何かを作っているときも、です。あとは、そのテクノロジーをどう手なずけ、活用すればよいかを理解すればよいのです。
8.2 Paulの「枠を伴って試す」とレトリック・人間的つながりを最優先する姿勢
Paul： ColinとRyanの両方を踏まえて言えば、まず第一に、とにかく試し続けることです。まったくそのとおりで、傍観者として座っているだけでは何もできません。とにかく飛び込まなければなりません。ただし、そこには「パラメーター（parameters）」、つまり枠があるという前提で飛び込むのです。私たちは子どもの話をしているわけですから、その学生たちのまわりにいる大人が彼らを手助けしてくれることを願います。若いドライバーで、何の支えもなしに運転してきた人はそう多くはいません。願わくば、私たちはただ車に乗り込んで走り出してしまうような人々のそばにはいたくないものです。また、先ほど話に出た「レトリック」という考え、すなわち言葉を使って自分自身を表し、他者と真に意思を通わせる力についても理解しておく必要があります。そして私のレベルでは、つまり3歳から17歳、18歳までという範囲では、人間的なつながりをつくる力こそが、成熟（maturation）に向けて常に最優先の目標であるべきなのです。AIであれ、かつてのインターネットであれ、さらにその100年前のグラフ電卓であれ、こうしたものは道具です。今日の世界では、根本から人生を変えてしまうほどの道具です。しかし、もし私たちが互いに語り合えず、自分が世界の中で何者であり、他者に対してどんな影響を与えているのかを見極められないなら、子どもたちのために望んでいる成果をとうてい生み出せないような別の道を、目隠しのまま進んでいくことになってしまいます。AIが、彼らが知るべきことを「置き換える（supplant）」ものではなく「補う（supplement）」ものとして機能しうる——子どもたちがそれを、そして自分自身が何者であるかを理解できるようにすること。私にとってそれこそが、第一の目標なのです。ですから、言語、そして人間どうしの関係性、ここに尽きると思います。
9. 質疑応答
9.1 AIを「補完」として活かした驚きの事例と、教員のAI統合をどう支えるか
Moderator： さて、私たちは質問が大の得意ですね。どうぞ。
David Miller： すばらしいパネルをありがとうございました。皆さまのすばらしくユニークなご経験を共有していただき感謝します。私はカーネギーメロン大学（Carnegie Mellon University）のDavid Millerです。私自身、今学期、自分の授業でAI学習プラットフォームを試してきたのですが、嬉しい驚きがたくさんありました。授業を「補完する（supplementing）」というご発言が私はとても好きで、私自身もそういう見方をしています。お二人のどちらかでも、教育の場でAIを良い目的のために活かして、目の当たりにした、あるいは観察した驚きがあれば、共有していただけないでしょうか。
Ryan： AIを教室の補完として捉えるという考え方が、私はとても好きです。一つ具体的なエピソードをお話ししたいのですが、ある教育者から聞いた話で、AIを使った学生たち——自宅でAIを使い、それを通して教材を見直す機会があった学生たち——が、実際にはより積極的に授業に参加するようになった、というのです。つまり、それが仲間や教授と話さずに済ませてしまえるようなツールになるのではなく、すべての学生がそれぞれ自分なりのやり方でその題材に取り組み、理解し、学び、わくわくしたうえで授業に来て、そのトピックについて格段に中身の濃い対話や議論ができるようになる、ということです。これは私にとってより驚きだったことの一つですが、外部のツールがあることで授業がより魅力的なものになりうるという意味で、まさに授業を完全に補完するものとして役立っているのです。
Moderator： すばらしいですね。次の質問はいかがでしょう。
質問者（オランダの大学関係者）： 私はオランダの大学に勤めていて、Paulに質問があります。私たちは講師に対して多くの支援を行っています。AIリテラシーや倫理の研修もありますし、教育学や評価に関する研修もあります。教職員と学生の全員が使える大規模言語モデルも用意していますし、教育の専門家もいます。それでもなお、多くの講師が、授業の中で学生をAIでどう手助けすればよいか、どう授業に統合すればよいかに苦労しているのを目にします。AIをどう使うかを教えるだけでは、どうやら十分ではないようなのです。あなたの学校ではこの問題にどう取り組んでいるのか、ぜひ伺いたいです。
Paul： それは今もなお続いている課題です、と言うほかありません。先ほど触れた教員調査から言えば、教員の93%が、これは避けられないものだと理解しています。だからこそ、取りかかろう、というわけです。つまり、まずはマインドセットが先なのです。また、たしか89%が非常に懐疑的でもあります。私はそれが適切なことだと思います。一緒に進んでいこう、しかし同時に、その道中できちんと確かめながら行こう、ということです。信頼せよ、しかし検証せよ（trust, but verify）です。教師たちが指導設計（instructional design）をどう修正すればよいかを理解できるよう手助けするには、時間がかかります。それだけのことなのです。お話を伺うかぎり、すばらしい環境をお持ちのようですから、あとはひたすら継続的な支援です。ただし、それは教師がいるその場所に寄り添う形での継続的な支援です。専門能力開発（professional development）として教師に来てもらうこともありますし、いくつかのことを義務づけなければならないこともあります。そして、ピア・ツー・ピアのやり取りのこともあって、私たちにとっては実のところ、これが地面を最も大きく動かす方法になっているようです。
9.2 幼児へのAI接触をめぐる父親への助言、欠席のお詫び、StudyFetchの独自性
Moderator： あと二つほど質問の時間がありそうです。手短にお願いして、進めましょう。
質問者（父親かつ起業家）： 質問をお受けいただきありがとうございます。私は父親であり、起業家でもあります。
Moderator： では一つずつにしましょう。もうお一方にも質問していただけるよう。
質問者： 承知しました。父親として、私には幼稚園に入ろうとしている娘がいて、この早い段階でGrokのようなツールに彼女を触れさせる方法をいつも模索しています。GrokにはImagineがありますし、彼女が話しかけられるRudyというものもあります。そうやって触れさせようとしているのですが、それは同時に、スクリーンタイムといったものにも彼女をさらすことになります。頭の中でこの葛藤がせめぎ合っているのです。研究の観点から、何か見えてきていることや助言があれば教えてください。
Paul： 教育者として私が単純に申し上げたいのは、彼女とあなたとの関係性こそが最も重要だ、ということです。これに尽きます。父親として、「それは本当に良い質問だね。お父さんにも分からないな。一緒にプラットフォームを選んで調べてみよう」と言えること——それがこれに向き合う一番たやすい道なのです。なぜなら、それは一つに、誰もすべてを知っているわけではないと伝えることになり、それはAIについても同じく真実だからです。そして、ここに私たちで調べていけるやり方があるよ、と示せる。探究（inquiry）がそのプロセスになれば、それはやがてマインドセットになり、さらには行動になっていくのです。
Moderator： ここで一つお伝えしておきたいのですが、本来は4人目のパネリストとして、Anthony Hollomanをお迎えする予定でした。彼はSouthern Intercollegiate Conferenceのコミッショナーです。彼が来ると思っていらした方には、本人からのお詫びをお伝えします。別の場所で必要とされ、ここにご一緒できないことを本当に残念がっておられました。さて、ごく手短な質問にあと一つくらい時間がありそうです。
Avinash： こんにちは、私はUIUC（イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校）の学生でAvinashと申します。私の質問は、特にRyanに向けたものです。学生として、AIツールは本当に山ほどあります。これほど多くのツールが手に入るなかで、たとえばKhan Academyに相当するKhanmigoのようなものを使うのと比べて、StudyFetchをそれほどまでに重要なものにしているのは何なのでしょうか。
Ryan： これにはいくつかのアプローチの仕方があります。一つ目は、まさに「何を教えているか」を中心に据えている点です。私たちは開始時点で、できるかぎり多くのコンテキストを取り込もうとします。学生が学んでいる授業教材をすべて取り込み、それをプラットフォームに入れたうえで、その学生に向けて、それをどう学習していくかという大規模な計画を作成するのです。そして、プラットフォームは学習者とともに進化し、適応していきます。学生が何をしていようと——AからZまで進んでいようと、プラットフォームでノートを取っていようと、練習テストを受けていようと、チューターと会話していようと——プラットフォームはその学生について、さらには同じ題材を学んでいるほかの人々についても、ますます多くを学んでいきます。私たちには「Learn Engine」と呼ぶ機能があって、これは長らく構築を続けてきたものですが、基本的にこう理解します。たとえば1,000人の学生が経済学を学んでいて、需要と供給を学んでいるとしたら、それらの学生にとって最も良い成果につながるコンテンツや、最も良い提供方法、最も良い体験とは何か、を見極めるのです。コンバージョンを最適化するのではなく、それを適応的でパーソナルなものにし、実際により良い成果（outcomes）をもたらすように最適化していく、と考えていただければと思います。
Moderator： すばらしいですね。私が受け取ったのは、あらゆる年齢にわたって大切なのは、試そうとする意欲、失敗をいとわない意欲、そして学ぼうとする姿勢でこれに臨むことだ、ということです。ですから皆さまにも、これからの数日のうちに少し時間を取って、自分が本当に興味を持っていることを思い浮かべ、それを学ぶ自分の力を支えてもらうために、実際にAIを使ってみていただきたいのです。どうか皆さまも私とともに、パネリストの方々に感謝の拍手をお送りください。