아이의 재능을 늘리는 구조가 다양한 디지털 기술의 출현에 의해 가능해지고 있습니다. 기업의 진입도 활발해졌습니다. 그 기업 중 하나에 코니카 미놀타가 있습니다. 코니카 미놀타는 초중학교 아동 및 학생 학습을 지원하는 생성 AI 시스템을 개발했습니다. 채팅 GPT로 대표되는 생성 AI는 인터넷에 존재하는 정보를 학습합니다. 이러한 생성 AI는 자녀 교육에 적합하지 않은 정보를 제공할 위험이 있습니다. 거기서, 코니카 미놀타는, AI가 부적절한 내용을 회답에 사용하지 않게, 학습 데이터를 학습 지도 요령, 교과서, 및 참고서 등으로 좁힌 것입니다. 이 시스템은 학습지도 요령의 데이터 등을 활용하여 학생 한사람 한사람의 레벨에 맞추어 지원할 수 있습니다.
학교의 각 교과나 과목의 수업에는, 도달 목표가 있습니다. 목표를 달성하기 위해 수업이 있습니다. 수업에는 아이들이 수업을 이해하고 학습 진도의 목표에 도달했는지 여부를 조사하는 평가 과정이 있습니다. 일반적으로 수업을 이해할 수 있는지 여부를 알아보려면 3단계 평가 과정이 있습니다. 처음에는 진단 평가의 시험에서 단원 전의 학력을 조사하게 됩니다. 다음으로, 수업이나 숙제 등의 학습 활동 후에, 아이들 한 사람 한 사람의 습득의 정도를 형성 평가하는 단계가 됩니다. 이 수업에서의 형성평가는, 늦은 아이에게는 보습적 지도를 반복하도록(듯이) 지원하게 됩니다. 마지막이 총괄 평가입니다. 이것은, 아이들의 학습 진도나 학력을 파악하는 테스트가 됩니다. 진단, 형성, 총괄의 흐름을 파악할 수 있으면, 학습 목표와의 관련으로, 아이의 학력 형성이 축적 파악되는 것입니다.
현대는 다양한 사람들의 개성과 힘을 이끌어내는 교육이 더욱 요구되고 있습니다. 하버 대학에서 컴퓨터를 가르치는 데빗 마란 교수는 AI를 ‘강사’로 채용하고 있습니다. 개별 학생에 따라 문제의 난이도를 바꾸는 생성 AI를 ‘강사’로 하고 있습니다. 이 강사 덕분에 개별 레벨에 맞춘 학습을 할 수 있어 학생이 적극적으로 되는 효과가 있었다고 합니다. AI의 「강사」를, 반년에 7만명 이상의 학생이 사용했습니다. 그리고 AI의 ‘강사’는 수백만 건의 질문에 답한 것입니다. 돌출한 재능을 가진 아이는, 「기프트드」라고 말해지고 있습니다. 초보적인 질문에 대한 답변을 AI에 맡기고 선물 같은 학생과 교수가 깊은 사고를 요하는 문제에 집중하는 목표라는 것입니다. 앞으로는 전세계 교육에서 생성 AI가 도입될 예정입니다. 그 생성 AI를 목적 달성을 위해서, 잘 사용해 가는 스킬과 지혜를 닦아 가고 싶은 것입니다.
