教育AIが変える21世紀の学び ウェイン・ホルムス(著) - 北大路書房
教育AIが変える21世紀の学び
指導と学習の新たなかたち
原書: Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning
- ISBN
- 978-4-7628-3133-1
- Cコード
-
C1037
-
教養 単行本 教育
- 出版社在庫情報
- 在庫あり
- 初版年月日
- 2020年11月20日
- 書店発売日
- 2020年11月16日
- 登録日
- 2020年9月8日
- 最終更新日
- 2020年11月13日
書評掲載情報
| 2020-12-07 | 教育家庭新聞 第2182号 |
紹介
人工知能の発展は教育にどのような影響をもたらすのか。第１部では生徒が「何を」学ぶべきかという視点から，「コア概念」の重要性を提案。第２部では「どのように」教えるのかという視点で教育AIの多様な活用例を紹介し，今後の可能性や倫理的問題も詳しく論じる。新学習指導要領がめざす方向性を理解するのにも最適。
【本書の主な目次】
●第1部 生徒は何を学ぶべきか？：AIがカリキュラムに与える影響
1 教育の目的
2 基礎となる知識：生徒は何を学ぶ必要があるか？
3 コア概念の概要
4 必須のコンテンツの概要
5 意味づけとAIアルゴリズムの影響
6 コア概念
7 必須のコンテンツ
8 どのコンテンツを追加すべきか
9 どのコンテンツを削除すべきか
10 実際上の考慮事項
11 結論
●第2部 どのように？：指導と学習にAIがもたらす可能性と影響
1 教育におけるAI
2 AIの背景
3 AIの技術と用語
4 AIは教育でどのように機能するか
― 教育におけるAIの活用 ―
5 知的学習支援システム
6 対話型学習支援システム
7 探索型学習環境
8 自動ライティング評価
9 他にどのようなAIEDがあるのか？
10 他にできることは何か？
11 教育におけるAI：暫定的なまとめ
目次
目次
編訳者はしがき
"Artificial Intelligence in Education(教育AIが変える21世紀の学び)"への賛辞
謝辞
はじめに―背景
第1部 生徒は何を学ぶべきか？：AIがカリキュラムに与える影響
1 教育の目的
2 基礎となる知識：生徒は何を学ぶ必要があるか？
3 コア概念の概要
4 必須のコンテンツの概要
5 意味づけとAIアルゴリズムの影響
5.1雇用可能性
5.2拡張知能
5.3教育への示唆と生徒が学ぶべきこと
5.4 意味の重要性
5.5 直観
5.6 有意義さ：知識を動員する
5.7 概念の道具箱をつくる
5.8 転移：学習した知識を新しい状況で使う
5.9 意味の領域
5.10 問題のある知識
5.11 最適化
6 コア概念
6.1 最も重要なことは何か？
6.2 「知っている」と「できる」
6.3 重要な知識枠組み
6.4 ツールとしての概念指標
6.5 構造のレベル
6.6 概念によるコンテンツの体系化
6.7 コンテンツの構造
7 必須のコンテンツ
7.1 何でも検索できるなら，なぜ何でも学ぶのか？
7.2 ダニング=クルーガー効果を避ける
7.3 日常生活で使うスピード，流暢さ，自動性
7.4 社会的に共有された背景知識
7.5 より複雑な概念に必要である
7.6 コア概念の基質となるコンテンツ
7.7 コンピテンシーの基質となる知識
7.8 現代的な知識
8 どのコンテンツを追加すべきか
8.1 テクノロジーとエンジニアリング
8.2 メディア
8.3 企業家精神とビジネス
8.4 個人ファイナンス
8.5 ウェルネス
8.6 社会科学
9 どのコンテンツを削除すべきか
9.1 学問分野によらない構造
9.2 カリキュラムの設計に学際的テーマを組み込む
9.3 学問分野の変化
10 実際上の考慮事項
10.1 意思決定
11 結論
第2部 どのように？：指導と学習にAIがもたらす可能性と影響
1 教育におけるAI
2 AIの背景
3 AIの技術と用語
3.1 アルゴリズム
3.2 機械学習
3.3 教師あり学習
3.4 教師なし学習
3.5 強化学習
3.6 人工ニューラルネットワーク
4 AIは教育でどのように機能するか
4.1 教育におけるAIの歴史
4.2 適応学習
4.3 コンピュータ支援教育
4.4 AIとCAI
― 教育におけるAIの活用 ―
5 知的学習支援システム
5.1 領域モデル
5.2 指導モデル
5.3 学習者モデル
5.4 典型的なITSのアーキテクチャ
5.5 ITSの効果を評価する
5.6 Mathia
5.7 Assistments
5.8 alta
5.9 さらなる例
6 対話型学習支援システム
6.1 CIRCSIM
6.2 Auto Tutor
6.3 Watson Tutor
7 探索型学習環境
7.1 Fractions Lab
7.2 Betty’s Brain
7.3 Crystal Island
7.4 ECHOES
7.5 まとめ
8 自動ライティング評価
8.1 PEG
8.2 Intelligent Essay Assessor
8.3 WriteToLearn
8.4 e-Rater
8.5 Revision Assistant
8.6 OpenEssayist
8.7 AIによる採点
9 他にどのようなAIEDがあるのか？
9.1 ITSプラス：ALT School，ALP，Lumilo
9.2 言語学習：BabbelとDuolingo
9.3 チャットボット：Ada とFreudbot
9.4拡張現実と仮想現実
9.5 学習ネットワーク編成器：Third Space Learning とSmart Learning Partner
10 他にできることは何か？
10.1 協働学習
10.2 生徒フォーラムのモニタリング
10.3 継続的な評価
10.4 AIによる学習コンパニオン
10.5 AIティーチングアシスタント
10.6 学習科学を発展させる研究ツールとしてのAIED
11 教育におけるAI：暫定的なまとめ
12 教育におけるAIの社会的影響
12.1 AIEDテクノロジーが教室に与える影響
12.2 AIEDの倫理
補足1
A1-1 トピックと概念のつながり
A1-2 コンテンツの進化
A1-3 分野横断的なテーマ
補足2
A2-1 AIとは何か？
A2-2 今日のAI
A2-3 AIの技術
A2-4 AIの技術と専門用語
CCRについて
教育のスタンダードを再設計する
当センターの基本理念
「何を」にフォーカスする
当センターの業務
著者について
付論：人工知能と教育人材の養成
はじめに
なぜ教育人材の育成なのか
教育人材育成のストラテジー
教育人材は「生身の人間」である必要があるのか
索引
版元から一言
【訳者・執筆者一覧（所属等は書籍発刊当時）】
関口 貴裕 東京学芸大学大学院連合学校教育学研究科 教授 編訳者，補足1
細川 太輔 東京学芸大学大学院教育実践創成講座 准教授 はじめに，第1部1～4
犬塚 美輪 東京学芸大学教育学部教育心理学講座 准教授 第1部5
中野 幸夫 東京学芸大学教育学部広域自然科学講座 准教授 第1部6～7
萬羽 郁子 東京学芸大学教育学部生活科学講座 准教授 第1部8～11
遠藤 太一郎 東京学芸大学大学院教育学研究科 准教授／株式会社エクサウィザーズ AI技術統括 第2部1～3
森本 康彦 東京学芸大学ICTセンター 教授 第2部４,第2部8
佐藤 耕平 東京学芸大学教育学部健康・スポーツ科学講座 准教授 第2部5
加藤 直樹 東京学芸大学ICTセンター 准教授 第2部6～7
櫨山 淳雄 東京学芸大学教育学部技術・情報科学講座 教授 第2部9
奥村 基生 東京学芸大学教育学部健康・スポーツ科学講座 准教授 第2部10
小宮山 利恵子 東京学芸大学大学院教育学研究科 准教授／スタディサプリ教育AI研究所 所長 第2部11～12
栗原 恒弥 東京学芸大学大学院教育学研究科 教授／株式会社日立製作所 補足2 A2-1，A2-2
新海 宏成 東京学芸大学教育学部健康・スポーツ科学講座 准教授 補足2 A2-3,A2-4
松田 恵示 東京学芸大学 理事・副学長／健康・スポーツ科学講座 教授 付論
