[MIT] AI+オープン教育｜AIリテラシーとAI教材の評価

• 「AI Literacies and the Advancement of Opened Cultures（AIリテラシーとオープンな文化の発展）」
• 「Auto-Evaluation: A Critical Measure in Driving Improvements in Quality and Safety of AI-Generated Lesson Resources（自動評価：AIが生成した授業教材の品質と安全性を高めるための重要な手段）」

• AIリテラシーを「星座」として捉える：AIリテラシーを一つの枠組みで定義しようとする動きを、ブラックホールにたとえて問い直します。スキルと姿勢を組み合わせた8つの次元を結び、文脈に応じて形を変える星座のようなものとして描き直します。
• 地域によって異なる関心：世界各地の教育者との対話から、AIで教材をつくり変える力や、倫理・正確さを見極める力への関心が強いことが報告されます。グローバルサウスでは、多言語対応など文化に関わる力が重視されていました。
• 授業づくりを支えるAIアシスタント：英国のOak National Academyが開発した「Aila（アイラ）」は、専門家が作成し品質を確認した約13,000の授業と教材をもとに、教師と一緒に授業を組み立てるツールです。
• AIでAIを評価する「自動評価」：LLMに評価基準を与えて採点させる仕組み（LLM-as-a-judge）を使い、24の観点から生成教材をチェックしています。点数より先に根拠を書かせる工夫も紹介されます。
• 教師の判断に近づける：多肢選択問題の誤答選択肢について、教師による311件の評価と照らし合わせて評価プロンプトを改良し、教師の判断との一致度を統計的に有意に高めた過程が示されます。
• 討論と質疑応答：リテラシーという概念が人を選別する道具になる危うさ、実技教育でのAI活用、社会科学におけるバイアスへの向き合い方、AI時代の教師の役割などが話題になります。

前提知識

受講対象者

• 授業準備や教材づくりに生成AIを使い始めた高校・大学の教員
• 生成AIの利用方針やAIリテラシー教育を検討している学校・大学の教職員
• FDや教員研修を企画・運営する方
• 教材の品質管理や教育支援に携わる職員の方

学習目標

• AIリテラシーを、複数の次元が結びついたものとして理解する
• 地域や文化によって、AIへの関心や課題が異なることを知る
• AIが生成した教材を自動評価する仕組みと、それを人の判断に近づける方法を学ぶ
• 自分の学校や大学でAIリテラシーの育成や教材の品質確認を始める手がかりを得る

登壇者

• アンジェラ・ガンダー（Angela Gunder）：Opened Culture 創設者・CEO。Online Learning Consortium の元チーフ・アカデミック・オフィサー。アリゾナ大学情報科学部でニューメディア、インストラクショナルデザイン、ゲームデザイン、AIを教えている。
• ジョシュア・ヘロン（Joshua Herron）：Online Learning Consortium プロフェッショナル・ラーニング部門ディレクター、Opened Culture 研究員。クレムソン大学で情報デザインの博士号を取得。
• ハンナ＝ベス・クラーク（Hannah-Beth Clark）：Oak National Academy でAIツールの品質と安全性を担当。ロンドンの中等学校で15年にわたり教員・管理職を務めた。
• マーゴ・ダウランド（Margaux Dowland）：Oak National Academy の機械学習エンジニア。純粋数学の修士課程を修了後にAI・機械学習の道へ進み、評価の仕組みやエージェント型システムの設計に取り組んでいる。

• ニック・ベイカー（Nick Baker）：カナダ・ウィンザー大学のデジタルラーニング・スペシャリスト。同大学オープンラーニング室の元室長で、eCampusOntario の設立時の理事も務めた。

• シーラ・シーガル（Shira Segal）：MIT OpenCourseWare コラボレーション＆エンゲージメント・マネージャー。