はじめに
ブルッキングス研究所(Brookings Institution)が2026年1月14日、教育分野における生成AIの影響を包括的に調査した報告書を公開しました。本稿では、この報告書をもとに、AIが学生の学習と発達に及ぼす利益とリスク、そして教育関係者が取るべき対応策について解説します。
参考記事
- タイトル: AI’s future for students is in our hands
- 著者: Mary Burns and Rebecca Winthrop
- 発行元: Brookings Institution
- 発行日: 2026年1月14日
- URL: https://www.brookings.edu/articles/ais-future-for-students-is-in-our-hands/
要点
- ブルッキングス研究所が2024年9月から実施した調査により、生成AIの教育への影響を50カ国のデータをもとに分析した報告書「A new direction for students in an AI world: Prosper, Prepare, Protect」が公開された
- AIは教師の負担軽減や個別化学習の提供など教育上の利益をもたらす一方、現状ではリスクが利益を上回っている
- 主なリスクは認知的(批判的思考力の低下、誤情報の受容)、感情的(AI依存症、社会性の発達阻害)、社会的(教育格差の拡大、信頼関係の崩壊)の3領域にわたる
- 報告書は「Prosper(繁栄)」「Prepare(準備)」「Protect(保護)」の3つの柱と12の推奨行動を提示し、AI実装の方向性を修正することを提案している
- 欧州連合(EU)や米国の31州がすでにK-12教育向けのAI規制やガイダンスを策定しており、政策的な対応が進んでいる
詳細解説
ブルッキングス研究所による大規模調査の背景
ブルッキングス研究所の普遍的教育センター(Center for Universal Education)は、2024年9月から生成AIが学生の学習と発達に与える影響について調査を実施しました。この調査では、数百人の教育者、保護者、学生へのインタビュー、教育リーダーや技術専門家との協議、400以上の研究論文の検証、デルファイパネルの開催が行われ、その成果が報告書「A new direction for students in an AI world: Prosper, Prepare, Protect」としてまとめられました。
報告書は50カ国のデータを活用したグローバルな視点を提供しており、生成AIと学生の学習・発達に関する議論の「出発点」として位置づけられています。教育分野におけるAIの影響は、教室内だけでなく家庭を含むあらゆる学習環境で分析される必要があると指摘されています。
AIが教育にもたらす利益
報告書によれば、AIは教師と学生の両方に利益をもたらし、より広範な教育システムへの影響も期待されています。教師にとっては、多数の教務関連タスクに費やす時間を削減することで、個別の生徒への注目やカリキュラム・指導の強化に集中できるようになります。また、AIは偏見を減らしながら生徒の知識、スキル、適性をより正確に測定する、客観的で的を絞った評価の作成を支援します。
学生にとっては、AIがこれまで利用できなかった学習機会へのアクセスを提供し、特に障害のある生徒、神経多様性のある学習者、多言語学習者にとってより魅力的でアクセスしやすい形でコンテンツを提示することが可能になります。十分なインフラと技術を持つ教育システムでは、オンデマンドアクセスを通じて、パーソナライズされた学習経路、即座のフィードバック、高度な個別指導支援、教育資源への前例のないアクセスを提供できます。
これらの機能は、特に教師不足に直面している十分なリソースのないコミュニティにおいて、教育システム全体での質の一貫性の向上を約束するものと考えられます。
利益を上回る現状のリスク
しかし報告書は、AIが学生にもたらす脅威──学校外での監視されていない使用も含む──が現在、その利益を上回っていると警告しています。これらのリスクは主に認知的、感情的、社会的なものであり、これまでの教育技術がもたらした課題とは質的に異なると指摘されています。
認知的リスクとして、AIツールは学習と幸福よりもスピードとエンゲージメントを優先します。AIはハルシネーション(自信を持って提示される誤情報)を生成し、タスク間で一貫性のないパフォーマンスを示します。研究者はこれを「ギザギザで予測不可能な境界線」と表現しています。この信頼性の欠如により、検証が必要になりますが、それは非常に困難です。
AIの使いやすさと強化される結果(少ない努力で成績が向上)は、人間の近道への傾向や学校教育の取引的性質(成績のために課題を完了する)と相まって、認知的オフロードと依存を促進し、学生の学習──特に基礎知識と批判的思考の習得──を萎縮させます。基礎知識を欠く若い学習者は、AIが生成した誤情報を事実として受け入れやすく、特に脆弱な状態にあると考えられます。
感情的・社会的リスクも深刻です。人間の擬人化とAIプラットフォームの擬人的デザインの両方が、子どもや若者をAIの「平凡な欺瞞」に対して脆弱にします。会話的なトーン、模倣された共感、慎重に設計されたコミュニケーションパターンにより、多くの若者がアルゴリズムと人間を混同してしまいます。この混同は、子どもたちが本物の社会的関係を築き、信頼性を評価する能力の発達を直接的に阻害します。これらは学習と発達の両方にとって基礎的な能力です。
AIコンパニオンは無条件の関心を通じて感情的な脆弱性を利用し、デジタル愛着障害のような依存を引き起こしながら、社会的スキルの発達を妨げます。米国心理学会(APA)の2025年6月の健康勧告は、AIコンパニオンソフトウェアについて、操作的なデザインが「健全な現実世界の関係の発達を置き換えたり妨害したりする可能性がある」と警告しています。
拡大する教育格差
AIは既存の社会経済的およびデジタル格差を増幅させます。技術やデジタルリテラシースキルへのアクセスを欠く学生は、裕福な同世代からさらに取り残されるリスクがあります。AIが教育システム内で深く統合されるにつれ、確立された障壁はますます定着していきます。
アクセスという長年の問題を超えて、AI格差は教育不平等に新たな次元をもたらします。それはアルゴリズムリテラシー、操作への感受性、使用パターンの相違などです。長く確立された技術使用のパターンは、特権を持つ学生がAIを生産的に使用して能力を向上させる可能性が高い一方で、恵まれない学生は思考を補完するのではなく置き換える方法で実質的に使用するリスクがあることを示唆しています。
信頼関係の崩壊
すでに専門家、機関、お互いへの不信が広がっているグローバルコミュニティにおいて、AIは教育に不可欠な関係的絆を解きほぐす恐れがあります。このような信頼の侵食は、学生に冷笑主義とニヒリズムを引き起こし、有意義な教育が依存する関係を損なう可能性があります。
報告書によれば、多くの教師が学生の作品の真正性を疑う一方で、学生は教師の教材やフィードバックが本当に教師自身のものかどうか疑問を抱くようになっています。これらの疑念は、教育の目的に関する根本的な問いにまで広がります。アルゴリズム情報は人間の専門知識よりも重みを持つのか、AIが即座に答えを提供できるとき教師は信頼できるガイドなのか、AIが摩擦のない情報を提供するのになぜクラスメートと関わる必要があるのか、知識がアルゴリズムによって瞬時に生成されるとき教育システムは価値を保持するのか、といった問いです。
対応の3つの柱:Prosper、Prepare、Protect
報告書は、これらのリスクが避けられないものでも不変のものでもないと強調します。AI実装の軌道を学生の学習と発達を支援する方向に曲げることは可能であり、それには個人と機関の積極的な関与が必要です。
報告書は、相互に関連する3つの柱──Prosper(繁栄)、Prepare(準備)、Protect(保護)──を中心とした12の推奨行動を提示しています。
Prosperでは、慎重に調整されたAI使用(AIを使って教えるべき時と使わない時を知り、学生の努力と認知的関与を置き換えるのではなく向上させる場合にのみ使用)、高品質な教育的統合(より深い学習を優先する証拠に基づく実践とAIを組み合わせる)、協働的なデザインと研究(教育者やコミュニティと共にツールを共同設計し、AIがいつ、どのように学習を支援するかについて厳格な研究を実施)が推奨されています。
Prepareでは、包括的なAIリテラシー(AIの能力、限界、影響についての理解を深める)、堅牢な専門能力開発(教育者にAIを使った教育とAIについての教育のための知識とスキルを提供)、体系的な計画とアクセス(倫理的なAI使用のための明確なビジョンを確立しながら、公平なアクセスを拡大)が必要とされています。
Protectでは、倫理的で信頼できるAI設計(設計段階で組み込まれた保護)、責任あるガバナンス(強力な規制の枠組み)、大人のガイダンス(家庭と学校での健全な技術使用のモデリング)が求められています。
政策的な動きと今後の展望
教育におけるAIは比較的新しいため、学生データとエンゲージメントに焦点を当てたビジネスモデルを持つ営利技術企業から子どもたちを保護することがまだ可能です。教育のユースケースはまだ定着していないため、安全とプライバシーのニーズへの対応が可能な窓が開かれています。
欧州連合のAI法は、リスクベースのアプローチを採用しており、容認できない脅威を禁止し、限定的リスクシステムに透明性を義務付け、高リスクアプリケーションを規制する一方で、ユーザーの個人情報の保護を要求し、成人向けAIの年齢制限を執行しています。米国では、開発を遅らせてもAI安全規制を支持する成人が80%にのぼり、2025年12月時点で31州がK-12教育向けのAIに関するガイダンスまたはポリシーを公表しています。これらのポリシーは異なりますが、オンライン安全、データプライバシー、学術的誠実性などの優先事項に焦点を当てることが多いとされています。
一般的に、安全性とプライバシーを重視する規制の動きは、教育分野でのAI活用において重要な方向性を示していると考えられます。
まとめ
ブルッキングス研究所の報告書は、教育分野における生成AIの利益とリスクを包括的に分析し、現状ではリスクが利益を上回っていることを明らかにしました。認知的、感情的、社会的なリスクへの対応として、Prosper、Prepare、Protectの3つの柱に基づく12の推奨行動が提示されています。教育におけるAIの軌道は、技術企業、政府、教育システム、教育者、保護者、学生自身を含むすべての関係者の選択によって決定されます。子どもたちが学業的、社会的、感情的に繁栄するための教育体験を優先する集団的な行動が求められています。
