｢和訳して｣で思考停止する子､AI使って爆伸びする子の差　東大生の8割が使う陰で広がる｢学び方の格差｣

自分の弱点を最初から正確に把握している必要はありません。対話しながら、「計算はできるけれど、公式を使う場面がわかっていなかった」「単語の意味ではなく、文の構造でつまずいていた」と気づければ、それも大きな前進です。生成AIは、そうやって自分の理解を言葉にする練習相手にもなり得ます。

学習計画も「作って終わり」にしない

使い方は、1問の解説にとどまりません。

たとえば、模試の答案を振り返る際に、自分で整理した失点内容を示し、「知識不足、時間不足、読み違いに分けて、次に取り組むことを一緒に考えて」と頼むこともできます。

英単語なら、「間違えた単語を使って穴埋め問題を作って」と頼めます。学習計画なら、「平日は1時間、休日は3時間使える。この範囲で1週間の計画案を作って」と相談できます。

ここでも大切なのは、作られたものを受け取って終わりにしないことです。

計画どおりに進まなかったら、「予定より時間がかかった」「この単元は思ったより理解できていなかった」と伝えて修正する。問題が簡単すぎたら、少し難しくしてもらう。

自分に合う学び方は、一度の指示だけで完成するとは限りません。試して、結果を確かめて、調整する。その繰り返しに価値があります。

生成AIには、1人ひとりの理解度に合わせた学習を支える可能性があります。

同じ説明で理解できなければ、別の例で説明してもらう。苦手なところを繰り返し練習する。授業中に聞きそびれた疑問を、あとから尋ねる。こうした使い方は、子どもが学ぶ機会を増やしてくれるでしょう。

おそらく1年くらいのタイムスパンの中で、「その生徒の情報をため込んで、それでその子に合った問題が出力されるようなサービス」が汎用的なサービスとしてリリースされるんじゃないかと僕は勝手に思っています。というか、それに近いサービスはもう今現在ですら作り上げられてしまっています。個別最適化学習に対して、生成AIは大きな切り札として機能する可能性があります。