AI時代の学び /AImanabi

町田市立第五小学校　校内研修会
2019年4月4日

Transcript

1. ICT × 教師教育 AI&
2. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU 自己紹介 加藤直樹 東京学芸大学 教育実践研究支援センター 専門：情報工学 Human Computer Interaction 特にペン入力 ペン入力I/Fの教育への利用
3. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU 自己紹介 東京学芸大学の動き 小学校教員養成課程に 「情報教育」を設置 教育支援職養成課程 「情報教育」に改組 情報教育課程を設置 修士課程に 「情報教育」を設置 修士課程に 「教育AI研究プログラム」 を設置 教職大学院に 「情報教育」を設置 H22 H27 H31 教育インキュベーション センターを設置 Plat home
4. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 社会の変化と教育の重要性 ならば楽しく過ごせれば いいよね？ 急激な少子高齢化が進む中で成熟社会を迎えた 我が国にあっては・・・（学習指導要領解説） しかし 成熟社会 なんかじゃない 成熟社会に向けて 社会形成が必要
5. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 社会の変化と必要な力 経済成長 人口 一人当たりの生産力 生産人口 成長社会 → 成熟社会 Society5.0 ここに必要な力を育てる必要 一人一人が持続可能な社会の担 い手として，その多様性を原動 力とし，質的な豊かさを伴った 個人と社会の成長につながる新 たな価値を生み出していく
6. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ ＝生きる力 創造 協働 自立 加速度的に進展 し続ける社会 Industry4.0 （第四次産業革命） 生きる力 情報技術の発展・浸透 情報化・グローバル化 一人一人が持続可能な社会の担 い手として，その多様性を原動 力とし，質的な豊かさを伴った 個人と社会の成長につながる新 たな価値を生み出していく ＝
7. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 育てるべき力 創造 協働 自立 生きる力 人間性 学びに向 かう力 思考力 判断力 表現力 知識 技能 言語能力・情報活用能力 問題発見・解決能力 学習の基盤 情報及び情報技術を適切かつ効果的に 活用して、問題を発見・解決したり自 分の考えを形成したりしていくために 必要な資質・能力 （小学校学習指導要領解説 p.51） 加速度的に進展 し続ける社会 Industry4.0 （第四次産業革命） 情報技術の発展・浸透 情報化・グローバル化
8. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 学びの三要素 l 今まではどこに力が入れられてきた？ l これからはどこに力を入れるべき？ 人間性 学びに向か う力 思考力 判断力 表現力 知識 技能
9. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 知識の引き出し 人間性 学びに向か う力 思考力 判断力 表現力 知識 技能
10. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 知識の習得の必要性 人間性 学びに向か う力 思考力 判断力 表現力 知識 技能 もう 必要ない？
11. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 創造や思考には l 最低限の知識は必要 教科 教科 教科 基 礎 知 識
12. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 検索をするにも l 最低限の知識は必要 教科 教科 教科 基 礎 知 識
13. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 知識のネットワーク 教科 教科 教科 基 礎 知 識 深 い 知 識 知識の関連付け・体系化・構造化が重要 知識を意味あるものにするには
14. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 知識のネットワークと深い学び 教科 教科 教科 基 礎 知 識 深 い 知 識 知識の関連付け・体系化・構造化が重要 知識を意味あるものにするには これを作る これを使う のが深い学び
15. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 知識のネットワークと文脈 教科 教科 教科 基 礎 知 識 深 い 知 識 知識を意味あるものにするには 知識の関連付け・体系化・構造化が重要 ＋＝様々な文脈への適応（→一般化）
16. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 知識のネットワークと教科横断 教科 教科 教科 たぶん 教科横断な学び が重要 基 礎 知 識 深 い 知 識 様々な文脈への適応 （→一般化）
17. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ そして創造していく力の育成へ 創 造 力 基 礎 知 識 深 い 知 識 教科 教科 教科 教科横断 問題 解決案 実行・修正 導出 能 力 専 門 知 識 × 必然的な文脈における活動
18. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ Authentic Learning風のデザイン 実世界的 製品の創造 明確な解がない 複数の解決策 持続的調査 （長時間の活動） 複数の情報源 （取捨選択） 協働 振り返り （再設計） 統合評価 学際的な視点 Authentic learning: what, why and how? e-Teaching April 2016 (10) 現実的・必然的な 活動 必要な知識，能力の 体系的な学び 社会との連携 外部人材との協働
19. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ より効果的に 創 造 力 基 礎 知 識 深 い 知 識 教科 教科 教科 教科横断 問題 解決案 実行・修正 導出 能 力 専 門 知 識 × 必然的な文脈における活動 問題設定を させられると best 複数回の スパイラルな 活動が重要 必要な知識
20. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ AI・ICTの活用 創 造 力 基 礎 知 識 深 い 知 識 教科 教科 教科 教科横断 問題 解決案 実行・修正 導出 能 力 専 門 知 識 × 必然的な文脈における活動AI・ICT活用
21. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 高度情報教育へのSHIFT（意識改革） ICT・AIは もはや 常にあるもの 使うもの いつ使わせる どう使わせる いつでも使える環境・体制 そのための情報教育 （情報リテラシー等） 問題解決のための 総合的な力の育成 ICT・AIを活用することを 前提とした力の育成 （抽象的能力から活動ベースでの育成）
22. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 創造していく力の育成 創 造 力 基 礎 知 識 深 い 知 識 中 小 高 × AI・ICT活用 教科 教科 教科 教科横断 問題 解決案 実行・修正 導出 能 力 専 門 知 識 × 必然的な文脈における活動
23. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ そんなに時間がないよ？
24. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 教科横断・総合と教科の融合？ 算数 理科 総合 余剰時数の産出 複数教科の文脈での 知識の学び
25. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 教科のスリム化？ 教科書 Contents ある教科で 育てたい資質・能力 削っても良い部分があるはず？
26. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 個別最適化 人によって習得させたい量は違う？ 人によって習得しているところが違う？ 個別最適化によって「一斉授業」の負担減？
27. (c)2014- Naoki Kato, IML at TGU AI時代の学び・・・ 創造していく力の育成のために 創 造 力 基 礎 知 識 深 い 知 識 中 小 高 × 教科 教科 教科 教科横断 問題 解決案 能 力 専 門 知 識 × 総合の学び 問題解決型学習 を どうしていけば良いか 教科の学びを どうしていけば良いか
28. おしまい AI時代の学び・・・ ICT × 教師教育 AI&