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2024.05.05

世界経済フォーラム (WEF) 学習の未来を形作る: 教育4.0におけるAIの役割 (2024.04.29)

こんにちは、丸山満彦です。

AIは教育にも大きな影響を及ぼしそうですね... AIは(道具なので)うまく活用すれば、人間の能力開発にも有益ですね...

日本の学校でも学習の状況に応じてAIをうまく使えるように教えるとよいですよね... まだ、発展途上ではありますが...

 

World Economic Forum - Whitepaper

・2024.04.29 Shaping the Future of Learning: The Role of AI in Education 4.0

・[PDF

20240502-85535

 

目次...

Executive summary エグゼクティブ
Introduction 序文
1 Global education systems at a crossroads 1 岐路に立つ世界の教育システム
1.1 Global teacher gap 1.1 世界的な教員格差
1.2 Administrative and assessment gaps 1.2 管理と評価のギャップ
1.3 Digital skills gap 1.3 デジタル・スキルの格差
2 Potential of AI in enabling Education 4.0 2 教育4.0を可能にするAIの可能性
2.1 Supporting teachers’ roles through augmentation and automation 2.1 補強と自動化を通じて教師の役割をサポートする
2.2 Refining assessment and analytics in education 2.2 教育におけるアセスメントとアナリティクスの洗練
2.3 Supporting AI and digital literacy 2.3 AIとデジタルリテラシーのサポート
2.4 Personalizing learning content and experiences 2.4 学習コンテンツと体験のパーソナライズ
3 Emerging examples of how AI is advancing Education 4.0 3 AIが教育4.0を推進する新たな事例
3.1 Selection process and criteria 3.1 選考プロセスと基準
3.2 Case studies 3.2 事例研究
Conclusion 結論
Acknowledgements 謝辞
Endnotes  巻末資料 

 

エグゼクティブサマリー...

Executive summary エグゼクティブサマリー
If deployed well, AI can help unlock solutions for improving global education systems.  AIがうまく導入されれば、世界の教育システムを改善するためのソリューションを引き出すことができる。
As technological change accelerates, there is an urgent need for supporting education systems in managing new opportunities and risks. If managed well, technology – particularly artificial intelligence (AI) – offers a unique opportunity to help education systems enable Education 4.0 – teaching and learning approach that focuses on providing learners with the abilities, skills, attitudes and values fit for the future. Developed by a global coalition of education experts, practitioners, policy-makers and business leaders, Education 4.0 serves as a comprehensive framework that outlines key transformations needed in primary and secondary education to promote better education outcomes. AI can help broaden the reach of future-ready education systems and enhance their effectiveness in preparing students for the future. Yet, there are challenges and risks, for teachers and learners alike, that must be addressed and overcome to deliver on the promise of educational technology.  技術革新が加速する中、新たなチャンスとリスクのマネジメントにおいて、教育システムを支援することが急務となっている。うまく管理すれば、テクノロジー、特に人工知能(AI)は、教育システムがEducation 4.0を実現できるよう支援するまたとない機会を提供する。Education 4.0とは、未来にふさわしい能力、スキル、態度、価値観を学習者に提供することに焦点を当てた教育・学習アプローチである。教育4.0は、教育の専門家、実務家、政策立案者、ビジネスリーダーからなる世界的な連合によって開発されたもので、より良い教育成果を促進するために初等・中等教育に必要な重要な変革の概要を示す包括的な枠組みとなっている。AIは、未来に対応した教育システムの範囲を広げ、生徒の将来への準備の効果を高めるのに役立つ。しかし、教師にとっても学習者にとっても、教育テクノロジーの約束を実現するために対処し、克服しなければならない課題やリスクがある。
The adoption of emerging technologies in education, particularly AI, holds immense potential to revolutionize teaching methodologies, personalize learning experiences and streamline administrative processes. However, while AI can excel at tasks like presenting differentiated content and assuming many administrative duties, the complex process of facilitating learning requires more than mere dissemination of information. AI should therefore serve to enhance, not replace, the role of the teacher. By freeing educators from routine tasks, AI empowers them to focus on building relationships, understanding individual student needs and fostering motivation. This synergy not only improves teaching effectiveness but also underscores the indispensable human element in education.  教育における新たなテクノロジー、特にAIの導入は、教授法に革命をもたらし、学習体験をパーソナライズし、管理プロセスを合理化する計り知れない可能性を秘めている。しかし、AIは、差別化されたコンテンツを提示したり、多くの管理業務を引き受けたりするような仕事には秀でているが、学習を促進する複雑なプロセスには、単なる情報発信以上のものが必要である。したがって、AIは教師の役割を代替するのではなく、強化する役割を果たすべきである。AIは、教育者をルーティンワークから解放することで、人間関係の構築、個々の生徒のニーズの理解、モチベーションの育成に専念させる。この相乗効果は、教育効果を改善するだけでなく、教育に不可欠な人間の要素を強調する。
The successful integration of AI into education systems and processes will require careful consideration and strategic implementation. The latest in a series of analyses on Education 4.0, this paper provides insight into AI’s potential to address challenges within education systems through:  AIを教育システムやプロセスにうまく組み込むには、慎重な検討と戦略的な導入が必要となる。教育4.0に関する一連の分析の最新版である本稿では、教育システムにおける課題に対処するためのAIの可能性について、以下のような洞察を提供する: 
– Personalized learning content and experiences, offering solutions to the challenge of catering to diverse student needs and enabling tailored educational journeys for each learner.  ・パーソナライズされた学習コンテンツと学習体験は、多様な生徒のニーズに応えるという課題に対する解決策を提供し、学習者一人ひとりに合わせた教育ジャーニーを可能にする。
– Refined assessment and decision-making processes, promising more accurate evaluations and insights into student progress.  ・評価と意思決定プロセスの洗練により、より正確な評価と生徒の進歩に関する洞察を約束する。
– Optimization of teacher roles through augmentation and automation of tasks, alleviating administrative burdens and empowering educators to focus more on personalized instruction and mentorship.  ・タスクの拡張と自動化による教師の役割の最適化により、管理者の負担を軽減し、教育者が個別指導と指導により集中できるようにする。
– Integration of AI into educational curricula, presenting an opportunity for teaching both with and about AI, equipping students with essential skills, discernment and knowledge for the future.  ・AIを教育カリキュラムに統合することで、AIを活用した教育、AIを活用した教育、AIを活用した教育の双方を実現し、生徒が将来に必要なスキル、見識、知識を身につける機会を提供する。
A set of illustrative case studies highlights some of the learnings thus far in this frontier field. These examples point to the need for nuanced discussions and further research to explore opportunities and challenges. By leveraging this technology judiciously, we can enhance learning outcomes, empower educators and equip students with the requisite skills for success in the dynamic landscape of the future. We invite readers to engage with the findings, and support local and global dialogue aimed at shaping a more responsive, inclusive and future-ready education system in the age of AI.  一連の事例研究は、このフロンティア分野でのこれまでの学習のいくつかを浮き彫りにしている。これらの事例は、チャンスと課題を探るために、ニュアンスの異なる議論とさらなる研究が必要であることを指摘している。このテクノロジーを賢く活用することで、学習成果を向上させ、教育者に力を与え、将来のダイナミックな状況下で成功するために必要なスキルを学生に身につけさせることができる。読者の皆様には、本書で得られた知見に触れていただき、AI時代により対応可能で、包括的で、未来に対応できる教育システムの形成を目指した地域的・世界的な対話を支援していただきたい。

 

本文はこちら...↓ ↓

Introduction  序文 
The latest results of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Programme for International Student Assessment (PISA) saw record drops in student performance on mathematics, reading and science skills,1 even as these skills become more important than ever, particularly in an era of rapid economic, social, environmental and technological change. Outcomes for students on critical thinking, collaboration and innovation, among other skills in high demand by today’s employers, are also mixed across education systems around the world. Research suggests that, if deployed appropriately, new opportunities and developments in artificial intelligence (AI) hold significant promise for enhancing the effectiveness of teachers as well as outcomes for learners, revitalizing education systems towards better preparing students for the demands of the 21st century.2  経済協力開発機構(OECD)の生徒の学習到達度調査(PISA)の最新結果では、数学、読解力、理科の成績が記録的に低下した1、経済、社会、環境、技術が急速に変化している現代において、これらのスキルはこれまで以上に重要となっている。批判的思考力、協調性、革新性など、今日の雇用主が強く求めているスキルについても、生徒の成績は世界中の教育制度でまちまちである。調査によると、人工知能(AI)の新たな可能性と発展が適切に展開されれば、教師の効果だけでなく学習者の成果も向上させ、教育システムを活性化させ、21世紀の需要に対応できるよう生徒をよりよく準備できるようになることが大いに期待されている2。
While early forms of AI, such as expert systems and early machine learning algorithms, have been used in the education field for over 60 years, recent advancements in AI capabilities are creating disruption within the education sector. Models such as ChatGPT, Synthesia, Dall-E2 and Bard can write essays, create images, explain complex topics and provide step-by-step guidance for solving math problems, among many other functionalities. Generative AI can mimic human logic, writing and even creativity, mirroring some human thought processes and putting into question the relevance of some of the skills, principles, formulas and processes taught in classrooms today, including basics such as writing, grammar and even logic and discourse.  エキスパート・システムや初期の機械学習アルゴリズムなど、AIの初期形態は60年以上にわたって教育分野で利用されてきたが、最近のAI機能の進歩は教育分野に破壊をもたらしている。ChatGPT、Synthesia、Dall-E2、Bardなどのモデルは、小論文を書いたり、画像を作成したり、複雑なトピックを説明したり、数学の問題を解くためのステップバイステップのガイダンスを提供したりすることができる。生成的AIは人間の論理、文章、創造性さえも模倣することができ、人間の思考プロセスの一部を映し出し、文章、文法、さらには論理や談話といった基本的なものを含め、今日の教室で教えられているスキル、原理、公式、プロセスの妥当性に疑問を投げかけている。
The increasing adoption of AI-driven tools by students for writing assignments and completing assessments has led some educators to question the basic assumptions that classroom work accurately reflects students’ cognitive processes. In response, some educators are removing AI altogether from classrooms and education amid fears of student cheating and concerns over data privacy. Others are seeking ways to appropriately embrace technology in education and cultivate critical thinkers who can understand and work alongside AI, bearing in mind changes in the nature of jobs and work in today’s and tomorrow’s labour markets. According to the World Economic Forum’s Future of Jobs Report 2023, employers’ top skill priorities for 2027 include cognitive skills such as analytical and creative thinking; technology skills such as AI, big data and technological literacy; and skills required for working with others, such as leadership, social influence, empathy and active listening. Additionally, many of the fastest-growing job roles are technology-related roles, necessitating digital proficiency.3  生徒が課題を書いたり、評価を完了したりするために、AI主導のツールを採用することが増えているため、一部の教育者は、教室での授業が生徒の認知プロセスを正確に反映しているという基本的な前提に疑問を抱くようになった。これに対し、生徒の不正行為やデータ・プライバシーへの懸念から、教室や教育現場からAIを完全に排除しようとする教育者もいる。また、今日および将来の労働市場における仕事と作業の性質の変化を念頭に置きながら、教育においてテクノロジーを適切に受け入れ、AIを理解し、AIとともに働くことができる批判的思考者を育成する方法を模索している者もいる。世界経済フォーラムの「雇用の未来報告書2023」によると、雇用主が2027年に最優先するスキルには、分析的思考や創造的思考などの認知スキル、AI、ビッグデータ、技術リテラシーなどのテクノロジースキル、リーダーシップ、社会的影響力、共感力、積極的傾聴力など、他者と協働するために必要なスキルが含まれている。さらに、急成長している職務の多くはテクノロジー関連の職務であり、デジタル熟練度が必要とされている3。
Education systems must adapt to prepare young people for tomorrow’s technology-driven economies and to help students learn alongside these emerging technologies. The World Economic Forum refers to the teaching and learning of abilities, skills, attitudes and values that are fit for the future as “Education 4.0” (see Figure 1). Developed by a global coalition of education experts, practitioners, policy-makers and business leaders, Education 4.0 is a comprehensive framework that outlines key transformations needed in childhood education to address the needs of the future and promote better education outcomes. It consists of four sets of skills that will be needed in the future – global citizenship, innovation and creativity, technology, and interpersonal skills – as well as four sets of learning experiences – personalized and self-paced, accessible, problem-based and collaborative, and lifelong and student-driven learning. Teaching and learning that incorporates technology, particularly AI, can not only help students achieve better outcomes on technology skills but can also facilitate and enable success in other areas within the framework. 教育システムは、明日のテクノロジー主導型経済に対応できる若者を育成し、生徒がこうした新興テクノロジーとともに学ぶことができるように適応しなければならない。世界経済フォーラムは、未来にふさわしい能力、スキル、態度、価値観の教育・学習を「教育4.0」と呼んでいる(図1参照)。教育4.0は、教育の専門家、実務家、政策立案者、ビジネスリーダーからなる世界的な連合体によって開発された包括的なフレームワークであり、将来のニーズに対応し、より良い教育成果を促進するために、幼少期の教育に必要な主要な変革の概要を示している。この枠組みは、今後必要とされる4つのスキル(グローバル・シチズンシップ、イノベーションと創造性、テクノロジー、対人関係スキル)と、4つの学習経験(個別化され自分のペースで学習、アクセス可能な学習、問題ベースで協力的な学習、生涯学習と生徒主導の学習)から構成されている。テクノロジー、特にAIを取り入れた教育・学習は、生徒がテクノロジー・スキルでより良い成果を達成するのを助けるだけでなく、フレームワークの他の分野での成功を促進し、可能にすることができる。
FIGURE 1 Education 4.0 Framework 図1 教育4.0のフレームワーク
Content (built-in mechanisms for skills adaptation) コンテンツ(スキル適応のための組み込みメカニズム)
Global citizenship skills グローバル・シチズンシップ・スキル
To include content that focuses on building awareness about the wider world, sustainability and playing an active role in the global community. より広い世界、持続可能性、国際社会で積極的な役割を果たすことに焦点を当てた内容を含む。
Innovation and creativity skills 革新性と創造性のスキル
To include content that fosters skills required for innovation, including complex problemsolving, analytical thinking, creativity and system-analysis. 複雑な問題解決、分析的思考、創造性、システム分析など、イノベーションに必要なスキルを育成する内容を含む。
Technology skills 技術力
To include content that is based on developing digital skills, including programming, digital responsibility and the use of technology. プログラミング、デジタル・レスポンシビリティ、テクノロジーの活用など、デジタル・スキルの育成に基づく内容を含む。
Interpersonal skills 対人スキル
To include content that focuses on interpersonal emotional intelligence (i.e. empathy, cooperation, negotiation, leadership and social awareness). 対人関係における感情的知性(共感力、協調性、交渉力、リーダーシップ、社会的認識など)に焦点を当てた内容を含む。
Experiences (leveraging innovative pedagogies) 体験(革新的な教育法を活用する)
Personalized and self-paced learning 個人のペースに合わせた学習
From a system where learning is standardized, to one based on the diverse individual needs of each learner, and flexible enough to enable each learner to progress at their own pace. 学習が標準化されたシステムから、学習者一人ひとりの多様な個別ニーズに基づき、学習者一人ひとりが自分のペースで学習を進められるような柔軟性のあるシステムへ。
Accessible and inclusive learning アクセシブルでインクルーシブな学習
From a system where learning is confined to those with access to school buildings to one in which everyone has access in learning and is therefore inclusive. 学習が校舎にアクセスできる人に限定されたシステムから、誰もが学習にアクセスできる、つまり包括的なシステムへ。
Problem-based and collaborative learning 問題解決型学習と共同学習
From process-based to project and problem-based content delivery, requiring peer collaboration and more closely mirroring the future of work. プロセス・ベースからプロジェクト・ベース、そして問題ベースのコンテンツ提供へ、ピア・コラボレーションを必要とし、より未来の仕事を反映したものとなる。
Lifelong and student-driven learning 生涯学習と生徒主導型学習
From a system where learning and skilling decrease over one’s lifespan to one where everyone continuously improves on existing skills and acquires new ones based on their individual needs. 生涯を通じて学習やスキルが低下していくシステムから、誰もが既存のスキルを継続的に改善し、個々のニーズに基づいて新たなスキルを習得していくシステムへ。
Source World Economic Forum. 出典:世界経済フォーラム
This paper is the first in a World Economic Forum series on education and AI and sets out to consider specific areas where AI may enable Education 4.0 and showcases practical examples that can serve as inspiration for global leaders and practitioners.  本稿は、教育とAIに関する世界経済フォーラム・シリーズの第一弾であり、AIが教育4.0を実現する可能性のある具体的な分野を検討し、グローバルリーダーや実務家のインスピレーションとなる実践例を紹介することを目的としている。
The first chapter frames the context for the potential use of AI in education by identifying key challenges that are contributing to declining student performance: the global teacher gap, gaps in administrative and assessment processes, and the global digital skills gap. The second chapter explores the promise of AI in education – in optimizing teacher roles, supporting decision-making and management, advancing personalized learning experiences, and integrating AI into educational curricula. The third chapter presents case studies that have been collected in collaboration with the Education 4.0 Alliance to spotlight the intersection of education and AI and offer practical guidance on how new AI technologies are beginning to be leveraged in education systems today. The paper concludes with a brief reflection on the investments and policy efforts required to maximize opportunities and minimize risks, as well as the next set of activities and initiatives that are expected to emerge from the World Economic Forum’s Education 4.0 Alliance in 2024-2025. 第1章では、世界的な教師格差、管理・評価プロセスにおける格差、世界的なデジタルスキル格差など、生徒の成績低下の一因となっている主な課題を明らかにすることで、教育におけるAI活用の可能性の背景を組み立てている。第2章では、教師の役割の最適化、意思決定と管理のサポート、個別化された学習体験の促進、教育カリキュラムへのAIの統合など、教育におけるAIの可能性を探る。第3章では、Education 4.0 Allianceと共同で収集したケーススタディを紹介し、教育とAIの交差点にスポットを当て、新しいAI技術が今日の教育システムでどのように活用され始めているかについて実践的な指針を示す。本稿は、機会を最大化しリスクを最小化するために必要な投資と政策努力、そして2024年から2025年にかけて世界経済フォーラムの教育4.0アライアンスから生まれると予想される次の一連の活動とイニシアチブについての簡単な考察で締めくくられている。
1. Global education systems at a crossroads 1. 岐路に立つ世界の教育システム
This chapter introduces three key challenges faced by the education sector that may be addressed through greater integration of technology, including AI. First, the global shortage of teachers presents a significant obstacle to improving education outcomes and the demand for educators is only expected to grow in the upcoming years. Second, teachers spend significant time on administrative tasks, impacting the time they do have to focus on quality interactions with students. Third, most education systems are lagging in closing the digital skills gap – a critical factor in ensuring the future employability of students as well as in developing in the next generation the necessary aptitude and ethical awareness for the responsible development and deployment of emerging technologies. 本章では、教育セクターが直面する3つの主要な課題について、AIを含むテクノロジーの統合を進めることで対処できる可能性があることを紹介する。第一に、世界的な教員不足が教育成果の改善に大きな障害となっており、教育者に対する需要は今後ますます高まることが予想される。第二に、教師は管理業務に多大な時間を費やしており、生徒との質の高い交流に集中できる時間に影響を与えている。第3に、ほとんどの教育制度は、デジタル・スキル・ギャップの解消に遅れをとっている。これは、生徒の将来の雇用可能性を確保するだけでなく、次世代に、新興テクノロジーの責任ある開発と展開に必要な適性と倫理意識を育成する上で、極めて重要な要素である。
1.1 Global teacher gap 1.1 世界的な教師格差
The United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) projects that an additional 44 million teachers will be needed by 2030 to fulfil the ambitious targets set forth by Sustainable Development Goal (SDG) 4, which aims to ensure inclusive and equitable education and promote lifelong learning opportunities for all.4 This acute and growing teacher gap is affecting both developed and developing economies. However, the shortage is particularly acute in Sub-Saharan Africa, where an additional 15 million teachers will be needed to provide universal childhood education by 2030.5  国連教育科学文化機関(ユネスコ)は、包括的で公平な教育を確保し、すべての人に生涯学習の機会を促進することを目的とした持続可能な開発目標(SDG)4が掲げる野心的な目標を達成するためには、2030年までにさらに4,400万人の教師が必要になると予測している4。この深刻かつ深刻化する教員不足は、先進国と発展途上国の両方に影響を及ぼしている。しかし、教員不足はサハラ以南のアフリカで特に深刻であり、2030年までに普遍的な幼児教育を提供するためには、さらに1,500万人の教員が必要となる 5。
This need is set to grow as global labour markets face disruption, and the need for reskilling, upskilling and lifelong education grows. According to the World Economic Forum’s Future of Jobs Report 2023 one-quarter of all jobs face transformation – both decline and growth – in the next five years and on average over 40% of the core skills required in all jobs are expected to change during that period. As such, the report predicts a growing demand for education-related roles, including Vocational Education Teachers, Special Education Teachers, and University and Higher Education Teachers, all among the top 10 positions with the largest projected increase in employment.  世界の労働市場が混乱に直面し、再教育、スキルアップ、生涯教育の必要性が高まるにつれて、この必要性はますます高まるだろう。世界経済フォーラムの「雇用の未来報告書2023」によると、今後5年間で、全職業の4分の1が転換(衰退と成長の両方)に直面し、全職業で必要とされるコアスキルの平均40%以上がその間に変化すると予想されている。そのため、職業教育教師、特別教育教師、大学・高等教育教師など、教育関連の職務に対する需要が高まると予測されている。これらはすべて、雇用が最も増加すると予測される上位10職種のひとつである。
Education systems compete with various sectors of the economy to attract top-tier graduates into teaching roles. Studies show that offering competitive salaries is crucial for both retaining teachers and attracting new individuals to the profession. Yet, in many OECD countries teaching is not a financially attractive career choice. On average, lower secondary (typically, the first three years immediately following primary education and which in many countries ends compulsory education) teachers’ salaries lag behind those of tertiary-education workers by 10%; in some countries, the gap is over 30%.6,7  教育制度は、優秀な卒業生を教職に就かせるために、経済の様々な部門と競争している。研究によると、競争力のある給与を提供することは、教員を確保し、新たな人材をこの職業に引きつけるために極めて重要である。しかし、OECD加盟国の多くでは、教員は経済的に魅力的な職業選択ではない。平均して、中等教育(通常、初等教育直後の最初の3年間で、多くの国では義務教育が終了する)教員の給与は、高等教育従事者の給与に比べ10%遅れており、一部の国ではその差が30%を超えている6,7。
A significant set of work will need to be done by governments and other stakeholders to ensure that a robust set of new talent joins the future teaching workforce, that teachers are adequately remunerated, and that teaching is positioned as a high-growth, high-potential job of the future. There is an opportunity for AI and other emerging technologies to help address these goals, by supporting those already in the teaching workforce and ensuring that teaching emerges as a “futureready” profession. While technology will never fully replace human teachers, AI and other emerging technologies can immediately address some of this gap. Many teachers already acknowledge the benefits of such support. For instance, in the United Kingdom, 42% of primary and secondary teachers used generative AI to aid with their schoolwork in November 2023, a significant increase from 17% in April 2023.8 Alongside new incentives and structural frameworks aimed at developing, attracting and retaining talent within the education sector, governments, business and civil society can support the integration of AI as a tool for today’s teachers and as an attractive additional skill set for prospective future teachers. 政府やその他の関係者は、将来の教職に携わる人材にしっかりとした新しい人材が加わり、教員に十分な報酬が支払われ、教職が将来の高成長・高ポテンシャルの仕事として位置づけられるようにするために、重要な一連の作業を行う必要がある。すでに教職に就いている人々を支援し、教職が「未来に対応できる」職業として出現することを保証することによって、AIやその他の新興テクノロジーがこれらの目標に取り組むのを支援する機会がある。テクノロジーが人間の教師に完全に取って代わることはないが、AIやその他の新興テクノロジーは、このギャップの一部を即座に解決することができる。すでに多くの教師が、こうした支援のメリットを認めている。例えば、英国では、2023年11月に初等・中等教育の教師の42%が生成的AIを利用して校務を支援しており、2023年4月の17%から大幅に増加している8。教育セクターにおける人材の育成、誘致、維持を目的とした新たなインセンティブや構造的枠組みとともに、政府、企業、市民社会は、現在の教師のためのツールとして、また将来の教師候補のための魅力的な追加スキルセットとして、AIの統合を支援することができる。
1.2 Administrative and assessment gaps 1.2 管理と評価の格差
The scarcity of teachers is compounded by the administrative burdens they face in the workforce. A recent survey of teachers in the United States found that while they work an average of 54 hours per week, only 46% of that time is spent teaching. Similarly, when looking across OECD countries, lower secondary school teachers spend an average of about 44% of their working time on teaching and the rest of their time on non-teaching tasks.9 The burden of repetitive administrative tasks is regularly cited by teachers and school leaders as one of the leading aspects affecting the quality of jobs in the education sector. In the latest OCED Teaching and Learning International Survey, the main source of stress for teachers in both primary and lower secondary education has been “having too much administrative work to do”, at 47% and 48%, respectively.10  教師の不足は、彼らが職場で直面する管理上の負担によってさらに深刻化している。米国の教員を対象とした最近の調査によると、教員は週平均54時間働いているが、そのうちの46%しか授業に費やしていない。同様に、OECD加盟国全体を見ても、中等教育学校の教員は、勤務時間の平均約44%を授業に費やし、残りの時間を授業以外の仕事に費やしている9。反復的な事務作業の負担は、教員やスクールリーダーによって、教育セクターにおける雇用の質に影響を与える主要な側面の1つとして常々挙げられている。最新のOCEDティーチング・アンド・ラーニング国際調査では、初等・中等教育の教師の主なストレス源は「事務仕事が多すぎること」で、それぞれ47%、48%であった10。
Addressing these pain points expressed by teachers and school leaders by automating administrative tasks and augmenting humancentric ones could help free up time that teachers can spend on higher value tasks – such as directly engaging with students, customizing content for maximum impact or developing their own pedagogical skills. Alleviating this burden can improve the attractiveness of the sector, which could in turn help mitigate the global teacher shortage noted in the previous section. Inefficient assessment processes also hinder the ability of education leaders at the district, national and global levels to make timely and data-driven decisions when it comes to their education strategies and investments. For example, while education systems aim to regularly assess student understanding throughout the school year, comprehensive evaluations that are comparable across schools occur infrequently. Learner performance is typically evaluated sporadically by schools and only annually by Ministries of Education during curriculum review. Meanwhile, cross-country comparisons, such as those conducted through the OECD’s Programme for International Student Assessment (PISA), take place every three years. This lack of frequent data on student learning outcomes and skills gaps prevents education systems from having the agility required to adapt to changing learning and labour-market needs.  管理業務を自動化し、ヒューマンセントリックな業務を強化することで、教員やスクールリーダーが表明するこれらのペインポイントに対処することで、教員はより価値の高い業務、例えば生徒と直接関わったり、最大限の効果を得るためにコンテンツをカスタマイズしたり、自らの教育スキルを開発したりすることに時間を割くことができるようになる。このような負担を軽減することで、教育セクターの魅力を向上させることができ、ひいては前項で指摘した世界的な教員不足を緩和する一助となる可能性がある。非効率な評価プロセスもまた、教育戦略や投資に関して、地区、国、世界の各レベルの教育指導者がタイムリーかつデータ主導の意思決定を行う能力を妨げている。例えば、教育制度は学年を通じて定期的に生徒の理解度を評価することを目的としているが、学校間で比較可能な包括的な評価が行われることはまれである。学習者の成績は通常、学校によって散発的に評価され、文部科学省がカリキュラム見直しの際に毎年評価する程度である。一方、OECDの生徒の学習到達度調査(PISA)のような国際比較は3年ごとに行われる。このように、生徒の学習成果や技能格差に関するデータが頻繁に得られないため、教育制度は、変化する学 習ニーズや労働市場ニーズに適応するために必要な機敏性を持つことができない。
Integrating AI technologies into educational assessments offers the potential for educators to gain real-time, data-driven insights into student learning trends, identifying areas of strength and weakness and assessing instructional effectiveness on a large scale. It also helps in evaluating non-standard tests more efficiently, informing instructional decision-making and curriculum development, and enhancing the overall quality of education delivery. AI技術を教育評価に組み込むことで、教育関係者は生徒の学習傾向についてリアルタイムでデータ主導の洞察を得ることができ、得意分野と不得意分野を特定し、大規模に指導効果を評価できる可能性がある。また、標準外のテストをより効率的に評価し、指導上の意思決定やカリキュラム開発に情報を提供し、教育提供の全体的な質を高めることにも役立つ。
1.3 Digital skills gap 1.3 デジタルスキルの格差
Generative AI has the potential to create trillions of dollars in economic value, driven by increases in labour productivity and the creation of new revenue streams from product innovation.11 However, such estimates rely on the assumption that individuals, teams and organizations will have the ability and willingness to use AI and other technology tools effectively.  生成的AIは、労働生産性の向上や製品イノベーションによる新たな収益源の創出によって、数兆ドル規模の経済価値を生み出す可能性を秘めている11 。しかし、こうした試算は、個人、チーム、組織がAIやその他のテクノロジーツールを効果的に利用する能力と意欲を持つという前提に依存している。
While the potential economic benefits of generative AI and other emerging technologies are promising, unlocking this value hinges on addressing the most significant barriers: persistent global shortages in digital skills and AI talent. The current labour market is already experiencing significant shortages of workers with expertise in AI technology and this demand is poised to escalate further. A recent survey shows that 68% of executives report a moderate-to-extreme AI skills gap.12 Furthermore, advances in AI development are slowing due to a global shortage of talent with skills in areas such as deep learning, natural language processing and robotic process automation.13 However, AI can also lead to job displacement by automating the majority of tasks in some roles. Those lacking technological literacy are most at risk of displacement, while those up are able to reskill and upskill in a variety of skills – including becoming proficient in using, developing, explaining or applying AI – are most likely to make successful job transitions.14 To prepare workers and address global digital and skills shortages in the medium-to-long term, teaching about technology, including AI, must be emphasized in education.  生成的AIやその他の新興技術がもたらす潜在的な経済効果は有望だが、この価値を引き出すには、デジタル・スキルやAI人材の世界的な不足という最も大きな障壁に対処する必要がある。現在の労働市場では、AI技術の専門知識を持つ労働者がすでに大幅に不足しており、この需要はさらに拡大する傾向にある。最近の調査によると、経営幹部の68%がAIのスキル・ギャップは中程度から極度に大きいと回答している12。さらに、ディープラーニング、自然言語処理、ロボティック・プロセス・オートメーションといった分野のスキルを持つ人材が世界的に不足しているため、AI開発の進歩は鈍化している13。しかし、AIは一部の職務の大半の作業を自動化することで、雇用の奪い合いにつながる可能性もある。技術的リテラシーに欠ける人材が最も離職のリスクにさらされる一方、AIの使用、開発、説明、適用に習熟するなど、様々なスキルのリスキルやスキルアップが可能な人材は、転職を成功させる可能性が高い14。労働者を準備し、中長期的な世界的なデジタル・スキル不足に対処するためには、教育においてAIを含むテクノロジーに関する教育を重視しなければならない。
These future-ready digital skills should also include education about the use of new technologies as well as how to be safe and ethical producers and consumers of technology. Young developers need to understand the ethical considerations when designing AI and must develop a keen awareness of the potential risks and implications of AI design and deployment. このような未来に対応できるデジタル・スキルには、新技術の使用に関する教育だけでなく、安全で倫理的な技術の生産者と消費者になる方法に関する教育も含まれるべきである。若い開発者は、AIを設計する際の倫理的配慮を理解する必要があり、AIの設計と配備の潜在的なリスクと意味合いに対する鋭い認識を養わなければならない。
2. Potential of AI in enabling Education 4.0 2. 教育4.0を可能にするAIの可能性
This chapter explores the potential ways in which AI can address the gaps highlighted in the previous chapter. 本章では、前章で強調されたギャップをAIが解決できる可能性を探る。
FIGURE 2: 4 Promises of AI in education 図2:教育におけるAIの4つの可能性
・ Supporting teachers' role: augmentation and automation  ・教師の役割の支援:補強と自動化 
・ Refining assessment and decision-making in education  ・教育における評価と意思決定の改善 
・ Supporting AI and digital literacy ・AIとデジタル・リテラシーを支援する
・ Personalizing learning content and experience ・学習コンテンツと経験のパーソナライズ
First, integrating AI into education presents an opportunity to streamline a broad set of administrative tasks for teachers, allowing them to dedicate more time to engage with students. Second, AI can help teachers in assessing learners more rapidly and enabling them to provide more immediate feedback. Third, AI can enable students and learners to develop digital literacy, critical thinking, problem-solving and creativity skills. Finally, AI can personalize the learning experience, supported by teachers, leading to improved academic performance and better adaptation to diverse learning needs. Across all four opportunity areas, AI is a complementary tool that enhances the educational experience, while preserving the essential human elements embedded in teaching and learning. In addition, learning about AI and digital skills – even through traditional methods – can support learners in being prepared for the jobs of tomorrow. 第一に、AIを教育に取り入れることで、教師は幅広い管理業務を効率化し、生徒との関わりに多くの時間を割くことができるようになる。第二に、AIは教師が学習者をより迅速に評価し、より迅速なフィードバックを提供することを可能にする。第三に、AIは生徒や学習者がデジタル・リテラシー、批判的思考、問題解決、創造性のスキルを身につけることを可能にする。最後に、AIは教師のサポートによって学習体験をパーソナライズすることができ、学業成績の改善と多様な学習ニーズへのより良い適応につながる。4つの機会領域すべてにおいて、AIは、教育と学習に組み込まれた本質的な人間的要素を維持しながら、教育経験を向上させる補完的なツールである。加えて、AIとデジタルスキルについて学ぶことは、たとえ伝統的な方法であっても、学習者が明日の仕事に備えることを支援することができる。
2.1 Supporting teachers’ roles through augmentation and automation 2.1 補強と自動化を通じて教師の役割をサポートする
New developments in AI can provide an opportunity to redefine the nature and quality of work in education roles. Research by the World Economic Forum, produced in collaboration with Accenture,15 finds that 40% of all time spent on tasks could potentially be impacted by large language models (LLMs). This applies to teaching as well: while some teaching tasks could potentially be automated by these new technologies, other tasks stand to be augmented or enhanced by LLMs (see Table 1).  AIの新たな発展は、教育の役割における仕事の性質と質を再定義する機会を提供することができる。世界経済フォーラム(World Economic Forum)がアクセンチュア(Accenture)と共同で行った調査15によると、タスクに費やされる全時間の40%が大規模言語モデル(LLM)によって影響を受ける可能性があるという。このことは、教育にも当てはまる。こうした新しいテクノロジーによって自動化される可能性のある教育タスクもあれば、LLMによって補強・強化される可能性のあるタスクもある(表1参照)。
Tasks with the most potential to be automated or replaced by LLMs are those that tend to be routine or repetitive. In the education sector, up to 20% of work time on clerical activities and administrative tasks, such as assessing attendance, enrolment and other forms of data analysis, could be automated. Tasks most likely to benefit from the augmentation potential of LLMs tend to emphasize analytical and problem-solving capacities. These tasks make up 8%-20% of work time spent on tasks in the education sector and include lesson planning and evaluating student performance. LLMによって自動化されたり代替されたりする可能性が最も高いのは、ルーチンワークや反復的な作業である。教育分野では、出欠の確認や登録、その他のデータ分析など、事務作業や管理業務にかかる時間の最大20%が自動化される可能性がある。LLMの能力増強の恩恵を最も受けやすい業務は、分析能力や問題解決能力を重視する傾向がある。このようなタスクは、教育セクターのタスクに費やされる作業時間の8%~20%を占め、授業計画や生徒の成績評価などが含まれる。
TABLE 1 Impact of large language models (LLMs) on education tasks 表1 大規模言語モデル(LLM)が教育タスクに与える影響
Automatable tasks 自動化可能なタスク
– Compile lists of books, periodicals, articles and audio-visual materials on particular subjects.  ・特定のテーマに関する書籍、定期刊行物、記事、視聴覚教材のリストを作成する。
– Verify facts, dates and statistics, using standard reference sources.  ・標準的な参考資料を使用して、事実、日付、統計を検証する。
– Grade homework and tests, and compute and record results, using answer sheets or electronic marking devices.  ・解答用紙や電子採点装置を使用して、宿題やテストの採点、結果の計算,記録を行う。
Augmentable tasks  拡張可能な課題 
– Analyse performance data to determine effectiveness of instructional systems, courses or instructional materials.  ・成績データを分析し、教育システム、コース、教材の有効性を判断する。
– Design learning products, including Web-based aids or electronic performance support systems.  ・ウェブベースの補助教材や電子業績支援システムなど、学習製品を設計する。
– Develop teaching or training materials, such as handouts, study materials or quizzes.  ・配布資料、学習資料、小テストなどの教材やトレーニング資料を作成する。
– Prepare assignments for teacher assistants or volunteers.  ・教師アシスタントやボランティアのための課題を準備する。
Lower potential for exposure and unaffected tasks  エクスポージャーの可能性を低くし、影響を受けないようにする。
– Establish clear objectives for all lessons, units and projects and communicate those objectives to children.  ・すべての授業、単元、プロジェクトについて明確な目標を設定し、その目標を子どもたちに伝える。
– Confer with leaders of government and community groups to coordinate student training or to find opportunities for students to fulfil curriculum requirements.  ・生徒の研修を調整したり、生徒がカリキュラムの要件を満たす機会を見つけるために、政府や地域団体の指導者と話し合う。
– Collaborate with other teachers and administrators in the development, evaluation and revision of elementary school programmes.  ・小学校のプログラムの開発、評価、改訂において、他の教員や管理職と協力する。
– Plan and supervise class projects, field trips, visits by guest speakers or other experiential activities, and guide students in learning from those activities.  ・クラスプロジェクト、遠足、ゲストスピーカーの訪問、その他の体験活動を計 画・監督し、それらの活動から生徒が学べるよう指導する。
– Set up classrooms, facilities, educational materials or equipment. ・教室、施設、教材または設備を設置する。
Source World Economic Forum, in collaboration with Accenture, 2023. 出典:世界経済フォーラム、アクセンチュアとの共同研究、2023年
Tasks that emphasize interpersonal interactions, like face-to-face communication or physical interactions with young learners, are likely to be unaffected or not enabled by LLMs, and most teaching tasks – and roles – feature prominently in this category of jobs that are likely to be unaffected by AI (see Figure 3).  対面でのコミュニケーションや若い学習者との物理的なインタラクションのような、対人インタラクションを重視するタスクは、LLMの影響を受けないか、LLMによって可能にならない可能性が高く、ほとんどの教育タスク(および役割)は、AIの影響を受けない可能性が高いこのカテゴリの仕事に大きく取り上げられている(図3参照)。
Taken together, the automation and augmentation potential of LLMs for routine and repetitive administrative work in teaching opens up more time for educators to focus on creative tasks such as curriculum design and, of course, the essential educational aspects of interpersonal interaction. However, such a transformation would need to be carefully designed and enabled to ensure that teachers are able to manage the pace of automation or augmentation and be supported in their own upskilling, while they learn to focus on the more human-centric aspects of their jobs, such as refining their pedagogy, providing social-emotional support, individualized instruction and parent engagement. LLMが教育現場でのルーチンワークや反復的な事務作業を自動化し、補強することで、教育者はカリキュラム設計などの創造的な作業や、もちろん対人交流という教育上不可欠な側面に集中する時間を増やすことができる。しかし、このような変革は、教師が自動化や補強のペースを管理し、自身のスキルアップをサポートできるよう、慎重に設計され、実現される必要がある、 その一方で、教師は、教育法の洗練、社会性と情動のサポート、個別指導、保護者の関与など、より人間中心の仕事の側面に集中することを学ぶのである。
FIGURE 3 Potential for automation and augmentation of education jobs 図3 教育職の自動化と増強の可能性
2.2 Refining assessment and analytics in education 2.2 教育におけるアセスメントとアナリティクスの洗練
Today’s models of standardized and informal assessment often exhibit linear and timeconsuming characteristics, as discussed in the first chapter. Similar to how human tutors can offer instant, personalized feedback, AI automation in assessments can allow for immediate feedback on a larger scale, aiding students in comprehending mistakes and supporting teachers in identifying areas for improvement.  今日の標準評価や非公式評価のモデルは、第1章で述べたように、直線的で時間のかかる特徴を示すことが多い。人間の家庭教師が即座に個別化されたフィードバックを提供できるのと同様に、評価における識別の自動化は、より大規模な即座のフィードバックを可能にし、生徒が間違いを理解するのを助け、教師が改善点を特定するのをサポートすることができる。
However, such analytics are best enabled in partnership with teachers. AI tools can be programmed with the support of teachers who can provide examples of feedback for AI to learn from, including in evaluating non-test assignments such as essays, project proposals and similar tasks.  しかし、このような分析は、教師との連携によって可能になるのがベストである。AIツールは、AIが学習するためのフィードバックの例を提供できる教師の支援を受けてプログラムすることができる。教師は、小論文、プロジェクト提案書、同様の課題など、テスト以外の課題を評価する際にも、AIにフィードバックの例を提供することができる。
Furthermore, the adoption of game-based assessment technologies can alleviate pressure on both teachers and students by eliminating the need to conduct one-off, high-stakes exams. Through automated, regular feedback mechanisms, students can engage in meaningful, enjoyable learning activities where all learning is analysed in real-time, rather than relying on periodic formal assessments. This shift from traditional assessment methods to dynamic, real-time analytics has the potential to significantly enhance the educational experience, fostering adaptive learning environments that cater to the diverse needs of students.  さらに、ゲームベースの評価技術を採用することで、単発的な高得点試験を実施する必要がなくなり、教師と生徒の双方にかかるプレッシャーを軽減することができる。自動化された定期的なフィードバックの仕組みにより、生徒は、定期的な公式評価に頼るのではなく、すべての学習がリアルタイムで分析される、有意義で楽しい学習活動に取り組むことができる。従来の評価方法からダイナミックなリアルタイム・アナリティクスへの移行は、教育体験を大幅に向上させ、学生の多様なニーズに応える適応的な学習環境を育成する可能性を秘めている。
Machine learning and AI-powered analytics can enable education systems to be more agile and responsive to immediate learner needs. All stakeholders – including students, teachers, parents, school leaders and ministries – can receive timely analytics for informed and adaptive decisionmaking, fundamentally transforming current linear and time-lagged approaches to learning assessment into future-ready, responsive and dynamic models. Big data sets can be analysed not only for correct or incorrect answers, but also for understanding larger patterns within and across education systems as well as predicting where future gaps may emerge across cities and regions. 機械学習とAIを活用したアナリティクスによって、教育システムはより機敏に、学習者のニーズに即応できるようになる。生徒、教師、保護者、学校の指導者、省庁を含むすべての利害関係者は、情報に基づいた適応的な意思決定のためのタイムリーな分析を受けることができ、学習評価に対する現在の直線的で時間差のあるアプローチを、未来に対応した、即応性のあるダイナミックなモデルへと根本的に変えることができる。ビッグデータセットは、正解・不正解だけでなく、教育システム内およびシステム間のより大きなパターンを理解し、都市や地域間で将来格差が生じる可能性のある場所を予測するためにも分析できる。
2.3 Supporting AI and digital literacy 2.3 AIとデジタル・リテラシーの支援
Developing digital skills is essential for navigating today’s technological landscape and lays the groundwork for both AI and digital literacy. Digital and AI literacy goes beyond the mere ability to use digital tools and platforms; it also encompasses critical thinking, problem-solving, creativity and awareness of the ethical implications of AI.  デジタル・スキルの向上は、今日の技術的状況を乗り切るために 不可欠であり、AIとデジタル・リテラシーの基礎を築くものである。デジタルリテラシーとAIリテラシーは、単にデジタルツールやプラットフォームを使いこなす能力にとどまらず、批判的思考、問題解決、創造性、AIの倫理的意味合いに対する認識も含む。
Integrating AI into education presents an opportunity to not only utilize AI tools in teaching but also to educate students about AI concepts and their broader societal impacts. Integrating AI into curricula does not imply that every student must become an AI expert. Rather, the emphasis should be on cultivating awareness, nurturing curiosity and establishing a foundational understanding – for example, by teaching students how to assess the reliability of sources and discern the accuracy of information presented on websites. One study found that digital literacy is indeed a good predictor of one’s ability to distinguish between facts and misinformation.16 This is a particularly important and urgent life skill as more people than ever in history will vote in 64 national elections in 2024 – representing about 49% of the world’s population.17 Teaching about AI not only equips students with the ability to recognize disinformation and misinformation but also fosters their development into responsible future AI developers. Moreover, incorporating basic cyber skills into curriculum can help students learn how to build robust and safe AI systems. Safeguarding the security and integrity of AI data systems is imperative, particularly in light of the potential risks associated with data breaches, hacking and malicious manipulation of AI algorithms.  AIを教育に取り入れることは、AIツールを教育に活用するだけでなく、AIの概念やその幅広い社会的影響について学生を教育する機会を提供する。AIをカリキュラムに組み込むことは、すべての生徒がAIの専門家になることを意味するものではない。むしろ、例えば、情報源の信頼性を評価し、ウェブサイトに掲載されている情報の正確さを見分ける方法を生徒に教えるなど、認識を養い、好奇心を育て、基礎的な理解を確立することに重点を置くべきである。ある研究によると、デジタルリテラシーは、事実と誤情報を見分ける能力の予測因子となることがわかった16。 2024年には史上最多の人々が64の国政選挙に投票し、世界人口の約49%を代表することになる17。AIについて教えることは、偽情報や誤報を認識する能力を学生に身につけさせるだけでなく、将来の責任あるAI開発者への育成にもつながる。さらに、基本的なサイバー・スキルをカリキュラムに取り入れることは、生徒が堅牢で安全なAIシステムを構築する方法を学ぶのに役立つ。特に、データ侵害、ハッキング、AIアルゴリズムの悪意ある操作に関連する潜在的リスクを考慮すると、AIデータシステムのセキュリティと完全性を守ることは必須である。
Enhancing the integration of AI applications into education systems globally can give the technology a pivotal role in educating students about responsible and equitable AI practices. Resources already exist for teaching about AI, such as the International Society for Technology in Education (ISTE) “Hands-on AI Projects for the Classroom”, which includes specific projects that teach concepts such as unconscious bias and active vs. passive data collection, and terms such as machine learning algorithm and targeted marketing.18 世界的な教育システムへのAIアプリケーションの統合を強化することで、責任ある公平なAIの実践について学生を教育する上で、このテクノロジーに極めて重要な役割を与えることができる。例えば、国際教育技術協会(ISTE)の「Hands-on AI Projects for the Classroom」には、無意識のバイアスや能動的なデータ収集と受動的なデータ収集といった概念や、機械学習アルゴリズムやターゲット・マーケティングといった用語を教える具体的なプロジェクトが含まれている18。
Some economies have started to lay out basic principles for how to integrate AI and digital literacy into classrooms. In the United Kingdom, for example, the Office for AI is currently conducting research to support primary and secondary schools to teach critical skills such as the limitations, reliability and potential bias of generative AI; how information on the internet is organized and ranked; and foundational knowledge about how computers work, connect with each other, follow rules and process data.19 Australia, Japan and New Zealand have also outlined guidance around teaching with and about AI.  AIとデジタルリテラシーをどのように授業に取り入れるかについて、基本原則を示し始めた国もある。例えば英国では、Office for AIが現在、生成的AIの限界、信頼性、潜在的バイアス、インターネット上の情報がどのように整理され、ランク付けされているか、コンピュータがどのように動作し、互いに接続し、ルールに従い、データを処理するかについての基礎知識など、重要なスキルを初等・中等教育で教えることを支援するための調査を行っている19。
Encouraging digital and AI literacy among learners equips them with valuable skills for navigating the increasingly AI-driven aspects of tomorrow’s job market, providing them with a competitive edge and greater versatility in their career paths. 学習者にデジタルとAIのリテラシーを奨励することで、学習者は、明日の雇用市場でますますAI主導型になっていく局面を乗り切るための貴重なスキルを身につけ、競争力を高め、キャリア・パスの多様性を高めることができる。
2.4 Personalizing learning content and experiences 2.4 学習コンテンツと体験をパーソナライズする
A study by education psychologist Benjamin Bloom found that the combination of one-to-one tutoring alongside regular tests and feedback led to student performance that was two standard deviations – about 98% – above those of students who receive standard classroom instruction.20 The research concluded that “there is a great difference in student cognitive achievements, attitudes, and academic self-concept under individual tutoring compared with the group method of instruction”. Providing personal tutoring dramatically changed the distribution of education achievements in the class. A more recent study by Stanford University researchers found that even short tutoring interventions, as brief as 10 minutes a day, result in significant improvement in young student’s literacy skills.21  教育心理学者のベンジャミン・ブルームの研究によると、1対1の個別指導と定期的なテストやフィードバックの組み合わせにより、生徒の成績は標準偏差2つ分、つまり約98%、通常の教室で指導を受ける生徒の成績を上回った20。この研究では、「集団指導と比較して、個人指導では生徒の認知的達成度、態度、学業に対する自己概念に大きな違いがある」と結論付けている。個人指導を行うことで、クラス内の教育成果の分布が劇的に変化したのである。スタンフォード大学の研究者による最近の研究では、1日10分という短時間の個人指導介入でも、幼児の読み書き能力に大きな改善が見られることがわかった21。
However, scaling personal tutoring methodology is costly and inefficient in even the most advanced economies. It would require a significant change in teacher-pupil ratios, which is challenging if not unrealistic, given existing global teacher shortages. While private tutoring is well recognized for its impact on student performance, and the global private tutoring market is projected to grow from $57.92 billion in 2023 to $105.98 billion by 2030, access is generally restricted to those who can afford it, further perpetuating inequalities in learning outcomes.22  しかし、個人指導の規模を拡大することは、経済先進国でもコストがかかり、非効率的である。教師対生徒の比率を大幅に変える必要があるが、現 在の世界的な教師不足を考えると、非現実的ではないにせよ困難である。個人指導が生徒の成績に与える影響はよく認識されており、世界の個人指導市場は2023年の579億2,000万ドルから2030年には1,059億8,000万ドルに成長すると予測されているが、一般に利用は経済的に余裕のある人に限られており、学習成果の不平等をさらに永続化させている22。
Since the rise of personal computing and digitalization, there has been growing interest in using technology to accelerate personalized learning.23 A study conducted between 2007 and 2020 found that technology-supported personalized learning had a significant positive effect on learning outcomes.24 While technology has thus far not been able to fully replicate the benefits of oneto-one tutoring, recent advances in AI are able to analyse and learn from big data sets, providing tailored learning content, experiences and real-time feedback, much in the same way that a private tutor would.  パーソナル・コンピューティングとデジタル化の台頭以来、テクノロジーを利用して個別化学習を加速させることへの関心が高まっている23。2007年から2020年にかけて実施された調査では、テクノロジーによってサポートされた個別学習は、学習成果に大きなプラスの効果をもたらすことがわかった24。テクノロジーは今のところ、1対1の個人指導の利点を完全に再現することはできないが、最近のAIの進歩は、ビッグデータセットを分析・学習し、家庭教師と同じように、オーダーメイドの学習コンテンツ、体験、リアルタイムのフィードバックを提供することができる。
Algorithms can not only customize the content but also adjust the pace, difficulty and learning style depending on learner performance, behaviour and preferences.25 Based on data patterns, AI can predict learning challenges, identify gaps and create personalized learning journeys by analysing trend data and students’ learning history, preferences and performance. AI can provide materials that match students’ strengths, weaknesses and knowledge levels, and align with learning objectives, thereby enhancing the relevance of the educational content for each individual learner.  アルゴリズムは、コンテンツをカスタマイズするだけでなく、学習者のパフォーマンス、行動、嗜好に応じて、ペース、難易度、学習スタイルを調整することができる25。データパターンに基づいて、AIは学習課題を予測し、ギャップを特定し、傾向データ、生徒の学習履歴、嗜好、成績を分析することで、個人学習ジャーニーを作成することができる。AIは、生徒の長所、短所、知識レベルに合った教材を提供し、学習目標に沿うようにすることで、学習者一人ひとりに対する教育内容の関連性を高めることができる。
However, these new tools are best enabled when complemented by rigorous stress-testing processes by teachers in personalizing support, tailoring culturally relevant teaching and learning materials, and providing instant translation to adapt content to learner needs. The relevance of the materials and examples is essential for creating an engaging, understandable and applicable learning environment for learners – and AI tools, together with teachers, can relate examples and concepts to each student’s interests, lived experiences and backgrounds.  しかし、こうした新しいツールは、サポートの個別化、文化的に適切な教育・学習教材の調整、学習者のニーズにコンテンツを適合させるための即時翻訳を提供する際に、教師による厳密なストレステスト・プロセスによって補完されたときに、最高の効果を発揮する。教材と事例の関連性は、学習者にとって魅力的で、理解しやすく、応用可能な学習環境を作るために不可欠であり、AIツールは教師とともに、事例や概念を生徒一人ひとりの興味、生活経験、背景に関連付けることができる。
Finally, AI can also present materials in various modalities to address different visual, audial and physical needs. Customizable interfaces and adaptive technologies are particularly valuable for neurodiverse students and those with varying physical abilities. For example, through AI technology, classroom lessons can be captioned for students who have auditory impairments, allowing them access to any classroom rather than relying on the availability of human sign language assistants; this helps teachers and learners engage in faster and more personalized communication. 最後に、AIは、視覚的、聴覚的、身体的な様々なニーズに対応するため、様々なモダリティで教材を提示することもできる。カスタマイズ可能なインターフェースと適応テクノロジーは、神経障害のある生徒や身体能力の異なる生徒にとって特に価値がある。例えば、AI技術によって、聴覚障害のある生徒のために教室の授業に字幕をつけることができ、人間の手話アシスタントに頼ることなく、どの教室でも授業を受けることができる。これにより、教師と学習者は、より迅速かつ個別化されたコミュニケーションをとることができる。
3. Emerging examples of how AI is advancing Education 4.0 3. AIが教育4.0を推進する新たな例
The integration of the latest AI tools in education is a relatively new development, which needs careful management and monitoring of results. The case studies presented in this chapter offer practical guidance on how AI technologies are being leveraged in education systems today. While the selected case studies do not represent a comprehensive overview of all innovative and impactful examples, they showcase the transformative potential of AI-driven innovations and inspire educators, policy-makers and businesses to embrace the opportunities and calibrate risks and challenges. 教育における最新のAIツールの統合は比較的新しい開発であり、慎重な管理と結果のモニタリングが必要である。本章で紹介するケーススタディは、今日の教育システムにおいてAI技術がどのように活用されているかについて、実践的な指針を提供するものである。代表者が選んだケーススタディは、すべての革新的でインパクトのある事例の包括的な概要を示すものではないが、AIを活用したイノベーションの変革の可能性を紹介し、教育者、政策立案者、企業が機会を受け入れ、リスクと課題を調整することを促すものである。
3.1 Selection process and criteria 3.1 選考プロセスと基準
The World Economic Forum’s Education 4.0 Alliance – made up of leaders, experts and decision-makers in education – aims to identify policies, initiatives and programmes that advance the Education 4.0 framework. In 2023, the Alliance developed a set of criteria to identify emerging examples of how AI tools are being leveraged to advance Education 4.0 in the absence of global standards and comprehensive policies. These criteria include:  世界経済フォーラムの教育4.0アライアンスは、教育分野のリーダー、専門家、意思決定者で構成され、教育4.0の枠組みを推進する政策、イニシアティブ、プログラムを特定することを目的としている。2023年、アライアンスは、世界標準や包括的な政策がない中で、AIツールを活用して教育4.0を推進する新たな事例を特定するための基準を策定した。これらの基準には以下が含まれる: 
– Significance: magnitude, reach and transformative nature of the impact  ・重要性:インパクトの大きさ,範囲,変革的性質
– Quantifiability: use of metrics to measure and drive further impact  ・定量化可能性:影響力を測定し,さらに推進するための指標の使用
– Scalability: future impact potential beyond the current reach and applicability in different contexts  ・拡張性:現在の影響範囲を超えた将来的な影響の可能性と,異なる文脈における適用可能性
– Sustainability: sustainability of the initiative and potential for long-term impact  ・持続可能性:イニシアチブの持続可能性と長期的なインパクトの可能性
Recognizing the potential that AI may have to exacerbate current education gaps, all selected case studies strongly emphasize education equity in their design. Following a call for submissions through its various partner networks, the World Economic Forum’s Centre for the New Economy and Society and the Alliance, with the assistance of a panel of independent experts, selected nine case studies relating to the gaps and opportunities identified earlier in this paper and based on the evaluation criteria. AIが現在の教育格差を悪化させる可能性を認識し、選ばれたすべてのケーススタディは、その設計において教育の公平性を強く強調している。世界経済フォーラムの新経済社会センターとアライアンスは、様々なパートナー・ネットワークを通じた公募に続き、独立した専門家パネルの協力を得て、本稿で先に挙げた格差と機会に関する9つのケーススタディを、評価基準に基づいて選定した。
3.2 Case studies 3.2 ケーススタディ
CASE STUDY 1 ケーススタディ 1
Accessible Digital Textbooks (ADT)  アクセシブルなデジタル教科書(ADT) 
UNICEF ユニセフ
The initiative employs Universal Design for Learning (UDL) principles and accessible technology to create digital tools that cater to diverse learners, including those with disabilities.  このイニシアティブは、学習のためのユニバーサルデザイン(UDL)の原則とアクセシブルな技術を採用し、障害のある人を含む多様な学習者に対応するデジタルツールを作成している。
Context and objectives  背景と目的 
Of the 240 million children globally who have disabilities, the vast majority lack access to inclusive technologies, easily accessible learning materials and other vital educational support to fully engage and participate in their learning endeavours. Half of children with a disability are out of school and one billion children and adults with disabilities need assistive technology but do not have access to it. Managed by UNICEF, the Accessible Digital Textbooks (ADT) initiative employs UDL principles and accessible technology to create customizable, inclusive digital tools for diverse learners, including those with disabilities. UNICEF plans to leverage AI for cost-effective scaling, collaborating with partners globally to transform education for children with disabilities, and expanding the initiative to new regions. A co-creation approach involving local stakeholders enhances the ADT ecosystem, contributing to improved learning outcomes and reimagining the future of textbooks. ADTs have been implemented in three countries in the Eastern and Southern Africa regions, and six countries in Latin America and the Caribbean, in coordination with the respective Ministries of Education, with a goal to reach 500,000 children in the first half of 2024.  世界には2億4,000万人の障害を持つ子どもたちがいるが、その大多数は、インクルーシブ・テクノロジーや、簡単に利用できる学習教材、その他学習活動に完全に参加するために不可欠な教育支援へのアクセスが不足している。障害のある子どもの半数は学校に通っておらず、10億人の障害のある子どもと大人が、支援技術を必要としているにもかかわらず、それを利用できていない。ユニセフが運営するアクセシブル・デジタル・テキストブック(ADT)イニシアチブは、UDLの原則とアクセシブル・テクノロジーを採用し、障害のある人を含む多様な学習者のために、カスタマイズ可能でインクルーシブなデジタル・ツールを作成している。ユニセフは、費用対効果の高いスケーリングのためにAIを活用し、障害のある子どもたちの教育を変革するために世界中のパートナーと協力し、このイニシアティブを新たな地域に拡大する計画である。現地のステークホルダーを巻き込んだ共創アプローチがADTのエコシステムを強化し、学習成果の改善と教科書の未来の再構築に貢献する。ADTは、東部・南部アフリカ地域の3カ国と、ラテンアメリカ・カリブ海地域の6カ国で、それぞれの文部省と連携して実施されており、2024年前半には50万人の子どもたちに届けることを目標としている。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
UNICEF aims to revolutionize textbooks using AI for widespread implementation. ADTs allow users to customize and combine diverse features like narration, sign-language videos, interactivity, the audio description of images, text-to-speech and other functions to suit different preferences or access needs. Once installed, the learner can use the textbook offline on the device, making it accessible to students who lack connectivity, promoting education that is personalized, inclusive and accessible  ユニセフは、AIを活用して教科書に革命を起こし、広く普及させることを目指している。ADTは、ナレーション、手話ビデオ、双方向性、画像の音声説明、テキスト読み上げ、その他の機能など、さまざまな機能をカスタマイズして組み合わせることができる。一度インストールすれば、学習者はオフラインで教科書を端末で使用することができるため、接続環境がない生徒でも教科書にアクセスすることができ、個別化、インクルーシブ、アクセシブルな教育を促進することができる。
Expected impact  期待される効果 
Research and development conducted by UNICEF and its partners indicate that ADTs can enhance students’ motivation, classroom participation and their ability to engage with one another. ユニセフとそのパートナーが実施した研究開発によると、ADTは生徒のやる気、授業への参加、生徒同士の関わり合いの能力を高めることができる。
CASE STUDY 2  ケーススタディ2 
Skill-building with Virtual Mentors バーチャル・メンターによるスキル育成
Kabakoo Academies  カバクー・アカデミー 
An educational technology start-up in West Africa pioneering a transformative approach to upskilling young people in the face of limited formal job opportunities.  西アフリカの教育テクノロジー新興企業で、正規雇用の機会が限られる中で、若者のスキルアップのための変革的アプローチを開拓している。
Context and objectives  背景と目的 
Over 80% of employment in Africa is informal, impacting the opportunities available to the continent’s young talent. Kabakoo is an educational technology start-up with a mission to enable young people in West Africa to develop the mindset and skills for self-employment in a setting that lacks formal jobs. They have developed a community-driven upskilling approach that combines a mobile application with real-life networks of peers and mentors. Kabakoo leverages social media content and local partnerships to engage youth in urban and semi-urban areas of West Africa. The Kabakoo app provides communitybased experiential learning, enriched by modules on learning to learn and visualization and with the support of an LLM-based virtual mentor. Furthermore, Kabakoo fosters real-life community interactions to support the acquisition of digital and entrepreneurial skills  アフリカにおける雇用の80%以上は非正規雇用であり、アフリカ大陸の若い才能が得られる機会に影響を与えている。Kabakooは、西アフリカの若者が正規雇用のない環境下で自営業のためのマインドセットとスキルを身につけられるようにすることを使命とする教育テクノロジー新興企業である。Kabakooは、モバイル・アプリケーションと現実の仲間やメンターとのネットワークを組み合わせた、コミュニティ主導型のスキルアップ・アプローチを開発した。Kabakooは、西アフリカの都市部や半都市部の若者を取り込むために、ソーシャルメディア・コンテンツと地元のパートナーシップを活用している。Kabakooアプリは、LLMベースのバーチャル・メンターのサポートを受けながら、学習と視覚化に関するモジュールによって強化された、コミュニティベースの体験学習を提供する。さらに、Kabakooは実際のコミュニティでの交流を促進し、デジタルスキルや起業スキルの習得をサポートする。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
Kabakoo employs an AI-enabled virtual mentor to provide 24/7 support to learners. This virtual mentor offers guidance, resources and advice whenever needed, supplementing human mentorship. The AI mentor also provides personalized feedback on learners’ assignments. After submitting their selfie video on a specific module, learners receive a personalized response via WhatsApp. Recognizing the linguistic diversity in Mali, Kabakoo is working on developing an AI-powered model to provide training in Bambara, the most spoken language in the country. In applying AI to address language barriers, Kabakoo promotes personalization, accessibility and inclusivity. The use of gamified virtual tokens (Kabakooins) and cloud-based resources contributes to a dynamic and robust learning environment.  Kabakooは、学習者に24時間365日のサポートを提供するために、AI対応のバーチャルメンターを採用している。このバーチャルメンターは、必要な時にいつでもガイダンス、リソース、アドバイスを提供し、人間の指導を補う。また、AIメンターは学習者の課題に対して個別にフィードバックを提供する。特定のモジュールに関する自撮りビデオを提出すると、学習者はWhatsAppを通じて個別の回答を受け取る。Kabakooは、マリの言語の多様性を認識し、同国で最も話されているバンバラ語でトレーニングを提供するAI搭載モデルの開発に取り組んでいる。言語の障壁に対処するためにAIを適用することで、Kabakooはパーソナライゼーション、アクセシビリティ、包括性を促進する。ゲーム化された仮想トークン(Kabakooins)とクラウドベースのリソースの使用は、ダイナミックで強固な学習環境に貢献している。
Expected impact  期待される効果 
The success of the programme is evidenced by a randomized control trial that resulted in a 23% increase in growth mindset among learners in a pilot conducted at Kabakoo. Kabakoo learners also report seeing a 44% increase in income six months after completing the programme. このプログラムの成功は、Kabakooで実施されたパイロット試験において、学習者の成長マインドセットが23%増加したというランダム化比較試験によって証明されている。また、カバコーの学習者は、プログラム終了後6ヶ月で収入が44%増加したと報告している。
CASE STUDY 3  ケーススタディ3 
Leveraging Literacy through AI  AIを活用した識字率の向上 
Letrus レトラス
An AI-based literacy development initiative implemented in middle and high schools across Brazil.  ブラジルの中学・高校で実施された、AIを活用した識字能力開発イニシアティブ。
Context and objectives  背景と目的 
The latest PISA scores show performance in Brazil and Latin America below the OECD average. The Letrus Program is an AI-based literacy development initiative implemented in middle and high schools across Brazil and currently benefiting 170,000 students in 670 schools. The main objective of the programme is to narrow the literacy gap between low- and high-income students. It incorporates proprietary natural language processing AI technology to offer real-time constructive feedback in reading and writing.  最新のPISAスコアは、ブラジルとラテンアメリカの成績がOECD平均を下回っていることを示している。レトルス・プログラムは、ブラジルの中学・高校で実施されているAIを活用した読み書き能力育成プログラムで、現在670校、17万人の生徒が恩恵を受けている。このプログラムの主な目的は、低所得層の生徒と高所得層の生徒の間の識字能力の格差を縮めることである。独自の自然言語処理AI技術を取り入れ、読み書きの建設的なフィードバックをリアルタイムで提供している。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
Letrus focuses on personalized learning through AI, offering immediate feedback to students, real-time data for educators and monitoring tools for school managers. Teachers receive tailored recommendations for content and methodologies, which can be seamlessly integrated into the curriculum to nurture and enhance specific skills. This iterative process ensures a dynamic and responsive approach to literacy development, aligning closely with the evolving needs of each student as well as the entire class. School managers can monitor progress and gain immediate insights into improvement areas as well as emerging learning gaps that may benefit from targeted intervention through teacher-training initiatives or strategic adjustments to the curriculum.  Letrusは、AIを活用した個別学習に重点を置き、生徒への即時フィードバック、教育者へのリアルタイムデータ、学校管理者へのモニタリングツールを提供している。教師は、特定のスキルを育成・強化するカリキュラムにシームレスに組み込むことができるコンテンツや方法論について、オーダーメイドの推奨を受けることができる。この反復プロセスにより、読み書き能力開発へのダイナミックで即応性のあるアプローチが保証され、クラス全体だけでなく、生徒一人ひとりの進化するニーズにも密接に合致する。学校管理者は、進捗状況をモニターし、改善点や、教員研修やカリキュラムの戦略的調整を通じて、的を絞った介入が有益と思われる新たな学習格差について、即座に洞察を得ることができる。
Expected impact  期待される効果 
In 2022 the programme achieved notable success in the public schools of Espirito Santo. Within five months of programme implementation, participating students achieved the second position in the national writing exams, a remarkable improvement compared to the eighth position attained by the control group. Letrus was subsequently designated as the official literacy development programme for high school students in the state. Espírito Santo emerged as the top-performing state in the writing component of the National Exam, exhibiting a performance delta five times the national average from 2021 to 2022. 2022年、このプログラムはエスピリト・サントの公立学校で顕著な成功を収めた。プログラム実施後5ヶ月以内に、参加生徒が全国筆記試験で2位を獲得し、対照グループの8位と比較して顕著な改善が見られた。レトルスはその後、同州の高校生のための公式識字能力開発プログラムに指定された。エスピリト・サント州は、2021年から2022年にかけて、全国平均の5倍の成績デルタを示し、全国試験の作文部門でトップの成績を収めた。
CASE STUDY 4  ケーススタディ4 
Pensamiento Computacional e IA (Computational Thinking and AI)  計算思考とAI(Pensamiento Computacional e IA) 
Ceibal セイバル
This programme teaches computational thinking and AI in an interdisciplinary way with other areas of knowledge such as mathematics, language and science.  このプログラムは、数学、言語、科学など他の知識分野と学際的な方法で、計算思考とAIを教える。
Context and objectives  背景と目的 
Computational thinking is a mental process by which humans try to solve complex problems by breaking them down into smaller, more manageable parts in the way computers would. It is a foundational skill for AI development. The Ceibal Computational Thinking and Intelligence programme operates in 80% of urban public schools and 250 rural schools in Uruguay. The programme’s key objective is to teach computational thinking and AI in an interdisciplinary way with other areas of knowledge such as mathematics, language and science. It also includes an active intervention to reduce the gender gap in these skills. The programme focuses on teaching students to be ethical producers and knowledgeable consumers of AI, covering topics such as how a machine learning model works, how data is used and analysed, and the biases that may exist.  コンピュテーショナル・シンキングとは、人間が複雑な問題を、コンピュータが行うように、より小さく管理しやすい部分に分解して解決しようとする精神的プロセスである。AI開発の基礎となるスキルである。セイバル・コンピューテーショナル・シンキング&インテリジェンス・プログラムは、ウルグアイの都市部の公立学校の80%と農村部の250校で実施されている。このプログラムの主な目的は、数学、言語、科学といった他の知識分野と学際的な方法で、計算思考とAIを教えることである。また、これらのスキルにおける男女格差を是正するための積極的な介入も含まれている。このプログラムでは、機械学習モデルがどのように機能するか、データがどのように使用され分析されるか、どのようなバイアスが存在する可能性があるかといったトピックを取り上げ、学生がAIの倫理的な生産者と知識豊富な消費者となるよう指導することに重点を置いている。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
AI lessons are utilized to help students understand the inner workings of machine learning models and gain insights into the use of data, as well as the potential biases present. The programme employs various evaluation tools, including learning tests, surveys and class observations. The programme’s aim is to foster the competencies of solving computational problems, data and information analysis, algorithms and procedures, as well as social transformation, acknowledging the integration of computers into our everyday lives.  AIの授業は、生徒が機械学習モデルの内部構造を理解し、データの使用や潜在的なバイアスに関する洞察を得るために活用される。このプログラムでは、学習テスト、アンケート、授業観察など、さまざまな評価ツールを採用している。プログラムの目的は、計算問題を解く能力、データと情報分析、アルゴリズムと手順、また社会変革の能力を育成し、日常生活へのコンピュータの統合を認識することである。
Expected impact  期待される効果 
Ceibal participates in the Bebras Competition, an international exam on computational thinking. A recent sample of Bebras exam results showed that students who participated in the programme significantly outperformed those who did not, with some differences observed in favour of girls. This communitydriven initiative led to the integration of computational thinking competence into Uruguay’s 2023 educational reforms. セイバルは、コンピュテーショナル・シンキングに関する国際的な試験であるベブラス・コンペティションに参加している。最近実施されたBebras試験の結果では、プログラムに参加した生徒が参加しなかった生徒を大きく上回り、女子に有利な差も見られた。このコミュニティ主導の取り組みにより、ウルグアイの2023年の教育改革に計算思考能力が組み込まれることになった。
CASE STUDY 5  ケーススタディ5 
The School Cyber Security Challenges / Cyber Skills Aotearoa  学校のサイバーセキュリティへの挑戦/サイバースキルズ・アオテアロア 
Grok Academy Grokアカデミー
An initiative aimed at providing resources for teachers to teach cybersecurity concepts and inform students about career opportunities in the field.  サイバーセキュリティの概念を教え、この分野でのキャリアの機会について生徒に知らせるためのリソースを教師に提供することを目的としたイニシアチブ。
Context and objectives  背景と目的 
Grok Academy is a not-for-profit Australian organization that supports the teaching of computing science and related disciplines. The organization has an extensive track record of creating student-centred and curriculum-aligned materials for cybersecurity and digital technology targeted to primary and secondary school students and teachers. In 2019, Grok Academy launched the Australian Schools Cyber Security Challenges programme, an initiative aimed at providing resources for teachers to teach cybersecurity concepts and inform students about career opportunities in the field. Developed in collaboration with government and industry organizations, the programme includes course curricula and classroom activities targeting students in years 5-12. Its success in Australia prompted expansion into New Zealand, leading to the introduction of Cyber Skills Aotearoa in October 2022. With courses, competitions and unplugged resources (ones that don’t include digital devices), it engages over 91,000 students. Grok Academy’s strategy emphasizes industry and government collaboration, reaching thousands across Australia and New Zealand.  Grok Academy はオーストラリアの非営利団体で、コンピューティング・サイエンスと関連分野の教育を支援している。同団体は、初等・中等学校の生徒と教師を対象としたサイバーセキュリティとデジタル技術に関する生徒中心のカリキュラムに沿った教材の作成で豊富な実績がある。2019年、Grok Academyは「Australian Schools Cyber Security Challenges」プログラムを開始した。これは、教師がサイバーセキュリティの概念を教え、この分野でのキャリアの機会について生徒に知らせるためのリソースを提供することを目的とした取り組みである。政府や業界団体と協力して開発されたこのプログラムには、5年生から12年生の生徒を対象としたコース・カリキュラムと授業活動が含まれている。オーストラリアでの成功がニュージーランドへの拡大を促し、2022年10月にCyber Skills Aotearoaが導入された。コース、コンペティション、アンプラグド・リソース(デジタル機器を含まないもの)により、91,000人以上の生徒が参加している。Grok Academyの戦略は、産業界と政府の協力に重点を置いており、オーストラリアとニュージーランド全土で数千人にサービスを提供している。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
As generative AI – which is based on large amounts of data – continues to develop, cybersecurity skills will become increasingly important. By teaching about cybersecurity, which encompasses information privacy and security, cryptography and digital forensics, Grok Academy is preparing the next generation of talent to be responsible producers of AI. There is also a clear understanding of the benefits of the programme in terms of educating the broader family community of participating students, since for many families this will be their only exposure to cybersecurity and misinformation concepts.  大量のデータに基づく生成的AIが発展し続けるにつれ、サイバーセキュリティのスキルはますます重要になるだろう。情報プライバシーとセキュリティ、暗号技術、デジタル・フォレンジックなどを含むサイバーセキュリティについて教えることで、Grok Academyは、次世代の人材がAIの責任ある生産者となる準備を整えている。また、多くの家族にとって、サイバーセキュリティや誤情報の概念に触れる唯一の機会となるため、参加生徒のより広い家族コミュニティへの教育という点でも、このプログラムの利点が明確に理解されている。
Expected impact  期待される効果 
Over 4.5 million students have been introduced to cybersecurity skills since the launch of Grok Academy. While roughly half of all participants are girls, female participation exceeds male participation in years 4, 7 and 8, helping to close persisting gender gaps in cybersecurity. Grok Academyの開始以来、450万人以上の生徒がサイバーセキュリティのスキルを学んだ。参加者の約半数は女子であるが、4年目、7年目、8年目には女子の参加者が男子を上回り、サイバーセキュリティに根強く残る男女格差の解消に貢献している。
CASE STUDY 6  ケーススタディ6 
3D Africa for Girls  少女のための3Dアフリカ 
Youth for Technology Foundation ユース・フォー・テクノロジー財団
A unique programme that encourages girls aged 10-16 years to develop innovative STEM-based solutions to real-world problems.  10~16歳の女児を対象に、現実世界の問題に対する革新的なSTEMベースのソリューションを開発することを奨励するユニークなプログラム。
Context and objectives  背景と目的 
Digital manufacturing and 3D printing have the potential to revolutionize Africa’s manufacturing industry in the same way that smartphones and mobile broadband are transforming the service, trade and agricultural industries. 3D Africa for Girls aims to transform the continent from “Aid to Africa” to “Made in Africa”. It provides high-quality STEM education in Nigeria that enables young girls ages 10-18 to design, prototype, market and sell their 3D-printed products and solutions. By doing so, it teaches and models girls to develop innovative STEM-based solutions to real-world problems, and teaches marginalized, low-income youth, girls and women how to sell those products in global, online markets. The programme leverages a combination of targeted job-shadowing and mentoring, and 3D Design and prototyping.  デジタル製造と3Dプリンティングは、スマートフォンとモバイル・ブロードバンドがサービス、貿易、農業産業を変革しているのと同じように、アフリカの製造業を変革する可能性を秘めている。3D Africa for Girlsは、アフリカ大陸を「アフリカへの援助」から「メイド・イン・アフリカ」に変えることを目指している。ナイジェリアで質の高いSTEM教育をプロバイダとして提供し、10~18歳の少女たちが3Dプリントした製品やソリューションを設計、試作、マーケティング、販売できるようにする。そうすることで、現実世界の問題に対する革新的なSTEMベースの解決策を開発することを少女たちに教え、模範とし、社会から疎外された低所得の若者や少女、女性に、それらの製品をグローバルなオンライン市場で販売する方法を教えている。このプログラムでは、対象を絞ったジョブシャドウイングとメンタリング、3Dデザインとプロトタイピングを組み合わせて活用している。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
The programme’s unique approach integrates 3D printing skills, real-world experts, mentors and global online marketplaces. Girls express their creativity using computer-aided design (CAD) to turn their ideas into new products (such as 3D printed rechargeable, detachable, cordless hair dryers and African-designed furniture) and market their goods. In addition to 3D design and printing, the programme also emphasizes programming skills, which are the backbone of any career in AI. Recognizing the persistent gender gap in AI careers (only 30% of the global AI workforce is female), the programme introduces young girls to the fundamentals of programming through tools such as Scratch and Bootstrap.  このプログラムのユニークなアプローチは、3Dプリンティングスキル、現実世界の専門家、指導者、グローバルなオンラインマーケットプレイスを統合している。少女たちは、コンピュータ支援設計(CAD)を使って創造性を表現し、アイデアを新製品(3Dプリントされた充電式、着脱式、コードレスのヘアードライヤーやアフリカンデザインの家具など)に変え、商品を販売する。このプログラムでは、3D設計と印刷に加えて、AI分野でのキャリアのバックボーンであるプログラミング・スキルにも重点を置いている。AIのキャリアにおける男女格差が根強いことを認識し(世界のAI労働者のうち女性はわずか30%)、このプログラムでは、ScratchやBootstrapなどのツールを通じて、若い女の子たちにプログラミングの基礎を紹介している。
Expected impact  期待される効果 
The programme has been instrumental in addressing the lack of encouragement for girls’ interest in STEM subjects, with at least 90% of graduates enrolling in university or tertiary institutions one year after completion and over 85% continuing in STEM or technology careers afterwards. Within the programme, at least 90% of participants attain a minimum of 95% proficiency in basic and advanced technology skills. このプログラムは、女子のSTEM科目への関心の低さを解消するのに役立っており、修了者の少なくとも90%が修了1年後に大学または高等教育機関に登録し、85%以上がその後もSTEMまたはテクノロジー関連の職業に就いている。このプログラムでは、参加者の少なくとも90%が、基礎的および高度な技術スキルにおいて95%以上の習熟度を達成している。
CASE STUDY 7  ケーススタディ7 
AI for Youth Entrepreneurship Curriculum 青年起業家教育カリキュラムのためのAI
JA Europe  JAヨーロッパ 
An innovative curriculum blending AI and entrepreneurship education for youth.  青少年のためのAIと起業家教育を融合させた革新的なカリキュラム。
Context and objectives  背景と目的 
The curriculum enables youth to develop a foundational understanding of AI, including ethics, data literacy and operations. Equipped with this foundational knowledge and practical skills, participants are poised to devise economically viable solutions – leveraging AI and associated tools – that address local and global challenges. Over the long term, this curriculum aims to support a future in which all youth are AI natives. While the programme has just completed its pilot phase, JA Europe recently expanded the curriculum to 10 additional countries, which will enable it to reach 30,000 youth in the next two years, combining the application of AI with improvements to entrepreneurship and employment in the agricultural sector.  このカリキュラムは、青少年が倫理、データリテラシー、オペレーションを含むAIの基礎的な理解を深めることを可能にする。この基礎的な知識と実践的なスキルを身につけた参加者は、AIと関連ツールを活用して、地域的・世界的な課題に対処する経済的に実行可能なソリューションを考案できるようになる。長期的には、このカリキュラムは、すべての若者がAIネイティブとなる未来をサポートすることを目指している。このプログラムは試験段階を終えたばかりだが、JAヨーロッパは最近、このカリキュラムをさらに10カ国に拡大し、今後2年間で3万人の青少年を対象に、AIの応用と起業家精神や農業分野での雇用の改善を組み合わせることを可能にした。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
The curriculum focuses on preparing educators and students for a technologydriven economy, offering coding-focused and non-coding pathways to develop AI understanding, ethics, data literacy and operations. It measures efficacy through entrepreneurship competencies and tech-driven solutions. Participants engage with advanced digital skills and tools, facilitating online collaboration, ideation and the application of AI, coding and other essential tech tools in their entrepreneurial endeavours. The curriculum was developed in collaboration with dedicated Intel experts and features an interactive online computing platform for youth to develop AI-based solutions and create business plans. To ensure educational equity, JA’s strategic focus lies in supporting underserved schools, especially in remote areas, and offering training to refugees, particularly from Ukraine. AI for Youth Entrepreneurship is implemented in schools selected based on their limited resources and geographical location, and in alignment with national strategies aimed at reaching underserved youth.  このカリキュラムは、テクノロジー主導の経済に向けた教育者と生徒の準備に重点を置いており、AIの理解、倫理、データリテラシー、操作を身につけるために、コーディングに特化した進路とコーディング以外の進路を提供している。このカリキュラムでは、起業家精神と技術主導のソリューションを通じて、その効果を測定する。参加者は、高度なデジタル・スキルとツールを駆使し、オンライン・コラボレーション、アイデア発想、AI、コーディング、その他の不可欠な技術ツールの起業活動への応用を促進する。カリキュラムはインテルの専門家と共同で開発され、青少年がAIベースのソリューションを開発し、ビジネスプランを作成するためのインタラクティブなオンライン・コンピューティング・プラットフォームを特徴としている。教育の公平性を確保するため、JAの戦略的焦点は、特に遠隔地の恵まれない学校への支援と、特にウクライナからの難民へのトレーニング提供にある。AI for Youth Entrepreneurshipは、限られた資源と地理的な立地条件に基づいて選ばれた学校で実施され、十分な教育を受けていない青少年への支援を目的とした国家戦略に沿っている。
Expected impact  期待される効果 
In the pilot year, student teams created 34 AI-based solutions, demonstrating the success of the programme in developing entrepreneurial capacities and understanding of AI among young people. パイロット・イヤーには、学生チームが34のAIベースのソリューションを開発し、若者たちの起業家精神とAIへの理解を深めるというプログラムの成功を実証した。
CASE STUDY 8  ケーススタディ8 
AI-Powered Digital Textbooks  AIを活用したデジタル教科書 
Ministry of Education of South Korea 韓国教育省
A digital textbook that enables customization for learners across various proficiency levels.  様々な習熟度レベルの学習者向けにカスタマイズが可能なデジタル教科書。
Context and objectives  背景と目的 
The Ministry of Education in South Korea has unveiled plans to introduce AI-powered digital textbooks in local elementary and secondary schools starting in 2025. The initiative aims to meet the growing demand for diverse learning content and utilize AI and other emerging technologies to enhance the educational experience for students. This innovation in South Korea’s education system aims to address educational inequality, reduce reliance on private education and transform the nation’s hypercompetitive education culture. The Ministry of Education plans to continue refining the initiative, incorporating feedback and ensuring the development of diverse and creative AI digital textbooks.  韓国の教育省は、2025年から地域の小中高校にAIを活用したデジタル教科書を導入する計画を発表した。この構想は、多様な学習コンテンツに対する需要の高まりに対応し、AIやその他の新興技術を活用して生徒の教育体験を向上させることを目的としている。韓国の教育制度におけるこの革新は、教育の不平等に対処し、私教育への依存を減らし、国の過当競争的な教育文化を変革することを目的としている。教育省は、フィードバックを取り入れ、多様で創造的なAIデジタル教科書の開発を保証しながら、このイニシアチブを改良し続ける計画だ。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
The introduction of digital textbooks will enable customized learning opportunities for students across various proficiency levels in subjects such as mathematics, English and informatics. The programme will progressively expand to include additional grades and subjects, and eventually cover all subjects by 2028, excluding activity-based subjects like music, art, physical education and ethics. Students will receive tasks and activities differentiated based on their individual proficiency, allowing students to learn at their own pace. The Ministry of Education emphasizes the coexistence of paper and digital formats in schools. The plan also emphasizes collaboration between human teachers and AI assistants, with a focus on fostering lead teachers who provide humanized guidance alongside AI technology.  デジタル教科書の序文により、数学、英語、情報学などの科目において、様々な習熟度レベルの生徒がカスタマイズされた学習機会を得られるようになる。このプログラムは段階的に拡大され、学年や教科が追加され、最終的には2028年までに、音楽、美術、体育、倫理のような活動ベースの教科を除く全教科をカバーする。生徒たちは、個々の習熟度によって異なる課題や活動を受けることになり、自分のペースで学習できるようになる。文部省は、学校における紙とデジタルの共存を強調している。同計画はまた、人間の教師とAIアシスタントの連携も重視しており、AIテクノロジーと並行して人間味のある指導を行う主幹教師の育成に重点を置いている。
Expected impact  期待される効果 
The Ministry of Education is currently setting up a pilot programme involving 400 teachers who will be using the AI-powered textbooks in their teacher training. The rollout of the programme is expected to begin in 2025 and will enable teachers to tailor their classes through real-time collection and analysis of data about students learning. 文部科学省は現在、教員研修でAIを活用した教科書を使用する400人の教員を対象としたパイロットプログラムを立ち上げている。このプログラムの展開は2025年に開始される予定で、教師は生徒の学習に関するデータをリアルタイムで収集・分析することで、授業をカスタマイズできるようになる。
CASE STUDY 9  ケーススタディ9 
AI Tutor Project  AI家庭教師プロジェクト 
Ministry of Education of the United Arab Emirates アラブ首長国連邦教育省
An AI-powered virtual tutor to enhance the education landscape in the UAE and promote educational equity.  アラブ首長国連邦の教育状況を改善し、教育の公平性を促進するための、AIを活用したバーチャル家庭教師。
Context and objectives  背景と目的 
The Ministry of Education of the United Arab Emirates – in collaboration with several partners, including Microsoft, ASI and teachers, among others – has developed an AI-powered tutor to enhance the education landscape in the UAE and promote equity in a context where private tutoring is on the rise. The project aims to significantly improve students’ academic performance, resulting in higher test scores, better comprehension of subjects, and enhanced critical thinking skills through AI-powered personalized learning. The project employs adaptive learning algorithms, continuous assessment, 24/7 availability and data-driven insights to achieve its goals. It aims to create a more engaging and interactive learning experience, promoting self-directed learning and eliminating barriers related to time and location. While the project is in its infancy and pilot stage (the first version is scheduled to launch September 2024), the intended evidencegathering methods for skill development include ongoing data collection, assessments and evaluations on personalized learning, critical thinking, problemsolving, self-directed learning, digital literacy and communication skills.  アラブ首長国連邦教育省は、マイクロソフト社、ASI社、教師など複数のパートナーと共同で、UAEの教育環境を強化し、個人指導が増加している状況下で公平性を促進するために、AIを搭載した家庭教師を開発した。このプロジェクトは、AIを活用した個別学習により、生徒の学業成績を大幅に改善し、テストの得点向上、科目の理解度向上、批判的思考力の強化を目指す。このプロジェクトは、適応学習アルゴリズム、継続的な評価、24時間365日の利用可能性、データ駆動型の洞察を採用し、目標を達成する。このプロジェクトは、より魅力的でインタラクティブな学習体験を創造し、自主的な学習を促進し、時間や場所に関連する障壁を排除することを目指している。プロジェクトは黎明期で試験的な段階にあるが(最初のバージョンは2024年9月に開始予定)、スキル開発のための証拠収集方法として、個人学習、批判的思考、問題解決、自己主導型学習、デジタルリテラシー、コミュニケーションスキルに関する継続的なデータ収集、評価、評価が意図されている。
AI-enabled aspects  AIを活用した側面 
The AI tutor tailors lessons to the individual needs and learning styles of each student, ensuring that they receive the right level of challenge and support. It continually assesses student progress, identifying areas of improvement and providing targeted feedback and additional resources to help students overcome their challenges. The tutor can also provide support in multiple languages, ensuring that students from diverse linguistic backgrounds also have access to quality education. By automating certain teaching tasks and providing valuable insights into student progress, the UAE AI Tutor project aims to alleviate teacher workload, enabling them to focus on more strategic and interactive aspects of the learning experience. The platform also generates detailed reports for educators and parents, enabling them to monitor and support student progress effectively. Further, the AI tutor breaks up linear and time-consuming methods of feedback to provide real-time analytics to all stakeholders, including at the ministerial level, enabling more adaptive strategy development.  AIチューターは、生徒一人ひとりのニーズや学習スタイルに合わせて授業を進め、適切なレベルの課題とサポートを確実に提供する。継続的に生徒の進捗状況を評価し、改善点を特定し、生徒が課題を克服できるよう、的を絞ったフィードバックや追加リソースを提供する。また、チューターは多言語でのサポートも可能で、多様な言語的背景を持つ生徒が質の高い教育を受けられるようにする。UAEのAIチューター・プロジェクトは、特定の教育作業を自動化し、生徒の学習進捗に関する貴重な洞察を提供することで、教師の作業負担を軽減し、学習経験のより戦略的でインタラクティブな側面に集中できるようにすることを目指している。また、このプラットフォームは、教育者や保護者向けに詳細なレポートを生成し、生徒の進歩を効果的に監視・サポートすることを可能にする。さらに、AI家庭教師は、直線的で時間のかかるフィードバック方法を打破し、閣僚レベルを含むすべての利害関係者にリアルタイムの分析を提供することで、より適応的な戦略策定を可能にしている。
Expected impact  期待される効果 
The project already showed improvements during the piloting stage in average grades and positive impact on students’ academic performance. It demonstrated a 10% increase in learning outcomes. このプロジェクトは、試験段階ですでに平均成績の改善と生徒の学業成績への好影響を示した。学習成果が10%向上した。
Conclusion  結論 
The integration of AI technology into education presents a promising pathway for enhancing learning experiences and outcomes, while scaling AI literacy can support learners in being prepared for the jobs of tomorrow. At the same time, it is important to acknowledge the potential risks of rapid generative AI deployment in education without putting appropriate planning, safety measures, governance measures and equity frameworks in place. While AI systems often outperform similar, traditional software systems that are commonly viewed as “educational technology” or “edtech”, they have attributes that may both amplify and create new risks.  AI技術の教育への統合は、学習経験と成果を向上させる有望な道筋を提示し、一方でAIリテラシーの拡大は、学習者が明日の仕事に備えられるようサポートすることができる。同時に、適切な計画、安全対策、ガバナンス対策、公平性の枠組みを整えることなく、生成的AIを教育に急速に導入することの潜在的リスクを認識することも重要である。AIシステムは、一般に「教育技術」または「Edtech」とみなされる類似の従来型ソフトウェアシステムを凌駕することが多い一方で、リスクを増幅させ、また新たなリスクを生み出す可能性のある特性を持っている。
Some of these concerns are widely held by parents, educators and leaders alike. A global survey of more than 17,000 people in 2023 found that 61% of respondents are either ambivalent or unwilling to trust AI systems, while 71% of people are concerned about potential risks.26 For example, while the data collected by these tools enables their powerful results, it also leads to concerns about safeguarding student data and privacy. These concerns are linked to wider challenges around safeguards for AI. For example, a survey of over 2,300 IT professionals found that only 10% of firms had policies intended to govern the use of generative AI, while 57% are very or extremely worried about generative AI being exploited by bad actors.27 Some concerns are held by educators themselves, around the potential of AI to disrupt teaching jobs, requiring careful management, ensuring teachers remain central to education systems complemented by AI tools, and adequate reskilling and upskilling for teachers.  こうした懸念のいくつかは、保護者、教育者、指導者にも広く抱かれている。2023年に1万7,000人以上を対象に行われた世界的な調査によると、回答者の61%がAIシステムを信頼するかしないかのどちらかであり、71%の人が潜在的なリスクを懸念していることがわかった26。例えば、これらのツールによって収集されたデータは、その強力な結果を可能にする一方で、生徒のデータ・プライバシーの保護に関する懸念にもつながる。こうした懸念は、AIの保護措置をめぐるより広範な課題とも関連している。例えば、2,300人以上のIT専門家を対象とした調査では、生成的AIの利用を管理するためのポリシーを持っている企業はわずか10%で、57%が生成的AIが悪質な行為者に悪用されることを非常にまたは非常に懸念していることがわかった27。教育関係者自身が抱いている懸念もある。それは、AIが教職を混乱させる可能性があり、慎重な管理が必要であること、教師がAIツールによって補完される教育システムの中心であり続けること、教師の十分な再教育とスキルアップである。
Conversely, there are concerns around the potential for exacerbating inequality for those that will miss out on the benefits of AI in education. Over 2.6 billion individuals globally currently lack basic internet access.28 It is essential, therefore, that effort and focus be oriented toward the issue of educational equity, lest the benefits of AI systems accrue primarily to geographies and communities which are already relatively privileged, further widening the education equity gap. Additionally, there are other concerns about inaction on the part of education systems in integrating a focus on AI, as synthetic content can be used to create misinformation and disinformation.29 Children and young learners are particularly vulnerable – and a focus on AI literacy is necessary to help prepare them to critically analyse content and understand the adverse consequences of false information.  逆に、教育におけるAIの恩恵を受けられない人々の不平等を悪化させる可能性も懸念される。現在、世界全体で26億人以上の人々が、基本的なインターネットへのアクセスを欠いている28。 したがって、AIシステムの恩恵が、すでに相対的に恵まれている地域やコミュニティに主にもたらされ、教育の公平性格差がさらに拡大することのないよう、教育の公平性の問題に努力と焦点を当てることが不可欠である。さらに、合成コンテンツが誤情報や偽情報の作成に利用される可能性があるため、AIに焦点を統合する教育システム側の不作為に対する懸念もある29。 子供や若い学習者は特に脆弱であり、彼らがコンテンツを批判的に分析し、偽情報の悪影響を理解するための準備として、AIリテラシーに焦点を当てることが必要である。
While education systems need to adapt to use AI and to teach AI literacy, it is the collaboration between human expertise and AI capabilities that holds the potential to transform learning outcomes. The case studies presented in this report underscore this element of integration as well as the need for comprehensive public-private partnerships, planning and impact assessment. Under these conditions, AI technologies can enhance teaching and learning experiences, promote equitable access to education and address pressing challenges in the educational landscape.  教育システムはAIを活用し、AIリテラシーを教えるために適応する必要があるが、学習成果を変革する可能性を秘めているのは、人間の専門知識とAIの能力の連携である。本報告書で紹介するケーススタディは、包括的な官民パートナーシップ、計画、影響評価の必要性とともに、この統合の要素を強調している。このような条件の下で、AIテクノロジーは教育・学習体験を強化し、教育への公平なアクセスを促進し、教育現場における差し迫った課題に対処することができる。
The case studies point to five conditions that can help balance innovation with guardrails:  ケーススタディは、イノベーションとガードレールのバランスを取るのに役立つ5つの条件を指摘している: 
– AI for education must be developed in collaboration with educators and education leaders, ensuring it meets the diverse learning needs of students, supports teachers in their focus on human interactions and aids administrators in making informed decisions on relevant content.  ・教育用AIは,教育者や教育指導者と協力して開発され,生徒の多様な学習ニーズを満たし,教師が人間との対話に集中できるようサポートし,管理者が関連するコンテンツについて十分な情報を得た上で意思決定できるよう支援しなければならない。
– AI integration in education must ensure the protection of sensitive information through the implementation of robust data privacy and security protocols. This includes raising awareness about ethical data use, ensuring consent, anonymizing data and limiting data collection to what is strictly necessary for educational purposes.  ・教育におけるAIの統合は,強固なデータ・プライバシーとセキュリティ・プロトコルの導入を通じて,機密情報の保護を確保しなければならない。これには,倫理的なデータ使用に関する意識の向上,同意の確保,データの匿名化,教育目的に厳密に必要なデータ収集の制限などが含まれる。
– Innovative funding models are essential to support the ongoing refinement of AI algorithms and the creation of independent testing and evaluation of AI solutions so that stakeholders can be confident in their efficacy and value for money.  ・革新的な資金提供モデルは、AIアルゴリズムの継続的な改良と、AIソリューションの独立したテストと評価を支援するために不可欠である。そうすることにより、ステークホルダーがその有効性と費用対効果を確信できるようになる。
– Students, teachers and administrators must receive necessary training and upskilling opportunities oriented to their needs to help them make the most productive use of AI systems.  ・生徒,教師,管理者は,AIシステムを最も生産的に活用できるよう,彼らのニーズに合わせた必要な研修やスキルアップの機会を受けなければならない。
– Equity and inclusion considerations must be central to the design of programmes to ensure that AI literacy is widely imparted and the benefits of AI technologies in education accrue widely.  ・AIリテラシーが広く伝授され,教育におけるAI技術の恩恵が広く享受されるよう,公平性とインクルージョンを考慮したプログラムが設計されなければならない。
The next phase of research in Education 4.0 will explore these aspects and continue to develop case studies and examples of successful integration of AI tools and AI-literacy in education, working with business, government, educators and civil society to unlock the transformative potential of AI in shaping the future of education for generations to come. 教育4.0の次の研究段階では、これらの側面を探求し、教育におけるAIツールやAIリテラシーの統合に成功したケーススタディや事例の開発を継続し、企業、政府、教育者、市民社会と協力して、来るべき世代のために教育の未来を形成するAIの生成的可能性を解き放つ。

 

 

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