Googleは、AIモデル「Gemini」が英国とイタリアの教室で生徒と教師の支援にどのように貢献しているかを示す新たな研究結果を発表した。これらの研究は、数学における個別指導の提供や、教室での参加を促すインタラクティブな授業計画の立案において教師を支援するAIツールの有効性を評価することに焦点を当てた。
英国では、学習プラットフォーム「Eedi」との連携により、12歳から15歳の生徒1,100人以上を対象とした10週間の無作為化比較試験が実施された。この試験では、Geminiの能力と同プラットフォームのリソースを組み合わせたシステムを使用し、生徒が自力で誤りをステップ・バイ・ステップで修正できるよう誘導した。結果として、Geminiモデルの回答の質は約25%向上し、専門家レビューアーによる承認率は95%に達した。また、AIから指導を受けた生徒は、人間の教師に頼った生徒と同等の成果を達成した。
イタリアでは、ドン・ボスコ学校ネットワークおよびローマのサレジアン教皇庁立大学との協力のもと、約1,600人の教師と24,500人以上の生徒を対象に1年間の研究が行われた。Geminiを授業設計のアシスタントとして活用した結果、ワークショップやグループ活動の導入によって従来の講義形式の一斉指導が38%減少し、生徒の積極的な参加は77%から84%へと上昇したほか、教師の日々の負担軽減にもつながった。
この進展は実際に何を変えるのか？
これらの結果は、教育機関におけるAI統合の実質的な転換を示している。AIの役割は単に既成の答えを提供することにとどまらず、生徒の批判的思考を促すことにある（セッションの約99%において直接的な解法を与えずに誘導することを含む）。また、教室のエンゲージメントを維持する上で個々の教師のエネルギーへの全面的な依存を減らし、個別指導やメンターシップにより集中できる余地を生み出すことにも貢献している。
実験に伴う限界と課題
日々の課題や小テストにおける生徒のパフォーマンスには明らかな向上が見られたものの、試験の短い実施期間内では、標準化されたSTARテストのスコアにそれらの向上が顕著に反映されることはなかった。研究者らによると、これはステップ・バイ・ステップの誘導が単純な視覚的ヒントに比べて1問あたりにより多くの時間を要し、1回のセッションで生徒が解いた問題数が減少したためであり、今後は学年全体を通じた研究が必要とされる。