生成AI 研修 エージェント AIリテラシー
概要
学校現場における生成AI活用の最新トピックを学ぶ研修。AIネイティブ世代が直面するリスクと、 学びの質を保つための運用原則、そして授業・校務でのAIエージェントの活用可能性を中心に探究。
学んだこと（AIネイティブ世代のリスク）
- 在り方そのものを再考する：端末の利用率でKPIを測るのではく、教育（学習）効果を測らねばならない。
- 認知的負債：このリスクをおさえた上でどう活用していくか。
- Learning Gap：一連のワークフローの中で、どこでAIを使用するか。
- Workslop：AIが作成した質の悪いコンテンツのこと。
要点：AIは、質問に答えることは得意だが、何を質問すべきかは教えてくれない。
実践ルール（まずは自力で執筆 → その後AI）
- 自力で考える
- 自力で作成
- AIで改善：引用・参照元・判断根拠を明記。事実は必ず再検証。
- 検証・完成：自分で批判的に検証。最終化。
48時間アクション
- 研修で使用した資料をダウンロードし、学年の先生と共有、意見交換を実施。
- 情報Ⅰの「生成AI」の単元に向けての授業案を作成。テーマは「AIネイティブ世代のリスクについて」
今後への活用
- 学期はじめに「AI活用の約束（クラス合意）」を策定：目的限定・根拠明示・再検証・ふりかえり。
- 教員側はAIエージェントで事務負担を軽減し、対話・フィードバック時間を増やす。
- 単元末のポートフォリオに「AI関与率の自己申告」を残す。