【第148回】国際的学力到達度調査「PISA2018」-その2

~  日本の子供たちの読解力の現状  ~

前回、日本の子供たちの「デジタル読解力不足仮説」についてご紹介しましたが、果たして、本来の意味での「読解力」は低下していないのでしょうか?「ロボットは東大に入れるか」プロジェクト(視線132回)を行った、『AI vs教科書が読めない子どもたち』の著者・新井紀子氏(国立情報学研究所教授)が、『AIに負けない子を育てる』を昨年9月に出版し、前作同様、日本の子供たちの読解力低下に警鐘を鳴らしています。「読解力低下仮説」も決して看過できる問題ではありません。

新井氏は、一般社団法人「教育のための科学研究所」を立ち上げ、「リーディングスキルテスト(RST)」(https://www.s4e.jp/)を全国展開しています。このテストは、基礎的・汎用的読解力として、知識を問う問題ではなく、「事実について書かれた短文を正確読むスキル」を6分野に分類して設計されています。

① 係り受け解析:文の基本構造(主語・述語・目的語など)を把握する力

② 照応解決:指示代名詞が指すものや、省略された主語や目的語を把握する力

③ 同義文判定:2文の意味が同一であるかどうかを正しく判定する力

④ 推論:小学6年生までに学校で習う基礎知識と日常生活から得られる常識を動員して文の意味を理解する力

⑤ イメージ同定:文章や図やグラフと比べて、内容が一致しているかどうかを認識する能力

⑥ 具体例同定:言葉の定義を読んでそれと合致する具体例を認識する力

その結果が、「照応」の正答率が中学生6割・高校生7割、「係り受け」は中学生7割弱・高校生8割弱で意味を理解できないAI並み。「同義文判定」中学生6割弱・高校生7割、「イメージ同定」1~2割・高校生3割前後というものでした。鉛筆を転がして選択肢を選ぶ程度のランダムさしか示していない結果もあったのです(視線133回)。

十分なサンプル調査から科学的にわかったこととして、次の5つを上げています。

 1. 高校のRST能力値の平均と高校の偏差値には極めて高い相関がある。

 2. 中学生は学年が上がるに従ってRSTの能力値が全体として上がる傾向がある。

 3. 高校生では、全体としても個人としても、RSTの能力値が自然に上がるとは言えない。

 4. 中学生では個人のRSTの能力値と学力テストの成績には中程度の相関がある。

 5. 中学生の学校外の学習時間(自己申告)とRSTの能力値に相関はない。

 要するに、基礎的・汎用的読解力は、中学3年までは学力が上がるに従って能力値も上がる傾向にあるが、高校生になると上がらない、ということになります。では、新井氏は日本の子供たちの読解力がなぜここまで落ちてしまったと考えているのでしょうか? 氏は、その原因がアクティブラーニングと関係しているのではないかと考えているようです。次回、氏が指摘した問題点をご紹介いたします。

【参考資料】「AIに負けない子どもを育てる」(新井紀子著・東京経済新報社)


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

トゥルースアカデミー
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【第147回】国際的学力到達度調査「PISA2018」-その1

~ 日本の子供たちのデジタル読解力不足 ~

皆様も驚かれたと思いますが、昨年12/4朝日新聞朝刊第1面に「『読解力』続落 日本15位」というショッキングなタイトルが躍りました。OECDが行う15歳を対象とした国際的な学習到達度調査「PISA2018」の結果です。

今回の調査は79の国・地域で約60万人が参加。日本からは183校・約6100人が参加しました。2015年以降、コンピューターを使ったテストとなっています。日本は「数学的リテラシー」は順位を1つ落とし6位、「科学的リテラシー」は2つ順位を落とし5位と、以前トップレベルを維持。しかし、「読解力」は8位から15位に落ちてしまいました。今回は3教科とも、「北京・上海・江蘇州・浙江省」(中国)が1位、シンガポールが2位、マカオ(中国)が3位。

「読解力」では、既存の問題72問にコンピューター用の新規問題173問を加えた計245問が出題されました。最初に出題される問題の結果によって、その後の問題の難易度が変わる「適応型テスト」を初めて導入しました。日本については、コンピューターを使ってネット上の多様な文章を読み解く力、テキストの中から情報を探り出したり、質と信ぴょう性を評価したりする能力の弱さや、根拠を示しながら自分の考えを他者に伝わるように記述する力の低さが指摘されました。自由記述形式の正答率は前回より12ポイント下がっています。また、前回、前々回と比べ、習熟度の低い生徒の割合が増えました。

記述式問題については、昨年末「大学入学共通テスト」で紛糾したことは記憶に新しいかと思います。これまでPISAで日本の子供たちの記述式問題の弱さが指摘されてきたこともあり、「記述式問題の導入により、解答を選択肢の中から選ぶだけではなく、自らの力で考えをまとめたり、相手が理解できるよう根拠に基づいて論述したりする思考力・判断力・表現力を評価することができます。また、共通テストに記述式問題を導入することにより、高等学校に対し、『主体的・対話的で深い学び』に向けた授業改善を促していく大きなメッセージとなります。大学においても、思考力・判断力・表現力を前提とした質の高い教育が期待されます」(文科省)という御旗を掲げました。しかし、「採点ミスの完全な解消」「自己採点と実際の採点の不一致の改善」「質の高い採点体制の明示」について現時点では困難という判断から、無期限の見送りとなりました。

耳塚寛明・青山学院大学コミュニティ人間科学部特任教授は、PISA読解力低下の謎に迫る仮説として、「読解力低下仮説」と「デジタル読解力不足仮説」を挙げています(1/27日経新聞)。前者は従来の議論の延長線上にあるとし、後者は新たな発見として知見を読み解くことつながると言います。まず、日本は学校の授業におけるデジタル機器の利用時間が短く、OECD加盟国で最低であること。小中高校のパソコンは児童生徒5.4人に1台(練馬区は16.5人/台と東京23区で最低、新宿区6.1人/台)、教室の無線LAN整備率は4割しかありません。また、「関連資料を見つけるために授業後にインターネットを閲覧する」生徒は、OECD平均23%に対して日本は6%にすぎません。コンピューターを学習や思考の道具として使う日常生活が圧倒的に不足していることを指摘しています。加えて今回の結果は「格差」の問題も提起しました。デジタル読解力は家庭の社会経済文化的背景(ESCS)が強く影響しているとのこと。家庭の経済状況4段階の最も厳しい層では、読解力の最下位水準の子が4人に1人いました。耳塚教授は「調査結果は日本の学校教育がデジタル社会への対応に失敗したことを教えている」と文章を結びます。

しかし、『AI vs教科書が読めない子どもたち』の著者・新井紀子氏(国立情報学研究所教授)が、『AIに負けない子を育てる』を昨年9月に出版し、前作同様、日本の子供たちの読解力低下に警鐘を鳴らしています。「読解力低下仮説」も決して看過できる問題ではありません。


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第146回】 新年のご挨拶 ~ 持続可能な社会を創るのに求められる能力とは? ~

明けましておめでとうございます。

オリンピックイヤーの2020年は、カルロス・ゴーンの国外脱出、イラン司令官殺害など、まるで映画のようなビッグニュースから始まりました。

昨年9月23日、スウェーデンの環境活動家グレタ・トゥーンベリさん(16才)が国連気候行動サミットで地球温暖化に本気で取り組んでいない大人たちを「How dare you !」と叱責したことを機に、賛同者はどんどん増え、世界各地で若者を中心に気候変動・温暖化に具体的な政策・行動を求める国際的な抗議行動「グローバル気候マーチ」が広がっています。日本でもデモ行進を目にすることがあります。

彼女に対して批判的な意見もありますが、英国の環境担当大臣マイケル・ゴーブは、「私があなたの話を聴いたとき、大きく感嘆しましたが、責任と罪悪感も感じました。私はあなたの両親の世代であり、気候変動と私たちが生み出した広範な環境危機に対処するのに十分な努力をしていないことを認識しました」と賛同します。また、昨年12/31ドイツ・メルケル首相は国民への演説で、「われわれの地球が温暖化しているのはリアルな現実だ。温暖化による危機は人類が引き起こしたものだ。人類が原因となって、人類を危機に直面させているからこそ、人類があらゆる力を発揮してこの問題に対処しなければならない。その対処はまだ可能だ。今、政治家が何も行動しなかった場合に生じる気候変動の結果を受けるのは、われわれの子どもたちであり、孫たちの世代だ。私は、子どもたちや孫たちがそうならないように、ドイツが気候変動を制御するために、環境的にも、経済的にも、社会的にも貢献できるよう、私の全エネルギーをかけていく」と強い決意を表明しています。著書『不都合な真実』で地球温暖化の危機を訴えたアル・ゴア(元米副大統領)も「文明を終わらせるような壊滅的な損失を避ける能力はまだある。救えるものを救う決心をすべきだ。これは人間性を試すためのテストだ」と。

一方、昨年大型の台風に襲われた日本は、第25回国連気候変動枠組み条約締約国会議(COP25)で地球温暖化の被害を最も受けた国の一つに挙げられ、期間中に地球温暖化対策を妨げているとして「化石賞」が国際環境NGOから授与されました。

最近、「SDGs(エスディージーズ):Sustainable Development Goals(持続可能な開発目標)」という言葉をよく耳にすると思います。これは、2015年9月の国連サミットで採択された「持続可能な開発のための2030アジェンダ」にて記載された2016年から2030年までの国際目標です。持続可能な世界を実現するための17のゴール・169のターゲットから構成され,地球上の誰一人として取り残さない(leave no one behind)ことを誓っています。日本でも企業が積極的に経営に取り入れたり、教育現場でも題材として取り上げられたりしています。

しかし、2018年7月に発表されたSDGs達成ランキングにおいて、日本が達成されていると評価されたのは、「目標4:質の高い教育をみんなに」の一つのみ。そのほかの目標は未達成となっており、特に「目標5:ジェンダー平等を実現しよう」「目標12: つくる責任つかう責任」「目標13: 気候変動に具体的な対策を」「目標14: 海の豊かさを守ろう」「目標17: パートナーシップで目標を達成しよう」の5つに関しては、4段階の評価で最も低い達成度という評価です。12/17世界の政治や経済界のリーダーが集まる「ダボス会議」を主催する「世界経済フォーラム」が、社会進出めぐる男女格差について、日本は過去最低の153か国中121位と評価したことは、まだ耳新しいニュースではないでしょうか?

これらの問題に取り組むには、現在の自分だけが良ければいいのではなくて、まず自分を取り巻いている世界やそこに暮らす人々に目を向け、理解することの必要性が、その根本にあるような気がします。そこには当然「多様性(ダイバーシティ)」への理解も必要となります。

1/1朝日新聞「多様性って何だ?」という、プレイディみかこ氏(保育ライター)と福岡伸一氏(生物学者)の対談の中で、プレイディ氏は「エンパシー(empathy)」という言葉を紹介しています。これは「他人の感情や経験を理解する能力」という意味。似た言葉に「シンパシー(sympathy)」があり、「どちらも『共感』と訳されます。ただシンパシーは『かわいそう』や『共鳴する』という感情の動きで、対象となるのは特定の人です。一方、エンパシーは、他者の立場を想像して理解しようとする自発的で知的な作業です」と。また、「真の多様性とは、違う者の共存を受け入れるという、言わば利他的な概念です。本質的には自己の利益や結果を求めるものではない。多様性は、利己性より利他性になじみがあると思います」と述べています。

福岡氏も生物界にも利他性があることを指摘し、「自ら学ぼうとしないと自分の利他性に気づけないのです。何も知らないままでは他者の立場を考えられない。偏見や強者の支配にとらわれてしまいます。(中略)山に登ると遠くまで見渡せるように、勉強すれば視野は広くなる。すると、お互いの自由も尊重し合う力を持てるようになります」と述べます。

トゥルース・アカデミーも、日頃の授業やロボット・コンテストの活動を通して、より広い視野が持てるよう、指導しなければならないことを、改めて痛感いたしました。

本年もよろしくお願いいたします。


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第145回】 NHKスペシャル「AIでよみがえる美空ひばり」を観て(その2)

9/29放映NHKスペシャル「AIでよみがえる美空ひばり」は、AIで美空ひばりを蘇らせて新曲を披露するというプロジェクトです。「新曲を歌わせる」ということにより、このプロジェクトにはさらにさまざまな難問が待ち受けていました。

作詞を担当した秋元康は、曲の中に「語り」を入れることを希望しました。しかし、ひばりの語りは生前歌った1500曲の中にはほとんどなく、「悲しい酒」にしかありません。決定的に教師データが不足しています。そこに救世主が現れました。ひばりは、養子縁組をした甥の加藤和也を溺愛しており、地方公演のときは必ず連れて行ったものの、小学校に入るとそれもかなわず、代わりに童話をカセットテープに吹き込みました。和也はひばりの留守中それを聞いていたそうです。そのカセットテープが残っており、和也が提供。これを教師データとしてAIが自己学習を繰り返し、新曲の語りの部分を作ったのです。

曲が完成し、晩年のひばりを支えた美空ひばり後援会のメンバーが視聴。しかし、「力が感じられない」など厳しい意見が浴びせられます。秋元も「人間味がない。的確にデータで作っているので、雑味というか、人間臭さとか温かみとかに欠ける。これでは、人を感動させることはできない」と。これを聞いたAIプログラマーであるヤマハの大道龍之介は、「泣きそうになる」と言いつつも、「特徴はたぶん捉えていると思う。でも、ディテールが本物のそれではない。本当に細かい何かに再現出来ていない部分があるのではないか?」と決して諦めることはしません。 

そこで、歌声分析の専門家に依頼したところ、モンゴルの「ホーミー」という歌唱法と同じように「高次倍音」がひばりの歌声には出ていることが判明。通常1000~5000ヘルツで歌っている声の他に、7000ヘルツを超える(数オクターブ上)のもう一つの音「高次倍音」を同時に出して一人でハーモニーを作っていた。しかも、必要な箇所だけピンポイントに出して、一音ごとに音色を変えていたというのです。AIプログラマー大道は何度も楽譜と照らし合わせながら歌を聞いて、音程やタイミングのズレを見つけました。AIは楽譜に忠実に歌うことに留まっていたのだ。そして、楽譜から周波数(声の高さ)を作るAI、周波数から音色を作るAI、ビブラートのAI、タイミングのAIなど、何段階かのひばりAIを作り、それらを協調して動かし、音程とタイミングのAIの関与を強めてみました。そして1年近く経って、高次倍音が出現したのです。

そして、30年ぶりに3DCGに映し出された美空ひばりが、100人のスタッフ、200人近いファンの前で新曲「あれから」を歌います。皆涙を流して感動し「無限の可能性を感じる」「神様に出会ったような気がする」と、このプロジェクトは大成功を収めました。11/19日本コロムビアは、CD/カセットテープで12月18日リリースすることを発表。大晦日の「第70回NHK紅白歌合戦」で歌声が披露されることも決定しました。

AIに人間が支配されるのではなく、人間が何をAIに学ばせるのか?AIをどうコントロールするのか?が大切なことをこの番組は伝えました。AIにはない想像力を持った人間が、その創造性と革新性を発揮し、たゆまぬ努力をすることでAIを進化させ、活用することができるのです。Truthの子供たちを、これらができる人間に育てなければならないという思いを一層強くしました。

―人間の思いを科学がサポートする。科学や技術は人間の夢とか願いを具現化して奇跡を起こすのだと思う― 作詞家・秋元康


AI美空ひばり「あれから」

  https://www.youtube.com/watch?v=nOLuI7nPQWU


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第144回】 NHKスペシャル「AIでよみがえる美空ひばり」を観て(その1)

~ AIが「感動」を生み出す世界初の挑戦 ~

視線第132回・133回でご紹介したAIが東大合格できるかというプロジェクト「東ロボくん」では、英語の基本的な問題を解くのに、500億語の英単語が読み込まされ、19億文勉強させる必要がありました。これらはディープラーニング(深層学習)の多くで必要とされる「教師データ」と呼ばれるものです。教師データに人間の偏見(バイアス)が入り込む危険性があることも指摘されています(視線141回)。また一方で、「10~20年後に、日本の労働人口の約49%が就いている職業において、AI(人工知能)やロボットに代替することが可能」というシミュレーション(視線112回)ものように、人間がAIに職業を奪われる不安もあります。では、人間はAIとどのように関わっていけばいいのでしょうか?

9/29放映NHKスペシャル「AIでよみがえる美空ひばり」を観ました。これは、NHKやレコード会社に残る音源や映像をもとに、AIで美空ひばりを蘇らせて新曲を披露するというプロジェクトです。「ゲームや未来予測、金融などの分野では人間を圧倒するAIにとって、残されたフロンティアは、芸術すなわち人間の心の領域 ― 感動 ―である」という世界初の挑戦。新曲の作詞・秋元康、衣装・森英恵、振り付け・天童よしみが担当、これにAIプログラマー、CGデザイナー、3D投影の第一人者が加わります。亡くなった人をデジタルで甦らせることに賛否両論はありますが、蘇った美空ひばりの歌声に感動して涙すると共に、人間とAIの関わり方について大きなヒントを得たような気がしました。

新曲は全国から応募のあった200曲から1か月をかけて秋元康を中心に選びました。若手作曲家のポップス調の曲です。これに秋元が「川の流れのように」を作詞したニューヨークのカフェで詞を書きました。曲のイメージに合わせて、衣装は最後の10年間すべての衣装を担当した森英恵が作り、髪型は25年間担当していたメイクさんが似た女性の髪を結い、これらをCGに落とし込みます。歌うときの表情は、映像開発チームが顔の50か所が連動して動くシステムを開発し、膨大な映像を教師データとして顔の動きの法則をAIが学びました。問題は新曲を歌うひばりの振り付けです。専属の振付師はいなかった上、客の反応により自由自在に動いていたため、AIには予測不能。そこで、ひばりに憧れレコードやビデオを擦り切れるまで研究していた天童よしみが、モーションキャプチャーを付け、ひばりになりきって実際に歌い、その動きをCGに落とし込みました。

何といっても最難関は、「神秘の声」「七色の歌声」と呼ばれた、ひばりの歌声を再現することです。初音ミクを生み出した歌声合成ソフト「ボーカロイド」を使って、ヤマハのエンジニアが挑戦しました。実在した歌手本人の歌声を再現して再現することは、難易度が格段に高くなります。

・濁音を含め50音それぞれに4オクターブのすべての音を当てはめる(これだけで5000を超える)

・ビブラートの度合い 長・中・短の3種類を加える

・ファルセット(弱々しく息漏れさせた裏声)の強・中・弱の3種類を加える

・それぞれの音の次にどの音が続くか(ア→ア、ア→イ、ア→ウ…)の順列組み合わせを行う

これらは天文学的な数となり到底手作業は無理なので、ボーカルのみの音源を教師データとして、ディープラーニングでAIが自ら学習を繰り返します。さらに、1秒当たり100に分割し、どう歌うかをグラフと楽譜を照らし合わせながら解析し、ひばりの歌い方のルールを探します。人間が書けるルールは高が知れていますが、AIならば、何千万という条件分岐が可能とのこと。

 この挑戦の続きは、次回にお話しいたします。


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第142回】メルケル独首相からのメッセージ(その1)

~ OECDキー・コンピテンシーとは? ~


OECDが行っている国際的学力調査PISAでは「キー・コンピテンシー(主要能力)」を定義しています。
①社会・文化的、技術的ツールを相互作用的に活用する能力 (個人と社会との相互関係)
②多様な社会グループにおける人間関係形成能力 (自己と他者との相互関係)
③自律的に行動する能力 (個人の自律性と主体性)
「変化」、「複雑性」、「相互依存」に特徴付けられる世界への対応の必要性を背景とし、個人が深く考え、行動することの必要性を求めています。深く考えることには、目前の状況に対して特定の定式や方法を反復継続的に当てはまることができる力だけではなく、変化に対応する力、経験から学ぶ力、批判的な立場で考え、行動する力が含まれます。

具体的にはどのような能力を指しているのでしょうか?前回紹介した4/12東京大学入学式で上野千鶴子氏(東大名誉教授・NPO法人ウィメンズアクションネットワーク理事長)が行った祝辞では、次のように述べています。ここにヒントがありそうです。
「あなたたちの頑張りを、どうぞ自分が勝ち抜くためだけに使わないでください。恵まれた環境と恵まれた能力とを、恵まれない人々を貶めるためにではなく、そういう人々を助けるために使ってください。そして強がらず、自分の弱さを認め、支え合って生きてください」「あなた方を待ち受けているのは、これまでのセオリーが当てはまらない、予測不可能な未知の世界です。これまであなた方は正解のある知を求めてきました。これからあなた方を待っているのは、正解のない問いに満ちた世界です。多様性がなぜ必要かと言えば、新しい価値とはシステムとシステムのあいだ、異文化が摩擦するところに生まれるからです」「未知を求めて、よその世界にも飛び出してください。異文化を怖れる必要はありません。人間が生きているところでなら、どこでも生きていけます。あなた方には、東大ブランドがまったく通用しない世界でも、どんな環境でも、どんな世界でも、たとえ難民になってでも、生きていける知を身につけてもらいたい。大学で学ぶ価値とは、すでにある知を身につけることではなく、これまで誰も見たことのない知を生み出すための知を身に付けることだと、わたしは確信しています。知を生み出す知を、メタ知識といいます。そのメタ知識を学生に身につけてもらうことこそが、大学の使命です」

また、5/30米ハーバード大の卒業式で行ったドイツのメルケル首相のスピーチは、当時トランプ米大統領と米政権を痛烈に批判する内容としてマスコミに取り上げられました。しかし、その内容は、「希望の6か条」を次世代に託す、とても示唆に富んだ内容です。OECDのキー・コンピテンシーとは何か知る一つの糸口になりそうです。

メルケル氏は1954年に生まれ、生後間もなくドイツ民主共和国(東ドイツ)に移住しました。カールマルクス・ライプツィヒ大学で物理学を専攻し、物理学者になります。そして、1989年ベルリンの壁が崩壊。東西ドイツは統一され、冷戦時代に幕を閉じました。そして、2005年からドイツ歴史上初の女性首相を務めています。彼女のスピーチは、ドイツの作家ヘルマン・ヘッセの「すべての物事のはじまりには不思議な力が宿っている。その力は私たちを守り、生きていく助けとなる」という言葉の引用から始まります。

次回、スピーチの内容をご紹介したいと思います。


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第141回】人工知能は人間を偏見や差別から解放してくるのか?

~ 東大入学式の祝辞を聞いて ~

【第141回】トゥルースの視線

今年4月12日東京大学入学式で上野千鶴子氏(東大名誉教授・NPO法人ウィメンズアクションネットワーク理事長)が行った祝辞が賛否両論含め話題となりました。


一連の医大入試における女子学生と浪人生の差別に触れ、各種データにより女子受験生の偏差値の方が男子受験生よりも高いことが証明されているのにも関わらず、東大では女性比率が「2割の壁」を越えていないこと、4年制大学進学率が女子の方が7%も低いことを指摘しています。そして、「これまであなたたちが過ごしてきた学校は、タテマエ平等の社会でした。偏差値競争に男女別はありません。ですが、大学に入る時点ですでに隠れた性差別が始まっています。社会に出れば、もっとあからさまな性差別が横行しています。東京大学もまた、残念ながらその例のひとつです」と述べ、「あなたたちはがんばれば報われる、と思ってここまで来たはずです。ですが、冒頭で不正入試に触れたとおり、がんばってもそれが公正に報われない社会があなたたちを待っています。そしてがんばったら報われるとあなたがたが思えることそのものが、あなたがたの努力の成果ではなく、環境のおかげだったこと忘れないようにしてください」と入学者に厳しい言葉を投げかけます。

2018年12月に世界経済フォーラムが発表した経済・教育・健康・政治の4分野のデータから各国における男女格差を測る「ジェンダー・ギャップ指数」において、日本の順位は149か国中110位であることを考えると、様々な発言で物議をかもしてきた上野氏ですが、氏が指摘する日本にまだまだ残る男女差別の現状は極論と言うことはできません。日本が解決しなければならない、重要な問題の一つです。

男女差別だけではなく、世界には人種差別、民族差別、宗教差別、障害者差別、年齢差別、学力差別…多種多様な差別が存在します。「偏見(バイアス)」が差別を生みます。私たちの心には、自分でも気づかない「偏見」が存在しているのではないでしょうか? 当然、私自身の心にも。ある特定の社会や文化、生活習慣、人種、民族の中で育っている限り、偏見からは逃れられないような気もします。では、人工知能(AI)に様々な判断を委ねれば、偏見から解放されるのでしょうか?

2017年の世界的講演会「TED Conference」で、キャシー・オニール氏(ハーバード大学で数学の博士号を取得。 バーナードカレッジ教授を経て企業に転職し、アルゴリズム作成などに従事)は、「アルゴリズムを作るときに必要なものが2つあります。データすなわち過去の記録と、人が追い求める『成功』を定義する基準です。そして、観察と理解を通してアルゴリズムを訓練します。 アルゴリズムに成功と関係する要素を理解させるためです」と切り出します。彼女自身が料理するときの成功の基準は、子供たち野菜を食べることであることを例とし、「アルゴリズムとはプログラムに書き込まれた『意見』なのです。人々はアルゴリズムが客観的で正しく科学的なものと思っていますが、それはマーケティング上のトリックです」と警告します。

具体例として、ある大企業が人材採用プロセスを機械学習アルゴリズムに変えたら、まず女性は除外されるだろうと推測しています。なぜなら過去において女性が社内で活躍してきたようには見えないから。米国の多くの市町では深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っている事実があり、「再犯リスク」アルゴリズムでは同じ犯罪でも黒人の方が白人よりも危険度が高く評価され、結果として刑期が長くなる傾向があるというのです。

オニール氏は、「バイアス(偏見)があるのは私たちで、どんなデータを集め選ぶかによって、そのバイアスをアルゴリズムに注入しているのです」と言います。そして、『アルゴリズム監査』の必要を説き、「私たちデータサイエンティストが真実を決めるべきではありません。私たちはもっと広い社会に生じる倫理的な議論を解釈する存在であるべきです。この状況は数学のテストではなく政治闘争なのです。専制君主のようなアルゴリズムに対して、私たちは説明を求める必要があります。ビッグデータを盲信する時代は終わらせるべきです」と。

人工知能は『倫理問題からの解放』カードを私たちにくれたりしません。つまり、私たちは人間としての価値観や倫理感をよりしっかり持たねばなりません。
― ゼイナップ・トゥフェックチー(テクノ社会学者、ハーバード大学バークマン・センター准教員) ―


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第140回】PISAの大人版「国際成人力調査(PIAAC)」②

~ ITを活用した問題解決能力は? ~

【第140回】トゥルースの視線

前回、OECDが16歳以上65歳以下の成人を対象行ったPISAの大人版「国際成人力調査(PIAAC)」の、「読解力」と「数的思考力」の結果についてご紹介しました。今回はもう一つの分野「 ITを活用した問題解決能力」の結果をご紹介したいと思います。「ITを活用した問題解決能力」は、情報を獲得・評価し、他者とコミュニケーションをし、実際的なタスクを遂行するために、デジタル技術、コミュニケーションツール及びネットワークを活用する能力と定義しています。調査は原則として、パソコンを用いたコンピュータ調査により行われるがますが、以下の場合には、紙での調査を行います。①背景調査において「コンピュータを使った経験がない」と回答した場合 ②コンピュータ調査を拒否し、自ら紙調査を希望した場合 ③コンピュータの導入試験(ICTコア)で「不合格」となった場合。なお、紙調査の場合ITを活用した問題解決能力の調査は行いません。

結果を見ると、日本は、コンピュータ調査ではなく紙での調査を受けた者の割合が36.8%とOECD平均の 24.4%を大きく上回っています。コンピュータ調査を受けなかった者も母数に含めたレベル2・3の者の割合で見ると、OECD平均並み。一方、コンピュータ調査を受けた者の平均点で分析すると、日本の平均点は294点であり、 OECD平均283点を大きく上回り参加国中第1位、60~65歳を除いた全年齢層でOECD平均より高い結果となっています。ただし、16歳~24歳は僅差でしかありません。

問題は、全体のテストをパソコンで受験が可能かを判定する事前テスト(ICTコア)の不合格率は24カ国中最高(10.7%)、パソコンによる回答を拒否した割合が3位(15.9%)だったということです。また、パソコンを使えても、25歳~39歳をピークに、それより若い人たちのスキルが低く、その年齢を超えると下がる一方となっています。レベル3の問題(日本は3位)は、パソコンを使う職場では最低限のスキルだと思われますが、日本人のわずか8.3%しかクリアできていません。そのことから、次のように指摘する人もます。

●パソコンを使った基本的な仕事ができる日本人は1割以下しかいない。

●65歳以下の日本の労働力人口のうち、3人に1人がそもそもパソコンを使えない。ITを活用できない層が多いという特徴がある一方で、 ITを活用できている層では習熟度が高いという二極化の傾向を示しているのではないでしょうか?PIAACでは、3分野のスキルの直接測定だけでなく、成人のスキル発達の状況、スキルの使用状況、労働市場への参加状況や健康状態、社会的活動等への参加等の背景情報も併せて調査されました。そこで指摘されるのが、以下の点です。

●日本では、読解力・数的思考力のいずれも、低い学歴でも高い習熟度を示す国として特筆されており、学歴の違いによる習熟度の差が小さい傾向が見られた。

●情報処理系スキルに関して、日本は職場での「読解スキル」と「筆記スキル」の使用頻度がOECD平均 より高く、「数的思考スキル」「ICTスキル」「問題解決スキル」の使用頻度がOECD平均より低いという特徴が明らかとなった。

●日本は、自分の学歴と比べて仕事で必要とされる学歴の方が低いと回答した割合が31.1%であり、OECD平均(21.4%)を上回り、最も高い国の一つであった。逆に、仕事で必要とされる学歴の方が高いと回答した割合は8.0%で、OECD平均(12.9%)を下回り、低い国の一つで あった。

特に3点目は、仕事で求められるスキルと自分のスキルが合わない状態で就業するという「スキルミスマッチ」や「スキルギャップ」という問題です。この点について、「仕事で求められる学歴よりも自分の学歴の方が高い人 はスキル習熟度の点数が低く、その学歴の人が本来持つべき習熟度を持っていない」との指摘もあります。もはや「勉強ができればいい、いい大学に入ればいい」というだけの時代は終わりました。今の教育の目的は、「学習者が何をどのように学ぶのか?何ができるようになるのか?」にあります。2000年にTruthが受験指導からSTEM教育に切り替えたのも、まさにこの理由によるものです。


【参考文献】

「PIAACから読み解く近年の職業能力 評価の動向」深町珠由 (労働政策研究・研修機構副主任研究員)

「OECD 国際成人力調査調査結果の概要」 (文部科学省)


トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第139回】PISAの大人版「国際成人力調査(PIAAC)」①

~ 日本人の読解力と数的思考力が危機!? ~

【第139回】トゥルースの視線

OECD(経済協力開発機構)が行う国際的な学力到達度調査「PISA(ピザ/ピサ)」が現在先進国の子供たちに求める学力であることは、既に常識となっています。直近の2015年の結果では、科学的リテラシーが2位、数学的リテラシーが5位、読解力が8位でした。視線132回・133回でご紹介した「東ロボくん」プロジェクトを行った国立情報学研究所教授・新井紀子教授は、読解力について次のように警鐘を鳴らしています。「2000年から6回連続でトップ10入りしています。ただ、この数字を過信しないでください。日本は世界にも稀に移民の少ない国です。日本で生まれた日本語を母語として育つ子どもの割合が極めて高い。移民の多いドイツやフランスなどに比べて読解力が高い、というのは数字のマジックに過ぎないからです」と。そして、全国読解力調査を行い、3人に1人が教科書を読めない(内容理解を伴わない表層的な読解もできない)という結論に達しました。

実は、読解力の危機は子供に限ったことではないのです。

PISAは15歳を対象としていますが、大人版のPISAとも言うべき「国際成人力調査」(PIAAC/ピアック)の第1回調査をOECDは2013年に行いました。OECD加盟国等24か国・地域が参加し、16歳~65歳までの男女個人を対象として、「読解力」「数的思考力」「ITを活用した問題解決能力」及び調査対象者の背景(年齢、性別、学歴、職歴など)について調査。OECD各国では、経済のグローバル化や知識基盤社会への移行に伴い、雇用を確保し経済成長を促すため、国民のスキルを高める必要があるとの認識が広まっています。そのような中でPIAACは、スキルの向上に対する教育訓練制度の効果などを検証し、各国における学校教育や職業訓練など今後の人材育成政策の参考となる知見を得ることを目的としています。

結果は、読解力・数的思考力が1位、ITを活用した問題解決力が10位でした。これを見ると、日本の大人は国際的にも非常に優秀であることは間違いありません。また、読解力ついては、5段階中レベル3・4の者の割合が参加国中最も多く、2以下の者の割合は最も少ない。レベル5の割合も5番目に多い。レベル1以下が10%未満であるのは参加国中日本のみ。数的思考力は、レベル3・4の者の割合が参加国中最も多い一方、レベル2の者の割合も2番目に少なく、レベル1以下の割合は最も少ない。レベル5の割合は7番目に多い。1以下の者の割合が10%未満であるのは、参加国中日本のみ。というように、中間層の厚さが目立ちました。これは世界に誇れる教育水準の高さに起因しているように思います。

しかし一方で、読解力と数的思考力は、ホワイトカラーの仕事(専門職)にはレベル4以上が必要とされています。高度な知的作業ができるスキルをレベル5とするならば、日本におけるその割合は読解力で1.2%(OECD0.7%)、数的思考力で1.5%(OECD1.1%)しかいません。一方、レベル3以下だとオフィスワーカーに必要なスキルに達していないとされます。その割合は76.3%(OECD87%)になります。このことから次のようなショッキングな指摘もあります。

・日本人のおよそ3分の1は日本語が読めない。

・日本人の3分の1以上が小学校3~4年生の数的思考力しかない。

さらに深刻なのは、読解力と数的思考力で確かに1位ですが、年齢別の得点を見ると、16~24歳の数的思考力ではオランダとフィンランドに抜かれて3位に落ちるという事実です。これからの日本を担う若者たちの実情を考えると日本の行く末を案じる気持ちも分からなくありません。

トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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【第138回】世界の教育をリードする教育展示会「BETT」見聞録②

~教育はどのような未来に進んでいくのか?~

【第138回】トゥルースの視線

日本でもそうですが、「little Bits」に似た電子ブロック系の教材も種類が豊富になりました。小学低学年でも扱いやすい大きいブロックを使ったり、レゴと組み合わせられたりするものもいくつかありました。これまでこの学年の子は電子ブロック系ですと工作が大変でしたが、レゴと組み合わせることにより、これまでよりずっと表現しやすくなると思います。一方9年前は大きなブースを構えていたレゴエデュケーションですが、今回は単独のブースを構えていませんでしたが、いくつかの代理店のコーナーに登場。特に、ルービックキューブをそろえる完全自律型のロボットが目を引いていました。また、3Dプリンターや木や金属など様々な素材を削るカッティングマシンなどの工作機械も多くなりました。小型バスの中に様々な工作機械を置いて実際に体験できる「ファブラボ」ブースがあり、日本企業のブラザーも自社製品を出展していました。小型で低価格のものや、モジュールだけを変えればいろいろな物を削ることができるものなど、種類豊富です。9年前まだ日本の初等・中等教育には見られなかったデータロガー(実験のデータを取る電子器具)も無線に対応したものや、コンパクトで多機能なものも登場していました。

アクティブ フロア

しかし、何といっても目立ったのは、AR(拡張現実)やVR(バーチャル・リアリティ)の教材が増えたこと。ゴーグルをつけて3D の仮想現実の中に入って体験したり、パソコンの中の世界と現実の世界が連動したりする教材がいくつもありました。また、椅子のような床置きの大きなタブレット、指の繊細なタッチも感知して実際に鉛筆や筆で描くように絵を描くことができる大きなタッチスクリーン、日本の各地でイベントを行っている「チームラボ」のように、映像を床に映し出して人間の動きと連動して映像が動いたりするフロアスクリーン、大きな布製の立方体の椅子と電子黒板とが連動して子供が身体を使ってその立方体を動かして学べるものなど、技術による進化とその応用には目を見張るものがあります。

電子黒板と現実のコラボ

9年前には電子黒板を使ったカリキュラム作成支援ソフトの豊富さに驚きましたが、今回は子供が自分で学べる電子黒板もいくつか登場していました。まさに、これからの教育を暗示するものです。これまでは先生が行う授業を支援してきたものが、子供たちのアクティブラーニングを支援するものに、その使い方が変化してきたことを意味します。iPadのようなタブレットでは当たり前のことですが、教室で使える大きなものでしたら協働学習が可能になります。私共が実践してきた教育理論「社会的構成主義」を実現する一つのアイテムになりそうです。先生は、知識を与え教える立場から、子供の学びをデザインし、子供の活動をファシリテート(円滑に進むように促進)する立場に変わることが、ますます要求されるようになるのではないでしょうか?

私共が歩んできた道が正しかったことを改めて実感しましたが、技術は日進月歩です。このBETTで出会ったいくつかの優れた教材を検証し、Truthの授業に有効に取り入れる方法を模索したいと思います。また一方で、2020年から小学校でプログラミングが必修科目になりますが、教育の在り方が変わらなければ、プログラミングも単なる一つの教科に終わってしまいます。むしろ、プログラミングを教科にすることによって、教育そのものをどう変えていくか、考えなければならないのではないでしょうか?

トゥルースアカデミー代表 中島晃芳

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