AIで教える 教本

目次

1. この教本の使い方
2. 第1章 授業設計と教材

   教材は目標から始まる · 指示文の5つの要素 · 指示文の修正：症状から原因へ · AI教材における事実の誤り · 確認にならないもの · 元資料で確認する · バイアスと固定観念 · 習熟度別教材：表現は変えても目標は守る · 著作権：授業資料における他者の著作物の利用 · AIが言い換えた文章とAIが生成した画像 · リスクベース点検 · AI教材作成の手順 · 検索機能を持つAIは問題を解決するのか · レベル別教材と低い期待の罠 · 学習塾、大学、学校の境界事例

3. 第2章 採点・フィードバックと生徒評価（高影響領域）

   高影響人工知能と生徒評価 · 誰が義務を負うのか · 事前検討と確認要請 · 高影響人工知能事業者の責務 · 透明性：告知と表示 · 自動採点のエラー類型 · 平均の罠 · 信頼性を事前に検証する · 評価用途に応じた活用水準 · 採点基準表をAIが利用できるように改善する · ルーブリックに基づくフィードバック · AIフィードバックを確定する手順 · 生徒の質問と異議申し立てに答える · 「人間が確認した」が実際に意味すること · 異議申し立ては品質のシグナルである · 大学と成人教育では何が変わるのか

4. 第3章 生徒データと児童保護

   生徒の文章はいつ個人情報になるのか · 処理の原則 · 処理の根拠と学校 · 満14歳未満の児童 · 目的外利用と提供 · 学校生活記録と第三者提供 · 敏感情報 · 外部AIサービスと委託 · データ条件を読み解く5つの質問 · 年齢基準と保護者への案内 · 生徒情報を入れずにAIを使う方法 · 処理の終了：破棄と事故対応 · 名前を消した文章は匿名なのか · 利用規約の年齢と法定年齢が異なるとき · 生徒のアカウントを作成するか、教員が実演するか

5. 第4章 学業倫理とAI利用ポリシー

   学業倫理の問いが変わった · 課題の目的から許容レベルへ · 許容レベルの案内文を作成する · AI利用記録 · 公開と引用のルール · AI判別器はなぜ根拠になり得ないのか · 判別器なしで著者性を確認する設計 · 疑惑が生じた際の手順 · 基準がなかった場合とあった場合 · 学生のAI利用から生じるリスクの種類 · 学校基準の策定 · ルールを超えてリテラシーへ · 「正確度98%」の読み解き方：基準率の罠 · 禁止ポリシーのコスト · 口頭確認は誰にとって公平か

6. 第5章 機関導入と運用

   導入は課題の定義から始まる · 目的に適した成果指標 · UNESCO 生成AI教育・研究指針 · UNESCO 教員AI能力フレームワーク · サービスの選定と契約 · 段階的な導入 · 教員研修と支援 · 保護者と生徒への周知 · NIST AI RMFを学校に落とし込む · 点検項目と周期 · 知識資料を管理するチューター · 事故の類型と初動対応 · 効果測定の落とし穴 · コンシューマー向けアプリが魅力的に映る理由とその代償 · ガバナンスは文書ではなく反復である

7. 付録A 用語集
8. 付録B セルフチェックの解答と解説
9. 付録C 試験当日のガイド
10. 付録D 参考文書一覧