審査案内
- 問題数
- 35
- 審査時間
- 60分
- 合格ライン
- 75点
- 推奨経験
- 白帯（AIの基本）レベルと教育現場での経験
すべての問題は五肢択一で、OMR解答用紙にマークします。複数選択・正誤判定は枠内の組み合わせを選ぶ形式、並べ替え・組み合わせは配列を選ぶ形式で出題します。配点は判断問題（L3）が3点、それ以外は2点で、素点を100点満点に換算して1〜9の等級で判定します。
出題領域
1. 授業設計と教材20%
2. 採点・フィードバックと生徒評価（高影響領域）25%
3. 生徒データと児童保護20%
4. 学業倫理とAI利用ポリシー20%
5. 機関導入と運用15%
配分は特技審査の基準です。稽古・模擬審査の領域構成は異なる場合があります。
何を検証するか
- 授業目標に合わせてAIで教材や学習活動を作成し、事実関係や難易度を検証する
- AIによる採点・フィードバックを生徒評価に用いる際のリスクを把握し、人間が介在すべき判断基準を定める
- 生徒の個人情報や児童保護の要件を遵守しながらAIツールを選定する
- 学業倫理とAI利用ポリシーを状況に合わせて設計・適用する
- 機関レベルでのAI導入、教員支援、運用点検体制を構築する
対象受験者
- 授業や評価にAIを活用する小・中・高校の教員および大学教員
- 学校・学習塾・企業教育におけるAI利用ポリシーを策定する担当者
- EdTech導入を検討する教育機関の管理者
カリキュラム開発全般やEdTech製品の開発、個別の懲戒事案に関する法的助言、海外法令および大学入試・学位審査の法的判断は扱いません。
領域の詳細
領域1. 授業設計と教材
- 知識：学習目標や到達基準に合わせた指示、AI生成教材における事実誤認とバイアス、生徒の習熟度に応じた教材調整、著作権と出典の明記
- 技能：AIが作成した教材を目標・正確性の基準に基づいて検証、習熟度別ワークシートの指示文修正
領域2. 採点・フィードバックと生徒評価（高影響領域）
- 知識：人工知能基本法における生徒評価の高影響領域、生成AI・高影響AIの事前告知と生成物の表示、自動採点におけるエラーの類型、ルーブリックに基づくフィードバック、生徒からの異議申し立てと説明
- 技能：AI採点を成績に反映できるかの条件判断、AIフィードバック案を教員の判断で確定させるプロセスの設計
領域3. 生徒データと児童保護
- 知識：14歳未満の児童の個人情報と法定代理人の同意、生徒記録の目的外利用、外部AIサービスのデータ保管・学習利用条件、外部サービスへの委託と国外移転、学校生活記録の第三者提供制限、年齢制限と保護者への案内
- 技能：授業で利用するAIサービスのデータ利用条件の確認、生徒情報を除外してAIを活用する方法の選定
領域4. 学業倫理とAI利用ポリシー
- 知識：課題の類型に応じたAI利用の許容範囲、AI利用の開示と引用、AI検出ツールの限界、不正行為が疑われる場合の対応手順
- 技能：課題ごとにAI利用の許容水準を定めて案内、検出結果のみに依存しない確認プロセスの設計
領域5. 機関導入と運用
- 知識：導入目的と成果指標、教員研修と支援体制、UNESCO 生成AI教育指針、運用点検（NIST AI RMF）とインシデント類型別の対応、ドキュメント参照型チューターのナレッジ資料管理
- 技能：機関におけるAI導入計画のリスクと効果の比較、導入後の点検項目と周期の設定
公式ドキュメント
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