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思考力、主体的に学ぶ力、広い視野を対話から養う!教材満足度90%を誇る「名探偵コナンゼミ」が人気の理由

2024.01.27

学習指導要領の改訂は、教育教材の内容にどのような変化をもたらしたのか? 教材満足度90%を誇る『小学館の通信教育 名探偵コナンゼミ』の制作現場へ直撃。教育コンテンツ開発室の室長に話を聞いた。

奥野亮太さん小学館集英社プロダクション
教育コンテンツ開発室室長
奥野亮太さん
幼児から小学生向けの書籍やドリル、通信教育、ナゾトキコンテンツなど、様々な教育コンテンツ制作に取り組んでいる。

『小学館の通信教育 名探偵コナンゼミ』『小学館の通信教育 名探偵コナンゼミ』は小学生を対象とした通信教育。基礎から応用までバランスよく力を伸ばすことができる。

要点を斜め読み

■ 授業などへ主体的に参加することで人間力を伸ばす方針へ
■ 大学入試共通テストの出題傾向は中学入試にも波及
■ 自分で考えて知識や技能を活用する応用力が問われる時代に

 学習指導要領とは、文部科学省が定める教育課程の基準、つまりは学習カリキュラムのこと。約10年ぶりに改訂され、2020年度より導入されている。この学習指導要領では、グローバル化やAIなどの技術革新が急速に進み、予測困難なこれからの時代を生きていくために必要な力として〝生きる力〟を育むことを重視している。

 新学習指導要領によると〝生きる力〟は〝知・徳・体のバランスのとれた力〟と表現され、学力の重要な要素として〝基礎的・基本的な知識・技能〟〝思考力・判断力・表現力など〟〝学びに向かう力・人間性〟の3つを掲げている。

 これが学校現場にどのような変化をもたらしたのか? 『小学館の通信教育 名探偵コナンゼミ』(以下コナンゼミ)の教材開発者・奥野亮太さんは、「答えがひとつではないものにも対応できることが重要」と語る。

思考力と主体的に学ぶ力・広い視野を対話から養う

「ダイバーシティーという言葉が象徴するように、現代は多様性を認め合い、様々な違いを持った人々と共存する社会が大切にされています。この不確実性の高い世の中で、どのようにして生き抜く素質を育むのかということが、改訂の焦点なのです」(奥野さん)

 そこで導入されたのが、〝主体的・対話的で深い学び〟だ。

「具体的には、グループディスカッションや子供自らが能動的に学習プロセスに参加するグループワークといった手法を取り入れた授業です。自ら主体的に学ぼうとする姿勢や考える力、対話を重視するということです。算数の授業であれば、とある計算問題に対して『どうしてこうなるのかな?』と先生が質問します。児童はこれまでに習得した知識などを活用して解き方や答えを予想します。その予想をふまえたうえで、先生が解き方を解説する。私たちの時代のように一方的に教わるのではなく、子供たちが対話する形で授業が進むのです。例えば、国語や社会などの授業でも答えはひとつに絞れなくなる場面もあります。そこで異なる意見を否定するのではなく、互いに違いを認め合いながら最適解を導くのです。

 対話するには、自分の気持ちを上手に伝えることが必要ですよね。そのためには、情報や考えを頭の中で上手に整理する力がとても大事になります」(同)

『コナンゼミ』では、思考力・対話力を育むひとつの手段として「思考の達人ツール」を新たに開発し、教材に取り入れている。

『コナンゼミ』例えば、果物や動物を比べ、共通点や相違点を図の中に書き込む。「比較する」「多面的に見る」など、自分の考えを可視化し、論理的思考力UPをサポートする。

知識を理解して適宜扱う応用力が試されている

 基礎、基本の習得を前提としながらも、思考力、判断力、表現力、広い視野を問う出題傾向は、受験問題にも見て取れるという。

「〝詰め込み〟と呼ばれる前世代では、知識を問う出題が主でした。一方で現在は、知識や技能を実社会で活用するための応用力が重要視されています。こうした新しい教育方針は、大学入試共通テストの出題傾向に反映され、すでに中学・高校入学試験の内容にも影響を与えています。もちろん、受験算数も例外ではありません」(同)

『コナンゼミ』では、学習指導要領改訂後、もうひとつ新しい試みをスタートした。ひとつの問題の中で、国語や算数など複数の教科の知識や技能を活用しながら解く複合教科問題の導入だ。

「〝授業で学習したことを普段の生活のなかで活用できないか考える子〟ほど、学力が高い傾向にある(※)ことが学力調査でも明らかになっています。複合教科問題では身近な題材をもとに、知識や技能を活用する力を養います」(同)

※令和4年度全国学力・学習状況調査結果より

文章問題の図化や複合教科問題に焦点

『コナンゼミ』文章題を図に表すことで、場面を理解し、迷わず立式できる力を伸ばす。これにより、どんな道筋で答えにたどりついたのかを説明する力も育つ。

『コナンゼミ』「国語」「算数」「社会」など、複数の教科を組み合わせた複合教科問題。図鑑や小学生新聞などから引用した、子供たちに身近なことを題材にし、それぞれの教科で学んだ知識をフルに活用する力を伸ばす。

取材・文/渡辺和博

計算が速くなるだけじゃなく算数が好きなる!2桁のかけ算を暗算できるようになるドリルが人気の理由

「VUCA」というビジネス用語がある。変動性、不確実性、複雑性、曖昧性を指す英単語の頭文字をとった造語で、AIなどの社会実装によってビジネス環境が大きく変化していることを示す。この予測困難な社会の到来を見据えて2020年3月、文部科学省は学習指導要領「生きる力」を公示。これを機に、中学受験算数の難化が囁かれるようになった。

 中学受験は、受験者数が増加傾向にあるなど、競争激化の渦中にあるもののひとつだ。そして高まる受験熱は、新たなトレンドを生んだ。2ケタ同士のかけ算で使える、暗算ドリルが続々登場しているのだ。そんな数ある暗算ドリルのなかで大きな話題を呼んでいるのが、小学生向けの暗算ドリル『小学生が99×99までスイスイ暗算できる最強ドリル』(小学館)だ。

『小学生が99×99までスイスイ暗算できる最強ドリル』
岩波邦明・著 

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『小学生が99×99までスイスイ暗算できる最強ドリル』では、この本で初出となる「あゆみ算」を扱っている。「あゆみ算」とは、最先端のAIを学ぶ現役スタンフォード生でもある岩波邦明医師が独自に考案した画期的な暗算法のこと。東京大学医学部在学中に開発・出版し、累計発行部数66万部のベストセラーを誇る『岩波メソッド ゴースト暗算』から、およそ12年の歳月を経て開発した最新メソッドだ。

 最新メソッド「あゆみ算」では、脳のワーキングメモリに着目している。計算する際に頭の中で扱う数字の数を減らすことで、2ケタ×2ケタの暗算を簡便化。筆算よりも速くかつ正確に2ケタ同士のかけ算が暗算できるだけでなく、「最短の工程で暗算できるから、誰でも簡単にマスターできる」「問題を解くたびに情報処理能力(プログラミング脳)がグングン育つ」など、さまざまなメリットがあるという。

 どうして岩波医師は新たな暗算メソッドを開発したのか? そのきっかけは、スタンフォード大の大学院コースで最先端のAIを学ぶ中で「AI開発に数学が不可欠」という確信を得たことにあると話す。

スタンフォード大学で医療用AIの開発に挑む

岩波邦明さん/医師・現役スタンフォード生。1987年生まれ。東京大学医学部卒。在学中に暗算法「岩波メソッド ゴースト暗算」を開発。著書は66万部を超えるベストセラーに。

――岩波先生は現在、スタンフォード大学でAIの勉強をしています。医師でありながらAIを学ぶ理由をお聞かせください。

 2022年11月、オープンAI社が生成AIのChatGPTを公開し、世界中に衝撃を与えました。私も衝撃を受けたひとりで、大きな衝撃を受けたと同時に、生成AIの世界に興味が湧いたのです。
 翌年2月頃からプログラム言語やAIの勉強を始め、現在はスタンフォード生として大学院コースを受講しています。

――最新のAIについて勉強するなかで、気づきがあったそうですね。

 はい。生成AIは100%数学でできていると言っても過言ではない。そんな確信を得ました。高校数学の分野でいうと、微分や確率、ベクトルですね。数学が生成AI開発の根幹部を支えているのです。
「数学を勉強しても将来、何の役にも立たない」という言葉をよく聞きますが、数学は世界の最前線を切り開くために必須な知識だと改めて気づきました。

――「生成AIが数学でできている」とはどういうことでしょうか?

 例えば、ChatGPTはどうやって回答を導き出すのでしょうか。
「今日の天気は?」という質問に、天気に対応する言葉群から答えを選んでいると考える人は多いと思いますが、実際は違います。

 確かに昔はそのようなプログラムだったこともあります。しかし現在の生成AIは、数式によって確率的に最も正しい〝らしい〞ものを選んでいるのです。

 開発のステージでは、この回答の精度を向上させるために、微分を用いて数十億、多いときには数千億ものパラメーターを調整しているのです。この調整によって、いわゆるAIの賢さが決まります。

――数式で導き出すということは生成AIに学習させる段階で、数字で学習させるのでしょうか?

 そのとおりです。生成AIのひとつであるChatGPTは〝言語〞ではなく言語を〝数字〞に置き換えてデータを蓄積します。そのおかげで生成AIは、それぞれの言語モデルを習得させる必要がなくなります。ChatGPTが英語だけでなく日本語やほかの言語でも高い性
能を発揮できるのは、それが理由のひとつだと考えられます。

――先生はAIを勉強した先に、どのようなビジョンを思い描いているのでしょうか?

 医療用の生成AIを開発したいと思っています。

例えば、医療画像を生成するAIです。X線写真を学習させた画像生成AIがあれば診療、研究、教育など多分野で活用できるようになるでしょう。自閉症の人たちをサポートする対話型AIの開発も考えています。ジョブインタビュー(就職面接)の練習やアドバイスをしてくれるAIがあれば、自閉症の方々の生活を大きく助けることができるでしょうし、そういった医師という仕事に直結する生成AIの開発ができればと、精進しています。(続く)

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