2. 学習到達目標
① 何を教えるのか、そのための教材作成のあり⽅について説明できる。
② システム的な教材設計・開発の⼿順を5 つに分けて説明できる。
3. 研究課題
① あなたは、どのような場⾯でメディアの影響を強く受けていると思うか、また、どのような場⾯でメディアの影響をあまり受けていないと思うかグループで話し合って発表しなさい。
② テレビなどのCM は、専⾨家がなんとか視聴者をひきつけようとして創作した作品である。どんなCM が印象に残っているか。それは何故か。メディアの特性をどのように使っているか。グループで話し合って発表しなさい。
③ インターネットで、いくつかの教材を調べて、その教材の有効性を5段階で判定しなさい。そして、どのような要因でその判定結果になったかを、書きなさい。
(3)教育用メディア環境
21 世紀にふさわしい主体的・対話的な深い学びのためのどのように教育用メディア環境の設計していくべきだろうか.現在,情報通信技術の急速な汎化が進み,Web情報も重要なデジタルアーカイブの情報源として選択保存の必要性が出てきた.これらの,研究・教育の結果として,デジタルアーカイブ開発として新しい観点で実践・研究を展開されている.従来のデジタルアーカイブは,現物のみを対象として考えてきたが,現在の多様なメディアの実用化にともない,メディアを次の4領域に分けメディア環境として構成することが必要となった.
① 実物・体験・文化活動
② 印刷メディア(記述・印刷の紙などのメディア)
③ 通信メディア(通信でWeb情報として収集可能な資料の選択・保存)
④ デジタルメディア(マルチメディア機能をもつメディア)
新しい教育用メディア環境は,かつての現物としていた対象物を最近の通信メディアの発達により,多様な情報が流通する中から,デジタルアーカイブとして記録・保管すべき情報を選定評価し,必要に応じて保管し,組み合わせて表現することを示す.また,各メディア間では相互に変換し利用が進み,新しい資料活用が始まろうとしている.例えば,書籍や教科書をデジタル化し,紙の印刷物と同じ内容の資料がデジタル教科書として図書の二次利用が既に始まっている.教育用メディア環境では,学習者が,電子黒板や教育用メディア端末,印刷メディアである従来の教科書等必要なメディアを主体的に選択し,あるいは組み合わせて利用を可能にすることが重要である.
1. 何を学ぶか
⼈が「学ぶ」ということについて、古くからいろいろな領域での研究がなされてきた。教授と学習という概念は、⼀般に教育者の⾏う教授活動と、学習者の⾏う学習活動という意味で理解されている。しかしながら、現実の多くの教育においては、「教授と無関係に成り⽴っている学習」もあれば、「教授が学習を導けない場合」もある。また、「教師がいないで⾏われている学習」であっても「教師からいかなる指⽰も影響も受けずに学習者が学習を⾏う場合」もあれば、「教師から前もっての指⽰のもとに、⼀⼈で学習する場合」もある。さらには、「教師の指⽰に反する⽅法で学習を⾏うような学習者」もいる。このように、現実の教育の場においては、教授と学習は必ずしもひとつの教育過程を構成しているとはいえない場合がある。ここでは、このような教授・学習の理論の変遷について考える。 2. 学習到達目標
① 教授学習に関する基本的な理論を具体的に説明できる。
② ⾏動主義と認知主義の2つの学習論の区別を説明できること。 3. 研究課題
① ⾏動主義的学習論と認知主義的学習論、構成主義的学習論に対応した教材や課題(問題)を作成し、グループで協議をしなさい。
授業は,教授者と学習者,学習者相互間において,上記の教育的コミュニケーションの過程を繰り返すことにより営まれています。授業では,教科書,プリント,黒板,AV,PC,タブレットなど学習を支援する媒体としての教育メディアを活用し,教育的コミュニケーションの改善を図ります。また,図2において教授者からの働き返しをKR(knowledge of results)と言います。これには,正誤を知らせる知的KRと,受容やほめたり励ますなどの情的KRがあり,教授学習過程では重要な役割を果たします。知的KRは,学習者の発言や発表に対して正誤を知らせる認知面にかかわる情報です。情的KRは,学習者の発言や行動に対してほめる,認めるといった情意面にかかわる情報です。教授者の知的KRと情的KRの使い方によって,学習者の理解や意欲が大きく違ってきます。
学校では,学習者の知識や技能のレベルがさまざまな状態にあります。教師は,それぞれの学習者の既習度や特性に応じて適切な情報を抽出し,わかりやすくかみ砕き説明,発問して適切なKR情報を与えることできる能力が求められます。
① 人工知能の基本的な構造や要素について説明できる。
② 入力データから出力までの人工知能の処理フローを説明できる。
③ モデル学習の過程やトレーニングデータの重要性を認識し、学習アルゴリズムの役割を説明できる。
3.動画資料
4.課題
① 人工知能システムにおけるモデルとは何か、その役割や学習方法について簡潔に説明してください。
② 人工知能システムのトレーニングデータが不適切な場合、どのような影響がモデルの性能に及ぶ可能性がありますか。具体例を挙げて説明してください。
③ 教師あり学習と教師なし学習の違いについて述べ、それぞれの利用シーンや特徴について説明してください。
① AIの主要な応用領域や具体的な事例を説明できる。
② AI技術がそれぞれの分野でどのように活用されているかを具体例を挙げて説明できる。
③ AIが社会やビジネスにおける様々な課題にどのように貢献できるかを説明できる。
3.動画資料
4.課題
① AIの自然言語処理(NLP)の応用例を2つ挙げ、それぞれの具体的な処理内容について説明してください。
② AIの画像・ビデオ認識技術がどのような分野で活用されているか、2つの例を挙げて説明してください。
③ AIの予測と予測分析能力がどのような分野で役立つか、具体的な事例を挙げて説明してください。
① 人工知能の進展がもたらす様々な分野への影響について様々な分野での活用を説明できる。
② 人工知能技術が応用される具体的な分野や領域についてAI技術の可能性や課題について説明できる。
③ 人工知能の発展に伴う社会的影響や倫理的問題について深く考え、個人や社会全体のプライバシーや安全性、仕事の変化、バイアスや公平性の問題を説明できる。
3.動画資料
4.課題
① 自動運転技術が進歩する中で、どのように交通事故のリスクが低減される可能性があるのか?
② 医療分野での人工知能の活用において、医療データの解析や病気の予測にどのような課題が生じる可能性があるのか?
③ 人工知能の普及により、ビジネス分野や社会全体に与える潜在的な倫理的問題やバイアスについて、具体例を挙げて説明せよ。
① AIによるデザイン生成の潜在的な利点や課題を理解し、自身のデザインプロセスにAIを組み込む方法を説明できる。
② ユーザーエクスペリエンスや倫理的考慮がデザインに及ぼす影響をについて説明できる。
③ AIが提供するデザインのアウトプットを適切に評価できる。
3.動画資料
4.課題
① デザイナーとAIのコラボレーションにおける意思疎通の課題は何か?どのように改善すべきか?
② AIが生成したデザインがユーザーのニーズや感情を適切に反映しているかどうかを評価する際に生じる問題点は何か?適切な評価方法はあるか?
③ AIによるデザイン生成において、倫理的な問題やバイアスが発生する可能性がある。これらの問題を軽減するためには具体的にどのような対策が必要か?
① ChatGPTの仕組みとトランスフォーマーモデルについて説明できる。
② ChatGPTが教育やビジネス分野でどのように利用されるかについて説明できる。
③ ChatGPTの利用に伴う懸念事項(バイアス、誤情報、倫理的な問題)についてその適切な対策を説明できる。
3.動画資料
4.課題
① ChatGPTの主な技術基盤は何ですか?それがどのように機能し、どのように学習されますか?
② ChatGPTが教育やビジネスでどのように利用され、社会にどのような影響を与える可能性がありますか?具体例を挙げて説明してください。
③ ChatGPTの利用にはどのような懸念事項がありますか?それらの懸念事項に対処するための具体的な対策やバランスの取り方を述べてください。
① ChatGPTを活用して個別化された学習体験を提供する方法を説明できる。
② ChatGPTを使用して質問応答やフィードバックを行う際に、バイアスや個人情報保護などの課題を説明できる。
③ 教師との役割分担を理解し、ChatGPTを教育分野で補完的なツールとして活用する際に、教師の専門知識と倫理的な意識を組み合わせて最大の効果を発揮する方法を説明できる。
3.動画資料
4.課題
① ChatGPTを活用する際に重要な課題として挙げられるものは何ですか?
② 教育分野におけるChatGPTの利用において、バイアスと公平性の確保にどのような対
② ChatGPTと教師がそれぞれ果たすべき役割について説明しなさい。
具体的に、ChatGPTが提供するものと教師が提供するものの違いを3つ挙げて述べなさい。
③ フィードバックの重要性を考察しなさい。
ChatGPTによるリアルタイムフィードバックと教師による総合的なフィードバックの違いについて説明し、それぞれがどのように学習者の英語力向上に貢献するかを述べなさい。
(1)1988年に米ゼロックス パロアルト研究所のマーク・ワイザー(Mark Weiser)は,人間とコンピュータの相互作用の発展として,「TSSにより,1台のコンピュータを共同利用できる環境」から「パソコンの普及により,1人が1台のコンピュータを使う環境」へと進んできたが,将来は「ユビキタス・コンピューティングの環境」へと発展するといいました(”The Computer for the 21st Century”,Scientific American,1999)。
(2)総務省は,ユビキタスネット社会の実現に向けて,その具体的な姿や実現のための政策について検討を行うために,2004年3月から「ユビキタスネット社会の実現に向けた政策懇談会」を開催してきましたが,2004年12月に最終報告書として,「u-Japan政策」をとりまとめました。
(1)ヨーロピアーナ
それでネットワークポータルということについてお話ししたいと思いますけれども、先ほど高野先生からも何回も話がありましたけど、ヨーロピアーナというのがあります。これは欧州のデジタルアーカイブコレクション、例えば高野先生のカルチュラルジャパンの話でも出てきましたけども、欧州、アメリカも日本の文化資産っていうのをかなりいっぱい持っていらっしゃるんですね。博物館とか美術館で持っている。そういうものもデジタル化されているものがありますので、こんな感じで、これはUtamaroって書いてありますけど、歌麿の絵と、こういうものがデジタル化されて見ることができます。ここ、日本語が書いてありますのは、これはどこだったかな、National Library of Franceって書いてあります。フランスの国立図書館ですけれども、ここでは日本語のタイトルをつけていると。日本人もいるんでしょうかね。でも全部が全部ついているわけではなくて、ローマ字とか英語になっちゃっているものもあるというわけです。
これはどういうものかっていうと、そもそもデジタルアーカイブのネットワークで、ジャパンサーチのモデルとなったということで、そもそも欧州委員会というところが運営しております。欧州各国のコンテンツプロバイダーを結合。ヨーロッパの場合、もともと各国にコンテンツプロバイダーって、要するにデジタルアーカイブを提供する機関っていうのがある程度はあったわけです。
ただ、そういうところもまだ本格的にやっていない。これがどんどん統合しましょうということでいます。アグリゲーターっていうのはジャパンサーチではつなぎ役って言っていますけども、図書館とか美術館、博物館、文書館、こういうところがつなぎ役になってヨーロピアーナをつくると。この後で出てきますけど、アメリカのデジタル公共図書館、Digital Public Library of America、DPLA、こういうものとも連携しているということです。
このデータ提供者の分布っていうのを見てみますと、国別のアグリゲーターっていうののデータ数、これはメタデータ数になっております。ですから件数ですけど1200万と。それから館種別のアグリゲーターっていうのが900万。館種別っていうのは、例えばオランダの国立美術館、ライクスミュージアムって、ここなんかは自分で直接ヨーロピアーナにデータを提携しているのでこういうのが入ってる。
それからこのヨーロッパの場合はEUプロジェクトというのがあって、これは特徴的なんですけれども、EUで、ECでお金を出しているわけですよね。初めからデジタル化をやらないっていうことで、このヨーロピアーナを通じてお金を出している。
だからヨーロピアーナっていうのはある意味で、デジタルアーカイブの助成機関になっているんですよね。年間20億近いお金を持っていて、これをいろんなところにばらまくって言葉は悪いですけれども、配分して、それでデジタル化をやらせているという、こういうことがありますので、EUプロジェクトの件数が結構大きいというようなことであります。
データの種類としてはやっぱりイメージ、写真ですね。写真が圧倒的に多くて、それから文字、これは本です。新聞もあります。本とか新聞です。それからあとサウンド、ビデオ。これはちょっとデータが2015年で古いのですけれども、なかなかこの辺の新しい数字が手に入らなくてちょっと古い数字になっております。
国別ですが、これも2015年でちょっと古くて申し訳ないですけれども、フランス、ドイツ、スウェーデン、イタリアというのがあって、この大体EUを引っ張っているのはやっぱりフランスとドイツですからね。フランスとドイツが大変多いということです。
意外と少ないのはユナイテッドキングダムっていう真ん中の右のほうにありますけど、イギリスっていうのは今回EUから離脱しちゃいましたけども、なかなかやっぱり独自路線ということで、やや貢献が少ないということであります。やっぱりヨーロピアーナの特徴っていうのは、ヨーロッパのEUに加盟している、あるいは加盟していない国も含めて、ヨーロッパの非常に多くの国を網羅しておりますので、そこがやっぱり非常にダイバーシティーというか多様性を担保しているっていうことが一つはすごいのかなと思っています。
DPLAですけど、アメリカのデジタルアーカイブコレクションで、ちょっと数字が隠れちゃっていて申し訳ないですけど、そこの下に2200万と書いてありますが、これもちょっともう古くなった数字なんですけれども、ごめんなさい、ヨーロピアーナもDPLAもそうですけど、こういう数字ってなかなか難しくて、例えば時々ごみ掃除をやるんですよね。本当にどうでもいいっていったら言葉は悪いけど、非常に汚いデータなんかも紛れ込んでいますので、こういうのを捨てたりすると時々減ったりするんですよね。
だからこういう数字っていうのはあくまで目安として見ていただいて、また先ほどヨーロピアーナっていうのは4000万ぐらい、こっちは2000万ぐらいってちょっと少ないということが言えます。これもアメリカも先ほど言いましたように、大変日本の文化資産っていうのはありますし、これもたまたま歌麿ですけれどもこういうものを見ることができます。
(2)米国デジタル公共図書館(Digital Public Library of America)
これはDigital Public Library of Americaということでヨーロピアーナが非常に成功しているので、ぜひアメリカでもやりたいと。ただ、そのアメリカというのは特定の機関を除いて国っていうのがこういう文化事業に関与するっていう伝統がないんですよ。
確かに公文書館とか議会図書館とかありますけれども、例えば国立美術館っていうのはないんじゃないかな。あるかもしれないけど、そういうところはやっぱり違うんですよね。だからどうしたかっていうと、図書館なんかが話し合って、私たちでつくりましょうという、ある意味では草の根でつくったというところが大変違います。
したがって、これが2013年4月に始まって、2019年4月にはこういうふうにアメリカ中に広がったと。まだ一部参加していない国がある。これも2019年の数字ですけども、この後コロナになっちゃって、DPLAの総会っていうのがちょっとなくなっちゃったものですからその後の数字がちょっと手に入らないのですけれども、大体今はこんな状態になっています。
何を言いたかったかっていうと、ここで図書館の連合体ですから、基本的に国の支援っていうのはないわけです。図書館なんかは、会費を出しても知れているので、これは基本的にいろんなところの補助金を取って運営しています。
ですからちょっとヨーロピアーナと比べて財政的にはかなり苦しいっていうか、どうやって維持していくかっていう問題がある。もちろんスタッフもそんなに多くないというのですけども、一応かなりこう、システムとして確立している。
そういう意味では日本のモデル、ジャパンサーチっていうのは、これは完全に日本の国のお金でやっていますから大変ある意味じゃ安定している、財政的に安定しているっていうことでヨーロピアーナに近いというようなモデルになっています。
ちょっと特筆したのはウィキペディアとの連携ということで、ウィキペDPLAっていうのですけど、これはどういうのかというと、一つはDPLA、横浜っていうこれはウィキペディアの英語版ですけど、検索してみますとこういうふうにDPLAのリンクが出てくると。こういうような機能があります。
これはクロームの、グーグルクロームのアドオンみたいな形で実現できます。それからもう一つは、これをやりますと、ここをクリックしますと、この場合はニューヨークパブリックライブラリーのデジタルコレクションから横浜の横浜吉田町より馬車道を臨むという、こういう色つき写真ですね。カラー写真ではなくて後から色をつけた絵はがきですけど、こういうものを見ることができます。