東京学芸大学教授

高橋たかはし 純じゅん

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東京学芸大学教育学部・教授 博士（工学）。総合教育科学系教育学講座学校教育学分野に所属。独立行政法人教職員支援機構客員フェロー（2020年～）。教育工学、教育方法学、教育の情報化に関する研究に従事。中央教育審議会臨時委員（初等中等教育分科会）（2019年～）、文部科学省「教育データの利活用に関する有識者会議」委員（2020年〜）、「ICT活用教育アドバイザー」（2020年〜）、「GIGAスクール構想の下での校務の情報化の在り方に関する専門家会議」座長代理（2021年～）等を歴任。

〈教育情報誌　学びのチカラ　e-na!!　vol.1　 2021年9月号より〉

はじめに

全ての子ども一人一人にしっかりと力をつけたい、これは教師にとって長年の悲願です。先の中央教育審議会答申『「令和の日本型学校教育」の構築を目指して』にある「個別最適な学び」というメッセージの根幹も、同時に示されている「一人一人の子供を主語にする学校教育の目指すべき姿」に基づくものと理解するとわかりやすいといえます。

先人たちも当然取り組み、我々も何度も挑戦してきた、この古くて新しい問題に、今あらためて挑戦していくことが求められています。「個別最適な学び」の根幹をなす理念は、ある意味で永遠のゴール（目標）を示しているのであって、いきなりこのゴールを直接目ざすのは不可能に近いといえるでしょう。学校や子どもの実態をふまえ、徐々にゴールに迫っていく必要があると考えられます。「GIGAスクール構想で、個別最適な学びをどう実現するのか？」といった単純な問いでは、迫ることができません。

個別最適な学びに向けた心構え

個別最適な学びといえば、AIドリルが話題です。正答が一つに限られる問題に関しては、短期かつ単純な繰り返しで力をつけることができ、その場合はAI分析によって最適化されたドリル学習が役立つでしょう。しかし、そもそも求められている資質・能力はいっそう高度なものであり、AIが上手に分析できるような学習や仕事は、今後AIに置き換わる可能性もあるわけです。

（写真：愛知県春日井市立高森台中学校）

本来の個別最適な学びは、一人一人の興味や関心、実態に応じて、自ら試行錯誤を繰り返したり、問題発見・問題解決を繰り返したりして、生涯にわたって学び続けるといった学びのことでしょう。資質・能力でいえば、思考力・判断力・表現力等といった高次なものを目ざしていくことになります。

また、学習に長く取り組めば、調子の良いとき、悪いときがあります。それでも、諦めずに取り組んでいれば、わずかかもしれませんが過去の自分より成長します。結局、他者の成長スピードとの関係で、調子が悪いと思い込んでいるだけかもしれません。苦手意識も同じことがいえるでしょう。他者の成長スピードと比較するから苦手と思うのであって、過去の自分から見れば徐々に上達しているはずです。

個別最適な学びを実現していくためには、指導者も子どもも、テクニカルな意味での理解度向上に学びを限定せず、「学びにより自己は必ず成長するし、苦手というものはないかもしれない」などと心構えを変えていくことが大切です。つまりは学びに向かう力なども関連するでしょう。

個別最適な学びに向けたICT活用の考え方

個別最適な学びのためには、学習目標、学習内容、学習方法、学習ペース、学習形態など、個別化すべき観点がいくつもあります。例えば、AIドリルですと、学習目標や学習内容（問題）が、学習者ごとに自動的に個別化され、学習者のペースで回答していくことになります。ただし、計算問題や穴埋め問題のように正答が一つに限定されるものは自動化しやすくても、要因が複雑に絡み合っているような問題や、習ったことを別の場面で実際に適用できるかを試すようなことは、今のところAIやコンピュータによって自動化するのは困難です。つまり、社会に出て実際に役立つレベルでの個別最適な学びをどうするかは、AIに任せきれない課題であり、教師の腕の見せどころだといえます。その部分においては、学習の全自動化のためではなく、子どもや教師自身を支えるツールとして、コンピュータをいかに活用するかが重要になります。

一方で、これまでの一斉授業スタイルへの慣れもありますし、テスト・入試問題への対応も、現実問題としてあります。テスト・入試問題では、深く理解しているかを確かめる記述式問題よりも、穴埋め問題のように正答が一つに限定される問題のほうが採点精度を上げる意味でも好まれる傾向があります。全てを即座に個別化へと移行するのは不可能であり、実態に応じながら徐々に取り組んでいくことになるでしょう。

まずは学習状況の把握から

完全な一斉指導では、学習目標、学習内容、学習方法は学習者の誰にとっても同じであるものの、そこから得られる成果はばらばらです（図１）。このような図を見ると、学習目標や学習内容などの個別化を考えたくなるところです。しかし、現実的な第一歩を考えると、このばらばらになっている学習状況・成果の把握から始めることがオススメです。

図１　完全な一斉指導の例

例えば、コンピュータを使って、子ども一人一人に授業のふり返りを書かせてはどうでしょうか。表計算ソフトの共同編集機能を使って書かせると、子どもは他者のふり返りからも学びやすいですし、教師も子どもたちのふり返りを一覧できて、短時間で学習状況を把握できます。ふり返りの一覧を読んでみると、一斉かつ丁寧に指導したはずなのに、子どもの理解がばらばらであることに気づかされるでしょう。これを知るだけでも意味があります。次の授業が仮に一斉指導であっても、理解のばらつきをふまえてよりよく変えようと考える材料になりますし、子どもに個別に声がけもしやすくなります。こうしたことをスタートに、徐々に個別化を図っていきます。

今後もわが国では、学習目標や学習内容を完全に個別化することは難しいでしょう。定められた目標や内容にはなんらかの形で触れていく必要があり、その「共通部分」と「個別部分」が共存する、ハイブリッドな「個別最適な学び」が進むものと考えられます（図２）。現在行われている実践を見ても、授業の一部で共通部分をしっかりと指導し、残りの部分で、共通部分のさらなる定着を図ったり発展させたりする個別学習を進めるイメージです。

図２　一人一台端末を活用した中学数学での実践例

そうして個別学習を進めていくと、一人では学びきれないことに誰もが気づきます。自然と子どもどうしで助け合ったり、学び合ったりする協働学習が展開されるのです。その際に有効なのが、ワープロソフト、表計算ソフト、プレゼンソフトなどの共同編集機能を活用して学習成果をまとめることです。教師や子どもがお互いの学習状況を把握できる環境で学ぶことで、対面での協働活動、コンピュータの画面上での協働活動が教室内で自在に起こっています。

これらは、GIGAスクール構想における標準的なクラウド機能のみで実現可能であり、社会人が行うICT活用と似ていることも特徴です。特別な学習用ソフトを使わず、実社会とも接続している活用法であるため、卒業後も役立つ力が身につくと考えられます。