まえがき
この本を手に取ってくださって、ありがとうございます。著者の古池 謙人と申します。神奈川大学工学部で、知的学習支援システム（ITS）や認知科学・知識工学を背景にした研究室を運営しています。本書は、僕の研究室サイト https://koike-lab.org/ からリンクされていて、研究室に興味を持ってくれた学生さん、近い分野の研究室の方々、そして認知的教育AIに関心のあるすべての人に向けた「地図」になればと思って書きました。
なぜこの本を書いたのか
教育と AI のあいだには、長い歴史があります。1960 年にイリノイ大学で立ち上がった PLATO や、1970 年に Carbonell が発表した SCHOLAR [Carbonell1970b]、それに続く SOPHIE といった初期のコンピュータ教育システムは、「機械が一人ひとりに合わせて教える」という夢を本気で追いかけました。1984 年には Bloom が「2σ 問題」を提起し [Bloom1984]、家庭教師指導群の中央値が一斉授業群の上位約 2% に到達するという衝撃的な結果を示して、「この効果を社会全体でどう実現するか」という問いを後の世代に残しました。
2010 年代以降は、Learning Analytics（LA）や Educational Data Mining（EDM）が大きく伸び、学習データから何かを読み取ろうとする方向の研究が盛んになりました。そしていまは大規模言語モデル（LLM）の時代に入り、「ChatGPT が先生になるのか？」という問いを毎週のように耳にしています [Kasneci2023]。
ただ、こうした流れを少し離れて眺めてみると、答えを返すこと自体は昔よりずっと簡単になった一方で、学ぶ力を育てる という古い問題への取り組みは、そんなに進んでいないようにも見えます。問題集を解かせれば点数は上がるかもしれません。LLM に質問すれば「答え」は返ってくるかもしれません。でも、学習者の頭の中で何が起きていて、どこを支えれば学ぶ力が育つのか――この問いに答えるには、技術だけでも、教育論だけでも足りない、というのが僕の出発点です。
そこで本書では、認知科学・教育学・知識工学・人工知能・HCI の知見を 横断する地図 として、認知的教育AIの全体像を描こうとしています。地図を描く向きを決めているのは、学んだことは次に効くのか という一つの問いです。学習者についてなら、これは転移と呼ばれてきた現象の話です。ただ、同じ問いは研究そのものにも向けられます。ある研究室が作ったシステムで分かったことは、次の研究室のシステムに効いているでしょうか。効いていないなら、分野の学びもまた一回ごとの使い捨てです。この問いに対して僕が本書で置く答えが、共有できる中間表現 ――認知の記述を各システムの内側に閉じ込めず、別の研究室が読んで使える形にしておくこと――です。この見方をどう組み立てるかは、次の 本書の見取り図 でまとめて扱います。本書の目的は特定の立場を売り込むことではなく、領域全体に散らばっている論点を、あなたの関心と結びつけられる形で並べ直すことです。
この本のスタンス
最初に正直に書いておきたいのですが、本書は何か新しい「-ism」を提案する本ではありません。同じ問題意識を ITS と呼ぶ人もいれば、AIED、LA、EDM、Learning Engineering、HCAI（Human-Centered AI）と呼ぶ人もいます。それぞれの呼び名にはそれぞれの歴史と強みがあって、どれかが「正しい」というものでもありません。
本書では、認知的教育AIという広い領域を 見渡すための地図 を、いろいろな研究室がそれぞれの位置から眺められるように差し出そうとしています。ですから、ぜひ本書を「受け取るもの」ではなく「一緒に考える叩き台」として読んでもらえると嬉しいです。重要なのは、認知・学習・形式化・支援システムという論点群が、あなたの関心とどう交差するかを掴んでもらうことです。
本書の限界について
最後に一つだけ、正直にお伝えしておきます。本書は LLM をフルに活用して書かれています。章構成・枠組み・主張は僕自身が考えたものですが、各章の起草、文献整理、図の構成には LLM を相棒として大きく使いました。僕一人の手だけで同じ範囲を扱う本を書き上げるのは、いまの仕事と時間配分のなかでは現実的ではなかったからです。
その代償として、本書は論文ほど厳格にチェックされてはいません。誤った主張・取り違えた数字・存在しない固有名のような瑕疵が、まだ残っている可能性があります。本書を引用・参照に使うときは、必ず元の文献に戻ってください。本書はそのナビゲーターであって、論文の代わりにはなりません。おかしな箇所を見つけたら、ぜひ 僕のサイト から教えてください。あなたが見つけてくれたバグを修正していくことで、本書は少しずつ信頼できる地図になっていきます。