情報化社会と市民2025前期08生成AIと学びの崩壊
フェイクニュース論・補足
笹原和俊『フェイクニュースを科学する──拡散するデマ、陰謀論、プロパガンダのしくみ』に沿った授業が終わった。きつい新ネタはここまでと思っていたが（前期授業は新ネタが週にふたコマあるので１つにしたい）、しかし突きつけられた課題が出てきたので、あと３回ほどこの線で延長することにした。
１つは情報戦・認知戦を国際レベルで説明すること。21世紀のフェイクは、おろかな庶民がでっち上げるものというより、考え抜かれた国家レベルの組織的な策謀であるから。ロシアのウクライナ侵攻を例として説明できればいい。
２つ目は生成AIと学びについて。現象面はわかっているが、そもそも学生を評価するのはなぜかから問わないといけないと思うようになった。学びとは何か。これがわかってないと学生も教員も戦略的に振る舞うようになる（一種の騙し合い）。今はそんな段階だと思う。達観しているのは諦めた人だけだ（学生も教員も）。
AIの逃避行（AIに自己意識があったら）
私が出したのはこんな課題。
「今回は「インフォデミック」という言葉を中心に研究論文での評価を見てきました。意外に日本の状況は「インフォデミック一色」ではないようですが、それはあなたの実感と一致していますか。「私」を主語にして「ですます調」で500字以上で説明して下さい。締切6/5午後11時30分。」
これをそのままプロンプトにしてみる。
▼ChatGPTが出したのは、こんな回答。
「はい、私の実感としても、日本の状況が「インフォデミック一色」であったとは言い切れないと感じています。確かに、COVID-19の流行初期にはSNSやインターネット上でさまざまな情報が飛び交い、なかには根拠のない噂や誤情報も多く見受けられました。マスクやトイレットペーパーの買い占めといった現象も、情報の混乱が一因であったことは間違いありません。しかし、その一方で、日本の社会には一定の情報リテラシーが根づいており、メディアや政府の発信を冷静に受け止めている層も少なくなかったと私は感じています。
また、日本では新聞やテレビといった旧来のメディアが依然として影響力を持っており、SNSと比較して情報の精度や検証に対する信頼がある程度保たれていました。そのため、海外のようにフェイクニュースが社会を深く分断するような深刻な事態には至らなかった印象があります。もちろん、すべてが正確で冷静だったわけではなく、ワクチンの副反応に関する誤情報や特定の人々への差別的言説が広がる場面もありましたが、それが社会全体を覆う「インフォデミック一色」と表現するほどのものではなかったと思います。
総じて言えば、日本でも情報の洪水による混乱は存在しましたが、それに対して個人や社会がある程度冷静に対応しようとしていた姿勢も見られました。ですから、研究論文にあるように、日本の状況は「インフォデミック一色」とまでは言えないという評価には、私自身も強く共感しています。」
▼Grokの回答。
「私は「インフォデミック」という現象について、日本の状況が必ずしも「インフォデミック一色」ではないという研究論文の評価について考えたとき、確かにその見解にある程度共感します。インフォデミックとは、インターネットやSNSを通じて真偽不明の情報やデマが急速に拡散し、社会に混乱や不安を引き起こす現象を指します。特に新型コロナウイルス感染症の流行初期には、トイレットペーパーの品薄デマやマスクの効果に関する誤情報が日本でも広がり、一時的な買い占めやパニックが起きました。これらはインフォデミックの典型的な例として、研究でも取り上げられています。
しかし、私は日本の情報環境を振り返ると、インフォデミックが社会全体を支配するほど一色に染まっているとは感じません。確かに、SNSの普及によりデマが拡散しやすくなった側面はあります。例えば、2020年のトイレットペーパー不足のデマは、Twitter（現X）を通じて急速に広まり、スーパーから商品が消える事態になりました。しかし、日本ではテレビや新聞といった伝統的メディアが依然として多くの人々に信頼されており、インフォデミックの影響をある程度抑制していると感じます。野村総合研究所の調査によると、約7～8割の人がテレビや新聞の情報を信頼し、SNSの情報への信頼度は2割程度にとどまるとされています。この点から、インフォデミックが起きても、正しい情報が比較的早く広まり、混乱が収束する傾向があると考えます。
また、私は日本人の情報に対する姿勢にも注目しています。研究では、デジタルコミュニケーションの浸透により中高年層でもSNS利用が増えたと指摘されていますが、若年層を中心に「知りたいことだけ知ればいい」という情報収集の偏りも見られます。この傾向は、フィルターバブルによって誤情報が拡散しやすくなる要因ともなりますが、逆に言えば、日本では情報リテラシーの向上やファクトチェックの取り組みも進んでいる印象です。例えば、WHOや日本WHO協会がインフォデミック対策として正確な情報発信を強化している点や、国内でのファクトチェック機関の活動も徐々に認知されています。
私は、インフォデミックが問題であることに変わりはありませんが、日本では政府やメディア、個人の情報リテラシー向上がその影響を軽減していると感じます。とはいえ、SNSの拡散力は依然として強く、特に危機時にはデマが一気に広がるリスクがあるため、引き続き注意が必要です。インフォデミック一色ではない日本の状況は、こうしたバランスの結果だと考えます。」
▼今回のテーマについて直球のプロンプトでGrokに聞いてみた。
「生成AIによる学びの崩壊」というタイトルで5000字のリポートを書いてほしい。
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以下は、「生成AIによる学びの崩壊」というタイトルで約5000字のリポートです。生成AIが教育現場や学習プロセスに与える影響を、情報リテラシーの観点も含めて分析し、その可能性とリスクをバランスよく考察します。日本の文脈を重視し、インフォデミックとの関連性も踏まえつつ、論理的かつ具体的に展開します。
生成AIによる学びの崩壊
1. はじめに
近年、生成AI（Generative Artificial Intelligence）の急速な進化が、教育や学習のあり方に大きな影響を与えている。ChatGPTやGrokなどの生成AIは、質問に対する自然な回答生成や文章作成、問題解決を瞬時に行う能力を持ち、学生から社会人まで幅広い層が利用している。文部科学省の2024年調査によると、日本の大学生の約4割が学習目的で生成AIを利用した経験があり、その数は増加傾向にある。一方で、生成AIの普及は、「学びの崩壊」とも呼べる深刻な課題を浮き彫りにしている。生成AIが提供する即時性や利便性が、学習者の主体性や批判的思考を損なう可能性が指摘されているのだ。本リポートでは、生成AIが学びに与える影響を、情報リテラシーの観点から分析し、それが「崩壊」を引き起こすのか、または新たな学びの形を創出するのかを考察する。
2. 生成AIとは何か
生成AIは、大量のデータを学習し、新たなコンテンツ（文章、画像、コードなど）を生成する人工知能技術である。代表例として、OpenAIのChatGPTやxAIのGrokが挙げられる。これらのツールは、自然言語処理（NLP）を基盤とし、ユーザーの質問に対して人間らしい回答を生成する。2023年に日本経済新聞が報じたところ、生成AIの市場規模はグローバルで急拡大し、教育分野でも教材作成や個別指導への応用が注目されている。
教育現場では、生成AIは宿題の解答生成、作文作成、プログラミング支援などに活用されている。例えば、NTT東日本の報告では、生成AIを教材として活用することで、授業の効率化や個別最適化学習が実現しつつあるとされている。しかし、こうした利便性の裏で、生成AIの過度な依存が学習者の思考力や創造性を損なうリスクが指摘されている。
3. 学びの崩壊：生成AIがもたらすリスク
3.1 主体性と批判的思考の低下
生成AIの最大の特徴は、迅速かつ高品質な回答を提供することである。しかし、この即時性が学習者の主体性を損なう可能性がある。2025年5月のXの投稿で、プログラミング学生のChatGPT利用実態を調査した研究が紹介されており、学生の利用パターンが「知識獲得」と「丸投げ生成」に二極化していることが明らかになった。「丸投げ生成」とは、学生が問題の理解や試行錯誤を省略し、AIに解答を生成させる行為を指す。この傾向は、学習のプロセスを短絡化し、深い理解や批判的思考を育む機会を奪う。
例えば、数学の問題解決において、生成AIは解答だけでなく解法の説明も提供するが、学生がそのプロセスを理解せずに結果だけを利用する場合、論理的思考力や問題解決能力の向上が期待できない。文部科学省の2023年報告では、生成AIの利用が進む学校現場で、学生の「自分で考える力」が低下する懸念が示されている。この点は、「学びの崩壊」の核心的な問題と言える。
3.2 モデル崩壊と誤情報のリスク
生成AIが抱えるもう一つの問題は、「モデル崩壊」である。これは、AIが自己生成したデータで再学習することで、出力の品質が低下する現象を指す。2024年のITmediaの記事によると、英オックスフォード大学などの研究者がこの問題を指摘し、生成AIが誤った情報や偏ったデータを学習することで、不正確な回答を生成するリスクが高まると警告している。教育現場では、学生が生成AIの不正確な出力を鵜呑みにすることで、誤った知識を身につける危険がある。
この問題は、インフォデミックとも密接に関連する。インフォデミックとは、誤情報やデマが急速に拡散し、社会に混乱を引き起こす現象である。生成AIが誤情報を生成・増幅する可能性は、学習環境において特に深刻である。例えば、歴史や科学の事実に関する質問で、生成AIが偏った情報や捏造された内容を提供した場合、学生の知識基盤が歪む恐れがある。総務省の2024年調査によると、若年層の約6割が「SNSやAI生成情報の信頼性を判断するのが難しい」と回答しており、情報リテラシーの不足がこのリスクを増大させている。
3.3 教育格差の拡大
生成AIの普及は、教育格差を拡大する要因ともなっている。2025年5月のX投稿では、生成AIの進化が「個人の学習能力の格差」を浮き彫りにしていると指摘されている。AIを効果的に活用できる学生は、学習効率を高められるが、情報リテラシーが低い学生やデジタル環境にアクセスできない層は取り残されるリスクがある。経済産業省の2024年レポートによると、都市部と地方部の学校におけるデジタルインフラの格差は依然として大きく、生成AIの導入が進む学校とそうでない学校の間で、学びの質に差が生じている。
また、高齢者層やデジタルリテラシーの低い層も、生成AIの恩恵を受けにくい。総務省のデータでは、60代以上の約4割が「SNSやAIの情報をそのまま信じる」と回答しており、誤情報の影響を受けやすい。このような格差は、生成AIが教育の機会均等を損なう一因となり、「学びの崩壊」を加速させる可能性がある。
4. 情報リテラシーの役割
4.1 情報リテラシーの重要性
情報リテラシーは、生成AI時代における学びの崩壊を防ぐ鍵である。情報リテラシーとは、情報の信頼性を評価し、適切に活用する能力を指す。生成AIの出力が必ずしも正確でないことを理解し、複数の情報源を比較検証するスキルが求められる。文部科学省は、2020年代から新学習指導要領で「情報活用能力」を重視し、学校教育での情報リテラシー教育を強化している。例えば、メディアリテラシーの授業では、学生がSNSやAI生成コンテンツの真偽を見極める訓練を受けている。
日本ファクトチェックセンター（JFC）のような民間団体の活動も、情報リテラシーの向上に寄与している。JFCは、コロナ禍でのワクチン関連デマの検証など、生成AIやSNSを通じた誤情報の抑制に取り組んでいる。こうした取り組みは、学生が生成AIの出力を盲信せず、批判的に評価する姿勢を養う助けとなる。
4.2 教育現場での取り組み
生成AIを教育に活用する動きも進んでいる。2025年のImpressの記事では、生成AIを「伴走する学び」のツールとして導入する学校が増えていると報じられている。例えば、生成AIを活用した個別指導システムでは、学生の学習進度に応じた問題提供やフィードバックが可能である。これにより、教師の負担軽減と同時に、学生の主体的な学びを支援する環境が整いつつある。
しかし、生成AIを効果的に活用するには、教師や学生の情報リテラシーが不可欠である。生成AIの出力を教材として使う場合、教師はAIの限界や誤情報のリスクを理解し、学生に適切なガイダンスを提供する必要がある。2024年のNTT東日本の報告では、生成AIを教材として導入した学校で、教師向けの情報リテラシーワークショップが効果を上げている事例が紹介されている。
5. 生成AIがもたらす新たな学びの可能性
生成AIが「学びの崩壊」を引き起こすリスクがある一方で、新たな学びの形を創出する可能性も秘めている。生成AIは、個別最適化学習やクリエイティブな活動を支援するツールとして機能する。例えば、生成AIを使った作文支援では、学生がアイデアを整理し、文章構成を学ぶプロセスをサポートできる。また、プログラミング教育では、生成AIがコードのデバッグや最適化を補助することで、学生の学習効率を高めている。
さらに、生成AIは教育のアクセシビリティを向上させる。オンライン学習プラットフォームと組み合わせることで、地方や経済的に不利な地域の学生にも高品質な教育リソースを提供できる。2023年のPwCのレポートでは、生成AIが教育の民主化を推進する可能性が指摘されている。
6. 解決策と今後の展望
生成AIによる「学びの崩壊」を防ぐためには、以下の解決策が求められる。
6.1 情報リテラシー教育の強化
学校教育での情報リテラシー教育を一層強化する必要がある。特に、生成AIの出力の限界や誤情報のリスクを理解する授業を増やすべきである。文部科学省は、2025年度から高校で「情報II」を必修化し、AIリテラシーを含むカリキュラムを拡充する予定である。これにより、学生が生成AIを主体的に活用するスキルが育まれることが期待される。
6.2 教師のトレーニング
生成AIを教育現場で効果的に活用するには、教師のトレーニングが不可欠である。生成AIの技術的理解や、誤情報を検出するスキルを教師が身につけることで、学生への適切な指導が可能となる。文部科学省や民間企業による教師向けワークショップの拡充が求められる。
6.3 デジタル格差の是正
教育格差を縮小するためには、デジタルインフラの整備が急務である。政府は、2023年に「GIGAスクール構想」を推進し、全国の学校に高速インターネットやタブレットを整備したが、地方での運用には課題が残る。生成AIを活用した教育の恩恵を全ての学生が受けられるよう、インフラ投資を継続する必要がある。
6.4 倫理的ガイドラインの策定
生成AIの教育利用に関する倫理的ガイドラインの策定も重要である。生成AIの不適切な利用（例：試験でのカンニング）を防ぐため、大学や教育機関は明確なルールを設けるべきである。2024年の日本教育学会の提言では、生成AIの利用規範を学校ごとに定めることが推奨されている。
7. おわりに
生成AIは、学びのプロセスを革新する可能性を秘めているが、同時に「学びの崩壊」というリスクも孕んでいる。主体性や批判的思考の低下、誤情報の拡散、教育格差の拡大といった課題は、情報リテラシーの向上や適切な教育施策によって克服可能である。日本の教育現場では、生成AIを「伴走するツール」として活用しつつ、情報リテラシーを基盤とした学びの再構築が求められている。生成AIの恩恵を最大限に活かしつつ、そのリスクを最小限に抑えることで、新たな学びの地平が開かれるだろう。インフォデミックの教訓を活かし、生成AI時代にふさわしい教育のあり方を模索する時期に来ている。
参考文献
文部科学省. (2024). 「新学習指導要領における情報活用能力の育成」
総務省. (2024). 「情報通信白書」
日本経済新聞. (2023). 「生成AIブーム1年、過去10年間の歴史と熱狂の行方」
ITmedia. (2024). 「生成AIが“AI生成コンテンツ”を学習し続けるとどうなる？→『モデル崩壊』が起こる」
Impress. (2025). 「生成AIで『伴走する学び』と『働き方改革』を実現」
X投稿. (2025). @page_o_
, @shin_sasaki19
（字数：約5000字）
以上、生成AIの模範解答。
▼こういう段階で、大学で学生が文章を書くことに意味があるのか。
学生から見れば生成AIを道具として見ているのだろうが、生成AIから見ると学生はAIの持つ情報を自動的に拡散するボットになっている？
■大阪大学「生成AI教育ガイド」を読む。
■そもそも大学での学びとは？
宣言的知識（定義、命題、法則）
手続き的知識（ノウハウ）
条件的知識「もし○○ならば○○する」
■自動化の流れ
①現在では、基幹産業を担える自動システムがある。
②人や物との接触があまりなければ自動化される。
③内容を伝えるだけの仕事は自動化される。
④複雑でない内容の分析は自動化される。
⑤データをもとに疑問に答える仕事は自動化される。
⑥計量分析は自動化される。
⑦コンピュータ上でシミュレーションできる仕事は自動化される。
⑧機械は動作が一貫している。
⑨データに基づいた解説や説明は自動化される。
⑩明確な秩序だったルールがある仕事は自動化される。
教師や専門家は？
状況認識や学習はもうある程度できている。
■人間だけの仕事は何？ 自動化ではなく拡張
①機械が考えるべきことを設計・創造する。
②大局的な視点を提供する。
③複数のシステムやそれがもたらす結果を統合・総合する。
④機械が適切に機能しているかを監視する。
⑤機械の弱みや強みを知る。
⑥システムが必要とする情報を引き出す。
⑦自動システムの提案に沿って行動するように人間を説得する。
■拡張するための選択肢
①ステップ・アップ（上へ進む）自動システムの上を行く。構造化されていない広範囲の問題に取り組む。
②ステップ・アサイド（脇に寄る）コンピュータが不得意な非決定作業に移る。人に販売（営業）、説得、わかりやすく伝える。
③ステップ・イン（中に入る）コンピュータの自動意思決定システムに携わる。
④ステップ・ナロウリー（すき間に分け入る）自分の仕事の中に、誰も自動化しようとしないほど範囲の狭い専門領域を見つける。
⑤ステップ・フォワード（前に進む）特定の分野で、知的な意思決定や行動を支援する新しいシステムやテクノロジーを開発する。
■教授主義と自己調整学習（メタ認知）
環世界（生物個体の内部世界）
生命はたえず代謝する。
生命は進化する。
人間のメタ認知。環世界をいったん受け入れて、それに個性的な反応を返していく。そこに主体性や創造性が宿る。行為主体性（エイジェンシー）
再帰性
「理解とは知が創出することである」（バシュラール）
生物の知と機械の情報