「これはテストに出るの？」「覚えなきゃいけないの？」—こんな子どもの声を聞いたことはありませんか？そして私たち大人も、つい「とにかく正解を覚えなさい」と指導してしまいがちです。

そこへ登場したのが、チャットGPTのようなAIです。複雑な計算問題も、歴史の年号も、英文の翻訳も、瞬時に「正解らしき答え」を提示してくれる。これは一見、学習の助けになるように思えますが、実は大きな落とし穴が潜んでいるのです。

「正解」だけを求める教育の限界

長い間、日本の教育現場では「正解をいかに早く、正確に見つけ出すか」という能力が重視されてきました。テストで良い点を取ること、決められた時間内により多くの問題に「正しく」答えること。こうした「正解偏重教育」に、AIの登場がさらに拍車をかけています。

しかし、これは果たして本当の「学び」と言えるのでしょうか。学びの本質は、単に「答え＝知識」を記憶することにあるのではありません。むしろ、答えにたどり着くまでのプロセスにこそ、重要な意味があるのです。

「答え」だけでは育たない思考プロセス

AIにすぐに答えを聞いてしまうと、最も重要な思考のプロセスがごっそりと抜け落ちてしまいます。それは、登山で山頂からの景色だけを見て満足し、自分の足で登る経験を放棄してしまうようなものです。

「なぜそうなるのだろう？」と疑問に思い、自分で仮説を立て、情報を集め、試行錯誤し、論理的に考えを組み立てていく。この一連のプロセスこそが、物事を深く理解し、応用力を身につけ、そして何より「考える力」そのものを鍛える訓練となります。

簡単に手に入れた答えは、多くの場合、表面的な理解にとどまります。なぜその答えになるのか、他の考え方はないのか、といった多角的な視点や、知識同士の関連性を理解するには至りません。そのため、少し応用問題が出たり、状況が変わったりすると対応できなくなってしまいます。

学びの本質は「問いと答えの間」にある

さらに重要なのは、苦労して考え抜いた末に「わかった！」と腑に落ちる瞬間、自分の力で新しいことを発見する喜びが失われてしまうことです。これらは学びにおける大きなモチベーションとなりますが、常にAIから答えを与えられていると、このような達成感や知的な興奮を味わう機会が失われてしまいます。

私たちが直面している環境問題、社会の分断、技術倫理といった課題の多くには、単一の「正解」など存在しません。必要なのは、様々な情報や価値観の中から本質を見抜き、多様な人々と対話し、協力しながら、より良い解決策を粘り強く模索していく力です。

「問答式」で思考を促すモンドAIの設計思想

こうした課題を受け、真に子どもの「考える力」を育むことを目指して開発されたのが、「問答式AI」の考え方です。リンガポルタ社の「モンドAI」は、この思想を具現化した子ども向けAIです。

モンドAIは、子どもが何かを尋ねても、すぐに答えを提示しません。その代わりに、「君はどう思う？」「それはどうしてそう考えたのかな？」といった形で、子ども自身に問い返すのです。

例えば、「環境問題はどうやったら解決できるの？」という質問に対して、一般的なAIは解決策のリストを提示するでしょう。しかしモンドAIは「環境問題を解決するためには、いくつかの方法があります。でも、具体的にどんな問題があるかを知ることが大切だよね。○○ちゃんは、どんな環境問題のことを考えていますか？」と、子ども自身の考えや視点を引き出していきます。

この「問答式」対話は、一見すると回りくどく感じるかもしれません。しかし、この「回り道」にこそ、子どもの思考力を本質的に鍛えるための重要な仕掛けが隠されています。「どう思う？」「なぜ？」と問われることで、子どもは頭の中にある漠然とした考えを、具体的な言葉にして表現する必要に迫られます。この言語化のプロセスが、思考を整理し、明確にする上で非常に有効な訓練となるのです。

AIは「壁打ち相手」として活用を

AI時代だからこそ、私たちは「答え」そのものではなく、そこに至る「プロセス」に価値を見出す必要があります。モンドAIのような問答式AIは、子どもたちが自ら考え、発見する喜びを最大限に引き出すことを目指しています。

AIを単に「答えを教えてくれる便利な機械」として使うことは、学びの本質を見失わせる危険な落とし穴です。しかし、思考を促す「壁打ち相手」として活用すれば、AIは子どもたちの可能性を大きく広げる「知的な冒険のパートナー」となり得るのです。

「正解」から「問い」と「プロセス」へ。この転換こそが、AI時代を生き抜く子どもたちに必要な、真の学びの力を育む鍵となるでしょう。