上智大学　総合人間科学部　教育学科　公募制推薦入試　2025年　過去問解説

問1【解説】

　課題文の要約を作成するため、以下のステップで文章の構成要素を整理し、筆者の主張を再構築します。

ステップ1. 主題（筆者の最終的な主張）の特定:

　文章の最終段落に着目します。教育は「公」教育であり規制があるため、AIやDXのような新規事項は「政府の承認」が必要であり、「政策主導」で推進される、という点が筆者の最も重要な主張であると特定します。

ステップ2. 主要な論点の抽出:

定義と関係

　課題文はまず「AI」と「DX」を定義しています。

AI (人工知能):

　ディープラーニングにより自ら学習し、人間ができないレベルの事柄を確実にできる技術。

DX (デジタル・トランスフォーメーション):

　デジタル技術とデータ利活用により、社会生活を根本的により良い方向へ変容させること。

両者の関係:

　AIの効果的な利用によってDXが推進される。

教育への導入背景

DXはSociety 5.0（希望の持てる社会）の概念と関連している。
教育分野では、2016年の「第五期科学技術基本計画」をきっかけに、文科省の政策主題となった。

教育の特殊性（ビジネスとの違い）

教育は、提供側と学習側の「人間のダイレクトなインタラクション」によって成立する。
その成果の測定には時間がかかる特性を持つ。

結論（主題）

教育は「公」教育であり、一定の規制のもとに成立している。
そのため、新規事項（AI, DX）の導入には「政府の承認」が必要である。
したがって、教育におけるAIとDXは「政策主導」で推進されることになる。

ステップ3. 400字程度への再構成:

　上記の論点を、論理的な順序（①定義と関係 → ②導入背景 → ③教育の特殊性 → ④結論）に従って簡潔にまとめます。
　特に、筆者の主張の核心である「教育の特殊性」と「政策主導」という結論部分に文字数を割き、単なる用語解説に終始しないように構成します。

問1【解答】（３７９字)

ＡＩ（人工知能）はディープラーニングで自ら学習する技術であり、ＤＸ（デジタル・トランスフォーメーション）はデジタル技術とデータ利活用で社会生活をより良い方向へ変容させることを指す。ＡＩの効果的な利用がＤＸを推進すると考えられている。教育界では、Ｓｏｃｉｅｔｙ５．０の概念とも関連し、二〇一六年の第五期科学技術基本計画以降、ＡＩとＤＸが政策主題となった。しかし筆者は、教育の世界はビジネスとは異なると指摘する。教育は、提供側と学習側の「人間のダイレクトなインタラクション」によって成立し、成果の測定にも時間がかかる特性を持つためである。さらに、教育は「公」教育として一定の規制のもとに成立しており、新規事項の導入には政府の承認が不可欠である。したがって、教育におけるＡＩとＤＸの推進は、政府の承認に基づき「政策主導」として進められる、と筆者は結論づけている。

問2【解説】

　この設問は、単なる賛成・反対を問うものではなく、「課題文の内容をふまえて」自分の考えを述べることが求められています。したがって、課題文の論点（＝教育の特殊性）を正しく踏まえることが必須です。

ステップ1. 課題文の論点の確認:

筆者は、教育におけるAI・DX推進の特殊性を指摘しています
特殊性①: 教育は「人間のダイレクトなインタラクション」で成立し、成果測定に時間がかかる。
特殊性②: 教育はビジネスと異なり、「公」教育であり、一定の規制がある。
結論: したがって、AI・DXの導入は「政府の承認」が必要な「政策主導」となる。

ステップ2. PREP法に基づく論の構築:

　ステップ1（特に特殊性①）を「ふまえて」、AI・DX推進に対する自分の意見（スタンス）を決めます。
　ここでは、「政策主導で進めるべき」という筆者の結論に同意しつつ、その推進方法について「教育の特殊性①（＝人間の対話）」を最重要視すべきだ、という意見を構築します。

ステップ3. 各要素の作成 (PREP法):

P (Point: 結論):

　筆者の言う通り、教育におけるAI・DXは政策主導で慎重に進めるべきであり、その際、教育の核である「人間の対話」を補助し、豊かにする方向性で導入すべきだと考える。

R (Reason: 理由):

　なぜなら、筆者も指摘するように、教育はビジネスと異なり、学習者と教員の「ダイレクトなインタラクション」によって成立する「公」の領域だからだ。単なる業務効率化や知識伝達の自動化だけを追求すれば、この教育の本質が損なわれる危険性がある。

E (Example: 具体例):

　例えば、AIドリルが個々の習熟度に合わせた問題を提供することは有益だ。しかし、それはあくまで基礎学力の定着を支援する「道具」に過ぎない。重要なのは、AIが収集した学習データを基に、教員が児童生徒と面談し、動機付けを行ったり、協働学習のテーマを設計したりするなど、より深い人間的関わりへとつなげることである。

P (Point: 結論の再提示):

　よって、教育におけるAIとDXは、公教育としての質を担保するため、技術導入そのものを目的化するのではなく、人間による対話や思考を最終的な目的とするよう、慎重に政策主導で推進すべきである。

ステップ4. 最終調整:

　ステップ3の要素を論理的につなげ、400字程度になるよう字句を調整します。

問2【解答】（３９８字)

　教育におけるAI・DXは政策主導で慎重に進めるべきであり、教育の核である「人間の対話」を補助し、豊かにする方向性で導入すべきである。なぜなら、筆者も指摘するように、教育はビジネスと異なり、学習者と教員の「ダイレクトなインタラクション」によって成立する「公」の領域だからだ。
　単なる業務効率化や知識伝達の自動化だけを追求すれば、教育の本質が損なわれる危険性がある。例えば、AIドリルが個々の習熟度に合わせた問題を提供することは有益だ。しかし、それは基礎学力の定着を支援する「道具」に過ぎない。重要なのは、AIが収集した学習データを基に、教員が児童生徒と面談し、動機付けを行ったり、協働学習のテーマを設計したりするなど、より深い人間的関わりへとつなげることである。
　よって、教育におけるAIとDXは、公教育としての質を担保するため、人間による対話や思考を最終目的とするよう、慎重に推進すべきである。