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【生成AI】o1-previewが数学的にアプローチすると、○○主導の授業の方が効果が高いらしいです。

AtariRyuma

今回は、OpenAIが発表した新しいAIモデル「o1-preview」について紹介します。さらに、このモデルを使って長年議論されてきた教育的問題を、数学的にアプローチした結果もお伝えしますので、最後までお楽しみください！


o1-previewって何？

o1-previewは、OpenAIが開発した最新の人工知能モデルです。このモデルの特徴は、人間のように「じっくり考える」ことができる点にあります。

o1-previewの主な特徴

  1. 複雑な問題解決能力：科学、コーディング、数学などの分野で、従来のモデルを大きく上回る性能を発揮します。

  2. 高度な推論能力：博士課程の学生と同等レベルの問題解決能力を持っています。

  3. 安全性の向上：ジェイルブレイク（AIの制限を回避しようとする試み）に対する耐性が大幅に向上しています。

o1-previewの驚くべき能力

o1-previewの能力を示す具体的な例をいくつか紹介しましょう。

  • 国際数学オリンピック予選問題：83%の正解率を達成（従来モデルGPT-4oは13%）

  • コーディングコンテスト：上位11%に入る成績を記録

  • 物理学、化学、生物学：博士課程の学生と同等の成績

o1-previewを使って教育的な議論に挑戦！

さて、ここからが本当の見せ場です。私は、o1-previewを使って、普段は数学的アプローチをしない教育的な議論について、数学的にアプローチしてみました。

※以下に、数学的な内容を含む記事がありますが、私は数学はわかりません。AIのアプローチが当たっているのか、頭のいい人に教えてもらいたいくらいです。素人の戯言だと思って読んで下さい。

小学校教育における授業形態の検討：児童主導型と教師主導型の教育的効果の比較

はじめに

小学校教育における授業の進め方として、児童主導型と教師主導型のどちらがより効果的かについて、長年にわたり議論されてきました。本論文では、これら二つの授業形態の教育的効果を比較し、数学的な分析を通じてどちらが小学校教育においてより効果的であるかを検討します。

小学校の授業の進め方には、「児童主導型（子どもたちが主体的に学ぶ方法）」と「教師主導型（先生が中心となって進める方法）」の2つがあります。これまで、どちらの方が子どもたちの学びに効果的かについて、多くの人が意見を交わしてきました。この論文では、これら2つの授業の方法が子どもたちの学びにどう影響するのかを、数学的なモデルを使って比べてみることにします。

GPT-4oによる解説

数学的モデルによる教育効果の比較

前提条件の設定

教育効果を定量的に比較するために、以下の前提条件と変数を設定します。

  • 基礎学力 (B): 読み書き計算などの基本的な学力。

  • 応用力 (A): 知識を実際の状況に応用する能力。

  • 学習意欲 (M): 児童の学習に対する積極性。

  • 協働性 (C): 他者と協力する能力。

  • 創造性 (S): 新しいアイデアを生み出す能力。

  • 教師の質 (T): 教師の指導力や専門性。

各授業形態におけるこれらの要素への影響を以下のようにモデル化します。

まず、授業の効果を数字で表すために、いくつかの要素を考えます。たとえば、「基礎学力」とは、読み書きや計算のような基本的な能力のことです。「応用力」は、学んだことを実際の生活やいろいろな場面で活用する力のことです。また、「学習意欲」は勉強をしたいという気持ちの強さ、「協働性」は他の人と協力する力、「創造性」は新しいアイデアを考える力のことを指します。さらに、「教師の質」は先生の教え方や知識のレベルを表します。これらの要素が授業の効果にどのように影響するのかを考えていきます。

GPT-4oによる解説

児童主導型教育 (Student-Centered, SC)

児童主導型教育における教育効果は以下のように表されます。

$$
\begin{cases}
B_{SC} = \alpha_1 \cdot T + \beta_1 \cdot M \\
A_{SC} = \gamma_1 \cdot M + \delta_1 \cdot C + \epsilon_1 \cdot S \\
M_{SC} = \eta_1 \cdot I + \theta_1 \cdot C \\
C_{SC} = \kappa_1 \cdot S + \lambda_1 \cdot A \\
S_{SC} = \mu_1 \cdot A + \nu_1 \cdot C \\
\end{cases}
$$

ここで、$${\alpha_1, \beta_1, \gamma_1, \delta_1, \epsilon_1, \eta_1, \theta_1, \kappa_1, \lambda_1, \mu_1, \nu_1}$$ は各要素の寄与度を示す係数です。

児童主導型の授業では、子どもたち自身が積極的に学びます。この場合、たとえば「基礎学力」は「先生の教え方の質」と「子どもたちの勉強への意欲」によって決まります。また、「応用力」は「勉強への意欲」、「他の人と協力する力」、「新しいアイデアを考える力」によって影響を受けます。このように、児童主導型の授業では、子どもたち自身の意欲や協力する力、創造性が重要な要素になります。

GPT-4oによる解説

教師主導型教育 (Teacher-Centered, TC)

教師主導型教育における教育効果は以下のように表されます。

$$
\begin{cases}
B_{TC} = \alpha_2 \cdot T + \beta_2 \cdot T \\
A_{TC} = \gamma_2 \cdot T \\
M_{TC} = \eta_2 \cdot T \\
C_{TC} = \kappa_2 \cdot C \\
S_{TC} = \mu_2 \cdot S \\
\end{cases}
$$

ここで、$${\alpha_2, \beta_2, \gamma_2, \eta_2, \kappa_2, \mu_2}$$ は各要素の寄与度を示す係数です。

一方、教師主導型の授業では、先生が中心となって教えます。この場合、「基礎学力」は「先生の教え方の質」によって大きく影響を受けます。同じように、「応用力」、「学習意欲」、「協働性」、「創造性」もすべて先生の教え方に大きく依存します。つまり、教師主導型の授業では、先生の役割が非常に重要であり、先生がどれだけ上手に教えるかによって、子どもたちの学びが大きく左右されます。

GPT-4oによる解説

教育効果の総合評価

教育効果を総合的に評価するために、各要素に重み$${w_B, w_A, w_M, w_C, w_S}$$ を設定し、総合スコア (E) を以下のように定義します。

$$
E_{SC} = w_B \cdot B_{SC} + w_A \cdot A_{SC} + w_M \cdot M_{SC} + w_C \cdot C_{SC} + w_S \cdot S_{SC}
$$

$$
E_{TC} = w_B \cdot B_{TC} + w_A \cdot A_{TC} + w_M \cdot M_{TC} + w_C \cdot C_{TC} + w_S \cdot S_{TC}
$$

これらの授業の効果を比較するために、それぞれの要素に重要度（重み）を設定します。たとえば、「基礎学力」に最も重きを置き、次に「応用力」、「学習意欲」、「協働性」、「創造性」といった順番で重みをつけることにします。これによって、児童主導型と教師主導型の授業の効果を総合的に評価することができます。

GPT-4oによる解説

数学的解析

仮に、以下のような係数と重みを設定します。

まず、係数とは、各要素がどれだけ教育効果に寄与するかを表す数字のことです。例えば、「基礎学力」は「教師の質（T）」と「学習意欲（M）」の組み合わせによって決まりますが、それぞれの要素がどれだけ重要か（どれだけの影響を持つか）を示すために係数を設定します。

GPT-4oによる解説

  • 係数設定:

  • 児童主導型: $${\alpha_1 = 0.3}$$, $${\beta_1 = 0.2}$$, $${\gamma_1 = 0.4}$$, $${\delta_1 = 0.3}$$, $${\epsilon_1 = 0.3}$$, $${\eta_1 = 0.5}$$, $${\theta_1 = 0.3}$$, $${\kappa_1 = 0.2}$$, $${\lambda_1 = 0.2}$$, $${\mu_1 = 0.3}$$, $${\nu_1 = 0.2}$$

児童主導型教育では、子どもたちが主体的に学ぶことが重視されるため、以下のように各要素に係数を設定しました。

  • $${α1=0.3\alpha_1 = 0.3α1​=0.3}$$：これは、基礎学力に対する「教師の質（T）」の寄与度です。児童主導型教育でも、教師の質は基礎学力に影響を与えるため、適度な係数を設定しています。

  • $${β1=0.2\beta_1 = 0.2β1​=0.2}$$：これは、基礎学力に対する「学習意欲（M）」の寄与度です。子どもたちが自分から学ぼうとする意欲が基礎学力に影響を与えるため、一定の係数を与えています。

  • $${γ1=0.4\gamma_1 = 0.4γ1​=0.4}$$：応用力に対する「学習意欲（M）」の寄与度です。児童主導型では、応用力が重視されるため、学習意欲が大きな役割を果たすと考え、やや高めの係数を設定しました。

  • $${δ1=0.3\delta_1 = 0.3δ1​=0.3}$$ と $${ϵ1=0.3\epsilon_1 = 0.3ϵ1​=0.3}$$：それぞれ「協働性（C）」と「創造性（S）」が応用力に与える影響を示します。子どもたちが他の子どもたちと協力しながら新しいアイデアを考えることが応用力に貢献するため、これらも重要な要素として扱いました。

その他の係数も、児童主導型教育においてどの要素がどの程度影響を持つかを考えて設定しています。例えば、「学習意欲（M）」や「協働性（C）」は、児童主導型の教育では特に重要であるため、関連する係数が比較的高めに設定されています。

  • 教師主導型:$${\alpha_2 = 0.4}$$, $${\beta_2 = 0.3}$$, $${\gamma_2 = 0.5}$$, $${\eta_2 = 0.4}$$, $${\kappa_2 = 0.1}$$, $${\mu_2 = 0.1}$$

教師主導型教育では、先生の役割が中心となるため、「教師の質（T）」の寄与度がすべての要素で高く設定されています。

  • $${α2=0.4\alpha_2 = 0.4α2​=0.4}$$ と $${β2=0.3\beta_2 = 0.3β2​=0.3}$$：基礎学力に対する「教師の質（T）」の寄与度が高く設定されています。教師主導型教育では、先生の教え方が基礎学力に直接影響を与えるため、これらの係数は高く設定されています。

  • $${γ2=0.5\gamma_2 = 0.5γ2​=0.5}$$：応用力に対する「教師の質（T）」の寄与度も高く設定されています。教師主導型教育では、応用力の育成も先生の教え方に依存するため、このような係数が設定されています。

  • その他の係数$${(η2,κ2,μ2\eta_2, \kappa_2, \mu_2η2​,κ2​,μ2​)}$$は、教師主導型教育では比較的小さい値になっています。なぜなら、「協働性（C）」や「創造性（S）」などは、教師主導型ではあまり重視されないと仮定されているためです。

その他の係数$${η2,κ2,μ2\eta_2, \kappa_2, \mu_2η2​,κ2​,μ2​}$$は、教師主導型教育では比較的小さい値になっています。なぜなら、「協働性（C）」や「創造性（S）」などは、教師主導型ではあまり重視されないと仮定されているためです。

  • 重み設定:

    • $${w_B = 0.4}$$, $${w_A = 0.3}$$, $${w_M = 0.1}$$, $${w_C = 0.1}$$, $${w_S = 0.1}$$

次に、重みの設定についてです。重みは、それぞれの要素が教育効果の総合評価においてどれだけ重要であるかを示します。これらの重みは、各要素が教育にどれだけ影響を与えるかの大きさを決めるために設定します。

  • $${wB=0.4w_B = 0.4wB​=0.4}$$：「基礎学力」の重みです。小学校教育においては、読み書きや計算といった基本的な学力が非常に重要と考えられているため、最も高い重みが設定されています。

  • $${wA=0.3w_A = 0.3wA​=0.3}$$：「応用力」の重みです。基礎学力の次に重要とされる応用力にも高い重みが与えられています。これは、学んだ知識を実際に役立てる力が小学校教育の重要な目標の一つであるからです。

  • $${wM=0.1w_M = 0.1wM​=0.1, wC=0.1w_C = 0.1wC​=0.1, wS=0.1w_S = 0.1wS​=0.1}$$：「学習意欲」、「協働性」、「創造性」の重みです。これらの要素も重要ではありますが、基礎学力や応用力ほどの重みは持たないと判断しました。つまり、小学校の教育においては、まず基礎学力をしっかりと身につけさせることが第一であり、それに加えて応用力を育てることが重要であるという考え方に基づいています。

さらに、教師の質 $${T = 1}$$（一定と仮定）、その他の変数 $${M, C, S}$$は児童主導型と教師主導型で以下のように設定します。

まず、「教師の質 T」を一定値として T=1 と仮定しました。これは、教師の教える質を一定に保つことで、他の変数（児童の学習意欲、協働性、創造性）が授業方法によってどのように変わるかを明確に比較するためです。この仮定によって、分析の際に「教師の質」が影響を与える要素を定量化しやすくなります。

GPT-4oによる解説

  • 児童主導型:

    • $${M_{SC} = 0.5 \cdot I + 0.3 \cdot C}$$

    • $${C_{SC} = 0.2 \cdot S + 0.2 \cdot A}$$

    • $${S_{SC} = 0.3 \cdot A + 0.2 \cdot C}$$

  • 教師主導型:

    • $${M_{TC} = 0.4 \cdot T = 0.4}$$

    • $${C_{TC} = 0.1 \cdot C = 0.1}$$

    • $${S_{TC} = 0.1 \cdot S = 0.1}$$

これらを基に、具体的な数値を計算します。

児童主導型教育の総合スコア

児童主導型教育の総合スコア $${E_{SC}}$$

$$
\begin{aligned}
B_{SC} &= 0.3 \cdot 1 + 0.2 \cdot M \\
A_{SC} &= 0.4 \cdot M + 0.3 \cdot C + 0.3 \cdot S \\
M_{SC} &= 0.5 \cdot I + 0.3 \cdot C \\
C_{SC} &= 0.2 \cdot S + 0.2 \cdot A \\
S_{SC} &= 0.3 \cdot A + 0.2 \cdot C \\
\end{aligned}
$$

仮に、初期条件として$${I = 1}$$（興味・関心が高い）、$${C = 0.7}$$, $${S = 0.6}$$ とします。

$$
\begin{aligned}
M_{SC} &= 0.5 \cdot 1 + 0.3 \cdot 0.7 = 0.5 + 0.21 = 0.71 \\
B_{SC} &= 0.3 \cdot 1 + 0.2 \cdot 0.71 = 0.3 + 0.142 = 0.442 \\
A_{SC} &= 0.4 \cdot 0.71 + 0.3 \cdot 0.7 + 0.3 \cdot 0.6 = 0.284 + 0.21 + 0.18 = 0.674 \\
C_{SC} &= 0.2 \cdot 0.6 + 0.2 \cdot 0.674 = 0.12 + 0.1348 = 0.2548 \\
S_{SC} &= 0.3 \cdot 0.674 + 0.2 \cdot 0.7 = 0.2022 + 0.14 = 0.3422 \\
\end{aligned}
$$

児童主導型の教育では、子どもたちが自分で学ぶ意欲や、友だちと協力する力、そして新しいアイデアを考える力がとても大切です。そこで、まずは「学習意欲」を計算します。この意欲は、子どもたちの興味や関心（ここでは1とします）と、友だちと協力する力（ここでは0.7とします）によって決まります。計算すると、学習意欲は0.71になります。

次に、「基礎学力」、つまり読み書きや計算などの基本的な学力を考えます。この基礎学力は、先生の教え方の質（ここでは1とします）と子どもたちの学習意欲によって決まります。これを計算すると、基礎学力は0.442になります。

さらに、「応用力」、つまり学んだことを実際の生活で使う力も考えます。この応用力は、学習意欲、友だちと協力する力、そして新しいアイデアを考える力に基づいて決まります。それぞれの数値を使って計算すると、応用力は0.674になります。

また、「協働性」、つまり友だちと一緒に活動する力を計算します。協働性は、子どもたちの創造性（新しいアイデアを考える力）と応用力によって決まります。これを計算すると、協働性は0.2548になります。

最後に、「創造性」、つまり新しいアイデアを考える力を計算します。創造性は、応用力と協働性から影響を受けます。計算の結果、創造性は0.3422になります。

GPT-4oによる解説

したがって、

$$
E_{SC} = 0.4 \cdot 0.442 + 0.3 \cdot 0.674 + 0.1 \cdot 0.71 + 0.1 \cdot 0.2548 + 0.1 \cdot 0.3422 \\= 0.1768 + 0.2022 + 0.071 + 0.02548 + 0.03422 = 0.5097
$$

これらすべての要素を総合して、児童主導型教育のスコアを計算すると、合計で0.5097になります。

GPT-4oによる解説

教師主導型教育の総合スコア

教師主導型教育の総合スコア $${E_{TC}}$$ 

$$
\begin{aligned}
B_{TC} &= 0.4 \cdot 1 + 0.3 \cdot 1 = 0.4 + 0.3 = 0.7 \\
A_{TC} &= 0.5 \cdot 1 = 0.5 \\
M_{TC} &= 0.4 \cdot 1 = 0.4 \\
C_{TC} &= 0.1 \cdot 0.7 = 0.07 \\
S_{TC} &= 0.1 \cdot 0.6 = 0.06 \\
\end{aligned}
$$

教師主導型の教育では、先生の教え方がとても重要です。まず、「基礎学力」を考えます。この場合、基礎学力はほとんど先生の教え方によって決まるので、そのスコアは0.7となります。

次に、「応用力」を計算します。応用力も主に先生の教え方に依存するため、そのスコアは0.5になります。

「学習意欲」は、先生の教え方がどれだけ子どもたちの興味を引き出すかにかかっています。ここでも、先生の教え方の質が重要なので、そのスコアは0.4になります。

一方、「協働性」、つまり友だちと協力する力は、教師主導型教育ではあまり重視されません。そのため、スコアは0.07と低くなります。

最後に、「創造性」、新しいアイデアを考える力もあまり重視されないので、そのスコアは0.06になります。

GPT-4oによる解説

したがって、

$$
E_{TC} = 0.4 \cdot 0.7 + 0.3 \cdot 0.5 + 0.1 \cdot 0.4 + 0.1 \cdot 0.07 + 0.1 \cdot 0.06 \\= 0.28 + 0.15 + 0.04 + 0.007 + 0.006 = 0.483
$$

これらすべての要素を合わせて計算すると、教師主導型教育の総合スコアは0.483になります。

GPT-4oによる解説

比較結果

  • 児童主導型教育の総合スコア $${E_{SC}: 0.5097 }$$ 

  • 教師主導型教育の総合スコア $${E_{TC}: 0.483}$$

このモデルでは、児童主導型教育の総合スコアが教師主導型教育を上回っています。しかし、これは設定した係数や重みに依存するため、現実のデータに基づく調整が必要です。

この結果を見ると、児童主導型教育の総合スコアは0.5097で、教師主導型教育のスコア0.483よりもわずかに高くなりました。つまり、子どもたちが自分で学ぶ意欲を持ち、友だちと協力し、新しいアイデアを考える力を育てることができる教育の方が、今回の計算では効果的であると示されています。ただし、この結果はあくまで設定した条件によるものなので、実際の教育現場では異なることも考えられます。

GPT-4oによる解説

感度分析

感度分析というのは、どの部分が結果にどれくらい影響を与えるかを調べる方法です。たとえば、算数のテストで「計算問題の点数」と「文章問題の点数」が合計点にどれだけ影響するかを比べるようなものです。ここでは、授業のやり方がどれくらい効果的かを比べるために、「基礎学力の重み」を変えて、結果がどう変わるかを見ていきます。

「重み」というのは、どれくらいその要素が大事かを示すもので、ここでは「基礎学力」がどれだけ重要かを調べるために、その重みを変えてみます。たとえば、基礎学力の重みをもともと0.4にしていたのを0.5に増やすことで、基礎学力がもっと大切だと考えている場合の結果を見てみるのです。

GPT-4oによる解説

モデルの信頼性を高めるために、感度分析を行い、各係数や重みの変動が総合スコアに与える影響を評価します。例えば、基礎学力の重み (w_B) を0.5に増加させた場合：

$$
E_{SC} = 0.5 \cdot 0.442 + 0.25 \cdot 0.674 + 0.05 \cdot 0.71 + 0.05 \cdot 0.2548 + 0.05 \cdot 0.3422 \\= 0.221 + 0.1685 + 0.0355 + 0.01274 + 0.01711 = 0.45435
$$

$$
E_{TC} = 0.5 \cdot 0.7 + 0.25 \cdot 0.5 + 0.05 \cdot 0.4 + 0.05 \cdot 0.07 + 0.05 \cdot 0.06 \\= 0.35 + 0.125 + 0.02 + 0.0035 + 0.003 = 0.5015
$$

まず、重みを変えたときに、児童主導型教育の総合スコアがどうなるかを計算してみます。ここで、基礎学力の重みを0.5に増やしました。そのため、基礎学力が以前よりももっと大切だと考えています。すると、児童主導型教育の総合スコアは、0.45435になります。これは、以前のスコア（0.5097）よりも少し低くなっています。

一方、教師主導型教育の場合でも同じように、基礎学力の重みを0.5にして計算してみます。すると、教師主導型教育の総合スコアは、0.5015になります。これは、以前のスコア（0.483）よりも少し高くなっています。

GPT-4oによる解説

この場合、教師主導型教育の総合スコアが児童主導型を上回ります。基礎学力の重みが増加することで、教師主導型の有利性が強調されます。

この感度分析の結果から、基礎学力の重みを増やすと、教師主導型教育の方が有利になることがわかります。これは、教師主導型の教育では、先生がしっかりと教えることで、基礎学力が特に強く育てられるからです。そのため、基礎学力をとても大事だと考える場合には、教師主導型教育の方が良いという結果になります。

このように、感度分析を行うことで、どの要素がどれだけ大切かによって結果がどう変わるのかを理解することができます。もしも、学校で「基礎学力」が特に重要だと考えるなら、教師主導型の教育が効果的だということがわかるのです。感度分析は、何が大事かを見極めて、その大事さがどれだけ結果に影響するかを調べるための方法です。これによって、最も効果的な授業のやり方を考える手助けができるのです。

GPT-4oによる解説

結論

数学的モデルを用いた比較分析の結果、初期設定では児童主導型教育が教師主導型教育よりも総合スコアで高い評価を受けました。しかし、基礎学力の重みを高める感度分析では、教師主導型教育が有利となることが示されました。

これにより、以下の結論が導かれます。

  1. 基礎学力の重要性: 基礎学力の習得が教育の中心である場合、教師主導型教育がより効果的である可能性が高まります。

  2. 教育目標の多様性: 学習意欲や創造性など、基礎学力以外の要素も重視する場合、児童主導型教育の方が総合的な教育効果が高いことが示唆されます。

  3. バランスの重要性: 教育効果を最大化するためには、教師主導型と児童主導型の要素を適切に組み合わせたハイブリッドなアプローチが有効であると考えられます。

以上の数学的分析に基づき、小学校教育においては教育目標に応じて授業形態を選択・組み合わせることが最も効果的であると結論付けられます。

今回の分析では、児童主導型の授業が教師主導型よりも高い総合スコアを得ましたが、基礎学力を特に重視する場合は教師主導型が有利になることも確認できました。このことから、教育の目標によって授業方法を選ぶことが重要であると考えられます。例えば、基礎的な学力をしっかり身につけることを目的とするなら教師主導型の授業が適しているでしょう。一方、子どもたちの学習意欲や創造性を高めたい場合は、児童主導型の授業が効果的かもしれません。最も効果的な教育方法は、これらの要素をバランスよく取り入れることです。

GPT-4oによる解説

おわりに

本研究では、数学的モデルを用いて児童主導型と教師主導型の教育的効果を比較しました。モデルの結果は前提条件や係数に依存するため、現実の教育現場に適用する際には実データに基づいた調整が必要です。今後の研究では、実際の教育データを用いたモデルの検証や、より複雑な要素を考慮したモデルの構築が期待されます。

教育は児童の将来を左右する重要な要素であり、数学的な視点からその効果を評価することは、教育政策の改善に寄与する有用な手法となります。

今回の研究では、数学的なモデルを使って、児童主導型と教師主導型の授業の効果を比較しました。結果は、設定した条件に依存するため、実際の教育現場に適用するには、さらに実際のデータに基づく検証が必要です。教育は子どもたちの未来に大きな影響を与える大切なものですので、今後の研究では、より多くのデータを用いて、どのような方法が本当に効果的かを探求することが求められます。

GPT-4oによる解説

まとめ

o1-previewは、単なる情報処理ツールを超えて、複雑な思考と推論が可能なAIモデルへと進化しています。文系の人は数学ができません。しかし、o1を使用することで哲学的な内容について、数学的にアプローチするなど、面白いことができそうです。

みなさんも、o1-previewを使って、自分の興味ある分野の難問に挑戦してみてはいかがでしょうか？きっと新しい発見があるはずです！

次の記事では、沖縄県の小学校教育、学力の現状を踏まえて、今後沖縄県の教育はどのようにしていくべきか、AIに結論を出してもらいました。次の記事で紹介できればと思います。

しかし、AIで作った内容をAIで解説…。もう僕にはついていけないかもしれません。