理事長　日替わりセミナー

ドイツのデジタル教育とAIの導入に関する記事の要約
この記事では、ベルテルスマン財団が提案したデジタル教育の新たな進展を中心に、AIを活用したデータ駆動型の学習と評価の導入について論じています。特に、ドイツの教育政策におけるAIの導入と、それに関連するロビー活動の影響を紹介しています。
提言の内容: 2025年6月に発表された「学習と評価の文化変革のための提言」では、AIを基盤としたデータ駆動型の学習と評価が、デジタル教育の核心となるべきだとされ、連立協定に盛り込まれた。提案には、すべての子どもにデジタル機器を支給し、AIを利用した試験方法の導入が含まれています。
ベルテルスマンとロビー活動: 記事は、ベルテルスマン財団がこれらの提案を推進する過程で、主要なロビー活動を行ったことを指摘しています。IT業界の大手であるベルテルスマンとマイクロソフトは、デジタル教育の推進を支持し、その影響力で政策決定に関与してきました。
AIの導入と教育の未来: 将来的には、試験の形式や方法もAIを活用する方向へ変化し、学生IDを基にしたデータ収集とそれに基づく学習評価が進められると予想されています。この変革は教育のデジタル化をさらに加速させ、AIが学校教育の中核に組み込まれることを意味しています。
批判と懸念: この記事では、AIの導入に対する批判も紹介されています。特に、思考をAIに委ねることで、学生の批判的思考能力や個人的成長が損なわれる危険性が指摘されています。また、AIが教育に組み込まれることが、利益を追求する企業の影響力を強化することへの懸念も述べられています。

Date: 2026/02/01(日)

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー完

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー完

ピーター・ヘンジンガー：しかし、根本的な問題は依然として残っています。デジタル化とAIは津波のように広がっています。子どもたちや若者たちはこれに備える必要があります。彼らはどのようにしてメディアリテラシーを身につけるのでしょうか？景気循環に逆らうメディア教育とはどのような概念でしょうか？

ラルフ・ランカウ：ニルス・B・シュルツ博士が論文「機械とは違う書き方 ― デジタル時代における『反周期的』メディア教育への提言」で提唱した反周期的メディア教育とは、デジタルの誇大宣伝を追うのではなく、むしろ意図的に対抗能力を育成することを意味します。AIに頼らずに書くこと、支援に頼らずに考えること、邪魔に惑わされずに読むことなどです。これは機械に対抗する人間力を強化するものであり、まさに今日の教育の中心的な課題です。
広く信じられている誤解を正す必要があります。メディアリテラシーは、子供がデジタル機器をできるだけ早く集中的に使用することで育つわけではありません。真実は全く逆です。あまりにも早く、あまりにも一方的にデジタル社会化されると、メディアの操作方法を学び、中毒になるほど慣れてしまうのです。エルケ・ハイデンライヒは、大人になってもゲームの魅力から逃れられなかったと語っています。

「私は何ヶ月も毎日、何時間も『ゲーム等』を見続けました。そして、これが私の人生、時間、目、健康、そして精神を蝕んでいることに気づくまで、長い時間がかかりました。私は愚かになっているのです。」（ハイデンライヒ 2026）

しかし、子供達はとても順応性が高いので、そのようなナンセンスな行為をやめることができるのでしょうか？

ピーター・ヘンシンガー：この無意味な行為を止める気配は全くありません。それどころか、使用時間はどんどん長くなっています。これを抑制することは、今日の家庭や学校にとって大きな課題です。私たちはどのように対応すべきでしょうか？

ラルフ・ランカウ：目標はデジタルの技術的な習熟ではありません。そもそもデバイスは驚くほど使いやすいですから。むしろ大切なのは批判的思考力です。子どもや若者は、デジタルシステムがどのように機能し、その背後にどんな関心があるのか、そしてそれが自分自身の思考、感情、行動にどう影響するのかを理解する必要があります。そのためには、デジタルでは育たないスキル、つまり集中的な読書、自主的な文章作成、論理的思考、体感的な経験、そして社会的な交流が必要です。
実際には、これはデジタルメディア自体が禁止または排除されるのではなく、年齢に応じて文脈化されることを意味します。その利用は分析と考察の対象となります。若者は、プロファイリング、ナッジ、データマイニング、予測アルゴリズムがどのように機能するか、AIが単なるツールではなく権力の道具である理由、そしてデータ保護と情報の自己決定が単なる私的な問題ではなく民主主義的な問題でもある理由を学びます。
肝心なのは視点の転換です。「AIを最も効率的に活用するにはどうすればいいか？」ではなく、「AIは私に何をしてくれるのか、そして私はそもそもそれを望んでいるのか？」です。システムが私たちに利益よりも害をもたらすなら、私たちはそれを使う必要はありません。私たちは自ら行動し、自ら決定を下す能力を持っています。反周期的なメディアリテラシーは、従順さではなく自己決定力を強化します。若者がデジタルの恩恵を拒否し、自ら利用するものを選択し、境界線を設定し、アナログ空間を守る力を与えます。メディアリテラシーとは、あらゆるものを使いこなせるようになることではありません。何のために？子供たちを幼い頃からデータの提供者、消費者、そして市場価値のある人物に育てようとする世界において、反周期的なメディアリテラシーは自由への前提条件なのです。
要約：反循環的なメディア教育は、デジタル依存を防ぎ、むしろ人間的なスキルを強化します。子どもたちがデジタル世界に圧倒されることなく、デジタル世界を生き抜く力を与えます。この基盤があって初めて、AIとデジタルメディアへの内省的なアプローチは、適応ではなく、自己決定的な実践として成功できるのです。

Date: 2026/01/31(土)

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー１０

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー１０
ピーター・ヘンジンガー：あなたはフンボルトの教育理念への回帰を提唱されていますが、なぜそれが今日でも重要なのでしょうか？

ラルフ・ランカウ：フンボルトは教育を訓練ではなく自己啓発と捉えていたからです。冒頭で述べたように、人間は目的を達成するための手段ではなく、それ自体が目的です。教育は判断力、責任感、そして自由を育むものです。一方、学生証は教育と学習のプロセスを、管理と統制のためのプロジェクトへと変貌させてしまいます。
これでは子どもたちが迷子になることは防げません。むしろ、教育の本質そのものが失われてしまいます。

ピーター・ヘンシンガー：教育の変革が必要だとおっしゃっていますが、具体的には何を意味するのでしょうか？

ラルフ・ランカウ：教育革命とは、教育が消費財のように「生産」でき、より多くのデータを保存できるという幻想を捨て去ることを意味します。ドイツ言語学者協会の連邦会長、ズザンネ・リン＝クリッツィング氏は、最近のインタビューでこのことを的確に要約しました。私たちに必要なのは、小数点第3位までの膨大なデータではなく、むしろ有能な教育者、教師、そして保護者なのです。

データ駆動型の学校教育とカリキュラム開発については、いくらでも議論できます。肝心なことは教室で起こります。教師と生徒の相互作用が極めて重要です。そして、それはデータを通してではなく、教師の専門能力開発、質の高い初期研修、現職研修、あるいは継続教育を通して達成されるのです。（リン＝クリッツィング、msn.com、2026年1月13日）
人間教育同盟は、この点に関して明確な指針を示しています。標準化を減らし、関係性に基づく学習を増やすこと、過剰なデータ収集ではなくデータの最小化、アルゴリズムによる標準化と管理ではなく、学校における教育の自律性です。学校は再び、時間、信頼、そして自由を提供しなければなりません。

学校は教育の使命を再発見しなければなりません。教育とは対話的なプロセスであり、技術的な手順ではありません。ピーター・ビエリの言葉を借りれば、「教育とは、何かができるようになることではなく、何者かになることです」。ピーター・ビエリの2005年の講演「教育を受けるとはどういうことか？」の冒頭の一文を引用します。

「教育とは、人が自らのために行うものです。人は自らを教育します。他人が私たちを訓練することはできますが、人は自らを教育することしかできません。これは単なる言葉遊びではありません。自らを教育することと、訓練されることは全く異なります。私たちは何かをできるようになることを目標に訓練を受けます。一方、自らを教育するということは、何かになるために努力することです。つまり、ある特定の方法で世界に存在することを目指すのです。」（ビエリ、2005年）

「ある特定の方法で世界に存在する」こと、そしてその中で自律的かつ反省的に行動できるようになることを目指すことこそ、一般教育学校の真の教育使命です。私たちが議論すべきは、より詳細な能力の枠組みやレベル、あるいは能力を測定するための理想的な方法ではなく、まさにこのことなのです。

ピーター・ヘンシンガー：短期的にはどのような提案をされていますか？また長期的にはどのような提案をされていますか？

ラルフ・ランカウ：短期的には、学生証の義務化、市民IDとのリンクの廃止、そして子供たちのためのスクリーンフリー空間の確保が必要です。長期的には、教育プロセスを再び人間の育成と教育の実践として捉える教育概念への回帰が必要です。75人の専門家によるアピール（https://die-pädagogische-wende.de/aufruf-bildungspolitik-2025/）はまさにこれを求めています。アナログ学習の権利、デジタルインフラの民主的管理、データとデータシステムに対する主権（デジタル主権）、そしてすべての州憲法に教育の義務として明記されているように、自己決定を目指し、それを可能にする教育です。

Date: 2026/01/30(金)

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー９

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー９
ペーター・ヘンジンガー：学生IDは始まりに過ぎません。連立協定では、学生IDを国民IDに置き換えることが明確に規定されています。したがって、データは個人を特定できる形で永久に保存されます。倫理学者のライナー・ミュールホフは、これが権威主義的、さらにはファシズム的な統治につながる構造的・イデオロギー的条件を生み出すと警告しています。あなたもこの見解に賛同しますか？

ラルフ・ランカウ：はい、残念ながら、ミュルホフ氏の分析は冷静です。彼は、デジタルアイデンティティシステムが中立的なツールではないことを明確に示しています。デジタルアイデンティティシステムは予測力、つまり行動を予測し、分類し、必要に応じて選択的に影響を与える能力を生み出します。ここで重要なのは、現在の政治的意図ではなく、構築されるインフラです。生涯にわたる識別可能な教育データや行動データを蓄積する者は、権威主義的な政治体制において即座に利用できる権力基盤を築きます。歴史が示すように、そのような構造は決して解体されることなく、単に再利用されるだけです。

学生IDと市民IDはどちらも、自身の経歴のデータ化、そしてアルゴリズムシステムによる人生の評価と管理への慣れを表している。これらは、「推奨」（ナッジ）や厳格な規制を通じて、個人と社会をデータ主導で管理するという文明的な決定である。

幼い頃から、学習、行動、そして成果を常に記録することに慣れさせる人は、自分自身を評価の対象と認識する人間を育てている。これは、微妙ながらも根深い幼児化の一形態である。ハラルド・ウェルツァーは、2016年の著書『スマート・ディクテーションシップ』の中で、このような自ら招いた宿命論に対して既に警告を発している。

ピーター・ヘンジンガー：シュトゥットガルトのような自治体は、保育所や学校のデジタル化に数百万ドルを投資しています。これは、都市が問題の一因となっているのでしょうか？

ラルフ・ランカウ：ええ、たとえ意図せずして起こることが多かったとしてもです。シュトゥットガルト・エコロジッシュ・ソツィアル紙の「3900万スキャンダル」に関する一連の記事は、こうした投資が通常、技術影響評価なしに決定されていることを明確に示しています。自治体は、タブレット、プラットフォーム、クラウド、デジタルIDなど、包括的なデータ収集のための地域インフラを構築しています。これは近代化と参加という名目で行われています。しかし実際には、学校や保育園はスマートシティとデータエコノミーのロジックに組み込まれつつあります。教育機関は包括的なデジタル制御アーキテクチャの一部になりつつあります。そして今日でさえ、どのデータがメーカーに還元され、どのように活用されているのか、誰も確実には把握していません。ビッグデータは、ユーザーにとっての透明性の欠如と、企業の気まぐれへの依存を意味します。

ピーター・ヘンジンガー：計画された自律的かつアルゴリズム制御の学習と、教師の学習コーチへの格下げは、教育環境と子供の社会性の発達にどのような影響を与えるでしょうか？

ラルフ・ランカウ：連立協定に盛り込まれた、学校をアルゴリズム制御の学習へと移行させるという現在の計画は、教師を「学習コーチ」や社会的な監督へと貶めることと相まって、教育環境、子どもたちの社会的な発達、そして私たちの社会の民主的な未来に広範な影響を及ぼします。子どもたちは教師と共に、そして教師のために学びます。理想的には、それは指導とフィードバックの相互作用です。学習がデジタルシステムに委ねられると、教育の焦点は人間関係やつながりから、暗記と反復へと移行します。このようなクイズツールは、試験のために「詰め込み勉強」をしなければならないときには役立ちますが、ソフトウェアは自分が何を教えているのか、なぜ教えているのか、学習内容がそれ自体や他の学問分野との関連でどのような意義を持つのかを「理解」できないため、依然として学習過食症のままです。教育環境は根本的に変化します。感情に左右されず、道具的で、純粋に機能的なものになります。

ピーター・ヘンシンガー：しかし、メディア教育者は、アルゴリズムで制御された学習は、学習パスの個別化を通じて、教師や本よりもはるかによく子供に反応できると主張しています。

ラルフ・ランカウ：アルゴリズムによるフィードバックは、人間によるフィードバックに取って代わることはできません。子どもたちは、それぞれ異なるペースで個別の課題に孤立して取り組むため、互いに助け合うことができません。幼い頃から常に評価され、分類されています。社会的な学習プロセス、つまり課題への共同作業、紛争解決能力、共感、連帯感といった能力が軽視され、情緒的・社会的能力の発達が弱まっています。

この教育形態は深刻な社会的影響を及ぼします。子供たちを絶え間ないパフォーマンス測定、（自己）監視、自己最適化、そしてアルゴリズムによる制御に慣れさせるシステムは、責任ある市民ではなく、従順で統制された主体を育成することになります。

したがって、さらなるデジタル化とアルゴリズムによる統制は、既存の教育危機を解決するどころか、むしろ悪化させるだけだろう。これらは、この危機に大きく寄与してきたテクノクラート的な教育観に基づいている。
未来志向の教育政策は、管理、測定、自動化ではなく、教育関係、専門の教師、社会の発展、民主主義の成熟に焦点を当てる必要があります。

Date: 2026/01/29(木)

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー８

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー８
ピーター・ヘンジンガー：「純水な学生」がもたらす心理的影響は何でしょうか?

ラルフ・ランカウ：常に監視されていると知っている人は、行動が変わります。その最も有名な例は、ベンサムのパノプティコンです。実際には監視者がいる必要はありません。監視されていると信じている人は、より慎重になり、従順になり、期待に沿って行動します。学校という環境では、若者は間違いを恐れ、自由を奪われた行動をとるようになります。間違いは避けられ、学習の機会とは見なされません。しかし、学習プロセスにはリスクを取る勇気が必要です。失敗は学習の一部であり、おそらく別の方法で再挑戦することを促すはずです。
継続的な観察の下で、生徒は早い段階で、事前に決定された低リスクの道をたどり、最小限の労力で事前に決定された目標に到達できるように学習行動を最適化することを学びます。
学習プロセスは、プロセスや関係性への理解を深めることではなく、効率性と成果を重視して最適化されています。これは、学習の微妙ながらも根深い非人間化と道具化です。

ピーター・ヘンジンガー：教育のデジタル化によって社会にどのような影響が出るのでしょうか？

ラルフ・ランカウ：子供たちを労働市場への自己最適化、道具化、搾取のために教育する社会は、責任ある市民ではなく、機能する主体を育てます。しかし、民主主義は、単なる役人や消費者ではない人々によって育まれます。彼らは自ら考え、議論し、異論を唱え、責任を取ることを学ばなければなりません。私たちは、合意形成ではなく、対話と実質的な議論を育む必要があります。

Date: 2026/01/28(水)

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー７

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー７
ペーター・ヘンジンガー：今、保守系新聞「シュトゥットガルター・ツァイトゥング」で読んでいる記事があります。「人工知能（AI）のおかげで、思考はアウトソーシング可能になった。AIは中世の領主のようになりつつある。その計り知れない知恵がどのようにして生まれるのかは理解できないが、AIはあらゆる疑問に答えを持っている。イメージ固定とAI。私たちの思考能力にとって、これは有害な組み合わせだ」（ゲルドナー 2026）。そして今、ベルテルスマンと11人の大臣が政策文書で推奨しているように、これが教育の基盤となることになっている。
ラルフ・ランカウ：そして、ほとんどの人がまだ気づいていない事実があります。インターネットは、ボットファームからAIが生成した無意味な情報、いわゆる「AIスロップ」で溢れかえっています。これは、AIの助けを借りて大量に生成された低品質のテキスト、画像、動画で、LLM（長期学習メディア）に供給するために作られています。ボットはボットのために生成し、コンテンツの品質管理も一切行わず、猛スピードで無意味な情報を際限なく再現しています。これは「くだらない情報で溢れかえる」というプロパガンダ戦略の一環です。結局のところ、何が現実で何が「AIのくだらない情報」なのか、誰も分からなくなってしまいます。これはプロパガンダ戦略の一部であり、ボットは教育目的には不向きです。

ピーター・ヘンシンガー：ある側面がほぼ完全に無視されています。グリーンピースの新たな調査では、 AIが気候変動の破壊要因であることが示されています。つまり、学生たちは知らず知らずのうちに、自らの生活の破壊に加担しているのです。

ラルフ・ランカウ：学校教育は、特に現代においては、環境意識を教育すべきです。しかし同時に、資源集約型技術であるAIがカリキュラムに導入されています。巨大なデータセンターが計画され、膨大な資源（水、土地、原材料）が消費され、スリーマイル島のような原子炉崩壊事故を起こした原子力発電所も含め、これらのデータセンター専用に建設・再稼働されています。そして、莫大な資本が浪費されています。一例として、2025年の年間売上高が130億ドルと推定されるOpenAIは、データセンター、メモリチップ、電力供給に関して、1兆5000億ドル相当の契約を締結しています。これは同社の年間売上高の100倍に相当します。(Dieckhoff, Jahn, 2026)

ピーター・ヘンシンガー：学生証の話に戻りましょう。州教育省はデータ保護が保証されていると保証しています。なぜあなたは納得できないのですか？

ラルフ・ランカウ：まず、学生ID、教育クラウド、そしてAIを活用した評価は、支援の推奨、進路予測、選抜など、自動化された意思決定を可能にする基盤を構築します。教育的責任は体系的にアルゴリズムに委譲されています。次に、どのようなデータが収集され、どのように評価されるのか、誰がデータにアクセスでき、誰がアクセスできないのか、といった点が全く明確ではありません。

しかし、未成年者のデータに関しては、逆の原則を適用すべきです。つまり、データの最小化、データ収集と分析に関する厳格なルールの制定、そして不要になったデータの強制削除です。さもなければ、若者たちは無関係なデータと分析の痕跡を残され、気づかないうちに履歴書にそのデータが残ってしまうため、将来を台無しにする可能性があります。
むしろ、機関はデータを盲目的に信頼するようになります。文脈のないデータは無意味であり、常に解釈を必要とするにもかかわらずです。そして、この解釈は偏りがなく客観的でもなく、むしろ根本的な態度によって決定づけられます。最近、南ドイツ新聞に「なぜ研究者は同じデータから相反する結論を導き出すのか。研究者の態度や意見は、たとえ科学的に研究を行っていたとしても、研究結果に影響を与える可能性がある」（Herrmann 2026）と題された研究が掲載されました。こうしたバイアスはアルゴリズムやAIツールにも組み込まれており、データセットに含まれる情報を完全に消去することはほぼ不可能です。つまり、バイアスが若者の評価を左右する可能性があるのです。

ピーター・ヘンジンガー：データ保護の話に戻りましょう。データは匿名であることが保証されているため、デジタルIDツインから結論を導き出すことはできません。

ラルフ・ランカウ：このようなシステムでは、データ保護は幻想です。匿名化や仮名化は技術的に容易に元に戻すことができます。十分な努力をすれば、どんな大規模なデータセットでも再パーソナライズが可能です。匿名化された健康データの再パーソナライズに関する米国の研究によると、3つのデータポイントで十分です。では、データセットが意味を持つためには、どれだけのデータポイントが必要なのでしょうか。

しかし、はるかに深刻なのは政治的側面です。このような中央データプールを構築する者は、権力の道具を作り出すことになります。カオス・コンピュータ・クラブは、まさにこれを「独裁の道具」と呼んでいます。問題は、そのようなデータが悪用されるかどうかではなく、いつ、誰によって悪用されるかということです。
世界中でますます多くの民主主義国家が独裁体制に回帰し、アメリカ合衆国でさえも現在専制的な統治下にあるという事実に気づいた人は、最も重要な問いの一つに直面するでしょう。それは、未成年者のデータが独裁者の手に渡るのをどう防ぐかということです。アンドレアス・エシュバッハ著の2018年刊行の小説『NSA - 国家安全保障局』をお勧めします。児童の教育データは非常に機密性が高いものです。悪意ある者の手に渡ってはならず、必要以上に長く保管されるべきでもありません。

Date: 2026/01/27(火)

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー６

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー６
ペーター・ヘンジンガー：AIやエキスパートシステムは技術の進歩と考えられています。生徒たちは宿題や、ベルテルスマン氏が示唆するように試験でさえ、AIやエキスパートシステムの使い方を学ぶべきではないでしょうか？

ラルフ・ランカウ：機会均等と称して売り出されているものは、結局のところ、すべての子供が生涯有効なID番号、デジタル教育プロファイル、そして学習、成績、行動を永続的に記録・分析・保存できるデバイスを受け取ることを意味します。重大な副作用として、データ収集は潜在的に危険なWi-Fiネットワークを介して行われます。連立協定によると、学生IDは自律的なアルゴリズム駆動型学習の基盤にもなります。
これは、人間をホモ・エコノミクスとみなす新自由主義的な考え方と一致している。つまり、人間の価値は経済的な有用性と搾取可能性によって測られる。学校教育は、成熟と自立した意思決定を可能にするものではなく、職業訓練の予備段階にまで堕落しているのだ。

学業成績の低下：これに対するデジタル化の役割は科学的に証明されています。
ラルフ・ランカウ：学生はまだ専門家ではないからです。2022年11月から議論してきた「生成AI」（genAI）やOpenAIのChatGPTのようなボットでは、前述のパラメータは無関係です。学生は事前の知識や専門知識を持たずにツールを使い、思考をAIに委ねます。これは「認知負債」と呼ばれます。これは、「思考作業」をAIにアウトソーシングすることで、学習能力や批判的思考能力が損なわれ、場合によっては阻害される状況を指します。

さらに、AIはパターン認識、確率論、統計を用いて知能をシミュレートするに過ぎません。ボットがテキストを構築する際には、最も確率の高い音節や単語の断片、いわゆるトークンを使用します。しかし、これらはあくまでも確率と統計から導き出されたパラメータに従って構成されたテキストです。しかし、統計は意味論ではありません。ボットはデータがない場合でも「答え」を生成します。そして、答えを幻覚的に、あるいは捏造し、要求に応じて、例えば偽の情報源を生成することさえあります。学生が結果を促し評価したい場合、まずそれぞれの記述を検証する必要があります。方法論的にも教育的にも、有効な分野固有のデータベースや科学出版物を直接利用する方が賢明です。

Date: 2026/01/26(月)

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー５

ラルフ・ランコウ教授（オフェンブルク専門大学）へのインタビュー５
Peter Hensinger: 現在、STEM 科目に重点が置かれていることは、この点でどのような役割を果たしているのでしょうか。

ラルフ・ランカウ：STEM科目（あるいは、経済学に加えて数学、コンピュータサイエンス、自然科学、テクノロジーも含めるならば）への固定化、あるいはむしろ縮小化は、完全な誤った発展であり、本来は一般教育学校の焦点であった一般教育を職業教育へと縮小化させ、しかもその職業教育は一部の職業分野に限られている。結局のところ、技術職だけでなく、社会福祉専門職、サービス業全体、そして文化芸術も存在する。STEM科目は経済的に関連性が高いとみなされているため、優遇されているのだ。

このプロセスで疎外されるのは、言語と表現力、外国語を含むコミュニケーション能力、創造性と想像力を試す場としての芸術、価値観を育むための哲学と倫理、出来事を歴史的文脈に位置づけることができる歴史など、まさにコミュニティで生活し、働くために必要な方向性、批判的思考、共感を促進する分野です。
さらに、STEM科目への執着はあまりにも近視眼的です。今日コンピュータサイエンスで学んでいることは、明日にはすでに時代遅れです。プログラムの大部分はすでにAIツールによって書かれています。職務内容が急速に変化している今、おそらく必要なのは、正確かつ論理的に「指示」できる、つまりアイデアを明瞭に表現できる人材です。そのためには、豊富な語彙、分析力と表現力、そして言語能力が必要です。簡潔に言えば、言語の構造、構文、そして意味のレベル、セマンティクスを分析し理解できる人なら誰でも、記号論のツールを使って、詩を解釈するのと同じくらい容易にプログラムコードを読み、理解することができます。

しかし、生徒たちの読書量はますます減少し、読解力も低下しています。そして何よりも、理解しながら読むことができず、何を読んでいるのか、その意味を理解できていません。だからこそ、学校は読書に重点を置くべきです。

しかし2009年、教育文化大臣会議（KMK）はSTEM科目に重点を移しました。これはブーメランであり、今もなお続いています。その結果、すべての科目で基礎能力が低下しました。なぜなら、言語理解（数学も言語です）と読解力、つまり抽象的な記号（文字、楽譜、コード）を意味に変換する能力がなければ、生徒はどの科目でも成長できないからです。

ピーター・ヘンシンガー：あなたは新自由主義的な人間観を明確に述べています。これは学生証に具体的にどのように反映されているのでしょうか？

ラルフ・ランカウ：私たちの伝統的、キリスト教的、そして人文主義的な人間観によれば、すべての人間は人格として、また個性として、それ自体が目的であり、道具として利用されたり、虐待されたりしてはならないとされています。一方、新自由主義的な人間観は、人々を従業員（本来は雇用主と呼ぶべきですが、それは別の議論です）と、展開可能な人的資本としての機能に矮小化します。したがって、人の価値は、業務プロセスにおける機能性と有用性、そして検証された能力によって測られます。つまり、その人は何ができるか？雇用主（本来は従業員と呼ぶべきです）にとって、その人を雇用し、その仕事に対して報酬を支払うことで得られる利益は何か？ということになります。

人間は生産プロセスの一部となり、最終的には何か、少なくとも雇用主にとっての付加価値を生み出す機械の一部となる。これはシカゴ学派経済学の功利主義的かつ究極的には非人道的な思想である。教育機関は、労働市場に可能な限り正確に適合した人的資本を育成する。将来の雇用主は、協会や財団を通じてカリキュラムに影響を与える。学校は、将来の職業訓練を優先することなく、可能な限り幅広く文化的技術や教科を教える一般教育の場ではなく、予備訓練施設となる。たとえ商業高校や技術高校がその名称に既にその縮小を冠していたとしても。新自由主義の原則によれば、人々はもはやそれ自体が目的ではなく、経済目標のための手段と見なされる。

ピーター・ヘンジンガー：デジタル化、特に人工知能（AI）は、この点でどのような役割を果たすのでしょうか？

ラルフ・ランカウ：私たちは、何を話しているのかを区別する必要があります。デジタルシステムは40年以上も学校で使われてきましたが、どれもこれも、現代的で、学習意欲を高め、学習に役立つという、昔ながらの謳い文句ばかりです。しかし、ジョン・ハッティのメタ研究が示すように、実際はそうではありません。やや単刀直入に言えば、デジタル機器やメディアはそれ自体に価値があるのではなく、どのように活用するかによって価値が決まるという結論に至っています。そして、その価値は生徒の年齢、学校の種類、そして教科によって異なります。私たちは、単に「デジタル化」を一律に行うのではなく、差別化を図る必要があります。

AIにも同じことが当てはまります。この技術は70年以上の歴史があり、現在は1950年代（「プログラム学習」）とエキスパートシステムの台頭が見られた1980年代に続く、第三次AIブームの真っ只中にあります。これらのシステムは、ビジネスや科学、製造業、交通管理システム、気象予報など、現在でも非常に効果的に活用されています。エキスパートシステムの重要な点は、コンピューターのできることとできないことを熟知した専門家が画面の前に座っていること、そして最も重要なのは、AIプログラムの結果は専門家によって評価されなければならないことです。

Date: 2026/01/25(日)

現行ログ/ [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

**HOME**

003598