NIIについて / About NII

調査報告書

「米国における教育のデータ駆動化に関する調査」については、令和5年度より情報・システム研究機構（ROIS）にて継続的な活動を行なっています。https://www.rois.ac.jp/research/coop.html

2026/3/31

タイトル

執筆者

情報・システム研究機構 / 国立情報学研究所 / KDDI総合研究所

サマリー

日本国内では、社会全体のデジタル化に向けた機運が高まっており、教育分野では、2019年に文部科学省が「GIGAスクール構想」による教育のICT化を打ち出し、学習や指導の履歴、成績の推移などのビッグデータを蓄積・分析することで、個々の生徒の学習状況のより深い理解、教育現場の知見の可視化、教育政策への反映などを目指している。
本調査報告書では、第一部、第二部に引き続き、米国と英国におけるコロナ禍の施策効果事例、教育分野における生成AIの影響と活用事例、および米国トランプ政権下の教育とAIに関する動向について報告する。

米国はコロナ直後に生徒の成績が数十年前のレベルまで大きく落ち込み、特に人種別では白人・アジア系に比べ黒人・ヒスパニック系の遅れが顕著であった。これに対し、連邦政府は2020年以降支援金を投じ、2022年3月バイデン政権のAmerican Rescue Plan（ARP）等において、教育分野に1,900億ドル（約28.5兆円）の支援金を投入。ARPを活用した学力回復のための施策として、過去の検証で効果が確認されていたHigh-Impact Tutoring（学校のカリキュラムと連動した少人数の個別指導）を推奨。完全オンライン指導を導入したテキサス州や、対面指導を導入したニュージャージー州などで大きな効果を上げている。また教育省は、2023年1月以降Raise the Barという大きな教育目標を掲げ、上記個別指導に加え授業数の増加や教員不足解消などの取り組みを進めデータ追跡を継続している。
英国でも米国同様にコロナ直後に生徒の成績が大きく落ち込み、英国政府は2020年11月以降Recovery Packageにおいて、教育分野に35憶ポンド（約5,005億円）の支援金を投入。その中で経済的に支援が必要な生徒を対象としたNational Tutoring Programme（NTP）などを推進。コロナ前の成績への回復に必要な月数が小学校・中学校で大きく減るなどの効果を上げている。
ChatGPTの登場後、当初は悪影響の可能性を理由に利用を禁止した学校や大学が多かったが、その後懸念事項に留意した上での積極利用の流れとなり、学校現場での活用が進み始めている。また、生成AIの健全な利用のための設計・導入指針となるガイダンスがUNESCOや各国政府・州政府などで策定されている。生成AIを活用したツールは既に多くの教育企業により提供されており、生徒の学習支援（AIチューター）、教員の授業計画／教材作成・採点／フィードバックツールが主流となっている。 2024年2月に実施されたアクセス数ベースの生成AIツール利用実態調査では、Top10の中に教育分野ツールが3件入った。英国教育基金財団（EEF）では2024年7月、教員のChatGPT利用による作業量削減検証を実施し平均で約30%の削減効果を示した。また、米国教育省教育科学研究所（IES）では、重要課題への生成AI活用において、文章だけでなく、音声・画像・動画などを扱うマルチモーダル機能を強化したAIチューターの開発・実証等を推進する4つのU-GAINセンターを設立している。
2025年1月アメリカ合衆国大統領に就任したドナルド・トランプ氏は、前バイデン政権時のAI規制に関する大統領令の撤廃を皮切りに、学校選択や職業・技術教育の拡充、高等教育改革などの施策を推進している。同年4月にはAI教育タスクフォースを設置し、企業からの資金調達を原資にしたAI教育の推進と共に、K12を対象にした大統領AIチャレンジを開催し、地域課題を見出す力を含む次世代のAI技術力の底上げを通じて、米国の技術・経済両面での地位向上を目指す。また、大手生成AI提供企業も教育に特化したサービスを提供開始した。Googleは学校向けにGemini in Classroomと連携するGemini for Educationを、一般利用者向けにはGeminiでのガイド付き学習や学習コーチ機能を、OpenAIは大学生以上を想定したChatGPT Study Modeを相次いでリリースしている。さらに、2025年の学術研究では、GoogleやStanford大学等による、実際のオンライン個別指導プラットフォームと融合し、教員との協働を考慮したAIチューターの研究が登場した。従来の学習成果や感情評価に加え、学習成果の知識移転や教員の質、運用コストなどより現実的な視点での検証が実施されている。一方で生成AIの不適切な使用や誤情報による教育機関への影響も増大しリスク対策が課題となっている。このように、現在の学校教育における生成AI活用は、様々なリスクに対応しつつ、K12では、教員が関わり、生徒の基礎学力および思考力・判断力（自ら問いを立て考え判断する力）の育成を重視する一方、大学以上では、研究・専門性・職業スキルに直結した実践力の育成を重視する傾向となっている。

2025/3/31

タイトル

米国における教育のデータ駆動化に関する調査報告書（第二部（1.1版））

執筆者

情報・システム研究機構 / 国立情報学研究所 / KDDI総合研究所

サマリー

日本国内では、社会全体のデジタル化に向けた機運が高まっており、教育分野では、2019年に文部科学省が「GIGAスクール構想」による教育のICT化を打ち出し、学習や指導の履歴や成績の推移などのビッグデータを蓄積・分析することで、個々の生徒の学習状況のより深い理解、教育現場の知見の可視化、教育政策への反映などを目指している。

本調査報告書では、第一部に引き続き、今後の国内における教育のデータ駆動化に向けた議論をより洗練されたものにすべく、主に米国における教育プログラムの介入効果事例、データ駆動化事例、学校風土調査、メタバースの教育分野での取り組みについて報告する。

米国では、過去に実施した個々の教育プログラムの介入効果事例に関して、統一した基準のもと集約しその内容を公開することで、教育の質向上に生かしている。学校や教員に科学的エビデンスとして信頼性の高い情報源を提供しその活用を促進している。
英国においても、教育格差が生じている生徒への支援のため、米国同様にデータプラットフォームを構築し、政府が成績や卒業率などのデータを収集して、学校や生徒・保護者などに公開している。また、教育プログラムの介入効果に関しても、米国同様に定量評価を実施・公開している。
米国では生徒の学力向上の要因のひとつとして、学校生活における生徒の人間関係の良好性や、身体・心理両面での安全性、学校の支援などが生徒のアウトカムに影響を及ぼしていると考えられている。そのため連邦政府や非営利団体により学校風土調査の制度が確立されており、学校改善の取り組みを促進している。
COVID-19を境に世界中でオンライン教育が普及したが、米国などの教育現場ではさらにVR教材・メタバース授業など仮想空間を活用した教育事例が増えつつある。今後は、仮想空間内でユーザーが安心・安全に使える環境や各種ルールの整備、仮想空間ならではのデータの取得・活用による学力や学校風土の向上などが期待される。