AIで宿題の成績は上がったのに、試験の成績は下がった：研究結果

ここでAIが明らかにしたのは、教育における古くからの問題だけです。子供たちは初回で完璧に理解することが期待されていますが、多くの子供はそうではないため、合格率を維持するために翌年は授業が易しくなります。

失敗を災難ではなくシグナルとして扱うようにシステムを再構築する必要があります。成績は、難しいランダムな試験で、何度でも再受験できるようにし、一度の悪い日が不利にならないようにすべきです。宿題は自習用の任意の教材とし、やる場合は教師が評価するが、強制はしない。

学年全体ではなく、個々の科目で留年させるようにすれば、一つの科目の失敗が社会生活を台無しにせず、教師も留年させやすくなります。F評価の生徒は勉強しなければならないと気づき、実際に学び始め、2回目で合格するでしょう。大したことではありません。私の友人は大学でそうでした。高校でもできない理由はありません。

規律はスキルであり、経験から身につけるものです。「子供のため」と言って、勉強したくない子供に無理やり勉強させても、実際には助けになっていません。誰もが自分の道を見つける必要があります。失敗させてあげましょう。

核心：「その結果は目を見張るものだった。6ヶ月後、AIを使った生徒の平均宿題スコアは全科目で18%上昇した。課題を完了するのにかかった時間は平均64分から45分に短縮された。しかし試験の時には、同じ生徒たちはAIの助けを借りなかったクラスメートより20%低いスコアだった。かつて宿題のスコアは試験の成績を予測していたが、今や最高得点を取る者ほど、逆説的に、試験で悪い成績を取りやすいのだ。」

研究デザイン：「ストックホルム大学のDavid Stromberg、香港大学のVictor LeiとWu Yanhuiがこのギャップを埋めるために着手した。彼らは中国の12歳から18歳の27,000人の生徒を追跡した。中国ではAIの導入が急速に進んでいる。約80%がDoubaoやDeepSeekなどのモデルを使用していると報告し、残りの20%が対照群を形成した。」

私の子供たちがいたクラスのいくつかでは、授業と宿題の時間が逆転していました。

教材（教科書やビデオ）を学ぶことが夜にやることで、授業時間は問題を解いたり、何らかの形で教材を応用したりする時間でした。

ジムでフォークリフトを使うとバーベルの重量は増えるが、不思議なことに筋肉はつかない。

教育システムは実際の知識についてではなく、子供の発達の間に脳のさまざまな側面を訓練することについてです。

だから、文学を暗記することにも利点があります。たとえそれがキャリアに役立たなくても。

これを飛ばすと、脳が発達できる人生の時期に、脳はあまり発達しないでしょう。

私たちはAIの使い方を間違えていると思います。

AIは宿題を「手伝う」べきではありません。AI自体が宿題であるべきです。

どんなトピックや問題から始めても、生徒はAIと対話し、ソクラテス式メソッドを使って学ぶことを奨励されるべきです。

教師は代わりにチャットセッションを評価すべきです。

そして、そのプロセスを高度な熟達度まで繰り返します。

学習を何かの手段に過ぎなくし、その目的を最終目標として過度に重視するように学習を構成すると、そうなります。

これはAIが単に露呈した教育学的な問題です。教育者は、生徒が最も効率的なタスク完了を最適化するのではなく、回り道を選ぶようにする方法を考え出す必要があります。