AI型教材「キュビナ」を活用した「未来の学校プロジェクト」成果報告／東京都渋谷区教育委員会 探究「シブヤ未来科」の学びの前提となるのが、各教科における基礎学力、そして「自律した学習者」として主体的に学ぼうとする力だ。また、探究「シブヤ未来科」の時間は、従来の教科の学びの時間を一部短縮することにより創出されているため、各教科における基礎学力を身につけるための学びを、より効率的・効果的に実施することが必要となる。 そこで重要となるのが、“個別最適な学び”のさらなる充実だ。COMPASSではAI型教材「キュビナ」の提供開始以来、キュビナのAIによる“個別最適な学び”を通じた、子どもたちの自律的な学びの促進と、教科学習の効率化による未来を創る力のための時間の創出に取り組んでいる。 連携協定に基づき、現在渋谷区では全区立中学校にキュビナが導入されており、 教科学習における“個別最適な学び”の促進を通じた「未来の学校」づくりへの取り組みが進められている。その一つが、今回紹介する「未来の学校プロジェクト」だ。 キュビナの個別最適な学び＆時間創出で「自律した学習者を育む環境」の授業モデルを構築 渋谷区とCOMPASSが共同で進める「未来の学校プロジェクト」は、渋谷区が目指す未来の学校における「自律した学習者を育む環境」としての授業モデル構築の取り組みだ。昨年度はモデル実証校における検証が行われた。 本プロジェクトでは「自律的な学習」を、「生徒一人ひとりが、ワクワクを起点に、自ら目標を立て、考え、行動し、時に他者と協働しながら、歩みを進めていく学習サイクル」と定義する。 キュビナの特長である＜高精度AIが子どもたち一人ひとりに個別最適な学習を提供することで自律的な学びを促進する点＞＜教科学習の効率化により、「シブヤ未来科」の取り組みをはじめとする探究活動のための時間を創出できる点＞を活かし、キュビナの活用を授業内で効果的に組み込むこととした。 【実証の枠組み】①生徒自ら学びをデザイン ②学力保証の2本柱で授業モデルを構築・実践 実証は渋谷区立の3つの中学校（中学校A・B・Cとする）の教員4名、生徒約300名（中学1～3年）を対象に、2024年6月～2025年3月の期間、理科と数学の授業で実施された。 プロジェクトを円滑に進めるために、教育委員会・学校長・各学校の教員・COMPASSの担当者など各関係者が明確な役割を担い、協力しながら推進した。 「自律的な学習」には、自己決定の機会が不可欠であると考え、構築する授業モデルでは、①授業の中で生徒の選択肢を増やすことで、生徒が自ら学びをデザインできる環境を整える。また、自己決定の機会を重視する一方で、基盤となる学力を確実に保証することも教科の学びにおいては必要となるため、②最低限の学力保証の仕組みをセーフティネットとして用意することも、授業モデル構築のもう一つの要件とした。 ①については、以下の5つの要素において授業内の生徒自身による自己決定の機会を創出する。 《自己決定の5つの要素》 ・Who：誰と一緒に勉強するのか？（個人か、ペアか、グループか） ・Where：どこで勉強するのか？（教室内外のどこで勉強するか） ・How：どのように勉強するのか？（教科書、キュビナ、問題集、実験など） ・What：何を勉強するのか？（テストに向けた復習、未修範囲を先取りで予習など） ・When：勉強のタイミングは？（定められた単元範囲をいつ勉強するのか） ②については、①による従来の学びの形からの転換を図りながらも、キュビナの活用により基礎的な学力を確実に身につけるための仕組みを授業内に組み込む。 この2つをともに実現する授業モデルの構築に取り組んだ。 プロジェクトの成果とその振り返りとして、構築した授業モデルを各対象校で実践することに加え、①については、事前・事後のアンケート（生徒・教員）結果の比較、②については、事前・事後のテスト（キュビナのワークブック機能を使用）結果の比較を行いその効果を検証した。 【授業モデル概要】2段階の自己決定の度合いの授業モデルを実証 今回の実証では、生徒の自己決定の要素を授業の一部に盛り込む部分導入と、授業全体を自己決定で構成する全体導入の2段階に設定し、それぞれの度合いに応じた2つの授業モデルを構築・実践した。 部分導入はまだ自律的な学習に慣れていない生徒、全体導入は既に自律的な学習の習慣がある生徒を対象に想定し、今回の実証校における過去の授業実践の状況などを鑑み、部分導入の授業モデルを理科、全体導入の授業モデルを数学で実践することとした。 部分導入の授業モデル（理科）では知識の獲得を全員共通で行う前半の講義パートと一人ひとりが自己決定学習を行う後半の個別選択パートの2部構成で、全体導入の授業モデル（数学）では、指定の単元について教材や学習のペースなどの学び方を生徒自身が決める単元内自由進度学習で授業を構成した。 それぞれ生徒自身が学び方を自己決定する機会を設けるとともに、各自が「目標設定～学習～振り返り～次の目標設定」の主体的な学習サイクルを回すことができるよう、振り返りシートなどのツールを使用した。 教員は、必要に応じて自己決定のサポートや生徒の学習の様子に応じた声かけを行うほか、振り返りに対するフィードバックを行うことで生徒の学習の質の向上を支援した。 また、いずれの授業モデルにおいてもキュビナによる確認テストを授業内に組み込むことで、知識の理解・定着状況を確認し、振り返り・次の学びにつなげることができるようにした。 確認テストにはキュビナのワークブック機能を使用し、教員は管理画面からリアルタイムで生徒たちの学習データを確認することで、クラス全体の進捗状況の把握やつまずきのある生徒のサポートにつなげることができるようにした。 実証の効果検証1】生徒が自ら学びをデザインできる環境の実践＋生徒・教員の意識のポジティブな変化 各実証校で2つの授業モデルに実際に取り組み、大方針の1点目として据えた「生徒が自ら学びをデザインできる環境」としての新しい授業の形を実践することができた。また、実践を経た生徒と教員の双方におけるポジティブな意識の変化をアンケート調査で確認することができた。 ・特に生徒では「自らの学習の進め方を振り返っている（2.85→3.10）」 ・「授業や単元で出される課題の難易度は、自分に合っていると思う（2.94→3.11）」 ・「数学/理科の授業の内容はよく分かる（2.87→3.03）」 などの項目で統計的に優位な向上を確認することができた。 教員向けのアンケートでは、 ・「生徒が主導して内容や進め方を決める授業が多い（2.5→3.0）」 ・「生徒が自ら学ぶ方向づけをする探究的な学びは、各教育段階で効果的である（2.8→3.3）」 ・「生徒が試行錯誤して考えられる場や課題を設定する（3.8→4.3）」 などの項目で統計的に優位な向上が見られ、生徒主体の授業への移行に関するポジティブな意識の変化を確認することができた。 【実証の効果検証2】 学力向上の効果を実証＋知識技能の習得効率化による時間の創出 もう一つの方針である学力の保証の観点では、事前・事後テストにおける学力の向上を確認することができた。中学校Bの1年生の数学では事前テストの平均点が31.3点だったところ、事後テストでは44.3点に向上したほか、多くの学年・教科で+5〜13pt程度のスコアが変化し、統計的にも有意な向上が確認できた。 さらに、キュビナを活用した個別最適な学びによる、知識技能習得の効率化～時間の創出についても以下を実現することができた。 ■「シブヤ未来科」の実施により、従来より1割減（年間の標準時数から1割減）で策定されている教科の授業時数の中で、学力を保証しながら今回の授業モデルを実践することができた。 ■理科の授業では、全員共通の前半の講義パートの最後にキュビナによる確認テストを組み込むことで、知識・技能の習得を効率的に行うことができた。その結果、授業後半の時間を、一人ひとりの理解や興味に応じた自己決定に基づく探究的な学び等の時間に充てることができた。 また、プロジェクトに参加した教員からは、今後の授業改善につながる以下の意見を得た。 ■「自己決定の機会の提供が、学習への興味や主体性につながることを実感し、生徒の学び方への理解が深まった」 ■「キュビナの即時フィードバックをチェックテストに活用することで、生徒が主体的に学習の確認をする習慣につながった」 【まとめ】プロジェクトの成果と今後の課題 成果：プロジェクトを通じて下記の成果と学びを得た。 ■授業モデル構築： 自律学習を促進する授業のモデルを構築することができた。 ■学力の向上： 多くの学年・教科でテストスコアの向上が確認された。 ■学習行動の変化： 自律的な学習行動（学習の計画や振り返りなどの行動）や主体的に学習に取り組む態度が強化された。 ■授業スタイルの変化： 先生の指導観において、生徒主体の授業への移行に対するポジティブな変化が見られた。 課題：プロジェクトのさらなる発展に向けた課題として下記が提示された。 ■ 学びの定着や深化： 学びの質を高めるための工夫や改善を継続的に行っていくこと。 ■ 個々の学習状況の把握： 各生徒が異なる内容を扱っていても、適切に状況把握ができるような仕組みを整えること。 ■ グランドルールの整備：生徒が安全安心に学べるような環境整備の必要性。 ■ 評価方法の見直し： 従来の評価軸と自己決定型学習の成果をどう結びつけるかが課題。 COMPASSと渋谷区では、今回構築した授業モデルを区内の他の中学校にも展開、また今回実践した理科・数学以外の教科での実証にも取り組む予定だ。 また、今後は探究学習領域における共同の取り組みについても検討していくとしている。

６月２３日（金）に３年生ではゲストティーチャーを招いてプログラミングの特別授業を行いました。プログラミングを通してキャラクターに様々な動きをさせる方法を学びました。少しの違いで動きが変わったり、ねらった通りに動かなかったりとプログラミングの奥深さを感じることができたようです。学習の終わりには、それぞれが自由にプログラミングしたキャラクターの動きを見せ合いました。面白い動きや意外な動きが発表されると、「わー！」っと歓声が上がっていました。

先日、生活科の学習で町探検へ行ってきました。「ごはんやさんがたくさんあるね。いいかおりする～！」「先生！お家かと思ったらお店やさんだった！」「あ、ここ知ってる～。〇〇が美味しいよ！」などと普段通っている道をじっくり歩くことで、様々な発見をしながら探検することができました。そして学校に戻ってからは、調べたことを紹介シートにまとめました。探検だけでは得られなかった情報をタブレットを使って調べたり、友達や先生に聞き合ったりと協力して取り組むことができました。自分たちの住む町を調べるのはとても楽しいようで、黙々とカードを仕上げる姿が素晴らしかったです。土曜日に作ったマップを紹介する予定ですので、子供たちの力作を・・・お楽しみに。

教育データ利活用の第一歩として、先進的な地方自治体が運用を始めているのが「教育ダッシュボード」だ。忙しすぎる教員を助けるだけでなく、学校というチーム全体で情報を共有することにより、課題への早期の対処が可能になる。2023年3月、文部科学省は「教育データの利活用に係る留意事項（第1版）」を公開し、本格的なデータ活用の段階へと踏み出した。中央教育審議会（中教審）は、2021年に出した答申の中で「個別最適な学び」と「協働的な学び」を進めるよう求めている。そのために、「これまで以上に子供の成長やつまずき、悩みなどの理解に努め、個々の興味・関心・意欲等を踏まえてきめ細かく指導・支援すること」が必要だとされた。これが学びの個別最適化に欠かせないとはいえ、児童・生徒の多様化が進む学校の教員に対して、単純に「これまで以上」の努力を求めるのでは実情に合わないだろう。