日本のある市は、登校拒否という困難な問題に対処するために人工知能を活用することを検討しており、生徒のデータを分析して、不安やいじめなどの理由ですぐに不登校になる可能性のある生徒を予測している。
東京近郊の埼玉県戸田市教育委員会は、学習に苦労している生徒を特定し支援するツールを教師に提供することを目指し、3月までの1年間にAIシステムを試験的に導入した。
国内の小中学生が30日以上学校に通わない数は過去10年間で増加傾向にあり、2022年度は過去最多の30万人に迫る勢いだ。
文部科学省は、この増加は、生徒が必ずしも学校に通う必要がないとの認識が広まったためだとしている。
AIベースの予測システムは、生徒の出席状況、学業成績、健康状態などのデータを評価する。また、学校の保健室への訪問記録やいじめの報告も考慮する。
提供された画像は、生徒のデータを分析して不登校の恐れのある生徒を見つける人工知能ベースの予測システムを示しています。（プライバシー保護のため、提供者によって部分的にピクセル化されています）（写真提供：戸田市教育委員会）（共同通信）
次に、システムは授業に出席しなくなった生徒の過去のデータに基づいて予測を行い、生徒が慢性的な不登校のリスクにどの程度近づいているかを示します。各生徒の確率の数値は、最も高い「赤」から「ピンク」、「オレンジ」、最も低い「黄色」まで色分けされます。
市教委によると、小中学校１８校で試行した結果、危険度の高い児童生徒は計１１９３人だった。教諭らは結果を踏まえ、行動などを考慮して２６５人を優先的に支援する必要があると判断した。
プライバシーの懸念に対処するため、教育委員会は個人データを保護し、AIによる予測が学生に対する差別的扱いに使用されないようにするための規則を制定した。
また、保護者に対しては、プロジェクトからオプトアウトすることで子供のデータの使用をブロックできることも事前に説明していた。結果にアクセスできるのは校長などの学校管理職のみだった。
教育経済学の専門家である慶応大学の中室牧子教授は「客観的なデータを使うことで、生徒の不登校を防げる可能性がある」と語る。
「しかし、データ利用の目的と範囲を明確に説明し、プライバシーを確保する必要性について慎重に検討する必要がある」と彼女は付け加えた。
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