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AIが教育の大部分を担う未来予測の現実性評価（日本・2035年）

はじめに

2035年までに「日本ではAIが教育の大部分を担い、学校は主に子どもの保育・監督を行う場になる」という未来予測があります。本稿では、この予測がどの程度現実的かを検証します。初等・中等・高等教育すべてを対象に、社会的観点（教師・保護者・生徒の受容性や懸念、価値観の変化）と制度的観点（教育政策の動向、文部科学省や自治体の計画、法制度の整備状況）から考察します。日本国内の政策文書や学術研究、教育現場の事例、世論調査や社会的議論をもとに、AIが教育現場でどこまで役割を担い得るか、その進展状況と課題を評価します。

社会的観点：受容性・懸念と価値観の変化

教師の受容性と懸念： 教師たちはAI活用に関心を示しつつも不安も抱えています。ある全国調査では、約78%の教員がAI技術に関心を持ち、65%が授業でのAI活用に前向きと回答しましたtokyo-ai-classschool.com。一方で「AIに不安を感じる」と答えた教員も72.6%おり、具体的な知識・スキル不足への戸惑いや、自身の指導法への影響を心配する声が多くありますtokyo-ai-classschool.comtokyo-ai-classschool.com。実際、教師からは「AI活用の研修機会が不足しており、使いこなし方が分からない」との指摘や、生徒がAIに頼りきりになって思考力が低下する懸念、情報セキュリティやAIの誤情報・バイアスへの不安などが挙げられていますtokyo-ai-classschool.com。つまり、教師は業務負担の軽減や授業効率化にAIの可能性を感じつつ、その導入による教育効果や倫理面への慎重な目配りもしている状況です。

保護者の受容性と懸念： 保護者世代もAI教育を一概に拒否しているわけではなく、効率化への期待と子どもの成長への不安が交錯しています。2023年のある調査では、*「ChatGPTなど生成AIの教育現場での活用に賛成ですか」*という問いに対し、約6割の保護者が「賛成」と答えました（反対はわずか4%、残りは判断保留）reseed.resemom.jp。賛成派の理由としては「子どもが効率よく学習できる」「将来必要なツールに慣れるべき」「主体的に調べるようになる」など、AI活用による学習効率化や21世紀型スキル習得への期待が挙げられていますreseed.resemom.jp。一方、4割前後の保護者は不安を感じており、反対派の理由として「AIに頼ることで思考力が育たなくなる」「何でも考えずに聞いてしまう習慣がつく」「誤った情報を学ぶ可能性がある」などが上位に挙がりましたreseed.resemom.jp。別の調査でも、生成AIの教育への影響を「好意的に感じる」保護者が45.9%いる一方、「不安を感じる」保護者も42.2%にのぼっており、評価はほぼ賛否が拮抗していますprtimes.jp。保護者の関心事は「AI活用で子どもの考える力が低下しないか」という点で、実際に不安要因の第1位は「自ら考える力の低下」（約78%）でしたprtimes.jp。総じて保護者は、AIで学習効率が上がることには前向きながら、子どもの自主性や思考力の涵養への影響を強く気にかけています。

もっとも、保護者の中にはAIを前向きに取り入れたい層も増えつつあり、家庭学習でのAI利用にも意欲的な傾向が見られます。例えば「家庭学習でも生成AIを使いたいと思いますか」という問いには、8割近い保護者が「はい」と答えていますreseed.resemom.jp。実際、子どもの約4割は既に日常生活や学習で何らかの生成AIを活用しているとの調査結果もありますprtimes.jp。このように、現段階では賛否両論ながら、「使い方次第で有益」との認識が広がり、保護者・生徒ともにAI活用を経験し始めている層が着実に存在しています。そのため今後、保護者のデジタルリテラシー向上やガイドライン整備によって、受容性はさらに高まる可能性があります。一方で、「子どもの学習にAIを使う場合や時間・科目など具体的なルールを決めるべき」「AIの課題点（誤情報や偏りなど）を子どもにも理解させるべき」といった要望も多く、家庭・学校での明確な指導とルール作りが求められていますreseed.resemom.jp。

生徒と教育の価値観の変化： 学習者である子どもの側は、AIを使いこなすデジタルネイティブ世代として育ちつつありますが、人間的な成長とのバランスが課題です。現場の教員からは「生徒が当初は『AIに聞けば答えが出る』と安易に頼りきりになる様子も見られたが、AIにも限界や誤りがあると教え、『AIは便利なパートナーだが最終判断は自分で行う』と理解させる指導を重ねている」との声がありますtokyo-ai-classschool.com。この指導者は「AI時代において、生徒にそのバランス感覚（AIを活用しつつ自分で考える力）を育むことが最大の課題」と述べており、人間とAIの協働の在り方を子どもに学ばせる必要性を強調していますtokyo-ai-classschool.com。つまり、従来の知識詰め込みではなく**「AIと共存し、AIにできない創造性や共感力、批判的思考力を伸ばす教育」への価値観のシフトが求められているのですtokyo-ai-classschool.com。実際、日本の教育現場でも探究学習やプロジェクト学習の中でAIを情報収集・分析ツールとして使い、生徒がデータリテラシーや批判的思考を鍛える試みが始まっていますtokyo-ai-classschool.com。加えて、道徳性や社会性の育成、対人関係を学ぶ場としての学校の価値も再認識されています。「教育とは単なる知識習得ではなく、人間関係を通じて社会を構築する営みであり、教師はその物語を紡ぐ存在だ」と指摘する声もありjp.weforum.orgjp.weforum.org、AI時代だからこそ学校は民主的な価値観や人間性を育む場**として重要だという見解が国際的にも示されています。以上のように、社会的観点から見ると、2035年に向けて教師・保護者・生徒の意識は徐々にAI活用へ前向きになりつつあるものの、「人間らしい教育」の価値も一層クローズアップされており、全面的にAIに任せることへの慎重さが残っています。

制度的観点：政策動向・計画と法制度の整備

国の政策動向： 日本政府は近年、教育分野へのAI導入を推進する政策を相次ぎ打ち出しています。2023年の政府「AI戦略2023」や文部科学省の「教育DX推進プラン」（2024年）では、学校教育へのAI活用に向けた数々の目標が掲げられましたtokyo-ai-classschool.com。具体的には、「全ての小中高校教員に対するAI活用研修の実施」「義務教育段階でのAIリテラシー教育の必修化」「高校の情報科でのAI・データサイエンス教育強化」「教育用AIツール開発・導入への財政支援拡充」「学校でのAI活用ガイドライン策定」等が2025年度までの達成目標に含まれていますtokyo-ai-classschool.com。これらは、人間の教師がAIを使いこなす能力を底上げし、生徒には早い段階からAI社会に適応する力を身につけさせる狙いがあります。また、2024年度から文科省主導で「AIリテラシー育成パイロットスクール事業」も開始され、全国100校以上の小中高でAI活用教育の実証研究が進められていますtokyo-ai-classschool.com。これは各地域のモデル校で先行的にAI教材や指導法を試行し、その成果を全国展開することを目指したものです。さらに、教員養成課程（大学の教職課程）にも段階的にAI活用に関する内容を盛り込むことが決定しており、次世代の教員育成にもAI対応が組み込まれ始めましたtokyo-ai-classschool.com。

ガイドラインとルール整備： 政策面ではソフト面の整備も進んでいます。文科省は2024年末に「初等中等教育における生成AIの利活用ガイドライン」を策定し、学校でChatGPTのような生成AIを利用する際の留意事項や具体的事例を示しました。このガイドラインでは、教師が業務で生成AIを使う場合のチェック項目、生徒が学習で使う場合のルール例、著作権や個人情報保護への注意、生成AIを使う際に懸念されるリスクと対応策などが詳しくまとめられていますmext.go.jptokyo-ai-classschool.com。例えば**「レポートでAIを用いた場合は出典を明示する」「テストではAI使用禁止」**といった校内ルールの例やtokyo-ai-classschool.com、教師が教材作成でAIを使う際の著作権配慮事項など、現場で統一した対応が取れるような指針が提示されています。また実態として、高校の約72.6%では既にAI利用ポリシー（校内ルール）を策定しているとの調査もあり、急速にルール整備が進んでいますtokyo-ai-classschool.com。中学校で38.4%、小学校で23.1%と低学年ほど遅れが見られますがtokyo-ai-classschool.com、逆に言えば小中学校でもこれからルール作りが課題として認識されている状況ですtokyo-ai-classschool.com。教育委員会レベルでも研修資料を作成したり指針を出したりする動きがあり、制度面では「AIを禁止」ではなく「適切に利活用するための枠組みを用意する」方向で進みつつあります。

自治体の計画と導入状況： 文科省だけでなく、地方自治体や学校設置者もそれぞれAI教育への取り組みを計画・実行しています。例えば、大阪府東大阪市では2022年に市内全公立小中学校76校（約31,000人の児童生徒）にAI型教材「Qubena（キュビナ）」を正式導入し、個別最適化学習の推進に踏み切りましたnewsrelea.se。東大阪市は「一人ひとりに最適な学び」「協働で高め合う学び」「創造し表現する学び」の3目標を掲げ、そのうち「個別最適な学び」の充実策として市内全校でのAIドリル活用を決定したものですnewsrelea.se。導入の目的には、基礎的な知識・技能習得の効率をAIで高め、その分生まれた時間を協働学習や創造的な学びに充てる授業改革への期待や、学力向上・教師の働き方改革・教材費負担軽減といった効果への期待も含まれていましたnewsrelea.se。このように自治体レベルでAI教材を全校配備するケースも出始めており、他にも東京都足立区など自治体単位での採用例がありますnewsrelea.se。企業と連携したり補助金を活用したりして、自治体独自にAIを教育に取り入れる動きは今後も拡大する可能性があります。

一方で、地域間・学校間の格差も看過できません。文科省の調査によると、都市部（例：東京都内）では約60%の公立校がAI学習支援システムを導入しているのに対し、地方の一部県では20%未満にとどまるなど、大きな開きがありますtokyo-ai-classschool.com。私立学校と公立学校の間でも導入率に差があり、私学のほうが積極的にAI教育を導入する傾向が見られますtokyo-ai-classschool.com。この格差是正も国の政策課題とされており、補助金の配分や自治体間連携によってどの地域の子どももAIの恩恵を受けられるようにする取り組みが求められていますtokyo-ai-classschool.com。

法制度上の課題: 現行の教育制度や法律は基本的に「人間の教師が児童生徒を指導する」ことを前提に設計されています。たとえば学校教育法では各学校種ごとに教員免許を持つ教員を配置し、学習指導要領に基づき教育を行うことが定められており、AIが教師の代わりに主体的に授業を行うことは想定されていません。もし将来的に「AI教師」が正式に授業を担うとなれば、教員免許制度の見直しや、学習指導要領上の授業形態の再定義など法令レベルの変更が必要になるでしょう。しかし2025年現在、そのような法改正の議論は具体化しておらず、むしろ人間の教員数の確保や働き方改革（長時間労働の是正）の文脈でAI活用が語られている状況です。教員不足が深刻化する中で、オンライン授業や遠隔指導の制度整備（例えば他地域からの遠隔授業で専門教員不足を補う試み等）は進んでいますがeducation-career.jp、これも「人間の教師が遠隔で教える」形であり、AIが単独で教師不在の授業を公式に代替する仕組みではありません。総じて、制度面ではAIは「教師を補佐するテクノロジー」と位置づけられており、教師そのものを法的に置き換える動きはないと言えます。むしろ前述のように政策・制度は「教師がAIを有効活用すること」を推進する方向で整備されており、2035年までの10年余りで法制度が激変して学校が保育監督だけになる、という兆しは現時点では見られません。

教育現場におけるAI活用の現状：事例と成果

現場でのAI活用事例： 教育現場では既に様々な形でAIが試験導入・活用されています。主な活用領域の一つは教師の業務効率化です。例えば授業準備での教材作成補助、テストの自動採点や成績分析、英語科での発音練習へのAI活用など、煩雑な業務や反復作業をAIが肩代わりする事例がありますtokyo-ai-classschool.com。次に個別学習支援では、先述のAIドリル（アダプティブ・ラーニング教材）の導入が進んでいます。特に算数・数学や英語の基礎力養成において、Qubenaやatama＋といったシステムが生徒一人ひとりの習熟度に応じて問題を出題し、理解の穴を埋めるのに活用されていますtokyo-ai-classschool.comict-enews.net。実際、駿台予備学校では2021年度からAI教材atama＋を全受講生に提供し、カリキュラムの1/3をAI演習、2/3をプロ講師の講義という形で組み合わせたところ、従来より大幅な学力向上が確認できたと報告されていますict-enews.net。このようにAIによる個別最適化学習＋教師の対面指導というハイブリッドな指導モデルが成果を上げている例もあります。

さらに探究学習や創造的学習の場面でもAIが使われ始めています。高校の探究活動では、生徒がリサーチにAIの検索・分析機能を用いたり、大量のデータをAIで可視化することで高度な考察を行ったりする実践がありますtokyo-ai-classschool.com。芸術分野では、美術や音楽の創作活動でAIをアイデア生成のパートナーとし、人間とAIが共創する授業も行われていますtokyo-ai-classschool.com。また**「AIそのものを教える」教育**も重視されており、情報科の授業や総合学習の時間でAIの仕組みや社会影響について学ぶカリキュラム（いわゆるAIリテラシー教育）が導入されていますtokyo-ai-classschool.com。これは将来、生徒自身がAIを正しく使いこなし、開発にも参画できる人材を育てる狙いがあります。

得られている成果： 現時点で報告されているAI活用の効果には肯定的なものも少なくありません。実証研究や調査によれば、AIを導入した学校では学習意欲の向上や基礎学力の底上げが見られるとのことですtokyo-ai-classschool.com。特に従来型の一斉授業で伸び悩んでいた生徒が、AIドリルで自分のペースで練習することでエンゲージメント（取り組み意欲）が高まった例がありますtokyo-ai-classschool.com。また習熟度に応じた練習問題提供により、苦手分野の克服や学力の底上げに効果が出たという報告もありますtokyo-ai-classschool.com。教師側のメリットとしては、教材作成や採点業務にAIを使うことで教員の作業時間が平均20%削減できた学校もありtokyo-ai-classschool.com、その分を生徒と向き合う時間に充てたり、きめ細かな指導に回せたりする余裕が生まれています。さらに、生徒がAIの回答を鵜呑みにせず批判的に評価・検証する過程を取り入れることで、情報リテラシーや批判的思考力の育成につながったという指摘もありますtokyo-ai-classschool.com。このように、AIを上手に取り入れれば「教師の働き方改革」と「生徒の学習効果向上」の双方に資する可能性が示され始めています。

残る課題： 他方で、AI教育の本格的普及に向けた乗り越えるべき壁も多く存在します。tokyo-ai-classschool.comtokyo-ai-classschool.com主な課題としては次のような点が指摘されています。

  • 教員のリテラシーと研修不足: 依然として多くの教師がAIの効果的な活用法を習得できておらず、先進的な教師とそうでない教師とのスキル差も大きいtokyo-ai-classschool.com。研修機会の拡充と教師間のナレッジ共有が急務です。
  • インフラ整備の不均衡: GIGAスクール構想で端末配布は一応行き渡ったものの、高速ネットワーク環境や高性能なAIクラウドサービスへのアクセス環境は地域・学校によって差がありますtokyo-ai-classschool.com。機器トラブルや通信環境の脆弱さが授業を妨げる例もまだあります。
  • 評価方法の未確立: AIを使った学習の成果をどう評価・成績付けするか明確な基準がありませんtokyo-ai-classschool.com。例えば、生徒がAIの助言を得て書いたレポートの評価、AIが提示した問題で習熟した場合のテスト設計など、新たな評価手法の開発が求められます。
  • カリキュラム・教材の不足: AI活用を系統立てて教えるカリキュラムや良質な教材がまだ十分整っていませんtokyo-ai-classschool.com。現状では一部の先進校・先進教師が手探りで実践している状況で、汎用的な教材開発と制度への位置付けが必要です。
  • 保護者・社会の理解不足: 前述の通り保護者には慎重論も根強く、また社会全体でもAI教育の必要性や方法について十分理解が広まっているとは言えませんtokyo-ai-classschool.com。AI活用に消極的な学校もあり、まずは社会的合意形成と理解促進が不可欠です。

さらに倫理的な課題も伴います。生徒一人ひとりの学習データをAIが扱うことへのプライバシーの配慮、AIが出力する内容に誤りや偏見が含まれた場合の対処、AI依存による人間同士のコミュニケーション不足、といった懸念も専門家から指摘されていますtokyo-ai-classschool.com。例えば「ロボット教師では人の教育はできない」と述べる教育学者もおり、その理由として子どもの心の機微に寄り添ったり、動機付けたりする人間ならではの関わりはAIには難しい点を挙げています（感情の機敏な察知や、子どもの「なぜ学ぶのか」という問いに人生の文脈の中で答えることなど）ksm.hyogo-u.ac.jp。実際、将棋AIの例に喩えて「AIは最善手は指示してくれるが**『なぜそれが最善なのか』は教えてくれない**」とも言われますksm.hyogo-u.ac.jp。学習に置き換えれば、子どもに単に解法や知識を提示するだけでなく、「なぜそれを学ぶのか」「学ぶことで何ができるようになるのか」といった学習の意味づけや動機づけを与えることはAIには難しく、そこに教師の存在意義があるという指摘ですksm.hyogo-u.ac.jp。こうした人間ならではの教育的関わりをどう維持・強化するかも、大きな課題と言えるでしょう。

2035年展望：学校は「保育・監督の場」になるのか？

以上を踏まえ、2035年に日本でAIが教育の大部分を担い、学校が主に子どもの保育・監督を行う場になるという予測の現実性を評価します。

現状の分析から明らかなように、今後10年でAI活用が教育現場にさらに浸透していくこと自体は確実です。政府の後押しもあり、教師はAIを使いこなすスキルを身につけ、生徒もAIに親しみながら学ぶ世代が主流となるでしょう。授業の形態も変化し、一斉講義よりもAIドリルで個別練習→教師がフォローや討論指導、といったハイブリッド型学習が拡大すると見込まれます。あるいは高校・大学レベルではオンライン上でAIチューターが基礎知識を教え、スクーリングでは討論や実践演習を行うブレンド型も増えるかもしれません。そうした意味で、教育におけるAIの役割は2035年には現在より格段に大きくなり、場合によっては “教育の大部分をAIが担う” と表現できる場面も出てくる可能性はあります。

しかしながら、「学校が保育・監督の場にほぼ特化する」という極端な未来像が現実となるかというと、慎重に考える必要があります。まず社会的側面では、教師・保護者ともにAIはあくまで教育のツールであり、人間の教師を完全に代替するものではないという意見が根強く、むしろその考え方が主流です。世界経済フォーラムのレポートでも「教師はAIに取って代わられるのではなく、AIによって支援される教育システムの中心に居続けねばならない」と提言されていますjp.weforum.org。日本国内でも、教師という職業は高度な対人スキルを要し**「AIによる代替可能性が低い」**と指摘されていますksm.hyogo-u.ac.jp。少子化で子どもが減少しても、教育の質を高め一人ひとりに向き合うためには教師の果たすべき役割はなお重要であり、2035年までに「教師＝子どもの世話係、教えるのはAI」といった割り切り方が社会に受け入れられる兆しは薄いでしょう。

制度的にも、2035年までの文科省や政府の計画には「教師をAIに置き換える」といった記述は見当たりません。むしろ前述の通り、人間教師によるAIの積極活用とリテラシー向上が謳われていますtokyo-ai-classschool.com。教師の数についても、少子化で適正化はされるものの急激に削減してAI導入に置き換える方針は示されていません。法制度上もAIが教師免許の代わりを務めるような仕組みはなく、公教育の枠組みそのものが10年程度で劇的に転換するのは非現実的です。

むしろ2035年の学校は、「AIにできることはAIに任せ、人間にしかできない教育（創造力・倫理観・社会性の育成等）に教師が注力する場」へと進化している可能性が高いですtokyo-ai-classschool.com。例えば、知識習得や基本的な練習問題演習はAIが個別に担い、教師はその学習過程をモニタリングして必要に応じて介入・指導する。また生活指導や生徒同士の人間関係づくり、課外活動やキャリア教育など人間的成長を促す面は教師・学校がリードするという役割分担です。実際、「教師は知識の単なる伝達者ではなく知恵の労働者であり、AI時代だからこそメンターやコーチとしての役割が重要になる」との指摘もありますjp.weforum.org。このように、人間教師とAIが協働する教育システムの構築が現実的なシナリオと言えるでしょう。

結論として、2035年までに日本でAIが教育の大部分を担うようになる可能性は、部分的にはあり得るものの、それは「教師不要」「学校は子どもの見守りだけ」といった極端な形では実現しないと考えられます。AIは教師の良きアシスタント・ツールとして教育現場に深く浸透し、学習の個別最適化や効率化を大いに進めているでしょう。しかし、人間の教師は依然として教育の舵取り役として中心に存在し、学校も子どもの人格形成や社会性を育む場としての機能を維持・強化していると予想されます。「教育のAI化」は進んでも「教育の人間性」が失われることはなく、むしろAI活用を前提に教師と生徒がこれまで以上に向き合う場として学校が再定義される──これが現在の知見から導き出せる最も現実的な未来像と言えるでしょう。そのため質問の予測に対する現実性評価としては、「AIが教育を大いに支える存在にはなるが、2035年に学校が子どもの保育・監督だけを行う場になるほどの劇的変化は現実的ではない」と結論付けられます。教育の目的が人間の成長にある以上、AIと人間がそれぞれの強みを活かして協働する形で、持続可能な学びの場を築いていくことが今後の課題となるでしょう。

参考文献・情報源:

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prtimes.jpやる気スイッチグループ「生成AIと習い事に関する保護者調査」（2024年）より – 教育への生成AI影響を好意的に見る保護者45.9%、不安視42.2%、不安理由トップは「考える力の低下」prtimes.jp
prtimes.jp同上 – 子どもの約4割が既に日常生活で生成AIを活用しているとの調査結果
tokyo-ai-classschool.com高校教諭の声（AI創造ラボ「AI教育の現状と課題」2025年）– 「AIは便利だが最終判断は自分で」という認識を生徒に持たせる指導の重要性
tokyo-ai-classschool.comAI創造ラボ「AI教育の現状と課題」2025年 – 人間とAIの共創を前提に、創造性・共感性・批判的思考などAIに代替できない力の育成を重視すべきとの提言
tokyo-ai-classschool.com文科省「教育DX推進プラン」（2024年）– 2025年度までのAI教育に関する政策目標（教師研修、AIリテラシー必修化等）
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tokyo-ai-classschool.com文科省「生成AI活用ガイドライン」（2024年）より – 学校におけるAI利用ルールの例（課題でのAI利用時の引用明示、テストでの使用制限等）
tokyo-ai-classschool.com全国ICT教育首長協議会「学校AI利用実態調査」より（2024年）– AI利用ルールを策定済みの学校割合：高校72.6%、中学校38.4%、小学校23.1%
tokyo-ai-classschool.com文科省「学校教育ICT化実態調査」（2024年）より – 都市部と地方部でのAI導入率格差（東京都約60%、一部地方県は20%未満）
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newsrelea.se同上 – 東大阪市における導入目的：「個別最適な学び」の充実、協働的・創造的学びの時間確保、学力向上や教師の働き方改革等への期待
ict-enews.netICT教育ニュース（2020年9月）– 駿台予備校がAI教材atama＋を全生徒に提供開始。カリキュラムの1/3をAI演習、2/3を講師の講義とし大幅な学力向上を確認
tokyo-ai-classschool.comAI創造ラボ「AI教育の現状と課題」– 学校現場でのAI活用事例：教材作成支援、AIドリルによる個別学習支援、探究学習でのAI活用、AIそのものの教育等
tokyo-ai-classschool.comAI創造ラボ「AI教育の現状と課題」– AI教育の肯定的成果：学習意欲向上、基礎学力底上げ、教師の業務効率化（教材作成時間20%減）等
tokyo-ai-classschool.comtokyo-ai-classschool.comAI創造ラボ「AI教育の現状と課題」– AI教育普及の5つの課題：教員研修不足、インフラ格差、評価方法未整備、教材不足、保護者・社会の理解不足
ksm.hyogo-u.ac.jp松田充「AIに教師は代替できるか」（兵庫教育大, 2022年）– 英オックスフォード大の研究によれば教師はAIによる代替可能性が低い職業（協調・説得・サービス志向など人間的対応が求められるため）
ksm.hyogo-u.ac.jp同上 – AIには「なぜ学ぶか」を説明できないため、学習の意味付けをする教師の役割は重要（将棋AIの例え話）
jp.weforum.org世界経済フォーラム報告（2024年7月）– 教師はAIに取って代わられるのではなく、AIによって支援される教育システムの中心であり続けるべきと提言されている
jp.weforum.orgエデュケーション・インターナショナル（教職員組合の国際組織）書記長の談話（WEF, 2024年）– 教師を知識伝達者ではなく「知恵の労働者」と捉え、社会性・メンターシップ・コーチングといった人間ならではの関係性が教育に不可欠であることを強調jp.weforum.org

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