Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
文科省生成AIガイドライン 入門編
Search
みんなのコード
August 09, 2023
Education
0
1.1k
文科省生成AIガイドライン 入門編
NPO法人みんなのコードが、文部科学省「初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン」をもとに作成しました。
みんなのコード
August 09, 2023
Tweet
Share
More Decks by みんなのコード
See All by みんなのコード
Initiatives on Bridging the Gender Gap in the Technology Sector
codeforeveryone
0
75
COO's Perspective : Code for Everyone 2020-2024
codeforeveryone
0
87
The Gender Gap in the Technology Field and Efforts to Address It
codeforeveryone
0
270
小・中・高等学校における情報教育の体系的な学習を目指したカリキュラムモデル案/curriculum model
codeforeveryone
2
2.5k
2023年度「生成AI100校プロジェクト」 実践報告書/The 2023 "Generative AI 100 Schools Project" Practical Report
codeforeveryone
0
1.7k
みんなのコード2023年度活動報告・2024年度活動方針/Annual report2023
codeforeveryone
0
370
子どもたち創造的活動機会の必要性に関する提言/creativehub
codeforeveryone
0
870
「小・中・高等学校における情報教育の体系的な学習を目指したカリキュラムモデル基本方針」
codeforeveryone
0
2.4k
千葉県印西市立・原山小学校における新たな学び「情報探究の時間」実践報告』
codeforeveryone
1
1.3k
Other Decks in Education
See All in Education
Lisätty todellisuus opetuksessa
matleenalaakso
1
2.3k
アニメに学ぶチームの多様性とコンピテンシー
terahide
0
280
情報処理工学問題集 /infoeng_practices
kfujita
0
150
寺沢拓敬 2024. 09. 「言語政策研究と教育政策研究の狭間で英語教育政策を考える」
terasawat
0
220
20241002_Copilotって何?+Power_AutomateのCopilot
ponponmikankan
1
190
1106
cbtlibrary
0
430
Design Guidelines and Models - Lecture 5 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
720
ThingLink
matleenalaakso
28
3.8k
1113
cbtlibrary
0
270
Adobe Express
matleenalaakso
1
7.5k
JavaScript - Lecture 6 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
2.5k
AWS All Certが伝える 新AWS認定試験取得のコツ (Machine Learning Engineer - Associate)
nnydtmg
1
690
Featured
See All Featured
Designing for Performance
lara
604
68k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
1
180
A Tale of Four Properties
chriscoyier
157
23k
Being A Developer After 40
akosma
87
590k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
326
24k
It's Worth the Effort
3n
183
28k
Faster Mobile Websites
deanohume
305
30k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
222
9k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
51
7.3k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
48
2.2k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
Transcript
文科省生成AIガイドライン 入門編 ※ 文部科学省「初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン」を もとにみんなのコード作成
前提として なるべく、文部科学省のガイドライン本体を読む ことが望ましいと思っています 2 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード どんなニュアンスで書かれている? 自分にとって大事な情報はどれ?
とはいえ 行政文書、読みづらい・・・ と思う方も多いのでは? 3 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード 文字が多い・・・ 表現が回りくどい・・・ 文書の構造が見えない・・・
そこで今回は!!! 4 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード 全体の構造がわかった! 大まかに何が書いてあるのかもわかった! この状態なら、ガイドラインも読めそう! 自分で読むときの補助になるよう 資料を作りました こんな姿を目指しています↓↓
まずは全体像と大まかな内容を知る 5 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
6 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード 目次を眺めてみましょう 1. どんなガイドライン? 2. 生成AIってなに? 3. どんな方針で利用する?
4. その他の諸注意(個人情報など)
1. ガイドラインの位置付け【大まかな内容】 1. 学校関係者が、生成AI活用の適否判断に使える参考資料 2. 一律に禁止や義務づけを行うものではない 3. 今後、機動的に改訂される 7 ©2023
特定非営利活動法人みんなのコード まずは、3つだけおさえればok
2. 生成AIの概要【大まかな内容】 8 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード しくみと使いこなすための ことが書かれている! 1. 生成AIのしくみ ◦
大量の情報を学習して構築された言語モデルが ◦ 「統計的にそれらしい応答」を”生成” ◦ 誤りを含む可能性も 2. 使いこなすために必要なこと ◦ プロンプトへの習熟 ◦ 回答は「参考の一つに過ぎない」と認識 ◦ 最後は自分で判断する姿勢
➔ 限定的な利用から始める(具体例は後述) ➔ 教育活動や学習評価の目的を達成する上で、効果的か否かで判断 ◦ 一部の学校で、パイロット的に取り組む(成果・課題を検証) ◦ 小学校段階は慎重に対応 ➔ 全学校で、情報モラルを含む、情報活用能力の育成を充実
➔ 教員のAIリテラシーを向上させる 3. 生成AIの教育利用の方向性①【大まかな内容】 前提として・・・ • 仕組みの理解・学びに活かす視点・使いこなす力を育てる姿勢は重要 • 懸念もある • デジタル時代、学ぶ意義への理解を深める指導なども重要 9 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード ここがポイント
具体例 適切でないと考えられる例 活用が考えられる例 生成AIの性質やメリット・デメリットの学習を行っていない な ど情報活用能力が十分育成されていない段階で、自由に使わせ る 情報モラル教育の一環として、教師が生成AIが生成する誤りを 含む回答を教材として使用。性質や限界等を生徒に気付かせる 生成AIの生成物をそのまま自己の成果物として応募・提出
(コンクールの作品やレポート・小論文など) 生成AIをめぐる社会的論議について生徒自身が主体的に考え、 議論する過程で、素材として活用 子供の感性・独創性を発揮させたい/初発の感想を求める場面 (詩・俳句の創作、音楽・美術等の表現・鑑賞など)で最初か ら安易に使わせる グループの考えをまとめる・アイデアを出す活動の途中で、生 徒同士で一定の議論やまとめをした上で、足りない視点を見つ け議論を深める目的で活用 テーマに基づき調べる場面などで、教科書等の質の担保された 教材を用いる前に安易に使わせる 英会話の相手、より自然な英語表現への改善や、単語・例文リ ストの作成、外国人児童生徒等の日本語学習のために活用 教師が正確な知識に基づきコメント・評価すべき場面で、教師 の代わりに安易に生成AIから生徒に対し回答させる 生成AIの活用方法を学ぶ目的で、自ら作った文章を生成AIに修 正させたものを「たたき台」として、自分なりに何度も推敲し て、より良い文章として修正した過程・結果をワープロソフト の校閲機能を使って提出させる 定期考査・小テストなどで子供に使わせる 児童生徒の学習評価を、教師がAIからの出力のみで行う 発展的な学習として、生成AIを用いた高度なプログラミングを 行わせる 教師が専門性を発揮し、人間的な触れ合いの中で行うべき教育 指導を実施せず、安易に生成AIに相談させる 生成AIを活用した問題発見・解決能力を積極的に評価する観点 からパフォーマンステスト ※ あくまで例示。個別具体に照らして、判断する必要がある10 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
3. 生成AIの教育利用の方向性②【大まかな内容】 11 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード これが 大まかな活用ステージか 長期休業中の課題【従来の形の課題、コンクールへの応募などを推奨する場合】 • 不適切に使わないよう指導
• 課題を出す際、予め評価視点を設定 ◦ 経験・前提となる学習活動を踏まえている? ◦ 事実関係はあっている? • 自分のものになっているか確認する活動を入れるなど工夫 一部の学校でのパイロット的取り組み ① 生成AI自体を学ぶ ⇅ ② 使い方を学ぶ ⇄ ③ 各教科等の学びに積極的に用いる ↓ ↓ ↓ ④ 日常使い(検索エンジンと同様に普段使い)
3. 生成AIの教育利用の方向性③【大まかな内容】 12 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード 生成AIの校務での活用 • 働き方改革の一環として活用することが考えられる • 教員が慣れ親しんでおくことが、教育活動の素地に
活用例がたくさん
4. その他の重要な留意点【大まかな内容】 13 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード 法令違反になる可能性も… • 個人情報等の保護の観点から留意すること ◦ 個人情報・要機密情報等は、入力しない
◦ 回答に個人情報等が含まれる場合、利用を控える ◦ 機械学習に利用されない設定にする • 著作権保護の観点にも留意
いよいよ、ガイドライン本体へ! 14 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード 活用例が気になった 法令違反の部分を集中的に 読んでみよう
©2023 特定非営利活動法人みんなのコード やっぱりまだ 立ち向かうのに 抵抗が・・・ と、思ったけれど・・・ 15
1対1 簡略版 16 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
17 1. ガイドラインの位置付け 背景 • 現在は、生成AIの黎明期。急速な普及 • 教育現場の活用のメリット・懸念の指摘 位置付け •
学校関係者が生成AIの活用の適否判断に使える参考資料 • 一律に禁止や義務づけを行う性質のものではない • 主に対話型の文章生成AIが対象 • 6月末時点の知見で暫定的に取りまとめ 今後の予定 • 機動的に修正していく • AI時代に必要となる資質能力・教育の在り方など、 中教審等で検討 ➔ 国として一定の考えを示す必要性 • 国際的なルールづくりの進展 • 科学的知見の蓄積 • サービス内容や利用規約の変更 • 学校現場の優れた取組事例 • 本ガイドラインに対する幅広い関係者からの フィードバック など ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
2. 生成AIの概要 仕 組 み 使 用 上 の 留
意 点 • 使いこなすために必要なこと ◦ プロンプトへの習熟 ◦ 回答は「参考の一つに過ぎない」ことを認識 ◦ 最後は自分で判断する • 回答を批判的に修正するための問題意識・真偽判断の力が必要 • AIに自我・人格がないことを認識 • 透明性に関する懸念(データ学習・回答のアルゴリズムが不明 等) • 信頼性に関する懸念(機密情報漏洩・個人情報不正利用・回答内容のバイアス有無 等) 18 • LLM*に基づき、単語や文章の次に来る単語・文章を 推測 * 膨大な量の情報から深層学習で構築した大規模言語モデル • 「統計的にそれらしい応答」を生成 • 指示文(プロンプト)の工夫で確度高い結果が得られる • 今後もさらなる精度の向上が見込まれる • ハルシネーション*が起こることも * 回答は誤りを含む可能性がある、事実と全く異なる内容などが出力されることも ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
3. 生成AIの教育利用の方向性 (1) 基本的な考え方 • 情報活用能力=学習の基盤となる資質・能力 ◦ 情報技術を学習・生活で活用可能にするのは重要 • 仕組みの理解、学びに活かす視点、使いこなす力を育てる姿勢は重要(生成AI=新たな情報技術)
• 一方、懸念もある(個人情報流出、著作権侵害、偽情報の拡散、批判的思考力・創造性・学習意欲への影響 等) • 利用規約遵守 • 理解させること 【性質やメリット・デメリット、AIに 自我・人格はない、自己の判断・考えが重要】 ※ 発達段階・実態を踏まえる • 利用適否の判断【資質・能力の育成を阻害しないか・ 教育活動の目的達成に効果的か】 ※ 判断のために、教師にもAIリテラシーが必要 • 学ぶ意義への理解を深める指導 • 人間中心の発想で生成AIを使いこなすために: ◦ 各教科等で学ぶ知識・文章を読み解く力 ◦ 批判的考察力、問を立て続けること ◦ 「学びに向かう力、人間性等」の涵養 • デジタルとリアルのバランス・調和 (体験活動の充実など) 生成AIの教育利用に関しておさえたいこと デジタル時代の学習で重要なこと 1. 有効な場面を検証しつつ限定的利用から開始(適否判断基準は次ページ) ◦ 【一部学校】パイロット的な取組で成果・課題を検証 2. 【全学校】情報活用能力育成を充実、AI時代に必要な資質・能力の向上(ファクトチェック習慣付け等) 3. 教師のAIリテラシー向上・働き方改革(教員研修・校務での活用に向けた取組推進) 基本的 な 考え方 19 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
3. 生成AIの教育利用の方向性 (2) 生成AI活用の適否に関する暫定的な考え方 適否判断の考え方=教育活動や学習評価の目的を達成する上で、利用が効果的か否か その際: • 子供の発達の段階・実態を踏まえる • 利用規約遵守(年齢制限・保護者同意等)
• 特に小学校段階での利用には慎重に対応 ※ まずは、生成AIへの懸念に十分な対策を講じられる学校でパイロット的に取り組む 適切でないと考えられる例 活用が考えられる例 生成AIの性質やメリット・デメリットの学習を行っていないなど、情報活用能力が十分育 成されていない段階で、自由に使わせる 情報モラル教育の一環として、教師が生成AIが生成する誤りを含む回答を教材として使用 し、その性質や限界等を生徒に気付かせる コンクールの作品やレポート・小論文など、生成AIの生成物をそのまま自己の成果物とし て応募・提出(応募要項等を踏まえた指導が必要) 生成AIをめぐる社会的論議について生徒自身が主体的に考え、議論する過程で、その素材 として活用 子供の感性・独創性を発揮させたい/初発の感想を求める場面(詩・俳句の創作、音楽・ 美術等の表現・鑑賞など)で最初から安易に使わせる グループの考えをまとめる・アイデアを出す活動の途中で、生徒同士で一定の議論やまと めをした上で、足りない視点を見つけ議論を深める目的で活用 テーマに基づき調べる場面などで、教科書等の質の担保された教材を用いる前に安易に使 わせる 英会話の相手、より自然な英語表現への改善や一人一人の興味関心に応じた単語・例文リ ストの作成、外国人児童生徒等の日本語学習のために活用 教師が正確な知識に基づきコメント・評価すべき場面で、教師の代わりに安易に生成AIか ら生徒に対し回答させる 生成AIの活用方法を学ぶ目的で、自ら作った文章を生成AIに修正させたものを「たたき 台」として、自分なりに何度も推敲して、より良い文章として修正した過程・結果をワー プロソフトの校閲機能を使って提出させる 定期考査・小テストなどで子供に使わせる 児童生徒の学習評価を、教師がAIからの出力のみで行う 発展的な学習として、生成AIを用いた高度なプログラミングを行わせる 教師が専門性を発揮し、人間的な触れ合いの中で行うべき教育指導を実施せず、安易に生 成AIに相談させる 生成AIを活用した問題発見・解決能力を積極的に評価する観点からパフォーマンステスト あくまで例示 個別具体に照らして 判断する必要がある 20 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
長期休業中の課題等について (文章作成に関わるもの) 従来の形(AIの利用を想定していない形)で課題を課す(読書感想文、日記、レポート等)場合、 外部のコンクールへの応募などを推奨する場合、①〜③に留意 活 用 例 • 課題研究等で、レポート素案の不足観点などを補充 ◦
ファクトチェックを求める ◦ 最終的な成果物に、AIとのやりとりを添付、引用・参考文献などを明示させる • 文章作成→生成AIに修正させる(たたき台をつくる)→何度も推敲→より良い自分らしい文章と して整える→過程・結果をワープロソフトの校閲機能を使って提出 ※ AIを用いた際には、ツールの名称、プロンプト・応答、日付などの明記が考えられる ① 生成AIを不適切に使わないよう指導 AIの成果物を、そのまま応募・提出すると・・・ • 不適切/不正になることも(c.f. 評価基準・応募規約) • 学びが得られず、自分のためにならない ※ 保護者にも周知・理解を得る ② レポートなどの課題を出す際に工夫【評価の視点を予め設定】 例:経験・前提となる学習活動を踏まえているか、事実関係の正しさ 等 ③ 学習評価に反映させる場合に工夫【内容を理解し、自分のものになっているか確認する活動】 例:クラス全体/グループ単位等での口頭発表 等 21 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
3. 生成AIの教育利用の方向性 (3)「情報活用能力」の育成強化(全ての学校が対象) ①〜⑤を考えさせる ⑥の理解を促す学習活動を強化(保護者の理解・協力を得る) ① 情報発信による他人・社会への影響 ② ネットワーク上のルール・マナーを守る意味 ③ 情報には自他の権利がある
④ 情報には誤った・危険なものがある ⑤ 健康を害するような行動 ⑥ 情報・情報技術の特性(インターネット上に発信された情報は広く公開される可能性がある、完全に消し去ることはできない 等) ※ ファクトチェックなどを教える。教師が生成AIが生成する誤りを含む回答を教材とし、性質等を学ばせる、個人情報を機械学習させない設定を教えることも考えうる 情報モラル=「情報社会で適正な活動を行うための基になる考え方と態度」 2.情報モラル教育の充実 ※ 全学校が取り組むこと 1. GIGAスクール構想の端末利活用の加速 ※ 文科省のサポート内容(令和5~6年は集中推進期間として、端末の日常的な活用を推進) ① 特命チームの伴走支援体制強化 ② 整備面で遅れている自治体首長へ直接要請 ③ 研修機会の提供 • 学校外で子供が生成AIを使う可能性 • 「フィルターバブル等に子供が晒されている」 「生成AIの普及で誤情報が増加する」との指摘 ➔ 1人1台端末活用の日常化を実現する中 情報モラルを含む 情報活用能力の育成を一層充実 22 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
保護者の理解の下、生成AIの懸念・リスクに対策できる学校で、透明性を確保して パイロット的に推進 → 知見の蓄積を進める 3. 生成AIの教育利用の方向性 (4)パイロット的な取組 (一部の学校が対象) 大まかな活用ステージ(①-④)も意識し、情報活用能力の一部として段階的に高めることが考えうる ① 生成AI自体を学ぶ【仕組み、利便性・リスク、留意点】 ②
使い方を学ぶ【より良い回答を引き出すためのAIとの対話スキル、ファクトチェック 等】 ③ 各教科等の学びに積極的に用いる 【問題発見・設定、自分の考えを形成、異なる考えを整理・比較・深める場面などでの活用 等】 ④ 日常使い【検索エンジンと同様に普段使い】 ※ 2,3の往還、2,3を行いつつ1の理解を深めるなど ※ 思考力を高める・創造性を発揮させる使い方に期待 生成AIを使えば簡単にこなせる旧来型の学習課題の在り方・テストを見直すことにも期待 ※ 保護者の経済的負担に配慮して、ツールを選択 当面、中学校以上で行うことが適当(主なツールの規約・設定、子供の発達段階・特性を踏まえる) 小学校では、情報モラルの一環として、教師が生成AIとの対話内容を提示する等の形態が中心になると考えられる 23 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
• 業務の効率化・質向上など、働き方改革の一環として活用 ◦ 個人情報・機密情報保護に注意 ◦ 教員研修など準備が整った学校で実証研究、実践例を創出 • 教師が慣れ親しみ、利便性・懸念点・賢い付き合い方を知る→教育活動で適切に対応する素地に 3. 生成AIの教育利用の方向性
(5)生成AIの校務での活用 (準備が整った学校での実証研究を推進) 生成AIは「たたき台」としての利用。最後は教職員自らがチェック、推敲・完成 24 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
教育現場で生成AIを利用する際は、個人情報等の保護の観点を十分に踏まえる 必要最小限の範囲を超えて個人情報を利用し、オプトアウトしていない場合、法違反の可能性。 以下の例も違反になりうる(c.f.個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」(r5.6.2)) • 授業・校務と無関係に、興味本位で生徒の個人情報を生成AIに入力した場合(オプトアウトの有無を問わず) (国立・私立学校:第18条第1項、公立学校:第69条第1項) • 教職員が成績情報を入力し、生成AIの機械学習に利用される場合 (国立・私立学校:第27条第1項・第28条第1項、公立学校:第61条第1項・第69条第1項・第71条第1項) ③
個人情報保護法との関係 ① 個人情報・プライバシーのリスク • 入力情報が機械学習に利用され、回答として出力されるリスク • 回答に不正確な情報が含まれるリスク がある ② 学校教育での留意点 子供:校内・家庭利用、教職員:授業・校務等での利用 • 個人情報等は、入力しない • 回答に個人情報等が含まれる場合、利用を控える • 機械学習に利用されない設定にする 25 4. その他の重要な留意点 (1) 個人情報やプライバシーに関する情報の保護の観点 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
各学校・設置者で、教育情報セキュリティポリシーガイドラインを踏まえた対応を 4. その他の重要な留意点 (2) 教育情報セキュリティの観点 • 以下は学校の情報セキュリティ管理をすり抜ける行為。各学校設置者のセキュリティポリシーに 則り、適切な対応が必要 ◦ 指導者・校務用端末から私用アカウントで利用
◦ 情報セキュリティ管理者(校⻑)の許可なく、学校内に私用端末を持ち込んで業務利用 ◦ 校長の指示に反した形で、業務用アカウントで利用 など ※ 生成AIによっては、日本の法令が適用されない場合や、係争時の管轄裁判権が日本国外になる場合もあることにも留意 ① 「約款による外部サービス」である生成AIの特徴 • ChatGPT、Bing Chat、Bard等:約款による外部サービス(約款内容を踏まえて利用を判断) ◦ 特約を個別に締結することが困難 ◦ セキュリティ要件を満たしているとは必ずしも言えない ➔ プロンプト入力の際、要機密情報*を入力しない *セキュリティ侵害が、教職員・児童生徒の生命、プライバシー等へ重大な影響を及ぼすもの、学校事務・教育活動の実施に影響を及ぼすもの。 学校が運営するHP等に掲示されている情報等は該当しない(c.f. 教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン) ② 「約款による外部サービス」である生成AI使用上の留意点 26 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
各学校で著作物の利用に関する正しい理解に基づいた対応が必要 4. その他の重要な留意点 (3) 著作権保護の観点 • 著作権=「思想又は感情を創作的に表現した」著作物を保護するもの ◦ データ(事実)・アイディア(作風・画風など)は含まれない •
他人の著作物の利用には、原則、著作権者の許諾が必要 • 私的利用・学校の授業における複製等では、著作権者の許諾なく利用可能な場合も ※家庭で⻑期休業中の課題に取り組む際、個人的に他人の著作物を複製する場合などは、「私的利用」に該当 基本的な 考え方 学校での 生成AI 利用の 留意点 • AIを利用した生成物の利用は、既存の著作物に係る権利を侵害しないよう留意 ◦ 他人の著作物と類似性(創作的表現が同一又は類似で)・依拠性(既存の著作物をもとに創作)がある場合、 著作権侵害となり得る • 学校の授業では、AIを利用した生成物が、既存の著作物と同一・類似でも、授業の範囲内 で利用できる(c.f. 著作権法35条、 文化庁HP) • 授業目的の範囲を超えて利用する場合(一般向けのHPに掲載、外部コンテストに提出 等)、著作権者の 許諾が必要 27 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
参考 28 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
【参考1】各学校で生成AIを利用する際のチェックリスト 29 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード
【参考2】主な対話型生成AIの概要 30 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード いわゆる”オプトアウト” 個人情報の観点で、機械学習されな い設定が推奨
【参考3】今後の国の取組の方向性 31 ©2023 特定非営利活動法人みんなのコード 期待される現場への支援 • 校務での活用事例共有イベント開催 (文科省) • ファクトチェックなどの指導に関する
授業動画教材の提供(文科省) • 生成AIを学ぶ授業動画の提供 (NHK for School) など