AI 教育研究所
（早稲田大学田中博之研究室）

AI教育研究所は、子どもたちの創造力と課題解決力、対話力を育てるために、人工知能（生成AI）を有効利用する方法を研究開発することをねらいとしています。
お気軽にご連絡ください
☎ 03-5286-8635
gr9h-tnk@asahi-net.or.jp
〒169-8050  東京都新宿区西早稲田1-6-1
  
 

「AI-ROCOモデル」の5つの要素（Artificial Intelligence, Riliable Information, Objective Knowledge, Creative Ideas, Original Values）を、自然言語によるノーコードプログラミング学習に適用する新たな学習理論の枠組みを提案します。子どもたちが生成AIと協働しながら学びを深め、自らの価値観や創造性を最大限に発揮できるようにするための、創造的で革新的なアプローチとしてまとめました。

1. AI-ROCOモデルをプログラミング学習に応用する意義

  • AI（Artificial Intelligence）
    子どもたちが自然言語を使って、コーディングせずにプログラム（GPTsなど）を創造できるようになるための技術的基盤。

    • 「AIをツールとして使う」だけでなく、「AIを学習パートナー/協働者として活用する」視点が重要。

  • Riliable Information（信頼ある情報）
    「AIに活用させたい知識」を選び、検証し、正しく取り扱うことで、知識活用力や情報リテラシーを育成する。

    • 子どもたちは多様な情報源を探索・比較しながら、どれが「信頼できる」のかを判断するプロセスを学ぶ。

  • Objective Knowledge（客観的知識）
    学習指導要領の範囲にある教科知識や、研究文献など、客観的・検証可能な学問的知見を適切に取り込むこと。

    • プログラミングにおけるアルゴリズムや計算論的思考だけでなく、科学的根拠や正確なデータに基づいてAIと対話する態度を重視する。

  • Creative Ideas（創造的アイデア）
    子どもたちの自由な発想や実験精神を発揮し、AIとの対話を通じて新しいサービスや物語、仕組みを形にしていくエンジン。

    • ノーコード環境だからこそ実装のハードルが下がり、多様なアイデアが具体的な作品へと展開しやすい。

  • Original Values（独自の価値観）
    子どもたちが自分なりに大切にしたい倫理観やテーマ設定の「理由」、チームや個人の「目指す方向性」を明確にする。

    • **なぜそのプログラム（GPT）を作るのか？**といった「内なる動機」を強く意識することで、学習が主体的で持続的になる。
    • また、AI活用に伴う倫理的側面（偏見やプライバシーの配慮、社会的影響など）を自分たちなりに考える機会を創出する。

2. AI-ROCOモデルに基づく学習理論の骨子

2-1. 学習者主体の「AI協働」パラダイム

  • AIは「命令を与える対象」というよりも、対話のパートナーとして位置づける。
  • 子どもたちは対話を通じて、AIに自分たちの**創造的アイデア(Creative Ideas)や客観的知識(Objective Knowledge)**を与え、結果をフィードバックする循環を体験する。

2-2. 情報リテラシーと「信頼ある情報(Riliable Information)」の統合

  • プログラミング学習の文脈でも、情報を取捨選択して活用するプロセスを明示的に組み込む。
  • AIに参考として読み込ませる資料（教科書、図鑑、論文、Webサイト情報など）の評価を、グループ学習や教員のファシリテートを通じて行い、**「どうやって信頼度を測るか」**を実践的に学ぶ。

2-3. 学問・教科の裏づけ(客観性)と想像力(創造性)の両立

  • Objective Knowledgeは学習者にとっての「知の基盤」となる。たとえば理科や社会科の内容、歴史上の事実、環境問題に関するデータなどを正しく把握する。
  • Creative Ideasは、その客観的知識を土台にして、**「自分ならこんなアプリを作りたい」「こんな物語を生成したい」**という想像的活動を支える。
  • AIとの対話が、単に自由な空想だけで終わらないように、事実やデータの裏付けを同時に育む設計となる。

2-4. 子どもたちの「価値観(Original Values)」によるプロジェクト指向

  • AIで何かを創る目的や背景、社会的意義を子ども自身の興味や問題意識から設定する。
  • 「自分はこの分野が好き」「こんな社会課題に貢献したい」というOriginal Valuesこそがプロジェクトの推進力となる。
  • ここに倫理・責任感の教育を組み込み、AI活用に伴うリスクやバイアスへの意識を子どもたち自身が問い直す機会を設計する。

3. AI-ROCOモデルを実現する学習プロセス

以下は、AI-ROCOモデルの各要素を段階的に取り入れる学習プロセス例です。

ステップA. Valuesの確認 & テーマ決定

  • Original Valuesを引き出すために、「今、社会で困っていること」「自分が興味を持っていること」をワークショップ形式で洗い出す。
  • 例：SDGsの課題、地域コミュニティの問題、身の回りの不便さなど。
  • ここで設定されたテーマがAIを活用したプログラム開発の方向性を決める。

ステップB. 知識探究と情報収集

  • Riliable Information と Objective Knowledge の獲得に注力。
  • テーマに合った書籍やWeb情報を探し、信頼度を評価するフレームワークを活用。
  • 必要に応じて、専門家（地元の研究者や大学生）へのインタビューも検討し、正確性や深みを担保する。

ステップC. AIとの対話設計（プロンプトエンジニアリング）

  • AI (Artificial Intelligence) を活用して、子どもたちがノーコードプラットフォームやChatGPTなどを操作し、プログラムの原型を作る。
  • どのようにプロンプトを組み立てれば、収集した**情報(Information) + 知識(Knowledge)**を適切に反映できるかを試行錯誤する。
  • 例：「この文献に載っているデータを参照して、環境問題の解決策を3つ提案してください」など。

ステップD. 創造的アイデアの具体化と作品化

  • Creative Ideas を最大限に膨らませて、AIが生成した提案や回答をもとに、プロトタイプを改良する。
  • ノーコードツールでの画面設計、ダイアログフローの構築、ストーリー展開など、自由な発想を形にする時間を十分に確保する。
  • 例：動物博士GPT、地域観光案内GPTなどの「キャラクター」やUI設計の工夫。

ステップE. 評価・発表とフィードバック

  • 作成したGPTエージェント（またはノーコードアプリ）をクラス内外や地域の人々に試してもらい、どのようにOriginal Valuesが実現できているかを振り返る。
  • バイアスや不正確な情報、プライバシー保護などの倫理面にも注意し、改良点を検討。
  • 成果発表の際は、**「どんな知識をどう使い、どんな社会的・学術的価値を生んだか」**も含めてプレゼンする。

4. 学習効果と理論的特徴

  1. 主体的・対話的で深い学び

    • 子どもたちが自分でテーマを設定し、信頼できる情報を探し、AIと協働しながら創造するプロセスは、深い学習を促進する。
    • AI-ROCOの5要素を行き来しながら、「AIとともに考える」経験が得られる。

  2. コードを超えたプログラミング的思考

    • ノーコードであっても、AIへのプロンプト設計や情報構造化などは、プログラミング的思考の訓練となる。
    • さらに「知識の信頼性や価値観」といったメタレベルの思考が加わることで、高度な問題解決力とデザイン思考が育まれる。

  3. 情報リテラシーと倫理教育の結合

    • Riliable Information と Original Values を軸に、AI活用に伴う情報リテラシーと倫理的視点が自然に組み込まれる。
    • AI-ROCOモデルでは、子どもたちが「情報をどう評価し、どう使うか」というステップを重視することで、批判的思考と責任感を育む。

  4. 多様な才能・興味に応える包摂的学習

    • コードを書くのが得意な子も、アイデアを考えるのが好きな子も、情報を調べるのが得意な子も、それぞれが役割を発揮して学習に参加しやすい。
    • AI技術を使うことで、プログラミング学習のハードルが下がり、創造性と専門性の幅が拡張される。

5. 今後の展開と適用可能性

  • 学年・教科をまたいだプロジェクト型学習
    • SDGsの取り組み、地域連携プロジェクトなど、さまざまなテーマでAI-ROCOモデルを適用できる。
  • 継続的にアップデート可能
    • AI技術やオンライン情報は常に進化している。子どもたちは学期ごとに収集データを更新し、GPTのアップデートを図ることで、継続的な情報リテラシー訓練が可能。
  • コミュニティとの協働
    • 学校の枠を超えて、保護者・地域団体・大学や企業との連携を深めれば、より広範な知識と価値観を取り込みやすい。
    • これによりAI-ROCOモデルの「Original Values」が多角的かつ現実的な視点で深化する。

6. まとめ

AI-ROCOモデル（AI, Riliable Information, Objective Knowledge, Creative Ideas, Original Values）は、自然言語を用いたノーコードプログラミング学習において、子どもたちの主体的な学び・情報活用・創造力・価値観形成を総合的に支える理論的フレームワークとして機能します。

  1. AI：学びのパートナーとしての生成AI
  2. Riliable Information：情報リテラシーと信頼できるデータ
  3. Objective Knowledge：客観的知見・学術的基盤
  4. Creative Ideas：アイデアの拡張とノーコードでの具現化
  5. Original Values：学習者自身の価値観と社会貢献意識

この5つの柱が循環するように学習プログラムを設計することで、子どもたちはAIを活用しつつも情報を正しく評価し、事実に基づいた創造的な作品を作り上げ、自分自身の価値観に根ざして学びを深めることが可能になります。

このような学習理論を実装する際には、適切な教材・学習支援環境・評価指標が必要ですが、AI-ROCOモデルはそれらを設計する際の明確なコンパスとなり得るでしょう。今後、具体的なカリキュラム事例や学校現場での運用ノウハウを蓄積することで、より発展的で多様な学びが実現されることが期待されます。