AI教育競争とベトナムへの教訓

中国がAI教育の「国有化」戦略を迅速に進める一方で、米国は遅れをとっているものの、民間セクターと分散型教育システムの創造性により、その動きを加速させる可能性を秘めている。

この記事は、優劣の比較ではなく、主要な戦略、米国内の改革運動、今後の課題、そしてベトナムが学べることについて分析することに焦点を当てています。

人工知能1.png — 米国と中国のAI競争は、教育がもはや技術開発を支援するツールではなく、国家のイノベーション能力の決定的な基盤となる段階に入っています。イラスト写真。

中国：根本から形作り、包括的に実行する

中国はカリキュラムを複雑化させない道を選んだ。つまり、「AI」という新しい科目を作るのではなく、数学、科学、技術、工学といった既存の科目にAIの内容を統合するのだ。小学生の頃から、生徒たちは計算的思考を学びます。中等学校では、生徒は基本的なプログラミングとデータ駆動型の問題に触れます。高校生になると、コンピュータービジョン、チャットボット、機械学習モデルなどの高度なコンテンツが試験的に導入されます。

鍵となるのは実装方法にあります。まず、政府は国全体の政策立案と資源調整において中心的な役割を果たします。第二に、テクノロジー企業がソフトウェア、教材、教育技術サポートの提供に参入し始めています。iFlytekからBaiduまで、すべての企業が「学校向けAI」プログラムを実施しています。第三に、清華大学や復旦大学などのトップ大学には、カリキュラムの開発、教師の訓練、実施の質の評価という任務が課せられています。

特に、中国政府は、甘粛省や貴州省のような貧しい地域を含むあらゆる地域の学生が北京や上海の学生と同じコンテンツにアクセスできるようにする国家AI学習プラットフォームを開発しました。仮想アシスタント教師を配置して、レッスンのパーソナライズをサポートし、生徒が自分の能力に応じて進歩できるように支援します。このように、中国はAI教育政策を策定するだけでなく、総合的な技術力を生み出すための前提条件である公平な普及も確保しています。

アメリカ：ボトムアップの改革、企業が主導

中国はトップダウンで行動しているが、アメリカはボトムアップで再構築を進めている。分散型教育モデルはかつては国家の教育改革の足かせとなっていたが、AI時代においては柔軟な実験の余地が生まれる。 250人以上のCEOが州知事に宛てた公開書簡と並行して、数か月前にはMicrosoft、Amazon、Meta、NVIDIAなどの大手テクノロジー企業が相次いで、公立学校を支援するためのさまざまなプログラムを立ち上げ、無料のAI学習ソフトウェアの提供、教師のトレーニング、機器の寄付、サンプルコースの設計などを行っていた。

ラマー（テキサス州）、オークランド（カリフォルニア州）、ボルチモア（メリーランド州）などの学区では、完全な AI を使用した教室モデルを導入しています。各生徒は自分のペースで学習します。教師はプロセスマネージャーとして機能し、集中的なサポートを提供します。生徒たちは数学の授業中に AI チャットボットと対話し、コンピュータービジョンを使って生物学の実験を行い、AI 対応ゲームを通じてプログラミングを学びます。

連邦政府も関与している。「AI 教育タスクフォース」は、カリキュラムの標準を策定し、さまざまな取り組みを結び付け、規制上の障壁なしに企業の参加を促進するために大統領によって設立されました。教育省は州と協力して、オープン学習リポジトリを開発し、教師研修センターを設置し、恵まれない地域でのパイロットプログラムに資金を提供しています。

したがって、米国は行政のスピードという点で中国に追いつく必要はなく（それはほぼ不可能だ）、民間企業の革新力、オープンな学習エコシステム、地方レベルでの教育モデルの多様性といった競争上の優位性を活用すべきである。

ボトルネックと課題

しかし、米国と中国の両国は、AIを教育に導入することに関しては、技術的な面だけでなく、社会的、倫理的な面でも大きな障害に直面している。

1つはデータセキュリティの問題です。学生が AI ティーチングアシスタントを使用すると、学習行動、感情、情報処理速度、さらには質問の仕方に関するデータが収集されます。法的保護がなければ、企業はこのデータを簡単に広告目的で商品化したり、自社に有利になるようコンテンツをカスタマイズしたりすることができてしまいます。

第二に、技術差別化のリスクです。米国では、連邦政府による相応の投資がなければ、裕福な学区（多くの場合、都市部）と貧しい学区（田舎、少数民族地区）の間の格差は拡大するだろう。中国では、「AI家庭教師」モデルはインフラが整った地域ではうまく機能するかもしれないが、基本的なデジタル化が不足している地域では簡単に役に立たなくなる。

3つ目は、アルゴリズムを通じて「思考を形成する」という問題です。 AIが教えるだけでなく、学習方法や解答方法を「提案」すると、生徒はアルゴリズムに潜むバイアスを無意識のうちに吸収してしまう可能性があります。その結果、教育は民主主義社会の中核である自立した思考を育む役割を失ってしまいます。

これらの課題を克服するために、米国はアルゴリズムの透明性を要求し、教育データの第三者への販売を禁止し、すべてのAI学習システムのエンドツーエンドの暗号化を義務付ける「教育におけるAIプライバシー法」を提案している。対照的に、中国はコンテンツを中央集権的に管理しているが、民間社会からの独立した監視が欠如している。

人工知能.webp — ベトナムの大学は人工知能人材を育成するための施設に投資している。図

ベトナムは何を学ぶことができるでしょうか？

ベトナムはAI教育設計の出発点にあります。問題は「アメリカと中国のどちらのAI教育モデルを選ぶか」ではなく、「ベトナムは現在のインフラ、人口、教師の資格に適したどのアプローチを選ぶべきか」だ。

まず、ベトナムが中国から学べる良い点は数多くあります。ベトナムの学校では、新しい科目を新設することなく、既存の科目に AI を統合することができます。教育訓練省は、教育の各レベルで計算思考と AI に関する最低限の能力フレームワークを提供する必要があります。オープンで共有された国家デジタル科学リポジトリを構築することで、都市部と農村部、低地と山岳部の間の不平等を減らすことに貢献します。

第二に、ベトナムが参考にできる米国の良い点は、民間部門を動員して教師の研修に参加させ、教育用AIプラットフォームを提供していることだ。 FPT、Viettel、VNPT、VNG、CMCなどの企業は、米国のMicrosoftやNVIDIAと同様の役割を果たすことができます。つまり、インフラストラクチャへの投資だけでなく、オープンスタンダードに従った学習ソフトウェアの開発も行うことができます。同時に、デジタルプラットフォームを介した教師トレーニングプログラムを広く展開し、MOOC モデルに従って証明書を発行する必要があります。MOOC モデルでは、評判の高い大学やデジタルプラットフォームによって提供される公開オンラインコース (通常は無料) の修了を認める証明書を発行します。

第三に、ベトナムはプログラムの一貫性を確保し、企業、学校、政府を結び付け、全国の学習データを接続するために、国家調整センター（おそらく「国家AI教育委員会」）の設立を早急に検討すべきである。しかし、このセンターは、厳格な管理メカニズムに従って運営されるべきではなく、オープンで柔軟かつ透明性のある調整方向に従って運営されるべきです。

学生が中心であり、21世紀の最初のAI市民である

米国と中国のAI競争は、教育がもはや技術開発を支援するツールではなく、国家のイノベーション能力の決定的な基盤となる段階に入っています。米国は中央政策では遅れをとっているが、民間のエコシステムと柔軟性では優位性を持っている。中国は迅速に展開できるが、コンテンツの制御と思想の多様性に関する疑問に直面している。

ベトナムは誰かの「コピー」になる必要はない。最も重要なことは、すぐに始めることです。小学校レベルからAI統合プログラムを構築し、教師を幅広く訓練し、学習デバイスを普及させ、ベトナムの状況に適した効果的な官民連携機関を設立します。人工知能は待ってくれません。すぐに行動を起こさない国は、21 世紀の教育とテクノロジーの競争で永遠に取り残されることになります。