AI教育競争とベトナムへの教訓

中国がAI 教育を「国有化」する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、民間部門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 — 米中における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た。イラスト写真。

中国：根本から形を整え、包括的に実施する

中国はカリキュラムの枠組みを複雑化させない道を選んだ。「AI」という新しい科目を新設するのではなく、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。小学校から生徒たちは計算論的思考に親しむ。中学校では、基本的なプログラミングとデータを用いた問題に取り組む。高校では、コンピュータービジョン、チャットボット、機械学習モデルといった高度な内容が試験的に導入される。

鍵となるのは実施方法です。第一に、政府は政策立案と全国規模の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、教育技術サポートを提供します。iFlytekからBaiduまで、いずれも「学校向けAI」プログラムを展開しています。第三に、清華大学や復旦大学といった一流大学は、カリキュラムの作成、教員の研修、そして実施の質の評価を担います。

特に中国政府は、甘粛省や貴州省などの貧困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国家AI学習プラットフォームを開発しました。仮想AIアシスタント教師が配置され、個別指導をサポートすることで、学生がそれぞれの能力に応じて学習を進めることができるようにしています。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：下からの改革、企業が主導

中国がトップダウンで改革を進める一方、米国はボトムアップで改革を進めています。分散型教育モデルは国家の教育改革の足かせとなってきましたが、AI時代においては、柔軟な実験の場が開かれています。250人以上のCEOが州知事に宛てた公開書簡と並行して、マイクロソフト、アマゾン、Meta、NVIDIAといった大手テクノロジー企業が数ヶ月前から公立学校を支援する様々なプログラムを立ち上げており、AI学習ソフトウェアの無料提供、教師への研修、機器の寄付、サンプルコースの作成などが行われています。

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）といった学区では、AIを全面的に活用した授業モデルを導入しています。生徒はそれぞれ自分のペースで学習し、教師は進捗管理者として綿密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を統合したゲームを通してプログラミングを学びます。

連邦政府も関与しています。大統領は「AI教育タスクフォース」を設置し、カリキュラム基準の策定、多様な取り組みの連携、そして規制上のハードルを越えた産業界の参加促進を目指しています。教育省は州政府と協力し、オープンソースのカリキュラムの開発、教員養成センターの設置、そしてサービスが行き届いていない地域での実証実験への資金提供に取り組んでいます。

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、オープンラーニングエコシステム、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る必要がある。

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。

まず、データセキュリティの問題です。生徒がAIチューターを利用すると、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、企業はこれらのデータを広告目的で完全に商業化したり、自社に有利なようにコンテンツを調整したりすることができます。

第二に、技術の二極化リスクです。米国では、十分な連邦政府の投資がなければ、裕福な学区（多くの場合、都市部）と貧しい学区（地方や少数民族）の間の格差が拡大するでしょう。中国では、「AIティーチングアシスタント」モデルはインフラが整備された地域では機能するかもしれませんが、基本的なデジタル化が進んでいない地域では役に立たない可能性があります。

第三に、アルゴリズムによる「思考の形成」の問題です。AIが学習方法や解答方法を教えるだけでなく「提案」する場合、生徒はアルゴリズムに隠された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。そうなると、教育は民主主義社会の核とな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、米国は「教育におけるAIプライバシー法」を提案している。この法案は、アルゴリズムの透明性を義務付け、教育データの第三者への販売を禁止し、すべてのAI学習システムにエンドツーエンドの暗号化を義務付けるものである。対照的に、中国は中央集権的なコンテンツ管理を行っているものの、市民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育成のための施設に投資している。写真はイメージです。

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教育の設計において出発点に立っています。問題は「アメリカ型か中国型のAI教育モデルを選ぶべきか」ではなく、「ベトナムの現在のインフラ、人口、そして教師の資質に適したアプローチはどれを選ぶべきか」ということです。

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。ベトナムの学校は、新たな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、各教育レベルにおいて、計算思考とAIに関する最低限の能力基準を提供する必要があります。全国規模でオープンで共有可能なデジタル学習リソースを構築することで、都市部と農村部、低地と山岳地帯の間の格差を縮小することができます。

第二に、ベトナムが参考にできる米国の良い点は、民間セクターを動員して教員研修に参加させ、教育用AIプラットフォームを提供していることです。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、インフラへの投資だけでなく、オープンスタンダードに基づいた学習ソフトウェアの開発も担うのです。同時に、デジタルプラットフォームを介した教員研修プログラムを広く展開し、MOOCモデルに基づいた修了証を発行する必要があります。MOOCモデルとは、評判の高い大学やデジタルプラットフォームが提供する公開オンラインコース（通常は無料）の修了を証明するものです。

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、政府を連携させ、全国の学習データを連携させるために、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。ただし、このセンターは硬直的な行政メカニズムではなく、オープンで柔軟かつ透明性のある調整体制に基づいて運営されるべきである。

学生が中心であり、21世紀の最初のAI市民である

米中の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突入した。米国は中央政策では遅れをとっているものの、民間のエコシステムと柔軟性においては優位に立っている。中国は均一な展開を迅速に行うことができるものの、コンテンツ管理と思考の多様性という点で課題に直面している。

ベトナムは誰かの「コピー」になる必要はありません。最も重要なのは、今すぐ始めることです。小学校レベルから統合的なAIプログラムを構築し、教師を広く育成し、学習機器を普及させ、ベトナムの実情に適した効果的な官民連携機関を設立しましょう。人工知能は待ってくれません。早期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において永遠に取り残されるでしょう。