テクノロジーには、それを導くメンターが必要な時がある。

教師のデジタルおよびAIに関する能力基準を強化する。

短期間のうちに、ベトナムにおけるAI産業の発展は、機会を捉え、国家のデジタル変革プロセスにおいてブレークスルーを生み出し、労働生産性と競争力を向上させ、知識ベースの持続可能な経済へと移行するための緊急の要件となった。

これは、近年の党と政府の多くの政策や決定において明確に示されています。AIは、ベトナムの戦略的技術および戦略的技術製品リストで第1位にランクされています。政治局決議第71-NQ/TW号は、「教育訓練における包括的なデジタル変革、技術および人工知能の広範な導入と強力な活用」の必要性をさらに強調するとともに、あらゆるレベルの教師と学習者のデジタルおよびAI能力基準を引き上げ、この内容を公式カリキュラムに組み込む必要性を確認しています。

教育訓練部は、生徒と教師のためのAI能力フレームワークの開発、各教育レベルに適したAIコンテンツの統合、および全学校におけるデジタル変革の推進にも取り組んでいます。教育におけるAIは、単なる流行ではなく、時代の必然です。同時に、教育訓練部は、AIが地域間、公立学校と私立学校間、そして資源のある生徒とない生徒間の「二極化」にならないようにするための一連の解決策を特定しました。それは、政策の整備、各教育レベルに適したAIコンテンツの統合、全学校におけるデジタル変革の強化、そしてすべての生徒がテクノロジーに平等にアクセスできるようにすることです。

「教育訓練における人工知能の活用促進―メリットと課題」と題されたセミナーで、中央宣伝大衆動員委員会教育局副局長のレ・ティ・マイ・ホア博士は、「AIは教育における包括的な変革の時代を到来させ、教育の質の教育・学習方法、管理、評価を世界的に再構築することに貢献している」と強調した。ベトナムにとって、AIの活用は技術的な要件であるだけでなく、第4次産業革命の時代において質の高い人材を育成することを目的とした政治的かつ戦略的な課題でもある。

マイ・ホア博士は、効果的なAI導入のための6つの提言を行った。それは、学生と教師向けのAIリテラシープログラムの開発、教育者へのデジタルスキルとデジタル倫理に関する研修、STEM分野へのAIの統合、学術倫理の枠組みの確立、デジタルインフラと「メイク・イン・ベトナム」AIプラットフォームの開発、そしてAIに関するコミュニケーションの促進と国民の意識向上である。

中等教育レベルでは、多くの代表者が、小学校レベルから生徒にAIに親しみ、正しく理解させることから始める必要があると考えている。KDI社の副社長であるグエン・ベト・チュン氏は、幼い頃からAIを教えることで、生徒はプログラミング思考、デザイン思考、問題解決能力を身につけるとともに、倫理面、プライバシー権、情報セキュリティについても意識を高めることができると考えている。

ホーチミン市のグエンビンキエム小学校の校長、ド・ゴック・チ氏は、「デジタルスキルルーム」の構築に関する実践的な経験を共有しました。この部屋は、生徒がテクノロジーに支配されるのではなく、テクノロジーを使いこなせるようになる場所です。教師は、デジタル学習教材を活用するスキル、AIを授業に活用するスキル、そして「知識の伝達」から「能力開発」へと移行するためのスキルを習得します。

ホーチミン市のレ・ホン・フォン英才高等学校の校長、ファム・ティ・ベ・ヒエン氏は、人工知能（AI）は基礎、応用、研究の3つのレベルで7年間教えられてきたと述べた。しかし、AI教師の不足が現状最大の課題であり、これを克服するためには、学校、大学、企業間の連携と研修政策が必要だと考えている。

AIを法律に取り入れる ― 責任あるイノベーションへの道筋。

AIは教育に深く浸透しつつありますが、法的な枠組み、研修プログラム、資金メカニズムはそれに追いついていません。ハノイのチュ・ヴァン・アン英才高校の校長、グエン・ティ・ニエップ氏は、現状を次のように指摘しています。「AIに多額の投資をしている学校もあれば、全く関心を払っていない学校もあります。都市部と農村部、公立学校と私立学校の間には明らかな格差があります。」彼女によると、学校がAIを研修や教育に取り入れたいのであれば、具体的な法的な枠組み、資金に関する規制、人員配置、そして補習教育のための明確なメカニズムが必要だといいます。「こうしたメカニズムがなければ、学校はAIを導入したいと思っていても、どこから始めればよいのか分からないのです」と彼女は述べています。

教育訓練省科学技術情報局の副局長であるト・ホンナム博士は、別の課題として、学習者が現在主にソーシャルメディアやオンラインコースを通じてAIを独学しており、質の検証メカニズムが欠如していることを指摘した。「多くの人が自らを『AI教師』と称しているが、専門知識が不足しているため、生徒は何を学ぶべきか分からずにいる」と述べ、AI能力を評価、認定、標準化するための国家システムの必要性を提言した。

ベトナム・ブロックチェーン・デジタル資産協会のレ・リン・ルオン博士は、ベトナムでは大規模な展開に先立ち、中核となる教師チームを育成する必要があると考えている。同博士は、AI能力を3段階に分けたモデルを提案している。すなわち、一般認識（全国民向け）、専門応用（各分野の学習者向け）、研究開発（「メイク・イン・ベトナム」モデルを習得するエンジニアや科学者向け）である。

約1,000人の「AIコア教師」からなるチームを構築する。

ベトナム国家大学ハノイ校のホアン・ミン・ソン准教授（学長）は、AIが人々の学習、研究、創造の方法を変革する機会を切り開いていると考えています。しかし、教育は技術だけに留まるべきではなく、スマートで人間味にあふれ、持続可能な教育を目指すべきです。そのため、ベトナム国家大学ハノイ校は、AIを技術分野だけでなく、社会科学、人文科学、経済学、法学、教育分野にも応用する包括的なAIエコシステムを構築しています。

社会科学人文大学の学長であるホアン・アイン・トゥアン教授は、「私たちはAIスキルを育成するだけでなく、倫理的・人間的な能力の育成にも力を入れています。社会科学や人文科学を専攻する学生も、時代に取り残されないためにAIの知識を身につける必要があります」と強調した。

国立デジタル技術・デジタル変革研究所（科学技術部）所長のホー・ドゥック・タン氏によると、小学校へのAI導入は時宜を得た措置だが、5段階の行動計画に基づき「迅速かつ確実に」実施する必要がある。その5段階とは、達成可能で焦点を絞った目標を設定すること。「子どもAIエンジニア」を育成するのではなく、子どもたちに3つのコアコンピテンシー（AIとは何かを理解すること、AIを安全に使用する方法を知ること、テクノロジーとやり取りする際に創造的思考を持つこと）を身につけさせることである。2つの安全対策を確立すること。1つ目は監督と年齢に関するもの（すべての活動は教師の指導の下で行われる必要がある）、2つ目はツールに関するもの（承認された「ホワイトリスト」にあるソフトウェアのみを使用する）。教師に焦点を当てること。知識と経験を普及させるために、約1,000人の「コアAI教師」のチームを構築する。

このパイロットプログラムは18～24ヶ月間実施された後、規模を拡大する予定だ。「教育は流行に流されるものではない。教師に焦点を当て、教材が幼児にとって安全かつ適切であることを確実にするなど、確実な手順を踏まなければならない」とタン氏は強調した。

教師が真に教育革新の中心となるためには、報酬、研修、専門能力開発から労働環境に至るまで、あらゆる側面を網羅する包括的な政策システムが必要である。現実には、多くの教師は依然として業務量、収入、事務手続きに関して大きなプレッシャーにさらされており、技術研修やデジタル変革プログラムへのアクセス機会は限られている。

多くの地域では、デジタル変革に関する教員研修センターの設立、学習教材を共有するための「デジタル教材バンク」の構築、教員による教育方法の研究・革新への参加促進など、革新的な取り組みが進められています。一部の教員養成大学では、教育学の専門知識と技術スキルを兼ね備えた「デュアル講師」モデルの開発を先導しています。

これらのステップが再現され、明確な政策枠組みと結び付けられれば、ベトナムの教師たちが新しい時代に適応し、知識を発展させ、普及させるための強固な基盤が築かれるだろう。

このように、決議57-NQ/TWは、人材が発展の中心であり、教師はその人材の中核をなす存在であることを改めて確認しました。教育改革はカリキュラムやテクノロジーだけで始めるべきではなく、人間的な価値観を育み、導き、刺激を与える教師自身から始めなければなりません。教師が尊重され、力を与えられ、専門能力と倫理観が磨かれるとき、ベトナムの教育は、啓蒙された知識の基盤を築き、創造的で思いやりのある、グローバルに活躍できる世代を育成するという道のりを真に力強く歩むことができるでしょう。

中央宣伝大衆動員局副局長のフイン・タイン・ダット教授は、 「政治局決議71-NQ/TWの精神に基づき、知識人、教育者、科学者、そしてテクノロジー企業の支援を得て、国家のアイデンティティと時代の精神を反映した、近代的で人間味あふれる創造的なベトナムの教育システムを構築していく」と自信を表明した。

ベトナムは教育におけるAIの普及と並行して、この技術の包括的な管理を目指し、人工知能法の制定も検討している。科学技術省の関係者によると、この法律は「3層防御」戦略に基づいているという。第1層：インテリジェントなリスクフィルタリング - 厳格な「禁止または許可」ではなく、リスクレベルに基づいて管理する。第2層：設計段階からの安全性 - 高リスクのAIシステムは、厳格なデータとアルゴリズムの評価を受けなければならない。第3層：継続的な監視と厳格な制裁 - 技術が管理下に置かれ、悪用されないようにする。
このアプローチは、イノベーションを促進すると同時に安全基準を設定し、テクノロジーが人類に取って代わるのではなく、人類に貢献することを保証する。残る課題は、教師、学習者、政策立案者の意識、責任感、そしてビジョンにある。AIは人間がより速く学び、より深く理解するのを助けることができるが、人間らしく生きる方法を教えられるのは人間だけだ。

出典：https://baophapluat.vn/khi-cong-nghe-can-nguoi-thay-dan-dat.html