紀元前4世紀、プラトンは『パイドロス』の中で、ソクラテスの警告を記録した：「文字は人々を“内側から思い出す”ことではなく、“外部の記号”に依存させ、最終的に“真理を忘れて、文字のイメージだけを覚える”」。
15世紀に入ると、ドイツの修道院長テリトミウスが『書写者の手記』の中で印刷術を痛烈に批判した：「私たちは記憶の鍛錬を失い、怠惰で空虚になる。」
2008年、『アトランティック・マンスリー』が『Googleは私たちをバカにしたのか？』を掲載した：「私たちは深い読書と継続的な集中の能力を失いつつある。」
2026年、北京のある中学校の保護者グループで、夜更けに母親が問いかけた：「子どもがAIで5分だけで作文を書いてしまったのですが、私はどうすればいいですか？」
文字から印刷術へ、インターネットからAIへ――4つの時代に共通する、同じ不安。
明らかなのは、最初の3つの不安はすでに歴史によって十分に反証されているということだ。文字、印刷、インターネット――これは知識の伝達効率を高めるための単なる道具にすぎず、人間の学習能力を弱めるどころか、むしろ学習効率を大幅に高め、さらには中核要素として人類文明全体の進歩を押し進めてきた。
しかし今回は、状況が少し違う。
AIが最適化しているのは、人間が知識に触れるための媒介だけではなく、人間が記憶し、推理し、さらには問題を解き、結果を出すまでの全プロセスを完全に代替している。たった一夜で、すべての保護者と教師が深い不安に巻き込まれた。AIはすでに最高レベルのカンニングツールになっている。
それ以前に、スタンフォード大学教授の李飛飛は、TechCrunchの対話（趙何娟独占対話・李飛飛：「私が信仰しているのは人間であってAIではない」）の中で、こう述べていたことがある：「AIは急速に、さまざまなことが機械によってできることを証明しつつある。人間が十年以上、何十年もの時間をかけて、機械ができることを学ぶのは、人類にとって大きな浪費だ。人々はAIが生み出した時間とエネルギーを、AIでは代替できない能力――認知力、創造力、共感力、そして“人として生きる”ための根本的な素養――の育成に振り向けるべきだ。」
そしてOpenClawの登場は、人類とAIが協調共生する世界の到来時期を、さらに数年早めた。もし歴史の必然が人機共生であるなら、私たちが確実に将来AIに置き換えられる能力を、固執して守る必要は本当にない。だからこそ、「AIは本当にカンニングツールか、それとも学習アシスタントか？」という短期的な不安を飛び越えて、より基層の命題について議論できる。
Agentが未来の人類にとって必要なコンポーネントになったとき、人間自身の「能力システム」はどのようにアップグレードされるのか？教育体系という巨大な社会インフラは、どう再構築されるべきか？そして再構築された教育体系には、どんな新しい機会があるのか？
良い問いを出すための基層能力とは何か？
将来において、人の能力を測る基準はもはや「彼が独力で何を成し遂げたか」ではなく、「彼がAgentとの協働の中で、どんな独自の価値を提供したか」になる。これは単純な「人とツール」の関係ではなく、人間の核となる能力の移行だ。
「人機協同学習」にずっと注力してきた起業家の李可佳は、「90/10モデル」を提案している。人間は情報の90％――運搬、整理、一次スクリーニングなど――をAgentに任せ、残りの10％の問いかけ、判断、意思決定を人間が担うべきだ。
従来の教育ロジックでは、知識の蓄積量が学生の第一指標だった。しかしAgent時代、このロジックは機能しなくなりつつある。AIが0.何秒で人類文明のあらゆる知識ベースを呼び出せるなら、「博学」はもはや希少能力ではなくなり、「答え」も次第に重要でなくなる。皆が口をそろえて言うようになる。「良い問いを出す」能力が、かけがえのないものになっていく。しかし、それでもほとんど誰も追いかけない問いがある。「良い問いを出す」ための基層能力とは、いったい何なのか？
洋葱学園の共同創設者兼董事長の杨临风は、この問いに独自の考えを持っている。彼によれば、その能力は「骨格式」の知識構造に根ざしている。 「実際に、知識を本当に理解しきれるのは、知識項目を死ぬほど丸暗記する人ではありません。私たちの昔の学習には一つの習慣がありました。先生が話した細部をメモすることです。試験に出ない内容も含めて。たとえば生物の授業でミツバチを扱うとしたら、働き蜂、女王蜂、雄蜂の違いと分業をすべて理解してしまう。出ないのに覚える。けれど、あなたが覚えているのはもっと大きな領域なので、知識同士の間に接続が生まれる。そのため、この体系上のすべての知識点を簡単には忘れない。これが、システム化された学習が生む枠組みの力です。」
「知識点を覚える価値は確かに変わっている。ただし重要でなくなったわけではなく、“覚える必要がある”。孤立した知識点を覚えるのではなく、“知識のつながり方”を覚える必要があるのだ。家を建てるとき、AIはレンガを提供できても、学生の頭の中には自分自身の建築構造が必要だ。まったく見知らぬ領域に対して、人は良い問いを出せない。そして“良い問いを出す”という行為自体は、知識の骨格によって支えられずには成立しない。」
「システム性のある学習の価値は、認知の足場を組み立てることにある。この足場があって初めて、学生がAIで学ぶときに、自分が何を欠いていて、何を補うべきかが分かる。体系がなければ、いわゆる“AIの疑問応答”は砂浜で貝殻を拾うようなものだ。たくさん拾えても、完全な一枚の絵には組み上げられない。」杨临风はこう付け加えた。「私の見立てでは、未来の学習プロセスは、システム性のある学習とAIの疑問応答が併存する状態だ。“先に骨格を作り、次に肉を詰める”。システム性のある学習で土台を作り、Agentは具体的な場面で柔軟に呼び出し、拡張するのを助ける。」
この理念は業界内でも広く認められている。李可佳もまた、「記憶の価値はもはや“保存”ではなく、大脳に“答えを収めるための構造”を提供することにある。枠組み能力が提供するのは、情報の欠け目への鋭敏な気づきだ。学生が情報の欠落をはっきり見通せるときにのみ、良い問いを出す可能性が生まれる。同時に、十分な数の枠組みを見てきたときに限り、マクロな物語を検証可能な命題へと分解する能力が身につく。」
「良い審美眼」をどう持つか？
Agentが数秒で10種類の提案を生成できるようになると、人間の中核価値は「数多くの答えの中から一つを選ぶこと」へと変わる。多くの人は、選択する能力を「良い審美眼」と呼ぶ。香港科技大学の胡旭明教授は、この審美眼を「鑑賞力」と呼んでいる。そして「審美眼」でも「鑑賞力」でも、どちらにせよ、それはイメージとして具体的に“教えられる”能力に落とし込みにくいように聞こえる。
あるベテランの前教育分野投資家、姜峰（仮名）が私たちにこう言った。「鑑賞力の本質は、2つの能力――疑いを提起し、価値を評価することだ。」
AIで最も危険なのは、間違うことではない。間違ったときでも自信満々でいることだ。人間には先天的な怠けの性質がある。AIが答えを出すとき、一般の人の最初の反応は受け入れることであって、疑うことではない。神経科学の証拠はこう示している。受け身でAIの出力を受け入れると、長期抑制（LTD）が引き起こされ、シナプス強度が弱まる。一方で、能動的に疑い、改善し、協働して創作することは、長期増強（LTP）を促し、学習能力を本当に強化する。
李飛飛教授もインタビューで述べている。「AIは“答案製造機”であるべきではなく、“ソクラテス式対話”の道具になるべきだ。ソクラテスは決して直接答えを与えず、ただ問題を問う。あなた自身が、本当に何を欲しているのかをはっきり考えさせる。追い質問の能力の本質とは、権威ある答えに対して生まれつき持っている本能的な疑いを育てることだ。」
教育実践の面でも、杨临风はずいぶん前から学生の疑いと追い質問の能力を育てる設計を始めていた。「洋葱学園のAIスマート学習パートナーは、学生に代わって考えるのではなく、ソクラテス式の追い質問によって、AIの推論の連鎖を学生に見直させる。問題を分解し、論理を構築するよう導く。」
そして姜峰が挙げたもう一つの基層能力――価値判断――も、訓練によって強化できる思考フレームワークだ。
香港理工大学の李健杓教授が提唱する「最終意思決定者」という概念は、価値判断能力の核心を指している。AIが無限の案を生成できるとき、人間は自分自身の価値の座標系を構築しなければならない。報道によれば、港理工の教育実践では、学生が課題でAIを積極的に使うことを奨励するだけでなく、学生がAIと協働したプロセスと、各選択における判断ロジックを自力で説明できることを求めている。
教育内容と評価体系の再構築
李飛飛教授はインタビューの中で、さらに次のように率直に呼びかけた。「現代の教育が、100年以上前の方法で標準解答や知識の注入を強調し続けるなら、それは時代に大きく遅れることになる。思考教育に関わり、教育政策に影響できる人、そして実際に教育を実行する人は、この時代の機会をしっかりつかむべきだ。」
確かに、時代が求める人間の能力はすでに変化している。私たちが現在持っているカリキュラム体系、評価体系、そして教育エコシステムにおける各役割の位置づけも、変わるべきだ。
しかし、その変化は実際に進行中でもある。
2026年2月、教育部は全国の基礎教育における重点業務の配置会議を開催し、「人工知能を中小学校の学習指導要領、日常授業、試験評価へ推進する」ことを明確に打ち出した。そして2025年秋学期以降、北京市と上海市ではすでにAIの教養系コースを小中学校のカリキュラム体系に組み込んでいる。AIはもはや「趣味の講座」ではなく、国語や数学と同様の必修科目のような位置づけになっている。
成人教育については、2026年3月に中国メディア大学が、翻訳、撮影など16の学部専攻を廃止すると発表した。これらの廃止対象の専攻は多くが、「手続き的要素が強く、創造性が弱い」「AIに置き換えられるコストが低い」という特徴を持つ。一方で、清華大学は2024年にすでに人工知能学院を新設し、すべての新入生にAI成長アシスタントを配備している。浙江大学も2024年にAIコースを教養の必修として学部のカリキュラム体系に組み込んだ。
こうした一連の変化は、AIが教育内容に与える2つの影響トレンドを示している。1つは従来の学問分野の再構築、もう1つはAI素養の育成だ。
AIによってcodingが文系の学生にも使えるようになり、同時に理系の学生には文章や芸術の美しさをよりよく体験させられるようになることで、工学と文系の境界が薄れてきている。清華大学も最近、文系の学生向けの自然言語プログラミングのコースを開設している。確かに工学と文系の境界は曖昧になりつつある。しかし、国語、数学、物理、化学など、より多くの基礎科目では、どのような影響が出るのだろうか。従来の教科の分科はまだ必要なのだろうか。もし必要ないのなら、基礎教育はどのような形になるのか？
「従来の分科は依然として重要です。各学科にはそれぞれ独自の思考の仕方があります。数学は論理、物理は因果、国語は理解と表現です。こうした思考の仕方は、長期の訓練によって形成される認知の枠組みであり、私たちが先ほど触れた“良い問いを出す”ための重要能力でもあります。数学思考のない人は、Agentの助けがあったとしても、複雑な定量分析はうまくできません。」杨临风は私たちにこう述べた。
「変化するのは、学科同士の“壁”が薄くなることです。以前は学科ごとに分けて教えていました。知識量が大きすぎて、分けないと学生は収まりきらなかったからです。今はAIがいつでも学際的に情報を統合できるので、カリキュラム設計はもっと大胆にしてもよい。たとえば“テーマ”や“リアルな問題”を中心にして、複数の学科の知識をつなげる。これは、私たちが10年以上前にカリキュラムを開発したとき、新しい学習指導要領が提起していた“ビッグユニット設計”の基層ロジックとも合致しています。」
そして、いま教育体系全体に貫かれているAI素養系のコースについて、姜峰はそれが単なる一時的な産物にすぎないと考えている。「90年代のマイクロコンピュータの授業のように、教育体系の中で別枠で開講が必要だったのは、それが新しすぎて普及がまだ十分でなかったからです。」
李可佳も同じ見解だ。AI素養の育成はすべての授業に浸透させるべきだと彼は言う。「この授業の本質は“AIについての知識”ではなく、“AIと協働する中で培う能力”だからです。」
「私たちはすでに学生に“Agentの使い方”を教えています。」と、杨临风は補足した。「ただし、AIの使い方を直接教えるのではありません。AIをスマート学習パートナーとして設計し、学習プロセスに埋め込むのです。学生が通常通り数学や物理を学べば、Agentがそばで概念を説明し、思考を導き、学習の道筋を計画する。学生は普通の学習の中で、自ずとAIとの協働能力を身につけます。」
教育内容と方法が変われば、試験や評価の方式、評価体系も同様に革命に直面する。従来の筆記の期末試験は意義を失いつつある。なぜなら、それが測っているのは、AIによって完全に置き換えられていく能力――記憶――だからだ。
実は、試験改革の旋風はすでに吹き始めている。
2025年初め、深圳市南山区の4年生の期末数学試験が議論を呼んだ。問題用紙には大量の長文問題が含まれており、それらは生活における実際の課題に焦点を当てていた。学生は読解量が多すぎて完了できず、教育当局は臨時で試験時間を20分延長する通知まで出した。これはAIとは関係がないように聞こえるが、実は一つのトレンドを反映している――将来の試験は、暗記した量ではなく、“教科の思考で実際の問題を解く”能力をより重視する方向に傾いていくということだ。
それに対応して、教育システム全体の評価体系も、「結果評価」から「プロセス評価」へと移行していくだろう。学生がAgentで作文を書いたとして、その作文が良いか悪いかを判断できるのか、より良く修正できるのか、どこで論理が通っていないかを見抜けるのか。こうしたプロセスに関わる能力こそが、将来の教育評価体系でより重視される論点になり得る。
教師の役割の変化
教育内容と評価体系の革命は、最も直接的に影響する役割――教師――に直撃する。
2026年のフォーラムで、新東方の創業者である俞敏洪は、鋭い判断を投げかけた。「AI＋教育は、かなりの数の教師の職を消し去る可能性が非常に高い。新しい基準に従えば、正直に言うと、現在の中国の小中学校の教師の半分は不合格です。」
では、新基準とは何か？ 語句や出題範囲に誰よりも詳しく、問題を当て込める人を競うことではない。AIが宿題を採点し、スピーキングの練習相手になり、有名講師の授業をどこにでも複製できるようになると、淘汰されるのは教師という職業そのものではなく、教師に備わっていた“教える職人”としての職能だ。
2025年5月、教育部の基礎教育教育指導委員会が『小中学生の生成式人工知能の使用ガイドライン』を公表し、AIの授業内での役割の境界を明確に定めた。教師は生成式AIを代替的な教育主体として用いてはならず、生徒の質問にAIが直接回答することも禁止される。同時に、教師が積極的に専門研修へ参加し、人工知能素養を高めることを求めている。ここには3つの重要情報があり、教師の役割に関する3つの底線がまさに示されている。
教育主体は人間でなければならない；
生徒がAIから直接答えを得る習慣を身につけてはいけない；
教師自身がAIを熟練して使える必要がある。
「教師の役割で最も現実的な変化は、知識の伝達者から“質問するコーチ”になることだ。」李可佳は言う。「知識の運搬屋をやめて、最も貴重な“問いを立てる”能力に戻り、学生の問いを立てる力を鍛える者になるべきだ。AIがすべてに答えられる時代に、学生に“追い質問”を教えられる教師こそが、最も希少な教師だ。」
400万人の教師ユーザーを抱える洋葱学園も、教師の役割の変化について深く理解している。「私たちは学校と協業するときに分かったのですが、教師は技術に置き換えられているのではなく、技術によって力を与えられているのです。私たちは学校で、AIの新しい授業モデルをずっと推進しています。AIには基礎的な講義と練習のフィードバック機能の一部だけを担わせ、教師は議論の組織化、生徒のつまずきの診断、情緒面のサポートといった、能力形成にとってより重要なことに集中させるのです。」
知識の運搬屋から能力を鍛える者へ――この変化の中には、さらに重要な職責がもう一つある。AIの監督者である。「AIが間違うかどうかを監督するのではなく、学習プロセス全体が、各生徒に対して本当に有効なのかを監督するのです。」と杨临风は強調する。「教師は教育全体の過程で、AIが生徒に提示する支援プランについても選択し、判断する必要があります。」
教育業界の新しい機会
教育体系の変革は差し迫っており、教育分野の企業にも次の大きな想像の余地を残している。
姜峰は、AIの波が教育業界の企業に生み出す3つの新しい機会はこう考えている。
1つ目は、高品質な授業コンテンツ設計会社だ。業界の共通認識は、大規模モデルでもAgentでも、インターネット上の公開データセットを使うだけでは、現在の教育シーンで求められるニーズを満たせないということだ。身体知（embodied intelligence）分野が高品質データを必要とするのと同様に、教育分野も、専門的な教育データとコンテンツ設計がより必要になる。学生が学習内容を理解しやすくするだけでなく、問いかけ、追い質問、価値判断といった核心能力の訓練も、それらの中に組み込める。
「洋葱学園がやろうとしているのは、技術で内容のAgentを再構築することです。」と、杨临风はデータとコンテンツの件について非常に自信を示す。「私たちの自信の根拠は、背後にある1万本の入念に設計された授業コンテンツ、5000億回のインタラクションデータに基づく学習理解、そして“子どもが理解できるようにどう教えるか”についての深い認知です。これらがなければ、Agentはただの空っぽの殻にすぎません。」
2つ目の機会は、授業設計にある。授業設計の鍵は、学校と教師が「人と機械の協働」および「能力と評価」の黄金比を見つけるのを助けることだ。この点では、学校よりも教育テック企業のほうが得意だ。授業設計は、対面の場で人と機械の協働のやり方と密度を再配分し、各役割が関わる環境と形式を再定義し、さらに学生自身のオンライン自主学習体験と差別化する必要がある。その重要性は、この時代の教材編纂に劣らない。
より深い課題は、評価体系との配套だ。試験も批判的思考と人機協働素養を重視し始めるなら、学校教育はどう追いつくのか？これは、対面授業のコンテンツ設計段階で介入し、「能力育成」と「受験ニーズ」を同一のプロダクトロジックに織り込む必要がある。
3つ目の機会は、価値体系と人文素養の育成にある。技術が知識獲得のハードルをならしてしまうと、教育は本来の姿に戻る――“完全な人間”を育てることだ。好奇心、挫折への耐性、協力精神、道徳感、美への感知――これらは旧時代には受験中心の体系に埋もれていたが、AI時代には人と人の間で最大の差別化優位になる。そして関連するすべての研修体系は、次の時代の保護者からより高い次元の重視を受けるべきだ。
あの不安な母親に戻る
あの深夜に保護者グループで問いかけた母親は、もしかするとそこまで不安になる必要はない。歴史はすでに証明している――文字は人をバカにしなかった。印刷術は人を怠惰にしなかった。インターネットも思考力を失わせなかった。今回は、おそらくAIも同じだ。
本当に注目すべきは、子どもがAIを使うかどうかではなく、私たちが「教育」をどう定義するかだ。システム性のある学習と枠組み能力によって支えられる問いを立てる力。疑いと価値判断によって支えられる選択する力。人文素養によって支えられる人間の魂。子どもがこの3つの能力を安定して築けるようにするにはどうすればよいのか――そここそが保護者が本当に関心を持つべき課題である。
教育体系の変革も、一朝一夕には進まない。政策が100年の慣性を手放す必要があり、教師が“教える職人”から“道を示す人”への転身を遂げる必要があり、保護者は受験不安と長期の能力の間で難しいバランスを取らねばならない。
しかし、その母親とその子どもにとっては、答えは意外と単純かもしれない。まず、子どもにAIとどう協働したかを説明させて、なぜその文章が良いと感じたのかを言わせること。それ以外は、時間に任せる。
（著者｜陶天宇、編集｜杨林）
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人間の脳とAIが共生する世界では、教育はどのように変わるのか？
紀元前4世紀、プラトンは『パイドロス』の中で、ソクラテスの警告を記録した：「文字は人々を“内側から思い出す”ことではなく、“外部の記号”に依存させ、最終的に“真理を忘れて、文字のイメージだけを覚える”」。
15世紀に入ると、ドイツの修道院長テリトミウスが『書写者の手記』の中で印刷術を痛烈に批判した：「私たちは記憶の鍛錬を失い、怠惰で空虚になる。」
2008年、『アトランティック・マンスリー』が『Googleは私たちをバカにしたのか？』を掲載した：「私たちは深い読書と継続的な集中の能力を失いつつある。」
2026年、北京のある中学校の保護者グループで、夜更けに母親が問いかけた：「子どもがAIで5分だけで作文を書いてしまったのですが、私はどうすればいいですか？」
文字から印刷術へ、インターネットからAIへ――4つの時代に共通する、同じ不安。
明らかなのは、最初の3つの不安はすでに歴史によって十分に反証されているということだ。文字、印刷、インターネット――これは知識の伝達効率を高めるための単なる道具にすぎず、人間の学習能力を弱めるどころか、むしろ学習効率を大幅に高め、さらには中核要素として人類文明全体の進歩を押し進めてきた。
しかし今回は、状況が少し違う。
AIが最適化しているのは、人間が知識に触れるための媒介だけではなく、人間が記憶し、推理し、さらには問題を解き、結果を出すまでの全プロセスを完全に代替している。たった一夜で、すべての保護者と教師が深い不安に巻き込まれた。AIはすでに最高レベルのカンニングツールになっている。
それ以前に、スタンフォード大学教授の李飛飛は、TechCrunchの対話（趙何娟独占対話・李飛飛：「私が信仰しているのは人間であってAIではない」）の中で、こう述べていたことがある：「AIは急速に、さまざまなことが機械によってできることを証明しつつある。人間が十年以上、何十年もの時間をかけて、機械ができることを学ぶのは、人類にとって大きな浪費だ。人々はAIが生み出した時間とエネルギーを、AIでは代替できない能力――認知力、創造力、共感力、そして“人として生きる”ための根本的な素養――の育成に振り向けるべきだ。」
そしてOpenClawの登場は、人類とAIが協調共生する世界の到来時期を、さらに数年早めた。もし歴史の必然が人機共生であるなら、私たちが確実に将来AIに置き換えられる能力を、固執して守る必要は本当にない。だからこそ、「AIは本当にカンニングツールか、それとも学習アシスタントか？」という短期的な不安を飛び越えて、より基層の命題について議論できる。
Agentが未来の人類にとって必要なコンポーネントになったとき、人間自身の「能力システム」はどのようにアップグレードされるのか？教育体系という巨大な社会インフラは、どう再構築されるべきか？そして再構築された教育体系には、どんな新しい機会があるのか？
良い問いを出すための基層能力とは何か？
将来において、人の能力を測る基準はもはや「彼が独力で何を成し遂げたか」ではなく、「彼がAgentとの協働の中で、どんな独自の価値を提供したか」になる。これは単純な「人とツール」の関係ではなく、人間の核となる能力の移行だ。
「人機協同学習」にずっと注力してきた起業家の李可佳は、「90/10モデル」を提案している。人間は情報の90％――運搬、整理、一次スクリーニングなど――をAgentに任せ、残りの10％の問いかけ、判断、意思決定を人間が担うべきだ。
従来の教育ロジックでは、知識の蓄積量が学生の第一指標だった。しかしAgent時代、このロジックは機能しなくなりつつある。AIが0.何秒で人類文明のあらゆる知識ベースを呼び出せるなら、「博学」はもはや希少能力ではなくなり、「答え」も次第に重要でなくなる。皆が口をそろえて言うようになる。「良い問いを出す」能力が、かけがえのないものになっていく。しかし、それでもほとんど誰も追いかけない問いがある。「良い問いを出す」ための基層能力とは、いったい何なのか？
洋葱学園の共同創設者兼董事長の杨临风は、この問いに独自の考えを持っている。彼によれば、その能力は「骨格式」の知識構造に根ざしている。 「実際に、知識を本当に理解しきれるのは、知識項目を死ぬほど丸暗記する人ではありません。私たちの昔の学習には一つの習慣がありました。先生が話した細部をメモすることです。試験に出ない内容も含めて。たとえば生物の授業でミツバチを扱うとしたら、働き蜂、女王蜂、雄蜂の違いと分業をすべて理解してしまう。出ないのに覚える。けれど、あなたが覚えているのはもっと大きな領域なので、知識同士の間に接続が生まれる。そのため、この体系上のすべての知識点を簡単には忘れない。これが、システム化された学習が生む枠組みの力です。」
「知識点を覚える価値は確かに変わっている。ただし重要でなくなったわけではなく、“覚える必要がある”。孤立した知識点を覚えるのではなく、“知識のつながり方”を覚える必要があるのだ。家を建てるとき、AIはレンガを提供できても、学生の頭の中には自分自身の建築構造が必要だ。まったく見知らぬ領域に対して、人は良い問いを出せない。そして“良い問いを出す”という行為自体は、知識の骨格によって支えられずには成立しない。」
「システム性のある学習の価値は、認知の足場を組み立てることにある。この足場があって初めて、学生がAIで学ぶときに、自分が何を欠いていて、何を補うべきかが分かる。体系がなければ、いわゆる“AIの疑問応答”は砂浜で貝殻を拾うようなものだ。たくさん拾えても、完全な一枚の絵には組み上げられない。」杨临风はこう付け加えた。「私の見立てでは、未来の学習プロセスは、システム性のある学習とAIの疑問応答が併存する状態だ。“先に骨格を作り、次に肉を詰める”。システム性のある学習で土台を作り、Agentは具体的な場面で柔軟に呼び出し、拡張するのを助ける。」
この理念は業界内でも広く認められている。李可佳もまた、「記憶の価値はもはや“保存”ではなく、大脳に“答えを収めるための構造”を提供することにある。枠組み能力が提供するのは、情報の欠け目への鋭敏な気づきだ。学生が情報の欠落をはっきり見通せるときにのみ、良い問いを出す可能性が生まれる。同時に、十分な数の枠組みを見てきたときに限り、マクロな物語を検証可能な命題へと分解する能力が身につく。」
「良い審美眼」をどう持つか？
Agentが数秒で10種類の提案を生成できるようになると、人間の中核価値は「数多くの答えの中から一つを選ぶこと」へと変わる。多くの人は、選択する能力を「良い審美眼」と呼ぶ。香港科技大学の胡旭明教授は、この審美眼を「鑑賞力」と呼んでいる。そして「審美眼」でも「鑑賞力」でも、どちらにせよ、それはイメージとして具体的に“教えられる”能力に落とし込みにくいように聞こえる。
あるベテランの前教育分野投資家、姜峰（仮名）が私たちにこう言った。「鑑賞力の本質は、2つの能力――疑いを提起し、価値を評価することだ。」
AIで最も危険なのは、間違うことではない。間違ったときでも自信満々でいることだ。人間には先天的な怠けの性質がある。AIが答えを出すとき、一般の人の最初の反応は受け入れることであって、疑うことではない。神経科学の証拠はこう示している。受け身でAIの出力を受け入れると、長期抑制（LTD）が引き起こされ、シナプス強度が弱まる。一方で、能動的に疑い、改善し、協働して創作することは、長期増強（LTP）を促し、学習能力を本当に強化する。
李飛飛教授もインタビューで述べている。「AIは“答案製造機”であるべきではなく、“ソクラテス式対話”の道具になるべきだ。ソクラテスは決して直接答えを与えず、ただ問題を問う。あなた自身が、本当に何を欲しているのかをはっきり考えさせる。追い質問の能力の本質とは、権威ある答えに対して生まれつき持っている本能的な疑いを育てることだ。」
教育実践の面でも、杨临风はずいぶん前から学生の疑いと追い質問の能力を育てる設計を始めていた。「洋葱学園のAIスマート学習パートナーは、学生に代わって考えるのではなく、ソクラテス式の追い質問によって、AIの推論の連鎖を学生に見直させる。問題を分解し、論理を構築するよう導く。」
そして姜峰が挙げたもう一つの基層能力――価値判断――も、訓練によって強化できる思考フレームワークだ。
香港理工大学の李健杓教授が提唱する「最終意思決定者」という概念は、価値判断能力の核心を指している。AIが無限の案を生成できるとき、人間は自分自身の価値の座標系を構築しなければならない。報道によれば、港理工の教育実践では、学生が課題でAIを積極的に使うことを奨励するだけでなく、学生がAIと協働したプロセスと、各選択における判断ロジックを自力で説明できることを求めている。
教育内容と評価体系の再構築
李飛飛教授はインタビューの中で、さらに次のように率直に呼びかけた。「現代の教育が、100年以上前の方法で標準解答や知識の注入を強調し続けるなら、それは時代に大きく遅れることになる。思考教育に関わり、教育政策に影響できる人、そして実際に教育を実行する人は、この時代の機会をしっかりつかむべきだ。」
確かに、時代が求める人間の能力はすでに変化している。私たちが現在持っているカリキュラム体系、評価体系、そして教育エコシステムにおける各役割の位置づけも、変わるべきだ。
しかし、その変化は実際に進行中でもある。
2026年2月、教育部は全国の基礎教育における重点業務の配置会議を開催し、「人工知能を中小学校の学習指導要領、日常授業、試験評価へ推進する」ことを明確に打ち出した。そして2025年秋学期以降、北京市と上海市ではすでにAIの教養系コースを小中学校のカリキュラム体系に組み込んでいる。AIはもはや「趣味の講座」ではなく、国語や数学と同様の必修科目のような位置づけになっている。
成人教育については、2026年3月に中国メディア大学が、翻訳、撮影など16の学部専攻を廃止すると発表した。これらの廃止対象の専攻は多くが、「手続き的要素が強く、創造性が弱い」「AIに置き換えられるコストが低い」という特徴を持つ。一方で、清華大学は2024年にすでに人工知能学院を新設し、すべての新入生にAI成長アシスタントを配備している。浙江大学も2024年にAIコースを教養の必修として学部のカリキュラム体系に組み込んだ。
こうした一連の変化は、AIが教育内容に与える2つの影響トレンドを示している。1つは従来の学問分野の再構築、もう1つはAI素養の育成だ。
AIによってcodingが文系の学生にも使えるようになり、同時に理系の学生には文章や芸術の美しさをよりよく体験させられるようになることで、工学と文系の境界が薄れてきている。清華大学も最近、文系の学生向けの自然言語プログラミングのコースを開設している。確かに工学と文系の境界は曖昧になりつつある。しかし、国語、数学、物理、化学など、より多くの基礎科目では、どのような影響が出るのだろうか。従来の教科の分科はまだ必要なのだろうか。もし必要ないのなら、基礎教育はどのような形になるのか？
「従来の分科は依然として重要です。各学科にはそれぞれ独自の思考の仕方があります。数学は論理、物理は因果、国語は理解と表現です。こうした思考の仕方は、長期の訓練によって形成される認知の枠組みであり、私たちが先ほど触れた“良い問いを出す”ための重要能力でもあります。数学思考のない人は、Agentの助けがあったとしても、複雑な定量分析はうまくできません。」杨临风は私たちにこう述べた。
「変化するのは、学科同士の“壁”が薄くなることです。以前は学科ごとに分けて教えていました。知識量が大きすぎて、分けないと学生は収まりきらなかったからです。今はAIがいつでも学際的に情報を統合できるので、カリキュラム設計はもっと大胆にしてもよい。たとえば“テーマ”や“リアルな問題”を中心にして、複数の学科の知識をつなげる。これは、私たちが10年以上前にカリキュラムを開発したとき、新しい学習指導要領が提起していた“ビッグユニット設計”の基層ロジックとも合致しています。」
そして、いま教育体系全体に貫かれているAI素養系のコースについて、姜峰はそれが単なる一時的な産物にすぎないと考えている。「90年代のマイクロコンピュータの授業のように、教育体系の中で別枠で開講が必要だったのは、それが新しすぎて普及がまだ十分でなかったからです。」
李可佳も同じ見解だ。AI素養の育成はすべての授業に浸透させるべきだと彼は言う。「この授業の本質は“AIについての知識”ではなく、“AIと協働する中で培う能力”だからです。」
「私たちはすでに学生に“Agentの使い方”を教えています。」と、杨临风は補足した。「ただし、AIの使い方を直接教えるのではありません。AIをスマート学習パートナーとして設計し、学習プロセスに埋め込むのです。学生が通常通り数学や物理を学べば、Agentがそばで概念を説明し、思考を導き、学習の道筋を計画する。学生は普通の学習の中で、自ずとAIとの協働能力を身につけます。」
教育内容と方法が変われば、試験や評価の方式、評価体系も同様に革命に直面する。従来の筆記の期末試験は意義を失いつつある。なぜなら、それが測っているのは、AIによって完全に置き換えられていく能力――記憶――だからだ。
実は、試験改革の旋風はすでに吹き始めている。
2025年初め、深圳市南山区の4年生の期末数学試験が議論を呼んだ。問題用紙には大量の長文問題が含まれており、それらは生活における実際の課題に焦点を当てていた。学生は読解量が多すぎて完了できず、教育当局は臨時で試験時間を20分延長する通知まで出した。これはAIとは関係がないように聞こえるが、実は一つのトレンドを反映している――将来の試験は、暗記した量ではなく、“教科の思考で実際の問題を解く”能力をより重視する方向に傾いていくということだ。
それに対応して、教育システム全体の評価体系も、「結果評価」から「プロセス評価」へと移行していくだろう。学生がAgentで作文を書いたとして、その作文が良いか悪いかを判断できるのか、より良く修正できるのか、どこで論理が通っていないかを見抜けるのか。こうしたプロセスに関わる能力こそが、将来の教育評価体系でより重視される論点になり得る。
教師の役割の変化
教育内容と評価体系の革命は、最も直接的に影響する役割――教師――に直撃する。
2026年のフォーラムで、新東方の創業者である俞敏洪は、鋭い判断を投げかけた。「AI＋教育は、かなりの数の教師の職を消し去る可能性が非常に高い。新しい基準に従えば、正直に言うと、現在の中国の小中学校の教師の半分は不合格です。」
では、新基準とは何か？ 語句や出題範囲に誰よりも詳しく、問題を当て込める人を競うことではない。AIが宿題を採点し、スピーキングの練習相手になり、有名講師の授業をどこにでも複製できるようになると、淘汰されるのは教師という職業そのものではなく、教師に備わっていた“教える職人”としての職能だ。
2025年5月、教育部の基礎教育教育指導委員会が『小中学生の生成式人工知能の使用ガイドライン』を公表し、AIの授業内での役割の境界を明確に定めた。教師は生成式AIを代替的な教育主体として用いてはならず、生徒の質問にAIが直接回答することも禁止される。同時に、教師が積極的に専門研修へ参加し、人工知能素養を高めることを求めている。ここには3つの重要情報があり、教師の役割に関する3つの底線がまさに示されている。
教育主体は人間でなければならない；
生徒がAIから直接答えを得る習慣を身につけてはいけない；
教師自身がAIを熟練して使える必要がある。
「教師の役割で最も現実的な変化は、知識の伝達者から“質問するコーチ”になることだ。」李可佳は言う。「知識の運搬屋をやめて、最も貴重な“問いを立てる”能力に戻り、学生の問いを立てる力を鍛える者になるべきだ。AIがすべてに答えられる時代に、学生に“追い質問”を教えられる教師こそが、最も希少な教師だ。」
400万人の教師ユーザーを抱える洋葱学園も、教師の役割の変化について深く理解している。「私たちは学校と協業するときに分かったのですが、教師は技術に置き換えられているのではなく、技術によって力を与えられているのです。私たちは学校で、AIの新しい授業モデルをずっと推進しています。AIには基礎的な講義と練習のフィードバック機能の一部だけを担わせ、教師は議論の組織化、生徒のつまずきの診断、情緒面のサポートといった、能力形成にとってより重要なことに集中させるのです。」
知識の運搬屋から能力を鍛える者へ――この変化の中には、さらに重要な職責がもう一つある。AIの監督者である。「AIが間違うかどうかを監督するのではなく、学習プロセス全体が、各生徒に対して本当に有効なのかを監督するのです。」と杨临风は強調する。「教師は教育全体の過程で、AIが生徒に提示する支援プランについても選択し、判断する必要があります。」
教育業界の新しい機会
教育体系の変革は差し迫っており、教育分野の企業にも次の大きな想像の余地を残している。
姜峰は、AIの波が教育業界の企業に生み出す3つの新しい機会はこう考えている。
1つ目は、高品質な授業コンテンツ設計会社だ。業界の共通認識は、大規模モデルでもAgentでも、インターネット上の公開データセットを使うだけでは、現在の教育シーンで求められるニーズを満たせないということだ。身体知（embodied intelligence）分野が高品質データを必要とするのと同様に、教育分野も、専門的な教育データとコンテンツ設計がより必要になる。学生が学習内容を理解しやすくするだけでなく、問いかけ、追い質問、価値判断といった核心能力の訓練も、それらの中に組み込める。
「洋葱学園がやろうとしているのは、技術で内容のAgentを再構築することです。」と、杨临风はデータとコンテンツの件について非常に自信を示す。「私たちの自信の根拠は、背後にある1万本の入念に設計された授業コンテンツ、5000億回のインタラクションデータに基づく学習理解、そして“子どもが理解できるようにどう教えるか”についての深い認知です。これらがなければ、Agentはただの空っぽの殻にすぎません。」
2つ目の機会は、授業設計にある。授業設計の鍵は、学校と教師が「人と機械の協働」および「能力と評価」の黄金比を見つけるのを助けることだ。この点では、学校よりも教育テック企業のほうが得意だ。授業設計は、対面の場で人と機械の協働のやり方と密度を再配分し、各役割が関わる環境と形式を再定義し、さらに学生自身のオンライン自主学習体験と差別化する必要がある。その重要性は、この時代の教材編纂に劣らない。
より深い課題は、評価体系との配套だ。試験も批判的思考と人機協働素養を重視し始めるなら、学校教育はどう追いつくのか？これは、対面授業のコンテンツ設計段階で介入し、「能力育成」と「受験ニーズ」を同一のプロダクトロジックに織り込む必要がある。
3つ目の機会は、価値体系と人文素養の育成にある。技術が知識獲得のハードルをならしてしまうと、教育は本来の姿に戻る――“完全な人間”を育てることだ。好奇心、挫折への耐性、協力精神、道徳感、美への感知――これらは旧時代には受験中心の体系に埋もれていたが、AI時代には人と人の間で最大の差別化優位になる。そして関連するすべての研修体系は、次の時代の保護者からより高い次元の重視を受けるべきだ。
あの不安な母親に戻る
あの深夜に保護者グループで問いかけた母親は、もしかするとそこまで不安になる必要はない。歴史はすでに証明している――文字は人をバカにしなかった。印刷術は人を怠惰にしなかった。インターネットも思考力を失わせなかった。今回は、おそらくAIも同じだ。
本当に注目すべきは、子どもがAIを使うかどうかではなく、私たちが「教育」をどう定義するかだ。システム性のある学習と枠組み能力によって支えられる問いを立てる力。疑いと価値判断によって支えられる選択する力。人文素養によって支えられる人間の魂。子どもがこの3つの能力を安定して築けるようにするにはどうすればよいのか――そここそが保護者が本当に関心を持つべき課題である。
教育体系の変革も、一朝一夕には進まない。政策が100年の慣性を手放す必要があり、教師が“教える職人”から“道を示す人”への転身を遂げる必要があり、保護者は受験不安と長期の能力の間で難しいバランスを取らねばならない。
しかし、その母親とその子どもにとっては、答えは意外と単純かもしれない。まず、子どもにAIとどう協働したかを説明させて、なぜその文章が良いと感じたのかを言わせること。それ以外は、時間に任せる。
（著者｜陶天宇、編集｜杨林）