出版社内容情報
未だ人工知能でも超えられない人の「知」と「学び」とは何かを明らかにし、それを得る教育の方法を検討する。
渡部信一［ワタベシンイチ］
著・文・その他
内容説明
自閉症児の教育、伝統芸能の伝承、俳優養成教育、ｅラーニング、ＩＣＴ活用教育など、多岐にわたる教育現場を検証してきた著者が、新たなステージにたどり着いた人工知能研究の成果を踏まえ、改めてヒトの「知」のあり方や「学び」のメカニズムについて検討する。
目次
第１章 シンクロする「教育現場」と「人工知能」開発：なぜ「人工知能」に着目するのか？
第２章 人工知能の「ディープラーニング」：「学習」はどのように生まれるか？
第３章 「教師あり学習」を支えるビッグデータ：「教師の役割」とは何か？
第４章 自律的に学習する最新の人工知能：「学習者が教師を超える」という発想
第５章 人工知能に負けない「教育」：「学習者のフレーム」という視点
著者等紹介
渡部信一［ワタベシンイチ］
１９５７年仙台市生まれ。東北大学教育学部卒業。東北大学大学院教育学研究科博士課程前期修了。博士（教育学）。東北大学大学院教育情報学研究部・教育部（独立大学院）教授などを経て、東北大学大学院教育学研究科教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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izw
10
AIの機械学習と対比しながら、人間の子どもの学習について考えている。知識を詰め込む意味が薄れているのは常識的な認識。教師あり機械学習を参照して解くプロセスを教えるのではなく結果を教えてプロセスを見つける学習もあるかという考察はどうなんだろう。AIが強化学習で人間の常識を超えた知見を得ていく現実をベースに考えて、人間の教育にも取り入れられる方法論があるだろうか。機械が学習するには大量のデータが必要だが、人間は少しの事実からでも、未知の環境下でも学ぶことができるということをもう少し突き詰めてほしい気がする。2019/03/01
かみつれ
7
一番印象的なエピソードは、日本の伝統芸能の「わざ」を習得するための教育が「だいたい合っている」かどうかで免状を出すという曖昧な基準だったということ。曖昧といっても、実はそれがとても複雑かつ様々な要素からなる「だいたい合っている」かどうか、であるというのが、奥が深い。正解か不正解かの西洋的な学問にあるような二択ではないところが日本的なんだろう。AIに負けない教育、実は日本の古来の教育にもヒントがあるのかもしれない。2022/02/14
Susumu Kobayashi
7
著者は茶道や神楽などの伝統芸能における「わざ」の習得過程を例にとって「｢主体的に考える力｣を育成するためには、そして｢どんな環境においても〈答えのない問題〉に最善解を導くことができる能力｣を育成するためには、｢教師にとって想定外の学び｣こそ本来は尊重されるべきであり、また｢失敗すること｣は｢次の段階への大きな一歩｣を意味する」（p. 96）と述べる。だが、現実問題として「学習者自らが｢問題の解き方（答えの導き方）｣を発見するのを待つ」（p. 156）という非効率的な教育方法を取ることは不可能ではないか。2018/10/15
shin_ash
4
「鉄腕アトムと晋平君」から20年、著者の考察はどの様に進んだのか？タイトルに多少の不安を覚えながら読んでみた。「人工知能」=統計的機械学習であるが、かなり痛いレベルでカン違いや誤解を産む解説が続く。ご専門が異なるので構わないが著者の教育における問題提起が重要なだけに何とも気持ち悪い感覚になる。なので「人工知能」の部分を無視して、あるいは痛いカン違いは捨て置いて著者の教育に関する問題意識だけを読むようにする。知識が多様な現実の中に埋め込まれており、それを体験を通じて取り出す事が学びと言う著者の提言は納得だ。2020/12/19
てぬてぬ
4
近代教育で行われた「問いー解き方」のセットではなく、「問いー答え」のセットを学習することにより、教師(人間)が想像もしなかった解き方を編み出したというところがパラドキシカルで面白い。著者のバックグラウンドが理数系ではなく純粋な教育なので、人口知能を紹介する類書とはテイストが異なるのが良かった。「フレーム問題」における自閉症児とのアナロジーも面白い。2018/11/15
