【第2回】松居先生の学生時代に学ぶ!対話的学びがもたらすものとは?

最近「対話的学び」という言葉が注目されていますが、これってなんで大切なんでしょうか?


今週も引き続き、早稲田大学人間科学学術院教授の松居 辰則先生にインタビューをしていきます。


まず、10月9日に発表されました「ラーニングイノベーショングランプリ2019」にて、松居先生の研究室が優秀ラーニングイノベーション賞を受賞されたようです。おめでとうございます!


研究の内容は、ロボットが、人間が安心して勉強できる雰囲気を提供してくれるというものでした。


まさに人の安心感やモチベーションといった「感性」というキーワードに絡んだ研究だと思います。



さて、前回の記事では、先生のご専門である「感性情報科学」について概要とその面白さをお話しいただきました。


今回は先生の学生時代のお話を中心に伺いながら、どんな学びや経験、エピソードがあって、先生の今のご研究につながっているのかを探ってみようと思います。


それでは松居先生、よろしくお願いいたします。

■ 子どもと向きあって気づいた「感性」の重要性


前回の記事でも、松居先生が「感性」と人工知能を絡めた研究をされているという点についてお話しいただきました。


では、一体どんなご経験やきっかけがあって、人工知能に「感性」をもたらそうとする研究に取り組むようになったのでしょうか?


その点について、まずはお聞きしてみました。


どうして「感性情報科学」という分野を選ばれたのですか?エピソードなどあれば教えてください。

人が学ぶということ、どのように知識を得るのかということについて、ずっと関心があったからです。

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元々は算数や数学が好きだったので、数学の教師になりたかったのです。

幼少の時から、人に教えてあげた時に「わかった!」と喜ばれるのが好きでしたね。ですから、理工学部の数学科に入学しました。

人に教えるということは、人がどうやって知識を得ていくのか、人の理解について考えるということでもあります。大学で学ぶうちに、そこに興味を持つようになりました。

ちょうど大学院の頃に、人工知能の教育利用という話題が挙がってきました。

「コンピュータロボット教師に人間の教師の代わりをさせよう」と。『こんなに面白い分野があるんだ!』と思いましたね。

その頃の人工知能は「知性」のレベルでした。とにかく、人間の教師が持っている知識をたくさん人工知能に与えれば、それなりの教師コンピュータになるだろう、と。そういう研究をずっと続けていました。

ずっと知性のレベルでの人工知能の研究をしていたわけですが、だいたい15年くらい前ですか、そこに「限界」を感じたのです。

やっぱり、人間教師とは違うんですね。人間教師は、知識を教えるだけではなく、生徒の顔や表情を見ています。「あれ?いつもと違うぞ?」というように。

つまり、心的状態・気持ちのレベルで動いていたりするんです。

実際に、塾講師を長くし経験していたので、その「感性」などのレベルが非常に重要だということを身をもって実感していました。

そこから、何とか知性とは違うレベルの人工知能ができないのか、という可能性を考えるようになりました。

これがきっかけとなって、「感性情報科学」の方にぐっとのめりこむようになりました。


生徒と実際に向き合うご経験をされてきたからこその「気づき」があったんですね。


人工知能が「知性」という観点で、発達を遂げていく中で、それでは教師の役割を代替することは難しいと松居先生は感じておられました。


この「気づき」があったのは、先生が子どもたちに教えるというご経験を実際にされていたからに他なりませんよね。


みなさんは「校正」と「添削」という言葉がどう違うのかを言葉で表現することはできますか。


前者は単純に「誤りを正す」という意味であり、後者は添えたり、削ったりしながらより良いものを目指すという意味です。


学校や塾の先生は、しばしばこの「添削」を行ってくれているわけですが、これをAIに代替させようとした時に、問題となるのが「感性」です。


「校正」であれば、正しいデータと比較して正誤を判定していけばよいので、AIが「知性」の部分でカバーすることができます。


しかし「添削」となると、添削者は解答者がどういう意図や気持ちでその回答を書いたのかということを感じ取り、その上で、より良いものになるように指導してあげる必要があります。


そのため、人間の先生が何気なく行っていることなのですが、これを「感性」が未発達なAIにやらせようとするのは、まだまだ現実的ではないのです。


松居先生は、子どもたちと向き合う中で、そういった教育における「感性」の役割を肌で感じ、ご自身の研究に結びつけていきました。


理論や技術を学ぶことは大切ですが、経験や体験から得られる「学び」が、そこに思わぬブレイクスルーをもたらしてくれるんですね。

■ 朝まで教育について語った学生時代


先ほどの回答の中で、学生時代に塾講師のご経験があるというお話もありましたよね。


そこで、現在、感性情報科学の世界でご活躍されている松居先生がどんな学生時代を過ごされたのかについてお聞きしてみました。


先生は学生時代、どのような生徒でしたか?

基本的には「真面目」だったかと思います(笑)
とにかく目の前のことに一生懸命でしたね!

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何事にも「真面目に取り組む」という学生だったと思います。また数学が大好きだったので、中学校の頃には高校・大学の数学の本を読んでいました。

高校に入ると、ボート部に入部するのですが・・・例にもれず目の前のことを一生懸命するので、部活ばかりの日々でした。

高校三年生まで部活一辺倒だったので、大学入試の時には「これはヤバい」と思って勉強したのですが、間に合わず、一浪してしまいました。

大学に入ってからは、教師になりたいというつもりで入ったので、ボート部にも入りましたが、塾講師の仕事に没頭しました。

アルバイトの域を超えて、同僚たちと「あの子の勉強をどうする?」と朝まで語りあかすという感じでした。

その生活を約10年間やってましたね。学部生から、大学院生、博士号取得して助手になるまで。

小学校の頃、算数・数学で友だちに尋ねられると教えてあげる。そして喜んでもらえる。それがとても嬉しかったという体験を、学生時代もずっと続けていたように思います。


朝まで勉強の教え方について語りあかしたというエピソードから、先生の教育に対する熱い思いが伺えます。


このエピソードが素晴らしいのは、他の人たちと語り合いながら、教育についての理解を深めていったという部分だと思います。


それも塾で子どもたちにどうやって学びを提供していくのかという、現場主義的な議論をしていたというのは、現在の先生のAI研究にもつながっています。


AIを研究の分野に身を置いていても、根底には塾講師時代に培った教育に真面目に向き合う姿勢があり、常に教育現場を意識して研究を続けているのでしょう。


また、議論をすることはとても重要で、一人の生徒の学習の仕方を多角的に考えることができます。


それによって先生の研究の基礎となる人間の認知過程について深く探究されたのかもしれませんね。


他の人と語り合う、議論することの重要性を感じさせられるエピソードだと思いました。

■ 第三者がもたらす意外な視点


先ほどは、学生時代の熱いエピソードをお話しいただきました。


第2回の最後の質問ということで、学生時代の勉強で、今の研究にも役立っていること、つながっていることについてお聞きしてみようと思います。


今役に立っている、学生時代の勉強は何ですか?

恩師である寺田文行先生の素朴な質問によって現実の課題と向き合う心構えを身につけることができました。

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早稲田大学の恩師である寺田文行先生がたまにポロっとおっしゃる素朴な疑問というのが非常に本質を突いていました。それが未だに活きています。

寺田先生は数学の専門家でして、整数論の重鎮でしたけれども、私たちが研究している人工知能については専門ではありませんでしたので、逆に何も分からないんですね。

ですが、質問が本当に本質的だったんです。

例えば、私が学生時代の人工知能研究というのは、まだコンピュータ自体が非力で日本語フォントも出ないんですよ。そんな環境の中で一生懸命研究して構築していました。

ところが、寺田先生がポロっと「でもね、君たち。相手は日本人の子どもだろう?なんで、日本語が出ないの?」とおっしゃるんです。

そうすると我々は一生懸命、日本語が表示されるように頑張るわけです。

我々研究している者は、世の中の「当たり前」のことを見逃しているわけじゃないけれども、技術の限界の前に「これは無理なんだ」と思い目をつぶってしまうことがあります。

ところが、寺田先生は逆にこちらの限界については知らないので、「なんだ、こんなこともできないのか?」「これが出来ないと役に立たないんだよ」「世の中はこんなもんじゃないんだよ」っておっしゃるんです。

「できない」ってことを言わせないという感じでしたね。「ないもの」ならば「創りなさい」ということでした。それを徹底されましたね。

一生懸命、一か月で構築した理論とかを、先生に見せると、本当に一秒で「これって、〇〇ってことだよね?」と見抜かれるんです。

常に世の中のことを考えておられましたね。現実の世界の中のことを、「この現象について、ちゃんと説明していないじゃないか」と言われました。

技術や理論の世界の中に閉じこもっていてはいけない、現実世界とどう向き合うかという姿勢を教えていただきました。

基礎研究はもちろん大切です。ですが、基礎研究もそれが積み重なった先には、現実の社会の課題と対峙するものなのだということは今でも残っていますね。


寺田先生との出会いがあって、広い視野を持って研究と向き合えるようになったんですね。


このエピソードは非常に学ぶべき点が多いですね。


特に、自分が学んでいること、研究していることを全く知らない人の率直な意見が思わぬ「ブレイクスルー」をもたらしてくれるという点ですよね。


当事者より傍から見ている第三者の方が状況を正確に判断できるという意味で「岡目八目」なんて言葉もあります。


もちろん専門知識を豊富に有した人が集まって、より現実的な議論をすることも当然大切なことです。


しかし、その一方で少しその専門や学問からは距離を置いている人に意見を聞いてみると、意外にも本質的なことに気がつかせてくれることもあるのです。


「アクティブラーニング」という言葉が台頭し、重要性が高まってきていることもありますが、議論や対話の機会は大切にしてほしいですね。

■ 学びのヒント


松居先生、ありがとうございました。


今回の先生のお話の「学びのヒント」としては以下のことが挙げられると思います。


学びのヒント

(1)他者と議論・対話し、物事を多角的に捉えてみよう!

(2)理論や知識に専心するのではなく、「現場」や「社会」を意識しよう!


まずは、他人と議論したり、対話することで、自分にはない「気づき」をたくさん獲得していくことが重要です。


身近なところだと、学校の道徳の授業なんて面白いですよね。


自分は「こういう心情だと思う」「こうすべきだと思う」と考えて、それが最適解だと思っていても、他の人の意見は全然違うものだったりします。


その時に感じた「!」が、1つの物事に多様な見方があるんだということを教えてくれるのだと思いますし、その繰り返しが子どもたちの「感性」を豊かにしてくれます。


家庭でも、親子で同じ本を読んでみて、感想や意見を交換してみるというだけでも、ちょっとした「!」をお子様に提供できるのではないでしょうか。


また、勉強や研究をしているとつい理論や知識に傾倒してしまい、「現場」を疎かにしてしまうことがあります。


今自分が勉強してることが、社会・世界と繋がっているんだということを常に忘れないようにしたいですね。


例えば、社会科の勉強であれば、白地図の参考書を持って、実際にその場所を訪れてみて、景色や気候、特産品を実際に感じて、味わってみることで「生きた知識」を得ることができます。


今回、松居先生のお話の中であった「学び」をぜひお子様に還元してあげてください。

■ おすすめの本


今回の記事に関連したおすすめの参考書・問題集をご紹介させていただきます。


関連書籍

賢くなるボードゲーム Clew8

クルーエイト Clew8

これからの時代に求められる次の「3つの力」を伸ばすことを目的としたゲームです。
・変化する状況に戦略的に対処することで,思考力を鍛えます。
・駒の位置を論理的に把握させて,空間認知能力を磨きます。
・常に様々な状況を同時に考えることで,集中力を養います。

詳しくはこちらから


直接、学習に関わることではなくても、何か一つの共通の話題で家族で話をすることも非常に重要なことですね。


例えば、ドイツでは、家族で夕食後にボードゲームをしながらゲームの戦略について話し合ったり、全く関係のない一日の出来事について話し合ったりする時間をとる家庭が多いそうです。


たまには、家族でボードゲームでもいかがですか?


また、最後に少し話題に挙げた白地図関連の本を1冊ご紹介させていただきます。


関連書籍

中学 100%丸暗記 白地図&用語

中学 100%丸暗記 白地図&用語

○本文にはゆかいなマンガとゴロ合わせの「イラゴロ暗記」があり,重要語を楽しく覚えられるようにしています。

○赤刷りの重要な地名や産物・用語に消えるフィルターをのせれば,文字が消え,空欄補充問題に早変わり。

詳しくはこちらから


暗記するという勉強法はテストに向けては大切ですが、覚えているだけで「使えない知識」になってしまう可能性もあります。


この本はポケットサイズになっておりますので、旅行やレジャーの際などに持って行って、実際に掲載されている内容を確かめたり、自分で見て学んだことを書き込んだりという使い方もできますよ。

今回の賢者

松居 辰則

早稲田大学人間科学学術院教授
早稲田大学理工学部(数学科)卒業、同大学院博士後期課程修了(博士(理学))
寺田文行ほか共著『情報数学の基礎――暗号・符号・データベース・ネットワーク・CG』サイエンス社、1999年。
稲葉晶子ほか共著『インターネット時代の教育情報工学2――ニュー・テクノロジー編』森北出版、2001年。
人工知能学会編『人工知能学大事典』共立出版、2017年。

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