AIプログラミングの予備校

概要

生成人工知能(AI)を教育の現場で活用

する動きが加速している。

文部科学省や学習サービス大手が教育

の質の向上や人手不足への対応に役立て

ようと導入に、かじを切る。

 

一方で、教育関係者らは生成AI技術の

進化で誤情報が拡散されるリスクにも

直面する。

 

子どもたちの考える力を奪うといった

問題点にも注意を払う必要があり、活用

のあり方を模索している。

 

質向上や省力化に効果

学習サービスを提供するA社は、小・中学

生向けのオンライン学習システムに生成AI

を搭載している。

 

「数学のグラフの理解度が10%も上昇して

  いるよ。

  本当にすごいね」

 

児童・生徒の学習状況に合わせてやる気

を引き出す励ましのメッセージが生成AIに

よって作成される。

 

昨年7月の導入以降、子どもたちの学習

時間が伸びる効果が表れているといい、

A社の広報担当のB氏は、

「今後も様々なサービス展開を検討して

　いる」

と積極的だ。

 

文科省は昨年7月公表の指針で、生成AI

の短所と長所を列挙し、

「限定的な利用から始めるのが適切」

との考え方を示した。

 

同時に、文科省は全国に約50の生成AI

パイロット校を指定し、課題や効果を

蓄積している。

そのパイロット校の1つであるC中学校

では昨年末、1年から3年生の計208人

を対象に、生成AIの利便性や注意点を

解説した後、生徒たちがサイトの編集

者になった前提で対話型生成AI

「チャットGPT」

を使って記事を作成する事業を行った。

生徒からは、

「チャットGPTも間違える事を理解して

　利用したい」

などの感想があったという。

 

D教諭は、

「生成AIを活用する力は、変化の激しい

  情報社会を生き抜くために必要な資質・

  能力になる。

  どう活用して行くことが生徒にとって

  有益なのか考えたい」

と話した。

考える力を奪うリスクも？

一方で、教育現場では生成AIには考える

力を奪うリスクや、回答に間違いが含ま

れていることなどの問題が懸念されて

いる。

 

今年2月には、東京都内の中学校で理科の

課題を出したところ、生成Iが誤答したため、

同じ間違いをする生徒が続出したことが、

交流サイト(SNS)に投稿され話題になった。

原因は検索サイトの生成AIが食品大手の

サイトの文章を抜き取って誤解を招く表示

をしたためと言い、事態を把握した同社は

文章を修正した。

担当者は、

「専門家の監修を受けてサイトを作ったが

  生成AIに一部が抜き出されることは想定

 していなかった」

と弁明した。

しかし、少子化によって市場の縮小が避け

られない教育業界にとって、AIを活用して

教育の質の向上と省力化を両立することは

不可欠だ。

 

学習サービスを提供するD社では、演習問題

等の作成に生成AIを活用する。

問題作成者の業務時間が最大5割、コストは

9割削減できたという。

同社は近く学校の教諭向けに生成AIを問題

作成に活用できるサービスを提供予定で、

担当のE氏は、

「児童・生徒の学習にAIを使う上で注意

  しなければならないのは、正しい情報を

  届けることだ」

と強調した。

 

各国で指針策定の動き

教育現場で生成AIをどのように活用

するのか？

世界各国でガイドラインの策定に

向けた動きが進んでいる。

 

昨年に初等中等教育での暫定的な

ガイドラインを策定した日本。

生徒に対し、

「生成AIの性質や限界を気付か

  せる」

さらに、

「足りない視点を見つけて議論

  を深める」

などの目的での活用を検討すると

している。

 

一方、大学や高等専門学校での利用

については、

「各大学・高専の教育実態に応じて

  検討することが重要」

として、各教育機関の自主性を重視

する方針を示している。

 

米国では2023年に生成AIに関する

政策レポートが公表された。

生成AIによって生徒の能力や性質に

合わせた教育が可能になるメリット

を挙げつつ、

「常に教育者を中心とする必要が

  ある」

と指摘。

AIが教師にとって代わるものでは

ないとの見方を示している。

その上で教育に特化したガイド

ラインの策定を提言している。

 

英国教育省は、2023年に生成AI

に関する声明を発表。

「生成AIを扱うには知識が必要」

として、生徒に生成AIを活用する

スキルを身に付けさせる重要性に

言及した。

 

また、子どもが生成AIを通じて

不適切なコンテンツにアクセス

したり、作成したりできない

ように学校側が配慮する必要性

も指摘している。

 

人による質の担保必要

生成AIは学習において非常に効率の

良いツールになり得る。

ただ、人は怠惰な側面があるので、

AIを使って楽をしようとして自分

の頭で考えなくなる人も出てくる、

というリスクがある。

これはAIに限らずインターネット

やスマートフォンの発達でも同じ

ことが起きていた。

 

つまり、重要なのは上手く使える

かどうかだ。

 

教育現場で生成AIの活用が広がれば、

すべての人たちが等しく教育を受け

られる。

各生徒に合わせてマンツーマンで指導

することは、人員の問題から教師には

不可能だが、AIなら可能だ。

ただし、回答の正確性が100%では

ないことに留意しなければならない。

どういう使いかたをすると失敗して

しまうのかを学ぶことも重要だ。

 

また、何でもAIが回答してしまう

「教えすぎ」の問題に注意しない

といけない。

子どもが自分で答えにたどり着ける

一歩手前まで教えるという調整が

必要になる。

 

生成AIは、教師の負担を減らす

ために採点や資料作りに活用する

のには良いが、人がその仕組みに

携わって質を担保する必要が大いに

ある。

 

 

大量失業時代の到来が目前に迫っている

chatGPTなどの生成AIがもたらす深刻な問題は

「大量失業時代の到来が目前に迫っている」

ということである。

 

オックスフォード大学の研究によると、AIの

導入により9割以上の確率でなくなると考えら

れる仕事がある。

 

また、野村総合研究所の2015年のレポートでは、

10年から20年後には日本の労働人口の約49%が

AIに代替可能になるという結果が出ている。

 

生成AIは人間から仕事を奪う悪魔

アメリカでは2023年から、テック企業・

金融・メディア業界でAIの活用を理由に

した解雇が始まり、生成AIによる失業が

既に顕在化していることから、

「生成AIは人間から仕事を奪う悪魔」

と捉えられる場合が多々ある。

 

アメリカではホワイトカラーが失業する

新たな時代に入ったのかもしれない。

 

一方、日本では生成AIによる失業に対する

危機感が、あまり感じられない。

その理由は、日本は労働市場改革が進展して

いないため、正社員の解雇が実質不可能と

なる。

「正社員は会社に守られている」

という認識なのであろう。

 

しかし、失業の問題は正社員も含めて、

いずれ日本でも現実味が帯びてくるので

はないか、と懸念されている。

その根拠は、例え正社員であっても、

永久に同じ職場に在籍できないので

ある。

 

役職待遇の人でも50歳代の後半で役職

定年となり、給与が大幅に減少する。

 

それ故、退職勧奨のような形で職場を

去る人が出てきていることが現実である。

 

日本の場合は、さらに大きな問題がある。

それは団塊ジュニア世代(1971年から74年

生まれで、2024年時点で50から53歳)があと

数年で50歳代後半になることだ。

 

AI人材になって生き残るしかない

AIによる大失業時代を乗り切るためには、

「AI人材となって生き残るしかない」

と言われている。

 

そのためには、

Pythonをはじめとしたプログラミング

言語、

AI(人工知能)、

機械学習、

深層学習、

自動化、

AI関連の数学力・英語力、

 

一般的なIT知識と専門知識を含むスキル、

等が必要不可欠である。

 

この先、ますますAIによる仕事上の自動化

が進む中、上記のようなAI関連のスキルを

持たない人は就職活動で不利、いや、むしろ

就職不可能になるのは自明の理である。 

 

 

プログラミングは文系？それとも理系？

プログラムは文法を使うので文系。

 

文系分野の多様な視点や柔軟性は

大きな強み。

 

ゲームでは、3次元があるので数学Ⅲ

や物理の知識が必要。

 

理系の情報系学科が多いが、実務的な

プログラミング技術のスタートは就職

後が多い。

 

AIエンジニアに必要な数学

AIのロジックを支える数理科学分野として、

具体的には

・機械学習

・深層学習

がある。

これらを学ぶために必要となる数学が以下に

記載した分野となる。

 

＜機械学習に必要な数学知識＞

①微分積分

②行列ベクトル

③確率・統計

④指数対数

⑤偏微分・合成関数の微分

 

＜深層学習に必要な数学知識＞

①線形代数の基礎

②数理統計学

③ベイズ推論

④集合位相

 

AIのために数学は必須

AIは成長産業であり、大きなチャンス

であることは間違いないが、一方で、

今、発表されている技術・製品・サー

ビスの9割以上が10年後には跡形なく

消える。

 

しかし、数学の知識は決して陳腐化しない。

個人にとって数学はAI以上の投資効果がある。

 

社会人の数学の学び直し

多忙な社会人が数学を学び直すのは簡単

ではない。

 

当ゼミナールでは数学だけ鍛えたいと

いう方から、AIのための数学を含めて、

プログラミング言語、

AI理論、

など

AIエンジニアに必要な基礎知識を

トータルに学びたいという方まで、

双方向オンライン授業による完全

個別指導(授業はオーダーメイド制)

を徹底的に行っている。

 

AIエンジニアに数学が必要な理由

AIの仕組みを理解して使うため、集めた

データを解析したり大量の計算を行ったり、

予測モデルを作ったりと、AIエンジニアの

業務には数学の知識

は不可欠である。

ただし、あまり難しくないシステム開発

(例えば、webエンジニア・システムエン

ジニア)の場合、Pythonのライブラリーを

使うことで、数学の知識がなくても業務に

携わることは可能。

 

AIエンジニアに必要な数学以外のスキル

プログラミングスキル

AI開発には欠かせないスキルで、

機械学習の活用、人工知能の修正

などで必要。

論理的思考力

物事を順序立てて考える力のことで、

「AIを使ったシステム開発」

「データ分析」

には必要不可欠である。

英語力

AIの新しい情報は英語で発信されることが

多く、エラーの解決方法も英語で書かれた

情報であるため。

 

 

オンライン授業とは？

教室に通わなくても授業を受けられるオンライン授業は、

新型コロナウイルスの感染拡大の影響もあって多くの方か

ら注目されています。遠隔授業はコロナ禍における需要は

もちろん、家に居ながらにしてあらゆる地域の高度な授業

が受けられるのも大きなメリットです。

オンライン授業とはどのようなものか？

オンライン授業とは、パソコンやスマートフォン、タブレット

等のデバイスを利用し、インターネットを通じて行われる授業

のことです。当ゼミナールでは、グーグルミートというオンラ

インツールを用いて、対面授業と同等の双方向性の授業が受け

られます。

講師と生徒がリアルタイムに繋がることができるため、その場

で質問ができ疑問点も解消しやすいでしょう。教室で授業を行っ

ているような臨場感を体験できる為、教師や生徒にとって、集中

力を持続しやすいことが特徴です。

オンライン授業のメリット

通う時間と費用を節約できる

オンライン授業は対面授業と違い、教室に通う為の移動

時間がかかりません。移動時間がなくなる分、学習時間

を増やすことができるほか、教室に通う移動費の削減に

も繋がります。

また、保護者の方にとっても、教室に送り迎えする労力

や時間をなくせるのがメリットです。

住んでいる場所を問わず、質の高い授業を受けられる

オンライン授業なら、住んでいる場所を問わず、質の高い

授業を受けられる点もメリットです。対面授業の場合、質

の良い授業を行う講師や予備校は都心部に集中しがちなこ

とから、地域ごとで受けられる授業の質に偏りがありました。

しかし、オンライン授業なら居住地を問わず時間的な制約も

ないため、受けられる授業が大幅に広がります。

安全に受講できる

特に受験生にとっては、オンライン授業で感染症のリスク

を減らせるのも重要なメリットです。コロナ禍の影響は

もちろん、インフルエンザを始めとした冬に猛威を振る

う感染症は、受験生にとっての大きな障害です。感染す

るタイミングによっては受験の命取りとなる可能性も

あるでしょう。しかし、オンライン授業であれば移動

もなく自宅で受けられるので、感染症リスクを極力回

避することができます。

保護者の方の目が届く

お子さまの学習の様子や進み具合を確認したい保護者

の方にとってもメリットがあります。自宅で受けるオ

ンライン授業なら、保護者の方の近くでお子さまが授

業を受けるので、授業中にきちんと勉強しているのか

という不安も解消されます。更に保護者の方の監視が

ある分お子さまも勉強をおろそかに出来ない為、

授業に集中しやすくなるでしょう。

双方向オンライン授業(完全個別)でプログラミング指導

当ゼミナールでは、マンツーマンスタイルのオン

ライン授業のプログラミング指導に特化しています。

双方向性なので、プログラミングコードなど分から

ない事や疑問点を直接、その場で質問することが

出来るのが特徴です。

対面授業と同じような感じで、生徒さんの学力に

合わせて丁寧に授業を進めていくので、生徒さんの

モチベーションアップとやる気に繋がります。

全国各地からオンライン授業が受けれる

当ゼミナールでは、北は北海道、岩手県から南は

宮城県、鹿児島県など全国各地から毎年、多くの

生徒さんが受講されています。オンラインのマン

ツーマン指導で基礎から徹底的に懇切丁寧にその

方の学習レベルに応じた指導を行っています。

また、小さなお子様がいらっしゃる家庭の方でも

自宅にて安心して、オンライン授業が受けられる

のが、当ゼミナールの特徴です。

 

※深井ITゼミナールの入会・予約及びお問い合わせは

深井ITゼミナールのホームページの

お問い合わせフォームから入り、必要事項を

入力して頂き、送信をして下さい。

◎お問い合わせ後3日経過し当ゼミナール

からの連絡がない場合は、迷惑メールのフォルダ内に

存在している恐れがあるので、ご確認と迷惑メールの

フィルターの解除をお願い致します。

＜ホームページはこちら　↓　↓　＞

 

 

 

 

 

＊指導方針

双方向オンライン授業でマンツーマン指導を行い、

「AIフリーランス」「転職」「副業」の実現を

サポートします。

 

①英語スキル

将来AIエンジニアになるためには英語力が

必須です。

AIプログラミングの世界は英語が標準言語

です。

 

例えば、何らかのエラーが起きたとしても、

英語が理解できなければコードの原因を探す

ことは出来ません。

 

また、エラーの解決方法をリサーチしようと

しても、資料や記事は英語で書かれている

場合がほとんどです。

 

幸い、最近はWeb検索サービス・日本語翻訳

ツールが発達しています。その為、そのような

手段を使って乗り切れる場合もありますが

特に専門用語に関しては翻訳機能が意味を

成しません。

 

一方で、最新情報を得やすいだけでなく、

既存のコードに対する理解も英語を身につけ

ることでより深まります。

 

②数学スキル

AIエンジニアになるには数学の知識が必要です。

 

AIの開発では膨大なデータを扱い、そこから

予測するために、微分積分などの理論を応用

しています。

 

高校までの数学を前提とした大学1年から

2年次程度の教養数学が必須と言えます。

具体的には、

「微分積分」、

「行列」、

「確率」、

「線形代数」、

「基礎統計学」、

などで、加えて

「集合位相」、

「ベイズ理論」

「最適化」

などが該当します。

 

③Python(プログラム言語)スキル

Pythonは大量のデータ処理を必要とする人工

知能開発に向いている言語です。

ライブラリやフレームワークが充実している

ため、複雑な処理を簡単に実装できます。

 

また、コーディングのシンプルさや信頼性も

魅力です。

 

④データベースの運用スキル

機械学習や深層学習の分野では、

「ビッグデータ」

の取り扱いが不可欠です。

 

ビッグデータをAIに与えることで、データから

最適な答えを見つけたり、過去のデータから

未来を予測したりできます。

 

ビッグデータを効率よく活用するためには、

「データベース」の運用スキルが必要です。

 

MYSQL(管理システム)、

SQL(データベース言語)

 

などの知識が必須です。

 

⑤データ分析スキル

AIの中核である機械学習では、多くのデータ

分析手法について知識を身につけておくこと

が大切です。

 

当ゼミナールでは代表的なデータ分析手法

として、

 

「ロジスティック回帰分析」、

「クラスタリング」、

「決定木分析」、

「サポートベクターマシン(SVM)」

 

などを指導しています。

 

⑥フレームワークスキル

AI開発を効率化するには

「フレームワーク」

の知識が必要不可欠です。

 

AI開発でよく使われるのは

「TensorFlow」

「Pytorch」

などです。

 

⑦ライブラリースキル

最もポピュラーなAI開発言語の

「python」

には、便利な

「ライブラリー」

が多数存在します。

 

これらの知識を多く身につけておくこと

で、AI開発が効率的に進められます。

 

当ゼミナールでは代表的な

「Pandas」

「Keras」

「scikit-Learn」

の使い方を指導しています。