ロボット プログラミング 科学教育 岡山市

21世紀に生きる子供たちに伝えておくべきことは

公教育と明確に違った体験型学習(Active learning)を実現するのが私の願いです。未来の創り手となる子ども達に何を準備しなくてはならないのか。児童期の多様性を尊重し、Scientific literacy(科学の論理展開力)の育成を目指します。

公立中学適性検査ならPISA型理数教育を

 当塾では受験指導は専門塾に委ねてきました。もっぱらOECD基準のPISA型演習を5歳から実践してきたわけです。ところが、岡山県の公立中学適性試験が2年前から統一され、その問題がPISA形式を色濃く反映したものとなっているのです。国・算・理・社を多くの資料を基に問答形式で問い、論述させる、実験や資料から読み解きながら答えを誘導する様式は国際標準と言えます。

 受験の方から当塾に歩み寄ってきた感があります。「母国語の読解と仮説思考」「数学的リテラシー」「科学的リテラシー」に分類され、アクティブラーニングで演習する当塾のカリキュラムそのものだからです。理科実験の観察手法も大切です。 Society5.0を生きる子供たちの15歳標準応力を豊かなものする。私たちの目標でもあります。



Sciety5.0を生きる子供たちに伝えたいこと


「プロンプトエンジニア」という職種が脚光を浴びている。アメリカでは、33万5000ドル(約4500万円)以上の年収を稼ぐことも可能だという。


 プロンプトとは、生成AI(人工知能)に入力する指示文のことだ。プロンプトを工夫することで、AIが生成するコンテンツの質を上げるのがプロンプトエンジニアリングである。従来のプログラマーは将来的には「ChatGPT(チャットGPT)」をはじめとする自然言語系の生成AIに取って代わられるのではないか。


 プログラミング言語はどうなるか。「Ruby」の開発者として知られる「まつもとゆきひろ」氏は「いつかはコンピューターが人間の言葉を理解して動作するようになるだろう」と20年前の記事の中で答えている。


 それから20年以上が経過し、コンピューターは本当に人間の言葉を理解できるようになった。もう夢物語ではない。コンピューターが文章から人間の意図を読み取り、その通りの動作を行うことが可能になったのだ。このことは、プログラミングやプログラミング言語、それを扱うことを職業とするプログラマーの「終わりの始まり」を意味すると考えられる。


 米オープンAIが提供するChatGPTなどのAPI(アプリケーション・プログラミング・インターフェース)のプロンプトエンジニアリングに関して、8つの手法が紹介されている。まず第一が「最新のモデルを使うこと」だ。OpenAIが提供するモデルはどんどん改良されているので、これは当然だろう。あとは「希望する文脈、回答の長さやスタイルなどをできるだけ詳細に記述する」「出力形式を例示する」「すべきことを指定する」といった手法を紹介している。


 現実のプロンプトエンジニアの業務はもっと複雑だろう。ただし、プロンプトエンジニアリングは、いわば現状の生成AIに不足している部分を小手先で補うものでしかない。生成AIが進化して人間の意図をより正確にくみ取れるようになれば、基本的には不要なものだ。例えば、生成AIの基盤技術GPT-3で有効だった具体的なテクニックの中には最新のGPT-4で不要になったものもある。


 従って、プログラマーよりもプロンプトエンジニアのほうが職種としては先に消える可能性がある。生成AIがプログラミングを駆逐するよりも、生成AIの進化がプロンプトエンジニアリングを駆逐するほうが早いと思うからだ。ただ最後は、生成AIがプログラミングを駆逐する時代がくるだろう。そのときエンジニアに必要とされる技能は、プロンプトエンジニアリングのような狭い範囲のノウハウではなくなっているはずだ。部分最適と全体最適を読み解き統括する見識だ。


 生成AIの動作原理や内部メカニズムに関する深い理解が必要だし、それまでのITシステムの構造やそれを担ってきたアルゴリズムも理解していなければならない。でなければ、生成AIでシステムをどのように置き換えるかという具体的な方針を決められないからだ。次世代を生きる子供たちは、そうした時代が来ることを見越して今から広範に腕を磨いておいてほしいものだ。