「大学入試」はAI時代に何を問うべきか…正解暗記から「推論する力」へ [韓国記者コラム]

【09月10日 KOREA WAVE】パソコン1台があればいい。オープンソースのAIモデルをダウンロードして仕事の環境を整える。帳簿や付加価値税の申告書、契約書の草案を作り、仕事に必要なツールも次々と生み出せる。

ウェブサイト上の作業もAIがスケジュールに沿って処理する。必要なサイトにログインしておけば、取引先への発注などを24時間、AIが自ら進める。一つの中小企業が担っていた仕事が、机の上だけで完結する時代だ。

こうした時代に子どもたちへ何を教えるべきか。韓国政府は、正解を選ぶ教育だけではAI時代を生きる人材を育てるのは難しいと判断し、修能への記述・論述式問題導入について国民による熟議を実施した。導入そのものの是非とは別に、問題意識を持ったことが重要だ。変化は問題意識から始まる。

ただ、最大の壁は序列化された大学入試制度だ。評価方法や採点基準を現在の入試制度に合わせれば、記述式問題も結局は正解を暗記する教育に組み込まれる恐れがある。

AIにできることが増えるほど、人間にとって重要になるのは全体を構想する力だ。新しい価値を生み出すには、散在する情報の論理的なつながりを見いだす推論が重要になる。

その姿勢は、囲碁棋士シン・ジンソ（申真諝）九段のAIとの向き合い方に似ている。AIは着手の理由を説明しない。シン九段は、その一手がどのような条件で最善なのかを逆に問い続ける。数多くの対局をさかのぼって読み解くことでAIの着手を判断し、固定観念を打ち破った。

教育でも同様の発想ができる。「ニュートンの運動法則を説明しなさい」という問題なら、暗記した定義を書けば済む。しかし、真空の宇宙でエンジンを切った宇宙船が一定速度で進み続ける一方、自動車はエンジンを切ると止まる理由を運動法則で説明させれば、単純な暗記では答えられない。

両者の違いが法則の矛盾ではなく条件の違いにあることを見抜き、摩擦や空気抵抗といった外力の有無を踏まえて説明する必要がある。法則を知っていることと、二つの現象を同じ法則の下で比較することは違う。情報の論理的な関連性と違いを判断する力が求められる。

一方、必ずしも記述式にこだわる必要はない。デジタルSATのように、推論や根拠の活用を別の選択式評価として設計する方法もある。文章中に仮説や主張を示し、どの結果がその仮説を裏付けるかを問う形式だ。

どの方式を採用しても試験や入試制度そのものに影響するため、出題手続きや問題を設計する主体、採点基準、信頼性の確保など複雑な課題を検討しなければならない。1泊2日の国民による熟議だけで答えを出せる問題ではない。

そこで、AI時代に適した教育課程と試験方式を専門的に研究する政府直属の研究機関の設立を提案したい。国務総理傘下の経済・人文社会研究会に所属する韓国教育開発院などがあるものの、省庁から委託された課題を研究する現在の構造には限界がある。修能を出題する韓国教育課程評価院も毎年の試験問題作成と実施を担っており、長期的な制度設計を研究する余力は乏しい。

AI強国を目指すには、半導体への投資と同じように人材、つまり教育への投資も重要だ。人材と財源の投入を惜しむ時ではない。【news1 イム・ヘジュン社会政策部長】

(c)news1/KOREA WAVE/AFPBB News