ドイツの州文部大臣会議（KMK、現在の教育大臣会議）は2024年10月10日、「学校教育過程におけるAIの扱いに関する教育行政への行動勧告」を採択した。全16州が参加した臨時作業部会「Ad hoc-AG KI」が作成し、名宛人は各州の教育行政である。ChatGPTの公開後に一部の国で検討された学校での利用禁止とは対照的に、ドイツの州は当初から学校に「建設的・批判的な検討」を認めてきたと勧告は述べ、本書はその共通の枠組みを一段進めたものと位置づけられる。勧告は個別の学校への直接の命令ではなく、州の行政がカリキュラム、試験制度、教員養成、規制、基盤整備をどう設計するかを示す文書である。

KMK行動勧告の5つの柱と生成AI授業への影響

勧告は5つのテーマ領域からなる。第1は「学習と教授法へのAIの影響と効果」である。AIを個人化学習の支援、学習チューター、適応型学習環境として位置づけつつ、学校教育は社会的空間と人間同士の相互作用の中で行われるため、AI利用が共同学習を弱めてはならないとする。教員は授業の準備・実施・振り返りで支援を受け、その分を学習者一人ひとりへの支援に充てる構図が描かれる。同時に、生成AIの学習効果に関する研究はまだ不十分であり、証拠に基づき、年齢に適し、個人の学習状況に接続した利用が条件とされる。「AIについて学ぶ」こととして、技術的な仕組みの基礎、倫理的・法的枠組み、偽情報への対処を含むメディア教育を全教科・全学校段階のカリキュラム改訂に組み込む方針も示された。

第2は「AIによる試験文化の変化」、第3は「教員の専門性向上」、第4は「規制」、第5は「機会の均等の文脈における生成AIへのアクセス問題」である。第4の規制では、EUのAI法（AI Act）と一般データ保護規則（GDPR）を既存の法枠組みとして遵守すること、教員向けのAIとデータ利用に関する倫理ガイドラインやドイツ倫理評議会の見解を基礎に置くこと、学校と設置者に法に適合した利用の手引きを提供すること、データ保護監督機関や研究機関、市民社会、教育メディア事業者を含めて「倫理を設計に組み込む」信頼できるAIの共通理解を作ることが掲げられた。勧告全体を通じて、AIを禁止するのではなく、条件と責任を行政が設計する姿勢が一貫している。

試験文化の見直しと成績評価の透明性

第2領域は勧告の中でも具体度が高い。まず原則として、家庭で作成する成果物について生成AIの利用を一律に禁止することは、学習者の生活世界に照らして目的に合わず、望ましくも持続可能でもない、と州は合意した。その代わりに求められるのは、利用と表示に関する取り決めであり、AIが使われた場合にその旨を明示させる運用である。

試験形式については、既存の形式を点検し、教科と教科横断のコンピテンシーと、4K（コミュニケーション、コラボレーション、創造性、批判的思考）を測れているかを確認し、発展させることが求められた。新しい形式には、道具の使用を認めるもの、長期間準備するもの、協働的なもの、対話的なもの、プレゼンテーションによるものを取り入れる。プレゼンテーションでAIが使われた場合は、人間とAIの熟練した協働（コアクト）と、結果を省察する力を評価に含める。決定的なのは、「課題が求める自立した成果であることが法的に確実に帰属できない試験形式は、廃止するか根本的に発展させる」と明言した点である。評価の重心を成果物から過程へ移し、学習者の省察に決定的な役割を与える方向が示されている。

採点へのAI利用にも線が引かれた。成績評価は教員だけが行える教育的・公権的な任務であり、自動化された個別決定を禁じるGDPR22条1項の考え方から、最終決定は常に人間が保証しなければならない。AIは下書き的な事前採点、採点支援、その後の適応的支援には使えるが、最終評価は採点者に留保される。支援の利点と、データ保護、透明性の欠如、偏りによる差別の危険が併記されている点も含め、「支援は認める、決定は渡さない」という線引きが読み取れる。

教員研修と機会均等を州が担う仕組み

第3領域の教員研修では、AIを扱う力を教員養成の全3段階（大学での養成、実習段階、現職研修）のすべてに固定的に組み込むことが掲げられた。含まれるのは情報学の基礎、メディア教育、そして教科の授業における教育学的・教授法的な利用場面である。教員はAIを実際に使い授業に統合できるだけでなく、技術的基礎を理解し、機会・限界・リスクを適切に見積もれること、法的枠組みとリスクへの感覚を持つことが求められ、KMKの教員養成の教科基準の改訂にも反映させる方針が示された。あわせて、継続的に学ぶための資源と時間的余裕を教員に保障すること、デジタル教育の能力センターが養成・研修の仕組みづくりに責任を持つことも記されている。研修を個人の努力ではなく制度側の供給責任として書く点が特徴である。

第5領域の機会均等では、格差を3層に分けて捉える。物質的・物理的アクセスの差（第1層）、メディアの使い方・身につけ方・メディア教育の差（第2層）、効果的に使う力の質の差（第3層）である。対策として州は、既存の学習環境に接続する、データ保護に適合し無料で使える大規模言語モデルへの州共通の接続の仕組みを速やかに提供することを目指すと明記した。学校と設置者が個別製品の適法性審査に追われる負担を減らすねらいである。さらに将来像として、公的に運用でき、データ保護に適合し、教育目的に訓練された学校向け言語モデルを、教育メディアの公的機関であるFWUなどにおいて提供することも挙げられた。第2層・第3層の格差には教員研修で対応する、という役割分担も示されている。

日本の自治体への示唆は、この「行政が担う範囲の広さ」にある。利用の可否を学校現場の判断に委ねるだけでなく、試験形式の廃止・再設計、養成の全段階への組み込み、無料で適法に使える共通基盤の供給までを行政の仕事として並べている。勧告であるため実施は各州の制度改訂に委ねられ、その進み具合は州ごとに異なりうる。文書の存在と現場の到達を分けて読む必要がある。

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出典：ドイツ州文部大臣会議（KMK）「Handlungsempfehlung für die Bildungsverwaltung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in schulischen Bildungsprozessen（学校教育過程におけるAIの扱いに関する教育行政への行動勧告）」（2024年10月10日採択、2025年3月編集改訂版） https://www.kmk.org/fileadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2024/2024_10_10-Handlungsempfehlung-KI.pdf

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