ChatGPTに関する文部科学省のガイドラインは、使用の制限に重点があり、教える側がどう変わらなければならないかの問題意識は弱いままです。

生徒の規制より教育者がどう変わるべきか

文部科学省は、ChatGPTなどの生成型AIについて、学校での利用に関する留意点をまとめたガイドラインを7月4日に公表しました。作文や小論文をそのままコンテストに応募することの禁止など、不適切な利用を防止することが中心で、簡単に言えば、「ズル」を許さないということです。

(中略)しかし、本当に重要なのは、新しい学習手段が登場したいま、それを教育の場でどのように使っていくかという方法論です。

生成系AIの能力は現在では完全なものです。しかし、今後さらに進歩するでしょう。そうなると、現在の学校教育を根底から覆してしまうようなことも不可能ではありません。

(中略)

積極的な利用について書かれてはいるが……

文部科学省のガイドラインでも、英会話のパートナーとして活用したり、英語表現を改善することなどが書かれています。しかし、抽象的で、具体的にどうすればよいのかは示されていません。

現状ではやむを得ないことですが、教育の本質に立ち返り、AIをどのように活用すべきかを考えることが重要です。

ガイドラインでは、思考力を高める使い方や、創造性を発揮する方法などが提案されています。確かにそれらは必要ですが、こういうだけでは抽象的です。

(中略)

学生や生徒への制限を考えるだけでなく、教育者自身がどのように進化すべきかを考えるべきです。専門家や企業とは異なる使い方が求められています。専門家も、企業も、この新しい時代にどのように適応するかを必死に考えているのです。教育という最も重要な分野において、同じような真剣さで取り組んでいるのかどうかは疑問です

(中略)

ただし現在のところ、生成系AIの能力は十分ではありません。正確な答えを出す場合もありますが、間違った答えを出す場合もあります。

(中略)

したがって、まず先生役としてのAIの能力を試すためのテストが必要です。

生徒や学生にまず教えるべきは、ChatGPTの能力をどのように評価するか、そしてその能力に応じて、自分が知りたい情報をどのように得ることができるかを正しく指導することです。

そうした状況になったとき、教育の手法が変わるでしょう。

生成系AIは、先生というより、チューター、つまり家庭教師という存在になります。開発途上国の子供たちもこの方式で学べるようになるかもしれません。また、日本でも所得による制限がなくなります。こうした新しい教育形式に適応できる社会を形成できるかどうかが問われます

(中略)

そもそも勉強は必要か？

より基本的な問題も存在します。

勉強が必要なのか？　という問いです。

英語を勉強する必要があるのか？　あるいは英語以外の外国語を使う必要があるのかという問いがあります。

私は必要だと思いますが、深く問われれば最後まで答えられる自信はありません。私は「原文でゲーテを読みたいので勉強するのだ」と答えますが、人々はそうした答えで満足してくれるでしょうか？
「聞けば何でもChatGPTが答えてくれるのであれば、必要が生じた都度聞けばよいだけで、人間が知識を持っている必要はないのでは？」との疑問も生じるでしょう。

しかし、ChatGPTにどのような質問をするか、どのような指示をするかが重要で、そのために勉強をする必要があります。

自分で考えを理解し、それを表現する能力、そして他人に伝える能力が求められます。それにより、適切に思考を進めることが可能となります。現実の問題を数学の問題として定式化し、その問題を解く能力も重要です。歴史や地理、社会の仕組み、自然界の法則等の基本的な事柄を理解することも重要です。これらは、いかにAIが進歩しても必要となる要素です。

専門的知識は必要か？

しかし、これら以上のことになると、もっと多くの様々な疑問が生じます。

様々な専門分野の専門家が存在します。しかし、例えば法律の専門家が必要なのかという問いもあります。そもそも専門的な知識が必要なのか、専門家が必要なのか、そして資格試験に互角しなければ出来ない仕事がありますが、そうした資格が必要なのかという問いも存在します

(全文はこちら)
https://news.yahoo.co.jp/articles/52f0b3e3d1c2e854a9d9ba60198c7cdc18c97f9d

どんなに優秀な参考書があろうが、先生がいようが、勉強しないやつは勉強しない

藤井聡太のようにAIを上手く使って壁打ちを繰り返せるやつとそうでないやつで格差が拡大するだけだろ

大規模言語モデルは確率的な予測に過ぎないから、相当な量の学習データでバイアス付けないと正確性は上がらない
どんな分野でも正確性が上がるだろうという他人任せな想定はすべきではないはずだ

どのみちプロンプトエンジニアリングが重要
記号接地問題はクリアされていないし、学習データの都合からも、使えない方面ではプロンプトを駆使してもポンコツ
それを判定するためにも、やはりプロンプトエンジニアリングが必要となる