中国の学生が AI を使用して王陽明を書き換えるとき: AI を活用した学習の 3 つのレベルと大学と企業の導入ポイント
この記事は元々、「Technology Island（新しいタブで開く）」の専門家議論コラムに掲載されたものです。
この春、私は西子湾まで二度南下し、中山大学中国語学科の教室に入った。
私をチューターとして誘ってくれたのは、中国語学科准教授の呉夢謙先生です。 彼が教えた授業は「伝統学」と呼ばれ、王陽明を研究し、学生に提出を求めた最終課題はレポートや論文ではなく、人々がマウスでクリックして実際に遊べるインタラクティブなウェブページだった。
これら 2 つのワークショップの名前は非常に興味深いものです。「AI が王陽明になるとき: AI コマンドとバイブ コーディング実装ワークショップ」。 私の仕事は、手続き型プログラムを書いたことのない中国人学生のグループを指導して、AI に指示を与える方法と、漠然としたアイデアを実行可能な Web ページに成長させる方法をゼロから学ぶことです。
正直に言うと、招待状を受け取ったときは少し興味がありました。 中国語部門と Vibecoding は 2 つの異なる世界のように聞こえます。
学期が終わった今、4作品すべてがオンラインに公開されています。 Wu 先生と修士課程 2 年生の補助助手 Liao Jieyu は、フィードバックに基づいて学生が修正した作品を完全に紹介するために、Vibe コーディングを使用して結果 Web サイト（新しいタブで開く）を立ち上げました。 フィードバックアンケートによると、このプロジェクトに対する学生の総合的な満足度は 4.8 ポイント (5 点満点) と高いことがわかりました。
そうですね、これについてはよく話し合う価値があります。 表面的には中国語コースですが、本質的には、近年すべての大学や企業が問い続けているのと同じ質問です。 「AI は人々の学習を向上させることができるのか?」もしそうなら、どのようにして？
技術的な限界が消えたとき、残るのは本物です
まずはその4つの作品群についてお話しましょう。
「良心に。 「心を植える」は、授業で書かれたオリジナルの課題「良心日記へ」を癒しの植物栽培ゲームに変えます。1日1回意識して練習すると、心の中の植物が少しずつ大きくなっていきます。 「陽明知識王」はパズルバトルゲームを模倣したものです。プレイヤーは陽明さんになり、泥棒と競争します。問題は暗記試験の問題ではなく、職場の誠実さ、AI倫理、オンライン暴力などの現代的なシナリオです。
「心の精錬：王陽明の魂の解毒剤」は、陽明の「品質は二つに分かれる」という比喩を捉え、生活状況のテストを設計し、プレイヤーが自分自身を振り返ることができるようにし、最後に金の純度に関する分析レポートを作成します。 「精神修養の鏡」は、MBTI スタイルの心理テストを組み合わせ、陽明宗派の重要な弟子を性格の代表者として使用して、プレイヤーが自分の習慣を確認し、適切な自己修養スキルを推奨できるようにします。
分かりましたか？ この4つの作品群の中で、本当に興味深いのは学生たちの創造性です。
Web ページの作成に関しては、AI がすべて処理します。 しかし、色を二つに分けて金の純度報告書に翻訳したり、陽明の弟子を人格の原型として利用したり、質問に答える相手が泥棒で質問がAIの倫理だったりすると、これらのAIは一歩もできません。 それは、『伝記』をよく読み、陽明の言っていることをよく考え、現代人の行き詰まっているところをよく知っていて初めて開発できるものです。
言い換えれば、技術的な敷居が AI によって払拭されたとき、残るもの、露出されるもの、あるいは見えるものは、テキストに対する生徒の理解の深さです。
これがこのコースの最も興味深い部分です。 中山大学中国語学科の教師と学生は、AI が到達不可能な技術的限界であるとは考えていません。代わりに、AI をノミとして使用して、プログラム文法によって妨げられていた壁を打ち破り、人文的リテラシーそのものが作品の主体となるようにしています。
そして、ここには多くの人が見落とすであろう詳細が隠されています。それは、作業が実行可能でなければならないということです。 レポートが曖昧に書かれていると、教師はそれを読むことができない可能性があります。 Web ページが論理的でない場合、ユーザーは 3 秒以内に行き詰まってしまいます。 学生が「良心」という抽象的な概念を、ユーザーがクリックしてシステムが実行できるプロセスに分解しなければならないとき、「この概念は一体何なのか?」という疑問に直面することになります。
コードは無慈悲であり、明確に考えることを強いられます。
AI を活用した学習に関しては、最初のレベルで終わってしまう場面を私は何度も見てきました。
最初のレイヤーはツールレイヤーです。AI は、ユーザーがすでに行っている作業をより迅速に実行できるように支援します。 AI を使用して逐語的な原稿を整理し、文書を翻訳し、スライドを生成することはすべてこの層に属します。 効率が向上するのは事実ですが、作れるものは変わりません。 ツールレベルの AI は、平均的な生徒をより速い平均的な生徒に変えます。 ほとんどの組織は、AI 導入後 1 年以内に行き詰まります。
2 番目の層はメソッド層です。AI を使用すると、他の方法では実行できなかったことを実行できるようになります。 中国学科の学生が作成したインタラクティブな Web ページはメソッド層です。 Vibecoding が登場する前は、この種の宿題は存在できませんでした。これは、生徒に創造性がなかったためではなく、途中で 1 年半のプログラミングのトレーニングがあったためです。 この壁が崩れれば、宿題の形も再設計できるし、形が変われば学びの深さも変わる。
メソッド層のキーワードは高速化ではなく、再設計されています。 そこでの質問は、「その制約がなくなったら、これはどうなっただろうか?」ということです。 これは、ほとんどの大学のコースや社内トレーニングが実際に投資すべきところです。 多くの人がメソッド レイヤーの能力を取得しているにもかかわらず、それをツール レイヤーのタスクを高速化するためだけに使用していることは残念です。たとえば、車を購入し、自分の庭で車を運転するためだけに使用しているだけです。
3 番目の層は主観の層です。AI はあなたに、本当の自分と何を信じているかと向き合うよう強制します。
講座の感想アンケートによると、受講前は文系科目にAIを活用するべきか疑問を感じ、学びの主体性が失われるのではないかと不安を感じていたという学生が多かった。 この懸念はまったく合理的です。 そんな疑問を抱いている学生は本気で考えているのではないかとさえ思います。
導入後、彼らの見方は変わりました。 上級生のファン・ユーリン氏は、AIを適切に活用できれば、「実際に古典翻訳における良きパートナーとなる可能性がある」と語った。 3年生のZhao Shiyaさんは、このような学習方法は達成感が高い一方で、「学んだことが定着しているかどうかを確認することもできる」と語った。 一番印象に残ったのは後輩の張子雲さんです。チームの困難を乗り越える過程で、彼女は「本当に向き合わなければならないのは外部環境ではなく、自分自身の内面の感情と粘り強さだ」と気づいた。
ご覧のとおり、この文章はもはや AI について話しているものではありません。 それが陽明学です。
AIと連携するもどかしさを学生が身をもって体験できるコースは、頭の外に何もないということが何を意味するのか、すでにあらゆる評価尺度で採点できるスコアを超えています。 ここでのAIの役割は教師や助手ではなく、鏡です。 それはあなたの思考の曖昧さ、表現の曖昧さ、判断の迷いを隅々まで反映します。
知識は行動の始まりであり、行動は知識の完成です。 このコースの本当の教材は、生徒たちがAIと慣らし運転を繰り返す過程そのものです。
大学ができること: 再現可能な 5 つの設計の軸
私は中山大学中国語学科のこのコースを成功させる鍵を5つの支点に整理しました。 これらは主題に依存せず、社会学、法学、または医学部で使用できます。
要点 1: 読めるレポートではなく、実行できるものを渡します。 作品は生きていて、インタラクティブで、壊れやすいものでなければなりません。 思考の抜け穴を正直に反映できるのは、実行可能な出力だけです。 レポートはレトリックで覆い隠すことができますが、Web ページではそれができません。
支点 2: 交渉の余地のないプロの基準を結びつける。 中山でのこのコースの 4 つの作品セットはすべて、原文の基礎とインタラクティブな変換の両方を考慮する必要があります。 楽しみだけを求めると、生徒はゲームに夢中になってしまいます。古典からの引用だけを求められても、AI はあまり役に立ちません。 本当の指導デザインとは、AIが支援できる部分（形式、実装、インターフェース）とAIが支援できない部分（テキスト、解釈、判断）を同じ課題に結び付け、生徒に逃げ場を与えないことです。 各分野は独自の境界線を見つけることができます。法学部は法律と判決の基礎であり、医学部は臨床証拠のレベルであり、ビジネス部門は財務数値の情報源です。 その線を明確に引くと、AI はゴーストライティング ツールからアンプに変わります。
Fulcrum Three: 公開されており、試用版として公開されています。 ウー先生は学期末に特別に成果発表会を開催し、学生がステージで発表したり、トライアルを公開したり、グループで相互評価したりすることができました。 この取り決めは儀式のように見えますが、実際には品質管理です。 クラスメイトが自分の作品をいじってその場で壊してしまうと知っていると、真剣度が全然違います。 ウー先生とティーチングアシスタントは、その作品を公開ウェブサイトとして立ち上げさえしました。 このステップにより、宿題が作品にグレードアップされました。
支点4：修正を1周残す。結果の Web サイトに掲載されるのは、教師のフィードバックに基づいて生徒が不備を解決するために最適化したバージョンです。 AI の最初のバージョンの出力は、多くの場合、合格点か平凡なものです。 本当の学習は、フィードバックを受け取り、それを再度修正した瞬間に起こります。なぜなら、その瞬間に生徒は、教師のどの言葉を聞くべきで、どの言葉が私自身の固執であるかを判断する必要があるからです。 これが主体性の訓練です。
支点 5: 教師とティーチング・アシスタント自身が結果に直面しなければなりません。 Wu 先生と Liao Jieyu は、Vibe コーディングを使用して結果の Web サイトを自分たちで構築しました。この詳細は他の何よりも重要です。 AIと個人的に取り組んだことがない教師にとって、生徒から提出されたものが本当に考えられたものか、それともランダムに生成するためにAIに投げ込まれたのかを判断するのは困難です。 教師のタッチは誰もだますことはできません。
企業ができること: 3 つの重要なポイントとよくある間違い
場面を企業に変えると、これら 5 つのピボットはほぼそのまま動かせますが、名詞は少し変更する必要があります。
まず、最もよくある間違いについて説明します。 まず、インポート ツールから始めます。 あまりにも多くの企業が、このような方法で AI 変革を開始しています。つまり、ソフトウェア ライセンスをまとめて購入し、一般講演を開催し、ユーザー マニュアルを発送してから、企業が AI 対応になったことを発表します。 3 か月後に確認すると、IT 部門と数人の楽しい同僚だけがそれを使用していました。 問題は、このアプローチが完全にツール レベルで止まっていることです。 あなたは全員に速いペンを与えただけで、書くための試験用紙は変更しませんでした。
正しい順序はその逆です。まず、この制約が存在しなかったらどうなるかを尋ね、次に戻ってどのツールを使用するかを決定します。 以下に、開始して結果を確認するのに最も簡単な 3 つの場所を示します。
切り込みポイント 1: 内部知識を死んだ文書ではなく生きたものにする。 どの企業にも、新人マニュアル、SOP、製品知識ベース、法令遵守規定など、誰も読まない文書が大量にあります。 彼らの問題は、決して書き方が悪いことではなく、形式が間違っていることでした。 必要なときに 40 ページの PDF をめくる人はいません。 中山大学の学生たちは、『伝記の記録』をインタラクティブなテスト、開発ゲーム、状況に応じた Q&A に変えました。同じロジックを使用して、法令順守規定を状況判断ツールにすることができ、新人マニュアルを新人を実際のプロセスに導く対話型ガイドにすることができます。 現在、これらのものの製造コストは非常に低くなっており、辛抱強い上級従業員と週末だけでプロトタイプを作成できるようになりました。
切り口 2: ビジネスを最もよく知っている人に、必要なガジェットを作らせます。 企業における最も痛ましいギャップは常に、問題を最もよく理解している人がツールの作成方法を知らず、ツールの作成方法を知っている人が問題を理解していないことです。 IT スケジュールは来年に延期され、各事業部門は引き続き Excel を使用して自活するほかありません。 Vibe コーディングの真の破壊は、ガジェットを作成するための閾値を 1 年間のプログラミング トレーニングから午後の忍耐に短縮することです。 中国語学科の学生は Web ページを作成できますし、ビジネス マネージャーは見積計算ツール、顧客苦情分類ボード、スケジュール競合チェックリストを確実に作成できます。 前提条件は境界を明確に区別することです。このタイプのツールは内部、補助、使い捨てです。これには、顧客データ、キャッシュ フロー、外部サービス システムが関係します。正式な開発プロセスに従う必要がある場合は、正式な開発プロセスに従う必要があります。
カットポイント 3: 社内トレーニングの成果を、授業の完了から作品の提供に変更します。 評判の良い社内トレーニングと有用な社内トレーニングの間には課題があります。 社内で AI トレーニングを実施したい場合、私の提案は、ツールを教えるのではなく、各自が実際に行き詰まった作業を持ち寄ってもらうことです。 授業時間を使ってそれを実行してください。授業の終わりに、全員が走るオブジェクトを手渡し、同僚にそれをクリックして遊んでもらい、その後、一連の修正を残します。 唯一の違いは、学生がウェブページを提出したのに対し、従業員は 3 か月間悩んだプロセスの解決策を提出したことです。
交渉の余地のないプロフェッショナルな標準とは、情報セキュリティのレッドライン、法的コンプライアンス要件、ブランドトーン、またはデジタルソースなど、企業のビジネス収益に相当します。 それを明確に書き留めて、すべての AI 出力の受け入れ条件にします。 支点 5 には 1 つの文しかありません。監督者自身がそれを使用していない場合は、チームが使用することを期待しないでください。
この点について: エンパワーメントはアウトソーシングと同等ではありません
最後に、話を学生の当初の疑問に戻さなければなりません。AI を使用すると学習の主体性が失われるのではないかということです。
私の答えは「はい、そしてそれはとても簡単です。」です。 境界線は1本だけですが、非常に明確です。 AI は表現の範囲を広げるために使用され、それがエンパワーメントです。 AI は、アウトソーシングされている判断プロセスを置き換えるために使用されます。
学生がAIを使って自分が理解している陽明理論をウェブページにすると、理解力は低下するのではなく、新たな出口を見つけるだけです。 別の学生はAIに、陽明研究を要約してウェブページにパッケージ化するのを手伝ってほしいと頼んだ。完成品は似ているかもしれないが、彼の心には何も残らなかった。 両者を外見から区別することは困難であり、これはAI時代のすべての教師と管理者に共通の課題です。
唯一の効果的な方法は、評価の焦点をアウトプットからプロセスと防御に移すことです。作業が完了したら、彼に説明してもらいます。 「なぜこのコンセプトを選んだのですか?」なぜこのインタラクティブなフォームなのでしょうか? AI が提供した最初のバージョンはどのようなものでしたか、何を変更しましたか、そしてなぜ変更したのですか?このことについて真剣に考えた人なら、これらの質問に答えることができます。 アウトソーシングする人はそれができません。 AIの利用を拒否しても主観は保たれず、問題を先送りするだけです。 「AIの提案を受け入れるべきか？」という判断のたびに、何度も何度も蓄積されていきます。 使えば使うほど自分の判断力が高まり、主観が強くなります。 ただうなずいているのではなく、本気で決断していることが前提です。
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成果ウェブサイトのトップページには、「外的な原理や外的なものはありません。知識は行動の始まりであり、行動は知識の完成です。現在、AIは古典をWebページに統合するツールとして使用され、知識と行動は一体化しています。」という一文があります。
私は「AIは今日のツールである」という言葉がとても好きです。 道具は道具や道具であり、主人や敵ではありません。
過去 2 年間の AI に関する議論のほとんどは、AI が私に取って代わるかどうかについてのものでした。 しかし、西子湾の教室で私はまったく異なる光景を見ました。プログラムを書くことができない中国人学生のグループが、500年前の思想家を現代の人々に再翻訳していたのです。 使用する手法は AI ですが、翻訳者は翻訳者自身です。
満足度4.8点。AIがすごいからではなく、自分たちが思い描いていたものをようやく作ることができ、実際に遊んでくれる人がいるから。 深夜に実行ボタンを押して、実行結果を見たことがある人なら、その感覚は簡単に理解できます。
そこで、大学の先生でも、経営者でも、AIに触れようか迷っている会社員でも、ひとつだけ質問があります。もし明日、プログラミング、デザイン、編集、翻訳の壁がすべてなくなったら、あなたは一体何を作りたいですか？
この問題を明確に考えることによってのみ、AI を活用することができます。 明確に考えなければ、ツールがどれほど強力であっても、行きたくない場所に早く到達するだけです。
