私が研究しているのは、人工知能を活用した知的支援学習システムです。先生がいれば、勉強していて行き詰まった時に声をかけたりしてもらえますよね。でも、システムを使った学習ではそうはいきません。そこで、学習している人の状態を見て適切な支援ができるシステムをつくろうというのが、知的支援学習システムのコンセプトです。

そのために必要になるのが、人工知能の技術です。ヒトが学習中に考えていることがわからないと、ヒトを支援することはできません。人工知能を活用して、ただ知識を記憶するのではなく、問題を解くための考え方から身につくようなシステムをつくりたいと思っています。二次方程式の解き方を覚えるだけでなく、その式を活用してさまざまな問題を解くことができるようになるイメージです。

それを私は「問題解決の複利をデザインする」と言っています。ヒトが何かを学び、問題を解けるようになっていくプロセスは、お金の複利のように、少しずつ積み上がっていくものです。そうして雪だるま式に複利が積み上がっていく過程、つまりヒトが賢くなっていく過程を、心理学・認知科学の知見を使ってモデル化し、人工知能と組み合わせて、一人ひとりに合った学びを設計するのです。

その際に大切にしているのは、「なぜ間違いが起きるのか」という問いです。同じような数学の問題でも、数値が異なるとわからなくなる人がいるのはなぜなのか。そういった「わからない」「うまくいかない」をなくすことを主軸に研究を進めています。

こうした研究を行う背景には、自分が学校での勉強を苦手としていたことがあるかもしれません。いわゆる詰め込み型の学習を、なんのためにやるのかわからないまま取り組むことにずっと疑問を感じていました。それよりも、あらゆる問題に対して柔軟に考え、解決する力を育みたい。その思いが研究テーマにつながっている気がします。

学ぶ人の「頭のなかで何が起きているか」を解き明かし、それを支える道具をつくる——心理学と情報工学が交わる場所で、人の学びと成長を、科学と工学の両面からデザインしていきたいと思っています。

授業においても、考え方から身につけてほしいと思っています。「アルゴリズムとデータ構造」という授業では、コンピュータが問題を解くための「考え方の型」を学びます。一つひとつのアルゴリズムを暗記するのではなく、なぜその方法がうまくいくのか、どんな場面で別の方法のほうが適切になるのか——そういう判断の軸を、自分の言葉で説明できるようになることをめざします。一度身につけた「型」は、授業で扱っていない新しい問題にも応用が利きます。そこまで到達することが、この授業のゴールです。

「プログラミング言語」の授業では、実際にコードを書きながら、言語が持つ構造や仕組みへの理解を深めていきます。

共通して意識しているのは、「つくって確かめる」「考えを言葉にする」の往復です。頭のなかだけでわかったつもりになるのではなく、手を動かし、説明してみて、初めて自分のものになる。そういった感覚を授業のなかで体験してほしいと思っています。

そして、学生の皆さんには、与えられた問題を解くだけでなく、自ら問いを立てる力を身につけてほしいですね。流行りの生成AIを利用するにしても、こちらからプロンプトを入力する必要があるわけで、自分の中に問いがないと始まりません。問いを立てる力は、これからの社会でますます重要になり、どんな分野に進んでも求められるでしょう。