小学5年生は生成AIをどう見ているか――期待・不安と、自分たちで作った評価基準

3行まとめ

米国の小学校で、5年生37人が3回の授業を通して生成AIを使い、期待と不安を語り、自分たちで評価基準を作ってAIを採点しました。
子どもたちは生成AIに「アドバイザー」「協力者」「代わりにやってくれる存在」という3つの役割を思い描く一方で、頼りすぎると自分で考える力が落ちることを心配していました。
1校2クラスだけの小さなパイロット研究ですが、「子ども自身にAIを評価させる」という授業の流れは、ものづくりやプログラミングの教室でも試してみる価値があります。

導入：なぜ今この論文か

生成AIが子どもの身近な道具になりつつある今、大人の議論は「使わせるべきか、禁止すべきか」に寄りがちです。けれど、実際に使う子ども自身が生成AIをどう見ているのかは、あまり語られていません。

今回紹介するのは、子ども向けの技術とデザインを扱う国際会議 IDC 2025（Interaction Design and Children）で発表された論文です。小学5年生が授業時間に生成AIを試し、「何を期待し、何を恐れ、どう評価するか」を言葉にしていく過程を記録しています。

このブログが大切にしているのは「創造的思考過程」、つまり人がアイデアを思いつき、試し、形にしていく道すじです。最初の記事にこの論文を選んだのは、ルールを決める前にまず子どもに聞き、子どもに評価させるという、子ども自身の声から出発する姿勢に共感したからです。

論文の概要：誰が・何を・どう調べたか

誰が: 米国ワシントン大学などの研究チーム（Aayushi Dangol、Julie A. Kientz ほか、計6人）。
対象: 米国のある小学校の5年生（9〜10歳）、2クラス計37人。保護者の同意と子ども本人の同意を得て、大学の倫理審査委員会の承認のもとで行われました。
いつ・どこで: 2024年4〜5月、通常の「テクノロジー」の授業時間に、各クラス60分×3回。

授業は次の3回で構成されていました。

1回目: テクノロジーの授業の先生が ChatGPT（GPT-4o）で画像生成・音声での会話・質問への回答を実演して生成AIを紹介し、子どもたちは「生成AIが自分の毎日にどう入ってくるか」を物語と絵で表現しました。
2回目: 研究チームが、1回目の子どもの作品をもとに、料理・宿題・スポーツ・ゲーム・作詞作曲・演劇の6つのAIエージェントを、OpenAI の GPT Store の仕組みで用意しました。5〜6人のグループで順番に試し、「AIより人間の判断のほうがよい場面」についてワークシートに書きました。
3回目: 子どもたちが自分たちで評価基準を作り、エージェントをもう一度試して「Best（いちばんよい）」「Average（ふつう）」「Worst（いちばんよくない）」で採点し、グループで話し合いました。

研究チームはワークシート、子どもの書いた文章、観察メモを、テーマごとに整理する方法（主題分析）で分析しています。数値で効果を測る実験ではなく、子どもの考えを丁寧に聞き取る質的な研究です。

わかったこと

1. 期待：3つの役割

子どもたちは、生成AIに次の3つの役割を思い描いていました。

アドバイザー: 予定を立てる、何を残して何を捨てるか決める、やる気を出す、といった場面での助言役。ある子（Mira）は「いつも先延ばしにしてしまうから、作業を間を空けて少しずつ進める手助けになりそう」（筆者訳）と書いています。
協力者: 作詞作曲で言葉や音のアイデアを出してくれる、演劇のセリフ練習の相手、ゲームでわからないことを教えてくれる、といった一緒に作る仲間。
代わりにやってくれる存在: 宿題やピアノの練習を代わりにやってもらい、その分の時間を趣味などに使いたい、という使い方。

2. 不安：頼りすぎること

一方で、不安として目立ったのは、とくに勉強の場面での「頼りすぎ」でした。AIに答えを出してもらうと問題を解く力が育たない、テストで困る、先生は答えのちぐはぐさに気づくので、見つかったら大変なことになる――。論文のタイトル「誰かに見つかったら大変なことになる」（筆者訳）は、特定の子の発言そのものというより、こうした不安を表したものです。中には、将来の進学や仕事にまで影響すると考える子もいました。

印象的なのは、ある子（Tessa）の「自分でやらずに、AIが何をしているのかも説明してくれなかったら、学べないし、置いていかれる」（筆者訳）という言葉です。子どもは「AIを使うこと」そのものより、「自分が考える過程が抜け落ちること」を問題にしているように読めます。

3. 子どもが作った評価基準

3回目の授業で子どもたちが重視した基準は主に、正確さ・速さ・わかりやすさ・創造性・気持ちへの寄り添い（社会的・情緒的な関わり）の5つでした。

ただし、同じ出力への評価は子どもによって分かれました。Mira は「自分では絶対に思いつかないデザインを出してくれた」（筆者訳）と創造性を高く評価し、Tessa は同じ出力を、ありきたりで文化的な工夫もなく、つまらないと感じていました。また別の場面では、「とてもフレンドリーで、ほとんど本物の人みたいだった」（筆者訳）とほめる子（Ava）もいれば、「くわしく描写してくれたけれど、感情がなかった」（筆者訳）と書いた子（Yuki）もいます。また、長くて詰め込みすぎた返答は読みにくいと感じられていました。

算数の割り算について、ある子（Jude）は「答えそのものではなく、割り算のやり方をおさらいしたい。答えだけだとズルになるから」（筆者訳）と書いており、子どもたちは答えをそのまま渡されるより、一歩ずつの説明を好んでいました。

著者たちの考察

研究チームは、子どもの不安を打ち消したり、期待だけをあおったりするのではなく、その両方に向き合う設計が必要だと述べています。また、子どもの評価基準は「すぐに使いやすいか」に集中しており、「人間がコントロールできるか」「自分で決められるか」といった観点はあまり出てこなかったことから、子どもたちはまだAIのリスクを判断する力を十分に持っていない可能性があり、AIリテラシーを育てる必要があるのではないかと述べています。

限界と注意点

規模が小さい: 1校2クラス・37人だけのパイロット研究です。著者たちも、より多様な子ども、保護者、先生を含めて確かめることを今後の課題に挙げています。
子どもの視点だけ: 今回の研究では、保護者や先生の考えは調べていません。
効果を測った研究ではない: 「この授業で子どもの力が伸びた」という主張はしていません。わかったのは、子どもたちが何を考え、何を語ったかです。
米国の文脈（これは筆者の見方です）: 先生に見つかると罰せられる、という不安は、その学校や地域のルールの影響を受けている可能性があります。日本の教室にそのまま当てはまるとは限りません。
本記事は arXiv に公開された版（CC BY 4.0）を読んで書いています。会議録（ACM 版）とは細部が異なる可能性があります。

学びの現場でどう活かすか

安全面の注意：多くの生成AIサービスは利用規約で年齢制限（13歳以上、未成年は保護者の同意が必要など）を設けています。小学生が使う場合は、大人のアカウントで大人が操作するか、学校が認めた子ども向けの環境を使い、名前・学校名・写真などの個人情報は入力しないようにしましょう。論文の授業も、先生による実演と研究チームが用意したエージェントを使い、大人が見守る中で行われています。

ここからは、この研究からこう試せるのではないかという提案です（実践の報告ではありません）。対象は小学5年生でしたが、考え方は学校の授業、家庭、プログラミングやものづくりの場、中高生や大人の学びにも広げられます。

提案1：「AIの採点係」になってもらう

論文の3回目の授業のように、学び手自身に評価基準を作ってもらいます。

学校の授業：調べ学習や探究の時間に、同じ問いをAIと図鑑・教科書の両方で調べ、「正しいか」「わかりやすいか」「根拠が示されているか」で比べて採点する。
家庭：宿題の前に、保護者のアカウントで保護者が操作しながら、親子でAIに同じ質問をして、答えのよいところ・あやしいところを話し合う。
プログラミングやものづくりの場：AIに書いてもらったプログラムや設計案を、実際に動かし、作ってみて採点する。
中高生や大人の学び：評価基準そのものを議論のテーマにする。「速さ」と「正確さ」がぶつかるときにどちらを優先するか、といった問いは、それだけで深い学びになります。

どの場面でも鍵になるのは、AIの答えを自分の手で確かめる手段があることです。論文では子どもの評価が「使いやすさ」に寄っていましたが、実験や観察、実際に動かすこと、別の資料と照らし合わせることといった確かめる手段があれば、「本当に正しいか」を問う視点も育ちやすくなると筆者は考えています。

筆者は、AIの時代にいちばん育てたいのは、この「確かめる習慣」だと考えています。AIの答えをそのまま信じるのでも、最初から疑ってかかるのでもなく、自分で試して判断する。その積み重ねが、AIとの付き合い方の土台になります。

提案2：「答え」ではなく「やり方」を聞く練習

頼りすぎると練習にならないという不安や、「答えだけだとズルになる」（筆者訳）という声が子どもたちから出ていました。この感覚を活かして、「答えを出して」ではなく「ヒントを1つだけちょうだい」「どこが間違っているか、場所だけ教えて」と頼む練習ができます。算数の問題でも、作文でも、うまく動かないプログラムでも、AIに直してもらうのではなく、自分で直すための手がかりをもらう使い方です。

提案3：期待と不安を両方話せる場をつくる

論文の著者たちが強調したのは、子どもの不安を打ち消さずに受け止めることでした。授業の最初に「AIにやってほしいこと」と「AIに頼りすぎたら困ること」を両方カードに書き出す、といった活動が考えられます。不安を言葉にできれば、「どこまでAIに任せ、どこからは自分でやるか」というルールを子どもと一緒に作れます。

創造的思考過程の視点から見ると、アイデアが生まれて形になるまでには、問いを立てる、たくさん考えを出す、試す、失敗から直す、選び取る、といった段階があります。筆者は、資料集めや下調べ、案の数を増やすといった「広げる」作業はAIに手伝ってもらってよいと考えています。一方で、何を問うか、どれを選ぶか、うまくいかなかった理由を考えて直すといった「決める」と「つまずく」の部分は、学び手自身が通るべき道だと考えます。ある子（Jude）が「答えだけだとズルになる」（筆者訳）と書いたのも、筆者には、この「つまずいて直す」部分を失うことへの直感のように読めます。ただし論文の著者たちは、子どもたちがAIを使った宿題を「学びが失われる」より「見つかると罰せられる」問題として捉えている面がある、とも指摘しています。ルールへの意識を、自分で考えることの価値の実感へつなげていくのが、大人の役割なのかもしれません。

まとめ

この研究が示しているのは、小学5年生でも、生成AIの便利さと危うさの両方に気づいているということです。答えだけでは練習にならないと書いた子もいました。論文はそれが罰への不安と結びついている面も指摘していますが、筆者はここに、自分で考えることの価値に気づく芽があると感じました。

一方で、子どもの評価は「使いやすさ」に寄りがちで、AIを判断する力は大人の支えがあってこそ育つ、という課題も見えました。実験、観察、ものづくりのように、手を動かして結果を確かめられる学びは、その力を育てる場として相性がよいのではないかと考えています。

小さなパイロット研究なので、結論を広げすぎないことが大切です。それでも、「子どもに聞いてみる」「子どもに評価させてみる」という出発点は、どの教室でもすぐに始められます。

先生、保護者、学生、ものづくりに関わる方へ。身近な子どもや学び手に「AIのどこが好きで、どこが心配？」と一度聞いてみてください。きっと、大人の議論では出てこない答えが返ってくるはずです。

次回以降、Scratch などの創作活動とAIの研究も紹介していきます。

出典

Dangol, A., Wolfe, R., Yoo, D., Thiruvillakkat, A., Chickadel, B., Kientz, J. A. (2025). “If anybody finds out you are in BIG TROUBLE”: Understanding Children’s Hopes, Fears, and Evaluations of Generative AI. IDC ‘25. https://doi.org/10.1145/3713043.3731498 / arXiv:2505.16089. ライセンス: CC BY 4.0

本記事は上記論文（arXiv 版）を筆者が要約し、一部の発言を抄訳したもので、原文から変更を加えています。