デジタル教材・ICTコラム
「教育DX・データ活用」の記事一覧
小学校「情報の領域」・中学校「情報・技術科」で何を学ぶのか──審議まとめ案が描いた授業の中身
2026年9月25日、中央教育審議会の教育課程企画特別部会に、次期学習指導要領に向けた「審議まとめ（案）」が示されました。報道では、小学校の総合的な探究の時間に「情報の領域」を設けること、中学校に「情報・技術科」をつくることなど、情報教育の拡充が大きく伝えられています。ただ、こうした枠組みや授業時数は8月31日の「素案」ですでに示されていたもので、今回の案でも大きくは変わっていません。報道から見えにくいのは、むしろ「実際の授業で何をするのか」のほうです。案の本文と資料編には、小学3年生から中学3年生までの学習イメージが、授業1コマに近い単位まで描かれています。本コラムでは、その中身を一次資料から読み解き、教材づくりへの影響を整理します。
PISA2025を読む——3分野すべてOECD加盟国1位、AI利用は38か国中38位
2026年9月8日、OECD（経済協力開発機構）が「PISA2025」の結果を公表しました。国内の報道では「日本、OECD加盟38か国のトップ」「学校でのAI利用頻度は最下位」という2つの見出しが並んでいます。同じ日、文部科学省と国立教育政策研究所も41ページの資料「PISA2025のポイント」を公表しました。この一次資料を読むと、2つの見出しの間には、順位表だけでは見えない数字がいくつも挟まっています。読解力は前回から有意に低下していること、下がったのは下位層に集中していること、そして「AIを使っていない」の中身が単なるICT環境の不足ではないこと——教材・問題制作の現場の視点で読み解きます。
全教科の学習指導要領に「AI」が入る──審議まとめ素案が示した、教材づくりの新しい前提
2026年8月31日、中央教育審議会の教育課程企画特別部会に、次期学習指導要領に向けた「審議まとめ（素案）」が示されました。報道では「全ての教科でAIがもたらす影響を加味した記述が盛り込まれた」と伝えられています。ただ、素案そのものを読むと、AIの扱いはもう少し込み入っています。全教科に書かれたことは事実ですが、肝心の「どう使うか」は、あえて学習指導要領の外側に置かれました。本コラムでは、教材・問題制作の現場の視点から、素案の記述をたどりながらその設計を整理します。
文科省が「教育特化型AIアプリ」を自ら開発へ──2027年度の実証研究と、その土台にあるもの
文部科学省が、教育分野に特化したAIアプリを自ら開発する方針だと報じられました（朝日新聞・2026年8月22日）。2027年度中の実証研究をめざし、開発費や学校の情報セキュリティ強化の費用を2027年度予算の概算要求に盛り込むとされています。特徴は、学習指導要領や教科書のデータを参照させて誤情報を防ぎ、正解ではなく「考える上でのヒント」を返す設計だという点です。本コラムでは、教材・問題制作の現場の視点から、この構想の中身と、その足元にある一次資料を整理します。
学習指導要領が「デジタル」になる——指導要領コードで教材とつながる時代へ
令和8年7月22日、中央教育審議会の教育課程部会 総則・評価特別部会が、次期学習指導要領に向けた「取りまとめ（案）」を公表しました。授業時数の柔軟化や学習評価の改善など論点は多岐にわたりますが、教材制作の現場にとって見逃せないのが 「デジタル学習指導要領」 の構想です。学習指導要領そのものがWebベースのデジタル基盤になり、学習指導要領コード を介して教材や問題とつながる——そんな方向性が具体的に示されました。まだ「案」の段階であり細部は今後の審議で変わりえますが、大枠の流れは教材づくりの前提を変えるものです。現時点で分かっていることを、制作会社の視点で整理します。
サキドリ研究校とは——全国316校で始まっている、次期学習指導要領の「先行実践」
次期学習指導要領の大きな柱の1つが、各教科の標準授業時数の一部を学校の裁量に振り向けられる 「調整授業時数」 の仕組みです。以前のコラムでは「授業時数を最大15%削減できる方向」という検討の第一報をお伝えしましたが、実はこの仕組み、答申を待たずに 全国の学校がすでに「先取り」で実践を始めています。その担い手が、文部科学省の指定する 「サキドリ研究校」 です。令和8年7月22日の中央教育審議会 総則・評価特別部会「取りまとめ（案）」とあわせて公表された指定校一覧（令和8年7月現在）をもとに、この取り組みの実像を整理します。
令和8年度 全国学力・学習状況調査の結果公表を読む——中学英語の全面CBT化とIRTスコアの見方
令和8年7月16日、文部科学省と国立教育政策研究所から 令和8年度 全国学力・学習状況調査 の「結果公表①」が発表されました。今年度の調査は、中学校英語の4技能すべてが CBT（コンピュータで受ける試験） で実施された初めての年であり、結果の示し方にも IRTスコア という新しいものさしが使われています。紙の一斉テストから、コンピュータとデータを前提とした調査へ——大きな転換点となった今年の結果を、教材制作の現場の視点で読み解きます。
授業時数「最大15%削減」へ──浮いた時間を“個別最適な学び”に変えるには
文部科学省が、各学校の判断で教科ごとの年間授業時数を最大15%ほど減らせる仕組みを、2028年度にも導入する方針を示しました。次期学習指導要領（2030年度〜を想定）に向けた見直しの一環で、中央教育審議会で議論が進んでいます。「授業が減る」という言葉だけを見ると学力低下を心配したくなりますが、改革のねらいはむしろ逆です。本コラムでは、決まろうとしていることをやさしく整理したうえで、浮いた時間を「個別最適な学び」に変えるための視点を、教材制作の現場から考えます。
教材制作に生成AIをどう活かす？──下書き・作問・校正の“支援”と、人が担う品質
生成AIの登場で、教材制作の現場でもAIをどう使うかが話題になっています。うまく使えば下書きや作業を効率化できますが、そのまま教材にできるわけではありません。本コラムでは、教材・問題制作の現場（作り手側）の視点から、生成AIが役立つ場面と気をつけること、そして「最後は人が品質を担保する」という原則を整理します。
学習データを活かすデジタル教材──「解いて終わり」を「次につながる学び」に変える
デジタル教材の価値は、操作できることや即時に採点できることだけではありません。もう一つの大きな強みが、学びの過程が「学習データ」として残ることです。どこで、どのくらい時間をかけ、どこを間違えたか――紙では見えにくかった情報が積み重なり、次の学びに生かせます。本コラムでは、教材・問題制作の現場の視点から、学習データを活かすデジタル教材の考え方を整理します。
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