話題は追っているが、いま何が論点？――「論点の地図」は、その月のニュースレターの内容を見取り図として整理する保存版です。主要な論点／構図／経緯／注目点をコンパクトに押さえます。（文責：編集部）

目次

【1】2-3月の核心
【2】2-3月の記事（4本）
【3】2-3月の要旨
【4】主要な論点
　論点①　「学問→職業」という接続は崩れるのか
　論点②　大学はAIを「禁止」するのか「前提」にするのか
　論点③　教育評価は「成果」か「プロセス」か
　論点④　学びは「教材」ではなく「導線」で決まる
【5】誰が何を求めているか
【6】前提となる流れ
【7】注目
【8】用語

【1】2-3月の核心

AI時代の大学改革の本質は、「AIを使うか否か」ではなく、次の３点にある。

①「学問と職業を結びつけてきた近代的な世界観」を問い直すこと
②「AI前提社会における学習設計（教育・評価・支援）」の再構築
③「成果ではなくプロセスとしての学び」を再定義すること

【2】2-3月の記事（4本）

［2026/2/21］AIの普及で揺らぐ「学問と職業の世界観」
☝🏼 AIにより知的職業の前提が崩れ、大学進学の意味そのものが問い直されている。

AIの普及で揺らぐ「学問と職業の世界観」――AI時代、大学をどう再設計するか（1）

生成AIの急速な普及は、高等教育の前提そのものに影響を与えつつあります。これまで「高度な専門性が必要」とされてきた知的職業の多くが、AIによって代替可能になるかもしれない。もしそうなら、大学で学ぶ意味はどこにあるのか。学問と職業を結びつけてきた近代的な世界観は、いま再考を迫られています。今回、まずAI時代に大学の存在意義がどのように問い直されているのかを整理します。 目次 * 「AIと共に学ぶ」時代の入口で * 「AIがあること」を前提に組み直された社会 「AIと共に学ぶ」時代の入口で 近年のAIの普及と実用化は、高等教育を含む社会全体の構造に大きな変化を与えています。 その背景には、福澤諭吉の『学問のすゝめ』の表現を借りれば、「人はAIの上に立てるのか、それとも下に置かれるのか」「AIと人間は同じことができるのか」といった、私たちの存在意義や役割にかかわる根源的な問いがあります。さらに、これまである程度は共有されてきた「難しい仕事／易しい仕事」という区分そのものが、AIの進展によって輪郭を失い、不確かなものになりつつあります。 ここで大切なのは、AIが単なる「便利

Authorship飯吉 透

［2026/2/28］学生の受益から考える大学のAI戦略
☝🏼 「AI禁止」ではなく、学生の将来に資する形で教育全体を再設計する必要がある。

学生の受益から考える大学のAI戦略――AI時代、大学をどう再設計するか（2）

大学がAIをどう扱うかは、単なるツール導入の問題ではなく、これから学生が向き合うAI社会にどう備えるかという教育の根幹に関わってきます。米国の大学ではすでに、AIを「戦略的優先事項」と位置づけ、学生の学習体験を向上させる視点から活用が進んでいます。今回は、「AI利用の禁止」ではなく「大学の再設計」の発想へと転換する必要性を考察します。 目次 * AI時代に求められる高等教育のミッション * 米国大学の動向に見る「学生の受益」中心のAI戦略 * 「禁止」ではなく、大学が率先して学びの設計を変える AI時代に求められる高等教育のミッション これからの高等教育は、AIが前提となる社会で生活し、その労働市場で働く人を育てるという、難しく厳しいミッションを担わなければなりません。AIには誤情報や偏り、著作権・個人情報、評価の公平性など、扱い方に注意すべき課題が数多くあります。とはいえ、こうした課題への対応も各方面で急速に進んでいる現状を踏まえると、高等教育におけるAI利用は「慎重さ」を保ちながらも、できるだけ前向きに捉えて進めていくべきだと考えます。 一方で、最も避けなければ

Authorship飯吉 透

［2026/3/7］with／of／throughで考える教育効果
☝🏼 AIの教育的活用の評価軸は成果ではなく、「人の能力がどう変わるか」というプロセスにある。

with／of／throughで考える教育効果の視点――AI時代、大学をどう再設計するか（3）

AIを教育に取り入れるとき、私たちは何を「効果」と呼ぶのでしょうか。成果が出ればよいのか、それとも人の力が伸びていることなのか。“effect with”、“effect of”、“effect through” という枠組みは、この問いに示唆を与えます。今回は、この三つの視点からAI活用の教育的意味を再考します。 目次 * 教育におけるAIの効果をどう捉えるか * effect with――AIを使っている間だけ得られる効果 * effect of――AIを使った経験が、人の知力として残る効果 * effect through――AIによって学び方そのものが変容する効果 * 重要なのは「成果」よりも「プロセス」 教育におけるAIの効果をどう捉えるか 思い起こせば、四半世紀以上前、私は米国で「個人の学ぶ能力を拡張する認知ツール（Cognitive Tools）の開発・利用・評価」をテーマに博士研究に取り組みました。 その研究を通じて得たことの一つに、AIを教育現場や学生の学びに活用しようとするときに、とても役立つ考え方があります。高等教育に限らず幅広い教育の文脈

Authorship飯吉 透

［2026/3/14］AIで「教材の海」から「学びの道筋」へ
☝🏼 教材が増えるほど学習者は迷う。AIは「学びの導線」を提供するためのインフラになる。

AIで「教材の海」から「学びの道筋」へ――AI時代、大学をどう再設計するか（4）

インターネット上には、MOOC（大規模オープンオンライン講義）やOER（オープン教材） など膨大な教育リソースが蓄積されています。しかし、教材が豊富であるほど、むしろ学習者は迷いやすくなります。AIは、この状況を打開し、「学びの導線」を設計する役割を担えるかもしれません。今回は、生成AIチューターやスマートナビゲーションの可能性を検討します。 目次 * オープンエデュケーションを次の段階へ * 生成AIチューターが開く個別最適化の可能性 * 鍵となるのは「迷わず学べる導線」 オープンエデュケーションを次の段階へ 高等教育におけるAI活用の大きな可能性の一つは、OER（Open Educational Resources）、OCW（Open Course Ware）、MOOC（Massive Open Online Course）など、約30年にわたって発展してきたオープンエデュケーションを、さらに次の段階へ進めることにあります。MOOCだけでも2万講義以上が提供されており、MOOC以外も含めれば、数十万点規模の教材や講義ビデオが存在します。 こうしたリソースの一部は

Authorship飯吉 透

【3】2-3月の要旨

「AI時代、大学をどう再設計するか（１）～（４）」では、AIの普及によって高等教育の前提がどのように崩れつつあるかを出発点に、大学の再設計を多面的に検討しました。

第一に、AIが高度専門職を含む多くの知的労働を代替しうる状況は、「学べばよい職に就ける」という近代的な教育観を揺るがす。大学の存在意義は、職業への直結ではなく、より根源的に問い直される。