Education
学校・企業のAIリテラシー教育へ
AIに良い質問をするだけでは足りません。AIが答えるために必要な、自分の背景情報を整理しておくことも大切です。
Layers
これから学ばれるようになること
AI教育の中身は、プロンプトの書き方だけではなくなっていきます。次の6つは、それぞれ別のスキルです。
モデル
どのAIを使うか。得意なこと、苦手なこと、限界がどこにあるか。
プロンプト
どう問いかけるか。前提の置き方、条件の伝え方、聞き直し方。
コンテキスト
My Contextが担えるAIが答えるために必要な、自分側の背景情報。何を伝えると答えが変わるのか。
メモリ
AIが覚えていることと、覚えていないこと。会話をまたいで何が残るのか。
個人情報
My Contextが担える渡してよい情報と、渡してはいけない情報の線引き。
出力の検証
返ってきた答えを、そのまま受け取らずに確かめる方法。
モデル／プロンプト／コンテキスト／メモリ／個人情報／出力の検証。このうち「コンテキスト」を My Context が担うことを強調する。
推奨サイズ 1200×600px ／ 差し替え先 public/images/ai-literacy-layers.png
Workshop
授業・ワークショップの案
いずれも、AIの使い方ではなく「AIに渡す自分側を整える」ことを扱う内容です。
- 1
AIに伝える自分のプロフィールをつくる
白紙からではなく、問いに答える形で。書き出したものを実際にAIへ渡してみる。
- 2
自分が大切にしていることを整理する
正解のない問いに、自分の言葉で答える練習。他人と違ってよいことを確認する。
- 3
同じ質問でも、コンテキストで答えが変わることを体験する
背景情報なしの回答と、ありの回答を並べる。違いを自分の目で見る。
- 4
AIに渡してよい情報・渡してはいけない情報を学ぶ
便利さと引き換えに何を差し出しているのかを、具体例で考える。
- 5
古い情報を更新する重要性を学ぶ
去年の自分の前提で答えられると、どうなるか。情報にも鮮度があること。
同じ質問でもコンテキストによって答えが変わることを体験する演習の構図。実写でも図解でもよいが、特定の学校名や個人が特定できるものは避ける。
推奨サイズ 1200×700px ／ 差し替え先 public/images/education-workshop.png
まだ、構想の段階です
教材も、カリキュラムも、実施実績もまだありません。My Contextのロードマップではフェーズ4に置いている、いちばん先の話です。
それでも先に書いているのは、この観点を持って作るかどうかで、機能の作り方そのものが変わるからです。「本人が確認して、自分の言葉で決める」という設計は、教育の場でそのまま使える形でもあります。
学校や企業での実施に関心がある方は、contact@slimefarm.jpまでご連絡ください。