「令和5年度東京未来ファクトリー」STEP2探求学習①を実施しました
- 更新日
内容
- 日時：2023年7月21日（金曜日）9:30～15:00
- 参加人数：20名
探求学習への導入
探求学習のスタートに際し、東京未来ファクトリーの目的を改めて確認しました。探求学習全体のファシリテーターには、京都大学の中山さんをお迎えするとともに、サポーターとして、iU情報経営イノベーション専門職大学の大学生2名及びメンターが学習を支援します。
AI（人工知能）を理解するためのワークショップ
まず、「AI＝人工知能とは何か」について、グループごとに付箋に書き出しながら模造紙にまとめ、自分たちの言葉で定義を考えていくワークショップを行いました。そして、実際にAIが使用されているロボットの動画を見て、どのような仕組みになっているのかを考察しました。
続けて、講師から「AIはあるインプットに対して、ある動作を結びつける『プロセス』と、動作を起こす際に必要となるデータを参照する『データサイエンス』の二つの要素からなっている」と説明がなされ、AIが使われている身近な事例が紹介され、実際にAIが利用されているアプリケーションを体験し理解を深めていきました。
グループワークを重ねるごとに生徒たちが活発に発言するようになっていく姿と、AIについての理解が深まり、好奇心が高まって明るくなっていく表情が印象的でした。
機械学習モデルの開発
午後はTeachable Machineというツールを使って、機械学習モデルの開発を実際に体験しながら、機械学習について理解を深めました。まず、使い方のレクチャーを受け、グループごとに簡単な画像分析ができる機械学習モデルを開発しました。
そこからさらに一歩踏み込み、今回のテーマ「地域課題をAIを活用して解決する」ための一歩として、「Teachable Machine用いて『問題解決』を考えてみよう」という課題が与えられ、各グループでの開発に取り組み、全体でグループごとの発表を行いました。
手話ができなくても聴覚障碍者とコミュニケーションが取れる「手話を識別する機械学習モデル」、先生や面接官の代わりに生徒や面接を受けている人の反応や態度を識別し評価できる「授業・面接の評価をする機械学習モデル」など、問題解決を意識した様々な提案がされました。また、音声データの識別の機械学習モデルの開発に挑戦するグループもあり、意欲的で活発な発表が行われました。
機械学習モデルの識別精度を上げるためにパソコンの前で様々なポーズに試行錯誤をする姿や、発表中に識別が成功した時の歓声や拍手など、生徒たちのあたたかで生き生きとした反応がとても印象的でした。
参加者の感想
- 思った以上にも、身近にＡＩを使用したサービスがあったことに気づいた。また、ＡＩにはメリットだけでなく、デメリットもたくさんあり、それを改善していくことがとても大切だと気づいた。
- 日常生活でよく聞くAIがどのように作られているかを体験して、これよりすごいものを作っている人達の発想と技術がすごいと改めて思いました。
- どんな些細なことでも人の役に立つことにつなげられるということが、今日の最大の気づきだった。
- 社会を豊かにするために何を改善できるかを考えるときりがなく、あれもこれもとなってしまいますが、その中でも優先順位を立てることでより多くの問題解決につながり、社会が豊かになると思った。
次回のプログラム
次回は探求学習の二回目として、機械が意思決定を行うためのプログラミングを学び、Cubeletsを使って実際にロボット作品の設計・試作に取り掛かります。