コグニティ、新潟青陵高校との共同研究でAI活用による「話す力」の可視化・育成

コグニティは6月30日、新潟青陵高等学校とともに生徒の「話し合い力（対話力）」を科学的に育成する実証実験を実施したと発表した。

新潟青陵高校は、2026年度に開設予定の広域通信課程（設置認可申請中）において、話し合いを活性化するアプローチの1つとして、AIを使った「対話の型」を学ぶことで発言のハードルを下げることに挑戦しており、このたび、議論内容をAIで分析し、具体的な改善点や長所を数値とグラフで示すプログラムを共同で開発した。

今年1月、教師と生徒によるディスカッションデータをAIで分析して「良いディスカッション」に見られる構造的特徴を抽出。これをもとに、生徒一人ひとりに合わせたフィードバックレポート「COG-DISCUSS」を開発した。COG-DISCUSSは、1つのディスカッションについて、表紙とCHECK1～4の構成により、ファシリテーションスキルとメンバー全員の議論スキルについてポイントと改善点を抽出できる分析レポートとなっている。続いて3月には、開発したレポートを使ったワークショップを生徒向けに実施し、AIが可視化した「先生たちの議論」と「自分たちの議論」の違いをグラフで比較しながら、どうすれば議論が深まるかの「型」を学ぶ講義と、実際の再ディスカッションをセットで実施した。

その結果、レクチャー前には、ディスカッション時間のおよそ半分はファシリテーターが話している状態だったのが、レクチャー後には、ファシリテーターの話量が5分の1ほどに抑えられ、各参加者あたりのトーク量が均等に議論が行われるようになった。また、レクチャー前には、各トピックの掘り下げが浅く、議論全体にまとまりのない状態だったのに対し、レクチャー後には、話題の絞り込みが行われ、1つのトピックについて十分に深掘りされる構成に変化したという。

さらに、初回のディスカッションでは、議論における話の筋道や問いかけの質にバラつきがあり、AIの評価スコアもグループごとの差が大きく出ていたが、レクチャーと個別フィードバックを経た再ディスカッションでは、スコアも80～100点の高水準に集中し、「進行役の迷いが少ない」「参加者が論理的な問いかけを行っている」「意見に対する補足がなされている」などの点が共通して観察された。