AI協働による自律学習型プログラミング教材の設計と実践

— ChatGPTを用いた「自己決定型Webアプリ教材」の開発 —

著者: 椿一生（ZIKUU／モノづくり塾）
協働モデル: ChatGPT（GPT-5）
作成日: 2025年10月16日
掲載予定: ZIKUU教育研究レポート
URL: https://zikuu.space/monologue/3866/

要旨（Abstract）

本研究では、AIとの協働を前提とした新しい学習モデルとして、学習者自身が「何を作るか」を決定し、ChatGPTを活用しながらWebアプリを構築する自律学習型教材を設計・実装した。従来の教材が提示する「模倣型」課題とは異なり、本教材は課題設定・判断・構築の一連のプロセスを学習の中心に据える。教材には、ChatGPTへの質問設計支援、迷子防止設計、自己評価チェックリストなどの要素を組み込み、学習者がAIと協働しながら創意的に学ぶ環境を整備した。本稿では、教育工学的視点から本教材の設計理念・構成・学習支援・評価モデルを整理し、AI時代の学習デザインとしての意義を考察する。

1. 序論（Introduction）

AIが計算・文章生成・分析を代替可能にした現在、人間の役割は「考える」「判断する」「決める」側へと移行しつつある。
にもかかわらず、多くの初学者教材は依然として「決められた課題を写経する」構造にとどまり、AIを活用する主体性を育てる設計にはなっていない。

本研究では、AIと人間の協働関係を教育設計の中核に据え、
学習者が自ら課題を定義し、AIと共に学びを形成していく教材モデルの構築を試みた。

この教材は、ZIKUUが提唱する「二刀流（アナログ×デジタル）」「高文脈文化」哲学を基盤とし、
学習者が自分の目的・美意識・価値観を反映させながら学ぶ“文化的学習設計”を目指している。

2. 方法（Methodology）

2.1 教育設計理論の参照枠

本教材は以下の理論的基盤を参照した。

教育理論	教材設計上の対応
自己決定理論（Deci & Ryan）	学習者がテーマ・課題を自ら選定する自由を保証
メタ認知学習	ChatGPTへの質問設計を通じて思考の可視化を促進
問題基盤型学習（PBL）	自分で課題を設定し、AIを協働相手として解決を進める
社会構成主義	成果物をGitHub Pages上で共有し、他者との比較・交流を通じて学ぶ
反転学習モデル	教材が知識の提示を最小化し、実践と省察を主体に置く

2.2 学習目標

知識領域: HTML/CSS/JavaScript基礎、GitHub操作、AI活用法の理解
能力領域:
課題設定力
AI対話設計力
判断力・選択力
発信力

2.3 実施環境

学習対象：高校生～社会人初学者
環境：GitHub Pages, ChatGPT（GPT-4/5）, ブラウザのみ
サポート：ZIKUU Discord／Wiki.js Q&A

3. 教材設計（Design）

3.1 教材構成

教材は次の章立てで構成される。

Chapter 0　導入：AI時代の学びとは何か  
Chapter 1　環境構築：GitHubアカウントとPagesの準備  
Chapter 2　対話の設計：ChatGPTにどう聞くか  
Chapter 3　UIとコードの形成：自分で決めて作る  
Chapter 4　公開・共有：Webで発表する  
Appendix　模範対話・詰まり方と対処集

3.2 学習導線

決める（課題設定）
聞く（AI対話）
試す（実装・検証）
直す（反復学習）
発表する（共有・省察）

3.3 学習支援設計

支援要素	内容
ガイドライン	ChatGPTへの質問例・回答例を提示
迷子防止策	「困った時に聞く手順」を教材内に埋め込み
自己評価	チェックリストを設け、進捗と理解を可視化
外部支援	Discordでのスタッフ支援・仲間交流を想定
省察設計	「ふりかえりノート」テンプレートで思考を再構成

4. 評価と分析（Evaluation）

4.1 評価モデル

観点	指標
自律性	テーマを自ら設定し進行できたか
問題解決力	AI提案を分析・改良して成果を得たか
協働性	他者との共有・比較・対話が行われたか
反省性	学習ログを基に自己省察を行ったか

4.2 初期実践の所見

ZIKUU塾での初期実践では、参加者の多くが「最初の一歩が難しいが、AIとの会話で方向が見えた」と回答している。
固定課題型教材と比較して、学習者の意欲・創意の多様性が顕著に表れた。
特に「ChatGPTに質問する技術」そのものが、学びの中心に浮上した点は注目に値する。

5. 考察（Discussion）

5.1 AI時代の学びの転換

AIの支援を前提とした学習環境では、「正解を得る」ことよりも「問いを立てる」ことが価値を持つ。
本教材は、AIを“答えを出す装置”ではなく、“共に考える相手”として扱う設計により、
学習者の思考様式を「受動」から「能動」「対話的」へと移行させる役割を果たした。

5.2 教師の役割変化

教師は知識の伝達者から、AI協働学習のファシリテーターへと変化する必要がある。
本教材は、教師が「全員を同じゴールへ導く」従来型モデルから、
「それぞれが異なるゴールへ進む多様性の管理」へと移行する設計を支援する。

5.3 ZIKUU哲学との整合

この教材は「挑戦と失敗を歓迎する」「違いを尊重する」というまほら憲章に沿っており、
AIを通して人間的な判断・関係性・文化的表現を学ぶ“高文脈的教育”の一形態である。

6. 結論（Conclusion）

本研究は、ChatGPTを活用した自律的・構築的学習モデルとして、
学習者が「AIと共に考え、判断し、形にする」教材設計の実例を示した。

本教材の特長は以下に要約される。

課題設定を出発点とする自由度の高い学習構造
AIとの対話を学習設計に組み込む教育デザイン
学習者の判断・省察を中心に置く評価モデル

今後の展開として、学習ログ・ChatGPT対話履歴の分析を通じて、
「AI対話力（AI Literacy）」の定量化・可視化を進め、
AI時代の教育工学における新しい指標の確立を目指す。

参考文献（References）

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic Motivation and Self-Determination in Human Behavior. Springer.
Barrows, H. S. (1996). Problem-Based Learning in Medicine and Beyond. Springer.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological Processes. Harvard University Press.
椿一生 (2025). 「AI協働と自己決定的学習の可能性」 ZIKUU教育研究報告
OpenAI (2025). GPT-5 System Overview and Pedagogical Applications.