ベネッセコーポレーションは、ベネッセ高等学院 中等部で生成AIを活用した実践研究の成果を公開しました。
ベネッセ教育総合研究所と連携し、生徒の日々の計画と振り返りをAIで支援しました。
対象は同校の生徒92名で、AIのフィードバック方法による記述内容の違いを検証しました。
記事の概要
実践研究は2026年6月22日から7月3日まで実施されました。
生徒は朝に「今日の計画」、夕方に「今日の振り返り」を記録シート「Beログ」へ入力しました。
AIのフィードバックは、定型の挨拶のみ、記述に応じたヒント、記述に応じた例文の3パターンで比較しました。
分析対象は朝418件、夕方285件の計703件の記録でした。
夕方の振り返りで内容を書けた日の割合は、挨拶のみ群の64.6％に対し、ヒント提示群は94.3％、例文提示群は94.6％でした。
「何をしたか」を具体的に書けた割合は、挨拶のみ群の53.7％に対し、ヒント提示群は76.8％、例文提示群は84.2％でした。
自己モニタリングを書けた割合も、挨拶のみ群の54.0％に対し、ヒント提示群は74.8％、例文提示群は76.5％でした。
ベネッセは、AIだけに生徒支援を任せず、教職員が状態を見取りながら人とAIの役割分担を検証していく方針です。
記事のポイント
- 3種類のAI応答を比較： 生徒92名を、挨拶のみ群、ヒント提示群、例文提示群に分け、計画と振り返りの記述内容を比較しました。
- 振り返りの記述が増加： 夕方の振り返りを書けた日の割合は、挨拶のみ群64.6％に対し、ヒント提示群94.3％、例文提示群94.6％でした。
- 人による支援も重視： AIを答えの委任先や支援の代替にせず、教職員が生徒の状態を確認して必要な支援につなげます。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： ヒントと例文のどちらでも記述の開始を後押しできる可能性が示されたため、支援対象の状態や目的に応じて、AIの返答設計を比較しながら導入を考えることになりそうです。
- 教育サービス提供者： AIを教材作成だけでなく、計画や振り返りを促す伴走者として組み込む余地が広がります。記述の変化を検証し、支援サービスの設計に反映する動きが進む可能性があります。
- 教育現場の管理者： AI導入の評価は記述量だけでなく、生徒の状態や小さな変化を教職員が把握し、人の支援につなげられる運用まで含めて設計することが求められそうです。
このニュースの背景
不登校を経験した生徒の中には、生活や学習のペースを整えることに難しさを感じる場合があります。
小・中学校の不登校児童生徒数が35万人を超える一方、個別の支援を継続するには時間や体制上の限界があります。
教育現場での生成AI活用は教材作成や授業支援が中心でしたが、今回は生徒自身が計画や振り返りを始めるための伴走者として組み込む可能性が検証されました。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社ベネッセコーポレーションのプレスリリース（2026年8月20日 14時00分）ベネッセ高等学院 中等部がベネッセ…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001482.000000120.html