世界のK-12 AI教育の現状

グローバルK-12人工知能教育市場の現状

1.1 市場規模と成長予測：爆発的だが一貫性のない予測

世界の教育セクターは、AIによって推進されるパラダイムシフトを経験しており、教育と学習の根本的なモデルを再構築しています。 AIは、補助ツールから、パーソナライズされた学習や管理業務の自動化から、生徒の評価や新しいインタラクティブな教育方法まで、世界中の教育システムの基礎となるレイヤーへと進化しています。この根本的に変革的な動きにより、AI教育市場は指数関数的な発展の時代に突入しました。

ただし、この急速に成長する市場の正確な定量分析を実行することは困難です。市場調査機関は、市場規模と成長率の予測について大きく異なる数値を公表しており、市場の初期段階で定義があいまいな特性を示しています。

• マクロ市場予測：

  • あるレポートでは、世界のAI教育市場全体の規模が2022年の37億9000万ドルから2027年には205億4000万ドルに増加すると予測されており、複合年間成長率（CAGR）は45.6％です¹。

  • 別のレポートでは、市場は2023年には41億7000万ドルの価値があり、2030年には530億2000万ドルに達すると予測されており、CAGRは43.8％²です。

  • 別の分析では、市場は2024年の47億ドルから2032年には264億3000万ドルに成長し、CAGRは37.68％になると示されています³。

• K-12市場データ：

  • K-12セグメントに焦点を当てた分析では、世界のK-12 AI教育市場規模は2024年には18億3920万ドルで、2030年には98億1420万ドルに増加すると予測されており、CAGRは32.2％⁴です。

これらの数値の矛盾は、いくつかの要因に起因します。第一に、「AI教育」という用語の範囲は、組織によって定義が異なり、ソフトウェアとプラットフォームに焦点を当てているものもあれば、スマートハードウェアとバックエンド管理システムを統計に含めているものもあります。第二に、市場の非常にダイナミックな性質により、データ収集および予測モデルがテクノロジーとアプリケーションの急速な反復に追いつくことが困難になっています。予測データのこの逸脱と混乱は、市場の初期の模索段階を最も正確に示しており、機会を提供すると同時に、投資家と政策立案者にとって高いレベルの不確実性とリスクをもたらします。

1.2 成長の原動力と市場のダイナミクス

多くの相互に関連する力が、K-12 AI教育市場の高速拡大を推進し、強力な成長エンジンになっています。

• **パーソナライズされた教育の緊急の必要性：**最も重要な推進力はこれです。従来の「ワンサイズフィットオール」の教育技術では、多様な学習要件を満たすことができなくなりました。 AIテクノロジーにより、大規模な学習の深いパーソナライズが可能になります¹。 AIアダプティブラーニングプラットフォームは、生徒の学習の進捗状況とスタイルをリアルタイムで監視し、教育コンテンツと難易度を動的に変更して、生徒のエンゲージメントと学習成果を向上させることができます⁵。教育者、保護者、教育機関からのこの要求が、市場の基盤を形成しています。

• **政府とリスクキャピタルからの強力なサポート：**世界中の政府と民間セクターのエンティティは、EdTechに多大な投資を行っています。たとえば、米国のEdTech投資は近年30億ドルを超え、欧州連合はデジタル教育アクションプランを発表し、インドは2020年の国家教育政策を発表しました¹。これらの政府の戦略計画は、AI教育インフラストラクチャの開発と広範な採用のための政策保証と金融インセンティブを生み出します。同時に、ベンチャーキャピタル企業、企業、非営利インキュベーターのアクティブな参加は、資本市場がAI教育を長期的に有利に見ていることを示しています¹。

• **運用効率の向上と教師へのプレッシャーの軽減：**教育におけるAIアプリケーションは、教育の質を向上させるだけでなく、教育システムが直面する運用上の課題に対処するように設計されています。世界中の教師は、過度のワークロード、複雑な管理責任、および人員不足の問題に直面しています¹。 AIツールは、宿題の採点、クラスのスケジュール、レポートの生成などの反復的な活動を自動化し、教師を管理業務から解放し、より多くの時間とエネルギーを付加価値のある教育活動と生徒のカウンセリングに費やすことができます⁶。教師の生産性のこの向上は、学校におけるAI製品の重要なセールスポイントとして浮上しています。

• **技術インフラストラクチャの成熟と普及：**技術の進歩は、教育分野におけるAIの広範な採用への道を開きました。特に、クラウドベースの導入モデルの広範な使用により、学校がAIシステムを実装および維持する際の費用と技術的な障害が大幅に削減され、リソースが限られている機関でも最先端の教育ツールを使用できるようになりました²。コアテクノロジーレベルでは、**自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）**の進歩が特に重要です²。 NLPテクノロジーは、インテリジェントな個別指導システム、チャットボット、および自動化されたライティング評価をもたらすのに役立っています。

• **パンデミック後の時代の混合学習の正規化：**新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、教育環境を永久に変え、オンラインとオフラインのコンポーネントを融合させた混合学習モデルが新たな標準になりました¹。このモデルは、教育の柔軟性と継続性に対するより高い基準を設定します。 AI駆動の仮想チューター、自動化された評価システム、および生徒の参加を追跡するためのツールは、さまざまな学習コンテキストをスムーズに接続することにより、混合学習のための堅牢な技術的サポートを提供します。

1.3 地域市場の詳細な分析：さまざまな優先順位を持つ世界

K-12 AI教育市場の世界的な増加は均一ではなく、経済的基盤、政策ガイダンス、および文化的背景の違いにより、さまざまな地域が明確な地域特性を示しています。

• **北米：**現在の世界最大の市場である北米は、強力な技術力、かなりの資本投資、および十分に確立されたインフラストラクチャにより、支配的な地位を占めています¹。 Microsoft、Google、IBMなどのテクノロジー大手は、この地域に本社を置いており、広大な教育エコシステムを通じてAIの採用を促進しています¹。最先端技術に対する地域のオープンさと早期採用により、市場開発の先駆けとしての地位を確立しています。

• **アジア太平洋（APAC）：**これは世界で最も急速に成長している市場です¹。この地域の急速な拡大は、大規模な学生基盤、教育への投資への強い欲求、および政府主導のデジタル化プログラムによって推進されています。

  中国は、世界をリードする市場規模と強力な政府の支援により、アジア太平洋市場のリーダーです³。一方、若い人口が多く、政府の「デジタルインディア」イニシアチブがあるインドは、今後数年間で最も高いCAGRを持つ国々の中で​​あると予想されています³。韓国などの国も、デジタル学習イニシアチブを積極的に追求しています。

• **ヨーロッパ：*ヨーロッパ市場は、北米とアジア太平洋に続き、各国がAIを国のデジタル教育戦略にうまく統合しています¹。テクノロジーリーダーシップを追求する米国や中国とは異なり、ヨーロッパは規制された、公平で、人間中心のAI教育エコシステムの開発をより重視しています。一例として、ドイツの国家AI戦略は、2025年までにAI実装に50億ユーロを割り当てることを約束しており、資金の大部分は学校デジタル化協定*プロジェクトを通じて教育セクターに流れ込み、ヨーロッパ最大のAI教育市場となっています¹⁰。ただし、ヨーロッパは、政策と世論に関する課題にも直面しています。たとえば、ドイツ人の60％以上が学校でのAIの使用に反対しており、政策実施の障壁となっています¹⁰。

パート2：3つの戦略のゲーム：中国、米国、ヨーロッパの比較政策分析

世界のK-12 AI教育の発展は、純粋に技術的または市場的な行動ではありません。それは本質的に地政学の壮大な物語に結びついています。世界で最も重要な3つのプレーヤーとして、中国、米国、欧州連合の異なる政策は、国内の産業エコシステムを定義し、将来の世界的なテクノロジーガバナンスと教育理念の競争を告げています。これらは単なる教育政策ではなく、国家の将来の競争力の戦略的展開です。

2.1 中国の指令：トップダウンの中央集権モデル

中国のAI教育戦略は、高い行政力、明確な目標、および効率的な実行によって区別されます。この戦略は、トップダウンの国家主導モデルであり、2030年までに世界の主要な人工知能イノベーションセンターになるという国の幅広い目標に役立ちます¹¹。この戦略は一夜にして作成されたものではなく、長年の政策準備を経て作成されたものであり、主要なマイルストーンは、2017年に発表された国務院の新世代人工知能開発計画であり、初めて、初等および中等学校へのAI関連科目の含めることを明確に推奨しました¹²。

• **中核となる政策とタイムライン：*中国教育省は、2025年4月に、AI一般教育が2025年9月1日*から全国のすべての小中学校で完全に実施されると述べたガイドラインを発表し、首都北京がパイロット都市として機能します¹¹。この政策の必須かつ全国的な規模は前例がありません。

• **カリキュラムの構造と要件：**政策によると、小中学生は、毎年少なくとも8時間 のAIコースワークに参加する必要があります¹¹。カリキュラムは「スパイラルアップグレード」アプローチを使用して構築されており、年齢層に応じて異なる学習目標があります¹¹：

  • **小学校段階（6〜12歳）：**主な優先事項：経験と興味の育成。 スマートデバイス、ロボットプログラム、感覚学習とのつながりを通じて、生徒がAIテクノロジー（音声認識や画像分類など）の価値を認識できるようにし、主要な意識と好奇心を構築します。

  • 中学校段階： 実用的なアプリケーションの重要性が高まっています。カリキュラムは、例を使用してデータ分析と問題解決のスキルを教え、生徒がAIテクノロジーを理解して適用するのを支援します¹¹。

  • 高校段階： 高度なアプリケーション、イノベーションプロジェクト、および倫理的考察を強調します。プロジェクトベースの学習を奨励し、複雑なAIアプリケーションの進歩を可能にし、技術的および革新的なスキルを育成するためにAIの社会的および倫理的な結果を調査します¹¹。

• **実装と保護：**政策を実施するために、中国政府はいくつかの支援措置を実施しました。 AI教育は、独立した科目として提供することも、科学や情報技術などの他の分野に組み込むこともできます¹¹。政府は、「教師-生徒-機械」の共同学習アプローチと学校と企業、研究機関とのパートナーシップ、および実践拠点の設立を精力的にサポートしています¹¹。州はまた、全国小中学校スマート教育プラットフォームを開発して、質の高い教育リソースを調整し、専門のAI教科書を編集して、学術コンテンツの権威と普及を保証します。

• **市場を推進する効果：**この国家計画は、すぐに大規模な国内市場を創出し、定義しました。 2030年までに、中国のAI教育市場は33億ドルに達すると予想されており、CAGRは34.6％です⁹。教育省は、今後数年間で教育関連プロジェクトに約2兆元（約2750億ドル）を投資する予定であり、そのかなりの部分がEdTechとAI教育に向けられています¹⁷。

2.2 米国のパズル：インセンティブ主導の分散型モデル

米国のAI教育戦略は、中国の中央集権型戦略とは対照的に、高度に分散化され、市場主導型で、ボトムアップであることによって定義されます。米国には全国的なカリキュラムがなく、教育に対する権限は州および地方の学区に分散されています¹²。この教育の伝統は、統一された計画と一貫性のない基準がないことによって定義される、AI教育の分野で「ワイルドウエスト」の設定を作成しました¹⁸。

• **中核となるポリシー手段：*連邦政府の役割は、管理者というよりもむしろガイドおよび動機付け者としての役割です。その主な政策ツールは、2025年4月に署名された人工知能教育における米国青少年育成*に関する大統領令です¹⁴。米国全体の学生のAIリテラシーを高めるという大統領令の目標にもかかわらず、その定義属性は、新しい専用資金を創出しなかったことであり、代わりに既存のリソースとメカニズムの使用を強調しています¹⁴。

• 主要なイニシアチブ：

  • **ホワイトハウスAI教育タスクフォースの設立：**ホワイトハウスの科学技術政策室が主導し、教育省、労働省、エネルギー省を含む多くの部門とともに、連邦AI教育の取り組みを調整する責任があります¹⁹。

  • **官民パートナーシップ（PPP）の推進：**大統領令の主要なアプローチは、連邦当局がAI業界のリーダー、学術機関、非営利団体と協力して、K-12学生向けのAIリテラシーと批判的思考力の教育リソースを作成することを奨励することです¹⁹。

  • **既存の助成金プログラムの活用：**教育省などの組織に対し、教師のトレーニングなどの既存の裁量的助成金プログラムでAI関連のトレーニングとアプリケーションを優先するように指示します¹⁹。

• **「大統領AIチャレンジ」を開催：**技術教育を促進するために、全国的な競争を通じてAIにおける学生と教師の成果を動機付け、紹介します¹⁹。

• **州レベルのアクションの断片化：**連邦レベルでの義務的な要件がないため、州のアクションはペースと方向が異なります。 2024年現在、17の州が何らかの形式のAI関連法を採択していますが、その内容は異なります²¹。たとえば、カリフォルニア州とバージニア州はAI影響ワーキンググループを設立しています。コネチカット州とフロリダ州はAIパイロットプログラムを承認しましたが、テネシー州のみが学区に学生と教師のAI使用に関する規則を作成することを要求しています²¹。この「パズル」政策の状況は、米国の教育分権の伝統の直接的な結果です。

2.3 ヨーロッパのフレームワーク：協調的協力の倫理優先モデル

ヨーロッパのAI教育戦略は、テクノロジーを実装する際に、法の支配、民主主義、人権の尊重の原則を強調するという代替の道筋をたどります²²。技術的な支配を求めて米国や中国と競争するのではなく、ヨーロッパはAIの社会的結果にもっと焦点を当てており、したがって、責任ある、包括的で、信頼できるAI教育エコシステムを構築しています。この概念は、EUの人工知能法およびデジタル教育アクションプラン2021-2027など、他のトップレベルのイニシアチブに統合されています²³。

• **中核となる政策手段：*ヨーロッパモデルの基礎は、経済協力開発機構（OECD）と欧州委員会が共同で作成した初等および中等学校におけるAIリテラシーのフレームワーク*の草案です²³。必須のシラバスであるよりむしろ、加盟国がAIリテラシー教育を教室、カリキュラム、コミュニティに組み込むのを支援する参考文献として機能します。フレームワークの最終版は2026年にリリースされる予定です。

• フレームワークの構造と原則： AI時代に向けて学習者をエンパワーメントというタイトルのこのフレームワークは、AIリテラシーをAIの利用、AIの作成、AIの管理、AIの設計の4つの実践領域に分割します²³。その基本原則は、単なる技術スキル開発をはるかに超えており、高いレベルの倫理、包括性、社会的責任を強調しています。フレームワークは、学生に以下を奨励します。

  • AIが生成した結果の精度に疑問を呈する。
  • アルゴリズムのバイアスを評価する
  • AI採用の社会的および環境的な影響を検討する
  • AIの制限事項と、トレーニングデータ、設計、および実装における人間の選択をどのように反映しているかを理解する²³。

• **加盟国のアクションと社会的緊張：**加盟国は、EUフレームワークのガイダンスに従ってイニシアチブを取っています。前述のように、ドイツは国家AI戦略に50億ユーロを投じ、教育を主要な焦点としています¹⁰。また、ヨーロッパモデルは、国民の不安と政府の動機付けの不均衡に対処するという独自の課題に直面しています。アイルランドなどの国での調査では、多くの親や教師が、子供たちがAIを安全に使用するのを指導する準備ができていないと感じており、追加の情報とトレーニングが求められています²⁵。ステークホルダーの声のこの強調は、ヨーロッパの政策立案をより慎重かつ複雑にしています。

これら3つの別々の戦略的ルートは、独自の哲学的視点を表しています。中国のモデルは、効率とスピードを目標とする中央集権的な方向性を優先し、教育システムを改革することによって将来の技術的リーダーシップを獲得しようと努めています。米国のモデルは、市場、自由、競争を信じて、最大限のイノベーションを生み出します。そして、ヨーロッパのモデルは、社会的幸福を技術の実装の基本的な要件と見なし、イノベーションと制御の間の妥協点を見つけようとしています。その結果、K-12 AI教育は、人々とテクノロジーの関係をどのように設計するかについてのこれら3つの力の基本的な考えを描写する縮図となっています。長期的な成功と失敗は、世界の技術標準、労働スキル、および将来のガバナンス構造に広範な影響を与えるでしょう。

パート3：AI統合型教室：教育トレンド、アプリケーション、およびステークホルダーの視点

AIテクノロジーがコンセプトから現実へと移行するにつれて、K-12教室の外観を劇的に変えています。 AIの浸透は、教材から教師と生徒のやり取りまで、すべての分野で顕著です。ただし、この変化に対するさまざまなステークホルダー（生徒、教師、保護者）の認識と期待は大幅に異なり、複雑で緊張感のある状況が生み出されています。

3.1 AIリテラシーの台頭：新しい中核的能力

現在のK-12 AI教育の顕著なトレンドは、重点が「AIを使った教育」から「AIについての教育」に移行していることです。 AIリテラシーはもはやコンピューターサイエンスの領域とは見なされておらず、代わりに読み書き能力や算数に匹敵する基本スキルステータスに引き上げられています²⁶。

• リテラシーの本質： AIリテラシーは、AIツールの使用方法の理解をはるかに超えています。学生がAIの原則、機能する方法、能力の限界、および潜在的な危険性を徹底的に理解することを伴います²⁶。ユネスコのグローバルAIコースの分析によると、完全なAIリテラシー教育プログラムには、通常、3つの相互接続されたコンポーネントがあります。

  AIの基礎（データリテラシー、アルゴリズムなど）、倫理と社会的影響（偏見、プライバシー、公平性など）、およびAIテクノロジーの理解、使用、開発 ²⁸。

• 中核となるスキル開発： AIリテラシー教育の主要な目標は、学生の批判的思考を発達させることです。 AIによって生成されたコンテンツを盲目的に受け入れるのではなく、評価および評価する方法を学ぶことが学生にとって不可欠です²⁶。彼らは、AIの結果が「真実ではなくデータを反映している」ことを認識する必要があります。これは、表面的には中立に見えるかもしれませんが、欠陥、偏見、または誤解を招く情報が含まれている可能性があります²⁶。これには、アルゴリズムのバイアスが、一見中立的なシステムに社会的差別をどのように統合するかを検出し、過小評価されている集団への潜在的な害を理解することが含まれます。

• グローバルコンセンサス： AIリテラシーを教育上の優先事項として強調することは、中国、米国、ヨーロッパの3つの主要な戦略モデルで共有されている数少ない目標の1つです。道徳的な性格を確立し、スキルを開発するという目標は、AIリテラシーと批判的思考を強調する米国の行政指令、およびAIの責任ある使用に焦点を当てるヨーロッパのフレームワークと一致しています²³。ここには共通の目標があります：AIテクノロジーを合理的に制御できる次世代を創造すること。

3.2 パーソナライゼーションエンジン：実践におけるアダプティブラーニング

AIリテラシーが教育の「新しいコンテンツ」である場合、パーソナライズされたアダプティブラーニングは、教育の「新しい方法」におけるAIテクノロジーの最も中心的なアプリケーションです。これは現在、AIの最も普及しており、潜在的に重要な、教室でのアプリケーションシナリオです¹。

• 中核となるメカニズム： AI駆動のアダプティブラーニングプラットフォームは、生徒の学習データをリアルタイムで追跡および分析することにより、各生徒の固有の学習者プロファイルを生成します。生徒の進捗状況と学習スタイルに関するデータには、問題解決の速度、正確性、および支援のリクエストの頻度が含まれます。これに基づいて、テクノロジーは必要に応じてコンテンツを変更して、生徒に最適な教材を開発できます⁵。

• 主要なアプリケーションフォーム：

  • インテリジェント個別指導システム（ITS）： AIが24時間年中無休の仮想チューターとして機能し、個人の弱い点に基づいて関連する支援とフィードバックを提供する、アダプティブラーニングの典型的な例⁴。

  • 自動化された評価とフィードバック： AIは評価効率を大幅に向上させます。客観的な質問を迅速に採点するだけでなく、テキストの整合性とロジックを評価することにより、エッセイなどの主観的な質問も評価します⁶。これにより、教育者の時間を節約し、生徒がタイムリーに学習の進捗状況を理解および評価できるようになります。

  • **コンテンツの作成と配信：**コンテンツ配信システムは、現在最も収益を生み出しているAI教育アプリケーションの一部です³。 AIは、重い教科書をわかりやすい説明に抽象化するなど、「スマート教材」を生成するためにも使用されます³¹。

  • **ゲーム化された学習：**一部のプラットフォームでは、AIを使用して教室の管理と学習をゲーム化しています。たとえば、ClasscraftプラットフォームはAIを使用して生徒の行動を監視し、ゲームのようなインセンティブを提供します。したがって、生徒のコミットメントに影響を与え、肯定的な学習雰囲気を維持します²⁹。

• 教師の専門能力開発の有効化： AIは生徒を支援するだけでなく、教師の「スマートコーチ」としても機能します。 AIはクラスの映画を分析して、教師に教育速度、質問技術、教育の明確さ、生徒の参加に関する定量的な評価とフィードバックを提供します。

3.3 戦場からの声：3つの視点における対立

AI教育の大胆な戦略にもかかわらず、学校や教室に入ると、生徒、教師、保護者の態度や使い方についての見解が対立することがあります。

• **生徒：広く採用されているプラグマティスト：**生徒はAIテクノロジーを高い割合で採用しています。ある調査によると、生徒の約89％が課題を完了するのに役立つツールを使用しています³⁰。目標は実用的です。

  主に調査の実施、情報の要約、および学習リソースの作成であり、主な目的は学習効果を高めることです³¹。興味深いことに、生徒は教師よりもAIがよりバランスの取れた教育システムを生み出すことができると考えています（41％対33％）³¹。

• 教師：多くの疑念を持つプラグマティスト： AIに対する教師の態度は複雑で矛盾しています。一方では、教育の仕事におけるAIの実用的な関連性を認識しており、77％がAIは準備と管理タスクの処理に役立つと考えています³⁰。教師が利用できるツールに慣れるにつれて、彼らの態度はより協力的になり、ほぼ半分がAIを使用しています³²。一方、AIの使用に対する不信感は高く、約70％がAIを使用して課題を完了することは盗作に相当すると考えており、革新的な教育ではなく、これを回避するための手順が使用されています³³。その背後には、十分なトレーニングの欠如と未知のテクノロジーに対する懸念があります³²。

• **保護者：不安な部外者：**保護者は、生徒と教師による使用とは対照的に、AI教育に対して最も好ましくない見解を持っています。親の約70％は、AIは子供の教育に有益な貢献をしていないと考えており、その主な理由は、子供の批判的思考と自己指示が損なわれることに対する懸念のためです。また、多数の親が子供のAI使用を指導するための情報と能力について教育を受けておらず、安全を確保する準備ができていないと感じています²⁵。

これら3つの視点の矛盾は、効率と方法論の対立を浮き彫りにしています。生徒の目標は「効率の向上」とより速い方法で課題を完了することであり、教師は管理の「効率」を高め、ワークロードを減らすことを試みます。実施された戦略は、理解の深さについての政策立案者の期待に応えません³⁵。

AIの普及に伴い、宿題やテストの評価フレームワークは混乱に直面しています。これにより、作品または思考プロセスを評価するかどうかを深く検討し、教室での議論やレポートなどの情報を統合する必要があります¹⁵。これらの変革は、教育プロセスを近代化するための触媒となる可能性があります。

パート4：ビジネスエコシステム：AI教育のアーキテクチャ

K-12 AI教育セクターは、多層的なエコシステムの恩恵を受けています。このエコシステムは、広大な基本的なプラットフォームプロバイダー、専門的な焦点を持つ企業、革新的なスタートアップ、倫理的な非営利団体で構成されています。これらの企業はすべて、教育のイノベーション、製品、基盤を集合的に提供します。

4.1 既存の巨大企業：テクノロジー企業の教育ロードマップ

ビッグテックは、豊富な技術データのために「インフラストラクチャプロバイダー」としての役割を果たしています。彼らの意図は、学校が採用している既存のアプリケーションにAI機能をシームレスに注入することです。

• Microsoft： MicrosoftのAI統合は、Microsoft Education 37の使用を通じてTeamsとOneNoteに行われています。そのAI機能には、Copilotのアシスタント対応補助機能と、Immersive Readerなどの手段を通じて学習を促進するために使用される機能が含まれており、学習の分析を提供し、教材を利用できるようにします¹。

• Google： Googleは、Workspace for Docs、Slides、ClassroomにAI機能を統合したGoogle Educationプラットフォームを通じて機能します¹。競争力は、高い使用とスケーラブルなインフラストラクチャです。

• IBM： IBMは、多くのソリューションが利用可能なWatson Educationの使用を通じて競争し、以前の認知コンピューティングの専門知識を新しい分野に活用しています¹。

各企業は、機能強化と管理の利便性に焦点を当てたソリューションであるというフレームワークを有効にします。

4.2 特定の企業：教育技術企業

大手テクノロジー企業とは異なり、熟練した教育企業は専門分野の教育上の欠陥を解決するために専門技術を開発しています。

• ケーススタディ：Squirrel AI Squirrel AIは、対面式の個別指導センターでのオンラインアプリケーションの使用を生成します。 Squirrel AIは、K-12学生向けの個別指導のために約3000か所にホストセンターを持っています³⁸。

  **.主なテクノロジー：**2400万人の学習者からのデータでトレーニングされた適応モデリングを利用します。 AIシステムは知識を分析し、特定の学生のギャップを個別指導するための学習方法³⁹を使用します。

  .市場への拡大： Squirrel AIは、語学と理系の学生向けのコースを提供しています。独立して機能することにより、センターロケーションを北米で使用できるようにし、センターをオープンする計画を立てることで、国際的に前進しようとしています³⁹。

• ケーススタディ：Century Tech

  **.運用アプローチ：**これはAI駆動の推奨事項、科学的専門知識を提供し、両方を統合します。 SaaSおよび学校サービスを提供します⁷。

  **.主なテクノロジー：**そのクリックのそれぞれが追跡され、学生のビューを構築します⁷。これにより、フィードバック⁴⁵が提供されます。

  **.原則：**教育タスクを削減します。 AIは進捗レポートを支援し、週最大6時間節約できます⁷。コンテンツはカリキュラム⁴⁵に関する一連の計画で構成されています。

• ケーススタディ：Carnegie Learningリテラシーと語学研究のソリューションをリードしています¹。

  **.技術基盤：**中学校と高校向けの数学プログラムを専門としています。このプログラムは、AI学習機能³⁸によってもサポートされ、教室を監視します。

4.3 革新的なスタートアップ

スタートアップは使用し、イノベーションのための市場のポイントを解決するのに柔軟に対応します。

• **Merlyn Mind：**アシストするための音声起動AIツールを提供します。教師は気を散らすものを減らし、クラス中にテクノロジーを簡単に制御できます⁴⁶。
• Brisk teaching： Chromeブラウザ拡張機能は、クラスで使用するためにAIツールを組み込みます。インストラクターは教材を生成して、作業を効果的に行うことができます⁴⁶。
• **Edexia：**評価プラットフォームを許可します。教師はスタイルのフィードバックを与え、評価とグレーディングを支援します⁴⁶。
• **Practically（インド）：**拡張現実を統合した没入型学習を提供します。そして仮想化³⁸。

4.4 業界ベースの監視

いくつかの組織は、商業的な目的ではなく、「業界倫理」として機能します。