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PISA 2025、初めお問う「デゞタル䞖界でどのように孊ぶか」

数孊の点数、読解力の点数、理科の点数。25幎間、PISAが問いかけおきた質問はい぀も同じだった。しかし2025幎、PISAは初めお党く異なる問いを投げかける。

「あなたはデゞタル䞖界でどのように孊んでいるか」

90以䞊の囜が参加したPISA 2025の結果は、2026幎9月8日に発衚される予定だ。この詊隓がなぜ特別なのか、そしお私たちの教育にずっお䜕を意味するのかを事前に考えおみたい。


目次

  1. PISA 2025の新しい挑戊
  2. 「デゞタル䞖界における孊習」ずは䜕か
  3. 䜕を枬定するか自己調敎孊習ずメタ認知
  4. なぜこの評䟡が重芁なのか
  5. 私たちの教宀に突き぀ける問い

PISA 2025の新しい挑戊

OECDのPISA囜際孊習到達床調査は、15歳の生埒の数孊・読解力・理科の胜力を3幎ごずに枬定する囜際調査だ。しかし2025幎サむクルからは、革新的領域Innovative Domainずしお**デゞタル䞖界における孊習Learning in the Digital World, LDW**が新たに加わった。

PISA史䞊初めお、生埒がどれだけよく「知っおいるか」ではなく、「どのように孊ぶか」を枬定するのだ。

今回の䞭心的な評䟡領域は理科だ。2025幎PISAは理科を䞻芁領域に、数孊ず読解力を副次領域ずしお蚭定した。そしおそこにLDWずいう党く新しい次元が加わった。


「デゞタル䞖界における孊習」ずは䜕か

OECDはLDWをこう定矩しおいる。「コンピュヌティングツヌルを䜿っお知識構築ず問題解決の反埩プロセスに参加する生埒の胜力。」

より分かりやすく蚀うず、生埒にデゞタル孊習環境を䞎え、その䞭で自ら問題を定矩し、資料を探しお理解し、戊略を立おお耇雑な課題を解決する過皋党䜓を評䟡するのだ。

この評䟡は埓来のPISAず構造的に異なる。生埒は決められた問題を解くのではなく、珟代的なデゞタル孊習環境に入る。その䞭にはチュヌトリアル、参考資料、䟋題などがある。生埒はどの資料をどれくらい芋るか、どの順番で課題に取り組むかを自分で決めなければならない。

぀たり、遞択ず戊略が評䟡の栞心だ。正解を知っおいるかどうかではなく、知らないこずをどのように孊ぶかを芋る。


䜕を枬定するか自己調敎孊習ずメタ認知

LDW評䟡は二぀の栞心的胜力に焊点を圓おる。

**䞀぀目は自己調敎孊習Self-Regulated Learning**だ。自己調敎孊習ずは、自分の孊習過皋を自ら蚈画し、点怜し、調敎する胜力だ。「この郚分を理解できたか」「どこで詰たったか」「戊略を倉えるべきか」ず自問し、答える胜力だ。

教育研究においお、自己調敎孊習は孊業成就の最も匷力な予枬倉数の䞀぀ずされおきた。AIチュヌタヌを䜿った研究でも、自己調敎孊習胜力が高い生埒ほどAIベヌスの孊習でより倧きな効果を埗るこずが瀺されおいる。

二぀目はコンピュヌティングツヌルを䜿った科孊的探究胜力だ。デヌタを収集し、シミュレヌションを実行し、結果を解釈する過皋で、デゞタルツヌルをどれだけ䞻䜓的に掻甚するかを枬定する。

OECDは、この二぀の胜力が単なる知識の暗蚘を超え、未来の孊習者が身に぀けるべき栞心的胜力だず考えおいる。知識は急速に叀くなる。しかし、自分で孊ぶ力は叀くならない。


なぜこの評䟡が重芁なのか

PISA 2025のLDW結果が重芁な理由は、単に囜家間の順䜍を぀けるためではない。

教育投資の方向性を倉えられるからだ。PISA結果は各囜政府の教育政策決定に盎接圱響を䞎える。もし特定の囜の生埒がデゞタル環境での自己調敎孊習胜力が著しく䜎ければ、その囜はAIベヌスの教育ツヌルの導入よりも先に孊び方そのものを教える教育に投資すべきだずいう根拠が生たれる。

**AI教育ツヌルの実効性を怜蚌する根拠を提䟛する。**近幎、䞖界各囜はAIチュヌタヌ、デゞタル教科曞、適応型孊習プラットフォヌムに倚倧な投資をしおきた。しかし、これらのツヌルが実際に生埒の孊習胜力を高めおいるのか、それずも䟿利に答えを提䟛しお孊習プロセス自䜓を省略させおいるのかに぀いおの倧芏暡な囜際デヌタがなかった。LDW結果はこの問いに答える最初のグロヌバルデヌタになるだろう。

**韓囜の教育にも盎接的なメッセヌゞを投げかける。**韓囜の生埒たちは䌝統的に数孊・理科でPISAの高い点数を獲埗しおきた。しかし自己調敎孊習、孊習動機、デゞタル環境での䞻䜓的探究胜力はどのレベルにあるのかこの問いの答えが2026幎9月に出る。


私たちの教宀に突き぀ける問い

PISA 2025 LDWは今すぐ教垫ず孊校に重芁な問いを突き぀けおいる。

**私たちは生埒に「どのように孊ぶか」を教えおいるか**倚くの教宀は未だに「䜕を孊ぶか」に集䞭しおいる。教科曞の内容を䌝え、問題を解かせ、正解を確認する。しかしLDWが枬ろうずするのはその先だ。生埒が知らない問題に出䌚ったずきどう察凊するか、理解できないずきに自分で䜕をするかだ。

**デゞタルツヌルは孊習の「手段」か「代替者」か**AIツヌルが教宀に急速に入っおきおいる。しかし生埒がAIに答えを聞いお埗るこずず、AIを掻甚しお自ら探究するこずは党く異なる孊びだ。OECDはこの違いを明確に区別しおいる。

「生埒が汎甚AIツヌルを䜿うず、より質の高いアりトプットを出すこずが倚い。しかしAIぞのアクセスが制限される——䟋えば詊隓などで——ずその優䜍性は消えおしたう。堎合によっおは逆転するこずもある。」——OECD デゞタル教育展望 2026

PISA 2025の結果は2026幎9月に出るが、LDWの党䜓結果は2027幎12月に公開される予定だ。䞖界はその数字を埅っおいる。その前に、私たちの教宀がこの問いを自ら先に立おおみる必芁があるかもしれない。


出兞・参考資料

  • OECD. PISA 2025 Learning in the Digital World. リンク
  • OECD. PISA 2025 Learning in the Digital World Assessment Framework (Second Draft). リンク
  • OECD. OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. リンク
  • K-12 Dive. "PISA to test student motivation, self-regulation in digital learning in 2025." リンク
  • EPALE. "The Future of Learning: Key Takeaways from the OECD Digital Education Outlook 2026." リンク
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