少ない参加者でしたが、アクティブなGr討論やパネル討論にそれなりに満足していただけたのではと思います。ワークショップは、大学や企業の技術者は慣れていませんし、価値を認識もしていないことから、参加者数は心配した結果となりました。一般参加者以上に、パネリストが集まり、アクション会議、ワールドカフェで、学会の役割について私の問題意識を共有させていただいたことに意義を見出しています。よく整理をしながら、次のステップを考えたいと思います。
今回、学会と教育を繋ぐキーとして人工知能を取り上げ、ジグソー法のような議論の展開を考えました。こうした場合、アクティブラーニングのような先行して多様に使われる言葉は議論の混乱を招きやすいですね。アクティブラーニングの解釈に含まれる「深い」に予想以上のギャップがありました。指導要領改訂の答申では「深い」学びは、社会の課題に向かい生き抜くことに繋がるものであり、教科特有の見方・考え方を統合するものです。（通常のDeep Learningの解釈でない）情報処理、コンピュータ、プログラムについて成長に対応した見方・考え方の進化が必要ですね。プログラミング教育に先立って論理的思考を小学校で指導することように。
私は、これまで人工知能と教育の繋がりを授業改善のデータベース中心に考えていました、今回ご紹介いただいた花の例では、着眼、分類、グループ化、種類、特定化がパーセプトロンでモデル化の中で正しい名前に導く手順に注目、この手順が知識以上に重要視されている思考、判断に相当するものであり、人工知能がこれらの力改善の支援することへの期待を膨らませました。プログラム教育もパーセプトロンを使いこなす為に必要と位置づけられますね。
今後、電子情報通信学会の「思考と言語研究会」で人工知能と人の思考を比べ、「人工知能活用での思考力向上」などの議論を巻き起こしつつ、人口学会や情報処理学会にも協働を働きかけたいと思います。