要約
ヴィゴツキーの提唱した「最近接発達領域（ZPD）」理論は、学習者が適切な支援を受けることで自力では解決できない課題にも挑戦できることを示しています。その理念と、大規模言語モデルであるChatGPTなどの生成AIを活用した自習は非常に相性が良く、学習者にとってAIが「足場」となって学びを深めることができます。本記事では、まずZPD理論の概要と教育的意義を述べた上で、生成AIによる自習の特徴や可能性を整理します。続いて、ZPDと生成AIを組み合わせた学びの相乗効果について国内外の最新研究事例や学校現場での実践例を紹介し、最後にその課題と展望を考察します。
ZPD理論の概要と教育的意義
ZPD（Zone of Proximal Development、最近接発達領域）とは、レフ・ヴィゴツキーが提唱した概念で、学習者が「現在一人でできること」と「周囲の助けがあればできること」の間に存在する領域を指します。簡単に言えば、少し支援があれば到達できる「もう少しでできる」課題の範囲です。教育的には、この領域で学習者に課題を与え、適切な援助を行うことで効果的な成長が促されるとされています。実際、教育現場ではこの理論に基づき「足場かけ（スキャフォールディング）」と呼ばれる段階的支援の技法が広く用いられています。教師や先輩がヒントを出したり手助けしたりしながら、学習者が徐々に自力で問題解決できるよう支援するアプローチです。ZPDと足場かけの考え方は幼児から大学生・社会人に至るまで教育段階や分野を問わず普遍的に適用できる基本原理とされます。そのため、学習者の現在の発達段階に合わせて適切な挑戦を与え、支援を調整していくことは教育実践上きわめて重要です。
生成AIによる自習の特徴と可能性
近年登場したChatGPTに代表される生成AIは、自習においてまるで個人教師のような役割を果たす可能性があります。学習者は疑問点をいつでもAIに質問でき、即座に回答やヒントを得ることができます。例えば文章の書き方についてフィードバックをもらったり、理解しづらい概念を別の言い方で説明してもらったりと、24時間いつでも対話できる学習パートナーとして機能します。従来、教師が全ての学生に即時に個別指導することは困難でしたが、生成AIを用いることで個々のペースに合わせたサポートが可能になります。実際、中国の大学で行われた準実験研究では、ChatGPTを組み込んだ反転授業により学生の課題遂行能力や自己効力感、学習意欲、創造的思考力が有意に向上したと報告されています。また、2025年に発表された51件の研究メタ分析でも、ChatGPTの活用が学生の学習成果の向上に大きく寄与し、学習者の意欲や高次思考力にも中程度の正の影響を与えると結論付けられました。専門家は、このような生成AIの恩恵を初等教育から高等教育、社会人の学び直しに至るまで幅広い場面で活用し、多様な学習ニーズに応えるべきだと提言しています。さらに、ChatGPTのような対話型AIは問題提起や追加質問を行うことで学習者の思考を引き出すこともでき、単なる知識提供だけでなく思考力や創造力を育む自習支援ツールとしての可能性を秘めています。
ZPD×生成AIの相乗効果と実践例
ZPD理論と生成AIによる自習を組み合わせることで、生徒一人ひとりの「ちょうど手が届く範囲」の学びを強力に後押しする相乗効果が期待できます。生成AIは学習者にとっての「より有能な他者」（More Knowledgeable Other）の役割を果たし、必要に応じてヒントやフィードバックを与えることで学習者をZPD内に留めつつ課題遂行を支援します。プロンプト（AIへの指示）の工夫次第では、AIがこの足場かけを効果的に実践し、学習者のZPD内での成長を促進して単なる知識提供以上の教育的価値を生み出せることが指摘されています。実際、最新の研究仮説では、生成AIが常時スキャフォールド（足場）として機能することで学生のZPDを大きく拡張し、従来より早い段階からより高度な思考活動に取り組めるようになる可能性が示されています。これは、AIの支援によって学習者が「本来はまだ難しい」課題にも挑戦し、経験を積み重ねられることを意味します。
具体的な実践例として、国内ではヴィゴツキー理論を取り入れた対話型AI「モンドAI」の取り組みが注目されています。モンドAIは子どもからの質問に対し即座に答えを教えず、「君はどう思う？」「どうしてそう考えたのかな？」と問い返すスタイルで対話を行います。このように子どもの考えを引き出しながら必要最小限のヒントを与えることで、子ども自身が試行錯誤して答えにたどり着くプロセスを支援しています。まさにヴィゴツキーの理論に忠実なアプローチであり、AIが思考の伴走者として足場かけを実践している例と言えます。さらにモンドAIは、一人ひとりの学習履歴や理解度に応じて提示する問題の難易度を調整し、各児童のZPDに合わせた個別最適な課題設定を行っています。このようなAIによる柔軟な支援により、小学生でも自力では難しかった問題に取り組み成功体験を積むことができるなど、ZPD×生成AIの相乗効果が現場で実証されつつあります。
課題と展望
生成AIを学習に取り入れる上で課題となる点もいくつか指摘されています。第一に、AIの回答の信頼性と倫理の問題です。ChatGPTは膨大な知識を持つ一方で、不正確な情報や架空の参考文献を提示してしまう場合があります。学習者がAIの出力を無批判に受け入れると、誤った知識を習得したり偏った見方が強化されたりする恐れがあります。このため、AIの回答を鵜呑みにせず、批判的思考を持って検証する姿勢を育てる指導が重要になります。
第二に、学習者のAI依存と学習意欲の低下です。便利なAIゆえに、安易に答えを求めてしまい自分で考える機会が減ってしまう可能性があります。実際、生成AI活用に関する国際調査では、プログラミング課題で学生がコード生成AIに過度に頼り、本来自分で試行錯誤すべきプロセスを飛ばしてしまうケースが懸念されています。また、ある大学の研究では、化学の課題で学生の約半数が回答の正誤にかかわらずChatGPTの返答を信用し、数学の練習問題でGPT-4を活用していた学生は、その利用を止めた後の試験で成績が大きく低下したという報告もあります。これらの事例は、AIを「便利な杖」にしてしまうと学習効果が損なわれるリスクを示唆しています。したがって、AIに頼りきりにさせない指導と、学習者自身が考え努力する動機づけが不可欠です。
第三に、教師の役割と教育デザインの変化です。AI時代においても、教師は学習の舵取り役として重要な存在です。生成AIを効果的に活用するには、教師がプロンプトを工夫してAIから適切なヒントを引き出したり、AIの応答を踏まえて追加説明を行ったりと、新たな指導スキルが求められます。また、AI活用に関する教員研修の充実や、学校ごとのガイドライン整備も重要課題です。最近のレビュー研究でも、教師の専門性開発（教員研修）や倫理的なAI導入、そしてカリキュラム設計へのAI統合の必要性が強調されています。例えば、宿題でAIがどこまで支援するのを許容するか、生成AIを使った学習活動で学習評価をどう行うか、といったルール作りや評価法の検討が求められています。さらに、経済的・地域的なデジタル格差によりAIへのアクセスに差が生じないよう、誰もが公平に最新技術の恩恵を受けられる環境整備も展望すべき課題です。
こうした課題を踏まえつつも展望は明るいと言えます。生成AIは適切に活用すれば、従来は教師や専門家の人的資源が足りずに十分提供できなかった細やかな学習支援を一人ひとりに届けることができます。ただし「AI任せ」にするのではなく、人間の教師やクラスメートとの協働と組み合わせることが重要です。実際、AI単独よりも人間とAIが協調した足場かけが最も効果的であるという指摘もあります。教師はAIを補完する存在として学習者を見守り、必要に応じて方向付けを行います。学習者同士もAIから得た知見を共有し議論することで理解が深まるでしょう。このように三者（学習者・教師・AI）が連携する学習環境を整えることで、生成AIの強みを活かしつつZPD理論に基づく「ちょうどよい挑戦」の場を提供できると期待されます。
おわりに
ヴィゴツキーのZPD理論と生成AIによる自習の組み合わせは、学習者に「ちょうど良い支援」と「主体的に取り組める挑戦」を同時に提供する新たな可能性を切り拓きました。適切な指導デザインのもとでChatGPTのようなAIを活用すれば、小学生から社会人に至るまで一人ひとりの学びを深め、創造性や思考力を引き出す強力なパートナーとなるでしょう。もちろん課題もありますが、教育者と研究者が協力して知見を蓄積し改善を重ねることで、課題を克服しながらこの相乗効果を最大限に引き出す教育モデルが発展していくことが期待されます。生成AIとZPD理論の融合によって実現する未来の学びは、誰もが自らの可能性に「もう一歩」踏み出せるよう支援するものとなるでしょう。
参考文献：
- Li, H.-F. (2023). Effects of a ChatGPT-Based Flipped Learning Guiding Approach on Learners' Courseware Project Performances and Perceptions. Australasian Journal of Educational Technology, 39(5), 40–58.
- Lu, H. et al. (2025). The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking: insights from a meta-analysis. Humanities and Social Sciences Communications, 10, 154.
- 中田 晋大 (2025). 「教育向けプロンプトエンジニアリングの原則と技法」Qiita.
- Sidorkin, A. M. (2025). Leapfrogging Effect Hypothesis: Generative AI as a Permanent Scaffold in Higher Education. （投稿中のプレプリント）.
- Henrik Skaug Sætra (2025). Scaffolding Human Champions: AI as a More Competent Other. Human Arenas, 8, 56–78.
- Cai, L. et al. (2025). Exploring the impact of integrating AI tools in higher education using the Zone of Proximal Development (ZPD). Education and Information Technologies, 30, 7191–7264.
- ゆぶろぐ (2025). 「子どもの学びを最大化する鍵は？AIとヴィゴツキーの意外な共通点」note.
- Chen, M. et al. (2023). Scaffold or Crutch? Examining College Students’ Use and Views of Generative AI Tools for STEM Education. arXiv preprint arXiv:2412.02653.