接地の深化における「再構成」活動の教育的優位性：スクラッチ構成との対照に基づく設計原理

記号接地（グラウンディング）とは、抽象的な記号（用語・式・文）が、例・非例や境界条件を通して具体的な適用条件に結びつき、その意味範囲が定まっていくプロセスである。生成AI時代には、学習者は「情報をゼロから作る」よりも、むしろ「提示された説明や解（外部生成物）を扱う」状況に恒常的に置かれる。ここで外部生成物とは、生成AIの出力に限らず、教科書・講義資料・Web記事・先行研究・他者の解法や説明など、学習者の外側から与えられる知識表現一般を含むものとする。

重要なのは、教材であっても、教師やカリキュラムが価値づけ（この内容を学ぶ意義や重要性）を与えるだけでは十分ではなく、学習者がそれに納得し、自分の目的や文脈に対応付けて価値を形成するプロセスが必要だという点である。この観点に立てば、生成AIの出力も同様に外部生成物として扱い、正当化と価値づけを通して納得を形成する学習活動へ接続できる。問題は、生成AIの出力が「すぐにそれらしい答え」を提示するために、点検や納得のプロセスが省略されやすい点にある。したがって、生成AI時代の教育では、点検と価値づけのプロセスを学習活動として必然化する、より積極的な支援設計が必要となる。

この状況下で、外的表象の操作・再構成を学習の中心に据えるオープン情報構造アプローチ（OISA）は、接地の深化を育成・評価可能な形で実現する枠組みとなりうる。ここで、外部生成物を点検・再構成の対象として共有可能な形に表現し直すことを外的表象化と呼び、その結果として得られる構造表現（図式・構造）を外的表象と呼ぶ。外的表象は、以後述べる点検や再構成における「点検対象」として機能する。以下では、学習活動におけるスクラッチ（新規構成）と再構成を対照し、後者が接地の深化に有利となる理由を整理する。なお、再構成が常にスクラッチ構成より優れるとは限らず、素材の質、支援の有無、学習者の前提知識、課題の評価観点に依存する。しかし外部生成物が豊富に提示される生成AI時代には、点検と価値づけを必然化する学習活動として再構成の重要性が相対的に高まる。

1. 3種の点検を必然化する「点検対象」としての外的表象

スクラッチ構成では、学習者は自身が選んだ要素と関係だけで構造を組み立てるため、曖昧な概念や論理の飛躍を含んでいても、そのまま「自分の筋の通る物語」として完結してしまい、点検が起きにくい。ここで点検とは、少なくとも次の三つを含む。(i) 整合性点検：概念間関係や推論が矛盾していないか、(ii) 妥当性点検：その関係・主張を採用してよい根拠（証拠・規則・前提）があるか、(iii) 適用条件点検：どの条件まで成り立ち、どこから破綻するか（境界条件・例外）である。

これに対し再構成では、自分とは異なる構造が外的表象として与えられ、それ自体が点検対象として機能する。学習者は提示構造をそのまま受け入れるのではなく、解体し、自身の内的表象と照合しながら組み立てることを求められるため、提示された関係性に対する違和感・矛盾・欠落が、操作可能な対象として顕在化する。つまり再構成は、点検を単に「起こりやすくする」のではなく、点検を「避けにくくする」活動として成立する。すなわち、構造の操作や採用・修正の判断そのものが、整合性・妥当性・適用条件の点検を前提としなければ成立しない。この点で再構成は、接地を浅いまま温存しがちな理解の錯覚を崩す契機となる。

2. 境界条件の同定を強いる操作プロセス

接地の中核は、概念の「適用可能性」を判断できることである。再構成は、与えられた要素や関係を「動かす」「捨てる」「つなぎ替える」「補う」といった操作を必然的に伴う。スクラッチ構成では、自分が選んだ要素のみを配置するため、概念の境界（どこまでを含み、どこからを除外するか）が曖昧なままでも成立しやすい。これに対し再構成では、提示された「もっともらしいが文脈に適合しない要素」を除外する根拠、あるいは欠落した要素を補完する必要性を検討せざるを得ない。包含・排除・接続の判断を繰り返す操作の過程で、概念間の境界線と適用条件がより明確になり、記号は判断基準を伴った接地された知識へと更新されると期待できる。

3. 比較にもとづく正当化と価値づけの訓練

再構成は単なる修正作業ではなく、提示された構造Aと再構成後の構造A’を比較し、「なぜAではなくA’が妥当なのか」を説明することを学習者に要求する。ここでの比較は、前提の妥当性、推論の整合性、根拠の適合性、反例や境界条件といった観点からの正当化を促進する。すなわち再構成は、外部生成物に含まれる関係や主張をそのまま受け取るのではなく、点検と修正を通して妥当性の理由を明示する活動として機能する。

さらに、再構成によって形成された理解を学習として完結させるためには、その結果を「どの目的に対して」「どの価値を見込み」「どの程度の不確かさやリスクを許容して」採用するのかという採用判断を言語化させる後続活動を組み込むことが有効である。この言語化は、正当化とは異なる次元で、理解を行為や意思決定へ接続するための価値づけを訓練する。たとえば、授業課題の説明として採用するのか、実務的な意思決定に用いるのかによって、要求される妥当性水準や許容できる不確かさは異なる。すなわち、再構成（正当化）と、その結果の説明・採用判断（価値づけ）を連接させることで、学習者は外部生成物を“それらしい答え”として点検や再構成の対象とせずそのまま利用する段階から、正当化と価値づけを伴う意味的機序の運用へと移行し、個人としての納得の形成を学習過程として成立させる。

加えて、OISAに基づく外的表象化は、再構成結果を可視化された「点検対象」として共有可能にするため、他者との対話や相互評価、反論可能性を通じて、正当化の根拠を共同で点検・更新することを可能にする。したがって本枠組みは、個人の納得にとどまらず、共同体としての納得（社会的正当化）へと接続されうる含意を持つ。

4. 結論としての教育的意義

生成AI時代には、情報は「ゼロから作るもの」ではなく「大量に提示されるもの」へと変化した。この状況下では、提示された外部生成物（しばしばもっともらしいが接地が不十分な情報）を素材として、外的表象化し、操作・再構成を通して接地を深め、正当化と価値づけを自らの責任で遂行する能力が、知的自律性の中核となる。したがって、教育活動に意図的に再構成プロセスを組み込むことは、生成AI時代の知的生産過程を学習活動として実装し、意味的機序（正当化／価値づけ）を育成・評価可能にする合理的な設計である。