フレーミング入り

生成AI時代に求められる批判的意味構成リテラシーの支援

―属人的対立を構成操作の差分へ変換する再構成型学習支援―

本研究は，生成AI時代に求められる批判的意味構成リテラシーを支援するための，萌芽的な学習支援システム研究である。本研究でいう「生成AI時代」とは，生成AIが説明文，解答案，要約，議論，設計案などを大量かつ流暢に生成し，学習者が外部から提示される情報を参照しながら学ぶ機会が増大した状況を指す。生成AIの教育利用については，人間中心の利用，適切な規制，学習者の能力形成が重要であることが指摘されている（Miao & Holmes, 2023）。この状況では，提示された情報をそのまま受容するのではなく，その根拠，構造，不足，偏り，解釈の方向づけを吟味し，自分たちの理解として再構成する力が求められる。

本研究では，この力を「批判的意味構成リテラシー」と呼ぶ。批判的意味構成リテラシーとは，他者意見，教材文，メディア情報，生成AI出力などの外部情報を，正誤判定の対象としてのみ扱うのではなく，どの命題が選択され，何が強調され，どのような評価が付与されているかを吟味し，自分たちの理解として再構成する力である。ここでいう「批判的」とは，外部情報を否定的に扱うことではなく，根拠を確認し，不足や偏りを検出し，別解釈の可能性を検討することを意味する。この位置づけは，情報リテラシーを単なる情報探索・利用技能ではなく，情報の生成・評価・共有を含む能力として捉える情報リテラシーおよびメタリテラシーの議論（Association of College and Research Libraries, 2016; Mackey & Jacobson, 2011），ならびにAIを批判的に評価し利用する能力を重視するAIリテラシー研究（Long & Magerko, 2020）と接続する。

本研究は，この批判的意味構成リテラシーを，心理的安全性を損ないにくい形で支援することを目指す。心理的安全性は，チームの成員が対人的リスクを取っても安全であると感じられる共有信念として定義され（Edmondson, 1999），分からないことを尋ねる，誤りを認める，異論を述べる，助けを求めるといった学習行動を可能にする条件として重要である。また，心理的安全性は，チーム学習，発言行動，組織学習を理解するための重要概念として展開されてきた（Edmondson & Lei, 2014）。ただし，本研究は心理的安全性そのものを測定・向上させることを主目的とする心理学的研究ではない。本研究は，心理的安全性を損ないにくい批判的・協調的学習を成立させるために，学習対象をどのように外在化・構造化すべきかを検討する学習支援システム研究である。

外部情報を批判・検証する場面では，学習者の違和感や異論が，しばしば発言者個人，学習者個人，あるいは情報源そのものへの評価として受け止められやすい。たとえば，「この説明は偏っている」「その意見はおかしい」「このAI出力は信用できない」といった反応は，学習上重要な批判的検討の出発点である一方で，人や情報源への否定として受け止められると，属人的対立に転化しやすい。本研究でいう「属人的対立」とは，意見や解釈の違いが，個人の能力，態度，立場，価値観への評価として処理されることにより生じる対立を指す。

この問題に対して，本研究では，批判や違和感の対象を，人や情報源そのものから，外部情報を構成している操作の差分へ移すことを試みる。本研究でいう「構成操作の差分」とは，外部情報において，どの命題が選択され，何が強調され，どのような評価が付与されているかの違いを指す。すなわち，批判の対象を「誰が言ったか」「その人の立場は何か」「その情報源は信用できるか」だけに向けるのではなく，「どの命題を選んだか」「何を重要なものとして扱ったか」「どのような価値づけを加えたか」という操作可能な対象へ向ける。

本研究では，この変換を実現するために，再構成型学習支援に着目する。再構成型学習支援とは，学習者に共通の部品，共通の規則，共通の目標を与え，それらを用いて対象構造を再構成させる学習支援である。再構成活動では，学習者間の違いは，個人の能力や態度の違いとしてではなく，部品の配置，接続，関係づけの違いとして外在化される。これにより，「誰が正しいか」「誰が分かっていないか」ではなく，「どの命題を選択したか」「何を強調したか」「どのような評価を付与したか」という，学習可能な操作差分をめぐる対話が成立しやすくなる。

現代の学習環境では，このような支援が従来以上に重要になっている。第一の背景は，オンライン・ハイブリッド環境の普及である。オンライン会議，チャット，クラウド型共同編集，学習支援システムなどを組み合わせた学習では，時間的・空間的制約を越えた協働が可能になる一方で，対面場面で自然に得られる表情，視線，間，偶発的な確認，周辺的な会話が減少する。その結果，学習者は，自分の発言が他者にどのように受け止められるかを予測しにくくなり，未完成な考えや異論を表明することに慎重になりやすい。また，沈黙の意味，参加感の偏り，役割分担の不明確さ，議論の進め方の曖昧さが生じやすく，学習に必要な意見の違いが，対人的摩擦や参加回避につながる危険がある。

第二の背景は，生成AIの普及である。ただし，本研究の中心対象は生成AI出力そのものではない。生成AIは，外部から提示される情報をそのまま受容せず，その構成を吟味して利用する力の必要性を高めた社会的背景である。生成AIが生成する説明や議論は，流暢で説得的に見える一方で，根拠の不十分さ，不足，偏り，特定の視点の強調，評価の付与を含む場合がある。そのため，学習者には，情報源が人間であるかAIであるかを問わず，提示された情報の構成を吟味し，自分たちの理解として再構成することが求められる。この点は，生成AIを単なる利用対象ではなく，批判的AIリテラシーやメディア情報リテラシーの対象として扱う必要性を指摘する近年の議論とも対応する（Frau-Meigs, 2024; Conrad & Kamperman, 2025）。

ここで重要なのは，批判的意味構成リテラシーが，単に個人の内的能力として成立するものではないという点である。外部情報への違和感や批判を他者と共有し，複数の解釈を比較し，自分たちの理解として再構成するためには，学習者が疑問や異論を安全に表明できる課題構造が必要である。したがって，本研究において心理的安全性は，研究の最終目的ではなく，批判的意味構成リテラシーを発揮・形成するための条件として位置づけられる。

協調学習において，意見の違い，解釈の違い，根拠の違いは，本来，説明，質問，反論，修正といった深い学習行動を生み出す契機である。しかし，これらの違いが個人の能力や態度への評価として扱われると，発言抑制，参加回避，誤りの隠蔽が生じる可能性がある。コンフリクト研究では，課題内容をめぐるタスクコンフリクトと，人間関係上の摩擦であるリレイションシップコンフリクト，活動の進め方や役割分担をめぐるプロセスコンフリクトが区別されてきた（Jehn, 1995）。また，タスクコンフリクトとリレイションシップコンフリクトの効果は同一ではなく，特にリレイションシップコンフリクトはチーム成果や満足度と否定的に関連しやすいことが示されている（De Dreu & Weingart, 2003; de Wit, Greer, & Jehn, 2012）。この区別に基づけば，協調学習において重要なのは，対立をなくすことではなく，対立を人や情報源そのものではなく，学習対象へ定位させることである。

本研究では，外部情報に含まれるフレーミングを，再構成活動によって操作可能な対象として扱う。ここでいうフレーミングとは，意見や説明において，どの命題を選択し，何を重要なものとして強調し，どのような評価を付与するかによって，対象の見え方や解釈の方向づけを構成する操作を指す。フレーミング研究では，フレームは現実の一部を選択し，それを目立たせることで，問題定義，因果解釈，評価，処方を方向づけるものとして説明されている（Entman, 1993）。また，フレーミング研究は，メディア効果や政治的判断の形成過程を理解するうえで重要な理論的枠組みとして発展してきた（Scheufele, 1999; Chong & Druckman, 2007）。本研究では，この広範なフレーミング研究の全体を扱うのではなく，萌芽研究としての実施可能性を考慮し，初期的には「命題選択」「強調」「評価付与」の三つに焦点を当てる。

命題選択とは，外部情報の中で，どの命題が取り上げられているかを指す。強調とは，どの命題が中心的に扱われ，重要なものとして位置づけられているかを指す。評価付与とは，ある命題に対して，有益，危険，望ましい，問題があるなどの価値づけが加えられていることを指す。この三つに限定することにより，外部情報の違いを，個人の立場や情報源への評価としてではなく，どの命題を選び，何を強調し，どのような評価を付与したかという操作差分として外在化する。

本研究では，意見や説明を，命題選択，強調，評価付与といった部品および関係の組合せとして表現し，学習者がそれらを再構成・比較・修正する活動を設計する。ここで重要なのは，外部情報について絶対的な正解判定を行うことではなく，それらがどのような前提や構成操作のもとで組み立てられているかを可視化し，複数のフレーミングを比較可能にする点である。なお，本研究は情報源の信頼性評価を不要とするものではない。むしろ，情報源の評価に先立ち，提示情報がどのような構成操作によって意味づけられているかを学習対象として外在化することを目指す。

再構成活動の代表的な枠組みであるKit-Build概念マップでは，教師や専門家が作成したゴールマップをノードとリンクに分解し，学習者がそれらの部品を用いてマップを再構成する。これにより，学習者の構成結果と参照構造との差分を命題単位で把握し，自動診断やフィードバックに利用できる（Hirashima et al., 2015）。従来のKit-Build研究は，主として知識構造の診断，理解状態の可視化，フィードバック支援の観点から進められてきた。本研究では，これを，正解構造の再構成に限定せず，外部情報に含まれるフレーミングの差分を外在化する学習支援へと拡張する。すなわち，批判の対象を「人」や「情報源」から「構成操作の差分」へ移し，心理的安全性を損ないにくい批判的意味構成を支援する方法として，再構成活動を捉え直す。

この観点は，協調学習研究における共有問題空間や相互主観的な意味形成の議論とも接続できる。Roschelle and Teasley（1995）は，協調的問題解決において，参加者が目標，問題状態，操作，知識要素を共有しながら共同問題空間を構成することの重要性を示した。また，CSCL研究では，コンピュータ環境が学習者間の意味形成，知識の外在化，相互参照を支えることが議論されてきた（Stahl, Koschmann, & Suthers, 2006; Suthers, 2006）。再構成活動は，共通部品，共通規則，共通目標，差分可視化を通して，共同問題空間を具体的な操作対象として提供する方法とみなすことができる。さらに，フレーミングを操作対象化することにより，意見対立を共同問題空間の内部で扱える差分として表現できる。

本研究の萌芽性は，批判的意味構成リテラシーを，個人の読解力やAI利用スキルとしてのみ扱うのではなく，学習支援システムによって課題構造化可能な活動として捉える点にある。すなわち，本研究は，心理的安全性を直接的に与える方法を探るのではなく，対立が属人的な摩擦として処理されにくく，外在化された操作差分として扱われやすい活動環境を設計する。特に，フレーミングを命題選択，強調，評価付与といった操作として外在化することにより，外部情報への批判を，人や情報源への否定ではなく構成操作の検証として行えるようにする。この点に，生成AI時代に要請される批判的意味構成リテラシーを支援する研究としての新規性がある。

本研究は，大規模な学習効果検証を目的とするものではない。むしろ，心理的安全性を損ないにくい批判的意味構成支援の成立可能性を，次の三点から探索的に検討する。第一に，学習者が，外部情報をめぐる対立や違和感を，人や情報源への批判ではなく，命題選択，強調，評価付与といった操作差分として扱えるかを検討する。第二に，批判発話が，個人の能力，態度，立場への批判ではなく，「どの命題が選ばれているか」「何が強調されているか」「どのような評価が付与されているか」といった構成操作に向かうかを分析する。第三に，生成AIを含む外部情報をそのまま受容するのではなく，違和感，不足，別解釈，根拠確認を表明する兆候が見られるかを検討する。

以上より，本研究は，生成AI時代に求められる批判的意味構成リテラシーを，心理的安全性を損ないにくい学習支援の新たな設計対象として位置づける。そして，共通部品を用いた再構成活動が，学習者間の対立を属人的なものから学習可能な操作差分へ変換し，疑問提示，誤り表明，根拠説明，他者案への建設的関与，構造修正を促進する可能性を，理論的・探索的に検討する。特に，外部情報に含まれるフレーミングを操作対象化することで，批判を人や情報源への否定ではなく，命題選択，強調，評価付与の検証として行う再構成型学習支援の可能性を明らかにする。

関連研究リスト

1. 心理的安全性

Edmondson, A. C. (1999). Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350–383.

Edmondson, A. C., & Lei, Z. (2014). Psychological Safety: The History, Renaissance, and Future of an Interpersonal Construct. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, 1, 23–43.

Edmondson, A. C., & Bransby, D. P. (2023). Psychological Safety Comes of Age: Observed Themes in an Established Literature. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior.

2. コンフリクト研究

Jehn, K. A. (1995). A Multimethod Examination of the Benefits and Detriments of Intragroup Conflict. Administrative Science Quarterly, 40(2), 256–282.

De Dreu, C. K. W., & Weingart, L. R. (2003). Task Versus Relationship Conflict, Team Performance, and Team Member Satisfaction: A Meta-Analysis. Journal of Applied Psychology, 88(4), 741–749.

de Wit, F. R. C., Greer, L. L., & Jehn, K. A. (2012). The Paradox of Intragroup Conflict: A Meta-Analysis. Journal of Applied Psychology, 97(2), 360–390.

Bradley, B. H., Postlethwaite, B. E., Klotz, A. C., Hamdani, M. R., & Brown, K. G. (2012). Reaping the Benefits of Task Conflict in Teams: The Critical Role of Team Psychological Safety Climate. Journal of Applied Psychology, 97(1), 151–158.

3. 協調学習・CSCL

Roschelle, J., & Teasley, S. D. (1995). The Construction of Shared Knowledge in Collaborative Problem Solving. In C. O’Malley (Ed.), Computer Supported Collaborative Learning.

Dillenbourg, P. (1999). What Do You Mean by Collaborative Learning? In P. Dillenbourg (Ed.), Collaborative Learning: Cognitive and Computational Approaches.

Stahl, G., Koschmann, T., & Suthers, D. (2006). Computer-Supported Collaborative Learning: An Historical Perspective.

Suthers, D. D. (2006). Technology Affordances for Intersubjective Meaning Making: A Research Agenda for CSCL.

4. 情報リテラシー・AIリテラシー・生成AI時代の学習支援

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. UNESCO.

Association of College and Research Libraries. (2016). Framework for Information Literacy for Higher Education.

Frau-Meigs, D. (2024). User Empowerment through Media and Information Literacy Responses to the Evolution of Generative Artificial Intelligence (GAI). UNESCO.

Conrad, K., & Kamperman, S. (2025). Building Critical AI Literacy: An Approach to Generative AI.

Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.

Mackey, T. P., & Jacobson, T. E. (2011). Reframing Information Literacy as a Metaliteracy. College & Research Libraries, 72(1), 62–78.

5. フレーミング研究

Goffman, E. (1974). Frame Analysis: An Essay on the Organization of Experience.

Entman, R. M. (1993). Framing: Toward Clarification of a Fractured Paradigm. Journal of Communication, 43(4), 51–58.

Scheufele, D. A. (1999). Framing as a Theory of Media Effects. Journal of Communication, 49(1), 103–122.

Chong, D., & Druckman, J. N. (2007). Framing Theory. Annual Review of Political Science, 10, 103–126.

Benford, R. D., & Snow, D. A. (2000). Framing Processes and Social Movements: An Overview and Assessment. Annual Review of Sociology, 26, 611–639.

6. 再構成活動・Kit-Build概念マップ

Hirashima, T., Yamasaki, K., Fukuda, H., & Funaoi, H. (2011). Kit-Build Concept Map for Automatic Diagnosis.

Hirashima, T., Yamasaki, K., Fukuda, H., & Funaoi, H. (2015). Framework of Kit-Build Concept Map for Automatic Diagnosis and Its Preliminary Use. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 10, Article 17.

Wunnasri, W., Pailai, J., Hayashi, Y., & Hirashima, T. (2018). Reciprocal Kit-Building of Concept Map to Share Each Other’s Understanding.

Pinandito, A., et al. (2021). Design and Development of Semi-Automatic Concept Map Authoring Support Based on Kit-Build Method.