この記事の内容
今回は「体育×AI」の話をします。
みなさんは、小学生の頃、50m走や握力、ソフトボール投げ、シャトルランなど、8〜10項目で体力・運動能力測定を行っていたことを覚えていますか？
この体力測定は、1964年から今のかたちで全国調査が始まったそうです。
近年の子どもは、調査初期の頃の子どもたちに比べたら、体も大きくなっています。それに体育指導法の進歩もあることから、全体的に記録は上昇傾向にあるのでは？と勝手に思っていたのですが、実は「ボール投げ」は下降傾向となっているんですね。
下記の図をご覧ください。昭和39（1964）年度、平成5年（1993）度、令和５年度と、10歳のボール投げの記録をちょうど親子３世代といった年代で比較したものですが、現在の子どもたちの記録がもっとも低くなっています。特に男子が顕著です。
図/ 10 歳のボール投げの三世代比較 （出典：スポーツ庁「令和５年度体力・運動能力調査結果」より）
ボール投げの記録が下降している理由は、ゲームやスマホなど、生活や遊びの質が変化したことや、都市部を中心に外で思いっきりボールを投げられるような遊び場が減っていることなど、いろいろな要因はありそうです。
どうしたら児童の投球能力をアップすることができるのでしょうか。
今回は、このような背景を踏まえ、小学校の体育授業でAI動作分析アプリを活用した学習プログラムを導入し、児童の課題発見能力や投球能力が向上するかどうかを検証した国内の論文をご紹介します。
論文タイトルは「児童の課題発見を促すAIを用いた学習プログラムの開発に関する実践的研究―小学校体育科における投の運動を題材にしてー」です。
研究で活用したのは、iPadとマーカレス動作分析アプリ「SPLYZA MOTION」です。
このアプリの特徴は、センサーなどを付けていなくても、撮影するだけでAIが以下の情報を可視化してくれる点にあります。
・スティックピクチャー： 骨組みのような線（棒人間）を動画に重ねて表示。
・数値データ： 関節の「速度」「角度」「距離」などをグラフや数字で表示。
また、実験と学習プログラムは次のように実施されました
〈実験対象〉
・栃木県の公立小学校の5年生 2 クラス（63 名）
・授業は 4 時間 の学習プログラムとして実施。
〈学習プログラムの流れ〉
研究の結果は以下の通りです。
少し補足すると、運動有用感（自分は運動ができるという感覚）の高さによって、AIの役立ち方が異なることも明らかになっていたようです。
例えば、「運動が苦手な子は、先生のアドバイスをAIの数値が裏付けることで課題を理解できた」「運動が得意な子は過去の自分とAIの今の分析を比較して、もっと遠くに飛ばすにはどうしたらよいか、とさらに高い課題を見つけた」と報告されています。
著者は論文の最後で、次のような結論と考察を示しています。
AIは単なる分析ツールではなく、児童と教師、あるいは児童同士の「対話」を深めるための強力なサポート役になることが示された。
AIによって自分の動きが「見える化」されることで、以下のサイクルが生まれた。
・AIで自分の動きを客観的に知る。
・教師や友達との関わりの中で、具体的な課題に気づく。
・自分で選んだ練習方法で解決に取り組み、成長を実感する。
この研究は、「AIのデータ」と「人間同士の関わり」を組み合わせることで、子どもたちが主体的に学び、楽しみながら技能を高められることを証明した。これは今後のデジタル時代の体育授業において、非常に重要なモデルケースになると言えるだろう。
以上が論文の内容です。
たった４時間のプログラムで平均２mも記録が伸びるのは驚きです。
運動は、頭で分かっていても、イメージしていても、思い通りにはいかないものですし、先生の言葉によるアドバイスだけでは理解しにくい子も少なくないでしょう。ですが、AIを活用することで、特に「運動が苦手」と感じている子どもが自ら気がつき、課題を見つけるようになった点に、大きな可能性を感じました。
運動能力は、特に小さいうちに伸ばしておきたい科目の一つではないでしょうか。
現在、体育授業におけるAI活用の検証は、まだ実験段階の研究が多いものの、この研究の成果は、投運動以外のさまざまな種目にも応用できる可能性を示しているように思います。
◾️論文タイトル：児童の課題発見を促すAIを用いた学習プログラムの開発に関する実践的研究―小学校体育科における投の運動を題材にしてー ◾️著者：阿部功（さくら市立喜連川小学校）、石井 幸司（宇都宮大学）、石塚 諭（宇都宮大学）◾️掲載誌：臨床教科教育学会誌 ◾️発行年：2024年（23巻２号 p.1–12）
この記事のまとめ
文：鈴木素子
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