現代の教室では、新しい種類の不確実性が根を下ろしている。何十年もの間、教育者たちは、コンピュータが学習をパーソナライズし、採点を自動化し、教師を日常的な単調な作業から解放するという壮大な約束とともに、デジタルツールが登場するのを目の当たりにしてきた。これらのビジョンはしばしば「大きな未来（big futures）」、すなわちテクノロジーがいかに社会を変革するかという、大規模で楽観的な物語と呼ばれる。しかし、これらの物語が忙しい教室の現実に直面すると、しばしばつまずいてしまう。教師たちは、これらの約束をただ受け入れるわけでも、真っ向から拒絶するわけでもない。むしろ、彼らはルールが不明確で、ツールが予測不能であり、最善の進め方がマニュアルに書かれていない、複雑で変化し続ける風景に直面している。これが「小さな未来（little futures）」の領域である。それは、授業計画を調整したり、生徒にチャットボットの使用を許可するかどうかを判断したりといった、教師が行う小さく、地味な日々の決断のことである。この場所、つまり未知の状態を切り抜けるための静かで、華やかさのない仕事の中でこそ、教育の真の未来が築かれているのである。

エストニアのタルトゥ大学による最近の研究は、まさにこれがどのように起こるのかを探求している。研究者たちは、マリアとエレナと名付けられた2人の高校の英語教師を、2年半にわたって追跡調査した。彼らは単にこれらの教師に人工知能についてどう考えているかを尋ねたのではない。テクノロジー自体がまだ形を模索している段階において、教師たちがどのようにテクノロジーを理解しようとしているのか、そのプロセスを、日々の実際の使用方法を通じて観察したのである。この研究は、教師がテクノロジーの変化を受動的に受け取る存在ではないことを明らかにしている。むしろ、彼らは「ティンカリング（tinkering：微調整や試行錯誤）」と呼ばれるプロセスに従事することで、テクノロジーを能動的に形作る存在である。これは趣味としての遊び心のある実験ではなく、真剣で専門的な試行錯誤の手法である。教師たちはプロンプトを微調整し、異なるソフトウェアツールを組み合わせ、失敗したものは放棄し、自分たちの特定のニーズに合わせて独自のルールを絶えず書き換えている。この仕事を通じて、彼らは学校における人工知能がどのような姿になるべきかを、静かに再定義しているのである。

この研究における2人の教師は、AIを採用するという同じ国家的な圧力の下で活動していた。エストニアは、よりスマートな国家を築くために不可欠なものとしてテクノロジーを位置づけ、これらを中等教育に統合するための大規模な国家プログラムを開始していた。両方の教師は、同様の期待と、同じデジタルリソースへのアクセス権を持って、その旅を始めた。しかし、彼女たちの教室は、全く異なる2つの場所に進化していった。多言語環境で教えているマリアは、人工知能を一種のサポート・インフラストラクチャとして捉え始めた。彼女は、クイズの作成、フィードバックのドラフト作成、授業教材の作成にそれを利用した。彼女にとって、テクノロジーは教える際の精神的負荷を分担するための手段であり、生徒に集中できるようにするための、反復的なタスクを処理してくれる疲れを知らない助手のような存在であった。しかし、彼女は主導権を渡してはいなかった。彼女はこれらのツールの出力を注意深く扱い、生徒に見せる前に常に内容を編集し、検証していた。彼女は、公平性を確保するためにテスト中は使用を厳しく制限するなど、テクノロジーを使用できるタイミングを規制した。彼女の教室において、人工知能は背景にあるユーティリティ（有用な道具）となり、有用ではあるが、常に人間の監督下に置かれていた。

同僚のエレナは、異なる道を歩んだ。彼女は時間を節約したり、仕事量を減らしたりするためにテクノロジーを利用したのではない。むしろ、彼女はテクノロジー自体をレッスンの主題としたのである。彼女は人工知能を議論のテーマとして教室に持ち込み、機械が書いた文章と人間が書いた文章を比較させたり、ソフトウェアの限界を批判的に検討させたりした。彼女は生徒たちに対し、ツールを宿題を回避するための近道としてではなく、思考のための対話相手として扱うよう促した。テクノロジーが浅薄な、あるいは誤解を招くような回答を出したとき、エレナはその瞬間を、信頼性やバイアスについて生徒に教える機会として利用した。彼女は、テクノロジーが干渉できない教室内の作業で最終的な成果物を作成させるように課題を再設計する一方で、準備段階での使用は許可した。エレナにとって、テクノロジーの不確実性は解決すべき問題ではなく、探求すべきリソースであった。彼女は、人工知能が至る所に存在する世界でどのように生きていくかを生徒たちに教えており、単にテクノロジーを使うだけでなく、それを疑い、ナビゲートする方法を教えていたのである。

この研究が重要なのは、教師が新しいテクノロジーを「受け入れる」か「抵抗するか」という一般的な物語に異議を唱えている点にある。研究者たちは、マリアもエレナも、伝統的な意味で人工知能に抵抗しているわけではないことを見出した。彼女たちは禁止したり、使用を拒否したりはしていなかった。代わりに、彼女たちは著者たちが「静かなバックラッシュ（quiet backlash）」と呼ぶものに従事していた。これは、声高な抗議や公的な拒絶ではない。それは、テクノロジーの役割に対する、微妙で実践的な再構成である。ツールの使用時期、出力の修正方法、そして生徒のためのルール設定といった、日常的な小さな決断を通じて、これらの教師は政策立案者が約束した「大きな未来」を静かに書き換えていたのである。彼女たちは、自動化され効率的な教育システムという壮大なビジョンを取り込み、それを自分たちの特定の価値観や生徒たちの差し迫ったニーズに適合するものへと作り変えていた。

この研究は、教育の未来とは、テクノロジー企業や政府機関によって学校に届けられるものではないことを示唆している。それは、教師による、その瞬間における泥臭い反復的な作業を通じて交渉されているのである。研究者たちは、不確実性はテクノロジーが改善されたら消え去る一時的な障害ではないことを観察した。それは、これらのツールを用いて教える上での恒久的な条件である。教師は、数ヶ月ごとに変化する風景の中で、何が安全で、何が公平で、何が教育的なのかを絶えず決定しなければならない。「静かなバックラッシュ」は、この絶え間ない交渉の結果である。それは、テクノロジーが人間の学習を支配するのではなく、テクノロジーが人間の学習に奉仕することを保証するための、教師たちの集団的で目に見えない仕事なのである。

結局のところ、この論文は、教育における人工知能の意味が固定されたものではないことを示している。それは、あらかじめ定められた単一の目的を持つツールではない。その役割は、それを使う人々の日常的な行動を通じて創り出されるものである。マリアとエレナは、上層部からの完璧な解決策や明確なルールを待つことはなかった。彼女たちは手元にあるもので作業を開始し、進みながら調整を行ってきた。彼女たちのティンカリングを通じて、彼女たちは2つの異なる未来を創り出した。一つは、人工知能が支援的な背景勢力となる未来であり、もう一つは、人工知能が批判的な探究の対象となる未来である。どちらのアプローチも正当であり、どちらも、教師が自らの専門的な生活を能動的に形作っている結果である。研究は、人工知能が教育を向上させているかどうかを測定する前に、まず教師がいかにしてそれを機能させているのかを理解しなければならないと結論づけている。学習の未来は遠い目的地ではなく、今この瞬間、一つひとつの小さく慎重な決断を通じて、築かれ続けているのである。