西洋哲学を生成AIとの問答で学ぶと考える力はつくのか｜ソクラテス式対話の研究

図書館の閲覧席で倫理の教科書を開き、説明は読めても、自分ならどう考えるかを書くところで手が止まることがあります。西洋哲学の単元で、端末の生成AIに解説を頼む代わりに、こちらへ質問を返してもらう使い方が気になります。Bereznikova（2026）が大学生と教員80人を対象に調べたのも、問いかけを通じて考える対話でした。ただし、そこで測ったのは、本人がどれほど批判的に考えられたと感じたかという自己評価です。

西洋哲学を生成AIとの問答で学ぶと考える力はつくのか｜ソクラテス式対話の研究

図書館の閲覧席で倫理の教科書を開き、説明は読めても、自分ならどう考えるかを書くところで手が止まることがあります。西洋哲学の単元で、端末の生成AIに解説を頼む代わりに、こちらへ質問を返してもらう使い方が気になります。Bereznikova（2026）が大学生と教員80人を対象に調べたのも、問いかけを通じて考える対話でした。ただし、そこで測ったのは、本人がどれほど批判的に考えられたと感じたかという自己評価です。

知りたいのは、会話を続けて納得するだけでなく、自分で理由を挙げ、反対の意見も検討する力が育つかという点です。生成AIとの問答は考えを言葉にする練習に使えますが、哲学の学習で考える力が伸びると断定できる段階ではありません。研究には、人が進める哲学対話、AIを補助に使う討論、AIとの会話後の感想という異なる材料があります。その違いを読んだうえで、図書館で開いている教科書と自分のノートを使い、どこまでをAIに任せるかを決めます。

要点

• 人が進める哲学対話には学習を支える結果がありますが、効果の大きさは研究によって違います。
• AIとの問答後の自己評価と、思考力のテストの得点は区別して読みます。
• AIを深く使うことと、自分で判断することは別です。
• 問いへの答え、理由、考えを直した箇所を自分で残し、思想家の主張は教科書や用語集に戻って照らします。

西洋哲学を学ぶ問答で、自分が引き受ける作業

西洋哲学は、古代ギリシャ以来、知識や生き方などの問いを考えてきた思想の流れを指します。ソクラテス式対話と呼ぶ学び方は、問いを重ね、答えの理由や前提を吟味する形を取ります。ここでいう批判的思考は、相手の欠点を探すことではなく、ある主張を受け入れる理由が十分かを検討することです。用語を知っているかに加えて、理由と結論がつながっているかを見る作業になります。

解説を読む場合、説明の順序や取り上げる論点は、説明する側が用意します。問答では、問いを受けた側が理由を探し、自分の答えと矛盾しそうな場合を考えます。たとえば、主張の意味を言い換える作業と、その主張を支持する理由を述べる作業は別です。言い換えが滑らかでも、理由を尋ねられて同じ説明を繰り返すなら、そこで立ち止まれます。

生成AIに問いを返させると、この立ち止まる場所を会話の中に置けます。一方、返ってきた問いに答えづらくなるたびにAIへ模範解答を求めれば、理由を探す役もAIに移ります。問答の形を保っていても、自分がしていることが選択肢への同意だけになる場合があります。使う前に、説明を受け取りたいのか、理由を組み立てる練習をしたいのかをノートの余白に書いておくと、会話の目的を見失いにくくなります。

人が進める哲学対話では、何が伸びたのか

Wei（2025）は、子どもが問いを立てて話し合う「子どもの哲学」、通称P4Cの実験や準実験をまとめました。メタ分析とは、複数の研究の結果をまとめて計算する方法で、この分析の全体の効果量はg = 0.59でした。効果量は、結果の差を得点のばらつきを物差しにして表した値で、推論や批判的思考、創造性で良い結果が報告されました。同時に、小規模な研究ほど大きな効果を報告する傾向も見られ、研究の規模による違いも示されています。

大きな実施単位で比べた例が、Gorard（2017）の英国の小学校48校の研究です。学校を無作為に、つまりくじ引きのような方法で、P4Cを行う22校と対照の26校に分け、1年間の比較を行いました。読みの伸びの効果量は+0.12、算数は+0.10で、認知能力テストは+0.07と、差は小さい結果でした。認知能力テストは考える働きを測る検査で、教科の知識を覚えたかだけを調べるものとは異なります。

ここから読み取れるのは、対話を取り入れる目的に応じて、見るべき成果も変わるということです。理由を出し合う活動を学習の中に持つことと、短期間でテストの点を大きく上げることは同じ目標ではありません。また、これらは人の教師が進める対話を調べた研究で、問いの選び方や話し合いの支え方も活動の一部です。AIが質問文を出せるという共通点だけで、同じ教育活動として扱わず、次にAIを使った研究の測り方を見ます。

AIとの対話は、自己評価と得点を分けて読む

先に触れたBereznikova（2026）では、自分の専門に近い題材と、専門から離れた題材で、ソクラテス式の問いかけをする生成AIと対話しました。専門に近い題材のほうが、批判的に考えられたという自己評価が高い結果でした。この比較は、AIへの指示だけでなく、対話する人が題材について持っている知識にも目を向けさせます。問いを吟味するための材料を持っているかが、図書館での使い方を考える入口になります。

一方、de la Puente（2024）は、開発途上国で国際関係を学ぶ大学生95人を、ChatGPTを使う討論の48人と従来の討論の47人に無作為に分け、事前と事後のテストで比較しました。AIを使った群で批判的思考と論証の力が有意に伸びたと報告しています。論証とは、理由を示して結論を支えることで、この研究は感想だけでなくテストを使っています。比較の軸は、討論にAIを加えるかどうかで、問いを返す使い方そのものの効果とは区別する設計です。

同じ「考える力」という言葉でも、測定の方法をそろえずに結果を並べると、強い結論に見えてしまいます。自己評価は対話をどう受け止めたかを知る材料になり、事前・事後のテストは課題の成績がどう変わったかを見る材料になります。読むときは、参加した人と比較の相手を次のように組み合わせて押さえます。

問答を続けても、考える役を渡すことはある

Gerlich（2025）は、さまざまな年齢・学歴の666人への質問紙と面接から、AIの道具を頻繁に使う人ほど批判的思考の得点が低いという関連を報告しました。この関連には、考える作業を道具に預ける「認知的オフロード」が関わっていました。Si（2026）も、中国の複数の省の大学生353人への質問紙で、生成AIを深く使うことが、考える主導権を手放す傾向と結びつくと報告しています。いずれも相関、つまり利用と能力の結びつきを調べた研究で、後者はすべて自己申告の測定であり、使い方と本人の感じ方の関係を記録しています。

Zhai（2024）は、AIの対話システムへの過度の依存について14本の論文を集めた系統的レビューを行いました。系統的レビューは、あらかじめ決めた手順で研究を集めて検討する方法です。このレビューは、手早く答えを得ることを優先する傾向を通して、依存が意思決定や分析的な推論などに影響すると論じています。効果の大きさを計算した結果ではなく、依存によって起こる問題を複数の研究から読み取ったものです。

図書館で点検するなら、会話の長さより、判断が必要な場面で自分が何をしたかを見ます。たとえば、反論が返るたびに自分の立場をAIの結論へ寄せ、理由を書かずに先へ進んでいないかを見直します。また、質問に含まれる人物や主張の結びつきが誤っていると、答えを考える前提からずれます。問いの形だから正確だと思わず、教科書の記述と食い違う箇所があれば会話を止め、その箇所の照合を先にします。

図書館で試すなら、問いと判断の担当を決める

まず、教科書の短い範囲を読み、主張の意味を自分の言葉で書きます。隣には、その主張に納得する理由か、引っかかる点を添えます。人物名や用語の意味を調べている段階なら、用語集を開いて説明の位置を押さえる作業を先にします。これは効果の保証された学習手順としてではなく、自分の作業とAIの作業を見分けるための進め方です。

AIへの短い指示例は「答えは示さず、私の考えの理由を問う質問を順番に返してください。」です。自分の説明を送ったら、返された問いに対し、理由をノートへ書いてから返答します。理由が思いつかないときは、空欄のままにして、意味が曖昧な語を探します。AIに埋めてもらう前に、教科書のどの説明が足りていないかを特定する時間を取ります。

反対の例を考えたいときは、「私の説明が成り立たない場合を考えられるよう、問いだけを返してください。」という頼み方もあります。問いを受けたら、成り立つ範囲を狭めるのか、理由を追加するのか、結論を変えるのかを自分で選びます。選んだ後には、最初の説明を消さずに、どの箇所を変えたかを書き添えます。AIの提示した言い回しを写すよりも、自分の判断がどこで変わったかが残る記録になります。

哲学者の主張について事実を確認するときは、教科書や用語集の該当項目に戻ります。AIがまとめた説明を思想家の言葉として引用せず、読んだ資料の説明と、自分の考えをノート上で分けます。使っているサービスで問いかけを続ける方法や利用条件は、その時点の公式の説明を開いて確認します。対話を切り上げる際は画面を閉じ、採用した結論と理由を、会話の続きを見ずに書いて終えます。

保護者が見るのは、立派な答えより判断の跡

保護者が図書館で一緒に記録を見るなら、完成した文章の整い方を採点するより、書き直しの前後を見ます。子どもの結論に賛成できるかではなく、変更した理由を説明できるかを聞きます。話すことが周囲の妨げになる場所では、理由を書き添えてもらう形でも構いません。AIの会話履歴をすべて読むことより、本人が選んだ箇所を材料にすると、取り組んだ内容を具体的に振り返れます。

点検に使う項目は、研究で効果を測った採点尺度ではなく、作業の担当を見分けるためのものです。次の項目に印をつけるときは、できたかどうかだけでなく、ノートのどの箇所にその跡があるかを添えます。うまく説明できない項目があれば、その部分を次の読書や問答の対象にします。

• 最初の主張と理由を、自分の言葉で残しています。
• AIの質問に含まれる用語を、読んだ資料の説明と照らしています。
• 反対の例を受けて、変更した点と残した点を区別しています。
• 画面を閉じた後にも、結論を支える理由を書いています。

使わないほうがよいのは、本人が自力でどこまで説明できるかを確かめたい時間です。その最中にAIの問いや助言を入れると、どの部分を自分で補えたのかが見えにくくなります。また、用語がほとんど読めず、問いを受けるたびに答えまで求めてしまう場合は、会話を増やすより先に本の説明へ戻ります。対話の回数を増やすことを目標にせず、今のつまずきが知識の不足なのか、理由のつなぎ方なのかを見分けて使い分けます。

よくある質問

ソクラテス式に質問してもらえば、解説を聞くより効果がありますか

現時点では、学びたい内容に合わせて使い分け、取り組んだ作業を記録するのが慎重な選び方です。解説が必要な用語の確認と、理由を述べる練習を分け、後者で問いかけを試す使い方が考えられます。手もとのノートでは、問いの後に自分で補った理由に印をつけます。AIが書いた説明を読み終えた箇所にも別の印をつけると、自分が答えを組み立てた部分を区別できます。

AIに答えを褒められたら、理解できたと考えてよいですか

褒め言葉だけを理解の判定にせず、理由のどこが適切とされたかを見ます。理由が示されず評価だけが返ってきた場合は、その評価を学習記録の成果欄へ写す必要はありません。代わりに、主張を支える理由と、成り立たない場合を自分で書き出します。記録が難しいときは、主張に使った語の意味を教科書で読み直し、その意味を変えずに説明を書き直せるところから再開します。

保護者も哲学に詳しくないと、問答を見守れませんか

思想の解説役にならなくても、自分の考えと資料の説明が混ざっていないかは一緒に見られます。内容の正しさに迷う箇所は、その場で保護者が採点せず、教科書の項目名を記録します。子どもが変更した理由を示せたら、次は根拠にしたページを一緒に開き、そこに書かれた内容と照らします。哲学者の説明そのものへの疑問は、本の記述と本人の疑問を並べて残すと、後で人に尋ねる材料になります。

この記事の限界

測定の中心は、人が進める哲学対話のテスト、大学生や教員のAI対話後の自己評価、利用傾向の質問紙で、日本語の哲学問答を続けた中高生の長期的な変化は対象から抜けています。AI研究には国名や実施期間が明記されないものもあり、授業を組み立てた人や課題の違いを含めて読む必要があります。

ChatGPTを使った討論の結果も、現在のモデルで同じ働きをするかまで検証したものではなく、質問文だけをまねても研究時の条件は再現されません。今回集めた範囲では、日本の中高生が哲学を生成AIとの問答で学ぶ効果を得点の伸びで示した研究は、まだ出ていません。

参考文献

1. Wei C ほか. The Effects of Philosophy for Children on Children’s Cognitive Development: A Three-Level Meta-Analysis. J Intell. 2025;13(10):130.
2. Bereznikova A ほか. The influence of socratic dialogue within GenAI on critical thinking and technology perception. Educ Technol Res Dev. 2026.
3. de la Puente M ほか. Investigating the use of chatGPT as a tool for enhancing critical thinking and argumentation skills in international relations debates among undergraduate students. Smart Learn Environ. 2024;11(1):55.
4. Gorard S ほか. Can ‘Philosophy for Children’ Improve Primary School Attainment? J Philos Educ. 2017;51(1):5-22.
5. Gerlich M. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies. 2025;15(1):6.
6. Zhai C ほか. The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities: a systematic review. Smart Learn Environ. 2024;11(1):28.
7. Si S ほか. When Thinking Is Outsourced: Cognitive Offloading and the Heterogeneity of Critical Thinking Among Chinese University Students Using Generative Artificial Intelligence. J Intell. 2026;14(7):116.

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