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教育政策：教員の働き方改革に関する改善提案（わたなべさん） #9702

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教育政策：教員の働き方改革に関する改善提案（わたなべさん） #9702

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わたなべさんの提案に基づき、学校と家庭の役割分担に関する課題を追記
idobata-policy-app[bot] Jul 26, 2025
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わたなべさんの提案に基づき、学校と家庭の役割分担に関する課題を追記
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* 2024年度は、年度当初時点で2割の学校で教員不足が生じているなど、教員不足は全国的に深刻な問題です。
* OECDのTALIS調査（2018年）によると、日本の教員の労働時間は長いにもかかわらず、授業にあてられる時間は短く、学校の先生が本質的なこと以外に時間を使ってしまっています。
* 小学校では 54.4 時間/週（OECD平均は40.6時間/週）。中学校では56.0時間/週（OECD平均は38.3時間/週）。そのうち授業に充てられるのは、中学校で18 時間程度で世界最短水準です。
* 参考：TALIS（OECD国際教員指導環境調査）[https://www.mext.go.jp/b\_menu/toukei/data/Others/1349189.htm](https://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/data/Others/1349189.htm)
* 参考：TALIS（OECD国際教員指導環境調査）[https://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/data/Others/1349189.htm](https://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/data/Others/1349189.htm)
* 子育てにおける学校と家庭の役割分担が曖昧なため、様々な課題が学校に過度に集中し、教員の大きな負担となっています。
* AIなどの新たな技術を導入するにあたって、まずは教育現場の現行の課題を包括的に洗い出し、教員の業務効率化を徹底することで、新しい取り組みへ対応できる基盤を整備することが不可欠です。
* 2025年5月の「教育DXロードマップ」では「12のやめることリスト（デジタルに変えること）～教師が学習者に向き合う環境を実現するために～」がすでに示されており、こうしたビジョンはまさに「デジタル時代の当たり前」であり、迅速かつ徹底的にやりきるべきと考えます。
* 参考：教育DXロードマップ（案）[https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field\_ref\_resources/e3b093f7-87ed-478f-8c35-3bc1a21f3be9/3076893b/20250515\_edu-dx-roadmap%203.pdf](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/e3b093f7-87ed-478f-8c35-3bc1a21f3be9/3076893b/20250515_edu-dx-roadmap%203.pdf)
* 参考：教育DXロードマップ（案）[https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/e3b093f7-87ed-478f-8c35-3bc1a21f3be9/3076893b/20250515_edu-dx-roadmap%203.pdf](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/e3b093f7-87ed-478f-8c35-3bc1a21f3be9/3076893b/20250515_edu-dx-roadmap%203.pdf)
* AIによる授業準備支援の成功事例は、すでに他国で出てきつつあります。
* イギリスでは、教員向けのAIアシスタント「Aila」プロジェクトが進められています。そのパイロット版の調査では、教材作成における負担軽減と質の向上、そして教師の全体的な業務負担の軽減に貢献した実績が報告されています。

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* AIは、これからの時代ますます使われるようになっていきますが、現状では誤りや偏りのある回答をすることもあり、使い方によって毒にも薬にもなります。
* これからの時代を生きる子どもたちは、AIリテラシーを育むことにもっと時間を使う必要があります。
* 現状、文部科学省は「初等中等教育段階における生成 AI の利活用に関するガイドライン」を策定しており、子どもたちのAIリテラシー向上に向けて乗り出していますが、AIについて学ぶ時間の増加や教材作成までには至っていません。
* 参考：生成AIの利用について[https://www.mext.go.jp/a\_menu/other/mext\_02412.html](https://www.mext.go.jp/a_menu/other/mext_02412.html)
* 参考：生成AIの利用について[https://www.mext.go.jp/a_menu/other/mext_02412.html](https://www.mext.go.jp/a_menu/other/mext_02412.html)

### 政策概要

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* 現状、一度の選抜機会しかない公立高校入試において、不合格を恐れるあまり、生徒が自身の能力に見合った、あるいはそれ以上の挑戦的な学校選択を躊躇し、結果として志望校のレベルを下げてしまうケースが指摘されています。
* 「デジタル併願制」の導入を促進することで、生徒の進路選択におけるマッチングの問題解決に取り組みます。
* デジタル併願制：受験生が複数の公立高校を希望順に志望し、成績に基づいて、かつ生徒の希望順位を最大限尊重し、合格可能な学校の中から最も志望度の高い学校に自動的に割り当てられる仕組みのこと。
* これにより、公立高校に進学を希望する子どもの機会を保障しやすくなります。特に、経済的に公立しか選択肢のない家庭で、不合格を懸念して志望校を下げる必要がなくなり、教育格差の是正につながります。
* これにより、公立高校に進学を希望する子どもの機会を保障しやすくなります。特に、経済的に公立しか選択肢のない家庭で、不合格を懸念して志- 望校を下げる必要がなくなり、教育格差の是正につながります。
* デジタル併願制は、ゲーム理論におけるDAアルゴリズム (Deferred Acceptance Algorithm)が基礎になっています。
* また、将来的には、こうした学術的に実証されたマッチングアルゴリズムの知見を、公立大学入試など他の入学者選抜の機会にも応用し、より多くの学習者の機会損失を防ぎ、より公平な受験機会の提供を目指します。

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* 教育現場における様々な課題解決のため、実証されたアルゴリズムの活用を推進します。
* 今後、更なるアルゴリズムの活用可能性を探り、教育の質の向上や機会の均等化に繋がる具体的な政策を検討していきます。
* 例：個々の学習進度に合わせた教材推薦アルゴリズム、特別な支援が必要な生徒の早期発見アルゴリズムなど。