Anthropic Academy「AI Fluency for Educators」ナレッジノート

Anthropic Academy ／ ナレッジ化 2026-07-04

コース概要

本コースは、Anthropic Academy が提供する「AI Fluency for Educators（教育者のための AI フルエンシー）」の日本語ナレッジノートである。AI フルエンシーの土台となる4つのD（4Ds）——委任（Delegation）／記述（Description）／判別（Discernment）／努力（Diligence）——を、教育者の日常的な仕事、すなわちコース設計・教材づくり・課題／評価づくり・学習成果の言語化に、具体的にどう適用するかを扱う。一般理論そのものよりも「教育現場での適用」に主眼が置かれているのが特徴である。

中心にあるのは、AI を「仕事を丸投げする自動化ツール」ではなく「教育者の専門性を高める思考のパートナー」として使う、という姿勢である。そのために各レッスンでは、まず自分の教育観・制約・学生像を言語化した「授業コンテキスト・ドキュメント」を作り、それを土台に AI との対話を積み上げていく。記述（Description）と判別（Discernment）を往復させるループを通じて教材や設計を磨き上げ、努力（Diligence）として正確性の検証・機微データの保護・AI の役割の透明化を徹底する。さらに、学生自身も AI を使える時代における学問的誠実さ（academic integrity）と「本物の学び」を促す評価設計という、教育者に固有の難題にも踏み込む。

クレジット: Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. 本コースは CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスのもとで公開されており、Dakan と Feller による「The AI Fluency Framework」にもとづいて Anthropic が制作している。アイルランドの高等教育庁（Higher Education Authority, Ireland）による、全国教育学習向上フォーラム（National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning）を通じた支援を一部受けている。

なお、4つのDフレームワークそのものの一般理論は別コース（AI Fluency: Framework & Foundations）のノートにもあるが、本ノート群は各レッスン単独で読んで完結するよう、教育者向けの文脈を含めて網羅的に記述している。

目次

#	レッスン英語原題	動画ID	内容（1行）	ノートファイル名
01	Introduction to AI Fluency for Educators	hJONtvW1fyw	4つのDと教育のつながり／再利用可能な「授業コンテキスト・ドキュメント」を作る演習	01_introduction.md
02	AI Fluency Framework review	7tR7modJioQ	AI フルエンシーと4つのDの定義・復習（拡張 vs 自動化／記述×判別ループ）	02_framework_review.md
03	Applying AI Fluency to course design and learning outcomes	cVFLuBbnbMo	コース設計に4Dを適用（内容特定・学習の道のり・学習目標）	03_course_design.md
04	Applying AI Fluency to learning materials and assignments	YTUywmN2N4s	教材・課題づくりに4Dを適用（スライド／学習ガイド／授業内演習）	04_learning_materials.md
05	Certificate of completion	UAmKyyZ-b9E	修了クイズと修了証（本文なし・ミニマルノート）	05_certificate.md

ファイル構成

ai-fluency-for-educators/
├── README.md                  … 本ファイル（コース概要・目次）
├── 01_introduction.md         … Lesson 01 教育者のための AI フルエンシー入門
├── 02_framework_review.md     … Lesson 02 AI フルエンシー・フレームワークの復習
├── 03_course_design.md        … Lesson 03 コース設計と学習成果への適用
├── 04_learning_materials.md   … Lesson 04 教材と課題への適用
└── 05_certificate.md          … Lesson 05 修了証（ミニマル）

AI Fluency for Educators ｜ Lesson 01「教育者のための AI フルエンシー入門（Introduction to AI Fluency for Educators）」

出典: Anthropic Academy ／ 2026-07-04 ／ 動画: YouTube hJONtvW1fyw

日本語ナレッジ（本文の自然な全訳）

推定所要時間: 30分

このレッスンで学べること

このレッスンを終えると、次のことができるようになります。

• AI フルエンシー・フレームワーク（4つのD）が「教えること（授業・指導）」とどう関係するかを説明できる
• AI との共通理解の土台をつくる、再利用可能な「授業コンテキスト（teaching context）ドキュメント」を作成できる
• より効果的な AI との協働のために、自分の教育観（pedagogical values）と制約を言語化できる

教育者のための AI フルエンシー入門（動画・4分）

この動画では、AI フルエンシー・フレームワークが教育者に特有の形でどう適用されるかを紹介します。4つのD（委任＝Delegation、記述＝Description、判別＝Discernment、努力＝Diligence）が、思慮深い AI との協働を通じて、あなたの教育実践をどう変えうるかを探ります。AI が、コース設計・教材づくり・評価（アセスメント）づくりにおける「思考のパートナー」になりうること、その一方で人間の専門性と AI の支援のバランスをどう保つかを論じます。

動画が強調するのは、「AI フルエンシーがあること」とは、いつ・どのように AI と協働するかを知っていること、そして常に教育観（pedagogical values）を中心に据え続けることを含む、という点です。

また、なぜ「今」教育における AI フルエンシーが重要なのかにも触れます。学生はすでに AI を使っており、雇用者は AI フルエンシーを期待しており、そして私たち教育者には、これらのテクノロジーとの思慮深い向き合い方を「手本として示す」またとない機会があるからです。

重要なポイント（Key takeaways）

• 4つのDフレームワークは、教育者が「教育者としての誠実さ（pedagogical integrity）」を土台として、AI との本物の思考パートナーシップを築く助けになる
• コンテキスト構築（context-building）は不可欠である。AI は、あなた固有の状況・価値観・制約を理解したときに、はるかに役立つ存在になる
• 教育者にとっての AI フルエンシーとは、教えることと学ぶことにおける人間の専門性や判断を「置き換える」のではなく「高める（enhance）」ことを意味する

演習（Exercises）

演習: 共有できる「教育のビジョン」を築く（30分）

この基礎的な演習は、内省を促すのに適しており、なおかつ今後の AI との協働で再利用できる成果物（artifact）を生み出します。

パート1: 自己内省（10分）

AI に向き合う前に、まず自分自身の立ち位置をはっきりさせましょう。

• あなたの中核となる教育観・教育哲学は何か？
• あなたが直面している固有の制約は何か（制度上・技術上・時間上の制約など）？
• あなたの学生はふだんどのような人たちか（背景、抱える困難、目標）？
• あなたが最も大切にしている教育手法や学習体験は何で、それはなぜか？

パート2: あなたの教育観とコンテキストについて対話する（25分）

Claude（またはあなたが選ぶ任意の AI アシスタント）との対話を始めます。

対話の口火の切り方:

• あなたが教育者であり、自分の教え方とコンテキストについて「再利用可能な要約」をつくりたいのだと説明する
• このドキュメントが、今後の協働のための共通理解を確立する助けになることを AI に伝える
• 自分の教育実践に関わるあらゆる側面を、AI に一緒に考えてもらいたいと示す
• AI にあなたの教え方について「インタビューしてもらう」のでもよいし、
• あるいは、まず自分から情報を共有し始めて「他にどんなことを知っておくと役立つか」を AI に尋ねるのでもよい

急がず、時間をかけましょう。目的は、重要なコンテキストを浮かび上がらせる「やり取りのある対話」です。

カバーすべき主な領域（AI がこれらの探求を助けてくれるはずです）:

• あなたの担当分野、対象レベル、具体的な担当科目
• あなたの学生がよく直面する困難
• 制度上のコンテキストと制約
• あなたの教育哲学と好んで使う手法
• あなたの指導における、よくある悩み（ペインポイント）
• AI を自分の実践に取り入れることの目標
• あなたの指導状況に固有の点

対話らしくする工夫:

• すべてを一度に共有しなければ、と思わなくてよい
• AI に、掘り下げの質問（フォローアップ）をするよう促す
• コンテキストの理解を助ける具体例があれば共有する（ただしプライバシーや機微データには注意）
• 進めながら、声に出して考えたり、自分の考えを練り直したりしてよい

再利用可能なドキュメントをつくる:

• 対話の内容を、今後の AI との対話で共有できる「構造化されたコンテキスト・ドキュメント」に統合（synthesize）してもらう
• それを一緒に見直し、抜けている点を足したり、誤りを直したりする
• コピーして再利用しやすいフォーマットで出力するよう依頼する

レッスンの振り返り

• あなたの教育実践のうち、言葉にするのが最も難しかったのはどの側面か？
• このプロセスを通じて、あなたにとって何が明確になったか？

次のレッスンでは（What's next）

次のレッスンでは、4つのDフレームワーク（委任＝Delegation、記述＝Description、判別＝Discernment、努力＝Diligence）を手短に復習します。すでに「AI Fluency: Framework & Foundations」コースを受講済みで、この内容に十分慣れていると感じるなら、次のレッスンは飛ばしてもかまいません。

フィードバック

コースを進める中で、学んだ概念を自分の生活・仕事・授業でどのように使っているか、また何かご意見があれば、ぜひ聞かせてください。フィードバックはこちらから共有できます。

謝辞（Acknowledgements）

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスのもとで公開されています。本コースは Dakan と Feller による「The AI Fluency Framework」にもとづいています。アイルランドの高等教育庁（Higher Education Authority, Ireland）による、全国教育学習向上フォーラム（National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning）を通じた支援を一部受けています。

英語原文

Estimated Time: 30 minutes

What you'll learn By the end of this lesson you'll be able to:

• Explain how the AI Fluency Framework (4Ds) relates to teaching
• Create a reusable teaching context document that establishes shared understanding with AI
• Articulate your pedagogical values and constraints for more effective AI collaboration

Introduction to AI Fluency for Educators (4 minutes)

This video introduces how the AI Fluency Framework applies specifically to educators. We explore how the 4Ds (Delegation, Description, Discernment, Diligence) can transform your teaching practice through thoughtful AI collaboration. We discuss how AI can become a thinking partner for course design, material creation, and assessment development while maintaining the balance between human expertise and AI assistance. The video emphasizes that being AI Fluent includes knowing when and how to collaborate with AI and always keeping pedagogical values at the center. We also address why AI Fluency in education matters now: Students are already using AI, employers expect AI fluency, and we have the timely opportunity to model thoughtful engagement with these technologies.

Key takeaways

• The 4D Framework can help educators build genuine thinking partnerships with AI on the foundation of pedagogical integrity
• Context-building is essential as AI becomes more helpful when it understands your specific situation, values, and constraints
• AI Fluency for educators means enhancing rather than replacing human expertise and judgment in teaching and learning

Exercises

Exercise: Building a shared teaching vision (30 minutes) This foundational exercise is good for fostering reflection and creates a reusable artifact for future AI collaborations.

Part 1: Self-Reflection (10 minutes) Before engaging with AI, clarify your own position:

• What are your core teaching values and philosophy?
• What unique constraints do you face (institutional, technological, time)?
• What are your students typically like (background, challenges, goals)?
• What teaching methods/learning experiences do you most value and why?

Part 2: Discuss your teaching values and context (25 minutes) Start a conversation with Claude (or any other AI assistant you choose): Opening the conversation:

• Explain that you're an educator who wants to build a reusable summary of their teaching approach and context
• Let the AI know this document will help establish shared understanding for future collaborations
• Indicate you'd like the AI to help you think through all relevant aspects of your teaching practice
• You can ask the AI to interview you about your teaching, OR
• You can just start sharing information and ask the AI what else would be helpful to know

Take your time. The goal is a back-and-forth conversation that surfaces important context. Key areas to cover (the AI should help you explore these):

• Your subject area, level, and specific courses
• Typical challenges faced by your students
• Institutional context and constraints
• Your teaching philosophy and preferred methods
• Common pain points in your teaching
• Goals for integrating AI into your practice
• Any unique aspects of your teaching situation

Make it conversational:

• Don't feel you need to share everything at once
• Encourage the AI ask follow-up questions
• Share specific examples when they help illustrate your context (be aware of privacy and sensitive data)
• It's okay to think out loud and refine your thoughts as you go

Creating a reusable document:

• Ask the AI to synthesize the conversation into a structured context document you can share in future AI conversations
• Review it together and add anything missing and/or make corrections
• Request a format that's easy to copy and reuse

Lesson reflection

• What aspects of your teaching practice were hardest to articulate?
• What became clearer to you through this process?

What's next The next lesson will cover a quick review of the 4D framework — Delegation, Description, Discernment, and Diligence. If you've already taken the AI Fluency: Framework & Foundations course, and feel comfortable with this content, you can skip the next lesson!

Feedback As you progress through the course, we'd love to hear from you about how you are using concepts from the course in your life, work, or classes and any feedback you may have. Share your feedback here.

Acknowledgements Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. Released under the CC BY-NC-SA 4.0 license. This course is based on The AI Fluency Framework by Dakan and Feller. Supported in part by the Higher Education Authority, Ireland, through the National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning.

AI Fluency for Educators ｜ Lesson 02「AI フルエンシー・フレームワークの復習（AI Fluency Framework review）」

出典: Anthropic Academy ／ 2026-07-04 ／ 動画: YouTube 7tR7modJioQ

日本語ナレッジ（本文の自然な全訳）

推定所要時間: 15分

このレッスンで学べること

このレッスンを終えると、次のことができるようになります。

• 「AI フルエンシー（AI Fluency）」とは何かを定義できる
• 4つのD（委任＝Delegation、記述＝Description、判別＝Discernment、努力＝Diligence）それぞれを定義できる

AI フルエンシー・フレームワークの復習（動画・13分）

この動画では、AI フルエンシーの土台として、4つのDフレームワーク（委任＝Delegation、記述＝Description、判別＝Discernment、努力＝Diligence）を紹介します。

強調されるのは、AI フルエンシーとは「拡張（augmentation＝自分の仕事に上乗せする）」であって「自動化（automation＝AI に仕事を丸ごとやらせる）」ではない、という点です。これは特に学習という文脈で重要になります。

動画では、各Dを詳しく掘り下げます。

• 委任（Delegation）: 「問題の把握（problem awareness）」「プラットフォームの把握（platform awareness）」「タスクの委任（task delegation）」を含む。つまり、そもそも何を成し遂げようとしているのか、どのツールならそれができるのか、どこまでを AI に任せるのかを見きわめること。
• 記述（Description）: コミュニケーションの「成果物（product）」「プロセス（process）」「振る舞い方（performance）」という側面を扱う。AI に対して、何を・どう・どんな態度でやってほしいのかを豊かに伝えること。
• 判別（Discernment）: 上記の3つのレベル（成果物・プロセス・振る舞い方）すべてについて、批判的な評価を行うこと。
• 努力（Diligence）: 責任ある・透明性のある・説明責任を果たせる AI 利用を担保すること。

さらに動画は、記述（Description）と判別（Discernment）が、どのように「継続的なフィードバック・ループ」として連携し、AI を単なる「道具」から「思考のパートナー」へと変えていくのかを強調します。

なお、この動画はフレームワークの入門にすぎません。完全な解説は「AI Fluency: Framework & Foundations」コースをご覧ください。

重要なポイント（Key takeaways）

• 4つのDは、互いに連携して本物の AI フルエンシーを生み出す
• 拡張（augmentation＝自分の仕事を高めるために AI と協働すること）は、自動化（automation＝AI にただ仕事をさせること）よりも強力である
• 記述（Description）と判別（Discernment）は、継続的な改善のループを形づくる
• 各Dには、AI とのやり取りの異なる側面に対応する「3つのサブ要素」がある
• これらのスキルは、AI テクノロジーがどのように進化しても、変わらず有効であり続ける

次のレッスンでは（What's next）

次のレッスンでは、AI フルエンシーを「コース設計と学習成果（learning outcomes）」に適用します。AI を協働のパートナーとして使い、必須の内容を特定し、学習の道のり（learning journey）をマッピングし、明確な学習目標を言語化する方法を学びます。しかもその全過程で、あなた自身の教育観と専門性をプロセスの中心に据え続けます。

フィードバック

コースを進める中で、学んだ概念を自分の生活・仕事・授業でどのように使っているか、また何かご意見があれば、ぜひ聞かせてください。フィードバックはこちらから共有できます。

謝辞（Acknowledgements）

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスのもとで公開されています。本コースは Dakan と Feller による「The AI Fluency Framework」にもとづいています。アイルランドの高等教育庁（Higher Education Authority, Ireland）による、全国教育学習向上フォーラム（National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning）を通じた支援を一部受けています。

英語原文

Estimated Time: 15 minutes

What you'll learn By the end of this lesson you'll be able to:

• Define what AI Fluency means
• Define each of the 4Ds — Delegation, Description, Discernment, and Diligence

AI Fluency Framework review (13 minutes)

This video introduces the 4D Framework—Delegation, Description, Discernment, and Diligence—as the foundation of AI Fluency. It emphasizes that AI Fluency is about augmentation (adding to your work) rather than automation (having AI do work for you), which is especially important in learning contexts. The video explores each D in detail: Delegation involves problem awareness, platform awareness, and task delegation; Description covers product, process, and performance aspects of communication; Discernment examines critical evaluation at all three levels; and Diligence ensures responsible, transparent, and accountable AI use. The video highlights how Description and Discernment work together in a continuous feedback loop, transforming AI from a tool into a thinking partner.

This video is just an introduction to the framework, for the full breakdown, check out our AI Fluency: Framework & Foundations course.

Key takeaways

• The 4Ds work together to create genuine AI Fluency
• Augmentation (working with AI to enhance our work) is more powerful than automation (AI simply doing work for you)
• Description and Discernment form a continuous improvement loop
• Each D has three sub-components that address different aspects of AI interaction
• These skills remain relevant regardless of how AI technology evolves

What's next In the next lesson, we'll apply AI Fluency to course design and learning outcomes. You'll learn to use AI as a collaborative partner for identifying essential content, mapping learning journeys, and articulating clear objectives—all while maintaining your pedagogical vision and expertise at the center of the process.

Feedback As you progress through the course, we'd love to hear from you about how you are using concepts from the course in your life, work, or classes and any feedback you may have. Share your feedback here.

Acknowledgements Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. Released under the CC BY-NC-SA 4.0 license. This course is based on The AI Fluency Framework by Dakan and Feller. Supported in part by the Higher Education Authority, Ireland, through the National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning.

AI Fluency for Educators ｜ Lesson 03「AI フルエンシーをコース設計と学習成果に適用する（Applying AI Fluency to course design and learning outcomes）」

出典: Anthropic Academy ／ 2026-07-04 ／ 動画: YouTube cVFLuBbnbMo

日本語ナレッジ（本文の自然な全訳）

推定所要時間: 60分

このレッスンで学べること

このレッスンを終えると、次のことができるようになります。

• 4つのD（委任＝Delegation、記述＝Description、判別＝Discernment、努力＝Diligence）すべてを、コース設計に体系的に適用できる
• 大まかな計画づくりから、具体的な学習目標へと落とし込める
• AI との協働を通じて、一貫したコース構造を組み立てられる
• AI の能力を活かしながらも、教育者としての誠実さ（pedagogical integrity）を保てる

AI フルエンシーをコース設計と学習成果に適用する（動画・10分）

この動画では、AI フルエンシー・フレームワークを「コース設計」と「レッスン設計」にどう適用するかを実演します。

豊かで共有されたコンテキストを築くことで、AI が「汎用的なアシスタント」から、あなた固有の指導状況を理解した「協働のパートナー」へと変わっていく様子を探ります。

動画では、4つのDそれぞれを、コース設計における3つの基本タスクに適用していきます。すなわち、(1) 必須の内容・概念を特定する、(2) 学習の道のり（learning journey）をマッピングする、(3) 学習目標を言語化する、の3つです。

• 委任（Delegation）とは、「どう協働するか」を決める前に、「自分が何を・なぜ成し遂げようとしているのか」を理解することを意味する。
• 記述（Description）とは、豊かなコンテキストとともに、AI をあなた固有の問題空間へと招き入れることを意味する。
• 判別（Discernment）とは、AI の提案を自分の専門性に照らして評価し、「なぜそれが自分の学生にとって機能する／しないのか」を説明することを意味する。
• 努力（Diligence）とは、協働のプロセスを記録に残しながら、責任を持ち続けることを意味する。

動画が強調するのは、これは「意思決定を外部に丸投げする」ことではなく、「本物の認知的パートナーシップ（cognitive partnership）を築く」ことだ、という点です。

重要なポイント（Key takeaways）

• コンテキスト構築は、汎用的な AI を、あなたのアプローチ・ビジョン・ニーズを理解した「教育と思考のパートナー」へと変える
• 4つのDそれぞれが、コース設計の協働において固有の役割を担う
• 目的は「効率化」だけではなく「質の向上」である。私たちが求めているのは、単に計画づくりが速くなることではなく、より良い教育と学習である
• あなたの教育上・専門分野上の専門性が、プロセス全体を導く

演習（Exercises）

演習: コース設計の完全ワークフロー（50分）

レッスン1で作った「授業コンテキスト（Teaching Context）ドキュメント」を、最初のプロンプトの一部として再利用しながら、コースの一部または全体の（再）設計プロセスを進めていきます。また、このコースの動画のトランスクリプト（文字起こし）を、AI パートナーと共有してもよいでしょう（レッスンのリソースを参照）。

ステージ1: アプローチを計画する

AI に取りかかる前に、自分自身のために次を明確にします。

• どの科目やユニットを設計／再設計しようとしているのか？
• どんな作業が必要か？（内容の選定、順序づけ、目標設定など）
• どの部分に自分の専門性が必要で、どこで AI が助けになりうるか？

ステージ2: 協働を始める

対話の始め方:

• Claude、またはあなたが選ぶ AI アシスタントとの新しい対話を始める
• レッスン1で作った「授業コンテキスト・ドキュメント」を共有する
• どの科目に取り組んでいるか、そして何を成し遂げようとしているかを説明する

記述（Description）を豊かにする:

• ただ科目名を挙げるだけでなく、具体的な課題（challenges）を説明する
• この科目を独自のものにしている点（学生のニーズ、前提知識、到達すべき成果）を共有する
• 「成功とはどんな状態か」というビジョンを描いて伝える
• 委任（delegation）についての自分の考えを説明する。すなわち、何を一緒に取り組みたいのか、そしてなぜなのか

パートナーシップを整える:

• AI に、はっきりさせるための質問（clarifying questions）をするよう促す
• 制約（時間、リソース、制度上の要件）があれば共有する
• ゼロから始めるのか、既存の教材を改訂するのかを示す

ステージ3: 記述（Description）と判別（Discernment）を通じて対話を積み上げる

関連するコースの要素を順に扱っていきます。その過程を通じて判別（Discernment）を働かせ、継続する対話を通じて自分の記述（Description）を改訂していきます。

内容の特定（Content Identification）:

• あなたのコンテキストにもとづいて、トピックや概念を提案するよう AI に頼む
• 提案の一つひとつについて評価する。「これは本当にあなたの学生の役に立つか？」
• 常に、自分の考えを AI に説明し返す。すなわち、なぜそれが機能するのか／しないのか
• 良いアイデアはさらに発展させ、弱いアイデアは方向を修正する

学習の道のりのマッピング（Learning Journey Mapping）:

• 3〜4回分の授業セッションの順序づけを、一緒に行う
• 移り変わりの節目（transition points）で、学生の視点に立つよう AI に頼む
• 探ってみる。「ここで学生は何につまずきそうか？」「どんな足場かけ（scaffolding）が必要か？」
• 各セッションが、前のセッションをどう土台にして積み上がっていくかを話し合う

学習目標（Learning Objectives）:

• 内容のマップを、具体的で測定可能な目標へと変換する
• 制度上の要件との整合を確認する
• 目標が、より広いコース全体のゴールへと積み上がって（ladder up）いくことを確かめる
• 抜けや重複を見つける手伝いを AI にしてもらう

ステージ4: 記録と振り返り（Documentation & Reflection）

• 正確性や引用（citations）などを検証する
• 重要な意思決定と、その理由を記録する
• どの AI の提案を却下したか、そしてその理由をメモに残す
• あなたの計画づくりにおける AI の役割について、簡潔な説明文をつくる
• このプロセスを、どのように学生や同僚（colleagues）と共有できるかを考える

次のレッスンでは（What's next）

次のレッスンでは、AI とともに学習教材と課題（assignments）をつくることを探ります。あなたが築いてきたコンテキストが、講義スライドから評価（アセスメント）まで、教材づくりをより一貫した・より効果的なものにする様子を発見します。あわせて、学生もまた AI を使える状況で「学問的誠実さ（academic integrity）」をどう保つか、という難題にも取り組みます。

フィードバック

コースを進める中で、学んだ概念を自分の生活・仕事・授業でどのように使っているか、また何かご意見があれば、ぜひ聞かせてください。フィードバックはこちらから共有できます。

謝辞（Acknowledgements）

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスのもとで公開されています。本コースは Dakan と Feller による「The AI Fluency Framework」にもとづいています。アイルランドの高等教育庁（Higher Education Authority, Ireland）による、全国教育学習向上フォーラム（National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning）を通じた支援を一部受けています。

英語原文

Estimated Time: 60 minutes

What you'll learn By the end of this lesson you'll be able to:

• Apply all 4Ds systematically to course design
• Move from high-level planning to specific learning objectives
• Build coherent course structures through AI collaboration
• Maintain pedagogical integrity while leveraging AI capabilities

Applying AI Fluency to course design and learning outcomes (10 minutes)

This video demonstrates how to apply the AI Fluency Framework to course and lesson design. We explore how building rich, shared context transforms AI from a generic assistant into a collaborative partner who understands your specific teaching situation. The video walks through applying each of the 4Ds to three fundamental course design tasks: identifying essential content and concepts, mapping the learning journey, and articulating learning objectives. We show how Delegation involves understanding what you're trying to accomplish and why before deciding how to collaborate. Description means inviting AI into your specific problem space with rich context. Discernment involves evaluating suggestions against your expertise and explaining why things work or don't for your students. Diligence means maintaining responsibility while documenting your collaborative process. The video emphasizes that this isn't about outsourcing decisions but about creating genuine cognitive partnership.

Key takeaways

• Context-building transforms generic AI into a teaching and thinking partner who understands your approach, vision and needs
• Each of the 4Ds plays a specific role in course design collaboration
• The goal is enhancement, not just efficiency. We want better teaching and learning, not just faster planning
• Your pedagogical and subject matter expertise guides the entire process

Exercises

Exercise: Complete Course Design Workflow (50 minutes) Re-using your Teaching Context document from Lesson 1 as part of your initial prompt, work through a partial/full course (re)design process. You can also share this course's video transcripts with your AI partner (see Lesson resources).

Stage 1: Planning Your Approach Before starting with AI, clarify for yourself:

• Which course or unit are you designing or redesigning?
• What work needs to be done? (content selection, sequencing, objectives, etc.)
• What aspects require your expertise vs. where might AI help?

Stage 2: Initiating Collaboration Starting the conversation:

• Begin a new conversation with Claude or an AI assistant of your choice
• Share your Teaching Context document from Lesson 1
• Explain which course you're working on and what you're trying to accomplish

Making your description rich:

• Don't just name the course—explain the specific challenges
• Share what makes this course unique (student needs, prerequisites, outcomes)
• Describe your vision for what success looks like
• Explain your delegation thinking—what you want to collaborate on and why

Setting up the partnership:

• Invite the AI to ask clarifying questions
• Share any constraints (time, resources, institutional requirements)
• Indicate whether you're starting fresh or revising existing material

Stage 3: Build the conversation through Description & Discernment Work through relevant course elements, applying Discernment throughout and revising your Description though ongoing conversation: Content Identification:

• Ask the AI to suggest topics and concepts based on your context
• For each suggestion, evaluate: Does this serve YOUR students?
• Always explain your reasoning back to the AI—why something works or doesn't
• Build on good ideas, redirect weak ones

Learning Journey Mapping:

• Work together to sequence 3-4 class sessions
• Ask the AI to take on your students' perspective at transition points
• Explore: "What might confuse students here?" "What scaffolding is needed?"
• Discuss how each session builds on the previous one

Learning Objectives:

• Transform your content map into specific, measurable objectives
• Check alignment with your institutional requirements
• Ensure objectives ladder up to broader course goals
• Have the AI help you spot gaps or redundancies

Stage 4: Documentation & Reflection

• Verify for accuracy, citations, etc.
• Document key decisions and your reasoning
• Note which AI suggestions you rejected and why
• Create a brief statement about AI's role in your planning
• Consider how you might share this process with students or colleagues

What's next In the next lesson, we'll explore creating learning materials and assignments with AI. You'll discover how the context you've built makes material creation more coherent and effective, from lecture slides to assessments, while addressing the challenge of maintaining academic integrity when students also have access to AI.

Feedback As you progress through the course, we'd love to hear from you about how you are using concepts from the course in your life, work, or classes and any feedback you may have. Share your feedback here.

Acknowledgements Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. Released under the CC BY-NC-SA 4.0 license. This course is based on The AI Fluency Framework by Dakan and Feller. Supported in part by the Higher Education Authority, Ireland, through the National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning.

AI Fluency for Educators ｜ Lesson 04「AI フルエンシーを教材と課題に適用する（Applying AI Fluency to learning materials and assignments）」

出典: Anthropic Academy ／ 2026-07-04 ／ 動画: YouTube YTUywmN2N4s

日本語ナレッジ（本文の自然な全訳）

推定所要時間: 60分

このレッスンで学べること

このレッスンを終えると、次のことができるようになります。

• 4つのDフレームワークを適用しながら、AI アシスタントとともに教材を組み立てられる
• 一貫した教材開発のために、すでに築いたコンテキストを活かせる
• 判別（Discernment）を通じて、体系的な品質管理（quality control）を行える
• 統合された一つの学習体験として機能するように、複数の教材を組み立てられる

AI フルエンシーを教材と課題に適用する（動画・10分）

この動画では、学生が実際に使う教材を、AI フルエンシーを用いてつくる方法を探ります。対象は講義スライドから評価（アセスメント）まで、多岐にわたります。

前のレッスンで築いたコンテキストが、教材づくりをどのようにより一貫した・より効果的なものにするかを実演します。

動画では、教材づくりに4つのDすべてを適用する方法を示します。

• 委任（Delegation）とは、自分の「問題の把握（problem awareness）」と「プラットフォームの理解（platform understanding）」を土台に、どんな教材が・なぜ必要なのかを理解することを含む。
• 記述（Description）とは、すでに確立したコンテキストを活かしつつ、教材ごとに固有の要件を加えていくことを意味する。
• 記述と判別のループ（Description-Discernment loop）は、強力な「磨き上げの道具」になる。単に AI の提案を受け入れる／却下するのではなく、なぜそれが自分の特定の学生にとって機能するのか／しないのかを説明することが鍵になる。
• 努力（Diligence）とは、機微データ（sensitive data）を守り、正確性を検証し、バイアスがないかを確認し、AI の役割について透明性を確保すること、を包括する。

さらにこの動画では、学生もまた AI を使える状況で「学問的誠実さ（academic integrity）」をどう保つか、という難題を扱います。強調されるのは、フルエンシーを持つことが、「本物の学び（authentic learning）」を促す評価を設計する助けになる、という点です。

動画の締めくくりでは、このアプローチが時間の節約になる一方で、本当の変革は「質」にある、と述べられます。すなわち、一貫して積み上がり、学習目標と整合し、あなたの教育観を体現した教材こそが、真の成果なのです。

重要なポイント（Key takeaways）

• 確立したコンテキストは、毎回ゼロから始めるよりも、一つひとつのワークフローをより良いものにする
• 記述と判別のループ（Description-Discernment loop）は、意味のある反復を通じて教材を磨き上げる
• 教材の種類が異なれば、必要となる委任（delegation）の戦略も異なる
• 単なる効率ではなく、一貫性（coherence）と質に焦点を当てる

演習（Exercises）

演習: 学習教材をつくる（50分）

レッスン2（※原文表記。実際にはレッスン3の演習）で行ったコースの（再）設計の対話を続けるか、その対話の要約を出力して、新しい対話の入力として使います。また、このコースの動画のトランスクリプトを、AI パートナーと共有してもよいでしょう（レッスンのリソースを参照）。

このコンテキストの上に立って、次の学習教材のうち1つ以上をつくってみましょう。

選択肢1: 講義スライド一式（Lecture Slide Deck）

タスクの設定:

• コースのコンテキストを共有し、対象となる具体的なトピックを参照する
• あなたのプレゼンテーションのスタイルと、教室の空気感（classroom dynamics）を説明する
• スライドで何を達成すべきか、対して自分が口頭で補うのは何かを話し合う
• ビジュアルの好みや、制度上のテンプレートがあれば示す

作成と磨き上げ:

• まず、スライドのアウトライン（骨子）を求める
• 評価する。流れは論理的か？複雑さは適切か？
• 各スライドについて考える。何を足す、または修正する必要があるか？
• 重要なスライドを1枚選び、一緒に詳しく作り込む
• なぜ特定のアプローチが自分の学生にとってより良く機能するのかを説明する
• できた結果を組み合わせて、スライド一式を完成させる

最終チェック:

• 事実の正確性を検証する
• 画像や引用（citations）が必要な箇所をメモする
• AI がこのスライド一式にどう貢献したかを記録する

選択肢2: 学習ガイド／復習ガイド（Study/Revision Guide）

タスクの設定:

• 先ほど取り組んだ講義のトピックを参照する
• あなたの学生がふだんどのように学習しているかを説明する
• これまでうまくいった（あるいはうまくいかなかった）学習補助の種類を説明する
• これが自習用なのか、それとも指導つきの復習用なのかを示す

作成と磨き上げ:

• 学生が必ず習得すべき重要概念を、AI とともに特定する
• 難易度の異なる自己チェック用の問題を作る
• 学生によくある誤解（misconceptions）を先回りして予測してもらう
• 他のコースのトピックとのつながりをつくる
• そのガイドが、学生が自立して学ぶのを本当に助けるものになっているかを評価する

最終チェック:

• 解答例（answer keys）が正確であることを確認する
• あなたの評価（assessments）との整合を検証する
• アクセシビリティ（accessibility）と分かりやすさを確認する
• 引用が必要な箇所を確認する

選択肢3: インタラクティブな授業内演習（Interactive In-Class Exercise）

タスクの設定:

• あなたの教室の環境と、典型的なクラスの人数を説明する
• その活動にどれだけの時間を割けるかを説明する
• あなたの学生に対して、どんなやり取り（interactions）がうまく機能するかを共有する
• この特定の演習の学習ゴールを示す

作成と磨き上げ:

• あなたのトピックを補強する活動を、一緒に組み立てる
• 段取りを考え抜く。学生はどうやってグループを作るか？結果をどう共有するか？
• 学生のさまざまな反応を先回りして予測する手伝いを AI に頼む
• 明確な指示と時間配分（timing）を作る
• 自分用の進行メモ（facilitation notes）を作る
• 考える。もしその活動が想定より速く進みすぎたら？遅すぎたら？

最終チェック:

• 指示が分かりやすいかテストする
• アクセシビリティ（accessibility）と、さまざまな学習スタイルへの配慮を検討する
• 不測の事態への備え（contingencies）を計画する

選択肢4: 理解度チェック・クイズ（Knowledge Check Quiz）

タスクの設定:

• あなたの学習目標を参照する
• どのレベルの理解を評価しようとしているのかを説明する
• 学問的誠実さ（academic integrity）に対する自分の考え方を話し合う
• これが形成的評価（formative assessment）なのか、それとも総括的評価（summative assessment）なのかを示す

作成と磨き上げ:

• 難易度の異なる5〜10問の設問を作る
• 設問の形式を混ぜる（多肢選択、短答、応用問題など）
• 各設問について、具体的な学習目標と結びつける
• 明確な設問文（question stems）と、もっともらしい誤答選択肢（distractors）を書く手伝いを AI に頼む
• 解答についての詳しい解説を作る（なぜ正解が正解なのか、なぜ誤答が誤答なのか）

最終チェック:

• すべての解答が正しいことを検証する
• 意図しないバイアスや混乱がないか確認する
• 適切な難易度になっているか確かめる
• 学生が設問をどう誤解しうるかを考える

レッスンの振り返り

• 確立したコンテキストがあったことは、生成された教材の質にどう影響したか？
• これらの教材は、互いをどのように土台にし、参照し合っていたか？

次のレッスンでは（What's next）

あなたはこれで、教えることにおける AI フルエンシーの全サイクル——自分の教育上のコンテキストを確立するところから、一貫した学習教材をつくるところまで——を体験しました。次のレッスンでは、短いクイズを受けて修了証（certificate of completion）を獲得する機会があります。

さらに専門性を深める準備はできましたか？　もしまだなら、私たちの包括的な「AI Fluency: Framework & Foundations」コースを受講してみてください。あらゆる文脈にわたって4つのDを実践する、より発展的な練習ができます。修了すると修了証を獲得でき、あなたの AI フルエンシーのスキルを同僚や管理職にアピールできます。

最後に、AI フルエンシーを自分の学生に届けることに関心があれば、私たちの「Teaching AI Fluency（AI フルエンシーを教える）」コースをぜひご覧ください。

フィードバック

コースを進める中で、学んだ概念を自分の生活・仕事・授業でどのように使っているか、また何かご意見があれば、ぜひ聞かせてください。フィードバックはこちらから共有できます。

謝辞（Acknowledgements）

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスのもとで公開されています。本コースは Dakan と Feller による「The AI Fluency Framework」にもとづいています。アイルランドの高等教育庁（Higher Education Authority, Ireland）による、全国教育学習向上フォーラム（National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning）を通じた支援を一部受けています。

英語原文

Estimated Time: 60 minutes

What you'll learn By the end of this lesson you'll be able to:

• Build teaching materials with an AI assistant applying the 4D framework
• Leverage established context for coherent material development
• Apply systematic quality control through Discernment
• Build materials that work together as an integrated learning experience

Applying AI Fluency to learning materials and assignments (10 minutes)

This video explores using AI Fluency to create the materials students actually work with—from lecture slides to assessments. We demonstrate how the context built in previous lessons makes material creation more coherent and effective. The video shows how to apply all 4Ds to material creation: Delegation involves understanding what materials you need and why, drawing on your problem awareness and platform understanding. Description leverages your established context while adding specific requirements for each material. The Description-Discernment loop becomes a powerful refinement tool—not just accepting or rejecting AI suggestions but explaining why they work or don't for your specific students. Diligence encompasses protecting sensitive data, verifying accuracy, checking for bias, and creating transparency about AI's role. We address the challenge of maintaining academic integrity when students also have access to AI, emphasizing that fluency helps us design assessments that promote authentic learning. The video concludes by noting that while this approach saves time, the real transformation is in quality—materials that build coherently, align with objectives, and embody your pedagogical vision.

Key takeaways

• Established context makes each new workflow better than starting fresh
• The Description-Discernment loop refines materials through meaningful iteration
• Different materials require different delegation strategies
• Focus on coherence and quality, not just efficiency

Exercises

Exercise: Creating Learning Materials (50 minutes) Continue your course (re)design conversation from lesson 2, or output a summary of that conversation to use as input for a new one. You can also share this course's video transcripts with your AI partner (see Lesson resources). Building on this context, create one or more of these learning materials.

Option 1: Lecture Slide Deck Setting up the task:

• Share your course context and reference the specific topic
• Explain your presentation style and classroom dynamics
• Discuss what the slides should accomplish vs. what you'll provide verbally
• Indicate any visual preferences or institutional templates

Creating and refining:

• Ask for an initial slide outline
• Evaluate: Is the flow logical? Is the complexity appropriate?
• For each slide, consider: What would you need to add or modify?
• Pick one crucial slide to develop in detail together
• Explain why certain approaches work better for your students
• Combine the results to build out the full deck

Final check:

• Verify factual accuracy
• Note where images or citations are needed
• Document how AI contributed to the deck

Option 2: Study/Revision Guide Setting up the task:

• Reference the lecture topic you just worked on
• Describe how your students typically study
• Explain what kinds of study aids have worked well (or poorly) in the past
• Indicate whether this is for independent study or guided review

Creating and refining:

• Work with AI to identify key concepts students must master
• Develop self-check questions at varying difficulty levels
• Ask AI to anticipate common misconceptions
• Create connections to other course topics
• Evaluate whether the guide truly helps students learn independently

Final check:

• Ensure answer keys are accurate
• Verify alignment with your assessments
• Check accessibility and clarity
• Check for citations needed

Option 3: Interactive In-Class Exercise Setting up the task:

• Describe your classroom setup and typical class size
• Explain how much time you have for the activity
• Share what kinds of interactions work well with your students
• Indicate learning goals for this specific exercise

Creating and refining:

• Collaborate on an activity that reinforces your topic
• Think through logistics: How will students form groups? Share results?
• Ask AI to help anticipate different student responses
• Develop clear instructions and timing
• Create facilitation notes for yourself
• Consider: What if the activity goes too fast? Too slow?

Final check:

• Test instructions for clarity
• Consider accessibility and different learning styles
• Plan for contingencies

Option 4: Knowledge Check Quiz Setting up the task:

• Reference your learning objectives
• Explain what level of understanding you're assessing
• Discuss your approach to academic integrity
• Indicate whether this is formative or summative assessment

Creating and refining:

• Develop 5-10 questions of varying difficulty
• Mix question types (multiple choice, short answer, application)
• For each question, connect it to specific objectives
• Ask AI to help write clear question stems and plausible distractors
• Create detailed explanations for answers (why right answers are right, wrong are wrong)

Final check:

• Verify all answers are correct
• Check for unintended bias or confusion
• Ensure appropriate challenge level
• Consider how students might misinterpret questions

Lesson reflection

• How did having established context affect the quality of materials generated?
• How did these materials build on and reference each other?

What's next You've now experienced the full cycle of AI Fluency in teaching—from establishing your pedagogical context to creating coherent learning materials. In the next lesson, you'll have an opportunity to take a short quiz and earn a certificate of completion. Ready to deepen your expertise? If you haven't already, take our comprehensive AI Fluency: Framework & Foundations course for extended practice with the 4Ds across all contexts. When you complete it, you'll earn a certificate of completion to showcase your AI fluency skills to colleagues and administrators. Finally, if you're curious about bringing AI Fluency to your students, check out our Teaching AI Fluency course.

Feedback As you progress through the course, we'd love to hear from you about how you are using concepts from the course in your life, work, or classes and any feedback you may have. Share your feedback here.

Acknowledgements Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic. Released under the CC BY-NC-SA 4.0 license. This course is based on The AI Fluency Framework by Dakan and Feller. Supported in part by the Higher Education Authority, Ireland, through the National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning.

AI Fluency for Educators ｜ Lesson 05「修了証（Certificate of completion）」

出典: Anthropic Academy ／ 2026-07-04

日本語ナレッジ

コース修了時のクイズ／修了証ページ。学習コンテンツ本文はなく、修了判定用のクイズが表示される（受験は別途）。クイズに合格すると修了証が発行される。

クイズ（受験は別途）

（このレッスンはクイズ＋修了証のみ。設問データは一次テキストに含まれていない。）