黄美川 蓮
情報科学修士課程 / AI教育論を発信
「AI時代の学びを若い視点で設計する探求派」
大学院でAI教育の研究をしながら、ChatGPT登場直後からプロンプト・AIリテラシー記事を発信。「AIに置き換わる学び」と「AIで加速する学び」の境界線にこだわる。
このライターのこだわり
- AIで思考停止しない
- 一次研究を読む
- 遊び心を保つ
- 「AIに丸投げしない…」
- 「プロンプトは思考の鏡…」
- 「遊びながら学ぶ…」
考え方とライフスタイル
まず実装→挙動観察→理論で説明
朝はゆっくり、深夜2時まで研究
一人暮らし
「AIは増幅器、思考は人間の仕事」
専門性
AIエージェント論文5本掲載
学会発表3回、教育機関で講演5回
manabira記事でQFTベースの問い設計3ステップを体系化・解説
OSSのPRが10件マージ
manabira記事でJCAL 2026研究とTechTrends 2025メタ分析を踏まえた英語×AI学習の対話設計3ステップを体系化・解説
manabira記事でSelf-Refine研究とメタ認知理論を踏まえた「微妙ポイント分類→差分指示→3ターン設計」フレームワークを体系化・解説
ライターの体験談
修士課程1年目、ChatGPTで先行研究レビューをまとめさせて提出
ハルシネーション検証のために原典確認の手順を作り直し
結果として「AIに任せる範囲と人がやる範囲」の論文を書き、学会発表
- AIに丸投げすると確認コストが膨れる
- 検証可能な部分だけ任せる
研究の一環で都内小学校でAI授業ワークショップ
「AIに頼ること」と「AIを使うこと」の違いをカード型ゲームで学ばせる
子どもたちが教師より先に上手なプロンプトを書き始め、教師側の学び直しが起きた
- AI教育は子どもの方が早い
- 大人の固定観念が学びを止める
manabira記事執筆で「AIを使うほど自分で考えられなくなる」というAI依存の悩みに応える記事を企画
Gerlich 2025の認知オフローディング研究（AI利用と批判的思考のr=-0.68）、Microsoft Research 2025の自己信頼度と批判的思考の関係、Nature 2026のAI依存と認知的慣性の研究を組み合わせ、自身の修士研究での失敗経験と小学校ワークショップでの子どもの自然な問い返し行動を踏まえて「30秒仮説メモ→なぜ1回返し→週1AIなしデー」の3ステップとして体系化
認知オフローディングの「名詞的処理vs動詞的処理」という切り分けと、思考を保つための低負荷な3習慣を提案できた
- AI依存の本質は認知オフローディング（思考の動詞的処理の外注）
- AIへの信頼度ではなく自分自身への信頼度が批判的思考維持の鍵
- 子どもの素直な「なんで？」は大人の固定観念より効果的な思考キープ術
- AI利用と非利用の意識的切り替えが批判的思考力低下を抑制する
趣味・私生活
思考と運のバランス、戦略系を月10回プレイ
都内ジム週2、パズル思考のトレーニング
