Inverting Bloom’s Taxonomy

学習活動の深度と進度をRememberからCreateまで発展的に説明するBloom’s taxonomyは、教育に関わる人々によって常に理想の学習形態として頻繁に引用されてきました。私はApply, Analyse, Evaluate, Createの相関関係の中でどれが上で下なのか明確には理解ができていないものの、肯定的に受けとめていました。Ritchhartが展開する理論的な批判に接してから、Understand 理解することこそが学習活動の究極の目的であり高度の思考プロセスなのではないかと共感するようになりました。
 
“Although his taxonomy focused on three domains—affective, psychomotor, and cognitive - it is the cognitive domain that most teachers remember. Bloom identified a sequence of six learning objectives that he felt moved from lower-order to higher-order thinking: knowledge, comprehension, application, analysis, synthesis, and evaluation.” 

“Today, most educators would argue that understanding is indeed a very deep, or at least complex, endeavour and not in any way a lower-order skill as the revised taxonomy suggests (Blythe & Associates, 1998; E. O. Keene, 2008; Wiggins & McTighe,1998). Indeed, understanding is often put forward as a primary goal of teaching.”Ron Ritchhart (2011)

21世紀の四半世紀が過ぎて、これまでとは異なった論点でTaxonomyを見直す考え方があらわれています。

“Traditional Bloom’s Taxonomy is a climb - learners start at the bottom, remembering and understanding concepts, before advancing to applying, analysing, evaluating, and eventually creating. This made sense in a world where knowledge was considered more static or even a smidge more linear, but AI disrupts this model.”

“Create is the entry point, not the pinnacle. It drives learners to evaluate the outcomes of their work, analyse what worked (and what did not), and apply what they’ve learned in new ways. This isn’t about skipping foundational knowledge -—it’s about embedding that knowledge in meaningful action.” Megan Workmon Larsen (2024)

「Createは入口であり、頂点ではありません。学習者が自分の仕事の結果を評価し、何がうまくいったのか（そして何がうまくいかなかったのか）を分析し、学んだことを新たな方法で応用するよう促すものです。これは、基礎的な知識をスキップすることではなく、その知識を意味のある行動に結びつけることなのです。」

質問です。
①　伝統的な学校教育の枠組みの中で支持されてきた固定化した直線的な知識とはどのようなものでしょうか。それに対して、流動的で曲線的、多角的、複合的な知識とはどのようなものでしょうか。
②　様々な成果物を瞬時に作り出すことができるAIと共生している時代に、'entry point' 導入として意味のあるCreationをどのように学習活動に取り込むことができるでしょうか。AIを活用する場合としない場合で、それぞれのシナリオはどう異なるでしょうか。

物事の法則、事実、公式などの教科書的な知識をあらゆる創造的な活動（作る、試す、調べる、考えるなど）を通して考察し理解を深めていく学習過程は、AIの時代の前からも主体的な学びの一例として評価されてきました。このことはテクノロジーを活用するかどうかとは無関係に、子どもたちの興味・関心・主体性を中心にした学習内容と方法の革新的な発想から生まれてきたものです。

このような学習活動はAIを活用しなくても深い学びを提供することはできますが、当然のことながら、AIを活用するとまったく異なった学習展開になります。様々なAI toolsを活用してどのような展開が可能になっていくでしょうか。そのbrainstormをするだけでもおもしろそうです。