これからの時代の「教育」というテーマにおいて、対照的なキーワードを２つ整理しておきたいと思います。
それがディープ・ラーニング（Deep Learning）とアクティブ・ラーニング（Active Learning）という言葉。
最近、様々な所またニュースなどで一度は聞いたこともある人は多いと思います。
まずは、お決まりのWikipediaより。
ディープラーニングから。
ディープラーニング、深層学習（英: deep learning）とは、多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network）の機械学習の事[1]。汎用的なAI、いわゆる強いAIの実現が期待されている[2]。概念・手法は1980年前後からあったが、2010年代に画像認識などから急速に盛り上がり、三度目の人工知能ブームと言われる[3]。第三次ブーム以後は、機械学習は単なる流行を超えて社会インフラとして広く定着して行った。コグニティブコンピューティングの核となる技術でもある。
ん、、、、何とも微妙な表現。
ってことで自分なりに解釈して整理してみると、ディープ(Deep)という名の通り深層学習とも表現できるでしょうか。
コンピュータ自身がデータの様々な特徴をより深いレベルで自分自ら学習します。
また、大量のデータをインターネットを介して入手することもでき、また技術の進化に伴って処理速度と制度も格段に早くなっていることからも、今後様々な分野での活用に期待されています。
続いて、アクティブラーニング。
アクティブ・ラーニング（Active learning、アクティブラーニング）は、学修者主体の学習手法の一つであり、学修者が能動的（アクティブ）に学修（ラーニング）に参加する学習法の総称である。
最近の日本（特に学校教育を司る文部科学省）で、いわゆる知識詰め込み＋問題練習（演習）授業では「新しい学力観」の目指す「自ら学ぶ力」をつけることができないという反省から推進されているおり、2016年策定、2020年実施[1]の学習指導要領の改訂に盛り込まれる[要出典]。
こちらはまだ何となくイメージがつきやすいですね。
今までの教える側教わる側というのを超えて、体験学習などの行動（Action）を通して学んだり、グループディスカッションやディベートなどで自らが考える力を養い仲間同士でも考えるという目的があります。
また、一方で予備知識が必要なケースも多々でてくるので、主体的に調査したり自身の学習能力を養っていくというという側面もあるとのこと。
・ディープラーニング（Deep learning）
・アクティブラーニング（Active learning）
これら二つを比較してみたとき、
コンピュータの強みである記憶容量や処理速度、精度に関しては人間は到底太刀打ちできません。
人工知能（Artificial Intelligence）が今以上に進化するのは容易に考えられますし、人間は違う領域の開発・開拓が必須になってきます。
ロボットと人工知能が融合していく社会を想定して、人工知能にはできない人間にしかできない領域を伸ばしていかなければなりません。
テクノロジーの新領域を拡張するだけでなく、人間の新領域も拡張していかなければならない時代に突入していますね。
主体的な個人がそれぞれの個性を発揮して、集団としても活躍できる集団知性体（Group Intelligence）の完成が
これからの時代の重要テーマになってくるはずです。
また、教育というものの原点に立ち返った時、
人間は、
・何を知るべきなのか？
・どこまで知ることで知ったと言えるのか？
・どのように知ればいいのか？
このことの理解をみなさんと共に深めていきたいとおもいます。