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📝 指導案・単元づくり★☆☆議論あり小学校中学校高校📖 約11分

1人1台端末・生成AIを入れた英語の指導案の書き方 ― 「使う理由」と「使わない場面」を書く

端末を使った指導案で問われるのは、使った回数ではなく「なぜここで使うのか」です。指導案に足す5つの欄、使う・使わないの判断表、生成AIの使用レベルの示し方を、文科省のガイドラインと研究をもとに記入例つきで整理します。

エビデンスの強さ：コンピュータを使った言語学習や1人1台端末にはプラスの効果を示すメタ分析がある一方、研究の質のばらつき、注意の分散、生成AIで練習すると自力の成績が下がった実験（高校数学）など、使い方しだいで逆効果になる結果もある。

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1人1台端末・生成AIを入れた英語の指導案の書き方 ― 「使う理由」と「使わない場面」を書くのイメージ
💡3行まとめ
  • 書くのは「使った」ではなく「使う理由」。 指導案には、その場面で端末を使うねらいと、使わない場面を書きます。
  • 生成AIは国のガイドラインで判断。 資質・能力の育成につながるかが基準で、小テストや定期考査での使用、AIの出力だけでの評価は不適切な例とされています。
  • ICTは諸刃の剣。 効果のある使い方がある一方、ながら作業や制限なしのAIは学びを減らすことがあります。

ICTを入れた指導案ってなに？

ひとことで言うと、ICTを入れた指導案は、ふつうの指導案に「端末をどこで、何のために使い、どこでは使わないか」を書き足したものです。

GIGAスクール構想で、小中学校では1人1台の端末と高速ネットワークが整えられました 1。文部科学省の調査では、中学校の英語の授業で、1人1台端末等を使った発表や話すことのやり取りを行った学校は 96.4%、発話や発音の録音・録画は 87.3% にのぼります 2。もう「使うかどうか」ではなく、「どこで、何のために使うか」を指導案で説明する段階に来ています。

🎈たとえるなら

ICTは電子レンジのようなものです。温め直しや下ごしらえはとても速くなりますが、パンの皮をパリッと焼くのには向きません。料理の手順書（指導案）に「電子レンジ使用」と書くだけでは不十分で、「なぜこの工程で使うのか」「焼く工程では使わない」まで書いて、はじめて料理がうまくいきます。

ふつうの指導案とのちがい（足す5つの欄）

ICTを入れた指導案は、ふつうの指導案（学習指導案の書き方）に、次の情報を足したものだと考えるとわかりやすくなります。

足す欄 書くこと 書き方の例
① ICTを使うねらい 本時の目標のどこに効くのか 「自分の発話を録音して聞き直し、理由の言い方を自己修正するため」
② 使う場面・使わない場面 展開の各段階での端末の状態 「導入：閉じる／練習：録音のみ／まとめ：閉じて紙に書く」
③ 生徒の画面で起きること 何のアプリ・機能を、何分、何をするか 「録音→再生→チェック表の3項目に印→提出（4分）」
④ トラブル時の代替 端末が動かない・回線が落ちたとき 「ペアの1台で交代に録音」「紙のチェック表で相互評価」
⑤ データとAIのルール 個人情報・提出物の扱い・AIの使用範囲 「本名や写真は入力しない」「AIの使用は不可（本時は自力で）」

やり方を3ステップで

  1. 本時の目標を先に書く：ICTの話はまだしない。
  2. 活動ごとに「使う・使わない・先生だけ」を決める：理由を本時の目標と結びつけて書く。生成AIを使う課題は、どこまで使ってよいかも決める。
  3. 展開の表に「端末」の列を足す：各段階で端末を「閉じる・開く・録音のみ」などで示し、トラブル時の代わりの方法を1行書く。

国の資料と研究ではどうなってる？

国の資料：使うかどうかの判断基準

中学校の学習指導要領解説は、視聴覚教材やコンピュータ、情報通信ネットワークの活用を勧める一方で、安易に教育機器に頼り過ぎたり、技術的な手法に凝り過ぎたりすることには十分注意が必要で、まず教師自身が英語でコミュニケーションを行い、それを補うものとして機器を考えるべきだとしています 3。

生成AIについて、文部科学省のガイドライン（Ver. 2.0）は次の点を示しています。

  • 判断の基準：学習指導要領に示す資質・能力の育成につながるか、教育活動の目的を達成するうえで効果的かを吟味する 4。
  • 英語で考えられる使い方の例：英会話の相手、より自然な英語表現への改善、一人一人の興味に応じた単語リストや例文リストの作成 4。自分で書いた文章をAIに直させたものを「たたき台」にして何度も推敲し、その過程をワープロの校閲機能で提出させる例も挙げられています 4。
  • 不適切と考えられる例：情報活用能力が十分育っていない段階での自由な使用、初発の感想を求める場面などで安易に使わせること、定期考査や小テストで使わせること、教師が判断せずにAIの出力で学習評価を行うこと 4。
  • 安全面：年齢制限などの利用規約を確認し、必要に応じて保護者の理解を得ること、プロンプトに氏名や写真などの個人情報を入力させないこと 4。AIの出力を引用するときは、サービス名・プロンプト・日付などを明記させることが考えられます 4。
  • 小学校：児童が直接使うことについては、発達の段階を踏まえたより慎重な見極めが必要とされています 4。

研究ではどうなってる？

🔬研究ではこう
  • 1人1台ノートPCの研究をまとめたレビューでは、10研究のメタ分析で、英語（母語の国語にあたる科目）・作文・数学・理科の学力に有意なプラスの平均効果が見られました 5。
  • コンピュータを使った言語学習（CALL）のメタ分析を集めた二次総合では、効果はおおむね大きい一方で、メタ分析そのものの厳密さや透明性には大きなばらつきがありました 6。
  • 講義中にノートPCで別のことをする「ながら作業」をした学生はテストの成績が下がり、その画面が視界に入る周りの学生の成績も下がりました（大学生のシミュレーション授業） 7。
  • 高校生約1,000人の数学の練習を対象にしたフィールド実験では、普通のChatGPT型のAIを使って練習すると練習中の成績は48%上がりましたが、AIを外したテストでは、使わなかった生徒より17%下がりました。学びを守るように設計したAIでは、このマイナスはほぼ打ち消されました 8。英語の学習で同じ結果が確かめられたわけではありません。

端末で「発表」はほぼ全校、でも「海外の人と話す」は1割台

同じ調査で、中学校の授業で遠隔地の生徒等と英語で話す交流をした学校は 14.6% にとどまっていました 2。一方、全国学力・学習状況調査と組み合わせた分析では、ICTでの遠隔地とのやり取りの実施レベルが一段階高い学校ほど、CEFR A1レベル相当以上の生徒の割合が高い傾向（2.6ポイント）が見られました 2。これは学校単位の相関の分析で、因果関係を示すものではありませんが、端末の使い道として「本物の相手と話す」がまだ少ないことは、指導案を考えるヒントになります。

明日の授業でこうする

使う・使わないの判断表

指導案を書く前に、本時の各活動について次の表を埋めます。

活動 ICTの役割 使う？ 理由（本時の目標との関係）
新しい表現の導入 画像・動画の提示 先生の画面だけ 全員が先生の英語と表情に集中するため
音読練習 録音して聞き直す 使う 自分の音声を客観的に聞き、修正点を見つけるため
ペアのやり取り — 使わない 相手の顔を見て話すことが目標だから
意見を書く キーボード入力 使う 書き直しが容易で、語数も確認できるため
書いた文の改善 生成AIのフィードバック 初稿のあとだけ 自分で考えた後にAIで比べるため。初稿では使わない
振り返り フォームで提出 使う 全員の回答を次の時間の指導に生かすため

生成AIの使用レベルを課題ごとに示す

課題ごとに生成AIをどこまで使ってよいかを先生が決めて示す考え方は、海外でも「AI評価スケール」として提案されています 9。中高の英語の授業向けに、筆者が4段階に簡略化したものが次の表です。

レベル 使い方 英語の課題の例
0：使わない 自力で取り組む 単元テスト・小テスト・初発の感想 4
1：準備に使う 話題のアイデア出し・語彙の確認 スピーチの話題さがし（原稿は自分で書く）
2：初稿のあとに使う 自分の文章へのフィードバック・言いかえの提案 意見文の推敲（校閲機能で変更の過程を提出） 4
3：相手として使う AIと英語でやり取りする 面接練習・ロールプレイの練習相手 4
✏️ICTを入れた指導案を書く6ステップ
  1. 本時の目標を先に書く（ICTの話はまだしない）。
  2. 判断表を埋める：活動ごとに「使う・使わない・先生だけ」を決め、理由を目標と結びつけて書く。
  3. 展開の表に「端末」列を足す：各段階で端末を「閉じる・開く・録音のみ」などで示す。
  4. トラブル時の代替を1行で書く：「回線が不安定なら録音はペアの1台で交代に」など。
  5. AIの使用レベルを課題ごとに書く：生徒用のプリントにも同じ表現で示す。
  6. 評価との関係を書く：録音や提出物を「指導に生かす評価」に使うのか「記録に残す評価」に使うのかを分けて書く（評価計画の立て方）。

記入例：本時の展開（中学2年・50分、筆者作成）

本時の目標：自分の町のおすすめの場所について、理由を加えて1分間話すことができる。

時間 学習活動 端末 指導上の留意点・評価
0〜5 帯活動（毎時間のはじめに続ける短い活動）：Small Talk（ペア） 閉じる 相手の目を見て話す。先生は机の間を回って様子を見る
5〜12 先生のモデル（町の写真を提示） 先生だけ 写真は大型提示装置で。生徒の端末は閉じたまま
12〜25 原稿メモ作り→1回目の録音 開く（メモ・録音） メモは単語のみ。録音後、チェック表3項目（理由・つなぎ言葉・1分）で自己評価
25〜35 ペアで相手に直接スピーチを聞かせ合い、アドバイス 閉じる 「Good point」「One more reason」の表現を使う。端末は閉じて対面で
35〜45 2回目の録音→提出 開く（録音のみ） 1回目との違いを1文で書いて提出（指導に生かす評価：次の時間の指導に使う）
45〜50 振り返り（紙） 閉じる 手書きで「次に直したいこと」を書く
代替 回線・端末の不具合 — 録音はペアの1台を交代で使う。提出は次の英語の授業がある日の朝まで
🏫実例：中学校 ― 録音の「提出」より「聞き直し」に時間を

録音・録画は、提出させることより、本人が聞き直して直すことに価値があります。上の例では、1回目と2回目の録音のあいだにペアの対面アドバイスを入れ、端末を閉じる時間を意図的に作っています。ながら作業は本人だけでなく周りの生徒の学習も下げうるので 7、「閉じる時間」を指導案に明記するのは立派な指導の工夫です。

🏫実例：高校「論理・表現Ⅰ」 ― AIは「初稿のあと」に

意見文の単元で、初稿は授業中に手書き（またはAIなしの入力）で書かせ、次の時間に生成AIにフィードバックを求めさせます。AIの提案をそのまま採用せず、採用した変更と採用しなかった変更を1つずつ選び、理由を書かせます。提出はワープロの校閲機能で変更の過程が見える形にし、使ったAIサービス名・プロンプト・日付を明記させます 4。単元末の書くことのパフォーマンステストは AI 使用レベル0で行います 4。

🏫実例：小学校 ― 子どもに直接使わせる前に

小学校では、児童が生成AIを直接使うことにはより慎重な見極めが必要とされ、教師が生成AIとの対話の様子を見せるなどして基本を学ぶ方法が例示されています 4。外国語の授業では、デジタル教科書の音声やALTとのオンライン交流など、音声を聞く・本物の相手とやり取りする使い方から始めるのが現実的です。

🗣️先生の英語（端末の切りかえ）
TTablets closed, please. Eyes on me.
TNow open your tablets. You have three minutes. Record your speech once.
TListen to your recording. Did you give a reason? Check the box.
TClose your tablets and face your partner. Talk without your screen.
TFor this test, no AI, please. I want to see your own English.
⚠️よくある失敗
  • 「ICTを使った」こと自体が目標になる：解説も、機器に頼り過ぎたり手法に凝り過ぎたりすることに注意を促しています 3。
  • 端末を開きっぱなしにする：ながら作業は周りの生徒にも影響します 7。閉じる時間を指導案に書きます。
  • AIの使い方を決めずに課題を出す：使ってよい範囲を示さないと、生徒は迷い、不公平も生まれます。課題ごとに使用レベルを書きます 9。
  • 小テストや単元テストでAIが使える状態のまま実施する：ガイドラインが不適切な例に挙げています 4。
  • AIに名前や写真を入力させる：個人情報は入力させないことが求められています 4。
  • トラブル時の代替がない：回線が落ちた瞬間に授業が止まります。代わりの方法（例：ペアの1台で交代に録音）を指導案に1行書いておけば、授業を止めずに続けられます。

❓ よくある質問

Q. ICTを使った指導案には何を書き足せばいいですか？

①ICTを使うねらい、②使う場面・使わない場面、③生徒の画面で起きること（アプリ・時間・作業）、④トラブル時の代替、⑤データとAIのルール、の5つです。書くのは「使った」ことではなく、その場面で端末を使う理由と、使わない場面です。

Q. 生成AIを授業で使ってよいかはどう判断しますか？

文部科学省のガイドラインは、学習指導要領に示す資質・能力の育成につながるか、教育活動の目的を達成するうえで効果的かを吟味するよう示しています 4。定期考査や小テストで使わせること、教師が判断せずにAIの出力で学習評価を行うことなどは、不適切と考えられる例に挙げられています 4。

Q. 英語の授業で生成AIはどう使えますか？

ガイドラインは、英会話の相手、より自然な英語表現への改善、一人一人の興味に応じた単語リストや例文リストの作成などを例に挙げています。自分で書いた文章をAIに直させたものをたたき台に推敲し、その過程をワープロの校閲機能で提出させる例もあります 4。

Q. 生徒に生成AIで練習させると力がつきますか？

使い方しだいです。高校生約1,000人の実験では、普通のChatGPT型のAIで練習すると練習中の成績は上がりましたが、AIを外したテストでは使わなかった生徒より17%下がりました。学びを守るように設計したAIでは、このマイナスはほぼ打ち消されました 8。課題ごとに使用レベルを示します。

Q. 端末は授業中ずっと開いていていいですか？

閉じる時間も指導案に書きます。講義中にノートPCで別のことをした学生は成績が下がり、その画面が視界に入る周りの学生の成績も下がった実験があります 7。ペアのやり取りなど、相手の顔を見て話すことが目標の場面では端末を閉じさせます。

🎓 もう一歩深く（大学院レベル）

🎓院生モードTPACK と SAMR ― 指導案の「理由」をどう語るか

教師の知識とテクノロジーを研究する Punya Mishra 氏と Matthew J. Koehler 氏は、教育学者 Lee Shulman 氏の「教育的内容知識（PCK）」を拡張し、内容・教え方・テクノロジーの知識が重なり合う TPACK（当初は TPCK）の枠組みを提案しました。テクノロジーの効果的な教育利用には、状況に埋め込まれた複雑な知識が必要だという主張です 10。これに対し、現場で人気のある SAMR（置き換え→拡張→変形→再定義）は、学術的な検討がほとんどないまま広まり、文脈の欠落、段階を上がるほど良いとする階層構造、過程より成果物を重視する点が批判されています 11。

指導案の「ICTを使うねらい」の欄を SAMR の段階で書くと、「再定義レベルの活動をしているから良い授業」という評価になりがちです。TPACK の発想に立てば、問うべきはこの内容を、この生徒に、この方法で教えるとき、なぜこの技術なのかであり、「使わない」判断も同じ重みを持ちます。

🎓院生モード「使わない場面」の設計 ― 注意と練習の科学

教室でのノートPCの使い方を研究した Faria Sana 氏らの実験は、ながら作業の害が本人にとどまらず、視界に入る他者にも及ぶことを示しました 7。これは、1人1台端末の教室で「全員が開いている状態」が持つリスクを示唆します（ただし対象は大学生のシミュレーション授業で、中高の英語授業での再現は今後の課題です）。

経営学の研究者 Hamsa Bastani 氏らの高校数学の実験は、練習中の成績の向上と、AIを外したあとの自力の成績の低下が同時に起きうることを示しました。制限のないAIは、生徒に「松葉づえ」のように使われ、学びを守るように設計したAIではマイナスがほぼ消えました 8。ガイドラインが、AIに全てを委ねず自己の判断が重要であることを認識させられるかを利活用の判断材料に挙げているのも 4、同じ問題意識です。指導案に「AI使用レベル0」の場面を明記することは、規制ではなく練習の質を守る設計と位置づけられます。

🎓院生モードメタ分析と全国調査の数字の読み方

CALL のメタ分析は「おおむね大きな効果」を示しますが、二次総合はメタ分析自体の方法にばらつきがあることを指摘しています 6。1人1台端末のメタ分析も、学力について効果量を計算できた研究は10本でした 5。また、英語教育実施状況調査の分析は、学校単位で生徒の言語活動や家庭の蔵書数などを統制した重回帰分析ですが、観察データであり、遠隔地との交流を行う学校の他の特徴（熱心な教師、ALTの体制など）が結果に影響している可能性は残ります 2。指導案の「研究の裏づけ」欄にこうした数字を書くときは、研究デザインと対象を一言そえるのが誠実な書き方です。

🎁 玉手箱で使えるツール

原田英語の「英語の先生の玉手箱」の無料ツール。登録なしで授業にそのまま使えます。

英語指導案作成単元と学年から授業の流れの下書きを作り、ICTを使う場面とねらいを自分で書き加えるたたき台に玉手箱で開く ↗生成AIポリシー作成授業や課題での生成AIの使い方のルール（使ってよい範囲・申告のしかた）を生徒向けの文書にする玉手箱で開く ↗授業タイマー端末を開く時間・閉じる時間を画面に出して、活動の切りかえをはっきりさせる玉手箱で開く ↗録音してMP3で保存生徒が自分の音読やスピーチを録音して提出する活動に（ブラウザだけで使える）玉手箱で開く ↗

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📑 出典（11件）

本文の上付き数字に対応。✔ は DOI / ISBN / 公式ページを書誌データベースと機械照合した印です。

  1. 文部科学省 (2019). GIGAスクール構想について 公式ページ ✔ リンク確認済児童生徒1人1台の端末と高速ネットワークを整える文科省の GIGA スクール構想の公式ページ
  2. 文部科学省 (2025). 令和6年度「英語教育実施状況調査」概要 公式ページ ✔ リンク確認済公立中学・高校の英語教育の全国調査。高校で教師が発話の半分以上を英語で行う学校は約4割
  3. 文部科学省 (2017). 中学校学習指導要領（平成29年告示）解説 外国語編 公式ページ ✔ リンク確認済中学校外国語科の目標（5領域）・言語材料（語数・文法事項）・指導計画の作成（授業は英語で行うことを基本とする等）を説明した公式の解説
  4. 文部科学省 初等中等教育局 (2024). 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（Ver. 2.0） 公式ページ ✔ リンク確認済学校で生成AIを使う際の文部科学省のガイドライン（2024年12月）
  5. Zheng, B., Warschauer, M., Lin, C.-H., & Chang, C. (2016). Learning in one-to-one laptop environments: A meta-analysis and research synthesis. Review of Educational Research, 86(4), 1052-1084. doi:10.3102/0034654316628645 ✔ DOI照合済1人1台ノートPCの研究96本のレビューと10研究のメタ分析。英語（国語）・作文・数学・理科の学力にプラスの平均効果
  6. Plonsky, L., & Ziegler, N. (2016). The CALL–SLA interface: Insights from a second-order synthesis. Language Learning & Technology, 20(2), 17-37. doi:10.64152/10125/44459 ✔ DOI照合済コンピュータを使った言語学習（CALL）のメタ分析をさらにまとめた二次総合。効果はおおむね大きいが、メタ分析の質にばらつき
  7. Sana, F., Weston, T., & Cepeda, N. J. (2013). Laptop multitasking hinders classroom learning for both users and nearby peers. Computers & Education, 62, 24-31. doi:10.1016/j.compedu.2012.10.003 ✔ DOI照合済講義中にノートPCで別のことをすると、本人だけでなく画面が見える周りの学生のテスト成績も下がった実験
  8. Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. doi:10.1073/pnas.2422633122 ✔ DOI照合済高校生約1,000人のフィールド実験。制限なしのAIを練習で使うと、AIを外したあとのテストで成績が下がった
  9. Perkins, M., Furze, L., Roe, J., & MacVaugh, J. (2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A framework for ethical integration of generative AI in educational assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6). doi:10.53761/q3azde36 ✔ DOI照合済課題ごとに生成AIの使用レベルを先生が決めて示す「AI評価スケール（AIAS）」を提案した論文
  10. Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. doi:10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x ✔ DOI照合済内容・教え方・テクノロジーの知識が重なり合う「TPACK（TPCK）」の枠組みを提唱した論文
  11. Hamilton, E. R., Rosenberg, J. M., & Akcaoglu, M. (2016). The Substitution Augmentation Modification Redefinition (SAMR) model: A critical review and suggestions for its use. TechTrends, 60(5), 433-441. doi:10.1007/s11528-016-0091-y ✔ DOI照合済ICT活用の段階モデル SAMR は人気だが学術的な裏づけがなく、文脈の欠落・階層構造・成果物偏重に問題があると批判したレビュー

最終更新 2026-10-18 ・ 原田英語　まちがいのご指摘はこちら