ノートルダム大学のモハマッド・ラシジュジャマーン・リファト准教授らにより、ホームスクール家庭向けに学習内容をカスタマイズするAIプラットフォームHomeroomの研究開発が発表された。本研究成果は2026年CHI Conference on Human Factors in Computing Systemsの論文として掲載された。全米で就学前児童の約6％に当たる340万人以上が家庭学習を選択しており、その需要はパンデミック前の三倍のペースで拡大している。既存の教育プラットフォームが教室管理や標準化された進度を最適化するのに対し、ホームスクール家庭は柔軟な学習スケジュール、価値観に合致した教材、地域コミュニティの支援を重視する傾向にある。この乖離を解消すべく、研究チームは大規模言語モデルを活用したデジタル環境を設計した。 2025年4月から7月にかけてトロント大都市圏のムスリム家庭を対象に実施されたユーザビリティテストでは、プラットフォームが三段階の核心目標を達成していることが確認された。親を教育設計における対等なパートナーとして位置付け学習内容への裁量権を保持する仕組み、文化的背景やアイデンティティを尊重した教材の生成支援、信頼できる家庭同士の小規模なコミュニティ形成による知識共有の促進である。参加者は信頼しながらも検証するアプローチを好み、教材を子に共有する前にプレビューや編集を行うことを要望した。特に文化表現の精度については、抽象的な価値観のラベル付けでは不十分で、家庭生活に根ざした具体的な実践例としてAIに指示を出す必要性が浮き彫りになった。 調査結果は、広範な公開フォーラムよりも小規模で機密性の高いグループを好み、共有された教材に明確な帰属を示しながら改変できる機能や、教材収益化の選択肢を求めていることも示した。また、ルーブリックの再利用やポートフォリオ生成、地域イベントの記録連携といった事務負荷軽減ツールへの需要も高い。リファト准教授は、AIがユーザーの意見に同調しすぎエコーチャンバー化するリスクを承知の上で、プラットフォームには自らの背景とは異なる文化や視点に触れる機能を組み込んだと説明する。既存の標準化された教育枠組みでは実現できない多様な文化的ニーズに対応し、AIと人間の協働による教育の再定義に道を開いた。研究チームは今後、複数コミュニティでの大規模検証を進め、ホームスクールの未来におけるAIの役割をさらに具体化する方針だ。