LLNLの「STEM with Phones」プログラム：スマートフォンとAIで物理研究を学生に

2026年5月14日 — スプレッドシートはもう不要です。ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）の「STEM with Phones」学生ワークショップでは、学生たちがスマートフォンと人工知能（AI）を使用して高度な科学分析を行っています。

LLNLのDavid Rakestraw氏が率いるこのプログラムでは、参加者がポケットにあるスマートフォンを基礎物理学の原理を調査するための道具に変える方法を学びます。これらのデバイスには高度なセンサーと優れた計算能力が搭載されています。1週間のプログラムを通じて、学生はスマートフォンを使って実践的な測定を行い、AIを適用して現実世界の現象を探求する方法を学びます。

「学生たちは問題を解決しようと熱心に取り組み、これらの新しいインテリジェントツールがどのように彼らと協力して、知識の消費者から実際の創造者に変えることができるかを認識しているのを目にしました」とRakestraw氏は述べています。

このサマープログラムに触発されたカリフォルニア州ラファイエットのAcalanes高校の高校生Daniel Kimは、観測天文学とカスタム分析ソフトウェアを組み合わせて地球の自転速度を測定する革新的な研究プロジェクトを開始しました。

Kimと同級生のTsimur Havarkoは、スマートフォンを夜空に向けて945枚の写真を撮影し、AIを使って開発したカスタムアプリケーションで1枚の画像に合成しました。得られた画像は、地球の自転によって星がフレーム内を移動する見かけの運動をマッピングしています。長い弧を手動で測定するのは時間がかかるため、KimとHavarkoは別のカスタムコードを作成し、弧の長さと北極星からの距離を測定して地球の角速度を計算しました。

「そのソフトウェアは約1000行のコードで、ソフトウェアエンジニアが数週間かけて書くものだったでしょう」とRakestraw氏は言います。「これは、プログラミング経験のない高校生が高度な分析ツールを作成できることを示しており、彼らが調査できる問題の種類を完全に変えます。」

メンターとしてRakestraw氏は、学生と協力して出力を評価し、基礎物理学の原理に基づいて分析の妥当性を判断しました。彼は、これが依然として難しい問題であるが、AIは学生主導の研究プロジェクトの時間枠と経験の制約内で可能なことを劇的に拡大したと強調しました。

査読付きジャーナル『The Physics Teacher』は、この研究をAIによる認知的活性化学習の新しいフレームワークを強調する例として掲載しました。

Rakestraw氏にとって、このプロジェクトの成功は、AI時代の科学教育への新しいアプローチの実証となりました。教育者は、学生にこれらのツールを効果的に使用する方法を教えることで、信じられないような研究を達成する手助けができます。

「Physics with Phones」プログラムは、このフレームワークを取り入れて進化しています。

「2年前は、スマートフォンのセンサーとスプレッドシートを使った分析だけでした。昨年はAIを統合し始め、今年はAIが学生の調査の重要な要素となり、スプレッドシートを使った分析はほとんどなくなります」とRakestraw氏は述べています。

AIツールが進化し続ける中、「Physics with Phones」プログラムは科学教育がそれに合わせて進化するための刺激的なアプローチを提供しています。学生はこれらの新興技術を活用して批判的思考を行い、複雑なデータを分析し、より高度な科学的問題に取り組むことができます。

出典：LLNL