授業を、起きた順に読み返せます。

指導モードも評価モードも、教育向けに調整した同じ安全エンジンの上で動きます。自傷、性的な内容、暴力、プロンプトインジェクションは、後から塞ぐのではなく、出どころで遮断します。オンにする機能ではなく、最初からそうなっています。

• 学校の文脈に合わせた、多層のコンテンツフィルタリング
• 小学校から大学まで、年齢と段階に応じた調整
• よく知られた脱獄手法とプロンプトインジェクションへの耐性
• すべてのやりとりを監査用に記録

小学校・中学校では、サンドボックスがAIとの最初の出会いを導きます。先生はすべての会話と書きかけの文章をその場で見て、必要な学習者には声をかけられます。課題ごとに、そもそもAIを使わせるかどうかも先生が決めます。

• 学習者ごとのAIとの会話と文章を、ライブで表示
• 課題ごとに、AIのオン・オフを設定
• AIの不適切な使い方を検知し、声かけで課題に戻す
• 生成AIに初めて触れる場面のための設計

中学・高校や大学のゼミでは、サンドボックスが協働の道筋をまるごと記録します。プロンプト、修正、採用した提案、学習者自身が書いた文章。先生は最終成果物をルーブリックで採点します。同時に、そこまでAIがどう使われたかも、正確に見られます。

• 学習者とAIのやりとりを、時刻付きで完全に記録
• 最終成果物のルーブリック採点に、過程の根拠を添付
• 学習者が書いた部分と、AIが支援した部分の内訳
• 不正の審査に要る根拠が、あとからではなく作業中に残る

Cognityのバイブコーディングは、コーディングを文法の練習ではなく、問題解決として扱います。作り始める前に、学習者は解決したい問題と作るものを決め、機能ごとに成功の条件を書きます。AIは学習者の依頼をもとに作ります。学習者はコードを開き、画面の部品やコードの範囲を選んで、その部分だけを直せます。機能は自分の条件で一つずつ確かめます。ルーブリックが採点するのは、出来上がったものだけでなく、どう考えたかです。

• どのプロジェクトも4ステップ。計画、制作、ふりかえり、提出
• 機能ごとの成功の条件が、そのままテスト用のチェックリストに
• AIが書いたコードを読める、コードビュー
• 画面の部品やコードの範囲を選んで、そこだけを修正
• 依頼、バージョン、会話をすべて先生のために記録

Cognityの土台は三つです。RAGで裏づけたLLM、AWS上のホスティング、学校の標準に対応したデータパイプライン。行政機関や大規模な学校ネットワークを支えてきたのと、同じ土台です。

• カリキュラムを踏まえて答えるための、RAGグラウンディング
• データは標準でAWSの韓国リージョンに保管。エンタープライズ契約では、ほかのAWSリージョンも選べます
• PIPA、PDPO、PDPAに準拠したデータの取り扱い
• GoogleログインとSSO（組織のシングルサインオン）
• LTI 1.3はすべてのプランで。Google Classroomの名簿同期はProから