不正行為のツールではなく、教育ツールとしての生成AI

はじめに

最近、学生が生成AIを駆使して説得力のある小論文やレポートを書いていることが明らかになりました。これは教師にとっては大きな懸念材料の1つです。

生成AIの初見は学生にとってのずるができるツールに見えるかもしれません。だが一方で学生が重要なスキルを向上させる手段とも言えます。

学生は学業や将来の職場で生成AIを適切に活用するためにAIリテラシー、批判的思考、論理的思考、創造力 などのスキルを身につけておく必要があります。

しかし生成AIを使った剽窃は、不安な学生が誘惑に負けてしまう新しい形の試験不正といっても過言ではありません。以前はカンニング用紙や手のひらにノートを隠すような試験不正もありましたが、生成AIの剽窃は発見が難しい(OpenAI社のEducator FAQの中でもそう述べられている)といった課題もあります。

教育者は生成AIをカンニングの手段ではなく、教材として取り入れる可能性も検討すべきです。生成AIは学生に基本的な解答を素早く提供することで、授業時間を議論、探求、批判的な教育法に充てることができます。この対話的なアプローチは、学生たちがAIテクノロジーを超えた高度な思考スキルを身につける手助けとなると思います。

生成AIを使って学生の内なるフィードバックを促す

生成AIの回答を授業で活用する方法の1つに、学生自身が書いたものとChatGPTの回答を比較させることです。これは、David Nico の 内なるフィードバックを明確にし、比較判断を用いるという研究¹ に基づいています。この論文では比較質問への回答を書き留めることで、学生が即座に実用的な高品質のフィードバックを自分で生成できることを示しています。つまりこれを生成AIの回答に適用すると学生に対して次のような質問ができます。

生成AIの回答とあなたの回答のどちらがよいですか？その理由は何ですか？
生成AIの回答からあなたの回答の改善に役立ったポイントは何ですか？
生成AIの回答を改善するために、あなたの回答から何を追加できますか？
クリティカルシンキングのような高次のスキルを学生が実証できるようにするために、課題設問をどのように改善できますか？
生成AIよりも質の高い作品を作るために学んだことをどのように活用できますか？

高次スキルをテストする問題を設定する

学生がクリティカルシンキングのような高次のスキルを実際に示すために、課題設問をどのように改善できるか考えてみましょう。教育者は生成AIを活用して、学生が私たちの質問を理解できるかどうか、またその質問に対して生成AIがどのような回答を出すかをテストすることができます。学生が高次のスキルを発揮できるような質問のフレーズを考えるには時間と経験が必要です。しかし生成AIを活用することで、私たちは簡単に質問をテストでき、即座に生成AIで回答を得ることができます。

例えば 「現代社会における会計士の役割は何ですか？」 という質問に対しては生成AIは包括的な回答を提供できます。

一方で「カーネギーらの2021年の会計を技術的、道徳的、社会的実践と定義した上で、将来の社会における会計士の役割を形成するために、会計士は何をする必要があると推奨しますか？」という質問に対しては生成AIは関連するポイントを提示できます。

ただし、生成AIはいくつかの関連するポイントを示すことはできますが、この会計士の定義の背景にある主要な原動力を見逃しているので具体的な提言は示せません。

学生の将来のスキルを伸ばす

教育者は学生がAIのための質問を作成し、AIの回答に 専門的な懐疑心(批判的思考) を適用することを支援することによって、将来のスキルを開発する手伝いができます。

教育者は学生が生成AIを効率的に利用できるようになる前に、質問の背後にあるコンセプトや主要なトピックの理解を教える必要があります。

例えば「燃え尽き症候群」についての質問がある場合、生成AIは一般的な症状やケアに関する情報を提供します。

教育者は学生が生成AIの回答を盲目的に受け止めたり、懐疑的に受け止めたりしないように重要な思考スキルを教える役割を果たすことができます。

生成AIはどんな教育者にとってもアイデアを出してくれるツールとしては最適です。答えの構築や基本的な概念の提供、特定のテーマに関する情報の収集などに利用できます。しかしそれは出発点に過ぎません。

教育者は新たな機会を開拓するための 時間節約のツール としてこのテクノロジーを活用する必要があります。教育者は学生がAIを効果的に活用できるようになる手助けをする必要があるのです。

高等教育機関は AI Writer にどのように対応すべきなのか

ChatGPT などの AIテキストジェネレーター の急増は、高等教育に大きな影響を与えます。この章では数秒でレポートを作成できるこれらのツールに教育者はどのように対応すべきかを探ります。

Deep Learning と Large Language Model により誕生した生成AIは、すでに人間のようなテキストを即座に作成できる高度なレベルに達しています。最近のトレンドは OpenAI の　ChatGPT の驚異的な機能に関することです。この AI チャットボットは新しいユーザーフレンドリーなインターフェースで2022年11月30日に発表され、わずか5日で100万人以上のユーザーを魅了しました。

AI対応のコンテンツライティングツールが増加していく中で、ChatGPTを際立たせる要因はいくつかあります。

1. 知識の幅と深さ:
ChatGPTは、幅広いトピックに関する豊富な知識を持っており、その知識は2022年までの情報までをカバーしています。これにより、多岐にわたる分野に対応し、高品質のコンテンツを生成するのに役立ちます。

2. 対話の自然さ:
ChatGPTは、対話の流れを自然に保つ能力に優れています。質問や指示に対して自然な返答を生成し、読者や利用者とのコミュニケーションをスムーズに行えます。

3. カスタマイズ可能性:
ChatGPTは、ユーザーが特定のニーズやスタイルに合わせてカスタマイズできる点が強みです。ユーザーは、文章のトーンやスタイル、専門用語の選択などを調整し、自分のブランドや要件に合ったコンテンツを生成できます。

4. 高度なコンテキスト理解:
ChatGPTは、文脈を理解し、以前の発言や質問に基づいて適切な返答を生成する能力があります。これにより、対話がより深化し、使い手に価値ある情報や洞察を提供できます。

5. 複数言語対応:
ChatGPTは、多くの言語に対応しており、国際的なユーザーベースに対応するのに適しています。

6. セキュリティとプライバシー:
OpenAIはセキュリティとプライバシーを重視し、利用者データを保護するための対策を講じています。この点は信頼性と信頼性の向上に貢献します。

総合的に言えば、ChatGPTは幅広い用途に適した高度な自然言語処理モデルであり、知識、自然な対話、カスタマイズ可能性、コンテキスト理解、多言語対応、セキュリティとプライバシーの面で優れています。これにより、多くの場面で他のAIツールと比べて際立っています。

しかも ChatGPT は無料(※ChatGPT-4 は有料)で利用できます。これは誰もが利用できることを意味しています。しかも生成AI を活用したコンテンツ開発をチャット形式にすることで、インタラクティブでアクセスしやすく、魅力的な新しいイノベーション (生成AIの民主化) となっています。

例えば私は以下のようなプロンプトを入力します。

ChatGPT はものの数秒で回答を作成します。

もちろんこれに対しては大したことではないと主張する否定的な意見も存在します。彼らは AI が生成したテキストは完璧ではなく、正確さを気にせず、嘘をついていると指摘しています。たとえば、偽の引用を作成し、文献に存在する偏見を再現します。

しかし、これは ChatGPT がダイナミックで発展途上のツールであり、常に学び、改善している点に留意すべきです。ChatGPT は、非人間による生成コンテンツの新しい世界における次の段階を示唆しています。現時点での GPT-4 の能力や実現可能性について議論することは、私たちの注力すべきポイントではありません。

私たちが直面している課題は、高等教育に対するより広範な影響です。ChatGPT の存在は、大学がもはや AI ライターを無視したり、緊急の対応策をとったりすることができないことを示しています。急速な変化が必要です。

私たちはこれらのツールを受け入れ、教育学や政策に統合する必要があります。生成AIの使用を禁止することは、持続可能なアプローチではありません。

アカデミック・インテグリティ

アカデミック・インテグリティとは、研究や学問において、正直で誠実な態度を保ち、自分の研究成果を構成に表現することを示します。アカデミック・インテグリティは、学問の基本的な価値観であり、学術コミュニティにおいて重要な役を担っています。

生成AIによって書かれたレポートを提出することは、ゴーストライターを雇うこととは異なります。生成AIが作成したレポートを検出することはほぼ不可能であり、採点者や指導者が何か疑ったとしても、それを証明する方法はありません。また防止可能な対策も存在しません。

学生たちはすでに自分たちができることではなく、AI ができることに基づいて評価されている可能性が高いです。彼らがどれだけ学習しているかが見えにくくなっているのです。

学生が生成AIを使う際に、より包括的で柔軟な本物の評価を設計しようとする取り組みは、事務的な対応に陥るリスクがあるかもしれません。

大学が公平性、インクルージョン、アクセスという使命を忠実に果たし続けたいのであれば、このような代替評価を維持し、発展させる必要があります。今の課題は、AI が生成したテキストを組み込んだ評価方法を設計することです。

結果ではなく、プロセスを評価する

教育学と評価は根本的に変わる必要があります。
Lucinda McKnight は、AIライターを高等教育に組み込む方法² について、THE Campus で素晴らしいアイデアを共有しています。完成した成果物だけを評価することはもはや通用しません。 評価はプロセスに焦点を当てる必要があります。これは以前から言われてきたことですが生成AIはこの課題にさらなる注目を浴びせています。ライティング、プロデュース、クリエイションに関連するスキルとコンピテンシーを強調することが進むべき方向なのです。

当面の対策

短期的には、大学は生成AIが作成したテキストの機能に関して教員に理解してもらう必要があります。また、アカデミック・インテグリティ・ポリシーを見直し、更新する必要があるかもしれません。現時点でのポリシーでは学生の生成AIの利用の可否や新しい学習評価方法が確立していないためです。

以下は短期的な対応策の一部です。

教員、ティーチングアシスタント、採点者の意識を高める。
評価の種類や方法を変えることで、評価での生成AIの使用を最小限にする。
生成AIを授業に組み込むために、採点者やティーチングアシスタントをトレーニングする。
全学的なアカデミック・インテグリティ・キャンペーンを実施し、価値観の徹底を図る。

これらの対応策を実行することで、学生や教員がAI生成テキストを適切に活用し、アカデミック・インテグリティを守る環境を築く手助けができるでしょう。

もし大学が、生成AIが作成した文章を評価に使用することを行動規範違反とみなす場合、それについて学生に明確に説明する必要があります。

エッセイは死んでいると主張する人もいます。私はそうは考えていません。人間とテクノロジーが協力して前進する道が開かれています。私たち教育者は、この新しい状況が実際にどのようなものであるかを学生に教える役割を果たす必要があります。エッセイが終焉したのではなく、エッセイを作成するプロセスが進化し、変化し続けているのです。

高等教育で AI Writer とかかわる8つの方法

この章では、Lucinda McKnight は、AIライターを高等教育に組み込む方法² について解説します。

スペルチェックや予測入力が受け入れられるようになったように、AIライターも受け入れられるようになるでしょう。そのため、教育者は学生が責任を持ってこれらのテキストジェネレーターに関与し、その可能性と限界を理解できるように手助けすべきです。

文章を書くことには、例えば予測テキストという形で、すでにAIが関与しています。私たちは携帯電話やEメールでこのことに慣れ親しんでいます。棒を使って砂や洞窟の壁に絵を描いていた時代から、人間はテクノロジーと協力して文字を書いてきました。

創意工夫と創造性によって、このテクノロジーは常に変化しています。最近では、AI Writer（人工知能を使って文章を生成するソフトウェア）の登場が、多くの興奮と懸念を生んでいます。

AI Wirter はどのように機能するのか？

画面のボックスに書きたいことを入力するだけで、AIライターがあなたのトピックに関連した、ほとんど人間並みの文章を瞬時に作成します。AIライターは、既存の文章を「スピン」して、複数の異なるバージョンを作成することもできます。

高等教育では、アカデミック・インテグリティに対する懸念が、AIライティングの可能性の探求を曇らせています。しかし、すでに多くの職業に就いている人々にとって、AIライターを効果的に活用することは、日常の業務の不可欠な部分となっています。

現代の学生は、AIを使った文章作成がますます重要になる未来に備える必要があります。スペルチェックや文法チェックなど、ワープロソフトの機能が受け入れられ、ライティングの実践に組み込まれたように、テキストジェネレーターも同様に受け入れられる可能性があります。

ジャーナリスト、管理者、コンテンツ制作者、学者、詩人など、多くの人々がAIライティングを活用して創造的で効率的な方法で文章を生成しています。ただし、問題は、AIが生成したテキストに対する帰属の明確性です。学生がAIによって執筆された作品を自分の作品として提出することは、アカデミック・インテグリティの侵害となります。

しかし、人間と機械の境界は曖昧になっています。私たちは、テキストや電子メールで、その言葉を生成したプログラムやアルゴリズムを引用せずに、予測文字列を容易に使用しています。

では、学生は高等教育でAIライターをどのように活用できるのでしょうか。以下の提案は、アカデミック・インテグリティを尊重しつつ、より高度な思考スキルを育成するための方法です。

1. AI Writer を研究者として活用する：
AI Writer を使用して、数秒でトピックを徹底的にリサーチし、参考文献とともにテキストを生成できます。この生成された資料は、生徒がオリジナルな研究論文を作成する際に参考にできます。
2. AI Writer を批評用の文章作成に使用する：
AI Writer を使って、与えられたトピックについて批評用の文章を生成します。この文章を効果的に使用し、生徒に批判的思考を促進する評価課題を設計します。
3. 異なるAI Writer を比較・評価に使用する：
異なるAI Writer を使用して、同じトピックについて異なるバージョンの文章を生成し、比較・評価します。それぞれのライターの強みや弱点を議論し、テキストの品質を向上させる方法を探求します。
4. AI Writer をコンテンツ作成に活用し属性を付ける：
定型的なテキスト（例：ブログ記事）にAIライターを使用し、それぞれのテキストの属性を識別し説明する課題を設計します。AIテキスト、人間のテキスト、またはハイブリッドテキストの適切な使用方法を探求します。
5. 創造的なテキストに AI Writer を活用し属性付けを行う：
詩などの創造的なテキストに AI Writer を使用し、生成されたテキストに属性を付けます。AIが創造的なプロセスにどのように介入できるかを研究し、生徒にその可能性を理解させます。
6. 専門分野に適したAIベースのコンテンツクリエーターを評価する：
自分の専門分野に関連するさまざまな種類のAIベースのコンテンツクリエーターを探求し、それらを評価します。各コンテンツクリエーターの利点や適用範囲を理解し、最適なツールを選択するためのスキルを育成します。
7. AIベースのコンテンツジェネレーターの専門分野へのメリットを研究する：
AIベースのコンテンツジェネレーターがあなたの専門分野にどのような具体的な利点をもたらすかを研究し、確立します。例えば、多言語のテキストを数秒で作成できる場合、国際的なコミュニケーションや多言語のコンテンツ制作にどのように便益があるかを検討します。また、SEO対策に特化したテキスト生成が可能かどうかも検討します。
8. 倫理的な活用と帰属に関する方法を探る：
自分の専門分野において、AI Writer とそのインプットを倫理的かつ適切に認識し、帰属させるための方法を探求します。生徒に効果的なメモの取り方や記録の取り方を示し、AIの使用に関する倫理的なガイドラインを共有します。課題におけるAIの役割について明確に議論し、AIが潜在的な剽窃につながる可能性やそれを回避する方法について教育します。

上記はすべて、検索最適化、評価、編集の具体的なスキルを必要とします。学生たちは、自分の専門分野のために、未来のAIテキストやコンテンツジェネレーターの設計書を作成できます。

上記のすべての提案は、アルゴリズミックなコンテンツ生成の規範と排除の可能性に対する批判的な認識を発展させることを要求しています。これは、これらのツールが高等教育において認められ、実際に受け入れられなければならない理由の一部です。存在しないふりをしたり、全面的に禁止したりしても、その利用を防いだり高めたりすることはできません。AIテキストジェネレーターについて問われるべき重要な質問には、次のようなものがあります。

このAIが訓練された資料の本体は何でしたか?言い換えれば、このAIは、どの単語の文字列が「意味をなす」かについての「仮定」を行うために、何を読み取って吸収したのでしょうか。
誰が、そして何が、この資料から除外されたか、したがって、潜在的に、生成されたテキストから除外されましたか?
この資料にはどのような仮定、偏見、不正が埋め込まれているため、生成されたテキストには潜在的に埋め込まれていますか?

AIテキストジェネレーターとの社会的責任ある関わりは、創造的であると同時に批判的である必要があります。AIを試す機会は、その過程でユーザー自身がAIを訓練していることを常に意識しながら、現代の高等教育にとって不可欠な要素です。

有用な生成AIプロンプトを作る方法

ChatGPTを代表とする生成AIは、教師の教え方や学習者の学び方に革命をもたらす可能性を秘めた強力な言語モデルです。このテクノロジーは、さまざまな分野、さまざまな用途、そしてシニア・リーダーシップ・チーム全体に適用できるため、業務、調達、または戦略的な目標を実現するための貴重な追加要素となります。しかし、生成AIのようなツールを誤用すると、標準以下の結果が生まれることがあります。これは、AIを効果的にプロンプト化し、コンテキストに応じた最も正確なアウトプットを得るための主要な機能をガイドすることを目的とした一連のリソースの最初のものです。これから取り上げるプロンプトのすべてが評価されているわけではありませんが、その目的は、効果的な出力を引き出すために必要な具体性のレベルを示すことです。

生成AIを促す前に、いくつかの考慮事項によって出力の品質を向上させることができます

方向性を示す言葉を入れることは不可欠です。例えば、「discuss（議論する）」、「compare（比較する）」、「design（設計する）」、「evaluate（評価する）」などは、AIにどのような動作をさせたいのかを理解させます。具体的な内容に関連した単語は、アウトプットを飛躍的に向上させます。例えば、「ワークショップを開発する」ではなく、「成熟した年齢の学生向けにオンラインで配信される1年生のワークショップを開発する」とします。
文脈的な情報が多ければ多いほどアウトプットは良くなりますので、「Northern Territory」や「Australian University」など、できるだけ限定的な単語を含めるようにしましょう。
AIにどのような行動をとってほしいかを説明する「acting word（行動の指示語）」は必須です。例えば、「act like a quality assurance manager（品質保証マネージャーのように）」であれば、品質保証を念頭に置いた入力が可能です。
聴衆は非常に重要なので、「学術的な聴衆のために、フォーマルな三人称の口調で書く」などを含める。アウトプットのスタイルも考慮する必要があります。
Eメール、ドットポイント、レポート、エッセイなど、どのような出力スタイルを望むかを明確にする必要があります。
場合によっては、AIが主張する内容を立証するために証拠が必要になることがあります。このような場合に参考文献が必要になる場合は、XYZに関する「イン・テキスト・リファレンス」でAIに「参考文献、証拠、文献を探す」ように依頼してください。

あるテーマに関する主題や概念的な知識など、表面的なコマンドのために生成AIを使用する人は多いが、これらのツールの本当の力は、創造的であるときに発揮されます。例えば、「大学が戦略計画で考慮していないことは何か？批判的な理論的レンズを用いた、AIにおける主な肯定的発展への反論」とは何か？明白で、客観的で、透明性のある「イエス」か「ノー」タイプの回答は避けましょう。プロンプトを作成するときは、できる限り創造的かつ批判的になりましょう。アウトプットに不満があれば、いつでも回答を作り直すことができます。

アウトプットの長さは重要です。例えば、20分のYouTubeビデオのテキストをできるだけ簡潔に要約してほしい場合もあれば、特定の問題について500語で要約してほしい場合もあるでしょう。いずれにせよ、効果的にプロンプトを出す必要があるので、「XYZについて500ワードで要約してください」と含める。さらに、出力はPython、HTML、テキスト、CSVのいずれでもよいので、テキスト以外の場合の出力も含める必要があります。テキストだけでなく、エクセルの出力を希望する場合は、プロンプトを表示する必要があります。

ChatGPTには、2022年以降のことは尋ねません。例えば、「今週世界中で何が起こったか」といったことは含まれません。

最後に、フォローアップのプロンプトを追加し、さらに簡潔な情報にアクセスできますようにお忘れなく：「このデータを使って収支を調べ、当初の予算から節約できるコストを特定してください。」

これは網羅的なリストではありません。効果的なプロンプトを出して、より正確で、より適切で、より信頼できる情報を得ることができます。今すぐ独自のプロンプトを試して、これらのプロンプトコマンドをできるだけ多く含めることをお忘れなく。

まとめ

本記事では、AI技術の急速な進化とそれが高等教育機関にもたらす影響に注目し、教育現場でのアカデミック・インテグリティの維持の重要性に焦点を当てました。生成AIの台頭は、知識の吸収と理解のプロセスを深めると同時に、教育のアプローチを根本的に再考するきっかけになると思います。

革新的な技術を取り入れつつ、学習の本質と教育の質を守ることのバランスを模索するこの取り組みを積極的に各高等教育機関が取り組むことを切に願います。

高等教育機関向けのプロンプト

高等教育機関向けのプロンプトを順次作成中です。以下のURLをご参照ください。
https://github.com/hisahonakata/Sample_Prompt_for_Education/tree/main

参照文献