この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Assessing Students in the Era of AI
「AIが宿題を解く時代」にどう立ち向かう？最前線の現場が直面する新たな悩み
AI、とりわけChatGPTのような生成AIの登場で、教育現場の常識が根底から覆されています。
カーネギーメロン大学のAustin Z. Henley氏は、多くの教員たちとAI時代の学生評価についてディスカッションした結果をブログにまとめています。
まさに「宿題はAIが解くもの」になりつつある今、教育現場はどのような葛藤に直面しているのでしょうか？
「宿題はAIで解ける」現状の多層的な対応策――原文から抜粋
Henley氏の記事から、教員が現場で採用している主な対策として、以下のようなアイディアが挙げられています。
“Raise the bar. Since AI can unlock new abilities or speed up existing ones for students, assignments can be far more complex.”
AIによって学生の作業能力や速度が飛躍的に高まったことから、「課題自体をより複雑にするべきだ」という意見が紹介されています。
“Some professors have either banned AI use on their assignments or said that if students want to rob themselves of learning, then they can do so.”
中にはAIの使用自体を禁止したり、「AIを使って学びを奪うのは学生自身だ」と突き放す教員も存在するようです。
“If you specify a programming assignment in great detail…, it isn’t surprising when AI can one shot it, leaving little of interest for the students to do. But if the assignment is open ended, it provides opportunities for students to think critically about the desired outcome and how to prompt the AI to get there.”
ここでは、課題の仕様を詳細に決めすぎるとAIに一発で解かれてしまうが、逆に「オープンエンド」にして工夫が求められる設計が有効だと指摘しています。
また、伝統的な「紙でのテスト」や、実際に学生に説明させる「口頭試問」、成果より「プロセス」に注目した評価、さらにはChatGPTそのものの活用・対話ログの提出など、さまざまな最前線のアイデアが並びます。
伝統への回帰？それともアップデート？多様なアプローチの意義を探る
AI時代の教育現場で今、最も重要なのは「何を学ばせ、どう評価するか」という根幹に対する抜本的な問い直しです。
原文中の
“Paper assessments. Other faculty are moving back to in-class tests on paper without any electronic devices.”
という一文からも分かるように、あえて過去の手法へ先祖返りするケースも少なくありません。
例えば、紙とペンだけを使う昔ながらの筆記試験はAIチート対策としては一定の効果があります。
しかし、現代社会において“知識の引き出し”より、“知識の運用力”や“問題解決力”が本質的に価値を持つようになってきました。
したがって、単なる「暗記テスト」への回帰は時代遅れになる危険性も潜在しています。
一方、「課題内容を複雑化」させたり、「仕様を曖昧＝オープンエンド化」するアプローチは、単にAIで正解を出させるのでなく、学生に“考えさせる”余白を生みます。
これは、教員と学生がともに「生成AIをどう使いこなすか」「どこまで許容し、何を自分で考えるべきか」と言った“AIリテラシー”そのものを育てようとする試みと言えるでしょう。
「プロセス重視」「ペアでのコードレビュー導入」など、アクティブラーニング的な要素と組み合わせることで、AI活用自体が学びの一部となる設計が可能になっているのも見逃せません。
「AI禁止」は本当に正解か？批判的視点とさらなる問題提起
筆者個人としては、AI利用を完全に禁止するアプローチには多くの疑問を感じています。
なぜなら、社会に出ればAIはすでに業務の“前提条件”として機能しているからです。
このため、教育現場でAIを避けることは、逆に「現実逃避」になりかねません。
もちろん、「学習の基礎」がAIに“任せきり”では定着しないという懸念はもっともです。
しかし、今後は「AIをツールとして適切に使いこなす＝AIリテラシー」そのものが基本素養となるため、むしろ積極的にAIとの対話・比較・検証をカリキュラムに組み込むのが新時代の現実的アンサーではないでしょうか。
実際、原文にも
“Some courses even require the use of ChatGPT for assignments. Students are graded in part on their conversation logs. Custom GPTs can make this interesting.”
とあり、「AIを積極的に使わせ、その過程やログを評価対象にする」という先進事例も増えてきています。
これは単にアウトプットだけを見る旧来型の評価から、「過程＝プロンプト設計や検証、リファクタリングなど一連の思考フローそのもの」に着目することで、「深い学び」や「メタ認知力」を育てる好例です。
こうしたアプローチには“ズル防止”だけを目的にするのではなく、
– AIを「使いこなす発想力」
– AIの弱点を見抜き、人間独自の創造力を発揮できるか
など、より高次元な力を引き出す期待も込められています。
AI時代の学びの本質 ――読者への示唆とこれからの教育
AIが「標準装備」される現代において、教育の主眼は「単純作業の自動化」による効率性だけでなく、「創造性」「批判的思考」「自律的学び」にシフトせざるを得ません。
Henley氏のこの記事は、「AI時代の学生評価」という悩みを通じて、「何をもって“学び”とするのか？」という普遍的なテーマを日本の教育関係者・保護者・学生も再考させる内容となっています。
今後求められる学びのデザインは――
– AIを前提とした柔軟なカリキュラム設計
– プロセス・メタ認知力を重視する評価体制
– 学生自身によるAIの課題発見・批判・活用法の探求
——といった多面的なアプローチです。
単純な「ノーAI」の原則に固執するだけでは、時代の求める「人間らしさ」や「独創性」を鍛えることは難しいでしょう。
逆に、AIで「考えなくなるリスク」と「人間独自の思考領域」をどうバランスさせるかこそ、これからの教育現場で本格的に議論されるべきテーマです。
教育現場の方、保護者の方、そしてこれから社会に出ていく学生自身も、AIを「敵」と見るのではなく、
“何をAIに任せ、何を自分で育てるべきか”。
この問いを自分自身の学びの軸として、次世代の教育を考えてみてはいかがでしょうか？
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