生成AIを含むデジタル技術の第2の時代は、学術的誠実性をめぐる懸念をもたらしている。
しかし、教育学の教授3人によれば、剽窃や不正行為への懸念によって、それらがもたらす学習機会が覆い隠されるべきではない。
ここでは、学生にとって有益な、より豊かな学びと評価方法間の相乗効果を実現するため、教育者が取り入れられる5つの戦略を紹介する。
社会が「デジタル技術の第2の時代」を迎えるなか、大学や学校は学術的誠実性への取り組み方について新たな段階に入った。この時代には、ChatGPTのように一般に公開されている生成型人工知能（AI）も含まれる。こうしたプラットフォームを使えば、学生は文章課題向けに新たな文章を生成できる。
こうした高度なAI技術によって剽窃と不正行為の新時代が到来すると懸念する人は多いが、こうした技術は教育者に評価方法を見直し、批判的思考力を育む、より深く有意義な学びに学生を取り組ませる機会ももたらす。
ChatGPTの登場は、テストや、学生の想起・記憶、内容の基本的な統合に重点を置く筆記課題に大きく依存した従来の学生評価のあり方を、学校や高等教育機関が改革する機会になると私たちは考える。
不正行為とChatGPT
不正行為の推定件数は、国や分野によって大きく異なる。
学術的誠実性を研究する専門家のサラ・エレイン・イートンは、不正行為は過少に報告されている可能性があると警告する。彼女の推計では、カナダの大学では学生7万人が毎年、不正行為の代行サービスを購入している。
OpenAIが最近公開したChatGPTが、義務教育と高等教育の双方で不正行為にどのような影響を及ぼすかは分かっていない。その展開は、教育機関が従来の評価方法を維持するか、改革するかによって左右される可能性がある。
剽窃検出ソフトをすり抜ける？
ChatGPTで課題を生成する不正行為を、広く使われている剽窃検出ツールで特定することは、依然として課題となっている。
最近の研究（査読前）では、ChatGPTが生成した50本のエッセイから、従来の剽窃チェックソフトをすり抜けるほど洗練された文章が作られたことが分かった。
ChatGPTは公開からわずか2か月後の1月に、月間アクティブユーザーが推定1億人に達したことを踏まえると、ChatGPTのようなAIアプリケーションが現代の学校教育に大きな変化をもたらすと主張する人がいるのも理解できる。
AIとChatGPTへの政策対応
当然ながら、ChatGPTや他のAI言語モデルへの対応については、意見が分かれている。
AIを価値ある技術ツールとして活用すべきだと主張する人もいる。ただし、アプリケーションを正しく出典として明記することが条件だ。
一方、より多くのリソースと研修が必要であり、教育者が不正行為をより適切に見つけられるようにすべきだと考える人もいる。
また、ニューヨーク市教育局のように、ChatGPTなどのAIアプリケーションを端末やネットワークでブロックする措置に踏み切ったところもある。
先を見据えた評価
下の図は、先を見据えた評価システムに欠かせない3つの要素を示している。それぞれの要素をさらに詳しく論じることもできるが、ここでは、現在および将来のAIアプリケーションの存在を踏まえて、教育者が学術水準を維持し、本物の学びと評価を促進するための一連の戦略を示す。
教師や大学教授は何十年にもわたり、「一度出して終わり」のエッセイ課題に大きく依存してきた。基本的には、学生に一般的なエッセイのテーマを割り当てるか、一覧から選ばせ、特定の日までに最終課題を提出させる。
こうした課題は、新しいAIアプリケーションの影響を特に受けやすく、課題代行による不正行為にも弱い。これは学生が完成済みのエッセイを購入する行為を指す。教育者は今、こうした課題を見直す必要がある。以下に戦略を紹介する。
1. 正当な評価にAIを取り入れる方法を検討する。
AIやChatGPTのようなアプリケーションを機関が全面的に禁止しても、有益でも現実的でもない。
AIはすでに一部の大学の授業に取り入れられている。学生が適切な利用方法を振り返り、その考察を学習能力と結び付けられるよう、AI技術を選択的に統合する必要があると私たちは考える。
例えば、人間とデータの関わり方について教える英語学の教授ポール・ファイフは、ある「教育実験」について説明している。その実験では、学生に文章生成AIソフトウェアの出力を取り入れ、内容を織り込むよう求めたうえで、最終エッセイを作成させた。
その後、学生は文章作成ツールとしてAIが利用できることに向き合い、言語モデルの倫理的な利用と評価について考えるよう求められた。
2. 学習目標の設定に学生を参加させる。
学生がどのように評価されるかを理解していることは、優れた評価システムの鍵となる。
AIソフトウェアの役割も考慮しながら、学生に学習目標と課題の評価基準を共同で設定してもらえば、AIを学習ツールとして活用できる適切な場面を学生自身が評価し、判断する助けになる。
3. フィードバックを受けるために下書きを提出させる。
学生は引き続きエッセイ課題に取り組むべきだが、生成AIへの対応として学術的誠実性に関する方針を調査した研究は、学生に自分の作業の下書きを確認のために提出させることを推奨している。剽窃の発見に役立つだけでなく、この種の「形成的評価」の実践は、学生の学びを導くうえで有効である。
フィードバックは教師からでも、学生同士や本人からでも得られる。相互評価や自己評価は、進行中の作業（またはAIソフトウェアが生成した作業）を批判的に評価する機会となる。
4. 課題を構成する各要素を評価する。
フィードバックのやり取りへの参加も含め、学生は課題の各要素について評価を受けることができる。また、提示された個別のフィードバックをどれだけ取り入れ、反映したかも評価の対象となる。
課題は最終エッセイだけにとどまらず、学びの成果物となる。学生の考えは、発展の過程から最終提出まで評価される。
5. より本質的な評価に移行するか、実演要素を取り入れる。
優れた評価の実践では、教育者が複数の状況における学生の学びを観察する。
例えば、教育者は学生に成果を発表させたり、面談形式でエッセイについて話し合ったり、動画で考えを表現したり、芸術作品を通して表現したりできる。ここでの目的は、別の形式で学びを共有するよう学生を促すことだ。重要なのは、そもそもエッセイ課題が必要なのかを問うことだ。学生の学びを効果的に評価する、より本質的な方法はないだろうか。
本質的な評価とは、内容を文脈に結び付けるものだ。学生がそうするよう求められると、より実践的な場面で知識を応用する必要が生じ、多くの場合、AIツールの有用性は低くなる。
評価方法を見直し、より本質的で代替的なアプローチを取り入れるにあたり、教育者は無料講座「評価の変革：高等教育のための戦略」の受講を検討できる。
学生にとってのメリットを高める
これらの提案をまとめて実施すると、特に大規模な学部授業では、より多くの時間がかかる可能性がある。
しかし、学生に有益な、より豊かな学びと評価方法間の相乗効果をもたらす。すなわち、指導と学習を導く形成的評価と、主に採点や評価に用いられる「総括的評価」である。
AIはすでに存在し、今後もなくならない。学習環境の一部として受け入れる必要がある。学生の学びを評価する方法にAIを取り入れれば、より信頼性の高い評価プロセスと、妥当で価値ある評価結果が得られる。
