拓海さん、最近「大規模言語モデル」が教育現場で話題だと聞きましたが、実際に授業に入れてどうだったんでしょうか。現場の負担や効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、何もしなくても全員が頼るようにはならなかったんですよ。大丈夫、一緒に順を追って説明できますよ。
ええと、まず用いたのはどんなモデルですか。安全対策や授業用に手を加えたんですか、それとも市販のまま？
今回の事例では、OpenAI GPT-4という市販の最先端モデルをほぼ未加工で授業に置いたんです。つまり教育向けにチューニングはしておらず、現場で『素のまま』使われた体験の報告なんですよ。
要するに、市販のチャットツールを教室にそのまま置いたということですか。で、学生はみんな使いこなせたんでしょうか。
ここが肝です。表向きは誰でも使えたが、実際に積極的に使ったのはごく一部の『スーパー利用者』で、大多数はあまり使わなかったんです。ですから期待したほど全員が依存するという事態は起きませんでしたよ。
なるほど。とはいえ、教える側や評価で問題は出ませんでしたか。盗用や誤情報のリスクが心配です。
良い問いですね。実際、誤ったコードや説明が生成されることはあり、教育側はそれを見抜くリテラシーを維持する必要があると分かりました。評価設計や技能チェックが甘いと問題になるんです。
これって要するに、道具を置いただけでは効果は限定的で、使い方を教えないと意味がないということ？
まさにその通りです。要点を三つにまとめると、第一に全員が自動的に使いこなすわけではない、第二に一部の熱心な利用者が大部分の利用を担う、第三に教育的な枠組みや支援がないと誤用や過剰依存のリスクが残るということです。
運用コストや現場指導の手間はどれほどかかりますか。中小企業が社員教育に活かすなら現実的かどうか教えてください。
中小企業なら段階的導入が良いです。まずはパイロット用途を限定してスーパー利用者を見つけ、その成功事例をテンプレート化する。次に評価基準とチェックリストを設けると効果と安全性が両立できますよ。
わかりました。最後に私の言葉で整理させてください。つまり「モデルをそのまま置いても全員が頼るわけではなく、使いこなすには教育と運用設計が不可欠」ということですね。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。大丈夫、一緒に最初の一歩を作れば十分に活用できますよ。
