拓海さん、この論文って要するに若い先生たちがChatGPTを使って試験問題を作るのに役立つかどうかを調べた研究だと聞きました。本当に現場で使えるものなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を三つでまとめますよ。第一にこの研究はChatGPT 3.5を使って物理の問題作成が可能か比較している点、第二に品質評価を無作為化比較試験（Randomized Controlled Trial、RCT）で行った点、第三に現場の教師が加える改良点も分析している点です。ですから教育現場の実務に近い形で答えを出しているんですよ。
なるほど。で、ChatGPTを使ったグループと教科書だけを使ったグループを比べたとのことですが、評価はどうやったんですか？
良い質問ですね。採点基準は「正確性」「難易度の適切さ」「全体的な品質」など複数項目で専門家が評価しています。言い換えれば結果は定性的な印象だけでなく、評価者の採点による定量的な比較が行われているのです。これがRCTの強みですよ。
それで結果はどうだった？要するにChatGPTの出力は教科書を使った場合と比べて同じぐらいの品質だったということですか？
そうなんですよ。大筋ではChatGPT 3.5の生成した問題の正確性や適切さは、教科書をベースにしたものと比べて大きな差はなかったと報告されています。ただし、詳細さや具体性で欠点が残る箇所もあり、それを人間の教師が修正する必要がある点は強調されています。
具体的にどんな欠点ですか？現場で手間が増えるだけなら投資対象としては躊躇します。
重要な点ですね。欠点は主に「具体性（specificity）」の不足、条件設定の曖昧さ、そして回答につながる背景情報の記述不足です。言い換えればAIは大枠を作るのは得意だが、現場で必要な微調整やコンテクストの補完は人の手が要るのです。ただし人が行う作業は修正や調整が中心で、完全な一からの作成より工数が減る可能性が高いです。
これって要するにChatGPTを使えば教員が効率よく試験問題を作れるということ？それとも結局手直しが多くて時間がかかるだけ？
本質的には効率化に寄与する可能性が高いです。要点を三つにまとめると一つ、初稿作成の時間を大幅に短縮できる。二つ、教員が注意すべき改善点を提示してくれるため品質向上の指針になる。三つ、プロンプト設計という新しいスキルを学べば更にアウトプットの質は向上する。従って導入は工数を減らす可能性が高いのです。
プロンプト設計って何ですか？我々の現場だと現場リーダーに同じことをやらせられますか。
プロンプト設計とはAIに投げる指示文の書き方です。Prompt Engineering（PE）—プロンプト設計は、欲しい出力を得るための工夫であり、言い換えればマニュアルの書き方を工夫することに近いです。現場リーダーが少し学べば運用可能ですよ。最初はテンプレート化して運用すると失敗が少ないです。
なるほど。とはいえ安全性や著作権の問題も気になります。こうした点はどう対処すべきでしょうか。
重要な懸念点です。まずデータ漏えい・プライバシーに関しては機密情報を含めない運用ルールを作る必要があります。次に著作権は出力をそのまま無批判に使わないこと。最後に誤情報については必ず専門家のチェック工程を入れること。これでリスクは管理できるのです。
わかりました。最後に、私が社内で説明するときのポイントを教えてください。要点を自分の言葉で言えるようにしたいのです。
いいですね。要点三つだけ覚えてください。第一、ChatGPTは初稿作成とアイデア出しで時間を節約する。第二、生成物は現場で人が補正する前提だが、品質は教科書に匹敵する。第三、運用ルールと簡単なプロンプトテンプレートがあれば安全かつ効率的に回せる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます、拓海さん。では私の言葉で整理します。ChatGPTは問題作成の下書きを早く作ってくれて、教科書と同等の品質が期待できるが、細部は人が直す必要がある。運用ルールとテンプレートを整えれば現場でも使える、ということですね。
