AIBR プレミアム
拓海先生、最近大学で生成AIという話をよく聞くのですが、うちの若手から「論文読め」と言われただけで何を読めばいいのか分からなくて困っております。要するに何が問題になっているのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言えば、この論文は大学生が生成AI（genAI、生成AI）をどう使っているか、それが問題解決能力の育成に役立っているのか阻害しているのかを調べたものですよ。大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。
それで、学生はどう使っているのですか。解答だけをもらってしまうのではないかと心配しています。投資対効果の観点からも気になります。
いい質問です。研究では学生が二つの使い方を示すと報告しています。一つはショートカットとして直接解答を得る使い方、もう一つは足場（scaffold）として自分で考える補助に使う使い方です。ここでのポイントを3つにまとめます。1) 使い方次第で学びは深まる。2) 使い方次第で学びは浅くなる。3) 教える側の指導が重要になるのです。
これって要するに学習のショートカットになるということ？それだと投資しても勉強が進まない可能性がありますね。現場に持ち込むならどこを気にすれば良いですか。
その懸念は正しいです。論文は、学生がAIの出力をただ眺めるだけだと「学習の実感」は得られても深い理解は得られないと示しています。ですから実務導入では、AIを単に答えを出す箱とせず、使い方を定めるルールと評価方法を用意することが肝要です。具体的には課題設計、提示の仕方、評価基準を変える必要がありますよ。
課題設計や評価基準を変えると現場の負担が増えそうです。実際にどんな変更が効果的なのか、簡単に教えてもらえますか。
もちろんです。要点を3つにまとめます。1) AIが答えを教える代わりに、思考プロセスの提示を要求する設問にする。2) AI利用のプロセス自体を評価対象にする。3) 学生にAIの使い方＝AIリテラシーを教える。これらは初期コストがかかるが、長期的には現場の教育効果を高めますよ。
分かりました。最後に一つ、現場で使うAIツール自体の設計に関して何か示唆はありますか。社内でツールを選ぶ指針が欲しいのです。
