第7回「生成AIと教育の再設計：評価とフィードバックから問いを育てる」― 教員の役割と、学びの新しいパートナー ―

【1】問いを育てる評価とフィードバック：大学での実践

私が教育における生成AI活用に強く関心を持ったきっかけは、「学生のレポートを生成AIで採点できないか？」と考えたことでした。まずはChatGPTに、サンプルデータを用いた採点を試してもらったのですが、その過程で、生成AIがプロンプトをどう解釈し、どのように採点しているのかというプロセスに強い興味を持ちました。
プロンプトの記述を調整し、サンプルデータをチューニングすることで、精度を高めることができるのではないか。
最終的に至った結論は、「採点そのものよりも、採点基準のキャリブレーションや妥当性の検証に生成AIを活用するのが有効だ」というものでした。
同じ講義で同じ課題を繰り返し出す場合には、プロンプトのチューニングに時間をかける意義はあります。とはいえ、これまでの簡便な採点方法でも、他の科目の成績と一定の相関があり、絶対にChatGPTを使わなければならないというわけではありません。
それでも、たとえば「5点満点のレポート評価」に対して、ChatGPTに1〜5点の解答例を作成させてみると、自分の評価観との比較・検証ができ、評価の軸をより明確にすることができます。

生成AIによる「フィードバック」の代行
これまで私は、年間6000〜7000枚の学生レポートを採点しており、講評時に簡単な所感を述べることしかできていませんでした。
そこで今年からは、レポートの分量を減らす代わりに、学生の課題と回答をChatGPTに評価させ、その結果を貼り付けて提出してもらうという形式に変更しました。
これは、学生にとって「生成AIから評価される経験」を得るだけでなく、自己のアウトプットに対するフィードバックを得る機会にもなります。
実際、フィードバックに対する感想の中には、
「自分とは違う視点に気づかされた」
「論点の曖昧さを指摘され、改善の方向性が明確になった」
といった声が見られ、一定の教育的効果があると感じています。
教員にとっては、「有能なティーチングアシスタント」がひとり増えたようなものであり、学生にとって有益なフィードバックを届けつつ、教員自身の負担も軽減する。そんな新しい学習環境が少しずつ実現しつつあります。

※関連する内容は以下の記事にも掲載されています。

【2】問いを育てる教育へ：生成AIと共にある教員像

ChatGPTとの対話は、大学教育にとどまらず、小・中・高・大学入試といった「教育の全体像」にまで思考を広げてくれます。
ある日、ChatGPTに「各教育段階で生成AIをどのように活用できるか？」と尋ねたところ、非常に示唆的な表が提示されました。

✅ 大学以前の教育での導入意義
🎯 1. 自分の「問い」を言語化する訓練
生成AIとの対話は、自分の疑問や曖昧な理解を言語化しようとする働きを引き出します。これは探究学習や問題解決型学習に不可欠な「メタ認知」の力を高めるものです。
🧠 2. 多様な視点に触れる機会の提供
生成AIは人間とは異なる論理や切り口を提示します。それにより、児童生徒は自然に「自分とは異なる見方」に出会い、共感力や柔軟な思考力が育まれていきます。
🛠 3. 書く力・表現力の土台形成

• 小中学生：「考えはあるけど言葉にできない」→ 生成AIとの対話で表現が洗練される

• 高校生：「意見はあるが構造が弱い」→ 生成AIに構成を見てもらい、論理を磨く

教員が生成AI導入に向けて考えるべきこと
第4回の記事でも述べた通り、生成AIの使い方次第では、学びを「浅くする」「能力を劣化させる」可能性もあります。だからこそ、教員自身がまず生成AIを使いこなすことが重要です。
教員に必要な「生成AI時代の教育スキル」を表にまとめました。

ただし現実には、学校現場では以下のような課題があります：

• 教員は多忙で、生成AIを試す時間がない

• ICT支援体制が脆弱で、そもそも導入の環境がない

• 教員研修でも生成AIに触れる機会がほとんどない

そのような状況の中で子どもたちだけが先にAIに触れてしまえば、能力を衰えさせる使い方が広まり、教育全体の質が落ちる危険性もあります。
だからこそ、教員が生成AIを導入する際には、次のようなステップで取り組むとスムーズです：

① 「時間の削減」：一番共感されやすい入り口

• 採点補助（例文やコメントの生成）

• 授業プリントの誤字チェック

• 板書の要約や説明文の自動生成

• 文献や調べ物の整理
  ⏳ → 「30分かかっていた作業が5分で済むかもしれません」

② 「教員の“言語化”を支援」：成長のトリガーに

• 経験や判断の理由を言葉にする補助

• 指導意図を文章化し、保護者や生徒に伝える

• 指摘・問い・フィードバックの型を学ぶ
  💡 → 「なんとなくやっていた『教え』を可視化できる」

③ 「生徒と『対等な探究者』になる」：共に学ぶ姿勢へ

• 教員が生成AIに質問してみせる

• 「生成AIはこう言ってたけど、君はどう思う？」と対話のきっかけに
  🧠 → 「教員も『学び続ける存在』である」ことを示す

このような視点で生成AIを活用すれば、教育現場に限らず、どのような組織でも「思考の深化」に貢献するツールとして根付かせることができるはずです。
最初は業務効率化のツールとしてでも構いません。
しっかりと向き合い、対話を続けていく中で、生成AIは「思考の補助装置」から「学びの相棒」へと進化していくのだと思います。
今、私たちがすべきことは、教員としての「新しい姿”」を描き直すこと。
そして、生成AIというパートナーとともに、問いを育てる教育を再構築していくことだと感じています。

👉 次回（第8回）は、「壁打ち」による自分の思考の見える化について考えます。

※本記事は筆者個人の見解に基づくものであり、所属組織（大学等）の公式見解を示すものではありません。

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