対話型AIによる教育と評価（１）

教育における評価の問題というのはそもそも一大テーマで難しいのだ。

FacebookでTakuya Kawaiさんが，生成AIを教育に使うといってもそもそも評価はどうするのかという問題提起をしていたので（そのとおりだ），さっそくChatGPTさんと相談してみた。

Ｑ：User

生成系AIを学校教育で利用する場合，評価の問題を切り離して考えることはできません。「測定できないものは評価することができない」からです(*)。

これまでの学校教育でも，評価者個人の主観による影響が小さくなるような

工夫はされてきました（例えば，客観テストやルーブリックなど）。

生成系AIの場合は，

・いつ測るのか

・どこで測るのか

・だれが測るのか

・何を測るのか

・どのように測るのか

の問題が特にクローズアップされてきます。

これについての名案を求めます。

Ａ：ChatGPT

生成系AIを学校教育に用いる際の評価についての問題は、非常に重要で複雑です。以下に、ご提示いただいた各問題点に対して提案を行います。

いつ測るのか

AIの活用は学習の過程を進行中に測る形で最も効果的です。AIは生徒の学習パターンを評価し、その結果を元に最適な教材や学習方法を提案できます。したがって、定期的な評価（例：週単位や各学習単元終了後など）が推奨されます。

どこで測るのか

AIの利用により場所の制限は大きく緩和されます。学校、自宅、または任意の場所でインターネットにアクセスできれば、AIの学習プログラムは生徒の進捗を評価できます。

だれが測るのか

生成系AI自体が生徒の学習を評価します。ただし、教師や教育関係者はAIが出力した結果を監視し、解釈し、最終的な評価をすることが重要です。

何を測るのか

AIは以下のような事項を測ることができます：

学習内容の理解度：例えば、生徒が学習した内容について問い合わせを行い、その回答を分析します。

学習の進捗度：教材をどの程度進めたか、理解度テストのスコアはどうかなどを分析します。

学習行動・習慣：どの程度の時間と頻度で学習に取り組んでいるか、どの時間帯に活動的であるかなどを分析します。

どのように測るのか

生成系AIは主に以下のような方法で評価を行います：

データ分析：AIは生徒の学習データを収集し、分析します。それにより、生徒の理解度や進捗度を評価します。

自動フィードバック：AIは生徒からの質問に回答したり、問題の解答を提供したりします。その結果を基に、生徒の理解度を評価します。

適応的学習：AIは生徒の学習パターンとニーズに応じて教材を調整します。それにより、生徒の学習効果を最大化し、進捗を測定します。

パーソナライズされたレポート: AIは収集したデータを用いて、各生徒の進捗レポートを作成します。これは教師や保護者に対するフィードバックの一部となります。 

その他の注意点

ただし、AIの評価システムを適切に実装し使用するためには、以下の点に注意が必要です。

データプライバシーとセキュリティ：生徒の学習データは敏感な情報を含む可能性があります。したがって、データの保護とプライバシーの確保が必要です。

公平性と偏見の排除：AIは、学習データから偏見を学んでしまう可能性があります。そのため、AIの評価が公平であることを確認し、必要に応じて調整を行うことが重要です。

教師の役割：AIが生徒の学習を評価するとはいえ、教師の役割は依然として重要です。教師はAIの出力を解釈し、生徒の学習状況を理解するために必要なコンテクストを提供します。

学習意欲の保持：AIが適切なフィードバックを提供し、学習の進捗を評価することで、生徒の学習意欲を保つことが可能です。

生成系AIの活用は学校教育に新たな可能性をもたらしますが、上記の問題に対する解決策を明確にすることで、より効果的な活用が可能になります。

相変わらずの優等生的な模範解答だった。問題は個人ごとの学習履歴記録システムをリンクする必要があることだ。トークンバッファが非常に大きくなれば可能なのかもしれないし，別途プラグインとのデータのやりとりが必要かもしれない。いずれにせよ，そのうちベネッセとか予備校とかあちこちで始まることになるだろう。

(*) 測定というとすぐに定量的あるいは半定量的なモノがイメージされるけれど，主観的な測定も測定の一種で，ただ確率分布が歪んでいるだけなのかもしれない。職人技によってそれが乗り越えられてきた部分もあるし，芽を潰してきたという負の側面もあるかもしれない。

(**) 人間の直観や洞察力が衰えてきたため，外部の道具に頼るとともに，安易な数値化を選択してしまうことになるというのは，なにも教育の現場だけではない。しかし，データを可視化することで圧倒的な生産性の向上や安全性の確保につながった場面も多々あるわけでむずかしいところ。

(***) で，これから人間に最後に残された砦だった，「言語を用いた総合的な判断の場」が奪われようとしているわけだ。まあ，そんなものとっくに消えていたのかもしれないけれど。

(****) NHKの映像の世紀でベトナム戦争におけるマクナマラの誤謬が取り上げられていた。データにできるものをコンピュータに取り入れて評価する，それが数値から言葉に広がったとしても，データにはできないものがまだ残っている。