受験指導の現状
デジタル時代の国語教育を語ろうにようこそ、パーソナリティのKasaharaです。この番組では、ICTを活用した国語の授業実践に関する話題を中心に、
Google for Education認定トレーナーと認定コーチの資格を持つ、私Kasaharaが教育にまつわる様々な話を配信していきます。
職員室のスタッフ同士で行われる教育談義のようなものだと思って、ゆるっと聞いてください。
いよいよ連休明けからは国公立大学の二次試験の本番ですね。自分の教え子たちも、北へ南へ全国へと飛び立っていきます。
ちょっと雪国の空模様が心配なところですが、全力を尽くしてくれることを心から祈っています。
本当、自分の教えている生徒に何か良いことが起こらないか、世界の誰よりも今は祈っています。
本当に最後の追い込みの時期となると、全教科、何でも質問対応をやるぞって勢いで色々な問題を解いていますね、毎年。
この1週間は本当に追い込みでした。
基本的に教科のことは教科の先生にお願いしていますけれども、ラスト1日誰もいないみたいなことになると、もう必死で一緒になってどんな教科でも解くんですよ。
本当昔勉強しておいて良かったみたいなことは多いんですが、学習指導要領の範囲の違う理科とか割とお手上げだったりすることもあって、てんやわんやする時期なんです。
しかしそんなてんやわんやする受験指導が今年はずいぶんショートカットできることが増えてきました。
それはもうお分かりだと思いますが、生成AIの存在です。
生成AIの回答能力が凄まじいことになっていると、受験指導で質問対応をしているとめちゃめちゃ感じます。
さて今日はそんな受験指導の最前線で、自分がどのように生成AIに助けられたかという2025年の速報をお届けしようと思います。
さてここからが本題です。
生成AIを使って受験指導の参考にしてみたら、思っていたよりも凄かったんですよ。
例えば写真で取った問題をそのままアップロードして、この答えって何?っていうふうに聞いてみるだけでも、
推論モデルは十分にすごい回答を出してくれるんですね。
100%正確な回答が出るかと言われると、結構写真からだと文字を読み飛ばしてたりだとか、判別がうまくいってないところだとかに関しては、
勝手に文脈を補って問題を作り変えてしまったりみたいなところのご愛嬌はあるんですけれども、
基本的にはある程度の答えが出る上に回答解説まで作ってというふうに言っておくと、回答解説も丁寧に作ってくれますし、
推論モデルの場合だと思考の過程が出るじゃないですか。
その思考の過程なんかを見ると、ああなるほど、こういうふうに教えれば生徒もわかるんだなという指導のポイントまで把握がめちゃめちゃしやすくなったんですね。
また面白いのが、入試の難易度で思考の長さが結構ちゃんと分かれているというのが個人的には、ああなるほどそうなんだっていうふうに思ったポイントですね。
主観的な、つまり自分が指導者として、この問題は生徒に難しいかなというふうに思っていた問題と、
AIの推論にかかっている時間の長さというのが合致しているところを見ると、
AIがずいぶん人間の思考に近づいているんじゃないかなみたいなことを、なんだか指導者の直感的なところから感じるように今回なりましたね。
小論文の難しさって、別に大学の難易度、つまり偏差値的な難易度とは必ずしも一致しているわけではないんですよね。
なのでその意味で先入観なく問題を比べたときに、やっぱりこの大学の問題って推論の手間かかるんだなみたいなところがある意味で可視化されているみたいな感じに捉えられて、すごい面白かったですね。
今回、生成AIの受験指導で特に威力を発揮しているのが、いわゆる総合問題と呼ばれるような形の小論文の室内の大学の問題ですね。
特に日本語と英語が混ざったりする大学って結構あったりするんですよ。
で、あとは共通テストの複数資料なんてかわいいぐらいのレベルで、もうものすごい量の大量の資料を出してきて、なおかつ組み合わせて意味を考えなさいみたいなタイプの問題で、めちゃめちゃ推論タイプの生成AI役に立ってます。
市販の問題集の悪口を言うわけではないんですけれども、そういうかなり深い推論が必要になるタイプの小論文の模範回答って、正直市販の過去文集の回答だとちょっと厳しいですね。
市面の都合があるということもよくわかるんですけれども、ちょっとやっぱり言葉の言い回しだとか説明の仕方であるとか、飛躍なく論理が欠けているかと言われるとかなり怪しいんですよ。
指導方法の改革
いやいや、その言葉遣いはちょっとまずいんじゃないみたいなことがあったりするので、その模範回答だけ眺めていてもなかなか指導のヒントを得ることも難しいなみたいなことも結構あるんですよね。
一応最近は大学でも回答例だとか室内の狙いみたいなことを出してくれているので、考える手がかりみたいなものは結構増えているんですけれども、
あとは自分の経験値から、あてず医療でだいたいこういうことが言えればだいたいこのぐらいの点数になるだろうみたいなことは過去の生徒の指導経験のところから目星がついたりしているところはあるんですけれども、
それでも専門分野から外れてしまうとちょっとやっぱり本当にこれでいいのかなっていうのはかなり指導で迷うんですよね。
だからそういう時には自分で図書館に行って本を調べたりだとか、簡単に済ます場合はインターネット検索でちょっと論文だとか関連する論考なんかを調べてきて、
本当にこういう方針で問題ないのかなみたいなことを調査したりしてたんですけれども、やっぱりそういう調査するとものすごく手間かかるんですよね。
そういう手間に関してなんですが、やっぱり生成AIを使うとあっという間に終わりますね。かなり楽ですこれは。
生成AIを使うとどこの情報を参照にしたのっていうのは、リソースを示しながら網羅的にそのジャンルに関しての話題提供をしてくれるっていうことができるように今なっているので、
例えばディープリサーチ使うとまさにそういう形になりますし、小論文の指導であればディープリサーチまで使わなくても、
フェローダとかパープレキシティみたいなものを使って網羅的に情報を集めておくと、それだけでももうずいぶん楽になりますね。
とにかく小論文指導で今一番楽になっているのが、その情報が簡単に手に入るということですね。しかもソースとして学術論文に絞ったりみたいなこともできるわけですからね。
小論文の指導だと、知らない分野に関していつから情報を調べるっていうのが本当に大変だったんです。
でもそのことが、生成AIで目星をつけることの手間が相当減ったっていうのは本当にこれ大きな革命だなというふうに考えています。
また、回答についての壁打ち相手としても、生成AIはやっぱり便利です。
最難関大学レベルの小論文の壁打ちをする相手となると、なかなかやっぱり校内でも希少な相手なんですよね。
そういう小論文指導ができる人は、もうすでに別の生徒に捕まっていたりすることもあるので、
時間をかけて自分と30分ぐらいじっくりと話をしてくれるみたいなのを作るのがすごい難しいんですよ。
それにそういう指導ができる人って、ある意味で小論文指導の自分の得意なパターンみたいな型みたいなところを持ってたりするところがあるので、
壁打ちで相談なんかをしているときに、「ん?それは本当にそうなのかな?」というふうに思っても、
お互いのちょっとジャンルの違いだとか畑の違いみたいなところがあるので、
ここで意見したらちょっと相手悪いかな?みたいなところがあって、
本当に忖度なく言いたいことを全部全面的に議論できるかっていうと、ちょっと怪しいこともあったりするんですよ。
でも、生成AIであれば、どんなジャンルの話を振っても対応してくれるし、
また自分の方から、「いや、ちょっとその言い回しだとか、その考え方だとか、その論理は飛躍あるんじゃないの?」みたいなことを突っ込み入れても、
全然誰も傷つけないので、やっぱり相談の相手、壁打ちの相手、確認の相手としては非常に使いやすいなというふうに思うところが多いんですよね。
もちろん、生成AIが出してきた答えをそのまま生徒に渡すようなことはしないです。
そもそも自分の理解を助けるためのようなプロンプトになっているので、
生成AIがそのまま生で出してきたものを渡したところで、おそらく生徒読めないと思いますし、
あくまで使い方としては、自分の思考の過程をショートカットするっていう、そういうイメージで使ってますね。
自分が尽力で時間をかけてやっていたことを、生成AIに代わりに代行してもらうっていう、そういうようなイメージですね。
生成AI活用の重要性
それこそある意味で、自分が誰か秘書みたいな人を雇って、
じゃあこれとこれとこれ、めぼしいものをちょっと調べてきてとか、こういう本を借りてきてみたいなことができるのであれば、
AIを使わないで人間にやってもらうかなみたいな、そういう仕事をそういう人間に雇うようなお金の余裕だとか全然ないですから、
AIに代行してもらっているっていう、そういうイメージなんですよね。
やっぱり小論文指導で一番大切になることって何かなというふうなことを考えると、
自分がその問題が何を論じているのかというような問題の全体像をイメージできていなければ、
結局指導することってできないなってすごい思ってるんですよ。
その意味だと、小論文の何が急所なのかっていうことをイメージできなければ、
生成AIをうまく使って何か情報を得るということもうまくマネージすることはできないだろうなって思うんですよ。
自分がイメージできないことはマネージできないというようなことが、生成AIにも言えるんじゃないかなって強く思います。
生成AIから受験指導に必要な情報を引き出すためには、やっぱり受験でどんな知識が生徒に必要なのかっていうようなイメージ、
大学入試の持っている枠組みがどういう枠組みでどういうことを論じられればいいのかというようなことのイメージ、
そういうものを持っているからこそできることなんじゃないかなというふうに思います。
だから少し身も蓋もないことを言うのであれば、大学受験の指導に生成AIを効果的に使いたいということであれば、
何か特別なプロンプトがあるというよりは、こういう知識だとかこういう思考の過程というものを言語化してくれたりだとか、
情報として網羅してくれたら生徒に使いやすい情報になるよなっていうイメージがあるからこそ使えるんじゃないかなというふうに思うわけです。
やっぱり受験指導だとか授業での活用ということに関しては、
先生方は積みながらも生徒と向き合って、生徒に必要なことって何だろうということを考えるのが今後も非常に大切になるんじゃないかなというふうに思います。
生徒との対話の必要性
今回の配信はいかがだったでしょうか。
めちゃくちゃゴリゴリとAIを使って指導しているような感じはあるんですけれども、
生徒に直接その出力結果を渡すようなことをしているわけではないので、
もしかしたら一般的にイメージする生成AIを使った受験指導というお題目からは外れているのかもしれないですね。
しかし、最近生成AIの活用として考えていることとして、
自分が何に使うかを決めることが大切だということがあるんですけど、
この大学受験での生成AIの使い方がまさにそういうことなんじゃないかなというふうに思っているんですよね。
自分は自分が生徒に対面して受験指導や小論文指導で何を子供に言わなければいけないのかということに関しては自分なりに強いイメージを持っています。
だから、いくら生成AIが良い答えを出してきたって、その答えを右から左に生徒に渡すような使い方は絶対にしないですね。
そして、これだけの出力ができるのだから、生徒に直接生成AIを使わせるという選択肢がないわけでもないのですが、
受験指導という文脈においては、生徒が生成AIの答えを吟味していることに時間を使う意味はないなというふうに思っているので、
その生徒に吟味させる時間という役割を自分が担った方が合理的だというふうに思っているんですよね。
これが探求の授業の文脈だったらまた使い方は変わります。
生徒が初めから網羅的な情報を出せるようになったことに注目して、
じゃあそうやって網羅された後に何を目指して君は探求するのかみたいなことをじっくりと対話することを楽しみにしてみたいなというふうに思っています。
同じAIなのに使い方なんて全然違うんですよ。
だからその時々に良い使い方を考えられるようにしてあげたいなというふうに思って普段の授業を考えているわけです。
なかなか無理難題をやっているなぁと我ながらちょっと思うところはあります。
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この番組は毎週月曜日に1回配信されます。
次回の配信もお楽しみに。
ではまた。
