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今日お話ししたいのは、チャットGPTと日本語教師アプローチっていうことなんですね。
これを話そうと思ったのは、日本語教育に限らず、英語教育の人とかも含めてですね、
ソーシャルメディアで見てみると、どうも語学教育関係の方が、そのチャットGPTの使い方で例を挙げているのがですね、
とってもなんか文系シラバスっぽい発想の人が多いからなんですね。
それでちょっと今日、いくつか僕が実例をですね、挙げてみようと思いました。
その前にちょっと皆さんにお伺いしてみたいんですけど、もうチャットGPTね、古いバージョンでも有料の新しいバージョンでもいいんですけど、
もうチャットGPTアカウントを作って使い始めているっていう方、この中にいらっしゃいましたらハートのマークをお願いします。
まだ使ったことないっていう方は涙のマークでリアクションいただけますか?
どうでしょうか?
どうかな?
ハートのマーク来てますね。ハートのマークまた来てますね。涙はまだ来てないですね。
じゃあまあ少なくとも反応できる方、もう一個ハートマーク来ました。
まあ少なくとも反応できる方はもう皆さんチャットGPTのアカウントを作って、もう使い始めていらっしゃるということですね。
で、さっきここからまた元に戻りますけど、本題に戻りますけど、
さっき申し上げた文型シラバス的な発想が多い、このチャットGPTの使い方ね。
それをよくあるのが、例えばこの文型とか、例えばこの文法ですよね。
あるいはこの漢字とか、それを含む例文をあげてくださいっていうようなのがもう一番典型的なものだと思います。
僕自身もね、冒険映画っぽいセリフでこの文型を含む例文を20個作ってくださいとかね、
そういうのをやって共有したこともありますので、実際僕もそういうことを言ってはいるんですけど。
でもね、実は行動中心アプローチの考え方でも、このチャットGPTっていうのはもう本当に非常に役立つものだと僕は思っています。
でね、その一つが、行動リストを作るときなんですね。
で、行動中心アプローチっていうのはまず対象を決めますよね。
例えば東京に住んでいる留学生とかツイッターユーザーとかね。
そしたらその後で、東京に住んでいる留学生はどんな行動をするのか、あるいはツイッターのユーザーっていうのはどんな行動をするのか、
そういう行動のリストを作るっていう段階が必要なんですけど、
それがですね、皆さんすごく苦労されるみたいなんですよ。
僕もね、実は毎年1回ぐらい行動中心アプローチのオンラインコースを開いてるんですけど、
やっぱりね、そこのところで、うんうんうなっても50個出ないっていう人がすごく多いんですね。
まずですね、この部分でチャットGPTっていうのは非常に役に立ちます。
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ここでのプロンプトは、できるだけ多様な行動のリストにしてくださいっていう風に入れるのもいいと思いますし、
後から何か足りない、これ偏ってるなと思ったらこういう方面の行動も入れてくださいとかですね、
そういう風にしてどんどん進化していくと、かなり対象の人が行う行動のリストっていうのを作ることができます。
例えばですね、僕もTwitterの行動のリストとして、
どんな行動をしますかということを聞いてリストを作ってもらったら、もう本当にすぐにですね、出してくれました。
まあちょっとね、50個のリストは多いので、ここでは挙げませんけど、その時のプロンプトは以下の通りです。
以下は僕が作ったチャットGPTに与えたプロンプトですね。
Twitterユーザーはどんな行動をしますか、その行動リストを50個挙げてください。
できるだけ多様な行動のリストにしてください。
パソコンやスマホを使っていない時の行動も含めてください。
はい、こういうプロンプトでした。
最後のね、パソコンやスマホを使っていない時の行動も含めてくださいっていうのは、
もう本当にその出てきた50個のリストが全部画面上でやることだけに限られていたので、
いやそうでもないよなというのもあって、それで入れたんですね。
パソコンやスマホを使っていない時の行動。
それで、例えばTwitterに関する記事を読むとか、
あとオフラインでね、オフ会をしてTwitterの友達と会うとか、
そういうのもどんどん入るようになってきました。
それでですね、その後、まず最初にこの行動リストを出す時に、
このChatGPTは非常に役立つというのが一つとても大事なことですね。
その後、その行動に関する表現をたくさん上げてくださいという時にも、
このChatGPTは非常に役に立ちます。
次にご紹介するのは、僕が実際にそれをやって作ってみたところですね。
僕のプロンプトは以下の通りです。
TwitterでRTした内容に共感を示す表現を10例上げて、
これがプロンプトなんですね。
そうすると返ってきた回答が、これは短いのでちょっと読んでみましょうか。
返ってきた回答が以下の通りです。
以下はTwitterでRTした内容に共感を示す表現の例です。
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すみません、RTというのはね、皆さんここにいる人はTwitterユーザーだからわかると思いますけど、
ポッドキャストで録音を聞いている人とかもいらっしゃるので一応説明しておくと、
RTというのは昔はリツイートと言われていました。
今もリツイートの略ということになっているのかな。
要するにですね、天才ですね、天才。
天才というのはジーニアスの方じゃなくて、
コピーしてもう一回そこに上げるというような意味ですけど、
Twitterの場合はリツイート、
自分のタイムラインに他の人の発言をそのまま載せるという意味ですね。
それがRTなんですけど、
そこに引用付きRTというのもあるんですね。
その時にはその他の人のツイートについて、
私はこう思うという意見を添えることができるわけですね。
チャットGPTが出してくれたTwitterでRTした内容に共感を示す表現の例は以下の10個です。
このツイートには本当に共感します。私も同じように思っています。
2つ目、このツイートには大賛成です。これ以上ないくらい共感します。
3つ目、まさにその通りですね。私も同じように感じています。
4つ目、このツイートには心から共感します。同じ気持ちを持っている人がいると安心します。
5つ目、このツイートには全く同感です。とても共感できる内容です。
6つ目、このツイートには感情移入してしまいます。私も同じように考えています。
7つ目、このツイートには思わず拍手したくなるほどの共感です。
8つ目、このツイートには感動してしまいました。私も同じように感じています。
9つ目、このツイートにはまさにそう思います。とても共感できます。
10個目が、このツイートには深く感じ入りました。私も同じような経験をしてきたのでとても共感できます。
RTしたときの気持ちによって、これが一番ぴったりするというのもあるでしょうし、選ぶ選択肢を与えるという意味でもとても良いと思います。
同じようなことはたくさんの例でできるのですが、
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例えば、ツイッターで他のユーザーからフォローされたときのお礼のDMの例を10種類くださいとか、それにJLPTのN4レベルぐらいでお願いします。
そういう指定付きでプロンプトでやってみたのですが、それはちょっと冗長になるので最初の3つぐらい紹介しましょうか。
ツイッターで他のユーザーからフォローされたときのお礼のDMの例を10種類ください。JLPTのN4レベルぐらいでお願いします。
最初の3つだけ紹介します。こんにちは、フォローしてくださりありがとうございます。これからよろしくお願いします。初めまして、フォローいただきとても嬉しいです。よろしくお願いいたします。
フォローいただきありがとうございます。お互い楽しいツイートをシェアしましょうね。
こういうのが10個ぐらい出てくるわけですね。
それの後に、今度は最初に行動のリストを作るときにすごく役に立つという話をしましたね。
2つ目に、特定の行動のときに使う表現をたくさん例を挙げてくださいという使い方ができるということを紹介しました。
今度3つ目は、その中に出てくる表現の説明ということですね。
さっき10個DMを挙げてくださいと言いましたよね。
その後で、こういうプロンプトでChatGPTに説明文を作ってもらいました。
今のDMの例文から難しい文法を3つ挙げて、それを英語で説明してと言ったんですね。
そしたら最初に出てきたのがteform、フォローしてくださりというのですね。
あと2番目に出てきたのがteformプラスいる。
これね、楽しんでいることを楽しみにしています。
例が出てきたんですけど、それはさっきのDMの中に無かったのでちょっと変ですね。
でもその後に英語で、the combination of the teform of a verb followed by the verbいる
is used to express a continuous or ongoing actionとかね。
こういう風に英語でずっと説明がされている。
英語の説明自体はそれほど変なものではないと思います。
もう1個はよろしくお願いしますというものですね。
OK、ちょっと電話がかかってきちゃった。
ちょっと電話を頼んでいい?
Amazonだから。
すみません、ちょっと家族が。
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はい、大変失礼しました。
さっきの話は、それから3つの難しい文型を選んで、表現を選んでそれに説明してくださいという話でしたよね。
そこによろしくお願いしますというのが3つ目に出ていました。
それについても英語の説明が書いてもらうことができましたね。
これを、今は英語だけでやりましたけど、でもですね、
チャットGPTでは同じことを複数の言語で書いてもらうことができます。
例えば、今のプロンプトだったら、
今のDMの例文から難しい文法を3つ挙げて、
それを英語と中国語とハンガリー語とベトナム語で説明してとかですね。
そういうふうに言うと、それぞれの言語でそれぞれの文法について説明してもらうこともできます。
あとは、最後にまとめですけど、
要するに範囲を決めたら、
例えば対象を決めるわけですね。
Twitterのユーザーとか東京に住んでいる留学生とかですね。
そういうふうに対象を決めたら、
その人がする行動のリストを大量に作ることができるということですね。
このチャットGPTを行動中心アプローチで使うときはね。
そして、それぞれの行動について、
その行動のときに使う表現というのも大量に生成することができます。
そして3つ目に、その中に含まれる難しい表現の説明もできます。
それも英語や中国語とかそういう多言語の説明も
1回のプロンプトで作ることができるというわけですね。
このようにですね、文型シラバスに限らず、
行動中心アプローチのコースデザインでも、
このチャットGPTのおかげで非常に業務が楽になるというのが
お分かりになったのではないかと思います。
もう本当にこれを使う人と使わない人の間では
大きな生産性の格差というのが出てしまうというのは
ちょっともう残念ながら間違いないと思いますね。
それでは本日の私のムラスペはここまでにしたいと思います。
リスナーの皆さんもですね、
もし行動中心アプローチでもコース開発できるようになったんじゃないかな
というふうに思いましたら、
ぜひご自分のコース開発、文型シラバスではなくてね、
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ご自分のよく知っている行動についての、
それを基にした行動中心アプローチのコースをね、
オリジナルのコースをどんどん開発していってほしいと思います。
それでは本日もムラスペにご参加くださいまして、ありがとうございました。
今日のチャットGPTと行動中心アプローチについて
ご感想とかコメントがありましたら、
ぜひムラスペのハッシュタグ付きでご共有いただければと思います。
それでは本日も良い一日をお過ごしください。
本日のムラスペ、
ハナキンで皆さんにお会いできることを楽しみにしております。
そして冒険は続きます。