AI時代の作品評価に関するお便り
あきお先生! 今日はですね、番組に届いたお便りを紹介したいと思います。
福原 あっ、またお便りですか? あきお はい、そうなんです。
福原 うれしいですね。はい、どんなお便りですか?
あきお ラジオネーム、やきそば大臣さんから頂きました。
やきそば大臣さんは、大学で非常勤講師をされている方ですね。
福原 ああ、そうなんですね。
あきお 福原先生、あきお先生、毎回役立つ配信をありがとうございます。
AIをどう教育に展開していくのかという難しいテーマを、
毎回具体的に分かりやすく解説していただき、とても感謝しています。
たまたまキースさんのSNS投稿から知り、今全話学習中です。
キースさんというのは、うちのポッドキャストのイラスト、カバーイラストをユーザーにしてくださったデザイナーの方です。
福原 ああ、そうなんですね。
あきお ありがとうございます。
さて、お二人のご意見をお伺いたくお便りしました。
こちらでURLが掲載されています。
こちらは、AIでゲーム作りができるというプログラムです。
AIでのものづくりの課題は、これまでのマイクラやスクラッチのように、
そもそものアルゴリズムを学ぶといった論理的思考を飛ばし、
完成形までの時間が短く、モチベーションを保ちやすいと理解しています。
一方で、評価が難しいと考えています。
このプログラムでも教員が最終どう評価するのか、
という教員の実務レベルでの塾やテンプレがなさそうに見えます。
やったら楽しい、ではなく、教育としてのこのプログラムを現場実践していくとき、
どういう点に注意したらいいか、お二人のご意見をお伺いできればと思います。
なるほどね。
焼きそば大乳さん、お便りありがとうございます。
ありがとうございました。
今日はこのご質問に、番組一本を使って答えていきたいと思います。
テーマは、AIで作った作品のどこを見て評価するのか。
あきお先生、これは情報とか総合学習とか、それだけの話では実はないんですね。
そうでしょうね。
AI時代での評価について、今日は一緒に考えていきたいと思います。
AIによる制作とプログラミング的思考
はい。
先生のためのAIラジオ
先生のためのAIラジオ
AI教育コンサルタントの福原政之と現役高校教師、あきおです。
AI教育の専門家と、現場で毎日授業をしている先生が、学校のAI活用を本音で話す番組です。
どうぞよろしくお願いします。
あきお先生、焼きそば大乳さんが書かれている、論理的思考を飛ばすというところを、
生徒を見ていて、実際に授業をしてみて、これ、心当たりありますか?
そうですね。まあ、なきにしもあらずかな。
なきにしもあらず。
時間が短縮されるんで、飛ぶところはあるよね。
ありますよね。
プログラミングなんかは非常に顕著で、
AIにお願いしたら簡単なプログラム、それこそテトリスとかぷよぷよとか、そういったものなんてすぐやっぱりできてしまうので、
そうなんですよね。アルゴリズムわかんなくても作れちゃうからね。
作れちゃうんです。そういう時代になっています。
なので、順番を考えて命令に置き換えたりとか、組み合わせたりとか、うまく動かなかったら直すとか、
そういうプログラムの本体の部分、この作業はかなりAIが得意でやってくれるようになったというのが、
この2,3年ですね。2,3年の大きな変化です。
ここ1年が特にすごいですよね。
特にそうですね。変わってきましたね。
じゃあ、このプログラミングの学校の授業とか、情報の授業とかで何も考えなくていいのかっていうと、実はそうではないですよね。
別だと思いますけどね。
どういうところが?
やっぱりね、読めないとコードって全然意味がわかんないじゃないですか。
だからまず読めるようにするって大事だと思うし、色々経験する必要は絶対あると思いますね。
同時にやってこなきゃダメなんじゃないかなって僕は思ってますけどね。
なるほど。ありがとうございます。
もう一つ大事な観点として、この作る部分、いわゆる真ん中の部分はAIで大体できるようになったんですけれども、
この番組でよく言っているこの入り口と出口最後の部分、そこで実は考えることって増えてるんですよね。
そうかもね。
入り口と出口で頭を使う部分が非常により重要視される時代にもなったし、
AIが学校の現場で入ってきたことで真ん中がだいぶ省エネ化というか圧縮されるようになった一方で、
入り口と出口ですごく考える必要性が出てきたっていうのが。
上流と下流ってやつでね。
そうです。ありがとうございます。上流と下流で考える必要になったっていうのが大きな変化で、
実は文部科学省の中央教育審議会の情報と技術のワーキンググループがあるんですけれども、
そこの中でもそういったことが議題に上がってきています。
AI使ってこの真ん中の部分ができる、いわゆるバイブコーディングという言葉まできちっと議論がされているというのが大きなポイントになります。
情報教育、プログラミング教育の中ではよくプログラミング的思考力というものが出てきたかと思うんですけれども、
ここの部分が割と中のプログラムがどういうふうに動くのかどう組み立てていくのか、
特に大学入学共通テストの中でも出てくるような思考力の部分。
アルゴリズムの部分ですよね。
アルゴリズムの部分です。でもここをもう少し広く捉えて何を作りたいのかを構想する。
そしてできたものを評価改善して責任を持って判断するっていう部分もよりもっと大事になってくるよね。
プログラミング的思考、今までやってたプログラミング的思考を入り口と出口で伸ばして考えていく力が大事だよねということも議論が進んでいる。
同じくらい大事ですよね。
そうなんです。かなり大事ですね。このAI時代においては。
さてそれから焼きそば大臣さんが教員の実務レベルでの塾やテンプレーがなさそうに見えると書かれています。
パフォーマンス評価と授業設計の重要性
評価のね。
評価ですね。リンクに頂いたお便りに頂いたプログラムの方で拝見したんですけれども確かにそこの資料を見る限りでは評価の基準やルーブリックに当たるものは載ってなかったのかなと思います。
ただこれはプログラムのだけの話ではなくて割と教育現場全般に言えることだと思うんですけれどもパフォーマンス評価っていう言葉ってあきお先生聞いたことありますか。
いやちょっと聞いたことないかも。
これはですねレポートや作品といった完成作品あるいは発表や実演出来上がったものなどを評価する方法になります。
多分あきお先生なんかはもうその言葉知らなくてももう実際はそれをやっているっていう。
プレゼンなんかの評価をするやつだよね。
そうですそうです。
確かにパフォーマンス評価。
パフォーマンス評価になってきて。
名前は使ったことなかったけど。
これは実は前のですね各種指導色書いてる時から求められてきたんですがその必要性は十分に共有されておらず広く普及しているとは言い難いとですね。
確かに確かに。
作品をどう評価するかはAIが来る前からずっと積み残していたテーマでもあると大事なテーマであるという部分になります。
なのでやったら楽しいで終わらせたくないというですね焼きそば大臣さんの問題意識も重要でこのパフォーマンス評価をどうやっていくのかというのが大きなポイントになるかなと思います。
はいそうだね。
それで改めてあきお先生でしたらこういったAIでものづくりをする授業でどう設計をしていきますか。
評価のね。
でもね本当現在進行形なのでもう僕も本当にトライアンドエラーをしながらやってる感じですね。
でまぁ一つは相互評価ですよね生徒に実際に作ったアプリを使わせてそこでフィードバックをするっていうのと後逆にAIを使っちゃうAを使って評価するみたいな。
なるほどAIで評価をさせるというところですね。
そこの今二つを今トライアンドエラーでやってるっていうのが僕の感じですね。
はいありがとうございます。すごい良い現場の話が聞けたかなと思います。
では私の方からはですね評価を考える前にまず一つ授業設計の部分で大事にしたいこととして授業内容と授業目的と評価の方法を一致させることがまず大事ですよという話をしたいと思います。
バラバラだとね。
そうなんですそうなんです学習して授業でやってることだとじゃあ最終的に評価したいテストとそもそもその授業の目的がバラバラだったら全然バラバラになっちゃうので。
そうなんですよねだからルーブリックなんかはねだから最初に生徒にやっぱ提示しておく必要はあるんですよね。
そうですねはいそういうふうに何を学習したいのかの言語かそれをちゃんと効果的にやる授業設計そして最終的にそれがちゃんとできるようになったのかという評価法でここをまず三つを一致する。
一貫性がないと厳しいですよね。
そうですこれがまあ本当どの授業でも共通して言える評価のまあコツというか秘訣というかはい部分になってくるかなというふうに思います。
その上でこう出来上がったものをまあ図るというところですよねただここでですねAI時代ならではの注意点がありましてこう作品いろんなものがありますよねプログラミングだとかサービスだとかそれこそエッセイだとかあるんですが
AI時代ではAIが手伝っているという部分で現場では注意が必要になると後半はその話をしていきたいと思います。
はいよろしくお願いします。
AI時代の学習成果と評価の難しさ
さあ後半の話に行きます。
はい。
これAIが生徒の作品作りを手伝ってるっていうことはそれすなわち出来上がった作品の出来とその子の学習の成果って実は一致してないってことに気づかれますか。
まあそうでしょうね。
そうなんですね。
そうなっちゃいますよね。
そうなっちゃいます。
AIの発展でこうなんでしょうね簡単に言うと同じ指示とか同じ能力の子が同じ作品を作ってもAIが発展してたらよりクオリティが高くなっていると。
そうなります。
なので同じ作品のクオリティがあったからといってじゃあその子の能力が同じかというとそうではやっぱりなかったりとかしますし学習したこと内容がその作品の品質に綺麗に比例しているかというと決してそうではないというのがこのAI時代のすごく難しいところですよね。
まあガチャな部分がね結構多いからね。
はいそうなんです。
その上でじゃあどうものづくりの授業で評価をするのかAIを使わせないっていうのはまずないじゃないですか。
あるからね。
そのあるっていうこのAIを使わせる中でどうやったらこのものづくりの中で生徒のことを正しく評価できるのかっていうのが非常にポイントになるかなと思います。
難しいね。
それを考える上でまずですね一つ研究を紹介したいかなというふうに思います。
まず2025年の研究なんですけれども大学生117人を4つのグループに分けた実験があるんですね。
英語でエッセイを書かせてその後書き直させると。
4つのグループなんですけれども。
1つ目のグループは支援なし。
2つ目のグループはチャットGPTを使っていい。
3つ目のグループが専門家のサポートが入るとアカデミックライティングの専門家が1対1でサポートをする。
人ね。
そうです。
4つ目は分布や構成をチェックしているツールを使うことができる。
ツール?
ツールです。
というこの4つのグループに分けて成績を見てみたという部分なんです。
この結果この4つのグループで実験した結果エッセイの点が一番伸びたのはチャットGPTのグループだったんですね。
専門家かなというふうに私最初は思ったんですけれどもチャットGPTのグループが伸びたという部分になります。
ところが今度はその後別のテーマでエッセイを書かせてみたら4つのグループの点数がほとんど同じだったという部分になります。
なので何が大事になってくるのかというとエッセイのその時の成績はチャットGPTを使うことで伸びているけれども
それによってエッセイ能力が鍛えられたかというと
伸びたかというとそうでもない。
なかったというのがこの実験からわかるかなと思います。
なるほど。
あともう一つ面白いこの実験で面白かったのが実際にこの研究者がそういったことをやっている様子を見たところ
学生の何人かが採点記事に合わせてチャットGPTの文章をコピペしているという様子も見られたと。
うーん。
はい、という形で実際に自分が考えるエッセイを書くための力を磨いたっていうのではなくてコピペをしてそういうのをやってちょっとある意味ずるですよね。
そうだね。
そうしたっていう部分が出てきているところから本物のいわゆる裸一貫でエッセイを磨く力が
じゃあAIをそのまま使って伸べるかというとそうではないよね。
成績を最低格するAIに強化された学習スキルは磨いていかれるけれども
じゃあAIなしの状況になったらそうではないっていうのがこの実験の面白いところかなという風に思います。
なるほどね。
こういったものを踏まえた上でどう評価をするのかということを考えていきたいと思うんですけれども。
AI時代の作品評価と改善プロセス
どう評価したらいいんだろうね。
秋生先生ならどうされますか?
いやー、そうなるよな。
ちょっとパッとは今わからない。
わからないですか。
私が現場でお勧めしているのは実は秋生先生がもう半分やっていることなんですね。
例えばものづくりとかだったらできたゲームとかコンテンツを他の子供たちに使わせてみる。
やってますよね。
そこからそのフィードバックをもらってそれを改善していくっていうワークをするのをお勧めしています。
それができればもうベストだね。
簡単にものは作れる。でもできたものを実際に体験してもらって出てきた友達からの意見を抽象化してそこから問題を定義してそれを問題解決するために改善をしていく。
そして出てきた新しいものをどういう問題点があってどういう風に改善したのかっていうのを発表する。
こういうパフォーマンス評価の設計をすると非常にその子自身の力が測れるかなと提案させていただいています。
どうですか秋生先生。
でも例えば4人グループを作って4人同士でフィードバックさせてお互いに改善していくっていうんだったら結構簡単にできそうかも。
はいそうなんです。
実はこの手法も情報と技術のワーキンググループの取りまとめ案に高校の情報の授業の例としてこういうやり方ですね。
評価改善を行い改善点を判断して表現の過程や改善の理由を整理して他者に分かりやすく伝えるっていうですね授業案が出てきたりしますので。
ぜひですねこうものづくりを取り組んでいる方は作品ができて終わりではなくてそうかそこの改善のフローを授業の中に入れてあげることでこのクオリティ作品映画が作ってしまったクオリティだけで判断してしまう落とし穴を防いでそれをじゃあどう改善したのかってことを考えて行動して作り上げていくってそこの部分の力を見ることができるようになりますので。
ぜひ焼きそば大臣さんには試していただけると嬉しいかなと思います。
たしかにね僕もアプリ作って情報科の先生にね使ってもらってフィードバックもらって。
もらって。
そうですよ。
でもらってああそっかそういうことを考えなきゃいけないかと思って何回かやり取りしたっていうのはありますね。
素晴らしいですね。
これって本当にある意味入り口と出口の出口のところをより考えてきますしある意味この入り口にまた戻ってるんですよね。
問題点が出てきたじゃあどう改善するのかってまた入り口に戻ってきてっていう部分なのでAIによって中央の部分がかなり省エネ化できるようになった一方でこのサイクルを回せるようになったってところにぜひ注目してもらいたいなと思います。
あとフィードバックする能力も結構重要ですよね。
そうですそうです。
使ってみてこうした方がいいんじゃないっていうのも結構クリエイティブな活動ですよね。
クリエイティブになりますしメタ的な思考力ですね。
メタ思考力が鍛えられると思うのでまさにものづくりをするときの過程で中央のいわゆる昔のプログラミング的思考力の部分が割と短縮化されてしまった一方でより重要にAI時代に重要になってくる入り口と出口のところを繰り返すことで
こういうことができるようになったってところをフォーカスをしてそこを評価するようなパフォーマンス評価をしていくっていうのが私が今AI時代のものづくりの授業としては非常にお勧めしたいやり方かなと思っております。
そうか。
生徒間の相互評価とその課題
あきお先生は生徒にお互いの作品を評価させたことってあります?
はいありますね。
どういううまくいきましたかどういうふうに設計されたのか。
まだ実験的にやってる感じなんで何人かの生徒にやらせてるみたいな感じですかね。
どうですか何かこう失敗しがちなところとかこうやったらうまくいったみたいな。
やっぱりお互いにフィードバックしあえない。
ああしあえない。
生徒もやっぱりいてやってみたけど別にいいじゃんみたいな。
そんな感じの反応の子もやっぱり中にはいるんですよね。
やっぱりモチベーション高い子はこうした子やった子いろいろお互いフィードバックできるんだけどされない子がやっぱり出てきちゃう。
なるほどそれはあれですかグループの中で4人のグループでやってる。
生徒によってそのモチベーションの高い子と低い子がいるんでフィードバックをガンガンできる子とできない子がやっぱり一方ではいるんだよね。
そういう意味ではやり方はやっぱりもう少し考えながらやらなきゃいけないかなと思った。
そうですねいくつかまず一つよくある方法としては評価するルーブリック観点をですね事前に生徒に伝えておくことでいきなり評価慣れてない子だと足場がけがないのでできなくなっちゃうというところをルーブリックで補強するというのが一つ目ですね。
もう一つは使ってもらうところを広くするっていうところですねグループで完結するのではなくてクラス全体で。
公開をする。
まあでもそれだとねなかなか時間かかるんだよね。
時間ですよねそこがあれですしね。
だから4人ぐらい。
はいわかりますわかります。
そうするとそのまあだいたい1時間の中でお互いにフィードバックできるんで40人ってことは40人分自分以外のアプリ使わないといけないからすごい時間かかるよね。
ここが悩ましいところな一方ででもフィードバックって本来それ40人とかぐらいから得られたものじゃないとあんまり差がない。
商品化されないもんね普通で。
そうされないのでそこをなんとかね宿題とか課題とかって形で設計できるとよりいいのかなっていうのがここが現場の悩ましいところですよね。
そうですねやっぱり自分が作ったものにあんまり興味持つんだけど意外とね人が作ったものに興味持たないんだよね生徒は。
そうですね。
そこが悩ましいんだよね。
でも評価してあげれば自分にも返ってくるよっていうところなんだけどね。
そうですよね。
そうなんですよ。
ここがまあちょっと悩ましいところですしそれこそこれ探求とか他のところですねフィードバックを得て回すっていう事業を全般に言える課題かなと。
これはねアプリケーションだけじゃないアプリ作成だけじゃないですよね。
プレゼンであったりだとかは全部フィードバックしてより良くしていくってことはねその回すのはたくさんやった方がいいもんね。
やっぱりそういう文化が大事ですよねフィードバックをするっていうことはすなわち自分にもフィードバックが返ってくるだからより積極的にやっていこうっていうような文化が子供たちにも浸透していくっていうのが事業作りとしても大事かなと思います。
AI時代の教育評価のまとめとメッセージ
という形であっという間にお時間となってしまいましたが今日のお話をあえて一つにまとめるとするなら評価すべきはAIで作った作品の品質ではありません。
企画して作って使ってもらって改善するその過程で子供たちが何を学んだかそこを評価して注目していきたいと思います。
なるほどね。
あきお先生今日の放送を振り返って全国の先生方へ最後に一言メッセージをお願いします。
実際自分がやってきてることが間違ってなかったんだなってことはちょっとわかったんでよかったかなと思います。
ありがとうございました。
ということであきお先生力強いメッセージをありがとうございます。
先生のためのAIラジオ。
先生のためのAIラジオ。
さて番組からのお知らせです。
この番組では先生からのAIに関する質問も募集しています。
今回のテーマは生徒が作ったものを他の生徒が使った場面ありますか。
例えば作った作品を友達に見せたら思わぬ感想が入ってきた。
お互いの作品を評価させてみたらこんなことが起きたなど現場のリアルなエピソードをお待ちしています。
教室でのちょっとした出来事をぜひ教えてくださいね。
お便りは番組概要欄にあるGoogleフォームのリンクからお送りいただけます。
皆さんからのメッセージお待ちしています。
番組が少しでも役に立ったまた聞きたいと思っていただけましたら
ぜひ番組のフォローそして高評価で応援していただけると嬉しいです。
これからの番組作りの励みになりますので応援よろしくお願いします。
先生のためのAIラジオ。
この番組は毎週火曜朝6時に配信しています。
通勤時間や朝の準備のお供にぜひまた聞いてくださいね。
お相手はAI教育コンサルタントの福原雅之とあきお先生でした。
それでは先生方今日も良い一日を。また来週。いってらっしゃい。