調査書の所見をAIで下書きする
あきお先生、今日も前回に続き雑談会と言いますが、あきお先生、持ち込みのネタでお話ししていきたいと思います。
テーマは何ですか? えっとね、3つ話そうかなと思っているんですが、高校3年生の担任の先生には必見、必見じゃない、必聴か、のテーマかもしれません。
はい、よろしくお願いします。
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。
では最初の一つ目のテーマからお伺いしたいと思うんですけれども、初見の、調査所の初見ですね。
まずこれって普通一般の先生方ってどれくらい大変で、どれくらい時間がかかる項目なんですか?
えっとね、大体やるのは12月の初旬から中旬くらいにかけて。
じゃあもうすぐ配信時期ぴったりですね。
でも僕全部やっちゃったんですね。
早い。
だってAI使ったもん。
はい。どれくらい大変なのかもうちょっと。
大変なのはね、やっぱ大変よ。通知表の初見と一緒だから一人一人違う初見を200時くらいかな。
200時くらいの初見を書いていくのね。
で、一人でもそれだって5分から10分はかかるわけでしょ。
30人から40人いるわけだから、まあまあな。
これ調査所の初見は全員分ですか?
全員分ですね。
今回推薦だけの調査所だけでよかったんだけど、もうやっちゃおうと思って。
過去の所見と生徒情報を紐付ける手順
自動化しちゃおうと思って全員分の初見を作っちゃいました。
なるほど。どうやって作ったのか教えてください。
まずうちの学校は調査所のPDF化することができるの。
デジタル化ですね。
デジタル化ね。もうすでに高1の時の担任の初見と高2の時の担任の初見が入ってるわけ。
だからまず一旦プリントアウトして。
プリントアウトしちゃうんですか?
しちゃうの。なんでかっていうと名前を消したいの。
個人情報対策として消しちゃうんですね。
デジタルで名前消すことできるんだけど、でもそうすると一回AIに読み込ませなきゃいけないので、やっぱりそれもちょっと良くないかなと思う。
一旦手動で、これだけは手動で、マジックで、名前のところ全部消して、それを一旦読み込ませる。
それをAIに移す、読み込ませるってことやるのね。
もちろん前提としてはオプトアウトをしてないと。
学習をさせない設定をしているのと、あとは学校自体がそういうことをOKにしているっていう。
もちろんそうですね。校長のOKがあるかっていうことなんだけれども。
まだ校参の書件はもちろん書いてないのね。
一旦読み込ませて、あと生徒にアンケートを取ったの。
アンケートですか。
調査書に書いてもらいたいことをどんなことをとか。
面白い。
部活何やってどんな風な苦労したとか。
なるほど。
そういうのも全部生徒にアンケートを取って、出席番号でソートできるように。
面白い。生徒はどんなことを書いてくるんですか。
勢いは動活で3年間頑張って怪我に苦しみながら。
提載を生徒から。
そうですね、プライベートなそういう苦労話とかも入れてはいるからね。
面白い。なるほど。
ヤンダ で、あと当然それプラス担任の簡単な書件ね。
どういう生徒でとかああいう生徒でこんな特徴だとか、
それも同じスプレッドシートの中に
フォームで回答された生徒の回答フォームの中に
単にもそれ入れちゃうわけ書券を なるほどグーグルフォームで回収して出てきた
スプレッドシートの横のに単人書券って 単人の書券っていう行を作って
それももうわーっともう本当に簡単な この生徒はこんな感じとかそんな長い書券を入れる
具体的になんか印象がある この子はコミュニケーション能力が高い生徒だとか
すごく真面目でコツコツやるタイプだとか そういうのも全部
具体的なエピソードを入れていくとか エピソードはだから本人たちが書いてくれてるから
そもそも題材は生徒がくれてきてるから そうそうそう
単人のコメントとしては方向づけみたいな感じですかね そうそうそう
でこれで材料は全部揃ったの なるほど整理すると
校1校2の書券と生徒の自分のコメント そして単人の気づいたところってこの4つですね
そうですね それでAIにそのスプレッドシートも読み込ませて
名前を消した調査書これも読み込ませるわけ でも出席番号だけは残しておくわけ
そこで紐付けをさせるわけ で校1校2の書券とこのスプレッドシートの内容を
合わせていい感じに200字ぐらいで書券を書いて スプレッドシートに出力してって
もうちょっと細かく聞きたいんですけれども 調査書のpdfっていうのが1枚1枚ありますよね
これはどうやってAIに渡してどうやって スプレッドシートに書き込ませたんですか
スプレッドシートには書き込ませてない そのまんまダイレクトに入れちゃう
入力しちゃう pdfファイルを なるほどどっちか多分クロードコードを使ってるからね
クロードコードを使ってなんかフォルダの中に 校1の調査書校2の調査書ってフォルダがあって
その中に40枚生徒の調査書データがあると 調査書はね全部一まとまりになってるのよ
校1の書券が載ってて校2の書券も その調査書の中に入ってるわけで校3の書券だけ
乗っかってない状態なのよそれがpdfで読めるわけ わかりましたわかりました3枚ずりのpdfが1人ずつあるわけだ
2枚ずりなんだけど表面が成績が載ってて 裏面が書券欄なのそれが1人裏表である感じなのね
でそれを一人一人別々のがあるわけ それも名前を消した状態で全部読み込ませちゃうわけ
スキャナーで読み込ませて スキャナーで読み込ませてその読み取ったpdfファイルをaiに投げちゃうわけじゃん
でスプレッドシートも投げちゃうわけ 集積番号は残ってるからそこで紐付けができてるわけ
で1番の生徒から何番の生徒までの高校3年生の書券を200字程度で書いてと
でその時には高1と高2の書券を参考にして あとスプレッドシートに入っているエピソードだとか
担任の書券も参考にして なるほど 5歳みたいな感じでで出力はスプレッドシートで
なるほど そんな感じ そんな感じです 大体どれくらいでai処理してくれる感じですか
一瞬取ったよ 40人ですけど一瞬で 5分もかかってないんだから
5分もかからずに 3分くらいでピャピャって出てきちゃったけど
AIの所見を確認して仕上げる
なるほどでaiが書いてくれた書券はどうですかどれくらい手直しが必要なのか
でもやっぱり入力はやっぱり手でやっていくのよ 入力は手でやっていく
コピペってことですね コピペだねまあできるのかもしれないけれども
それは一個一個見ながら直しながら入力していく感じだからそこはちょっとある程度時間かかる
むしろそのコピペの作業のところに最終的なチェックをするというか責任を持つというか
そういうことですね やってる作業にしてるわけですね
そうですね なるほどなるほど
CSVかなんかで多分できちゃうのかもしんないんだけどどうせチェックするんだから
そうですね 一個一個見てここ直そうとか貼り付けてからこう直そうとか
それで保存していくみたいなそういう感じ なるほど結構直しました
やっぱりねちょっと不自然な文章もね結構あんのよ
なるほどAIならではの そうそうそうだからそこのところはやっぱり結構直したし
でもゼロから考えるよりはもう全然 だって今までだったらゼロから考えて打っていかなきゃいけないし
で高1と高2の初見を参考にしてるから まあ高1高2高3って一貫した初見になるでしょ
だからそれって生徒にとってもいいことじゃないですか そうですね
高1と高2の初見と全然違うことを書いてたら大学はもうなんじゃこれって思うから
まあそれがある程度合ってた方がいいと思うし だからそんな感じでやってだいぶ短縮できたと
実際どれくらいで終わりました まあ結構ゆっくりはやったのよ
9月の下旬にシルバーウィークってあったじゃん 4人級があったけど前半2日間で終わっちゃったよ
でもそんな丸1日やってるわけじゃない その2日間の午前中の1,2時間をその作業に2日間当てたぐらい
だから3,4時間で多分 だって普通にゼロからやってたらそんな時間じゃ全然終わんないから
年末の大変な作業というか仕事がもう2日でサクッと片付いたっていう
まあ2日かかったけどもう本当にストレスなくサクサクいったっていう感じ
ありがとうございますごいいいですね 聞いてちょっと思いついたのが日本語が不自然のところがあるっていうのがあったじゃないですか
やっぱりAIが大量に処理してくるので言葉の表現とかイマイチだったりするので
ありましたね 一回作った後に別のAIで日本語の構成をかけると
時短になるかもしれませんね もちろん不自然っていうとこもあるんだけど
やっぱり出てきたのが僕の感覚とちょっと違うやつも当然あるのよ
そんなレベルのものだと本人しか直せないですね こうじゃねえんだけどなと思ってじゃあここのところ直しちゃおうとかそういう感じ
もちろん変な表現のとこもなくはないんで当然それも直すんだけど
12通の推薦書をGemで作成
いいですねありがとうございますこれが一つ目ですね そうですね ボリュームありますね結構
続いて二つ目の担任の各推薦書と 担任の各推薦書はい
まずどれくらいの推薦書今年は明暉先生が書かれたんですか 数えたんだけどね12
12多いですね とんでもないでしょ 12人の推薦書って何文字ぐらいですか
いや多いのだと1000 とかですよね で当然大学によって全部書式がバラバラで
当然といえば当然なんですが書く側としては 項目が5個ぐらいに分かれたりとか全然もうドバッとこう
でかいところに1000文字とか1500文字ぐらい書く大学もあるしこれ大変なのよ
大変ですねちょっと考えただけでも やったことない人は分かんないと思うけど結構地獄よ
去年とかは何日ぐらいかかった仕事ですか 去年は担任だから僕4年前降参やったもんね
AIが出る前ですね でもねないないない全然何もなくて その時もねでも何人だろう5,6人かな
5,6人 増えてんのよもう ここ数年でそういう自己推薦昔で言うAOだとか
学校型推薦とかしていこうってやっぱ増えてるんで担任はその増えた推薦書を対応しなきゃいけないと生徒受からないんで
5,6人の推薦書書くのに4年前はどれくらいかかりました
まあそうだねまずね手書きでやったのよ 手書きか 4年前はAIがなくて資料が資料っていうか書くやつがpdfでくるのよ
ああでもpdf書き込みできるadbitとかありますけど うんとね
4年前やんなかったんだよねでなんかまず下書き書いて鉛筆で いやー絶対やりたくない作業だ
そうなのでデジタルでやろうと思ったんだけどこううまくね収まらないんだよねその枠の中に
なので結局手書きで書いて4年前はねもうほとんどそのpdfだったの ああワードとかでくれない大学が多かったですね
今年は結構たくさん書いたんだけどワードが結構多かった ねやっぱ現場はね
ワードエクセル多くてでもね1項だけねpdfだった ああpdfだった
でもねpdfはでもねAIで対処できる こっちで書いた推薦文をpdfの中にAIが入れてくれる
まあでもpdf編集できますしMacとかだったらプレビューでできますから できるけどもうAIにやらしちゃった そっちのほうが早いですね
ですっごい綺麗にできる そうですねフォントとかも調整してくれそうですね
なんかadobe使うとちょっとずれるずれないかな まあどっちにしろめんどくさいですよね
一旦ほらワードに変換して いやいやいやいやpdfの話がされましたけどpdfに貼り付ける感じですね
わかったイメージできた でも先生のパソコンにそういうソフトが入ってないことの方が多いと思うので
そうだねでも今回AIでやったけどビシッとバシッと入れてくれたような 気持ちいいですねそれは
気持ちいいよフォントも自由に変えられるし ではちょっと本題なんですけどどういうふうにAI使ってたのか
まず僕はジェムを作ったんですよ ジェムですね
推薦書を書く専門のジェムを作りました いつ作ったかっていうとこれも前どっかで話したと思うんだけど
去年の夏に研修を受けて 去年の夏
去年の夏 2025年の夏 そうなんですよでその時でジェムが出たてで
ああ確かに そうなのでこういう機能があるよってありますよって教えてくれてじゃあ
アドミッションポリシーに合わせた推薦文
公務に役立つこういうカスタムジェムをみんなで作ってみましょうっていうので
そっかと思ってじゃあ何作ろうかなと思って 来年俺多分降参だから
じゃあもう推薦書を作ってくれるジェムを今作ったらきっと来年の今頃は俺楽でいるぞと思って
去年作ったんですね 作ったんですよでそのカスタム指示も
ジェムに入れるカスタム指示ももちろんAIで作りました
どんなデータを入れてどういうふうに出力させたのかが気になりますね
入れる情報はまず推薦先の大学学部学科であと文字数だとかフォーマットを指定することができるようにしました
何文字とかあとは様式なんかは推薦書のワードファイルも添付すればフォーマットがわかるんで
あと生徒の長所とか強みだとかそれを入力できるようにして
あとはその他推薦書に含めたい項目部活動実績だとか成績とか持っている資格だとか
学校でやってた委員会だとか 生徒の情報ですね そう生徒の情報であと担任の書件も入れて
あと生徒がアピールしたいことなんかも入れる項目 これを入れるともう自動的に
聞いてるとこの志望校の先のこの大学のどういう生徒を求めているのか
いわゆるアドミッションポリシー的な内容は よくぞ聞いてくれました それをカスタムジェムの指示文の中に入れた
なるほどもう調査させちゃうわけですね AIにアドミッションを そうなのよ
指示文の中にユーザーから指定された大学名を元にその大学が求める生徒像をインターネットで自動検索しますというのをカスタム指示文の中に入れたの
ちゃんとアドミッションに合う推薦書を書いてくれるように調査させたんですね そうなんですよだからそこにこう合わせた形で推薦文を作ってくれるように自動的になるように
指示文を作れました 実際反映できたのって もうできてる あバッチリ いいですね
やっぱりそうですねアドミッションに意識して推薦書を書かないと教員としてはいけないので結構それ自分でやろうと思うと気を使うというか頭を悩ますところだと思うんですけど
だって調べないといけないじゃん 調べるだけじゃなくて自分の持っている生徒情報をそのアドミッションに合うように表現をする
そうなのよ 僕は結構めんどくさかったり腕の見せどころだったりもするんですけどそれは今簡単にできちゃうわけですね
できました なるほどでも推薦書は生徒は1人1個 1個1個 まあそうですね推薦か
推薦書が必要なのって指定校推薦かあと学校型推薦の2つだから総合型選抜はまあほとんどないね
そうですね あるところもあるんだけど これなんか2枚でも3枚でも書けるなんでしょうと思ったんですけどまあそういうことはないですね
まあ書こうと思えば書ける総合型なんかは2個も3個も受けられるから そうですね
受けられる総合型もあるんでそれで推薦書室だったら3つでも4つでも書ける感じ
先生としてはいくらでもいいよって言えますね もう言える言えるそれを使ったことによってかなり
楽になった そうですよねなんか素直に生徒のいいところを自分の言葉で入れておけばそれに合わせて推薦書を作ってくれて最後チェックすればいいっていうので
だからカスタム指示文の中にもこういう風に入れたよ ユーザーが入力した文字数
生徒の長所その他の項目を元に推薦文の原稿を作成するという指示文も入れたし
生徒の長所を強調する質の高い推薦書の作成をサポートしてくださいっていうそれも入れてある
指示文の中に いいですねありがとうございます このジェムを使ってだいたい一人当たりどれくらいでできるようになりましたか
もうすぐもうすぐできたもう入力してでもそうするとそうね1分ぐらいでピュアーっと
なるほど しかもフォーマットのワードのファイルだとかpdfのファイルもそれも添付しておいてこれのフォーマットに合うようにっていうことで文字数もぴったり合わせてくれた
AI昔のイメージが結構強いので文字数いい加減だったりしたじゃないですか いやいやかなり正確だったよ
ジェムだからジェミネなんだけどね ほぼずれない 本当ですか素晴らしい
何文字でしたっけ いやいやもう大学によって全然違うのよ でも800文字とかですよね項目ごとに300
そうですね項目分かれてる 項目が300 300 300もあるし 確かに 全部まとめて 1500もあるし
1500もあるんですね 大学によってだってフォーマットがもうバラバラだからそれに合わせて書いていかないといけないから
生徒情報が少なすぎてうまく書けなかったりとかそういったことで それだから4年前も大変だったのよ
そうですよね この子どういうこと書いてあげようと思って
あんまりないなあと思いながらでも今回はその長所を生かせる文章を膨らましてくれるので
膨らましてくれる AIが膨らましてくれるのよ だからいい感じで
膨らまし方不自然じゃなくていい感じにしてくれたんですね 僕よりも文章はいい感じだった
すごい 僕の考える文章よりも なるほど これは構成するところとかでありました?もちろんそれはあるよ もちろんあるし
僕ね生徒にもその推薦文も読んでもらうの こういうこと書いたんだけど
オープンにしてるわけですね オープンにしてる AIもちょっと使いながらみたいな話もして
君がアンケートで書いてくれたことも入れてるから どう?みたいな こちらもやっぱりちゃんとアンケートとってますね
それはアンケート見ながら これは手で入力するの ジェムの入力文のところには
コピペだけどねフォームの答えをね 読んでもらって
でなんか手直しした方がいいとこある?って 間違ったこと書いてない?っていう感じで
まあでも生徒は激褒めの文章なんで みんなにえにえしながら
まあね こっぱずかしいですね こっぱずかしい感じで
ああいいと思いますみたいな感じで だってね長書しか書かないからこういう推薦書って
だって短書書けないでしょそんなさ でも短書も含めてって書いてあるのよでも結構
その推薦書いやそんな書けないよそんなさ だから長書をメインで書いてくるんだけれども
一応読んでもらってる いいですねはいありがとうございます
志望理由書を資料ベースで添削する
それが結構関連した3番目のトピック 3番目は生徒が書く自己推薦書の死亡留書か
それの添削かな じゃあ生徒の書いた死亡留書の添削について今度は聞かせてください
まずうちの学校は高校2年生の時に外部の方を呼んでその死亡留書の書き方の講演会を
生徒向けですね 生徒向けでやるんですよであの僕らはそれを一応メモって結構まとめて
先生も一緒に受けられたんですね もちろん受けますね資料を見ながらこんな風に書くんだっていうのも結構細かくメモって
勉強したわけですね 勉強しましたでその資料を取っておいたんですよこれ教科書になるなと思って
なるほど 生徒が書く時にこれを元に書けば チェックリストみたいなのに活用したわけですね
その書き方ですねでそれをAIに読み込ませて チェックリストをこういうチェックリストで生徒の死亡留書を添削してくださいみたいな感じですね
そうですそうですで生徒はこれ添削先生お願いできますかってメールかなんかで送ってきて
じゃあこれ使ってたらできるんじゃないかなと思ってでAIにまずその資料を読み込ませて
でこの生徒が書いてきた死亡留書とか自己推薦書を貼ってこれに対してアドバイスを高校3年生の担任としてしたいとアドバイスお願いみたいな形で出力させるわけでそうするともう見事に
どんなフィードバックきました?
もういろいろまあもちろん誤字脱字のフィードバックもあるんだけれどももちろん僕も読むのよ読んでもういいじゃんとか思いながらでも実際AIが出てきたのはここの文脈がちょっと違うと思うとかそういう
この中身のその文脈のところまで結構細かく
面白いですね文脈をチェックするみたいなのは最初に入れた資料のチェックリストの中に入ってるんですか?
そうそうそうだから第一段落と第二段落の繋がりがいまいちみたいなことを出してくれる
なるほどじゃあ結構質のいいチェックリストを入れたからかなりフィードバックが得られるようになったっていう感じですね
だから僕はほら理系の教員であまり文章を書くのそんな得意じゃないんだけれどもAIをかましてそうすると結構質の高い添削アドバイスをしてくれるってことがわかったの今回
なるほどでも今聞いてて結構思ったんですけど質がいい一番のポイントは最初のチェックリストの質が良かったんじゃないのかなって結構思いました
それはね講演会でやってくれた内容だからそれは質は良かったんじゃない?
多分ザック・バランに添削してっていうと一般的なネットにある添削の話だけなのでちょっと弱かったりするのかなと思うので
そこをしっかりプロンプトの中にこういう観点をチェックしてっていうふうに伝えたのが良かったのかなって思いますね
プロンプトというか資料ね 資料ですね入れたのか
入力資料の中にはそれが書いてあるから
良いかなと思いますでもこの死亡留書の添削ってなんかすると2番の話に戻るんですけど
自分の書いた推薦書をクロスチックするのにも使えたら面白いなってちょっと思いました
ちょっとだから生徒の書く死亡留書と僕が書く推薦書ってちょっと性質が違うからどうかな
中身というかプロンプトというかは変える必要はあるんですけれども
一旦書いた推薦書の部分を別のAIでなんかチェックしてみるとなんかより良くできるかもしれないですね
今回はそこまではしなかったんだけれどもまあできるかな
ちょっとアイディアとして今思いついたので
そうだね
担任の判断とAI活用の広がり
いやでもいいですねそれをなんかジェムとかにして生徒に配ったりとかしてるんですか
それはジェムにはしてない
してないそれこそやっぱり
僕の意見も入れるからその添削も当然全部任してるわけじゃないんで
これはちょっと違うんじゃないかなっていうのも出てくるのよ
確かに生徒だとそういう判断はちょっとできなかったりするから
あと生徒も性格がいろんな性格があるからやっぱりちょっと表現をこの生徒にはちょっとやりかくとか
そういうカスタマイズは担任の仕事だからそこは出てきたものをそのままペタって貼り付けるわけじゃなく
編集してそれで返信するでも全然時間は短縮できるよ
もちろんもちろんでもやっぱり今私さすがだなって思ったのが
なんかついジェムを渡してそれで添削をして良くなったやつを出しなさいみたいな指導の仕方もあるじゃないですか
でもそうじゃなくてやっぱり生徒にちゃんと伝わるやり方を表現をしたってことと
やっぱりAIのフィードバックの中でそれはちょっと違うだろうなっていうところをちゃんと先生でフィルタリングしてるっていうところが
素晴らしいなっていうふうに思いましたこれすごく参考になるのかなと
でもすごい的確なアドバイスよものすごい的確でこれ本当にすごいなと思って
それプラス自分の表現をしっかり入れてだから伝わるんじゃないかなと思うんで
これちなみに死亡流症の検索するときにアドミッションポリシーとかってAI検索してたりしますか
どうなんだろう今回それはジェムでやったわけじゃない
普通のAIでやったんでやってんのかな
そこも入れるともしかしたら多分アドミッションを意識しない汎用的な死亡流症の検索になってる気もしたので
でもね多分調べてる 調べてる
多分きっとAIが そういうフィードバックなんかあったんですね
このアドミッションポリシーはちょっと違いますっていう確かあった
きっと生徒が書いたところと矛盾があったのをチェックしてたんですね
だからなかなかだって気づかないじゃん
気づかない大変ですよ
書いてあるからそうなんだと思うぐらいじゃない
そう思いますよね本当であればそういうとこチェックをして裏取りをしてってやるところはAIが代わりにやってくれるので
やってくれてると思うね
今までは国語の先生じゃないとこういう検索ってできない世界だったんだけど
だから4年前はここまで検索したかなってちょっと思ってて
だって僕は理科と情報の教員だから生徒もまさか他人が検索してくれるなんて思ってないのよ
だから言ってこなかったんだけどでも今回はじゃあ俺に一体見せてって言って
できる限り検索してあげるからさって感じで結構生徒気軽にメールでいいからって言って
メールで全然大丈夫じゃないこれのやり方だったら
で気軽にメールしてきてくれてこれを2回ぐらいやり取りするの
検索したのも10人ぐらいなんだけどそれを2,3回やってるから20回とか
10回ぐらいのやり取りが20回ぐらいかな
この死亡留所の検索は結構降参だけじゃなくていろいろ汎用性があるなと思っていて
いろんな面談入学の面談だとかそれこそ就職活動の面談とか死亡理由とか
そういったところのフィードバックにも同じような仕組みでできますよね
だから今までは国語の先生の独断上だったのは僕らでもAI使えば結構できるんじゃんって
そうですねさらに言うと英語の推薦書もかけちゃいますよね
余裕でしょだって なので海外大学進学生徒がいたとしても
自分のプレッシャーというかハードルも上がっちゃうんですけどそこの部分はしっかりAIがサポートできるので
できるね いいですね という感じですかね
個人情報を扱う際の前提とまとめ
ありがとうございます今回のプロンプトとかって結構興味のある先生方いると思うんですけれども
ジェムのね ジェムの2番目のですね カスタム指示文ね
これって公開させていただいていいですかありがとうございます
そうしましたら私のブログですね科学カフェの方にこちらのプロンプトの方を公開したいと思いますので
全然使ってもらいたいです逆に 自分で書いてもいいと思うし
僕の指示文をもう少しちょっと違うふうにカスタマイズして使ってもらっても全然いいんで
ぜひ ぜひ使ってもらいたいかなと思いますね
一点だけ注意としては学習をしない設定オプトアイとオプタブとしっかりとするということと
あと生徒に関する情報で成績データとかを入れる場合は
学校長の確認や教育委員会の確認をしておく
今日の話はもうその前提で話してますんで よろしくお願いします
それないとちょっとまずいですよ
ありがとうございましたという形で今日はこのあたりにしていきましょうか
どうですか今日先生話してみまして
まだでも最中なのよ
最中 書いたり添削もまだ生徒とやり取りしながらやってるんで
でもだいぶ楽になったかなと
これもし使ってなかったらとんでもないことになってるなと
年々増えてるから本当に4年間で倍ぐらいの感覚なのね自分としては
データとしてはもうだって二人に一人はやってたりしますからね
だから一般受験よりももうそっちが増えてきてる現状があるんで
どんどん大変になっていくんで
やっぱり使えるんだったら使っちゃった方が絶対いいと思いますね
で中身もいいんでそんな悪くないんで
なんか昔のAIのイメージだと全然ダメな文章みたいなイメージあるけど
今の生成AIって本当に性能いいんで
もう僕が書く文章よりいいんじゃないっていう全然それはもう思うんで
ぜひ使ってもらいたいかなと思います
はい阿弥陀先生ありがとうございます
先生のためのAIラジオ
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正幸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
