評価の課題

従来、教授陣は学生の学習過程ではなく最終成果を評価してきた。AIはこの手法を覆しつつある。なぜならAIは、学生が想定される学習過程を経ることなく最終成果を提供するためだ。教授陣は今、最終成果は正確であっても、学生の学習への取り組み不足が学習成果の達成に役立たないという考えと向き合わざるを得ない状況にある。

評価の再考へのアプローチ

評価を完全に作り直すことが解決策のように思えるかもしれないが、その実施には非現実的とは言わないまでも時間がかかる。代わりに、ギュリャ教授はパッチとオーバーホールを用いた穏やかなアプローチを推奨している。評価の見直し作業は「パッチ」と「オーバーホール」という二つのカテゴリーに分類できる。

パッチとは、評価における潜在的な脆弱性に対する迅速な修正策です。期限の都合で完全な再評価が困難な場合や、複数のクラスを担当している場合には、GEMを活用するのが有効なアプローチです。

G - 評価を別の授業やモジュールに組み込む。 AI時代において評価の有効性が損なわれた場合、評価を別のモジュールや課題形式に移行することで、学生が科目間の関連性を構築できるようになる。例えば、筆記課題をオープンなクラスディスカッションに変更できる。

E - 活動へのAI組み込み AI組み込みの優れた事例として、ギュリャ教授が開発したAIチャットボットが挙げられる。ChatGPTを活用し、幼い子供の視点から学生に非常に具体的な質問を投げかけるカスタムGPTを作成した。課題は興味のある映画について話し、ボットが尋ねる各質問に答えること。学生はその後、ボットから洞察に富んだフィードバックを受け取る。開発にあたりギュリャ教授は、GPTが学生に直接答えを教えないよう、非常に明確な境界条件を設定した。

M - マルチメディア。 ディスカッション掲示板などの評価方法は、学生が慣れている場合、テキストのみから動画を用いた学生の関与へと移行できる。

評価の全面見直しとは、評価手法を根本から刷新する取り組みです。見直し作業は管理が難しく時間を要するため、学期ごとに1～2件に抑えることが推奨されます。評価の見直しを検討する際には、以下の重要な問いを自問してください： • 需要の高いスキルをどう優先させるか？ • 授業をどのような形にしたいか？ • より良い学習環境をどう構築するか？

オーバーホール工程には以下が含まれる可能性があります：

代替評価法 学生は成績に動機づけられ、教授が結果に重点を置く傾向があることを理解しているため、より良い成績を得るために手抜きをしがちである。成績の重要性を減らし、評価をプロセスに根ざすことで、学生は成果物よりも学習そのものに集中できるようになる。

透明性 学生はAIの使用を開示する機会を持つべきであり、教授はコース内でどの程度のAI使用が許可されるかを明確に示すべきである。使用レベルを示す尺度により、学生はAIの倫理的側面を理解しやすくなる。

レオン・ファーズによるAI利用規模

メタ認知的演習 プロセス重視の評価システムは創造性と内省を評価する。真の学びを促進するためには、生徒が自身の評価を内省する機会が必要である。

GEMまたは評価の再考に関する詳細情報については、ギュリャ教授がQRコードを提供しています