ChatGPTがあれば、論文が書けるということは、学生のレポートくらいは簡単にできてしまうということです。
特にNotion AIやその対抗としてMircosoftが出してきたLoopは図や表を出せるし、LoopはさらにMicrosoft製品と連動できるのでexcelデータも処理しやすくてなおさらデータ処理は得意なわけです。
そうすると、一義的にはAIをどれだけ使いこなせるかがレポートの出来にかかわってきます。
この間のビヨンドAIで東大ではChatGPTが吐き出したレポートの間違いを指摘させたらいいというアイデアが出されて、実際に池谷さんが追試でその方法を使ったわけですが、この方法が使えるのもChatGPT3.5だからこそで、4.0ではミスはさらに減っており、5.0ではもっと減るので、間違いはほぼ無くなることが予想されます。
ネット記事になっていたことに今気づきました。批判が多いことを承知しつつ、将来に向けて社会全体での議論も必要だと思いますのでリツイートします。
— 池谷裕二 (@yuji_ikegaya) March 22, 2023
→→→「そんなメールがきたのは初めて」 東大院生も驚いたChatGPTの“効果” 池谷裕二教授の活用法〈AERA〉#Yahooニュースhttps://t.co/m9a6NUEM43
もちろん、逆に間違いをわかりにくいように織り交ぜて、そこを別記させよというプロンプトで問題を作ればいいのですが、それはそれで学生側も間違いを探せプロンプトで対抗できるので、わかりやすい間違いにして紙の試験にするという方法でしか無理かもしれません。
しかし、この間違いをわざと織り込ませて、学生に指摘させる方法は紙の筆記試験では問題作成法としては今でも十分役立ちそうです。
さて、ではレポートです。
レポートは学生側が家でAIを使いたい放題なので、使えたもの勝ちになっているわけです。
データ処理に関しては差別化はできないので、そこは使われても仕方ありません。
ひとつは理想的な統計処理をどれか選んで、説明しなさいという項目を設けるのはありです。
学生もどれが間違いで、どれが正解で、どれがベストかはわかっていないならば、AIに聞くと思うのですが、その際、AIの答えを理解しないといけないので、そこで理解が進むでしょう。
もう一つ、考察や議論の部分が個性を出せるところになります。
ここでAIを使って、本人が読まずにレポートを出されると、先生側は読まないといけないわけで、レポート提出にした意味となってしまいます。
また、100人以上のレポートを読むのはかなり大変です。大量の文章を出されても先生側の負担も大きいです。
そこで、レポートは他人と違う視点で書くほど高得点とするわけです。
さらにそれを400字(200-300字程度)にまとめたものもつけろとします。
そうすると、先生はその400字でだいたいの主旨と違いを判断できるのと、学生側は他の学生とはちょっと相談しにくいわけです。そこで、一人でそれがどの程度個性的かを判断しないといけなくなります。そうすると、学生自身が何がレアな情報で、何が王道な情報かを判断する必要が出てきて、結果、学生にそのテーマに関して考えさせるという目的が遂行できます。
評価は5点満点で100人中5人以下のアイデアなら5点、それ以外で主要なテーマなら4点。マイナーなら3点、間違いなら2点とかにすればいいわけです。
その400字からのタイトルを学生に共用させて、早いもの勝ち要素を取り入れると、学生は予習した方がレポートが楽になるので、予習させたい場合はその早いもの勝ちシステムが活きるでしょう。陳腐な典型的なアイデアのレポートでも最初の5人になれば、5点もらえるとするわけです。後から出す人ほどしっかりと煮詰めないとよりレアな視点を探さないといけなくなります。
ものによっては、そういうレアなアイデアしか受け付けないとしてもいいわけです。