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生成AIを利活用した授業改善の取組み
文章制作支援のための生成AIツールを活用した授業実践

藤本　孝一郎（城西短期大学　ビジネス総合学科教授）

山本　公敏（常葉大学　経営学部准教授）

坂本　眞一郎（常葉大学　経営学部名誉教授）

１．はじめに

　従来、作文・小論文制作指導では、学生の能力にばらつきがあり、指導上の困難さを感じていました。小論文作成能力向上の支援方法を、模索しています。LMS（Webclass、城西大学学習支援システム、データパシフィック社）で、デジタル教材利用とルーブリックを活用していました。
　過年度の生成AIツール利用実践の経験で、AIツールでのプロンプト(以下、Prompt)創発に困難さを感じていました。本年度は小論文制作支援に、AIツールのプロンプト考察を進めた授業実践を試みました。

２．目的・意図

　ゼミナール学生（藤本担当、短期大学２年生､ビジネス総合学科）の本学学部編入の小論文課題の合格水準達成能力向上を目標とし、ルーブリック・シート(過年度はWebclass教材)とともに、いくつかの生成AIツール(後述)による、目標水準の文章を導出できるPrompt制作を経て、参考答案提示による授業実践を試みました。
　知見として生成AIツールとのプロンプト形成にAIツール活用の効果等が得られました。

３．事例

（１）対象科目

　２年次ゼミナール演習A(春学期13回､２年生10名、2023年度)で試みました。(なお１年次より継続して担任する１クラス)授業内ワークとして春学期(2024年度４月から７月中旬)の実質10回授業を対象期間としました。

（２）授業システム

　PC設置教室、Webclass授業をベースシステムとしました。全体進行での課題ファイル取扱いはTeams (Microsoft365)上の「編入コースチャネル」としました。
　小論文課題を順次与え１週間後のファイル提出を求める方式としました。テキスト資料・模範解答等は教員が提示します。さらに教員は生成AIツールの文章生成結果を加工し参考解答としました。

（３）ルーブリック

　経営管理系の小論文テーマに沿った文章制作過程での基礎的視点としました。なお過年度の内容に応答性(時間)を評価項目に加えました。

（４）チャネル（Teams内）

　希望者グループを設定しました。(構成はWeb classの学習カルテと対応。)学生と教員がP2Pの形でアドホック(ad hoc)なコミュニケーションを可能となり、個別チャットへの誘導が容易になりました。

（５）生成AIツールとPrompt

　目標試験レベルの参考解答制作に役立つブラウザ(Web-browser)利用可能なソフトを検討しました。過年度の経験からより効果的なPrompt仕様を選択指針としました。

図１　プロンプト検討アイデア出し （部分：小論文評価項目、monjuを利用）

• Microsoft Copilot（なお過年度はChatgpt-3.5、OpenAI､を併用した。)進行上の基本ツールとしました。
• ChaChatGPT(Ver.1.2あつまるカンパニー株式会社)を導入しました。(プロンプトジェネレータ、当初のみ)
• Perplexity(Perplexity AI社)^[注1]
  一般にAIチャットボット型の検索ツールとされてますが、回答文章の生成能力(利用経験から)に着目しました。
• Claude3(Anthropic社)prompt検討の利用から、やがて主な参考解答生成に活用しました。

４．方法

（１）概要

　小論文課題を短文(当初200字から400字)作成としました。採用図書から、10テーマを順次与えました。試行を経て各回、口頭によるヒント提示の後、１週間後のファイル提出を求める方式としました。課題提出時にルーブリック・シート(Excel、Microsoft 365)に入力します。また教員による添削後解答を提示しました。
　期間経過後アンケート提出を求めました。次に概要を示します。(表１)

表１　小論文学習ワークの授業計画

（２）ルーブリック

　授業の当初で、文章制作過程の基礎的注意点で構成しました。答案提出時に入力する方式とし、各評価点(＊＜…＞)を１〜４の段階で設定しました。

表２　小論文評価点

　なお一つの課題につき「自身の評価」「模範解答の評価」「参考文(添削)の評価」の３シートへ入力する形式となりました。

図２　ルーブリックシートとチャネル （部分：提出者自身の評価、フィードバック過程）

５．結果と考察

（１）状況

　最終的に、推薦書類の各自提出小論文は、修正不要で認められました。
　全体として解答提出など進捗のばらつきは、過年度よりも大きく減少しました。(内１名、例外的遅延が１度のみ。)期間経過後、個別ヒアリングで対象学生によるアンケート評価に臨みました。過年度と同様、反応は好評価でした。(なお１名が進路変更のため、対象者３名)特にチャネル内で、「互いの文章の可視化」は高い評価でした。

（２）生成AIツールとプロンプト導出

　過年度のCopilot利用経験からプロンプト創発に困難さを感じていました。そこで当初よりPerplexityを利用する文章生成に着目しました。(2024年１月から試行)

図３　文章生成のためのPrompt出力例（Claude3）（小論文形成目的）

　「生成AI自身にプロンプト評価をさせ、更新した出力からフィードバックを繰り返す方法」に行き着きました。

図４　Prompt適用・検討サイクル（Claude3、Perplexity）

　最終的にClaude3のプロンプト集(小論文分野)から、出力修正のフィードバックを重ねる手法となりました。参考答案制作の時間と添削作業が改善しました。
　また参考解答とともに随時、利用したPromptを取り上げ、アドバイスに活かしました。提出答案作成のため長文にまとめる場合に、出題意図に沿う注意点への関心が向上しました。^[注２]

図５　制作アドバイスのためのプロンプト出力例(Claude3）[注３]

　今後も、ICT環境の進歩を活用した文章形成能力状況や思考過程を、教員・学生ともに可視化・共有できる手法を検討してゆきます。