ChatGPTで英語教育のあり方を探求
2023年12月23日

立命館大学教授山中司

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ChatGPTの英語授業への導入

右）出典： YouTube, MBS NEWShttps://www.youtube.com/watch?v=wv6rpOhtX9w
左）出典：NHKhttps://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20230426/2000073254.html

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本日の内容• ChatGPTのような生成AIがどのような意味を持つのかについて、いくつかの見方を提示• 細かな使い方等の解説は他のセミナー等で• 特に英語教育(語学・外国語教育)や日本人と英語の関わり方へのインパクトに焦点を絞って議論
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機械翻訳、そしてとどめのChatGPT• ニューラル機械翻訳によるインパクト→2022年末のChatGPT
e.g.「髪を全体的に3cmほど切ってくれませんか?」-Google翻訳
DeepL
みらい翻訳
ChatGPT89

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ChatGPTを用いた中高の英作文の指導• 回答例
Infuture,I’dlikeI

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Someday,

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Braziltoday
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(将来、私は有名なサッカー選手になりたいです。毎日サッカーを一生懸命練習しようと思います。偉大なサッカー選手に会いにブラジルに行きたいです。)(https://eikaiwa.weblio.jp/cram- school/information/writing/example- of- free- english- composition/を一部改変)

11生成系AIと英語教育(1):
なぜ生成AIにいらっとするのか?
• ある種のシンギュラリティの達成• Bad modelからGood modelへの移行 (Yamada
2019ほか)• もはやサポートにとどまらないAIテクノロジー (山中2023ほか)• 「答え」の解説・・・機械翻訳は優等生、生成AIは教師：
メタレベルでの教育のチューニングが可能に→ 究極のアダプティブ・ラーニング/(ZPD的[ヴィゴツキー;発達の最近接領域]な)個別最適化の学びが実現• 白旗を上げるか? 張り合うか?
• 教えることの放棄と、教室環境デザインへのシフト

12機械翻訳の精度の飛躍的向上：
Bad modelからGood modelへ• かつてはBadmodelとしての学習の素材 (山田2021ほか)• deep learningによるneural翻訳の導入(それまでは統計翻訳)- 専門用語にもかなり対応できるように
出典：みらい翻訳https://miraitranslate.com/uploads/2019/04/MiraiTranslate_JaEn_pressrelease_20190417.pdf

13機械翻訳は英語教育に「激震」を与えている• ChatGPT(生成AI)は解説までしてくれる• 英語を学ぶ必要に対する根本的問い→ 英語(教師)はいらない?

• 少なくとも、機械翻訳(と生成形AI)が使える限り、どんなすぐれた教師よりも24時間365日、「親身になって」、言いたいことを英語で表現することを助けてくれる。
• 英語教師より英語知識のある機械翻訳・生成AI
14生成系AIと英語教育(2):AIとの共存は不可避という潮流• ニューヨーク市の事例• 2023年1月・・・ChatGPTの利用禁止を宣言• 2023年5月・・・禁止を撤回• 「学生が生成ＡＩを理解することが将来重要になるという現実を見逃していた」と釈明 (共同通信／静岡新聞
ほか 2023年6月23日)• 文部科学省「大学・高専における生成AIの教学面の取り扱いについて」(2023年7月13日)• 「生成 AI は、今後さらに発展し社会で当たり前に使われるようになることが想定されるという視座に立ち、・・・(中略)・・・生成 AI を使いこなすという観点を教育活動に取り入れることも考えられる。」
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AIテクノロジーとの共存が「賢明」• 現状、機械翻訳が対応できないのは「話す」「聞く」(同期)• 「読む」「書く」(非同期)はほぼ100%機械翻訳で対応できる→リーディングとライティングはいる???
(ただし音声認識＋機械翻訳の実装は時間の問題)• そもそも機械翻訳が使えない状態とは???
18大きな反応と支持の声

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生成系AIと英語教育(3):権• 「母語話者の直観(native(interlanguage)」• 英語学習というコスト

母語活用の復intuition)」と「中間言語• Grammar Translation Method(文法訳読式教授法)の悪夢
媒介語としての日本語使用のタブー化と、オールイ
ングリッシュの礼賛
Audio- lingual Method, その後のCommunicative Language Approach含め、ターゲット言語の使用を前提とした教授法の実践
母語活用の突然の復活 → 教授法の未整備、教授経験の決定的不足

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翻訳(母語の介在)というインパクト• Grammar Translation Methodの悪夢の再来???
1960年代前後を頂点←(過剰なまでの)批判• All

Englishへの無前提な信仰と母語への敵視
母語干渉、化石化といった(かつての)中間言語論
Audio- lingual Methodへの期待と期待はずれ• 母語を介した外国語教育への再評価
教材は? 教員は? 教案は?
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突きつけられている問い• 全ての日本人が「自力で英語を産出できる力」をつけさせる必要がどこまであるのか?
• ゲームやルールが変わっている可能性 (時代錯誤は苦行)• いつまで必修に? 諸外国語でのくくり? 教養としての外国語?
• コストとしての英語できることなら避けたい、その時間を他に充てたほうがよい
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時代の根本的な転換点に立っている可能性• シンギュラリティー(技術的特異点)：人間と人工知能の臨界点• フーコー(MichelFoucault,1926- 1984)のエピステーメ：ある特定の時代のさまざまな科学的言説のあいだに見いだされる諸関係の総体

23論点: 生成AIの改良の余地：今の生成AIはまだ教育的でない?
Urlaub P, Dessein E. Machine translationand foreign language education. Front
Artif Intell. 2022 Jul 22;5:936111. doi:
10.3389/frai.2022.936111. PMID: 35937139;
PMCID: PMC9353394. による(数少ない)指摘24

TRANSABLEの開発と英語授業での実践(https://transable.net/)• GrammalyとDeepLとChatGPTのAPIを搭載したWeb
アプリケーション
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機械翻訳/生成AIが本当の原因か?
• 機械翻訳が片棒を担いでいるのは事実• しかし本当の「悪」は、一生懸命取り組むことがばかばかしくなるような英語教育しかできない教員の側にあるのではないのか?
(誇らしい、大切にしたい英文ならば、たとえ機械翻訳に助けてもらったとしても、右から左に訳すだけはしないはず)• 構図は変わっていない。機械翻訳はその効率を上げただけ

28機械翻訳/生成AIの悪い使い方の横行• 地獄絵図
(PEPではほとんど生じていなかったが、) 英語学習へのモチベーションがほとんどない学生、必修だから仕方なく履修している志の低い学生による右から左へ訳す使用の横行ライティング授業：機械翻訳が訳して提出(それを添削?)
プレゼンテーション授業：機械翻訳が訳したのを読み上げるだけ (互いにとって苦痛の時間)• 機械翻訳がバレにくくなっていることも一定作用
bad modelからgood modelへ(0点にはできない)29

もう一つの問題：「罪悪感」• 機械翻訳/生成AIを使いたい学生は、「論外な」学生
以外にもいる• 英語に真剣に取り組みたいが、自分の実力だけでは、英語が出てこない、より良い表現(思いもしない表現)が出てこない学生の存在• 機械翻訳/生成AI＝手抜き、ズル、自己嫌悪の対象・・・「悪」• good modelによるパーソナルトレーナーの役割
e.g.) 髪の毛を全体的に3cm切って下さい、男女共学
30機械翻訳・生成AIと逆翻訳が合えば、理論的には何語でも対応が可能

象は鼻が長い????

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授業実践①: 自力、機械翻訳、ChatGPTの比較と考察• TransableのBETA- 2版を使って実際に筆者が行なったのが、学習者それぞれに筆者(教員)によって与えられた直接英語にしにくい文章を、1)自力で英訳、2)DeepLを使って英訳、3)ChatGPTを使って英訳させ、それぞれの出力を比較し、クラスの仲間同士で当てたり、特徴を議論したりする授業であった。この授業は多くのメディアに注目され、一躍、本学がChatGPTを活用した先進的英語教育を行なっていると認識されるきっかけとなった。
• 詳細の結果については今後論文として出版していくことを考えているが、ここで見られた学生たちの反応として、しっかりと自分たちで使い分けを考えていることがあった。あえて筆者は、事前にChatGPTの特徴や出力の傾向など一切先行情報として与えなかったが、学生たちは自力の英文と、機械翻訳やChatGPTとの出力の違いをしっかりと考察していた。
無論、AIによる出力が概してレベルが高いことは言うまでもないが、だからと言って、学生たちは機械翻訳やChatGPTの出力に全面的に依存しようとしているかといえばそうではなかったのである。例として、難しすぎるAIの出力は、いずれ行うことになる発信活動を考えると必ずしも得策ではなく、いずれの発信活動の際には何らかの形でダウングレードされる必要がある。逆にこの点に関して自力の英語のシンプルさは、突然のコミュニケーションにも直ちに対応が可能で、発信に適している。自力も、AIも、それぞれにメリット、デメリットがあるわけで、大事なことはこうしたメリットの使い分けに尽きる。自身が本当に発信したいメッセージの場合、想像以上に学生はAIを右から左に使って終わりにしていなかった。これは、今後のAIの教育への導入に対し示唆的であるといってよい。
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授業実践②: ライティング教育のプ
ラットフォームとしてのTransableの活用• これは、筆者の同僚でもあり、プロジェクト発信型英語プログラムの教員である山下美朋氏らによるグループが、TransableのBETA- 3版を使って行なった授業実践である。機械翻訳やChatGPTは従来のライティング教育に破壊的影響を与えるが、それを逆手に取り、むしろライティングの授業で積極的にAIを使うことを目的として設計されたものである。学生はTransableをベースに自力でエッセイ課題を行うが、書く過程での様々なサポートをAIによって受けることができる。一方、この授業の最大の特徴は、Transableを使って、既存の英語アセスメントのルーブリック(TOEFLやGTECなど)を指標とし、それに基づいた評価がChatGPTを介してなされる点にある。これまでこうしたエッセイは、人による採点を依頼するか、もしくは有料で模擬試験や本番のテストを受験し結果を確認するしかなかった。しかしこのサービスを使えば、学習者はAPIの使用料の範囲内ではあるが好きなだけエッセイの評価を受けることができる。ChatGPTのエッセイ評価が、実際の評価の精度とほとんど変わらないことは既にMizumoto(2023)などによって指摘されており、このような意味でも、ライティングの授業や学習の進め方を劇的に効率化させることができるだろう。
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授業実践③: パネルディスカッションを構想するグループワークへの活用(1/2)• 2023年7月13日に文部科学省より発出された「大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて」にもあるように、ブレインストーミングや論点の洗い出しなどについてはむしろ積極的な利用が想定されている 。本授業はこうした方針が出される以前(2023年6月)に実施した、ChatGPTをグループワークに用いた取り組みである。
• プロジェクト発信型英語プログラムの2回生の授業では、前半(春学期)にグループ活動を行うことになっており、グループでディベートやパネルディスカッションを行う。これらの特徴は、教員から一方的にテーマが与えられ、単にそれを調べて発表する類のものではなく、自分たちの関心事をもとに、自分たちで構想から運営、実施までを行うことにある。
まさに学びの自律性が促され、実行の過程の中での紆余曲折や失敗からも学びを得られる仕組みになっているが、実際にこうしたことを行うのはかなり難しい。普段から仲間との議論に慣れている大学生はそう多くないし、これを英語で行うとなるとさらにハードルは上がるからである。
• プロジェクト発信型英語プログラムでは、最終的なプレゼンテーション時には英語での発信が要求されるが、そこまでのプロセス、つまり議論の構想や詳細の詰めのレベルは母語である日本語を使って構わないとしている。それは思考の言語として学習者が最も得意とするのは母語である日本語であり、言いたいことを言う、一番やりたいコミュニケーションを実行する発信型教育のコンセプトにおいて、母語以外を用いることで、言いたいことの内容に妥協が生じることは好ましくない。ただしもちろん、最終的に考えたことを隈無 34

授業実践③: パネルディスカッションを構想するグループワークへの活用(2/2)• くターゲット言語で言い表すためには、言いたい日本語の内容を「加工・編集」しなければいけない。この意味で、先に述べた通り、常に機械翻訳やChatGPTに頼ることは得策ではない。
• 本授業では、グループで行う英語のパネルディスカッションの構想にChatGPTを用いた。
いきなり自分たちでゼロから立ち上げる代わりに、ChatGPTにパネルディスカッションのテーマ、サブテーマ、パネリスト(役割)案、議論の進め方について複数の選択肢を出してもらい、そこにグループのオリジナリティを加える方式で授業を進めた。
• 全てのグループでの実践を記述することはできないが、グループ個々人の興味・関心事を打ち込み、これら全ての内容を網羅するテーマを複数挙げることはChatGPTには可能である。そしてその出力を直ちに英語にすることもできる。こうした出力に各グループ驚きながらも、それでも現実に、ChatGPTからの提案にかなり手を加えていたのは興味深かった。
もちろん、ChatGPTの出力が一般的な内容に終始していたり、パネリストとして提示された役割が高度過ぎて大学生の自分たちには担えないといったことが取り急ぎの理由であったが、それでもそこからグループの議論が巻き起こり、結果として、自力でゼロからグループディスカッションを行うよりも、ChatGPTの叩き台から、それを編集し、洗練させていくやり方の方が、議論も活性化し、最終的な内容にも深みが出たように思う。こうした方法論は今後しっかりと追求し、新しいグループダイナミックスのあり方を追求したいと強く感じた。
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授業実践④: ChatGPTを使ったモチベーションの上がる英語学習法の開発(1/2)• ChatGPTはテキストベースの会話的やり取りを基本としており、学習者とChatGPTが会話的やり取りを重ねながら、無理のない形で効率的かつ効果的に学習ができる時代がもうすぐそこまで来ている。既に例えば日本史の学習項目を例にした、ChatGPTのプロンプトの例を安藤昇氏などが積極的に発信しているが 、こうした事例は、もはや「学ぶ・教える」という行為がAIに取って代わられる可能性を示唆している。考えるべきは、こうした新しい学習のあり方が、既に技術的には十分可能になっていることであり、個々の学びの速度や興味・関心に対応できるAIによるアダプティブ・ラーニングは、教室から一斉授業という形式を葬り去る可能性もある。学習者は自宅学習者、もしくは授業の時間の一部を使ってAIを使って学習し、そのログを提出することで取り組み率や理解度が評価される(そしてその評価もAIによってなされる)日が早晩訪れるかもしれないのである。もはや学習者の学びはAIによって担われ、教室には別の機能が期待されていると考えることは、筆者にとってそれほど無益なこととは思えない。
• そこで本授業ではこうした事例を参照した上で、履修学生たちに自分たちが考えるChatGPTを使った英語学習の方法を考えてもらった。互いに学習法を披露するゲーミフィケーション的な要素を込めた構成としたが、仮に優れた学習法を編36

授業実践④: ChatGPTを使ったモチベーションの上がる英語学習法の開発(2/2)• み出したなら、それは大きな社会的インパクトを持つであろうし、何よりも自分たちがやってみたいと思うことで、自主的な英語学習に向かわせることができる。
• 授業では限られた時間で取り組んだため、十分に練った学習法とはならなかった
節もあるが、それでも、例文を好きな英語の歌詞にする、専門単語を学習するた
めに自分が日本語で知っている高校の学習範囲を次々と素材に用いる、特定の大学入試の予想問題を作らせて対策が練られるようにする、教養的に(知識として)学べるようにする、自分の好きなアイドルが解説して英文法を教えてくれるなど、実に創造的で興味深い例を散見することができた。少なくともこうした個々の関心や興味、英語のレベルや取り組みたい内容を生成AIが実現してくれる限りにおいて、一斉授業よりも楽しそうであるし、特定の目的達成においては効率も良さそうである。
• 筆者自身は英語教育の「学ぶ・教える」部分はできるだけ早くAIに置き換わったらよいと考えていたが、こうした学習者からのリアルな発案を見て、彼らがとても頼もしくなったし、今すぐに変えてもよいのではないかとさえ思うようになった。学びとは本来、必要に思った時に行うものであり、まずは自由で多量なコミュニケーション活動こそが先行されるべきである。
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