第５分科会

山中 司 氏立命館大学 生命科学部 教授

牛窪 隆太 氏東洋大学 国際教育センター 准教授

コーディネーター
住田 哲郎 氏京都精華大学 共通教育機構 准教授

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分科会

報告者

第

ことばの教育は
いかに変わるべきか〈第 5 分科会〉

ことばの教育はいかに変わる“べき”かコーディネーター

京都精華大学 共通教育機構 准教授

住田

哲郎○本分科会のねらい
いわゆる生成 AI 技術の進化に伴い、いま高等教育では従来の教育手法や価値観が見直され、新たな教育のあり方を模索する必要性が高まっている。高等教育におけることばの教育は、コミュニケーション能力を高めつつも異なる文化を理解できるグローバルな人材を育成する上で必要不可欠である。その一方で、生成 AI 技術の普及により、言語学習のアプローチや教育メソッドが変化し、従来の授業体系とは異なる形での学びも可能となっている。このような文脈の中で、本分科会では 2 名の専門家にご登壇いただき、高等教育の現状を振り返りつつ、今後のことばの教育や留学生支援の展開（何が変わるのか、いかに変わるのか）について、参加者とともにより理解を深めながら、未来のことばの教育の方向性を模索することを本分科会のねらいとした。

○報告の概要次に山中先生のご講演を受け、東洋大学の牛窪隆太先生に「生成 AI は教育実践をどのように変えうるか：
日本語教育からの問い」という題目でご発表いただき、指定討論者として山中先生と議論していただいた。
以下は、その概要である。
日本語教育の実践はトレンドによって変化はしてきたが、根本的な変化は少ない。教師の信念や組織の特性が教室活動に影響を与えており、教育の革新にはこれらにアプローチする必要がある。
生成 AI は教育ツールとして効率化を促すだけでなく、自律学習ツールとしても機能する可能性があり、この二つの側面の齟齬が今後の課題となるだろう。言語学習が先行し、言語教育がそれを促進するという発想の転換が必要であるが、AI の導入により、日本語の正確さの評価や教室の意義についても再考する必要がある。教師は AI の活用方法を考えるだけでなく、教育から学習への視点の転換や不確実なものへの耐性を身につけ、さらに、言語教育観を更新し、新たな教室の意義を考えることが求められる。
以上のような趣旨の発表を行い、最後に以下の課題が提示された。
【教育実践について】
・評価軸は、言語構造についての知識からシフトするようになるのか。
・「説明・提示→練習→発展」という旧来のあり方は完全に変化するのか。
・教室に集まることの意味（経験の意義）はどのように担保されるのか。
【教師の役割について】
・文法説明の巧みさや誤用訂正は言語教育の中で中心的課題ではなくなるのか。
・教師の役割（存在意義）はどのように変化するのか。

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分科会

現在、生成 AI は大学の英語教育にも導入されつつあるが、模索が続いている。導入には課題があり、教員たちは生成 AI の基礎知識や教育における評価方法、教授内容の設定などについて悩んでいる。社会では既に一部で利用されており、特にビジネス業界での活用が顕著であるが、意外にも学生たちはまだ生成 AI
をあまり利用していない。英語教員の役割は変わるかもしれないが、教員の必要性は変わらない。
英語教育に目を向けると、生成 AI は個々のレベルに合わせた出力が可能であり、ChatGPT の出力を真似した方が英語を学ぶには効率的であるとも言える。自律的に学びを進める学生にとって、ChatGPT は有
用なツールになるだろう。しかし、生成 AI には問題もあり、学生が受け身になってしまう可能性もある。
そのため、学生にとって取り組み甲斐のある課題を与えることが重要であり、自己表現や自己評価のスキ
ルを育むためにも、生成 AI を上手に活用する必要がある。

第まず、立命館大学の山中司先生に「ChatGPT が革命的に変える学びの形：英語教育などを例に」という題目でご講演いただいた。以下は、その概要である。

○報告に対する質疑ならびに全体討議の内容＜山中司先生と牛窪先生のやり取り＞【質問 1（牛窪）】
留学生指導の中で Google 翻訳とかを使って出てきたスピーチのスクリプトの出力レベルが高くて驚くことがある。山中先生の実践の中ではその辺をどう扱っているのか。
【回答 1（山中）】機械翻訳や ChatGPT が出てきたものを修正するのは、大学生レベルではかなり難しい。
できるのはせいぜい単語を変える程度で、文の構造を変える修正はかなり難しいと思う。
日本語を英語に訳し、さらにその英語を日本語に訳すという、いわゆるバックトランスレイト（backtranslate）をさせてみて、原文とどの程度一致しているかを確認するという方法はある。そのようなツールを使う中で、自分の中でルールが発生すると、使えるようになるだろう。
ダウングレードは特に重要で、今後は自分が使えるレベルに落とすための教育も必要になるのではないだろうか。ただ、それをするためには一定の基礎力も必要かもしれない。

第
分科会

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【質問 2（牛窪）】
ツールを使うことで、言語を飛び越えてコミュニケーションが取れるというのが興味深い。そうすると、
コミュニケーションで大事なのは言語使用の経験ということなのか。
【回答 2（山中）】キーワードは「経験」。どう経験させるかというのは非常に本質的な問いだと思う。若い学生はテクノロ
ジーを使って話すことに抵抗がない。要するに「通じること」が大事で、彼らは割り切っている。自由社
会でただで使えるものがあるにもかかわらず、彼らに「使うな」と言うのはやはり難しい。
「コミュニケーショ
ンしたい」という気持ちが大事だと思う。
とにかく達成させる、コミュニケーションとして成立させるという経験をさせながら、一方で「でも、この辺はちゃんとやっておこう」といったことをいかに担保するのか。そこを教員側がうまくコントロー
ルできれば、これまでと違ったモチベーションの中で学習者は勉強できるのではないだろうか。今はそれが技術的に可能な時代。それを追求していくことはとても大事なことで、牛窪先生のご発表にあった「言語学習が先にあって言語教育はそれを促進するという発想の転換が大事」という話で考えていくと、教育はもっと学習者を巻き込めるようになるのではないかと思う。
次に分科会参加者の方からの質問をいくつか紹介する。
＜参加者からの質問＞【質問 3（会場の参加者）】
お二人ともコミュニケーションをさせる中で、学習者がそれぞれの意思、考えを「ことば」にする、プレゼンやグループワークをさせるというお話をされていたが、難しいと感じるのは、評価をどのように設定したらいいのかという問題である。特に公平性の観点から、具体的にどうされているのかを教えていただきたい。
【回答 3（山中）】評価の話は本質的で難しい問題。生成 AI が出力したものをそのまま評価するというのは、生成 AI を評価していることになるので、それは違う。その意味で TOEIC や TOEFL は今後もなくならないと思う。その人の生身の英語力を測るというのはそれはそれでいい。自分自身の生身の英語力を知るというのはとても重要なことだと思う。
要は評価の価値観を変える必要があると思っている。点数が高いから良い、低いからダメというのではなく、適切なダウングレードのために自身の現状を診断的に知る。「情報としての価値」に目を向け、評価に利用できるようになることが本当は理想。そうなれば、これまでのテストもより有益なものになると思う。
【回答 3（牛窪）】
アセスメント（assessment）とエバリュエーション（evaluation）は分けて考えるべきだという話を思い出した。成績と評価は別に考えた方が良いのではないかという話。おっしゃる通り、おそらく定性的評価

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にはなるのだろうと思う。
自分は大学でビジネス日本語を担当している。ビジネス日本語には BJT という試験があるのだが、授業の時にその資格試験についてはそれはそれで各自自分で勉強して一定のスコアを取ってくるよう伝えている。ただし、その勉強のためのテキストはこちらで制作し、英語と中国語の翻訳もつけ、自学できる体制を作っている。知識はそちらで勉強し、教室の中では別のことをやる形になるわけだが、それらをどう組み合わせるか、そしてそれに生成 AI をどのように組み合わせていくかというのが、今後の私の課題になる。

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分科会

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【質問 4（オンラインの参加者）】
学習サポートにおいて、いかに優れたテクノロジーを使ったツールが使用可能になったとしても、「英語コミュニケーション力」を向上させることを目的とすると、学習者のモチベーションと継続性という点が重要であることは変わらないと思う。その意味で、山中先生のお話の中で「取り組み甲斐のある課題を出せるかどうか」というお話があったが、A I の活用の可能性、効果的だと思われる課題についてご教示いただきたい。
【回答 4（山中）】テクノロジーが発展し、世の中がどんどん変わっているからこそ、変わらないことに着目することが大事。
変わらないのはおそらくコミュニケーションの形態で、発信者と受信者がいて、どんなツールを中に通すかはわからないが、「メッセージを伝え合う」という活動そのものは今後も変わらないと思う。であるとす
れば、私たちがどんなメッセージを持って相手に伝えるかという原型を忘れないようにする必要があり、教育をそこに寄せていくことが大事になってくる。その意味で、いかに「我が事にできる課題を作れるか」に尽きると思う。学習者自身が自分にとって本当に意味があると感じるような課題であれば、学習者はやるはずで、自分が本質的にコミュニケーションをしているという実感が持てるような課題であることが望
ましいと思う。

住田 哲郎

京都精華大学 共通教育機構 准教授

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趣旨説明

2024年2月24日(土) 10:00-12:00
キャンパスプラザ京都 第4講義室

いわゆる生成A I 技術の進化に伴い、いま高等教育では従来の教育手法や価値観が見直され、新たな教育のあり方を模索する必要性が高まっている。高等教育におけることばの教育は、コミュニ
ケーション能力を高めつつも異なる文化を理解できるグローバルな人材を育成する上で必要不可欠である。その一方で、生成A I
技術の普及により、言語学習のアプローチや教育メソッドが変化し、従来の授業体系とは異なる形での学びも可能となっている。
このような文脈の中で、本分科会では2 名の専門家にご登壇いた
だき、高等教育の現状を振り返りつつ、今後のことばの教育や留学生支援の展開( 何が変わるのか、いかに変わるのか) について、参加者とともにより理解を深めながら、未来のことばの教育の方向性を模索していきたい。

大学コンソーシアム京都
第29回 FDフォーラム 第5分科会

ことばの教育はいかに変わる"べき"か

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分科会

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『中央公論 2024年 3月号』中央公論新社

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[1]

学生のChatGPTの使用について、大学として見解や方針を策定・公表していますか。

[2]

レポート提出などに際して、学生がChatGPTを使っていないかどうかチェックする仕組みはあ
りますか。

[3]

ChatGPTを利用した授業はありますか。

[4]

学生のChatGPTの使用状況の調査を行なってい
ますか。

[5]

研究者のChatGPTの使用について、大学として見解や方針を策定していますか。

←レポート提出時のチェック←学生の使用状況調査

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10:00 趣旨説明

住田 哲郎（京都精華大学 共通教育機構）

10:10 講演山中 司（立命館大学 生命科学部）

10:40 指定討論

牛窪 隆太（東洋大学 国際教育センター）「ChatGPTの激震は教育に何をもたらしうるのか？-外国語(英語)教育に焦点をあてて-」「生成AIは教育実践をどのように変えうるか-日本語教育からの問い-」

11:10 休憩
11:20 質疑応答

※ 会場 → オンライン

11:50 総括
12:00 分科会終了

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山中 司

立命館大学 生命科学部 教授

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ChatGPTの英語授業への導入

C h a tG P Tが 革 命 的 に 変 え る 学 びの 形 ： 英語教育などを例に
2 0 2 4 年 2 月2 4 日
立 命 館 大 学教 授 山 中司右）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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分科会

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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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• 生成AIのインパクト：外国語(英語)教育に焦点を当てて• 生成AIのオリジン、言語教育はスイートスポット• PEPでの先駆的な生成AIの活用
英語教員のレゾンデー
トルとは???

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分科会

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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- ChatGPT

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スライド12ChatGPTを用いた中高の英作文の指導• 回答例

In future, I’d like to am famous soccer player. I am
going to pratice soccer every day very hard. Some day, I
want go Brazil to see good soccer.
(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)

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生成系AIと英語教育(1):
なぜ生成AIにいらっとするのか?

機械翻訳の精度の飛躍的向上：
Bad modelからGood modelへ• 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• 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• 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

出典：みらい翻訳https://miraitranslate.com/uploads/2019/04/MiraiTranslate_JaEn_pressrelease_20190417.pdf

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機械翻訳は英語教育に「激震」を与えている

生成系AIと英語教育(2):AIとの共存は不可避という潮流• ChatGPT(生成AI)は解説までしてくれる• 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)• 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。

• 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。」• 英語教師より英語知識のある機械翻訳・生成AI

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AIテクノロジーとの共存が「賢明」

大きな反応と支持の声• 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???

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スライド22生成系AIと英語教育(3): ⺟語活用の復権

翻訳(⺟語の介在)というインパクト• 「⺟語話者の直観(native intuition)」と「中間言語(interlanguage)」• 英語学習というコスト• 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• 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• 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

時代の根本的な転換点に立っている可能性• 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?

• 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(Michel
Foucault, 19261984)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• 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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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?

TRANSABLEの開発と英語授業での実践(https://transable.net/)

Urlaub P, Dessein E. Machine translation and 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• 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/生成AIの悪い使い方の横行• 機械翻訳が片棒を担いでいるのは事実• 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)• 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• 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)

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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

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

象は鼻が⻑い????

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授業実践①: 自力、機械翻訳、ChatGPTの比較と考察

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。

• 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)

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)• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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

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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)

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)• 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。

• 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。

• 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

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分科会

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牛窪 隆太東洋大学 国際教育センター 准教授

スライド1

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発表者について

生成AIは教育実践をどのように変えうるか−⽇本語教育からの問い• 所属：国際教育センター （日本語教育・国際教育）• 専門： 教師研究、質的データ分析法、実践研究• 教育実践： 学部正規留学生に対する「アカデミック日本語」、「ビジネス日本語」、交換留学生に対する「基礎日本語」、
国内生に対する「国際教育」

東洋大学国際教育センター
牛窪 隆太→ 言語教育の実践者（教師）の立場から、生成AI導入によるインパクト （期待、不安、迷い、懸念） を考える

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分科会

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言語教育における「トレンド」

言語教育における「トレンド」

⽇本語教育における「教え方」をめぐる潮流

・ 「でも、私そういう活動、あまり好きじゃないんですよね」

・⻑沼直兄 「直接法」（⽇本語だけで⽇本語を教える技術）

昔の同僚教師との引き継ぎで・オーディオ・リンガル・メソッド（行動主義心理学、反復と習慣形成）

・「教授法時代」 （心理学の知見：TPR、サジェストぺディア、サイレントウェイ）・ 「新人のどう教えたらいいかという不安に乗じて、目先の教え方ばかりを・「コミュニカティブ・アプローチ」（メソッドからアプローチへ）

やたら用意して提供することで、日本語教育というのはそのルーティンをこなすことだという刷り込みが行われている」

・「Peer Learning（協働学習）」（他者との協働における言語学習）

⽇本語学校で働く現職教師のSNSへの書き込み

・「ナラティブ」への注目（言語構造から語りの内容へ）

・「行動中心アプローチ （ action-oriented approach ） 」（CEFR） 「できること」

・ 「聴解練習のときにラップトップを開いていたら、何をしているんですか・「インストラクショナル・デザイン」：ICTの活用、「デザイン」の視点と注意された。あの先生は学生を管理しようとする。」→ ⽇本語の「教え方」は「変わった」のか？

ヨーロッパからの「問題学生」との面談

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言語教育における「トレンド」

教育実践を決定するもの
・言語教師がもつ 「知識」 は 「信念体系」と密接な関係をもつ…あるイデオロギーが「支配的である」というのはそういうことです。マルクス主義の場合は、「もう、そのことばづかい、止めません？」ということがなんとなく集団的な了解に達したときに、「支配的なイデオロギー」であることを止めました。
別に、誰かがマルクス主義を根底的に批判しきったとか、歴史的経験がマルクス主義の不可能性を告知したからではありません。（中略） 単にみんなが「マルクス主義的にしゃべるのに飽きた」というだけのことです。

（⻑嶺，2014）

・プロフェッショナルにとって 経験学習 の質は、所属する 組織の特性と個人の信念 によって決まる （松尾，2006）

内田樹『寝ながら学べる構造主義』(p.21)「経験・知識」は「信念」や「組織」によって左右される

本質的には何も変わっておらず、それぞれの「教授法」を「トレンド」として消費してきたのでは？

「組織」「信念」にアプローチしないと実際には変わらない？

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教育実践を決定するもの

教育実践を決定するもの

生成AIは、教育ツールか学習ツールか？

「言語教育」が先か「言語学習」が先か？

教育ツール ：「導入→練習→発展活動」を効率化するもの？

言語教育

学習ツール ：自律学習ツールとしての可能性は無限大

言語学習「導入（提示・説明）→練習→発展」の学習活動の流れを越えるもの（「破壊的イノベーション」※）

教師としては「教育」を考えがち。AIはその反転を加速する？

※既存の市場で求められる価値を低下させ、新しい価値基準をもたらすもの

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試される立場

試される立場実際の対応：

事例：

事前研修のときに、日本語ではなくプレゼンテーションの内容を評価すること、留学生を対象として実施している「日本語プレゼンテーションコンテスト」にChat GPTの使用については特に規制しないことを伝えた。

おいて「AI時代に日本語を学習する意義」というテーマを掲げた。本選参加者を決めるエントリー審査の際に「chat GPTを使ってエントリーシートを作成

結果：が問題となった。出場者には使用禁止と伝えるべきか？

た。日本語に多少問題があっても、その人が話す必然性が高く、メッセージが多くの学生が言語学習の意義として「自分自身が経験すること」に言及していした人がいる」という通報があり、本選の際にchat GPTの使用をどうするか明確に伝わるプレゼンテーションが審査員に評価され入賞した。

【出された意見】【結果から考えたこと】・実力で勝負している学生に不公平。使用禁止と明確に伝えるべきでは？
・「A I時代に言語を学ぶ意義」がテーマなのに禁止するのはおかしいのでは？
・「言語を学ぶ意義」として、各自の判断に任せるべきなのでは？

・AIを解禁すると、「日本語」の正確さの評価は無意味化する？
・一方、一部の学生にとってはさらに厳しい評価基準となる？

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現場の教師に必要なこと考えたい点 （期待や不安も含めて）【狭義の対応】【教育実践について】

・できることを知る。

・評価軸は、言語構造についての知識からシフトするようになるのか？

・ツールとして活用方法を考える。

・「説明・提示→練習→発展」という旧来のあり方は完全に変化するのか？

【広義の対応】

・教室に集まることの意味（経験の意義）はどのように担保されるか？

・「教育」から「学習」へと視点を移す。
・「教室の意義」（教室経験）を改めて考える。

【教師の役割について】

・「不確実なもの」への耐性を身につける。（ →とりあえずやってみる ）・文法説明の巧みさや誤用訂正は、言語教育の中心的課題ではなくなるか？

・「言語教育観」 （＝「言語観の問題に行き着く」(牛窪，2022）） を更新する

・教師の役割（存在意義）はどのように変化するか？

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分科会

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参考文献
牛窪隆太（2022）『教師の主体性と日本語教育』ココ出版．
内田樹（2002）『寝ながら学べる構造主義』文藝春秋．

クレイトン・クリステンセン（2008）『教育×破壊的イノベーション 教育現場を抜本的に改革する』櫻井裕子訳，翔泳社．

⻑嶺寿宜（2014）言語教師認知研究の最近の動向，『言語教師認知の動向』開拓社,
pp.16-32.
松尾睦（2006）『経験からの学習 プロフェッショナルへの成⻑プロセス』
同文館出版．

第分科会

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