大学初年次学生を対象としたデータサイエンス授業におけるグループディス
カッションでの ChatGPT 活用事例村上 祐子 1) , 稲垣 知宏 1)
1) 広島大学 情報メディア教育研究センター
yuk0mura@hiroshima-u.ac.jp

A case study of the use of ChatGPT in group discussions in adata science class for ﬁrst-year university students
Yuko Murakami1) , Tomohiro Inagaki1)
1) Information Media Center, Hiroshima Univ.

概要

ChatGPT などの生成 AI の教育活用が提案されており、一例としてグループディスカッションなどの議論を深化させるという教育効果の可能性が示唆されている。数理・データサイエンス・AI リテラシーレベル教育では、社会での実例を題材とした授業やグループディスカッションが推奨されることから、学修内容に関連する ChatGPTを題材としたグループディスカッションを行い、また、ChatGPT を実際に経験してもらうことで教育効果が得られるのではないかと考え、教材開発を行った。本研究では、広島大学で初年次学生を対象に実施される授業の初日に実践した結果を紹介する。

な低年次を対象に開講されていることが多く、学生の1 はじめに間にデータサイエンス・AI に対する学習意欲、興味、ChatGPT などの AI 技術を教育に取り入れる場合、および、そのリスクの理解に差があることが想定され、生成 AI に合わせた学習活動再考が、改善につながるとグループディスカッションを実施する場合、多様な学いうことで教育学習目標と評価方法の見直し、および生を意識した活動にする必要がある。

学習活動再考の必要性が指摘されている [1]。AI を教

広島大学では教養教育の位置づけとして、情報科学育に活用する具体的な例として、グループディスカッとデータサイエンスの基礎知識や技術修得を目的としションへの活用が考えられている。Fyfe は ChatGPTた「情報・データ科学入門」を大学初年次学生を対象にを使用して小論文を作成させることにより、剽窃に開講している。2023 年度の初日授業では、ChatGPT

ついての議論のきっかけを与えている [2]。ChatGPTを題材としてグループディスカッションを実施し、議をグループディスカッションのメンバーの一員という事録作成時に任意で ChatGPT を利用させた。本研究位置づけて活用しようとする実践もある [3]。

では、授業後に実施したアンケート結果から、グループAI 戦略 2019 に基づき、多くの大学が数理・データディスカッションへの参加態度を分析し、ChatGPTサイエンス・AI 教育のカリキュラム策定や授業開発のグループディスカッションへの教育への影響についに取り組んでおり、数理・データサイエンス教育強化て考察する。

拠点コンソーシアムはモデルカリキュラムを作成、公開することで、このような活動を支援している [4]。リ

2 授業概要テラシーレベルのモデルカリキュラムでは教育方法に

広島大学では全学部の学生を対象に２単位の必修科ついて「データ・AI が引き起こす課題についてグルー目「情報・データ科学入門」を開講している。授業科目

プディスカッション等を行い、一方通行で事例を話すの目標は情報科学とデータサイエンスに関する基礎的だけの講義にしないことが望ましい」とあるようにグ知識・技能の修得である。例年、授業初日に行われるループディスカッションを推奨している。しかしなが第 1 回、2 回目の授業はデータサイエンスあるいは AIら、リテラシーレベルの授業は大学初年次学生のように対する興味関心の向上や動機づけを目的として、多467

くの大学初年次の学生に関心を持つことを狙いとしてように学内 LMS にスプレッドシートのリンクを用意

時事問題を取り上げ、それを元にグループディスカッし、各自割り当てられたグループ名のワークシートをションを行っている。

操作するように指示した。

研究対象の授業は同時双方向形式で、オンラインクラスに 200-250 人程度の学生が参加する環境で、ブレークアウトルームを用いたグループディスカッションを実施した。グループディスカッションの議題は、「どのような形式の授業課題に対して、またどのような使い方について、生成 AI の利用は禁止または推奨されるべきか、学生が成長できるかという観点から考図1

え、グループで意見をまとめる」とした。

グループディスカッションの議事録作成ワークシート

はじめにグループディスカッションの事前学習として、LMS に掲載している AI の概要を説明した動画資料 (20 分) [5] を視聴し、個別課題を行うように指示した。個別課題では、広島大学における生成系 AI の利用方針 [6] に触れ、グループディスカッションの議題に関する自分の意見を LMS に記入させた。
グループディスカッションは、授業に参加している学生を 5 人程度のグループにランダムに組み分けし、30 分間で議論した内容を議事録にして提出させた。
議事録作成は、オンラインツールによる録画、あるいは Excel のワークシートへの記入のいずれかから選択させた。
グループディスカッションの実施直前に、ChatGPTの API を用いた教材により意見の集約ができること

図2を紹介し、グループディスカッションに用意している各グループ用のワークシートを学内 LMS で共有する様子

時間が余った場合など、利用を希望するグループに任意で教材を使わせた。グループディスカッション終了

4 分析方法後、いくつかのグループに議論の概要を発表させ、その結果を含めて教員が総括して授業を終了した。

5 学部（理学部、工学部、情報科学部、文学部、生物生産学部）で実施した授業において、2023 年度 4 月

3 教材開発と活用方法に入学した学生のうち、授業後アンケートに回答した

OpenAI の提供する ChatGPT の API を利用し、学生を対象とした。授業後アンケートのうち、分析対Google スプレッドシートの特定セルの入力内容に対象とする質問内容を表 1 にまとめた。これらの質問はして要旨をまとめて出力するワークシート（図 1）を「とてもそう思う」から「全くそう思わない」の 7 段

1 のように特定のセルに学生が記入作成した。図中○階の尺度で自己評価させた。「AI について学習するこ

2 のボタンのクリックをトリガーとしてした意見を○との価値観」、「AI について学習することへの興味」、
Google App Script を通じて API をリクエストし、 「授業履修に対する選択の自由」、「グループディスカッ
3 の特定のセルに ChatGPT からの応答が出力され○ションに対する有能感」の質問は Deci らの自己決定るようになっている。API への入力は、「チャットボッ理論に基づく内発的動機付け尺度を基に作成した [7]。

トを授業課題レポートに利用することについてグルー

データクリーニングのために用意した質問の回答を通プで議論しています。以下の意見をもとに報告書を作過した 484 名のアンケートを分析対象とした。

成してください」という事前に用意した命令文に対し分析対象者のうち、授業後アンケートで「授業中にて学生が記入した意見を引用した内容になっている。

chatGPT を使って議事録を作成した」と回答した学

スプレッドシートはグループごとに用意した。図 2 の生 248 名を教材利用群、それ以外の学生 236 名を教材

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表1

アンケートの概要

アンケート内容

質問数(1)AI について学習することの価値観

7(2)AI について学習することへの興味

3(3) 授業履修に対する選択の自由

6(4) グループディスカッションに対する6

有能感(5)ChatGPT への印象

3

非利用群とする。各アンケートの内容ごとに教材利用

図 3 ChatGPT の利便性 (p = 0.0014)．の有無による群別に平均値を算出し、有意水準を 5%として Wilcoxon の符号順位和検定を行った。また、質問項目別にも同様の検定を行った。

5 分析結果
表 1 に示したアンケートについて、ChatGPT 教材の利用別に平均値をまとめたものを表 2 に示す。括弧内の数値は標準偏差を表す。(5)ChatGPT への印象について p = 0.00038 で、平均値に有意な差があることが確認できたが、それ以外の 4 つの内容では有意な差は認められなかった。

図 4 ChatGPT の今後の利用意欲 (p < 0.001)．

表 2 ChatGPT 教材の利用有無に対するアンケー
ト内容の平均点 (標準偏差)アンケート内容

した学生が AI について学習することに対して、より平均点興味を持ったり有意義だと評価する傾向があるように教材利用教材非利用見える。しかしながら、表 2 から教材の利用有無に関(N = 248)(N = 236)

係なく、(1)、(2) の項目については全体的に高い評価(1)

6.1(0.9)

5.93(1.03)であることから、多くの学生が AI に対する関心が高(2)

5.39(1.04)

5.22(1.17)

く、その重要性を感じていると言える。

(3)

3.6(0.9)

3.7(0.9)

表 2 では (5) 以外に有意な差は確認できないが、(3)(4)

4.93(1.08)

4.80(1.12)

授業を受けることに対する選択の自由に関するアン(5)

4.88(1.12)

4.55(1.19)

ケートのみ、教材を利用した人の評価が利用しなかった人に比べて低いことが分かる。6 つの質問のうち 1(5)ChatGPT への印象について、項目別の検定でも有意な差があった質問の回答結果を図 3、4 に示す。
図 3 から、ChatGPT を利用した群で、ChatGPT の利便性がより評価されている。教材で ChatGPT のような新しい技術を使うことで、今後積極的に使いたいと意欲を高めた可能性がある。(5) で有意差の確認できなかった質問は、ChatGPT の出力結果の信頼性について尋ねたものであったが、p 値が 0.168 となり、教材利用による違いは確認できなかった。

(1)AI について学習することの価値観、(2)AI について学習することへの興味ではそれぞれ 1 つの質問項目に有意な差が見られた。図 5 のように、教材を利用

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図 5 AI について学習することの価値観 (p = 0.022)．

図 7 や 8 のように、教材を利用した学生の方がグループディスカッションへの達成感を高く評価している傾向がある。ただし、6 つの質問に対して他の 4 つの質問項目では有意差が見られなかったことから、グループディスカッションに対する有能感についてはChatGPT の利用有無以外の要因が影響している可能性も考えられる。

6 まとめ
図6

本稿では、広島大学の数理・データサイエンス・AI リ

授業履修に対する選択の自由度 (p = 0.0199)．

テラシーレベルの授業科目の導入において、ChatGPTを用いたグループディスカッションの事例を紹介しつに有意な差があった図 6 によると、教材利用群のほうが教材非利用群に比べて授業を受けるうえで選択肢がなかったという意識が強く、すなわち、義務感を強く感じていると言える。研究対象の授業は必修である。したがって、全体的に授業を受けることについて選択の自由がないという回答が多いことは想定していたが、教材利用の有無により違いがある原因は特定できなかった。

た。グループディスカッションで出た意見について
ワークシートへ記入された内容から ChatGPT が議事録としてまとめる教材を作成し、生成 AI を取り上げた授業においてグループで任意に利用させた。著者らが担当した 5 学部の大学初年次授業において、分析対象のアンケートに回答した 584 名を対象に、教材利用の有無による 2 群に分けて、授業に関する内発的動機付けや、ChatGPT による印象の違いを調査した。

ChatGPT を 取 り 入 れ た 教 材 を 利 用 し た 学 生 はChatGPT の利便性を高く評価し、今後の利用に対しても好意的な評価を行っていた。数理・データサイ
エンス・AI リテラシーレベルカリキュラムでは、数理・データサイエンス・AI について現実の課題と適切な活用法を学ぶことが求められている。今回の分析結果からは、生成 AI などの新しい技術を体感することが、現実の課題と適切な活用法を学修する導入として効果があることを示唆している。現実の課題や適切な図7

活用法を議論できるようになるには、AI に対する信頼グループディスカッションへの参加態度 (p =性などの AI 倫理の観点での考察も必要である。授業0.0454)

で新しい技術を使う経験が、倫理やモラルを学ぶことに対する動機づけへどのような影響を与えるかについて調査するのは今後の課題である。

AI について学習することの価値観や興味、グループディスカッションに対する有能感などの動機づけの調査について、教材利用の有無により統計的有意差が確認されたアンケートもあったが、多くの質問に対して差は見られず、両群ともに高い自己評価がされていることが分かった。大学初年次生を対象としたデータサ
イエンスの入門教育である本授業は、グループディスカッションにおける ChatGPT 教材の使用の有無にか図8

かわらず、AI に対する学習の動機づけを高めるというグループディスカッションの満足度 (p = 0.0162)点で、一定の教育効果があった。

(4) グループディスカッションに対する有能感では、

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謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP23H01007,JP23K11349の助成を受けたものです。

参考文献[1] Martand

Ratnam、Bharti

Sharma、Ankit

Tomer、ChatGPT: Educational Artiﬁcial Intelligence、International Journal of Advanced
Trends in Computer Science and Engineering
12、2、84、2023.
[2] Paul Fyfe、How to cheat on your ﬁnal paper:
Assigning AI for student writing、AI & Soc 38,1395、2023.
[3] 尾関基行、山本あすか、遠隔グループディスカッ
ションでの ChatGPT の利用に関する一検討、日本教育工学会研究報告集 2023、1、77、2023．

[4] 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシ
アム、2020.4.15、数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル) モデルカリキュラム〜データ思考の涵養〜、http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy.pdf、(参照2023.10.9).
[5] eLS 広島大学、2020.4.15、情報・データ科学入門「データサイエンスと社会」、https://youtu.

be/1cpnUhpTovA?si=TmNwnvkhrwpGKcDE、(参照 2023.10.9).

[6] 広 島 大 学 、本 学 の 教 育 活 動 に お け る 生 成 系
AI（ChatGPT 等 ）の 利 用 方 針 に つ い て 、
2023.5.23、https://momiji.hiroshima-u.
ac.jp/momiji-top/learning/generative_ai.html、(参照 2023.10.9).
[7] Edward L. Deci、Richard M. Ryan、Intrinsic
motivation and self-determination in humanbehavior、Plenum Press、1985．

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