令和 5 年度 奨励研究（奨励教育費）報告書

安井政樹（全学共通教育部

情報教育部門）岩﨑有朋（全学共通教育部

情報教育部門）杉江聡子（人文学部

国際教養学科）2024 年 3 月
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１ 研究の背景 .......................................................................................................................3
２ 研究の目的 .......................................................................................................................4
３ 生成 AI の現状 ..................................................................................................................5
3-1 我が国の教育分野における生成 AI に関する動向 .......................................................5
3-2 生成 AI の現状 ............................................................................................................6
3-3 生成 AI にかかわる各大学の対応 ..................................................................................8
3-3-1 東京大学 .................................................................................................................8
3-3-2 早稲田大学 ..............................................................................................................93-3-3 大阪大学 ...............................................................................................................11
４ 本学における取組...........................................................................................................12
4-1 教職員向けの取り組み ..............................................................................................12
4-2 学生向けの取り組み .................................................................................................15
4-2-1 生成 AI の現状と仕組みを学ぶ ..........................................................................15
4-2-2 生成 AI の登録設定・操作体験 ..........................................................................16
4-2-3 生成 AI のハルシネーションの理解 ..................................................................17
4-2-4 インターネット検索と生成 AI の活用場面........................................................18
4-2-5 生成 AI の適切な利用場面と人間らしさを考える.............................................19
５ 今後の生成 AI 活用の可能性 ..........................................................................................20
5-1 本学の基盤教育における情報活用能力育成 .............................................................20
5-2

PBL×メタバース×AI の授業実践 ..........................................................................23

5-2-1 ２年ゼミの活動と成果 ..........................................................................................23
６ 成果と課題 .....................................................................................................................26
6-1 研究の成果 ................................................................................................................26
6-2 今後の課題 ................................................................................................................302

2022 年 11 月に OpenAI 社が対話型の生成 AI（ChatGPT）を発表して以降、各大学においてはレポートの悪用などを危惧しつつも生成 AI の学修への活用の在り方が模索され、その方針が次々と発表された。本学においても基本的には、剽窃に該当するケースを明確にし、教職員の理解を深める対応策を講じた。具体的には 2023 年 4 月に「本学における生成 AI の取り扱いについて」が発表され、6 月には FD を開催し対応を進めてきた。2023 年 7 月には、文部科学省が「初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン」及び「大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて」を発表した。また、2024 年 2 月には大学等が数理・データサイエンス・AI
教育に取組むことを後押しする「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度」が改訂され、生成 AI に関する内容が追加された。このような状況において、生成AI をどのように教育活動に活用するか、本学においても検討を進める必要がある。

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文部科学省「大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて」では、生成 AIの教育活動における方向性として「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、生成 AI の原理への理解、生成AI へのプロンプト（質問・作業指示）に関する工夫やそれによる出力の検証、生成 AIの技術的限界の体験等により、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。また、上記の学生による利活用以外にも、教員による教材開発や、効果的・効率的な大学事務の運営等に利活用することも考えられる。なお、こうした生
成 AI の利活用の取組事例やその際に生じた懸念事項といった新たな知見について教職員間で共有し、適切な利活用を追求することも有効と考えられる。」と示してしている。
そこで、本研究では、本学において、生成 AI の教育活用について、実際の授業での試行を行いながら、生成 AI をどのように教育に活用していくことができるのかについて検討を行う。これにより。本学においての生成 AI の活用についての学内の理解を促進するとともに、報告書や学内セミナー、FD などを通して、学内の教育改善を図ることが目的である。

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AI
3-1

AI

2022 年 11 月に対話型生成 AI（ChatGPT）が公開され、その後 1 年余りで生成 AI は急速に発達するとともに、広く教育現場においても活用されるようになってきている。
2023 年 7 月には、文部科学省が「初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫
定的なガイドライン」を発表した。また、2024 年 2 月には大学等が数理・データサイ
エンス・AI 教育に取組むことを後押しする「数理・データサイエンス・AI 教育プログ
ラム認定制度」が改訂され、生成 AI に関する内容が追加された。この認定制度は、デジタル社会の基礎的な素養としての初級レベルの数理・データサイエンス・AI を習得することを目指す「リテラシーレベル」と、自らの専門分野において、数理・データサ
イエンス・AI 教育を応用・活用することができる応用基礎力を習得することを目指す「応用基礎レベル」の二段階に分かれており、リテラシーレベルについては、大学・高専の卒業生全員（50 万人/年）が身に付けておくべき素養として位置づけられている。

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3-2

AI

生成 AI（Artificial Intelligence、人工知能）とは、人間が入力した指示文（コマンド
プロンプト）に基づき、文章、画像、音声、動画等のマルチメディアなデータを生成できる技術をいう。ChatGPT のような対話型の生成 AI は、自然言語処理の技術を用いて、人間が入力した文の内容に対して、適切な応答を自動的生成して出力する。そのため、AI があたかも対話の相手をしているように見える。しかし、実際には、膨大な言語
データベースの内容を超高速で解析した結果を出力しているのであり、生成 AI が人間のように感情を伴って考えたり答えたりしているわけではない。
代表的な生成 AI のツールを活動の特徴に即して分類すると以下の通りである。文字やテキストを扱うツールには、ChatGPT（OpenAI 開発提供の AI アシスタント）を筆
頭に、Copilot with Bing Chat（Microsoft Bing の Web 検索と OpenAI の GPT の組み合わせ）、Gemini（Google 開発提供の対話型 AI、元は Bard と呼ばれていた）等がある。Copilot は 2023 年 3 月に Microsoft 365 のアプリケーションへ搭載されて一気に普及し始めた。Gemini は Google 提供の各種サービスと統合されており、Google 系のツールやアプリの利用者とってはおなじみの生成 AI となりつつある。
また、画像、動画、音声、3D データ等のクリエイティブ系のツールには、Gamma （AI搭載のスライド作成ツール）、Bing Image Creator （Microsoft Bing の画像生成機能）、
Stable Diffusion （Stability.ai 提供のお絵描きツール）等が挙げられる。テキストに基6

づきマルチメディア素材を誰でも簡単に作れるようになり、クリエイターの働き方が問われるなど社会的なトピックにもなっている。
一方で、ChatGPT を教育や学習へ応用する場合の注意点は以下の通りである。
① AI は大規模データから規則性を探しデータを生成するため、「hallucination（さもありそうな虚偽の情報を提示し、知ったかぶりをする）」が起きる。最終的には人間が正誤の確認や採用の判断をすべきである。
② 生成 AI が提示した結果の責任を取るのは人間（AI のユーザー自身）である。生成された情報を盲目的に使うのではなく、それに基づき自分の思考を深め、広げるよ
うな使い方をしなければならない。
③ 生成 AI サービスは通常、入力した文章やデータをサービス改善に使用することが利用条件となっている。そのため、個人情報、プライバシー、機密等の情報は入力
すべきではない。
大学での教育や学習では、主にコミュニケーションのモードとして言語を用いる機会が圧倒的に多い。そのため、教師も学生も、生成 AI を自らの「副操縦士」「助手」と位置づけ、自分自身のアイデアの発想、思考の整理、情報収集とまとめ、より質の高い文
章表現等を目的として、適切な利活用の方法を理解し、AI リテラシー教育と並行して、「AI との協同学習」のやり方に習熟していくことが望ましい。

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3-3

AI

生成 AI に関する方針を公表している大学について、いくつかを以下に整理する。

3-3-1 東京大学
（https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/docs/ai-tools-in-classes-students より）8

3-3-2 早稲田大学（https://www.waseda.jp/top/news/89507 より）

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3-3-3 大阪大学
（https://www.tlsc.osaka-u.ac.jp/project/generative_ai/より）

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4-1
本学においては、2023 年 4 月 18 日に教務部から生成に関しての方針が示された。
対話型 AI における本学の取り扱いについて
札幌国際大学・札幌国際大学短期大学部 教務部
2023 年 4 月現在、Chat GPT などの対話型 A I の利用を巡る問題が話題になっており、大学教育においては、論文やレポート作成に関する A I の影響が懸念されています。
本学の授業において課題として提出を求める論文、レポート、リアクションシートなど
全ての文章は、学生の皆さんがどのように考え理解しているのかを測ることを目的としています。そのため、これまでも授業においてコピーアンドペーストや、論文やレポートにおいて剽窃をしてはいけないことを繰り返し伝えてきました。
現在話題になっている Chat GPT など A I が作成した文書は、当人が作成したものと認められないことから、上記のコピーアンドペーストや剽窃と同様に扱うことになります。
また文書以外にも課題として提示された内容を A I に指示して作成し提出することも、当人が作成したものと認めることはできません（ただし授業において教員がその使用を指示する場合はその限りではありません）。
大学では、２年間、あるいは４年間の学修を通して、自分の考えを文章に表現できることを成果の一つとしています。そのためには、時間がかかっても、難しくても、その学習に真摯に取り組むことが大切です。
皆さんが取り組んだプロセスは、必ず成果として身についていきます。どうぞ A I の誘
惑に負けずに、これまで通り取り組んでください。
わたしたち国際大の教職員スタッフは、皆さんの学修を支えるためにいます。レポート
が難しく行き詰まった時には、A I ではなくどうぞ私たちに質問してください。私たちは全ての学生の皆さんが入学時に思い描いた学習成果を達成できるよう、今後も全力で支えていきます。
なお、今後、国からの指針によって、上記以外に遵守すべきことが生じた場合には、改めてお知らせいたします。
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この方針を受け、下記の通り第１回の FD が開催された。
テーマ：対話型 AI の動向と教育に与える影響
日時：2023 年 5 月 29 日（月） 16 時 30 分から場

所：情報教育センター３F PC 室

内容：Chat GPT をはじめとする生成系 AI について講義と体験ワークショップから理解し、本学における生成系 AI に係る対応について協議する。
講師：「生成 AI の現状について」安井政樹先生（全学共通教育部 情報教育部門 准教授）
「AI 体験ワークショップ」岩﨑有朋先生（全学共通教育部 情報教育部門 教授）

ここでは、課題の出し方を含め、生成 AI が当たり前になる時代においての教育の転換などについて議論がなされた。その後、下記の通りミニ FD も開催し、学内での生成
AI についての理解を促進する取り組みを進めた。

13さらに、本研究の成果を生かし、2024 年 3 月 12 日には学内セミナーを開催した。

生成 AI については、日進月歩の状況であり、今後も継続的に FD 等を開催する必要があると考えられる。

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4-2
2023 年度入学生の全学共通教育科目必修科目「情報機器操作」において、これからの大学生に必要な情報活用能力として「生成 AI についての理解と活用」に関する内容として、シラバスに基づいて、BYOD（Bring Your Own Device）環境で体験的に学ぶことができるように実施した（表１）。

表１2023 年度春学期 情報機器操作における生成 AI 関連の指導内容
生成 AI 入門１

・人口減少時代と AI 活用
・生成 AI の仕組み

２３

生成 AI の登録設定・操作体験をしよう
・登録の仕方とデータを収集されない設定
生成 AI で推しを調べてみよう
・ハルシネーションの理解とレポートでの利用
生成 AI とキャッチコピーを作ろう

４・アイデア出しの体験
・検索と生成のちがい

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4-2-1

生成 AI をプロポーズに使うのはあり？
・自分らしさと生成 AI の活用

生成 AI の現状と仕組みを学ぶ

第 1 回の授業の中で、2022 年 11 月に ChatGPT の利用が始まって以来、生成 AI による対話式 AI がより身近なものとなり、読書感想文コンクールでの悪用が懸念されていることなどについてニュース映像や新聞記事を用いて紹介をした。 そのうえで、大15

規模言語モデルの基礎として、インターネット上にある膨大なデータから、可能性が高いものを出力している仕組みであることを、昔話を例に学習した。
「むかしむかし」の後に続く言葉はなんだと思うか？と学生に問いかけた。「多くの人は、『あるところに。
』という言葉を思い浮かべた人が多いと思う。このようにその次に続く傾向が一般的に高い言葉と考えられる言葉を並べて回答している。」という説明をした。そして、「おじいさんと」に続くのは、たぶん「おばあちゃんが」というように、
生成 AI が大規模言語モデルで言葉を抽出する仕組みの一端を解説した。

そして、ネット上の様々な情報を基にしているので、そもそも、答えを生成するための元データが間違った内容のホームページや偏った考えのホームページの可能性もあり、回答が必ずしも正しいとは限らないことを解説した。
一方で、我が国は人口減少時代に突入しており、生産性の向上、IoT 化・AI 化の推進等が必要である状況についても扱い、生成 AI を適切に活用できることが今後の社会で必要であることを確認した。

4-2-2

生成 AI の登録設定・操作体験

第 2 回の授業では、ChatGPT の登録の仕方及び、入力した情報を AI に学習させな
い設定の仕方（「設定」→「データコントロール」→「チャット履歴＆トレーニング」
を OFF）を指導した。その際、教員が操作をして、本学の紹介キャッチコピーを作成させるなどの様子を示した。各家庭で登録を行うとともに、操作を体験してみるように指
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導した。

4-2-3

生成 AI のハルシネーションの理解

第３回の授業の中で、「推し」（他人に推薦したいほど好感を持っている人など）を調べることの体験で、ファクトチェックの難しさを体験できる構成にした。
その際、プロンプト（対話型生成 AI に入力する質問文）の入力の仕方について例示をし、漠然とした質問では、必要な情報を得ることができない可能性があることや一度の質問だけではなく、生成 AI との対話を通して、自らが求めている情報を生み出すことについて扱った。また、箇条書きにしたり、短く要約をしたり、表記をわかりやすくするために例えば、「小学生でもわかるように教えて」というように、自らのしたことをプロンプトとして言語化し考えることができることが重要であることを指導した。
自分がよく知っていることは見分けられるが、自分が未知であることについては、ファクトチェックが難しいことを体験的に学ぶことができるように「自分の推し（好きなもの）について教えて」と生成 AI に質問し、その回答について「どこが違うかわかる？」とその情報の真偽について話し合う展開とした。 まず、教員が「スピッツ（1987 年結成の日本の 4 人組アーティスト）のおすすめの曲を教えて」と ChatGPT に質問をした
結果について、間違い探しを行った。この活動により、知っている人だけが見分けることができ、知識がない人は鵜吞みにせざるを得ないため、出力された情報の真偽を確認するためには知識が必要であることを確認した。その次に、各自が推しについて AI に17

質問をして、ペアでその結果について交流をする活動を行った。それぞれの分野に詳しい大学の教員に提出するレポートでは、間違いに気づくことができるが、学生は見分けがつかない可能性があることを確認し、生成 AI で出力された情報を安易にコピペする危険性や、本学での「剽窃扱い」になる規定の確認を行った。

4-2-4

インターネット検索と生成 AI の活用場面

第６回の授業では、プレゼンテーション用のスライドを作成するためにキャッチコピ
ーを作る活動を行った。キーワードを入れたのちは、「あと 10 個考えて」「もっと端的に」「ワイドショーみたいに人を引き付けるように」など、対話の繰り返し方についての例示を行い、さらに自分好みのキャッチコピーを生成できるような体験を行った。このような活動により、アイデアを求める活用を体験したうえで、「天気予報」「流行」「手
軽にできる料理」を知りたいときに何を使うとよいかについて扱った。なんでも AI を使うのではなく、「天気予報」は「テレビの天気予報」「インターネットの天気予報」、「流行」は、「X（旧 Twitter）や Instagram、TikTok」などの SNS などを利用するとよく、「手軽にできる料理」は、「インターネットサイト」や「YouTube」「生成 AI」などがよいなど、学生それぞれが使い分けを考えられるようにすることの重要性を確認した。
また、自分が書いている文章を見直してもらうことやあるテーマについてどういうことを考えたらよさそうかという観点をもらうこともできることを紹介し、生成 AI を自らの学習に活かそうとできるような内容とした。
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4-2-5

生成 AI の適切な利用場面と人間らしさを考える

第 14 回目では、生成 AI をプロポーズに使うことをどこまで許せるかについて、グループディスカッションを中心にした授業を実施した。第 14 回の振り返りの設問として「AI をどう使っていくのが良いと思うのか。
」と設定し、学生の率直な姿勢を記述から把握を試みた。学生の記述は、無作為抽出の 1 クラス n=65 においては、完全に AI を使えばよいという回答は 1、使うべきではない 7、時と場合による 33、参考程度に使う
31（重複あり）であった。代表的なものとして、例えば「僕は、プロポーズを AI でやることについて、どこまでも許せないと思いました。たとえ少しでも AI に頼っていたとしても僕は嫌です。プロポーズなので、しっかりと自分の言葉で、プロポーズしたいと思います。なので僕も AI はプロポーズでは使いません。」という意見や「みんなと話し合って出た意見は、プロポーズや手紙など自分の思いを伝える手紙を書く場合は AIを使わないでかいてほしいという結果になりました。AI を使ってしまうと AI からプロポーズされたみたいになってしまうしどれが相手の気持ちなのかがわからなくなってしまうので、自分が思っている「想い」を伝えてほしいと思いました。ですが、手紙とは異なりレポートなどでは、少し文章をコピーしたり正しい表現に直したりするなどに使うのはいいのではないかと考えました。」という意見があった。 このように、この活動により、人の思いを書く場面において、生成 AI をどのように活用すべきなのかについて考えることができた。
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AI
5-1
2023 年度は、初年次必修科目「情報機器操作」において、生成 AI について基礎的な内容や生成される文章の特徴の理解、授業内課題への活用など、理解から実際の活用へと学修内容を発展させる授業展開を図った。
授業の最終回において、学生が生成 AI の活用時の注意点や学習にどのように活用しようとしているのかなどについて意識調査を行った。その結果、生成 AI を注意しながら活用することへの理解が進むほど、生成 AI を学修に活用しようという意識が高まっていることが学生のレポートを分析することで見出された。生成 AI 活用時の注意点の理解度と生成 AI を活用しようとする意識には相関関係があり、注意点を理解している
学生ほど生成 AI を活用しようとすること、反対に注意点は分からないが安易に利用しようとする学生は少ないことが分かった。
この授業を受講している学生のほぼ全員が生成 AI を使ったことがない状態からスタートしたが、学修を通して一定数の学生が生成 AI に発想のきっかけを求めたり、自分以外の考えを知ったりする手立てとして活用するなど、適切に学修に活用しようとする傾向が見出された。活用意識が高い学生は、生成 AI を、学習課題に向き合う時に寄り添う良き相談相手の一人として捉えているということが推測される。一方、活用意識が20低い学生にとって、生成 AI は答えを示す教授的な存在としての意識の方が強いことが推測される。
今後、この学生のレポート記述から、学修の理解度を探るためには、そもそも学生の記述に対する精度を上げる必要がある。その手立てとして、課題と自分と生成 AI の立
ち位置を図示させるなどして、学生個々の認識を外化させ、それに基づいて、自身の理解度や活用の意識を授業の前後で比較をさせるなど、考えていることや感じたことを表現するスキルを高めておくことも必要である。
さらに、生成 AI に入力するプロンプト自体についても、学修を重ねることで記述の内容が変化することも考えられる。これらの結果を組み合わせることで更に理解度と活用についての関連性が明確になると考えられる。
また、注意点への理解が低い群の学生に対しては、今回の授業展開では理解が深まらなかったため、別のアプローチを検討する必要がある。
学生が考えている「生成 AI を活用する際の注意点」については、自由記述をテキスト分析した結果、「使いすぎない・頼りすぎない」「情報を見極め」「参考として使う」「個人情報」「著作権」という 5 つの群に整理することができた（図１）。

21図１ 自由記述「生成 AI 使う時に、自分で気を付けたいと思うこと」のテキスト分析（共起キーワード分析）

当該科目だけではなく、本学初年次教育科目「学びの技法」や「日本語表現」等の基
盤教育科目、「AI データサイエンス」等の情報教育科目を関連付けるなど、充実させる
手立てを講じることも必要である。学習指導要領が示す教科等横断的な学びによる資質・能力の育成という点では、まさに上記の教科連携という部分では重要であろう。そのようなカリキュラム・マネジメントに基づいた授業設計を行い、そこで生成 AI を活用できる学生を育成することが今の大学教育には求められていると考えられる。

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5-2 PBL

AI

本項では、人文学部国際教養学科の必修科目である基礎演習（以下、２年ゼミと記載）の PBL（Project-Based Learning、プロジェクト型学習）で、メタバース・VR 開発や
AI による翻訳支援を取り入れた授業実践について報告する。
2022 年度開設の国際教養学科では 2023 年度の 2 年ゼミが第一期生となる。年度冒頭の初回ガイダンスで担当教員からのゼミ紹介に基づき、学生が所属ゼミを選択した。
杉江 2 年ゼミの構成は、多文化言語コースと国際コミュニケーションコースからの日本
人及びマレーシア留学生という国際色豊かなメンバーとなった。
ゼミのテーマと活動計画は教員から一定の方向性を示し、具体的な企画や開発作業は学生主体で進めた。大きなテーマは「メタバース・VR を活用した多言語バーチャルガ
イドの開発」である。登別・ウポポイ（民族共生象徴空間）でのフィールドワークや、大学内に縄文・アイヌ文化の展示物や解説がある博物館という本学独自の文化資源を活かし、地域文化学習や現地調査を通じて収集した情報をまとめ、日本語のみならず留学生の共通言語や母語である英語や中国語を用いて多言語翻訳し、AI や各種 ICT ツールを活用してメタバース・VR 空間を構築し、マルチメディア表現するスキルを身に付けることを目指した。

5-2-1
春・秋学期の活動は以下の通りである。
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【春学期】① メタバース・VR の知識や概念学習：講義と文献輪読によるメタバース・VR の発展
史や活用事例、活用可能性を検討する。
② アイヌ文化と社会調査法の学習：本学縄文研究室の協力を得て、縄文・アイヌ文化について学ぶ。ウポポイのフィールドワーク（7/11）で追加の情報、素材を収集し、伝統芸能体験（演奏、舞踊、ユカラ鑑賞）等を通じて学びを深める。
③ メタバース・VR 開発スキル習得：外部招聘講師によるワークショップ授業で開発スキルを学ぶ。
春学期の核となる活動はメタバース・VR 開発のスキル学習であった。台湾・桃園市
建國國小の鄭永峻教諭に依頼し、6 月中の３週分のゼミの授業時間を使ってハンズオンのワークショップ授業を行った。Tinkercad、Blender、Windows の 3D ペインターを用いた 3D モデリング、polycam を用いた実物撮影からの 3D モデル作成、Windows 3D
builder や MONSTERMESH を用いた 3D モデルの加工、Sketchfab を用いた 3D 素材の検索、Spatial を用いたメタバースへの 3D やマルチメディア素材の実装方法を学ん
だ。

【秋学期】
チームでテーマを設定し、メタバース・VR を活用した異文化体験や地域文化を紹介
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する空間を開発する。
① 空間に設置する多言語の紹介・説明文を AI 支援により作成する。
② 学内外に向けた成果報告を通じて、相互評価や意見交換を行い、改善のフィードバ
ックを得る。
3 チームに分かれてそれぞれテーマを決め、企画と開発の作業に取り組んだ。ゼミの授業時間だけでは足りないため、課外でもグループワークを行った。活動場所はクリエ
イティブ・ラボで、情報教育担当教員から利用許可証を発行してもらい、チームで分担しながら積極的に作業を進めていた。各チームのテーマと開発した空間のイメージを以下に示す。
テーマ 1「夏休み東南アジア屋台調査旅行：屋台文化とグルメ、タイの観光地」

テーマ 2「アイヌ文化紹介と北海道開拓期の建築ギャラリー」

25テーマ 3「マレーシアの屋台と食」

学内外の成果報告は、アイヌギャラリー開発のために展示物の解説や撮影に協力いただ
いた縄文世界遺産研究室向けに 1 回、大阪大学のドイツ語で ICT 活用のキャンパスマ
ップ開発に取り組んだ大前研究室との遠隔発表・交流会を 1 回行った。教室内で学生どうしや教師からフィードバックを受けるだけでなく、真正なユーザーとしての多様な関係者から広く意見やフィードバックを得ることができた。

6-1
情報機器操作においては、生成 AI については、基本的な理解についての学習にとどまらず、授業の中で実際に学生自分が比較的詳しく理解している分野での活用を通して、

26

ハルシネーションの現象を確認したり、学習課題のヒントを得たりするために活用させるなど、学習の中に組み込む形で扱ってきた。その結果、学生の自己認識では、「生成AI の注意点の理解度」が低いと「生成 AI を活用してみたいという意識」が低く、「生
成 AI の注意点の理解度」が高くなるほど、「生成 AI を活用してみたいという意識」も高くなる傾向が明らかとなった。このことから、「生成 AI の注意点の理解度」と「生成AI を活用してみたいという意識」については、相関関係があることが分かった。
学生は生成 AI の注意点を理解しないまま生成 AI を安易に使おうとしているわけではなく、注意点が分かることで、活用しようという意識が高まるのではないかと考えることもできる。振り返りレポートの自由記述からは、学生が生成 AI の活用について「頼りすぎる・自分の言葉」「情報の見極め」「参考として使う」「個人情報」「著作権」という大きく 5 つの点について理解していることが分かった。また、活用場面については、「レポート」「プレゼンテーション」「アイデア出し」などを想定していることが分かった。一般に悪用が懸念されている「レポート」についても、参考として活用するなど助手として活用することに言及している記述が 85.3％（無作為 s 抽出の 1 クラス n=75 の中で 64 件）あり、適切に活用しようとする意識が高まっていることが分かった。これは、授業の仕組みの中で、あえて生成 AI を活用させ、その生成された文章と自分の考えた文章を分けて記述させるといった経験があっての学生の気付きの現れだと思われる。つまり、生成 AI を意図的に使わせ、それと自分の考えを比較するなどの手立てを27

仕掛けることで、生成 AI を他者の一人として認識することになり、結果として助手的な活用に言及するコメントとして現れているのではないだろうか。
一方、「生成 AI の注意点の理解度」が低いと「生成 AI を活用してみたいという意識」
が低いということは、次のようなことも推測できる。生成 AI の回答を「助手の回答」のように、あくまで物事の判断は自分が行うのだが、そのための多面的な考えを与えてくれる他者として捉えられている学生にとっては、生成 AI はあくまで助言者の一人であると考えられる。一方、理解が十分でない学生にとって、生成 AI の回答は自分では作り出せない解答を出してくれる存在としての捉え方が強いのではないだろうか。しかし、学習課題についての理解が不十分であると、生成 AI に入力するプロンプトも曖昧なものになり、返ってくる回答も的を射たものになっていないため、活用の価値が感じられなくなる。今までのように教員に質問した場合、学生の質問が曖昧だった場合でも、教員が学生の意図を汲み取り、場合によっては学習の文脈に沿って必要な情報を含めた回答をすることがある。しかし、生成 AI にはそのような意図を汲み取った上での回答はできない。
したがって、学生の課題解決においてはプロンプトを的確に表現できる能力が必要と言える。これには、問題発見・解決能力、言語能力、情報活用能力が含まれる。これらの能力は、現行の学習指導要領で示されている学力の基盤としての資質・能力の育成に相当し、大学初年次教育においても重要な側面であると考えられる。
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国際教養学科２年ゼミ（基礎演習）では、多様な活動を統合した授業プログラムを設計した。マルチメディア表現のコンテンツ開発や多言語表現は、学生個人、教師一人の一方的な知識伝授やパターンプラクティスによる修得を待っていてはいつまでたっても応用や実践のステップへ進めない。２年ゼミのメンバーは日本人と留学生の混合という構成であり、留学生は日本人よりも日本語の運用能力は低いかもしれないが、母語や第二言語である中国語や英語の運用に⾧けていた。日本人は、外国語表現のスキルは低いが、留学生と教え合い、学び合うことで、一人では実現できないコンテンツを生み出すことができた。学習者は、クラスメートなどの学生どうしや教師を含め、様々な資源を持つ外部の関係者（教学のアクターやステークホルダー）を自分自身の学習資源として認識し、自分の目標や夢を実現するために支援を求め、利活用する積極的な行動力が必要である。AI や ICT 等のツールやテクノロジーも同様である。学生の既有の資源だ
けでは高次のタスクを遂行できないとしても、AI や ICT の支援によって、学びを広げ、深める可能性が高まる。AI 時代の学習者は、そういった支援を求め、入手することで、自身の能力を拡張していくべきであろう。これは拡張能力としての AI（Augmented
intelligence）と位置付けられる。
授業デザインに関しては、２年ゼミではスキルシラバスとタスクシラバスに基づく活動を設計した。CBI（Content-Based Instruction）や TBLT（Task-Based Language
Teaching）のように、学習者の内発的動機づけを喚起・向上し、自分自身と関連付けら29

れる興味・関心から発するテーマや内容に即して、授業をデザインすることが重要である。探究型の学習や PBL の過程で教師は、学生の最も身近な学習支援者としての機能を果たす。すなわち、学習環境の整備や学習の手法について学生のニーズに基づき実質的な支援を提供し、学生が自分で自分の学びをコントロールしていることが実感できる
よう、ファシリテーション役に徹することが望ましい。そうしてはじめて、学習者主導型の学びが実現する。教師は伝統的な教学のパラダイムから脱却し、教師が知り得る正解やゴールに到達させることに終始するのではなく、AI の支援によって誰も知りえな
いゴールや新しい選択肢を教師と学習者で共に探索するという、構成主義的で価値創造を重視したパラダイムへと変革する必要があろう。

6-2
本研究で指導した学生の生成 AI に関する意識の経年変化や実際にどのように活用したかについての追跡調査を行うことで、学生が生成 AI を学修に生かせているのかについてさらに研究をしていく必要がある。
最近は、生徒や学生の記述分析をする AI サービスも少しずつ発展している。学生の記述についても、秘匿性を高めた上で分析し、傾向を見出すことも考えられる。このことは、担当教員の見立てと AI から返される分析結果を比較し、教員自身の見立ての感覚をアップデートしていく必要があることを指している。BYOD が進めば、得られる

30

デジタルデータは今以上に増えるので、分析対象は複数になる。そうなると現在整備を進めている教育 DX に関するデータ分析に連動させることで、さらに多面的に学生の理解や態度についても可視化できる可能性がある。
さらに、この生成 AI に関しては教学全体に関わるため、大学の方針の定期的な点検、各講義で活用の実態の把握、初年次の複数講義に関連させた授業設計など、今まで以上に連携して授業をデザインする必要が見えてきた。まず、本学情報教育科目において、
AI データサイエンスにかかわるカリキュラム開発を行い、実際に生成 AI を活用する場
面を増やしながら学生の生成 AI についての理解を進められるようさらに研究をしていきたい。
また、本学全体の授業の在り方としても、教務部・教務課・FD 委員会等と連携しながら、生成 AI をどのように活用し、学生自身が生成 AI を学修に役立てることができるのかについても、今後さらに検討が必要である。

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