教員のスキル定義による大規模言語モデルを用いた授業評価

近年，教育現場は深刻な課題に直面しており，教員の資質・能力に関する課題[1]と絶対数の減少[2]は，教育の質を維持する上で大きな障壁となっている．特に，日本の小中学校教員は多忙[3]であり，研究授業と振り返り活動に費やす時間が48ヶ国中最も少ないという調査結果[4]もあり，改善点を見出すための時間的・精神的余裕が確保しづらいことも，教員の成長を阻む一因となっている．このような背景からLLMの技術を応用することで若手教員の支援を目指し，教員が自身の授業を客観的に振り返り，より質の高い授業実践を促すためのアドバイスシステムの開発を行っている．本研究の特徴は，教員の資質・能力に関する教育学の知見に基づき教員に必要な指導スキルをLLMを用いて定義し，定義したスキルを用いて評価を行う点にある．評価プロンプトには，個々の発話を「影響範囲」「影響深度」「代替可能性」といった多角的な複数の指標を用いて評価し，授業全体のスコアを算出している．さらに，熟練教員の授業データを模範データとして，スキル定義を含めた評価プロスキル定義のチューニング②定義を含んだプロンプト(Pa,Pb,Pc)③提案する教員①初期定義の作成のスキル評価Pa,Pb,Pcの評価プロンプトを生成評価プロンプトのチューニング修正④教員スキルの評価に合わせたプロンプトを修正するプロンプト⑥プロンプトから少し離れた距離のプロンプトを生成⑤アドバイスの生Pa:距離の基準Pb:Paから遠い距離Pc:Paから近い距離成⑦プロンプト間の距離（類似性）の評価アドバイス間の距離（類似性）の評価ンプトに対してプロンプトチューニングを行うことで，評価基準の妥当性を高める手法を提案する．また，評価プロンプト間と生成されたアドバイス間の類似度にSentence-BERT（SBERT）[5]を用いて算出することで，評価プロンプトの差が出力されるアドバイスの内容に与える影響を定量的に評価している．本研究で開発したシステムの概要を図1に示す．なお，本研究は，GoogleGemini2.5Proを利用している．生成に関するパラメータはすべてデフォルト設定で利用している．