教師としての日々は、授業準備、進路指導、さらには学生の個々のニーズに応えることで満ちています。特に、担当科目の小テスト作成は毎週のように繰り返し必要とされ、これが意外と時間を取る作業になってしまいます。しかし、今日はその悩みをAIの力で解決する方法を、具体例と共に深掘りします。この記事を通じて、問題作成の負担を減らしながら質の高いテストを作れるようになるでしょう。
AIへの“魔法の呪文”、その構造を分解します
AIが教師の問題作成を助ける理由
AIは膨大なデータから学び、その知識を活用して新しい情報を生成することができます。特に教育分野では、この能力を利用して個々の学生の理解度に応じた問題を作成することが可能です。しかし、その機能を最大限に活用するには、AIに正確に「何を求めているのか」を伝える必要があります。
基本のプロンプト：明確な指示がカギ
基本のプロンプトでは、AIに対する指示を明確にすることが重要です。例えば、「次のトピックに基づいた複数選択問題を5問作成してください：光合成のプロセス」という指示では、AIは「光合成のプロセス」の知識を基に問題を作成します。
このプロンプトの重要な部分は、トピックの明確化と問題形式の指定です。これにより、AIは目的に応じた問題を適切に生成することができます。
応用プロンプト：具体性を増すための工夫
応用プロンプトでは、さらに詳細を加えることで、AIの出力を改善します。例えば、「光合成のプロセスを説明する際、高校生が最も混乱するポイントは何か？そのポイントを中心に3つの複数選択問題を作成してください」と指示することで、AIはより具体的な問題を作成します。
このプロンプトでは、学生が混乱するポイントに焦点を当てることがキーです。これにより、AIはより教育的価値の高い問題を生成することが可能になります。
ありがちな失敗プロンプトとその修正
ありがちな失敗プロンプトとしては、「問題を作って」というあまりにも漠然とした指示が挙げられます。この場合、AIはどの科目についての問題を作るべきか、どのような形式で問題を作るべきかを判断できません。
これを改善するには、「生物学の遺伝子に関する5問の記述式問題を作成してください」と具体的に指示することが効果的です。科目と問題形式を明確にすることで、AIは有用な出力を提供できるようになります。
実践的なAI対話の描写
実際の対話プロセス
対話1: 先生: 「次の単元、細胞の構造に関する複数選択問題を4つ作成してください。」 AI: 「了解しました。問題を作成しています… 完了しました。こちらが問題です：[問題リスト]」
先生は問題を見て、もう少し困難な問題が欲しいと感じました。
対話2: 先生: 「もう少し応用レベルの問題にしてください。特に細胞膜の機能に関する問題を追加して。」 AI: 「承知しました。修正します… こちらが新しい問題です：[修正後の問題リスト]」
この対話では、具体的なフィードバックがAIの出力を改善する例を示しています。
横展開TIPS
この技術は、授業の準備だけでなく、進路指導や教育計画の策定にも応用可能です。また、比較や商品選びなど、意思決定が必要な他の多くのシナリオにも利用できます。たとえば、進路指導では、「学生の興味と能力に最適な大学コースを提案してください」とプロンプトを設定することで、AIを活用することができます。
最初の小さな一歩
AIを教育現場で活用する最初の一歩としては、基本的なプロンプトから始めてみることをお勧めします。たとえば、「生物学の入門レベルの問題を5つ作成してください」というシンプルな要求から始めて、徐々に要求の詳細を増やしていくことで、AIの使用に慣れていくことができます。この小さな一歩が、教育の質を向上させる大きな飛躍につながるでしょう。