48 人工知能、宿題、試験

教育におけるAIの明るい未来を語る際によく持ち出される主張の一つは、AIが試験を代わりに実施してくれる、というものです。

2022年12月時点で、AIが試験に関して教師を「助ける」方法の例

1. 文章の自動評価（自動採点）
2. 試験中の学習者の行動監視
   これはウェブカメラや各種センサーを使って、試験中に何が起きているかを確認しようとするものです。コロナ禍では、この種のサービスを提供する企業が急増しました。しかし、オンラインによる行動監視には議論があり、侵襲的であること、人種差別につながり得ること、そして一般にうまく機能しないことなどが指摘されています¹^,²。
3. 盗用（剽窃）チェック
   小論文を大量の既存文章データベースと照合するオンラインツールがあります。多くは厳密にはAIそのものではないものの、文章を部分的に書き換えた「準盗用」を検出しようとするツールもあります。代表例がTurnitinで、多くの大学がこれまたは類似ツールを使用しています。場合によっては、大学側が利用方針（どのように使うか、学生の権利は何か）を定めています。
4. 個別化された問題の自動作成
   これは以前から行われており、Moodle³のような一般的な学習管理システム（LMS）でも見られます。

宿題には少なくとも3つの論理原則がある⁴

1. 総括評価（成績評価）の一部としての宿題
   複数の結果を組み合わせて成績が付けられる場合があります。家庭で自分のペースで取り組めるほうが、ストレスが少ないと考える教師もいます。また、授業時間だけではカリキュラムを終えられず、評価を授業外に回さざるを得ないこともよくあります。
2. 授業で築いた知識に、もう一段階の学習を重ねるための宿題
3. 次週の試験に向けた準備としての宿題
   演習や活動が与えられることもあれば、暗記を求められることもあります。

宿題についてはさまざまな意見がありますが、文化によって捉え方が異なるため、意見を述べることは差し控えます。

宿題の狙いが学習者に伝わっていないと、できる限りやらない、ということが起こります。

AIツールは、宿題での不正（カンニング）を暴き出すことができます。

• 数学：Photomathのように、解くべき式を撮影すると解答が出るツールがあります。
• 数学（再び）：ChatGPTなど、簡単な数学問題を解ける生成AIも利用可能になっています。
• 言語学習：DeepLやGoogle翻訳のような自動翻訳は、宿題中に日常的に使われています。
• 文学・社会科学：新しいツールが次々に現れており、AIで生成した作文が教師の目をごまかすこともあります。

ここでの目的は、網羅的に述べることではありません。これらの話題については日々新しい記事が書かれており、「すぐ使える決定版の解決策」は存在しません。本章の目的は、問題意識を共有し、実践共同体がこの課題を考え始めるきっかけを作ることです。いくつかの考え方を検討する前に、まずチェスにおける不正がどのような問題を引き起こしているかを見てみましょう。

チェス

チェスは、教育ともAIとも関わりの深いゲームです⁵。チェスを教育に取り入れる学校もあります。チェスや他のゲームをプレイするには推論が必要で、年齢を問わず適しています。ブリッジを教育に活用しようとする取り組みもあります⁶。

チェスは、人工知能にとって二つの大きな画期をもたらしました。1997年には、ガルリ・カスパロフが Deep Blue7 に敗れました。2016年には、AlphaZero（アルファゼロ）が当時最強とされたAIシステム群を大差で打ち負かしました。前者のケースでは、そのAIには機械学習は含まれておらず、人間が設計したルールに基づいていました。後者では、ニューラルネットワークと強化学習が不可欠でした。1997年のAIは、人間が対局した何十万もの棋譜に依拠していましたが、2016年には、そのような人間由来の知識はすべて取り除かれ、ゲームのルールだけが与えられました。

2022年のチェスが注目される理由の一つは、不正をめぐる多くの論争があるからです。コロナ禍では大会の多くがオンラインで行われ、不正が起きていることが明らかになりました。チェスにおける不正は簡単です――簡単すぎるほどです。スマホでAIが推奨する手を見ればよいのです。こうして、どうやって不正を見抜くかという課題が生じたのです。専門家は、プレイヤーの指し手をAIが推奨する手と比較する方法を考案しました。AIは人間よりはるかに強いため、AI推奨手を続けて指すプレイヤーは不正と見なされる、という結論になりやすいのです（実際にはもう少し繊細な議論ですが）。これは、普段は平凡な学習者が試験で突然とても良い成績を取ったときに抱く私たちの反応にも似ています。

不正行為

チェスで起きていることは、教室にも当てはまるように見えます。プレイヤー（あるいは学習者）が自力で課題を行わずAIソフトを使う理由として、少なくとも次の二点が考えられます。

• AIソフトは使うのが簡単である
• AIソフトは人間より優れているとみなされている

チェスのプレイヤーは、AIが提案する手が自分の力量を超えていることを分かっています。誘惑に抗うのは難しいものです。ある教師はこう言います。「成績の良い生徒でさえ自動翻訳を使います。いったん自力で宿題をやってみて、そのあとAIの答えを確認すると、AIの方が良いと分かってしまうのです」。

しかし、ここで疑問が残ります――これは不正なのでしょうか。ゲームのルールに従えば不正です。けれども、もし本来の課題が「道路の片側からもう片側へレンガを運ぶこと」だったとして、「一輪車（手押し車）は使ってはいけない」というルールがあったとします。目の前に一輪車があり、誰も見ていないと思ったらどうでしょう。使ってはいけないのは分かっていても、作業を短時間で終わらせ、効率を上げる方が合理的ではないでしょうか。

教師を意思決定の輪に入れる

以上から分かるのは、不正の機会は今後ますます増えるということ、そして少なくとも現時点では、この便利な道具を使わないよう学習者を説得するのが難しそうだということです。重要なのは、教室内の活動と宿題をどう区別するか、そして家庭学習ではAIの助けを使うことを受け入れられるのか、という問いです。

この記事で言及されているArvind Narayananの文章では、現状を常識的な観点から分析し、不正が問題になりにくい「面白い宿題」を教師が設計するためのヒントが提案されています。

¹ Brown 2020; Brown L. X. Z. (2020), How automated test proctoring software discriminates against disabled students, Center for Democracy & Technology, available at https://cdt.org/insights/how-automated-test-proctoring-software-discriminates-against-disabled-students/.

² Conijn R. et al. (2022), The fear of big brother: the potential negative side-effects of proctored exams, Journal of Computer Assisted Learning, pp. 1-14, available at https://doi.org/10.1111/jcal.12651.

³ Moodle is an open and collaborative project. Many extensions and plug-ins have been built and are shared to help teachers with grading. You can start your search here: https://edwiser.org/blog/grading-in-moodle/.

⁴ There are a lot of positions about homework to be read on the internet. Some in favour, some against. Furthermore, the different European countries may have different rules concerning these questions. One interesting, but US based, discussion can be found here: https://www.procon.org/headlines/homework-pros-cons-procon-org/.

⁵ The FIDE is the body in charge of chess worldwide. It has specialists working on the issue of chess in education: https://edu.fide.com/.

⁶ Nukkai is a French AI company whose AI software Nook has beaten, in March 2022, teams of world champions at Bridge. They are also working on a version of Bridge which can teach logics to children. https://nukk.ai/.

⁷ There are many references covering the story of Deep Blue’s victory over Gary Kasparov. IBM’s view is obviously biased but worth reading as IBM will insist on the computer winning rather than the algorithm. https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/.