本論文では、生成型AIが教育分野に及ぼす影響について議論している。生成型AIの台頭により、評価設計と評価方法に大きな変革が求められている。
主な内容は以下の通り:
学習保証、学術的誠実性の維持、生成型AIツールの活用と理解の3つの目標を両立させるための評価設計が重要である。
評価を「学習ベースの評価」と「行動ベースの評価」の2つに分類し、それぞれの特徴と設計方法を提案している。
学習ベースの評価では、生成型AIの活用有無によって2つのタイプに分類し、それぞれの目的と設計方法を示している。
行動ベースの評価では、能力の特定、適切な課題の選択、評価基準の設定、ルーブリックの作成、評価の改善といった設計プロセスを提案している。
生成型AIツールを活用した評価の妥当性検証方法として、プロセスを重視する評価設計、生成型AIツールの活用を組み込んだ評価課題の設計、多様な評価方式の活用などを示している。
評価の実施にあたっては、学生、教員双方に対する明確な期待値の提示が重要であることを指摘している。
評価の実施と評価方法については、従来の方法と生成型AIを活用した自動評価の2つのアプローチを提案している。
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