UNSW、シドニー大学、La Trobe、Adelaideの取り組みを紹介しました。実務演習と、AIを使える評価・自力で示す評価の設計を組み合わせています。 学生の利用意向調査と学習成果を区別します。共通アクセス、教員研修、評価方法、トークン費用を合わせた導入が論点です。 学生の利用を大学の制度へつなげる OpenAIは11月5日、オーストラリアの大学によるAI教育の取り組みを紹介しました。UNSW Sydney、University of Sydney、La Trobe University、Adelaide Universityとの協力を挙げています。学生や職員への道具の提供と、学習や評価でどこまで使うかの枠組みを並行して進める内容です。同社が委託した調査では、回答学生の81%が週に複数回AIを利用しているとしました。調査対象は成人の大学生1,018人で、8月に実施されています。利用者の希望や自己申告を示す材料であり、AIによる学力向上を直接測った結果ではありません。 実習と評価でAIの役割を変える La Trobeでは救急分野の模擬課題や、保護者との対話を練習するロボットの事例を紹介しています。模擬課題では、学生自身が証拠を読み、判断の理由を説明することが残ります。UNSWは評価ごとにAI利用を許可、禁止、必須に分ける枠組みを導入しました。シドニー大学は監督下で自力の能力を示す場と、AIを使って取り組む評価を組み合わせています。La Trobeは2027年第1四半期に学生と職員45,000人への共通アクセスを計画し、初年次の50科目へAIの技能を組み込むとしています。大学の情報部門だけでなく、科目を設計する教員、学習支援部門、実習先が影響を受けると見られます。計画の人数を、現時点で全員が利用している実績として扱うことはできません。 アクセス提供の後に残る教育運営 実務上は、個々の学生が購入できる道具の違いをどう埋めるかが論点になります。共通の利用環境を用意しても、教員が課題と評価基準を変えなければ、何を学んだかを判断しにくくなる可能性があります。導入時には、学生がAIを使った場所と自分で判断した場所を説明できる設計が考えられます。原文はLa Trobeの展開で、利用の安全管理とトークン費用の調整が必要だとも紹介しています。臨床などの模擬演習を、実際の専門業務での判断へそのまま広げないことも確認点です。調査の利用意向、個別授業の事例、今後の全学展開は別々の証拠として読みます。研修や支援の工数を含め、学習の目標に対して何が改善したかを継続して測ることが焦点です。 科目ごとの目標に利用方法を結び付ける 同じAIでも、考え方を身に付ける授業と、実務の手順を練習する授業では役割が異なると見られます。次の判断点は、AIを使わせること自体ではなく、どの技能を学生自身が説明できるようになるかです。教員向けの資料と、学生が迷った際の相談先も必要になると考えられます。発表された大学の仕組みをそのまま移すのではなく、自校の評価と実習の条件に合わせて使い方を定めることが焦点になります。学ぶ内容と道具の役割を明示することも大切です。