回答の質と思考の幅を高める ChatGPT と批判的思考の訓練

学生が実社会の課題で ChatGPT を使うと、何が起きるのでしょうか。質の向上と引き換えに、独創性は失われるのでしょうか。

ボッコーニ大学の研究者が OpenAI Economic Research と共同で行った新たな実験により、ChatGPT へのアクセスと批判的思考の訓練には、それぞれ異なる相互補完的な効果があることが明らかになりました。ChatGPT を利用できる学生は成果物の質と一貫性が向上し、批判的思考の一種である因果推論の演習を受けた学生は、より独自性の高いアイデアを生み出しました。ChatGPT の利用と訓練の両方を受けた学生には、双方の効果が見られました。

また、学生の成長を評価する際には、包括的なアプローチが重要であることも示されました。AI によって学生が洗練された回答を作りやすくなる中、独創性などの望ましい資質も測れるよう、課題のあり方を見直す必要があるかもしれません。 

実験では、ボッコーニ大学の学部 1 年生 1,000 人以上が、大学のグッズストア向けにマーケティング施策を提案する実社会のビジネスケースに取り組みました。

学生は授業の時間帯ごとに無作為に振り分けられ、ChatGPT（GPT‑4o）の利用、因果推論の訓練、その両方、いずれもなし、という 4 グループのいずれかに所属しました。因果推論は、原因と結果を結び付け、特定の解決策が機能する、または機能しない理由を説明することに関わる、批判的思考の一形態です。学生が受けた訓練は AI とは無関係で、ゲーム、事例、質問、フィードバックを組み合わせた演習を通じて、因果推論の概念を学ぶものでした。 

学生の提出物は、訓練を受けた人間の採点者が 5 段階の評価基準で採点しました。これとは別に、研究者は自動テキスト分析を用いて、各提出物に含まれるアイデアの数と多様性、因果推論の兆候、3 人の専門家による提出物との類似度を測定しました。 

ChatGPT を利用できた学生は、5 段階評価でほぼ 1 ポイント高い得点を獲得しました。その回答にはより多くのアイデアが含まれ、論理が明快で、専門家が作成した提案との類似度も高くなりました。つまり、AI は初心者がより専門家らしい成果物を作るのに役立ちました。重要なのは、学生が課題を単に ChatGPT に丸投げしていたわけではない点です。何を質問するかを決め、回答を評価し、最終的な提出物に何を取り入れるかを選ぶ作業は、学生自身が行う必要がありました。 

批判的思考の演習からは、より意外な結果が得られました。演習を終えた学生は、自分のアイデアが機能する理由や、どのような場合に失敗するかをより明確に説明しました。一方、評価基準の得点は上がりませんでした。この基準で測っていたのは、提案が「大学ストアの認知度向上」と「利用促進」という 2 つの一般的なマーケティング目標にどれだけ対応しているかだけだったためです。

テキスト分析からは、この評価基準では捉えられなかった別の利点も明らかになりました。グループ全体で見ると、演習を終えた学生は、仲間のアイデアとはより明確に異なる、多様なアイデアを生み出しました。これは重要な点です。この実験で用いたような従来型の評価基準では、明快で構成の整った回答は高く評価できても、ほかの誰も思い付かなかったアイデアを学生が生み出したかどうかは見落とされる可能性があるためです。

教育をめぐる議論は、学生が自分で考える力を学ぶべきか、それとも AI の使い方を学ぶべきかという二者択一で捉えられがちです。

この実験は、どちらにも異なる価値があることを示しています。AI を利用できた学生は、より洗練され、アイデアが豊富で、論理的な一貫性の高い回答を作成できました。批判的思考の訓練は、学生がより幅広い独創的なアイデアを生み出し、前提を問い直し、アイデアが機能する理由を説明することを促しました。

両者は互いを補完します。 

ChatGPT の利用と批判的思考の演習の両方を経験した学生には、それぞれの利点が見られました。アイデアの多様性は、演習だけを受けた学生と同程度でした。評価基準の得点とアイデアの数は、ChatGPT だけを利用できた学生と同程度でした。さらに、成果物は論理的な一貫性が高く、説明を探り、前提を問い直した形跡も多く見られました。総合的に、このグループは最も幅広い指標で向上を示しました。 

実験では無作為化デザインを採用したため、研究者は ChatGPT へのアクセス、批判的思考の演習、そして両者を組み合わせた場合の効果を切り分け、各要因を詳しく分析できました。そのため、この実験は、AI が学生に与える影響や、学習を最適に設計・支援する方法について急速に蓄積する研究に、特に有益な知見をもたらします。 

演習が学生にもたらした効果と、従来型の評価基準で捉えられた効果の違いは、学校が直面するより大きな課題を浮き彫りにしています。 

AI によって学生が洗練された専門家らしい成果物を作れるなら、最終回答だけを見ても、学生が実際に何を理解しているかを十分に把握できなくなります。 

多くの教育者はすでに、課題や評価方法を変える必要があるかもしれないという問題に向き合っています。これは、現代社会で学生に必要なスキルを育むために、テクノロジーと教育が数十年にわたって共に進化してきた流れの延長線上にあります。

この結果は、ありきたりな回答や洗練された回答だけでなく、独創性、推論、複数のアプローチの検討が反映された成果物も正当に評価することの重要性を示しています。 

要点： AI は学生の回答の質を高めました。批判的思考の訓練は、学生のアイデアの幅を広げました。両者は、学生が将来に備えるうえで相互補完的な役割を果たします。