Scaffold or substitute? First-year students’ and lecturers’ perspectives on generative AI in academic writing at a Ghanaian university

大学の図書館の静かな喧騒や、深夜のノートパソコンの画面の光の中に、あらゆる場所の学生たちのために、新しい種類の助け手が到着した。それは、隣に座るチューターでもなければ、書棚から引き出す図書でもない。それは生成人工知能であり、プロンプトを読み取り、段落を書き、複雑な概念を説明し、あるいは文法を瞬時に修正することができるコンピュータプログラムの一種である。何十年もの間、大学という環境で文章を書くことを学ぶことは、単に紙に言葉を並べること以上の意味を持ってきた。それは思考のプロセスであり、困難な概念と格闘し、書き手だけが持つ独自の声をゆっくりと築き上げていくプロセスである。このプロセスはしばしばアカデミック・ライティングと呼ばれ、学生が科学者、技術者、あるいは歴史学者として考える方法を学ぶための手段となる。今、これらの強力なツールがボタン一つで利用可能になったことで、根本的な問いが生じている。このテクノロジーは、学生が学習という山を登るのを助けているのか、それとも、彼らが歩き方を学ぶ前に、斜面を運び上げてしまっているのだろうか。

この問いは、あるガーナの公立大学で行われた新しい研究の中核をなしている。そこでは、研究者たちが、このデジタルな助け手が教室をどのように変えているのかを理解しようとした。研究は、学生の旅のまさに始まりに焦点を当て、一年生とその学生たちを教える講師たちを対象とした。研究者たちは、学生が学問的誠実さを損なっているかどうかに関心があったのではなく、むしろ、彼らが学習のためにこれらのツールをどのように活用しているのかを知りたいと考えていた。彼らはシンプルだが深遠な問いを投げかけた。人工知能は「足場（スキャフォールド）」、つまり学生が自らの理解を構築するのを助ける一時的な支持物として機能しているのか、それとも「代用品」として、学生が考える必要がないように代わりに思考を行っているのだろうか。答えを見出すために、研究者たちは61人の学生と11人の講師という大きなグループを集めた。彼らは学生に対して14回のグループディスカッションを行い、教師に対しては個別のインタビューを実施し、彼らがどのように書き、どのように学び、どのように教えているかという物語を注意深く聞き取った。

研究者に語った学生たちは、人工知能との関係が、有益であると同時に懸念すべきものであると述べた。多くの学生が、難しいトピックを理解するためにツールを使用すると答えた。ある学生は、コンピュータに「12歳の子どもに教えるように」複雑な主題を説明させることで、自分でエッセイを書こうとする前に基礎を把握できるのだと説明した。また、散らばった思考を整理したり、すでに下書きを書いた後に文法をチェックしたりするために使用する者もいた。こうした瞬間において、テクノロジーは、人間の教師がいない時に即座にフィードバックや明快さを提供してくれる、支持的なチューターのように感じられた。しかし、同じ学生たちは、助けと代替の境界線が非常に細いことも認めた。締め切りが迫り、時間がなくなったとき、一部の学生は、生成された回答を読んだり理解したりすることなく、コンピュータに質問を入力して提出したことを告白した。彼らはこれがリスクであることを知っていたが、仕事を終わらせなければならないというプレッシャーが強かったのである。

学生たちの物語の中で繰り返し現れたテーマは、短期的な成功のために長期的な能力を犠牲にしているのではないかという恐怖であった。コンピュータは数分で洗練されたエッセイを作成できる一方で、ツールなしでは同じ質問に試験で答えることができないことが多いことに、彼らは気づいていた。ある学生は、この感覚を「偽りの希望」と表現し、完璧な課題を提出できても、自力で同じ作業を行うよう求められれば失敗してしまうのだと述べた。もしコンピュータに思考を任せてしまえば、自分自身の思考、調査、そして執筆の能力が弱まってしまうことに、彼らは気づいていた。彼らは、単に「避けるべきもの」とされるのではなく、これらのツールをどのように責任を持って使うべきか、明確なルールとトレーニングを強く求めていた。彼らは、テクノロジーを禁止されるべき対象としてではなく、ガイダンスを必要とする強力なリソースとして見ていたのである。

講師たちも同様のアンビバレンス（両義性）を共有していたが、彼らの懸念は、学生の学習を評価するという彼らの役割に根ざしていた。彼らは、人工知能が定着した事実を認め、それを完全に禁止しようとすることは無意味であると考えていた。彼らは、ツールが学生のアイデアを整理したり、文章の構造を改善したりするのを助ける可能性があることも認識していた。しかし、彼らの主な懸念は、テクノロジーが学生自身の「声」を覆い隠してしまうことだった。学生がエッセイを提出するとき、講師は学生の精神、すなわち、ある論点を主張する能力や主題への理解を評価しようとしている。もしコンピュータがエッセイを書いているのであれば、講師は学生ではなく機械を採点していることになる。彼らは、提出された課題が紙面上では完璧に見えても、学生にその内容について話しかけると、学生が書いた内容を説明できないケースがあると報告した。この乖離により、学生が実際に学んでいるのか、それとも説得力のあるパフォーマンスを見せているだけなのかを判断することが困難になっていた。

この不確実性ゆえに、多くの講師が教え方やテストの方法を変えつつあると述べた。一部の講師は、提出された課題が本人のものではないのではないかと危惧し、自宅で一人で取り組むことができる持ち帰り型の課題を中止した。代わりに、彼らは、学生の思考プロセスをリアルタイムで見ることができる、教室での執筆、口頭試験、または実技デモンストレーションへと移行した。彼らは、採点される仕事が真に学生自身のものとなることを確実にしたいと考えていた。彼らは、学生に人工知能を責任を持って使う方法を教えるという考えには賛成していたが、カリキュラムはすでに満杯であり、テクノロジーに関する新しいレッスンを追加する時間はほとんどないという現実的な問題に直面していた。また、たとえルールを教えたとしても、学生が学習を回避する方法でツールを使用することを選択するかもしれないと懸念していた。講師たちは、新しい現実に適応する必要性と、学生の教育の誠実さを守る義務との間で板挟みになっていると感じていた。

この研究は、答えはテクノロジーを禁止することでも、野放しにすることでもなく、それが学習を置き換えることなくサポートするような「中道」を見つけることにあると示唆している。研究者たちは、鍵となる違いは「誰が考えているか」にあることを発見した。学生が概念を明確にするため、あるいは自分の思考を整理するため、または自分が書いた文章を修正するためにツールを使用する場合、それは「足場」として機能する。それは、学生が自らの理解を築くのを助ける。しかし、学生が議論全体やエッセイ全体を生成するためにツールを使用する場合、それは「代用品」となる。この場合、学生は思考という困難な作業をスキップしてしまい、学習は起こらない。この研究は、これが単なる盗作を検知するという技術的な問題ではなく、学生がいかにして考え、表現することを学ぶかという、より深い問題であることを強調している。

結局のところ、この研究は新しい種類の教育の必要性を指摘している。学生は、これらのツールがいつ役立ち、いつ罠となるのかを理解し、批判的に使いこなす方法を学ぶ必要がある。彼らは、自分自身の声を仕事の中心に据え続ける方法を知る必要がある。講師は、最終的な成果物だけでなく、学生の思考プロセスを見ることができるように、課題を再設計するためのサポートを必要としている。研究は、人工知能がアカデミックな世界の一部として定着しつつあることを結論づけており、目標はそれに抗うことではなく、どのように使われるかを形作ることである。正しく行われれば、それは学習における強力なパートナーとなり得る。誤った方法で行われれば、学生を、自力で考えることができなくなった情報の受動的な消費者へと変えてしまうリスクがある。大学における執筆の未来は、テクノロジーが学生の精神に仕えるのではなく、その逆にならないよう、そのバランスを見出すことにかかっている。