ChatGPT、学生の課題品質向上を示す研究 1,000人超の実験で効果
- OpenAIが学生利用に関する研究結果を公開しました。
- ChatGPTへのアクセスで課題の品質と一貫性が高まりました。
- 批判的思考の訓練は独自性の幅を広げました。
OpenAIは2026年8月27日、Bocconi Universityの研究者とOpenAI Economic Researchによる実験結果を公開しました。1,000人超の学生を対象に、ChatGPTへのアクセスと因果推論の訓練が大学課題に与える影響を調べた内容です。
学生はChatGPTへのアクセス、因果推論の訓練、両方、どちらもなしの4群に分けられました。ChatGPTにはGPT-4oが使われました。
回答にはより多くのアイデアが含まれ、論理が明確で、専門家の提案に近い内容でした。学生は質問内容を決め、回答を評価し、最終提出に入れる内容を選ぶ必要がありました。
因果推論の訓練を受けた学生は、アイデアが機能する理由や失敗する条件をより明確に説明しました。一方で、従来型の評価基準では点数上昇は確認されませんでした。テキスト分析では、訓練を受けた学生が同級生と比べてより幅広く異なるアイデアを出したことが示されました。
つまり、ChatGPTを使った学生は、提出する答えがきれいにまとまるようになった、という話です。筋が通り、アイデアの数も増え、専門家が書いた提案に近づきました。新人が先輩の書き方を借りて仕上げた、というイメージに近いです。
ただ、丸投げではありません。何を聞くか決め、返ってきた答えを見比べ、提出物に入れる中身を選ぶのは学生の仕事でした。もう一方の因果推論の訓練は、答えの見栄えではなく、出てくるアイデアの幅を広げる方向に効きました。
ChatGPTを配れば、提出物はきれいになります。ただ、アイデアの幅を広げたのは、AIではなく紙とペンでもできる因果推論の訓練のほうでした。
書いているものは良くなっているのに、ものさしのほうが拾えていません。学校の課題だけの話ではなさそうです。企画書や提案書の評価にも、そのまま当てはまります。
答えの質と、アイデアの幅。この二つが別々に伸びると分かった以上、成果物の完成度だけで人を測るやり方は、ちょっと分が悪くなりました。
実験に使われたモデルはGPT-4oです。もっと新しいモデルで同じ設計をやり直したとき、独自性の差がどう動くのかが気になります。OpenAI Economic Researchの次の報告を見たいです。
ChatGPTを教育現場で使う学生、教員、課題設計に関わる学校関係者に関係します。
出典: OpenAI News ↗
