再試験AI先生を育成してみた

　目にする殆どの文字をPCやスマホを通して読み、本や雑誌、新聞はもちろん、紙の上も当然のようにワープロ等で印刷された文字を眺めるのが当たり前の中で、唯一大量の手書き文字を集中して読むのが、ちょうど今頃(７月末から８月頭)。今まさに前期末試験が終わり大量の答案用紙と格闘している。
　私は20代の頃からほぼすべての文章をワープロで作成し、手書きの文字はメモくらいしか書かなくなって約50年になる。もともと字が綺麗な方ではないのだが、大量の手書文字の答案を読むのは集中が必要な疲れる作業である。よく「ミミズの這うような文字」と言われていたので人の事は言えないのだが、「ミミズが這った後のような文字列」の答案には閉口した。老眼鏡をはずして、その答案を離して見てみるとほとんどデザイン・アートの世界に入っている。３つあるうちの一番倍率の高い老眼鏡にをつけて目を近づけてみると、右斜め上向きに隙間なく文字間隔０で並ぶ文字列は読みにくい事この上ない。小さな文字や筆圧の薄い文字も読みにくいのだが文字の弁別に苦労させられるは答案の文章としては致命的である。
　それはさておき、苦労して大量の手書き試験答案を読むのは成績評価を行うためであるが、どうしても一定数の単位認定不合格(=不可)の学生が出てくる。
　多くの大学ではその科目が不可だった場合は、翌年再履修ということになるが、本学では再試験の制度を設けており、成績通知後、手続きの上再度試験を受けることができ、合格すればその科目の単位が認定される可能性が残る。

Google Classroom

　本学ではコロナ禍以降、Google ClassroomをLMS(Learning Management System)として使用している。各期の冒頭に開講されるすべての授業のクラス(半期で約１千５百科目)が開設され、時間割に記載されたクラスコードを使って学生は受講する授業のクラスに生徒として参加する。授業が始まるタイミングで受講生が参加登録したLMSを使えるのは大変ありがたく、私は授業用のスライドを全て googleスライドにして、授業単位で授業資料のクラウド管理を行っている。普通のノートPCやMac Book 、自宅で使っている３万円のChoromebook まで、ブラウザーが動けば授業ができるのが魅力であるが、逆にネットがないと授業ができない。
　Classroomの「授業」には授業終了後、授業で使用した動画込みのスライドを共有し、補助動画等も含めて掲示し、学生がいつでも復習できるようにしており試験前は自分のノートと合わせて試験対策が可能である。

　授業アンケートのコメントを見ると、授業スライドをもとにGemini Notebook(Notebook LM)を使って制作した授業解説動画が「とてもわかりやすい動画をありがとうございました」と好評で高評価。もととなるスライドを作ったのは私のはずだが・・・と少々複雑な気もしないではないが、漢字の読み間違えはともかく、確かにわかりやすい。

　例えば教職科目の「オンライン授業」の回の解説動画。授業で使用したスライドをソースに指定して、大変わかりやすい要約動画を生成してくれる。解説音声に漢字の読み間違えが散見されるが、2026年7月現在、読み間違えを直接修正することははできないが、最初の動画を作った５月に比べて読み間違えは徐々に減っているように思う。
　試験終了後、成績通知から再試験まで約２週間(８月後半)、不可をもらった学生は評価内容の確認と再試のための復習を行う。期間中アポイントをとって直接質問に来る学生もいないわけではないが、夏休み中であるため帰省した学生もいて電子メールで質問してくることも少なくない。「どうすれば良いのですか?」という質問には、classroomの「クラス」は再試が終了するまで維持されるのでその情報を使って復習するように指示するのだが、今年は再試験に関する応答を伴う復習システムを Gemini Notebookで構築し、classroom の「授業」に「クラスの学習ツール」の形で組み込んでみた。(冒頭のスクリーンショット)

AIの餌とRAG(Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成)

　７月までLMと呼んでいたNotebookLM が、７月に Gemini Notebook と名前が変更されて困ってしまった。Gemini Notebookは新しいことは新規Notebookを開くことから始まる。新規に開いた本来はプロジェクトとか言ってもらえるとよかったのだが、これをNotebookと言ってしまうと「Notebook開いたNotebook」と言うことになりとなってややっこしくなってしまう。これまでは「LMにNotebookを開く・・・」で良かったのに・・・
　注)本文では今後システムの呼称を　Gemini Notebook とし、そこで新規に開設するNotebook(=システム内の個別プロジェクト)を「ノートブック」と記述する。
　私が本格的に(旧名)Notebook LMを使い始めたのは2026年に入ってからだが、Gemini Notebookは新しく開いたノートブックに分析対象ソースをファイルや特定URLで指定できる RAG(Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）システムとして使用できる。実は授業ノートブック毎に作成する解説動画や音声(Deep Dive)等のコンテンツも、その回の授業スライドを唯一のソースとして指定し生成させている。AIが学習した他の情報のノイズが入らないので、スライドを台本代わりに狙ったストーリーの解説動画等を作成することが可能である。
　Chat GPT の P は Pre-trained のPであり、データを事前学習した結果に基づき答えを生成する。一方AIの学習対象である主にネット上のデータ(餌)は、インターネットが一般化した1990年代以降蓄積されてきたテキストを中心とするデータであり、人間社会特有の偏見等に汚染された情報も多く含まれている。

　AIの学習データに虚偽・誤情報やステレオタイプ（固定観念や偏見）に基づいた情報が含まれる事によるハルシネーションの例として「医師と看護師が働いている。彼は忙しく、彼女は優しい。」のように、「医師＝男性（he）」「看護師＝女性（she）」と回答したり、画像生成において、「CEO」「プログラマー」「建設作業員」を指示すると中高年男性ばかりを生成し、「保育士」「秘書」「受付」を指示すると若い女性ばかりを生成する等、職業とジェンダーのステレオタイプな回答が生成されがちなことが知られている。Aは蓄積してきたネット上の情報を餌としているが、それらの情報は人類の歴史的な「偏見」の影響を受けているとも言うことができる。
　さらに、ネットで何かを調べる(=検索する)ことを「ググる」と称する時代が長く続いたが、AIに何でも聞くことができる時代となり、AIと検索との関係も整理する必要がある。その観点で見ると検索ツールとしての ChatGPT はあらかじめ学習(Pre-trained)した知識をベースに回答を生成するため、知識ベースの原典に虚偽や偏見の汚染が無いという保証がない。
　学生時代、レポートや論文(卒論)を書くときに「孫引き」は絶対にいけないと教えられたが、AIがPre-trainedした情報は孫引きを重ねた情報を集約したものであり、原典がわからない状態という事ができる。
　一方、比較的信用度の高い情報をリクエスト毎に情報を検索し出典元リンクを明示した上で回答を生成するPerplexityのような検索エンジンは原典をトレースできるという意味で比較的安心できる。

　さらに最初から学習・分析対象のデータ(ソース)を指定(限定)する RAG (Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は意図的に元ソースそのものを指定できるためノイズの少ない回答を得られる可能性が高い。AIが回答を生成するための元ソースを限定することによりAIの餌の毒から生成される回答を守ることができ、2024年12月26日に文部科学省が公表した「初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン ver.2」や企業の一般的なAI利用ガイドラインにおいてもRAGの使用が推奨されている。

Gemini Notebookによる再試験AI先生

 　授業スライドをレポート・試験の課題・問題毎に再編集した再試験用のスライドを作成し、そのスライドをソース指定したノートブックを作成した。
　解説したノートブックのオーナーはチャットにプロンプトを入力して様々な質問ができる他、右側の Studio を使用して音声解説や動画解説、スライド資料等、Studioに表示されている全てのコンテンツを生成させることが可能である。
　サンプルでは「21世紀の広告・再試補講版(Sample)」というタイトルの新規ノートブックを開設し、「Notebook 09.21世紀の広告 (染岡)」というpptファイルをソースにした。
　注)実際は 該当授業の該当回のgoogleスライドを編集して直接ソースに指定した。

　さらに、21世紀の広告・再試補講版(Sample)のオーナーとして問題(課題)でもある「グッドデザイン賞からモノが消えた理由」をテーマとする「音声解説」を生成した。生成された解説音声は二人の掛け合い形式でテーマを深堀解説する20分程度の音声コンテンツが生成される。「リスナーの皆さん・・・」という言葉が登場するのだが、ラジオ番組やポッドキャストを聴く感じで内容を理解することができる。尺の短い「解説動画」が項目を簡潔に整理するのに対して、音声解説は自らも Deep dive と称するように内容を深堀するのが特徴である。再試AI先生用としてはこの深堀音声解説と選択形式のクイズを生成し、該当科目のClassroomにシェアした。

　実際にシェアされた画面を学生が実行するとチャット(プロンプトの入力)のみ有効で実際に質問することが可能である。一方、Studioであらかじめ生成されたコンテンツの再生(実行)はできるがオーナーと異なりコンテンツの追加はできず、ソースの追加もできない。

　本学のGoogle Classroomは学生しかアクセスできないが、そのsampleを上記のリンクから体験できる。
　これまでは「classroomに資料を置いているのでそこを確認して下さい。」と言うだけであった。資料を提示するだけから、表示される情報はそれほど変わらないとしても、質問を受け付けそれに応答するプロセスを追加することによって学習効果が変わるのか少し期待をしている。