Kasneciほかによる論文「ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education」は、ChatGPTの公開直後の2023年に学術誌Learning and Individual Differencesに掲載された、LLM（大規模言語モデル）の教育応用を整理した初期の総説的論文です。ミュンヘン工科大学を中心とする多数の研究者が参加し、その後の議論の出発点の一つになりました。

機会として整理されたこと

論文は、生徒と教員の双方の視点から機会を整理しています。教材や練習問題などの教育コンテンツの作成支援、学習者一人ひとりに合わせた説明や練習の提示、対話を通じた学びへの関与の向上、障害のある学習者への音声技術との組み合わせによる支援などが挙げられています。遠隔学習や個別指導の補助、グループ学習での活用といった使い方も、初期の段階から論点に含まれていました。教員側では、専門的な研修や教材準備の支援も機会として挙げられています。

課題として挙げられたこと

一方で課題も明確に書かれています。出力の正確さのばらつき、学習データに由来する偏りの可能性、仕組みが説明しにくいという解釈可能性の問題、誤用のリスクなどです。そのうえで論文は、教員と学習者の双方に、技術の仕組みと限界を理解するリテラシーが必要だとし、事実確認の方法を含む批判的思考を軸にした教育的な設計と、教育制度としての明確な戦略が求められると結論づけています。人間による継続的な見守りが前提であることも繰り返し述べられています。

今読む意味

2023年時点の整理であり、現在のモデルの性能や各国の制度は当時から変化しています。個々の記述には古くなった部分もあります。それでも、「機会と課題を対にして整理し、人間の判断を前提にする」という枠組み自体は、その後の多くのガイドラインにも通じる形で残っています。初期の論点整理として読むことで、その後どの論点が実証研究で確かめられ、どの論点が未検証のまま残っているかを見比べることができます。なお、数字や制度の内容は変更される可能性があります。最新の内容は出典の一次情報をご確認ください。

生徒と教員の双方に分けて機会と課題を整理する構成は、その後の総説やガイドラインでも踏襲されることが多い、初期の整理の型になっています。

出典：Kasneci, E. ほか「ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education」Learning and Individual Differences 103, 102274（2023年） https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

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