Ethan MollickとLilach Mollickによる2つの実践論考は、生成AI授業の設計図として広く参照されている。「Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts」（2023年6月）は生徒にAI利用を課題として与える方法を7つに整理し、続く「Instructors as Innovators」（2024年）は教員自身がAI演習を作る側に回る方法を示した。いずれも査読論文ではなくワーキングペーパーであり、著者自身が、提案する活用法はまだ初期段階で十分に検証されていないと明言している。その留保を含めて読むことが前提になる。

教員がイノベーターになる生成AI授業の進め方

「Instructors as Innovators」の主張は、教員が内容と教授法の専門性を生かして、自分でAI演習やツールを設計する「構築者・イノベーター」になるというものである。個別化された学習体験、シミュレーション、メンタリング、コーチング、共創といった新しい練習と応用の形を演習として提示し、演習ごとに、カスタマイズ可能なプロンプト、授業での実施方法、評価、考慮すべきリスクを示す。特徴的なのが「ブループリント」の考え方で、完成したプロンプトを配るだけでなく、教員が独自のプロンプトを作るためのプロンプトを用意している。個別教員の手で教育技術の開発が担われることで、その開発が民主化されうる、というのが著者らの見立てである。ただし演習は出発点であって決定的な解法ではない、とも明記されている。

土台となる「Assigning AI」の7アプローチは次の通りである。①AIメンターは頻繁なフィードバックによる学習改善を狙うが、誤りを含む助言を批判的に検討しない危険がある。②AIチューターは個別化された直接指導が強みだが、AIの知識基盤は不均一で、作話（confabulation）の危険が最も高い。③AIコーチは省察と自己調整を促しメタ認知を高めるが、指導の口調が合わないことや誤った助言の危険がある。④AIチームメイトは別の視点を提供し協働知能を高めるが、作話や誤り、「性格」の衝突が起こりうる。⑤AIとしての生徒（AI-student）は、教えることが強力な学習法であることを利用し理解度を確認するが、作話や議論の脱線が学びを損ないうる。⑥AIシミュレーターは意図的な練習と知識の転用を助けるが、再現の忠実度が不適切になる危険がある。⑦AIツールは同じ時間でより多くを成し遂げさせるが、作業ではなく思考そのものを外注してしまう危険がある。全体を貫く原則は、生徒を「ヒューマン・イン・ザ・ループ」に置き、AIの出力を鵜呑みにせず、信頼できる情報源で確かめ、自分の視点で補う責任を生徒に持たせることである。

プロンプトと課題例を校内で共有する方法

「Assigning AI」はアプローチごとに、例示プロンプト、出力例、リスク、教員向けガイドライン、生徒向け指示、自分でプロンプトを作る手順までを1セットで収録している。共有の単位を「プロンプトの文面だけ」にしないことが、この構成から学べる点である。校内で蓄積する際も、プロンプトに加えて、対象学年・単元、狙う学び、生徒への指示文、実際に起きた誤りや想定外の出力、改訂後の文面を一緒に残す形が、他教員が文脈ごと再利用できる蓄積になる。「Instructors as Innovators」のブループリントの発想を使えば、共有は完成品の配布ではなく、自校の題材に合わせて作り替えるための雛形の共有として設計できる。著者らが挙げる共通リスク――作話、偏り、プライバシー（入力データが将来の学習に使われうること）、カリキュラム外の内容を説得力を持って教え込む教授上のリスク――も、共有時の点検項目として明示しておく必要がある。AI課題についてはオプトアウトを認めるべきだという著者らの注意も、学校運用にそのまま引き継げる。

うまくいかなかった実践も残す理由

失敗例を残すべき理由は、著者ら自身の留保と直結している。提示された方法は初期段階で「ほとんど未検証（largely untested）」であり、どの方法がどの教室で効くかは試行錯誤で見極めるほかない、と論文は述べる。成功例だけが蓄積されると、効かなかった条件――例えばチューター役での作話の多発、コーチ役の口調が生徒に合わなかった事例、思考の外注に流れた課題設計――が次の実践者に伝わらず、同じ失敗が繰り返される。リスクの記述自体、アプローチごとに「どこで失敗しやすいか」の予測として書かれているため、実践記録をその予測と突き合わせることで、校内の知見は検証の形を取り始める。失敗の記録は反省文ではなく、プロンプトの改訂履歴とセットで残す「設計の証拠」として扱うのが、この2論考の実験姿勢に沿う。

あわせて読みたい

出典：Mollick, E. & Mollick, L.「Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts」（2023年6月） https://arxiv.org/pdf/2306.10052 ／ Mollick, E. & Mollick, L.「Instructors as Innovators: A Future-focused Approach to New AI Learning Opportunities, With Prompts」（2024年） https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4802463

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