現地時間の13日、ウォールストリートジャーナル（WSJ）によると、イゴール・チリコフUCバークレー高等教育研究センターの上級研究員は、同日公開した論文で「チャットGPT公開以降、AI活用の可能性が高い大学の授業でのA評価の割合が大幅に増加した」と述べた。
チリコフ研究員は、2018年から2025年までの間にアメリカ・テキサスのある大規模公立大学の成績50万件以上を分析した。この大学は講義計画書と成績分布を公開しており、授業ごとの課題の種類と成績の変化を比較することができた。
分析の結果、文章作成やコーディング課題が多い授業でA評価の増加が明らかであった。人文学や工学分野の授業が代表的である。2022年まで、AIへの露出が高い授業と低い授業の間には大きな差がなかったが、チャットGPT公開以降、AI露出の高い授業でのA評価の割合がより早く増加した。
AI露出が高い授業で教授が付与したA評価は約30%増加した。一方で、A-やB+の割合は減少した。宿題のように自宅で行う課題の割合が高い授業ほど、A評価を得る可能性が高くなった。
チリコフ研究員は、これを学生の学習成果が改善された結果とは見なせないと考えている。学生が生成型AIを活用して課題の成果を向上させた可能性が高いというのだ。彼は「学習には自ら問題を解決する過程が必要であり、AIがこの過程を弱める可能性がある」と指摘した。
問題は企業の採用である。新卒採用市場が冷え込む中、企業は応募者をふるい分ける基準を再強化している。アメリカ大学雇用主協会によると、採用過程で平均成績（GPA）を活用する企業の割合は2023年に37%から最近42%に上昇した。グローバル投資銀行のバークレイズやモルガン・スタンレーなどは、一部のインターンシップ職務にGPAの最低基準を設けている。
しかし、AIの普及によりGPAの意味は不明確になっている。自己紹介書や履歴書がAIで簡単に作成されるようになり、評価の信頼性が低下したように、成績も学生の実際の能力よりもAIへのアクセスや活用能力を反映する可能性があるという懸念が高まっている。
一部の名門大学も成績評価が緩くなった問題を公式に取り扱い始めている。ハーバード大学はA評価の割合に上限を設ける案を議論している。イェール大学も先月の報告書で「成績は学生が何を学んだかを伝えるための制度だが、現在はその機能を十分に果たしていない」と指摘した。
大学現場では評価方法を変更する動きも見られる。ペンシルベニア大学ウォートンスクールで交渉と企業倫理を教えるチェルシー・シャイン教授は、AIが課題で簡単に満点を取れることを確認した後、「宿題の割合を減らし、中間試験や授業中のクイズの割合を増やした」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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