AIの不正利用に揺れるインドの大学：口頭試問と手書き試験が新たな対策に

インドの高等教育で広がるAIの不正利用

近年、インドの大学やカレッジは、技術革新と学問の誠実性が交差する局面に立たされている。ChatGPT、Gemini、Copilotなどの生成AIツールが急速に普及し、学生が課題や研究、さらには日常的なコミュニケーションに取り組む方法は一変した。こうしたツールは効率化や新たな学習機会をもたらす一方、独自に考える力の衰え、学生の成果物の真正性、従来の教育法の将来をめぐり、教育関係者の間で広範な懸念を呼んでいる。

ベンガルールやボーパールなど各地のキャンパスでは、教員が学生の行動に根本的な変化を感じている。課題や小論文、メール、プレゼンテーションの作成に、AIが使われたり、全面的に近い形で補助したりするケースが増えている。ノートを取ったり指定された文献を読んだりする代わりに、教材をAIシステムに入力して要約を作らせたり、課題を丸ごと完成させたりする学生も多い。この傾向はインドに限ったものではないが、インドの教育関係者はとりわけ積極的に対応しており、AIの不正利用を防ぐため、口頭試問や手書き試験、工夫を凝らした課題を試している。

なぜ学生はAIを使うのか

多くの学生にとって、AIの魅力は単純明快だ。時間と労力を節約できる。120ページにも及ぶ難解な技術文書や差し迫った締め切りを前に、コンピューター工学を専攻したテジャス・P.V.さんのような学生は、AIを実用的なリサーチアシスタントと捉えている。「AIを使えば時間を節約できます。参考文献を探してくれるので、調査にも役立ちます。長くて退屈な文書なら、重要なページを特定して、どこに集中すればよいか教えてくれます」と話す。環境科学を学ぶキールタナ・S.さんらは、締め切りが近づくにつれてChatGPTを使いたい気持ちが強まると認める。出力が無機質すぎたり、専門的すぎたりすることもあるという。

AIを使う理由として、効率が重視され、AI搭載ツールが標準になりつつある現代の職場の実情を挙げる学生もいる。「就職した後、上司がこうした基本的な作業を手作業でやって時間を無駄にするよう求めるとは思いません」と、プログラミング課題の完成にAIを使う工学系の学生は言う。

しかし、その根底には、より深い動機もある。英語学のグリーシュマ・モハン教授は、特に英語を教授言語としない環境で学んできた学生の多くが、自分の文章力への不安からAIに頼っていると指摘する。「自分の文章やアイデアは不十分だという不安があり、AIのほうが洗練されて聞こえるため、学生はAIを使います」と話す。だが、AIへの依存は、知的成長に欠かせない試行錯誤を通じた学びを妨げかねない。

教員の懸念：独自に考える力の衰え

さまざまな分野の教育関係者が、AIの無制限な利用がもたらす長期的な影響に警鐘を鳴らしている。アジム・プレムジ大学で歴史学と社会学を教えるアディル・ホセイン博士は、学生自身が作成した内容とAIが生成した内容を見分けるのに苦慮し、教える喜びが失われていると嘆く。「学生にとっては近道です。しかし教員にとっては、AIの内容と学生の内容を分ける作業が増えて、かえって大変です。教える喜びはなくなりました」と語る。

生物学を教えるアナニャ・ムカルジー助教は、学生が本物の議論を交わすよう、あえて論争を呼ぶテーマを選んでも、意見の要点をまとめるのにAIに頼ることが多いと指摘する。「科学の本質である独自に考える力が失われつつあります」と警告する。技術分野でも問題は深刻だ。コンピューター・アプリケーションを教えるプレム・サガル助教は、AIはコードのデバッグに役立つ一方、頼りすぎればプログラミングの土台となる論理的思考力が損なわれるとみている。

こうした懸念はインドに限らない。世界各地の大学が同様の課題に直面している。例えば米国では、持ち帰り課題がAI生成の盗用にますます脆弱になるなか、授業内での作文や口頭試験、グループワークを増やすよう、科目の設計を見直す教員が増えている。

検出と処分：いたちごっこ

AIの不正利用に対処するため、インドの大学はさまざまな懲戒措置を導入している。多くの教育機関では、AI生成物が疑われるケースを教員が報告するよう求めているが、運用は一様ではない。AIの使用が発覚した学生を不合格にする厳しい学部もあれば、試験中の電子機器の使用を禁じたり、すべての小論文を手書きにしたりするところもある。文法の修正や調査に限ってAI利用を認める場合もあれば、AIを使っていないと判断されるまで何度も書き直しを求める場合もある。

Turnitinやインド発のDrillBitなどの検出ツールには、AI生成文を特定する機能が追加されているが、決して確実ではない。注目を集めた事例では、法学部生のカウストゥブ・シャッカルワルさんが、AIを使ったとして不合格にされた後、O.P.ジンダル・グローバル大学を提訴し、Turnitinの検出精度に異議を唱えた。大学は最終的に判断を覆し、現在の検出技術の限界と誤検出の可能性が浮き彫りになった。

教員は、学生の文章の癖を知っていることを手掛かりに、AI生成物を見抜くことも多い。特徴的な兆候として、長いダッシュの使用、「とはいえ」といった型どおりの言い回し、意見が不自然なほど均衡よく並んだ小論文などが挙げられる。BypassGPT、WriteHuman、QuillBotなどのツールを使ってAIの文章を「人間らしく」見せようとする学生もいるが、優れたサービスはインドの多くの学生にとって高価で手が届きにくい。

新たな対策：口頭試問と手書き試験

ソフトウェアによる検出の限界を受け、インドの教育関係者は、より伝統的で創意工夫を凝らした評価方法に目を向けている。口頭試問は、学生が提出した課題の内容を理解しているか確かめる手段として広く使われるようになった。AMC工科大学のパッラヴィ・K.V.教授は、学生が提出物を実際に読み、理解していることを確かめるため、日常的に内容について質問している。

手書き試験も復活している。タイピングに慣れた学生には不評だが、監督者のいる試験会場ではAIツールを使うのがはるかに難しく、成果物の真正性を確かめる手段とみなされている。さらに、AIによる近道が通用しにくい課題を設計する教員もいる。例えば、人類学の講師がフィールドワークで行ったインタビューの音声記録を求めたり、法学の教員が画期的な判例に基づく模擬演習を作成したりしている。

マニパル高等教育アカデミーのスワティ・シヴァナンド博士は、歴史上の人物2人の対話を想像して書く課題を考案した。創造性と個人的な関わりが求められる課題だ。同様に、地元の大学を舞台に、実在する学生をモデルにした登場人物を使う創作の授業課題も、AIの利用を抑える効果を上げている。

避けられないAIとの共存：責任ある活用

AIは今後も使われ続けると認識し、全面禁止から責任ある導入へと方針を転換する教育関係者もいる。セント・ジョセフ大学のアルピタ・ジャイン助教は、印刷された教材から選択式問題を作るためにChatGPTを使い、学生が内容により深く取り組むよう促している。学生は当初抵抗したが、後にこの方法をほかの科目の学習にも取り入れた人もいた。

プレム・サガル教授は現在、授業計画やプレゼンテーションだけでなく、学生にきめ細かなフィードバックを提供するためのAI活用法も、同僚の教員に指導している。データ分析を活用すれば、教育関係者は学生の成績の傾向を把握し、それに応じて教え方を調整できる。

重要なのは、AIの出力を批判的に評価する方法を学生に教えることだ。パッラヴィ・K.V.教授は、AIが生む誤情報や偏見の危険性を指摘し、AIによる履歴書選考が性別や人種に関する偏見を再生産しかねないといった実例を紹介している。また、流行のAIアプリに個人情報をアップロードすることのプライバシー上のリスクについても、学生に注意を促している。

世界の動向：各国の大学の対応

インドの大学が直面する課題は、世界各地の大学にも共通している。米国では、ChatGPTなどのツールの登場を受け、科目の設計を見直す動きが広がった。教員は持ち帰りの小論文や教科書持ち込み可の課題を減らし、授業内での作文、口頭試験、グループプロジェクトを重視するようになっている。個人的な振り返りや時事問題の分析を求めるなど、AIによる自動化になじみにくい課題を工夫する教員もいる。

大学は、生成AIに明確に言及する形で学問の誠実性に関する規則も更新している。GPTZeroなどの検出ツールが導入され、AIの倫理的な利用をめぐる議論は、新入生オリエンテーションや必修科目に組み込まれつつある。目標は不正行為を防ぐだけでなく、責任ある、十分な知識に基づくAI利用の文化を育てることだ。

AIをカリキュラムに取り入れ、AIが生成した回答を批評したり、専門家の成果物と比較したりするよう学生に求める教育関係者もいる。こうした取り組みは、AI主導の世界でますます不可欠となる批判的思考力やデジタルリテラシーの育成を目指している。

より広い影響：AI時代の教育を考え直す

教育現場でAIが広がるなか、学習や評価、学問の誠実性の本質をめぐる重大な問いが浮上している。AIは情報へのアクセスを広げ、多様なニーズを持つ学生を支援できる一方、独自の思考力や創造性、誠実なコミュニケーションの育成を損なう恐れもある。

実務上の懸念もある。AIツールは多くのエネルギーを消費する。ChatGPTのようなシステムとのやり取りでは、一般的なウェブ検索の最大10倍の電力を使う場合がある。さらに、AI生成コンテンツの増加により、学生の成果物を評価し、公平な評価基準を維持することが難しくなっている。

同時に、教育におけるAIをめぐる議論は、社会における技術の役割をめぐる、より大きな議論の一部でもある。AIシステムの高度化と自律化が進むにつれ、偏見やプライバシー、説明責任をめぐる問題は、ますます切迫している。教育関係者、政策立案者、技術者は協力し、イノベーションと倫理的責任の均衡を図る指針や枠組みを作らなければならない。

要点

• インドの大学ではAIの不正利用が急増し、学生は課題や小論文、さらには日常的なコミュニケーションにも生成AIを使っている。
• 教員は、独自に考える力の低下、学生の成果物の真正性、従来の学習過程の衰退を懸念している。
• TurnitinやDrillBitなどの検出ツールはAI生成コンテンツの特定に使われているが、確実ではなく、誤検出も起こりうる。
• 教育関係者は口頭試問や手書き試験、AIに頼った近道を防ぎ、学生自身の主体的な取り組みを促す創意ある課題で対応している。
• AIを責任ある形で授業に取り入れ、問題作成やフィードバック、デジタルリテラシー教育に活用する教員もいる。
• インドの課題は世界的な傾向を反映しており、各国の大学はAIへの対応として、評価方法や学問の誠実性に関する規則を見直している。
• 教育におけるAIのより広い影響には、エネルギー消費、偏見、プライバシー、真正な学びの将来をめぐる懸念が含まれる。
• 最終的な目標は、AIの利点を生かしながら、批判的思考、創造性、誠実さという教育の中核的価値を守ることだ。