2022年の時点で早くも、識者たちは「ChatGPTは高校の英語授業を終わらせる」と言い放っていた。しかしライティングの専門家ジョン・ワーナーが指摘したように、「ChatGPTには、守るに値するものを殺すことなどできない」のだ。
それから4年が経った今も、現場の教師たちは、従来型のライティング課題に対する大規模言語モデル（LLM）の脅威にどう対処すべきか、模索し続けている。チート用のボットではこなせないような課題を組み立てられないだろうか。倫理の授業を繰り返し行えば、生徒たちに課題をコンピュータへ丸投げするのを思いとどまらせられるのだろうか。おそらく、どちらも無理だろう。では代わりに、教師は何をすべきなのか。
まず、そもそも学校の作文課題がなぜチャットボットによる代筆にこれほど脆弱だったのかを理解することが有用である。
ライティングは雑然としており、極めて個人的な営みだ。あるメッセージを伝える方法は何千通りもあり、「最良」の選択は書き手と読み手によって異なる。だからこそ、文章を評価することもまた複雑で難しい。最高レベルの書き手同士でも、誰もが同意できる「最も優れた作家トップ10」を挙げることは不可能だろう。まして15歳のアマチュアの文章の質を評価するのは、なおさら困難だ。
とらえどころのない評価という課題に直面したとき、とりわけ書き手としてまだ成長途上にある生徒たちを相手にする場合、多くの教師は構造的な指標に頼るようになった。この生徒が根拠をどれほどうまく使えているかを判断する自信はなくても、5段落構成で書けているかどうかなら判定できる。この導入段落がどれほど効果的か確信は持てなくても、主題文で始まっているかどうかなら判別できる、というわけだ。
この20年間続いてきた、結果重視の標準化された多肢選択式テストも助けにはならなかった。そうしたテストの根底にあるメッセージは、すべての問いにはどこかに正解があり、生徒の役割はそれを見つけ出すことだ、というものだ。それは、生徒が自分の内側から考えを育て、それを表現するという課題設定とは大きく異なる。
こうした要因が積み重なった結果、ライティングをアルゴリズムに落とし込み、生徒が段階的な手順に従えるようにする傾向が強まった。その結果、教師はしばしば、生徒が自分の考えをどれだけうまく文章で伝えられているかではなく、決められた手順にどれだけ忠実に従っているかを評価するようになっている。
そしてこのことが、教室でのライティングをAIにとって格好の獲物にした。AIは、内容が何を伝えているかを特に問題にせず、アルゴリズムに従うことにかけては極めて優秀だ。構造と形式を重視する課題に取り組む生徒にとって、AIは実に便利な存在なのだ。
一方、AIがあまり役に立たないのは、授業で扱った題材や考えについて生徒自身の視点を述べるよう求める課題だ。生徒が自分自身の声で考えを組み立て、提示することを求める課題でも、AIの有用性は低い。指示に従う能力を示す洗練された仕上がりよりも、考えることと伝えることを重んじる課題でも、AIの価値は下がる。
スティーブン・キングは著書『書くことについて』のなかで、「書くとは何か」という問いに一言で答えている。
「もちろん、テレパシーだ」。そしてのちに、「心と心の出会いだ」とも語っている。
ライティングを、人から人へ考えを伝える手段として重んじることを土台に据えた教室は、AIに完全に無縁ではいられないだろうが、文章という成果物を生み出すための厳格なアルゴリズムに従うことを土台にした教室よりは、はるかにAIに抗える。人間の教室では、人間を中心に据えるべきなのだ。
