米大学で進む「成績インフレ」　評価Aが急増、ChatGPT影響で

学歴インフレ/Credential inflationという言葉が従来あるがそれに呼応して成績インフレ/Grade infrationというワード選定。大卒者が増え過ぎ学位の価値が相対的に低下した事を指す学歴インフレに対しAI等発展とそれによる「テストハック」の蔓延による試験スコアの底上げで成績の価値が相対的に低下したという話である。つまりテクノロジーにより学位も成績も識別力や情報価値として力を失いつつあるという事。これを極論すれば学歴不要論・勉強不要論まで発展しうるわけだがそこまでには若干の時間の余裕はありそうにて何とかそれまで人類はこのテクノロジーと折り合いを探す事となるのだろう。

プリンストンでは「すべての対面試験の会場に監視員を置く方針を採択」とのことですが、これは学生と話していると「自分は不正をしていないということを客観的に証明してほしい」という思いもあるようです。いまは面接ですら放っておくと面接対応AIがオンライン面接のカメラから見えない傍らに、なんて話もあります。 生成AIの登場によって、これまで駄目だと言われていた日本型の試験がまだ生き残って、海外のエッセイなど「日本も見習うべき」とされていた評価方式が一気に意味をなさなくなってしまったのはどういうことだろうかと興味深く見守っています。

AI成績インフレ問題の本質は、評価制度がAI登場以前の能力観に基づいていることです。AI利用前提とした能力も測る必要があります。第一に戦略や分析・提案の意思決定プロセスや判断根拠を問う課題設計に移行すること。第二にAIが苦手な非定型で文脈依存の問いを出題の主軸に据えること。第三が口頭試問や実演パフォーマンス評価です。 　中でも口頭試問は本人の理解度を測る良い方法です。ただ、教員負荷が高く、評価がバラつきます。そこでAIによる口頭試問が出てくるでしょう。少なくとも一次評価では。成果物の完成度よりも、問いの立て方や情報の取捨選択、論理の整合性を問う評価への移行が、AI時代の人材育成に欠かせません。