ハーバード大学、4つの提言と33の戦略を盛り込んだジェネレーティブAI学生応募ガイドを発表

2025年1月17日、ハーバード教育大学院（HGSE）は、ハーバード・クリエイティブ・コンピューティング・ラボがラーニング・デザイン専攻（Learning Design）の学生の経験に基づいて作成したガイド「GenAI in Student-Directed Projects: Recommendations and Implications」を発表した。ハーバード・クリエイティブ・コンピューティング・ラボがラーニングデザインの学生の経験に基づいて作成したこのガイドは、学生の自主性、批判的思考、問題解決に焦点を当てた創造的な学生主導のプロジェクトの文脈で、GenAIが教育と学習をサポートできる効果的な方法を示しています。このガイドでは、新しいテクノロジーがもたらすチャンスと難しさを強調し、アドバイスや戦略、使用する際の注意点を紹介しています。

このガイドの共著者であるクリエイティブ・コンピューティング・ラボのディレクター、カレン・ブレナンは、次のように説明する。「幼稚園から高校までの教育現場において、ジェネレーティブAIとその誤用の可能性に関する不安の一部は、実際には特に重要でも意義のあるものでもない仕事を学習者に求めているのではないかという認識から生じています。もし機械がこのようなことができるのであれば、あらゆる年齢の学生にそれを求めることにどのような意味があるのだろうか？

原文ママhttps://creativecomputing.gse.harvard.edu/genai/

カレン・ブレナン、ポリーナ・ハドゥオン、アヴァンティカ・コルル、サリー・ヤオ、ジェイコブ・ウルフ
ハーバード大学教育大学院

紹介

「問題は、AIがあなたより強力かどうかではなく、あなた＋AIがあなたより強力かどうかだ」。

- アンドリュー・ホー（ハーバード大学教育大学院教授

生徒が主導するプロジェクト、すなわち生徒が内容やプロセスを指導するプロジェクトは、幅広いスキルや概念、学問的な経験や流暢さを身につけるための、個人的で有意義な文脈として機能する。しかし、学生は、目標を定め、プロジェクトの範囲と課題を決定し、創造的なビジョンを具体的に実現することに困難を感じるかもしれない。

「生徒主導」とは、完全に自律的な作業を意味するものではない。実際、自律的なプロジェクトに取り組む際、学生はさまざまな足場やサポートから恩恵を受けることができる。そんな折、新たな支援の形として、ジェネレーティブ・アーティフィシャル・インテリジェンス（GenAI）が身近になりつつある。GenAIといえば、OpenAIのChatGPTやハーバードのカスタムAIサンドボックスのような、合図に応じてテキストや画像などのコンテンツを生成するツールを指す。

教師と生徒としての私たち自身の経験に基づき、私たちはGenAIが生徒主導のプロジェクトにおいてどのように効果的なサポートとなりうるかについて興味を持っていました。Harvard Initiative for Learning and Teaching (HILT)の寛大な支援を受けたこのガイドは、その好奇心の探求の結果です。

このガイドには、GenAIがどのように自主的なプロジェクトをサポートできるかについてのアドバイスや洞察が含まれています。このガイドが、生徒の目標や願望を実現するためにGenAIをどのように活用できるかを探る上で、生徒や先生方のサポートになれば幸いです。

プロセス

2023年秋、私たちはハーバード大学教育大学院のインストラクショナル・デザインの学生を対象とした必修科目を担当した。このコースの学生は、学習体験をデザインすることに焦点を当てた、1学期にわたる自主プロジェクトを開発した。各生徒はプロジェクトに参加したが、どのプロジェクトに取り組み、どのように実施するかは各生徒次第であった。

GenAIに新たに焦点を当てたことで、コースの受講生がプロジェクト開発でこれらのツールをどのように使っているかを理解したかった。また、プロジェクト・コースを教えている同僚が、この特別な技術的瞬間の課題と機会についてどのように考えているのかも知りたかった。ハーバード教育大学院のインストラクショナル・デザインの学生27名と、ハーバード教育大学院の教員7名にインタビューを行った。

学生インタビューに先立ち、各学生にプロジェクト開発体験のマップを作成してもらい、旅の主要なマイルストーンをマークし、GenAIを含む途中の重要なサポートやツールを指摘してもらった。このプロセス志向は、数ヶ月にわたるラーニングデザインプロジェクトに関わる様々な活動を理解するのに役立った。

プロセスに関する質問に加え、自律型プロジェクトとGenAIについてのより広範な考えを学生に語ってもらった。教員へのインタビューも同様の構成であったが、教員自身の利用よりも、生徒の研究に焦点を当てた。

もちろん、これらのインタビューは、特定の時点と特定の学生グループを反映している。ある特定の時点に関して言えば、私たちはこの記録を、人々が強力な新しいテクノロジーに関わり始めたときに感じた可能性の記録として役立てたいと考えた。特定の学生グループに関しては、私たちはデザインを学ぶ大学院生だけを対象にした。しかし、たとえあなたが大学院生を相手にしていないとしても、あるいは教育においてデザインを学ぶことに重点を置いていないとしても、創造的な学生主導のデザイン・プロジェクトについてのアイデアが、あなたの教育とデザインの想像力を刺激することを願っています。

提言と意味合い

学生や教員との会話の中で、私たちは学生主導のプロジェクトでGenAIを使用する多くの素晴らしい一般的な提案や美しい具体例を聞いてきました。私たちが学んだことの広さと深さを共有するために、このガイドを書きました。まず、一般的なアドバイスです：

より広い意味合いを考えてみよう。 学生や教員は、GenAIの使用に関する多くの深刻な問題を指摘し、思慮深く使用することの重要性を強調した。GenAIの使用には、幻覚を作り出す傾向、環境フットプリントの大きさ、コストによるアクセシビリティの障壁、文化の均質化の可能性、アルゴリズムに内在するバイアスなどがある。GenAIの限界と潜在的な危険性を認識し、意図的にアプローチすること。

学習と本物の声を守る もうひとつの繰り返されるテーマは、GenAIを個人の思考、努力、スタイルの代用品としてではなく、サポートとして使うことだった。ある学生はこう説明した。「ちょっと行き詰まりを感じているとき、GenAIは第二の脳になってくれると思います。GENAIに助けを求めることはできますが、GENAIがすべてやってくれるわけではありません。あなたがパイロットであることに変わりはありません。生徒たちは、どの仕事をGenAIに任せ、どの仕事を自分で取り組むかを決める難しさについて語った。別の生徒が提案したように、「今自分が何をしたいのか、よく考えてみてください。ただ仕事を終わらせたいのか、それとも学びたいのか。"

遊びと実験を受け入れる。 学生も教員も、さまざまなGenAIツールを実際に使ってみることの重要性を強調した。「ある学生は、「GenAIは何でもできるわけではありません。だから戦略的に使いましょう。ある教員は、「実際に使ってみて、何が起こっているのかを知ることです。あなた自身がそれを感じるまでは、学生を助けることはできないのです」。

戦略的反復を実践する。 生徒たちは、GenAIで成功するには何度も挑戦し、改善のためのプロンプトが必要であることを経験を通じて学んだと話した。ある生徒の観察によると、「最初の試行ですぐに正しい答えが出るわけではなく、答えが出るまで少しずつ修正する必要がある」。しかし、彼らはまた、新しいツールに伴う学習曲線に警告を発し、時には既存の方法がより効果的であることを認めた。ある生徒が、特に長かったGenAIの経験を語った後に、"6時間も費やしたことに気づいたら、もうやめた方がいいのかもしれない "と賢明な提案をしている。

これらの指針となる提案には、実践的な行動を促す具体例が添えられている。このガイドの残りの部分は、学生主導のプロジェクトでGenAIを使用するための戦略をまとめたものです。

これらのストラテジーを提示する順番は、私たちが学生マップの中で見聞きした活動の順序にヒントを得たものである。私たちは、プロジェクトの初期段階での経験、プロジェクトスペースに関するアイデアの開発、プロジェクトの可能性の探求について聞きました。私たちは、思考の具体的な表現としてプロトタイプを作成し、それを他の人と共有し、修正と改良の反復プロセスの一部として、長く厄介な中間段階について聞きました。これらの戦略はプロセス全体を通して用いられた。

各ストラテジーには、短いタイトル、簡単な説明、生徒の振り返り、ストラテジーの実例が掲載されている。

戦略の例

プロジェクトの概要や、プロジェクト作業をサポートするGenAIツールのヒントなど、戦略の実例が紹介されています。すべてのプロジェクトとヒントは、実際の学生プロジェクトから着想を得ています。このガイドのプロンプトはGenAIツールの出力を生成するために使用されていますが、ツールは継続的に開発されています。

可能な限り、私たちは無料階層を提供するツールの例のみを記載しましたが、GenAIツールには様々な価格モデルがあります。このガイドが、あなた自身の自律的なプロジェクトのための追加リソースとして、あるいは他の人の自律的なプロジェクトをサポートするための追加リソースとして、GenAIをどのように使うかについて、あなたのインスピレーションになることを願っています。

1. 出発点：情報収集とリサーチ

プロフィール 情報収集の出発点として、生成人工知能（GenAI）を利用する。例えば、生徒はGenAIに近々起こる日食についての情報を求め、必要に応じてYouTubeのビデオや学術論文など他のリソースをさらに調べることができる。

2. ブレーンストーミング：プロジェクトのアイデアを練る

プロフィール GenAIを会話のブレーンストーミングに使うことで、プロジェクトのアイデアを閃くことができます。例えば、学生はChatGPTとキャンパスストーリーを共有するためのオンラインプラットフォームを構築する方法について議論し、プラットフォームの機能や技術的な実装についてアドバイスを得ることができます。

3. カオスの構築：プロジェクト計画の策定

プロフィール GenAIを使って、ゴール、アクティビティ、成果物を含むプロジェクトのタイムラインを作成します。例えば、生徒はGenAIに6週間の博物館展示プロジェクトを管理しやすいステップとタスクに分割する方法を尋ねることができます。

4. 定義：関連する概念を探る

プロフィール プロジェクトに関連する概念や構成要素をより深く理解するためにGenAIを使用する。例えば、「生徒の自主性」の定義や特徴、これらの特徴の関係についてGenAIに質問することで、研究テーマをより深く理解することができます。

5. ペルソナの可能性：ターゲットオーディエンスのニーズを分析する

プロフィール GenAIを使ってユーザーペルソナを作成し、ターゲットオーディエンスの潜在的なニーズを探ります。例えば、成人学習者向けの音楽学習アプリのユーザーペルソナをGenAIに作成してもらい、人口統計、目標と動機、ペインポイント、学習嗜好などの情報を得ることができます。

6. 文脈が重要：関連する文脈に概念を当てはめる

プロフィール 概念やアイデアを個人的に関連する文脈に適用する。例えば、学生はGenAIにインドにおけるメイカーズスペースの推進における政策の違いについて質問し、関連するデータソースを要求することができる。

7. 範囲と規模：プロジェクトの制約を定義する

プロフィール プロジェクトの制約条件を定義することで、重要な要素に焦点を当てる。例えば、学生はGenAIに、気候適応のキャリアに関するイベントを開催する際に、イベントの期間、成果物、範囲外のものなど、どのような制約を設定すべきか質問することができる。

8. 大胆な青写真：戦略計画の策定

プロフィール ビジョンと目標に基づいた戦略計画を作成する。例えば、ある非営利団体のミッション・ステートメントと一般的な職務内容に基づいて、SWOT分析と戦略目標を含む戦略計画の草案を提供するようGenAIに依頼することができる。

9. 概念的アナロジー：複雑な概念を説明する

プロフィール 類推は難しい概念を説明するために使われる。例えば、GenAIに「無作為化比較試験」を新しいレシピを試すシェフに例えてもらうことで、高校生がこの研究方法をより理解できるようにすることができる。

10. ロールプレイ：ユーザーや観客との模擬対話

プロフィール 想定されるユーザーやオーディエンスとの対話をシミュレートする。例えば、学生はオンラインソフトウェアエンジニアリング修士課程の講師に扮し、GenAIと対話することで、彼らが仕事量を管理する上で直面する課題を理解することができます。

11. 再解釈：異なる解釈を求める

プロフィール 異なる説明を促すことで理解を深める。例えば、小学5年生の理解レベルでも、「炭素隔離」の概念をさまざまな方法で説明するようGenAIに求めることができる。

12. アナリティクス・パートナー：パーソナライズされた将来の方向性を提供

プロフィール 収集したデータに基づいて、パーソナライズされた将来の方向性を提供する。例えば、生徒がGenAIに5歳の男の子の観察データを提供し、メイカー・スペースで作るのに適したおもちゃのアイデアを求めることができる。

13. ビッグ・アイデア：テキストの核心を見極める

プロフィール 文章の核となる考え方を特定する。例えば、NASAの火星探査機が設計した「卵着陸」実験に関するPDF文書から、最も重要な3つの概念を抽出するようGenAIに依頼することができる。

14. すべての人のためのデザイン：プロジェクト固有のアクセシビリティ推奨事項を探る

プロフィール プロジェクト特有のアクセシビリティに関する推奨事項を検討する。例えば、学生はGenAIに、高齢者向けの物理的ガイドを作成する際に考慮すべきアクセシビリティの考慮事項（フォントサイズ、フォントタイプ、レイアウトデザインなど）について質問することができます。

15. 視覚化：プロジェクトのアイデアを視覚的に表現する

プロフィール プロジェクトのアイデアを視覚的に表現する。例えば、生徒はGenAIに、魔法の農地、さまざまな種類の作物、ゲームインターフェイスのオーバーレイを含むバーチャルリアリティゲームのインターフェイスを生成するよう依頼することができます。

16. 夢の実現：限られた既存資料で画像を作成する

プロフィール 今までになかったイメージを作り出す。例えば、生徒たちはFireflyを使って、気候の未来について書かれた児童書用のイラストを作成し、屋内と屋外の空間が混在する都市を表現することができます。

17. 調査デザイン：予備アンケート案の作成

プロフィール アンケートの初期草案を作成する。例えば、学生はGenAIに、読書習慣に基づいてプロジェクトをグループ分けするためのアンケートの設計を手伝ってもらうことができる。

18. ベースレイヤー：音楽、アート、その他のメディアサンプルのリミックス

プロフィール 音楽、アート、その他のメディアサンプルをリミックスする。例えば、廃図書館の謎を解明するビデオゲームのために、クラシックとエレクトロニクスの要素を組み合わせた1分間のインストゥルメンタルトラックを生成するようGenAIに依頼することができます。

19. ケース・コンポジション：特定の対象者向けにカスタマイズしたケース・スタディを作成する

プロフィール 特定の対象者向けにカスタマイズしたケーススタディを作成します。例えば、読書が苦手な生徒のケーススタディをGenAIに依頼し、教師がその生徒の読書プロセスをどのようにサポートできるかを強調することができます。

20. 自分のストーリーを語る：プロジェクトのボイスオーバーを作成する

プロフィール プロジェクトのナレーションを生成する。例えば、学生はチームメンバーのボイスサンプルをアップロードし、GenAIを使って都市デザインブログの投稿用のナレーションを生成することができます。

21. デザインスタイリスト：フォント、色、テーマに関するデザインアドバイスを提供

プロフィール フォント、色、テーマに関するデザイン提案が提供されます。例えば、学生はGenAIに、フォントの組み合わせやカラーパレットなど、Z世代のユーザーにとって親しみやすくカラフルなアプリケーションをデザインするためのアドバイスを求めることができます。

22. プロジェクト・タイトル

プロフィール プロジェクトのタイトルを提案する。例えば、さまざまな生態系を題材にした子供向けボードゲームのタイトル候補を10個提示するよう、GenAIに依頼することもできる。

23. マルチ入力：テキストと画像プロンプトの使用

プロフィール テキストと画像のプロンプトを使用する。例えば、生徒がGenAIにテキストのプロンプトとスタイルと色の参考画像を提供し、10代の若者のための夏のバックパッキングとハイキングキャンプについてのポスターを作成することができます。

24. コード職人：コード・スニペットの作成支援

プロフィール コードスニペットの作成を支援する。例えば、学生はGenAIに、オブジェクトがマウスに追従することを可能にするUnityのC#コードスニペットを提供するよう依頼することができます。

25. コードの解読：インタラクティブなコード解釈

プロフィール インタラクティブなコード説明を提供する。例えば、生徒がGenAIにコードを入力し、コードの各行が何を行い、何を意図しているかの説明を求めることができます。

26. デバッグアシスタント：エラーの特定、エラーメッセージの解釈、代替案の提供

プロフィール エラーを特定し、エラーメッセージを説明し、代替案を提供する。例えば、学生はPythonコードのエラーメッセージをGenAIに提供し、エラーの原因と修正方法の説明を求めることができる。

27. Formula Finder: データ分析のための表計算関数の検索

プロフィール データ分析のための表計算関数を見つける。例えば、学生はExcelで特定の単語が行に現れる回数を数える関数についてGenAIに尋ねることができる。

28. フレンドリーな翻訳者：他の言語の口語フレーズやスラングを学ぶ

プロフィール 他の言語の口語的なフレーズやスラングを学ぶ。例えば、学生たちはGenAIにプロジェクトパートナーに感謝するためのヒンディー語の非公式なフレーズを聞くことができます。

29. ライターの選択：言語編集の選択的取り込み

プロフィール 言語編集を選択的に取り入れる。例えば、生徒はGenAIに草稿を入力し、段落をより明確にするための変更を要求し、必要に応じて選択的に提案を受け入れたり拒否したりすることができる。

30. レビュー、リフレクション、リビジョン：書かれた作品の修正提案を振り返る。

プロフィール 書き上げた課題の変更案を振り返る。例えば、学生はプロジェクト提案書の要旨をGenAIに入力し、長所、短所、転換点、明確さについてのフィードバックを求めることができる。

31. 何でも聞く：大胆な質問を頻繁にする

プロフィール 大胆な質問を頻繁にする。例えば、学生はGenAIに質問し、メンタルヘルスやウェルネスアプリの社会的責任や信憑性のリスクについて助言を求めることができる。

32. 悪魔の代弁者：内省をサポートするために複数の視点を提供する

プロフィール 考察をサポートするために、複数の視点を提供する。例えば、GenAIに悪魔の代弁者になってもらい、映画のプロットの手がかりを批評してもらうこともできる。

33. 何が？だから何？今度は何？質問のリフレーミングと内省のサポート

プロフィール 問題を再定義し、内省をサポートする。例えば、ゲームの「エラー」メッセージの表示を改善する方法をGenAIと議論したり、成長思考を促進する他の方法を模索したりすることができます。

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