生成AIと剽窃対策・評価設計｜大学英語のシラバスAI方針と課題の作り方

01なぜ「禁止」だけではうまくいかないのか

生成AIへの対応として、まず思い浮かぶのは「課題での使用を禁止する」ことです。しかし、禁止だけに頼る方法には限界があります。

• 授業外で書く課題では、使ったかどうかを確実に確かめる手段がない
• 学生によって「どこからがAIの使用か」の認識がばらばら（翻訳ツール、文法チェック、要約など）
• 社会に出れば、AIを適切に使う力も求められる
• ルールを守る学生だけが不利になる状況が生まれかねない

一方で、「自由に使ってよい」とするだけでは、ライティングを通して考える力や英語で表現する力を育てるという授業の目的が損なわれます。

そこで重要になるのが、何を評価したいのかを明確にし、その評価が成り立つ課題を設計することです。AIが使える環境を前提に、学生の学びの過程と本人の理解を確かめられる仕組みを作ります。

ポイント：生成AI対策の出発点は「どう見抜くか」ではなく「何を評価するか」。評価の目的がはっきりすれば、許可の範囲も決めやすくなります。

なお、大学や学部として方針を定めている場合は、それに沿うのが前提です。個々の授業の方針は、その範囲内で具体化するものと考えましょう。

02シラバスに書くAI方針の例文

AIの扱いは、シラバスと初回の授業で明示しておくことが大切です。学生が「知らなかった」と言えない状態をつくることは、公平な評価の土台になります。

方針の文例です（授業の目的に合わせて調整してください）。

• In this course, you may use generative AI tools for brainstorming and checking grammar, but the ideas, structure, and final wording of your essays must be your own.
• If you use AI in any assignment, you must add a short note explaining which tool you used, for what purpose, and how you changed the output.
• Submitting AI-generated text as your own work without acknowledgment will be treated as a violation of academic integrity.
• In-class writing tasks must be completed without AI or translation tools unless the teacher says otherwise.

日本語でも併記すると、誤解を減らせます。

• 本授業では、アイデア出しと文法確認に生成AIを使ってよいが、エッセイの主張・構成・最終的な表現は自分のものでなければならない。

ポイント：方針は「何がだめか」だけでなく、「何ならよいか」「使ったらどう申告するか」まで書くと、学生が判断に迷いにくくなります。

03課題ごとに「許可レベル」を決める

授業全体で一律のルールを決めるより、課題ごとに許可レベルを示す方法が実践的です。例えば次のような3段階を設けます。

• レベル0（使用不可）：授業内で書く小作文、語彙テスト、口頭発表の原稿なしのスピーキング
• レベル1（限定的に可）：アイデア出し、文法・綴りのチェックのみ可。使用した場合は申告
• レベル2（活用を前提）：AIの出力を比較・批評する課題、AIとの対話ログを含めて提出する課題

課題の指示文に、レベルを一言添えます。

• AI use: Level 1. You may use AI to check grammar, but not to write sentences for you.

レベル2の課題例です。

• Ask an AI tool to write a 150-word paragraph on your topic. Then write your own version and explain three differences between the two.

このように、AIの出力を「完成品」ではなく「検討材料」として扱う課題は、学生の批判的な読みの力を育てることにもつながります。レベルの区分を学期の最初に一覧で示しておくと、学生も教員も判断に迷いません。

04AI 方針を考える材料になる動画と、引用指導の参照先

AI の扱いを学科や同僚と話し合う前に、共通の材料を見ておくと議論が具体的になります。

目的	教材	使い方
AI が英語教育に与える影響を考える	下の AI と言語教育の将来を語る大学のトーク、「プロセス提出と口頭確認」の節にある生成 AI 時代の評価を扱う動画	英語科会議の前に見て、便利さと課題の両方を論点メモにする
学生と AI について話す	下の Edutopia の動画	第1回で AI 方針を説明するときの進め方の参考にする
引用ルールを教える	Purdue OWL	引用・パラフレーズ・参考文献の書き方の参照先として学生に示す
引用の表現を教える	Academic Phrasebank	出典を示す文型の練習に使う
レベル2の課題の素材	ChatGPT などの生成 AI	AI の出力を批評する課題では、使うサービスの利用規約（年齢条件を含む）を確かめ、アカウントを持たない学生向けに教員が出力を配る方法も用意する

許可レベルを課題一覧に付ける手順

1. 今学期の課題を一覧にする
2. 各課題で「評価したい力」を1語で書く（構成・語彙・発想など）
3. その力の評価が AI で成り立たなくなる課題はレベル0、確認に限るならレベル1、出力の批評自体が目的ならレベル2にする
4. 課題の指示文に AI use: Level ... の一行を加える

05プロセス提出と口頭確認で「本人の学び」を確かめる

最終稿だけを評価すると、書いた過程が見えません。過程そのものを提出物にすることで、学びを確かめやすくなります。

プロセス提出の手順例です。

1. トピックとアイデアのメモ（箇条書き）を提出
2. アウトライン（主張と根拠の構成）を提出し、教員またはピアからコメントを受ける
3. 初稿を提出
4. 修正稿と、何をどう直したかの振り返りを提出

振り返りの問いの例です。

• What was the biggest change between your first draft and your final draft?
• Which feedback was the most useful, and how did you use it?

さらに、短い口頭確認を組み合わせると効果的です。全員に長い面談をする必要はありません。授業内で数分、提出したエッセイについて質問する時間を設けます。

• Can you explain the main argument of your essay in one minute?
• Why did you choose this example?

口頭確認は、不正を疑う場としてではなく、「自分の文章を説明できる」ことを評価の一部にする活動として位置づけます。そうすることで、学生も構えずに取り組めます。

06AI検出ツールに頼りすぎない理由と引用ルールの指導

AIが書いた文章かどうかを判定するとうたうツールがありますが、判定結果だけで不正を認定するのは避けるべきだ、という指摘が広くなされています。一般的に次のような点が挙げられます。

• 判定は確率的な推定であり、誤判定の可能性がある
• 学習者の英語は語彙や構文が限られるため、判定に影響する可能性がある
• 判定の根拠を学生に説明しにくく、成績評価の説明責任を果たしにくい

ツールを使う場合も、あくまで「確認のきっかけ」にとどめ、判断はプロセス提出物や口頭確認など、複数の情報に基づいて行いましょう。

あわせて大切なのが、引用ルールの指導です。剽窃の多くは、悪意よりも「引用の仕方を知らない」ことから起こります。

• 他者の文章をそのまま使うときは引用符と出典を示す
• 言い換え（パラフレーズ）でも出典を示す
• AIを使った場合の申告方法を、授業で統一した形式で示す

申告文の例です。

• AI use statement: I used an AI tool to check the grammar of my second paragraph. I accepted two suggestions and rejected one.

0715回の計画例と1コマの流れ

ライティングを中心とした半期15回の組み立て例です。

• 第1回：AI方針の説明、許可レベルの確認、引用ルールの基本
• 第2〜4回：パラグラフの構成練習（授業内執筆、レベル0）
• 第5回：AIの出力を批評する活動（レベル2）
• 第6〜9回：エッセイ①のプロセス提出（メモ→アウトライン→初稿→修正稿、レベル1）
• 第10回：口頭確認とピアレビュー
• 第11〜14回：エッセイ②（テーマを学生の専門分野に寄せる）
• 第15回：学期の振り返りと口頭確認

プロセス提出の週の1コマ（100分）の流れ例です。

• 0〜15分：前回提出物への全体フィードバック
• 15〜45分：アウトラインのピアレビュー
• 45〜80分：授業内での初稿執筆（手書きまたはオフライン環境）
• 80〜100分：振り返りと次週の課題確認

08よくある失敗と最初の一歩

生成AIと評価をめぐってよく見られる失敗です。

• 方針を口頭で伝えるだけ：シラバスやLMSに文章で残しておきます。
• 疑わしい提出物を一方的に不正と決めつける：本人の説明を聞き、プロセスの記録を確認してから判断します。
• 課題の形式を変えずに禁止だけ強める：評価の設計を見直すほうが根本的な対策になります。
• 学期途中でルールを変える：変更が必要な場合は、理由と適用開始日を明示します。

まずは、次の学期のシラバスに、AI方針の英文を3文だけ書き加えてみてください。「使ってよいこと」「使ってはいけないこと」「申告の方法」を1文ずつ書くことから始めれば十分です。