教師節特別編｜1つの授業から長期的な教育研究へ、彼は授業を「千問オフィス」に託した

人工知能は教師の効率化をどのように支援するか

QwenWork ケース

1日の授業が終わると、王易澤（おう・いそく）はその日に発生した音声記録のリンクを一括して「千問オフィス」に送信する。

「たとえば今日5コマ授業を行った場合、私は5つのリンクをコピーして送るだけで、あとはシステムが自動的に読み取ってくれます。」

それぞれのリンクの先には、実際に開講された『西洋経済学』の授業がある。記録の中には、先生が説明した知識ポイントや即興で挙げた事例、そして学生たちの回答内容も含まれている。かつては、こうした情報は各授業ごとにバラバラに存在していたが、今では王易澤が「千問オフィス」と「钉钉AI教育版（ていてい AIきょういくばん）」を活用し、それらをつなぎ合わせ始めている。

まず1回の授業を保存する

王易澤は、専門学校および短大進学指導に特化した講師である。彼は長年にわたり経済関連の授業を担当しており、毎年2500人から3000人の学生を受け持っている。

授業の内容が成熟し、知識体系が安定すれば、教師の負担は軽くなるはずだ。しかし、彼の実感は正反対である。「一度完成度の高い授業を作ってしまうと、その後の人生はずっとコピー＆ペーストの繰り返しになってしまうのです。」

同じ内容の知識を、毎年新しい学生たちに向けて繰り返し説明しなければならない。だが授業が終われば、その場で即興で挙げた事例や、学生が理解できなかったポイントなどを完全に保存するのは非常に難しい。

学生が理解できなければ、再度質問するか、録画映像を巻き戻して探し直すしかない。一方で教師は、授業計画の整理、練習問題の作成、宿題の採点などを行い、さらに学生がどこにつまずいているのかを判断しなければならない。

1か月前、王易澤は「AI教育版」の導入を始めた。この「コピー＆ペースト」のループに変化が生まれた。各授業終了後、「AI教育版」は音声を文字に変換するだけでなく、自動的に要約、章立て、授業ノートを作成してくれるのだ。学生が特定の知識ポイントを聞き逃しても、再生画面で何度も前後に巻き戻す必要はない。知識構造、重点・難点、事例分析はすべてノートの中で再確認できる。

以前から王易澤は、大規模言語モデルを使って経済学の練習問題を作成しようとしていた。しかし、「西洋経済学の第○章の△△という知識ポイント」についてモデルに問題作成を依頼すると、範囲外の内容や難易度の不均衡な問題が多く出力されてしまう。使える問題集を得るためには、過去問や教科書、授業での事例を何度も補足する必要があった。

現在では、「AI教育版」が授業で実際に説明された内容や重点に基づいて問題作成を支援してくれるため、王易澤はそれをもとに二次編集を行うことができる。

「大規模モデルは私のことを何も知らないんです。でも、AI教育版が私の授業を聴き終えることで、十分な情報と文脈が得られ、その授業の重点、試験範囲、内容を理解できるようになる。そのため、生成される問題もより正確で、私にも安心して任せられます。」

学生の解答状況も明確に記録される。「AI教育版」を使えば、教師は解答時間から各問題について学生がどれだけ迷っていたか、どの知識ポイントがまだ理解できていないかを把握でき、個別指導の根拠となる。

王易澤の実体験によると、これまで半日かけていた授業計画の整理、練習問題の作成、間違えの集計が、今では約30分で完了するようになった。かつて2日かかっていたクラス全体の共通誤答の特定も、練習終了後すぐに確認できる。

1回の授業の中の音声、事例、解答プロセスが保存されることで、次回の問題作成や解説に活かせる根拠が得られるのだ。

複数の授業をつなぎ合わせる

王易澤は1日に4～5コマの授業を持ち、複数のクラスを同時に受け持つ。各授業が記録されるようになると、彼は長期的な変化にも注目し始めた。1か月の間に繰り返し現れる弱点は何なのか？異なるクラスの学習状況はどう変化しているのか？どの授業内容を新たな教材や問題集として蓄積すべきか？

これらは、単一の授業の枠を超えた問いである。

王易澤のワークフローでは、「AI教育版」が単一授業の記録と分析を担当し、「千問オフィス」が複数の音声記録を統合して、より長期的な視点からの教育研究を可能にする。「1日の授業が終わったら、いくつかのリンクをまとめて送るだけ。もともとバラバラだった知識ポイントや事例、教学表現が、一度に処理できるようになるのです。」

こうした記録は、いまなお蓄積され続けている。1か月、1学期、あるいはもっと長い期間を経て、教学の重点がどう変化し、学生が長期的にどこにつまずいているかを見直したいと考えている。長期的な結論は、時間が証明してくれることだろう。

「千問オフィス」は、毎日繰り返される作業も引き受けている。

王易澤は複数のクラスを担当しており、それぞれに対応する複数の「钉钉（DingTalk）」グループがある。宿題を出すと、各グループで学生や保護者に個別に通知し、提出状況をフォローアップしなければならない。今では、この一連の流れを「千問オフィス」の定期タスクとして設定している。毎営業日19時になると、「千問オフィス」が自動的に学生や保護者にリマインダーを送信し、王易澤はその後の提出状況を確認するだけでよい。

授業記録は、教材や試験問題の整理にも使われるようになった。単一授業後の問題作成は「AI教育版」が行うが、教材や試験問題の準備が必要なときは、既存の教材や参考書のテンプレートを「千問オフィス」に渡す。

このワークフローはすでに、「教材設定」「試験設定」という2つのスキルとして定着している。

AIがますます彼の授業を「知る」ように

このような働き方により、王易澤は「AIによる教育研究支援」ということの意味を改めて考え直すようになった。

彼は、自身のAI活用を3段階に分けている。最初は「AIができなかった」時期。モデルはある程度問題を作れたが、範囲外や間違いが多く見られた。次は「AIが私を知らなかった」時期。毎回、教材や過去問、授業背景を新たに説明しなければならなかった。そして今、彼が求めているのは「AIが使いやすく、かつ私をよく知っている」状態だ。

ここでいう「知る」とは、実際に開催された授業、先生が話した内容、学生が解いた問題といったリアルな情報から生まれる。AI教育版がこれらの情報を保持し、王易澤がそれを「千問オフィス」に提供することで、以降の整理や教育研究のための文脈が確保される。

王易澤によると、AIの導入は教材作成、試験作成、授業分析の効率向上にとどまらず、各ワークフロー間の情報移動の手間も大幅に削減されているという。

かつては、録音機器を用意し、文字起こしソフトを探し、そのデータを一つひとつモデルにコピーして渡さなければならなかった。ツールを変えるたびに、授業内容や試験範囲、難所を改めて説明しなければならなかった。モデルの能力がいくら高くても、必要な文脈がなければ、その教師をゼロから理解しなければならない。

今では、まずAI教育版が授業中にリアルな情報を残し、王易澤がその音声記録のリンクを「千問オフィス」に渡す。AIはこうして授業内容を学習し、その後の長期的な教育研究に参加する前提条件が整う。

「千問オフィスの強み、あるいは私が重要だと思う点は、エコシステムであり、インタラクションであり、相互接続性です。」と王易澤は語る。

王易澤のこの使い方は、今まさに形成されつつあるAIのトレンドを象徴している。エージェントが業務を引き受けるには、十分な文脈情報が必要である。今後、ますます多くのハードウェアがエージェントの文脈情報の源となり、授業や会議、日常業務における情報を収集・記録していくだろう。

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