AI問題作成で教材を練習テストに変えるコツ
AIで問題作成をすると、ノートや教科書の章を数秒で練習問題に変えられます。学びにつなげるには、できるだけ選択肢や解説を見る前に答え、すべての問題のフィードバックを読み、選択式と短答式を混ぜ、間違えた問題を数日後に解き直しましょう。

練習テストは、最も確実に学べる方法のひとつなのに、あまり使われていません。良い問題を作るのに時間がかかるからです。AIによる問題作成は、その手間をなくします。章や講義ノートを入れれば、数秒でクイズができあがります。
これで、試験前だけでなく、講義のたびにクイズを解くことが可能になります。ただし、クイズは使い方次第で学びになります。このガイドでは、クイズが効く理由、意味のある難しさの問題の出させ方、間違えたときの対処、今日から始められる1週間の習慣を紹介します。
自分でクイズを解くことは、なぜ読み返しに勝るのですか?
答えを記憶から引き出すほうが、もう一度見るより記憶を強めるからです。古典的な研究では、自分でテストをした学生は1週間後に文章の61%を思い出し、読み返した学生の40%を上回りました。5分後は、読み返した学生のほうがわずかに良かったのですが。
ヘンリー・ローディガーとジェフリー・カーピッケによるこの研究は、ワシントン大学がまとめています。落とし穴がはっきりと表れています。勉強の5分後は、読み返したほうが良く見えました。1週間後は、テストが大差で上回りました。読み返したグループは自信も強く持っていました。勉強直後の感覚で勉強法を判断すると、間違った方法を選んでしまいます。

これがテスト効果で、年齢、科目、問題の形式を問わず当てはまります。AIによる問題作成は、少ない手間でテストの回数を増やす手段にすぎません。方法の全体はテスト形式の勉強法ガイドで紹介しています。
AIが作ったクイズの問題は正確ですか?
おおむね正確ですが、いつもではありません。ある研究では、ChatGPTが作った試験問題は全体として教授の問題と同程度と評価されましたが、関連性は低く、質のばらつきも大きくなっていました。ほとんどの問題は問題ありませんが、いくつかは的外れ、簡単すぎる、または間違っていると考えておきましょう。そうした問題には印をつけて飛ばします。
この医学の試験問題の研究では、ChatGPTが作った50問と教授が作った50問を、5人の評価者が分からない状態で採点しました。AIは約20分、教授は約211分かかりました。全体の質は同程度でしたが、AIの問題は関連性の評価が低く、質の幅も広くなっていました。
実際には、2つの習慣が必要だということです。自分の授業の教材から問題を作り、教えられた内容と合わせること。そして、答えが間違っていそうなときは、受け入れる前にノートで確認すること。疑わしい問題は調べるきっかけにしましょう。それも学びです。
AIで問題作成をするとき、より難しい良い問題を出させるには?
定義を見分けるだけでなく、応用、比較、説明が必要な問題を頼みましょう。よくある間違いに基づいたもっともらしい誤答の選択肢を頼み、短答式も含めてもらい、「大学1年の生物」のようにレベルを伝えます。
AIのクイズは、初期設定では簡単な想起に偏りがちです。「Xの定義は何か」のような問題です。最初の一周ならそれでも構いませんが、試験では考え方を使うことを求められることが多いです。次のようなプロンプトを使いましょう。
- このノートをもとに、大学2年の授業向けの選択式問題を10問作ってください。少なくとも半分は、概念を新しい例に応用する問題にしてください。
- 誤答の選択肢はもっともらしくしてください。明らかに間違った文ではなく、よくある誤解に基づいたものにしてください。
- 理由を説明させる、または2つの考え方を比べさせる短答式の問題を3問足してください。
- 2つの異なる節の考え方を組み合わせた問題を1問含めてください。
- 各問題のあとに、正解がなぜ正しいのか、誤答の選択肢がなぜ間違っているのかを説明してください。

形式を混ぜることも、研究が裏付けています。練習テストの2017年のメタ分析をまとめた記事によると、選択式と短答式の両方を含むハイブリッドのテストが最も効果的でした。それぞれの形式は、選択問題のコツと記述問題の対策で紹介しています。
クイズで間違えたら、どうすればいいですか?
解説を読み、自分が見落とした考え方をはっきりさせ、間違いノートに書きます。そして後日もう一度試します。数日後に、同じ考え方を新しい問題で解いてみましょう。フィードバックがあるから、間違った答えが悪い記憶ではなく修正の機会になります。
選択式には、隠れたリスクがあります。誤答の選択肢が記憶に残ることです。研究者は、学生が選択式のおとりから誤った事実を学ぶことがあると発見しましたが、テスト全体の利点がその代償を上回りました。対策はフィードバックです。続く研究では、選択式テストのあとのフィードバックは、すぐでも後からでも、あとのテストでの正答を増やし、おとりの誤答を減らしました。

確認する前に自信度をつけることは、小さな習慣ですが効果は大きいです。当てずっぽうで当たった答えは、知識に見える抜けです。勘で当たったものは、間違いと同じに扱いましょう。間違いノートのつけ方は、簡単な書式で紹介しています。
AIで問題作成をする1週間の習慣
- 講義のあと: ノートから5〜10問のクイズを作り、その日のうちにノートなしで解く。
- 2〜3日後: 同じ講義の新しいクイズを解く。間違いノートの考え方を中心にする。
- 週末: その週の講義全体から混ぜたクイズを解く。トピックを混ぜると、適切な方法を自分で選ぶことになります。試験で求められるのはそれです。
- 試験前: 時間制限つきの模擬テストに進む。形式は模擬テストの作り方で紹介しています。
せっかくのクイズを無駄にする失敗
- わかっていることしか出題しない。 毎回100点なら、もっと難しい問題を頼むか、新しい教材に進みましょう。
- 正解した問題の解説を読まない。 運で当たった問題は、試験まで抜けを隠します。
- 前の晩に大きなクイズを1回だけ。 クイズの形をした一夜漬けです。小さなクイズを1週間に分けましょう。
- 問題をずっと変えない。 1、2回解き直したら、新しい問題を作り、言葉の記憶ではなく考え方を確認しましょう。
AIによる問題作成は、勉強でのAIの最良の使い道のひとつです。最も効果的な方法を、速く手軽にしてくれるからです。自分の教材から作り、難しい問題を出させ、フィードバックを読み、間違いに戻ってきましょう。本当の学びにつながるAIの使い方は、AIを使った勉強のガイドでさらに紹介しています。
よくある質問
AIのクイズは何問にするといいですか?
1回の講義なら、5〜15問で十分なことがほとんどです。長いクイズを1回やるより、短いクイズを頻繁に解くほうが、間隔をあけた想起が増え、フィードバックも早く得られます。
勉強には選択式と短答式のどちらが向いていますか?
どちらも役立ちます。短答式はより十分な想起を求め、選択式は手早く、似た考え方の混同を見つけるのに向いています。両方を混ぜるのが最善で、どちらもフィードバックが大切です。
数学でもAIで問題作成できますか?
練習問題や概念の確認には使えますが、AIは計算を間違えることがあるので、解答は慎重に確認してください。答えを覚えるのではなく解き方を練習するために、数値を変えてもらいましょう。
同じクイズを解き直してもいいですか?
同じ問題を解き直すのはしばらく有効ですが、考え方ではなく答えのパターンを覚えてしまうことがあります。1回解き直したら、同じ概念の新しい問題に切り替えましょう。
参考文献
- Repeated test-taking better for retention than repeated studying, research shows, Washington University in St. Louis (5分後は81%と75%、1週間後は読み返し40%に対してテスト61%。)
- Test-enhanced learning: taking memory tests improves long-term retention, Psychological Science (PubMed) (ローディガーとカーピッケ(2006年)の元の研究。)
- ChatGPT versus human in generating medical graduate exam multiple choice questions, PLOS ONE (via PubMed Central) (全体の質は同程度で、AIは関連性が低くばらつきが大きい。作成時間は20分と211分。)
- The memorial consequences of multiple-choice testing, Psychonomic Bulletin and Review (PubMed) (学生はおとりから誤った事実を学ぶことがあるが、テストの利点がその代償を上回る。)
- Feedback enhances the positive effects and reduces the negative effects of multiple-choice testing, Memory and Cognition (PubMed) (すぐのフィードバックも後からのフィードバックも、正答を増やし、おとりの誤答を減らした。)
- New Meta-analysis of 217 Retrieval Practice Studies, The Learning Scientists (Adesope他(2017年)のまとめ:ハイブリッドの練習テストが最も効果的。)



