このページについて
このページでは、 AI を使ってクイズや学習パスを自動生成する際の考え方 を解説します。
重要なのは、 「AI に丸投げしないこと」です。
AI は「設計者」ではなく「アシスタント」
AI は非常に便利ですが、 教育設計の責任を負う存在ではありません。
役割分担の基本は以下です。
- 人：目的・ゴール・前提条件を決める
- AI：下書き・案出し・網羅性の補助
この前提を崩すと、
- 意図しない難易度
- 業務と関係のない設問
- 評価できないテスト
が生まれやすくなります。
AI を使ったクイズ自動生成の考え方
① 入力情報がすべて
AI にクイズを生成させる場合、 入力する情報の質が結果を決めます。
最低限、以下を明示する必要があります。
- 対象ロール（誰向けか）
- 目的（理解確認か、判断力評価か）
- 前提知識の有無
② 正解率をコントロールする
AI は放っておくと、 簡単すぎる or 難しすぎる 問題を作りがちです。
そのため、
- 8割正解してほしい
- 半分以上間違えてほしい
といった期待値を指示します。
③ 正誤理由を必ず生成させる
クイズは「答え」よりも なぜ間違いなのかが重要です。
AI 生成時には、
- 正解理由
- 不正解理由
を必ず含める設計にします。
AI を使ったパス自動生成の考え方
① パスは「順番の提案」に使う
AI は、
- どの順番で学ぶと理解しやすいか
- どこを省略できるか
といった構成案を出すのが得意です。
一方で、
- 必須・任意の判断
- 評価対象の決定
は人が行います。
② ロール別パスと相性が良い
AI は、
- 受講者向け
- 管理者向け
といった分岐設計を作るのが得意です。
「このロールなら、このレッスンは省略」 といった判断補助に使うと効果的です。
AI 自動生成を安全に使うためのルール
- 公開前に必ず人がレビューする
- 業務ルール・社内用語を確認する
- 最初は「下書き用途」に限定する
AI は加速装置であって、 代替者ではありません。
よくある失敗例
- AI が作ったものをそのまま公開する
- 評価基準が曖昧なままテストを作る
- 難易度調整をしない
これらはすべて、 設計不足が原因です。
次に読むべきヘルプ
次のヘルプでは、 AI 活用でつまずきやすいポイントを 具体例で解説します。
