パフォーマンス課題とルーブリックの設計

パフォーマンス評価やルーブリックの作成をAIに丸ごと依頼すると、課題内容と評価基準がバラバラになりがちです。課題は「資料調査」なのに評価基準には「発表態度」が含まれていたり、案内文が全く別の課題を説明していたりします。1回の指示で3つの成果物を同時に作らせると、AIが互いを参照しきれないためです。

そのため、このプロンプトでは作業を3段階に分割して進めます。まず課題を確定し、確定した課題をもとに評価基準表を組み、その評価基準を要約して生徒向け案内を作ります。前段階の出力が次の段階のインプットになるため、3つの書類の整合性が崩れません。「私が『次へ』と返答したら」という一言が、確実な一時停止ポイントを作ります。

役割の「評価の根拠を説明できる評価」という指定は、学校現場で最も重要な条件です。この一文があることで、AIは採点が難しい抽象的な課題ではなく、提出物から客観的に判断できる課題を提案します。形式でステップ1に2案を求めているのは、教員が選べる余白を残すためです。1案だけだと、納得いかなくてもその案に引きずられてしまいます。

制約では2つの事故を防いでいます。1つは指導要領コードなどのハルシネーションです。AIは実在しないコードをもっともらしく出力しやすいため、コードは教員自身が入力し、AIには文面だけを渡すのが安全です。もう1つは実在の生徒を連想させる具体例の混入を防ぐことです。

計画書形式の文書が1枚出力されますが、課題・ルーブリック・案内文が連動しておらず、評価基準の項目が課題内容と噛み合わなかったり、案内文の説明がずれたりします。また、もっともらしい学習指導要領コードが記載されていても、確認すると実在しない番号である場合があります。

ステップを分けて進めるプロンプトは、会話が長くなると前段階の設定をAIが忘れることがあります。ステップ2に進む際、決定した課題案をもう一度プロンプトに貼り付けて送信すると、課題とルーブリックのズレを確実に防げます。