成績の集計はAIにどこまで任せるか、点数の照合と評価を確定する担当

先に結論

成績の集計と報告書づくりでAIが受け持つのは、照合を終えた点数からの合計・平均点との差・設問別の正答率の計算と、成績表・学習報告書・所見の下書きです。入力した点数が答案と合うかは入力した講師と別の教務が照合し、クラス判定や評定に当たる成績評価と次の重点単元、保護者向けコメントは教務責任者が確定します。コメントには担当講師が授業での様子を1文足します。

照合を集計より先に済ませるのは、打ち間違えた1行が平均点との差にも所見にも入り込み、後から直す箇所が増えるからです。前回との比較も、難易度の違う回の素点を並べず、平均点との差で書かせます。

塾が契約し、入力が学習に使われないことを確かめた環境が無い間は、成績データをAIに入れません。設問の少ない単元や1回だけの結果では、AIに弱点と書かせません。

AIの成績集計は速いが、評価の確定は教務に残す

塾の成績集計でAIに任せるのは照合済みの点数の計算と報告書・所見の下書きまでで、点数の照合と成績評価、コメントの確定は教務に残します。定期テストは学校ごとに日程が違い結果のそろう日はずれますが、1回のテストの点数がそろってからの順番は次のとおりです。

図の要点：1回のテストの成績が報告書になるまでを6つの時点で並べた図。答案が戻った日に講師が点数を入力し、集計の前に別の教務が答案と照合し、照合の後にAIが平均点との差や正答率を計算し、教務責任者が成績評価と重点単元を決め、AIが報告書と所見を下書きし、送る前に講師が1文足して教務責任者が確定する。

図を見ながら、照合・評価・確定の3つの時点を教室の誰が受け持つかを決めます。AIが動くのは照合の後と評価の後の2か所だけで、その前の時点の担当が決まっていないうちは、AIに点数を渡しません。

評価をAIに書かせないのは、AIが見ているのが集計表の点数の並びだけだからです。クラス判定や評定に当たる判断には、授業中の取り組みや宿題の出し方、塾のクラス分けの基準が入ります。これらは集計表の列に無く、知っているのは教務と担当講師です。

文部科学省の学校向けガイドラインも、生成AIの出力を参考の一つとし、最後は人間が判断して成果物に責任を持つ姿勢を求めています。テスト分析を含む成績の話題は成績・報告書の業務に集めており、入会や授業準備の業務は教育AI活用ジャーナルから探せます。

成績の転記誤りは、集計の前に答案と照合する

AIは渡された点数を正しいものとして計算するので、点数の誤りは集計の前に、入力した表と答案か成績帳票を入力者とは別の人が照合して見つけます。集計の後では、誤った点数から平均点との差も所見も作られ、直す箇所が報告書の何か所にも広がります。

ここは説明のための仮の例です。模試の結果を成績帳票から集計表へ手で打ち込んだとき、1行ずれて隣の生徒の点数が入ったとします。AIはその表のまま計算し、表どおりに「前回より伸びた」「下がった」と所見を書きます。報告書を読んだ保護者が気づいて初めて分かる、という順番で分かることがあります。

照合で確かめるのは次の3つです。

• 集計表の点数と、答案か模試の成績帳票の点数が一致するか
• 満点を超える値、マイナスの値、空欄が無いか
• 欠席で受けていない生徒が0点として入っていないか

照合する人は、入力した人と別にします。入力した本人が見直すと、同じ読み違いを繰り返しやすいからです。合わない行は入力した講師へ戻し、直した表をもう一度照合してからAIに渡します。

前回比較は素点でなく、平均点との差で見る

前回より点数が下がったとAIに書かせる前に、比べ方を決めます。平均点との差とは、生徒の点数からそのテストの平均点を引いた値で、難易度の違う回どうしを比べるときに素点の差より誤りにくい見方です。

これも仮の場面です。定期テストの翌週、教務責任者が点数の表をAIに渡して学習報告書を下書きさせたとします。その回は数学の平均点が前回より大きく下がっていたのに、ほぼ全員の所見に「前回より点数が下がりました。復習を」と同じ文が入っていました。素点の差だけを並べると、テストが難しかった回は全員が下がったように見えます。

報告書にどの比べ方を載せるかは、この表を見て教務責任者が決めます。平均点との差を選んだら、依頼文には「前回との比較は平均点との差で書き、素点の差だけで下がったと書かないこと」と添えます。定期テストの平均点が手元に無い回は、塾で受けた生徒の平均で代えるか、比較を載せないかを教務責任者が決めます。

複数の教室で同じ模試を受けても、欠席した生徒を平均点に入れるかが教室で違えば、平均点との差は教室をまたいで比べられません。報告書に載せる平均点との差は、その平均を出した教室の中での位置として書き、教室どうしの比較には使いません。

設問の少ない単元を、AIに弱点と書かせない

設問の少ない単元や1回だけの結果では、AIに「弱点」「苦手」と書かせず、何問以上で単元の傾向と呼ぶかを教務が塾で決めます。設問別・単元別の正答率の計算はAIに任せられますが、数問の正誤で単元全体を言い切ると、保護者には実際と違う姿が届きます。

仮の例として、確率の設問が2問しかないテストで1問落とした生徒に、AIが「確率が弱点です」と書いたとします。2問中1問の正解という結果は、計算の書き間違い1つでも同じになります。傾向と呼ぶ問数はテストの作り方を知る教務責任者が決め、依頼文に「その問数に満たない単元には傾向の語を使わない」と書きます。

AIが過去の点数から「このままでは志望校は厳しい」と評価まで書くこともあります。評価の欄は空けて渡し、そこに文が入って返ってきたら、その下書きは使わずに依頼文を直します。

保護者向けコメントは、AIの下書きに担当講師がその生徒の授業での様子を1文足し、教務責任者が確定します。講師ごとに所見の書き方と量がばらつく塾では、AIの下書きで量はそろいます。それでも同じ文が何人分も並んだら差し戻します。報告書を家庭に送るときの文面は、保護者連絡文のAI下書きの記事で扱っています。

成績データは氏名を外し、点数の列だけAIに渡す

文部科学省の学校向けガイドラインは、適切なセキュリティ対策が講じられた環境を除き、プロンプトに重要性の高い情報である成績情報等を入力してはならないとしています。学校と教育委員会に向けた資料で民間の塾を直接縛るものではありませんが、成績の扱いを決めるときの考え方として参考になります。校務のチェック項目にも、成績情報等を入力していないかが挙げられています。

外す列を決めたら、その列を消した別の表を作ってAIに渡します。ただし、記号に置き換えた表も、塾の名簿と突き合わせれば誰の点数か分かるので、個人データのままです。

個人情報保護委員会は事業者向けの注意喚起で、2つの確認を求めています。1つは、個人情報を含む指示文を入力する前に、特定した利用目的に必要な範囲内かどうかです。もう1つは、入力したデータを、サービスの提供事業者が機械学習に使わないことなどです。本人の同意を得ずに入力した個人データが応答の作成以外の目的に使われると、法律に違反する可能性があるためです。

成績の表を入れるのは、塾が契約し、入力が学習に使われないことを確かめた環境に限ります。入力したデータをサービス側がどう扱うかで法律上の整理が変わるため、委託と言えるかどうかなどは契約書と利用規約の文言を見て判断し、迷うときは専門家に確かめます。契約で確かめる項目は学習記録のAI下書きの記事にまとめています。

教室で整える集計表と、外部に頼む帳票の取り込み

外部に頼むのは、模試の成績帳票のデータや成績管理システムから集計表へ点数を取り込む仕組みと、複数の教室で列をそろえる仕組み、契約と設定の点検です。模試ごとに帳票の形式が違うと、手で打ち直すたびに転記誤りの入口が増えます。

一方、集計表の5つの列（生徒の記号・テスト名・点数・設問別の正誤・平均点）、照合を受け持つ人、傾向と呼ぶ単元の問数は、教室の中で決められます。授業とテストを知る人でないと決められないため、外部に頼んでも代わりには決まりません。

教務責任者は、まず次の定期テスト1回分を1学年だけ、この5列の集計表にそろえます。そのうえでテスト3回分、集計の後に見つかった点数の誤りの件数と、教務責任者が差し戻した報告書の件数を数えます。3回のうちに両方の件数が減っていれば、次の学年へ広げます。集計の後に誤りが見つかり続けるなら、照合の担当と時点を決め直してから続けます。