12月に入ると、クラス担任には調査書の所見が待っています。一人ひとりを見とった文章を、クラス全員分。推薦入試に挑む生徒がいれば、推薦書と志望理由書の添削も重なります。
AIで楽になると聞いてはいても、生徒の情報を入れていいのか、出てきた文章をどこまで信じていいのか。手を出しにくいタイプのAI活用でもあります。ポッドキャスト「先生のためのAIラジオ」第32回では、高3担任のあきお先生が今年実際に行った3つの実践を掘り下げました。
高3担任の机に積み上がる、3種類の文章
調査書の所見を書くのは、12月の初旬から中旬にかけてが一般的です。一人ひとり違う内容を考えると、1人に5分から10分はかかります。30人から40人分となれば、まとまった時間が要る仕事です。
推薦書は、さらに重い仕事です。大学ごとに様式が違い、項目が5つに分かれているものもあれば、1000字から1500字を1つの欄に書くものもあります。総合型選抜や学校推薦型選抜で進学する生徒が増えるにつれ、担任が書く推薦書も増えてきました。あきお先生が4年前に高3を担任したときは5、6人分だった推薦書が、今年は12通。4年で倍という感覚です。
そこに、生徒が書く志望理由書の添削が重なります。どれも生徒の進路に直結する文章で、手は抜けません。あきお先生は、この3つの仕事にAIを使いました。
調査書の所見は、材料をそろえてAIに叩き台を
1つめの実践は、調査書の所見作成です。あきお先生は、高1と高2のときの担任の所見をPDFで用意しました。これが最初の材料です。
次に、生徒から直接、要望を集めました。Googleフォームで「調査書に書いてほしいこと」や、部活動で苦労したことを生徒に書いてもらったのです。そこに担任の短いメモを添えます。メモは、コミュニケーション能力が高い、真面目にコツコツ取り組む、といった簡単な内容で十分です。
材料がそろったら、生徒の名前を伏せたスプレッドシートでAIに情報を渡し、1人200字ほどの所見の叩き台を全員分作らせます。もちろん、AIの作った文章を、そのまま使うわけではありません。1人ずつ読み、不自然な表現や自分の感覚と違うところを直しながら、調査書に入力していきます。この入力の作業を、最終チェックと責任を持つ場にしているのです。本来は12月に書く所見を、9月の連休に前倒しで仕上げました。かかったのは、午前中だけの作業で2日。自分でゼロから書いていたら、とても2日間では終わらなかったでしょう。
推薦書は、1年前の夏に仕込んだGemで
2つめの実践は、担任が書く推薦書です。あきお先生は去年の夏、校務に役立つGemを作る教員研修に参加しました。「来年は高3の担任になる。今のうちに推薦書を書くGemを作っておけば、来年の自分が楽になる」。そう考えて作ったGemが、今年、12通の推薦書を書くのに役立ちました。
Gemに入力するのは、推薦先の大学名と学部学科、文字数や様式、生徒の長所や強み、部活動の実績や資格など推薦書に含めたい項目、担任の所見、そして生徒がアピールしたいことです。様式は、大学から届いたWordファイルを添付すれば読み取ってくれます。
このGemの要は、指示文に仕込んだ次の一文です。
ユーザーから指定された大学名を基に、その大学が求める生徒像をインターネットで自動検索します。大学のアドミッションポリシーを調べ、生徒の情報をそれに合う形で表現し直すのは、担任が最も気を使う部分です。そこをAIに任せる設計になっています。あきお先生が実際に使っているGemのカスタム指示文を、以下にそのまま公開します。自分の学校や書き方に合わせて、自由に書き換えて使ってください。
# 役割
あなたは、高校教員が大学への推薦書を作成するのを支援するAIアシスタントです。大学が求める生徒像に合った、生徒の長所を強調する質の高い推薦書の作成をサポートします。
# ユーザーに求めるインプット情報
文字数
生徒の長所に関する情報
その他、推薦書に含めたい項目
推薦先の大学名
# AIが実行するタスクと業務フロー
1. 情報の自動検索:ユーザーから指定された大学名を基に、その大学が求める生徒像をインターネットで自動検索します。
2. 情報入力と生成: ユーザーが入力した「文字数」「生徒の長所」「その他の項目」と、自動検索した「大学の求める生徒像」を基に、推薦書の原稿を生成します。
3. フィードバックの反映:生成された推薦書に対し、ユーザーからのフィードバックや修正の指示を受け付け、内容を調整します。
4. 最終調整:最終的な校了に向けて、推薦書の内容を確定させます。
# タスク実行時の制約事項
生成する推薦書の文字数は、ユーザーが指定した文字数に従うこと。
推薦書の内容は、生徒の長所をクローズアップしたものにすること。
大学の求める生徒像に沿った内容を盛り込むこと。
# AIがアウトプットする形式と内容
大学の求める生徒像に合った、生徒の長所が強調された推薦書の文章を出力します。
出力形式は、ユーザーが容易にコピー＆ペーストできるテキスト形式とします。Gemは、学校のアカウントなら少なくとも2027年6月1日までは使えます。その先は、第31回で紹介した新機能「スキル」に登録するか、普段のGeminiの最初のメッセージとして貼り付ければ、同じように使えるので安心してください。
国語の先生の独壇場だった添削を、担任が
3つめの実践は、生徒が書く志望理由書の添削です。あきお先生は理科と情報の教員で、4年前に高3を担任したときは、ここまで添削することはありませんでした。国語科でない担任が志望理由書を見てくれるとは、生徒も思っていなかったのです。今年は「一度見せて」「メールでいいから」と声をかけると、生徒は気軽に送ってくるようになりました。
添削の軸にしたのは、志望理由書を見る観点をまとめたチェックリストです。この資料をAIに渡し、項目に沿って見てもらいました。ただ「添削して」と頼むだけでは、AIの指摘はどこにでもある一般論になりがちです。見るべき点を先に示したことで、指摘は的確なものになりました。
AIの指摘を、そのまま生徒に返すわけではありません。「これは違うのではないか」と感じる指摘は外し、生徒の性格によっては表現を和らげます。生徒にGemを渡して自分で直させる方法もありますが、あきお先生はあえて、担任(自分)を通して返す形を選びました。AIの指摘が妥当かどうかを見極めるのは、生徒にはまだ難しいと感じたからです。AIの的確な指摘に、担任の言葉を重ねて返す。だから生徒に伝わるのではないかと、あきお先生は言います。
国語の先生の独壇場だった添削が、AIを使えば他教科の教員にもできる。あきお先生はそう実感しています。
叩き台をどう読み、どこを直し、どこに責任を持つか
3つの実践に共通するのは、AIが作った叩き台を先生がどう扱うかです。叩き台は1人分ずつ、すべて読む。不自然な表現や自分の感覚と違うところ、その生徒に合わない言葉を直す。そして、調査書への入力、推薦書の仕上げ、生徒への返信という最後の作業は自分で行い、責任を持つ。AIに任せるのは、叩き台と観点の提示までです。
AIの設定も重要です。どの実践でも、AIに入力した内容を学習に使わせない設定（オプトアウト）にしています。成績データや過去の所見を入れると叩き台の品質は上がりますが、生徒の個人情報を扱うことになります。その際は、学校長や教育委員会の許可を必ず取りましょう。あきお先生も、校長の了承を得たうえで進めています。
推薦入試で進学する生徒は増え、担任が書く文章はこれからも増えていくでしょう。「もし使っていなかったら、とんでもないことになっていた」。あきお先生はそう振り返ります。設定と許可を整え、最後の一手は自分で握る。そのうえでAIを心強い味方にする。年々重くなる担任の仕事を乗り切る現実的な方法が、ここにあります。
番組を聴く
本編では、ここまでの3つの実践を、あきお先生との対話で掘り下げています。中でも聴いてほしいのは、志望理由書の添削で、先生が見落としていた点をAIが拾った場面です。「気づかないじゃん、こっちは」とあきお先生がこぼした、その指摘の中身はぜひ本編で。
「先生のためのAIラジオ」#32 は、こちらからお聴きいただけます。通勤時間や朝の準備のお供にどうぞ。
