個人を特定できる情報の削除とレビュー範囲の明確化

提出物やエクスポートした採点データを共有する前に、個人を直接特定できる情報を削除してください。ChatGPT が提出物の内容を所定の評価基準と照合できるよう、ルーブリック、科目の到達目標、採点のばらつきを抑えるための取り決め、代表的なフィードバックの例を提示します。

レビューで指摘してよい事項と、必ず教員が判断する事項を明示します。

採点基準のすり合わせに使うワークブックの作成

用意されたプロンプトを使い、次の項目を分けて整理したワークブックを作成します。

• ルーブリックの評価基準と、各基準を満たす根拠として提出物に求められる内容
• 得点分布と、採点に一貫性を欠く疑いがある箇所
• 代表的な事例
• 学生に共通する強みと、理解や習得が不十分な点
• フィードバックで取り上げられたテーマ
• 複数の教員で検討する必要がある事例

どの指摘も、教員が確認するための手がかりとして扱い、指摘だけで採点を決めないでください。

レビュー結果の検証

レビューを担当する教員は、評価の根拠となった資料に当たり、同じ条件で比較しているかを確認します。個別の配慮や課題の内容の違いなど、見落としている事情がないかも確認してください。ワークブックを使って最終成績を決めたり、変更したり、最終成績の決定を自動化したりしないでください。

レビュー後は、確認できた傾向をもとに、ルーブリックの記述を明確にするための修正案と、教員間で採点基準をすり合わせるための事例を ChatGPT に作成してもらいます。判断がつかない事例には、未解決であることを明記しておきます。