Office for Students、学位の価値を守るためAIを使わない評価を要請

イングランドのOffice for Studentsは2026年11月11日、大学は多くの場合、AIを使わない安全性の高い形式を用いて、評価が学生の知識と能力を測るものとなるよう徹底しなければならないと述べた。また、監督のない課題の多くは、学生の関与がほとんどなくても、AIを使えば高い水準で完成させられると警告した。

Advance HEとの共同調査報告書とあわせて、OfSは、新たなAI専用の登録要件を設けるのではなく、既存の質に関する要件をAIに適用するための大学・カレッジ向けガイダンスを公表した。これらの要件には、最新の課程と関連するスキルの提供、十分な学生支援、そして妥当で信頼性の高い評価に基づく、信頼に足る学位の授与が含まれる。要件を満たさない教育機関は、個別の登録要件や金銭的制裁を科されたり、学生支援資金またはOfS助成金へのアクセスを停止されたりする可能性がある。

OfSの戦略・実施担当ディレクター、Josh Flemingは、AIは機会である一方、「現状の制度にとって世代を超えるリスクでもあり、学生の学びと、教育機関が学生を評価する能力を損なう恐れがある」と述べた。そして、AIを使わない評価を大幅に増やすよう求めた。

学生と職員から得られた証拠

報告書全文は、2026年6月から9月にかけて、少なくとも127の教育機関に所属する高等教育職員244人と学生または学生代表91人を対象に実施した調査に基づいている。証拠は、対面イベント、オンラインの質問への64件の回答、22件のインタビューから得られた。参加者は自ら参加を希望した人々であり、学生や職員全体を代表しているとは限らない。

学生たちは研究者に対し、同級生が大規模言語モデルを使ってわずか数分で課題を終え、自力で取り組んだ場合と同程度の成績を得ることがあると話した。そうした同級生の中には、自分の提出物の基本的な内容を思い出せない人もいるという。職員からは、文体や参考文献が同じ提出物が大量に見られるとの報告があった。また、オンラインで提出されるエッセイは、とりわけ不正の影響を受けやすいと指摘された。

報告書は、人間の評価者がAI生成テキストを確実に見分けることはできず、検出ツールもAIの使用を一貫して特定できるわけではないと結論づけている。したがって、方針の明示や事後的な不正行為の審理は、構造的に適切な評価設計の代わりにはならない。検出ツールの結果は、公正な手続きにおける証拠の一つにとどめるべきであり、強い証拠のない疑いを理由に成績を下げるべきではない。

実践における安全性の高い評価

ガイダンスでは、安全性の高い評価を、対面試験、プレゼンテーション、口頭試験、実演、実技または応用課題など、AIの使用を防ぐよう設計された形式と定義している。AIの使用が認められる場合でも、学生は意図された学習成果を達成したことを示さなければならず、その成果にはAIを効果的に使う能力が含まれる場合もある。評価対象の知識やスキルがなくてもAIを使えば完了できる評価は、別のものに置き換えるべきである。

ある事例研究は、評価設計の選択肢を示している。バース大学は、従来の信号機方式ではAIの特定の使い方を認めていた中間区分を、確実かつ公平に監視できないと判断し、2026年9月に2区分の方式を導入した。クローズド方式の評価ではAIへのアクセスを認めず、オープン方式ではAIの使用を認め、その前提で設計する。どちらの方式でも、意図された学習成果を測る必要がある。

安全性の高い評価にはコストも伴う。参加者は、試験や口頭試験に必要なリソース、持ち込み不可の試験が専門職の実務を反映しない可能性、そして一部の形式が障害のある学生に不利となるおそれを挙げた。教育機関には差別をしない法的義務があり、評価方法の変更など合理的な配慮が必要となる場合もある。その際は、そうした配慮が不公正な優位性を生まないようにしなければならない。

AIスキルとアクセシビリティ

報告書は、教育からAIを排除するよう勧めているわけではない。学生は、難しい概念の説明、文書の要約、練習問題の作成、復習にAIを利用しており、障害のある学生や神経多様性のある学生、英語を母語としない学生にとって、こうした利用は有益となる可能性がある。一方、AIによって読書、調査、問題解決などの負荷の高い作業を置き換える「認知的負荷の外部化」とは区別している。そうした使い方は、知識やスキルの習得に必要な、実りある試行錯誤を回避させるおそれがある。

多くの学生は、AIリテラシーが就職に重要だと考え、専攻分野に即した研修の充実を望んでいる。しかし、提供状況にはばらつきがあり、職員向け研修は任意であることが多く、参加率も低い。OfSのガイダンスは、許可されるAIの使い方に関する明確なルール、AI生成の教材やフィードバックに対する監督、有料ツールや研修へのアクセスの不平等によって生じる格差を緩和するための措置を求めている。参加した教育機関のうち、全学的なAI戦略を定着させていたところは比較的少数だった。

OfSは、変化の規模と性質について、今後さらに体系的な調査を行う予定です。一方、Advance HEは2027年初頭、加盟機関を対象に、AIに焦点を当てたChange Academyを立ち上げます。各機関にとって当面のコンプライアンス上の課題は、AIの利用が検知できない可能性がある状況でも、資格が学生の知識や能力を引き続き証明できるかどうかです。同じ規制対応では、関連するAIスキルの習得とアクセシブルな設計も求められており、評価の安全性は、教育や学生支援と並んで学位の価値を守るための要素となっています。