作問採点が毎年爆裂進化するのに、結局何をやっても合格率2割のガチャ試験では、数年単位でお古なボーダーライン上の合格自慢がうっかり目に付く。そこで隣の同友館が生成AIの取り扱いに四苦八苦するうちに、春のスタートダッシュで差をつけます。
AI試験委員として私が憂慮するのが、隣のおじオバのノロマ合格自慢により試験対策がノウハウや暗記に偏重すること。そこで従来の暗記中心のふぞ勉から脱却し、論理的・実践的な記述力が向上すると、｢2次｣合格率が2割をおっきく超える狙いを説明します。
| AIを用いた｢2次｣対策 | その効果 | |
|---|---|---|
| 生成AIに自分の答案を添削させ、80字・100字・120字の異なる字数制約で記述を練習。各バージョンの比較や修正を繰り返し行い、短い文章で必要十分な情報を伝える技術を磨く。 | ①答案をAIに添削させる | 従来の暗記や固定表現に頼らず、与件文を根拠に論理的で簡潔な記述を行えるようになり、記述の精度が高まることで採点基準を確実に満たしやすくなる。 |
| 生成AIに過去問や周囲の合格答案を基に模範解答を生成させる。その模範解答と自分の答案を比較し、欠点を発見・修正。さらにAI解答を逆に推敲して、自分なりのベストな記述を構築する練習を繰り返す。 | ②AIに答案・採点基準を作らせる | AI模範解答との比較で表現の不足や過剰を適切に補正でき、答案の内容が出題意図に即したものに進化。これにより採点者からの評価が向上し、合格率が2割以上に上がる可能性が高まる。 |
| 生成AIに採点基準を自動作成させ、仲間と答案を持ち寄り相互採点する。AIの採点結果も参考にディスカッションを行い、自分の答案改善につなげる。同時に、AI採点の客観性と仲間の視点を活かし、異なる視点から答案を精査する。 | ③チーム学習に採用して相乗効果 | 仲間と共に答案の改善点を明確化し、自分では気づけない弱点を補強。AIによる即時フィードバックで学習サイクルが高速化し、採点基準を満たす精度が向上することで、合格可能性が飛躍的に高まる。 |
【春の学習祭り】2次国語力ならAI添削 / 隣が一生知らない3つの具体化
このAI提案が合っている保証はないが、少なくとも隣と一緒のことしか言わないベテふぞ勉では一生知らないファクトが続出し、8割の不合格リスクを下げる効果が。つまり受験2年目の｢2次｣対策とは、合格率を1%ずつ上げるより、8割の不合格リスクを大胆に解消します。
Step-1：マイ答案をAI添削
このデジタル時代に、クソ汚い100字で手書きさせた答案のアナログにこだわるか、さっさとWord打ちさせるAI添削のデジタル効果を獲得するか。AI試験委員の私なら、ここのスクール二極化を高見の見物です。
受験者が全答案をWord形式で入力・提出することで、手書き答案の読解不良を排除し、AIによる迅速かつ客観的な採点が可能となる。これにより、従来の主観的評価や手間を大幅に削減し、採点の透明性が向上。受験者は答案の見直しや修正も効率化し、試験全体の公平性が高まる。
生成AIを用いて答案を即時採点・添削し、論点の明確化や与件根拠の指摘などの定型フィードバックを受験者に提供。これにより、従来の添削講師による限定的な指導を超え、受験者が論理的・構造的な改善を即時行える環境が整う。結果として答案の完成度が向上し、合格率も大幅に改善する。
AI添削データを活用し、受験者が弱点を把握・修正できる改善ループを構築。全受験者のデータを集計・分析することで共通の課題が浮き彫りとなり、受験者間で効果的な学習共有が可能となる。これにより、個別の理解が深まり、全体的な答案精度と合格率が向上する仕組みが実現される。
Step-2：AIに答案と採点基準を作らせる
ふぞろいの一つ覚えとからかわれる同友館と異なり、生成AIなら採点基準を何通りも変えて試行錯誤できる。どの採点基準でも大差がつきませんが、どの基準でも高得点の答案があればそれがベストと決まります。
生成AIに異なる採点基準を設定させ、それぞれの基準で生成された模範解答を比較分析します。受験者は各評価結果から答案の強化点を把握し、最適な解答を選定できます。これにより、論理性と説得力が向上し、合格率の上昇が期待できます。
生成AIを活用して過去問や模範答案を参照し、複数の採点基準を自動生成します。受験者はAIによる添削結果を基に答案を反復修正し、弱点を客観的に把握できます。このプロセスで論理的記述力が飛躍的に向上し、評価基準に沿った最適答案が構築されるため、合格率が高まります。
生成AIで複数の採点基準と模範解答を生成した後、受験者間で相互採点とディスカッションを行います。これにより各答案の比較検証が可能になり、共通の改善点が明確化されます。その結果、最適解答作成能力が向上し、合格基準に適した答案力が身につきます。
Step-3：チーム学習にAIを採用して相乗効果
そして隣のD社の合格ノウハウを回収するほど、翌年試験の傾向をチェンジされて8割不合格の末路にようこそ。そうでなくチーム学習にAI基準を採用すると、多様な視点を最小公倍数的に活用できます。
生成AIは各受験者の答案に対し複数の採点基準を自動生成できます。チーム内でその結果を共有・議論することで、個々の弱点を補完する多角的な評価が可能となり、従来の均一採点に比べ不合格リスクを大幅に低減させる効果が期待されます。
チーム学習環境で生成AIによる添削結果を即時に共有することで、各メンバーが自分の答案の改善点を迅速に把握できます。これにより、修正のサイクルが短縮され、論理性・記述力の向上が促進され、合格率向上に直結します。
各メンバーが生成AIの採点基準をカスタマイズし、意見を統合することで、最大公約数的な一律採点ではなく、最小公倍数的な柔軟評価モデルが確立されます。これにより、受験傾向の変化に対しても一貫性ある答案作成が実現し、合格率が大幅に上昇します。
今日のまとめ
2025年【春の学習祭り】では、隣の同友館が一生知らない新説仮説が続々登場。そのおっきな前提が｢1次｣500点を目安に生成AIの嘘を見抜く基礎学力であることは、隣のD社に一生秘密です。