Brufau Alvira, N., P. Bannister, and A. Santamaría Urbieta. (2025) “ Validating the PANDORA GenAI Susceptibility Rubric for Higher Education Assessment: A Field Test of All Translation and Interpreting BA Assignments.” Higher Education Quarterly 79(4)

• AI proof な課題をどう作るか？→ 批判的思考力、創造性、協調性を問う
• 提出物の「形式」を工夫する
• AIが生成しやすいプレーンなテキストから、AIにとって扱いにくい、または人間が介在しないと作成できない形式に変更する
• 音声または動画形式での提出を求める：学生が自分の言葉で説明したり、プレゼンテーションしたりする様子を録画・録音させ、本人の理解度や思考のプロセスを確認する。
• 共同作業の課題で、動画内にチームメンバー全員が映り、参加していることを要求する 。
• 入力情報をテキスト以外の形式にする：課題の元となる資料を、単純にコピー＆ペーストできない画像ファイルなどで提供します。
• 「成果物」だけでなく「プロセス」を評価する
• AIは最終的な成果物に至るまでの試行錯誤の過程を示すのは苦手。
• 思考の過程を記録させる：Wordの「変更履歴」機能やバージョン履歴の提出を求め、どのように文章が推敲されたかを確認する 。
• 参照した情報源や思考の軌跡を記録させる：参照した資料のリスト、重要な部分に色分けで印をつけたテキスト、授業で議論した内容や個人の経験とどう関連付けたかの説明などを提出させる。
• 翻訳レポートの比重を高める：翻訳課題で、なぜその翻訳を選択したのか、文化的な背景をどう考慮したのかなどを記述する「翻訳レポート」の配点を高くする。
• 学生の「主体性」と「創造性」を引き出す
• AIは指示されていない範囲で主体的に考え、創造性を発揮することは困難。
• 学生自身にトピックを選ばせる：教員がトピックを指定するのではなく、学生にトピックを自由に選ばせ、なぜそのトピックを選んだのか理由を説明させる。
• 創造的な解決策を評価する：翻訳課題などで、特に優れた独創的な解決策に対して加点するなど、創造性を評価基準に明記します 。
• 指示をあえて曖昧にする：詳細な指示書を与えるのではなく、大まかなガイドラインのみを示し、学生自身に具体的な内容を考えさせます 。
• 真の共同作業を求める
• AIは人間同士の有機的な協調作業に取って代わることはできない
• 相互依存的なタスクにする：単なる分業ではなく、前の人の作業内容を踏まえないと次の作業に進めないような、連鎖的で相互依存的な共同課題を設計する。
• 共同作業の証拠を求める：提出された文書の中に全員の作業の痕跡が確認できることや、前述の通り、発表動画に全員が参加していることなどを評価基準に含める。
• 単にAIの利用を禁止するのではなく、課題の設計そのものを見直すことで、学生がAIを単なる「答えを出す機械」として使うのではなく、思考を深めるための「アシスタント」として活用するよう促す。