AIカンニング疑惑、ブラウン大教授が期末試験で実態を暴く
ブラウン大学の経済学教授が、自宅で実施した中間試験で大多数の学生がAIを使用してカンニングしたと疑い、対面の期末試験で検証。結果は平均点48.6%と過去最低を記録し、AIが教育評価の前提を揺るがす現実を浮き彫りにした。
ブラウン大学の経済学教授ロベルト・セラーノ氏が、自身のクラスで大多数の学生がAIを用いてカンニングを行ったと疑い、その実態を浮き彫りにした事例が注目を集めている。Solidotの報道によれば、2025年12月に学校で銃乱射事件が発生した後、セラーノ教授は初めて学生に自宅で中間試験を受けるよう指示した。中間試験の結果、ほとんどの学生が満点かそれに近い点数を取得したことから、同教授は学生がAIを大規模に使用してカンニングしたと疑念を抱いた。
この事態を受け、セラーノ教授は期末試験を対面で実施することを決定した。同教授は中間試験を即座に無効とはせず、まず期末試験の得点を確認することにした。もし期末試験の得点分布が中間試験とほぼ同じであれば、中間試験の点数を成績に加算するという条件を設定した。
結果は明確な差を示した。18人の学生が授業を放棄し、9人の学生が期末試験を受けなかった。3人の学生が0点を取り、期末試験の平均点はわずか48.6%に留まった。これはセラーノ教授が教えたクラスの中では過去最低の記録であり、これまでの期末試験の平均点は一度も65%を下回ったことがなかった。ごく一部の学生だけが、期末試験で中間試験と同程度の成績を収めた。
AIが変えた試験の前提
この事例は、生成AIの普及が大学教育に与える根本的な課題を突き付けている。従来のオンライン試験は、学生が自身の知識のみで解答するという前提に依存してきた。しかし、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の登場により、この前提は崩壊した。
学生が自宅で試験を受ける場合、AIへのアクセスを物理的に阻止することは極めて困難である。ブラウザの監視ソフトウェアや画面共有の要求といった対策は存在するが、スマートフォンや別の端末を用いたAI利用を完全に防ぐ手段は確立されていない。
セラーノ教授の採取した手法は、単純でありながら効果的だった。中間試験と期末試験の成績分布を比較することで、AI利用の有無によるスコアの乖離を可視化したのである。中間試験で満点近くを獲得した学生の多くが、対面の期末試験で著しく低い得点に留まったことは、AIへの依存度の高さを示唆している。
授業放棄と成績分布の深刻さ
注目すべきは、18人の学生が授業を放棄し、9人が期末試験を受けなかったという点である。合計27人の学生が、対面試験を回避する行動を取ったことになる。これは、AIに依存して中間試験をを通じてした学生が、自身の実力では対面試験に対応できないと判断した可能性が高い。
さらに、3人の学生が0点を取ったという事実も重要である。これらは試験を全く解けなかったか、あるいは何らかの理由で白紙提出を選んだと推測される。期末試験の平均点48.6%という数値は、セラーノ教授のキャリアを通じて最低であり、過去の平均が常に65%を超えていたことを考慮すると、異常な低水準と言える。
中間試験と期末試験で同等の成績を維持した少数の学生については、AIに頼らず自らの知識で中間試験にも臨んだ可能性が高い。このような学生と、AIに依存した学生との間で、評価の不公平が生じたことは明らかだ。
教育評価の在り方への問い
AIによるカンニングの問題は、ブラウン大学に限ったものではない。全米の大学で同様の事例が報告されており、教育機関は対応に追われている。一部の大学は対面試験の復活や、AIの使用を明示的に禁止するポリシーの導入を進めているが、抜本的な解決には至っていない。
根本的な問いは、デジタル時代における教育評価の在り方そのものにある。AIが日常的に利用可能な環境において、知識の暗記や再現を前提とした試験形式は、もはや有効性を失いつつある。批判的思考や問題解決能力、AIを活用した協調作業など、新たな評価基準の開発が急務となっている。
セラーノ教授の事例は、こうした変化の象徴的な一場面と言える。教育機関は、AIの利用を単に禁止するのではなく、教育の目的そのものを再定義し、評価方法を根本から見直す必要に迫られている。
編集部の見解
短期的には、この事例を契機として全米の大学で対面試験の復活やAI検出ツールの導入が加速すると見られる。特に2026年秋学期からは、多くの教育機関がオンライン試験の実施方法を厳格化するだろう。しかし、技術的な対策には限界があり、AIの進化は検出ツールを上回る速度で進む可能性がある。
長期的視点では、教育評価そのものの変革が不可避と言える。知識の再現力を問う試験から、プロジェクトベースの評価やポートフォリオ審査、さらにはAIと協調して問題解決を行う能力を評価する新たな枠組みが必要となる。この流れは、大学入学試験や資格試験にも波及する可能性が高い。
教育とAIの共存は避けられない。編集部としては、AIを不正の手段として扱うのではなく、教育の質を高める道具として位置付ける議論が不足している点を問題視する。評価方法の改革と同時に、AIの倫理的な活用方法を教えるカリキュラムの重要性が問われている。
参考
- 「布朗大学经济学教授怀疑班级里多数学生使用 AI 作弊」, by (著者名取得失敗) — Solidot, 2026-07-11T16:40:28.000Z (ARR)
- 元記事URL: https://www.solidot.org/story?sid=84806
よくある質問
- ブラウン大学の教授はなぜ学生がAIを使ったカンニングをしたと疑ったのか
- 昨年12月の銃乱射事件後、初めて自宅で実施した中間試験で、ほとんどの学生が満点かそれに近い点数を取ったため。教授は過去の成績分布から、この異常な高得点に疑問を持ち、AIの使用を疑った。
- 教授はどのようにしてAIカンニングの事実を確認したのか
- 中間試験を無効にせず、対面で期末試験を実施し、成績分布を比較した。中間試験と同程度の得点分布なら点数を加算する条件とし、実際の結果は平均48.6%と過去最低を記録。これによりAI依存の実態が明らかになった。
- この事例が示す教育現場の課題とは何か
- AIが日常的に利用可能な環境では、知識の再現を前提とした従来の試験形式が崩壊しつつある。オンライン試験での不正防止だけでなく、教育評価の在り方そのものの再定義が必要とされている。
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