生成AIサポーター試験：実践的な対応力 サンプル問題
以下は「実践的な対応力」カテゴリーの20問です。AIを教える立場における実践的なスキルを問う問題となっています。教える相手は初心者であることを前提としています。
問題と回答
- 問題文: 講習会でAIツールの使い方を教える際、全員が同じペースで進められるよう、早く理解できた人には「少し待ってください」と指示するのが良い。
答え: NO
説明: 学習ペースには個人差があります。早く理解できた人には発展的な課題や他の人のサポート役を依頼するなど、全員が有意義に時間を使える工夫をするべきです。 - 問題文: 生成AIの操作方法を教える際、まず基本概念の説明から始めるより、簡単な実践例から始める方が効果的である。
答え: YES
説明: 特に初心者は抽象的な概念より具体的な体験から学ぶ方が効果的です。簡単な成功体験を先に提供し、実際に動かしてみた後で基本概念に触れると理解が深まります。 - 問題文: AIツールの使い方を質問された場合、可能な限り全ての機能を一度に網羅的に説明するべきである。
答え: NO
説明: 情報過多は混乱を招きます。まずは質問された内容に直接関係する機能に焦点を当て、相手の理解度や関心に合わせて段階的に情報を提供する方が効果的です。 - 問題文: AIツールの使い方を教える際、「このボタンを押してください」という指示型の説明だけでなく、「なぜそうするのか」という理由も伝えることが重要である。
答え: YES
説明: 単なる手順の暗記ではなく、理由や背景を理解することで応用力が身につきます。「なぜ」を理解することで、似たような状況でも自分で判断できるようになります。 - 問題文: 生成AIの使い方を教える際、「これは簡単です」「誰でもできます」と前置きすると、学習者の不安を和らげることができる。
答え: NO
説明: 「簡単」と言われても理解できない場合、自己否定感を強めることがあります。代わりに「最初は慣れが必要ですが、段階的に学んでいきましょう」など、現実的な期待を設定する方が効果的です。 - 問題文: AIの限界について質問された場合、ネガティブな印象を与えないよう、限界よりも可能性や強みを中心に説明すべきである。
答え: NO
説明: AIの限界と可能性をバランス良く伝えることが重要です。限界を適切に伝えないと、非現実的な期待を持たせることになり、後の失望や誤用につながる可能性があります。 - 問題文: AIツールの操作中にエラーが発生した場合、「何をしたのですか？」と質問するより、「一緒に解決しましょう」と声をかける方が効果的である。
答え: YES
説明: 「何をしたのですか？」という質問は責めているように感じられ、不安や恥ずかしさを増幅させることがあります。代わりに協力的な姿勢を示すことで、学習者は安心して問題解決に取り組めます。 - 問題文: 生成AIの使い方を教える際、教える側が操作してデモンストレーションするより、学習者自身に操作させながら指導する方が効果的である。
答え: YES
説明: 実際に手を動かして体験することで記憶に定着しやすくなります。教える側がデモを行うときも、その後で学習者に同じ操作を実践させることで理解が深まります。 - 問題文: 同じ質問を何度もされた場合、「さっき説明したとおりです」と伝えれば、学習者は集中して聞くようになる。
答え: NO
説明: このような対応は学習者の自尊心を傷つけ、質問しにくい雰囲気を作ります。同じ質問でも「良い質問ですね」と肯定し、別の角度や例を用いて再度説明する方が効果的です。 - 問題文: AIツールの機能について説明する際、相手の理解度に関わらず、正確性を期すため専門用語を使うべきである。
答え: NO
説明: 相手の理解度に合わせた言葉選びが重要です。専門用語が必要な場合は、まず平易な言葉で概念を説明し、その上で専門用語を紹介することで理解しやすくなります。 - 問題文: プロンプトの書き方を教える際、模範例を一つ示すだけでなく、良い例と悪い例を比較して示す方が学習効果が高い。
答え: YES
説明: 対比は理解を深める効果があります。良い例と悪い例を比較し、なぜある方法が効果的でもう一方がそうでないのかを説明することで、実践的な判断力が身につきます。 - 問題文: 受講者が質問しやすい雰囲気を作るには、「何か質問はありますか？」と全体に問いかけるのが最も効果的である。
答え: NO
説明: 「何か質問はありますか？」という一般的な問いかけでは、質問が出にくいことがあります。代わりに「この部分でわかりにくかったところはどこですか？」など、具体的に問いかける方が質問を引き出しやすくなります。 - 問題文: AIツールの使い方を教える際、全ての人に一律の学習目標を設定するより、個々の目的や関心に合わせた目標設定を支援する方が効果的である。
答え: YES
説明: 人によって学習動機や目的は異なります。個々の関心や目標に合わせた学習支援を行うことで、学習意欲が高まり、実践的な知識の定着につながります。 - 問題文: 講習会では、AIの仕組みについての質問に答える必要はなく、実用的な操作方法だけを教えれば十分である。
答え: NO
説明: 基本的な仕組みを理解することで、AIツールをより効果的に使いこなせるようになります。全ての技術的詳細を説明する必要はありませんが、操作の背景にある基本概念は教えることが望ましいです。 - 問題文: オンラインでAIの使い方を教える場合、対面よりもわかりやすく丁寧に説明する必要がある。
答え: YES
説明: オンラインでは非言語的なコミュニケーションが制限されるため、説明はより明確で段階的である必要があります。また、理解度の確認をこまめに行い、視覚的な補助資料を活用することも重要です。 - 問題文: AIツールの操作に不安を示す人には、「失敗しても大丈夫、一緒に学んでいきましょう」と伝えることが効果的である。
答え: YES
説明: 失敗を許容する環境を作ることで、学習者の不安を軽減し、積極的な試行錯誤を促すことができます。失敗は学習プロセスの自然な一部であることを伝えることが大切です。 - 問題文: AIに関する質問に即答できない場合、「わかりません」と正直に答えるより、おおよその推測で回答する方が信頼を得られる。
答え: NO
説明: 不確かな情報を伝えることは、長期的には信頼を損ねます。「現時点ではわかりませんが、調べて後ほどお伝えします」と正直に答え、実際に調査して回答することで、より強い信頼関係を構築できます。 - 問題文: AIツールを教える際、学習者が間違った使い方をしていたら、すぐに指摘して修正するべきである。
答え: NO
説明: 即座の指摘は学習者を萎縮させることがあります。明らかな誤りでない限り、まずは学習者の試みを尊重し、「別の方法も試してみましょうか？」など、提案の形で伝える方が効果的です。 - 問題文: 生成AIの出力結果の見方を教える際、出力内容を盲目的に信頼せず検証することの重要性も伝えるべきである。
答え: YES
説明: AIの出力を適切に評価する能力は、効果的な利用において不可欠です。情報の検証方法や、AIの回答を批判的思考で吟味する習慣の重要性を伝えることで、より成熟したAI利用者を育てることができます。 - 問題文: 講習会の最後に、学習内容を即座に実践で使えるよう、具体的な活用アイデアや次のステップを提案することが重要である。
答え: YES
説明: 学んだ内容を実際の文脈でどう活用できるかを示すことで、知識の定着と応用が促進されます。「明日から試せること」など、具体的で実行しやすい提案をすることで、継続的な学習意欲を高めることができます。
