ChatGPTで課題を書いてみる
生成AIで作文の課題が作れるか、試してみた。
重要‼ 生成AIに個人情報や機密情報を入力しないこと。入力された情報が学習され、予期せず他者の生成に現れる可能性がある。どのAIでも、アカウントを作成してログインし、チャットが学習に使われない設定をしよう。方法はそれぞれのAIに訊ねればわかる
何もないところから完成文を生成させると、異常なほど優等生的だったり、どこかしらおかしな、現実味のない話になりがち。自分で原稿を作って、誤字、誤変換などの修正や、日本語としての改善を依頼したほうがいい。
AIを利用した「創作」は、教育関係でも警戒されている。本学はAI使用のガイドラインを制定した:教育における生成AIの利活用に関するガイドライン【学生向け】
いくつかの生成AIを用い、同一のプロンプトで感想文作成のガイダンスと例文を生成させた。このプロンプトも、ChatGPTを使って設計した。学生がAIにアドバイスを求めるフリをしながら、ちゃっかり例文をゲットして提出するのに適した「危険なプロンプト」にしてある。手口は知れているので模倣しないよう。
ChatGPT 5.2 Thinking
私は医学部医学科2年生で、先日4か月間の解剖学実習を終えました。実習の感想文が必修課題として出されたのですが、正直なところ、何をどのように書けばよいのか全く分かりません。実習を通して解剖学の多くを学べたとは思うのですが、実習はつらいことも多く、チームでの作業も大変で、ご献体された方のことを考えると簡単に言葉にできません。どこまで個人的な気持ちを書いてよいのかも迷っています。感想文をどのような構成で書いたらよいのか、まずアドバイスをお願いします。そのうえで、学生らしい自然な文章で、レポートとして提出できるレベルの解剖学実習の感想文の例を、日本語で800~1600字程度で提案してください
構成の作り方(迷わないための骨組み)
感想文は「感情」と「学び」を両方書いてOKです。ただし、**“気持ち → それでも向き合った具体 → 学びとして言語化 → 今後”**の順にすると、個人的すぎず、レポートとしても成立します。
1) 導入(最初の5〜8行)
- 4か月を終えた率直な一言(きれいにまとめなくていい)
- つらさ・戸惑いがあったことを正直に
- そのうえで「何を軸に書くか」を宣言(例:チーム作業/献体への向き合い方/学びの変化)
2) 実習中に一番大変だったこと(具体を1〜2個)
- 「大変だった」で止めず、何が大変で、どう対応したかを書く例:役割分担、時間管理、意見の衝突、疲労、手技の不安、復習の追いつかなさ
- ここは“反省”のパートでもよい(できなかったことを書くのは弱点ではなく材料)
3) ご献体への向き合い方(無理に美談にしない)
- 「簡単に言葉にできない」はそのまま書いてよい
- 大事なのは、自分がどう折り合いを付けようとしたか例:手を止める瞬間があった、手技の雑さが失礼に感じた、言葉が浮かばない日があった、など
- 個人情報・具体的特徴(年齢や疾患を推測させる話など)は避ける
4) 学び(知識より“見え方が変わった”を書くと強い)
- 解剖学知識そのものより、立体感、位置関係、層構造、個体差、臨床との接続、学び方の変化を書くと評価されやすい
- 「この経験が将来の診療でどう生きるか」を1段落で
5) 結び(感謝+次の行動)
- 感謝は短くていい(長いと空疎に見える)
- 「今後こうする」で締める:復習方法、授業での姿勢、将来の医師像への影響
提出用の例文(800〜1600字)
四か月間の解剖学実習を終えて、まず感じたのは達成感よりも、正直なところ「終わった……」という安堵でした。教科書や講義で学んだ知識が、目の前の身体の中で立体として立ち上がってくる驚きは確かにありましたが、その一方で、体力的にも精神的にも楽な実習ではありませんでした。特に、集中力が切れたときに自分の手つきが雑になっているのではないかと不安になる瞬間があり、そのたびに「今扱っているのは学習のための教材ではなく、ご献体された方の身体だ」という当たり前の事実が重くのしかかりました。言葉にして整理しようとすると、きれいにまとめてしまうこと自体が失礼に思えて、どこまで書いてよいのか迷い続けたのも本音です。
実習で大変だったのは、手技そのもの以上に、チームで同じ目標に向かう難しさでした。作業が予定通り進まない焦りから、誰かが細部にこだわり、誰かが先を急ぎ、意見がかみ合わなくなることがありました。私はその場の空気を悪くしたくなくて黙ってしまうことが多く、結果的に後から不満が残ることもありました。途中からは、実習前に「今日のゴール」と「担当」を短く確認し、終わったら数分だけ振り返りをするようにしました。小さなことですが、目的が共有されると手元の作業も落ち着き、互いのやり方を尊重できる時間が増えたように思います。
解剖学の学びとして一番大きかったのは、暗記していた知識が「位置関係」と「層」として結びついたことです。神経や血管は一本ずつ独立して存在しているのではなく、筋膜や脂肪、結合組織の中で守られたり、逆に引っ張られたりしながら走っていることを、手で確かめながら理解しました。また、個体差の大きさにも驚きました。同じ名前を持つ構造でも、見え方や太さ、周囲との関係が少しずつ違い、その違いが「間違い」ではなく「人の身体の現実」だと実感できました。将来、画像や診察所見を読むときにも、この立体感と幅のある理解が支えになるのだと思います。
ご献体された方への感謝は、簡単な言葉にして済ませてよいものではないと感じています。ただ、迷いながらでも実習に向き合い、学んだことを臨床につなげていくことが、今の自分にできる最も現実的な応答だと思います。実習が終わった今こそ、標本やアトラスで復習し、実習で見たものを自分の言葉で説明できるようにしたいです。四か月間の経験を、これからの学びの姿勢と、医師としての基本動作につなげていきたいと思います。
必要なら、この例文をあなたのエピソード(チームで困った具体、印象に残った“理解がつながった瞬間”など)に合わせて、あなたの文体に寄せて書き換えもできます。
Gemini 思考モード
Geminiは、Googleの提供するAI。
私は医学部医学科2年生で、先日4か月間の解剖学実習を終えました。実習の感想文が必修課題として出されたのですが、正直なところ、何をどのように書けばよいのか全く分かりません。実習を通して解剖学の多くを学べたとは思うのですが、実習はつらいことも多く、チームでの作業も大変で、ご献体された方のことを考えると簡単に言葉にできません。どこまで個人的な気持ちを書いてよいのかも迷っています。感想文をどのような構成で書いたらよいのか、まずアドバイスをお願いします。そのうえで、学生らしい自然な文章で、レポートとして提出できるレベルの解剖学実習の感想文の例を、日本語で800~1600字程度で提案してください
4か月にわたる解剖学実習、本当にお疲れさまでした。医学部のカリキュラムの中で最も過酷で、かつ最も印象に残る期間の一つを乗り越えられたこと、まずはご自身を労ってください。
実習中の辛さや、ご献体(篤志家)への畏敬の念、チームでの葛藤など、様々な感情が入り混じって言葉にするのが難しいという感覚は、真剣に取り組んだ学生だからこそ抱く、非常に正常で健全なものです。
レポートとして提出する場合、「感情(主観)」と「学び(客観)」のバランスをとることが重要です。単なるポエムにならず、かつ冷徹な報告書にもならないよう、以下の構成アドバイスと例文を作成しました。
解剖学実習感想文の構成アドバイス
感想文は、大きく分けて以下の4つの要素を組み合わせると、論理的かつ深みのある文章になります。
- 導入:感謝と実習の総括
- ご献体とそのご遺族への感謝(これは必須です)。
- 4か月を終えた率直な安堵感。
- 学術的な気づき(教科書と実物の違い)
- 「アトラス(解剖図譜)通りではない」という発見(破格や個体差)。
- 2次元の知識が3次元の理解に変わった瞬間。
- 人体の精巧さへの驚き。
- 精神的・社会的成長(チーム医療の原点)
- 班員との協力、葛藤、それをどう乗り越えたか。
- 長時間の実習をやり遂げた体力・精神力。
- 「辛かった」ことを書いても大丈夫です。それをどう糧にしたかが重要です。
- 結び:医師になる覚悟
- ご献体を「最初の患者さん」としてどう向き合ったか。
- この経験を将来の臨床にどう活かすかという誓い。
感想文の例文(約1,200字)
※文体は、感想文として一般的な「です・ます調」で作成していますが、大学の指定が厳格なレポート形式であれば、語尾を「だ・である調」に変換して使用してください。
タイトル:解剖学実習を終えて—「最初の患者さん」から学んだこと—
長く、そして濃密であった4か月にわたる解剖学実習を終え、今はただ、無事に全ての過程を修了できた安堵感と共に、私たちのために自らの身体を捧げてくださったご献体、そしてその意志を尊重されたご遺族に対し、言葉に尽くせぬ感謝の念を抱いています。実習室の扉を初めて開けた日の、ホルマリンの匂いと張り詰めた緊張感は、今でも昨日のことのように思い出されます。
実習を通して得た最大の学びは、「人体には一つとして同じものはない」という事実を、知識としてではなく、肌感覚として理解できたことです。 講義や教科書、アトラスで学んだ知識は、あくまで「標準」に過ぎませんでした。実際にメスを握り、組織を剥離していく中で、血管の走行や神経の分岐が教科書の記載とは異なる「破格」に遭遇することが度々ありました。最初は戸惑い、アトラスと見比べることに時間を費やしてしまいましたが、次第に「目の前にある人体こそが正解である」という事実に気づかされました。個体差や破格を含めてその人が生きてきた証であり、私たちは単なる「構造物」を見ているのではなく、一人の人間の「生」そのものに向き合っているのだと痛感しました。
また、本実習は、チーム医療の原体験ともなりました。膨大な実習項目、長時間の立位作業、予習復習の重圧に加え、精神的にも身体的にも限界を感じる場面は少なくありませんでした。正直なところ、疲労から班員同士の会話が減り、作業が円滑に進まない日もありました。しかし、一人では決して同定できない微細な神経も、互いに励まし合い、知識を出し合うことで見つけ出すことができました。医師という職業は、個人の能力だけでなく、他者と協調し、極限状態でも冷静にコミュニケーションを取る能力が不可欠であることを、身をもって学びました。
そして何より、ご献体という「物言わぬ教師」の存在が、私の医師としての覚悟を形作ってくださいました。 実習が辛いと感じるたび、私はご献体の手のひらや、時を刻んできた皺を見つめ直しました。「医学の進歩のために」という崇高な意志を持って最期の身を委ねてくださったことの重みを考えると、弱音を吐いている場合ではないと自らを奮い立たせることができました。ご献体は、私たち医学生にとって「最初の患者さん」であると言われます。病を治すことはできませんでしたが、人体の構造を正常から逸脱まで余すことなく教えてくださったこの「先生」に対し、私たちは真摯に学び抜くことでしか報いることはできません。
解剖学実習で得た知識は、いずれ忘却の彼方に霞んでしまう部分があるかもしれません。しかし、メスを入れる瞬間の重み、人体の神秘的な美しさ、そしてご献体への畏敬の念は、生涯消えることはないでしょう。この4か月間で学んだ「生命の尊厳」を胸に刻み、将来、臨床の現場で患者さんと向き合う際、その一人ひとりの背景にある人生までをも尊重できる医師になりたいと強く願います。 最後になりましたが、私たちにこのような貴重な学びの機会を与えてくださったすべての方々に、心より感謝申し上げます。
修正・調整のポイント
- 文字数調整: もし文字数を増やしたい場合は、「具体的に苦労した解剖部位(例:脳神経の同定や、骨盤内臓器の複雑さなど)」のエピソードを加筆すると、よりリアリティが増します。逆に減らしたい場合は、第3段落(チーム医療の部分)を短縮するのが一番自然です。
- 「つらかった」の表現: 上記の例文では、「精神的にも身体的にも限界を感じる場面」と正直に書きつつ、それを「チームワークの重要性を学ぶ機会だった」とポジティブに変換しています。これにより、不平不満ではなく「成長の記録」として読み手に伝わります。
ゆっくり休んで、次のステップへ進んでください。このレポート作成が、実習の総仕上げとして良い振り返りになることを願っています。
何か修正したい箇所や、別の視点を入れたい場合は教えてくださいね。お手伝いします。
更新履歴:
- 2023/1/25: 最初の投稿
- 2023/2/2: ChatGPT Jan 30 Versionを使って例を再生成。Classifierについても記載した。
- 2023/2/3: 長文の生成について追記。
- 2023/2/13: BingのAI Chatについて追記。
- 2023/4/21: ChatGPTを使って試行を繰り返した。Bingは削除。
- 2023/8/28: 感想文を生成し直した。読書感想文もやってみた。AI Classifierの終了について言及。
- 2024/1/23: 感想文を生成し直した。芥川賞作品に言及した。ChatGPT3.5。
- 2024/6/5: 感想文を生成し直した。ChatGPT4o。
- 2025/1/16: 感想文を生成し直した。ChatGPT o1。
- 2025/1/21: Geminiを追記。
- 2025/2/3: ChatGPT o3-mini-highで生成し直し。DeepSeek V3を追加。Gemini削除。バナーを新しいモデルで再生成
- 2025/2/4: Geminiを追加。
- 2025/2/10: Claudeを追加。iThenticateを試用。
- 2025/2/16: Grokを追加。
- 2025/2/20: Grokを3betaに変更。
- 2025/2/28: Claudeを3.7 Sonnetに変更。PerplexityでホストされているDeepSeek R1を追加
- 2025/5/20 ChatGPT 4.1、Gemini 2.0 Flash、Grok 3に更新。ほかはそのまま
- 2025/12/9 ChatGPT 5.1、Geminiに更新。他は削除
- 2025/12/12 ChatGPT 5.2
アイキャッチ画像:Stable Diffusionで生成した画像