授業前の鋭い質問リスト作成

なぜこう書くのか

このプロンプトは5個のブロックでできています

ブロックを押すとその段落が見られます

文脈材料 · AIが知るべきこと

私は{{科目}}の授業を受けている学生で、次回分の予習資料を以下に貼り付けました。授業中に挙手して質問できるよう、事前に質問を準備したいと考えています。検索すればすぐ答えが出る質問や、資料内にすでに書かれている質問は避けたいです。

材料 AIが知るべきこと ×2
やること 何をどう進めるか ×1
仕上がり どんな形で受け取るか ×2

質問作成プロンプトでよくある結果は、「無差別曲線とは何ですか？」といったリストです。質問の形はしていますが、教科書の1行目に答えがあるため、授業で聞いてもすでに読んだ内容を再確認するだけになってしまいます。良い質問とは、資料が答えずに飛ばした部分から生まれます。このプロンプトは、その「飛ばされた部分」を見つける作業を先に行わせます。

解説をもっと読む · 3段落

第1段落のコンテキストは2つの要素を定義しています。科目名と「授業中に挙手して質問する」という状況です。同じ資料でも、レポートを書くために読むときと、授業で質問するために読むときとでは必要な質問が異なります。後者は1文で端的に発言でき、教授がその場で答えられる規模感である必要があります。

第2段落のタスクは「質問を作って」ではなく「どこに着目すべきか」を指定しています。飛躍した説明、曖昧な条件、例外がありそうな断定などです。モデルにいきなり質問を求めると見出しを疑問文に変えただけのものが出がちですが、論理の分かれ目を先に探させることで、資料に深く根ざした質問が生まれます。予習質問AIを活用する際、成果が大きく分かれるポイントがここです。

第3段落のフォーマットにある「その文をそのまま引用」が検証の仕掛けです。引用箇所がない質問はモデルが背景知識で捏造したものであり、そうした質問は講義の進度と噛み合わず浮いてしまいます。最後に2つだけ選ばせているのは、6つすべてを質問することはできないからです。優先順位まで決めておくことで、当日の授業で実際に手を挙げやすくなります。

用語が分からなければAha AIで: context, output-format

悪い例との比較

悪い例にないもの: 文脈 · 形式 · 制約

よくある悪い例

次の授業の予習資料なんだけど質問を3つ作って

第3章消費者選択 — 予算線の傾きは2財の相対価格を表す...

「限界代替率とは何ですか」「予算線はなぜ直線なのですか」といった教科書の用語確認のような質問が出力されます。資料を読んでいればすでに分かる内容なので授業時間の無駄になり、教授から見ても予習してきたのか伝わらない質問になってしまいます。資料のどこから出た質問かの記載がないため講義の進度と合っているか確認できず、3つとも同じ段落から出た似たような質問であっても気づくことができません。

バリエーション

1

発表やゼミで質問を用意したいとき

フォローアップの質問まで準備しておくことで、最初の回答でやり取りが途切れません。発表やゼミの場では、もう一歩踏み込んだ質問ができると印象に残ります。

プロンプトを見る

以下はこれから聴講する{{科目}}の発表資料です。発表者に投げかける質問を5つ抽出してください。相手を攻撃するためではなく、発表内容への理解をより深めるための質問にしてください。各質問に ① 質問文 ② 資料の根拠となる箇所の引用 ③ 発表者が用意していそうな回答と、その回答が返ってきたときに重ねて聞くフォローアップ質問1つを付けてください。

発表資料: """ {{予習資料}} """

2

読書・予習でつまずいた箇所を特定したいとき

授業前に自分がどこで理解に詰まっているか分からないときに使います。答えをあえて伏せさせることで、分かった気になって読み飛ばすのを防ぎます。