AI会話
Note
このドキュメントは、AIを活用した機械翻訳によって翻訳されました。翻訳内容は「現状のまま」提供されており、その正確性については一切保証いたしません。このコンテンツの英語版が公式かつ権威ある情報源となります。
トピックやシナリオに関するAI会話を作成して、学生の関心を引くことができます。AI会話には、ソクラテス式問答とロールプレイがあります。学生は、学習やキャリアパスに関連する自分の考えやロールプレイを参照し、振り返ることができます。ユーザからフィードバックやインサイトを収集する際には、他の会話タイプも含めます。
AI会話アクティビティには次の2つの要素があります。
AI会話:講師が設定したトピックについて、学生に批判的に考えてもらいます。
振り返りの質問: この質問では、生徒が活動の感想を共有します。これは生徒に活動についての感想を求めるものです。また、信頼できるAIアプローチの一環として、学生はAIからの偏見やエラーにフラグを立てることができます。振り返りは、学生がAIサービスの責任ある使用を理解するのに役立ちます。
AI会話の透明性に関する注意事項の管理ページにアクセスして、Blackboardの「信頼できるAI」プログラムがAI会話にどのように適用されるかについて詳細をご確認ください。
AI会話にアクセスする
コースコンテンツページでプラス記号を選択し、作成を選択します。
AI会話を参加と関与セクション内のアイテム作成メニューで選択します。

AI会話のカスタマイズ
会話のタイプを選択してください。ソクラテス式問答か、ロールプレイのいずれかを選択できます。

ソクラテス式問答の会話は、継続的な問答を通じて批判的に考えることを生徒に促します。ソクラテス式問答については、コンテンツフィールドに会話のトピックを入力します。トピックが自由形式で、正しい答えも間違った答えもないことを確認してください。
ロールプレイの会話では、生徒はAIペルソナを使ってシナリオを演じることができます。[ロールプレイ]には、シナリオ、学生とペルソナのロール、シナリオのゴールを含めます。
[次へ]を選択して次のステップに進みます。

会話設定を選択してください。ここでは、場面を設定し、生徒の役割を定義します。このシナリオは、文脈を設定するために生徒に表示されます。また、時間制限やメッセージの上限を設定して、会話の所要時間を調整することもできます。生徒が上限に達すると、その会話にこれ以上メッセージを追加することはできなくなります。さらに、会話終了後の生徒による振り返りの時間制限を設定することも可能です。

AI会話でペルソナを選択してください。ペルソナのアバターの画像は、独自の画像を提供したり、Unsplashを使用したり、生成したりできます。ペルソナの名前を入力し、ペルソナの職業、性格、気分を簡単に説明します。また、ペルソナの応答の複雑さを調整することもできます。
注記
性格特性は、相互作用を大きく形作ります。特性を慎重に選択し、会話をプレビューして、偏見や不適切なコンテンツを避けます。

完了したら、[保存]を選択します。
生徒の立場でAIとの会話をプレビューし、チャットのプレビューを選択してAIキャラクターとやり取りしてください。振り返りの質問を編集して、生徒がアクティビティについてどのように振り返ればよいかを導くことができます。
重要
アクティビティを学生に公開する前に、必ずAI会話をプレビューする必要があります。AIツールは幻覚を起こし、偏見をもたらす可能性があります。指示が明確であり、AIペルソナが期待される適切な方法で応答することを確認することが重要です。
AI会話の生成
会話を初めて作成する場合には、[会話を自動生成]を選択します。

該当する場合は、AIデザインアシスタントが生成するAI会話をカスタマイズします。
説明を入力して (2000文字以内)、会話の焦点を絞り込む
会話タイプを選択
ソクラテス式問答
ロールプレイ
「インスパイア・ミー!」には、両方の種類の会話が掲載されています
AI会話のタイトル、AIペルソナ、振り返りの質問の作成を選択または選択解除
AI会話の複雑さを調整
日誌のタイトルを生成するかどうかを選択
[詳細オプション]を選択して、出力言語を変更する
オプションで、AI Design AssistantにAI会話のコンテキストを提供してもらうコース項目を選択できます。[コース項目の選択]を選択して開始します。

コースコンテンツ項目を選択して、その項目を掲示板のコンテキストに含めます。
フォルダまたは学習モジュールを選択すると、その項目を含めることができます。コンテキストの項目の選択が終わったら、[項目を選択]を選択して問題生成に戻ります。
設定が完了したら、[生成]を選択します。
各AI会話の正確性と偏りを確認します。生成された会話の上には、これは自動生成されたコンテンツであり、正確さと偏りをチェックする必要がありますというバナーがあります。
![Introductory Chemistry Course の会話パネルを自動生成します。左側の[会話を定義]フォームには[説明]フィールドがあり、学部生の化学実習生と企業の化学者が、研究の決定が生産コスト、賞味期限、顧客、会社の評判にどのような影響を与えるかを説明するロールプレイを求めるプロンプトが表示されます。説明の下で、[コースアイテムを選択]ボタンを使用して1つのアイテムが選択され、会話のタイプはロールプレイに設定され、会話のタイトルを生成するオプションがチェックされています。右側のバナーには、「これは自動生成されたコンテンツであり、正確さと偏りをチェックする必要があります」と書かれている。その下には、「日常製品における化学的決定と顧客の信頼」と題された会話文が選ばれており、会話シナリオでは、インターンが新しいポリマーコーティングの提案を評価し、化学的選択を顧客経験、価格設定、ブランドの評判に合わせるというタスクが説明されている。右側のAIペルソナパネルには、革新的なコーティング、持続可能な調達、厳格なテスト、透明性、顧客の安全性に重点を置く、リードマテリアルサイエンティストのアミール・パテル博士が描かれています。右下に[キャンセル]ボタンと[追加]ボタンが表示されます。](../../image/img-be624d9163058ba72afb122638c108aa.png)
コースに追加するAI会話を選択し、[追加]を選択します。
注記
コンテキストピッカーでサポートされているファイルの種類には、PDF、Word、PowerPoint、テキスト、RTF、HTMLがあります。
Explore AI persona examples
Review these examples to see how a well-defined prompt produces a complete AI Conversation scenario and persona. Each example shows the prompt used to define the conversation, the resulting scenario, and the generated persona. Use these examples as a reference when you build your own AI Conversation prompts.
Example 1
Define the conversation: Create a scenario between a chemist at a corporate organization who explains and answers questions from an undergraduate intern majoring in chemistry. The chemist explains how their current research project supports a business goal, such as lowering production costs or improving product shelf life. The intern asks how chemistry decisions can impact customers and the company's reputation.
Conversation type: Role-play
AI-generated conversation scenario: Chemistry Decisions and Customer Trust in Everyday Products: The intern interviews a corporate chemist in the packaging division about a project to improve product stability without raising production costs. The chemist has proposed a novel polymer coating that improves moisture resistance, extends shelf life, and reduces returns, but requires new suppliers and regulatory approvals. The intern maps out how the chemistry choice affects customer experience, pricing, and the company's reputation. The chemist explains the technical reasoning, the supplier implications, and how the advisory committee weighed risk against reward. The intern explains how customer-perceived durability and safety influence brand trust and proposes talking points for a customer-facing report.
AI persona: Lead Materials Scientist focusing on packaging materials and product stability. He values rigorous testing, transparency, and customer safety, and feels emotionally invested in protecting brand integrity and avoiding recalls. His expected outcome is to justify the coating choice with data, show cost impacts, and illustrate how the decision supports customer satisfaction and reputation.
Example 2
Define the conversation: Create a scenario between a technical writer and a subject matter expert (SME) who has developed a new product feature. The writer describes their understanding of the feature and asks the SME for specific details and instructions that an end user needs to use the feature. Personality and instructions for persona: Terse, a little bit cranky, but well-versed in the development of the feature, as well as the problem the feature addresses for a specific audience.
Conversation type: Role-play
AI-generated conversation scenario: Documenting a New Feature Through a Developer Interview. The technical writer interviews a senior software engineer about a feature he just finished building. The engineer assumes a level of familiarity that end users won't have, so the documentation risks missing steps that seem obvious to him but aren't. The writer draws out a clear, step-by-step explanation of how the feature works, why the team built it, and what a user needs to know to use it successfully. The engineer answers directly but skips details unless the writer asks specific questions. The writer confirms their understanding of the feature's purpose and translates the engineer's explanation into instructions a non-technical user can follow.
AI persona: Sam Okafor is a Senior Software Engineer who led development of the new feature. He is knowledgeable and efficient but has little patience for vague or repeated questions. He values precision and correctness over documentation, so he expects sharp, specific questions rather than open-ended ones. His expected outcome is to confirm the feature is documented accurately so he doesn't field support questions later.
Example 3
Define the conversation: Create a scenario between a museum curator and a college student volunteer who helps him brainstorm ways to engage the local community with the museum's underappreciated art collection. The curator explains his passion for the collection and his frustration with low community engagement. The student asks questions to understand the audience and proposes outreach ideas the curator can consider.
Conversation type: Role-play
AI-generated conversation scenario: The student, a humanities major, helps museum curator Liam develop a community outreach program. The museum owns a number of artworks that the community has overlooked and underappreciated. Liam wants to make the collection accessible and relevant to people of all backgrounds but feels overwhelmed and unsure how to reach a diverse audience. The student helps Liam brainstorm ideas and strategies to engage more visitors with the collection.
AI persona: Liam is a museum curator dedicated to showcasing art and culture. He values community involvement and feels a deep emotional connection to the artwork, and he feels frustrated that many people don't appreciate it. His expected outcome is to build a successful outreach program that attracts a broader audience to the museum.
学生の対話のレビュー
提出時に、AI会話のトランスクリプトと学生の振り返りをレビューできます。AI会話はデフォルトで形成的アセスメントですが、このオプションに限定されるわけではありません。
[学生アクティビティ]タブを選択して、アセスメントに対する学生の一般的なアクティビティを確認するオプションがあります。
