ChatGPT等のAIを使って学生がレポートを書いてきた場合、不正行為とはいえそうにない。もし学生がChatGPTを正しく使ってレポートしてきたら、評価は高くなる。

統計処理方法とレポートの書き方を目的とした実際の実習の例です。測定結果は全学生が共有し、統計計算と、それが棒グラフで図示できていて、何らかの考察があったらよしとする実習です。実際のデータを使ってChatGPTに書かせてみました。
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Q：　ある男女共学の大学の学生実習で１年生の２クラスで握力を測定しました。
１）男女で握力に差があるか
２）A,B２クラスの男同士、女同士で握力に差があるか
３）シャウト効果（声を出して力を出したときの効果）が男女で差があるか
を調べた。
下記は平均値±標準偏差で、有意差の有無の判定はStudentのT検定で３）は対応あり、１），２）は対応のない検定結果である。

１）男　47.8±11.6 kg n=62、女　32.6±7.3 kg n=31 p<0.001 有意差あり

２）男　Aクラス　48.9±12.3 kg n=30、Bクラス　46.7±10.8 kg n=32 p>0.05 有意差なし
女　Aクラス 32.5±7.8 kg n=17 Bクラス　32.8±7.0 kg n=14 p>0.05 有意差なし

３）男　発声なし　47.8±11.6 kg 発声あり 49.7±12.5 kg n=62 p<0.001(p=0.00013) 有意差あり
女　発声なし　32.6±7.3 kg 発声あり 33.6±7.6 kg n=31 p>0.05(p=0.078) 有意差なし

この測定結果を見て考察の例を作成してみてください。

ChatGPT:

この学生実習の握力測定結果について、以下のように考察を行います。

### 1. 男女間で握力に差があるか

測定結果において、男性（47.8±11.6 kg, n=62）と女性（32.6±7.3 kg, n=31）の握力の平均値に有意な差が見られました（p<0.001）。男性の握力が女性のそれを上回っており、これには生理学的な性差が関与していると考えられます。一般的に、男性は筋肉量が多く、筋力も強いため、握力が高い傾向にあります。この結果は、性別による身体的特徴の違いが握力に影響を与えることを示唆しています。

### 2. A、Bクラスの男女で握力に差があるか

男女別にAクラスとBクラス間で握力に差があるかを調べた結果、男性、女性共にAクラスとBクラスで有意差は見られませんでした（男: p>0.05, 女: p>0.05）。これは、クラス間で握力に差がないことを意味しており、クラスの分け方（Aクラス、Bクラス）が握力に影響を与えていないことを示しています。クラス分けは学業や出席状況などに基づいて行われることが多く、握力の個人差には大きな影響を与えないと考えられます。

### 3. シャウト効果（声を出して力を出したときの効果）

シャウト効果の有無を調べた結果、男性では発声ありの条件（49.7±12.5 kg）で発声なしの条件（47.8±11.6 kg）よりも有意に握力が強くなっていることが分かりました（p=0.00013）。これから、声を出すことで、何らかの心理的または生理的な変化が起こり、力を出しやすくなることが示唆されます。声を出すことが筋肉の緊張を高め、力を引き出す効果があるとする仮説が支持される結果です。

一方で、女性のシャウト効果は発声あり（33.6±7.6 kg）と発声なし（32.6±7.3 kg）の間で有意差が見られませんでした（p=0.078）。この結果は、声を出すことによる握力の増加が女性には統計的に明確に現れないことを示しています。性別による心理的または生理的な反応の違いが影響している可能性があります。例えば、女性の場合、発声が握力に対する心理的な影響を与える程度が男性よりも少ないのかもしれません。

### 結論

本実習の結果から、以下の点が明らかになりました。

1. **男女間で握力に有意差があり**、男性が女性よりも高い握力を持つことが確認されました。これは、生理学的な性差に基づく予測通りの結果です。
2. **クラス間での握力差は有意ではなく**、AクラスとBクラスで特に差は見られませんでした。クラス分けが握力に与える影響はないと考えられます。
3. **シャウト効果は男性でのみ有意に見られ**、女性には統計的に有意な差が現れませんでした。この結果から、声を出すことが男性においては力を引き出す効果がある一方で、女性にはその効果が薄い可能性があることが示唆されます。

今後は、シャウト効果が男女で異なる理由についてさらに深く掘り下げる研究が求められるでしょう。また、他の要因（精神的な状態や身体的な準備状態など）が握力に与える影響についても調査することが有意義です。
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統計計算が正しく、図も棒グラフに標準偏差が付属しているのができていて、考察がこのように文法的にも問題がなければ満点をつけるしかない。特に大学１年生にとってはこれまで考察を書いたことがないので、考察は一番苦労するところだが、このようにAIの出力をそのままペーストされたら、こんな文章が書けるんだと驚くことになる。たいていは学とみ子並の文法がでたらめ指示代名詞が何を指しているのかわからない、意味不明というのが多かったわけで、それがないだけでもすごいことになる。多分、誰か一人がこのようなレポートを作成し、学生間で共有されることになるだろう。

まだ、こういう例はないけれど、今後ありそうで、対策が考えつかない。

知り合いの子供が夏休みの自由研究を、実際に作業して、仕上げにAIを使って提出したら、高評価を受けて表彰ものになってしまったそうだ。そうなるだろうな。

いまや、科研費等の応募書類はAIを使うのが常識だ。応募書類の設定された枠内に収めるのに、たたき台を作成して何文字にまとめろなんてことをさせるのだ。研究の社会貢献など適当な単語を挙げておけば作ってくれる。