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授業実践

訳を比べて、違いに気づく授業。

2023年4月、立命館大学生命科学部の英語授業では、21人の学生が難訳な日本語を 自力英訳・機械翻訳・Transableの三通りで英訳し、ほかの学生が 「どの方法で作られた英文か」を考える活動が行われました。

これは、AIで翻訳して提出する授業ではありません。出力の違いを観察し、表現の選び方を考えること自体が学習になっている点が、現在のTransableの理念と重なります。

授業で何をしたか

  1. 01
    お題の日本語を受け取る

    直訳が難しい日本語の文が与えられます。最初から「正解の英文」を探すのではなく、伝え方の幅を開く出発点になります。

  2. 02
    三通りで英訳する

    自力、機械翻訳、Transable。同じ内容でも、語彙・構文・ニュアンスがどう変わるかを並べます。

  3. 03
    どの訳かを予想する

    ほかの学生の三つの英文を見て、どれがどの方法で作られたかを考えます。観察と根拠づけが中心です。

  4. 04
    気づきを共有する

    アンケート結果と感想を発表し、AIの提案が自分の表現をどう広げるか、どう使いこなすかを振り返ります。

なぜ、今のTransableにつながるのか

答えの受け渡しで終わらない

機械翻訳やAIの出力は「完成品」ではなく、比較・判断の材料になります。学習者は、どれが自分の意図に近いかを自分で見極めます。

教師が場をつくり、AIが材料を出す

授業のねらい・活動設計は教師が担い、AIは表現の候補と解説を提供します。代替ではなく、指導の中での役割分担です。

大学英語教育の文脈から始まった

この実践は、立命館大学のプロジェクト発信型英語プログラム（PEP）の一環として公開されています。中学・高校向けの使い方だけでなく、大学での活用も説明しやすい事例です。

出典（大学公式）

本ページは公開情報に基づく紹介です。効果の保証や、現行サービスとの完全な機能一致を主張するものではありません。 授業設計の最新の例は、授業での使い方もあわせてご覧ください。

いまの授業シナリオとのつながり

現在のガイドでは、話す活動から英文作成へつなぐ 「話してから、考えを書く」 など、AIを必要最小限で使う授業レシピを公開しています。 過去の比較授業と同様に、「端末を使う時間」と「自分で考える時間」を分けて設計できる点が共通しています。

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