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試験終了後にAIで論文を評価する行為は、
合否に直接影響しないとしても、「自己研鑽」「口頭試験対策」「次回への備え」「技術者としての文章力向上」など
あるいは、技術士に求められるコンピテンシを、AIという第三者の視点で振り返る手段として極めて有効だと考えます。
上記より、再現論文を作成した上で、生成AIで評価することについて
以下①②③④の意義があると考えます。

① 自己能力の棚卸しと課題の可視化
自己評価だけでは見落としがちな、実は評価につながる記述があったり、その逆、あるいは、専門用語の不適切さ、題意からの逸脱などを、AIが構造的・論理的に指摘してくれます。これは、「自分の弱点の把握」につながり、今後の技術文書作成や口頭試験、業務における報告書作成にも活かされます

② 口頭試験への有効な準備
筆記試験を通過すると、次は口頭試験が待っています。口頭試験では、自ら書いた論文の内容に基づいて問われるため、後日AIで再評価し、内容の一貫性や論理の甘さを把握しておくことは、説得力のある応答の準備に極めて有効です

③ 論理的思考力と技術表現力の研鑽
配点が明示されていないとしても、AIは技術会が示すコンピテンシに示される採点基準に基づき忠実に分析できます。これは、口頭試験時はもとより、次の受験や、業務報告・学会発表等の技術文書作成力の向上に直結します。

④ 学習としての論文評価の蓄積
生成AIを用いて複数の論文を評価していくことで、自分の答案だけでなく、他人の答案との比較も可能になり、「高評価されやすい構成や表現のパターン」が見えてきます。

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Re: 最新の生成AIによる再現論文の評価