| 研究課題/領域番号 |
24K06100
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09050:高等教育学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
LI MING 大阪大学, 学際大学院機構, 准教授 (50778107)
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| 研究分担者 |
ヤマモト ベバリーアン 大阪大学, 人間科学研究科, 教授 (10432436)
村上 正行 大阪大学, 全学教育推進機構, 教授 (30351258)
ENKHTUR ARIUNAA 大阪大学, グローバルイニシアティブ機構, 特任助教 (50866564)
陳 麗蘭 大阪大学, スチューデント・ライフサイクルサポートセンター, 特任助教(常勤) (50972212)
程 飛 京都大学, 情報学研究科, 特定講師 (70801570)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 生成AI / 高等教育 / 政策 / 日本 / 中国 / アメリカ / モンゴル / フレームワーク構築 / ChatGPT |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、高等教育における教育・学習環境に生成AIを統合するための包括的なフレームワークを提案することを目的とする。具体的には、日本の大学の学生と教員を対象に、生成AI技術に対する知識度、関与の意欲、利用実態、さらにその潜在的なメリットと課題について定量的および定性的な研究方法を用いて調査を行う。調査研究の結果を踏まえ、①統合の方策、②学生のエンゲージメント、③評価とフィードバック、④倫理的配慮、⑤専門家の育成の5つの要素に注目し、フレームワークを提案する。本フレームワークは、生成AIを活用した学生の関与の向上、批判的思考スキルの育成、および個別最適化された学習経験の促進を目指している。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、生成AIと高等教育に関する文献調査を行い、特に教育現場における生成AI、特にChatGPTの利用に関する倫理的課題を探求した。生成AIの導入により、教育の質や学生の学習方法に劇的な変化が生じる中で、その利用に伴う倫理的な問題（プライバシー、知的財産権、情報の正確性など）が重要な課題となっている。そのため、本研究では、英語、中文、日本語で書かれた最近の学術論文をレビューし、今後の研究で解決すべき課題や知識のギャップを明らかにすることを目的とした。
加えて、生成AIを導入するにあたっての各国の政策についても調査を行った。日本、アメリカ、中国、モンゴルの政策の違いを比較した結果、日本とアメリカは、人間中心のアプローチを重視し、教育や学習における直接的な指導に焦点を当てている。一方で、中国とモンゴルは、国家安全保障を優先し、生成AIに関するガイドラインは教育に特化するというよりも、社会的影響や管理に重きを置いている。
また、日本、アメリカ、中国のトップ大学の生成AIガイドラインを分析し、大学での生成AI活用に向けたフレームワーク構築に関する示唆を得た。日本では、生成AIの利用に関して慎重な姿勢が見られ、教育現場での導入に関してはまだ課題が多い一方で、アメリカではより積極的な導入が進んでおり、ガイドラインも多様化している。
最後に、日本の大学生を対象に生成AIに関する知識度、利用頻度、利用状況と課題に関するパイロット調査を実施した。その結果、学生の大多数が生成AIの利用に興味を示している一方で、倫理的な問題や正確性に対する懸念が依然として強いことが明らかとなった。この調査を基に、生成AIをより効果的に活用するための教育プログラムの開発が求められることが分かった。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度、主に以下の研究活動を実施した。プロジェクトメンバーおよび海外の共同研究者と協力し、生成AIに関する広範な文献調査を行い、大学生へのインタビュー調査も実施した。これにより、生成AIの教育現場での利用状況や課題、倫理的問題に関する深い知見を得ることができ、当初の計画通りに順調に進行している。研究成果は、Comparative & International Education Society、The 5th Southeast Asian Conference on Education、The Comparative Education Society of Hong Kong (CESHK) Annual Conference、CHER Conferenceなどの国際学会で発表し、活発な議論を交わした。また、成果はOpen PraxisやWorld Voices Nexus: The WCCES Chronicleなどの学術雑誌に論文として掲載され、生成AIが教育現場にもたらす可能性と課題についての理解を深める上で重要な役割を果たした。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和7年度の研究の推進方策
(1)文献調査の継続：生成AIと高等教育に関する文献調査を継続し、最新の学術論文や実務事例を収集・分析する。特に、生成AI技術の進化に伴い、教育分野における倫理的課題やその解決策に関する研究を深め、今後の研究の方向性をさらに明確にする。
(2)アンケート調査とインタビュー調査の実施：生成AIの教育現場での利用実態に関するアンケート調査を拡充し、学生や教員へのインタビュー調査を通じて、生成AIに対する意識や利用状況をより詳しく把握する。特に、生成AIの活用が授業内容や学習方法にどのような影響を与えているかを調査し、実務的な提言を行う予定である。
(3)データ分析と研究結果の公表：収集したデータに基づき、生成AIが教育現場に与える影響を定量的・定性的に分析し、研究結果を学術論文や学会発表として広く公表する。特に、生成AIの教育活用における課題やその解決策を示し、教育機関や政策立案者に向けて有益な提言を行う。
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