論文の概要: A Framework for Developing University Policies on Generative AI Governance: A Cross-national Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02636v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 14:33:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:57:31.192507
• Title: A Framework for Developing University Policies on Generative AI Governance: A Cross-national Comparative Study
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIガバナンスに関する大学政策の枠組み--国際比較研究
• Authors: Ming Li, Qin Xie, Ariunaa Enkhtur, Shuoyang Meng, Lilan Chen, Beverley Anne Yamamoto, Fei Cheng, Masayuki Murakami,
• Abstract要約: 本研究は,米国,日本,中国の主要大学の比較分析を行った。 ジェネレーティブ・人工知能(GAI)の応用とガバナンスに関する制度全体にわたる政策について検討する。 理論的な洞察と実践的なガイダンスを提供するため, GAI のための大学政策開発フレームワーク (UPDF-GAI) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.966815122267834
• License:
• Abstract: As generative artificial intelligence (GAI) becomes more integrated into higher education and research, universities adopt varied approaches to GAI policy development. To explore these variations, this study conducts a comparative analysis of leading universities in the United States, Japan, and China, examining their institution-wide policies on GAI application and governance. Based on these findings, the study proposes a University Policy Development Framework for GAI (UPDF-GAI) to provide both theoretical insights and practical guidance for universities in developing and refining their GAI policies. A qualitative content analysis of 124 policy documents from 110 universities was conducted, employing thematic coding to synthesize 20 key themes and 9 sub-themes. These themes and sub-themes formed the basis for developing the framework. The analysis reveals varying priorities and focus of GAI policy of universities in different countries. U.S. universities emphasize faculty autonomy, practical application, and policy adaptability, shaped by cutting-edge research and peer collaboration. Japanese universities take a government-regulated approach, prioritizing ethics and risk management, but provide limited support for AI implementation and flexibility. Chinese universities follow a centralized, government-led model, focusing on technology application over early policy development, while actively exploring GAI integration in education and research. The UPDF-GAI framework offers a systematic, adaptable framework for assessing and optimizing GAI policies across different educational contexts. By identifying key policy characteristics, enhancing policy effectiveness, and balancing technology, ethics, and education, enabling universities to develop sustainable, contextually relevant policies that strengthen their digital competitiveness and institutional readiness for AI-driven education.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GAI)が高等教育と研究に統合されるにつれ、大学はGAI政策開発に様々なアプローチを採用するようになった。 これらの変動を探求するため,米国,日本,中国の先進大学の比較分析を行い,GAIの適用とガバナンスに関する制度的政策について検討した。 本研究は,GAI政策の理論的洞察と実践的指導を両立する大学政策開発枠組み(UPDF-GAI)を提案する。 110大学124校の政策文書の質的内容分析を行い,20のキーテーマと9のサブテーマを合成するためにテーマコーディングを用いた。 これらのテーマとサブテーマがフレームワークの開発の基礎を形成した。 この分析は、異なる国の大学のGAI政策の様々な優先順位と焦点を明らかにする。 アメリカ合衆国の大学は、最先端の研究とピアコラボレーションによって形成された、学部の自主性、実践的応用、および政策適応性を強調している。 日本の大学は、倫理とリスク管理を優先する政府規制のアプローチを採っているが、AIの実装と柔軟性を限定的に支援している。 中国の大学は、教育と研究におけるGAI統合を積極的に探求しながら、初期の政策開発に対する技術応用に焦点を当て、中央集権的な政府主導のモデルに従っている。 UPDF-GAIフレームワークは、異なる教育文脈でGAIポリシーを評価し最適化するための体系的で適応可能なフレームワークを提供する。 鍵となる政策特性を特定し、政策の有効性を高め、技術、倫理、教育のバランスをとることで、大学は、AIによる教育のためのデジタル競争力と制度的準備力を強化する持続的で文脈的に関連する政策を開発できる。

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