論文の概要: Evaluating AI-Powered Learning Assistants in Engineering Higher Education: Student Engagement, Ethical Challenges, and Policy Implications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05699v2
- Date: Mon, 27 Oct 2025 23:56:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-29 17:50:20.080887
- Title: Evaluating AI-Powered Learning Assistants in Engineering Higher Education: Student Engagement, Ethical Challenges, and Policy Implications
- Title（参考訳）: 工学高等教育におけるAIを活用した学習アシスタントの評価--学生のエンゲージメント、倫理的挑戦、政策含意
- Authors: Ramteja Sajja, Yusuf Sermet, Brian Fodale, Ibrahim Demir,
- Abstract要約: 本研究は、大規模R1公立大学の学部・環境工学コースで実施されているAIを活用した学習フレームワークである教育AIハブを評価する。
学生たちは、AIアシスタントのアクセシビリティと快適さを高く評価し、インストラクターやアシスタントの助けを求めるよりも、利用の容易さを報告している。
倫理的不確実性、特に制度政策と学術的整合性は、フルエンゲージメントの鍵となる障壁として現れた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2099922236065961
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As generative AI becomes increasingly integrated into higher education, understanding how students engage with these technologies is essential for responsible adoption. This study evaluates the Educational AI Hub, an AI-powered learning framework, implemented in undergraduate civil and environmental engineering courses at a large R1 public university. Using a mixed-methods design combining pre- and post-surveys, system usage logs, and qualitative analysis of students' AI interactions, the research examines perceptions of trust, ethics, usability, and learning outcomes. Findings show that students valued the AI assistant for its accessibility and comfort, with nearly half reporting greater ease using it than seeking help from instructors or teaching assistants. The tool was most helpful for completing homework and understanding concepts, though views on its instructional quality were mixed. Ethical uncertainty, particularly around institutional policy and academic integrity, emerged as a key barrier to full engagement. Overall, students regarded AI as a supplement rather than a replacement for human instruction. The study highlights the importance of usability, ethical transparency, and faculty guidance in promoting meaningful AI engagement. A total of 71 students participated across two courses, generating over 600 AI interactions and 100 survey responses that provided both quantitative and contextual insights into learning engagement.
- Abstract（参考訳）: 生成的AIが高等教育にますます統合されるにつれて、学生がこれらの技術にどのように関わるかを理解することは、採用に責任を負うために不可欠である。
本研究は、大規模R1公立大学の学部・環境工学コースで実施されているAIを活用した学習フレームワークである教育AIハブを評価する。
研究は、事前調査と後調査、システム利用ログ、および学生のAIインタラクションの質的分析を組み合わせた混合メソッド設計を用いて、信頼、倫理、ユーザビリティ、学習結果の認識を調査した。
学生たちは、AIアシスタントのアクセシビリティと快適さを高く評価しており、インストラクターやアシスタントの助けを求めるよりも、利用の容易さを報告している。
このツールは宿題を完了し、概念を理解するのに最も役立ったが、教養の質に関する見解は混在していた。
倫理的不確実性、特に制度政策と学術的整合性は、フルエンゲージメントの鍵となる障壁として現れた。
全体として、学生はAIを人間の指導の代替ではなく補足であるとみなした。
この研究は、有意義なAIの関与を促進する上で、ユーザビリティ、倫理的透明性、教員指導の重要性を強調している。
合計71人の学生が2つのコースに参加し、600以上のAIインタラクションと100以上のサーベイレスポンスを生成し、学習エンゲージメントに関する量的および文脈的な洞察を提供した。
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