論文の概要: The Agency Gap: How Generative AI Literacy Shapes Independent Writing after AI Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04398v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 17:26:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 16:37:10.432373
• Title: The Agency Gap: How Generative AI Literacy Shapes Independent Writing after AI Support
• Title（参考訳）: AIリテラシーは、AIサポート後に独立した書き込みを形作るか
• Authors: Yueqiao Jin, Kaixun Yang, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Lixiang Yan,
• Abstract要約: 本研究は,GenAIリテラシーが自己開始と規制を必要とする状況下で,学生の筆記能力を予測する程度について検討する。 文章は洞察力、視覚データ統合、組織、言語的品質、批判的思考などにわたって評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.013708138746962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI) tools are rapidly transforming higher education, yet little is known about how students' GenAI literacy shapes their ability to perform independently once such support is removed. This study investigates what we term the agency gap, introduced as the extent to which GenAI literacy predicts student writing performance in contexts that require self-initiation and regulation. Seventy-nine medical and nursing students completed multimodal academic writing tasks based on visual data, supported either by a reactive or proactive GenAI chatbot, followed by a parallel task without AI support. Writing was evaluated across insightfulness, visual data integration, organisation, linguistic quality, and critical thinking. Results showed that GenAI literacy predicted independent writing performance only in the reactive condition, where students had to actively mobilise their own strategies. Mediation analyses revealed no indirect effect via in-task performance, indicating that GenAI literacy acts as a direct, task-general competence rather than a proxy for domain knowledge or other literacies. By contrast, proactive scaffolding equalised outcomes across literacy levels, reducing reliance on learners' GenAI literacy. The agency gap highlights when GenAI literacy matters most, with implications for designing equitable AI-supported learning environments that both leverage and mitigate differences in students' GenAI literacy.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)ツールは、高等教育を急速に変化させているが、学生のGenAIリテラシーが、そのようなサポートを取り除いた後に独立して行う能力をどのように形作るかについては、ほとんど分かっていない。 本研究は,GenAIリテラシーが自己開始と規制を必要とする文脈において,学生の筆記能力を予測する程度に導入したエージェンシーギャップ(エージェンシーギャップ)について検討する。 7人の医学生と看護学生が視覚データに基づくマルチモーダルな学術書記タスクを完了し、反応性あるいはプロアクティブなGenAIチャットボットがサポートし、続いてAIサポートなしの並列タスクがサポートされた。 文章は洞察力、視覚データ統合、組織、言語的品質、批判的思考などにわたって評価された。 その結果、GenAIリテラシーは、学生が積極的に自らの戦略を動員しなければならなかったリアクティブな状態においてのみ、独立した筆記性能を予測できた。 メディエーション分析では、タスク内パフォーマンスによる間接的な効果は示されず、GenAIリテラシーはドメイン知識や他のリテラシーのプロキシではなく、直接的でタスク全般の能力として機能することを示している。 対照的に、積極的足場化はリテラシーレベルでの成果を等しくし、学習者のGenAIリテラシーへの依存を減らした。 機関のギャップは、GenAIリテラシーが最重要であり、学生のGenAIリテラシーの違いを活用・緩和する公平なAI支援学習環境を設計することの意義が浮き彫りになっている。

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