論文の概要: Decoding Instructional Dialogue: Human-AI Collaborative Analysis of Teacher Use of AI Tool at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17985v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 22:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.822994
• Title: Decoding Instructional Dialogue: Human-AI Collaborative Analysis of Teacher Use of AI Tool at Scale
• Title（参考訳）: インストラクショナル対話のデコード:大規模AIツールの教師利用に関する人間-AI協調分析
• Authors: Alex Liu, Lief Esbenshade, Shawon Sarkar, Victor Tian, Zachary Zhang, Kevin He, Min Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの教育ツールへの統合は、教師の指導計画に大きな影響を与える可能性がある。 本稿では,140,000以上の教育者-AIメッセージの大規模定性分析のための人間-AI協調手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.092920230987684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of large language models (LLMs) into educational tools has the potential to substantially impact how teachers plan instruction, support diverse learners, and engage in professional reflection. Yet little is known about how educators actually use these tools in practice and how their interactions with AI can be meaningfully studied at scale. This paper presents a human-AI collaborative methodology for large-scale qualitative analysis of over 140,000 educator-AI messages drawn from a generative AI platform used by K-12 teachers. Through a four-phase coding pipeline, we combined inductive theme discovery, codebook development, structured annotation, and model benchmarking to examine patterns of educator engagement and evaluate the performance of LLMs in qualitative coding tasks. We developed a hierarchical codebook aligned with established teacher evaluation frameworks, capturing educators' instructional goals, contextual needs, and pedagogical strategies. Our findings demonstrate that LLMs, particularly Claude 3.5 Haiku, can reliably support theme identification, extend human recognition in complex scenarios, and outperform open-weight models in both accuracy and structural reliability. The analysis also reveals substantive patterns in how educators inquire AI to enhance instructional practices (79.7 percent of total conversations), create or adapt content (76.1 percent), support assessment and feedback loop (46.9 percent), attend to student needs for tailored instruction (43.3 percent), and assist other professional responsibilities (34.2 percent), highlighting emerging AI-related competencies that have direct implications for teacher preparation and professional development. This study offers a scalable, transparent model for AI-augmented qualitative research and provides foundational insights into the evolving role of generative AI in educational practice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の教育ツールへの統合は、教師が指導をどのように計画するか、多様な学習者をサポートし、専門家の振り返りに大きく影響する可能性がある。 しかし、これらのツールを実際にどのように使っているのか、どのようにAIとのインタラクションを大規模に研究できるかについては、ほとんど分かっていない。 本稿では,K-12教師が使用する生成型AIプラットフォームから抽出した140,000以上の教育者-AIメッセージの大規模定性分析のための人間-AI協調手法を提案する。 4段階のコーディングパイプラインを通じて、帰納的テーマ発見、コードブック開発、構造化アノテーション、モデルベンチマークを組み合わせることで、教育者のエンゲージメントのパターンを調べ、定性的なコーディングタスクにおけるLLMの性能を評価する。 そこで我々は,教師評価フレームワークと整合した階層型コードブックを開発し,教育者の指導目標,文脈的ニーズ,教育戦略を抽出した。 以上の結果から, LLM, 特にClaude 3.5 Haikuは, テーマ識別を確実にサポートし, 複雑なシナリオにおける人間の認識を拡張し, 精度と構造的信頼性の両方においてオープンウェイトモデルより優れていることが示唆された。 この分析はまた、教育者がAIを使って教育実践を強化する方法(全会話の79.7%)、コンテンツの作成または適応(76.1%)、サポートアセスメントとフィードバックのループ(46.9%)、生徒の調整された教育ニーズへの参加(43.3%)、その他の専門的責任(34.2%)、そして教師の準備と専門的開発に直接的な影響を与えるAI関連能力の出現について、実質的なパターンを明らかにしている。 この研究は、AIの拡張された質的研究のためのスケーラブルで透明なモデルを提供し、教育実践における生成AIの役割の進化に関する基礎的な洞察を提供する。

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