論文の概要: Beyond the Hype: Critical Analysis of Student Motivations and Ethical Boundaries in Educational AI Use in Higher Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11369v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 14:49:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.6631
• Title: Beyond the Hype: Critical Analysis of Student Motivations and Ethical Boundaries in Educational AI Use in Higher Education
• Title（参考訳）: ハイプを超えて:高等教育における教育AI活用における学生の動機と倫理的境界の批判的分析
• Authors: Adeleh Mazaheriyan, Erfan Nourbakhsh,
• Abstract要約: 学生の92%が、主に時間を節約し、仕事の質を向上させるためにAIツールを使用しています。 我々は、技術スキルと倫理的推論を統合する包括的なAIリテラシープログラムを採用する必要があると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid integration of generative artificial intelligence (AI) in higher education since 2023 has outpaced institutional preparedness, creating a persistent gap between student practices and established ethical standards. This paper draws on mixed-method surveys and a focused literature review to examine student motivations, ethical dilemmas, gendered responses, and institutional readiness for AI adoption. We find that 92% of students use AI tools primarily to save time and improve work quality, yet only 36% receive formal guidance, producing a de facto "shadow pedagogy" of unguided workflows. Notably, 18% of students reported integrating AI-constructed material into assignments, which suggests confusion about integrity expectations and compromises the integrity of the assessment. Female students expressed greater concern about abuse and distortion of information than male students, revealing a gendered difference in awareness of risk and AI literacies. Correspondingly, 72% of educators use AI, but only 14% feel at ease doing so, reflecting limited training and uneven policy responses. We argue that institutions must adopt comprehensive AI literacy programs that integrate technical skills and ethical reasoning, alongside clear AI-use policies and assessment practices that promote transparency. The paper proposes an Ethical AI Integration Model centered on literacy, gender-inclusive support, and assessment redesign to guide responsible adoption, protect academic integrity, and foster equitable educational outcomes in an AI-driven landscape.
• Abstract（参考訳）: 2023年以降の高等教育における生成人工知能(AI)の急速な統合は、制度的準備を上回り、学生の実践と倫理的基準の確立の間に永続的なギャップを形成している。 本稿では,学生のモチベーション,倫理的ジレンマ,ジェンダー対応,AI導入のための制度的準備性などを検討するために,混合手法による調査と文献レビューに焦点を当てた。 学生の92%が、主に時間を節約し、仕事の質を向上させるためにAIツールを使用しているが、正式なガイダンスは36%に過ぎず、事実上の"シャドーペダギー(shadow pedagogy)"なワークフローを生み出している。 特に、学生の18%がAIが構築した素材を課題に組み込むことを報告しており、これは完全性への期待の混乱を示唆し、評価の完全性を損なうことを示唆している。 女子学生は、男性学生よりも情報の乱用や歪みを強く懸念し、リスクとAIリテラシーに対する認知の性差を明らかにした。 それによると、教育者の72%がAIを使っているが、訓練や不均一なポリシーの反応を反映して、それを楽に感じているのはわずか14%だ。 我々は、技術スキルと倫理的推論を統合する包括的なAIリテラシープログラムと、透明性を促進するAI利用ポリシーとアセスメントプラクティスを採用しなければならないと主張している。 本稿では、リテラシー、ジェンダー包摂的サポート、評価の再設計を中心にした倫理的AI統合モデルを提案する。

関連論文リスト

• Do AI tutors empower or enslave learners? Toward a critical use of AI in education [7.673465837624366]
  論文は、AIは学習を支援することができるが、その未確認使用は認知萎縮につながるかもしれないと論じている。 この論文は、学習者を弱めるのではなく、力を与えるAIの意図的で透明で批判的な利用を提唱している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T14:15:49Z)
• A Review of Generative AI in Computer Science Education: Challenges and Opportunities in Accuracy, Authenticity, and Assessment [2.1891582280781634]
  本稿では、コンピュータサイエンス教育におけるChatGPTやClaudeといったジェネレーティブAIツールの利用について調査する。 ジェネレーティブAIは、AI幻覚、エラーの伝播、バイアス、AI支援コンテンツと学生認可コンテンツの間のぼやけた線などの懸念を提起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T19:20:58Z)
• Evaluating AI-Powered Learning Assistants in Engineering Higher Education: Student Engagement, Ethical Challenges, and Policy Implications [0.2099922236065961]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T03:02:49Z)
• Labeling Messages as AI-Generated Does Not Reduce Their Persuasive Effects [33.16943695290958]
  1つの顕著なポリシー提案は、透明性を高め、情報に対する批判的思考を促進するために、AI生成コンテンツを明示的にラベル付けすることである。 我々は多種多様なアメリカ人を対象に調査実験を行った。 その結果、メッセージは一般的に説得力があり、参加者の政策に対する見解に平均9.74ポイント影響を及ぼすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T04:22:39Z)
• Bridging the Communication Gap: Evaluating AI Labeling Practices for Trustworthy AI Development [41.64451715899638]
  EUエネルギラベルのようなフレームワークにインスパイアされたハイレベルなAIラベルは、AIモデルの特性をより透明にするために提案されている。 本研究は,4つの重要な研究課題に沿った質的なインタビューを通じて,AIラベリングを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T06:00:14Z)
• The Rise of Artificial Intelligence in Educational Measurement: Opportunities and Ethical Challenges [2.569083526579529]
  教育におけるAIは、妥当性、信頼性、透明性、公平性、公平性に関する倫理的な懸念を提起する。 教育者、政策立案者、組織を含む様々な利害関係者は、教育における倫理的AIの使用を保証するガイドラインを開発した。 本稿では,AIを活用したツールの教育測定における倫理的意義について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T05:28:40Z)
• Responsible AI: Portraits with Intelligent Bibliometrics [30.51687434548628]
  この研究は、責任あるAIを定義し、そのコア原則を特定した。 この研究は、2015年からAIコミュニティが寄稿した17,799の論文を実証的に調査した。 複数の分野から380の記事からなるコアコホートの分析は、責任あるAIの最新の進歩を捉えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T08:40:22Z)
• Learning to Prompt in the Classroom to Understand AI Limits: A pilot study [35.06607166918901]
  大規模言語モデル(LLM)と、ChatGPTのような派生したチャットボットは、AIシステムの自然言語処理能力を大幅に改善した。 しかし、AI手法が顕著な貢献を示しているにもかかわらず、興奮は否定的な感情を引き起こしている。 パイロット教育は21人の生徒を抱えた高校で実施された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T07:51:37Z)
• An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
  本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。