論文の概要: Measuring University Students Satisfaction with Traditional Search Engines and Generative AI Tools as Information Sources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00493v1
- Date: Thu, 01 Jan 2026 22:21:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.476524
- Title: Measuring University Students Satisfaction with Traditional Search Engines and Generative AI Tools as Information Sources
- Title（参考訳）: 情報ソースとしての従来の検索エンジンと生成AIツールによる大学生満足度の測定
- Authors: Brady D. Lund, Scott J. Warren, Zoe A. Teel,
- Abstract要約: 国際および学部生は、国内および大学院生よりもAIツールの満足度が有意に高かった。
AIツールを好んだ人は、他のソースを置き換えるのではなく、補完的な情報ソースと見なしているようだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study examines university students levels of satisfaction with generative artificial intelligence (AI) tools and traditional search engines as academic information sources. An electronic survey was distributed to students at U.S. universities in late fall 2025, with 236 valid responses received. In addition to demographic information about respondents, frequency of use and levels of satisfaction with both generative AI and traditional search engines were measured. Principal components analysis identified distinct constructs of satisfaction for each information source, while k-means cluster analysis revealed two primary student groups: those highly satisfied with search engines but dissatisfied with AI, and those moderately to highly satisfied with both. Regression analysis showed that frequency of use strongly predicts satisfaction, with international and undergraduate students reporting significantly higher satisfaction with AI tools than domestic and graduate students. Students generally expressed higher levels of satisfaction with traditional search engines over generative AI tools. Those who did prefer AI tools appear to see them more as a complementary source of information rather than a replacement for other sources. These findings stress evolving patterns of student information seeking and use behavior and offer meaningful insights for evaluating and integrating both traditional and AI-driven information sources within higher education.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大学生のAIツールと従来の検索エンジンによる満足度を学術情報ソースとして検討する。
電子調査は2025年秋の終わりに米国大学の学生に配布され、236人の有効な回答が得られた。
回答者の人口統計情報に加えて、生成型AIと従来の検索エンジンの両方に対する使用頻度と満足度を測定した。
主成分分析では,各情報ソースに対する満足度は異なるが,k平均クラスタ分析では,検索エンジンに満足しているがAIに満足していない2つの主要な学生群と,満足度が高い2つの学生群が明らかになった。
回帰分析の結果,海外の学生や大学生は,国内学生や大学院生よりもAIツールの満足度が有意に高かった。
学生は一般的に、生成的AIツールよりも従来の検索エンジンの方が満足度が高い。
AIツールを好んだ人は、他のソースを置き換えるのではなく、補完的な情報ソースと見なしているようだ。
これらの知見は、学生の情報検索と利用行動の進化パターンを強調し、高等教育における従来の情報ソースとAI駆動の情報ソースの評価と統合に有意義な洞察を提供する。
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