論文の概要: From Individual Prompts to Collective Intelligence: Mainstreaming Generative AI in the Classroom
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06171v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 08:28:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.63958
- Title: From Individual Prompts to Collective Intelligence: Mainstreaming Generative AI in the Classroom
- Title（参考訳）: 個人プロンプトから集合知へ - 教室における生成AIのメインストリーム化
- Authors: Junaid Qadir, Muhammad Salman Khan,
- Abstract要約: 我々は、GenAIがピアツーピア学習の触媒として機能する、集合知(CI)にフォーカスした教育へのシフトを論じる。
我々は,2つの学部工学科で生成的CI活動を実施し,140名の学生が思考ルーチンを通した。
その結果、学生は人間の協力と戦略的AIサポートの組み合わせを重んじることが証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7886031629181987
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Engineering classrooms are increasingly experimenting with generative AI (GenAI), but most uses remain confined to individual prompting and isolated assistance. This narrow framing risks reinforcing equity gaps and only rewarding the already privileged or motivated students. We argue instead for a shift toward collective intelligence (CI)-focused pedagogy, where GenAI acts as a catalyst for peer-to-peer learning. We implemented Generative CI (GCI) activities in two undergraduate engineering courses, engaging 140 students through thinking routines -- short, repeatable scaffolds developed by Harvard Project Zero to make thinking visible and support collaborative sense-making. Using routines such as Question Sorts and Peel the Fruit, combined with strategic AI consultation, we enabled students to externalize their reasoning, compare interpretations, and iteratively refine ideas. Our dual-pronged approach synthesizes literature from learning sciences, CI, embodied cognition, and philosophy of technology, while also empirically learning through student surveys and engagement observations. Results demonstrate that students value the combination of human collaboration with strategic AI support, recognizing risks of over-reliance while appreciating AI's role in expanding perspectives. Students identified that group work fosters deeper understanding and creative problem-solving than AI alone, with the timing of AI consultation significantly affecting learning outcomes. We offer practical implementation pathways for mainstreaming CI-focused pedagogy that cultivates deeper engagement, resilient problem-solving, and shared ownership of knowledge.
- Abstract（参考訳）: エンジニアリング教室は、ジェネレーティブAI(GenAI)をますます実験している。
この狭いフレーミングのリスクは、株式格差を補強し、既に特権やモチベーションを与えられた学生にのみ報酬を与える。
我々は代わりに、GenAIがピアツーピア学習の触媒として機能する、集合知(CI)にフォーカスした教育へのシフトを論じる。
私たちは2つの学部の工学コースでジェネレーティブCI(Generative CI: GCI)活動を実施し、思考ルーチンを通じて140人の学生を関与させました。
質問ソートやフルートのピールといったルーチンと戦略的AIコンサルテーションを組み合わせることで、学生は推論の外部化、解釈の比較、アイデアの反復的洗練を可能にした。
我々の二元的アプローチは、学習科学、CI、認知の具体化、技術哲学から文学を合成すると同時に、学生のサーベイやエンゲージメント観察を通じて経験的に学習する。
その結果、学生は、人間の協力と戦略的AIサポートの組み合わせを重んじ、信頼過剰のリスクを認識しつつ、AIが視野を広げる上での役割を評価できることが示されている。
学生たちは、グループワークがAI単独よりも深い理解と創造的な問題解決を促進すると認識した。
私たちは、より深いエンゲージメント、レジリエントな問題解決、知識の共有を育むCI中心の教育を主流にするための実践的な実装パスを提供しています。
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