論文の概要: Auditing Student-AI Collaboration: A Case Study of Online Graduate CS Students

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08697v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 16:21:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.282017
• Title: Auditing Student-AI Collaboration: A Case Study of Online Graduate CS Students
• Title（参考訳）: 学生とAIの連携の検証:オンライン大学院CS学生を事例として
• Authors: Nifu Dan,
• Abstract要約: 生成AIは、学生が学術的なタスクを完遂する方法をますます形作る。 過度な自動化、学生機関の縮小、信頼できないあるいは幻覚的なアウトプットの可能性に関する懸念が続いている。 本研究は,学生とAIのコラボレーション嗜好の混合評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As generative AI becomes embedded in higher education, it increasingly shapes how students complete academic tasks. While these systems offer efficiency and support, concerns persist regarding over-automation, diminished student agency, and the potential for unreliable or hallucinated outputs. This study conducts a mixed-methods audit of student-AI collaboration preferences by examining the alignment between current AI capabilities and students' desired levels of automation in academic work. Using two sequential and complementary surveys, we capture students' perceived benefits, risks, and preferred boundaries when using AI. The first survey employs an existing task-based framework to assess preferences for and actual usage of AI across 12 academic tasks, alongside primary concerns and reasons for use. The second survey, informed by the first, explores how AI systems could be designed to address these concerns through open-ended questions. This study aims to identify gaps between existing AI affordances and students' normative expectations of collaboration, informing the development of more effective and trustworthy AI systems for education.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIが高等教育に埋め込まれるにつれて、学生が学術的なタスクを完遂する方法がますます形作られていく。 これらのシステムは効率性と支援を提供するが、過度な自動化、学生機関の縮小、信頼できないあるいは幻覚的なアウトプットの可能性への懸念は続く。 本研究は,現在のAI能力と学術的作業における学生の希望する自動化レベルとの整合性を調べることで,学生とAIの協調選好の混合評価を行う。 2つの連続的および補完的な調査を用いて、AIを使用する場合の学生の認識された利益、リスク、好ましい境界を捉える。 最初の調査では、既存のタスクベースのフレームワークを使用して、12の学術的タスクにおけるAIの好みと実際の使用状況を評価する。 第1報に通知された第2の調査では、オープンエンドの質問を通じて、これらの問題に対処するAIシステムを設計する方法が検討されている。 本研究の目的は、既存のAI能力と学生の協調に対する規範的期待とのギャップを識別し、より効果的で信頼性の高い教育用AIシステムの開発を知らせることである。

関連論文リスト

• Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Research [58.95406995634148]
  システム研究は、新しいパフォーマンス指向アルゴリズムの設計と評価に長年注力してきたが、AI駆動のソリューション発見には特に適している、と私たちは主張する。 このアプローチをAI駆動システム研究(ADRS)と呼び、ソリューションを反復的に生成し、評価し、洗練する。 我々の研究結果は、AI時代のシステム研究の実践に急激な適応の必要性と破壊的な可能性を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-07T17:49:24Z)
• A Mixed User-Centered Approach to Enable Augmented Intelligence in Intelligent Tutoring Systems: The Case of MathAIde app [1.303431104836083]
  我々は、コンピュータビジョンとAIを使って学生の作業写真から数学演習を補正し、フィードバックを提供するITSであるMathAIdeを紹介する。 発見は、教師が意思決定を維持している間にAIが代替案を提案する教師中心のユーザー主導のアプローチの重要性を強調している。 結果は,特に資源限定環境において,教室環境における効率性,ユーザビリティ,導入可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-31T18:56:01Z)
• 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)
• Methodological Foundations for AI-Driven Survey Question Generation [41.94295877935867]
  本稿では,ジェネレーティブAIを教育調査に活用するための方法論的枠組みを提案する。 大規模言語モデルが適応的でコンテキスト対応のサーベイ質問を生成する方法について検討する。 偏見、プライバシー、透明性などの倫理的問題を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-02T09:50:34Z)
• AI Automatons: AI Systems Intended to Imitate Humans [54.19152688545896]
  人々の行動、仕事、能力、類似性、または人間性を模倣するように設計されたAIシステムが増加している。 このようなAIシステムの研究、設計、展開、可用性は、幅広い法的、倫理的、その他の社会的影響に対する懸念を喚起している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T03:55:38Z)
• I would love this to be like an assistant, not the teacher: a voice of the customer perspective of what distance learning students want from an Artificial Intelligence Digital Assistant [0.0]
  本研究では,仮想AIデジタルアシスタント(AIDA)の設計に関する10人のオンライン・遠隔学習学生の認識について検討した。 参加者全員が、リアルタイムのアシストとクエリの解決、学術的なタスクのサポート、パーソナライゼーションとアクセシビリティのサポート、そして感情的および社会的サポートにAIツールを使用することのメリットを研究し、報告しながら、そのようなAIツールの有用性について同意した。 学生の懸念は、AIDA、データプライバシとデータ利用、運用上の課題、学術的完全性と誤用、教育の将来に関する倫理的・社会的意味に関するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T08:10:41Z)
• AI for social science and social science of AI: A Survey [47.5235291525383]
  人工知能の最近の進歩は、人工知能の可能性を再考するきっかけとなった。 AIの人間的能力の増大は、社会科学研究にも注目されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T10:57:09Z)

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。