論文の概要: Toward Self-Driving Universities: Can Universities Drive Themselves with Agentic AI?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18461v1
- Date: Fri, 06 Feb 2026 07:39:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 07:21:25.585347
- Title: Toward Self-Driving Universities: Can Universities Drive Themselves with Agentic AI?
- Title（参考訳）: 自動運転大学に向けて - 大学はエージェントAIでテーマを動かせるか?
- Authors: Anis Koubaa,
- Abstract要約: エージェントAIと大規模言語モデル(LLM)の急速な進化は、高等教育機関に変革の機会をもたらす。
この章では、AIを活用したシステムが、管理、学術、品質保証プロセスを段階的に自動化するビジョンである、自動運転大学の概念を紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0927251014877255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid evolution of Agentic AI and large language models (LLMs) presents transformative opportunities for higher education institutions. This chapter introduces the concept of self-driving universities, a vision in which AI-enabled systems progressively automate administrative, academic, and quality-assurance processes through a staged autonomy model inspired by self-driving systems. We examine the current challenges facing traditional universities, including bureaucratic overload, fragmented information systems, and the disproportionate amount of time faculty spend on clerical tasks, which diverts effort away from timely feedback, curricular improvement, student mentorship, and research productivity. While prior AI-in-education research has focused primarily on learning support, tutoring, and analytics, there remains a lack of system-level frameworks for automating institutional quality assurance and accreditation workflows using agentic AI. We address this gap by presenting a framework for progressive automation, detailing how agentic AI can transform course design, assessment alignment, accreditation documentation, and institutional reporting. Through case studies of pilot deployments, we demonstrate that AI-assisted workflows can substantially reduce task completion times while enabling capabilities previously considered infeasible. The chapter's originality lies in introducing an autonomy-level framework for higher education operations grounded in agentic AI architectures rather than prompt-based LLM assistance. Finally, we discuss the critical infrastructure requirements, ethical considerations, and a strategic roadmap for universities to transition toward higher levels of academic autonomy.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIと大規模言語モデル(LLM)の急速な進化は、高等教育機関に変革の機会をもたらす。
この章では、自動運転システムにインスパイアされた段階的自律モデルを通じて、AI対応システムが管理、学術、品質保証プロセスを段階的に自動化するビジョンである、自動運転大学の概念を紹介します。
本稿では,官僚的過負荷,断片化情報システム,不均質な時間的時間的負担など,従来の大学が直面する課題について考察する。
これまでのAI教育研究は、主に学習のサポート、チュータリング、分析に重点を置いていたが、制度的品質保証とエージェントAIを使用した認定ワークフローを自動化するためのシステムレベルのフレームワークはいまだに存在しない。
我々は、プログレッシブ・オートメーションのためのフレームワークを提示し、エージェントAIがコース設計、アセスメントアライメント、認定文書、制度報告をどう変換できるかを詳述することで、このギャップに対処する。
パイロットデプロイメントのケーススタディを通じて、AI支援ワークフローがタスク完了時間を大幅に短縮し、これまで不可能と考えられていた機能を有効にすることを示した。
この章の独創性は、プロンプトベースのLLM援助ではなく、エージェントAIアーキテクチャに基づく高等教育運用のための自律レベルフレームワークの導入にある。
最後に、重要なインフラ要件、倫理的考察、大学が高等教育の高度化に向けて移行するための戦略的ロードマップについて論じる。
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