論文の概要: Plagiarism or Productivity? Students Moral Disengagement and Behavioral Intentions to Use ChatGPT in Academic Writing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19549v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 01:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.932635
• Title: Plagiarism or Productivity? Students Moral Disengagement and Behavioral Intentions to Use ChatGPT in Academic Writing
• Title（参考訳）: プラギア主義か生産性か : 学生のモラル・ディエンゲージメントとChatGPTを学術書記に用いた行動意図
• Authors: John Paul P. Miranda, Rhiziel P. Manalese, Mark Anthony A. Castro, Renen Paul M. Viado, Vernon Grace M. Maniago, Rudante M. Galapon, Jovita G. Rivera, Amado B. Martinez,
• Abstract要約: 本研究は, フィリピンの大学生がChatGPTを学術的執筆に利用する意図に道徳的不安がどのような影響を及ぼすかを検討した。 モデルは、道徳的正当性、優美なラベル付け、責任のずれ、結果の最小化、責任の帰属という5つのメカニズムをテストした。 結果は、学生がAIの使用を正当化するために、制度的なギャップとピアな行動に頼ることが多いことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study examined how moral disengagement influences Filipino college students' intention to use ChatGPT in academic writing. The model tested five mechanisms: moral justification, euphemistic labeling, displacement of responsibility, minimizing consequences, and attribution of blame. These mechanisms were analyzed as predictors of attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control, which then predicted behavioral intention. A total of 418 students with ChatGPT experience participated. The results showed that several moral disengagement mechanisms influenced students' attitudes and sense of control. Among the predictors, attribution of blame had the strongest influence, while attitudes had the highest impact on behavioral intention. The model explained more than half of the variation in intention. These results suggest that students often rely on institutional gaps and peer behavior to justify AI use. Many believe it is acceptable to use ChatGPT for learning or when rules are unclear. This shows a need for clear academic integrity policies, ethical guidance, and classroom support. The study also recognizes that intention-based models may not fully explain student behavior. Emotional factors, peer influence, and convenience can also affect decisions. The results provide useful insights for schools that aim to support responsible and informed AI use in higher education.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, フィリピンの大学生がChatGPTを学術的執筆に利用する意図に道徳的不安がどのような影響を及ぼすかを検討した。 モデルは、道徳的正当性、優美なラベル付け、責任のずれ、結果の最小化、責任の帰属という5つのメカニズムをテストした。 これらのメカニズムは、態度、主観的規範、知覚的行動制御の予測因子として分析され、行動意図を予測した。 ChatGPT経験のある418人の学生が参加した。 その結果,学生の態度やコントロール意識にいくつかのモラル・デエンゲージメント・メカニズムが影響を与えた。 予測者の中では、非難の帰属は最も強い影響を受け、態度は行動意図に最も影響した。 モデルは、意図的な変異の半分以上を説明した。 これらの結果から, 学生はAI活用を正当化するために, 制度的ギャップとピア行動に頼っていることが示唆された。 多くは、ChatGPTを学習やルールの不明確化に使用することは許容できると考えている。 これは、明確な学術的整合性ポリシー、倫理的ガイダンス、および教室のサポートの必要性を示している。 この研究は、意図に基づくモデルが学生の行動を完全に説明できないことも認識している。 感情的要因、他者の影響、利便性も決定に影響を及ぼす。 この結果は、高等教育における責任とインフォメーションを持つAI利用を支援することを目的とした、学校にとって有用な洞察を提供する。

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