論文の概要: Rethinking AI Literacy Education in Higher Education: Bridging Risk Perception and Responsible Adoption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29935v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 16:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.840683
• Title: Rethinking AI Literacy Education in Higher Education: Bridging Risk Perception and Responsible Adoption
• Title（参考訳）: 高等教育におけるAIリテラシー教育の再考:リスク認識のブリッジングと責任ある採用
• Authors: Shasha Yu, Fiona Carroll, Barry L. Bentley,
• Abstract要約: 本研究は、コンピュータサイエンス、データサイエンス/データ分析など139人の学生の回答を分析した。 学生は具体的な懸念を表明し、明確なリスクを明言した。 リスクとAIの採用意欲の認識は、明確な逆関係を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As AI becomes increasingly embedded across societal domains, understanding how future AI practitioners, particularly technology students, perceive its risks is essential for responsible development and adoption. This study analyzed responses from 139 students in Computer Science, Data Science/Data Analytics, and other disciplines using both explicit AI risk ratings and scenario-based assessments of risk and adoption willingness. Four key findings emerged: (1) Students expressed substantially higher concern for concrete, explicitly stated risks than for abstract or scenario-embedded risks; (2) Perceived risk and willingness to adopt AI demonstrated a clear inverse relationship; (3) Although technical education narrowed gender differences in risk awareness, male students reported higher adoption willingness; and (4) A form of "risk underappreciation" was observed, wherein students in AI-related specializations showed both elevated explicit risk awareness and higher willingness to adopt AI, despite lower recognition of risks in applied scenarios. These findings underscore the need for differentiated AI literacy strategies that bridge the gap between awareness and responsible adoption and offer valuable insights for educators, policymakers, industry leaders, and academic institutions aiming to cultivate ethically informed and socially responsible AI practitioners.
• Abstract（参考訳）: AIが社会の領域に浸透するにつれて、将来のAI実践者、特に技術系学生が、そのリスクをどう認識するかを理解することが、開発と採用の責任を負う上で不可欠である。 本研究では、コンピュータサイエンス、データサイエンス/データ分析などの139人の学生の回答を、明示的なAIリスク評価と、リスクと採用意欲のシナリオベースの評価の両方を用いて分析した。 その結果,(1)具体的,明示的なリスクが,抽象的あるいはシナリオに埋め込まれたリスクよりも有意に高いこと,(2)AIの採用に対するリスクと意欲が明らかな逆関係を示したこと,(3)技術的教育がリスク認知の性別差を狭めたこと,(4)「リスク過小評価」の形式が観察されたこと,(2)AI関連専門科の学生は,適用シナリオにおけるリスク認識のリスクの認識度が低いにもかかわらず,AIの採用意欲が高められたこと,などが示唆された。 これらの発見は、認識と責任ある採用のギャップを埋め、倫理的に認知され社会的に責任のあるAI実践者を育てることを目的とした教育者、政策立案者、業界リーダー、学術機関に貴重な洞察を提供する、AIリテラシー戦略の差別化の必要性を強調している。

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