論文の概要: Artificial Intelligence and Cost Reduction in Public Higher Education: A Scoping Review of Emerging Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04741v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 15:07:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.241233
• Title: Artificial Intelligence and Cost Reduction in Public Higher Education: A Scoping Review of Emerging Evidence
• Title（参考訳）: 公立高等教育における人工知能とコスト削減 : 創発的証拠のスコーピングレビュー
• Authors: Diamanto Tzanoulinou, Loukas Triantafyllopoulos, George Vorvilas, Evgenia Paxinou, Nikolaos Karousos, Thomas Dasaklis, Athanassios Mihiotis, Manolis Koutouzis, Dimitris Kalles, Vassilios S. Verykios,
• Abstract要約: 本研究では,公立高等教育におけるAI応用に関する文献のスコーピングレビューを行う。 その結果、AIは管理タスクの自動化、リソース割り当ての最適化、学生の維持と制度計画の改善に予測分析を適用することでコスト削減を可能にすることがわかった。 同時に、実装コスト、制度間の不平等なアクセス、デジタルディビジョンの拡大のリスクに関する懸念が浮かび上がっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public higher education systems face increasing financial pressures from expanding student populations, rising operational costs, and persistent demands for equitable access. Artificial Intelligence (AI), including generative tools such as ChatGPT, learning analytics, intelligent tutoring systems, and predictive models, has been proposed as a means of enhancing efficiency and reducing costs. This study conducts a scoping review of the literature on AI applications in public higher education, based on systematic searches in Scopus and IEEE Xplore that identified 241 records, of which 21 empirical studies met predefined eligibility criteria and were thematically analyzed. The findings show that AI enables cost savings by automating administrative tasks, optimizing resource allocation, supporting personalized learning at scale, and applying predictive analytics to improve student retention and institutional planning. At the same time, concerns emerge regarding implementation costs, unequal access across institutions, and risks of widening digital divides. Overall, the thematic analysis highlights both the promises and limitations of AI-driven cost reduction in higher education, offering insights for policymakers, university administrators, and educators on the economic implications of AI adoption, while also pointing to gaps that warrant further empirical research.
• Abstract（参考訳）: 公立高等教育制度は、学生人口の拡大、運用コストの増大、平等なアクセスに対する継続的な要求による財政的なプレッシャーの増大に直面している。 ChatGPT、学習分析、インテリジェントチューリングシステム、予測モデルなどの生成ツールを含む人工知能(AI)が、効率の向上とコスト削減の手段として提案されている。 本研究は,ScopusとIEEE Xploreの体系的検索に基づいて,公立高等教育におけるAI応用に関する文献のスコーピングレビューを行い,21の実証的研究が既定の適性基準を満たした241のレコードを同定し,理論的に解析した。 その結果、AIは管理タスクの自動化、リソース割り当ての最適化、大規模にパーソナライズされた学習のサポート、学生の維持と制度計画を改善するための予測分析の適用により、コスト削減を可能にすることがわかった。 同時に、実装コスト、制度間の不平等なアクセス、デジタルディビジョンの拡大のリスクに関する懸念が浮かび上がっている。 全体として、テーマ分析は、高等教育におけるAI主導のコスト削減の約束と制限の両方を強調し、政策立案者、大学管理者、教育者に対して、AI導入の経済的影響に関する洞察を提供すると同時に、さらなる経験的研究を保証しているギャップを指摘する。

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