論文の概要: Profiles of AI Dependency: A Latent Class Analysis of Filipino Students' Academic Competencies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27349v1
- Date: Thu, 30 Apr 2026 02:59:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.890625
- Title: Profiles of AI Dependency: A Latent Class Analysis of Filipino Students' Academic Competencies
- Title（参考訳）: AI依存のプロファイル: フィリピンの学生のアカデミック・コンピテンシーの潜在クラス分析
- Authors: Emerson Q. Fernando, Julius Ceazar G. Tolentino, Maria Anna D. Cruz, Jordan L. Salenga, Vernon Grace M. Maniago, Juvy C. Grume, Erika M. Pineda, Aileen P. De Leon, John Paul P. Miranda,
- Abstract要約: フィリピンの大学生の人工知能(AI)への依存度の増加は、基本的な学術能力の低下を懸念している。
本研究は, 学生の批判的思考, 文章スキル, 学習自立, 研究スキル, 学術的エンゲージメントに対するAI依存度とその認知的影響について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing dependency among Filipino college students on artificial intelligence (AI) poses concerns about the potential decline of fundamental academic competencies. This study examines the extent of AI dependency and its perceived effects on students' critical thinking, writing skills, learning independence, research skills, and academic engagement. Using a cross-sectional research design, data was collected from 651 students enrolled in higher education institutions (HEIs) in Pampanga, Philippines accredited by the Commission on Higher Education. The survey data was analyzed using Latent Class Analysis (LCA) to identify AI dependency patterns. Findings indicated that students show moderate to high AI dependency, specifically in research and writing tasks. LCA identified four distinct profiles: highly engaged independent learners, selective AI users, moderate AI users, and AI-dependent learners. Notably, AI-dependent learners demonstrated the weakest academic competencies, with significant dependency on AI-generated outputs. The study highlights the need to foster educational policies that integrate AI literacy while preserving essential academic skills. HEIs must also balance technological advancements with curriculum adaptations to promote critical thinking and ethical use of AI. Future research may explore the longitudinal impacts and intervention strategies to mitigate academic skill erosion caused by AI dependency.
- Abstract（参考訳）: フィリピンの大学生の人工知能(AI)への依存度の増加は、基本的な学術能力の低下を懸念している。
本研究は, 学生の批判的思考, 文章スキル, 学習自立, 研究スキル, 学術的エンゲージメントに対するAI依存度とその認知的影響について検討した。
フィリピンのパンパンガにある高等教育機関(HEI)に入学した651人の学生から、高等教育委員会が認定したデータを横断的な研究設計を用いて収集した。
調査データをLCA(Latent Class Analysis)を用いて分析し,AI依存パターンを同定した。
調査の結果,学生は中程度から高いAI依存度を示した。
LCAは、4つの異なるプロファイルを特定した。高いエンゲージメントを持つ独立した学習者、選択的なAIユーザ、適度なAIユーザ、AIに依存した学習者である。
特に、AIに依存した学習者は、AI生成出力に大きく依存する最も弱い学術的能力を示した。
この研究は、必須の学術的スキルを維持しながら、AIリテラシーを統合する教育政策の育成の必要性を強調している。
HEIは、AIの批判的思考と倫理的利用を促進するために、技術進歩とカリキュラム適応のバランスを取る必要がある。
今後の研究は、AI依存による学術的スキルの侵食を軽減するための、長期的影響と介入戦略を探求するかもしれない。
関連論文リスト
- Towards an AI Buddy for every University Student? Exploring Students' Experiences, Attitudes and Motivations towards AI and AI-based Study Companions [4.16108684206315]
本研究は、学生がAIツールで経験した経験、認識されるデジタルおよびAI関連の能力、新興技術への関心について考察する。
スイスの大学で926人の学生を対象にした調査によると、学生はテキストベースと生産性のタスクにAIを広く利用し、適度な自己評価のデジタル能力を持つことがわかった。
学生はAI Buddyの採用に強い熱意を示し、時間効率、パーソナライズされた学術的サポート、研究機関の可能性を評価したが、データのプライバシと過度な信頼について重要な懸念を表明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-21T18:44:41Z) - Do Students Rely on AI? Analysis of Student-ChatGPT Conversations from a Field Study [10.71612026319996]
本研究は,各種STEMコースにおける簡単なクイズベースシナリオにおける315人の学生とAIの会話を分析した。
学生は全体としてAIへの依存度が低く、多くの学生は学習にAIを効果的に利用できなかった。
特定の行動メトリクスは、AIへの依存を強く予測し、AIの採用を説明する潜在的な行動メカニズムを強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-27T20:00:27Z) - AI Literacy as a Key Driver of User Experience in AI-Powered Assessment: Insights from Socratic Mind [2.0272430076690027]
本研究では,学生のAIリテラシーと,それ以前のAI技術への露出が,ソクラティックマインドに対する認識をいかに形作るかを検討する。
コンピュータサイエンス・ビジネスコースの309人の学部生のデータを収集した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-29T10:11:24Z) - Do AI tutors empower or enslave learners? Toward a critical use of AI in education [7.673465837624366]
論文は、AIは学習を支援することができるが、その未確認使用は認知萎縮につながるかもしれないと論じている。
この論文は、学習者を弱めるのではなく、力を与えるAIの意図的で透明で批判的な利用を提唱している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-09T14:15:49Z) - The AI Imperative: Scaling High-Quality Peer Review in Machine Learning [49.87236114682497]
AIによるピアレビューは、緊急の研究とインフラの優先事項になるべきだ、と私たちは主張する。
我々は、事実検証の強化、レビュアーのパフォーマンスの指導、品質改善における著者の支援、意思決定におけるAC支援におけるAIの具体的な役割を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-09T18:37:14Z) - Synergizing Self-Regulation and Artificial-Intelligence Literacy Towards Future Human-AI Integrative Learning [92.34299949916134]
自己制御学習(SRL)と人工知能(AI)リテラシーは、人間とAIの対話学習を成功させる上で重要な能力となっている。
本研究では,4つの学習グループを明らかにするクラスタリング手法を用いて,1,704人の中国人大学生のデータを分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-31T13:41:21Z) - MAILS -- Meta AI Literacy Scale: Development and Testing of an AI
Literacy Questionnaire Based on Well-Founded Competency Models and
Psychological Change- and Meta-Competencies [6.368014180870025]
アンケートはモジュラー(すなわち、互いに独立して使用できる異なるファセットを含む)であり、プロフェッショナルな生活に柔軟に適用できるべきである。
我々は、AIリテラシーの異なる側面を表すために、Ngと同僚がAIリテラシーを概念化した60項目を作成した。
AIに関する問題解決、学習、感情制御などの心理的能力を表す12項目が追加されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-18T12:35:55Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z)
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。