論文の概要: Defining AI Fatigue in Academic Contexts: Dimensions, Indicators, and a Stage-Based Model Using Grounded Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23123v1
• Date: Fri, 22 May 2026 00:46:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.14309
• Title: Defining AI Fatigue in Academic Contexts: Dimensions, Indicators, and a Stage-Based Model Using Grounded Theory
• Title（参考訳）: 学術的文脈におけるAI疲労の定義--次元,指標,および基底理論を用いた段階モデル
• Authors: John Paul P. Miranda, Emmanuel B. Parreño, Jovita G. Rivera,
• Abstract要約: 学術的環境におけるAIツールの統合は、テクノストレスやデジタル疲労といった既存のフレームワークがまだ十分に対応していない、明確なタイプの歪を導入している。 本研究は,AIツールの持続的使用から生じるひずみの形式として,AI疲労を定義する次元を同定する概念モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of AI tools in academic settings has introduced a distinct form of strain that existing frameworks like technostress and digital fatigue have not yet fully addressed. This study develops a conceptual model and identifies the dimensions that define AI fatigue as a form of strain arising from sustained academic use of AI tools. Using grounded theory analysis of open-ended responses from 1,054 university students across three universities in the Philippines, the study examined the cognitive, motivational, emotional, physical, and attentional pressures students experienced during AI-supported academic work. Analysis produced five dimensions of AI fatigue, namely Cognitive Overload, Motivational Disengagement, Moral Unease, Physical Strain, and Attentional Drift, each consisting of two indicators grounded in participant accounts. The findings also yielded the AI Fatigue Model, a stage-based framework that explains how these pressures accumulate and reinforce one another across repeated AI interaction in academic tasks. These contributions establish a conceptual and exploratory foundation for AI fatigue as a distinct construct and provide a basis for future instrument validation, scale development, and cross-contextual inquiry in academic settings where AI now mediates student learning.
• Abstract（参考訳）: 学術的環境におけるAIツールの統合は、テクノストレスやデジタル疲労といった既存のフレームワークがまだ十分に対応していない、明確なタイプの歪を導入している。 本研究は,AIツールの持続的使用から生じるひずみの形式として,AI疲労を定義する次元を同定する概念モデルを開発する。 フィリピンの3つの大学における1,054人の大学生のオープンエンド応答に関する基礎的理論分析を用いて、AI支援の学術研究において学生が経験した認知的、動機的、感情的、身体的、注意的プレッシャーについて検討した。 分析はAI疲労の5次元、認知的過負荷(Cognitive Overload)、モチベーション・ディエンゲージメント(Motivational Disengagement)、モラル・アンジェス(Moral Unease)、フィジカル・ストレイン(Physical Strain)、アテンショナル・ドリフト(Attentional Drift)を作成した。 この結果はまた、AI疲労モデル(AI exhaust Model)というステージベースのフレームワークを生み出し、これらのプレッシャーがどのように蓄積され、学術的なタスクにおいて繰り返し行われるAIインタラクション間で強化されるかを説明している。 これらの貢献は、AI疲労の概念的かつ探索的な基礎を別個の構成として確立し、AIが学生の学習を仲介する学術的環境において、将来の機器の検証、大規模開発、コンテキスト横断的な調査の基礎を提供する。

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