論文の概要: Where's the Structure? A Systematic Literature Review of Empirical Research on Human-AI Collaboration and Hybrid Intelligence for Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05222v1
- Date: Sat, 30 May 2026 07:54:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.254561
- Title: Where's the Structure? A Systematic Literature Review of Empirical Research on Human-AI Collaboration and Hybrid Intelligence for Learning
- Title（参考訳）: 構造はどこにあるのか? : 学習のための人間-AIコラボレーションとハイブリッドインテリジェンスに関する実証研究のシステム文献レビュー
- Abstract要約: Human-AIコラボレーション(Human-AI collaboration)とは、人間の学習を促進するために人間とAIコンポーネントが相互作用する場所である。
無構造相互作用は必ずしも効果的な学習経験を生み出すとは限らない。
本稿では,人間とAIのコラボレーションと学習支援のためのハイブリッドインテリジェンスに関する実証研究の系統的な文献レビューを報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) has been applied across educational contexts to support learning. One approach to such support is "human-AI collaboration" (also termed "hybrid intelligence"), where human(s) and AI components interact to promote human learning. However, as in human-to-human computer-supported collaborative learning (CSCL), unstructured interaction does not necessarily produce an effective learning experience. This paper reports a systematic literature review of empirical studies (N=62) on human-AI collaboration and hybrid intelligence for learning support. The review characterizes collaboration processes, their structures, and contexts of application. It also extracts emerging design knowledge and research gaps. Researchers and technology designers can use these findings as a starting point for structuring more effective AI-enhanced technologies for collaboration, in educational practice and future research.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、学習を支援するために教育の文脈に応用されている。
このような支援の1つのアプローチは「人間とAIの協力」(「ハイブリッドインテリジェンス」とも呼ばれる)であり、人間とAIコンポーネントが人間の学習を促進するために相互作用する。
しかしながら、人間と人間のコンピュータによる協調学習(CSCL)のように、非構造的相互作用は必ずしも効果的な学習経験を生み出すとは限らない。
本稿では,人間とAIの協調と学習支援のためのハイブリッドインテリジェンスに関する実証研究(N=62)の体系的な文献レビューを報告する。
レビューでは、コラボレーションプロセス、その構造、アプリケーションのコンテキストを特徴づける。
また、新たな設計知識と研究ギャップを抽出する。
研究者や技術デザイナーは、これらの発見を、より効果的なAI技術の構築、教育実践、将来の研究の出発点として利用することができる。
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