論文の概要: To Police or to Guide: How Higher Education Computer Science Instructors Design and Implement Generative AI Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16475v1
• Date: Fri, 17 Jul 2026 19:47:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.156435
• Title: To Police or to Guide: How Higher Education Computer Science Instructors Design and Implement Generative AI Policies
• Title（参考訳）: To Police or To Guide: コンピュータサイエンスインストラクタが生成型AIポリシーの設計と実装をいかに高めるか
• Authors: Xingjian, Gu, Wells Lucas Santo, James M. Zumel Dumlao, Barbara Ericson,
• Abstract要約: 本研究は,教員が授業AI政策を通じて,学生の役割と責任についてどのように考えるかを検討する。 インストラクターはAIツールが生徒の学習に悪影響を及ぼすと認識しているのに対して、AIポリシーは主にAIによる防犯評価を目指している。 書面試験への切り替えなどの政策は、短期的には評価の整合性を維持することができるが、教員は、学生AI利用行動の監視の余分な負担を報告している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0874100424278175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While generative AI tools are directly changing how undergraduate computer science is learned and taught, they are also reshaping the relationships between instructors and students. In contrast to existing tool-oriented research on how instructors view and adopt AI, this study investigates how instructors think about their roles and responsibilities to students through their course AI policies. Based on 13 semi-structured interviews with CS instructors in the US, we found that while instructors recognize that AI tools could harm student learning, AI policies primarily seek to AI-proof assessments without directly addressing student learning. Although policies such as switching to paper exams can preserve assessment integrity in the short term, instructors report extra burden of policing student AI use behaviors and worsening relationships with students. Based on the experiences of several interviewees, we make recommendations on AI policies that are more learning-oriented and could guide students toward healthier AI usage instead.
• Abstract（参考訳）: 生成型AIツールは、学部のコンピュータ科学の学習方法や教育方法を直接変える一方で、インストラクターと学生の関係も変えようとしている。 インストラクターがAIをどのように捉え、採用するかに関する既存のツール指向の研究とは対照的に、本研究では、インストラクターがコースAIポリシーを通じて、学生に対する役割と責任についてどのように考えるかを調査する。 米国におけるCSインストラクターとの13の半構造化インタビューに基づいて、インストラクターはAIツールが学生の学習に悪影響を及ぼすと認識しているのに対して、AIポリシーは学生の学習に直接対処することなく、AIによる保護評価を主に求めている。 書面試験への切り替えなどの政策は短期的に評価の整合性を維持することができるが、インストラクターは、学生のAI利用行動の監視と学生との関係の悪化による余分な負担を報告している。 いくつかのインタビュアーの経験に基づいて、より学習指向のAIポリシーを推奨し、代わりに学生をより健康的なAI利用へと導くことができます。

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