論文の概要: Psychological Determinants of Academic Integrity in the Use of Generative AI in Higher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14605v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 15:26:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.230962
- Title: Psychological Determinants of Academic Integrity in the Use of Generative AI in Higher Education
- Title（参考訳）: 高等教育におけるジェネレーティブAI活用における学術的統合性の心理的決定要因
- Abstract要約: 本稿では,高等教育における創造的人工知能(GenAI)の学術的誠実かつ不正直な利用を形作る心理的決定要因について検討する。
学術的不正行為を純粋に技術的な問題として扱うのではなく、学術的完全性は心理的に媒介される決定過程として概念化している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper examines the psychological determinants that shape academically honest and dishonest uses of generative artificial intelligence (GenAI) in higher education. Rather than treating academic misconduct as a purely technological problem, the study conceptualizes academic integrity as a psychologically mediated decision process influenced by moral reasoning, perceived social norms, policy clarity, academic self-efficacy, AI literacy, performance pressure, and beliefs about authorship. Methodologically, the paper adopts a focused narrative review and conceptual synthesis design. A purposive corpus of 16 core publications, including peer-reviewed studies and policy-oriented texts published between 2022 and March 2026, was assembled through targeted searches using combinations of the keywords generative AI, academic integrity, academic misconduct, moral disengagement, AI literacy, and higher education. The reviewed literature suggests that students do not interpret all forms of AI assistance as cheating. Integrity risk increases when institutional guidance is vague, peer use appears normalized, academic pressure is high, and AI tools are perceived as legitimate substitutes for difficult cognitive labor. By contrast, assignment-level guidance, explicit disclosure norms, ethics-oriented instruction, and authentic assessment design appear to reduce integrity risk more effectively than detection-centered responses alone. Based on these findings, the paper proposes an integrative conceptual model in which institutional context shapes psychological appraisal, and psychological appraisal in turn influences disclosed, borderline, or dishonest GenAI use. The paper concludes that effective responses to GenAI-related integrity problems should combine policy clarity, pedagogy, AI literacy, and student support rather than relying only on prohibition or software-based surveillance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高等教育における創造的人工知能(GenAI)の学術的誠実かつ不正直な利用を形作る心理的決定要因について検討する。
学術的不正行為を純粋に技術的問題として扱うのではなく、道徳的推論、認識された社会的規範、政策の明確さ、学術的自己効力性、AIリテラシー、パフォーマンスのプレッシャー、権威に関する信念に影響される心理的に媒介された決定プロセスとして、学術的完全性が概念化されている。
方法論的には,本論文は,主眼の物語レビューと概念合成設計を採用する。
2022年から2026年3月までに出版されたピアレビュー研究や政策指向のテキストを含む16のコアパブリッシュコーパスは、生成AI、学術的整合性、学術的不正行為、道徳的解離、AIリテラシー、高等教育の組み合わせを用いて、対象の検索によって組み立てられた。
レビューされた文献は、学生がAI支援のあらゆる形態を不正行為と解釈していないことを示唆している。
統合リスクは、制度的な指導が曖昧で、ピアユースが正常化され、学術的な圧力が高く、AIツールが困難な認知労働の正当な代用であると認識されるときに増加する。
対照的に、割当てレベルのガイダンス、明示的な開示規範、倫理指向の指導、および真の評価設計は、検出中心の応答単独よりも、整合性リスクを効果的に低減しているように見える。
これらの知見に基づいて,制度的文脈が心理的評価を形作り,心理的評価が開示,境界線,不正直なGenAIの使用に影響を与える統合的概念モデルを提案する。
本稿は、GenAI関連の完全性問題に対する効果的な対応は、禁止やソフトウェアベースの監視にのみ依存するのではなく、ポリシーの明確さ、教育、AIリテラシー、および学生支援を組み合わせるべきであると結論付けている。
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