論文の概要: Can AI-Assisted Inquiry Enhance Students' Decision-Making Skills in Socio-Scientific Issues? A Three-Group Experimental Study on Climate Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28617v1
• Date: Sun, 26 Jul 2026 08:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-29 21:43:57.940904
• Title: Can AI-Assisted Inquiry Enhance Students' Decision-Making Skills in Socio-Scientific Issues? A Three-Group Experimental Study on Climate Change
• Title（参考訳）: 社会科学的問題におけるAI支援調査は学生の意思決定能力を高めるか? : 気候変動に関する3グループ実験
• Abstract要約: 本研究では,AIを活用した調査が,気候変動に関する学生の意思決定を改善させるかどうかを検証した。 この発見は、AIが答えるよりも質問するように設計されている場合に最も役に立つことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate change is a socio-scientific issue: it rests on science but cannot be settled by science, because any serious response forces people to weigh costs, values, and competing interests under uncertainty. Helping students make such decisions well is a central aim of science education, and the arrival of generative artificial intelligence raises a sharp question: does a conversational AI partner deepen students' reasoning, or simply do the thinking for them? This study tested whether AI-assisted inquiry improves secondary students' decision-making about climate change. Using a pretest-posttest design with three groups (AI-assisted inquiry, inquiry without AI, and traditional instruction; 270 students, 90 per group), reasoning was assessed across seven decision-making steps, from defining the problem to monitoring with adaptive management, using a four-level analytic rubric scored through content analysis with high inter-coder agreement. All three groups began at comparable, mostly low levels and all improved, but the gains differed sharply. The AI-assisted group improved most, ahead of inquiry-only and of traditional instruction. Between-group effect sizes on gains were large for AI-assisted versus traditional instruction and moderate-to-large for AI-assisted versus inquiry-only, with the clearest advantages on stakeholder engagement, alternatives, implementation, and monitoring. Within the AI group, the number of times students checked the AI's claims against the sources predicted their gains, and no student was flagged for over-reliance. The findings suggest that AI helps most when it is designed to question rather than to answer, and that the inquiry it is embedded in carries much of the benefit.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は社会科学的問題であり、科学に頼っているが科学によっては解決できない。 このような判断を学生がうまく行うのを助けることは、科学教育の中心的な目的であり、生成的人工知能の到来は、学生の推論をより深めるか、単に学生のために考えるかという、鋭い疑問を提起する。 本研究では,AIを活用した調査によって,中等生の気候変動に関する意思決定が改善するかどうかを検証した。 3つのグループ(AI支援調査,AIなし調査,従来の指導,270人の学生,90人のグループ)によるテスト前設計を用いて,問題の定義から適応管理によるモニタリングに至るまでの7つの意思決定ステップの推論を行った。 3つのグループはいずれも、ほぼ低いレベルから始まり、すべて改善されたが、利得は急激な違いがあった。 AI支援グループは、調査のみや従来の指導よりも、最も改善した。 利得に対するグループ間効果の大きさは、AI支援対従来の指導、AI支援対調査のみの適度な拡大、ステークホルダーのエンゲージメント、代替案、実装、監視において明らかなアドバンテージであった。 AIグループ内では、情報ソースに対するAIの主張をチェックする回数が増加を予測し、過度な信頼を警告された生徒はいなかった。 この発見は、AIが答えるよりも質問するように設計されている場合に最も役立ち、AIが組み込まれている調査が多くの利益をもたらすことを示唆している。

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