論文の概要: Instructional Governance by Design: A Framework for AI in Computing Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.26098v1
- Date: Wed, 05 Aug 2026 03:20:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.875777
- Title: Instructional Governance by Design: A Framework for AI in Computing Education
- Title（参考訳）: デザインによる教育ガバナンス: コンピューティング教育におけるAIフレームワーク
- Abstract要約: ガバナンスは、教育ツールのインタラクションモデル、制約、ワークフローにエンコードされるべきです。
本研究では,(1)教育基盤,(2)AI指導権限,(3)人間の説明責任とコントロール,(4)学習者主体と認知的関与,(5)文脈特異性と境界設定,(6)評価可視性とリビジョンを通じて,AI教育ツールを特徴付ける多次元フレームワークを提案する。
ツールビルダー、インストラクター、研究者がAIによる学習環境を設計、比較、評価するための共通の語彙を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As generative AI permeates computing instruction, the emergent design challenge is to configure each tool's pedagogical role, authority, and accountability for the instructional work it performs. We argue for instructional governance by design: governance should be encoded in a teaching tool's interaction model, constraints, and workflow. We introduce a multidimensional framework that characterizes AI teaching tools through (1) pedagogical grounding, (2) AI instructional authority, (3) human accountability and control, (4) learner agency and cognitive engagement, (5) context specificity and boundary setting, and (6) evaluation visibility and revision. These dimensions yield governance profiles that help educators align tools with specific purposes and educational stakes. We develop the position through a comparative analysis of a portfolio of AI teaching tools across computing and first-year engineering: rubric-anchored GTA simulations, reflection-oriented code companions, staff-reviewed forum-response systems, TA-supervised diagram generators, and course-specific code-style coaches. These cases show how common instructional functions call for different combinations of rubrics, learning-theory commitments, approval gates, supervision, and course-specific constraints. We further apply the framework to selected published tools to demonstrate its use beyond a single institutional portfolio. From these cases, we identify reusable design questions for aligning governance with instructional stakes, human capacity, and intended learning processes. This position reframes responsible AI integration as a curricular and interaction-design challenge and offers a common vocabulary for tool builders, instructors, and researchers to design, compare, and evaluate AI-mediated learning environments.
- Abstract（参考訳）: 生成AIが計算命令を浸透させるにつれ、創発的な設計課題は、各ツールの教育的役割、権威、そして、その実行した指導作業の説明責任を設定することである。
ガバナンスは、教育ツールのインタラクションモデル、制約、ワークフローにエンコードされるべきです。
本研究では,(1)教育基盤,(2)AI指導権限,(3)人間の説明責任と制御,(4)学習者主体と認知的関与,(5)文脈特異性と境界設定,(6)評価可視性と再検討を通じて,AI教育ツールを特徴付ける多次元フレームワークを提案する。
これらの次元は、教育者がツールを特定の目的と教育上の利益と整合させるのに役立つガバナンスプロファイルをもたらす。
GTAシミュレーション,リフレクション指向コードコンパニオン,スタッフレビューされたフォーラム応答システム,TA教師付きダイアグラムジェネレータ,コース固有のコードスタイルのコーチなどである。
これらのケースは、一般的な教示関数が、ルーブリックの異なる組み合わせ、学習理論のコミットメント、承認ゲート、監督、コース固有の制約をどのように呼び出すかを示している。
さらに、選択された公開ツールにフレームワークを適用して、単一の機関ポートフォリオを超えてその使用を実証する。
これらの事例から,ガバナンスを指導的利害関係,人的能力,意図した学習プロセスと整合させるための再利用可能な設計問題を特定する。
ツールビルダー、インストラクター、研究者がAIによる学習環境を設計、比較、評価するための共通の語彙を提供する。
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