大学生の学びにおける生成AI利活用実態の類型化と自己効力感の二面性 ー 質・量2軸モデルによる分析 ー

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2025-08-12
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 大学生の学びにおける生成AI利活用実態の類型化と自己効力感の二面性 ー 質・量2軸モデルによる分析 ー
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Classifying Generative AI Utilization in Undergraduate Learning and Its Two-Sided Nature of Self-Efficacy: A Qualitative-Quantitative Two-Axis Model Analysis
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 生成AI, 高等教育, 情報リテラシー教育, 戦略的思考, 批判的思考, 学習支援, 自己効力感
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 北陸大学
• 著者所属: 羽衣国際大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokuriku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hagoromo University of International Studies
• 著者名: 館野, 浩司; 倉橋, 農
• 著者名(英): Koji Tateno; Minori Kurahasi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究は，大学生の学びの場における生成AI利用の実態を，積極的利用（A軸=Active軸）と戦略的・批判的思考（C軸=Critical軸）の2つの観点から調査・分析したものである．46名の大学生を対象とした質問紙調査の結果，戦略的・批判的思考尺度（C軸）の信頼性は高く (Cronbach's α = 0.853)，また，学年による分布の差異が認められた．これら積極的利用（A軸）と戦略的・批判的思考（C軸）の2観点の組み合わせにより，学生の利用パターンを4つに分類できることが明らかになった：戦略的積極層（39.1 %），無批判積極層（30.4 %），慎重戦略層（8.7 %），消極回避層（21.7 %）．さらに，自己効力感の観点から各類型を分析した結果，慎重戦略層は高い戦略性を持ちながらも低い自己効力感を示す，いわば逆説的な「高戦略低自己効力感パターン」を，無批判積極層は低い戦略性にもかかわらず高い自己効力感を示す，こちらもまた逆説的な「低戦略高自己効力感パターン」を呈することが判明した．この結果は，生成AI利用における自己効力感の二重構造（技術的効力感vs.学習的効力感）を示唆し，個別対応型教育の必要性を強く支持している．
• 書誌情報: 情報教育シンポジウム2025論文集; 巻 2025, p. 170-175, 発行日 2025-08-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会