全国高等学校情報科調査に基づく生成AIへの期待・懸念と導入意向の教員と生徒の比較

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2025-08-12
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 全国高等学校情報科調査に基づく生成AIへの期待・懸念と導入意向の教員と生徒の比較
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Comparison of Teachers and Students on Expectations, Concerns, and Adoption Intentions toward Generative AI in a National High School Informatics Survey
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 生成 AI，高等学校情報科，教員・生徒比較，導入意向，TAM2，技術受容モデル
• 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: 山梨大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Yamanashi
• 著者名: 稲垣, 俊介
• 著者名(英): Shunsuke Inagaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 生成 AI の高校利用をめぐり，全国の情報科教員104名と生徒1194名に同一質問紙を実施し，「期待」「懸念」「導入意向」「利用頻度」を測定した．導入意向は教員の方が有意に高く，効果量を示した（g＝0.87）．重回帰では期待が意向を最も強く高め（β＝0.41），懸念は抑制的に働いた．学年別には，高2で懸念増・意向減，高3で逆転する推移がみられた．自由記述の分析では「課題支援」が最多の期待で，懸念は「正確性」と「著作権」に集中し，量的結果と一致した．以上より「期待が懸念を上回ると意向が高まる」という技術受容モデルが支持され，「体験的利用→リスク認識→実用志向」への発達的移行が示唆された．課題支援の事例共有と学年に応じたリスク教育が導入促進の鍵となる．回答者の偏りと懸念尺度の信頼性に限界があり，層化抽出と縦断研究が今後の課題である．
• 書誌情報: 情報教育シンポジウム2025論文集; 巻 2025, p. 253-260, 発行日 2025-08-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会