信念の力：生成AI（GenAI）が学業成績に与える影響

科学分野:

• 教育テクノロジー
• 教育における人工知能
• ヒューマンコンピュータインタラクション

背景:

• 生成AI（GenAI）の採用は高等教育で増加している。
• 学生の信念がGenAIの効果と学業成績にどのように影響するかを調査した研究は限られている。
• 信念・行動・結果（BAO）モデルや多重動機情報システム継続（MISC）モデルなどの既存のモデルは、技術採用を理解するための枠組みを提供する。

研究 の 目的:

• 学生の信念が生成AI（GenAI）の適用効果と学業成績に与える影響を調査すること。
• BAOモデルとMISCモデルを統合した理論的枠組みを開発・検証すること。
• 教育現場におけるGenAI統合を最適化するための実践的な洞察を提供すること。

主な方法:

• 混合法による説明的逐次設計を利用した。
• 構造方程式モデリングを用いて質問票調査により724人の学生から収集した定量的データを分析した。
• 15人の多様な学生へのインタビューを通じて定量的データを収集した。

主要な成果:

• 設計上の期待との適合は、GenAIに関する学生の信念にプラスの影響を与える。
• 学生の信念は、GenAIツールの継続的な使用を著しく予測する。
• 継続的なGenAIの使用は、タスクパフォーマンスと技術パフォーマンスの両方にプラスの効果を示す。

結論:

• 開発された理論モデルは、学生の新しいテクノロジーに対する信念から学業成績への経路を効果的に示している。
• 調査結果は、学習に対するGenAIの影響を形成する上で学生の信念が極めて重要な役割を果たすことを強調している。
• 教育におけるGenAIアプリケーションを最適化するには、ユーザーの信念と期待の整合性に注意を払う必要がある。