ナビゲーションのアンビバレンス：人工知能と工学教育における学生エンゲージメントへの影響

科学分野:

• 教育テクノロジー
• 高等教育研究
• 教育における人工知能

背景:

• ラテンアメリカの高等教育におけるAIに関する学生の経験に関する経験的証拠は限られています。
• AI導入の感情的、認知的、倫理的な次元を理解することは、効果的な統合のために不可欠です。
• この研究は、学術設定におけるAIツールに対する学生のアンビバレンスを理解する上でのギャップに対処します。

研究 の 目的:

• チリの工学部の学生におけるAI導入パターンを調査すること。
• 学術学習のためのAIツールの知覚される有用性とアンビバレントな経験を調査すること。
• AIエンゲージメントから生じる感情的、認知的、倫理的な緊張を特定すること。

主な方法:

• 定量的および定性的な分析を組み合わせた混合方法アプローチが採用されました。
• 170人の工学部の学生に、閉鎖および開放的な質問を含むアンケートが実施されました。
• 定量的分析により、導入率と知覚される有用性が特定されました。定性的分析により、新たな緊張が探求されました。

主要な成果:

• 認識されている有用性により、時間の節約と仕事の改善に役立つとされ、高いAI導入率（73.5%）が観察されました。
• 学生は全体的に肯定的な認識を報告しましたが、深いアンビバレンスを示しました。
• 懸念事項には、倫理的な問題（盗用）、認知的依存、技術的な信頼性が含まれていました。

結論:

• 高等教育における効果的なAI統合には、技術的アクセス以上のものが必要です。制度的戦略が必要です。
• 倫理的で公平なAI導入のためには、批判的デジタルリテラシー、明確なポリシー、サポートプログラムの促進が不可欠です。
• AIが批判的思考の発達を妨げることなく学習を強化することを保証するために、制度的戦略は、能力とジェンダーのギャップに対処する必要があります。