[論文レビュー] Generative AI in Self-Directed Learning: A Scoping Review

Jasper Roe, Mike Perkins|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2024

Innovative Teaching and Learning Methods被引用数 8

ひとこと要約

本スコーピングレビューは GenAI と SDL に関する18件の研究（2020–2024）を統合し、4つのテーマを特定した：GenAI は SDL の強化要因、教育者はガイド役、パーソナライズ、慎重な導入、長期的影響とマルチモーダル応用のギャップを指摘する。

ABSTRACT

This scoping review examines the current body of knowledge at the intersection of Generative Artificial Intelligence (GenAI) and Self-Directed Learning (SDL). By synthesising the findings from 18 studies published from 2020 to 2024 and following the PRISMA-SCR guidelines for scoping reviews, we developed four key themes. This includes GenAI as a Potential Enhancement for SDL, The Educator as a GenAI Guide, Personalisation of Learning, and Approaching with Caution. Our findings suggest that GenAI tools, including ChatGPT and other Large Language Models (LLMs) show promise in potentially supporting SDL through on-demand, personalised assistance. At the same time, the literature emphasises that educators are as important and central to the learning process as ever before, although their role may continue to shift as technologies develop. Our review reveals that there are still significant gaps in understanding the long-term impacts of GenAI on SDL outcomes, and there is a further need for longitudinal empirical studies that explore not only text-based chatbots but also emerging multimodal applications.

研究の動機と目的

• Generative AI（GenAI）とSelf-Directed Learning（SDL）の交差領域における現在の知識を整理する。
• GenAIツールがオンデマンドでパーソナライズされたSDL体験をいかに支援できるかを特定する。
• GenAI対応のSDLにおける教育者の役割の進化を評価する。
• 長期的およびマルチモーダル研究を含むギャップと今後の研究課題を明らかにする。

提案手法

• 2020–2024年に発表された18件の研究を統合する。
• スコーピングレビューのPRISMA-SCRガイドラインに従う。
• テーマ別総合を用いて4つの主要テーマを作成する。
• ChatGPTなどのGenAIツールがSDLとどのように関連するかの定性的評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SDLにおけるGenAI応用の現状はどうなっているか？
• RQ2 GenAIはパーソナライズされたオンデマンドSDL支援をどのように提供できるか？
• RQ3 GenAI対応SDLにおける教育者の役割は何か、そしてその役割はどのように進化する可能性があるか？
• RQ4 GenAIがSDLアウトカムに与える長期的な影響を理解する上で、マルチモーダルツールを含むどのギャップが存在するか？

主な発見

• GenAIツールはオンデマンドでパーソナライズされたSDL支援を提供する可能性を示している。
• 教育者は学習プロセスの中心であり続けるが、技術の進展とともにその役割は移行する可能性がある。
• GenAIを用いた長期的なSDLアウトカムを理解するうえで重要なギャップが存在する。
• 縦断的な実証研究とマルチモーダルGenAIアプリケーションの検討が必要。
• 本レビューは4つのテーマの洞察を統合している：GenAIを潜在的なSDL強化要因として、教育者をGenAIガイドとして、学習のパーソナライズ、慎重な導入。