[論文レビュー] Investigating student perceptions of creativity and generative ai in computational physics

Pachi Her, Patti C. Hamerski|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2026

Creativity in Education and Neuroscience被引用数 0

ひとこと要約

研究はUpper-divisionの計算物理学の学生の創造性と生成AIに関する見解をFour C Modelで分析し、学生は自分の創造性を主にミニ-C/リトル-Cと捉え、Gen-AIを学習ツールとして見なす一方、精度と創造性について懸念を示している。

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (gen-AI) is rapidly becoming more integrated into today's classrooms in all ranges of education. In higher education, Gen-AI is often seen as a resource for students, aiding them in drafting outlines, solving simple mathematical problems, or even decoding or constructing code. In this paper, we analyze essay-based interviews (N=6) from an upper-division computational physics course, in which physics majors addressed their views and attitudes towards Gen-AI and how it affects their learning. We analyzed the concepts of creativity and gen-AI using the Four C Model, a framework encompassing four types of creativity. Our analysis of the data involved coding and characterizing students' definitions of creativity and generative AI. Our findings revealed two main observations: first, students conceptualized their creativity primarily within mini-c and little-c; second, students perceived gen-AI as a resource and learning tool but expressed skepticism regarding its accuracy and creativity.

研究の動機と目的

• 計算物理学の文脈で、上級物理学の学生が創造性をどう定義するかを検討する。
• 生成AIを学習資源として学生がどのように考えるかを評価する。
• Four C Modelを適用して、学生の創造性とgen-AIの概念を分類する。
• gen-AIツールに対する懐疑や制限を特定する。

提案手法

• N=6の上級計算物理学学生を対象としたエッセイベースのインタビューを実施する。
• 学生の創造性と生成AIの定義をコード化し特徴付ける。
• FoundをFour C Model（mini-c, little-c, Pro-C, Symbolic-C）に対応づけてマッピングする。
• gen-AIを資源や学習補助として用いる方法についてのテーマを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 上級の計算物理コースの学生は創造性をどのように定義するか？
• RQ2 このコースの文脈で生成AIを学習ツールとしてどのように認識しているか？
• RQ3 学生の創造性の定義はFour C Modelとどの程度一致するか？
• RQ4 gen-AIの精度と創造性について学生はどんな懸念を示しているか？

主な発見

• 学生は創造性を主にミニ-Cおよびリトル-Cの範囲で概念化している。
• 学生はGen-AIを資源・学習ツールとして捉えるが、精度には懐疑的である。
• gen-AIが意味のある解決策や新規性のある解を生み出す創造性については大きな懐疑がある。