[論文レビュー] ChatGPT and Beyond: The Generative AI Revolution in Education

Mohammad AL-Smadi|arXiv (Cornell University)|Nov 26, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 12

ひとこと要約

学習教育分野での生成AI、特にChatGPTの活用法、その利点、課題、政策と実践への示唆を統合した迅速な文献レビュー（2022年11月～2023年7月）。

ABSTRACT

The wide adoption and usage of generative artificial intelligence (AI) models, particularly ChatGPT, has sparked a surge in research exploring their potential applications in the educational landscape. This survey examines academic literature published between November, 2022, and July, 2023, specifically targeting high-impact research from Scopus-indexed Q1 and Q2 journals. This survey delves into the practical applications and implications of generative AI models across a diverse range of educational contexts. Through a comprehensive and rigorous evaluation of recent academic literature, this survey seeks to illuminate the evolving role of generative AI models, particularly ChatGPT, in education. By shedding light on the potential benefits, challenges, and emerging trends in this dynamic field, the survey endeavors to contribute to the understanding of the nexus between artificial intelligence and education. The findings of this review will empower educators, researchers, and policymakers to make informed decisions about the integration of AI technologies into learning environments.

研究の動機と目的

• ChatGPTを重視して、教育における生成AIモデルの実践的な適用を検討する。
• 2022年11月〜2023年7月に公表された高インパクトのScopus-indexed Q1/Q2論文を統合する。
• 学習環境への生成AIの統合に伴う利点、課題、倫理的配慮を特定する。
• 教育におけるAI導入に関する教育者、研究者、政策立案者への推奨を提供する。

提案手法

• PRISMAに基づく迅速な文献調査。
• ACM、IEEE Xplore、Scopus、Web of Scienceを横断するデータベース検索。Google Scholarを補完として使用。
• 選択基準：英語記事、2022年11月〜2023年7月、Scopus Q1/Q2誌、教育における生成AI/ChatGPTに焦点。
• 重複を避けるため、特定された文献レビューを除外。
• セクション横断のテーマ的総合（歴史、現状、適用、利点、課題、今後の研究）。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 教育現場におけるChatGPTと生成AIの適用と役割は何か。
• RQ2 教育における生成AIの使用から生じる利点、制限、課題は何か。
• RQ3 利害関係者（学生、教育者、機関）はこれらのツールをどのように体験し、どのように対応するか。
• RQ4 教育におけるAI導入に伴う倫理性・誠実性・政策上の考慮事項は何か。
• RQ5 今後の研究と実践に向けてどの方向性と推奨が示されるか。

主な発見

• AIチャットボットは学習成果に大きな影響を及ぼす可能性があり、効果は高等教育レベルでより顕著になり、短期間の介入でより強くなる可能性がある。
• ChatGPTは急速に普及し、学習資料の個別化、フィードバックの提供、質問への回答、授業外のサポートに使用されている。
• 実証研究は、論証、学際的学習、ライティングなどの領域で利点を報告する一方で、正確性、偏り、学問的誠実性、機会の公平性に関する懸念を指摘している。
• いくつかの概念的枠組みと適用研究（例：CaIcD、意思決定ガイド付きチャットボット、IDEE）は、AIがミクロ、メソ、マクロレベルの学習文脈で多様な役割を果たすことを示している。
• 一部の研究は、特定の評価においてChatGPTは不正行為の高リスクツールではないと示唆する一方、評価設計の慎重さと継続的な監視の必要性を強調しており、責任ある使用と政策指針を求める包括的な呼びかけ。