何が起きたか
2025年5月～10月に49ヶ国の教育者763人を対象に実施した調査により、64パーセントがプログラミング教育の方法をすでに変更し、68パーセントが試験方法を調整したことが判明した。一般的な変化としては、対面監督試験の増加（56件の報告）、口述試験とコード防御セッション（36件）、プロジェクト基盤の評価（34件）が挙げられ、従来の持ち帰り型コーディング課題から転換している。
なぜ重要か
ChatGPTやGitHub Copilotなどのツールは、典型的な入門プログラミング課題を平均的な学生レベルで解くことができるため、従来の採点方法の信頼性が失われている。研究が教育者の懸念を裏付けている。Anthropicの研究では、AIを使って新しいPythonライブラリを学んだ開発者は、その後の知識テストで17パーセント低いスコアを記録した。また中国の縦断研究で2万6000人以上の学生を追跡した結果、AI使用により宿題の成績は18パーセント向上したが、6ヶ月後の閉本試験スコアは20パーセント低下した。
注目点
回答者の48パーセントが、変化の最大の障壁はAIをコースに統合するための実証済みのベストプラクティスの欠如だと述べている。74パーセントが有効な教授方法のトレーニングを求め、66パーセントが評価の再設計を支援してほしいと答えた。ACMタスクフォースは、教育者向けの実践的な事例とリソースを集約するウェブサイトを立ち上げた。
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2025年5月～10月にACM生成型AI・プログラミング評価タスクフォースが実施した調査は、急速に変化する業界の実態を捉えている。根本的な課題は構造的なものだ。従来の評価——宿題や持ち帰り型コーディング問題——は、AIツールが平均的な品質の解答を自動生成できるようになった現在、実際のスキルの指標としての信頼性を失っている。教育者もこれを認識しており、69パーセントがAIはソフトウェア開発に必要なスキルを変えたと考え、懸念の上位2つは技術への学生依存（87パーセント）と不正やプラギアリズム（72パーセント）である。
その対応は、AIで回避しにくい評価方法への慎重なシフトである。口述試験、コード防御セッション、プロジェクトベースの学習は、リアルタイムの推論と説明を必要とする。学生がAI生成の成果物を単に提出することはできない。これはバークレー分析が示した、ChatGPT公開後に未監督の宿題で高得点が急増した事実と一致している。このアプローチのトレードオフは大きい。教育者は新しい方法とトレーニングに投資する必要があり、48パーセントが実証済みのベストプラクティスに欠ける。注目すべきは、回答者の45パーセントが正式なAIガイドラインを持たない機関に勤めており、制度的ポリシーが現場の実践に追いついていないことを示している。
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