763人の教育者を対象とした世界的な調査により、AIツールが典型的な学生課題を解くことができるため、大多数がプログラミング教育と評価の方法をすでに変更していることが明らかになった。教育者は口述試験、コード理解力、プロジェクトベースの学習、対面監督試験へシフトしており、宿題の重要度を低下させている。しかし、回答者の約半数がAIをコースに効果的に統合する実証例に欠けており、最近の研究はその懸念を裏付けている。AIに頼って学習する学生は、実際の知識テストでのパフォーマンスが低下している。
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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。
国際的なコンピュータ学会ACMの教育委員会が立ち上げたACM生成型AI・プログラミング評価タスクフォースは、2025年5月～10月に49ヶ国の教育者763人を調査した。分析は約500件のほぼ完全な回答票に基づいている。回答者の大多数は北米（227人）とヨーロッパ（106人）から来たもので、アジア（57人）、南米（10人）、オセアニア（9人）、アフリカ（3人）からの代表は少なかった。77パーセントが大学で働いており、K-12学校と職業訓練プログラムの代表はほぼいなかった。
結果は広範な適応の状況を描いている。64パーセントの回答者がすでに教え方を変えており、自由記述式回答の主題分析により、明確な方向性が浮かび上がった。ゼロからコードを書くことから、コード理解、デバッグ、問題解決へのシフトである。39件の回答が明示的にAI利用とプロンプトエンジニアリングを教える科目として言及した。報告書の筆頭著者であるオハイオ州立大学の教授Steven Gordonは、根底にある哲学を述べた。「学生は卒業して労働力に入った時、AIツールで開発している可能性が高いことは確実です。重要なのは、プログラミングに長けた卒業生を育て、AIの能力と限界の両方を理解させることです。」
評価の変化はさらに顕著である。68パーセントの回答者が試験方法を調整している。最も一般的なシフトは、対面監督試験の増加（56件）、宿題の重要度低下（38件）、口述試験とコード防御セッション（36件）、紙ベースのテスト（35件）である。プロジェクト基盤の評価（34件）も増加している。AI使用を開示し、AIツールとのやり取りのログを提出することを学生に要求する教育者もいる。機関的ポリシーは断片化している。45パーセントは自分の機関にAI利用ガイドラインがあると述べ、39パーセントはないと述べており、使用開示を条件に完全禁止から明示的な許可まで様々なポリシーが存在している。
回答者が挙げた最大の障壁は、実証済みのベストプラクティスの欠如である。48パーセントがこれを指摘し、28パーセントはAIについて十分な専門知識を欠いていると述べ、20パーセントは教育にAIを統合する必要性を感じていない。専門能力開発に関しては、74パーセントが有効な教授方法のトレーニングを望み、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。個別に発表された研究が教育者の懸念を裏付けている。Anthropicの研究では、AIの支援を受けて新しいPythonライブラリを学んだソフトウェア開発者は、AI支援なしの対照群より、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。コーディングをAIに完全に委任したサブセットは最速でタスクを完成させたが、知識テストで平均39パーセントのスコアを獲得しただけだった。2万6000人以上の学生を追跡した中国の縦断研究では、AI使用により宿題の成績は18パーセント向上し、完成時間は30パーセント短縮されたが、6ヶ月後の閉本試験ではスコアが20パーセント低下し、その後の大学入試では試験の種類に応じて18～24パーセントの低下が見られた。50万件以上の成績を対象とするカリフォルニア大学バークレー校の分析では、ChatGPT公開後に高得点が急増し、特に執筆やプログラミング課題が重い科目で顕著であり、未監督の宿題が最終成績に大きく反映される科目で上昇が最も明らかだった。これは多くの教育者が現在、重要度を低下させている評価方法そのものである。
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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