AIは成績向上に寄与、学習には疑問

この研究は、AIが基礎的なスキルを向上させずに課題のパフォーマンスだけを改善し得るという、増えつつある証拠に加わるものだ。ChatGPT登場後の米国の大学成績50万件以上を分析した先行研究では、宿題中心の作文・プログラミング科目で最高評価が最も増加していた。管理された実験では、AIを外すと利用者は対照群よりも成績が悪化し、特にGPTを直接解答に使った層で顕著だった。中国の2万6千人を対象にした30ヶ月の研究では、宿題の成績は改善したが試験の点数は下がり、長期的には入学試験の結果が18〜24%低下した。

ボッコーニの実験は教育におけるジレンマを浮き彫りにする。現行の採点は独創性や深い思考ではなく、型にはまった洗練された解答を評価する。著者らは、独創性と推論を明示的に評価する採点基準への変更を提唱する。ただし、記事が指摘するように、それには制度全体の変更が必要だろう。この研究には限界もある。単一大学の新入生のみを対象とし、無作為化はクラス単位で行われ、一部の評価はOpenAIを含むAIモデルによって行われた（OpenAIは研究に関与）。GPTの優位性が実際の学習を反映するのか、それとも単に出力の質の高さを反映するのかは、未解決の問いだ。