AI Misuse in Education Is a Measurement Problem: Toward a Learning Visibility Framework
この論文は、教育における AI 誤用を「検出」の問題ではなく、学習プロセスの可視性欠如という「測定」の問題として再定義し、監視ではなく透明性とプロセスの可視化を重視する「学習可視性フレームワーク」を提案しています。
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148 件の論文
Social Proof is in the Pudding: The (Non)-Impact of Social Proof on Software Downloads
GitHub におけるスター数やダウンロード数の操作を伴う 2 つの実地実験により、ソフトウェアのダウンロード数や開発者の関与度に対するソーシャルプルーフの影響は検出されなかったことが示されました。
Semantic Risk Scoring of Aggregated Metrics: An AI-Driven Approach for Healthcare Data Governance
この論文は、医療機関における部門間データ共有の課題を解決し、HIPAA などの規制を遵守しながら統計的開示を未然に防ぐため、SQL メトリクスの構文と意味的特徴を CodeBERT と XGBoost を用いて分析し、事前実行段階でリスクスコアと説明可能な警告を生成する AI 駆動型のガバナンスフレームワークを提案するものである。
Evaluating LLM-Based Grant Proposal Review via Structured Perturbations
EPSRC の助成金申請書 6 件を用いた構造的摂動評価により、LLM による審査はセクション別分析が最も有効である一方、現状では完全な代替ではなく補完的な役割に留まり、明瞭さの欠陥の検出や評価の優先順位に課題があることを明らかにしました。
Improving Fairness with Ensemble Combination: Margin-Dependent Bounds
この論文は、グループ公平性と個人公平性の両方を表現する新たな指標「discriminative risk」を提案し、マージン依存の理論的保証に基づいてアンサンブル組み合わせによる公平性の向上と、精度と公平性の両立を実現するアンサンブル剪定手法を導出するものである。
Personalizing explanations of AI-driven hints to users' characteristics: an empirical evaluation
この論文は、認知的関与や勤勉性が低い学習者向けにAI駆動のヒント説明を個人化することで、その説明への関与度、理解度、学習効果を向上させることを実証研究により示し、教育分野におけるパーソナライズされた説明可能AI（PXAI）の価値を裏付けています。
Shiksha Copilot: Teacher-AI Collaboration for Curating and Customizing Lesson Plans in Low-Resource Schools
この論文は、インドの低資源環境にある公立学校で展開されたAI支援教材作成ツール「Shiksha Copilot」の実証研究を通じて、教師とAIの協働が事務負担の軽減や授業の活動中心化に寄与する一方で、人員不足などの構造的課題が教育変革の限界を規定していることを明らかにし、多言語・グローバルサウス文脈における教師中心のEdTech設計指針を提案するものである。
Recommender systems, representativeness, and online music: a psychosocial analysis of Italian listeners
この論文は、イタリアの音楽リスナーを対象としたインタビュー調査を通じて、アルゴリズムへの批判的理解の欠如やジェンダー表現への意識の低さなど、レコメンデーションシステムに対する心理社会的な課題を明らかにし、信頼性が高く文化的に配慮されたシステム設計の重要性を説いています。
R v F (2025): Addressing the Defence of Hacking
この論文は、被告人が「ハッキング（第三者犯行）の抗弁」を主張した「R v F」事件における実証的調査と陪審への証拠提示を通じて、デジタル・フォレンジック調査官が同抗弁に対処し、無実の者を釈放し有罪を立証するための実践的な教訓と技術を提供する初の事例研究である。
Intuition First or Reflection Before Judgment? The Impact of Evaluation Sequence on Consumer Ratings
本論文は、オンラインレビューの評価順序（評価先かレビュー先か）が、サービス品質や製品属性に応じて消費者評価の極端化を促進し、そのメカニズムが感情的ヒューリスティックと認知的努力の直列的媒介を通じて生じることを、3 つの実験と Yelp などの大規模二次データ分析により実証したものである。
Empathy Is Not What Changed: Clinical Assessment of Psychological Safety Across GPT Model Generations
この論文は、GPT モデルの進化に伴いユーザーが「共感性の低下」を訴える現象が統計的に否定され、実際には危機検知能力の向上と助言の安全性低下というトレードオフが生じており、ユーザーの「共感性喪失」の感覚は、危機に敏感になったモデルが過剰に反応するようになったことへの誤解であることを明らかにした研究です。
Adaptive Engram Memory System for Indonesian Language Model: Generative AI Based on TOBA LM for Batak and Minang Language
この論文は、インドネシア語、バタック語、ミナンカバウ語の 3 言語を扱う 12 億パラメータの言語モデル「TOBA-LM」を提案し、形態論的依存関係を捉える適応型エングラム記憶機構の導入により、従来のトランスフォーマーアーキテクチャよりもはるかに少ないステップ数で効率的な収束を実現したことを報告しています。
Open Educational Resources: Barriers and Open Issues
この論文は、OER（オープン教育リソース）の普及を阻む社会的・経済的・技術的な 26 の障壁を特定し、専門家へのインタビューと概念モデルの構築を通じて、教育コミュニティや政策立案者がこれらの障壁を克服し、包括的な教育エコシステムを構築するための示唆を提供しています。
Ed API: Towards A Shared API for EdTech Microservices
本論文は、大規模な学習における専門的な自動化（フィードバック、評価、教育用チャットボットなど）をプラットフォームに依存せず実現するため、4 つの機関で実証された教育マイクロサービス向けの標準 API 仕様「Ed」を提案し、相互運用可能なエコシステムの構築を目指すものである。
The coordination gap in frontier AI safety policies
この論文は、現在の最先端 AI 安全政策が予防に偏り、失敗発生時の調整能力を欠く構造的な欠陥を抱えていると指摘し、核安全やパンデミック対策などの事例から、事前コミットメントや共有プロトコル、常設調整機関などの枠組みの導入を提言しています。
Assessing Cognitive Biases in LLMs for Judicial Decision Support: Virtuous Victim and Halo Effects
本論文は、司法量刑支援における公平性を検証するため、LLM が「徳ある被害者効果」や「ハロー効果」などの認知バイアスを示すかを実証的に調査し、人間と比較してバイアスが軽減される傾向があるものの、モデル間のばらつきにより現状の司法利用には課題が残ることを明らかにしています。
The science and practice of proportionality in AI risk evaluations
この論文は、EU の AI 法に基づく一般目的 AI モデルのリスク評価において、規制当局が意図する目的に合致し、かつ提供者への過剰な負担を避けるために、科学的な手法を用いて「比例原則」を実践的に運用する可能性を論じています。
DeliberationBench: A Normative Benchmark for the Influence of Large Language Models on Users' Views
この論文は、大規模言語モデル（LLM）がユーザーの意見に与える影響を、民主的な審議プロセスに基づく規範的な基準「DeliberationBench」を用いて評価し、実験を通じてその影響が広範に認識論的に望ましい方向に働いていることを示しました。
Prompts and Prayers: the Rise of GPTheology
この論文は、AI が神聖な存在として扱われる「GPTheology（大規模言語モデル神学）」という新たな技術宗教の台頭を、オンラインコミュニティの議論や世界各地の具体事例を通じて分析し、AI と宗教の交錯がもたらす哲学的・社会的・倫理的な課題を浮き彫りにしています。
Dark Patterns and Consumer Protection Law for App Makers
この論文は、アプリ開発者が意図的か否かを問わず生じうるダークパターンを特定し、消費者保護法の原則に基づきユーザーの自律性を尊重する透明な設計戦略を提案することで、法的リスクを回避し信頼を構築する方法を論じています。