Pedagogical readiness in a structural equation model of generative artificial intelligence use and cognitive offloading among preservice teachers

現代の教室には、エッセイを書き、問題を解き、複雑な概念を数秒で説明できることができる、新しい種類の助っ人が到着しました。生成人工知能として知られるこのテクノロジーは、学生が学習に取り組む方法を変えました。多くの人々にとって、それは強力な近道として機能し、課題をより速く終わらせたり、困難な概念をより少ない苦労で理解したりすることを可能にします。しかし、この便利さには落とし穴があります。学生が自ら考えるための精神的な努力を代替させるためにツールに頼りすぎると、真に学ぶために必要な思考プロセスを飛ばしてしまうリスクがあります。これは「認知オフローディング（認知の外注）」と呼ばれる現象です。つまり、タスクの精神的な作業を外部のデバイスに移してしまう行為のことです。これは重い負荷がかかる作業を管理するための賢明な戦略となり得ますが、主題を習得するために必要な深い思考に取って代わってしまう場合には問題となります。

この問題は、教師になるための訓練を受けている人々にとって特に重要です。これらの将来の教育者たちは、単に自分自身のためにツールを使う学生ではありません。彼らは、最終的にそのツールを自身の生徒たちにどのように教えるかを決定する人々なのです。彼らは二重の課題に直面しています。すなわち、自身の学習のためにテクノロジーを効果的に使う方法を学ぶと同時に、将来の生徒たちが責任を持ってそれを使用するように導く方法を見つけ出さなければならないということです。研究者にとっての問いは、将来の教師たちが単にテクノologyを使用しているかどうかではなく、なぜそれを使用しているのか、どのようなルールに従うのが安全だと感じているのか、そしてテクノロジーを用いて教えることへの自信が、自身の学習における依存度にどう影響しているのかということです。

チェコ共和国のマサリク大学の研究チームは、教師養成を受けている約700人の学生の間で、こうしたダイナミクスを理解しようと試みました。彼らは、新しいテクノロジーを採用する際によく見られる理由（使いやすさや、仲間や教授からの圧力など）が、実際に人工知能の使用を促しているのかどうかを調べたいと考えました。また、大学による明確な規則が、学生にツールを使用していることを認める安心感を与えるのか、そしてテクノロジーを用いて教える準備ができていると感じることが、学生が自身の思考の「杖」としてツールを使用することを実際に防いでいるのかについても知りたかったのです。

研究者たちは、学士課程から高度な修士課程まで、教師養成のさまざまな段階にある学生からデータを収集しました。彼らは、学生が生成人工知能をどの程度の頻度で使用しているか、どのようなタスクに使用しているか、そしてその使用を取り巻く規則についてどのように感じているかを詳細に尋ねました。具体的には、大学が明確なガイドラインを設けていると感じているか、そして処罰を恐れずにツールの使用を正直に認めることができると感じているかに注目しました。また、テクノロジーを教育に活用する能力である「ペダゴジカル・レディネス（教育学的準備性）」を測定し、それを、自身の思考プロセスをツールに委ねてしまう頻度と比較しました。

結果は、ほぼ完全に効率性に突き動かされた物語を明らかにしました。学生がテクノロジーを使用する最も強い理由は、単にそれが仕事をより速く、より効果的にしてくれるという点でした。研究者たちは、ツールがより良い結果をもたらすと信じることが、使用頻度を予測する上で最も重要な要因であることを発見しました。驚くべきことに、通常テクノロジーの採用に影響を与える他の要因（ツールの操作の容易さ、友人からの圧力、あるいは教授の影響など）は、学生のテクノロジー使用を予測する上で有意な要素ではありませんでした。学生たちは、教授に言われたから、あるいは友人がやっているから使っているのではありません。彼らは、それが機能するから使っていたのです。

この研究はまた、明確な規則と学生の心の安らぎとの間の重要なつながりを明らかにしました。大学の人工知能に関する規則が明確で一貫していると感じたとき、学生はより高い心理的安全性を報告しました。この心理的安全性が、ツール使用に関する透明性を高めました。しかし、研究者たちは、この安心感がテクノロジーの使用頻度を変えることはないことも発見しました。環境が支持的であると感じていても、あるいはリスクが高いと感じていても、学生はそれが有用であると信じていれば、依然としてツールを使用していたのです。規則は正直さには影響を与えますが、ツールを使用するという決定自体には影響を与えませんでした。

おそらく最も重要な発見は、ツールを使用することと、学生が仕事に注ぐ精神的努力との関係に関するものでした。データは強い相関関係を示しました。人工知能を頻繁に使用する学生ほど、タスクの精神的負荷を機械に転嫁していると報告する傾向がありました。これは、学生がツールを頻繁に使用するにつれて、議論の構築や複雑な問題の解決といった「思考の難しい部分」をツールに任せてしまう可能性が高まることを示唆しています。この認知的な作業をオフロードする傾向は、テクノロジーを用いて教える能力に対する自信によって軽減されることはありませんでした。テクノロジーを教室に統合する準備ができている、あるいはスキルを持っていると感じている学生であっても、自身の学習においてツールに依存する傾向は、そうでない学生と同様に高かったのです。

この発見は、「テクノロジーを用いた教え方を知っていれば、学生がテクノロジーに過度に依存することを防げる」という考えに異を唱えるものです。研究者たちは、学生が自身の学習のためにツールを使う個人的な能力には自信を持っている一方で、教育の文脈でそれを効果的に使う方法については、自信がはるかに低いことを観察しました。個人のテクノロジー利用における快適さと、プロフェッショナルとしての教育的準備性の間には大きな隔たりがありました。これは、優れたユーザーであることが、自動的にそのテクノロジーの優れた教師になることを意味しないことを示唆しています。

また、本研究は、ツールを全く使用していない少数の学生についても明らかにしました。その理由は、技術的な困難やアクセスの欠如によるものではありませんでした。代わりに、彼らは倫理的な懸念によって動かされていました。多くの学生は、ツールを使用することは学問的な不正行為の一形態であるか、あるいは長期的に自分自身のスキルを弱めてしまうのではないかと懸念していました。中には、テクノロジーの環境への影響を表明する学生もいました。これらの学生は規則を恐れていたのではなく、道徳的にその行為に反対していたのです。

結局のところ、この研究は、人工知能の現実的な利用者である世代の将来の教師たちの姿を描き出しています。彼らは、効率性を高め、仕事をうまくやり遂げたいという欲求に突き動かされています。明確な制度的規則は、彼らが正直に利用状況を話すための安心感を与えますが、それらの規則は、必要に応じてツールを使用することを止めるものではありません。さらに、テクノロジーを用いて教える準備ができていると感じることは、自身の学習のためにツールに頼ってしまう誘惑から彼らを守ることにはなりません。この研究は、教師養成プログラムが単にテクノロジーの使い方を教えるだけでなく、学習をサポートするためにツールを使うことと、思考プロセスそのものを置き換えるためにツールを使うことの間の微妙な境界線を理解させる必要があることを示唆しています。この深い理解がなければ、最も自信に満ちた将来の教師であっても、自身の学習、そして最終的には生徒の学習を損なうような方法でテクノロジーに依存してしまう可能性があるのです。