学生の秘密のAI使用を正当化するための分類

学生たちは、ChatGPTを使用して、ほぼすべてのレベルのAI支援を彼らの課題に正当化している、新しい研究は、学生たちが合法的な使用と明らかな不正行為の間の境界を曖昧にするために使用する6つのカテゴリの言い訳を特定した。

米国の新しい研究協力は、多くの学生が、AI支援による不正行為を不正行為とは見なさなくなったことを発見した。全米の大学生へのインタビューに基づいて、この研究は、23の異なる方法を特定した。これらの方法では、AIの使用が、誰もがそうしているから、またはAIには被害者がいないという主張から、時間を節約すること、より良い文章を生み出すこと、または編集された後でもまだオリジナルの作品であると主張することまで、正当化される。

一部の学生は、明らかにコースのルールを破ったことを認めたが、引き続き、その行動を妥当であると見なした。

研究は、学生が多くのシナリオで矛盾したり、混乱したりしていることを示しており、他の人々がAIを使用して利益を得ていると認識した場合、重大な競争上の不利益を恐れていることを示している。

23の例は、インタビューから特定されたより大きな数から抽出されたものであり、それぞれが研究者によって決定された6つの最終的なカテゴリの1つに属している。

被害者なし（誰も被害を受けない）、最小限のAIの貢献（AIの貢献は最小限）、事前の貢献（学生のアイデアが最初に来る）、事後の貢献（後で編集またはチェックすることで）、責任の否認（誰かまたは何か別のものが責任がある）、認識された利益（結果が使用を正当化する）である。

ペンシルバニア州立大学、ミシガン大学、ミアミ大学の4人の貢献者による新しい研究（「It’s OK Because…」：学生のAI使用の正当化のワイルド・ウエスト）では、学生の議論と説明は、互いに補完的でも整合的でもないさまざまなカテゴリーや別のカテゴリーよりも、無秩序にさまざまなカテゴリーや別のカテゴリーエリアを横切って移動することが多いと指摘している。

著者はさらに、学生の議論には、論理的一貫性がほとんどないことが多いことを指摘している。まるで、学生たちがパニック状態に陥っているかのように、または、AI使用の道徳的側面について真剣に考えることが初めてのことかのようにである。

著者は次のように述べている。

‘あらゆる正式な学習環境には、教師が生徒を助けて学ばせ、生徒が何を知っているか、知らないかを正直に伝えるという、暗黙の社会契約が含まれている。’

‘しかし、学生のAI使用の正当化は、学生がこの期待に気付いていないことを示唆している。重要なのは、AIの使用は、生徒とAIの作業の境界を曖昧にし、教師が生徒の作業を評価し、学習を改善するのを困難にする。’

‘したがって、高等教育における重要な介入は、学生がAIポリシーの教育的根拠、つまり、自分の知識を正直に表現することの重要性を理解できるように支援することである。’

この論文は、学術的文脈におけるAI使用に関する期待が、5つのセグメントにわたって分布していることを示している。つまり、教師の意図、正式なポリシー、学生の解釈、学生の自己ポリシー、学生の実践である。

6つの最終的なカテゴリを詳しく見てみると、これらの5つのドメインが互いに一致していない、または不明確である、または自己矛盾している、または単に無視されているさまざまな方法が見て取れる。

データは、12の異なる米国の大学で、英語と芸術から統計と分子生物学まで、多様な専攻を持つ20人の大学生を対象に、15:5の女性と男性の比率でインタビューを実施して取得された。

1: 被害者なし

最初のカテゴリは、もしかしたら最も単純な正当化である。つまり、誰も実際に被害を受けていないということである。

このグループの学生は、伝統的な盗作に関する懸念は、人間の被害者の存在に依存しており、AI生成のテキストはそのつながりを破壊するという主張をした。

ChatGPTは人間ではないので、学生たちは、その出力を使用することは、他の著者から盗むことと同等ではないと推論した。

他の学生は、AIは単に多くの情報源から情報を組み合わせて書き直すので、単一の情報源から直接コピーするのではなく、所有権に関する問題が生じることを示唆した。

場合によっては、唯一の被害は自己被害であり、学生たちは、実際のリスクは、自分の学習を損なうことではなく、教師、クラスメート、または作家に損害を与えることであると主張した。参加者の一人によれば：

‘AIには魂がない…AIに信用や所有権を与えるのは、単に情報の所有権を与えるのと同じではない。’

別の参加者によれば：

‘誰も被害を受けていない…自分が被害を受けるよりも、教師や他の人に被害を与えることの方がひどい。’

2: 最小限のAIの貢献

2番目のカテゴリは、AIの役割が重要ではないと主張する。学生たちは、AIが貢献したことを否定するのではなく、貢献が小さかった、または日常的に受け入れられている支援形式と同等であると主張した。

多くの学生は、重要な学術的作業と、自分たちが「忙しい作業」と見なすものを区別した。彼らは、価値の低い課題は、要求される努力を払う価値がないと主張した。

他の学生は、AIを、文法チェッカー、エディター、または検索エンジンと同等に位置付けた。共通のテーマは、AIが支援したが、著者性を損なうことなく、最終的な提出物が誰かの作品であると考えることなく、誰かの作品に帰属することを意味しない程度だった。

参加者の一人は、学術的空間における伝統的なメンターとChatGPTの間の等価性の程度を示した。

‘もし私が答えを知らない場合、彼女は私に「これをやってみて」と言うでしょう。つまり、ChatGPTが私にしていることと同じです。’

3: 事前の貢献

多くの学生にとって、AI使用を最も強く正当化するのは、重要な知的作業がすでにAIが関与する前に完了していたということである。

これらの場合、AIは、すでに学生の頭の中に存在する材料を表現したり、組織したり、拡張したり、洗練したりするためのツールとして提示された。

学生たちは、実際の価値はアイデアをもたらすことにあると主張した。つまり、アイデアを最初に思いつき、次に課題の方向性を選択し、関連する情報源を収集することである。AIは、単にこれらの材料を完成した文章に変えるのに役立つだけである。

この著者性の定義は、著者性は文章の毎単語を書くことによってではなく、元の意図を提供し、プロセスを指揮することによって来るものであると主張する。

4: 事後の貢献

4番目のカテゴリは、学生たちがAI生成のテキストを取得した後に何をしたかを焦点にしている。学生たちは、AIの出力をパラフレーズ化したり、特定のパスのみを選択したり、事実を確認したり、情報源を検証したり、文章を編集したりすることで、最終的な作品を自分のものにするのに十分であると主張した。

一部の学生は、ChatGPTが彼らの通常の声や表現方法を学習し、習慣的に使用することで、生成されたテキストを自分の作品として扱うことができると示唆した。

‘それは私の書き方のパターンを学習し、私の考え方を理解している。だから、それが私の考えを表現する方法を知っている。’

‘だから、私がプロンプトを与えると、それは私の考え方に基づいて回答を生成する。’

5: 責任の否認

5番目のカテゴリでは、学生たちは責任を自分から他者に転嫁した。学生たちは、AIの使用が非常に一般的になったため、使用を避けることは自分たちに不利益であると主張した。特に、クラスメイトがAIを使用して作業をより迅速に、またはより高い成績を得るために使用している場合である。

‘私のクラスメイトの一部は、AIを使用して作業を生成し、チェックもせずに提出しています。彼らは私よりも高い成績を取っている。’

他の学生は、不明確なポリシー、曖昧な課題の指示、または教師からの懸念の欠如を示唆した。

一部の学生は、AIの使用が検出されない、または処罰されないことを正当化した。別の学生は、責任が技術そのものにあると主張した。

6: 認識された利益

最終的なカテゴリは、AIの使用が望ましい結果をもたらすというものである。

一部の学生にとって、主な利点は時間を節約することだった。特に、自分たちが日常的または価値の低いと見なす課題の場合である。

‘私は彼女と時間を過ごしたい。’

他の学生は、AI生成のコンテンツをレビューしたり、書き直したり、作業したりすることで、まだ学んでいることを主張した。

一部の学生は、ChatGPTが自分たちよりも優れた文章を生み出すことができると信じていた。他の学生は、成果、たとえばより良い成績、肯定的なフィードバック、または単に課題を完了することへの焦点を当てていた。

分裂した王国

論文では、P6と呼ばれる参加者を通じて、制度的ルールと日常的なAI使用の間の緊張が強調されている。

この特定の学生は、コースのルールに違反するAIの使用は間違っていることを認めた。明らかな盗作と見なされる可能性のある、開示されていないAIの使用についても懸念を表明し、AIへの過度の依存は学習とコミュニケーション能力の低下につながる可能性があることも認めた。

‘正直言って、非倫理的だと思います。私はAIを使用して多くの宿題をしています。でも、常に学習しているわけではありません。’

‘AIは私を助けてくれます。私は何を言いたいのかわからない場合、AIに書いてもらいます。でも、私がAIの文章を変更して、自分の意見に合うようにする場合、それは倫理的です。なぜなら、それは私の言葉であり、私の信念だからです。’

同時に、参加者は、AI生成のテキストが編集されたり、書き直されたり、または個人的な見解と一致した場合、より受け入れられるものになることを示唆した。AIの使用は、課題、コースの価値、または目標によっても異なることがあった。

結論

学生たちの混乱と責任を喜ぶことは誤りである。現在、職場や社会全体で、AIの使用に関する合理的で一貫したガイドラインが不足しているからである。

現在、AIの周りの時代の気分は、反応的で、AIの使用を完全にAIによって生成されたと見なすことがある。現在、ニュアンス、基準、または寛容さが欠けている。

将来的には、AIが文章生成に与える貢献が、解釈の層として、スペルチェックほど重要でないものと見なされるか、または人間の代理、創造性、解釈能力の喪失として、機械生成のパターンに屈するかは、まだわからない。

* 著者のインライン引用をハイパーリンクに変換した私の作業。ただし、この論文の引用の形式が異常に制限されているため、通常のサポートリンクの数を提供する時間が不足しているため、作業の不足により、通常のサポートリンクの数を提供することができません。2026年5月29日初版。