教育におけるAIの期待と危険：プログラミング教育におけるChatGPT研究議論のテキストマイニング分析

要旨: ChatGPTのようなGenAIシステムは、プログラミング教育においてますます議論されるようになっているが、研究文献がそれらの役割をどのように概念化し、枠組みづけているのかは依然として不明である。本章では、主要な学術データベースに収録された出版物に対してテキストマイニングを適用し、プログラミング教育におけるChatGPTに関する学術的言説の地図化を行う。用語頻度分析、フレーズパターンの抽出、トピックモデリングにより、支配的な4つのテーマ、すなわち「教授実装」「学習者中心の学習と関与」「AI基盤と人間—AIの協働」「評価、プロンプト、モデル評価」が明らかになる。文献は、授業での実践と学習者の相互作用を優先しており、評価設計や機関（制度）レベルのガバナンスへの関心は比較的限定的である。研究を通じて、ChatGPTは、一方では、説明、フィードバック、効率を支援する学習補助として位置づけられ、他方では、過度の依存、不確実な出力、学術的誠実性に関する懸念と結びついた教育上のリスクとしても位置づけられている。これらの知見は、責任ある統合を支持し、より強力な評価およびガバナンスの仕組みが必要であることを示唆する。