AIが数学教育に出会う：文脈に応じたAIで大規模な数学Iの授業を支援する教員支援のケーススタディ

要旨: 大規模履修の大学コースでは、適時かつスケーラブルな教育支援を提供することに、継続的な課題がある。生成AIは有望である一方、その効果的な活用には信頼性と教育学的な整合が欠かせない。本稿では、コース担当教員と緊密に協働して実装した、微積分IコースにおけるAI支援の人間中心の事例研究を提示する。我々は、ディスカッションフォーラム上で学生の質問に答えるシステムを開発し、2,588件の過去の学生と教員のやり取りに基づいて軽量な言語モデルを微調整した。このモデルは、5人の教員が注釈を付けた150件の代表的な質問からなるベンチマークで75.3%の精度を達成し、また36%のケースでは、その回答が教員の回答と同等、あるいはそれ以上の評価を受けた。導入後の学生アンケート（N = 105）では、学生は回答がコース教材と整合しており、かつ即時に利用可能であることを重視する一方で、信頼のためには教員による確認に依然として依存していることが示された。安全かつ効果的なコース支援のためには、人間とAIのハイブリッドなワークフローが重要であることを強調する。