大学生のAI利用開示意思を左右する促進・抑制経路の解明—認知・感情・志向（CAC）観点から

Abstract

高等教育における人工知能（AI）の統合が進むにつれて、AI支援による作業を報告する際の学生の透明性に関して重要な問いが提起されている。本研究は、Cognition--Affect--Conation（CAC）フレームワークを適用することで、大学生がAIの使用を開示する意思を持つ心理的メカニズムを検討する。逐次説明型の混合研究法デザインを用いた。量的段階では、546名の大学生から調査データを収集し、構造方程式モデリングによって、認知的認識、情動的反応、開示意図の関係を調べた。質的段階では、量的結果をさらに解釈するために、22名の学生に対して半構造化面接を実施した。その結果、心理的安全はAI使用の開示に対する学生の意思を有意に高め、知覚された公正さ、知覚された教員の支援、知覚された組織の支援によって正の影響を受けることが示された。逆に、評価への不安は開示意図および心理的安全を低下させ、知覚されたスティグマ、知覚された不確実性、プライバシーへの懸念によって強められる。質的な知見はさらに、組織としての明確さと支援的な授業実践が開放性を促す一方で、方針の曖昧さと否定的評価への恐れが、学生に慎重、または戦略的な開示の方策を採らせることが多いことを明らかにしている。全体として、本研究は、AI使用の開示を形成するうえで、促進的な心理メカニズムと抑制的な心理メカニズムの双方が果たす二重の役割を示し、高等教育における責任あるAI透明性を促進するためには、支援的な制度的環境と明確な指針が重要であることを強調している。