ChatGPTが約3年前に登場して以来、人工知能（AI）技術が学習に与える影響について広く議論されてきた。これらは個別化された教育のための便利なツールなのか、それとも学問的不正行為への入り口なのだろうか。
最も重要なのは、AIの使用が広範囲にわたる「愚鈍化」、つまり批判的思考能力の低下を招くのではないかという懸念である。学生がAIツールを早期に使用すると、批判的思考と問題解決のための基本的なスキルを身につけられない可能性があるという議論である。
それは本当にそうなのだろうか。MITの科学者による最近の研究によると、どうやらそのようである。研究者によると、エッセイの執筆を手助けするために ChatGPT を使用すると、「認知的負債」と「学習スキルの低下の可能性」につながる可能性があるという。
研究は何を発見したのか
AIの使用と脳のみの使用の違い
4か月間にわたり、MITのチームは54人の成人に対して、AI（ChatGPT）、検索エンジン、または自分の脳のみ（「脳のみ」グループ）のいずれかを使用して、3つのエッセイを連続して書くよう求めた。チームは脳の電気的活動とエッセイの言語学的分析を通じて認知的関与を測定した。
AI を使用したグループの認知的関与は、他の2つのグループよりも著しく低かった。このグループはまた、自分のエッセイからの引用を思い出すのに苦労し、エッセイに対する所有感も低く感じていた。
興味深いことに、参加者は最終的な4番目のエッセイで役割を交代した（脳のみのグループが AI を使用し、その逆も同様）。AI から脳への切り替えグループは成績が悪く、関与度も他のグループの最初のセッション中よりもわずかに良い程度で、脳のみのグループの3番目のセッションでの関与度を大きく下回った。
著者らは、これがAIの長期使用により参加者が「認知的負債」を蓄積したことを実証していると主張している。最終的に脳を使用する機会を得たとき、彼らは他の2つのグループと同じレベルの関与を再現したり、同等の成績を収めたりすることができなかった。
慎重に、著者らは18人の参加者（各条件につき6人）のみが4番目の最終セッションを完了したと述べている。したがって、この発見は予備的なものであり、さらなる検証が必要である。
これは本当にAIが我々を愚かにすることを示しているのか
これらの結果は、AIを使用した学生が「認知的負債」を蓄積したことを必ずしも意味しない。我々の見解では、この発見は研究の特定の設計によるものである。
最初の3つのセッションにわたる脳のみのグループの神経接続の変化は、研究課題により慣れ親しんだ結果である可能性が高く、これは慣れ効果として知られる現象である。研究参加者が課題を繰り返すにつれて、より慣れ親しみ効率的になり、認知戦略もそれに応じて適応する。
AIグループが最終的に「脳を使用する」ことになったとき、彼らは課題を一度だけ行っただけであった。その結果、彼らは他のグループの経験に匹敵することができなかった。彼らは脳のみのグループの最初のセッション中よりもわずかに良い関与しか達成できなかった。
研究者らの主張を完全に正当化するためには、AI から脳への参加者も AI なしで3回の執筆セッションを完了する必要があるだろう。
同様に、脳からAIへのグループがChatGPTをより生産的で戦略的に使用したという事実は、以前の3つのトピックのうち1つについてエッセイを書くことが求められた4番目の執筆課題の性質によるものである可能性が高い。
AIなしでの執筆はより実質的な関与を必要としたため、彼らは過去に書いたことをはるかによく思い出すことができた。したがって、彼らは主に新しい情報を検索し、以前に書いたものを改良するためにAIを使用した。
評価におけるAIの意味とは何か
AIとの現在の状況を理解するために、電卓が最初に利用可能になったときに何が起こったかを振り返ることができる。
1970年代、その影響は試験をはるかに困難にすることで規制された。手で計算を行う代わりに、学生は電卓を使用し、より複雑な課題に認知的努力を費やすことが期待された。
事実上、基準が大幅に引き上げられ、学生は電卓が利用可能になる前と同様に（もしくはそれ以上に）懸命に取り組むことになった。
AI の課題は、ほとんどの場合、教育者が AI をプロセスの必要不可欠な部分とするような方法で基準を引き上げていないことである。教育者は依然として学生に同じ課題を完了することを求め、5年前と同じ作業水準を期待している。
このような状況では、AIは確かに有害となり得る。学生は大部分において学習への批判的関与を AI に委ねることができ、これは「メタ認知的怠惰」をもたらす。
しかし、電卓と同様に、AI は以前には不可能だった課題を達成するのに役立つことができ、また役立つべきであり、それでも重要な関与を必要とする。例えば、教職を目指す学生に AI を使用して詳細な授業計画を作成させ、それを口頭試験で品質と教育学的健全性について評価することが考えられる。
MITの研究では、AIを使用した参加者は「同じ古い」エッセイを作成していた。彼らは期待される作業水準を提供するために関与を調整した。
電卓の有無にかかわらず複雑な計算を行うよう学生に求めた場合にも同じことが起こるだろう。手で計算を行うグループは汗をかく一方で、電卓を持つグループはほとんど眉一つ動かさないだろう。
AIの使用方法を学ぶ
現在と将来の世代は、批判的かつ創造的に考え、問題を解決できる必要がある。しかし、AIはこれらのことが何を意味するかを変化させている。
ペンと紙でエッセイを作成することは、もはや批判的思考能力の実証ではなく、長除法を行うことがもはや数的能力の実証でないのと同様である。
いつ、どこで、どのようにAIを使用するかを知ることが、長期的な成功とスキル開発の鍵である。認知的負債を減らすためにどの課題を AI に委ねることができるかを優先することは、どの課題が真の創造性と批判的思考を必要とするかを理解することと同様に重要である。
