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AIDB Daily Papers

教育AIの進化と学習原則:自動化と学習の間の緊張

原題: Agentic AI and Pedagogical Best Practice: The Tension Between Automation and Learning
著者: Steve Woollaston, Brendan Flanagan, Isanka Wijerathne, Hiroaki Ogata
公開日: 2026-06-03 | 分野: AI 学習 教育 cs.CY AIエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究は、教育AIが受動的なチャットボットから能動的なAIエージェントへと進化する中で、学習者の主体性や認知的努力を損なうリスクを分析した。
  • AIエージェントが学習を支援しつつも、人間の学習を代替しないように、意図的な摩擦、動的な足場かけ、人間による監視、AIの慎重な利用を優先する設計を提案する。
  • 先行知識の活性化、協調学習、問題基盤学習、形成的評価、足場かけ、メタ認知といった6つの教育原則をAIエージェントの視点から検討し、その重要性を明らかにした。

Abstract

Artificial intelligence in education is evolving from passive chatbots to proactive AI agents capable of initiation and goal-directed interactions. While offering opportunities for personalised learning, this shift risks undermining learner agency and cognitive effort. This paper reviews six pedagogical principles-prior knowledge activation, collaborative learning, problem-based learning, formative assessment, scaffolding, and metacognition-through the lens of agentic AI. We discuss the tension between automation and learning, proposing design recommendations that prioritise intentional friction, dynamic scaffolding, human-in-the-loop oversight, and considered AI utilisation to ensure AI supports rather than supplants human learning.

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