Scaffold or Crutch? Examining College Students’ Use and Views of Generative AI Tools for STEM Education

要約

問題解決能力の育成は、科学・技術・工学・数学（STEM）教育の中心であるが、この優先順位を問題解決指導と評価の効果的なアプローチに変換することは、依然として重要な課題である。近年、高等教育においてChatGPTのような生成人工知能（genAI）ツールが普及していることから、これらのツールが学生のSTEM問題解決能力の育成にどのように役立つのか、あるいは妨げるのかについて、新たな考察が行われている。私たちの研究では、大学生がSTEMコースワークでgenAIツールをどのように、そしてなぜ使用するのかを、問題解決支援に焦点を当てながら調査することで、これらの考察を検証しています。我々は、STEMコースにおける効果的なgenAIツールの使用と指導に関する指導者の視点を理解するために、米国の多様な教育機関の40人のSTEM大学生と28人のSTEM教員を調査した。その結果、STEM学生の間でgenAIツールの採用率が高く、多様な用途があることが明らかになった。最も一般的な使用例は、説明の検索、関連するトピックの探索、読み物の要約、問題設定の支援などである。genAIツールを使用する主な動機は、時間の節約であった。さらに、学生参加者の半数以上が、AIが解決策を生成するために問題を入力するだけで、自分自身の問題解決プロセスをバイパスする可能性があると報告している。これらの調査結果は、高い導入率にもかかわらず、GenAIツールを活用する学生の現在のアプローチは、彼ら自身のSTEM問題解決能力を高めるには不十分であることが多いことを示している。本研究はまた、STEM教育におけるgenAIツールの使用に関連する利点とリスクに関する学生とSTEM指導者の認識についても調査した。その結果、STEMコースにおける適切なgenAIの利用について学生を指導する方法や、学生の問題解決能力を育成するためのgenAIベースのツールを設計する方法についての洞察が得られた。

要約(オリジナル)

Developing problem-solving competency is central to Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) education, yet translating this priority into effective approaches to problem-solving instruction and assessment remain a significant challenge. The recent proliferation of generative artificial intelligence (genAI) tools like ChatGPT in higher education introduces new considerations about how these tools can help or hinder students’ development of STEM problem-solving competency. Our research examines these considerations by studying how and why college students use genAI tools in their STEM coursework, focusing on their problem-solving support. We surveyed 40 STEM college students from diverse U.S. institutions and 28 STEM faculty to understand instructor perspectives on effective genAI tool use and guidance in STEM courses. Our findings reveal high adoption rates and diverse applications of genAI tools among STEM students. The most common use cases include finding explanations, exploring related topics, summarizing readings, and helping with problem-set questions. The primary motivation for using genAI tools was to save time. Moreover, over half of student participants reported simply inputting problems for AI to generate solutions, potentially bypassing their own problem-solving processes. These findings indicate that despite high adoption rates, students’ current approaches to utilizing genAI tools often fall short in enhancing their own STEM problem-solving competencies. The study also explored students’ and STEM instructors’ perceptions of the benefits and risks associated with using genAI tools in STEM education. Our findings provide insights into how to guide students on appropriate genAI use in STEM courses and how to design genAI-based tools to foster students’ problem-solving competency.

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