開発途上国における高等教育における個別化学習と変革的スキル開発のための生成的人工知能の活用

教育におけるAIの急速な拡大は、個別化学習とスキル構築を可能にすることで、高等教育と労働力開発における重要な変革を促進しています。しかし、生成的人工知能（GenAI）ツールがさまざまな制度的文脈、特に開発途上国の高等教育においてどのように実施され、経験され、異議を唱えられているのかに関する合成証拠は断片的なままです。このギャップに対処するため、本研究では、GenAIツールが個別化学習と変革的スキル開発を支援する役割、平等な採用を制約する社会技術的課題、包括的で持続可能な統合を可能にする戦略を調査するための実証研究のメタ合成を実施します。PRISMAガイドラインに従い、主要なデータベースに対する体系的検索を行い、査読付き質的研究を特定しました。多様な制度と国の文脈にわたる所見を統合するためにテーマ別合成を使用しました。結果は、GenAIが意図的な教育デザインに組み込まれ、人間とAIの協力に支えられるとき、学習者主導の個別化、認知的および感情的スキルの発展、そして雇用可能性の認識を強化できることを示しています。しかし、結果はまた、過剰依存や認知的オフローディング、倫理的曖昧さ、学問の誠実性の懸念、制度の惰性、専門職の負担、インフラ、アクセス、AIリテラシーに関連する構造的な不平等などの永続的な課題も明らかにします。これらの洞察に基づき、インフラを基盤条件、ガバナンスを促進層、教育法を応用層と位置付けたGenAI統合の包括的で公平な、層状のフレームワークを提案します。本研究は、GenAIの教育的影響が技術によってのみ決定されるのではなく、社会的および制度的に促進されることを結論付けています。持続可能で公平なGenAIの採用は、技術革新を倫理的なガバナンス、専門職の能力構築、教育に基づく人間とAIの協力に整合させることに依存しています。