生成AIと高等教育：体系的文献レビューに基づく動向、課題、今後の方向性

(1) 背景：生成的人工知能（GAI）の発展は高等教育を変革しています。本体系的文献レビューは、GAIの使用に関する最近の実証研究を統合し、その教育、学習、および組織実践への影響に焦点を当てています。(2) 方法：PRISMAガイドラインに従い、2023年1月から2024年1月の間にScopusとWeb of Scienceに掲載された高等教育におけるGAIに関する科学論文を包括的に検索しました。(3) 結果：検索により102件の論文が特定され、そのうち37件が選定基準を満たしました。これらの研究は、GAI技術の応用、関係者の受容と認識、特定の利用状況の3つのテーマに分類されました。(4) 議論：主な発見は、GAIの多用途性と潜在的利用、学生の受容、および教育の向上です。しかし、評価方法、組織戦略、学問的誠実性へのリスクといった課題も指摘されました。(5) 結論：本研究の成果は、評価の誠実性と教育的戦略、倫理的配慮と政策開発、教育・学習プロセスへの影響、学生および教員の認識、技術進展、将来のスキル準備と労働力適応など、今後の研究の潜在的方向性の特定に資するものです。本研究には、短期間での調査および異なる研究者による場合の検索基準の変動の可能性など、一定の制限があります。