AIを使った後、自力で解く課題で差
AIチャットボットは計算や読解を手助けしますが、支援を受けた後に自力で解く課題では、成績や取り組み方に影響する可能性があります。2026年の言語モデリング会議で発表された研究は、1,222人を対象とする無作為化比較試験で、AI支援を受けた人はその場では成績が上がる一方、後に支援なしで解くと成績が下がり、課題をあきらめる割合も高くなったと報告しました。
研究では数学的推論や読解を含む複数の課題を調べ、こうした傾向は分野をまたいで確認されました。差は10〜15分のAI利用後にも現れました。
数学や読解でAIを使った後、支援がなくなると苦戦したり、解くのをやめたりしやすかったとする研究もあります。課題を終える速さや正答だけでは、その後に自力で取り組めるかまでは評価できません。
考える作業を外部に任せる「認知的オフローディング」
認知的オフローディングとは、計算機やメモ、AIなど外部の道具に考える作業の一部を任せ、自分の認知的な負担を調整することです。難しい部分を任せて別の作業に力を回せる場合もありますが、学習では、答えを得ることと自分で考える機会を保つことのバランスが課題になります。
AI支援後の粘り強さを調べた研究の著者らは、すぐに答えを得る経験によって、困難を自分で乗り越える機会が減る可能性を挙げています。
別の事前登録研究では、1,237人を対象に、情報検索から文章作成まで24種類の課題を調べました。単純な課題では、AIを使った場合の実際の完了時間は自力で行った場合と変わりませんでした。一方、参加者はAIならより速く終わると予測し、AI利用時の主観的な努力は低く報告しました。楽に感じることと、時間が短くなることは同じではありません。
答えを得る支援と、理解を助ける支援
数学学習を扱った別の研究では、274人を対象に、支援なし、家庭教師が作ったヒント、ChatGPTが作ったヒントを比較しました。4分野の数学問題を使った試験では、ChatGPTのヒントを受けた群は支援なしの群に比べて有意な学習向上を示し、ChatGPTと家庭教師のヒントの間には統計的に有意な差がありませんでした。
一方、ChatGPTが作ったヒントは問題の32％で品質検査に失敗しました。自己一貫性という誤りを抑える方法を用いると、失敗率は代数問題でほぼ0％、統計問題で13％まで下がりました。答えや説明を得る形式の支援にも学習効果がありましたが、出力の品質にはばらつきがありました。
中学3年生の数学学習を調べた研究では、AIへの質問が答えの要求や正誤確認から、概念や解き方への理解を求める方向に変化した生徒ほど、その後のAIなしのテストで高い成績を示しました。この関連は、質問の変化を分析できた89人で見られました。
学習時のAI利用を評価する視点
AIが課題の答えを代わりに出す使い方と、学習者が考え続けられるよう支える使い方は、分けて検討する必要があります。AI支援の効果は、その場の正答だけでなく、支援を外した後の成績や、課題に取り組み続けるかどうかにも表れています。
AI支援後に自力で解く力が下がった研究と、AIが作った数学のヒントで学習向上が見られた研究では、支援の形式や課題が異なります。前者は計算や読解などで支援を受けた後の独立課題を調べ、後者は数学のヒントを用いた学習とテストの変化を比べています。
