生成 AI 出力に対する意味構成の必然化の試み －概念マップの構成と再構成による二段階の学習課題－

 

[1]   Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and individual differences, 103, 102274.

[2]   Albayati, H. (2024). Investigating undergraduate students' perceptions and awareness of using ChatGPT as a regular assistance tool: A user acceptance perspective study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100203.

[3]   Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts. arXiv preprint arXiv:2306.10052.

[4]   OECD (2021). AI and the Future of Skills: Volume 1 – Capabilities and Assessments. OECD Publishing.

[5]   Kalantzis, M., & Cope, B. (2025). Literacy in the Age of AI. Reading Research Quarterly, 60(1), 7–33.

[6]   Novak, J. D., & Gowin, D. B. (1984). Learning How to Learn. Cambridge University Press.

[7]   渡邉弘大, 平嶋宗 (2025). 生成AI時代のリテラシーとしての「意味構成」に関する意識調査と意味構成課題の提案. 教育システム情報学会中国支部研究発表会講演論文集, 24, 1–8.

[8]  木村達也・渡邉弘大・平嶋宗．再構成型概念マッピングにおける共有理解マップの協調的作成支援を指向した自己・他者再構成の導入と実験的評価，教育システム情報学会2025年度学生研究発表会，pp.145-146(2026)

[9]   Nesbit, J. C., & Adesope, O. O. (2006). Learning with concept and knowledge maps: A meta-analysis. Review of Educational Research, 76(3), 413–448.

[10] 平嶋宗 (2025). 生成AI時代のリテラシー育成を指向する再構成学習：「外的表象の再構成」を通した「内的表象の構成」としての学習. 教育システム情報学会中国支部研究発表会講演論文集, 24, 24–29.

[11] 平嶋宗 (2025). 構造再構成学習法の理論的基盤: 部品・構造間の意味的差分と理解を方向づける文脈としての構造. 人工知能学会研究会資料 先進的学習科学と工学研究会, 103, 99–104.

[12] Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP framework: Linking cognitive engagement to active learning outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243.

[13] Ausubel, D. P. (1963). The psychology of meaningful verbal learning. New York: Grune and Stratton.

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