邵 騰飛先生が筆頭著者として執筆した論文が『Computers and Education: Artificial Intelligence』（Impact Factor：23.4、CiteScore：43.3）に採択・公開されました。
AIが就職活動の書類選考などにも使われるようになり、大学ではAIの倫理的な問題について考える力を育てる教育が求められています。しかし、授業でのディスカッションによって学生の考え方が本当に変わったのかを、どう確かめればよいかは簡単ではありません。その手がかりとして、討論前後に学生が書いた文章を比べる方法が広く使われています。たとえば、討論後に学生どうしが同じ言葉を使う割合が増えれば、「考えが近づいた」と判断されてきました。
本研究は、この判断に落とし穴があることを示しました。
文章が短くなるだけで、同じ言葉を使う割合は見かけ上高くなります。そこで、文章の長さの影響を取り除いて判定する方法を開発しました。AI倫理の事例討論のデータに適用したところ、従来の方法では「考えが近づいた」と判定される変化が、新しい方法でははっきりした変化とはいえないことが分かりました。本研究の方法は、討論型の授業の効果を過大評価せずに測るための手段として、今後の授業改善に役立つことが期待されます。
以下、論文概要です。
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■論文タイトル
Response-Length Confounding in Participant–Morpheme Networks: A Length-Controlled Test in AI Ethics Education
■著者情報
Tengfei Shao（邵 騰飛） 早稲田大学 グローバル・エデュケーション・センター 講師（筆頭著者・責任著者）
Xu Wang（王 緒） 群馬大学 情報学部 准教授
Shenglei Li（李 盛雷） 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 助教
Kotomichi Matsuno（松野 思迪） 立正大学 経営学部 准教授
Masayuki Goto（後藤 正幸） 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 教授
■掲載誌情報
Computers and Education: Artificial Intelligence（Elsevier）
AIと教育を専門とする国際学術誌（オープンアクセス）
・Impact Factor：23.4
・CiteScore：43.3
・SJR：5.217（Social Sciences分野で上位3%。本学「ハイ・インパクトジャーナル掲載支援プログラム」2026年度対象誌）
・論文番号 100685
■論文URL
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100685
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