- AIアシスタントの効果を評価するために、W&Mの研究者がAIアシスタントを使用したプログラミングコースでの学期間の研究を実施
- LLM（Large Language Model）を活用したAIアシスタントは、単純なタスクに対して学生に役立ち、批判的思考スキルを必要とする課題では人間の教育アシスタントを求める傾向があった
- CodeTutorというLLMパワードの学習アシスタントを設計し、学生とのインタラクションのデータを収集・保存
- 研究の結果、CodeTutorを使用した学生グループは全体の成績において統計的に有意な改善を示し、特にChatGPTなどのAIツール未経験者の成長が顕著であった
- 学生がCodeTutorを利用する際の質問の質が重要であり、明確な目標と情報を含んだ的確な質問がより良い回答をもたらす
- AIアシスタントとの効果的なインタラクションを学ぶことは、将来AIと効果的にやり取りする能力につながる
研究結果から、AIアシスタントが学生の成績向上や知識獲得に役立つ可能性が示唆されています。しかし、学生がAIアシスタントとのインタラクションでどのように問題を解決し、使用しているかが重要なポイントであることが明らかになりました。質問の質が重要であり、適切な指導が必要であることが示唆されています。