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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-05-09 10:30 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 ～ ○平嶋 宗・建部晃太（広島大）  ET2026-4 |
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| 抄録 | （和） | 生成AIは学習者に対して説明文や解答を容易に提示するが，その出力は必ずしも学習者による意味構成を伴うものではなく，結果として内容理解を経ない受容が生じる可能性がある．本研究では，生成AI利用における学習課題の設計方針として，学習者が出力内容の意味を再解釈せざるを得ない状況を作る「意味構成の必然化」を提案する．具体的には，生成AIが生成した説明文を対象として，（1）概念マップの構成と，（2）その再構成から成る二段階の学習課題を設計する．第一段階の構成は，説明内容に含まれる概念およびその関係を外的表象として整理する活動であり，学習者の理解内容を外化し，可視化する役割を持つ．ただし，この段階だけでは，学習者が一度与えた関係づけをそのまま保持し，その妥当性や整合性を十分に吟味しないまま課題を終える可能性がある．そこで第二段階では，構成された概念マップをいったん部品化し，再度組み立て直す再構成課題を導入する．この再構成は単なる反復ではなく，外化された自己の理解を対象として捉え直し，概念間の関係の妥当性や全体構造の整合性をレビューする過程として位置づけられる．すなわち，再構成は，構成段階で形成された理解をそのまま受容するのではなく，それを検証・診断し，必要に応じて修正することを促す点で重要である．このように，本課題では構成によって意味を外化し，再構成によってその意味をレビューさせることで，生成AI出力に対する意味構成をより強く要求する学習活動を実現する．本研究では演習実験を通して，この二段階の課題が意味構成を必然化するかを検討する．その指標として，意味構成が行われた場合に生起すると考えられる疑問の生成・解消過程，および概念マップの修正過程を観測し，本課題が理解構造の再検討を促す学習活動として機能する可能性を検証する． |
| （英） | Generative AI can easily provide learners with explanations and answers. Such outputs, however, may be accepted without engaging learners in meaningful interpretation. As a result, learners may receive the content without constructing their own understanding. This study proposes a design principle for learning tasks in the use of generative AI, termed “necessitating meaning construction,” which creates situations in which learners must reinterpret the meaning of AI-generated output. Specifically, we design a learning task in which learners first construct a concept map from an AI-generated explanatory text and then reconstruct the map by decomposing it into components. Through externalizing and reconstructing their understanding, learners are expected to re-examine their own knowledge structures. Through an exploratory exercise, we observe the generation and resolution of learners’ questions as well as revisions to their concept maps. The study examines whether the proposed task can function as a learning activity that promotes reconsideration of learners’ understanding structures. Keywords Generative AI, meaning construction, necessitation, concept map, self-reconstruction |
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| キーワード | （和） | 生成AI / 意味構成 / 概念マップ / 自己再構成 / / / / |
| （英） | Generative AI / meaning construction / concept map / self-reconstruction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 12, ET2026-4, pp. 18-25, 2026年5月. | |
| 資料番号 | ET2026-4 | |
| 発行日 | 2026-05-02 (ET) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ET2026-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2026-05-09 - 2026-05-09 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | オンライン教育／一般 |
| テーマ（英） | Online Learning, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2026-05-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生成AI出力に対する意味構成の必然化の試み |
| サブタイトル（和） | 概念マップの構成と再構成による二段階の学習課題 |
| タイトル（英） | Task-Induced Meaning Construction from AI-Generated Text |
| サブタイトル（英） | A Design Based on Concept Map Construction and Self-Reconstruction |
| キーワード(1)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(2)（和/英） | 意味構成 / meaning construction |
| キーワード(3)（和/英） | 概念マップ / concept map |
| キーワード(4)（和/英） | 自己再構成 / self-reconstruction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平嶋 宗 / Tsukasa Hirashima / ヒラシマ ツカサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 建部 晃太 / Takebe Kouta / タテベ コウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-05-09 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2026-4 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.12 |
| ページ範囲 | pp.18-25 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-05-02 (ET) |
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