IEEE ACCESSに投稿していた当研究室所属学生、江添光城さん（D1）の論文が採択されました。

本論文では、生徒の振り返りに対するAI生成フィードバックと教師フィードバックを比較し、フィードバック特性と学習者の受容性を分析したものになります。

本研究の目的は、授業後の振り返り記述を対象に、設計原理の異なる2種類のAIフィードバックと教員フィードバックを比較し、フィードバックの特性の差異および学習者による受容性を明らかにすることで、小学校・中学校合計4校5学年110名の児童生徒（210件の振り返り記述）を対象に、Hattie and Timperleyの4水準モデルに基づくAI（Theory-AI：理論準拠型），ITS統合型AI（Context-AI：文脈適応型），教員（Teacher）の3種類のフィードバックを比較・分析しました。

分析の結果，AI フィードバック（Theory-AI・Context-AI）は教員フィードバック（Teacher）よりも「プロセス（FP）」や「自己調整（FSR）」に関する記述が多く，Hattie and Timperley の4水準モデル上効果的とされる水準をより多く含んでいたことや、
教員フィードバックは文字数・内容構成の双方で大きなばらつきを示したのに対し、AI フィードバックは群間・群内ともに均質であったこと、AI は教員の約10分の1の時間でフィードバックを生成していたことを明らかにしました。

詳細は2026年7月に公開された以下の論文をご確認ください。

Mitsushiro Ezoe, Masanori Takagi: Theory-Based and ITS-Integrated AI Feedback Versus Teacher Feedback on Reflective Writing  in K–12 Education: A Comparative Analysis of Content Structure and Learner Receptivity Based on the Four Levels of Feedback, IEEE ACCESS, 2026.7 (論文入手先)