AIは学生を怠け者にするのか？コグニティブオフロードの説明

2016年のレビューで、心理学者のエヴァン・リスコとサム・ギルバートは、認知的オフロードを、タスクにかかる精神的労力を軽減するために身体的行動を使用することと定義しました。買い物リストを書くことは負荷を軽減し、電卓を使用することも同様です。オフロードは、限られた作業メモリをより困難な問題のために解放するため、多くの場合賢明です。問題は、何がオフロードされるかです。学習研究によると、適切な場所での努力が役に立つことがわかっています。ロバート・ビョークの「望ましい困難」という考えでは、勉強会の間隔をあけたり、自分自身をテストして、読み直すのではなく答えを導き出すなどの方法が説明されています。これらは硬くて遅く感じられますが、長期的な保持力が向上します。ヘンリー・ローディガー氏とジェフリー・カーピケ氏の研究を含む、テストの効果に関する研究では、検索を練習することが、後で思い出すための追加のレビューよりも優れていることがわかりました。すべての困難を取り除く AI は、有用な種類も取り除くことができます。特に AI に関する証拠はまだ若いですが、一貫した方向性を示しています。トルコの高校での野外実験で、ハムサ・バスタニ氏らは数学の練習中に生徒たちにGPT-4を与えた。普通のチャットボットを使用している生徒は、練習中は良い成績を収めましたが、AI を使用しない後の試験では悪くなっています。答えではなくヒントを与えるように設計された家庭教師版では、その害はほとんど回避されました。人々がChatGPTの有無にかかわらずエッセイを書いている間の脳活動を測定した2025年のMITメディアラボのプレプリントは、幅広いメディアの注目を集めた。この研究は小規模な研究であり、最初に報告された時点では査読を受けていなかったので、AIが「脳にダメージを与える」という見出しは、AIが示した内容をはるかに超えていた。バランスのとれた結論は、AI が学習中のスキルを置き換える場合には学習に害を及ぼすが、副業を処理したり、仕事をさせる家庭教師として機能する場合には役立つ可能性がある、というものです。インターネット検索に関する以前の調査でも同じことが指摘されていました。 Sparrow らは 2011 年に、情報を後で調べることを期待している人は、情報そのものよりもどこで見つけられるかをよく覚えていると報告しましたが、その後の複製の試みにはさまざまな点がありました。