MITにおける教育・学習・研究トレーニングにおけるAI利用に関する特別委員会の報告書

教育・学習・研究トレーニングにおけるAI利用に関するMIT特別委員会の報告書 2026年8月13日 1. はじめに この報告書は、行動を促すものです。5ヶ月にわたる集中的な会議、調査、MITコミュニティ全体への働きかけを通じて、教育・学習・研究トレーニングにおけるAI利用に関する特別委員会は、研究所の生活と教育使命における生成AIの役割を理解し、その課題と機会をどのように乗り越えるべきかを推奨することを目指しました。 2026年1月、メリッサ・ノブルス学長、アナンタ・チャンドラカサン副学長、ロジャー・レヴィ学部長は、私たちに具体的に以下のことを指示しました。 MITにおける現在のAI利用を評価する。 教育と学生評価におけるイノベーションを特定する。 AI利用ポリシーを提案する。 しかし、グループとして学んだことは、研究所コミュニティ、特に学部は、AIが研究所の使命を複雑にする複数の要因の一つである時代において、MIT教育の構造、意味、価値に関する一連のより深い問いに取り組む必要があると、私たちを強く確信させました。 私たちの委員会は、学部生と大学院生、すべての学部からの教員、MIT図書館や教育学習ラボを含む関連部署のスタッフで構成されていました。私たちは、広範な経験と固定された仮説を持たずにこの任務に取り組みましたが、短く集中的な探求は、私たちに強い共通の見解をもたらしました。 この報告書では、以下の点に焦点を当てます。 MITにおける現在の教育状況の主要な側面を強調する。 私たちが依拠し、研究所が今後の活動を導くことを願う8つの原則を共有する。 教員と管理者の両方に対する、即時的および長期的な行動を推奨する。 AIの誕生に深く関わり、世界で最も困難な問題に恐れず立ち向かう卒業生を生み出すことを目的とした、独特で厳格な実践的な教育で知られる機関として、MITはこの瞬間にユニークな役割を果たすことができます。私たちもまた、リーダーシップを発揮する責任があると考えています。 私たちの報告書が、研究所が「精神、手、心」の精神を活かし、質の高い対面教育を定義し育成し続ける一助となることを願っています。それは、人間による、人間のための、人間の繁栄を支援し、人類の改善に資するものです。 エリック・クロプファー、共同議長 サム・マデン、共同議長 教育・学習・研究トレーニングにおけるAI利用に関する委員会の名において 1.1 教育状況 この報告書の推奨事項は、MITの教育状況に関する以下の洞察を反映しています。 生成AIはすでにどこにでも存在し、様々な見解を刺激しています。 MITの学生は、好奇心、創造的なインスピレーション、感謝から、諦め、懸念、不安まで、強く混在した感情を抱きながら、AIを頻繁かつ広範に使用しています。 教員の態度は、熱心な探求とAIへの依存度の高まりから、懐疑論、不信感、「AI拒否」まで様々であり、経験、アイデア、技術を共有したいという広範な願望があります。 AIは、教員がエキサイティングな新しい学習体験を開発することを可能にし、学生が革新的な方法で学習し実験することを可能にしていますが、キャンパスの生活にはいくつかの懸念される影響があり、AIが以下の兆候を示しています。 MITの教育経験の基礎となる要素、特に学部生にとってのp-set、持ち帰り試験、UROPsからオフィスアワー、スタディグループまでを覆しています。 孤立を増加させています。 学生の習熟度と自信を損なっています。 教員と学生の間の「社会的契約」を侵食しています。 学生の進捗状況を評価することをはるかに困難にしています。 厳格さ、学習に必要な創造的な摩擦、協調的な問題解決、個人の誠実さに関する、MITコミュニティの数十年にわたる独特な規範と価値観に挑戦しています。 AIは、即時の急速な変化と長期的な地殻変動の両方を生成しており、MITは対応する必要があります。 学生は、特定の科目内およびカリキュラム全体におけるAI利用に関する明確さ、一貫性、正当性の欠如について混乱し、懸念しています。 MITで教えられるすべての科目は、学生がどのように教えられ、何を学び、どのように評価されるかが「AIを意識した」ものであることを確実にするために、再検討され、場合によっては改編される必要があるでしょう。 AIは、学生が知る必要があり、知っておくべきことを変えています。 特定の科目や分野への影響を超えて、AIの出現は、今日の高等教育の性質、範囲、目的の、より広範で全体的な再評価を要求します。 最後に、AIは、データプライバシーと機密性から、格差のあるアクセス、バイアス、公平性、説明責任に関する問題まで、私たちのコミュニティに実質的な実用的な懸念をもたらします。 AIの爆発的な成長と台頭は、AIデータセンターの環境への影響から、知的財産とトレーニングデータの使用、テクノロジーと産業の全体的な人間への影響まで、社会にとっても重要な問いを投げかけており、MITもこれらの問いに関与する必要があります。 他の教育機関もAIに関する同様の問いに取り組んでおり、興味深いアイデアを生み出していますが、誰もすべてを解決できたわけではないようです。 私たちが使用する言葉に関する3つの注記： 注記：この報告書では、「教員」には学部教員とMITで教育に関わるすべての人が含まれます。 「学生」へのほとんどの言及は、学部生と大学院生の両方に適用されますが、一般研究所要件（GIRs）や学部研究機会プログラム（UROP）の参加者を参照する場合など、明白な場合を除く。 「私たち」、「私たち」、「私たちの」は、場合によっては委員会のメンバーを指し、場合によってはMIT全体を指します。 文脈からその違いは明らかになるはずです。 2. 指針となる原則 まず、私たちが依拠し、研究所が今後の活動を導くことを願う8つの原則を定義します。 2.1. 謙虚であれ 一部の技術革新は徐々に現れます。社会と技術が協調して進化するにつれて、相互適応が影響を和らげます。コンピュータ（AIの前身であり、主要な可能​​力）はこのパターンに当てはまります。 他の革新はより突然に到来し、個人や機関が適応する時間がないうちに社会的に重要になります。 社会は、新しい技術が容易に利用可能になった時点を、その技術の「誕生」と見なす傾向があります。 その尺度では、生成人工知能は2022年末のChatGPTのリリースで「誕生」しました。 したがって、生成AIに対する一般の関与は4年未満です。 その間に、10億人以上のユーザーを獲得し、AI技術を販売する企業は、見出し、株式市場、そして一般の意識を支配するようになりました。 言い換えれば、AIはほぼすべての領域で、そして社会がその影響を適切に観察・分析し、徐々に適応するには時間が圧縮されすぎたタイムスケールで進行しています。 これは、私たちの最初の指針となる原則を示唆しています。 私たちは、謙虚な精神で提案を行います。 技術が絶え間なく進化し、研究所が実験し学習するにつれて、コース修正（おそらくは大きなものさえも）は避けられないでしょう。 2.2. 大胆であれ しかし、不確実性は行動不能の言い訳にはなりません。 これは、パッチや応急処置の時ではありません。 教育と学習におけるAIがもたらす課題は、どこでも、特にMITで、大胆な戦略的対応を求めています。 私たちのコンピューティングの社会的・倫理的責任プログラム2が7年目を迎えるにあたり、私たちはこの新しい技術を社会の利益のために、特に学生のために活用する方法を見つけるためのユニークな立場にあります。 AIはまた、前例のない個別指導やコーチングの可能性から、多くの分野での研究の劇的な加速と刷新まで、並外れた機会をもたらします。 これらの機会を捉えることは、大胆さにも値し、大胆さを要求します。 私たちの学生は、私たちの社会の知的、倫理的、技術的な方向性を形作るのを助けることになるため、大胆な思考は特に重要です。そしてすぐに。 私たちは、彼らにAIの豊かで建設的な利用への深い関与と、その可能性と欠点についての洗練された理解を提供する必要があります。 彼らのMITでの経験は、彼らがhを決定するのを助ける知恵をもって彼らを準備するはずです