これは簡単なプレビューです。フルバージョンには、すべてのセクションの拡張テキスト、結論、およびフォーマットされた参考文献が含まれます。
著者:
Group
氏名
指導教員:
教授 氏名
近年、大規模言語モデルを中心とする生成人工知能（以下、生成AI）の進化は、高等教育のあり方に根本的な変革を迫っている。日本の大学においても、レポート作成やプログラミング、語学学習など多多様な場面で生成AIの利用が日常化しつつある。この技術は、情報収集の効率化やアイデアの創出を支援する一方で、学生が自ら問いを立て、論理的に思考し、情報の信頼性を評価する「批判的思考力（クリティカル・シンキング）」を衰退させるのではないかという懸念を強く呼び起こしている。文部科学省をはじめとする教育行政や各大学は、学問的誠実性の維持と技術の有効活用の間で揺れ動いており、その指針策定や授業実践の模索が急ピッチで進められている（文部科学省, 2024a; 2024b）。本稿では、日本の大学における生成AIの利用実態を踏まえ、それが学生の批判的思考力に及ぼす正負の影響を多角的に分析し、今後の高等教育における建設的な統合のあり方について検討する。
日本の高等教育において生成AIの利用を推進することは、学生が提示された出力の真偽や論理構成を能動的に検証する習慣を形成し、批判的思考力を向上させる契機となる。大学の方針ガイドラインに関する分析（CiNii, 2024）が示すように、AIの出力を鵜呑みにせず多角的な検証を求める教育的指針は全国的に重視されている。一方で、AIへの過度な依存が学生の思考停止を招き、自律的な論理構築力を減退させるという懸念も存在する。大学教員の教育実践調査（CiNii, 2025）においても、学生が出力を無批判に受容するリスクへの配慮が論じられている。しかしながら、AIによる誤情報や偏見の存在を前提とした課題設計やファクトチェックの指導を取り入れることで、学生は既存の言説を疑い再構成するメタ認知的スキルをより効果的に獲得できる。科学技術・イノベーション白書（文部科学省, 2024）で議論されるAI時代の学術変革に照らしても、単なる排除ではなく検証プロセスを組み込んだ教育実践こそが、批判的思考の深化に資する本質的なアプローチである。
APA 7th Edition / IEEE / Vancouver