論文
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基本情報
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| 氏名 | 濵田 英毅 |
| 氏名（カナ） | ハマダ ヒデタケ |
| 氏名（英語） | HAMADA Hidetake |
| 所属 | 教育学部 教育学科 |
| 職名 | 教授 |
| researchmap研究者コード | 5000083289 |
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教育AIにおける人間-AIティーミング統合モデルの提案 ―Student-AIティーミングの導入―
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共著
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佐藤雄太、濵田英毅、稲垣忠
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筆者らは先行研究において,OECD Digital Education Outlook 2026(DEO2026)に基づき教育特化型AIの三層定義構造とTeacher-AIティーミング5段階モデルを組み合わせた類型化枠組みを提案した。しかし、学習者がAIと直接対話する場面を包含できていないという課題があった。本研究では、Cukurova の5段階ティーミングモデルを学習者-AI間に拡張した「Student-AIティーミング」の概念を導入する。また、学習者が教育特化型 AI の足場かけを飛び越えて汎用 AI で回答を直接取得する現象を「スキャフォールディング・バイパス(Scaffolding Bypass)」として概念化し、ティーミング深度との関係を論じる。あわせて、性質の異なる 2 つの教育 AI サービスを対象としたベンダー聞き取り調査により、統合モデルにおけるティーミング深度の非対称性とバイパスリスクの差異を例証する。
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2025年度第2回研究会 予稿集
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AI時代の教育学会 研究会委員会
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2025
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2
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17
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～
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18
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2026/03/22
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無し
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無し
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日本語
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研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
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国内誌
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URL
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