SIG-ID定例ゼミ2026

• 2026/04/30（木）09:00-09:40
  • 担当者：中村　謙斗（東京理科大学 理学部第一部 科学コミュニケーション学科 嘱託助教）
• Notionのプレゼンテーション機能とは？

Preparing preservice teachers for generative AI in lesson planning: a process mining study of AI mindset and tool-only training

• 授業設計における生成AIへの対応に向けた教員志望学生への準備
  • ―AIに対するマインドセットとツールのみの研修に関するプロセスマイニング研究―
• Tran, P. T. H., Huynh, L., Bien, T.A., Dang, B., & Nguyen, A.
• 2026. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 42(1), 16–32.

要約

• 目的
  • 教員志望学生が授業設計に生成AIを使用するときに，AIマインドセットに関する研修は影響するのかを明らかにする
• 方法
  • ベトナムのハノイ国立教育大学2の33名の教員志望学生が対象
  • 生成AIマインドセットの研修有無で，実験群・統制群に分けて研修を実施し，授業設計を行い，学習指導案+αを提出
    • 授業設計を画面収録したものを質的内容分析
    • 学習指導案をTPACKのルーブリックで評価
• 結果
  • 生成AIマインドセットの研修を受けた群：
    • 内省的反復を行い生成AIの出力を批判的に検討
    • TPACKのスコアも高い
  • 受けていない群：

    • 生成AIの出力をコピペする表面的で単線的な活動

    • TPACKのスコアも低い

      → 教員養成において生成AIマインドセットの必要性が示唆

この論文のRQ

• RQ1：
  • 生成AIツールの**研修に「AIマインドセット」**の要素を取り入れることは，ツール研修のみの場合と比較して，授業設計における教員志望学生（PST）の生成AI利用のパターンにどのような影響を与えるか？
• RQ2：
  • 観察された生成AI利用パターンは，作成された学習指導案の質や，それらのTPACKの統合とどのように関連しているか？

おすすめポイント（面白かったところ，重要なところ）

• 教員志望学生が学習指導案を設計することに自由にAIを使わせているところ