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アメリカの名門、カリフォルニア大学バークレー校で異変が起こっています。
コンピュータサイエンスの授業で、AIの利用拡大と数学力の低下が教授陣に報告される中、落第点が急増しているそうです。
元記事（英語）
抜粋してgoogleで翻訳したものを貼り付けます。
太字は私がつけました。
2026年春学期、カリフォルニア大学バークレー校の複数のコンピュータサイエンス関連科目で、不合格率が過去の学期と比べて著しく上昇し、学科の成績評価基準から逸脱していることが明らかになった。
教員らは、学生のAIへの依存度の高まり、数学的素養の不足、教員不足などが要因として考えられると指摘している。
Berkeleytimeによると、2026年春学期にはCS 10の学生の35.3%、CS 61Aの学生の10.6%がF評価を受けた。
2025年春学期と2024年春学期には、いずれの科目でもF評価の割合は10%を超えなかった。
電気工学・コンピュータサイエンス学科の成績評価基準では、CS 10やCS 61Aを含む下級科目の学生の7%がDまたはF評価を受けることになっている。
ガルシア教授は、これらの異常に高い落第率の「主な原因」は、学生がClaude、ChatGPT、Google Geminiといった大規模言語モデルを使用することによる「学業不正の著しい増加」にあると考えている。
「成績不合格となった学生数の中には、不正行為が発覚し、訴追され、学生行動センターに送致されたケースもあります」とガルシア氏は述べた。
「しかし、中にはLLMに頼りすぎて、試験の時に準備不足になっている学生もいます。」
ガルシア氏は、AIへの過度な依存に加え、多くの学生が数学的に準備不足であることも指摘した。
ラナデ氏は、2026年春学期に担当したEECS 127「工学における最適化モデル」の授業でも、同様に前提となる数学的スキルが不足していることに気づき、今学期はこの授業を「これまでとは違った難しさ」を感じたと述べている。
ラナデ氏は、受講生は線形代数、ベクトル解析、数学的証明の授業を履修済みであることが前提となっていると述べた。
しかし、オフィスアワーで多くの学生が線形代数に苦労していることを知り、さらに驚いたことに、ある学生はカリフォルニア大学バークレー校で受講した線形代数の授業では、宿題や試験に「インターネットやAIの利用が自由」だったと話したという。
最後のところは意味がわかりづらいですよね。
原文は、
one student told her the linear algebra class they took at UC Berkeley had an “open-internet, open-AI policy” for homework and exams.
なので、
大学ではAIを使い放題だと思っていた、と学生が言ったことに教員がショックを受けた、という意味だと思います。
カリフォルニア大学バークレー校でこんなことが起こっているなんて、衝撃です。
やっぱり、ちゃんと手を動かして勉強することが大事ですよ。
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