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概要と序論
教育におけるAI活用の歴史
研究方法
文献レビュー
まとめ
結論と参考文献
3. 研究方法
このセクションでは、一般的な生成 AI モデル、特にさまざまな教育環境での ChatGPT の使用に関する関連研究を検索、フィルタリング、選択するために使用した研究方法について説明します。
3.1. 検索アプローチ
このレビューでは、体系的レビューとメタ分析のための推奨報告項目（PRISMA）（Moher et al.、2009; Knobloch et al.、2011）の声明に従って、関連する論文を選択しました。論文の検索は2023年6月25日に始まり、7月10日まで行われました。論文で説明されているChatGPTのバージョンは、2022年11月30日のオリジナルリリース（つまり、ChatGPT 3.5）でした。検索キーワード（「ChatGPT」、「教育」、「Generative AI」、「Chatpot」）を使用して、ACM、IEEE Xplore、Scopus、Web of Scienceなどのさまざまなデータベースで関連する出版物を検索しました。タイトル、要約、またはキーワードにこれらのキーワードが含まれている論文が選択されました。出版期間は2022年以降にフィルタリングされました。複数のデータベースを検索したにもかかわらず、見つかった関連論文の数は限られていました。 包括的な検索を確実に行うために、Google Scholar を使用して、同じ検索期間内に「ChatGPT」という用語のタイトル検索を実行しました。この追加の検索方法により、最初のデータベース検索では捕捉されなかった可能性のある関連記事を特定できました。
3.2. 論文選定基準
このレビューには、2022年11月から2023年7月までに出版された学術論文が含まれています。レビューには、ScopusによってQ1またはQ2ジャーナルとして索引付けされたジャーナルに掲載された高度なオンライン出版物のみが含まれています。レビューの焦点は、教育コンテキストに特定の制約を与えることなく、教育における生成AIモデル（主にChatGPT）の応用について議論した論文でした。特定された文献レビューは背景参考文献として使用され、参考文献の冗長性を避けるために統合から除外されました。さらに、この迅速なレビューには英語で書かれた記事のみが含まれ、分析の一貫した言語焦点が確保されています。