10月5日、The Decoderが「AI is eroding office hours, study groups, and the trust between faculty and students, MIT report finds」と題した記事を公開した。MITが2026年6月に公表したレポートをもとに、AI利用が大学教育の根幹にある人間関係や学習プロセスを侵食しつつある実態を詳述したものだ。レポートが突きつける問いは単純だ——チャットボットで正解を得ることと、本当に理解することは、果たして同じなのか。

MITレポートが記録した「静かな変容」

MITのレポートは、AIが大学生活の核心を少しずつ削り取っている様子を記録している。学生はすでにAIをあらゆる場面で使っており、その影響は可視化されつつある。オフィスアワーへの出席者が減り、オンライン討論への参加が低下し、寮や図書館での自習グループも薄れている。 教員側からすれば、学生が本当に何を理解しているのかを把握するのが難しくなっている。

レポートで最も重く受け止めるべきは、単なる「AIカンニング問題」を超えた、教員と学生の間の信頼関係の変質だ。

教員と学生の間で信頼が失われている

教員はAIの不正利用の摘発に追われており、それが学生との関係を悪化させている。AIテキスト検出ツールは信頼性が低く、非ネイティブスピーカーや神経多様性（ニューロダイバージェント）の学生——ADHDや自閉スペクトラム症など、認知・学習スタイルが多数派と異なる人々——の文章を誤ってAI生成と判定するケースが多い。 レポートはこのツールの使用を明確に推奨しない立場をとっている。また、AIが書いたテキストを人間らしく見せる「AIヒューマナイザー」との際限ない軍拡競争を招くリスクも指摘している。

学生側も、教員がスライド作成やフィードバック、採点にAIを使いながら、学生には制限をかけるという二重基準に不満を持っている。委員会は教員側にも透明性ルールを設けるよう勧告している。

試験中にPCをロックダウンする監視ソフトウェアも解決策にはならない。委員会は現世代のツールはバグが多く、監視として機能するだけだと評価している。

論文・学位論文については別のアプローチが求められており、AI利用の開示を義務付け、AIを共著者として記載することは認めないという方針が示された。

チャットボットの「正答」が本物の学習を阻害する

レポートが拠り所とする基本原則は「自動化ではなく拡張（augmentation not automation）」だ。AIによって人間の能力を伸ばすべきであり、代替するべきではないという考え方だ。

チャットボットから正解を得る行為は「学習の幻想」を生む。困難に直面した瞬間にAIに頼り、思考を放棄する「知的降伏」につながるとレポートは指摘している。

この動きはMITの重要プログラムにも波及しつつある。教員が研究アシスタントとして学生の代わりにAIエージェントを検討し始めているのだ。これは**UROP（学部生研究機会プログラム）への打撃となりかねない。UROPとはMITが1969年から運営する制度で、学部生が在学中から教員の研究室に参加し、実際の研究プロジェクトに携わることで実践的な探究力を養うことを目的としている。2025年度卒業生の93%が少なくとも1度参加し、58%の教員がメンターを務めた**という数字が示す通り、MITの教育モデルを特徴づける柱のひとつだ。学生を訓練するために存在するこのプログラムをAIに置き換えれば、その目的が根本から失われると委員会は論じている。

「一律禁止」でも「一律許可」でもない

委員会は、一律のルールではなく、各講義が独自のAIポリシーを設けるべきだと主張している。まず学習目標を定め、次に評価設計を考え、そのうえでAI利用の許容範囲を決める、という順序だ。詩の講義と数学的証明の講義では、AIとの関係がまったく異なる。

評価方法については、口頭試問・学期末ポートフォリオ・対面ディスカッション・プロジェクト型学習へのシフトを推奨している。すべての講義がシラバスにAIポリシーとその理由を明記することも求めた。

また、AIツールへのアクセス格差も課題として挙がっている。MITはすでに独自のプラットフォーム「Parley」を通じて全構成員にAIモデルへのアクセスを提供し（教員・大学院生には月30ドルの無償クレジット）、OpenAI・Google・Anthropicのプレミアムサブスクリプションは月額数百ドルに達するため、多くの学生には手が届かない現実がある。

他大学・他研究の調査も同じ傾向を示す

MITのレポートが描く状況は、他校の調査とも一致している。

• ハーバード大学（2024年）：回答者の87.5%がAIを利用。うち約25%がオフィスアワーへの訪問減少・教員への質問減少・課題読書のスキップにつながったと回答。
• 英国（2025年末）：フルタイム学生の**95%**がAIを利用。裕福な家庭の学生ほど利用頻度が高い傾向。
• Anthropic調査：分析した会話の約半数で、学生が分析・創造といった高次思考をClaudeに委任していた。
• 中国の長期研究（26,000人超）：AIを使うと宿題の成績は18%上昇したが、6か月後の試験スコアは20%低下した。
• UCバークレー（50万件超の成績データ）：ChatGPT登場後、記述・コーディング系の講義でA評価の割合が13ポイント上昇。ただし宿題の比重が高い講義に集中しており、学習力の向上ではなく外注の影響とみられる。
• ブラウン大学：持ち帰り試験では平均**96%だった成績が、対面試験で48.6%**に急落した。
• アムステルダム自由大学（2年間の研究）：AI禁止・AI使用（訓練なし）・AI使用（訓練あり）の3グループに無作為分割したところ、AI禁止グループが2年連続で最下位。訓練なしでAIを使ったグループでも禁止グループより好成績だった。法学者のティボー・シュレペルは当初「構造的訓練なしのAI利用は効果が薄い」という仮説を立てていたが、結果はそれを否定するものになった。

研究ごとに結論が異なる部分もあり、AIと学習の関係はまだ確定的な答えが出ていない段階だ。ただ、「チャットボットで正解を得ることと、本当に理解することは別物だ」という問いを教育機関が真剣に考え始めている点は、エンジニア教育の現場においても無関係ではない。

詳細はAI is eroding office hours, study groups, and the trust between faculty and students, MIT report findsを参照していただきたい。