ハーバード大学の物理の入門授業で行われた無作為化比較試験が、学術誌Scientific Reportsに2025年6月に掲載されました。研究を行ったKestin、Millerらが自ら関わる科目で、能動学習（アクティブラーニング）型の授業と、丁寧に設計されたAIチューターによる学びを、同じ学生が両方経験する形で比べた研究です。比較相手が「何もしない群」ではなく、教育研究で効果が認められてきた能動学習型の授業である点が特徴です。

実験の方法

対象は2023年秋学期の物理科目を受講した学生194人です。2つのトピックについて、一方のトピックは教室での能動学習型授業で、もう一方は自宅でAIチューターを使って学び、どちらの方法でどのトピックを学ぶかが無作為に割り当てられました。AIチューターは、一度に一つのステップを示し、学生がまず自分で取り組むよう促し、つまずきに応じてフィードバックを返すなど、学習科学の知見に基づいて応答の仕方が細かく設計されています。汎用のチャットボットをそのまま使った条件ではありません。

結果

論文によると、学習ゲインの中央値はAIチューター条件で授業条件の2倍を超え、学びにかかった時間の中央値はAI条件で49分と、授業の時間より短くなりました。学生の主観的な関与や意欲の評価もAI条件で高かったと報告されています。先行知識などを調整した分析では、効果量は0.63標準偏差と示されています。

注意点

著者ら自身が述べているように、対象は一つの科目の限られたトピックであり、測られたのは短期のテストです。教室での学びが持つ、仲間との議論や実験といった要素の価値までを否定する結果ではありません。すべての授業で同じ結果になることを示す研究ではなく、設計の丁寧さが条件の一部である点を含めて読む必要があります。また、大学の授業での結果であり、初等中等教育への直接の当てはめには注意が必要です。なお、数字や制度の内容は変更される可能性があります。最新の内容は出典の一次情報をご確認ください。

この研究は、AIチューター研究の中でも比較条件の質が高い事例として、後のレビューや解説でも繰り返し取り上げられています。

出典：Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T. & Ponti, G.「AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting」Scientific Reports 15, 17458（2025年6月） https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6

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