ケーススタディは、学生がすでに学んだことを学び、/または強化する機会を提供します。 AIを使用してケーススタディを作成している間、正しいプロンプトを使用して適切な出力を取得することが重要です。たとえば、AIに5つの異なるトピックに関する5つのケースを提供するように依頼する単一のプロンプトでは、十分な詳細が提供されない場合があります。ただし、AIに1つのトピックに関するケーススタディを生成するように促すと、より適切なケースが生成される可能性があります。初期プロンプトで詳細を使用すると、出力が向上するのが得られます。 AIプロンプトの例は、「入門会計コースを教える教授の役割を仮定します。バランスシートの非常に基本的な形式を学習するために使用する学生のケーススタディを生成します。ケーススタディが実世界に関連していることを確認してください。記載されている役割、コース、トピックは、適切なクラスに合うように調整できます。生成されたケーススタディは、特定のトピックと学習結果とのアラインメントを確認するためにレビューする必要があります。
適切なケーススタディが開発されたら、AIはAIにルーブリックを生成するように促すことにより、AI生成されたケーススタディにグレーディングルーブリックを提供できます。グレーディングルーブリックを生成するためのAIプロンプトの例は、「このケーススタディと整合するグレーディングルーブリックを提供する」です。適切なトピックと学習を測定するためのグレーディングルーブリックの使用のレビューをお勧めします。
ケーススタディのもう1つの出力は、教員が使用し、その後学生と共有するための回答シートである可能性があります。 AIプロンプトの例は、次のようなものかもしれません。 ‘このケーススタディに回答シートを提供してください。重要な用語の計算と定義の詳細を必ず含めてください。
教室でAIを使用するために深みを追加するために、教員は同じトピックに関する2つのケーススタディを作成したい場合があります。1つはAIを使用せずに学生が実行すること、もう1つはAIを使用します。この2ケーススタディ方法により、学生はAIを適切に使用する方法を学ぶことができます。学生が使用するための適切なAI入力プロンプトのリストは、生徒の適切なAIプロンプトを設計する方法を学習するのに役立ちます。この努力は、研究がAIアプリケーションへの暴露が不十分な場合に準備感が低下していることを示すため、学生に役立ちます（Hsiao and Han 2023）。
AIの使用の有無にかかわらず2ケース研究を作成するためのAIプロンプトの例は、「会計教授が入門会計コースを教える役割を想定していると仮定します。 AIを使用せずに、バランスシートの非常に基本的な形式を学習するために使用する学生が1つのケーススタディを生成します。さらに、AIを使用してバランスシートの非常に基本的な形式を学習するために使用する最初のケーススタディと同じ形式の2番目のケーススタディを生成します。ケーススタディが実世界に関連していることを確認してください。ケーススタディには、教員が学生のパフォーマンスを測定できるようにする割り当て部分を含めることです。
この2ケースの研究方法を使用することにより、教員は学生のパフォーマンスの変化を測定でき、学生と教員がAIの使用がどのようにケーススタディのトピック理解を支援できるかを確認できます。学生に回答シートを提供すると、パフォーマンスを比較し、AI出力を批判的に分析できます。
評価する貴重な尺度は、学生が各ケースに費やした時間です。ケーススタディのラインアイテムは、次のようなプロンプトを含めることでAIによって追加できます。
非AIのケースとAI-USAGEケースに加えて、学生は概念的評価を実行することもできます。このような評価は定性的であり、学生はAIがトピックの効率と精度をどのように支援するかを批判的に評価できるようにします。もう1つの焦点は、ケーススタディの指定されたトピックに基づいて、将来のキャリアでAIをどのように使用できるかについての定性的評価です。たとえば、概念的な質問は、自分の職業の誰かがAIからどのように利益を得て、将来のキャリアでパフォーマンスを向上させるかについて説明するかもしれません。これらのケースがコース学期を通じて使用されるように作成された場合、学生は教室での経験にAIがどのように適用されるかをより明確に把握できます。
結論として、教員はAIを使用して、特定のトピックに焦点を当てたケーススタディなどのツールを作成し、学生を実際のシナリオにさらし、学生の学習を強化することができます。教員と学生がAIを使用しているため、現在のAI出力が常に正確ではないことを認めることは非常に重要です。教員と学生は、AIに生成された出力の精度を評価し、必要に応じて調整する必要があります。さまざまなAI入力を実験することで、教員がAIの使用により快適になることができます。教室でのAIの役割を認識することは、教員に取って代わるものではありませんが、学生に優れた学習機会を提供し、AIをどのように効果的に使用できるかを示すのに役立ちます。
Rhonda Gilreathは、オハイオ州北西部のTiffin Universityの会計准教授です。彼女は、教室で実装する新しい機会を探索して、生徒にキャリアの準備を整えるための教育的アプローチを改善しています。
参照
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Amado-Salvatierra、HR、Morales-chan、M.、Hernandez-Rizzardini、R.、およびRosales、M.2024。「教育者の認識の探索：高等教育における人工知能の統合。」で 2024 IEEE World Engineering Education Conference（Edunine）、1–5。 https://doi.org/10.1109/edunine60625024.10500578。
Holmes、W.、Bialik、M。、およびFadel、C。2019。 教育における人工知能：教育と学習に対する約束と意味。 ボストン：カリキュラムの再設計センター。
Hsiao、D。、およびHan、L。2023。「将来の会計専門職に対するデータ分析と人工知能の影響：会計学生からの視点。」 Journal of Theoretical Accounting Research 19（1）：70–100。
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