T2-13-JA · Tier 2 · Job Roles
AI+ 大学教員
AI時代における研究・教育・関与
研究・教育におけるAI活用と、その倫理的基盤
研究への重圧、授業負担、学術的誠実性の危機、そしてAI利用の開示という問題。明確な地図がないまま、皆様はこれらすべてに向き合っており、所属機関の方針もまだ現実に追いついていません。本書は大学教員の皆様に、AIに強い評価設計のためのPACE Framework、RISE Academic AI Safety Protocol、そして研究・教育・論文発表にすぐ使える24のプロンプトをお届けします。大学教員という職業のために書かれた一冊です。
ティア
Tier 2 · Job Roles
カテゴリ
Education
形式
ガイド
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$60
本書の中身
- 24の即戦力プロンプト（市場で実証済み）：研究草案作成、講義設計、評価課題作成、学生へのフィードバック、論文投稿準備
- AIに強い評価設計のためのPACE Framework：許諾（Permission）、真正性（Authenticity）、継続性（Continuity）、公平性（Equity）
- RISE Academic AI Safety Protocol：研究データの取り扱い、知的誠実性の確保、学生の個人情報保護、倫理審査への準拠
- 論文掲載要件と引用検証を尊重した、AIを活用した研究ワークフロー
- 若手・中堅・ベテランの研究者・教育者向け30日間実践プラン（研究重視型・教育重視型の両方の機関に対応）
対象読者
教育・研究・学内業務にまたがる役割を担う、大学・高等教育機関の大学教員です。講師、准教授、教授などが含まれ、研究員、教育業務を担うポスドク研究者、高等専門学校や短期大学、教育重視型大学の教員も対象です。学生に対しては教育者として、学問分野に対しては研究者として、二重の責任を負っています。一般に年間2〜5科目を担当し、学部・大学院の複数の学生を指導し、研究活動を続けながら、学科の運営や意思決定にも携わっています。何よりもまず専門分野の専門家であり、教育設計は仕事を通じて身につけてきた方が多くいます。
その他の対象：教育を担う博士課程の学生、大学教員のポストを目指す若手研究者、教員の技術活用を支援する教育開発（FD）担当者、そして所属教員向けの研修を依頼する前に実践的な基礎を得たい学科長の方々です。
身につくこと
- 研究・教育・学内業務という学術活動の三本柱にAIツールを活用し、それぞれで質と効率の向上を測定可能な形で示す。
- PRISM Prompting FrameworkとAcademic Prompt Toolkitを用いて、学術水準を満たす成果物（文献の統合、助成金申請書の各セクション、評価課題の指示文、学生へのフィードバック）を作成する。
- PACE Frameworkを適用して既存の評価を少なくとも一つ再設計し、教育的な妥当性を保ちながら、AIによる表面的な代行に耐えるものにする。
- RISE Academic AI Safety Protocolを適用し、研究参加者のデータを保護し、研究の誠実性を維持し、出版倫理を遵守し、学生のプライバシーを守る。
- 研究の生産性、教育の質、専門職としての倫理的責任のバランスをとった、個人のAI導入戦略を設計する。
本書の内容
- スキルチェック
- 学術実践はAIに対応していますか？
- 第1章
- 今、高等教育におけるAI
- 第2章
- 大学の講師がAIを活用できる領域
- 第3章
- 学術研究者がAIに指示を出す方法
- 第4章
- 研究・学術活動におけるAIの活用
- 第5章
- 教育およびカリキュラム設計におけるAIの活用
- 第6章
- AI、評価、および学術的誠実性
- 第7章
- 学生の指導とエンゲージメントにおけるAIの活用
- 第8章
- 学術行政・サービスにおけるAIの活用
- 第9章
- AIの安全性、研究倫理、および専門的実践
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
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