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AIの使用増加に伴い、バークレーのコンピュータサイエンスクラスで成績不振が急増し、数学スキルが低下

2026年6月4日原文(dailycal.org)

概要

  • 2026年春のUC Berkeleyのコンピュータサイエンス科目で 異常に高い落第率 が発生
  • 主な要因は AI依存、数学力不足、スタッフ不足
  • 教員は 成績評価方法の見直し や学生支援の強化を検討中
  • 学生の 授業・オフィスアワーへの参加率低下 も顕著
  • 今後は より実践的な教育と基礎学力向上 が課題

UC Berkeley CS科目の落第率急増

  • 2026年春、 CS 10の35.3%CS 61Aの10.6% がF評価
    • 過去2年は いずれも10%未満
  • 学科ガイドラインでは 下級生科目のD・F率は7%以下 が目安
  • 平均GPAは 2.3(C+) で、ガイドライン(2.8–3.3)を大幅に下回る

AI利用と学力不足が主因

  • Dan Garcia教授によると、 AI(Claude、ChatGPT、Google Gemini等)依存による不正行為増加 が主因
    • CS 10で 約30名がカンニングで摘発
  • 数学的基礎力の不足も深刻
    • Gireeja Ranade准教授も EECS 127で16.8%がF評価 (通常の3倍以上)
    • 線形代数などの基礎科目で AI利用許可 が学力低下に影響

成績評価方法と教育方針

  • Garcia教授は 相対評価(カーブ)を否定 し、絶対基準の公開と再挑戦機会の提供を重視
  • A評価に人数制限を設けない方針 を支持
  • Ranade准教授は、 スタッフ不足のため最終プロジェクトを廃止
    • TA減少・CS履修者数制限 も進行中

学生の授業・オフィスアワー参加率低下

  • オフィスアワーの参加者激減
    • 以前は満員だったが、今学期はほぼ無人
  • 授業外での学習意欲の低下 が顕著

今後の対策と教授陣の展望

  • Garcia教授は 学期初日に2026年春の事例を周知 し、 補習支援の強化 を計画
  • Ranade准教授は AI時代に必要な思考力・分析力の育成 を重視
    • ACT・SATスコアのSTEM入試復活 を求める署名にも参加
  • 難問に取り組む姿勢40年先を見据えた人材育成 の重要性を強調
    • 混乱は学びの汗」という姿勢を推奨

Hackerたちの意見

なんて曖昧なタイトルなんだ。「xyzの後に成績が急上昇」って言うと、xyzが以前はひどかった成績を良くしたみたいに聞こえるよね。

AIが記者の仕事を奪った後、失敗ニュースの見出しが急増してる。

この曖昧さは「クリックベイト」にするための一部かもしれないね。どの意味についてなのか気になって、もっと読みたくなるから。

この子たちにはちょっと同情するな。もしLLMが学生の頃にあったら、俺も宿題を「早く終わらせる」ために使って、テストは全部落ちてたと思う。今は、どの学問環境でもトップだった博士たちと一緒に働いてるけど、彼らの思考力も急速に落ちてるのが見える。多くの人が、ブレインストーミングやコーディング、深く考えること、LLMなしでの執筆ができなくなってる。自分一人で30分静かに考えることすらできない人が多いし、これはオリジナルな考えを生み出すために必要なスキルなんだよね。大人の場合、認知の低下は測定しにくいけど、LLMの助けがあるから全体のアウトプット量は問題ないだろう。でも、これが周りのあちこちで起こってるのは確かだと思う。正直、最初は否定したかったけど、今は無視できないくらい明らかだよ。

自分は石のように頭が悪くて、博士号も持ってないけど、約1年前から少しずつ手動でコーディングや数学をやるようにしてる。特に「認知機能の低下」を感じるわけじゃないけど、昔はルーチンだったことが今は重く感じるようになって、すごく「怠け者」になったなって思う。

これは社会が通過しなきゃいけない調整期間だと思う。今の電子機器の使い方を見ていると、数年後にはタバコを吸うのと同じように見られるかもしれない。そして、「低下」の多くは、過去にもっと重要だったスキルから、今の世代が測定したり認識したりしない別のことへのシフトによるものだと思う。

LLMはカンニングを発明したわけじゃなくて、ただそれを簡単にしただけ。カンニングをすると、自分自身を裏切ることになる。教育の目的は学ぶことであって、課題を終わらせたりテストで高得点を取ることだけじゃない。誰も得をせず、カンニングで実質的に傷つくのは自分だけ。学ぶためには脳を適応させる必要があるけど、それは挑戦やストレスを通じてしかできない。筋肉と同じようにね。eスポーツをして体を鍛えることができないのと同じように、LLMを使って宿題をやって学ぶこともできない。機械に考えさせることが、脳にとってタバコを吸うのと同じくらい健康に良くないことを認識するのは、多くの人にとって難しい調整になるだろう。賢い学生はLLMを監督者として使ったり、挑戦やフィードバックを提供するために使うべきで、簡単なボタンとして使うべきじゃない。敵対的または編集ツールとして使えば、学習にとって素晴らしい道具になる。未来は、自分をより効率的にする方法でツールを使おうとする人たちに属する。効率的なツールを使って働かなくて済む人たちには属さない。

今の教え方を逆転させることにメリットがあるのか考えてる。以前は下から教えて、徐々に積み上げていくスタイルだった。セミコロンはここ、波括弧はあそこ、そしてアーキテクチャやシステムに至るまで。でも、誰かが手元にLLMを持ってそのトピックに来たとき、これは意味がないように思える。彼らは高レベルの技術、アーキテクチャ、ベストプラクティスなどを知る必要がある。トピックを追求する中で詳細に入っていくけど、完全に独立してできるようにはならないだろう。この考え方は好きで、今の状況から前向きな道を描いているように思える。

自分自身がAIを過剰に活用し始めたときにこれを観察した。以来、どんなタスクに使うかをもっと慎重に考えるようになったけど、まだ失敗することもある。執筆に関しては、カスタムGPTやClaudeプロジェクトで自分の過去の本を知識として持っているものを使ってプロットラインをブレインストーミングするのは素晴らしい。段落や章を書いてもらうのは、自分の執筆スキルやモチベーション、語彙、プロットラインを把握・記憶する能力が急速に低下しているのを感じるので、もうそれには使わない。勉強に関しては、いくつかの夜間大学のコースを受講していて、素晴らしいと思ったのは、自分で問題を考え抜いて、毎回の講義で自分のノートを取るようにしていること。ChatGPTに概念を説明してもらったり、理由を考えてもらったりすることはあるけど、回答をドラフトするように頼むことは拒否している。プログラミングに関しては、これが難しい。問題やコードベースにあまり個人的に投資していないと、Claudeに多くの部分をオフロードするのが簡単になってしまう。会社が「バイブを合わせて」速度を上げることを奨励していると、質の低いPRが増えて、投資が減る。自分がほとんど理解している解決策をコミットすることもあるし、残りは手を振っているだけ。大きな部分は職場文化の問題だと思う。自分のプロジェクトでは、各タスクの計画者としっかり理解し合うようにしているし、最初の計画を自分で書くこともある。コードを生成する際には、特に興味があり知識がある部分(自分の場合はバックエンド)を正しくレビューするのがはるかに簡単だと認めざるを得ない。フロントエンドはあまり詳しくないし、興味もあまりないので、「まあ、動くからコミットしちゃおう」となってしまうこともある。リリース前に徹底的な品質チェックをするつもりで。これらすべてにおいて、エージェントにオフロードしすぎると、自分の思考力、計画力、推論力、集中力(そして語彙)が低下するのを感じる。自分にとって、そのバランスを保つことは、自分の長期的な脳の健康を維持することと、良い成果を出すことの両方に関わっている。AIと共に育つ若い人たちは、より能力のある(自分の意見では)脳の状態がどういうものかを知らないだろう。彼らにとって、AIを使う脳が普通になるだろう。

このままだと、人間はLLMにリモートで操作されるアバターになっちゃうね。意識の議論の皮肉な結論。

逆に、助けを求めに行った回数と、教育的に失敗した経験、そして友達のように家庭教師を雇う余裕がなかったことを考えると、LLMにアクセスできていたら本当に成績が上がったと思う。まあ、そこそこ良い成績は取ったけど、インターネット以外で助けてくれる人がいなかったギャップがあったんだよね。

自分の能力が落ちてるとは全然感じないな。20年前に大学を卒業したけど、かつての数学のスキルは5〜10年でかなり落ちちゃった。頭の中で素早くできた簡単な算数やパーセンテージが、今では計算機やスプレッドシートに頼るようになった。他の雑学的な知識は、ポケットの中のインターネットにオフロードしちゃった感じ。質問が出てきたときに「そういえば、前は知ってたな、調べてみよう」と思うのが普通になってる。もしかしたら、LLMが登場する前に自分のバカさ加減の限界に達してたのかも。でも、コミュニケーションの状態にはすごいメンタルの負担を感じてる。今の時代は、同時に何百万ものスレッドや会話を juggling しなきゃいけないから。メール、ボイスメール、チャット、オンライン、テキスト、プライベート、仕事、家庭、子供、他の家族、友達、さらにMessages、Messenger、WhatsAppみたいなバリエーションもあって、もう圧倒される。自分が知ってる人たちよりも、すごく繋がりが薄いと感じる。ニュースやスポーツはほとんどフォローしなくなったし、もうそれに使える余裕がないんだ。自分の脳はインターネットが登場する前に作られたもので、アナログからデジタルへの変換が限界に達してる気がする。もしくは、ただ本当にロスの多いプロセスなんだろうね。

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