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 や 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