"I’d Never Actually Realized How Big An Impact It Had Until Now": Perspectives of University Students with Disabilities on Generative Artificial Intelligence #653
Description
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- Paper: http://social.cs.illinois.edu/papers/samuela7/chi25-1027-TAPS.pdf
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Abstract
Prior research on the experiences of students with disabilities in higher education has surfaced a number of barriers that prevent full inclusion. Generative artificial intelligence (GenAI) has begun to attract interest for its potential to address longstanding barriers to access. However, little is known about the impact of these tools on the living and learning experiences of post-secondary students with disabilities. As a mixed-abilities team, we investigated student experiences with GenAI tools by collecting survey and interview responses from 62 and 21 students with disabilities, respectively, across two universities to measure students’ use of GenAI tools and their perspectives on the impact of these tools in ways related to disability, university support, and sense of belonging. Despite concerns over potential risks of GenAI and unclear university policies, students described GenAI tools as a useful resource for personalizing learning, promoting self-care, and assisting with important self-advocacy work. Guidance demonstrating safe, acceptable uses of GenAI tools, along with clear policies and resources that acknowledge diverse student needs, were desired. We discuss implications of these tools for accessibility and inclusion in higher education.
Approach
本研究では、米国中西部の2つの公立大学に在籍する障害のある学生を対象に、オンライン調査（回答数62件）とフォローアップの半構造化インタビュー（21名）を組み合わせた混合手法を採用しました。調査では、学生のジェネレーティブAI（GenAI）ツールの利用状況、アクセシビリティ感、大学体験への影響を定量的に把握し、自由回答を定性分析しました。また、インタビュー録音はローカルのWhisperで文字起こしし、QualCoderを用いて開放コーディングを実施。その後、二人の研究者が反射的テーマ分析（RTA）を行い、高次テーマを抽出しました 。
Strong Point
- 障害学生の視点に特化：従来のGenAI教育研究が学術不正や一般学生への影響に焦点を当てる中、障害のある学生の生活・学習体験におけるGenAIの利活用と課題を網羅的に明らかにした点。
- 混合手法による深い洞察：大規模調査による傾向把握と、インタビューによる詳細な個別事例の双方から得られた定量・定性データを統合し、実践的かつ多角的な知見を提供した点 。
Evaluation
- 定量分析：調査データの記述統計を用いて、GenAIツールの利用頻度、アクセシビリティ評価、学業・支援・帰属意識への影響度を可視化。
- 定性分析：自由回答はQualCoderで開放コーディングし、インタビューは反射的テーマ分析（RTA）で2名のコーダーがコードブックを共同開発・更新しながらテーマを構築。信頼性よりも研究者の熟考と相互検証を重視したアプローチ 。
Result
- パーソナライズ学習と自己管理支援
- ChatGPT等を用いた要約・言語簡易化で、ADHDや学習障害のある学生が情報処理の負荷を軽減
- スケジュール管理や食事・健康ルーチンの作成支援で、セルフケアの時間を確保。 - コミュニケーション・自己擁護の強化
- 教員や支援オフィスへのメール文面作成を支援し、不安や手間を軽減。例：障害関連欠席・延長申請の文章テンプレート化 - 大学リソースとの補完・代替
- 24時間利用可能かつ手続き不要という利便性から、AMP（代替メディア）やノートテイキング支援サービスの一部をGenAIで代替。 - 帰属意識への影響は限定的
- 学習成果向上で自信は得られるものの、キャンパス内の対面交流減少や不安要素（不正疑いなど）により、帰属意識への正負両面の影響が観察された。 - 明確なAIポリシー・ガイドラインの要望
- 教員側の利用可/不可規定が曖昧で混乱を招く例が多く、教育・支援現場での「アクセシビリティ視点」を含む具体的なガイドライン策定が求められた
Limitation & Future Work
- サンプリングの偏り：中西部公立2大学に限定した非確率サンプリングであり、他地域や私立大の学生への一般化には注意が必要。
- 自己申告データの制約：調査・インタビューともに自己申告依存であり、観察データや長期的追跡が不足。
- GenAIツールの進化への追従性：調査実施時点（2024年初頭）のツール状況に基づくため、今後のモデル進化で利用感や課題が変化する可能性が高い。
- 今後の展望：異なる地域・制度下の比較研究、長期的な学習成果への影響追跡、学生参加型デザインによるGenAIツールの共同開発・評価が求められる。
