春学期 2026 年度 C プログラミング（CS 240）における AI 利用騒動と教訓：Turkstra 教授による振り返り

事件の背景と著者の姿勢

• 著者: Jeffrey A. Turkstra 准教授（Purdue University）
• 状況: 春学期 2026 年度、C プログラミング（CS 240）での**「AI の利用」**に関する騒動の中心に立ちました。
• 著者の自戒:
  • この問題への対応姿勢がもっと優れていたはずである。
  • 結果として懲罰を受けない学生たちがいた主な理由は、明確に定めたコースポリシーに反した行為を行ったことにある。
  • 多くから誤情報や不正確な情報に関する議論があり、それを正すために本稿を書いています。

コースポリシーと学術的誠実性

CS 240 では、AI/LLM の使用について以下のように明確に規定されました。

シラバス上の禁止規定

• 原則: 学生間での課題に関する一般的な議論は許可されていますが、他の学生の作業を参照することは不可です。
• 学術的不正行為とみなされるケース（F 成績の対象）:
  • ChatGPT やその他のソフトウェアを使用して、課題・小テスト・試験の解答をプログラム的に生成する行為。

学術的誠実性ポリシー違反への対応

• 迅速な調査: 不正が疑われる場合、学生やチームに対し迅速に通知するか、証拠を蓄積します。
• 学生の責任: シラバスや講義を理解することは各学生の義務です（Lecture 1 で強調）。

期待事項の周知徹底（誤解への訂正）

一部の人がポリシーが突然の驚きだったと指摘しましたが、これは極めて誤りです。以下の通り反復して伝えられています。

• Lecture 1（2026/1/12）: スライドで明確な告知。
• Lecture 2（2026/1/14）: ポリシーを再度口頭で議論。
• Lecture 3（2026/1/21）: リマインダーを含めたスライド提示。
• Lecture 7（2026/2/4）: Argus ツール開発の文脈での議論。

結論: 常に「AI/LLM を課題完了に使用することを禁止」かつ「違反であること」を明確に伝えた状況でした。

不正行為検出プロセス（Argus の役割）

• 独自 LLM 訓練ではない: Argus は独自の LLM を訓練したのではなく、静的解析を利用しています。
  • ソースコードにおける不合理な説明が極めて不確かな指標を識別します。
• 論文の公表: 夏休みに作成され、SIGCSE 2027 に提出（出版未選定）。
  • 使用指標は 2024 年以前には実質存在せず、その後急速に増加しています。
  • 収集・分析されたデータはH スコア（不正度合い）で高い精度を示しています。
• 慎重なアプローチ:
  • Argus はあくまで出発点であり、一人でも人間による検討が行われます。
  • 明確な証拠があり且つ合理的な説明がない場合のみ追求します。
  • 結果: 584 人の学生の中から**267 人（約 45.7%）**がフラグ付けされました。

「前夜」：解決プロセスへの移行

Argus が実用的になったのは2026 年 3 月中頃です。これを受け、以下のステップで対応が開始されました。

AIAI チームの結成と方針転換

• 3 月 23 日:「AI 学術的誠実性（AIAI）」チームを結成。
• 目標: 多数の潜在的 AI 利用ケースに対処し、必要プロセスを設定すること。

解決策：自己申告フォームの導入

• 参考事例: 以前 CS 159 で採用されていた「責任を認めるためのメール送信」というアプローチを採用。
• 目的: 自己申告メカニズムを導入し、議論が必要となるケース数を削減する。
• メール内容の要点（2026 年 4 月 13 日会議での決定）:
  • 特定の課題が他者の解答と類似しており、AI/LLM で生成された可能性が特定された旨の通知。
  • 自己申告フォームへの提出期限: 2026 年 4 月 20 日午後 5 時 EDT。
  • 回答しない場合の結果: コース全体の成績に**'F'**が付与される（退学者を含む）。
  • 謝罪文の例:

    「自分の課題提出がポリシー違反であることを認め、今回の課題に対する 0 スコアを受諾します。将来二度と同様のことはしないつもりであり...」

マルチメディアとの連携

• フォーム送信状況:
  • 登録者：599 名（メール時点で退学者 65 名）
  • 在校生宛て：207 名
  • 退学者宛て追加：60 名
  • 合計: 登録者の約**45%**に相当する学生へ届きました。
• ペナルティの軽減:
  • シラバス規定：学術的不正行為は通常 'F' または追放。
  • 本件での措置：単一の課題に対し 0 スコア（コース等級減点なし、退学処分ではない）。

プロセスの結果

• フォーム提出者: 117 名。
  • そのうち108 名は行動への責任を自認。
  • 9 名のみ異議を唱えた（強制圧力か、または形式的なものか不明）。
• 退学者との関係: プロセス開始後、144 名の学生がコースからの退学リクエストを提出しました。
• 面談: 翌日に十数名の学生と面談し、全員が謝罪した。多くの学生は自らの行動の重大さに初めて気づいたことを共有。

反発とメディア対応

• 外部からの反応:
  • 保護者や学生からの連絡（一部は匿名・虐待的）。
  • Purdue の Reddit コミュニティでの議論。
  • 大半は賞賛や支援でした。
• 報道陣との接触:
  • Journal and Courier, Purdue Exponent からの問い合わせ。
  • 混乱した時期のため当初はコメントを拒否したが、講義録音・スクリプトの存在により記者と対談。
  • 著者は Purdue Student Publishing Foundation の取締役会メンバーですが、これはインタビューに影響を与えないことを明記。

議論：懸念点と適正手続き

週末（4/18）に Dean の Dr. Lucy Flesch と議論した主要な懸念点は以下の 2 つでした。

1. 強制感の存在

• 懸念: フォームのタイミングや形式により、一部の学生が**「強制されていると感じた」**可能性があること。
  • 特に誤って特定された学生にとって圧力を感じさせました。
• 著者の見解:
  • タイミングは意図的でしたが、これは大学でのコース退学期限前に情報を公開し、不合格になる学生への選択肢（優雅な退出手段）を保持する目的でした。
  • 無実の学生が圧力を感じることは決して意図ではありませんでした。

2. ペナルティの不整合と適正手続き

• 懸念: Argus の遅れた展開により、初回違反で軽いペナルティ（0 スコア）を経験し、後に重い処分を受ける機会を失ったこと。
  • シラバス上の規定（'F」または追放）との整合性が取れていないと指摘されました。
• 著者の反論:
  • 明確なポリシーに基づき、関連課題に対する0 スコアでペナルティを軽減したためです。
  • 過去に同様のケース（コース終了後の処理など）があったこと。
  • 既存の大学提訴プロセスが存在すること、および学生が私へ直接異議申し立てできるメカニズムがあること。

最終的な決断：逆行的適用の撤回

• 決定: ツールを以前の課題提出にも遡って適用する（逆行的使用）ことを撤回。
  • Argus で特定された過去的事案は無視されます。
  • コースから退学した学生は再登録を許可。
  • 特定された課題の再提出による評価（Incomplete など）も提案されましたが、最終的には元の解決策維持で合意。

講義室での対峙と安全確保

• 状況: オンライン上で問題を煽る人々がおり、非登録者が Lecture Hall に集まる危険性がありました。
• 対応策:
  • TA からボランティアを募り、受講生のみの入場を許可。
  • 消防署職員に収容力制限の確認を要請。
• 講義内容:
  • パース大学の名誉コードの再確認。
  • 学生には退学させる権限がないこと（通常初犯や重大な嘘の場合のみ学生事務長が処分を検討）。
  • LLM 使用は「唯一の合理的な説明となる明確な異常点」に限定することの強調。
  • 「100 人の罪人が逃れても、1 人の無実者が苦痛を受けるより良い」（ベンジャミン・フランクリン）という引用と信念の共有。

最終結果

• 逆行的発見の棄却: 決定しました。
• 再登録: 当初退学した 144 名の学生の中で、約半数（74 名）が再登録しました。
• パフォーマンス分析: Ajay Rawat TA のスライドに基づき、LLM を使用した学生は両期試験で著しく低い成績を収める傾向を示しました（差：10.75% → 14.5%）。

教訓と謝罪

著者の自責の念

• プロセスの不足: 特定された課題を明確に説明し、各学生との個別面会を含めるべきだった。
  • 当面の解決策が予想以上に好意的でなかった点は反省しています。
• タイミング: 学期末に近い時期への展開は不賢い。もっと早くツールを準備すべきでした。
• 無実の学生への謝罪: 「もしあなたが不当なストレスを経験した無実の学生であれば、私は心から謝罪いたします」

メッセージに学生へ

• 著者は依然として、特定された学生の大多数が不正行為を行ったと確信しています（ツールによる誤検知ではなく、コード確認のため）。
• しかし、判断を下すつもりはありません。人間は皆間違いを犯します。
• 願い: これから学び、将来より良い決断ができるよう願っています。

希望と慰め

1. 成績データ: 不正行為を行った学生の成績が低いことをデータが示しています。
2. 検出率: 特定された割合は大きかったものの50% を下回りました。多くの学生は誠意を持って取り組んでいます。
3. 教育的価値: この状況を通じて、学生が学習における「短絡的な取扱いの害悪」を理解したことを願っています。

最終教訓

• プレッシャー管理: プロセスと解決策は圧力の下で成されました。PR 懸念への対処に追われてしまい、より計画的で急ぎではない状態を保つべきでした。
• Argus の継続: Argus ツールは春学期以降も展開され、CS 240 の提供で使用されています。