薛華何、山李、栄平査らはJuly 30, 2026、Frontiers in Psychologyで批判的ナラティブレビューを発表し、生成AIと大規模言語モデル（大量テキストで学習する言語生成モデル）の応用が学習、問題解決、社会・情緒面の日常行動を変えるなか、大学生の人工知能依存を検証した。レビューはAI依存を正式な臨床的障害ではなく、新たな教育心理学的概念と定義し、効率化や個別支援といった利点がある一方で、過度な依存への懸念もあるとした。

レビューは、大学生が生成AIとLLMアプリケーションをどのように使っているかについて、過去10年の証拠を統合した。対象は概念定義、理論的枠組み、有病率と人口統計上の差異、測定ツール、決定要因、介入戦略、研究上の空白である。複数の研究で「まずAIに聞く」パターンが次第に一般化しているが、著者らは、頻繁な利用だけを不適応な依存とみなすべきではないと注意を促した。

レビューが中心的な懸念として特定したのは、AI利用そのものではなく、認知の委譲、感情的依存、自己調整の低下である。これらは独立した取り組みの弱まり、学問的誠実性のリスク、AIを使えないときの苦痛と結びつく。著者らは評価方法がなお断片的だとしつつ、いくつかの新しいツールは有望な心理測定特性（テストが安定して測定できる証拠）を示していると述べた。

レビューは決定要因を多層的なものとして描き、個人の脆弱性、学業上の圧力、文脈上の規範、技術的アフォーダンスを挙げた。推奨事項は、自動化より拡張を重視すること、AIリテラシーと批判的評価スキルを強めること、認知的関与を保つ評価設計へ見直すこと、リスクのある学生への支援的介入を行うことである。今後の研究課題には、発達の軌跡、不適応に至る閾値、証拠に基づく介入経路を明らかにするための縦断的、異文化間、複数手法の研究設計が含まれる。

薛華何、山李、栄平査らはJuly 30, 2026、Frontiers in Psychologyで批判的ナラティブレビューを発表し、生成AIと大規模言語モデル（大量テキストで学習する言語生成モデル）の応用が学習、問題解決、社会・情緒面の日常行動を変えるなか、大学生の人工知能依存を検証した。レビューはAI依存を正式な臨床的障害ではなく、新たな教育心理学的概念と定義し、効率化や個別支援といった利点がある一方で、過度な依存への懸念もあるとした。

レビューは、大学生が生成AIとLLMアプリケーションをどのように使っているかについて、過去10年の証拠を統合した。対象は概念定義、理論的枠組み、有病率と人口統計上の差異、測定ツール、決定要因、介入戦略、研究上の空白である。複数の研究で「まずAIに聞く」パターンが次第に一般化しているが、著者らは、頻繁な利用だけを不適応な依存とみなすべきではないと注意を促した。

レビューが中心的な懸念として特定したのは、AI利用そのものではなく、認知の委譲、感情的依存、自己調整の低下である。これらは独立した取り組みの弱まり、学問的誠実性のリスク、AIを使えないときの苦痛と結びつく。著者らは評価方法がなお断片的だとしつつ、いくつかの新しいツールは有望な心理測定特性（テストが安定して測定できる証拠）を示していると述べた。

レビューは決定要因を多層的なものとして描き、個人の脆弱性、学業上の圧力、文脈上の規範、技術的アフォーダンスを挙げた。推奨事項は、自動化より拡張を重視すること、AIリテラシーと批判的評価スキルを強めること、認知的関与を保つ評価設計へ見直すこと、リスクのある学生への支援的介入を行うことである。今後の研究課題には、発達の軌跡、不適応に至る閾値、証拠に基づく介入経路を明らかにするための縦断的、異文化間、複数手法の研究設計が含まれる。