概要
UCバークレーの計算機科学コースにおいて、2026年春学期の落第率が例年の数倍に跳ね上がり、その背景として学生のAIへの過度な依存と数学的基礎体力の低下が指摘されている。
詳細内容
UCバークレー（UC Berkeley）の計算機科学（CS）および電気工学（EECS）の複数のコースで、2026年春学期の落第率が異常な高水準に達しました。統計サイト「Berkeleytime」によると、入門コースであるCS 10では35.3%、CS 61Aでは10.6%の学生が「F」評価を受け、これは例年の10%未満という数字を大幅に超えるものです。
教授陣はこの主要な原因として、ChatGPTやClaude、Google Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）への過度な依存を挙げています。学生がLLMに依存して課題をこなすことで、自力で問題を解く力が養われず、試験時に対応できなくなっているほか、AIを用いた不正行為も急増しています。また、入学時点での数学的準備不足（線形代数や微積分、証明問題への弱さ）も深刻視されており、教員らはSTEM分野の入試におけるACT/SATスコアの再導入を求める請願書に署名しています。さらに、TA（教育助手）の賃金上昇に伴うスタッフ不足が、学生への手厚いサポートやプロジェクト型学習の機会を削いでいるという構造的な問題も浮き彫りになっています。