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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-07 14:40 制約付き生成AIを活用したプログラミング学習環境の開発 ○加納 徹（茨城大）・赤倉貴子（東京理科大）  ET2025-35 |
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| 抄録 | （和） | 近年，プログラミング教育において生成AIの活用が注目されているが，従来の生成AIは解答を即座に提示するため，学習者の自律的思考を阻害する課題がある．そこで本研究では，認知的徒弟制の理論に基づき段階的ヒント提示を行う制約付き生成AIを設計した．具体的には，（1）AIの利用場面を4つの機能に限定し，（2）2人のキャラクタによる会話形式で段階的にヒントを提示する設計とした．本アプローチを組み込んだオンラインプログラミング学習環境「CHIKUWA Editor」を開発し，大学講義での実践運用を行った．学習者43名の行動ログ分析の結果，AI機能の利用回数と成績の間に正の相関（$r=0.597$）が確認され，高成績群は低成績群と比較してAI機能を有意に多く利用していた（$p<0.01$）．一方，実行回数あたりのAI利用率では有意差が認められず，AI支援が異なる学習スタイルや習熟度の学習者に柔軟に対応できることが示された．主観評価では95.0%の学習者がAI支援を効果的であると評価し，制約付き生成AIを用いた段階的学習支援の有効性が確認された． |
| （英） | In recent years, the use of generative AI in programming education has gained attention; however, conventional generative AI systems tend to provide immediate answers, which can inhibit learners' autonomous thinking. To address this issue, this study designed a constrained generative AI based on the cognitive apprenticeship model that provides step-by-step hints. Specifically, (1) the use of AI was limited to four functional contexts, and (2) hints were presented gradually through dialogues between two characters. We developed an online programming learning environment called ``CHIKUWA Editor'' that incorporates this approach and implemented it in a university programming course. Behavioral log analysis of 43 students revealed a positive correlation between the number of AI feature uses and academic performance ($r=0.597$). High-performing students used AI features significantly more frequently than low-performing students ($p<0.01$), while no significant difference was observed in usage rates relative to code executions, suggesting that AI support can flexibly adapt to learners with different learning styles and proficiency levels. In addition, 95.0% of the learners rated the AI support as effective, confirming the effectiveness of step-by-step learning assistance using constrained generative AI. | |
| キーワード | （和） | 生成AI / プログラミング教育 / 認知的徒弟制 / 段階的ヒント提示 / 学習支援システム / / / |
| （英） | Generative AI / Programming Education / Cognitive Apprenticeship / Gradual Hint Presentation / Learning Support System / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 232, ET2025-35, pp. 19-26, 2025年11月. | |
| 資料番号 | ET2025-35 | |
| 発行日 | 2025-10-31 (ET) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ET2025-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2025-11-07 - 2025-11-07 |
| 開催地（和） | 兵庫医科大学 西宮キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 若手選奨/一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2025-11-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 制約付き生成AIを活用したプログラミング学習環境の開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of a Programming Learning Environment Utilizing Constrained Generative AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(2)（和/英） | プログラミング教育 / Programming Education |
| キーワード(3)（和/英） | 認知的徒弟制 / Cognitive Apprenticeship |
| キーワード(4)（和/英） | 段階的ヒント提示 / Gradual Hint Presentation |
| キーワード(5)（和/英） | 学習支援システム / Learning Support System |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加納 徹 / Toru Kano / カノウ トオル |
| 第1著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤倉 貴子 / Takako Akakura / アカクラ タカコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-07 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2025-35 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.232 |
| ページ範囲 | pp.19-26 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2025-10-31 (ET) |
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