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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-20 11:00 プロンプト分析ツールを用いた生成AIプログラミング学習の評価 ○品田名留・片岡葉奈（日大）・李 家隆（早大）・依田みなみ・松野 裕（日大）  KBSE2025-64 |
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| 抄録 | （和） | 生成AIを活用したソフトウェア開発が普及する中，プロンプトの質が生成結果に影響を与えることは知られている．しかし，プロンプトの質とソフトウェア品質との関係は十分に明らかにされていない．本研究では，この関係の分析基盤として，プロンプト収集・分析ツール（LSH）を開発した．本ツールは，プロンプトの具体性を8次元で定量評価する機能と，ISO/IEC25010に基づくソフトウェア品質の自動評価機能を統合し，両者のクロス分析を可能とする．大学3年生10名を対象とした探索的な被験者実験により，PBL経験後に保守性の総合スコアが向上する傾向が観察され，効果量は大であった．また，プロンプトの8次元分析により，品質基準や非目標の明示が不足している傾向が観察され，プロンプト設計教育における改善の方向性を示した． |
| （英） | As software development using generative AI becomes widespread, prompt quality is known to affect generated outputs. However, the relationship between prompt quality and software quality remains insufficiently explored. This study develops a prompt collection and analysis tool (LSH) as a foundation for analyzing this relationship. The tool integrates an 8-dimensional prompt specificity scoring function with automated software quality evaluation based on ISO/IEC 25010, enabling cross-analysis of both aspects. An exploratory experiment with 10 university students indicated a trend toward improved maintainability after project-based learning, with large effect sizes. Furthermore, an 8-dimensional prompt analysis suggested deficiencies in specifying acceptance criteria and non-goals, indicating potential directions for improvement in prompt design education. | |
| キーワード | （和） | 生成AI / プロンプト分析 / バイブコーディング / ソフトウェア工学教育 / 大規模言語モデル / / / |
| （英） | Generative AI / Prompt Analysis / Vibe Coding / Software Engineering Education / LLM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 423, KBSE2025-64, pp. 91-96, 2026年3月. | |
| 資料番号 | KBSE2025-64 | |
| 発行日 | 2026-03-12 (KBSE) | |
| 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 | KBSE2025-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2026-03-19 - 2026-03-20 |
| 開催地（和） | 沖縄県総合福祉センター |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural General Welfare Center |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2026-03-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | プロンプト分析ツールを用いた生成AIプログラミング学習の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating Generative AI Programming Learning with a Prompt Analysis Tool |
| 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） | プロンプト分析 / Prompt Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | バイブコーディング / Vibe Coding |
| キーワード(4)（和/英） | ソフトウェア工学教育 / Software Engineering Education |
| キーワード(5)（和/英） | 大規模言語モデル / LLM |
| 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） | 品田 名留 / Naru Shinada / シナダ ナル |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片岡 葉奈 / Hana Kataoka / カタオカ ハナ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 家隆 / Jialong Li / リ カリュウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 依田 みなみ / Minami Yoda / ヨダ ミナミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松野 裕 / Yutaka Matsuno / マツノ ユタカ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-20 11:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2025-64 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.423 |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-12 (KBSE) |
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