理解度推定に基づく適応的プログラミング学習支援の提案と開発

発表キーワード

大規模言語モデル

理解度推定

対話型学習

本研究は、大規模言語モデル（LLM）を用いたプログラミング学習支援において、学習者の理解度に応じて支援内容を適応的に調整する学習環境の構築を目的とする。学習者の正答率および対話履歴をもとに理解度を推定し、その水準に応じてAIの支援を具体的なコード提示から抽象的な助言へと段階的に変化させる仕組みを設計した。さらに、本仕組みをWebアプリケーションとして実装し、直接解答を提示せず対話を通じて学習者の思考を促す支援方式を組み込んだ。これにより、理解度に応じた支援調整を行う学習環境を構築した。