@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02003486,
 author = {水谷, 晃三 and Kozo Mizutani},
 book = {情報教育シンポジウム2025論文集},
 month = {Aug},
 note = {大規模言語モデルなどのAIによりプログラミング学習を支援しようとする研究が行われている．プログラミング中の支援に注目する研究が多く行われているが，一方で，積極的な支援が学習者のAI依存を助長し，結果的に教育的効果につながらなくなるとの指摘もある．また，既存研究ではプログラミング学習の対象をCUIプログラムとしており，GUIプログラムを対象とした課題の支援へ展開させにくいなどの課題が残っている．そこで本研究では，学習者がプログラムを一通り完成させたものを対象に評価し，そのフィードバックに基づいてプログラムを改良するという振返り学習の枠組みの中で，前述の課題を解決する方法を検討している．本稿では，課題の解決に大規模言語モデルの一つであるVLM（Vision Language Model）を用いて自動採点する方法について予備的評価を行った．VLMは画像とテキストの両方を扱うことができるモデルであり，本研究では課題文書を画像化したものを適用する試みを行った．実際のプログラミング課題を対象にした評価の結果，教授者が手動で評価した結果と同等の結果を得ることができたことを述べる．},
 pages = {72--79},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Vision Language Modelを用いたプログラミング課題の自動採点システムの設計と予備的評価},
 volume = {2025},
 year = {2025}
}