Javaプログラミング学習支援システムにおける生成AIを用いた解説機能の実装

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2026-03-07
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: Javaプログラミング学習支援システムにおける生成AIを用いた解説機能の実装
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Implementation of Commentary Function Using Generative AI for Java Programming Learning Assistant System
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 岡山大学
• 著者所属: 岡山大学
• 著者所属: 岡山大学
• 著者所属: 日本大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okayama University
• 著者名: 景,嚴慧; 舩曵,信生; 斉,慧宇; 上田,清志
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 今日，Javaは，移植性の高いオブジェクト指向言語として，様々なアプリケーションシステムで使用されている．本グループでは，Javaプログラミング初学者の自習支援のために，Javaプログラミング学習支援システムJPLASを開発している．JPLASの解答インターフェースは，HTML/CSS/JavaScriptを用いてウェブブラウザ上に実装されている．Javaには，ジェネリクス，ラムダ式，ストリームといった，有用ではあるが，初学者にとって理解が難しい概念が存在する．そのため，効率的な自習支援ツールが求められている．本研究では，JPLASの文法概念理解問題（GUP）に対する解答インタフェースに，解説機能の実装を提示する．解説機能では，学習者がソースコードを理解し，設問を解くことを促すために，次の三段階のヒントを提供する：1）コードの出力結果，2）ChatGPTによるコード要約，3）各正解キーワードの頭文字．さらに，解答を放棄した学習者には，ChatGPTが生成した正解とその解説を提示することができる．評価として，ChatGPT，騰訊混元，Google Geminiで生成したヒントを比較したところ，ChatGPTが最も有効な結果を示した．そして，解説機能付きGUPを10問作成し，岡山大学のJavaプログラミング授業を受講する学生に解いた貰った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Nowadays, Java has been used in a variety of application systems as a highly portable object-oriented programming language. To assist novice students in their self-studies of Java programming, we have developed the Java programming learning assistant system (JPLAS) where the answer interface was implemented on a web browser using HTML/CSS/JavaScript. In Java programming, some concepts, such as generics, lambda expressions, and streams, can be very difficult for novices, although they are useful and essential in implementing practical programs. Therefore, proper exercise problems with an assisting function to help their understanding should be implemented in JPLAS. In this paper, we present the grammar-concept understanding problem (GUP) for these concepts in JPLAS and implement a commentary function in the answer interface. GUP is designed for learning fundamental concepts by asking key elements appearing in a source code. The commentary function provides hints at three steps: 1) the output of the code, 2) the code summary made by ChatGPT, and 3) the first character of each correct answer. Besides, for the give-up student, it can show the correct answer itself with its explanation made by ChatGPT. For evaluations, we generated 10 GUP instances with the commentary function and assigned them to junior students taking the Java programming course in Okayama University, Japan. The results validate the efficacy of the proposal in improving understanding levels of challenging topics. We employed three generative AI models, namely ChatGPT, Tencent Hunyuan, and Google Gemini, to generate hints through the commentary function. A comparison of the generated hints showed that ChatGPT produced the most effective results. Consequently, we adopted ChatGPT to generate 10 GUP instances, which were then assigned to junior students enrolled in the Java programming course at Okayama University, Japan.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096193
• 書誌情報: 研究報告コンピュータと教育（CE）; 巻 2026-CE-184, 号 4, p. 1-8, 発行日 2026-03-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8930
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会