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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. 情報教育シンポジウム
  4. 2024

対話型生成系AIを活用した作問学習支援手法の提案と高校生への実験的適用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237859
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237859
442f7c11-2627-44a5-8a24-c0452358377b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SSS2024008.pdf IPSJ-SSS2024008.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2024-08-03
タイトル
タイトル 対話型生成系AIを活用した作問学習支援手法の提案と高校生への実験的適用
タイトル
言語 en
タイトル Proposal of a Support Method for Learning by Quiz-Creation Using Interactive Generative AI and Its Experimental Application to High School Students
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 作問学習,生成AI,プログラミング教育
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
id.
著者名 小林, 久也

× 小林, 久也

小林, 久也

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高木, 正則

× 高木, 正則

高木, 正則

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著者名(英) Kobayashi, Hisaya

× Kobayashi, Hisaya

en Kobayashi, Hisaya

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Takagi, Masanori

× Takagi, Masanori

en Takagi, Masanori

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 学習者が自ら問題を作成する作問学習は,問題解決学習に比べより深い理解を必要とし,大きな学習効果が見込まれることが知られている.しかし,従来の作問学習支援システムでは,学習者の作問プロセスによって得られる学習効果に差異があること,また作問プロセスを制御しようとする場合に作問の自由度が低くなることが問題となっている.これらの問題を解決するための方法として,我々は大規模言語モデル(LLM)に基づき自然な会話を実現する対話型生成系AIに着目した.本研究ではまず,典型的な3つの作問形式に基づき理解を深められる作問プロセスを検討し,そのプロセスを促すための生成AI用のプロンプト(作問用プロンプト)を設計した.次に,高校生を対象とし,作問用プロンプトを設定した生成AIを使用する作問学習を実験的に行なった.その結果,作問用プロンプトによって生成AIが作問プロセスを適切に制御できることや,提案した作問プロセスに沿った作問学習によって理解度が深まること,作問用プロンプトを設定した生成AIが作問学習時の学習効果を高めるのに役立つことが示唆された.
書誌情報 情報教育シンポジウム論文集

巻 2024, p. 55-62, 発行日 2024-08-03
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:39:05.163449
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