生成 AI によるプログラミング教育のパラダイム転換と教育支援ツールに関する研究構想

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-08-03
• タイトル: 生成 AI によるプログラミング教育のパラダイム転換と教育支援ツールに関する研究構想
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research Vision for Paradigm Shift and Support Tools in Programming Education Utilizing Generative AI
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 生成 AI，プログラミング教育，GitHub Copilot，ペアプログラミング
• 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: 熊本高等専門学校
• 著者所属: 有明工業高等専門学校
• 著者所属: 佐賀大学
• 著者所属: 佐賀大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Kumamoto
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Ariake
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Saga University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Saga University
• 著者名: 村田, 美友紀; 嘉藤, 直子; 大月, 美佳; 掛下, 哲郎
• 著者名(英): Murata, Miyuki; Kato, Naoko; Ohtsuki, Mika; Kakeshita, Tetsuro
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 生成 AI 技術は急速に普及しており，ソフトウェア開発においても仕様決定からテストに至るさまざまな工程で生成 AI を用いた自動化が進んでいる．こうした技術革新を踏まえて，大学や高専におけるプログラミング教育は，生成 AI を活用したソフトウェア開発工程に合わせた変革が必要になる．我々は，生成 AI の利用を前提としたプログラミング教育について検討し，生成 AI を活用した教育支援システムの構築を目指している．GitHub Copilot を用いることで，(1) プログラムの自動生成，(2) プログラムコードのリファクタリング，(3) コードの提案，(4) プログラミングに関する質問，(5) テストコードの自動生成などが行える．これらの機能を活用することで，人間と AI のペアプログラミングが可能になる．また，テスト駆動開発等のアジャイル開発プロセスや DevOps といった現代的なソフトウェア開発手法への対応も容易になる．本稿では，こうした新たなプログラミング教育を支援するためのシステムについても検討し，質問応答ツールについて概要を述べる．本研究の成果をオンライン教育と組み合わせることにより，高専や大学におけるプログラミング教育の高度化が期待できる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Generative AI is rapidly spreading, and in software development, various processes, from specification to testing, are being automated using generative AI. Given these technological innovations, programming education at universities and technical colleges must be updated to match the software development process that utilizes generative AI. We are studying programming education based on generative AI and aiming to construct an educational support system using generative AI. GitHub Copilot can (1) generate programs, (2) refactor program code, (3) propose code, (4) answer programming questions, and (5) generate test code. By utilizing these functions, human-AI pair programming becomes possible. It also supports modern software development methods such as agile development processes (e.g., test-driven development) and DevOps. This paper also discusses systems to support such new programming education and outlines a question-and-answer tool. By combining the results of this research with online education, we can expect to advance programming education at technical colleges and universities.
• 書誌情報: 情報教育シンポジウム論文集; 巻 2024, p. 95-102, 発行日 2024-08-03
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会