@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00237875,
 author = {近藤, 秀樹 and 遠山, 紗矢香 and 井芹, 俊太郎 and 石井, 雅章 and Kondo, Hideki and Tohyama, Sayaka and Iseri, Shuntaro and Ishii, Masaaki},
 book = {情報教育シンポジウム論文集},
 month = {Aug},
 note = {プログラミング教育では学ぶべき内容を教師が直接的に教え，学習者がこれを模倣しながら手続きを覚えていく「直接的な説明」と呼ばれる方法が支持されることがあった．短期的に教育目標を達成しやすいものの，概念的な理解に到達することや，学んだことを異なる文脈に応用することが難しいという問題が指摘されている．これに対して「生産的失敗」と呼ばれる教育方法が提案されている．概念的な理解を促進し，学習の転移を引き起こしやすいと考えられているが，プログラミング教育に適用するには困難さがあった．そこで本稿では大規模言語モデルを用いた対話可能な生成AIを用いてこれらの困難さを解消し，プログラミング教育において生産的失敗が実現できるかを検討する．, In programming education, a method called "direct instruction" has sometimes been advocated, where teachers directly teach the content to be learned and learners memorize procedures by imitating them. While this approach can easily achieve educational goals in the short term, hence it is difficult for learners to reach a conceptual understanding and apply what they have learned to another context. An educational method called "productive failure" seems to be opposite to the direct instruction. It is expected to promote learners’ conceptual understanding and facilitate leaners’ transfer of learning, however, there have been difficulties in applying it to programming education. Therefore, this paper examined whether productive failure can be realized in programming education by using a conversational generative AI with a large language model to overcome these difficulties.},
 pages = {176--183},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {プログラミング教育での生産的失敗を実現する生成AI活用の検討},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}