作問学習で作成された問題の診断・評価およびフィードバックに対する対話型生成 AI の活用

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-08-03
• タイトル: 作問学習で作成された問題の診断・評価およびフィードバックに対する対話型生成 AI の活用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Utilization of Interactive Generative AI for Diagnosis, Evaluation, and Feedback on Problems Created through Learning by Problem-Posing
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 作問学習，対話型生成AI，問題の診断・評価，個別最適な学び，フィードバック
• 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
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者名: 大石, 陸斗; 高木, 正則
• 著者名(英): Oishi, Rikuto; Takagi, Masanori
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，作問学習で作成された問題に対する診断・評価および個別最適なフィードバックを提供するために，対話型生成AIを用いた新たな手法を提案した．問題を作成する過程で，問題に関連する知識の理解度の向上が期待できる作問学習だが，作成した問題の診断とフィードバックに多大な時間がかかることが課題であった．そこで，本研究では，作問学習によって作成された問題の診断・評価と個別最適なフィードバックの自動化を目的とし，問題の診断・評価とフィードバックへの対話型生成AIの活用可能性を検討した．また，高等学校共通教科情報科「情報Ⅰ」のプログラミング単元で実施した，作問学習で作成された問題を対象として，対話型生成AIによる診断・評価，フィードバックの結果を分析した．その結果，対話型生成AIは，適切にプロンプトを設定すれば，学習者が作成した問題を診断・評価できること，また，その診断・評価の結果に基づいて学習者が設定した目標に沿ってフィードバックできることが示唆された．
• 書誌情報: 情報教育シンポジウム論文集; 巻 2024, p. 250-257, 発行日 2024-08-03
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会