| アイテムタイプ |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2025-09-24 |
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タイトル |
大規模言語モデルによるヒント生成手法のプログラミング演習への導入 |
| タイトル |
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タイトル |
ダイキボ ゲンゴ モデル ニ ヨル ヒント セイセイ シュホウ ノ プログラミング エンシュウ エ ノ ドウニュウ |
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言語 |
jpn |
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資源タイプ |
conference paper |
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アクセス権 |
open access |
| 著者 |
工藤, 拓斗
嶋利, 一真
石尾, 隆
松本, 健一
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
近年，プログラミング初学者に対する学習の支援を目的として大規模言語モデル(LLM)を用いた研究が盛んに行われている． LLMのプログラミング学習への適用において，モデルの出力をそのまま用いると課題の答えが提示されてしまうことがあり，学生が自力で学べないという問題がある． そのため，これまでに直接答えを提示せずに品質の高いヒントを生成して提示する手法の提案が行われている． この手法では，GPT-4モデルを用いて生成したヒントをGPT-3.5モデルを用いて検証を行った上で提示が行われている． 本研究ではこの手法の拡張を行い，著者らが所属する大学院大学で行われているプログラミング演習の授業に導入し，その効果を測る． 学生視点での評価を行った結果，特にプログラミング経験が浅い初級者にとって提案手法は有用であることが示唆された． |
| 書誌情報 |
ja : ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集
巻 31,
p. 169-174,
ページ数 6,
発行日 2024-11-28
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| 出版者 |
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出版者 |
日本ソフトウェア科学会 ソフトウェア工学の基礎研究会 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
2436-634X |
| 出版者版DOI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.11309/fose.31.0_169 |
| 出版者版URI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/fose/31/0/31_169/_article/-char/ja |
| 権利 |
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権利情報 |
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| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
AM |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
JP20H05706 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-20H05706/ |
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研究課題名 |
次世代ソフトウェアエコシステムのための基盤・展開技術 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
JP23K16862 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-23K16862/ |
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研究課題名 |
ロギング設定の出力に関する分析とプロジェクトの特性に応じた最適化支援 |
fulltext (568.0 KB)
