プログラム論理エラーの学習者自身による解決支援のためのLLMを用いた手がかり生成

• Project/Area Number: 25K06464
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Tokyo Gakugei University
• Principal Investigator: 宮寺 庸造 東京学芸大学, 教職大学院, 教授 (10190802)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中村 勝一 福島大学, 共生システム理工学類, 教授 (60364395)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 論理エラー解決学習 / 手がかり生成 / 大規模言語モデル / 学習支援 / プログラミング学習

Outline of Research at the Start

本研究では，学習者自身の試行錯誤による論理エラーの解決を促すための「手がかり」をLLM（大規模言語モデル）を用いて生成し，学習者の状況に応じて提示する仕組みの開発を目指す．
そのために，（１）学習状況（課題×学習者が指向するロジック×論理エラー）を推定する手法，（２）論理エラー解消のための２種類の手がかり（確認用コード挿入例，ロジックやソースコードの変数値の変化など）を生成する手法を開発する．その上で，（３）学習者の状況に応じて，手がかりの複数セットを「いずれかを試したらどうか？（問いかけ）」の形で提示するシステムを開発することで，論理エラー解決スキル養成のための新たな支援方法の実現を狙う．