2023 Fiscal Year Final Research Report
Class development with an active learning support environment for acquiring programming skills when connecting high-school to university education
Project/Area Number |
21K18505
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 9:Education and related fields
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
Higashida Manabu 大阪大学, サイバーメディアセンター, 講師 (40263339)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白井 詩沙香 大阪大学, サイバーメディアセンター, 講師 (30757430)
上田 真由美 流通科学大学, 経済学部, 教授 (30402407)
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Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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Keywords | プログラミング教育 / STEM教育 / リメディアル教育 / 高大接続 / 学習分析 |
Outline of Final Research Achievements |
Regardless of the area of science or arts, demand is growing for the enhancement of data science education. In this research, we introduced a distributed notebook interface that resembles a Social Networking Service (SNS) in parallel with the development of programming classes, and challenged the creation of a learning support environment through interaction between students and teachers. Halfway through the research period, text generative AI based on large-scale language models became widely used, and we again focused on the programming support capabilities that generative AI incidentally possesses. Teachers prepares interactive programming materials in the notebook format by interacting with the generative AI, then we attempted to shift to a flipped classroom design by having students verify the accuracy and validity of the program while developing the context with interaction to generative AI.
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Free Research Field |
プログラミング教育
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
対話型プログラミング学習支援環境に対し、適時的および事後的な学習解析が可能な学習データ記録機構を導入し、生成AIとの対話も記録する拡張を行った。生成AIが回答するプログラムコードを受講者がどのように活用したかを追跡することが可能となった。受講生がプロンプト・エンジニアリング技能としてプログラムコードの正確性や妥当性の検証を通じて、社会的課題となっている生成AIの応答の正確性や妥当性を検証する技能の獲得を誘導する手法を提案した。引き続き、生成AIとの応答に含まれるプログラミングコードのみならず、自然言語についても自動的に解析し、受講生の活発度や関心の推移を追跡する分析システムの開発を進めている。
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