| 研究課題/領域番号 |
24K15218
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 関東学院大学 |
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研究代表者 |
高野 辰之 関東学院大学, 理工学部, 助手 (30637294)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 学習支援システム / プログラミング教育 / ソースコード解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能（AI）の発展により教育分野でのAIを活用してより効果的な学習手法に期待が寄せられている．例えば学習者が学習の支援として大規模言語モデル（LLM）を利用したとしても，わからないことを適切に言語化することは難しく，また回答が得られたとしても教育的には直接的な正解ではなく正解に至るまでの支援が望ましい場合がある．このような場合には，あらかじめ背景的な情報を補足したりする手法によって適切な支援を行える可能性がある．
そこで本研究ではプログラミング教育を対象にして，プログラミング初学者がLLMを利用して学習を進めるために必要な付加情報などの調査・分析を行う．
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