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innsikt - コンピューターサイエンス教育
KoroT-3E: AIによる個人化された音楽ニーモニクスツールを使ったコンピューターサイエンスの複雑な概念の記憶保持の向上
KoroT-3Eは、AIを活用して個人化された音楽ニーモニクスを生成し、コンピューターサイエンスの複雑な概念の記憶保持と理解を向上させる。
コンピューターサイエンス入門教育におけるLLMの有効性評価: 1学期間のフィールド調査
コンピューターサイエンス入門課程においてLLMツールを活用することで、学生の学習成果が統計的に有意に向上した。ただし、批判的思考力の向上には課題があり、時間の経過とともに学生のLLMツールに対する信頼性も低下した。
大規模なキャップストーン・コースにおける学生の参加と動機付けの向上
大規模なキャップストーン・コースにおいて、学生の参加と動機付けを高めるための様々な取り組みを行い、その成果と教訓を共有する。
大学生コンピューターサイエンス専攻の学生が行うタスクに対するLLMの評価
本研究は、大学生コンピューターサイエンス専攻の学生が一般的に行うさまざまなタスクに対するGoogle Bard、ChatGPT(3.5)、GitHub Copilot Chat、Microsoft Copilotの強みと弱みを評価したものである。
大規模言語モデルを用いた初級コンピューターサイエンス課題の基準
大規模言語モデルを用いて、初級コンピューターサイエンスおよびプログラミング課題の実行性能を評価する。
コンピューターサイエンス教育におけるペアプログラミングのコミュニケーション動態の分析 - アイトラッキングを用いた探索
ペアプログラミングにおけるコミュニケーション動態を、アイトラッキングデータ、アンケート、フォーカスグループインタビューを用いて分析し、グループ構成や役割の違いがコミュニケーションスキルに及ぼす影響を明らかにする。
大規模言語モデルを用いたプログラミング教育におけるフィードバック生成の評価
GPT-4を使用したプログラミング教育におけるフィードバックの効果的な提供と課題の評価。
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