Centrala begrepp
人工知能チューターを用いることで、プログラミング教育において迅速なフィードバックと拡張性を実現できる。ただし、一般的な回答や学習進捗の阻害といった課題も明らかになった。
Sammanfattning
本研究では、OpenAIのGPT-3.5-Turboモデルを人工知能チューターとしてArtemisプラットフォームに統合し、その効果と影響を探索的に調査した。
学生の行動パターンから2つのユーザータイプが明らかになった:
- 継続的フィードバック - 反復的アイビー: 最初の提出前に人工知能チューターを集中的に活用し、段階的に解決策を改善していく学生
- 交互フィードバック - ハイブリッドハリー: APAS提出とチューターフィードバックを交互に活用し、反復的に学習する学生
アンケート調査の結果、学生の反応は肯定的と否定的が混在しており、全体としては中立的な評価となった。学生からは、フィードバックの一般性が高い、対話性が低い、具体的な例示が欠如しているといった課題が指摘された。一方で、迅速なフィードバックや拡張性の高さなどの利点も認められた。
人工知能チューターの導入と運用から得られた主な教訓は以下の通り:
- 即時のフィードバックと大規模な学生への適用が可能
- 時に一般的すぎるフィードバックや誤った情報の生成が課題
- 対話性の向上や過度な依存への懸念への対応が重要
- APIの可用性や文脈の制限といった技術的な課題への対処が必要
Statistik
プログラミング課題の解答に要した時間は平均して3時間であった。
学生の75%が人工知能チューターを3回以上利用した。
人工知能チューターのフィードバックの66.6%が有用であると評価された。
Citat
"人工知能チューターは使いやすいと感じた"
"人工知能チューターを使うことで課題をより迅速に完了できた"
"人工知能チューターを使うことで自分のパフォーマンスが向上した"