論文の概要: Designing for Self-Regulation in Informal Programming Learning: Insights from a Storytelling-Centric Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22671v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 13:30:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.23263
• Title: Designing for Self-Regulation in Informal Programming Learning: Insights from a Storytelling-Centric Approach
• Title（参考訳）: インフォーマルプログラミング学習における自己統制のための設計:ストーリーテリング中心的アプローチからの考察
• Authors: Sami Saeed Alghamdi, Christopher Bull, Ahmed Kharrufa,
• Abstract要約: 我々は,Webプラットフォームとブラウザエクステンションで構成されるシステムを開発し,自己統制をオンラインでサポートする。 このデザインは、AIが生成したフィードバックで学習ストーリーに翻訳することで、学習者が定義した構造を非構造化体験に追加することを目的としている。 本研究では,3つの定量的尺度と定性的調査を用いて,システムの自己規制支援に対するユーザの特徴と認識について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.71141191415569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many people learn programming independently from online resources and often report struggles in achieving their personal learning goals. Learners frequently describe their experiences as isolating and frustrating, challenged by abundant uncertainties, information overload, and distraction, compounded by limited guidance. At the same time, social media serves as a personal space where many engage in diverse self-regulation practices, including help-seeking, using external memory aids (e.g., self-notes), self-reflection, emotion regulation, and self-motivation. For instance, learners often mark achievements and set milestones through their posts. In response, we developed a system consisting of a web platform and browser extensions to support self-regulation online. The design aims to add learner-defined structure to otherwise unstructured experiences and bring meaning to curation and reflection activities by translating them into learning stories with AI-generated feedback. We position storytelling as an integrative approach to design that connects resource curation, reflective and sensemaking practice, and narrative practices learners already use across social platforms. We recruited 15 informal programming learners who are regular social media users to engage with the system in a self-paced manner; participation concluded upon submitting a learning story and survey. We used three quantitative scales and a qualitative survey to examine users' characteristics and perceptions of the system's support for their self-regulation. User feedback suggests the system's viability as a self-regulation aid. Learners particularly valued in-situ reflection, automated story feedback, and video annotation, while other features received mixed views. We highlight perceived benefits, friction points, and design opportunities for future AI-augmented self-regulation tools.
• Abstract（参考訳）: 多くの人がオンラインリソースから独立してプログラミングを学び、個人的な学習目標を達成するのに苦労していることを報告します。 学習者は自身の経験を、不確実性、情報過負荷、気晴らしに悩まされ、限定的な指導によって複雑化されている、孤立的でフラストレーションである、としばしば説明する。 同時に、ソーシャルメディアは、多くの人がヘルプ検索、外部記憶補助(例えば、自己注記)の使用、自己回帰、感情制御、自己動機付けなど、多様な自己規制の実践を行うパーソナルスペースとして機能する。 例えば、学習者は達成点をマークし、投稿を通じてマイルストーンを設定することが多い。 そこで我々は,Webプラットフォームとブラウザエクステンションで構成されるシステムを開発し,自己統制をオンラインでサポートした。 このデザインは、非構造化体験に学習者が定義した構造を加え、AIが生成したフィードバックで学習ストーリーに翻訳することで、キュレーションとリフレクションのアクティビティに意味を持たせることを目的としている。 我々は、ストーリーテリングを、資源のキュレーション、リフレクティブ、センスメイキングの実践、そして学習者がすでにソーシャルプラットフォームで使用している物語の実践を結びつける、デザインへの統合的なアプローチとして位置付けている。 我々は,一般のソーシャルメディア利用者である15人の非公式なプログラミング学習者を,自給自足方式で採用し,学習談話やアンケートを提出して参加者を締めくくった。 筆者らは3つの定量的尺度と定性的調査を用いて,自己統制支援に対するユーザの特性と認識を調査した。 ユーザからのフィードバックは、自己規制支援としてシステムの生存可能性を示唆している。 学習者は特にin-situリフレクション、自動ストーリーフィードバック、ビデオアノテーションを重要視し、他の機能は様々なビューを受け取りました。 私たちは、将来のAIによる自己規制ツールに対する、認識されたメリット、摩擦点、そして設計の機会を強調します。

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