論文の概要: Enhancing Python Programming Education with an AI-Powered Code Helper: Design, Implementation, and Impact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20518v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 19:43:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.571774
• Title: Enhancing Python Programming Education with an AI-Powered Code Helper: Design, Implementation, and Impact
• Title（参考訳）: AI駆動のコードヘルパーによるPythonプログラミング教育の強化:設計、実装、影響
• Authors: Sayed Mahbub Hasan Amiri, Md Mainul Islam,
• Abstract要約: 本研究では,学生のプログラミング学習を支援するAI-Pythonベースのチャットボットを提案する。 システムは85%のエラー解決成功率を示し、Pylintのようなスタンドアロンツールを上回った。 この研究は、単なるコード補完よりも教育的平等と長期的なスキル維持を優先するAIツールの青写真を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This is the study that presents an AI-Python-based chatbot that helps students to learn programming by demonstrating solutions to such problems as debugging errors, solving syntax problems or converting abstract theoretical concepts to practical implementations. Traditional coding tools like Integrated Development Environments (IDEs) and static analyzers do not give robotic help while AI-driven code assistants such as GitHub Copilot focus on getting things done. To close this gap, our chatbot combines static code analysis, dynamic execution tracing, and large language models (LLMs) to provide the students with relevant and practical advice, hence promoting the learning process. The chatbots hybrid architecture employs CodeLlama for code embedding, GPT-4 for natural language interactions, and Docker-based sandboxing for secure execution. Evaluated through a mixed-methods approach involving 1,500 student submissions, the system demonstrated an 85% error resolution success rate, outperforming standalone tools like pylint (62%) and GPT-4 (73%). Quantitative results revealed a 59.3% reduction in debugging time among users, with pre- and post-test assessments showing a 34% improvement in coding proficiency, particularly in recursion and exception handling. Qualitative feedback from 120 students highlighted the chatbots clarity, accessibility, and confidence-building impact, though critiques included occasional latency and restrictive code sanitization. By balancing technical innovation with pedagogical empathy, this research provides a blueprint for AI tools that prioritize educational equity and long-term skill retention over mere code completion. The chatbot exemplifies how AI can augment human instruction, fostering deeper conceptual understanding in programming education.
• Abstract（参考訳）: この研究は、AI-Pythonベースのチャットボットで、生徒がエラーのデバッグ、構文問題の解決、抽象理論的概念の実践的実装への変換といった問題に対するソリューションを示すことによって、プログラミングを学ぶのを助ける。 統合開発環境(IDE)や静的アナライザのような従来のコーディングツールはロボットの助けを与えていないが、GitHub CopilotのようなAI駆動のコードアシスタントは物事を成し遂げることに集中している。 このギャップを埋めるために、我々のチャットボットは静的コード解析、動的実行追跡、および大規模言語モデル(LLM)を組み合わせて、学生に関連性があり実践的なアドバイスを与え、学習プロセスを促進する。 チャットボットハイブリッドアーキテクチャでは、コード埋め込みにはCodeLlama、自然言語インタラクションにはGPT-4、セキュアな実行にはDockerベースのサンドボックスが使用されている。 1500人の学生が参加する混合手法によって評価され、システムは85%のエラー解決成功率を示し、ピリント(62%)やGPT-4(73%)といったスタンドアロンツールを上回った。 定量的結果から、ユーザ間でのデバッグ時間が59.3%削減され、プリテストとポストテストでは、特に再帰と例外処理において、コーディング習熟度が34%改善した。 120人の学生からの質的なフィードバックは、チャットボットの明快さ、アクセシビリティ、信頼構築の影響を強調した。 技術的革新と教育的共感のバランスをとることで、この研究は、単なるコード補完よりも教育的平等と長期的なスキル維持を優先するAIツールの青写真を提供する。 このチャットボットは、AIが人間の教育を強化する方法を示し、プログラミング教育におけるより深い概念的理解を促進する。

関連論文リスト

• Generative AI in Computer Science Education: Accelerating Python Learning with ChatGPT [1.1169959897721926]
  本研究では,生成型AI,特にOpenAIs ChatGPTを,適用型生成型AIに関する16週間の専門訓練コース内で,自己ペースのPythonプログラムモジュールに統合することの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T03:13:46Z)
• Sakshm AI: Advancing AI-Assisted Coding Education for Engineering Students in India Through Socratic Tutoring and Comprehensive Feedback [1.9841192743072902]
  プログラミング教育のための既存のAIツールは、ソクラティックガイダンスの欠如など、重要な課題に直面している。 本研究では,1170名の登録参加者を対象に,プラットフォームログ,エンゲージメント傾向,問題解決行動を分析し,Sakhm AIの効果を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-16T12:13:29Z)
• SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement Learning [82.46975428739329]
  筆者らは,報酬の計算と環境のリセットを行う手法とともに,効率的なオフ・ポリティクス・ディープ・RL法を含むライブラリを開発した。 我々は,PCBボードアセンブリ,ケーブルルーティング,オブジェクトの移動に関するポリシを,非常に効率的な学習を実現することができることを発見した。 これらの政策は完全な成功率またはほぼ完全な成功率、摂動下でさえ極端な堅牢性を実現し、突発的な堅牢性回復と修正行動を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T10:01:10Z)
• Kattis vs. ChatGPT: Assessment and Evaluation of Programming Tasks in the Age of Artificial Intelligence [0.0]
  プログラムタスクを解くために,大規模言語モデルを使用することの有効性は未検討である。 本研究では,ChatGPTによるプログラミング入門コースの難易度に応じて,ChatGPTがコード解を生成する能力について検討した。 プログラム教育におけるAIを活用したツールの有用性に関する議論が進行中である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T11:09:17Z)
• Comparing Software Developers with ChatGPT: An Empirical Investigation [0.0]
  本稿では,ChatGPTのようなソフトウェア技術者やAIシステムのパフォーマンスを,さまざまな評価指標で比較した実証的研究を行う。 この論文は、さまざまな評価基準を考慮して、ソフトウェアエンジニアとAIベースのソリューションの包括的な比較が、人間と機械のコラボレーションを促進する上で重要であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T17:25:54Z)
• Giving Feedback on Interactive Student Programs with Meta-Exploration [74.5597783609281]
  ウェブサイトやゲームのようなインタラクティブなソフトウェアを開発することは、特にコンピュータ科学を学ぶための魅力的な方法である。 標準的アプローチでは、インストラクターは、学生が実装した対話型プログラムを手動で評価する必要がある。 Code.orgのような何百万ものオンラインプラットフォームは、インタラクティブなプログラムを実装するための代入に関するフィードバックを提供することができない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T10:00:23Z)
• Competition-Level Code Generation with AlphaCode [74.87216298566942]
  より深い推論を必要とする問題に対する新しいソリューションを作成することができるコード生成システムであるAlphaCodeを紹介する。 Codeforcesプラットフォームにおける最近のプログラミングコンペティションのシミュレーション評価において、AlphaCodeは平均54.3%のランキングを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T23:16:31Z)
• ProtoTransformer: A Meta-Learning Approach to Providing Student Feedback [54.142719510638614]
  本稿では,フィードバックを数発の分類として提供するという課題について考察する。 メタラーナーは、インストラクターによるいくつかの例から、新しいプログラミング質問に関する学生のコードにフィードバックを与えるように適応します。 本手法は,第1段階の大学が提供したプログラムコースにおいて,16,000名の学生試験ソリューションに対するフィードバックの提供に成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T22:41:28Z)
• Uncertainty Quantification 360: A Holistic Toolkit for Quantifying and Communicating the Uncertainty of AI [49.64037266892634]
  我々は、AIモデルの不確実性定量化のためのオープンソースのPythonツールキットUncertainty Quantification 360 (UQ360)について述べる。 このツールキットの目標は2つある: ひとつは、AIアプリケーション開発ライフサイクルにおける不確実性を定量化し、評価し、改善し、伝達する共通のプラクティスを育むとともに、合理化するための幅広い能力を提供すること、もうひとつは、信頼できるAIの他の柱とのUQの接続をさらに探求することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T18:29:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。