論文の概要: Exploring Student Choice and the Use of Multimodal Generative AI in Programming Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05417v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 22:16:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.010541
• Title: Exploring Student Choice and the Use of Multimodal Generative AI in Programming Learning
• Title（参考訳）: プログラミング学習における学生選択とマルチモーダル生成AIの利用
• Authors: Xinying Hou, Ruiwei Xiao, Runlong Ye, Michael Liut, John Stamper,
• Abstract要約: 我々は、対話のための市販のマルチモーダルGenAIプラットフォームを選択した。 我々は、プログラミング問題を完成させる際のGenAIツールの学生のモダリティ選択について検討した。 この研究は、コンピュータサイエンス教育の文脈において、学生とマルチモーダルなGenAIとの相互作用を理解するための継続的な研究を刺激することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.678639464153991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The broad adoption of Generative AI (GenAI) is impacting Computer Science education, and recent studies found its benefits and potential concerns when students use it for programming learning. However, most existing explorations focus on GenAI tools that primarily support text-to-text interaction. With recent developments, GenAI applications have begun supporting multiple modes of communication, known as multimodality. In this work, we explored how undergraduate programming novices choose and work with multimodal GenAI tools, and their criteria for choices. We selected a commercially available multimodal GenAI platform for interaction, as it supports multiple input and output modalities, including text, audio, image upload, and real-time screen-sharing. Through 16 think-aloud sessions that combined participant observation with follow-up semi-structured interviews, we investigated student modality choices for GenAI tools when completing programming problems and the underlying criteria for modality selections. With multimodal communication emerging as the future of AI in education, this work aims to spark continued exploration on understanding student interaction with multimodal GenAI in the context of CS education.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)の普及はコンピュータサイエンス教育に影響を与えており、近年の研究では、学生がプログラミング学習に使用する際のメリットと潜在的な懸念が明らかになった。 しかし、既存の調査のほとんどは、主にテキスト間インタラクションをサポートするGenAIツールに焦点を当てている。 近年、GenAIアプリケーションはマルチモーダリティとして知られる複数の通信モードをサポートし始めている。 本研究では,学部のプログラミング初心者がマルチモーダルなGenAIツールをどのように選択し,動作するか,その選択基準について検討した。 我々は、テキスト、オーディオ、画像アップロード、リアルタイムスクリーン共有など、複数の入力および出力モダリティをサポートするマルチモーダルGenAIプラットフォームを商用に選択した。 参加者の観察と半構造化インタビューを併用した16回のシンクアラウンドセッションを通じて,プログラミング問題を完成させる際のGenAIツールの学生のモダリティ選択と,モダリティ選択の基準について検討した。 教育におけるAIの未来としてマルチモーダルコミュニケーションが出現する中で、この研究は、CS教育の文脈において、学生がマルチモーダルなGenAIと対話することを理解するための継続的な研究を刺激することを目的としている。

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