論文の概要: AI in Computational Thinking Education in Higher Education: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09677v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 20:11:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.550581
• Title: AI in Computational Thinking Education in Higher Education: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 高等教育におけるコンピュータ思考教育におけるAI : 体系的文献レビュー
• Authors: Ebrahim Rahimi, Clara Maathuis,
• Abstract要約: コンピュータ思考(CT、Computational Thinking)は、高等教育の学生が、ますます技術主導の未来と職場に育ち、適応するための重要なスキルセットである。 過去10年間、CT教育の研究はK12において顕著な勢いを保っているが、高等教育においてはまだ過小評価されている。 教育機関による人工知能(AI)の普及と普及は、教育活動を支援する有望な可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.503974529275767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Computational Thinking (CT) is a key skill set for students in higher education to thrive and adapt to an increasingly technology-driven future and workplace. While research on CT education has gained remarkable momentum in K12 over the past decade, it has remained under-explored in higher education, leaving higher education teachers with an insufficient overview, knowledge, and support regarding CT education. The proliferation and adoption of artificial intelligence (AI) by educational institutions have demonstrated promising potential to support instructional activities across many disciplines, including CT education. However, a comprehensive overview outlining the various aspects of integrating AI in CT education in higher education is lacking. To mitigate this gap, we conducted this systematic literature review study. The focus of our study is to identify initiatives applying AI in CT education within higher education and to explore various educational aspects of these initiatives, including the benefits and challenges of AI in CT education, instructional strategies employed, CT components covered, and AI techniques and models utilized. This study provides practical and scientific contributions to the CT education community, including an inventory of AI-based initiatives for CT education useful to educators, an overview of various aspects of integrating AI into CT education such as its benefits and challenges (e.g., AI potential to reshape CT education versus its potential to diminish students creativity) and insights into new and expanded perspectives on CT in light of AI (e.g., the decoding approach alongside the coding approach to CT).
• Abstract（参考訳）: コンピュータ思考(CT、Computational Thinking)は、高等教育の学生が、ますます技術主導の未来と職場に育ち、適応するための重要なスキルセットである。 過去10年間、K12ではCT教育の研究が目覚ましい勢いで進んでいるが、高学歴の教員は、CT教育に関する知識と支援が不十分なまま残されている。 教育機関による人工知能(AI)の普及と普及は、CT教育を含む多くの分野にわたる教育活動を支援する有望な可能性を実証している。 しかし、高等教育におけるCT教育におけるAIの統合のさまざまな側面を概観する包括的概要は欠落している。 このギャップを緩和するため,本研究は系統的な文献レビュー研究を行った。 本研究の目的は、高等教育におけるCT教育におけるAI適用の取り組みを特定し、CT教育におけるAIのメリットや課題、教育戦略、CTコンポーネントのカバー範囲、活用されるAI技術やモデルなど、これらのイニシアチブの様々な教育的側面を探求することである。 この研究は、教育者にとって有用なCT教育のためのAIベースのイニシアチブの目録、そのメリットや課題(例えば、CT教育を再形成するAIの可能性と、学生の創造性を損なうAIの可能性)や、AI(例えば、CTのコーディングアプローチと並行してデコードアプローチ)を考慮して、新しい、拡張されたCTの視点に対する洞察を含む、実践的および科学的貢献をCT教育コミュニティに提供する。

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