論文の概要: DebugTA: An LLM-Based Agent for Simplifying Debugging and Teaching in Programming Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11076v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 07:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.239619
• Title: DebugTA: An LLM-Based Agent for Simplifying Debugging and Teaching in Programming Education
• Title（参考訳）: DebugTA: プログラミング教育におけるデバッグと教育を簡単にするためのLLMベースのエージェント
• Authors: Lingyue Fu, Haowei Yuan, Datong Chen, Xinyi Dai, Qingyao Li, Weinan Zhang, Weiwen Liu, Yong Yu,
• Abstract要約: プログラミングと指導(DT)タスクでは、学生は誤ったコードを修正する支援を受ける。 DebugTA, 標準コード検索専用ツール, 参照コード調整用変数置換, リアルタイムコード解析用外部コンパイラを提案する。 DebugTAは、計算コストを大幅に削減しつつ、教育効率を継続的に改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.673843958049254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In programming education, Debugging and Teaching (DT) task is a common scenario where students receive assistance in correcting their erroneous code. The task involves multiple inputs, including erroneous code, error messages, reference solutions, and the question description, with the goal of generating modification suggestions to the erroneous code. However, two key challenges hinder the effectiveness of existing approaches. Firstly, the complexity and heterogeneity of inputs inherent in DT tasks significantly elevate the reasoning challenges faced by LLMs. Second, existing approaches often fail to fully leverage the availability of standard code in DT tasks, forcing models to rely solely on complex multi-step reasoning, which limits the potential of LLMs in addressing DT tasks effectively. To address these challenges, we propose DebugTA, a novel LLM-based debugging and teaching agent with specialized tools for standard code retrieval, variable substitution to align reference code, and an external compiler for real-time code analysis. Guided by explicit pedagogical and debugging principles, DebugTA acts as an agent that decomposes a complex task into sequential LLM interactions, each utilizing distinct tools for specific subtasks, thereby simplifying the logical reasoning at each step and reducing overall reasoning complexity. Furthermore, DebugTA utilizes tool calls to align the standard code with the erroneous code as much as possible, allowing the LLM to focus on logic errors within the erroneous code and improving the accuracy of the generated suggestions. To rigorously assess the quality of modification suggestions, we introduce a student simulator-teacher interaction paradigm. Experimental results on three real-world code datasets demonstrate that DebugTA consistently improves teaching effectiveness while significantly reducing computational costs.
• Abstract（参考訳）: プログラミング教育において、デバッグと指導(Debugging and Teaching, DT)タスクは、学生が誤ったコードを修正する際に補助を受ける一般的なシナリオである。 このタスクは、誤コード、エラーメッセージ、参照ソリューション、質問記述を含む複数の入力を含み、誤コードに対する修正提案を生成することを目的としている。 しかし、2つの重要な課題は、既存のアプローチの有効性を妨げている。 第一に、DTタスクに固有の入力の複雑さと不均一性は、LLMが直面している推論課題を著しく高める。 第二に、既存のアプローチはDTタスクにおける標準コードの可用性を十分に活用することができず、複雑なマルチステップ推論のみに頼らざるを得ない。 これらの課題に対処するため,新しいLLMベースのデバッグ・教育エージェントであるDebugTAを提案し,標準コード検索のための特別なツール,参照コードを調整する変数置換,リアルタイムコード解析のための外部コンパイラを提案する。 DebugTAは、明示的な教育とデバッグの原則によってガイドされ、複雑なタスクをシーケンシャルなLLMインタラクションに分解するエージェントとして機能し、それぞれが特定のサブタスクに対して異なるツールを活用し、各ステップでの論理的推論を簡素化し、全体的な推論の複雑さを低減する。 さらに、DebugTAはツールコールを使用して、標準コードを可能な限り間違ったコードと整合させ、LLMが誤ったコード内のロジックエラーに集中できるようにし、生成された提案の正確性を向上させる。 修正提案の品質を厳格に評価するために,学生のシミュレーターと教師のインタラクションパラダイムを導入する。 3つの実世界のコードデータセットの実験結果から、DebugTAは、計算コストを大幅に削減しつつ、教育効率を一貫して改善することを示した。

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