論文の概要: Thinking Like a Student: AI-Supported Reflective Planning in a Theory-Intensive Computer Science Course

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01906v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 12:35:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.579085
• Title: Thinking Like a Student: AI-Supported Reflective Planning in a Theory-Intensive Computer Science Course
• Title（参考訳）: 学生のように考える:理論集約型コンピュータサイエンスコースにおけるAI支援反射計画
• Authors: Noa Izsak,
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、多くの大学が補足的な「強化」を実施。 本稿では,形式的手法と計算モデルに関する学部課程における強化セッションの再設計について報告する。 介入は学生からの肯定的なフィードバックを受け、自信の向上、不安の軽減、明快さの向上を示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5229257192293202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the aftermath of COVID-19, many universities implemented supplementary "reinforcement" roles to support students in demanding courses. Although the name for such roles may differ between institutions, the underlying idea of providing structured supplementary support is common. However, these roles were often poorly defined, lacking structured materials, pedagogical oversight, and integration with the core teaching team. This paper reports on the redesign of reinforcement sessions in a challenging undergraduate course on formal methods and computational models, using a large language model (LLM) as a reflective planning tool. The LLM was prompted to simulate the perspective of a second-year student, enabling the identification of conceptual bottlenecks, gaps in intuition, and likely reasoning breakdowns before classroom delivery. These insights informed a structured, repeatable session format combining targeted review, collaborative examples, independent student work, and guided walkthroughs. Conducted over a single semester, the intervention received positive student feedback, indicating increased confidence, reduced anxiety, and improved clarity, particularly in abstract topics such as the pumping lemma and formal language expressive power comparisons. The findings suggest that reflective, instructor-facing use of LLMs can enhance pedagogical design in theoretically dense domains and may be adaptable to other cognitively demanding computer science courses.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、多くの大学が補足的な「強化」を実施。 このような役割の名称は制度によって異なるかもしれないが、構造的な補助的支援を提供するという基本的な考え方は一般的である。 しかしながら、これらの役割は、しばしば定義が不十分で、構造化された材料、教育的な監視、コアの教育チームとの統合が欠如していた。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を反射計画ツールとして用い,形式的手法と計算モデルに関する挑戦的な学部課程における強化セッションの再設計について報告する。 LLMは2年生の視点をシミュレートし、概念的ボトルネック、直観のギャップ、そしておそらくは教室の配達前に原因を解明することを可能にするように促された。 これらの知見は、対象レビュー、協調事例、独立した学生作業、ガイド付きウォークスルーを組み合わせた構造化された繰り返し可能なセッション形式を示唆した。 1学期にわたって実施された介入は、学生からの肯定的なフィードバックを受け、特にポンプ補題や形式言語表現力の比較のような抽象的なトピックにおいて、自信の向上、不安の軽減、明瞭さの向上を示唆した。 この結果から, LLMの反射的, インストラクターによる利用は, 理論的に密集した領域における教育設計を促進でき, 認知に要求される他のコンピュータサイエンスコースにも適応できる可能性が示唆された。

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