論文の概要: MazeMate: An LLM-Powered Chatbot to Support Computational Thinking in Gamified Programming Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03727v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 12:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.132028
• Title: MazeMate: An LLM-Powered Chatbot to Support Computational Thinking in Gamified Programming Learning
• Title（参考訳）: MazeMate: ゲーミフィケーションプログラミング学習における計算思考を支援するLLMベースのチャットボット
• Authors: Chenyu Hou, Hua Yu, Gaoxia Zhu, John Derek Anas, Jiao Liu, Yew Soon Ong,
• Abstract要約: 計算思考(CT)は基礎的な問題解決技術であり、ゲーミフィケーションプログラミング環境はそれを栽培するための広く採用されているアプローチである。 LLMはオンデマンドのプログラミングサポートを提供するが、現在のアプリケーションはCT開発を促進することは滅多にない。 迷路解法や迷路設計において,CTプロセスに適合した適応的,文脈に敏感な足場を提供するMazeMateを提案する。 学生は,MazeMateを適度に役に立つものと評価し,迷路設計よりも迷路解決に有用と認識された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.339591073778834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational Thinking (CT) is a foundational problem-solving skill, and gamified programming environments are a widely adopted approach to cultivating it. While large language models (LLMs) provide on-demand programming support, current applications rarely foster CT development. We present MazeMate, an LLM-powered chatbot embedded in a 3D Maze programming game, designed to deliver adaptive, context-sensitive scaffolds aligned with CT processes in maze solving and maze design. We report on the first classroom implementation with 247 undergraduates. Students rated MazeMate as moderately helpful, with higher perceived usefulness for maze solving than for maze design. Thematic analysis confirmed support for CT processes such as decomposition, abstraction, and algorithmic thinking, while also revealing limitations in supporting maze design, including mismatched suggestions and fabricated algorithmic solutions. These findings demonstrate the potential of LLM-based scaffolding to support CT and underscore directions for design refinement to enhance MazeMate usability in authentic classrooms.
• Abstract（参考訳）: 計算思考(CT)は基礎的な問題解決技術であり、ゲーミフィケーションプログラミング環境はそれを栽培するための広く採用されているアプローチである。 大規模言語モデル(LLM)はオンデマンドのプログラミングサポートを提供するが、現在のアプリケーションはCT開発を促進することは滅多にない。 3D Maze プログラミングゲームに組み込まれた LLM ベースのチャットボットである MazeMate について述べる。 本報告では,247人の学部生による最初の授業実践について報告する。 学生は,MazeMateを適度に役に立つものと評価し,迷路設計よりも迷路解決に役立つと認識した。 テーマ分析は、分解、抽象化、アルゴリズム思考などのCTプロセスのサポートを確認し、ミスマッチした提案やアルゴリズムによる解決策を含む迷路設計のサポートの制限を明らかにした。 以上の結果から, 直感的な教室におけるマゼマト使用性を高めるために, CTとアンダースコアの指導を支援するLLMベースの足場の可能性が示唆された。

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