論文の概要: Owlgorithm: Supporting Self-Regulated Learning in Competitive Programming through LLM-Driven Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09969v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.610879
• Title: Owlgorithm: Supporting Self-Regulated Learning in Competitive Programming through LLM-Driven Reflection
• Title（参考訳）: Owlgorithm: LLM駆動リフレクションによる競合プログラミングにおける自己統制型学習支援
• Authors: Juliana Nieto-Cardenas, Erin Joy Kramer, Peter Kurto, Ethan Dickey, Andres Bejarano,
• Abstract要約: 競争プログラミング(CP)における自己統制学習(SRL)を支援する教育プラットフォームを提案する。 Owlgorithmは、個々の学生の提出に合わせた、文脈対応のメタプロンプトを生成する。 学生評価とTAフィードバックを探索的に評価した結果,有望なメリットと顕著な制限が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Owlgorithm, an educational platform that supports Self-Regulated Learning (SRL) in competitive programming (CP) through AI-generated reflective questions. Leveraging GPT-4o, Owlgorithm produces context-aware, metacognitive prompts tailored to individual student submissions. Integrated into a second- and third-year CP course, the system-provided reflective prompts adapted to student outcomes: guiding deeper conceptual insight for correct solutions and structured debugging for partial or failed ones. Our exploratory assessment of student ratings and TA feedback revealed both promising benefits and notable limitations. While many found the generated questions useful for reflection and debugging, concerns were raised about feedback accuracy and classroom usability. These results suggest advantages of LLM-supported reflection for novice programmers, though refinements are needed to ensure reliability and pedagogical value for advanced learners. From our experience, several key insights emerged: GenAI can effectively support structured reflection, but careful prompt design, dynamic adaptation, and usability improvements are critical to realizing their potential in education. We offer specific recommendations for educators using similar tools and outline next steps to enhance Owlgorithm's educational impact. The underlying framework may also generalize to other reflective learning contexts.
• Abstract（参考訳）: Owlgorithmは、AIによる反射的質問を通じて、競争プログラミング(CP)における自己制御学習(SRL)をサポートする教育プラットフォームである。 GPT-4oを活用して、Owlgorithmは個々の学生の提出に合わせた文脈認識、メタ認知のプロンプトを生成する。 2年目と3年目のCPコースに統合され、システムが提供する反射プロンプトは学生の成果に適応する。 学生評価とTAフィードバックを探索的に評価した結果,有望なメリットと顕著な制限が認められた。 多くの人は、生成された質問がリフレクションやデバッギングに役立つことに気付きましたが、フィードバックの正確さと教室のユーザビリティに関する懸念が持ち上がりました。 これらの結果は、先進的な学習者にとって信頼性と教育的価値を確保するために改良が必要であるが、初心者プログラマにはLLMによるリフレクションの利点を示唆している。 GenAIは構造的リフレクションを効果的にサポートできますが、注意深い設計、動的適応、ユーザビリティの改善は、教育におけるその可能性を実現する上で不可欠です。 Owlgorithmの教育効果を高めるための次のステップを概説する。 基盤となるフレームワークは、他の反射的学習コンテキストにも一般化することができる。

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