論文の概要: From Code-Centric to Concept-Centric: Teaching NLP with LLM-Assisted "Vibe Coding"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01919v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 10:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.074613
• Title: From Code-Centric to Concept-Centric: Teaching NLP with LLM-Assisted "Vibe Coding"
• Title（参考訳）: コード中心から概念中心へ:LCM支援「視覚符号化」を用いたNLP教育
• Authors: Hend Al-Khalifa,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、自然言語処理(NLP)教育の課題と機会の両方を提示する。 本稿では,概念的理解と批判的思考を重視しつつ,LLMをコーディングアシスタントとして活用する教育的アプローチであるVibe Coding'を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8037663518154744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) presents both challenges and opportunities for Natural Language Processing (NLP) education. This paper introduces ``Vibe Coding,'' a pedagogical approach that leverages LLMs as coding assistants while maintaining focus on conceptual understanding and critical thinking. We describe the implementation of this approach in a senior-level undergraduate NLP course, where students completed seven labs using LLMs for code generation while being assessed primarily on conceptual understanding through critical reflection questions. Analysis of end-of-course feedback from 19 students reveals high satisfaction (mean scores 4.4-4.6/5.0) across engagement, conceptual learning, and assessment fairness. Students particularly valued the reduced cognitive load from debugging, enabling deeper focus on NLP concepts. However, challenges emerged around time constraints, LLM output verification, and the need for clearer task specifications. Our findings suggest that when properly structured with mandatory prompt logging and reflection-based assessment, LLM-assisted learning can shift focus from syntactic fluency to conceptual mastery, preparing students for an AI-augmented professional landscape.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、自然言語処理(NLP)教育の課題と機会の両方を提示する。 本稿では,LLMをコーディングアシスタントとして活用し,概念的理解と批判的思考に焦点をあてた教育的手法である'Vibe Coding'を紹介する。 そこでは,LLMをコード生成用として7つの研究室を修了し,批判的リフレクション質問による概念的理解を主眼として評価した。 19人の学生の終末フィードバックの分析から, エンゲージメント, 概念学習, 評価公正度において, 高い満足度(平均得点4.4-4.6/5.0)が示された。 学生たちは特に、デバッグから認知負荷を減らし、NLPの概念により深く焦点を合わせることができた。 しかし、時間制約、LCM出力の検証、タスク仕様の明確化といった課題が発生しました。 以上の結果から,LLM支援学習は,必須の即時ロギングとリフレクションに基づく評価によって適切に構成された場合,構文的流布から概念的熟達へと焦点を移し,AIを付加したプロのランドスケープに学生を準備できることが示唆された。

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