論文の概要: Self-Regulated Personal Contracts as a Harm Reduction Approach to Generative AI in Undergraduate Programming Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03256v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 21:08:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.557977
• Title: Self-Regulated Personal Contracts as a Harm Reduction Approach to Generative AI in Undergraduate Programming Education
• Title（参考訳）: プログラミング教育におけるAI生成へのハーム削減手法としての自己規制型個人契約
• Authors: Aadarsh Padiyath, Jessica Shen, Barbara Ericson,
• Abstract要約: プログラミングエクササイズエージェンシーを学習し、ChatGPTのようなGenAIツールをいつ、どのように使うかを決定する。 我々は,リスク低減と自己統制型学習理論に基づくGenAI契約を,意図的な意思決定の足場として設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5489046505746704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Students learning programming exercise agency in deciding when and how to use GenAI tools like ChatGPT. However, this agency is often implicit and shaped by deadline pressure and peer behavior rather than explicit and conscious learning goals. We designed a GenAI Contract grounded in harm reduction and self-regulated learning theory to scaffold intentional decision-making: students articulated personal learning goals, created usage guidelines, and reflected on alignment at strategic points across an eleven-week semester. The contract was non-binding and graded only for completion, emphasizing self-awareness over enforcement. We implemented this with N=217 students in an intermediate Python course. For students still forming their relationship with GenAI, it worked, as 58% of students reported the intervention changing their thinking and created helpful accountability structures. However, awareness did not always translate to sustained behavior change. Some students who valued their guidelines still abandoned them under various pressures. Maintaining guidelines required constant self-control across hundreds of decisions, while using GenAI freely requires none. Many students could not sustain this burden despite this self-awareness. We discuss supporting student agency when GenAI tools and learning goals create tension.
• Abstract（参考訳）: プログラミングエクササイズエージェンシーを学習し、ChatGPTのようなGenAIツールをいつ、どのように使うかを決定する。 しかしながら、このエージェンシーはしばしば、明示的で意識的な学習目標よりも、期限のプレッシャーとピアの振る舞いによって暗黙的に形作られています。 我々は,リスク低減と自己統制型学習理論に基づくGenAI契約を,学生が個人的学習目標を明確化し,利用ガイドラインを作成し,11学期にわたる戦略点のアライメントに反映する,意図的な意思決定の足場として設計した。 契約は拘束力がなく、完成のためにのみ格付けされ、執行に対する自己認識を強調した。 中間PythonコースのN=217名の学生を対象にこれを実装した。 学生の58%が自分の思考を変える介入を報告し、有益な説明責任構造を作り出した。 しかし、意識が常に持続的な行動変化に繋がるとは限らない。 ガイドラインを重んじる学生の中には、様々な圧力でそれを放棄する者もいた。 ガイドラインの維持には数百の意思決定に対して常に自己管理が必要であり、GenAIを使用することは自由に不要である。 この自己認識にもかかわらず、多くの学生はこの負担に耐えられなかった。 我々は、GenAIツールと学習目標が緊張を引き起こすとき、学生エージェンシーを支援することについて議論する。

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