論文の概要: SCRIPT: Implementing an Intelligent Tutoring System for Programming in a German University Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16117v1
- Date: Fri, 17 Apr 2026 14:53:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.963535
- Title: SCRIPT: Implementing an Intelligent Tutoring System for Programming in a German University Context
- Title(参考訳): SCRIPT:ドイツ大学におけるプログラミングのためのインテリジェントチューニングシステムの実装
- Authors: Alina Deriyeva, Jesper Dannath, Benjamin Paassen,
- Abstract要約: インテリジェント・チュータリング・システム(ITS)は、プログラミングの学生に個別のヒントやアドバイスを提供するための実行可能な選択肢である。
Prior ITSはPythonプログラミング言語をほとんどサポートしておらず、ほとんどは入門型プログラミングに焦点を合わせており、生成モデルにおける最近の発展を考慮に入れることはめったにない。
我々は、高度に適応可能で、教育と研究の両方のプラットフォームとして機能し、ヒントメカニズムをプラグインするためのインターフェースを提供する、Pythonプログラミングのための新しいITSを確立することを目指している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.316327187403919
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Practice and extensive exercises are essential in programming education. Intelligent tutoring systems (ITSs) are a viable option to provide individualized hints and advice to programming students even when human tutors are not available. However, prior ITS for programming rarely support the Python programming language, mostly focus on introductory programming, and rarely take recent developments in generative models into account. We aim to establish a novel ITS for Python programming that is highly adaptable, serves both as a teaching and research platform, provides interfaces to plug in hint mechanisms (e.g.\ via large language models), and works inside the particularly challenging regulatory environment of Germany, that is, conforming to the European data protection regulation, the European AI act, and ethical framework of the German Research Foundation. In this paper, we present the description of the current state of the ITS along with future development directions, as well as discuss the challenges and opportunities for improving the system.
- Abstract(参考訳): 実践と広範な演習は、プログラミング教育に不可欠である。
知的チューターシステム(ITS)は、人間のチューターが利用できない場合でも、個別のヒントやアドバイスをプログラミング学生に提供するための実行可能な選択肢である。
しかし、以前のITSはPythonプログラミング言語をほとんどサポートせず、ほとんどは入門型プログラミングに焦点をあてており、生成モデルにおける最近の発展を考慮に入れないことはめったにない。
我々は、高度に適応可能で、教育と研究の両方のプラットフォームとして機能し、ヒントメカニズム(例えば、大きな言語モデルを介して)をプラグインするためのインターフェースを提供し、ヨーロッパのデータ保護規制、欧州AI法、ドイツの研究財団の倫理的枠組みに従って、ドイツの特に困難な規制環境の中で機能する、新しいPythonプログラミングのためのITSを確立することを目指している。
本稿では,ITSの現状と今後の開発方向性について述べるとともに,システム改善の課題と機会について論じる。
関連論文リスト
- Toward Training Superintelligent Software Agents through Self-Play SWE-RL [66.11447353341926]
セルフプレイSWE-RLは、超知能ソフトウェアエージェントのトレーニングパラダイムに向けた第一歩である。
当社のアプローチでは,ソースコードとインストール済みの依存関係を備えたサンドボックスリポジトリへのアクセスのみを必要としています。
我々の成果は、早い段階で、エージェントが現実世界のソフトウェアリポジトリから広範囲にわたる学習経験を自律的に収集する道のりを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-21T00:49:40Z) - An Online Integrated Development Environment for Automated Programming Assessment Systems [4.618037115403291]
本研究は,オンラインIDEの要件を抽出し,定義することで,プログラミング教育の分野に貢献する。
新しいオンラインIDEのユーザビリティをTechnology Acceptance Model (TAM)を用いて評価し,27人の初等生からフィードバックを得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-17T12:50:51Z) - Programming with AI: Evaluating ChatGPT, Gemini, AlphaCode, and GitHub Copilot for Programmers [0.0]
本稿では、ChatGPT、Gemini(Bard AI)、AlphaCode、GitHub Copilotなど、主要なプログラミングアシスタントの徹底的な評価を行う。
AIモデルの潜在能力を具現化する倫理的開発プラクティスの必要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T06:40:55Z) - Symbolic Learning Enables Self-Evolving Agents [55.625275970720374]
エージェントシンボリックラーニング(エージェントシンボリックラーニング)(エージェントシンボリックラーニング)は、言語エージェントが自分自身で最適化できるための体系的なフレームワークである。
エージェント記号学習は、コネクショナリズム学習における2つの基本的なアルゴリズムを模倣することにより、言語エージェント内のシンボルネットワークを最適化するように設計されている。
我々は、標準ベンチマークと複雑な実世界のタスクの両方で概念実証実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-26T17:59:18Z) - The Future of Scientific Publishing: Automated Article Generation [0.0]
本研究では,Python コードからの学術論文の自動生成を目的とした,大規模言語モデル(LLM)プロンプトを活用した新しいソフトウェアツールを提案する。
Pythonは基本的な概念実証として機能するが、基盤となる方法論とフレームワークは、さまざまなGitHubリポジトリにまたがる適応性を示している。
この開発は高度な言語モデルエージェントに頼らずに達成され、一貫性と総合的な学術的コンテンツの自動生成において高い忠実性を確保した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T16:47:02Z) - DIALIGHT: Lightweight Multilingual Development and Evaluation of
Task-Oriented Dialogue Systems with Large Language Models [76.79929883963275]
DIALIGHTは多言語タスク指向対話(ToD)システムの開発と評価のためのツールキットである。
ローカル発話レベルとグローバル対話レベルの両方において、人間のきめ細かい評価のためのセキュアでユーザフレンドリーなWebインターフェースを備えている。
評価の結果, PLMの微調整により精度とコヒーレンスが向上する一方, LLMベースのシステムは多様で類似した応答を生成するのに優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-04T11:27:48Z) - PwR: Exploring the Role of Representations in Conversational Programming [17.838776812138626]
PwR(Programming with Representations)は、自然言語でシステムの理解をユーザに伝えるために表現を使用する手法である。
その結果,表現は理解可能性を大幅に向上させ,参加者の間にエージェンシーの感覚を植え付けることができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T05:38:23Z) - Leveraging Large Language Model and Story-Based Gamification in
Intelligent Tutoring System to Scaffold Introductory Programming Courses: A
Design-Based Research Study [6.773393436953262]
本研究では,大規模言語モデルと大規模言語モデルについて考察する。
ギャンブラーは コーディングの学習を足場にして 増加させます
中国の学生は入門プログラミングコースに属しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-25T04:07:03Z) - A Conversational Paradigm for Program Synthesis [110.94409515865867]
本稿では,大規模言語モデルを用いた対話型プログラム合成手法を提案する。
私たちは、自然言語とプログラミング言語のデータに基づいて、CodeGenと呼ばれる大規模な言語モデルのファミリーを訓練します。
本研究は,会話能力の出現と,提案した会話プログラム合成パラダイムの有効性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T06:55:15Z) - Automated Machine Learning: A Case Study on Non-Intrusive Appliance Load Monitoring [81.06807079998117]
非侵入的機器負荷モニタリング(NIALM)のための自動機械学習(AutoML)を実現する新しい手法を提案する。
NIALMは、電子機器や家電のエネルギー消費を測定するためのスマートメーターに代わる費用対効果を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:12:56Z) - The ILASP system for Inductive Learning of Answer Set Programs [79.41112438865386]
我々のシステムは、通常の規則、選択規則、厳しい制約を含むアンサーセットプログラムを学習する。
まず、ILASPの学習フレームワークとその機能の概要を説明します。
続いて、ILASPシステムの進化を概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-02T19:04:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。