論文の概要: Code for All: Educational Applications of the "Vibe Coding" Hackathon in Programming Education across All Skill Levels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22747v1
• Date: Fri, 24 Apr 2026 17:48:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.547964
• Title: Code for All: Educational Applications of the "Vibe Coding" Hackathon in Programming Education across All Skill Levels
• Title（参考訳）: プログラミング教育における「視覚コーディング」ハッカソンの教育応用
• Abstract要約: Vibeコーディングは、ユーザが意図を記述し、AIがコードを生成したり修正したりするプログラミングの自然言語アプローチである。 複数の国から参加者を歓迎する1ヶ月のオンラインハッカソンを通じて教育的価値を調査する。 本研究は,タスクの複雑さが増大するにつれて,異なるバックグラウンドを持つ参加者がビブコーディングにどのように関与するかを説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.291969598378179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of large language models has enabled vibe coding, a natural language approach to programming in which users describe intent and AI generates or revises code, potentially broadening access to programming while preserving meaningful learning outcomes. We investigate its educational value through a month-long online hackathon that welcomed participants from multiple countries, ranging from complete beginners to experienced developers. The hackathon offered three tracks with increasing technical demands. Spark emphasized basic frontend functionality and dynamic features such as buttons, forms, and API calls. Build required backend or database integration. Launch targeted production ready web applications, including deployment. Participants were required to develop projects using only LLM generated code without manual edits and submitted complete chat histories, source code, demo videos, and functionality reports. We assessed educational effectiveness with a mixed methods design that combined standardized project evaluations across functionality, user interface and user experience design, impact, prompt quality, and code readability, along with post-hackathon surveys of perceived learning outcomes and thematic analysis of open-ended feedback. Our findings describe how participants with different backgrounds engage with vibe coding as task complexity increases, how the no manual editing constraint shapes prompting and debugging practices, and what these patterns imply for integrating AI assisted development into programming education and competitive learning environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの出現により、ユーザが意図を記述し、AIがコードを生成または修正する、プログラミングに対する自然言語アプローチであるビブコーディングが実現された。 初級者から経験豊富な開発者まで、複数の国から参加者を歓迎するオンラインハッカソンを通じて、その教育的価値を調査する。 ハッカソンでは技術的要求が高まる3つのトラックが提供された。 Sparkは、基本的なフロントエンド機能とボタン、フォーム、API呼び出しといった動的な機能を強調した。 必要なバックエンドやデータベースの統合を構築する。 デプロイを含む実運用対応のWebアプリケーションをローンチする。 参加者は、手動編集なしでLLM生成コードのみを使用してプロジェクトを開発する必要があり、完全なチャット履歴、ソースコード、デモビデオ、機能レポートを提出した。 本研究では,機能,ユーザインターフェース,ユーザエクスペリエンス設計,インパクト,迅速な品質,コードの可読性といった共通したプロジェクト評価と,認識された学習結果のポストハッカソン調査,オープンエンドフィードバックのテーマ分析を併用した混合手法による教育効果の評価を行った。 調査では,タスクの複雑さが増大するにつれて,さまざまなバックグラウンドを持つ参加者がバイブコーディングにどのように関与するか,手作業による編集制約が不要であること,AIを活用した開発をプログラム教育や競争学習環境に組み込む上で,これらのパターンがどのような意味を持つのかを解説した。

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