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
• Authors: Ashley J. Chen, Yijia Cao, Minghao Shao, Ramesh Karri, Muhammad Shafique,
• 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。

関連論文リスト

• "Can you feel the vibes?": An exploration of novice programmer engagement with vibe coding [42.82674998306379]
  ビブコーディング(vibe coding)とは、直接のコードオーサシップではなく、自然言語のプロンプトを通じてソフトウェアを作成することを指す。 本稿では、初心者プログラマと混合経験チームがどのようにバイブコーディングに関わるかを調査する1日間のハッカソンについて報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-02T13:32:23Z)
• From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Practical Guide to Code Intelligence [150.3696990310269]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語記述を直接関数コードに変換することによって、自動ソフトウェア開発を変革した。 コードLLMに関する総合的な合成と実践的ガイド(一連の解析および探索実験)を提供する。 一般LLM(GPT-4, Claude, LLaMA)とコード特殊化LLM(StarCoder, Code LLaMA, DeepSeek-Coder, QwenCoder)のコード機能の解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-23T17:09:34Z)
• Simulated Interactive Debugging [7.3742419367796535]
  我々は,学生がデバッグプロセスに沿って対話的に指導する「シミュレート・インタラクティブ」という手法を提案する。 このガイダンスは、生徒がソリューションを修復し、適切な学習経験を持つことを奨励することを目的としている。 従来のフォールトローカライズ手法と大規模言語モデルを用いた実装を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T17:47:18Z)
• FlashHack: Reflections on the Usage of a Micro Hackathon as an Assessment Tool in a Machine Learning Course [0.0]
  グループプロジェクトベースの学習は、CS教育において経験的学習として人気が高まっている。 これらの問題に対処するために、私たちはFlashHackを紹介した。 本結果は,教員の簡易な評価プロセスとともに,学生のエンゲージメントと満足度の向上を示唆するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T11:21:11Z)
• ChatISA: A Prompt-Engineered, In-House Multi-Modal Generative AI Chatbot for Information Systems Education [0.6784745592354215]
  ChatISAは、インフォメーション・システムズ・アンド・アナリティクス部門の学生と教員を支援するために設計された、社内のマルチモデルAIボットである。 ChatISAは、Coding Companion、Project Coach、Exam Ally、Interview Mentorの4つの主要なモジュールで構成されている。 ChatISAのすべてのコードはGitHubで公開されており、他の機関は、カリキュラム内で同様のAI駆動の教育ツールをカスタマイズし、統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T04:00:07Z)
• Using an LLM to Help With Code Understanding [13.53616539787915]
  大規模言語モデル(LLM)は、コードを書くプロセスに革命をもたらしています。 プラグインはOpenAIのGPT-3.5-turboモデルに対して,ユーザが明示的なプロンプトを書かなくても4つの高レベルリクエストをクエリする。 本システムの評価は,32名の被験者を対象に行ったユーザスタディで行われ,本プラグインがWeb検索よりもタスク完了に有効であることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T00:49:06Z)
• ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
  ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。 これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z)

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。