論文の概要: Pedagogical Promise and Peril of AI: A Text Mining Analysis of ChatGPT Research Discussions in Programming Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00361v1
• Date: Fri, 01 May 2026 02:44:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.828492
• Title: Pedagogical Promise and Peril of AI: A Text Mining Analysis of ChatGPT Research Discussions in Programming Education
• Title（参考訳）: 教育的約束とAIの限界:プログラミング教育におけるChatGPT研究のテキストマイニング分析
• Authors: Juvy C. Grume, John Paul P. Miranda, Aileen P. De Leon, Jordan L. Salenga, Hilene E. Hernandez, Mark Anthony A. Castro, Vernon Grace M. Maniago, Joel D. Canlas, Joel B. Quiambao,
• Abstract要約: ChatGPTのようなGenAIシステムは、プログラミング教育においてますます議論されている。 この章は、プログラミング教育におけるChatGPTに関する学術的な談話のマッピングにテキストマイニングを適用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: GenAI systems such as ChatGPT are increasingly discussed in programming education, but the ways in which the research literature conceptualizes and frames their role remain unclear. This chapter applies text mining to publications indexed in a leading academic database to map scholarly discourse on ChatGPT in programming education. Term frequency analysis, phrase pattern extraction, and topic modeling reveal four dominant themes: pedagogical implementation, student-centered learning and engagement, AI infrastructure and human-AI collaboration, and assessment, prompting, and model evaluation. The literature prioritizes classroom practice and learner interaction, with comparatively limited attention to assessment design and institutional governance. Across studies, ChatGPT is positioned both as a learning aid that supports explanation, feedback, and efficiency and as a pedagogical risk linked to overreliance, unreliable outputs, and academic integrity concerns. These findings support responsible integration and highlight the need for stronger assessment and governance mechanisms.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのようなGenAIシステムは、プログラミング教育においてますます議論されているが、研究文献が概念化し、その役割を形作る方法はまだ不明である。 本章は、ChatGPTに関する学術的な議論をプログラミング教育でマッピングするために、主要な学術データベースにインデックスされた出版物にテキストマイニングを適用する。 用語頻度分析、フレーズパターン抽出、トピックモデリングは、教育実践、学生中心の学習とエンゲージメント、AIインフラストラクチャと人間とAIのコラボレーション、評価、促進、モデル評価の4つの主要なテーマを明らかにする。 この文献は教室の実践と学習者の相互作用を優先し、評価設計と制度的なガバナンスに比較的注意を払っている。 研究全体を通じて、ChatGPTは説明、フィードバック、効率性をサポートする学習支援と、過度な信頼、信頼できないアウトプット、学術的整合性に関連する教育的リスクの両方に位置づけられている。 これらの発見は、責任ある統合をサポートし、より強力なアセスメントとガバナンスメカニズムの必要性を強調します。

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