アドバンテージ

制限

(1) プログラミング学習支援としてChat GPTを利用する場合、学習者はどのような行動パターンを持つのでしょうか？

(2) チャットGPTをプログラミング学習支援に利用する場合、成績の異なる学習者のプログラミング行動の特徴は何でしょうか？

(3) チャット GPT をプログラミング学習支援に活用する場合、学習者の探究質問の質はどのようなものですか?

このコースは全 5 回の授業で構成され、最初の 4 回の授業では、Python プログラミングの基本概念を学び、Chat GPT の応用を体験しました。最後のクラスでは、学生は Chat GPT を使用してプログラミング プロジェクトを作成する必要があります。

研究では主に、プログラミング過程における学習者の行動データやチャットGPTでやり取りされる問い合わせ質問を収集し、これをもとに分析を行った。

クリックストリーム分析を使用して分析する

チャット GPT フィードバック コンテンツに対する学習者の最初の質問 (知識の探索) と継続的な質問 (フィードバック コンテンツの探索) の質を、浅い、中程度、深い 3 つのレベルで分析します。 すべてのデータはコグニティブ ネットワーク分析 [15] に必要な形式に変換され、データ分析にはオンラインコグニティブ ネットワーク分析ツール (Web ENA) が使用されます。

プログラミング学習行動の記述分析

プログラミング学習行動の系列変換分析

サンキーダイアグラムの視覚化

高パフォーマンス、中パフォーマンス、低パフォーマンスのグループの平均的な認知ネットワーク分布が表示されます。

「学生のための考え方」と「テクノロジーへの過度の依存」の限界

提案をする

さまざまなパフォーマンス レベルの学習者向けの Chat GPT を使用したプログラミング学習の戦略

チャット GPT を使用してプログラミング学習を支援するプロセスでは、学習者は質問の質と深さに注意を払い、挑戦的でオープンな質問をすることでチャット GPT を刺激してより深い知識を提供する必要があります。