Exploration of an Automatic Generation Method for Programming Exercise Problems by a Language-Based AI Considering Diverse Problem Patterns and Difficulty Levels - 前田 悠翔; 田中 英武; 井垣 宏; 福安 直樹 (Proceedings of the rePiT(Research on Education of Practical Information Technologies) Symposium, 2024)
プログラミング演習では，学生が学習すべき内容に応じた授業問題を教員が大量に作成する必要がある．本研究では，作問時に教員にかかる負荷の削減を目的として，自然な文章やテキストの自動生成を可能とする言語系生成AIを用いた自動作問システムを提案する．本研究で提案する自動作問システムは，標準入力の有無や問題に含まれるクラス数といった多様な問題パターンやソースコードの規模等の難易度に影響する要因をパラメータとして入力することで，教員の意図に沿った問題を効率よく作成することを目指している．言語系生成AIに問題パターンや難易度についてのパラメータを渡す際には，同時に問題パターンや難易度に適したサンプル問題を入力することで，より教員の意図に即した授業問題を生成することが可能となる．評価実験として既存の演習問題の題材をベースに16問の演習問題について生成を試みた結果，15問の問題について指定した問題パターン通りに生成することができた．一方で，授業での利用可否についての教員評価では，軽微な修正のみで利用可能と判断された問題は7問にとどまる結果となった．