Scratchファイルの静的解析とLLMによるヒント生成を用いたScratch学習支援システムの提案

開発者：鬼塚大輔
開発環境：Python,HTML,node
開発期間：約1年
詳細：初等中等教育におけるプログラミング必修化に伴い、Scratchを用いた学習が普及している。しかし、Scratchは構文エラーが表示されないため、初学者が論理的な誤りに気づけず学習が停滞する課題がある。既存の支援ツールは完成後の評価が主であり、作成過程でのリアルタイムな支援が不足している。 そこで本研究では、作成中のScratchプログラム（.sb3）に対して静的解析を行い、進行状況に応じたヒントをLLM（GPT-4o）が生成する学習支援システムを提案する。本システムは、正解データとの構造比較により「余分なブロック」や「不足手順」を特定し、適切な助言を行う。評価実験の結果、1ブロックあたりの制作時間の短縮と、学習者からの質問内容の高度化が確認され、本システムの有用性が示唆された。