生成AIを活用した演習課題のより詳細な評価に有効なプロンプト開発

開発者：杉谷優太
開発環境：Gemini-1.5-flash,Gemini-1.5-pro,Python
開発期間：約1年
詳細：プログラミング演習の課題におけるソースコードの条件の評価は，比較的困難となっています．本研究では，プログラミング演習の課題におけるソースコードの条件の評価の効率化を目的として，生成 AI を活用してソースコード条件についての評価項目の設計と提出物評価の支援手法を検討いたしました．しかし，生成 AI の活用には，生成される出力の信頼性が課題として挙げられます．そこで，本研究の取り組みとして，実際に出題されたプログラミング演習の課題を対象として，生成 AI を活用した評価項目の設計および提出物評価のために，生成 AI に与える指示を記述するプロンプトの開発を行いました．プロンプトの開発の結果，条件の明確化と具体例の提示がプロンプトの精度向上に有効であることを確認しました．