近年，プログラミング教育の需要増加に伴い，大学でもプログラミングを扱う講義が重要視されている．講義内容の理解度向上のためには，多くの問題を用意して学生に解かせることが望ましいが，教員数には限りがあり，作問は教員の負担となっている．そのため，教員にとっては，講義のシラバスに沿った問題を，より少ない手間で多く用意できることが望ましい．その解決策の一つとして，複数の問題データセット間での類似問題検索が挙げられる．複数のデータセット間で類似問題検索ができれば，教員はシラバスに沿った問題を少数作問するだけで，その問題と類似した既存の問題を学生に参考問題として提示することができる．本研究では，大学における教員の作問支援を目的として，九州大学の初等プログラミングの講義に実際に利用された問題の類似問題を，学生が自主学習に利用可能な競技プログラミング AtCoderの問題データセットで検索した．検索には深層学習を用いた類似問題検索手法を用いた．実験より，九州大学の問題から AtCoderの問題を検索した場合，上位 5問の検索結果に類似問題が出てくる確率は 40%であった．よって，類似問題検索を利用することで，九州大学の問題の類似問題を，AtCoderの問題から検索可能であり，教員の作問を支援できる可能性があることを示した．
