大規模言語モデルの利用によりコンパイルエラーへの修正ヒントを提示する手法の提案

抄録

初学者がプログラミング学習を行う際に，コンパイルエラーが発生するとそのことが学習の妨げになる．近年普及している大規模言語モデルを利用することで自動的にコンパイルエラーを修正できる可能性はあるが，学習者の学習を目的とするならば正解を示すことは適切ではなく修正ヒントを提示すべきであり，そのような方法も提案されている．しかし大規模言語モデルにより生成される修正ヒントには，修正に対して適切ではないヒントが生成される場合がある．そこで本研究では，コンパイルエラーが発生した際に大規模言語モデルによりヒントを生成し，生成されたヒントからコンパイルエラーの解消に役立たない不適切なヒントを除外して提示する方法を提案する．大学初年度のプログラミング実習講義で実際に発生した 60 件のコンパイルエラーとそれに対応するソースコードを利用して提案手法を評価したところ，8 件のコンパイルエラーに関連する 11 件のヒントを除外できることを確認した．