AIはティーチングパートナーになり得るか？3つの教授戦略においてChatGPT、Gemini、DeepSeekを評価する

Abstract

大規模言語モデル（LLM）が、説明、フィードバック、そして指導を通じて学習を支援できるという期待が高まっています。しかし、その急速な導入と広範な注目にもかかわらず、LLMの教育的スキルに関する実証的な根拠は依然として限られています。本記事では、教授エージェントとして振る舞う代表的なLLM、すなわちChatGPT、DeepSeek、Geminiを対象とした比較研究を提示します。評価プロトコルを開発し、3つの教育的方略、すなわち「例」「説明とたとえ」「ソクラテス式メソッド」に焦点を当てました。6人の人間の評価者が、初心者に対してCプログラミング言語を教える状況で評価を実施しました。その結果、例と説明・たとえの教育方略において、LLMモデルは同様の相互作用パターンを示しました。一方、ソクラテス式メソッドでは、モデルが教育方略および初期プロンプトに対してより高い感度を示しました。全体として、ChatGPTとGeminiはより高い評価を受けたのに対し、DeepSeekは基準全体でより低い評価となり、モデル間で教育的パフォーマンスに違いがあることが示されました。