プログラミング教育におけるAIツール：学生の視点と利用動向を解説

1. プログラミング教育におけるAIツールの影響

近年、生成AIツール（例：ChatGPT）の普及は、教育現場、特にプログラミング教育に大きな影響を与えています。AIツールは、コードの生成、デバッグ、説明など、プログラミング学習の多くの側面を効率化する可能性を秘めている一方で、学生の過度な依存や独立した問題解決能力の低下、さらにはアカデミック・インテグリティ（学術的な誠実さ）への懸念も引き起こしています。

本記事では、2026年に発表された「プログラミング教育におけるAIツール：学生の視点と利用動向（AI Tools in Programming Education: Student Perspectives and Usage Trends）」という論文を基に、学生がAIツールをどのように利用し、それに対してどのような認識を持っているのかを詳しく解説します。

この研究は、プログラミング教育におけるAIの現状を理解し、その課題に対処するための貴重な示唆を与えてくれます。ADVANCEのようなプログラミングスクールでも、これらの知見を踏まえて、より効果的な指導方法やガイドラインの策定に取り組むことが重要だと考えています。

2. 紹介する論文の概要

研究の目的

この研究の主な目的は、プログラミング課題を解決するためのAIツールの利用に関する学生の視点を探ることです。具体的には、学生がAIツールをどの程度、どのように利用しているか、そしてそのような利用の許容度に対する彼らの態度を分析しています。

研究の方法

研究は混合研究法を採用しており、2023年と2024年の2年間にわたって学生を対象にアンケート調査を実施しました。

1. 調査対象：
   • 2023年調査：大学3年生と大学院生計84名。
   • 2024年調査：大学1年生（UL1）、大学2年生（UL2）、大学院1年生（GL1）計182名。
2. 質問項目：
   • AIツールの利用経験（プログラミング課題および非プログラミング課題）
   • 具体的な利用方法（例：コード生成、デバッグ、説明）
   • プログラミング課題におけるAIツールの許可・制限に関する意見
   • AIツールの全体的な印象（利点と欠点）
3. 分析方法：
   • 閉鎖型質問（はい/いいえ、選択式）には記述統計と推論統計（カイ二乗検定、オッズ比）を使用。
   • 自由記述質問には記述的テーマ分析を適用。

3. 研究結果のポイント3つ

この研究から得られた主要な知見は以下の3点にまとめることができます。

4. ADVANCEの現場から見た実感

堺市南区のプログラミングスクールADVANCEで実際にプログラミングを教えている講師としての意見は以下の三つです

5. 保護者の方へ：家庭でできること

AIツールの進化は、お子様の学習環境にも大きな影響を与えています。この論文の知見を踏まえ、保護者の皆様が家庭でお子様のプログラミング学習をサポートするためにできることをご紹介します。

6. 参考文献

1. Novak, M., & Maček, M. (2026). AI Tools in Programming Education: Student Perspectives and Usage Trends. Journal of Information and Organizational Sciences, 50(1), 83-104. https://doi.org/10.31341/jios.50.1.5
2. Mahmoud, A. B., Kumar, V., & Spyropoulou, S. (2025). Identifying the Public’s Beliefs About Generative Artificial Intelligence: A Big Data Approach. IEEE Transactions on Engineering Management, 72, 827–841. https://doi.org/10.1109/TEM.2025.3534088
3. Yilmaz, R., & Yilmaz, F. G. K. (2023). Augmented intelligence in programming learning: Examining student views on the use of ChatGPT for programming learning. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1(2), 100005. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100005
4. Prather, J., Denny, P., Leinonen, J., Becker, B. A., Albluwi, I., Craig, M., Keuning, H., Kiesler, N., Kohn, T., Luxton-Reilly, A., MacNeil, S., Petersen, A., Pettit, R., Reeves, B. N., & Savelka, J. (2023). The robots are here: Navigating the generative AI revolution in computing education. In Proceedings of the 2023 Working Group Reports on Innovation and Technology in Computer Science Education (ITiCSE-WGR '23) (pp. 108–159). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3623762.3633499
5. Smolansky, A., Cram, A., Raduescu, C., Zeivots, S., Huber, E., & Kizilcec, R. F. (2023). Educator and student perspectives on the impact of generative AI on assessments in higher education. In Proceedings of the Tenth ACM Conference on Learning @ Scale (pp. 378–382). ACM. https://doi.org/10.1145/3573051.3596191
6. Ellis, M. E., Casey, K. M., & Hill, G. (2024). ChatGPT and python programming homework. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 22(1), 4–15. https://doi.org/10.1111/dsji.12306
7. Hou, I., Nguyen, H. V., Man, O., & MacNeil, S. (2025). The evolving usage of GenAI by computing students. In Proceedings of the 56th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 2 (pp. 1438–1439). ACM. https://doi.org/10.1145/3641555.3705266
8. Keuning, H., Alpizar-Chacon, I., Lykourentzou, I., Beehler, L., Köppe, C., de Jong, I., & Sosnovsky, S. (2024). Students' perceptions and use of generative AI tools for programming across different computing courses [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2410.06865
9. Hamamra, B., Khlaif, Z. N., Mayaleh, A., & Baker, A. A. (2025a). A phenomenological examination of educators’ experiences with AI integration in Palestinian higher education. Cogent Education, 12(1). https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2526435
10. Hamamra, B., Khlaif, Z. N., & Mayaleh, A. (2025b). Between promise and precarity: Palestinian university educators’ experiences with AI integration in higher education. Interactive Learning Environments, 1–16. https://doi.org/10.1080/10494820.2025.2547264
11. Khlaif, Z. N., Ayyoub, A., Hamamra, B., Bensalem, E., Mitwally, M. A. A., Ayyoub, A., Hattab, M. K., & Shadid, F. (2024). University Teachers’ Views on the Adoption and Integration of Generative AI Tools for Student Assessment in Higher Education. Education Sciences, 14(10), 1090. https://doi.org/10.3390/educsci14101090
12. Ayyoub, A., Khlaif, Z., Hamamra, B., Bensalem, E., Mitwally, M., Sanmugam, M., Fteiha, A., Joma, A., Bsharat, T. R. K., Eidah, B. A., & Khaldi, M. (2025). Drivers of Acceptance of Generative AI Through the Lens of the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Human Behavior and Emerging Technologies, 2025(1). https://doi.org/10.1155/hbe2/6265087