[論文レビュー] Exploring the Role of Automated Feedback in Programming Education: A Systematic Literature Review

Yeonji Jung, Yunseo Lee+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2026

Teaching and Learning Programming被引用数 0

ひとこと要約

61件の経験的研究（2024年9月まで）を対象としたプログラミング教育における自動フィードバックのシステマティック文献調査。アーキテクチャ、教育学的機能、相互作用、展開、評価を分析。

ABSTRACT

Automated feedback systems have become increasingly integral to programming education, where learners engage in iterative cycles of code construction, testing, and refinement. Despite its wider integration in practices and technical advancements into AI, research in this area remains fragmented, lacking synthesis across technological and instructional dimensions. This systematic literature review synthesizes 61 empirical studies published by September 2024, offering a conceptually grounded analysis of automated feedback systems across five dimensions: system architecture, pedagogical function, interaction mechanism, contextual deployment, and evaluation approach. Findings reveal that most systems are fully automated, embedded within online platforms, and primarily focused on error detection and code correctness. While recent developments incorporate adaptive features and large language models to enable more personalized and interactive feedback, few systems offer support for higher-order learning processes, interactive components, or learner agency. Moreover, evaluation practices tend to emphasize short-term performance gains, with limited attention to long-term outcomes or instructional integration. These findings call for a reimagining of automated feedback not as a technical add-on for error correction, but as a pedagogical scaffold that supports deeper, adaptive, and interactive learning.

研究の動機と目的

• プログラミング教育における自動フィードバックシステムの経験的証拠を統合する。
• 自動フィードバックツールのシステムアーキテクチャと教育学的機能を特徴づける。
• 自動フィードバックが学習者とどのように相互作用し、実践でどのように展開されるかを検討する。
• 自動フィードバックの研究で用いられる評価手法と成果を評価する。
• 自動フィードバックを単なるエラー訂正ツールではなく、教育的な支柱として再定義するうえでの指針を提供する。

提案手法

• 2024年9月までに公表された61件の経験的研究のレビュー。
• システムアーキテクチャ、教育学的機能、相互作用のメカニズム、文脈的展開、評価アプローチという五つの次元に沿った概念的根拠に基づく分析。
• 自動フィードバックが学習過程と学習者の主体性をどのように支援するかに焦点を当てた総合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プログラミング教育における自動フィードバックの共通のシステムアーキテクチャと技術的基盤は何か。
• RQ2 自動フィードバックシステムは教育的目的と学習過程をどのように支援するか。
• RQ3 これらのシステムは学習者を引きつけるためにどのような相互作用メカニズムを用いているか。
• RQ4 自動フィードバックツールは実教育現場でどのように展開されているか。
• RQ5 どのような評価実践が用いられ、自動フィードバックシステムに対してどのような成果が報告されているか。

主な発見

• ほとんどのシステムは完全自動化され、オンラインプラットフォームに組み込まれている。
• 現在の研究は主にエラー検出とコード正しさを対象としている。
• 最近の動向は適応機能と大規模言語モデルを取り入れ、より個別化・対話型のフィードバックを提供している。
• 高次の学習過程、対話要素、学習者の主体性を支えるシステムは少ない。
• 評価は短期的なパフォーマンス向上を強調する傾向があり、長期的成果や教育的統合には限定的。