情報系教育が抱える課題
01
プログラミング演習の採点が追いつかない
学生数が増えるほど、コードの採点負荷は指数的に増加します。手動レビューでは限界があり、フィードバックの質も低下しがちです。
02
学生のスキルを正確に測れない
「動くかどうか」だけでは、設計力やパフォーマンス意識は評価できません。表面的な正解/不正解では、学生の本当の実力が見えません。
03
AI時代に合った教育への転換が求められている
AIがコードを書ける時代に、基礎文法を教えるだけでは不十分。コードの品質を判断し、設計を考え、テストで担保する力を育てる教育が必要です。
授業での利用シナリオ
出題から成績反映まで、教員の負担を最小限に
1
課題を出題する
既存の課題を選択するか、カスタム課題を作成してクラスに配布します。仕様書もセットで提供されます。
2
学生が実装する
学生はブラウザ上のIDEで課題に取り組みます。環境構築は不要で、授業時間を最大限活用できます。
3
自動採点が実行される
提出されたコードは4層（Frontend・Backend・Database・Performance）で自動採点。教員のレビュー工数を大幅に削減します。
4
成績に反映する
採点結果は一覧で確認・エクスポートが可能。学生ごとの強み・弱みも可視化され、個別指導に活用できます。
教育機関向け機能
授業運営に必要な管理機能を備えています
クラス管理
学期ごとにクラスを作成し、学生を一括登録。複数クラスの並行運用にも対応します。
課題の一括配布
選択した課題をクラス全体に一斉配布。提出期限の設定や進捗状況のモニタリングも可能です。
成績一覧エクスポート
4層のスコアを含む採点結果をCSVでエクスポート。既存の成績管理システムへの取り込みが容易です。
カスタム採点基準
授業の目的に合わせて、各レイヤーの重み付けや合格基準をカスタマイズできます。
カスタム課題の作成・管理
教員自身が独自の課題を作成し、テストケースを定義できます。授業内容に完全にフィットした演習が可能です。
学生別スキルレポート
学生ごとのスキル推移を可視化。どのレイヤーに弱点があるかを把握し、的確な指導につなげます。
従来の採点方法との違い
自動採点だからこそ実現できる、正確で効率的な評価
| 比較項目 | 手動コードレビュー | 単体テストのみ | KASANE |
|---|---|---|---|
| 採点速度 | 数時間〜数日 | 即時 | 即時 |
| 評価の一貫性 | レビュアー依存 | 一貫性あり | 一貫性あり |
| 評価範囲 | 全レイヤー可能 | 単一レイヤー | 4層フルスタック |
| 品質評価 | 主観的 | 正解/不正解のみ | パフォーマンス含む定量評価 |
| スケーラビリティ | 学生数に比例して負荷増 | 高い | 高い |