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LLMアシスト型プログラミングツールがコンピュータサイエンス教育に浸透する中で、AIが生成する局所的に妥当な出力が、本来のタスク仕様から逸脱する「目的ドリフト」が課題となっています。本研究は、人間参加型(Human-in-the-Loop, HITL)制御を安定した教育問題と捉え、その解決策を提案します。