| Project/Area Number |
21K12179
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Nippon Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
櫨山 淳雄 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (70313278)
田中 昂文 玉川大学, 工学部, 講師 (30851274)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | プログラミング / GUI / オンラインジャッジ / セルフレビュー / ウェブアプリケーション / ソフトウェア工学 / モデリング / 開発環境 / ソフトウェア工学教育 |
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| Outline of Research at the Start |
プログラミングを習得するためには、学習者自らが多くのプログラム作成を行う必要があり、授業時間外でも学習者には自学自習が求められる。この自学自習にあたっては、自分の作成したプログラムの誤りについて自分自身で認識できる必要があるが、GUIのプログラムは実際に起動して、画面を直接確認してみないと要求された仕様を満足しているかどうかを判断することが難しいという問題がある。
この問題を解決するために、GUIプログラムに対応したセルフレビューを支援するシステムを開発する。さらに利用者の作業履歴から学習者がGUIアプリケーションの実装においてどのような誤りを犯すのかについて明らかにする。
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| Outline of Final Research Achievements |
To learn programming, students must create many programs themselves, and they are required to study on their own, even outside of class. In this self-study, it is necessary for students to be able to detect errors in their own programs, but it is difficult to judge whether a GUI (Graphical User Interface) program meets the required specifications without actually running the program and viewing the screen directly.
Therefore, to solve these problems, this study developed an online judging system to support self-checking for GUI programs.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究はプログラミングにおけるGUI出力に着目し、その出力の正誤を自動的に判定するシステムを開発することによって、オンラインジャッジシステム（OJS）の適用範囲をHTMLを用いたウェブアプリケーションまで広げることができるようになった。これにより、HTMLを用いたウェブアプリケーションプログラミング学習においてプログラミングの誤りがどのようなところに発生しやすいのかの一端を明らかにすることができた。
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