設計価値を実感し活用できる演習環境によるプログラミング方法・価値観の定着支援
| Project/Area Number |
22K12311
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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 | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
野口 靖浩 静岡大学, 情報学部, 准教授 (50536919)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小西 達裕 静岡大学, 情報学部, 教授 (30234800)
山下 浩一 常葉大学, 経営学部, 教授 (30340110)
小暮 悟 静岡大学, 情報学部, 教授 (40359758)
山本 頼弥 常葉大学, 経営学部, 講師 (70825116)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | プログラミング学習 / 自動テスト / デバッグ / テスト容易性 / 学習支援システム / 知的学習支援 / テスト |
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| Outline of Research at the Start |
現状、初期のプログラミング教育では文法やアルゴリズムの学習に焦点が置かれており、学習者は品質を考慮しない実装の方法・価値観（“コードは動けば良い”）を定着させてしまっている。しかし、定着した方法・価値観を後から修正することは困難である。本研究では、学習者が、一連のプログラミング演習の中で継続的に自動テスト環境を利用できる支援環境を提案し、それらが学習者の「品質を考慮したコンポーネント設計を前提とした実装の方法・価値観の定着にどの程度有用か」の知見を整理する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和5年度は、副目標（C)のプログラミング演習活動ログ収集環境を整備するとともに、既存の実験演習科目（半期に渡るソフトウェア開発を含む）科目1科目について、約100名の学習者の半期に渡るプログラミング活動履歴を収集することができた。当該実験演習科目には、今回全面的に自動テストを組み込み、全学習者が自動テストを実行できる環境したで演習に取り組ませ、そのような状況におけるプログラミング活動履歴を下に、学習者が自動テスト環境を活用するコーディングスタイルを習得することがどの程度できるか、について分析を行うことができた。学習者自身の自動テストを活用することに対する意識と、実際にそれを継続的に実施するようになりえたかについてはズレが見られ、また、学習者が自動テストの結果を活用することができるかどうかについても実際のデータをもとに知見が得られた。副目標(B-2)(B-3)に関して、令和4年度に収集分析した自動テストを整備した演習課題等をベースとして、Software Fault Localization のアプローチを用いてパス分析に基づきバグの位置を特定する手法の学習支援の仕組みを開発することができた。本支援システムは学習者が選択した自動テストの実行パスを可視化すると共に、複数の自動テストを組み合わせて実行パスの重ね合わせを行なうことができ、学習者が複数の自動テストの組み合わせを試行錯誤しながらバグ位置を特定する学習活動を促進する。評価実験の結果、学習支援システムの支援が自動テストを用いてバグの位置を特定する手法の習得に効果があることが示された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和5年度は、副目標(C)に関してプログラミング演習活動ログ収集環境を整備するとともに、既存実験演習科目に自動テスト環境の導入した上で半期にわたって学習者のプログラミング活動ログを収集することができた。副目標(B-2)(B-3)に関しても、自動テストを活用したバグ特定手法の学習の方法と学習支援の仕組みを考案した。その学習の方法に即した学習支援システムのプロトタイプを構築し実験的な評価により有用性の確認を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
プログラミング活動履歴を収集する開発環境とその活動履歴収集を行う演習の場を確立することができた。そこで、この収集データの分析とデータ収集の継続を優先的に行うと共に、収集データを下にプロトタイプシステムの再設計と評価を進める。
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Report
(2 results)
Research Products
(9 results)
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[Presentation] Practice of Tutoring Support System Based on Impasse Detection for Face-to-Face and On-Demand Programming Exercises2023
Author(s)
Noguchi, Y., Ikegame, T., Kogure, S., Yamashita, K., Yamamoto, R., Konishi, T.
Organizer
Artificial Intelligence in Education
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[Presentation] Practice of Tutoring Support System Based on Impasse Detection for Face-to-Face and On-demand Programming Exercise2022
Author(s)
Noguchi, Y., Ikegame, T., Kogure, S., Yamashita, K., Yamamoto, R., and Konishi, T.
Organizer
The 24th International Conference on Artificial Intelligence in Education, AIED 2023
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Int'l Joint Research
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