Project/Area Number |
23H03508
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
|
Research Institution | The University of Aizu |
Principal Investigator |
渡部 有隆 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (30510408)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森下 睦 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, 研究員 (50974721)
小田 悠介 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 学術研究員 (70975094)
鈴木 潤 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 教授 (80396150)
|
Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
|
Keywords | 学習支援システム |
Outline of Research at the Start |
本研究では,どのようなコードレビュー活動が学習効果を最大化できるか?という問いに対する答えを探求する.具体的な方法として,オンラインジャッジシステムを主軸に,コードレビュー活動が可能なプログラミング学習支援環境を構築する.さらに,機械学習と自然言語処理技術を用いたコード精査AIモデルとリファクタリングAIモデルを本環境に統合し,レビュー活動を活性化させる.本環境を,学習支援システム兼データエコシステムの研究基盤として確立し,網羅的なデータ検証により,多角的な視点から効果的なコードレビュー活動の方法を探求する.
|