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Support Environment for Learning Programming using Chatbot

Research Project

Project/Area Number 23K11359
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 62030:Learning support system-related
Research InstitutionNanzan University

Principal Investigator

蜂巣 吉成  南山大学, 理工学部, 教授 (30319298)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 吉田 敦  南山大学, 理工学部, 教授 (50283495)
Project Period (FY) 2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywordsプログラミング演習 / プログラミング学習支援 / チャットボット / ミューテーション法 / プログラムの誤り箇所推定
Outline of Research at the Start

プログラミング学習において行き詰まった学習者、すなわち、(I)何を記述すべきかわからず、コンパイルできる状態まで進まない学習者 (II)コンパイルは成功したが期待する実行結果が得られず、その原因や修正方法がわからない学習者、に対してチャットボットによる学習支援環境を提案する。模範解答プログラムを利用したチャットボットにより、(I) に対して行き詰まり箇所を特定して次に何をすべきかアドバイスし、 (II)に対して模範解答プログラムによくある誤りを混入したプログラムを作成して、その実行結果と学習者プログラムの実行結果を比較することで学習者の誤り箇所を推定し、デバッグ方法などをアドバイスする。

Outline of Annual Research Achievements

コンパイル可能だが期待する実行結果が得られないプログラムを、学習者が自分で誤り箇所に気付いて修正できるような支援を行うために,実行結果から間違い箇所を絞り込む方法について考察した。ミューテーション法を応用し、演習問題の模範解答プログラムに学習者のよくある誤りを含んだプログラム(ミュータントと呼ぶ)を作成し、実行結果を得る。学習者のプログラムの実行結果がどのミュータントの実行結果と一致するか比較し、実行結果が一致する場合、ミュータントと同じ誤りをしている可能性があるとして絞り込みを行う。よくある誤りとして、条件における関係演算子間違いと初期値の値間違いを取り上げた。効率よく間違い箇所の絞り込みを行うためにテストケースの入力値を利用した決定木を用いる。同じ実行結果となるミュータントが複数あった場合の誤りの推定が可能か、学習者が模範解答とは異なるプログラムを記述していた場合の誤りの推定が可能か考察した。ミュータントを20種類作成したところ、9種類は誤りが特定可能で、5種類は誤りの推定が可能、6種類が誤りの特定も推定もできないことがわかった。
本研究を実際の教育現場に用いる場合,ルールベース型のチャットボットを使用することで実用化できると考える。教員は、演習の前に模範解答からミュータントを作成して実行し、決定木の作成を行う。決定木からチャットボットのシナリオ(質問木)を作成し、作成したシナリオに沿って演習中にチャットボットが学習者に質問を行う。同じ実行結果になるミュータントが複数ある場合は、誤りやすさに順位をつけてヒントを出すなどの方法が考えられる。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初、2024年度に行う予定であったミューテーション法の考え方を応用した学習者プログラムの誤り箇所の推定方法について研究を進めた。一定の成果が得られたので、情報処理学会 情報教育シンポジウム2023(SSS2023)にて研究発表を行なった。

Strategy for Future Research Activity

昨年度指導した学生の卒業研究として、コンパイラが警告を表示するプログラムについて、学習者が何がおかしいかを自身で認識して、修正できるような方法について研究を行った。学習者の理解度を、誤り箇所がわからない場合、誤り箇所がわかっているがどう直したら良いかわからない場合などに分類し、それぞれに適した質問をチャットボットで行う方法を提案した。当該学生が大学院に進学したので、さらに研究を進め、学部生を対象にした評価実験なども行って研究成果を整理し、取りまとめて学会等で発表する。
近年chatGPTなどの生成AIも普及している。生成AIを利用したプログラミング支援についても調査・研究を進める。

Report

(1 results)
  • 2023 Research-status Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2024 2023

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] ミューテーション法を応用した学習者プログラムの誤り箇所特定方法の考察2023

    • Author(s)
      月原 花菜, 山本 詠一朗, 中島 亜美, 蜂巣 吉成, 吉田 敦, 桑原 寛明
    • Journal Title

      情報処理学会 情報教育シンポジウム論文集(SSS2023)

      Volume: 2023 Pages: 117-124

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 連続した条件分岐に対するコーディングチェッカ2023

    • Author(s)
      蜂巣 吉成, 小澤 秀輔, 宮島 寛斗, 吉田 敦, 桑原 寛明
    • Journal Title

      日本ソフトウェア科学会 ソフトウェア工学の基礎(FOSE2023)

      Volume: 30 Pages: 55-60

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] プログラミング演習における編集中のソースコードに対する自動フィードバック方法の考察 ~模範解答プログラムの編集遷移グラフを用いた誘導型フィードバック~2024

    • Author(s)
      澤田 侑希, 蜂巣 吉成, 吉田 敦, 桑原 寛明
    • Organizer
      電子情報通信学会 ソフトウェアサイエンス研究会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] プログラミング演習における編集中のソースコードに合わせた自動フィードバック方法の検討2023

    • Author(s)
      澤田 侑希, 蜂巣 吉成, 吉田 敦, 桑原 寛明
    • Organizer
      日本ソフトウェア科学会 ソフトウェア工学の基礎(FOSE2023)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] プログラミング演習における模範解答プログラムを用いた演習問題の自動生成2023

    • Author(s)
      戸谷 剛士, 小川 愛弥, 蜂巣 吉成, 吉田 敦, 桑原 寛明
    • Organizer
      第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023)
    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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