コードレビューAIによるプログラミング学習支援を目指すデータエコシステム基盤

• Project/Area Number: 23K28198
• Project/Area Number (Other): 23H03508 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• 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 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 招へい助教 (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 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2026: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); 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．