Development of Effective e-Learning System for Programming Education

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 15K00488
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Learning support system
• Research Institution: Aichi Prefectural University
• Principal Investigator: Ohkubo Hirotaka 愛知県立大学, 情報科学部, 講師 (40295580)
• Project Period (FY): 2015-10-21 – 2020-03-31
• Keywords: 関数型言語 / 自動判定 / 言語処理系 / エラーメッセージ / Eラーニングシステム / プログラミング教育

Outline of Final Research Achievements

Correctness of the answers to the programming exercises cannot be correctly verified only by checking the simple execution examples. As a more reliable judgment method, we implemented a method of randomly generating input examples and confirming the result for them, so that can be used in the moodle e-learning system. We also developed a support toolset for the questioner to create the criteria. These apply research results in software engineering.
In order to improve the learning effect, it is important to give a proper response to the wrong answer. As an example, we proposed the improvement of the parser library so that the compiler can easily provide useful information for beginners in the error message of syntax errors.

Free Research Field

プログラミング言語論

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、プログラミング演習問題を自動採点するシステムを考え、正確な正誤判定をより容易に行えるようにする技法を開発した。提案手法を活用することで多くの演習問題が作成されれば、情報系の専門教育としてのプログラミングの初等学習の効果が大きく高まる。
これは、情報系の学生にとってもプログラミング的思考がこれまで馴染みのない発想で、それを体得するためには多くの演習を行う他ないからである。また、プログラミングはその他の教育科目と異なり答えは一つではなく、自己採点で計算ドリルをこなすようには自学自習できず、Eラーニングシステムの支援が不可欠であることによる。