2016 Fiscal Year Research-status Report
反転授業のためのプログラミング言語学習用例題自動生成システムの研究
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15K00501
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
若谷 彰良 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (60330403)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前田 利之 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70320041)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | MOOC / 反転学習 / 自動生成 / 並列プログラミング / CUDA / OpenMP |
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| Outline of Annual Research Achievements |
プログラミング言語の学習においては、一般に、大量の例題を行うことで学習効果を高めることができるが、テンプレートとランダム要素による自動生成ツールの利用が有効であると考えられる。昨年度までのC言語に対するwebアプリケーションだけでなく、新たに、並列計算用のプログラミング環境の学習のために、GPU環境向けツールのCUDAと、共有メモリ環境向けツールのOpenMPに対する自学学習用webアプリケーションを作成するとともに、それぞれのツールに対して、MOOCに相当する学習コンテンツをパワーポイントとSTORM Makerにより作成した。
これらの学習効果を確認するための簡易な実験を行い、一定の学習ツールの効果は確認できたが、さらに効果を高める必要があることが分かった。そこで、学習用webアプリケーションとして、従来は、文法的理解と意味論的理解のそれぞれに対するツールを用いていたが、それらに加えて新たに、両者と統合した穴埋め形式の学習用webアプリケーションを開発した。これは、学習効果の改善を図るために、プログラムの一部を空欄としたものを提示するとともに、実行結果を提示し、学習者にその結果になるようにプログラムの一部を考えてもらうものである。学習者は文法の理解とともにプログラムの意味理解の確認も同時に行えるものとなっている。、
さらに、プログラミング言語学習用例題自動生成のための機械学習アルゴリズムの基礎検討のため、動画像の時系列データを周波数に着目して前処理としてフーリエ変換を行ったのち、階層クラスター分析を行った。その結果、上級者と初心者の分類はある程度可能であることが確認できた。
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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
学習対象をスクリプト言語だけではなく、喫緊の課題と考えられる並列プログラミングツールを対象とする部分を追加する変更は行ったが、開発に関しては順調に進んでいると思われる。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初のスケジュールに従って、作成しているシステムの実証実験的な評価を行っていくが、当初予定していなかった新しい学習ツールの追加が期間内に行えるよう、研究を加速していく。
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| Causes of Carryover |
平成28年度では成果を公表するための機会を増やしたが、国内学会での発表が少なかった。また、MOOCコンテンツの作成を急ぐために、新規のツールではなくを既存のものでまかなうこととした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
必要なツールの準備などを行って上で実証実験の環境を予定通り構築し、成果発表を十分行ない、研究の完成に努めることとする。
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