2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on Automatic Generation of Programming Exercises for Learning Programming Language with Flip-teaching Approach
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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 |
平成28年度に行った、穴埋め形式の学習用webアプリケーションに関して、並列計算用のプログラミング環境の学習に適用し、その効果を確認した。今回の実験では、学習ツールで学習をする前後での理解度テストの比較をし、穴埋め形式（統合的な）のツールの有無の効果を予備評価した。評価においては、1) MOOCによる事前学習（STORM Makerで作成）、2) チェック1、3) 学習ツールの使用（2種もしくは3種）、4) チェック2、のステップで行った。
文法的な理解に関しては、穴埋め形式のツールの有無に係わらず、学習ツールの使用後の理解度は向上していた。意味論的な理解に関しては、穴埋め形式がない場合は向上が見られなかったが、穴埋め形式を追加することで、理解度も深まった。穴埋め形式は学習者にとって平易なもの、何度もトライできるものであり、プログラム全般的な理解を急速に深めるものと考えられ、初学者にとっては有効なものであると思われる。
また、CUDAとOpenMPに対する評価も行い、3種の学習ツールを用いることの効果を確認した。なお、CUDAにおける文法的理解はOpenMPに比べて低いが、これは、CUDAプログラミングにおいて使用されるキーワードの長さの違いと推察され、すぐには習熟度は高まらないと思われる。
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教材提示システムの基礎検討のため、テキストを順次提示してスマートフォンでもまとまった量の文書を容易に読むことができるソフトウェアを開発し評価した。
今後の課題としては、OpenMPやCUDAに関する学習ツールおよびMOOCの充実とともに、初級者だけではなく中級者にも利用できるような高度なレベルの学習ツールの作成や、他のプログラミングフレームワーク（AVXやMPIなど）や他のプログラミング言語（Javaなど）への展開を行う必要がある。
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