2019 Fiscal Year Research-status Report
Webによる統合プログラミング学習環境を利用したプログラミング・ポートフォリオ
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17K01154
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| Research Institution | Nanzan University |
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Principal Investigator |
蜂巣 吉成 南山大学, 理工学部, 教授 (30319298)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 敦 南山大学, 国際教養学部, 教授 (50283495)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | プログラミング学習 / WebIDE / プログラミング・ポートフォリオ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Webによる統合プログラミング学習環境(WebIDE4LP)の実現方法，および学習者の概念理解度を測定する方法について考察した．
WebIDE4LPの機能をプログラムの編集，コンパイル，実行，提出などのプログミング演習における基本機能と構文理解支援やテストケース評価などの学習支援のための拡張機能に分類した．学習目的に応じて学習支援機能の実行が手続き的に記述できることに着目し，Passive View MVPに基づいたフレームワークを設計・実現した．機能間の制御のために各機能の入出力を標準化し，GUI部品の動的な構成管理方法を提案した．
概念理解度の測定については2つの方法を考察した．1つは模範解答プログラムと学習者の編集途中のプログラムを差分比較することで，学習者が何を記述できていないか，何を間違えているかを判定する方法である．既存の差分ツールであるGumTreeは同一ソフトウェアの異なるバージョン間での差分検出に適しているが，今回の目的に用いると変数名の違いなどから意図した差分が得られないことがある．模範解答と学習者のプログラムで変数の使われ方を特徴ベクトルとし，それぞれの変数を統一することで，GumTreeによる差分検出の精度を向上させる方法を提案した．この方法はコンパイルできない編集途中のプログラムに対しても適用できるので，差分を用いて学習者にヒントを提示する学習支援にも応用できる．もう一つは学習者が起こしやすい式や文などの誤り毎に，コーディング履歴から理解度を測定する方法である．WebIDE4LPを用いてコンパイル毎に学習者のソースコードを取得し，間違えやすい式や文を適正に記述できているかを判定して理解度を計算する．直近の記述の正誤を重視するために加重平均を用いて理解度を計算する方法を提案した．
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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
概要で述べたようにプログラミング言語の概念理解度を測定する2つの方法を提案した．仮想的なプログラミング学習者とそのソースコードを考え，それらに提案方法を適用して妥当性を評価した．
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| Strategy for Future Research Activity |
プログラミング言語の概念理解度を測定する2つの方法について，適用対象となるソースコードを増やして評価し，提案方法の改良を行う．成果を取りまとめて，日本ソフトウェア科学会ソフトウェア工学の基礎ワークショップなどで発表を行う予定である．
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| Causes of Carryover |
2019年度中に成果発表する予定でいたが，研究をより精緻に行うために発表を延期した．追加の評価・考察，提案方法の改良等を行って2020度に成果発表を行う予定である．そのための学会参加費，旅費，印刷費等に用いる．
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