2020 Fiscal Year Research-status Report
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19K12252
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| Research Institution | The University of Aizu |
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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)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 学習支援システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究プロジェクトでは、昨今のデジタル社会で重要視されているプログラミング教育における自主学習と指導の効率化を目指し、高度な学習支援機能を備えたユーザインタフェースを開発する。2020年度は、2019年度までに考案された各種アルゴリズムを拡張し、当該モデルの性能向上を図った。特に、ロジックエラー検知とコード補完を支援する機械学習・深層学習モデルを改善し、実教育現場で蓄積されたデータを用いてモデル構築と評価を行った。また、デバッグを支援するための、エラー分類手法を提案し、同データにより実験を行った。これらの成果は、いくつかの主要な国際論文誌や国際学会において発表された。一方、学習支援システムのユーザインタフェースについては、基本機能を備えたプロトタイプを実装した。
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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
これまでに、本学習支援システム構想におけるバックエンドAPIのサービス源となる複数の機械学習・深層学習アルゴリズムを開発し、モデルの精度向上を図ってきた。応用可能なサービスには、主にバグ検知やコード補完の支援に特化したモデルが含まれる。また、リファクタリングを支援するためのモデルについては、設計と簡易的な実験を行った。一方、システムの統合においては、ユーザインタフェースとバックエンドとの連携を行うためのデータ形式の設計を行い、基本機能が実装されたユーザインタフェースのプロトタイプが実装済みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
高度な学習支援を実現可能にする機械学習モデルの出力形式は多岐に渡り、それらを応用するユーザインタフェース側では、学習フェーズや状況に合わせて適切にフィードバックを行うことができる。そこで、本ユーザインタフェースをアダプティブユーザインタフェースとして実装するために、学習フェーズに基づく学習者の状態遷移グラフを定義し、画面遷移と制御方法を設計する。学習者の状況、設定、学習フェーズによって、本アダプティブユーザインタフェースが教育倫理に基づく適切で段階的な支援を提供するような仕組みを考案し、本学習支援システムへの実装を目指す。
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| Causes of Carryover |
当該研究の一部の成果に関する論文投稿・発表を行うため。
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