2020 Fiscal Year Research-status Report
状態遷移モデリング学習を支援する学習者向けフィードバック自動生成手法の研究
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20K03146
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
小形 真平 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (10589279)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
香山 瑞恵 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (70233989)
岡野 浩三 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (70252632)
槇原 絵里奈 同志社大学, 理工学部, 助教 (90822875)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ソフトウェア工学教育 / モデリング / 教育支援 / ステートマシン図 / 躓き検出 / 差分解析 / ログ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，状態遷移モデリングの教育において，妥当なモデルを導けずに躓いている学習者にその対処方法がわかるようフィードバックを自動生成する方法を確立するため，次の3課題を達成すべく研究を計画している．(1)学習者の躓きを自動検出するために，モデルの編集ログを記録して分析する方法を確立し，学習者の躓いている状態を的確に指摘できることを実証する．(2)モデルの誤りを特定するために，答案と解答例・課題文を比較する方法を確立し，作業時間と誤り指摘精度が総合的に従来に比べ有効であることを実証する．(3)フィードバックの自動生成・提示方法を確立し，モデリング課題の特徴ごとにフィードバックが有効に機能する条件を調査する．
課題(1)に対し，モデル要素の編集について，その回数が多い場合や時間がかかった場合に学習者が躓いている可能性をデータ駆動で示した．その過程でモデルログ解析ツールの実装を行ない，今後新たなモデルログに対しても解析が容易な環境を構築している．この成果は国内の研究会・ワークショップ等で報告した．また，一般にログ解析は初期段階では手探りの作業は少なくなく，その支援のためにモデルログから得られる隣り合うモデルの各ペアの差分を解析・可視化する手法・ツールを実現し，モデルがどのように変更されていたのかを解析者が確認しやすい環境も構築している．
課題(2)(3)に対し，解答例と答案間のモデル差分を特定し，その違いを状態や遷移の過不足といった分類で出力する手法・ツールの実現を行なっている．そして，これらの分類は誤りの種類となり，フィードバックの資源となる．本報告の時点では，用語集のように定められた語句を用いたモデル間の差分検出を実現しており，今後としては「実行可能であるが自由度の高い記述」への対応方法を検討している．この成果は国内の研究会・ワークショップ等で報告した．
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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
全ての課題について解決の基礎となる手法の提案に至っており，各年度で1課題ずつ対処していく当初計画よりも大きな進展があったと考えられる．一方では，COVID-19の影響により，対話的な評価実験の実施に難があり，机上実験による評価は実施できたとは言え，十分な実験が行なえているとは言い難い状況にある．総じておおむね順調に進展していると判断している．
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| Strategy for Future Research Activity |
課題(1)については，新たな分析観点としてのモデリングプロセスについて，プロセスマイニング技術を導入して分析し，的確な躓き検出に資する新たな情報の獲得を試みる．
課題(2)(3)については，解答例に基づくフィードバックのみならず，課題文を満たすか否かのフィードバックが行えるように，課題文の各記述とモデルパーツを対応づける方法や，その対応関係に基づいて課題文を満たすか否かを判定するモデルパーツ-答案間の差分解析技術の実現を行なう．
これらの内容を十分に評価するために，COVID-19の影響が小さくなるといった社会情勢の変化に応じ，対話的な実験機会を設ける．たとえば，実験参加者に躓きをインタビューしやすい環境を確保することで，解析結果の妥当性を評価しやすくするよう工夫などする．
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由としては，コロナウィルス感染拡大防止のため，複数大学による研究打ち合わせ（対面実験のための細かい調整等含む）のための出張や，それにより必要な研究・実験デバイスの選定が困難であったため，対話的な研究実験の実施等が十全にできなかった．その結果，インパクトのある研究成果が得られなかったことも影響し，研究発表の機会が十分に得られなかったことにも起因する．
使用計画としては，COVID-19の影響が小さくなるなどの社会情勢の変化に応じ，上記の実験やその打ち合わせを実施するための出張費や，その結果得られた成果を様々な会議・雑誌で公開できるよう取り組む中での参加登録費や旅費，論文掲載費等に充てることを予定する．
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