2022 Fiscal Year Annual Research 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 / 誤り検出 / 静的解析 / 動的解析 / モデル検査 |
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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，答案と正答例・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，モデリングにおいて，編集回数や編集時間に加えて，視線情報を考慮することでより高精度に学習者が躓いている箇所を特定できる可能性を定量的に示した．この成果は国内の研究会・ワークショップで報告した．一方で，モデルログに基づき，振る舞いやトリガーといった図要素プロパティ値の変更内容を時系列で可視化することで，学習者がモデリングの中で，試行錯誤を繰り返した内容やそのとき扱った具体値の変遷を教師が把握しやすくなる手法も提案した．この成果は査読付き国際会議で報告した．
課題(2)(3)に対し，正答例と答案間の差異を静的・動的に解析し，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・ツールを実現した．そして，この分類結果は教育的フィードバックの資源として役立つ見込みも得られた．この成果は国内の研究会や，異なる複数の査読付きシンポジウムで報告した．また，課題文とモデル間を比較して各答案が満たさない要求を推定する手法・ツールを実現した．この成果は国内ワークショップや査読付きシンポジウムで報告し，シンポジウムでは論文賞を受賞した．
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