2022 Fiscal Year Annual Research Report
Automatic generation of programming questions by symbolic execution
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20K12106
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
萩谷 昌己 東京大学, Beyond AI 研究推進機構, 特任研究員 (30156252)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田辺 良則 鶴見大学, 文学部, 教授 (60443199)
斎藤 俊則 星槎大学, 大学院教育実践研究科, 准教授 (80434447)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | プログラミング教育 / 情報教育 / プログラミング言語 / 記号実行 / 定理証明 / 仕様記述・検証 / ソフトウェアテスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，プログラミング試験問題の自動採点手法の設計・開発を行った．
2020年度から2021年度にかけての成果を述べる．既存の自動採点方法では，入力を多数用意して，答案による出力と正解出力を比較するが，誤答を正解と判定する可能性がある．本研究では，プレスバーガー算術の充足可能性判定が決定可能であることを利用し，原理的に誤答は必ず誤答と判定する採点システムを実装した．さらに，初学者がこの言語を使用する際の障壁を低減させるために，ブロック部品を用いたGUIプログラミング環境を提供した．これらのシステム上で，初学者の試験で出題される典型的な問題が解けることを確認した．
2022年度は，上述の方式をさらに洗練させた．従来，言語要素にほぼ1対1で対応するブロック部品として提供していた (細粒度ブロック) が，短いコードを書くためにも多くの手順を必要とする問題があった．これを解決するため，出題者がより粗粒度のブロックを定義できる方式を導入し，定義のために使用できる簡易言語を設計・実装した．最後に，このシステムを用いて，プログラミング模擬試験を受験させる実験を実施した．クラウドソーシングサイトで195名の受験者を募集し．従来方式とブロックプログラミング方式（粗粒度・細粒度）で解答を作成させた．この実験により，提案する試験実施方式の有効性を確認できたことに加え，適正なブロック粒度に関する知見も得ることができた．
また，2022年8月20日から24日まで広島国際会議場で開催された国際学会WCCE2022(IFIP TC3 World Conference on Computers in Education)に，マイケル・ケリング氏とテレーズ・キアヌ氏を招聘し，プログラミング教育に関する議論を行った．同会議では研究代表者が組織委員長を務めた．
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Research Products
(5 results)
