2023 Fiscal Year Annual Research Report

地域連携プログラミング初等教育における操作履歴に基づく機械学習を用いた教え方支援

Research Project

Project/Area Number	21K12177
Research Institution	Nagoya City University
Principal Investigator	渡邊裕司名古屋市立大学, 大学院理学研究科, 教授 (60314100)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	プログラミング教育 / 機械学習 / 教え方支援 / 地域連携 / Scratch / Python / 自動採点
Outline of Annual Research Achievements	本研究では、代表者やNPO団体が行うプログラミング初等授業における学習者のソースコードと操作履歴から、機械学習によって、まずコードのバグを分類し、そのバグを先生や支援員がいかに指導するかを支援するシステムの開発を目指す。2023年度の計画は、(1)当初から続けているプログラミング教室でのソースコードとアンケートと操作履歴の収集と分析、(2)前年度から進めているプログラムの自動採点の方法の検討であった。 (1)については、2022度に行った中学校の出前講座において200名近い生徒のアンケート結果から分かった傾向について電子情報通信学会の教育工学研究会で発表した。また、毎年夏に実施している中学生対象のPythonプログラミング教室の2020～2023年度の4年間のデータに対して、項目反応理論を用いて生徒の正誤傾向や問題の難易度や適性度を分析した。この結果を査読付きの学術雑誌に投稿予定である。 (2)に関しては、小学生のScratchプログラムに対して、昨年度に提案した抽象構文木やレーベンシュタイン距離を使った方法では手動採点と異なる点数となることがあったため、採点基準に基づいて直接自動採点する方法を新たに考案し、より手動採点に近い採点を可能にした。この結果を査読付きの学術雑誌に投稿予定である。関連研究として、論理的推論の1つである帰納推論によってプログラムを自動生成することができる、一般化のためのネットワークプログラミング(NP4G: Network Programming for Generalization)を提案し、その結果を査読付き国際会議で発表した。また、プログラミング教育支援に向けた大規模言語モデルの研究を始め、電子情報通信学会の卒業研究発表会で発表した。研究期間全体を通じて、小中高生のプログラミングなどに対する傾向が分かったともに、プログラムの自動採点も可能になった。