| 研究課題/領域番号 |
16K00114
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 奈良工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
上野 秀剛 奈良工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (70550094)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | プログラム理解 / 生体計測 / 脳波 / 脳活動 / 視線移動 / 機械学習 / ヒューマンファクター / 視線 |
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| 研究成果の概要 |
ソースコードや設計書などを読みプログラムを理解する過程における視線移動と脳活動を分析した．実験では指定の動作を実現するソースコードの実装戦略を考えるタスクや，ソースコードや設計書を元にプログラムの動作を理解するタスク，バグの有無を判断するタスクを被験者に与え，脳波と視線移動を記録する．
4種類の実験の結果，実装戦略の推定や，プログラム動作の理解，バグ有無の判断ができたときに脳波の周波数成分であるα波やβ波の強さが異なることが明らかになった．また，脳波やソースコードに対する視線移動の時系列変化を特徴とした機械学習によってプログラム理解の有無を高精度で予測できる可能性が明らかになった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
非侵襲で，作業者の訓練を必要とせず，開発者の理解過程を計測できる脳活動計測と視線計測の組み合わせは，プログラミング作業を構成する知的活動をより詳細に理解することで，開発支援手法や支援ツール，教育法の開発に役立てることができる．また，機械学習によってリアルタイムな状態の推定が可能になれば，開発者の作業を妨害しないタイミングで適切な支援を行う手法の開発も可能になると考えられる．
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