| 研究課題/領域番号 |
17K12804
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
谷口 雄太 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 助教 (20747125)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | プログラミング学習 / 学習過程 / エラー解決 / ソースコード / 編集 / 学習支援システム / 系列モデリング / 学習行動 / 早期予測 / 共起関係の分析 / エラーの特徴付け / データ構造化 / エラーの普遍性 / e-ラーニング / 学習支援 / フィードバック |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではプログラミング演習授業における学習者の状況把握を、学習者の学習活動ログデータの分析から自動的に行うことで、教師と学習者の支援を行うための研究開発を行った。具体的にはコンパイラのエラーメッセージの分析や一連の学習活動系列の分析、学習者がエラー解決が可能かどうかを予測する手法の開発を行った。学習者が遭遇するエラーはほとんどの場合ユニークであり、個別にケアする必要があることが分かった。また、ある程度の精度で早期予測する予測手法も開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の意義は、昨今ますます重要視されているプログラミング学習に対し、自動的な学習支援のための学習環境の開発と支援技術開発を行ったことである。また、ラーニングアナリティクス分野において、学習の過程を詳細に記録可能なプログラミング演習を題材に、電子教科書システムとプログラミング学習システムという異種システムの双方から得られる、マルチモーダルなログデータを分析するための手法を開発して、多様な学習活動ログを組み合わせることの有用性を示した。
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