| 研究課題/領域番号 |
19K03000
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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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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
清光 英成 神戸大学, 国際文化学研究科, 教授 (20304082)
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| 研究分担者 |
大月 一弘 神戸大学, 国際文化学研究科, 教授 (10185324)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | プログラミング教育 / 学習過程 / 形成的評価 / 学習過程の評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
学習者が最も指導してほしいタイミングを逃さない適時的かつ効果的指導を目的とし，プログラミング開発過程の状況把握をソースコードとエラーメッセージの量的な変化だけで評価することができるプログラミング開発過程分析・評価手法の研究開発を行う．授業時間内の時間周期(3分～10分程度)といった短期間でのソースコードの量（行数）やソースコードの書き換え量およびエラーの量などの数量的な変化を分析することにより，例えば，質問のために手を挙げることを躊躇している学習者を支援することができ，学習時間ロスの低減だけでなく学習モチベーションの維持にも寄与する．
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| 研究実績の概要 |
プログラミング教育においては，プログラミング中に学習者が陥っている問題をいち早く発見し，適切なアドバイスをすることが求められる.学習者の状況を教員がタイムリーに把握できれば，助言やプログラムのチェックを行うタイミングを見つけるなど，より適切な学習指導に結びつけることができる. 2022年度は，2021年度以前と同様に前半で100名規模のプログラミング未経験者にHTMLならびにCSS(情報発信演習)を，後半でJavascript(プログラミング基礎演習)を教授する演習 において，学習者のソースコードを保存毎に記録し，学習過程の評価支援システムを構築ならびに学習過程の可視化方法の検討を行い，(1)学習者の保存毎のソースコード表示，(2)プレビューの表示を即時可能とした．また，単元毎，課題毎にクラスの学習過程を可視化表示する方法の検討を行った．
研究業績の公表準備状況については，以下を行った．
（国際会議，査読付き，フルペーパー）"Support Awareness of Anomaly in Coding Behavior using Code Revision Data," IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering 2022(TALE2022)
（国内研究会）「事前学習におけるの能動的学習情報に基づくプログラミング学習進捗状況把握」, 教育システム情報学会研究報告 37(6) 94-98 2023年3月
「ビジュアルコンテンツ比較による協調型プログラミング学習の試み 」，教育システム情報学会研究報告 37(7) 66-72 2023年3月
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究計画を1)ソースコードと診断情報を収集するシステム開発，2)提案方式の妥当性と特性評価，3)修得されるプログラミング能力の特性による開発過程の差異，4)各分野のソフトウエア開発者のプログラミング能力の特性評価，5)実験で用いる例題を評価するためのコンテンツ開発の5つに大分した. 1)については2021年度に開発した情報収集システムを，既収集データと新規収集データを比較できるように改良した．また，情報発信演習における課題への追随性の詳細化，プログラミング基礎演習における自由課題の特性を分類・評価できる可能性について検討した．これは，3)の修得されるプログラミング能力の特性評価にあたる，これは4)を実行するための足がかりとなることが期待できるが，コロナ禍により協力企業さまとの対面でのインタビューなどが当初計画どおりとはいかなかったが，新型コロナウイルス感染症の５類への移行により状況は改善する見込みである．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画を1)ソースコードと診断情報を収集するシステム開発，2)提案方式の妥当性と特性評価，3)修得されるプログラミング能力の特性による開発過程の差異，4)各分野のソフトウエア開発者のプログラミング能力の特性評価，5)実験で用いる例題を評価するためのコンテンツ開発の5つに大分した.
1)については，JavascriptとHTMLの編集情報を収集するシステムの更なる改良と過年度データと比較するためのデータ収集を行う.2)については，引き続き妥当 性の評価をとともに特性評価を進める.3)についてはデータの蓄積が概ね十分と考えられるため収集データの分類と選別をすすめる．4)については，新型コロナウイルス感染症の５類への移行により状況は改善する見込みである．引き続き協力企業さまと連携して課題に取り組む．5)については，1)2)3)と並行して行い，1)2)3)のいずれかの進捗が思わしくない場合に重点的に行う.
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