| 研究課題/領域番号 |
20K12106
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
萩谷 昌己 東京大学, Beyond AI 研究推進機構, 特任研究員 (30156252)
|
|---|
| 研究分担者 |
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | 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 / Computer Based Testing |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
プログラミング能力を測定するための試験問題を，大量に自動生成するという課題に取り組む．基本的なアイディアは，ソフトウェアのテストなどの分野で広く用いられている，記号実行技術を用いるというものである．
Computer Based Testingでの運用を可能とすることをめざし，組織的に多数の問題を生成することを目指す．具体的には，プログラムに付けられた表明から問題が生成される．表明の内容や，その他の条件指定などによって，生成する問題の難易度を変えられるようにする．また，関連するトピックである，手動での試験問題の作成支援，答案の自動採点等についても，同じ技術を用いた手法開発に取り組む．
|
| 研究成果の概要 |
プログラミング初級者を対象としたプログラミング試験において，自動採点を行う手法を確立し，この手法に基づいた試験実施プロトタイプシステムを設計・実装した．従来手法では，不正解のプログラムを正解と誤判定する可能性があるが，本手法においては，初級者に典型的に出題される問題を含む一定の範囲内で，不正解のプログラムを必ず判別することが可能である．設計したシステムはブロック部品を組み合わせるものであり，出題者は部品の粒度を調整して難易度を制御することができる．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
プログラミング教育の重要性は広く認知されており，大学入学共通テストでも，プログラミングをその内容として含む教科「情報」が加えられた．本研究で確立した手法は，答案として提出されたプログラムを自動的に誤りなく採点するという特長を有しており，このような大量の答案を短期間に採点する試験に適する性格を持っている．今後，機能面などでさらなる改良を加えることで，実用性を高めることが可能である．
|
