研究課題/領域番号 |
21K02758
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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研究機関 | 近畿大学 |
研究代表者 |
高橋 圭一 近畿大学, 産業理工学部, 准教授 (90388588)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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キーワード | プログラミング学習 / 躓き要因の分析 / デバッグ支援 / 学習進度推定 / Ruby / プログラミング演習 / 開発フレームワーク |
研究開始時の研究の概要 |
プログラミングの初学者の学習過程の分析や支援システムの開発に関してはこれまで膨大な研究が進められている。しかし、多くの研究はプログラミング基礎の学びを対象としており、実用的なソフトウェア開発の初学者を対象とした学習過程に関する研究は少ない。 本研究では、実用的なWebアプリケ ーション開発用のフレームワークの1つであるRuby on Railsを学習しているときの躓き情報を収集し、その原因と対策案を追加したデバッグ・データベースを構築する。学習者が躓いたときにデバッグ・データベースから最も関連度の高い原因と対策案を提示することで学習者による躓きの自己解決を支援するシステムを提案する。
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研究実績の概要 |
本研究で提案するシステムは、(A) 一般的な教材を用いた躓き要因の取得とエラーDB開発、(B) 講師のためのアノテーションツール開発、(C) 自己解決支援システムの開発と3つのサブシステムを順次開発し評価する計画である。現在のところ(A)の開発を終え(B)に着手している状況である。今年度は(B)(C)のサブシステムを開発する前に、本システムで収集したエラー情報と講師らによって追記されたデバッグ情報がプログラミング学習中の学生の自己解決にどの程度寄与できるか調査した。具体的な調査方法と結果は次の通りである。
調査方法:近畿大学産業理工学部情報学科の3年生を対象としたWebプログラミング科目において、2021年に収集したエラー情報に筆者がデバッグ情報を追記し、2022年の同科目のエラー情報に含まれるソースコードと類似度が最も高い2021年のエラー情報に付加されたデバッグ情報から助言が可能か調査した。
結果:2022年に発生した248件の誤り情報のうち76件(31%)に対して助言が可能であることがわかった。本手法は、講師がデバッグ方法を付加する手間はあるものの、過去のエラー情報をそのまま利用して類似度を計算する単純な方式にも関わらず、2022年のプログラミング演習で発生したエラーの3割に助言が可能であることが確かめられた。この実験でエラーが発生したファイル以外の類似度が高い影響で誤ったエラー情報が抽出されてしまう様子が見られた。エラーが発生したファイル含むデータフローで上流にあるファイルを対象に類似度を計算すればより適切な助言が可能となることが考えられる.
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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
上記の研究実績の概要にも示したように、システムを本格的に組み上げる前に、まず、本研究の提案手法の基本的機構である過去に発生した類似エラー情報からデバッグに役立つ情報が提示可能かを調べることを優先した。この実験はシステムを構築する前にデータのみで検証するため手戻りを最小化できると考え作業着手順の変更を判断した。ただし、データに基づいた実験を行うため2022年の演習データを収集する必要があったため研究着手の時間が遅れたこと、また、これまで本研究で開発した知見に関して国際学会2件に対応したため研究時間が想定した時間を確保できなかったため、計画より作業が送れる結果となった。
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今後の研究の推進方策 |
上記の研究実績の概要に示した通り、まず、提案システムの残り2つのサブシステムである、(B) 講師のためのアノテーションツール開発、(C) 自己解決支援システムの開発、の開発を早急に進め完成を目指す。技術的な不確定要素はないため研究時間さえ確保できれば完成できるものと考えている。
システムを完成させたのち、今年度前期に開講するWebプログラミング演習授業に適用し、エラー発生時の自己解決の成否について評価を行う。これが予備実験となる。
さらに、本研究初年度に購入した一般的な教材であるRuby on Railsチュートリアルを用いて、被験者を募り一般化に向けた評価・調査を実施する。こちらは今年度後期に実施を予定している。
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