研究課題/領域番号 |
22K02798
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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 | 室蘭工業大学 |
研究代表者 |
石坂 徹 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 助教 (60292075)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 |
1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2022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 / 自動採点 / クラウド / 多人数授業 / 演習環境 |
研究開始時の研究の概要 |
プログラミング科目における課題の自動評価は様々な言語、ツールを用いた手法が提案されているが、ソースコードの直接評価を行う手法は少ない。ソースコードの評価は、記述の揺らぎや別解など自動化が難しいことが理由の一つとして挙げられる。また、ソースコードのコーディングの過程を考慮した評価は行われていない。ソースコードの評価においては、このコーディングの過程も結果と合わせて評価することが非常に重要であると考え、プログラミング科目における提出物を「ソースコード」「編集履歴」「実行結果」の3つの情報を用いて自動評価、採点する手法を検討する。
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研究実績の概要 |
本学で実施してる授業「プログラミング入門」において、実際に使用されている課題、回答に基づいて、自動採点のための方策を検討している。本授業では言語として、Jupyter Notebookで動作するPythonを題材にしているが、Pythonのみならず他のプログラミング言語にも容易に適用可能な評価基準、評価方法を提案する。以下、申請時に記載した着目ポイントについて記述する。 ①ソースコードの分析では、プログラミング入門科目の当初基本課題では、学生の解答の記述の揺らぎは少なく、空白・改行除去など前処理や正規表現によるマッチングで対応できているが、単元が進むにつれて、記述の揺らぎに多様性が出ており別の手法を使う必要性が現れている。 ②編集履歴については、現在学生の挙動を把握するため、ログ解析を一部行い、手法を提案した。「Jupyter Notebookを使ったプログラミング演習のログ解析手法に関する考察」人工知能学会第二種研究会資料,2023(KSN-032),07-,2023-03-13,一般社団法人 人工知能学会 上記報告では、プログラミング演習において、学生の行動の解析として演習過程の実行ログを機械学習により分析する方法について検討しており、これは本研究の編集履歴、実行結果分析を行うための、アプローチの一つである。 ③実行結果は、課題として出力が指定された課題が多いため、揺らぎが少ない。実行時のエラーについての分析は編集履歴の分析とともに行っている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
現状1年目の実施項目として、(1)データ収集、(2)評価方法の検討(3)システムの構築を行っているが、自動採点システムの構築は海外製品の調達遅れもあり、一部機器導入について見送ったため、一部停滞している。
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今後の研究の推進方策 |
申請書に記述した自動採点システムの構築を行い、評価分析を行う。 過去4年間のデータを分析し、評価方法と評価基準の見直しを行う。さらに、4年間の課題内容・回答内容の変化を鑑み、課題のパラメータに依存しない、線形化された評価基準を策定する。
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