コードレビューAIによるプログラミング学習支援を目指すデータエコシステム基盤

• 研究課題/領域番号: 23K28198
• 補助金の研究課題番号: 23H03508 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 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: 会津大学
• 研究代表者: 渡部 有隆 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (30510408)
• 研究分担者: 森下 睦 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, 研究員 (50974721) ; 小田 悠介 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 招へい助教 (70975094) ; 鈴木 潤 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 教授 (80396150)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2026年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2025年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2024年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
• キーワード: 学習支援システム

研究開始時の研究の概要

本研究では，どのようなコードレビュー活動が学習効果を最大化できるか？という問いに対する答えを探求する．具体的な方法として，オンラインジャッジシステムを主軸に，コードレビュー活動が可能なプログラミング学習支援環境を構築する．さらに，機械学習と自然言語処理技術を用いたコード精査AIモデルとリファクタリングAIモデルを本環境に統合し，レビュー活動を活性化させる．本環境を，学習支援システム兼データエコシステムの研究基盤として確立し，網羅的なデータ検証により，多角的な視点から効果的なコードレビュー活動の方法を探求する．