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近年、大量データの統計的な性質を利用することで人の読み書きする自然言語における機械学習の効果が分かってきている。しかし、その中身はブラックボックスで、人の言語理解に関する認知の解明が進んでいるわけではない。
本研究では、プログラミング言語の理解過程をシミュレーションする手法を提案・実装することにより、プログラミング言語の認知についてホワイトボックス的に考える。与えた初期言語定義（シンタックス・セマンティクスなど）を探索的に変化させることで理解過程をシミュレートし、プログラミング言語間での転移や習得順序仮説などを議論する。また、効率的なプログラミング習得のためのプログラム群を洗い出すことを目指す。
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