| 研究課題/領域番号 |
25282051
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 東京学芸大学 |
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研究代表者 |
宮寺 庸造 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (10190802)
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| 研究分担者 |
中村 勝一 福島大学, 共生システム理工学類, 准教授 (60364395)
喜久川 功 常葉大学, 環境学部, 准教授 (10440611)
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| 連携研究者 |
櫨山 淳雄 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (70313278)
森本 康彦 東京学芸大学, 情報処理センター, 准教授 (10387532)
栗田 るみ子 城西大学, 経営学部, 教授 (60383171)
夜久 竹夫 日本大学, 文理学部, 名誉教授 (90102821)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2016年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2015年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2014年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2013年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | プログラミング学習 / 学習履歴 / データマイニング / 状況把握 / 系列パターンマイニング / 状況把握推定 / 学習状況推定 / 状況把握支援 |
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| 研究成果の概要 |
プログラミング演習授業において，学習者のソースコードの編集パターンと学習状況の関連をあらかじめ明らかにしておくことで，ソースコード編集過程に基づいた学習状況推定の自動化が期待できる．そこで本研究では，ソースコードの編集パターンと学習状況との関連を明らかにするために，ソースコード編集過程分析手法とそのツールの開発を行った．本研究が提案する分析手法では，系列パターンマイニングにより，過去の学習者がソースコードに対して加えた編集を類型化し，頻出する編集パターンを抽出し，さらに編集パターンと学習状況を関連付けた．本手法を用いることにより，高い精度で学習状況推定が可能であることが示された．
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