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2022 年度 研究成果報告書

ラーニングアナリティクスを活用したオブジェクト指向プログラミング教育支援システム

研究課題

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研究課題/領域番号 20K03265
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分09080:科学教育関連
研究機関熊本高等専門学校

研究代表者

村田 美友紀  熊本高等専門学校, 拠点化プロジェクト系情報セキュリティグループ, 教授 (50290838)

研究分担者 掛下 哲郎  佐賀大学, 理工学部, 准教授 (10214272)
大月 美佳  佐賀大学, 理工学部, 講師 (20315138)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワードラーニングアナリティクス / プログラミング / e-learning / 穴埋め問題
研究成果の概要

本研究の目的は,申請者らが先に開発したC言語用のプログラミング教育支援ツール「pgtracer」をJava用に拡張し,運用実験によって得られた学習ログの解析によりプログラミング教育に有用な知見を獲得することである.pgtracerは,プログラムと実行状況を表示するトレース表の穴埋め問題を出題する.Java用に拡張するため,与えられたJavaソースコードからプログラムとトレース表を自動生成するプログラムを開発した.トレース表については,メッセージ送信などオブジェクト指向プログラミング特有の機能に対応するための拡張も行った.運用実験を行い,収集したデータを用いた分析により知見を得た.

自由記述の分野

計算機工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

大規模化・複雑化するソフトウェアの開発を効率化するためオブジェクト指向技術の重要性が増している.本研究で開発したツールは,大学・高専におけるオブジェクト指向プログラミング教育の問題となる演習時間とスタッフの不足を補い,オブジェクト指向プログラム特有の概念の習得を支援する.本ツールが出題する問題はプログラムと実行状況を表現するトレース表の穴埋め問題であり,学生にとっても取り組みやすい.運用実験によって収集したデータからは,作成した問題難易度の分析,学生が誤りやすい箇所の抽出など,オブジェクト指向プログラミング教育における学習効果や教育効果の最大化を図るのに有用な知見を得ることができた.

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公開日: 2024-01-30  

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