2023 Fiscal Year Research-status Report
AI・データサイエンス教育のためのプログラミング演習問題の自動生成システムの研究
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23K02671
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
若谷 彰良 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (60330403)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前田 利之 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70320041)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | MOOC / Numpy / pandas / scikit-learn / LLM / AI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
AI（人工知能）及びデータサイエンスを用いた事業推進及び技術革新が進み、これらの技術を縦横無尽に使いこなすには、代表的なプログラミング言語であるPython言語の理解だけでなく、複数の機械学習用のライブラリを使いこなすことが必要となる。2023年度においては、以下の2点を実施した。
1点目の実績としては、ライブラリ（pandas、NumPy、scikit-learn等）を用いたPythonによる機械学習用プログラミングの学習におけるプログラミング演習課題の自動生成システムの試作を行ったことである。これは、PHP言語を用いて、複数のテンプレートに基づいて実行時に変数や定数や計算式をランダムを変更し、ユーザからは多量の演習問題が自動的に生成されたようにみえるものである。現時点では、限られたテンプレートではあるが、Numpy、pandas及びscikit-learnを含む演習問題の生成ができるものとなっている。
2点目の実績としては、AI・データサイエンス向けプログラミング学習に対する新たなシステムのための基礎実験として、LLM(大規模言語モデル) のひとつであるOpenAIのAPIを用いて, エラーを含むC言語のプログラムとエラーメッセージを LLM に入力として取り込み, 適切な助言を出力するバーチャル TA (Teaching Assistant) システムを初心者レベルの学習者向けに試作し, その適確性を評価した. C言語におけるプログラミングエラーの中で, 構文エラーと意味エラーについては概ね適確な助言が生成されており, 学習者にとって自力で問題解決するのに十分であるが, 論理エラーに対しては, いくつかのケースで一般的な説明に終始する程度の助言だけであったが, 適確な助言を生成できている場合もあり, 全般的には提案システムの有効性は確認できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新たな手法としてLLM(大規模学習モデル)を用いたプログラミング助言ツールの試作を行ったことにより、本来予定していたNumpyとpandasに対する演習問題の自動生成ツールについては約80%の完成度にとどまった。2024年度では遅れを取り戻す予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は当初予定していなかったシステムの試作をしたことにより、若干の遅れが生じたが、研究動向や社会状況を見て、研究手順・方法の見直しを随時行ない、本来の目的の完遂のために努力していきたい。
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| Causes of Carryover |
2023年度は既存の設備を使ったシステム開発に終始し、新たな機材での開発や試作及び関連の学会出張などを実施しなかった。2024年度は必要な機材を整備し、研究成果の公開のための学会出張を行う予定である。
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