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J-GLOBAL ID：202302259482170260   整理番号：23A0527089

プログラミング初学者のバグ修正履歴を用いたデバッグ問題自動生成の事例研究

著者 (5件)： 秋山楽登 (九州大学) ,  中村司 (九州大学) ,  近藤将成 (九州大学) ,  亀井靖高 (九州大学) ,  鵜林尚靖 (九州大学)
資料名： ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)  (Proceedings of the JSSST Workshop on Foundation of Software Engineering (Web))
巻： 28  ページ： 13-22(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： U2922A  ISSN： 2436-634X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： プログラミング初学者のためのデバッグ支援に関する研究は近年盛んに行われている.しかし,初学者のバグの傾向を捉えたデバッグの演習問題を提供することによる学習支援は研究されていない.そこで,本研究では,そのような演習問題の生成を目指す.その方法として,実際に開発者が作成したバグ修正前後のソースコードから埋め込まれているバグを機械翻訳技術の応用により学習し,バグを生成するLearning-Mutationという手法に着目した.九州大学のプログラミング初学者らのデータに対してLearning-Mutationを適用し,生成されたバグと実際のバグを比較することで,デバッグ演習問題の作成に繋げられるかを評価した.その結果,トークン数が少ないとき,生成されるバグは実際のバグに類似しており,セミコロン忘れや変数・関数の未宣言が36%以上を占めていた.一方,トークン数が多くなると実際とは異なるバグを埋め込む可能性が高まることがわかった.また,初学者が作成するバグのうちLearning-Mutationでは生成が困難なバグは存在するが,そのバグの分布はビームサーチによってプログラミング初学者のバグの分布に近づけることができ,デバッグの学習支援に繋げられる可能性を示した.(著者抄録)

シソーラス用語： プログラム検査 ,  *デバッギング ,  ソフトウェア障害 ,  機械学習 ,  ソフトウェア開発
準シソーラス用語： *デバッグ問題自動生成 ,  バグ ,  学習支援 ,  深層学習

分類 (2件)： CAI  (JE09000G) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： プログラミング ,  初学者 ,  バグ ,  履歴 ,  デバッグ ,  自動生成 ,  研究