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J-GLOBAL ID：202202262468306969   整理番号：22A3072691

プログラミング過程に着目した学生表現の学習

Learning Student Representations Focusing on Programming Processes

著者 (4件)： 谷口雄太 (九大 情報基盤研究開発セ) ,  峰松翼 (九大) ,  大久保文哉 (九大) ,  島田敬士 (九大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： CLE-38  ページ： Vol.2022-CLE-38,No.11,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2022年10月28日 
JST資料番号： U0451A  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： 学習活動の記録から学習者をよく表す数学的表現をどのように計算するかという問題は,Learning Analyticsにおいて重要な問題の1つであり,at-risk学生の予測など幅広い応用をもっている.プログラミング教育の文脈においても学生表現の獲得は試みられているが,最終成果物のソースコードに着目するものが多く,プログラミングのプロセスにまで踏み込んで学生表現を計算する研究は十分に行われているとはいえない.提出までの過程で遭遇したエラーに対してどのように対処したか,といった情報を上手く考慮することができればより性質の良い表現を獲得できる可能性がある.そこで,本研究ではソースコードの編集過程から学習者の分散表現を獲得する手法を提案し,その有用性について予備的に評価した結果を報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： *学校教育 ,  大学 ,  技術教育 ,  データ解析 ,  *計算機プログラミング ,  特徴抽出 ,  *機械学習 ,  *深層学習 ,  *表現学習 ,  教育
準シソーラス用語： *プログラミング教育 ,  学習解析 ,  大学教育 ,  *特徴表現学習

分類 (3件)： 技術教育  (JA01050T) ,  CAI  (JE09000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• Robins, A., Rountree, J. and Rountree, N.: Learning and teaching programming: A review and discussion, Computer science education, Vol. 13, No. 2, pp. 137-172 (2003).
• Azcona, D., Hsiao, I.-H. and Smeaton, A. F.: Detecting students-at-risk in computer programming classes with learning analytics from students’digital footprints,User Modeling and User-Adapted Interaction, Vol. 29, No. 4, pp. 759-788 (2019).
• Bujang, S. D. A., Selamat, A., Ibrahim, R., Krej-car, O., Herrera-Viedma, E., Fujita, H. and Ghani, N. A. M.: Multiclass Prediction Model for Student Grade Prediction Using Machine Learning, IEEE Access , Vol. 9, pp. 95608-95621 (online), DOI: 10.1109/AC-CESS.2021.3093563 (2021).
• 松尾龍磨, 伊藤恵: LMSを用いたプログラミング授業における機械学習による得点率予測,日本ソフトウェア科学会第37回大会講演論文集(2020).
• Okubo, F., Yamashita, T., Shimada, A. and Ogata, H.: A neural network approach for students' perfor-mance prediction, Proceedings of the seventh international learning analytics & knowledge conference, pp.598-599 (2017).

タイトルに関連する用語 (6件)： プログラミング ,  過程 ,  着目 ,  学生 ,  表現 ,  学習