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J-GLOBAL ID:202202259808607468   整理番号:22A1147985

プログラミング初学者の編集履歴を考慮した自動プログラム修正手法の評価

Evaluation of Automated Program Repair Methods Using Program Editing Histories of Novice Programmers.
著者 (5件):
資料名:
巻: 121  号: 416(SS2021 42-68)  ページ: 121-126 (WEB ONLY)  発行年: 2022年02月28日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  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)
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自動プログラム修正(以下,APR)はプログラム内のエラーを人の手を用いずにコンピュータが自動的に修正する手法で,特に構文エラーに対するAPRはプログラミング初学者が作成するプログラムの修正に対し一定の性能があることが示されている.しかし,既存の研究ではプログラミング初学者が課題に対してプログラムを編集する過程を考慮した上で,構文エラーに対するAPRを評価することは行われていない.本研究ではプログラミング初学者がプログラミング課題に取り組む中で発生する試行錯誤の過程を支援するために,構文エラーに対してAPRが有効に働くユースケースや課題点を明らかにする.そのためにプログラミング初学者のプログラム編集過程を時系列データとして収集し,構文エラーに対するAPRでの修正との関連を調査した.本研究の結果,プログラミング初学者は一度プログラムをコンパイルに通した後にも,論理エラーを修正する過程で,新たに構文エラーを発生させる可能性があることを確認した.また,構文エラーに対するAPR手法は,プログラミング初学者の初回コンパイル時のプログラムや論理エラー修正中のプログラムの修正に課題があることも示せた.(著者抄録)
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分類 (1件):
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技術教育 
引用文献 (10件):
  • 文部科学省. 小学校学習指導要領. 2017.
  • Rahul Gupta, Soham Pal, Aditya Kanade, and Shirish Shevade. Deepfix: Fixing common c language errors by deep learning. In Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence, p. 1345-1351, 2017.
  • Michihiro Yasunaga and Percy Liang. Graph-based, self-supervised program repair from diagnostic feedback. In Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2020.
  • Michele Tufano, Cody Watson, Gabriele Bavota, Massimiliano Di Penta, Martin White, and Denys Poshyvanyk. An empirical study on learning bug-fixing patches in the wild via neural machine translation. In Proceedings of 2018 33rd IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 2018.
  • 秋山楽人, 中村司, 亀井靖高, 鵜林尚靖. 修正履歴を用いた機械翻訳技術による自動バグ修正の性能評価. 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 120, No. 407, 2021.
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