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J-GLOBAL ID：202202279147163249   整理番号：22A0524693

教育支援の適用に向けた自動バグ修正手法の性能調査

A performance study of an automatic bug fixing method for applying educational support

著者 (6件)： 松尾春紀 (九州大学システム情報科学府) ,  池田翔 (九州大学システム情報科学府) ,  亀井靖高 (九州大学システム情報科学府) ,  佐藤亮介 (東京大学大学院情報理工学系研究科) ,  島田敬士 (九州大学システム情報科学府) ,  鵜林尚靖 (九州大学システム情報科学府)
資料名： コンピュータソフトウェア  (Computer Software)
巻： 38  号： 4  ページ： 4_16-4_22(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： Y0628A  ISSN： 0289-6540  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,様々な自動バグ修正手法の開発が行われている.本研究ではその中でも深層学習を用いて構文エラーの修正ができるDeepFixに着目する.DeepFixの提案論文ではオンラインプログラミング講座のPrutorで収集されたプログラムをもとにDeepFixの性能の評価を行っていた.本研究では九州大学のプログラミング科目で収集されたデータセットを用いて,教育支援の観点からいくつかの調査を行った.調査の結果,(1)先行研究の学習データで作成されたモデルは他の教育現場で作成されたプログラムに対しても20%程度と一定の性能を持つこと,(2)先行研究の学習データに新たに別の教育現場から得られた学習データを追加することでDeepFixの修正性能が向上すること,(3)学習データ数は一定の数までは性能に大きな影響があるが,一定数を超えると性能が収束することが示せた.(著者抄録)

シソーラス用語： *デバッギング ,  *ソフトウェア障害 ,  *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  学校教育 ,  計算機プログラミング ,  大学 ,  CAI【計算機】 ,  学習データ ,  教育支援システム ,  *深層学習
準シソーラス用語： *バグ ,  *バグ取り

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教育支援 ,  バグ ,  修正手法 ,  性能調査