2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[1R4-OS-10a] AI諸技術の発展に基づく学びのモデルの高度化と展望

2023年6月6日(火) 15:00 〜 16:40 R会場 (602)

オーガナイザ:小西 達裕、宇都 雅輝、小暮 悟、山元 翔

15:20 〜 15:40

[1R4-OS-10a-02] コード共有プラットフォームにおける戦略を考慮した評価指標の実装とその評価

〇前田 新太郎1、古池 謙人1、東本 崇仁2 (1. 東京工芸大学大学院、2. 東京工芸大学)

キーワード:プログラミング学習、知識共有、他者からの学び

プログラミング学習ではコードをより良いものへ近づける洗練活動が重要である.これまで,レベルの近いコードのみ共有する仕組みを備えたコード共有プラットフォームを開発してきた.具体的には,ロボットプログラミングを題材とした評価機能とその評価によるランキング機能を搭載しており,ランクの近いコードのみ学習者に提示する.学習者はレベルの近い他者のコードから漸進的に学び,自身のコードを洗練することが期待される.開発してきたシステムは授業実践で学習効果が示唆されたが,レベルの近いコードの共有を実現するランキング機能は改善の余地がある.そこで著者らは,学習者の戦略に近いコードを共有することが洗練活動において有益であると考え,コードの戦略を評価する手法と戦略の近さを類似度として算出する手法を提案した.本稿では,ランキングに対して一定の類似度を超えるコードのみ表示するフィルタリングを実装し,従来と提案手法のランキングを比較する実験を,プログラミング熟達者を対象に実施した.結果から,提案手法のランキングは近い戦略のコードを適切に収集でき,このランキングから学ぶことでコードの洗練活動を促すことが示唆された.

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