Ruby on Railsの初学者のための躓き自己解決支援システムの開発

本研究で提案するシステムは、(A) 一般的な教材を用いた躓き要因の取得とエラーDB開発、(B) 講師のためのアノテーションツール開発、(C) 自己解決支援システムの開発と３つのサブシステムを順次開発し評価する計画である。現在のところ（A）の開発を終え（B）に着手している状況である。今年度は（B）（C）のサブシステムを開発する前に、本システムで収集したエラー情報と講師らによって追記されたデバッグ情報がプログラミング学習中の学生の自己解決にどの程度寄与できるか調査した。具体的な調査方法と結果は次の通りである。調査方法：近畿大学産業理工学部情報学科の3年生を対象としたWebプログラミング科目において、2021年に収集したエラー情報に筆者がデバッグ情報を追記し、2022年の同科目のエラー情報に含まれるソースコードと類似度が最も高い2021年のエラー情報に付加されたデバッグ情報から助言が可能か調査した。結果：2022年に発生した248件の誤り情報のうち76件（31%）に対して助言が可能であることがわかった。本手法は、講師がデバッグ方法を付加する手間はあるものの、過去のエラー情報をそのまま利用して類似度を計算する単純な方式にも関わらず、2022年のプログラミング演習で発生したエラーの3割に助言が可能であることが確かめられた。この実験でエラーが発生したファイル以外の類似度が高い影響で誤ったエラー情報が抽出されてしまう様子が見られた。エラーが発生したファイル含むデータフローで上流にあるファイルを対象に類似度を計算すればより適切な助言が可能となることが考えられる．

本研究で提案するシステムは、(A) 一般的な教材を用いた躓き要因の取得とエラーDB開発、(B) 講師のためのアノテーションツール開発、(C) 自己解決支援システムの開発と３つのサブシステムを順次開発し評価する計画である。現在のところ（A）の開発を終え（B）に着手している状況である。今年度は（B）（C）のサブシステムを開発する前に、本システムで収集したエラー情報と講師らによって追記されたデバッグ情報がプログラミング学習中の学生の自己解決にどの程度寄与できるか調査した。具体的な調査方法と結果は次の通りである。調査方法：近畿大学産業理工学部情報学科の3年生を対象としたWebプログラミング科目において、2021年に収集したエラー情報に筆者がデバッグ情報を追記し、2022年の同科目のエラー情報に含まれるソースコードと類似度が最も高い2021年のエラー情報に付加されたデバッグ情報から助言が可能か調査した。結果：2022年に発生した248件の誤り情報のうち76件（31%）に対して助言が可能であることがわかった。本手法は、講師がデバッグ方法を付加する手間はあるものの、過去のエラー情報をそのまま利用して類似度を計算する単純な方式にも関わらず、2022年のプログラミング演習で発生したエラーの3割に助言が可能であることが確かめられた。この実験でエラーが発生したファイル以外の類似度が高い影響で誤ったエラー情報が抽出されてしまう様子が見られた。エラーが発生したファイル含むデータフローで上流にあるファイルを対象に類似度を計算すればより適切な助言が可能となることが考えられる．