プログラム作成・修正過程の分散表現開発と学習支援発話の生成

2022年度は、これまでの研究開発の成果に基づいて、学習支援発話の生成に関わる研究開発と、それに伴うプログラム作成・修正過程の表現モデルの修正・拡張を行った。前年度および2022年度は大規模言語モデルの公開が爆発的に進展した研究分野の変化期にもあたり、そのような大規模言語モデルを使って、本課題の基盤となるプログラム作成過程データベースとそれに基づく学習支援発話が体系的に整理された教示概念に基づいて生成できるように、プログラム作成・修正過程の表現をさらに改良した。具体的には、プログラム作成・修正過程の解析に関しては、今まで本課題で開発してきた拡張AST(Abstract Syntax Tree)をさらに詳細化し、プログラム編集時に存在するASTに解析できない状態の編集意図を推定するために必要なプログラム解析の枠組みを開発した。これは、現在の大規模言語モデルによる言語生成のための特徴文脈になり難い部分でもあるため、学習者に対する学習支援に細かく対応できるように拡張ASTに意味的な情報を付与する研究を実施した。他方、支援発話の生成に関しては、教示概念が自然言語で記述されているプログラムの教科書を題材に、教示概念を人手でフレーム知識に整理した。社会状況から研究初年度より試作システムの開発・運用の計画の変更を余儀なくされ、試作システムの構築について、開発中のシステムの内部表現を自然言語の質問・応答形式に対応付けたデータとして作成・確認ができるように研究開発を進めてきた。このことが幸いし、一般的な大規模言語モデルを、専門的で個別的な文脈に対応させる研究として、本研究の学習支援発話の生成部分を位置づけ可能となった。具体的には、プログラムの教示概念を整理したフレーム知識に基づいて、大規模言語モデルを活用して個別のユーザ状態に適応した発話生成・対話管理をする研究を実施した。

2022年度は、これまでの研究開発の成果に基づいて、学習支援発話の生成に関わる研究開発と、それに伴うプログラム作成・修正過程の表現モデルの修正・拡張を行った。前年度および2022年度は大規模言語モデルの公開が爆発的に進展した研究分野の変化期にもあたり、そのような大規模言語モデルを使って、本課題の基盤となるプログラム作成過程データベースとそれに基づく学習支援発話が体系的に整理された教示概念に基づいて生成できるように、プログラム作成・修正過程の表現をさらに改良した。具体的には、プログラム作成・修正過程の解析に関しては、今まで本課題で開発してきた拡張AST(Abstract Syntax Tree)をさらに詳細化し、プログラム編集時に存在するASTに解析できない状態の編集意図を推定するために必要なプログラム解析の枠組みを開発した。これは、現在の大規模言語モデルによる言語生成のための特徴文脈になり難い部分でもあるため、学習者に対する学習支援に細かく対応できるように拡張ASTに意味的な情報を付与する研究を実施した。他方、支援発話の生成に関しては、教示概念が自然言語で記述されているプログラムの教科書を題材に、教示概念を人手でフレーム知識に整理した。社会状況から研究初年度より試作システムの開発・運用の計画の変更を余儀なくされ、試作システムの構築について、開発中のシステムの内部表現を自然言語の質問・応答形式に対応付けたデータとして作成・確認ができるように研究開発を進めてきた。このことが幸いし、一般的な大規模言語モデルを、専門的で個別的な文脈に対応させる研究として、本研究の学習支援発話の生成部分を位置づけ可能となった。具体的には、プログラムの教示概念を整理したフレーム知識に基づいて、大規模言語モデルを活用して個別のユーザ状態に適応した発話生成・対話管理をする研究を実施した。