プログラミング初学者の支援に向けたバグ自動修正・生成技術の創出

创建自动错误修正和生成技术以支持编程初学者

• 批准号: 22K18630
• 负责人: 亀井 靖高
• 金额: $ 3.99万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18630/
• 关键词: プログラミング教育; 自動デバッグ; デバッグ支援; バグ埋め込み; コンパイルエラー

今年度は主にコンパイルエラーの自動バグ修正技術について研究を行った．本研究課題の目的である「プログラミング初学者のつまずきを減らし」の部分に該当する．今年度は，学習者の実行ログに対して，深層学習モデルや大規模言語モデルを適用し，コンパイルエラーを自動修正する技術の性能評価を行った．１．大規模言語モデルに対する修正性能の調査： GPT-3.5は，大規模で一般化された言語モデルであり，プログラム生成の一部も実現している．GPT-3.5を用いることでコンパイルエラーを含むプログラムも修正できるのではないかと考えた．今年度は，初学者支援ツールへのGPT-3.5の適用に向けた初期評価として，九州大学の学生のデータを用いて調査を行った．その結果，GPT-3.5は先行研究である自動プログラム修正技術よりも10%以上高い精度での修正を行うことがわかった．２．大規模言語モデルのロバスト性の調査：GitHub Copilotに対して，プログラミングコンテストのAtCoderの問題を入力データとして用い，調査を行った．まず，Copilotが同じ入力データから生成するコードの類似性を確かめたのち，問題の文をランダムに並び替えた場合と，順序をそのままにした場合とで，生成されるコードがどちらにおいても同じであるかどうかを確かめた．３．型プレビュー機能の実装：Pythonは動的型付け言語であるため，型を意識しなくてもプログラムを記述できる.しかしながら，初学者がデバッグを実施したりプログラムの学習時において，型について理解することは重要である.そこで，型への理解を助けることを目的とし，コードエディタ上に変数の型を表示するプレピュー機能を実装した．

This year's main project is the research on automatic correction technology of automatic correction technology. The purpose of this research topic is the part that should be included in the "Beginner's program". This year, learner's の実行ログに対して, deep learning モデルやlarge-scale language モデPerformance evaluation of ルをapplicable, コンパイルエラーをautomatic correction technology 価を行った． 1. Survey on the correction performance of large-scale language programming: GPT-3.5は, large-scale generalized language programming, and large-scale generalization of language programming, and the generation of large-scale language programming is now done. GPT-3.5 has been corrected with the いることでコンパイルエラーを怗ログラムも and has been corrected. This year, beginners support the application of GPT-3.5 to the initial evaluation, and the students of Kyushu University use the survey to conduct research. As a result, GPT-3.5 has pioneered research on automatic correction technology and achieved high accuracy of more than 10%. 2. Large-scale verbal abuse investigation: GitHub Copilotに対して,プログラミングコンテストのAtCoderのquestionを入力データとして用い,investigationを行った.まず, Copilot が同じ enter force データからGeneration するコードのsimilarity を Indeed かめたのち, Problem の文をランダムに and びsubstitutionえたoccasionと, order をそのままにしたoccasion とで, generate されるコードがどちらにおいても同じであるかどうかを正かめた. 3. Type of functional equipment: Python's moving type of language, type of consciousnessてもプログラムを记できる.しかしながら, beginners がデバッグを実士したりプログラムWhen studying, it is important to understand, and it is important to understand and help. The purpose of the ることをとし, the コードエディタ上に変numberのtypeを represents the するプレピューfunction を実装した.

项目成果

研究室ホームページ（PDF公開）

实验室主页（PDF版本）

大規模言語モデルを用いた初学者のためのデバッグ作業支援の初期評価

对初学者使用大规模语言模型的调试支持的初步评估

• 发表时间: 2023
• 作者: 宇都宮 魁斗;秋山 楽登;近藤 将成;亀井 靖高;鵜林 尚靖
• 通讯作者: 鵜林 尚靖

初学者支援を目的としたコードエディタにおけるPythonの型プレビュー機能実装

在代码编辑器中实现Python类型预览功能以支持初学者

• 发表时间: 2023
• 作者: 友池 真輝;沖野 健太郎;近藤 将成;亀井 靖高;鵜林 尚靖
• 通讯作者: 鵜林 尚靖

Towards Privacy Preserving Cross Project Defect Prediction with Federated Learning

• DOI: 10.1109/saner56733.2023.00052
• 发表时间: 2023-03
• 期刊: 2023 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER)
• 作者: Hiroki Yamamoto;Dong Wang;Gopi Krishnan Rajbahadur;Masanari Kondo;Yasutaka Kamei;Naoyasu Ubayashi

自動プログラム修正に対する実行経路を考慮した自動テストケース生成の評価

考虑自动程序修改的执行路径的自动测试用例生成评估

• 发表时间: 2023
• 作者: 若松 昌宏;松田 雄河;近藤 将成;亀井 靖高;鵜林 尚靖
• 通讯作者: 鵜林 尚靖