Learning support using log data in card operation-based programming learning support system

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令和4年度においては，学習ログを最適に記録するためのデータベース構造の再定義と，学習ログを容易に利活用可能とするためのRESTful APIサービスを実装した．本研究では，従来システムを単純に拡張するのではなく，サービス指向アーキテクチャに基づき単一サービス群を疎に結合させ全体システムを構成した．このような設計により，教育現場の多様な要望に対応できるようにした．まず，先行研究によって開発されていたシステムと同等のユーザインタフェースをフロントエンドに実装した．次に，バックエンドに多言語のソースコードのコンパイル・実行を担うRESTful APIサービスを配置した．そして，その中間に学習ログの記録や利活用を可能にするデータ管理サービスを配置した．その後，これらサービス群の通信規約をJSONで定めた．バックエンドサービス群は，コンテナ型仮想化の中でもスケーラブルであり，加えて，オーバーヘッドが少ないLinux Containers (LXC)を採用し，仮想サーバ内で，データ管理用サーバ，ソースコード実行用サーバなどを連携させてクラスタを構成した．本年度において構築したシステムを利用して，小規模な実験を行い操作ログを収集した．先行研究では，学習プロセスを数量的に評価するため，レーベンシュタイン距離の考え方を参考にし，学習状態の定量化手法が提案されていた．この手法により，学習者の状態を直感的に把握できるようになったが，詳細な分析は十分に行われていなかった．そこで今回，先行研究の手法は不適切な活動を行う学習者の検出に有用かどうか調査することを目的として研究を行った．その結果，先行研究で提案された手法は，不適切な活動の検出に有用であることを確認できた．特に，今回実装したシステムを用いてラーニングアナリティクスを推進可能であることを確認できた．