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プログラミング穴埋め問題における穴抜きの難易度と学生の解答過程のクラスタ分析

発表形態:
一般講演(学術講演を含む)
主要業績:
その他
単著・共著:
共著
発表年月:
2018年08月
DOI:
会議属性:
国内会議
査読:
有り
リンク情報:
詳細情報

日本語フィールド

著者:
中山陽平,掛下哲郎 読み: ナカヤマヨウヘイ,カケシタテツロウ
題名:
プログラミング穴埋め問題における穴抜きの難易度と学生の解答過程のクラスタ分析
発表情報:
情報処理学会 情報教育シンポジウム2018 ページ: 166 - 173
キーワード:
統計解析用言語R、穴埋め問題、プログラミング教育、ラーニングアナリティクス、単回帰分析、階層的クラスタ分析、t検定
概要:
抄録:
我々は効果的なプログラミング教育のための支援ツールとしてpgtracerを開発している。 pgtracerは、プログラムとトレース表から構成される穴埋め問題を出題し、学生の答案を自動的に採点する。また、学生の解答データとその採点結果をログデータとして収集する。本研究では統計解析用言語Rを用いて、pgtracerで収集したログデータを分析する。問題と穴埋めの難易度を評価し、学生の理解度を把握することでラーニングアナリティクスを実現する。穴埋めにかかる解答所要時間と正解率の相関分析を行った結果、二つの変数の間にはある程度の相関はあるが単純に学生の能力や穴抜きの評価をする指標としては不十分であることを示し、解答所要時間と正解のトークン数との関係を分析すると、単純な穴埋めを除いて、トークン数が解答所要時間に必ずしも影響しないことを示した。ログデータを穴抜きと学生の2つの観点で分類した結果、解答所要時間で有意差がみられた。また、分類から具体的な穴抜きの考察をした結果、単純な要素で解答できる穴抜き、解答にアルゴリズムやトレース表といった複数要素の理解を必要とする穴抜きが確認できた。学生の具体的な解答過程を調べたところ、分類毎に問題の理解に時間を費やさない学生、理解の有無かかわらず問題に積極的に取り組む学生、正解率が幅広く分布した一般的な学生が確認できた。

英語フィールド

Author:
Yohei Nakayama, Tetsuro Kakeshita
Title:
Cluster Analysis of Difficulty of Blanks and Student’s Learning Process in Fill-in-the-Blank Programming Questions
Announcement information:
Summer Symposium in front of Shiranui-sea 2018 Page: 166 - 173
Keyword:
Statistical Programming Language R, Fill-in-the-Blank Problem, Programming Education, Learning Analytics, Single Regression Analysis, Hierarchical Clustering, t Test
An abstract:
We are developing a programming education support tool pgtracer utilizing fill-in-the-blank questions composed of a program and a trace table representing execution of the program. Pgtracer automatically evaluates student answers and collect learning log of the students. In this paper, we analyze the collected log using statistical language R. Relationships are analyzed between the right answer ratio and the required time to fill the blanks. As a result, we find that the required time and the right answer ratio are almost uncorrelated. We also find that the number of tokens within a blank does not always affect the required time except for a simple blank. By analyzing the log data in terms of blank and student, we find significant differences in the time required for answering. The blanks with short required time can be answered with a simple element, while other blanks requires understanding of multiple elements of problems such as algorithm and trace table. As a result of investigating concrete answer process of the students, we find three clusters of the students: students who do not spend much time to understand the problem, students actively and/or repeatedly working on the problem, general students whose right answer ratio is widely distributed.


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