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プログラミング学習支援ツール pgtracer を自学習に活用したプログラミング科目の実践報告

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:
村田 美友紀,嘉藤 直子,掛下 哲郎 読み: ムラタ ミユキ,カトウ ナオコ,カケシタ テツロウ
題名:
プログラミング学習支援ツール pgtracer を自学習に活用したプログラミング科目の実践報告
発表情報:
情報処理学会 情報教育シンポジウムSSS2018 ページ: 150-157
キーワード:
コンピュータプログラミング教育, e-ラーニング, Moodle, 穴埋め問題, ラーニングアナリティクス
概要:
抄録:
我々は,プログラミングの初学者を対象としたプログラミング学習支援ツール pgtracer の開発を行っている.pgtracerは Moodle 上で動作し,プログラムとトレース表に対する穴埋め問題を出題する.また,pgtracer は学生の学習ログを自動収集し,学生の学習行動や理解度を分析する機能も提供する.我々は,2016 年度と 2017 年度にプログラミング科目において,pgtracer を活用した自学習課題を提供した.2016 年度の実践では,学生の利用が少なく,トレース表の理解が十分ではなった.そこで,2017 年度は pgtracer の自学習課題を小テストや定期試験に含め,その成果を成績に反映させた結果、学生の利用状況が改善した.また,pgtracer の説明時間を増やし,授業中の説明や演習にトレース表を用いた結果,トレース表の理解が向上した.本稿では,その実践報告を行うとともに,pgtracer が収集したログを用いて学生の学習行動について検討する.

英語フィールド

Author:
Miyuki Murata, Naoko Kato, Tetsuro Kakeshita
Title:
A Practical Report on Self-Learning utilizing pgtracer at an Actual Programming Class
Announcement information:
IPSJ Summer Symposium in front of Shiranui-sea 2018 Page: 150-157
Keyword:
Computer Programming Education, e-Learning, Moodle, Fill-in-the-blank Question, Learning Analytics
An abstract:
We are developing a programming education support tool pgtracer for programming beginners. Pgtracer is running on Moodle and provides fill-in-the-blank questions. A question is composed of a C++ program and a trace table. Moreover, pgtracer automatically collects learning log of the students and provides data analysis functions for the collected log. The data analysis functions will support teachers to recognize learning activity and achievement of each student and the entire class. We assigned homework utilizing pgtracer to the students taking a programming course at National Institute of Technology, Kumamoto college in 2016 and 2017. In 2016, the number of students utilizing pgtracer was not many and we found many students whose understanding of the trace table is not enough. We included the fill-in-the-blank questions in mini tests and examinations in 2017 and reflected the learning achievement of the student to the student’s evaluation of the programming course. As a result, student’s learning activities are greatly improved. Furthermore, we spend more time for the explanation to introduce pgtracer and use trace tables in the lecture and exercise. As a result, student’s understanding of the trace table was improved. In this paper, we report self-learning utilizing pgtracer at an actual programming class. Then we consider the student’s activity utilizing the student’s log collected by pgtracer.


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