潜在ランク理論によるプログラミング学習者のソースコード読解学習のログ分析と比較

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS16035

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2016/10/08

タイトル(英語): Analyzing and Comparing Programming Beginner's Learning Log Data of Source Code Reading with Neural Test Theory

著者名: 沖本 恒輝(広島工業大学),松本 慎平(広島工業大学),山岸 秀一(広島工業大学),加島 智子(近畿大学)

著者名(英語): Koki Okimoto(Graduate School of Hiroshima Institute of Technology),Shimpei Matsumoto(Hiroshima Institute of Technology),Shuichi Yamagishi(Hiroshima Institute of Technology),Tomoko Kashima(Kindai University)

キーワード: プログラミング学習|教育支援|ソースコード読解|Programming learning|Educational support|Reading source code

要約(日本語): 国内においてプログラミング科目の義務教育化に向けた議論が進められている．これを踏まえれば，不得手とする層の存在を無視することはできず，的確に支援する仕組みが必要であると考えられる．本稿では，プログラミング初学者にとって理解を阻害する可能性のある構文や記述法を分析することを目的とし，開発したシステムから得られた今年度の学習者のログデータを潜在ランク理論を用いて分析，前年度と比較することを課題とする．

要約(英語): To support not good at programming leaner's, this paper aims to the examine syntax that the causes of preventing novice programming learner’s understanding from the programming education of reading source codes. This paper obtained also the analyze and compere learning log data, collected from developed system, by neural test theory.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,156 Kバイト