初期のプログラミング学習がマンツーマンで行われることは稀で，少数の教師と多数の学習者の環境で行われることがほとんどです．その場合，教師からすると，誰がどのような内容で困っていて演習がうまく進んでいないのか，を把握できることが，直接的なサポートを行う上で非常に重要です．また，全体を通して，どの学習項目については理解が進んでいて，どの学習項目について理解が進んでいないかを把握することが，演習を適切にハンドリングすることや学習コンテンツを改善することに繋がります．この研究では，学習者それぞれの演習状況を観測・収集し，困難に陥っているかどうか，困難に落っているとすれば，それがどのような箇所でどのような内容なのか，それは何を理解していないことに起因するのか，などを自動的に分析し，教師に提供する仕組みを提案しようとしています．
References
- Noguchi, Y., Ikegame, T., Kogure, S., Yamashita, K., Yamamoto, R., Konishi, T. (2023). Practice of Tutoring Support System Based on Impasse Detection for Face-to-Face and On-Demand Programming Exercises. In: Wang, N., Rebolledo-Mendez, G., Dimitrova, V., Matsuda, N., Santos, O.C. (eds) Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium and Blue Sky. AIED 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1831. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36336-8_52
- Y. Noguchi, et al. (2020.11). Experimental Design of Automated Extraction for 3-Level Tutoring Support Information in Programming Exercises, Proceedings of the 28th International Conference on Computers in Education, pp.255-260
- K. Yamashita, et al. (2017.12), An Educational Support System Based on Automatic Impasse Detection in Programming Exercises, Proceedings of ICCE2017, pp.288-295. (Christchurch, NZ)