プログラミング初学者の支援に向けたバグ自動修正・生成技術の創出

创建自动错误修正和生成技术以支持编程初学者

• 批准号: 22K18630
• 负责人: 亀井 靖高
• 金额: $ 3.99万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18630/
• 关键词: プログラミング教育; 自動デバッグ; デバッグ支援; バグ埋め込み; コンパイルエラー

今年度は主にコンパイルエラーの自動バグ修正技術について研究を行った．本研究課題の目的である「プログラミング初学者のつまずきを減らし」の部分に該当する．今年度は，学習者の実行ログに対して，深層学習モデルや大規模言語モデルを適用し，コンパイルエラーを自動修正する技術の性能評価を行った．１．大規模言語モデルに対する修正性能の調査： GPT-3.5は，大規模で一般化された言語モデルであり，プログラム生成の一部も実現している．GPT-3.5を用いることでコンパイルエラーを含むプログラムも修正できるのではないかと考えた．今年度は，初学者支援ツールへのGPT-3.5の適用に向けた初期評価として，九州大学の学生のデータを用いて調査を行った．その結果，GPT-3.5は先行研究である自動プログラム修正技術よりも10%以上高い精度での修正を行うことがわかった．２．大規模言語モデルのロバスト性の調査：GitHub Copilotに対して，プログラミングコンテストのAtCoderの問題を入力データとして用い，調査を行った．まず，Copilotが同じ入力データから生成するコードの類似性を確かめたのち，問題の文をランダムに並び替えた場合と，順序をそのままにした場合とで，生成されるコードがどちらにおいても同じであるかどうかを確かめた．３．型プレビュー機能の実装：Pythonは動的型付け言語であるため，型を意識しなくてもプログラムを記述できる.しかしながら，初学者がデバッグを実施したりプログラムの学習時において，型について理解することは重要である.そこで，型への理解を助けることを目的とし，コードエディタ上に変数の型を表示するプレピュー機能を実装した．

今年我们主要研究编译错误的自动修复技术。这符合本研究主题的目的，“减少编程初学者的绊脚石。”今年，我们将深度学习模型和大规模语言模型应用于学习器执行日志，以评估自动纠正编译错误的技术的性能。 1.大规模语言模型的修改性能考察：GPT-3.5是一个大规模的、通用的语言模型，也实现了部分程序生成。我认为通过使用 GPT-3.5，也许可以纠正包含编译错误的程序。今年，作为将GPT-3.5应用于初学者支持工具的初步评估，我们利用九州大学学生的数据进行了调查。结果，我们发现GPT-3.5修正程序的准确率比之前研究中使用的自动程序修正技术高出10%以上。 2.研究大规模语言模型的鲁棒性：我们使用编程竞赛中的 AtCoder 问题作为输入数据来研究 GitHub Copilot。首先，在检查了 Copilot 从相同输入数据生成的代码的相似性后，我们发现当问题句子随机重新排列和顺序保持不变时，生成的代码是相同的。那里。 3.类型预览功能的实现：由于Python是动态类型语言，所以在不了解类型的情况下编写程序是可能的。但是初学者在调试或学习程序时可能无法理解类型，因此我们实现了预览功能。在代码编辑器上显示变量类型，旨在帮助您理解类型。

项目成果

大規模言語モデルを用いた初学者のためのデバッグ作業支援の初期評価

对初学者使用大规模语言模型的调试支持的初步评估

• 发表时间: 2023
• 作者: 宇都宮 魁斗;秋山 楽登;近藤 将成;亀井 靖高;鵜林 尚靖
• 通讯作者: 鵜林 尚靖

初学者支援を目的としたコードエディタにおけるPythonの型プレビュー機能実装

在代码编辑器中实现Python类型预览功能以支持初学者

• 发表时间: 2023
• 作者: 友池 真輝;沖野 健太郎;近藤 将成;亀井 靖高;鵜林 尚靖
• 通讯作者: 鵜林 尚靖

自動プログラム修正に対する実行経路を考慮した自動テストケース生成の評価

考虑自动程序修改的执行路径的自动测试用例生成评估

• 发表时间: 2023
• 作者: 若松 昌宏;松田 雄河;近藤 将成;亀井 靖高;鵜林 尚靖
• 通讯作者: 鵜林 尚靖

Dockerfileの開発を支援するインタラクティブツールの提案

辅助 Dockerfile 开发的交互式工具建议

• 发表时间: 2023
• 作者: 稲田 司;石本 優太;近藤 将成;亀井 靖高;鵜林 尚靖
• 通讯作者: 鵜林 尚靖

Towards Privacy Preserving Cross Project Defect Prediction with Federated Learning

• DOI: 10.1109/saner56733.2023.00052
• 发表时间: 2023-03
• 期刊: 2023 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER)
• 作者: Hiroki Yamamoto;Dong Wang;Gopi Krishnan Rajbahadur;Masanari Kondo;Yasutaka Kamei;Naoyasu Ubayashi