Learning support using log data in card operation-based programming learning support system

基于卡操作的编程学习支持系统中使用日志数据的学习支持

基本信息

批准号：
22K02815
负责人：
松本慎平
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hiroshima Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K02815/
关键词：
プログラミングラーニングアナリティクスカード操作方式

项目摘要

令和4年度においては，学習ログを最適に記録するためのデータベース構造の再定義と，学習ログを容易に利活用可能とするためのRESTful APIサービスを実装した．本研究では，従来システムを単純に拡張するのではなく，サービス指向アーキテクチャに基づき単一サービス群を疎に結合させ全体システムを構成した．このような設計により，教育現場の多様な要望に対応できるようにした．まず，先行研究によって開発されていたシステムと同等のユーザインタフェースをフロントエンドに実装した．次に，バックエンドに多言語のソースコードのコンパイル・実行を担うRESTful APIサービスを配置した．そして，その中間に学習ログの記録や利活用を可能にするデータ管理サービスを配置した．その後，これらサービス群の通信規約をJSONで定めた．バックエンドサービス群は，コンテナ型仮想化の中でもスケーラブルであり，加えて，オーバーヘッドが少ないLinux Containers (LXC)を採用し，仮想サーバ内で，データ管理用サーバ，ソースコード実行用サーバなどを連携させてクラスタを構成した．本年度において構築したシステムを利用して，小規模な実験を行い操作ログを収集した．先行研究では，学習プロセスを数量的に評価するため，レーベンシュタイン距離の考え方を参考にし，学習状態の定量化手法が提案されていた．この手法により，学習者の状態を直感的に把握できるようになったが，詳細な分析は十分に行われていなかった．そこで今回，先行研究の手法は不適切な活動を行う学習者の検出に有用かどうか調査することを目的として研究を行った．その結果，先行研究で提案された手法は，不適切な活動の検出に有用であることを確認できた．特に，今回実装したシステムを用いてラーニングアナリティクスを推進可能であることを確認できた．

2020财年，我们重新定义了数据库结构，以最佳方式记录学习日志，并实现了RESTful API服务，使学习日志更易于使用。在本研究中，我们不是简单地扩展传统系统，而是基于面向服务的架构，通过松散耦合单个服务来构建整个系统。这种设计使我们能够满足教育环境的多样化需求。首先，我们在前端实现了一个用户界面，相当于之前研究中开发的系统。接下来，我们在后端放置了一个RESTful API服务，负责编译和执行多语言源代码。在这两者之间，我们放置了一个数据管理服务，可以记录和利用学习日志。之后，我们使用 JSON 定义了这些服务的通信规则。后端服务组使用Linux Containers（LXC），即使在基于容器的虚拟化中也具有可扩展性并且开销较低，并在虚拟服务器内部链接数据管理服务器、源代码执行服务器等构建了一个集群。利用今年搭建的系统，我们进行了小规模的实验，收集了操作日志。在之前的研究中，为了定量评估学习过程，参考编辑距离的思想，提出了一种量化学习状态的方法。尽管该方法可以直观地掌握学习者的状态，但详细分析还不够。因此，这次我们进行了一项研究，目的是调查以前的研究方法是否有助于检测学习者从事不当活动。结果，我们证实了先前研究中提出的方法对于检测不当活动很有用。特别是，我们能够确认使用我们这次实施的系统可以促进学习分析。