静的解析と動的解析の組み合わせによる UMLステートマシン図答案の誤り特定自動化手法の提案

抄録

UML(Unified Modeling Language)の振る舞いモデルでは同 じ振る舞いを複数の異なる方法で記述できる.そのため，ステートマシ ン図教育では，教育者が学習者にフィードバックを提供する上で，多数の 学習者が個々に作成した答案モデルの誤りを特定する作業が大きな負担 となっている.この問題を改善するために，我々はこれまで，モデル記述 課題において正答例と答案間の記述の違いから答案の誤りを自動特定す る静的解析手法を提案し，評価してきた.しかし，変数や，正答例と答 案間の状態が1対多等の対応関係の場合に，特定できない誤りがあった. そこで本稿では，正答例と答案を，記述に基づき対応付ける静的解析と， 振舞いシミュレーション時の実行情報に基づき対応付ける動的解析を組 み合わせて，誤りの箇所や種類を特定する手法を新たに提案する.評価 実験では，変数を含む 95 個の答案に対して提案手法を適用し，先行手法 では誤判定され，特定できなかった 12 個の答案の誤りを正しく特定でき ることがわかった.