仮想ロボットプログラミングにおけるタスク実行戦略の類似性に基づく他者コード推薦機能の印象調査

抄録

プログラミング学習では試行錯誤を通じたコード洗練は重要である．本研究ではロボットの振舞いの良さを指標化しスコアの近い他者コードを学習者に提示することで試行錯誤の支援を試みていた．しかし従来手法ではスコアベースで学習者の戦略を考慮しない課題から振舞いから類似度を定量化しスコアと戦略が近い他者コードを推薦する手法を評価してきた．本稿では予備実験のアンケートの印象調査と行動ログで今後の可能性を議論する．