IoTやAIが急速に進化し、情報活用能力が必要となった近年、初等教育からプログラミング教育が必修化され、高校情報科では専門的なプログラミング学習をするようになる。しかし、教育者がまだ充実していないことから教育者を支援するシステムの重要性は高まっている。従来の教育システムは解答結果を分析するものが多いが、実際の教育現場では教育者が解答の過程を見て指導を行っていた。そこで本研究ではプログラミング問題の解答時の視線情報を測定し、問題の解答結果のみではなく解答の過程に着目したプログラミング学習の教育改善を目的とする。アイトラッカーを用いて視線情報の時系列データを計測し、計測された視線座標データに分析手法を用いて分類・分析することで解答過程の特徴を抽出し、効果的な学習支援システムの構築を目指す。今回は解答過程を問題理解のフェーズと問題解答のフェーズに分けて、それぞれにクラスタリングを用いて分類および特徴抽出を行った。
