本研究の目的は，タイピングソフトなどの決められたプログラムを打つときに，そのプログラムを理解して打っているのか理解していないのかをキーストロークの挙動から推定することである．手法としては一次元畳み込みニューラルネットワークを用い，入力には正規化された打鍵の間隔情報，出力はプログラムを理解している/していないの2値として学習させる．また比較対象として，単純にタイピングスピードのみで線形分離するモデルを作成した．実験データは，112名の大学の講義で行われたタイピングデータと理解度テストの結果を使用した．結果として，比較対象の単純な線形分離モデルでは約7割，提案する1次元畳み込みニューラルネットワークでは約8割の精度でプログラムの理解度を推定した．
