従来のアルゴリズム教育においては、一般的に、論理的データ構造やアルゴリズムのコア・イメージの考え方は使われない。しかし、これらを利用するとアルゴリズムの理解が深まることが期待できる。 本稿では、論理的データ構造とアルゴリズムのコア・イメージを利用するアルゴリズム教育について述べる。

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アルゴリズムには、そのコア・イメージを使うと理解しやすくなるものがある。本稿では、コア・イメージを使ったアルゴリズム教育について述べ、アルゴリズム教育の中で実際に使っているコア・イメージのいくつかの例を紹介する。

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　ソート処理において、データの値と色を対応させて移動の様子をビジュアル化すると、データの移動過程を色のグラデーションの変化で捉えることができる。ソートアルゴリズムの特徴はデータの移動の仕方で説明できるので、言葉による説明と視覚的な理解を合わせると、アルゴリズムの理解が深まると思われる。 本稿では、情報構造（データ構造とアルゴリズム）の教育のために作成した、色を利用したアルゴリズムのJavaプログラムによるビジュアル化の方法について述べる。また、色だけではなく、これとデータの大きさの表現を組み合わせたビジュアル化の方法についても述べる。

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アルゴリズムを教える場合、具体的に実装するための言語が必要となる。CやJavaなどいろいろな言語が考えれるが、できればアルゴリズムの内容をビジュアル化しやすい言語が好ましい。Java言語では、グラフィックス機能をうまく使うと実装したいアルゴリズムをビジュアル化できる。本稿では、アルゴリズム教育のために作成したJavaプログラムを紹介しながら、アルゴリズム教育へのJavaプログラミングの応用について述べる。

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データ構造は，配列，リスト，キュー，スタック，グラフ，ハッシュテーブルなどを利用して大量のデータを効率的に管理するための仕組みである。データへの接続速度，格納後の変更，探索など，それぞれの用途に応じて最適なデータ構造が選択される。アルゴリズムはデータ構造を基盤として運用される。探索アルゴリズムでは線形探索，二分探索，ハッシュ探索について，ソートアルゴリズムではバブルソート，選択ソート，

について，それぞれの利点と計算法を述べる。再帰アルゴリズムは，ある関数の中に，その関数が含まれ計算結果を再利用する仕組みである。さらに，アルゴリズムの最適化の一環としてループと分岐予測を紹介する。

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しゅう動面などを持つ工業製品を負荷曲線パラメータにより評価することは，その品質管理において重要である．基礎的研究として，方式により負荷曲線を得ることを提案する．この方式には次の二つの利点がある．負荷曲線の高さ分解能がＡＤ変換器の分解能に等しく，データ点数が測定データ点数で決まることである．また，負荷曲線の細かい変動はスプラインフィルタにより除去できることを明らかにし，その条件を示す．

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インターネットショッピングのレビュー機能は，購入者が商品の感想や評価を記入できる機能である．購入希望者は商品レビューを読んで，事前に商品の情報を得ることができる．しかし，すべての購入者が注意深くレビューを書かないため，参考にならない商品レビューも存在する．本研究では機械学習を用いた自然言語処理にて商品レビューの解析，評価を行い，参考になる順番に並び替えを行うシステムを構築する．レビューの内容に登場する回数が多いものを学習素性とし，学習素性が商品レビューの内容に影響する重みを算出して，適切な重みを求めるように，ロジスティック回帰を用いて学習を行う．システムの評価には，

を利用した評価法であるQE法を提案する．QE法を使用することで，正しく並び替えができているかどうかの評価を行うことができた．実験の結果，提案するシステムは，高い精度で商品レビューの並び替えが行えることを確認できた．

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アルゴリズム教育において,アルゴリズムの原理を理解することも重要であるが,その原理をプログラムとして実現することも重要である.そこで,ソートアルゴリズムを題材にして,アルゴリズムの原理を理解し,さらにプログラム化するためのアルゴリズム構築能力を育成するために,手作業による体験的なアルゴリズム教育を実践した.実践後のアンケート等の調査より,アルゴリズムを作成するカが有意に向上することがわかった.

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In recent years, in a class of a university, the Web teaching materials came to be used widely. We have developed the teaching materials applied visualization in the information processing education. From them, we report about the example of visualization of the sorting algorithm and the operation procedure of software. The visualization of the sorting algorithm was taken up four kinds of fundamental sorting algorithm (selection sort, bubble sort, insertion sort and quick sort) in the algorithm of computer science, and the visualization which can understand the difference in the technique of each algorithm by two kinds of methods was performed using the animation by Java. The visualization of the operation procedure of software was performed by making Flash movie captured the screen of operation of application software.

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Wikipedia is a multilingual encyclopedias and provides a semantic network for computing semantic relatedness. In this work, by path based measures (lch and wup)，we compute the semantic relatedness for Japanese and English edition respectively. Mediawiki database, SQL and PHP are used. We show the comparison between lch and wup measures, we also compare the Japanese results with the corresponding English results and show their differences.

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アルゴリズム教育は、情報教育の基礎の一つである。ここで扱われるアルゴリズムは、プログラミングを意識した内容であり、アルゴリズムによる処理のプロセスが頭の理解にとどまり、実際の処理のイメージがつかめないために、本当に理解していないものが多い。処理のイメージをつかませるためには、身体感覚やビジュアルなイメージを利用した教育が必要と思われる。本稿では、処理のイメージが理解できる身体感覚やビジュアルなイメージを利用したアルゴリズム教育について報告する。

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近年，ソフトウェア開発は大規模化，複雑化している．このような状況から，企業はソフトウェア開発に必要な知識やスキルを持つ人材の育成を大学に求めている．ソフトウェア開発に必要な技術の中でもプログラミング技術は必要不可欠なものである．プログラミング技術を効率よく習得させるためには，教授者が学習者の理解状況(欠陥)を正しく把握する必要がある．しかし，プログラミングは目的に対し無数の解が生じるため，学習者にどのような技術が不足しているかを判断することは難しい．また，一般に学習者は教授者よりも人数が多いため，教授者の手間の面からも困難である．本稿では，自動的にプログラミング技術の欠陥を診断する方法を示す．

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今日，ソフトウェア設計の結果得られる設計案は、設計ドキュメントの形で残されている。しかし、何故そのような設計案になったのかという設計の根拠は，ドキュメントの形で残されることはなく、設計を行った設計者しか知ることができない。この設計の根拠がドキュメントとして記録されていると、ソフトウェアの再設計や保守の際に別の設計者が既存のソフトウェアを容易に理解することが可能となる。このような、企業やソフトウェア技術者にとって最も大切なソフトウェア設計の根拠を，設計の根拠として記録し再利用できれば、ソフトウェアの品質や生産性の向上を図ることができる。本稿では，ソフトウェア設計根拠の情報をどのような形式で記録するかを述べている。

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Artificial general intelligence (AGI) is able to acquire knowledge through interaction with the environment. It is expected to have the ability to respond appropriately to situations that were not assumed at the time of design. However in performance evaluation that focuses only on task performance ability, it becomes easier to build knowledge about each task in question, departing from traditional AGI research. Accordingly, to assess AGI based on the knowledge that has been built from the performance evaluation can be expected to have an inhibitory effect on the creation of so called Big Switch Statement type programs. In this study, a basic examination of how well suited a program is to perform a task by looking at its length and its performance in solving problems in a domain. Specifically, sorting programs written in the Java language are examined considering their code lengths and execution time. An evaluation method was constructed and applied to the sorting programs.

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In the new curriculum starting from 2020, programming education become mandatory from compulsory education. In programming education, understanding algorithm is important. For example, sorting algorithms that can arrange data in order are typical algorithms. However, there was a problem that it is not always easy to understand the sorting algorithm. Therefore, in this research, we propose teaching materials to learn sorting algorithms using augmented reality technology.

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現在，実際的に高速とされている文字列専用ソーティングアルゴリズムとしてラディクスソートが知られている．しかし，Multikey Quicksort（MKQ）とBurstsort（Burst）がラディクスソートより高性能を持つと報告された．その要因はラディクスソートがソート過程中に大量なキャッシュミスを起こすからだと考えられる。本稿では，キャッシュミスを効率的に回避できるCRadixソートを提案する．長さ30,000,000の文字列ランダムデータでの性能評価では, MKQソート，CMKQソート（我々のテクニックで改良したMKQ），MSDラディクスソート，CRadixソートの5つの文字列専用アルゴリズムの中で，CRadixソートが最速で，Burstより２倍以上，MSDRより２．５倍以上，そしてMKQより６倍以上高速であることを示す．

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本論文では,コンピュータ科学の一分野であるアルゴリズムの学習を、PDAを用いて支援するソフトウェアについて述べる。具体的には、ソートのアルゴリズムを学習する際、PDAを用いて各学習者がインタラクティブにシミュレーションを行い、試行錯誤しながら、アルゴリズムの理解を深める、という参加型シミュレーション環境を提案する。

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