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Toshiyasu KATO78/:*+3)/+?
Nippon Institute of Technology
Email: katoto@nit.ac.jp
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第 40 回全国大会 2015/9/1～9/3

分析にはクラスタ分析で主に使われている（2）階層的クラスタリングの ward 法と非階層的クラスタリングの k-means 法を用いた．k-means 法では，分類結果が初期値に依存されるため，初期値はクラスタリング結果の評価尺度基準 Pseudo-F の最も良い結果を用いた．Pseudo-F は，クラスタ同士は疎，クラスタ内は密になっていることを評価する指標である （5）．
2.2 プログラミングの仕方との関連性
学生の行動内容とプログラミングの仕方（以下 PG仕方）について関連性を調べるため，クラスタ分析の結果に PG 仕方の回答集計を合わせた結果を表 1と表 2 に示す．
表 1 と表 2 の数値はクラスタごとの個体の平均値であり，人数は個体数である．PG 仕方の数値は，「かっこの対応」や「インデント」などの 20 項目について，している（+1）
・していない（-1）の 4 段階評価の回答を点数化したものである．また，課題解
決時間と PG の仕方について相関分析を行なった結果，20 項目中 18 項目が正の相関（0.24）を示した．
表 1 図 1 の点線上階層の内訳	 

解決 Com.	  実行 Com. 実行 e 同じ	 
時間	  間隔	  間隔	  回数	  回数	  数	  e 数	 

123452881214051506

209379590
2282676061160
337767185331313451334PG	  人仕方	  数	 1065425281710

表 2 図 2 のクラスタ内訳	 

解決 Com.	  実行 Com. 実行 e 同じ	 
時間	  間隔	  間隔	  回数	  回数	  数	  e 数	 

1234537100714102137275
321521588333
5681119646

61082454115411441PG	  人仕方	  数	 10 33
5 28
6 162 32.3 行動特徴分類の考察
図 1 のクラスタ分析について，デンドログラムの中間で線を引くと 4 つに分割される．図 2 のクラス
タは 4 つあり，表 1 と表 2 のクラスタ内訳が近似していることから，合わせて行動の特徴を考察する．
1. 課題解決時間が短く，PG 仕方の数値が高い．
コンパイルと実行の平均間隔が短く，コンパイル回数も少ないことから，エラー内容を理解しプログラミングしていると考えられる．
2. 課題解決時間は 3 より短いが，PG 仕方の数値が低い．課題解決までのエラー数と同じ種類のエラー数が多く，3 と比べてコンパイルと実行の平均間隔が短いことから，3 より入力が速いだけでエラー内容を理解せずにプログラミングしていると考えられる．
3. 課題解決時間が長く，PG 仕方の数値が低い．
同じコンパイルエラーを繰り返し発生させていることから，エラー内容を理解せずにプログラムを直してはコンパイルを行なっていると考えられる．
4. 課題解決時間が長く，PG 仕方の数値が低い．
表 1 では，コンパイル回数と実行回数が多く，その間隔が短いことから，トライアンドエラーをひたすら行なっていると考えられる．表 2 では，コンパイル回数と実行回数が少なく，エラーを発生させずに課題を提出していることから，演習支援システムを使わずにプログラミングをしているか，友人からソースを得ていることが考えられる．
これらの考察から，プログラミングの仕方ができるようになると課題解決が早くなることから，行動特徴の原因は，プログラミングの仕方の違いにある．

3.

TA の指導による評価実験

第 2 章の考察から，仮説として行動特徴の原因がプログラミングの仕方に対するプログラミング知識の理解度の違いにあるとし，TA が指導するプログラミング知識の理解度不足が行動の特徴と対応していることを検証する．
検証方法は，TA の指導前後において，実験群と統制群の課題解決時間を定量評価する．群分けについては，過去 3 回のプログラミング演習の受講生 80名のうち，課題提出の遅い半数について，ランダムに実験群と統制群を各 20 名とする．

4.

おわりに

本論文では，プログラミング演習における TA 指導支援として，学生のプログラミング行動をマイニングし，プログラミングの仕方との関係について分析を行なった．その結果，行動の特徴とプログラミングの仕方には関係があることから，演習の課題解決の要因として，プログラミングの仕方を指導することで課題解決が早くなる仮説を得た．
今後は，仮説を実証するため TA の指導による評価実験を行う．
参考文献(1) 加藤 利康 , 石川 孝:, “プログラミング演習のための授業支援システムにおける学習状況把握機能の実現”, 情報処理学会論文誌, Vol.55, No.8, pp.1918-1930,（2014）(2) 神嶌 敏弘:“データマイニング分野のクラスタリング手法(1) − クラスタリングを使ってみよう！ −”, 人
工知能学会誌, Vol.18, No.1, pp.59-65 （2003）(3) 匂坂 智子, 渡辺 成良:“プログラミング初学者の学習方略と段階的理解度に関する調査および支援ルールの作成について”, 教育システム情報学会誌, Vol.26,
No.1, pp.5-15 （2009）(4) 安田 光 , 井上 亮文 , 市村 哲:“学生とティーチングアシスタント間でトラブル解決過程を共有できるプログラミング演習支援システム”, 情報処理学会論文誌, Vol.53, No.1, pp.81-89 （2012）(5) Calinski, T., and J. Harabasz:”A dendrite method forcluster analysis”, Communications in Statistics, Vol.3,
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