本研究ではBERTを用いてプログラミング課題文からの重要箇所の抽出を行った．具体的には，コード作成に必要な『入力』『出力』『条件』『繰り返し』が書かれた箇所を重要箇所とし，それらの抽出（ラベリング）を行う．複数の文が連なった課題文を対象とし，全体から重要箇所を直接ラベリングする方法と，段階的にラベリングする方法を提案する．後者は，第一段階で課題文を1文ずつ分類をし，第二段階でその分類情報を利用して系列ラベリングする方法である．直接ラベリングでは，出現頻度が低いラベルに対する精度（F(0.5)）が低いことがわかった．次に，段階的ラベリングを行ったところ，直接ラベリングよりも全てのラベルでF(0.5)の改善が得られた．特に，出現頻度が低いラベルに対して大きな改善が得られることがわかった．

第4次産業革命と言われるIT技術の進歩により，社会のデジタル化が進んでいる．情報技術の理解を深める観点から情報教育が推進されており，2020年から小学校教育において，プログラミング教育が導入され，昨今，プログラミングはより身近な技能へとなってきている[1][2]．プログラミング教育の目的は，問題解決能力の育成であり，プログラミングを学ぶことで，論理的思考力や批判的思考力が鍛えられ，問題に対して，効果的な解決策を導き出す能力が向上することが期待されている．そのため，研究においても，プログラミング教育やそれを支援する研究が盛んになっている[3][4][5]．これらの研究の詳細は2節で述べる．しかし，プログラミングのコードを作成する際，文章内から必要な情報を見つけ出し，手続きを組み立てて習得することが重要であるにも関わらず，このような研究は十分になされているとは言えない．そこで，われわれはコードを作成する際の必要な情報を見つけ出す支援に関する研究を行った．