CoG

開発者：吉田英司
開発期間：1年
開発環境：Python 3.6.5, MongoDB
詳細：プログラミング演習の課題について，ソースコードの構成要素と差分情報を用いた機械学習による正答時間予測手法について研究しました．
大阪工業大学のC演習Ⅱで使われている評価支援システムで収集したソースコードから，文字数，単語数などの構成要素と収集された時点ごとの版の差分情報を抽出します． この構成要素と差分情報を機械学習の手法により学習して，学生が解いている課題の正答時間を8段階で予測し正解率を求めます．
予測の元にする課題や予測の対象にする課題を変えたり，機械学習の手法を変えたりして実験を行った結果， データが偏っていると正解率が極端な値になることおよびデータ数を増やすと正解率を高められることがわかった．