@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00226840,
 author = {田中, 慎之佑 and 嶋利, 一真 and 福島, 和希 and 石尾, 隆 and 松本, 健一},
 issue = {14},
 month = {Jul},
 note = {プログラミング初学者にとっては，自身でエラーを修正することが容易でなく学習の大きな障害となっている．初学者が自身でエラーを修正するには，バグが発生した箇所を限局して提示するなどの手がかりの提供が重要である．バグ限局においてはスペクトルベースと学習ベースという 2 つのアプローチがあるが，前者では構文的な情報を考慮しにくく，後者では修正の理由が与えられないため，初学者の支援に適したバグ限局及び修正支援手法が期待されている．本研究では，確率モデルを用いることで疑わしいソースコード片を特定し，その修正の提案を行うことを目指す．著者らが所属する大学院で実施したプログラミング演習で収集したデータをもとに学生の正解ソースコードから各トークンを N-gram で抽出し，低確率で出現する N-gram を疑わしい部分とみなし，高確率で出現する N-gram を修正案として用いる．評価として，演習において学生が構文エラーを発生させたソースコードに本手法を適用し，バグ限局ならびに修正案の提供が可能であるかを検証する．},
 title = {確率モデルを用いた初学者向け構文エラー修正支援手法の検討},
 year = {2023}
}