研究例その１：誤りの可視化を元にした学習支援システム

間違ったときに「それ間違ってるよ」と指摘されるとやる気がなくなりますよね．これを否定的フィードバックと言います．人は否定されるとやる気がなくなります．

そこで，「それが正しいとするとどうなるか考えてみよう」と促すとやる気が出ます．これを肯定的フィードバックと言います．

誤りの可視化では「学習者の解答が【もし正しいとしたら】どんなおかしなことが起きるか」をコンピュータが「可視化」して表現します．

研究例その２：教える活動を体験させるためのTAME（Teachable Agent Module for Error-visualization)エージェント

学習活動の中で最も効果的なことは「人にモノを教えること」です．

しかし，日常ではちょうど自分が教えるのに適した相手がいることは少ないです．そこで，コンピュータが教えられるエージェントになります．

研究例その３：プログラミングにおける「部品知識の獲得」を支援するための学習支援システム

プログラミングの授業では，if文やfor文などの使い方を覚えてプログラムを作ることが多いです．

しかし，人の問題解決のプロセスでは，「チャンキング」というまとまりとして情報をとらえて一括処理することが一般的で，if文やfor文などのレベルではなく，一定のまとまりのある部品を獲得することがプログラミングスキルの向上に不可欠です．

本研究ではプログラミングにおいて「部品知識」の獲得を支援する研究を行っています．

研究例その４：「他の人のコードの良いところを取り入れる」ためのゲームベースのロボットプログラミング型知識共有プラットフォーム

自分以外の人のプログラムのコードを見ることは良い学習につながるはずです．しかし，実際はそのような機会は少なく，また，他の人のコードがどのように優れているかを理解することも難しいです．

そこで，本研究では自分や他の人のコードを評価し，ランキング形式で表示し，良いところを可視化します．同時にゲーム形式で楽しいです．

研究例その５：「プログラミングにおける動き方（振る舞い）を理解するため」のトレース演習システム

プログラムについての理解を深めるためには，各行で何が行われているかを理解することが大切です．

そこで，本研究では「どのような順番で行が実行されるか」と「各行で何が行われているか」を学習者に与えるトレース演習課題を提案しました．

さらに，「もし正しいときはどのような結果になるか」も可視化し，学習者自身に誤りに気付かせます．