プログラミング学習支援システムPPLにおけるユーザインタフェースの設計と開発

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プログラミング学習支援システムPPLのデザインをさらに向上させることで、

よりPPLを誰もが使いやすく、分かりやすいデザイン設計にして

学習者の学習をより行いやすくする。

画面のデザイン設計をより向上させることで、問題をより見やすくそして解答を

さらに行いやすくすることで学習者の学習効率を大幅に向上させるとともに

学習意欲をより一層高めることができる。

• ・PPLのデザイン設計を行う。
• ・学習者（プログラミング学習者）に使用してもらう。
• ・システムの使用感が向上に向かったかどうかをアンケートする。

主に小学生のプログラミング教育のための補助教材として使うことを目的としている。

SIASにおけるWEB情報を用いたセキュリティインシデント兆候解析結果可視化の研究

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本研究はセキュリティインシデントの発生兆候を企業が過去に受けたインシデント、

被害などの情報から業種毎に傾向を掴み、推測できるのではないかという仮定に基づき、

WEB上のニュース記事から言語処理によって集められ構造化された情報群から

各企業を業種と結び合わせ可視化を行い、発生兆候を掴むものであり可視化方法に

重点をおくものである。

本研究における一番の目的は近年急激に増加しているセキュリティインシデントの

被害を事前に予測し対策を立てるために得られた文字データを直感的に

理解できるように可視化することである

また、最終的な到達目標として可視化の自動化及び、

予備知識のない人でも実行し、理解を促すシステムの開発である

• ①インシデントと業種の分類
• ②前処理として作られている企業名、インシデント、被害、影響度等が入っているデータに企業名と証券コードを結び付け業種の情報を追加する。
• ③D3.jsを用いた可視化システムの開発
• ④②で作成したデータを読み込み可視化図を表示
• ⑤表示された可視化図の評価

・類似したデータを素早く可視化し、正確な分析をしやすくする。

・企業のセキュリティ部門などで用いることでインシデントの傾向と既知の脅威を

経営層などの専門知識のない人にも知らせることができる。

SIASにおける固有表現抽出機能の開発

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本研究では、Webクローラで収集したニュース記事本文に対し、品詞の並び順に注目した

パターンマッチングと係り受け解析を行い、記事本文から固有表現を抽出する機能の開発を行う。

本研究では、パターンマッチングと係り受け解析により文章から固有表現を抽出することで、

極性分析機能に対し、企業名や攻撃種別といった情報を提供することを目的とする。

• ①手作業でニュース記事を確認し、固有表現の含まれている文章を抽出する。
• ②①で抽出した文章の品詞同士を比較し、多く出現した品詞パターンを見つける。
• ③②で得られた文章パターンを品詞の並び順に注目してパターンを作成する。
• ④③で作成したパターンを使用してパターンマッチングを行い、固有表現を抽出する。
• ⑤係り受け解析も同様の手順で行う。

・TwitterやFacebookなどのSNSからの抽出

・機械学習との組み合わせによる抽出の自動化

プログラミング的思考型学習支援システムの開発

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小学生を対象にプログラミング言語のコーティングと近い考え方が出来ると言われている料理を、

題材としプログラミング的思考を身につける学習支援システムの構築

学習者に対し「システム開発」に関わる要素を含んだ問題を与え、段階的詳細化を図ることで

プログラミング教育の到達目標として必要な問題解決能力を向上させる

• ①システムの開発。
• ②指導者と学習者にシステムを使用してもらう。
• ③指導者側からプログラミング的思考の教材としてのチェックしてもらう。
• ④学習者側からシステムが出題した問題の出来をチェックしてもらう。

対象学習者を小学生のみではなく、プログラミング初学者への対応。

また、プログラミング的思考のみならず、プログラミングのコーディングの学習支援。

SIASにおけるセキュリティインシデント兆候解析機能のデータ収集webクローラの開発

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セキュリティインシデント兆候解析システムに使用するデータ作成のための

情報収集を行うwebクローラの開発を行う。

web上の公開されたニュース記事からセキュリティインシデントに関するニュースを収集する。

セキュリティインシデント兆候解析システムに使用するデータ収集を目的とする。

データ解析に必要な情報収集にwebクローラを用いることで作業の効率化を行う。

• ①webクローラを開発する。
• ②webクローラを用いて、セキュリティインシデント情報を収集する。
• ③webクローラの評価・改良をする。

・セキュリティ以外の分野への応用

・セキュリティ以外のニュース記事を収集

プログラミング教育支援システムPPLにおける問題生成機能の開発

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テキストファイルを用いて問題の作成を行うことで手間の簡略化と1つの問題から

複数の難易度を作成できるようにする。

問題生成機能により、容易に同じ問題でも複数の

難易度をもつ問題を作成することができるようになる。

また、テキストファイルの修正、追加で問題の修正、追加が可能なので問題製作者の負担軽減になる。

• ・問題生成の仕組み、難易度を決定する要素を決め、機能を実装する。
• ・実際に問題を生成する。
• ・生成した問題を解いてもらい出来を確認する。

プログラミング教育以外の学習コンテンツへの利用

SIASにおける収集情報の前処理及びフィルタリング機能の開発

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SIASにおいてインシデントの判断基準となるWEBクローラを用いて収集した情報に対し、

他の機能群が利用し易い形式に加工・前処理を行う。

SIASプロジェクトの基幹となる情報解析プログラムの処理速度・認識精度の上昇のため、

クローリングによって収集した膨大な情報量の削減と重要部分の抽出を目的とする。

• ①収集した情報を精査し、複数の文書に共通する特徴を列挙する。
• ②リストアップした特徴群を元に、文書の不要部分削除・文字列置換による正規化を行う。
• ③正規化された文書を構文・意味解析し、後の工程で処理を行う際に重要と思われる語句を抽出する。

・自然言語処理

・マルウェア動作ログの解析

プログラミング学習システムのUI部分の開発

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利用者が利用しやすく、マニュアルがなくても、直感的に操作できるようなUIを設計し、

利用者の操作を快適にする。

分かりにくく複雑な画面の操作を以前はしていたが、今回開発するシステムでは、

利用者の障害となるような要素を排する。

• １．分かりやすいUIの設計を行い、実装する。
• ２．制作したシステムを利用者に利用してもらう。
• ３．利用者に対してアンケートを実施し、改良したUIの完成度を確認する。

プログラミングの学習に限らず、様々な分野の問題に対応できるようにする。

SIASにおけるWEB情報を用いたセキュリティインシデント
兆候解析結果の時系列での可視化

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本研究はセキュリティインシデントの発生兆候を企業が過去に受けたインシデント、

被害などの情報からインシデント毎に傾向を掴み、推測できるのではないかという仮定に基づき、

WEB上のニュース記事から言語処理によって集められ構造化された

情報から各企業を業種と結び合わせ可視化を行う。

近年急激に増加しているセキュリティインシデントの被害を事前に予測し

対策を直感的に理解できるように可視化する。

• ①インシデント、業種と発生した時期別に分類する。
• ②前処理として作られているデータに企業名と証券コードを結び付けの情報を追加する。
• ③D3.jsを用いた可視化システムを開発する。
• ④作成したデータを読み込み、可視化する。

・類似したデータを素早く可視化し、正確な分析をしやすくする。

・企業のセキュリティ部門などで用いることでインシデントの傾向と既知の脅威を

経営層などの専門知識のない人にも知らせることができる。