Python言語 国内最大級のイベントPyCon JP 2017を昨年に引き続き早稲田大学にて共催し、800名ほどの大盛況となりました。イベントでは鷲崎教授、齋藤助手からのプログラミング教育に関する講演もありました。

齋藤大輔, 鷲崎弘宜, “Pythonを含む複数のプログラミング言語の初学者向け学習環境の特性・特徴の分析”, PyCon JP 2017, 早稲田大学, 2017年9月8日

鷲崎弘宜, “ゲーム×プロコン×人工知能＝SamurAI Coding -第5回2016-17開催結果を中心に-“, 情報処理, 2017.

本田 澄、情報処理学会 2016年度 研究会推薦博士論文速報（Generalized Software Reliability Model Considering Uncertainty and Dynamics: Theoretical Foundations and Empirical Applications）、2017年8月15日

SES2017にて渡邊君が株式会社いい生活 さんとの共同研究成果を「B-to-Bクラウドアプリケーションにおける反復的なデータ駆動型ペルソナ構築の事例研究」と題してポスター発表、インタラクティブ特別賞を受賞しました。

渡邊泰宏, 鷲崎弘宜, 本田澄, 深澤良彰, 多賀正博, 松崎明, 鈴木隆喜, ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム SES2017 インタラクティブ特別賞（“B-to-Bクラウドアプリケーションにおける反復的なデータ駆動型ペルソナ構築の事例研究”に対して）, 東京, 2017年9月1日

鷲崎弘宜, ICST 2017 基調講演 紹介, ICST2017勉強会（まるわかりday）, 早稲田大学, 2017年8月26日

Prof. Washizaki gave a talk titled Goal-oriented modeling and traceability recovery for IoT Ecosystems at NII Shonan Meeting SENCPS.

Hironori Washizaki, Goal-oriented modeling and traceability recovery for IoT Ecosystems, NII Shonan Meeting SENCPS, Aug 23, 2017, Shonan Village

8月22日開催のプログラミング教育明日会議（早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所共催）にて「G7プログラミングラーニングサミットとプログラミング学習ルーブリック」を講演。多くのご来場、有難うございました。

8月22日G7プログラミングラーニングサミット第3回を開催、プログラミング学習ツールのワークショップならびに展示を実施しました。多くのご参加ご支援有難うございました。写真は関係者集合の一コマ。この3回で1イテレーション目を終え、年内に改訂した2イテレーション目開始を予定しています。

佐々木 綾菜、日本デジタル教科書学会 第６回年次大会 若手優秀賞、2017年8月19日

Daisuke Saito, Ayana Sasaki, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Yusuke Muto, “Program Learning for Beginners: Survey and Taxonomy of Programming Learning Tools,” IEEE 9th International Conference on Engineering Education (ICEED 2017), Kanazawa, Japan, 9th-10th November 2017.

Programming is taught around the globe because it has become a vital skill. Occasionally a game or visual programming language tool designed for programming education is used to teach programming. In general, these tools have various attributes, which inhibit a great learning effect if the tool and learning objectives are not aligned. However, which tool is most appropriate for a given objective remains unknown. In this research, we propose a taxonomy table to evaluate program learning tools and demonstrate its usefulness by researching and comparing 43 kinds of program learning tools in the taxonomy table. This research should contribute to the selection of suitable tools for program learning.

Kiyoshi Honda, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Masahiro Taga, Akira Matsuzaki and Takayoshi Suzuki, “Empirical Study on Recognition of Project Situations by Monitoring Application Results of Software Reliability Growth Model,” Fostering Industry-Academic Software Reliability Studies (FIARS) Workshop, Co-located with ISSRE 2017, October 23-26, Toulouse, France

Monitoring the results of software reliability growth models (SRGMs) helps evaluate project’s situations. SRGMs are used to measure the reliability of software by analyzing the relations between the number of detected bugs and the detected time to predict the number of remaining bugs within the software. For example, development managers apply a SRGM to the number of detected bugs and the detected time to predict the number of remaining bugs. Sometimes the SRGM results cause managers to make incorrect decisions because the results are temporary snapshots that change as a development progresses. We propose a method to help evaluate a project’s qualities by monitoring the results of SRGM applications. We collected the number of detected bugs and the detected time in the test phases for cloud services provided by e-Seikatsu Co., Ltd. to real estate businesses. The datasets contain about 34 cloud service features. The evaluation found that our method provides correct answers for 29 features and incorrect answers for 5 features.