プログラミング教育の初期段階では，数十人が一斉に講義を受けるため，授業内容の進行に追従できない学生が発生する．このとき，学生は自身のスキル状態を把握していないことも多い．そこで，つまづいている学生や，その原因が特定されれば，より円滑な授業運営が期待できる．これらの情報を効率的に取得するため，我々は授業中のコマンドログやソースコードを自動的に解析し，ドロップアウトの原因を抽出する方法を提案する．特に本研究では，授業中のソースコードやコマンドログから抽出されるプログラマーのスキルの状況を，ランダムフォレストを用いて可視化や学生の特定などの実験によってモデル化することを試みる．