これまでの対面型プログラミング教育では、教師が生徒の挙動から理解度の低い学生を見つけ重点的にサポートしてきた。しかしながら、遠隔講義の場合、提出された課題の回答状況しか情報がなく、生徒の理解度を捕捉しにくいという問題が顕著になった。さらに、教室内での自然発生的な教え合いが生まれないため、自己調整学習ができる学生とそうでない学生で理解度に大きな開きが生まれると考えられた。そこで、我々は、2020年度春学期に実施された3クラス（履修者のプログラミング能力や課題の締め切り条件が異なる）、計172名の学習ログを分析し、ログから主体性や自己調整学習能力を推測する手法を検討した。