高等学校ではプログラミングを含む情報Ⅰが必履修科目となり，個々に応じた効果的な学習支援が求められる．本研究では，プログラム作成時に得られたデータを分析し，成績下位群の特徴を明らかにするとともに，成績下位者を予測することを目的とする．データ取得には，開発したプログラミング学習システムを用いる．同システムは，文字入力や実行などのイベント発生時に入力プログラムを逐次記録する．分析ではプログラム内のトークンの種類と出現数に着目する．また，機械学習を用いて成績下位者を予測するモデルを構築する．