Learning Analyticsの研究と実用化〜学習履歴の収集・分析・活用〜
上智大学 田村恭久
SS研 教育環境分科会 2019 年度会合
2019-10-24 ANAクラウンプラザホテル神戸

自己紹介● 上智大学 理工学部 教授
○

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専門：教育工学、Learning Analytics

学習分析学会 理事長
日本eラーニング学会 会長
ICT Connect 21 理事・技術標準化WG 座長
ISO/IEC JTC1/SC36 (e-Learning)○

WG8 (Learning Analytics Interoperability) Co-leader● 総務省 先導的教育システム実証事業評価委員
2

Learning Analytics (LA) とは●●●

学習とそれが生じる環境を理解し、最適化することを目的として、学習者とその状況についてのデータを測定・収集・分析・報告すること (Ferguson 2012)○ コンピュータやデバイスで取得したエビデンスの分析○ 教育の情報化（タブレットPCの利用など）で実用化にはずみ○ LAと呼ばれる前から、多くの研究者が手掛けている国際会議○ Learning Analytics & Knowledge (LAK): 2011〜○ Educational Data Mining (EDM): 2008〜
国内学会・研究会
Ferguson, R. (2012). Learning analytics:○ JASLA (学習分析学会）
drivers, developments and challenges.
○ JSiSE, JSET, IEICE, IPSJ, JSAI等の研究会
International Journal of Technology
Enhanced Learning, 4(5-6), 304-317.

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LA利用による学びの変化
採点、理解度把握
状況把握

クイズ
ドリル
テスト

クイズ、ドリル、テスト、行動観察

採点
理解度把握
状況把握

状況に応じた教材提示、アドバイス

観察や対話で状況把握
状況提示、介入の助言

状況のリアルタイム把握や個別対応が困難

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LA目的の分類

Source: Papamitsiou, Z. K., & Economides, A. A. (2014). Learning Analytics and Educational Data Mining in Practice: A
Systematic Literature Review of Empirical Evidence. Educational Technology & Society, 17(4), 49-64.

5LAの対象情報の分類
分類

第三者が参照する情報

LMS履歴

文字情報

挙動情報

生理情報

対象の例

成績、ポートフォリオ

LMSに記録された履歴レポート、会話の内容

姿勢、動作、表情、視線

脈拍、血圧、発汗、脳波

取得方法

ーLMSログ

LMS, SNS等のログ

カメラ等

脈拍計等

ｻｰﾍﾞｲ

Ocheja (2018)

主流

Handbook of LA,
Chap.7/9

Handbook of LA,
Chap.11

Handbook of LA,
Chap.10

Discourse LA

Multimodal LA

Patrick Ocheja, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata (2018). Connecting Decentralized Learning Records: A
Blockchain Based Learning Analytics Platform, International Conference on Learning Analytics and Knowledge
2018, pp.265-269.
Charles Lang, George Siemens, Alyssa Wise, Dragan Gašević (Ed.), 2017. Handbook of learning analytics(First Edition)

Emotional LA

6活用例：退学予兆検出● 過去の受講者の学習履歴を蓄積● 退学者に共通するパラメータを抽出○ 不合格単位、テスト回答内容、出席状況、教員とのコミュニ
ケーション頻度‥● 現在の受講者の状況から退学確率を予測● 対象学生へのメンタリング等で退学率を減少○ 特にオンライン大学の納付金（学費）減少を抑制○ 出典：デジタル・ナレッジ、早稲田大学との共同研究スタート：ラーニングアナリティクスによる退学予
兆検出プロジェクト、 https://www.digital-knowledge.co.jp/blog/archives/154/
7

LMS履歴を用いた研究例

石井、堀越、田村、学習における「先延ばし傾向に対する自己認識」と実際の「課題への取り組み方」の比較、学習分
析学会第１回研究会、2019-5-11.

8

LMS履歴を用いた研究例：結果

9

Multimodal Learning Analytics (MMLA)● 主流のLA○○● MMLALMSに蓄積したログを使用
ログイン履歴、教材アクセス履
歴、クイズ回答…

○ 学習者PCや近傍のセンサーが収集したデータを使用○ 姿勢、動作、表情、ジェスチャー、PC動作、視線、脈拍…
スマートフォン

センサー

LMS

ウェアラブル
デバイス

学習者PC

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MMLA 論文数の推移
国際会議 EDM 2008〜
国際会議 LAK 2011〜

ICMI 2013
Grand Challenge
Workshop of MMLA

Source: Google Scholar

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MMLAサーベイ論文
Berland (2014)

構成主義的学習環境 (Constructionist Learning Environment) へのEDMの適用
皮膚抵抗、ビデオ、音声、ジェスチャー、アイトラッキング

Blikstein (2016)

データソース別に研究を分類。テキスト分析、音声分析、手書き分析、スケッチ分析、動作／ジェスチャー分析、情緒状態、神経生理学、視線Escalera (2016) 機械学習分野からのアプローチによる、ジェスチャー推定についてのサーベイ
Bannert (2017)

E-CIR で実施中のプロジェクトの紹介。メタ認知や動機の度合いを暗示するMultimodal data を探る

Ochoa (2017)

データソース別に研究を分類。Handbook of Learning Analytics (SOLAR) の一節

Martinez (2018)

生徒やファシリテーターの室内移動や動作分析に、人感センサー、動作センサー、位置タグなどを使う試みを紹介。
IoTへの言及

Chua (2019)

MMLA研究を目的別に分類

Berland, M., Baker, R. S., & Blikstein, P. (2014). Educational data mining and learning analytics: Applications to constructionist research. Technology, Knowledge and Learning, 19(1-2), 205-220.
Blikstein, P., & Worsley, M. (2016). Multimodal learning analytics and education data mining: Using computational technologies to measure complex learning tasks. Journal of Learning Analytics,3(2), 220-238.
Escalera, S., Athitsos, V., & Guyon, I. (2016). Challenges in multi-modal gesture recognition. Journal of Machine Learning Research, 17, 1-54.
Bannert, M., Molenaar, I., Azevedo, R., J\arvel\a Sanna, & Gavsevi'c Dragan. (2017). Relevance of learning analytics to measure and support students' learning in adaptive educationaltechnologies. Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference, Vancouver, British Columbia, Canada. 568-569. doi:10.1145/3027385.3029463
Ochoa, X. (2017). Multimodal learning analytics. In Charles Lang, George Siemens, Alyssa Wise, Dragan Gašević (Ed.), Handbook of learning analytics (First Edition) 129-141.
Martinez-Maldonado, R., Echeverria, V., Santos, O. C., Santos, A. D. P. D., & Yacef, K. (2018). (2018). Physical learning analytics: A multimodal perspective. Proceedings of the 8th International
Conference on Learning Analytics and Knowledge, Sydney, New South Wales, Australia. 375-379. doi:10.1145/3170358.3170379
Chua, Y. H. V., Dauwels, J., & Tan, S. C. (2019). Technologies for automated analysis of co-located, real-life, physical learning spaces: Where are we now?. In Proceedings of the 9thInternational Conference on Learning Analytics & Knowledge, 11-20,.ACM.

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評価対象者とOutcomeの分類 (Chua 2019)
Assessment

Outcomes

References

Student

Student emotions, engagement andattention[3], [14], [24], [40], [45], [47], [48], [57], [63], [66]Student attendance[3], [9], [25], [29]Collaborative team[14], [18], [30], [34], [35], [55], [56], [58]Collaborative dyadic[14], [20], [26], [52], [53], [62]Individual performance[1], [3], [10], [11].[19], [21], [25], [27], [28], [31], [32], [35-37],[39], [41], [51], [63-66]

Modelling student actions
Instructional quality
Modelling of teacher actions
Teacher-student rapport
Modelling classroom activities[2], [18], [25], [30], [35], [44], [46], [54], [61], [63], [66][5-7], [12], [17], [23], [49], [50], [59], [61][33], [42], [43][4], [12], [22]. [45], [46], [49], [50], [61][9], [13], [15], [16], [38], [42], [43], [59], [60]TeacherClassroom

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Blikstein (2016), Ochoa (2017) の比較
Blikstein (2016)
による分類

Ochoa (2017)
による分類

14

利用可能なデバイス・分析方法
対象情報

取得デバイス

分析方法

文字PCキーボード等

自然言語処理 (NLP)

手書き、スケッチ（ペン）タブレット

手書き文字認識→NLP
図形認識

発話

マイク（アレイ）

音声認識→NLP
音源方向推定姿勢、動作、ジェスチャー

カメラ、センサー(Kinect、Leap Motion)

姿勢推定 OpenPose

顔の表情カメラ表情推定 OpenFace

視線カメラ、専用デバイス

視線推定

生理情報

カメラ、専用デバイス

PC動作

マウス、キーボード

時系列処理、特徴量推定15学習者の挙動の分析例

Horikoshi, Tamura, Analysisof “Evaluation Behavior”
Using Students’ Peer
Assessment Process Data,
ICCE 2019 (to be appeared)16学習者の挙動の分析例：結果

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一方で…
● Background Theory や仮説がない研究も○○「このデータを取得できる」から出発する場合も教育工学、認知科学の先行研究利用はこれから● データの種類や分析手法が一様でない○

統計、時系列分析、Deep Learning による分類…

● 教育現場への導入メリットの訴求が不十分○

研究者による Low-hanging Fruit のアピールが必要● 従来の科目・単元設計との接続が不十分

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定性的指標と定量的指標の接続

単元目標

ｱｸﾃｨﾌﾞﾗｰﾆﾝｸﾞの目標

抽象的・定性的な指標

可観測・定量的な指標

出席

出席回数

知識の習得

テストの得点スキルの習得？

協調関係

動き、発言ﾌﾟﾛﾄｺﾙ？

学習者のコミット

発言回数？

認知的負荷

生理的指標？

科目・単元設計での議論・決定事項

LAで取得するデータ
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単元設計 (IDなど) とLAの関連付け

分析

設計

実装

実施

評価

定性的な目標
実施時、客観的に測定可能な項目の抽出
教育測定運動のような、定量項目への還元を防ぐには …

履歴データ
取得
定量的な項目とその目標の設定ターゲット値の分析
目標値との相違20

まとめ● Learning Analytics○○

学習に関するデータを自動・半自動で取得、分析、利用
粗粒度（成績など）〜細粒度（脈拍など）● Multimodal Learning Analytics○

学習者そばのセンサーなどで取得した細粒度情報を利用● 実用化に向けて○○○

Background Theory の共有
教育現場への導入メリットは？
定性的指標と定量的指標の接続21ありがとうございました
ご質問、ご意見など：
ytamura@sophia.ac.jp まで22