情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

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2021/3/10

ティーチングアシスタントの学習支援行動を推定および可視化するシステムの開発
今村 瑠一郎1,a)

照井 佑季1上野 真1

江木 啓訓1,b)

概要：これまでにラーニングアナリティクスに関する研究は多くがなされ，すでに実用段階にまで進んでいる．その一部に，教授者の行動に着目し教授者側で生じるデータから指導の改善につなげることを目的とした，ティーチングアナリティクスの研究が勃興している．しかし現在のティーチングアナリティクスに関する研究は，教授者行動の分析が中心であり，実践段階に行きついていない現状がある．本稿では，ティーチングアシスタント (TA) の学習支援行動をリアルタイムに可視化するシステムを開発した．授業における実践の結果から，ティーチングアナリティクスの考えに沿った本システムを用いることで，TA が自身の学習支援状況を把握し，指導に関する意思決定の一助になったことが確認できた．

1. はじめには経験が浅く，多くの TA は教えるための訓練を受けることができず [6]，講義にて自身の役割を果たすのに困難に教育空間にて生じる多様なデータを分析し，有用な情報直面することがある [7]．さらに，学生に対して学習支援を還元することでよりよい教育を目指すラーニングアナリを行う際には，アシスタンスジレンマに気を払う必要があ

ティクス (LA) の研究は，これまでに多くの研究が行われ，る．学生に過度な学習支援を行うと，自ら考える機会が失すでに実用段階にある [1]．LA の中でも，教授者の行動にわれ，学習効果が低下するおそれがある．学習支援が不足着目したティーチングアナリティクスという研究分野があしていても，意欲の低下により学習効果の低下が起きうる．

る．ティーチングアナリティクスは，教授者による指導行

このジレンマをアシスタンスジレンマと言う [8]．学習支動をデータ化し分析することで，指導の改善や新たな授業援を提供するべき度合いは学生ごとに異なるため，TA は設計の構築，新任の教授者のトレーニングなどを可能とす

その度合いを見極めるのと同時に，自分が行った学習支援ることを目的としている．LMS などを介して学生の学習の度合いを把握しておく必要がある．しかし，教授者としデータが集計可能である LA とは異なり，実空間においてての経験が浅い TA が，自身の学習支援状況を把握するこ

指導行動をデータ化しなければならないティーチングアとは難しい．教授者としての経験が浅い TA を訓練するた

ナリティクスの研究は，これまで多くがなされてこなかっめに，授業中の指導データを基に TA が振り返りを行い，た [2]．しかし，センサーやウェアラブルデバイスの廉価化次回の指導案を検討する取り組みが行われている [6]．こにより，実空間での計測が現実的になったことで，ティーの研究のように，ティーチングアナリティクスの文脈におチングアナリティクスの研究はこの数年に発展を遂げていいて TA を支援することで，TA による学習支援の効力向る．現在は教授者の行動を分析する研究がなされているも上を大きく期待することができる．のの，得られた成果を実践にて還元する段階にはない現状
がある [3]．

本研究では，ティーチングアナリティクスの文脈において TA を支援することを実現するために，TA の学習支援

高等教育ではティーチングアシスタント (TA) の制度が行動を推定し，定量的に評価可能なデータ化することを目広く導入され，特に学生中心の学習形式である講義におい指す．また，TA の学習支援行動を可視化し TA にフィーては不可欠な存在になっている [4]．学習の補助だけでなドバックすることで，TA が授業時間中に自身の学習支援

く，TA が学生の定着にもよい効果をもたらしているとい

状況を把握することを目的としたシステムを開発する．本うことが報告されている [5]．一方で，TA は教授者としてシステムを実際の授業に導入し，TA が自身の学習支援状況を把握することが可能かを検証した．

1a)b)

電気通信大学i1930014@edu.cc.uec.ac.jp
hiro.egi@uec.ac.jp© 2021 Information Processing Society of Japan358

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2. 関連研究
近年，教授者の行動を分析し，教授者側に情報を提供することでより良い指導を目指す，Teaching Analytics の研究が勃興している．本章では，教授者の行動から学習者への指導の様子を分析した研究を挙げる．

Prieto らは，ウェアラブルセンサを用いて教授者の姿勢や音声を解析し，授業時間の指導行動を示すオーケスト
レーショングラフを作成した [9]．教授者の行動を自動でラベリングする手法は現在確立されておらず，この研究では，

図 1 提案手法の概要

収集したデータから指導行動を自動で識別することを目的とした．教授者の指導行動は，課題配布，全体説明，質疑応答，モニタリング，個別指導に分けられる．実験を行った講義では，一斉講義とグループワークの形態が混在しており，各時間経過点においてどちらの形態であるかも識別している．実験の結果，講義の形態は 90%の精度で識別したものの，指導行動の識別精度は 67%に留まった．行動識別の精度向上と一般化のために，より大きなマルチモーダルデータセットの必要性が示されている．

Roberto は，講義時間中に教授者が教室空間をどのように活用しているかという Spatial Pedagogy に基づいて，教授者の位置履歴を可視化する手法を提案した [10]．実験は学生がグループに分かれている講義で行われ，教授者が講義後に自身の位置履歴を確認した．その際，位置履歴から各グループに接した時間割合が確認できたが，教授者は自身の感覚とシステムにより得られた結果との間にギャップ

3. 提案手法
本研究では，TA の学習支援行動をデータ化すること，およびデータを可視化することで TA が自身の学習支援状況を把握できることを目的とする．提案手法の概要を図 1に示す．
本研究で開発するシステムは，TA の姿勢データから TAが取っている学習支援行動を推定し，そのデータを TA にフィードバックする．TA の学習支援行動は，対応，モニタリング，巡回，待機の 4 種類に分類する．各学習支援行動の詳細を表 1 に示す．TA の位置履歴と，その地点での学習支援行動を図 2 に示す教室マップ上に可視化する．TAの位置を点，学習支援行動を点の色で表す．

TA は図 3 に示すウェアラブルデバイスを装着し，教室を感じていた．このことから教授者の位置履歴を用いることで，指導方針の転換に役立つ可能性が示された．さらに，教授者の位置情報から，学生と教授者のインタラクション

表 1 TA の学習支援行動
学習支援行動対応の状態を推定する研究が新たに行われている [11]．実践での活用は行われていないものの，位置情報を用いることでモニタリング

教授者の指導傾向を分類できること，複数の教授者が協同して指導に当たる様子を確認することができた．また，システムを実践的に用いることで，教授者の自身の指導に関する意思決定を支援することができると示唆している．教

巡回
待機

行動の内容
学生からの質問が出た場合などに，特定の学生に指導を行なっている状況
特定の学生に対して指導は行なっていないが，その学生の状況を注視している状況

TA が支援を必要としている学生の発見のために机間巡視を行なっている状況

TA が学生とは関わらず自席で作業をしている状況

授者が取るべき行動には普遍的な正解がないため，ティーチングアナリティクスの成果を還元する際の介入は，アルゴリズム的に行うべきではないとされている．そのため教授者の行動を可視化したシステムの目的は，教授者の意思決定の一助に据え置かれている．
本研究では，TA の位置履歴および学習支援行動の可視化を授業中に行い，TA に対してリアルタイムのフィードバックを提供する．これにより，TA が自身の学習支援状況を把握できるか，その情報をどのように活用するかを調べる．

図 2 TA に提示する教室マップ© 2021 Information Processing Society of Japan359

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表 2 学習支援行動の推定精度
正解率

適合率

再現率

F値

0.51

0.61

0.55

0.51

8 人分の計測データから，各学習支援行動に対して同数のサンプルを用意し，学習用データセットを構築した．

4.3 学習支援行動推定モデルの評価
構築した学習支援行動推定モデルの推定精度を評価するため，実際の授業にて計測したデータを用いて分析した．
図 3TA が装着するデバイス

章にて述べる授業と同一内容を扱う授業にて，姿勢データの収集を行った．1 つのクラスの 2 人の TA がウェアラブマップを表示したタブレットを携行する．ウェアラブルデ

ルデバイスを装着し，90 分間データを収集した．授業の様バイスは姿勢データを単位時間ごとに送信し，教室マップ子を撮影し，2 人の TA が取っていた学習支援行動を手動はリアルタイムに更新される．これにより，TA は自身のでラベル付けし，システムが推定した行動と比較した．5

学習支援行動をリアルタイムに確認することができる．

値分類の推定精度の結果を，表 2 に示す．

4. 学習支援行動推定モデルの構築
4.1 学習支援行動推定システムの概要

5 値分類の結果を全体で見ると高い精度とは言えないものの，対応のみでの正解率は 0.87 であり，本システムでは対応のラベルが最も重要であるため，十分実践に導入可

TA の姿勢データから，その時の TA の学習支援行動を推能と判断できる．分類結果を詳細に確認すると，モニタリ定するモデルを構築する．TA が装着するウェアラブルデングと待機 (直立) の分類が難しいことがわかった．これらバイスには，トラッキングカメラ (Intel RealSense T265)の姿勢の違いが，やや下向きであるか否かほどしかないたが含まれる．トラッキングカメラが計測するデータのうちめと考えられる．各説明変数の寄与度は，垂直方向の位置システムで収集したものは，計測起点に対する 3 軸相対が 0.27，ヨーが 0.23，ピッチが 0.16 と，この 3 変数が著し位置，3 軸速度，3 軸加速度，ピッチ，ヨー，ロールの値く高い結果となった．垂直方向の位置，およびピッチに関である．なお，ヨーの値は計測を開始した瞬間を 0 とした

しては，対応時に中腰もしくはしゃがむ姿勢になるという相対値であり，ピッチとロールは実空間における絶対値で推測から，予想通りの結果である．ヨーに関しては事前にある．これらの値を用い，ランダムフォレスト法によって予想はしていなかったものの，対応する際に体が教室の前TA の学習支援行動を 5 種類に分類した．3 章で言及した

後方向に対して斜めになることがほとんどであるため，そ学習支援行動のうち，待機を直立時と着席時に分けた 5 種の様子が現れていると考えられる．

類である．TA が学生に対応する際，中腰やしゃがむ姿勢を取ることに着目し，上記の計測データから説明変数を選

5. 授業における実践出した．説明変数には，垂直方向の位置，3 軸方向それぞシステムによる学習支援行動の推定精度，および提案手れの速度，3 軸速度の合成値，ピッチ，ヨー，ロールの値法の有用性を評価するため，実際の対面授業において実験を用いた．以降の節にて，学習用データの構築方法と，製を行った．実験は理工系大学の 1 年生を対象とするプログ作したモデルの推定精度の評価について述べる．

ラミング演習の授業にて実施した．この授業は 1 名の教員と 2 名の TA が担当する．同一の内容を扱う 7 つのクラス

4.2 学習用データの構築にシステムを導入し，12 名の TA を分析の対象とした．実

学習支援行動推定モデルの学習用データを構築するた

験は各クラス同一の授業回である一週のみ行い，授業は学め，各学習支援行動を取っている時の姿勢データを収集す生の出席が任意である自己学習回であった．また，授業はる実験を実施した．新型肺炎感染症の対策措置により十分

新型肺炎感染症対策のため，授業時間を前半と後半に分け，な数の対面形式の授業が開講されなかったため，実験は模学生は入れ替え制で実施された．その際，前半と後半の授擬授業形式で行った．TA 役の被験者は，昨年までに対面業は独立した授業とみなすため，システムのデータは前半形式の授業にて TA 経験がある大学院生 8 人である (筆者終了時に一度リセットした．

含む)．被験者には図 3 のウェアラブルデバイスを装着し，授業中に TA は図 3 に示すウェアラブルデバイスを装着

実際の授業時と同様に各学習支援行動を取るように依頼しし，図 2 の教室マップを表示したタブレットを携行した．

た．モニタリングおよび対応に関しては，学生役の実験監

実験にあたり TA には教室マップの見方のみを説明し，シ督者を用意し，学習支援行動を模倣した．実験で得られたステムを見てどのように行動するべきという指示は一切行© 2021 Information Processing Society of Japan360

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表 3

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各学習支援行動が確認された時間
待機

待機

表 4

TA1 の学習支援行動推定精度

対応

モニタリング

巡回

待機

待機(直立)

(着席)

0.88

0.75

対応

モニタリング

巡回(直立)(着席)

TA11510

0767

314

0

正解率

0.81

0.99

0.92

TA21001

0432

512

315

適合率

0.74

0.00

0.91

0.60

0.00

再現率

0.92

N/A

0.81

0.01

N/A

F値

0.82

N/A

0.85

0.02

N/A

わなかった．TA は自身の学習支援状況が提示された教室マップを参照しながら，自身の判断に基づいて TA 業務に

表 5

TA2 の学習支援行動推定精度臨んだ．

対応

モニタリング

巡回0.75

授業の様子をビデオカメラで撮影し，講義後に各 TA の待機待機(直立)(着席)

0.89

0.79

0.85

正解率0.76

学習支援行動を手動でラベル付けを行った．授業中にシス

適合率

0.67

0.00

0.80

0.74

0.47

テムが推定した学習支援行動ラベルと比較し，TA ごとの再現率

0.76

N/A

0.56

0.130.61

推定で精度を求めた．また，TA に対して質問紙によるア

F値

0.71

N/A

0.66

0.21

0.53

ンケートと，半構造化インタビューを実施した．質問紙およびインタビューでは，TA が自身の学習支援状況を把握することができたか，把握した上で考えたことや行動に移したことがあったかを調べた．

6. 結果と考察
TA の学習支援行動をデータ化して扱うことができるか，ティーチングアナリティクスの文脈での支援が有効であったかを評価する．システムによる学習支援行動の推定精度と，システムを利用した TA へのインタビュー結果を以下に示す．
図 4

TA1 の教室マップ

図 5

TA2 の教室マップ

6.1 学習支援行動の推定精度システムを導入したクラスのうち 1 つのクラスにおける，TA2 名分 (TA1，TA2) の学習支援行動推定結果を示す．システムは 1 秒おきに姿勢データを計測し，そのときの学習支援行動の推定を行う．手動での学習支援行動のラベル付けも 1 秒ごとに行い，1 秒ごとの学習支援行動の一致率を求めた．授業時間のうち，教員と打ち合わせをしている場合や，実験機器の調整などの学習支援行動とは認められない時間は分析の対象外とした．TA1 は 2591 秒，TA2 は 2260 秒分の時間を分析対象とした．分析対象の時間のうちの，各学習支援行動が占める時間は表 3 の通りである．分析の対象としたクラスでは，TA がモニタリングを行っている様子を確認できなかった．感染症対策のた

そのため，対応の適合率は高い値になる必要があり，今回め，必要以上に学生に接近することは避けるように指示をの結果からはシステム改善の必要性がうかがえる．TA1 と受けていたためと考えられる．次に，各 TA の学習支援行

TA2 が授業中に確認した教室マップの，授業時間終了時の動ごとの推定精度を示す．TA1 の推定精度は表 4，TA2 の様子を図 4 と図 5 に示す． TA1 の教室マップでは左前方推定精度は表 5 の通りである． 学習支援行動の推定精度と右後方，TA2 の教室マップでは左前方と左後方の赤色ののマイクロ平均は，TA1 が 0.67，TA2 が 0.52 となった．

点群が，対応していないにも関わらずシステムでは対応と本システムでは，単位秒あたりの学習支援行動を点群表示判定してしまった結果である．またどちらの教室マップにしたため，多少の誤判定は教室マップの表示上大きな問題おいても位置のずれが確認できる．このような誤表示は現はない．しかし，対応していない学生の箇所に，システム在の表示では大きな問題はないものの，深度カメラの併用では対応したように表示してしまうと，TA が各学生に対などによってシステム精度の向上を図る必要がある．一方する学習支援状況を把握することが困難になってしまう．

で，TA の姿勢データのみから，教室全体での学習支援状© 2021 Information Processing Society of Japan361

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況を認知できる程度にはなっているため，TA の学習支援

認をしながら教室中を満遍なく巡回するように心掛けて行動をデータとして扱う実現可能性は示されたと言える．

いた TA が存在することも確認できた．これは，TA が学生の近くに行くことで，学生が TA に質問しやすい状況を

6.2 可視化システムの有用性に関するインタビュー作り出すことを意図している．このことから，まだ学習支TA が自身の学習支援状況を把握することができたかを援を行っていない学生に対しても，システムを用いること調べたアンケートの結果を表 6 に示す．アンケートは質問で新たな学習支援の機会を創出する可能性が示された．ま紙で行い，5 件法でたずねた (1:そう思わない，2:あまりそた，教室マップを確認し，一度対応した学生の様子を後にう思わない，3:どちらとも言えない，4:ややそう思う，5:そ

再度見に行く TA もいた．これはアシスタンスジレンマのう思う)．アンケートの結果，TA 自身の学習支援状況と，面から考えると過度な学習支援と捉えられるが，一度学生どの学生に対応したかはどの TA も把握できているというに自学を促し再度状況を確認する場合もあり，一概に過度ことが確認できた．本システムは TA の位置情報を提示すであるとも言えない．この行動も本手法を活用した学習支るため，対応した学生の位置を直接提示するものではない．

援行動であると言える．このような行動を取った TA から

しかしながら TA はシステム上の情報だけでなく，システは，教室マップ上の情報として，各点の行動からどれだけムから記憶を想起することで，どの学生に対応したかを把時間が経過したかがわかる指標を追加して欲しいという意握しているということがわかった．各学生ごとの対応時間見も得られた．以上のように，本システムを用いることでを把握できたかの質問については TA によって意見が分かこちらが意図した行動変容は起きずとも，TA それぞれのれた．点の多さで対応時間がわかるという意見があったも意思決定の一助になっていることが確認できた．これは，のの，対応時間を直感的にわかりやすくするためには，ヒーRoberto らの研究 [11] で述べたティーチングアナリティクトマップで提示するなど改善が必要であると考えられる．

スの文脈における支援の目標に対し，実現可能性を示した

インタビューでは，TA が普段どのような方針で学習支結果であると言える．今後は，システムの精度向上や，直援を行なっているか，またシステムを用いて考えたことや感的に分かりやすい UI への改良，経過時間などの指標を行動に移したことがあったを尋ねた．今回の実験ではシス追加することにより，TA による意思決定の幅を拡充する

テムを利用する際にどのように振る舞うべきかは指示して手法を検討する．また，TA の学習支援方針に基づいて学いない．本システムを導入することで TA の学習支援行動

習支援行動を分類することで，教授方法のモデル化にもつに直接的に介入することは意図しておらず，TA の意思決ながると期待される．

定にどのような影響を及ぼすかを調べることを目的とした．その結果，TA はシステムをヒントにしながら，自分の7. おわりに学習支援方針に基づいた学習支援行動をとる傾向があるこ

本研究では，ティーチングアナリティクスの文脈におけとがわかった．アシスタンスジレンマに考慮した学習支援

る TA 支援を目標として，TA の学習支援行動を推定し可を行うためには，学習支援が不足している学生に学習支援視化するシステムの開発および実践を行った．開発したシを提供する，もしくはすでに十分な学習支援を受けているステムを実際の講義に導入した実験では，TA の学習支援学生に対しては学習支援を保留する必要があると考えられ行動をデータ化することの実現可能性が示された．また，る．しかし，分析対象の TA の多くは，自発的に質問をし学習支援行動を可視化することで，TA は自身の学習支援ない学生に対して TA 側から学習支援を行うことに否定的状況を把握することができ，TA による学習支援の意思決であった．その理由として，TA が声をかけることによっ定を支援することが確認できた．今後はシステムの精度向て学生の思考を阻害してしまう可能性があることや，学生上および情報の拡充により，TA がシステムをより多様にが学習支援を必要としているのか判断がつかないことが挙活用できる手法を検討する．

げられた．そのため，TA は自身の学習支援状況を把握しても，まだ支援を行なっていない学生に対して声をかける

謝辞

本研究の一部は，JSPS 科研費 JP19H01710 の助成を受けたものである．

ような行動は取っていなかった．一方で，教室マップを確
参考文献
表 6 学習支援状況の把握に関するアンケート結果 (N=12)
質問項目

AVE

S.D.

4.00

0.58

4.50

0.50

3.83

1.28

自分が行った学習支援状況を把握することができた
自分がどの学生に対応したか把握することができた
自分が対応した学生ごとの対応時間を把握することができた© 2021 Information Processing Society of Japan

[1]

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