学習経済におけるコンピテンシーに基づく教育
堀真寿美 1), 小野成志 1), 宮下健輔 2)，喜多敏博 3)
1) NPO 法人 CCC-TIES
2) 京都女子大学
3)熊本⼤学
hori@cccties.org

Competency-Based Learning on the Learning Economy
Masumi Hori 1), Seishi Ono 1), Kensuke Miyashita 2), Toshihiro Kita3)
1) NPO CCC-TIES.
2) Kyoto Women’s University.
3) Kumamoto University.
概要
学習経済は，急速な社会変化に順応して行くための新しい学習モデルであり，ブロックチェーンにより学習者の「学び」を仮想通貨で取引し，市場原理に基づいた学びの保証と評価を行う学習モデルである．学
習経済では，報酬によるモチベーションにより学習者に主体的に知識を獲得する強い動機付けが提供され，従来の学校では実現することのできなかったスピードで，学習者の知識の獲得と更新が可能となる．
しかし，一方では，学習経済は，学びの質保証を行う仕組みが，まだ不十分であるというという点で課題があり，我々は，コンピテンシーに基づく教育（CBL）を取り入れることで，その課題を解決しようとしている．本稿では，CBL を学習経済に導入するための最初のステップとして，現存するコンピテンシーモデルの一つを解析し，CBL を学習経済にどのようにして導入すべきかの検証を行った．

1 はじめに2

今日のフォーマルな学校教育は，人々に対して，Illich [1]は，人々の知識の大部分は，教師から人生の限られた期間に，効率的に既知の真理を得られたものではなく，学校の外で得られたも伝達するという機能を持つ点で優れている．このであるとして，従来の学校の仕組みを批判しのため，学校という仕組みは，産業革命以来のている．そして，複雑化する現代社会に対応す社会の近代化を支えてきた．しかし同時に，学るために，インフォーマルな教育は生涯続くと校教育はその仕組みの制約上，不断に変化を続し，学校に代わる Learning Web という非集中ける知識を継続的に伝達することが不得手であ型（decentralized）の教育を提案した．知識社

り，社会の急速な変化に追従し，人々が求めて会が急速に進展している現代において，イリイいる多様な要求に応える機能を持つことができチのいうような非集中型の教育が実現されれば，ない．その結果，今日では，フォーマルな学校社会基盤として大きな価値を持つ．しかし，同教育で獲得する知識は，今や限られたものとみ時に，このような非集中型教育には 3 つの課題なされるようになってきており，なおかつ，がある．

人々は，学校で苦労して手に入れた知識さえも，急速な社会変化の中で，しばしばその価値を失

3

中央集権型教育の限界

非集中型教育の課題ってしまうことを経験することになる．すべて非集中型教育の第一の課題は，学習者に対しての人々に良質な教育の機会を均等に提供し，生動機付けを与え続ける手段に乏しいことである．

涯に渡る学びを提供するためには，現代におけ現在の学校制度では，学習者の学びに対するイる学校教育の限界は大きな課題である．

ンセンティブは，次の段階の学校に進めること，114そしてその最後の段階で就職できるなどであっ身である．仮想通貨による学びに対する報酬は，た．非集中型管理システムにおいては．学びに学習者に主体的に知識を獲得する強い動機付け明確な段階があるわけでもなく，卒業という概を提供することができ，従来の学校では実現す念があるわけでもない．この点においても，従ることのできなかったスピードで，知識の獲得来の学校と同じような手法をとることができなと更新が可能となることができる．

い．

学習経済の効果は，それだけには留まらない．

第二の課題は，非集中型教育には，学校のよう市場原理は，学びの質を評価し質保証を実現すな機関が存在せず，教育の質を保証する方法が，る原理を持っている．市場経済原理により，学従来の仕組みの中には見出せないと言うことに習経済では，質の低い情報は，競争によって淘ある．例えば，従来の第三者機関のレビューと汰され，人々が高く評価する情報が，広く学びいう質保証の仕組みは，学校という集中型管理の対象となる．

システムに対する仕組みであり，同じ手法を非集中型教育に適用することはできない．

5

学習経済の課題

第三の課題は，学びの成果の評価方法である．

学習経済には欠点もある． 競争による学びの価

従来の学校では，学習者が知識をどの程度修得値の評価という仕組みによって，学習の質に対できたかについて基準を設け，試験などによりして市場が妥当な結果を出すためには，長い時学習者の能力を測定してきた．しかし，非集中間が必要となる場合がある．例えば，誤った知型教育における多様な学びに対し，基準を設け識が学習経済に投入され，最初に一定の評価をることは難しく，同じ手法を用いる適用するこ得てしまった後，それが市場原理の中で訂正さとはできない．

れ，人々がそれを再学習する場合には，かなり4の時間を要することが推定される．人々が容認

学習経済できるだけの短い時間内で誤りが訂正され，学これらの課題に対応するため，インフォーマル

習経済における質保証を維持するためには，さな教育の新しい仕組みとして，われわれは，ブらなる工夫が必要となる．

ロックチェーンを利用した学習経済モデルを提我々は，これまで学習経済において，学びの成案してきた（図 1）．

果をブロックチェーンに記録し，それを仮想通貨で取引する実験を行ってきた[2]．この過程
では，競争原理に基づく質保証の機能の有効性も確認することができたが，それだけでは，誤りを訂正できない機会も多く経験することとなった．
このため，学習経済において，できるだけ速やかに，学びの質を保証できる仕組みとして，新

図 1：学習経済の実装モデル

た に コ ン ピ テ ン シ ー に 基 づ く 教 育
学習経済モデルは，人々の日常的な営みから生まれた「学び」の成果を，学習者同士が取り引（Competency-Based Learning (CBL) ）の概念を導入する．

きすることで，学習者自身が報酬として仮想通6 コンピテンシー貨を獲得する仕組みである．学習経済で，報酬6.1 コンピテンシーの概念を獲得できるのは教師や学校ではなく，学習自115

コンピテンシーは，White[3]が，1950 年代に論文の中で紹介したことに端を発しており，そコンピテンシーに準じた概念を「学習目標」との後，McClelland[4]によって，ビジネスの世考え，必要に応じて岩脇[6]の定義を用いる．
6.2 コンピテンシーモデルの開発
コンピテンシーを体系的にまとめてモデル化し界に導入された概念である．一方，コンピテンシーの共通の定義は，その発祥の地である米国においても定まっておらず，日本においても共たものをコンピテンシーモデルという．コンピ
テンシーモデルの開発の最もオーソドックスな通の定義を見ることはできない[5]．
岩脇[6]は，コンピテンシーの定義は多義的であるとし，次のように 4 点に定義分類整理している．第一に，ビジネスの領域では，人材アセスメント・ツール「高業績者に特有の成果を上げる行動特性」としている．第二に教育領域にいては，知識を効果的に習得するための広い範囲での学力としている．第三にアメリカの司法の領域では，知能や精神状態に関する法的基準を示す用語として用いている．最後に，臨床心理学では日常生活における様々な活動を自分でできることや他人の世話ができることなどとして用いている．

ものは，仮説的な卓越人材と平均的人材を選び，それぞれのデータ収集をおこない両者を峻別する方法である[6]．ここで収集されるデータは，行動結果面接(BEI 法)，専門家パネル，業務タスク/機能分析，直接的観察等によって，タスクと，ハードスキル，ソフトスキルを紐付けようとしている．このような仮説に基づくコンピテンシーモデルでは，クロス検証や同時的構築検証などの検証が，継続的に行われることで精度を高めることができると考えられている．
6.3 コンピテンシーに基づく教育
コンピテンシーに基づく教育（CBL）は，獲得したい能力やスキルに応じた，コンピテンシーモデルを構築し，このコンピテンシーモデルに従って，順に学習していく手法である．CBLは，学習者の授業への出席や学習時間で成績を評価するわけではなく，特定のコンピテンシーの習得を目標として，それに到達するまで個々

図 2 コンピテンシーの氷⼭モデル[7]の学習者のスタイルやペースに合った形で学ん

この時，コンピテンシーの要素をわかりやすく説明するために用いられるのが，氷山モデルである．図 2 において，水面より上は，知識，技能・態度などの顕在化された能力で，開発が容易である．一方，水面より下は自己概念・価値観，動因・パーソナリティなど潜在的な能力で，生まれながら持っている人の特性とも言え，開発が困難である．岩脇[6]は，水面より上の能力をハードスキル，下の能力をソフトスキルとでゆき，学習者がどの程度コンピテンシーを身につけたかを評価する [7]．
CBL は，高等教育の学費が高騰する米国において，社会が要求する知識やスキルを効率的に低価格で身につける事ができるとして，オバマ政権下で大学のカリキュラムとして連邦政府に正式に認められたことから拡大した．
CBL は，学習者の学び方は自由であり，どこでどのように学んだかは問われない．そういった点で，日常生活の学びから知識を身につける定義している．
一方，経済協力開発機構(OECD)が開発した「キー・コンピテンシー」は、ビジネス領域を学習経済とも共通点を持つ学習方法であると言える．

中心とする様々な領域で定義されたコンピテン

7 ジェネリックコンピテンシー

シーをもとにした教育目標としている．

CBL およびその前提となるコンピテンシーモ

本稿では，コンピテンシーは，OECD のキー・デルをそのまま学習経済に導入できるかどうか

116

については，検討が必要である．

業に必要だと考えられるタスクの殆どが網羅さこのため，コンピテンシーモデルが，どのようれている．
7.2 スキルディクショナリ
スキルディクショナリは，個人が業務を行うたな性格を持つものであるかについて，検証を行うこととし，ジェネリックコンピテンシーを用いて検証を行うことにした．ジェネリックコン
ピテンシーとは，コンピテンシーディクショナ
リとも呼ばれる一種のコンピテンシーのリポジトリである[6]．あらゆる一般的なコンピテンシーを一覧表にまとめたもので，各組織のコンピテンシーモデルのベースとすることができる．
ジェネリックコンピテンシーは，業界団体が独自のコンピテンシーモデルを製品として，公表しているかもので，比較的良くメンテナンスされ，妥当性の高いコンピテンシーモデルである．

めに必要とする能力を体系化したものであり，次の大中小の三階層で構成されている．
（大分類）スキルカテゴリ（中分類）スキル分類（小分類）スキル項目
小分類のスキル項目が最も粒度の小さいスキルとなっており，本稿では，スキル項目を分析対象とし，これを単にスキルと呼ぶ．
図 3 はスキルディクショナリの大分類と中分類，そして関連知識の構成図である．

ただし，製品である以上，フリーに利用できるジェネリックコンピテンシーは，世界的に見ても殆ど存在しない．わずかな例外として，日本の iCD（i コンピテンシディクショナリ）がある．
iCD は，IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が開発した，IT 人材のためのコンピテンシーディクショナリである [8]．IEEE Computer
Society の EITBOK (Enterprise IT Body of

図 3 タスクディクショナリとスキルディクショナリの関連Knowledge) か ら ， ア ジ ア に お け る EIT（Enterprise IT）フレームワークとしても参照

8 コンピテンシーモデルの検証されており [9]，IT 人材のグローバル・スタン

8.1 方法ダードの一つと言える．本節では，本稿で用いコンピテンシーモデルを分析するために本稿でた iCD の概要について説明する．
7.1 タスクディクショナリ
iCD は，タスクディクショナリとスキルディク

は，ネットワークのグラフ手法を用い R のスク，スキル，関連知識の関係に着目し，それショナリから構成されている．

ぞれをノード(頂点)としてグラフでその関連をタスクディクショナリは，次の大中小の三階層解析した．

で構成されており，（小分類）個人の業務が最解析に当たって，iCD では，同じ文言の関連知も粒度の小さいタスクとなっており，本稿では，識に対して，異なるコードが割り当てられてい単にタスクと呼ぶ．

る．そのため，同じ文言の関連知識は同じ関連（大分類）組織に求められる機能知識とし，コードを振り直した．表１はタスク，（中分類）組織の業務スキル，関連知識の項目数である．

igraph パッケージ利用した．この時，iCD のタ（小分類）個人の業務
タスクディクショナリでは，開発関係業務から，項目評価・改善，管理・統制に至るまで IT 関係企

項目数117

表１：各項目の項目数
タスク
スキル639491

関連知識8843

8.2 分析ッジを数え上げて次数順に並べてヒストグラム図 4 は，iCD のタスク−スキルの関係を表したグラフである．
タスクにしたものが，図 5 上段左図であり，同じようにスキルのノードのエッジを数え上げて次数順次の並べものが図 5 上段右図である．図 6 下段
は，スキル－知識のそれぞれのノードのエッジを数え上げたヒストグラムである．いずれも一見してスケールフリー（次数分布のべき乗則）スキルとなっているように見える．

図 4 タスクとスキルの関係

グラフのタスクノードとスキルノード，は互いに n 対 n 対応していることがわかる．つまり，タスクを行うには複数のスキルを修得する必要があり，また，反対に，一つのスキルが，複数の業務において共通して身につけなくてはいけないスキルとして存在することを表している．
また，スキル−知識グラフのスキルノードと知識ノードも n 対 n 対応している．従って，同じように一つのスキルを修得するには複数の知識が必要であり，反対に，一つの知識が，複数のスキルに共通する知識として存在することを表している．
図 6 次数の分布（線形近似）

実際にも，両グラフとも両対数でプロットすると，タスク－スキルのタスクの線形近似は5.40-1.20log(x) R2=0.75（図 6 上段左），スキルの線形近似は，5.13-1.27log(x) R2=0.78（図6 上段右）であり，スキル－知識のタスクの線形近似は，スキルについては，5.10-1.24log(x)R2=0.78（図 6 下段左），知識については，8.893.56log(x) R2=0.98（図 6 下段右）となって，直線に強くフィットし，いずれもほぼべき乗分布に従っていることが強く推定される．
グラフにおいてノードに接続するエッジの数，すなわち次数が，スケールフリーであるとする

図 5 次数の分布（ヒストグラム）

ならば，そのノードの価値を表す指標となる
図 5 は，タスク−スキルグラフ及びスキル−知識[10]．つまり，ノードによって，価値は大きくグラフの次数分布である．

異なっていることが示されている．

タスク－スキルのうちタスク側の各ノードのエ118

8.3

1 モードグラフ

スキルの求める知識はスケールフリーであるこ

ここで，さらに各ノードの性質を調べるために，とが推定された．その意味するところは，1）一二部グラフを 1 モードグラフに変換する．

部のタスク（スキル）にスキル（タスク）が，あるいは一部のスキル（知識）に知識（スキル）が集中している．2）コンピテンシーは常に成長しており，新しいタスク，スキル，知識はハブに高い確率で接続する．3）コンピテンシーモデ
ルの構造が変化しない，ということを示してい

図 7 ⼆部グラフから 1 モードグラフへの変換

る．そして，このような仮説を前提にコンピテ
まず，二部グラフのタスクの中から，一つタスンシーモデルを推測することが可能であること

クを取り出す．これを T1 としよう．二部グラを示唆している．

フでノード T1 に接合するノード S1，S2，S3
これを全てのノードに対して繰り返す．また，

10 学習経済へのコンピテンシーモデルの適用

同じ操作は，スキルに対するタスクに対しても学習経済は，市場経済に基づく取引が，もとも行うことができる．従って，この方法により，とスケールフリーの構造をもたらしていること

二部グラフから 2 種類のグラフが作られ，このが実験的に確かめられており，スケールフリーグラフを 1 モードグラフと呼ぶ．

な構造であるが故に，誤った情報が爆発的に拡

図 8 はこの様に変換した 2 つのグラフの各ノー散するという問題を秘めている[12]．

ドの次数分布のヒストグラムである．

コンピテンシーモデルを適切に学習経済に取りの互いの関係を完全グラフで表現する（図 7）．

込み CBL による教育を行うことができれば，学習経済のランダムネットワークな構造とスケールフリーな構造によって，コンピテンシーモデルによる質保証システムが機能する可能性がある．同時に学習経済のスケールフリーな機能

図 8 1 モードグラフの次数分布ヒストグラム

この結果をχ 2 検定してみると，それぞれ pvalue < 2.2e-16 および p-value < 2.2e-16 となを活かして，コンピテンシーモデルを学習経済が動的に構成して行くことができるかもしれない．

り，ポアソン分布を仮定したランダムネットワークとなっていると推定される．

11 まとめ

9 考察

本稿では iCD コンピテンシーモデルをとりあげiCD をネットワークのグラフ手法で解析すると，IT 分野におけるスキルを体系的に整理し，その網羅性も高いことが見て取れる．iCD のこうした利点はすでに掛下 [11]でも指摘されている．て，その構造を解析した．今回の分析により，コンピテンシーモデルにおけるネットワークのグラフ手法の有効性が明らかになった．
CBL を学習経済に導入すれば，学習経済の質保証システムとして機能することが期待されるとともに，コンピテンシーモデルは市場原理にしかし，今回の分析では，iCD コンピテンシーモデルでは，タスクが求めるスキルについては，ランダムネットワークの構造を持っているが，119より．動的に補正され，より適切なコンピテンシーモデルになる可能性が示された．

学習経済では，極めて広い分野の学びを対象としており，あらゆる分野のコンピテンシーモデルを構築し，学習経済全体を覆うようなコンピテンシー空間を構成することは，人的な作業では不可能である．
今後は，実際にコンピテンシーモデルを学習経済に取り込み，その動的な構成がどのような形で達成されるかを実験的に確認して行く必要がある．コンピテンシーモデルがスケールフリーの構造を持っていることを基づき，様々なネットワーク分析の手法を用いて探索する方法も検討して行く．
謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP7H01844 の支援を受けた.

参考文献[1] Illich, I., Deschooling society. Harmondsworth.
Middlesex. 1973.
[2] Hori, M., Ono, S., Kita, T., Miyahara, H.,
Sakashita, S., Miyashita, K., and Yamaji, K.,“Development of a Learning Economy Platform
Based on Blockchain”, Lifelong TechnologyEnhanced Learning, EC-TEL 2018 Lecture Notes
in Computer Science 11082, pp 587-590, 2018.
[3] White, R. W., “Motivation Reconsidered: The
Concept of Competence”, Psychological Review,Vol.66, 1959, 297―333.
[4] McLagan, P., “Competency Models”, Training &Development Journal, Vol. 34 Issue 12, 1980,
22―26.
[5] 加藤恭子，「日米におけるコンピテンシー概念 の生成と混乱」『日本大学経済学部産業経営研究 所所報』，68，46-50, 2011.
[6] 岩脇千裕，「日本企業の大学新卒者採用におけるコンピテンシー概念の文脈:自己理解支援ツール開発 l にむけての探索的アプローチ」，
JILPT Discussion Paper Series ， 07―04 号 ，2007．
[7] 青木久美子. 「新しい」 大学教育: コンピテ
ンシーに基づく教育 (CBE) の実践 (特集 大学教育の 「実践性」). 日本労働研究雑誌,
59.10: 37-45, 2017,[8] IPA, i コ ン ピ テ ン シ デ ィ ク シ ョ ナ リ 概 要
https://www.ipa.go.jp/jinzai/hrd/i_competency_dictionary/icd.html, (2019 年 9 月 19 日参照)
[9] EITBOK,EnterpriseArchitecture
http://eitbokwiki.org/Enterprise_Architecture#Ke
y_Competence_Frameworks, (2019 年 9 月 19 日参照).

120[10] 鈴木努. R で学ぶデータサイエンス 8. ネットワーク分析, 2009.
[11] 掛下哲郎，山本真司，IT 分野のスキル標準を用いた知識・スキル項目の体系化と教育プ
ログラムの分析事例，情報処理学会論文誌
49.10，3377-3387，2008[12] 堀真寿美, et al. ブロックチェーンを用いた非集中型学習支援システムの提案. 研究報告
イ ン タ ー ネ ッ ト と 運 用 技 術 (IOT), 2019,2019.5: 1-8.