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Title

WWWにおける学習リソースのローカルインデクシング支援Author(s)長谷川, 忍; 柏原, 昭博; 豊田, 順一

Citation

電子情報通信学会論文誌 D, J84‑D1(12): 1648‑1658

Issue Date

2001‑12‑01

Type

Journal Article

Text version

publisher

URL

http://hdl.handle.net/10119/4671

RightsCopyright (C)2001 IEICE. 長谷川忍, 柏原昭博, 豊田
順一, 電子情報通信学会論文誌 D, J84‑D1(12), 2001,
1648‑1658. http://www.ieice.org/jpn/trans̲online/

Description

Japan Advanced Institute of Science and Technology

論 文
WWW における学習リソースのローカルインデクシング支援長谷川 忍†

柏原 昭博†

豊田 順一†A Local Indexing for Learning Resources on WWW
Shinobu HASEGAWA† , Akihiro KASHIHARA† , and Jun’ichi TOYODA†

あらまし 近年のインターネットの急速な普及に伴い，World Wide Web によって提供される学習リソースが増加してきており，学校教育だけでなく生涯学習，遠隔学習などにおいても利用される機会が今後ますます増えていくものと考えられる．しかしながら，WWW には既に膨大な数のリソースが存在しており，しかもリソー
スの特徴が不明確であることが多いため，学習者が自分の目的にあったリソースを選択して学習を進めることは非常に難しいのが現状である．そこで本研究では，従来から利用されている “何を” 学習できるのかを表すインデックスに加えて，“どのような” 学習に向いているのかを表すインデックスを用いて，リソースデータベースを構築する方法を提案している．本論文ではデータベースを構築する際に重要となる，既存の学習リソースに対す
るインデックス付けの方法として，個々の教師がそれぞれの見方で行うインデックス付けをローカルインデクシ
ングと呼び，それを支援する枠組みを提案する．更に，今回開発したローカルインデクシング支援手法が有効に機能する可能性を調べる予備的な実験を行い，その結果，本支援手法の有効性が示唆された．
キーワード
ング

WWW，学習リソース，リソースインデックス，リソースデータベース，ローカルインデクシ

1. ま え が き

学習目的に応じて適切な学習リソースを選択し，その近年のインターネットの急速な普及に伴い，World

的に収集・再構成することによって，効果的に学習をリソースが提供するハイパ空間上で必要な情報を主体

Wide Web(WWW) で提供される情報は著しく増加

進めることができる [2]．特に，ある学習トピックに対している．これらの中には学習や教育向けに作成されしても複数の作成者によって異なる視点から記述されたホームページ（学習リソースと呼ぶ）が数多く存在たリソースが多数存在するため，それらを適切に選択しており，学校教育だけでなく生涯学習，遠隔学習なして利用することによって学習者はそのトピックに対どにおいて利用される機会が今後ますます増えるものする理解をよりいっそう深めることが可能である．こと予想される．こうした状況の中で WWW は，単なのことは WWW における既存のリソースを用いて学る学習リソース作成・利用のためのプラットホームで習する際の大きな利点である [3]．

はなく，従来の学習・教育環境における時間的・空間

しかしながら，WWW に存在するリソースの数は的な制約を軽減し，今後のネットワーク社会における膨大であることに加え，「何を学習できるのか」，「どの新しい学習・教育環境を実現する，必要不可欠な基盤

ような学習に向いているのか」などといったリソースとなりつつある．また，それと同時に，WWW 上のの特徴が明記されていない場合が多いため，学習者が既存の学習リソースを効果的に利用するための支援の

自分の目的にあったリソースを選択することは非常に必要性が高まってきている [1]．

難しくなっている．このような状況のもとで，学習者

WWW の学習リソースは多くの場合，ページ及びページ間の関係をリンクとするハイパ空間と呼ばれるネットワーク構造をなす．このため，学習者は自らののリソース選択を支援することは，重要な研究課題であるといえる [4]．
以上のような観点から本研究ではこれまでに，

WWW における既存の学習リソースの特徴を明記†

大阪大学産業科学研究所，茨木市
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka
University, 8–1 Mihogaoka, Ibaraki-shi, 567–0047 Japan

1648

したインデックス（リソースインデックス）によって，学習者のリソース選択を支援する手法を提案してい電子情報通信学会論文誌 D–I Vol. J84–D–I No. 12 pp. 1648–1658

2001 年 12 月

論文／WWW における学習リソースのローカルインデクシング支援

る [5]．本手法の特徴は，「学年」や「教科・単元」など
といった，リソースで「何を学習できるか」を表す学
習対象に関連するインデックスだけでなく，「どのような学習に向いているか」を表す学び方に関連するインデックスをも考慮している点にある．

2. 学習リソースインデックス
2. 1 WWW の学習リソースを利用した学習本研究では，WWW の単一サイト内で，あるトピッ
クの学習向けに記述されたホームページを学習リソー

本論文ではこれらのリソースインデックスを用いてスと呼ぶ．学習リソースは多くの場合，複数のページ

学習リソースデータベースを実際に構築することを目がネットワーク構造をなすハイパ空間と呼ばれる学習

的として，WWW の既存の学習リソースに対して，ど空間を学習者に提供する．

のようにインデックス付け（リソースインデクシング）

このようなリソースは，教科書のように内容が充を行うかについての問題を取り扱う．理想的には，収実したリソースだけでなく，個人が発信した比較的小集したリソースに対して利用者間で共有できるインデ

規模なリソースなども存在し，“こねっと goo [7]” なクシングを行うことが望ましいが，不特定多数の学習

どといった，学習リソースを収集したサイト（学習リ者が共有できるインデックスを付けることは非常に難

ソースリンク集）において数多く見つけることができ

しい [6]．本研究ではこうした問題に対する一つの解決

る．本論文では，これらの学習リソースから，学習者方法として，個々の教師・インストラクタが特定の学

が自らの学習目的に応じて適切なリソースを選択し，習者を想定して行うインデクシングをローカルインデ

リソースが提供するハイパ空間で主体的に必要な情報

クシングと呼び，それを支援する枠組みを提案する．

を収集・再構成するような学習を対象としている．

通常，教師やインストラクタがインデクシングを行

WWW に存在するこうした学習リソースの中にはうためには，学習リソースが提供するハイパ空間の構

一つのトピックについても，基本的な知識や概念の獲成やその内容を詳細に調べることが必要となる．しか得に向いているリソース，図や例などによって理解をしながら，数多くのリソースに対してそれらの作業を深めるのに役立つリソース，演習問題によって知識の行うことは，時間的制約の面から見ても，インデクシ

定着を促すリソースなどといった多種多様なリソース

ングの一貫性という面から見ても非常に難しいと思わが存在しており，学習者はリソースを適切に選択するれる．そこで本研究では，簡便にかつ一貫した観点かことによって，そのトピックに対して「新しい知識やらのインデクシングを可能にするために，リソースが概念を獲得する」，「問題を解くことによって知識の提供するハイパ空間の構造及び学習支援機能に関する定着を図る」などといったいくつかの段階で学習を深チェックリストを教師に提供し，その評価をもとにリめていくことができる．しかしながら，既存の学習リ

ソースに付加すべきインデックスを推定する，ローカ

ソースにはこうしたリソースの特徴が明記されていな

ルインデクシング支援システムの開発を目指している．

い場合が多いため，そのトピックに関連する数多くの本論文では，まず学習リソースの選択に必要となリソースの中から，学習者が適切なものを選択するこるリソースインデックスについて説明するとともに，とは非常に難しいのが現状である [3]．

ローカルインデクシングの枠組み及びその支援手法に

2. 2 リソース選択支援のアプローチ

ついて論じる．また，今回開発したローカルインデク

WWW における学習リソースの選択支援について

シング支援手法が有効に機能する可能性を調べるためは，これまでにも数多くの研究が行われているが，リに行った予備的な実験について述べる．この実験では，ソースの設計を支援することによって，より効果的なそれぞれの教師やインストラクタが所望するインデク

選択支援を目指すアプローチ（ [8], [9] など）と既存のシングが可能であることを示すために，被験者がシス

リソースを収集・分類・整理することによって，よりテムを利用して付けたインデックスと，詳細にリソー

適切な選択支援を目指すアプローチに大別できる [5]．

スを調べた上で主観的に付けたインデックスとの比較

後者のアプローチは，リソースの内容をシステムに把を行った．その結果，システムによるインデックスと握させることが難しいため，学習者の学習状態をとら

主観によるインデックスはおおむね一致し，本手法のえながら選択支援を行うことは容易ではない．しかし有効性が示唆された．

ながら，WWW で学習向けのリソースが増え続けている現状ではこのようなアプローチは重要かつ実用的であると考えられるため，本研究でも同様のアプロー
1649電子情報通信学会論文誌 2001/12 Vol. J84–D–I No. 12

チをとっている．

きる．また，リソースの作成者は明示的にあるいは暗既に WWW では，学習リソースが対象としている

黙的にこれらのフェイズを想定してリソースを設計す「学年」や「教科・単元」などを主な分類基準（インるものと考えられる．このため，学習者がどのようなデックス）としてリソースを収集・分類している学習

フェイズの達成を目的とするかによって，学習に適しリソースリンク集が存在する（ [7], [10] など）．このた

たリソースは異なったものとなる．そこで本研究では，

め，学習者はリソースを選択する際に，それぞれのリリソースがどの「学習フェイズ」の達成に向いている

ソースを利用して「何を学習できるか」という情報をかということを，HTL インデックスとして取り扱う．

あらかじめ知ることができる．しかしながら，前節で現在のところ，「学習フェイズ」としては Bloom の理述べたように，同一トピックに多種多様なリソースが論 [11] に基づき，「獲得」：新しい知識や概念を獲得す存在する場合には，「どのような学習に向いているか」

る段階，
「理解」
：獲得した知識や概念の理解を深めるといった情報が不足しているために，学習者が期待し

段階，
「定着」
：問題解決などによって知識・概念の定着ている学び方で学習できないことがしばしば起こりを図る段階，の 3 段階を挙げている．

2. 4 リソースデータベース構築とその問題点

得る．

2. 3 リソースインデックス

本 研究で は，表 1 に 示す イン デック スを 用い てこれらの問題を考慮して本研究では表 1 に示すよう

WWW の学習リソースを特徴づけることによって，学な，従来から利用されている学習対象（「何を学習で習リソースデータベースの構築を目指す．図 1 に示きるか」）に関連する “what to learn” インデックス

すように，まずリソースは WTL インデックスで分類（以後，WTL インデックスと略す）に，学び方（「どされ，次に HTL インデックスで分類される．HTL イのような学習に向いているか」）に関連する “how to

ンデックスでは，まず学習フェイズによってリソース

learn” インデックス（以後，HTL インデックスと略が分類され，更に，動画や音声などといったリソース

す）を加え，これらを適切なリソース選択に必要なの内容を表現するメディアタイプや，シミュレーショ

インデックスとして既存のリソースを分類・整理する

ン環境における双方向性などといったリソースが学習ことを提案している [5]．以下では本論文で取り扱う
HTL インデックスの中でも最も重要である「学習フェ者に提供するコミュニケーションタイプが，各リソー

イズ」について説明する．

リソースデータベースを構築することにより，同一トスの属性として利用される．このような方針のもとで一般に，ある学習トピックについて学ぶ場合には，ピック内に多数のリソースが存在している場合には，新しい知識や概念を獲得したり，それらに対する理解「学習フェイズ」によって更に分類され，同じフェイズを深めたり，問題解決に応用するなど，いくつかの段をもつリソースが複数ある場合も「メディアタイプ」，

階（以後，学習フェイズと呼ぶ）を想定することがで「コミュニケーションタイプ」によって更に分類されることになる．なお，一つのリソースに必ずしも一つの表 1 リソースインデックス
Table 1 Resource index.
WTL
Index

Academic Year
Subject
Learning Unit
Learning Phase

HTL
Index

Media Type

Communication
Type

1650

Accretion
Understanding
Stabilization
Text Only
Graphics
Animations
SoundsSimulations
E-Mails
BBS, Chat
OthersHigh ImmediacyHigh Interactivity
Questions and Answers

図 1 インデックスの階層
Fig. 1 Hierarchy of indexes.

論文／WWW における学習リソースのローカルインデクシング支援

フェイズが対応しているわけではなく，複数のフェイ

ローカルインデクシング支援では，リソース作成者にズで利用可能なリソースも数多く存在する．筆者らはよる登録や公開されている学習リソースリンク集か

これまでに，ある学習トピックに対する理解を段階的らリソースをあらかじめ収集して，WTL インデックに深めさせることを目的として，HTL インデックス

スで分類したデータベースを準備しておき，その上でを利用して順次学ぶべきリソースを推薦するリソース

個々の教師やインストラクタが学習者を想定しながら，ナビゲーション支援手法を開発しており，同一トピッ

各リソースに対して適切な HTL インデックスを付けクに存在する多数のリソースの中から適切なリソースてデータベースを再構成する方法をとっている [6]．こを選択する際に HTL インデックスが有用であることのため，ローカルインデクシングは想定された学習者を確認している [5]．

に対してのみ有効であり，異なる教師がインデクシン

本研究で構築を目指しているリソースデータベース

グを行えば，同一のリソースに対して異なるインデッ

は，WWW の既存の学習リソースを対象にリソースクスが付けられることも起こり得る．こうした観点か選択を支援しようとする点が大きな特徴となっている．

ら，本論文では教師間で同一のインデックスを付ける

このため，実際にリソースデータベースを構築する際かどうかについては問題とせず，個々の教師が学習者には，既存のリソースをどのように収集し，収集したを想定しながら，適切な HTL インデックスを付ける

リソースに対してどのようにインデックス付けを行う

ための支援手法について検討する．

かということが大きな問題となる．本論文では，後者

3. 2 アプローチの「いかにインデクシングを行うか」という問題を取ローカルインデクシングを行う場合，HTL インデッ

り扱う．なお，リソースの収集に関しては，リソース

クスのうち，メディアタイプ・コミュニケーションタ

作成者自身に登録を促すとともに，既に公開されていイプに関しては，リソースを簡単に読むことによって，る様々な学習リソースリンク集を参照するというアプ

容易にインデクシングを行うことが可能である．しローチをとっている．

かしながら，学習フェイズのインデクシングについて

次章では，個々の教師・インストラクタが，想定すは，リソースの提供するハイパ空間内の各ページ及びる学習者のリソース選択を容易にすることをねらいとページ間の関係を把握しながら，どのフェイズに向いして行うインデクシングを支援する枠組み，システムているかを推定しなければならない．このため，多様について論じる．

なリソースに対して一貫した観点からのインデクシン

3. ローカルインデクシング手法

グを限られた時間で行うことは非常に難しい作業となる [12]．

3. 1 ローカルインデクシングの必要性とその特徴

このような問題を解決するために本研究では，学習本論文では，既存の学習リソースの中で取り扱われリソースが提供するハイパ空間の構造及び学習支援機ているドメイン（教材内容）について十分な知識をもっ能が主にどのような学習フェイズに関与しているかをている教師やインストラクタが，特定の学習者や学習対応関係として整理することによって，簡便にかつ各目的を想定して，学習リソースにリソースインデック

リソースに対して一貫した観点から，そのリソースのスを付加し，リソースデータベースに登録する作業を学習フェイズインデックスを推定する方法を提案する．

ローカルインデクシングと呼んでいる．

3. 3 枠 組 み

これまでに述べてきたように，大多数の学習リソー

上述したアプローチにおいては，学習リソースの構スではリソースインデックスに関する明確な記述がな

造・機能と学習フェイズとの対応関係をどのように見されていないため，リソースデータベースの構築は利つけるかが問題となる．通常，リソースの構造・機能

用者側で行う必要がある．しかしながら，従来から利は学習者に対して特定の認知負荷（心的作業の量）を用されている学年や教科などといった WTL インデッ

適切に負わせるように設計される．例えば，図やアニクスについては利用者間で共有可能であるが，HTL イ

メーションはわかりにくい知識や知識間の関係を学習

ンデックス，特に学習フェイズについてはどのような者にとらえやすくするように，演習機能はこれまで学学習者が利用するかによって大きく異なるものである

んできた知識を適切に適用できるように，などといっと考えられるため，利用者間で合意をしながら一意にた意図で設計される．つまり，リソースの構造・機能

決定，共有することは非常に困難である．したがって，が異なれば，学習者に適切に負わせようとする認知負1651

電子情報通信学会論文誌 2001/12 Vol. J84–D–I No. 12
表 2 認知負荷の種類
Table 2 Kinds of cognitive load.

荷も異なったものとなる．
一方，特定の認知負荷はあるフェイズでの学習を促進することにつながるものと考えられる．例えば，現在学習しようとしている内容と既有知識との関係付け
を適切に行うことは，その学習内容に対する理解を促進することにつながると考えられる．つまり，学習者に適切に負わせようとしている負荷が予測できれば，促進されるフェイズが推定できることになる [13]．
以上のことを踏まえて本研究では，学習リソースのSelection
ContentsStructuring
KnowledgeStructuring
Reﬂection

Cognitive Load
- Selecting neccessary information in apage.
- Selecting next pages.
- Structuring information in a page.
- Integrating between pages.
- Integrating information into related
knowledge.
- Applying knowledge.
- Evaluating learning process.

構造・機能から学習フェイズインデックスを推定するために，学習リソースの構造・機能が主にどの認知負のが挙げられているが [17]〜[19]，本研究では現在のと荷に関与するかを整理するとともに，認知負荷が主にころ，4 種類の認知負荷にかかわる構造・機能のチェッ関与すると考えられる学習フェイズを整理した．これ

クポイントとして重要であると考えられる 16 項目をらの対応関係の整理によって，リソースの構造・機能挙げている．図 2 の各チェックポイントと認知負荷とを調べることによって，リソースが学習者に適切に負の対応関係は，例えば，図やアニメーションを適切にわせようとしている負荷を予測することができ，また利用することによって，教材の構造化を促し [20]，演

予測した負荷から想定されているフェイズを推定する

習機能を提供することによって学んだ知識の構造化をことができる．

促す [21] などといったように，過去に個別に研究され

以上のような対応関係については，これまでの関連てきた構造・機能と負荷の関係を，構造・機能の各項

研究を参考に，理論的な妥当性を考慮しながら整理し目が主にどの負荷を適切に負わせようとしているかとた．以下では，これらの対応関係について述べる．そいう観点から整理したものである．なお，この中にはの前に認知負荷について説明しておく．

複数の負荷に関与する構造・機能も存在している．例

3. 4 認 知 負 荷

えば，「ノード内の情報量が適切である」という項目は，

学習リソースが提供するハイパ空間では，学習者は選択負荷と教材の構造化負荷に関与している．

との関係付けを行うことが重要となる．本研究では

3. 5. 2 認知負荷と学習フェイズ
本研究では，Weinstein らの学習過程の認知モデル
に関する理論 [22] をもとに，それぞれの認知負荷に

Eklund らの議論 [14] に基づき，ハイパ空間におけるよってどのフェイズでの学習が主に促進されるかにつ学習で重要であると考えられている 4 種類の認知負荷

いての対応関係を図 3 のように整理している．この図を取り上げている．また表 2 に示すように，それぞれに示すように，認知負荷と学習フェイズの間の関係は個々の学習項目を単に学習するだけでなく，学習項目
間を関係づけることや，学習項目と既有知識（記憶）の負荷は更に細かく分類されている．選択負荷は，学必ずしも 1 対 1 ではなく，教材の構造化負荷のように

習リソースを構成するあるノードから重要な情報を選

複数のフェイズと対応している負荷も存在する．

択したり，次に学習するノードを選択したりすること

以上の 2 種類の対応関係は理論的には妥当なものでに相当する．教材の構造化負荷はノード内に記述されあると考えられるが，本研究はそれを実証することをた個々の情報を関係づけたり，ノード間の情報を関係目指すものではなく，これらの対応関係を組み合わせづけることに相当する．知識の構造化負荷は，既有知ることによって実現した学習フェイズの推定が有効に識と現在学習しているノードの内容を関係づけたり，

行えるかどうかに主眼をおいている．

学習してきた知識を実際に適用することに相当する．

3. 6 ローカルインデクシング支援

また，評価負荷は自分の学習状態を自己評価すること

本研究ではローカルインデクシング支援として，教に相当する [15], [16]．

師やインストラクタにリソースの構造・機能に関する

3. 5 対 応 関 係

16 項目からなるチェックリストを提供し，実際のリ

3. 5. 1 構造・機能と認知負荷

ソースを簡単に読んで，それらの構造・機能が実現さ

学習リソースの構造・機能を調べるポイントには，れているかどうかを評価させる方法をとっている．教

学習リソースの設計方法に関する研究分野で様々なも師・インストラクタはチェックリストを用いることに

1652

論文／WWW における学習リソースのローカルインデクシング支援

Fig. 2

Fig. 3

図 2 構造・機能と認知負荷との対応関係
Correspondence of the structure/function to the cognitive load.

図 3 認知負荷と学習フェイズの対応関係
Correspondence of the cognitive load to the learning phase.

よって，短時間で評価を行うことができ，また評価す

ち七つがチェックされているため，獲得フェイズの値

べきポイントが明確であるため，ほかのリソースでもは 7/10 となる．同様に，理解フェイズ・定着フェイ

一貫した観点からインデクシングを行うことが可能とズの値は，それぞれ 7/13，2/9 となる．しきい値αを0.6 とすると，これらの値の中でαを超えるのは，獲なる．
学習フェイズの推定は教師・インストラクタによる得フェイズの値のみであるため，この場合は獲得フェリソースの構造・機能に対する評価をもとに，前節イズがその学習リソースの HTL インデックスとなる．

で述べた対応関係をたどることによって行われる．具なお，一般の学習リソースには複数の学習フェイズで体的には，まずそれぞれの学習フェイズに対応するリ

役立つものもあれば，どのフェイズでもあまり有用でソースの構造・機能のチェックポイントのうち，チェッ

ないものも存在するため，本手法でも一つのリソースクされた割合を計算する．次に，その値がしきい値αに対して複数のフェイズがインデックスとして出力さを超えたフェイズをインデックスとして出力する．例れる場合もあれば，一つも出力されない場合もある．

えば，あるリソースに対してチェックリストが図 4 に

本手法においては，個々の教師・インストラクタご示すようにチェックされた場合には，獲得フェイズにとに，同一リソースに対して異なったインデクシング関与する構造・機能のチェックポイントの総数 10 のうが行われる可能性があるため，より本質的な問題は，
1653

電子情報通信学会論文誌 2001/12 Vol. J84–D–I No. 12

図 4 インデクシングの例
Fig. 4 Example of indexing.

されており，教師が必要に応じてインデクシングを行えるように，市販のブラウザ上で利用可能である．シ
ステムは既に収集した学習リソースを WTL インデックスで分類したデータベースをもち，個々の教師・イ
ンストラクタはこのデータベースからインデクシングを行うリソースを選択し，ローカルインデクシングを行って，データベースの再構成を行う．図では，右側のウィンドウで学習リソースを見ながら，左側のウィンドウで示された構造・機能に関するチェックリストをチェックしている場面を示している．

4. 実

験

4. 1 実験目的・方針
本実験の目的はこれまでに述べてきた学習フェイズ
図 5 システムインタフェース
Fig. 5 Interface of the indexing system.

に関するローカルインデクシング支援手法が有効に機能する可能性（教師の所望どおりにローカルインデク
シングが行えるか）を調べ，その結果に基づいて本手

インデクシングの結果が個々の教師・インストラクタ

法を考察することである．具体的には，支援手法の有にとって妥当なものになっているかどうかである．

効性を調べるために，リソースに対してシステムが出

本研究ではこれまでの議論をもとに学習フェイズの力したインデクシング結果と被験者が主観的に答えた

ローカルインデクシングを支援するシステムを開発しインデクシング結果を比較した．また，今回提案したている．本システムは図 5 に示すように，CGI で実装

システムは学習フェイズごとにインデックスを出力す

1654

論文／WWW における学習リソースのローカルインデクシング支援る形をとっているため，フェイズ単位でインデクシン

境問題について扱った単一サイト内のリソースで，地グ結果を集計して，同様の比較を行い，考察した．

球温暖化問題以外の記述も含まれていたが，それらの4. 2 実 験 計 画

ページについては評価の対象とはしないように被験者

4. 2. 1 実 験 条 件にあらかじめ指示しておいた．

本実験では，各被験者にシステム利用の有・無とい被験者は 10 名の理工系大学生・大学院生とした．今う条件でインデクシングを行わせ，それらの結果を回の実験では，実際の教師・インストラクタがもつ教比較した．システムを利用する場合には，被験者はリ授経験や教授戦略の程度を考慮せず，ドメインに対す

ソースの構造・機能に関するチェックリストが与えらる十分な知識をもっている学生を対象とした．そのた

れ，リソースを簡単に読みながら，構造・機能に関す

め，あらかじめドメイン知識を調べるための予備テス

る評価を行うよう指示された．この場合は，3.5 で述トを行い，成績の良い学生のみを被験者とした．また，

べた対応関係に基づいてインデックスが出力されるこ実験を試行する順序が被験者に影響を与えることが考とになる．一方，システムを利用しない場合には，被えられるため，2 種類のリソースの実験順序に関して

験者はリソースを内容まで詳細に読んだ後，3 種類のはカウンターバランスをとって，各被験者に割り当て

フェイズそれぞれに対してリソースがどの程度役に立た．更に，本実験で用いられるリソースの構造・機能

つかを教育的な観点から被験者の主観によって 5 段階

に関する用語については各被験者にあらかじめ説明しで回答するよう指示された．

ておいた．

本実験では，システムによるインデクシングが主観的なインデクシングと一致するかどうかを調べた．なお，被験者には，中学生が学習する場面を想定させて実験を行った．

4. 3 実 験 手 順
以上のような設定のもとで，各被験者に対して次の手順で実験を行った．

Step 1 : システムによるインデクシング

4. 2. 2 ドメイン・被験者

被験者にリソースの構造・機能に関するチェックリ

本実験では，同じリソースに対しても被験者ごとにストを提示し，指定した二つの学習リソースを簡単に異なるインデックスを付ける可能性があることに対し読ませ，チェックリスト項目を評価させた．システムて，本手法が対応できるかどうかを確かめることを主はこの評価を入力とすることによって学習フェイズイ

眼としている．このことを調べるためには，複数の学

ンデックスを出力した．具体的にはしきい値α=0.6 と習フェイズをもつと想定されるリソースを選択するこ

し，6 割以上の項目がチェックされたフェイズがインとが望ましいと考えられる．そこで本実験では，複数デックスとして出力された．このため，一つのリソーの学習フェイズをもつリソースが多く存在するドメイ

スに複数のインデックスが出力されたり，一つも出力ンとして「地球温暖化問題」を選定した．また，三つされなかったりする現象も見られた．なお，どのインの学習フェイズが被験者によってインデクシングされデックスが出力されたかについては被験者には伝えらる可能性があるように，表 3 に示すような二つの学れなかった．

習フェイズをもっていると想定される 2 種類の既存のStep 2 : 主観的なインデクシング

学習リソースを準備した．各リソースの規模は，表 3

被験者に先ほどの二つの学習リソースを内容まで熟のとおりである．なお，今回対象にしたリソースは環読させ，3 種類の学習フェイズそれぞれについて，実Table 3Title

表 3 実験に用いた学習リソース
The learning resource for experiment.

Resource A
Eco-Life Guide-The Issue of Global Warming-

URL

http://www.eic.or.jp/ecolife/t001.html

AuthorNumber of Pages
Number of Links
Learning Phase

National Institute for Environmental Studies
22 (except for CGI pages)
43
Understanding, Stabilization

Resource B
Kyoto-Earth’s Homepage-Environment/Global Warminghttp://www.pref.kyoto.jp/intro/21cent/kankyo/
globe prob/earthwarm/index.html
Kyoto Prefecture
14
55
Accretion, Understanding1655電子情報通信学会論文誌 2001/12 Vol. J84–D–I No. 12

Table 4

表4 実験結果
Results of experiment.

SystemSubjectsCases
A U S A U S- 5
7Correspondence+ - + - 2 (35%)+ + + - + + 1+ + - + - 2+ + - + - 1
7Partial Match- + + 1 (35%)+ + - + - + + - 1- + - + + 1+ - 1- + - + - 1
6
Diﬀerence- + - 1(30%)
- + - 2- + + - 1
(A:Accretion, U:Understanding, S:Stabilization,+:Indexing, -:NoIndexing)

Table 5表 5 実験結果（学習フェイズ）
Results of learning phase indexing.

α=0.6
System-Index
System-NoIndex

Subjects-Noindex
735

Subjects-Index
108
φ=0.40ると答えた場合が 2 回あったことを示す．
表 4 の実験結果から，本実験でシステムと被験者のインデクシング結果が完全に一致した場合の数は 7 回(35 ％) だったが，おおむね一致するという仮説の立場から見ると，Partial Match の 7 回 (35 ％) についても，教師の所望するインデックスをシステムが出力することができたとみなすことができる．したがって，
全体の 70 ％（14 回）について仮説は検証されたことになる．

際に想定する学習者が学習した場合にどの程度役に立

次に，表 5 にシステム及び主観によるインデクシン

つかを 5 段階（非常に向いている，かなり向いている，

グ結果をフェイズ単位で集計したものを示す．縦軸はある程度向いている，あまり向いていない，全く向いていない，から選択）で回答させた．そして，「非常にシステムによるインデクシング結果である．SystemIndex は，学習フェイズごとに計算される構造・機能向いている」あるいは「かなり向いている」という回のチェック項目の割合がしきい値αを超えた場合の数答がなされたフェイズをその被験者の主観によるインであり，System-NoIndex はその割合を超えなかった

デックスとみなした．このため，システムによるイン場合の数である．横軸は主観によるインデクシング結

デクシングと同様に，一つのリソースに対して複数の果である．横軸の Subjects-Index は，学習フェイズがフェイズがインデックスとして付けられる場合もあれ

インデックスとみなされた場合の数であり，Subjects-

ば，インデックスが付けられない場合もあった．

NoIndex はみなされなかった場合の数である．フィッ

このような実験設定のもとで，「システムによるインシャーの検定を行った結果，システムによるインデッ

デクシングと主観的なインデクシングの結果がおおむ

クスと主観によるインデックスの間には有意な関連性

ね一致する」という仮説を立て，各被験者のシステムが認められた（両側検定：p = 0.0042）．φ係数は 0.40

によるインデクシング結果と主観によるインデクシン

であり，相関の強さは中程度であった．

グ結果との関連性を分析した．実験結果は以下のとおりである．

4. 4 実 験 結 果

表 5 の結果から，学習フェイズ単位で見た場合も，システムと被験者のインデクシング結果は，おおむね一致する傾向にあり，仮説は検証されたと考えられる．

表 4 に，各被験者のリソースに対するシステムによなお，以上の結果は，今回対象とした 2 種類のリるインデクシング結果（System）と被験者による主観

ソースに限定していえることであり，また教師が有す的なインデクシング結果（Subject）を集計したものをる知識の中でも，ドメインにかかわる知識のみに着目示す．Correspondence とは両者の出力したインデッ

した場合に限定していえることである．より一般的に

クスが完全に一致した場合であり，Diﬀerence とは両本支援手法の有効性を示すためには，更なる詳細な実者の出力したインデックスが全く一致しなかった場合，験が必要である．

Partial Match とは両者の出力したインデックスの一4. 5 考部が一致した場合を表す．また，Cases はそれぞれのイ

今回の実験結果から本手法を更に改善するために，

ンデクシング結果の場合の数であり，例えば，Partial

表 5 において，システム及び被験者のインデクシ

Match において “System:＋＋−，Subject:−＋− 2”はシステムが獲得及び理解フェイズをインデックスとング結果が一致しなかった System-Index・SubjectsNoIndex，System- NoIndex・Subjects-Index の二つして出力した際に，被験者が理解フェイズに向いていのケースについて考察し，今後の方針を検討する．

1656

察

論文／WWW における学習リソースのローカルインデクシング支援

4. 5. 1 System-Index・Subjects-NoIndex の場合

クリストを提供しているにすぎず，実際のリソースにこのようなケースは，表 5 に示すように全部で 7 回

どのような構造・機能が含まれているかを評価する際見られたが，その内訳は，獲得フェイズに関するものには，被験者がそれらの構造・機能にたどり着けるかが 5 回でそれ以外が 1 回ずつであった．この結果から，どうかが大きく影響する．今回の実験においても，実獲得フェイズに関しては，チェックリスト項目が被験際には存在する学習支援機能を見つけることができず者に多くチェックされたにもかかわらず，主観的にはに評価を行えないケースが何人かの被験者で見られた．

その学習フェイズをインデックスとして出力する価値が低いと見積もられたと考えられる．

こうした問題を改善するために本研究では，学習リ
ソースの構造・機能を評価するために必要なリソース

こうした見積りを本支援手法の枠組みの中で実現すの概要情報をあらかじめ収集し，整理して提示する方るためには，チェックされた構造・機能の項目の数が法を検討している．例えば，ページ数やリンク数，あ

多くてもインデックスとして出力する価値が低いとみるいは使われている図表の一覧などを評価者に提供すなせばよく，ここでは獲得フェイズについてのしきいることによって，すべてのページを参照することなく

値αをより高く設定することに対応する．実際，獲得

チェックリストの評価を行うことが可能になる．更に，フェイズに関するしきい値αの値を 0.7 に変更すると，同一の WTL インデックスをもつ複数のリソースの概表 6 のようにインデクシング結果がある程度改善され要情報を取得し，比較することによって，更に適切なることがわかる．

構造・機能の評価も期待できる．このため，リソース

以上のような問題はほかの学習フェイズでも見られの構造・機能を自動収集し，必要な概要情報を抽出し，る可能性が十分にあると考えられる．このため，ユー表示するシステムを構築することは，より簡便にかつザによる構造・機能のチェック傾向などを考慮して，一貫した観点からのインデクシングを実現するためのフェイズごとに独立してインデクシングのしきい値を重要な支援となる．

設定する必要がある．
また，現在のシステムでは，それぞれの学習フェイ

5. む

す び

ズに関与する各構造・機能の重要度については考慮し

本論文では，WWW における学習リソースの選択ていないが，実際には各フェイズを促進する構造・機を支援するために，WTL，HTL インデックスを用い能の間にもある程度の重要度の差があるのではないか

た学習リソースデータベースを提案した．また，デーと考えられる．

タベース構築支援として，インデックス付けを行うた

これらの点を調査し，更に適切な推定方法を検討していくことは今後の課題である

めの新しい方法論であるローカルインデクシングを提案し，リソースの構造・機能に着目した学習フェイズ

4. 5. 2 System-NoIndex・Subjects-Index の場合

インデクシング支援システムを開発した．本支援手法

被験者の主観的な判断としては，ある学習フェイズの特徴は，リソースの内容に踏み込まずに，リソースにおいて役に立つと判断していたにもかかわらず，シの構造・機能のみを利用して簡便に学習フェイズを推

ステムがそのフェイズをインデックスとみなさなかっ定できる点にあり，より実用性を重視した手法である

たケースである．表 5 に示すように，このようなケーといえる．更に，ローカルインデクシング支援が機能

スは全部で 8 回見られたが，この不一致の一つの原因する可能性を調べるために，二つの学習リソースを取として，被験者がチェックリストの評価を十分に行えり上げて実験を行った．その結果，システムによるイ

なかった可能性が考えられる．現在のインデクシング

ンデクシングは被験者の主観的なインデクシングとお支援システムは，構造・機能を評価するためのチェッ

おむね一致し，本手法が有効に機能することが示唆された．今後は，本支援システムを WWW 上で運用す

Table 6

表 6 しきい値の変更
Change of threshold values.
Subjects-Noindex
537

Subjects-Index
System-Index
10
System-NoIndex8
φ=0.46(Change of α=0.7 with Accretion Phase)る過程において，様々なリソースに対して実際の教師・
インストラクタが行うインデクシングを調査するとともに，教師のもつ教授経験や教授戦略を含めたインデクシングを検討しながら，インデクシングの簡便さと一貫性，精度に関する問題などに注目しつつ，本手法の評価・洗練を行い，より実用的なシステムの開発を
1657

電子情報通信学会論文誌 2001/12 Vol. J84–D–I No. 12

目指していく．

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同大大学院博士後期課程在学中．ハイパメ
ディアの教育・学習利用に関する研究に従[8]IEEE Learning Technology Standards Committee,[9]

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昭博 （正員）1987 徳島大・工・情報卒．1989 同大大学院修士課程了．1992 阪大大学院博士課
程了．同年，大阪大学産業科学研究所助手．
1999 同講師．1996〜1997，ドイツ GMD

客員研究員．博士（工学）．人間の知性を生かす CHI に興味をもち，特に知的学習支援の研究に従事している．1993 年度人工知能学会全国大会
優秀論文賞，ED-MEDIA’95 優秀論文賞，1996・98 年度人工知能学会研究奨励賞各受賞．人工知能学会，情報処理学会，教育システム情報学会，IAIED 各会員．

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業科学研究所教授．工博．人工知能研究をWorld Conference on Artiﬁcial Intelligence in Educa-

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1961 阪大・工卒．1966 同大大学院博士後期課程単位取得退学．同年，同大基礎工学部助手．1969 助教授．1982 大阪大学産い知性」のモデル作成を目標とする．1993

edge structure on performance using a hypermedia

年度人工知能学会全国大会優秀論文賞，ED-MEDIA’95 優秀論文賞，1996・98 年度人工知能学会研究奨励賞各受賞．人工learning system,” JI. Educational Multimedia and知能学会，情報処理学会，日本認知科学会各会員．

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1658