広島工業大学紀要教育編
第 ₁₈ 巻（₂₀₁₉）51– 54

論文

ラーニングアナリティクス：
3 年間の FPC 出席状況の変遷（2016-2018）

廣瀬英雄*（平成₃₀年 ₈ 月 ₆ 日受付）

Learning Analytics:
Trend of FPC Attendance in Three Years (2016-2018)
Hideo HIROSE(Received Aug. 6, 2018)

Abstract
We investigate the trend of the FPC (follow-up program class) attendance in these three years(2016-2018). The reason why we picked up this issue is that we have felt that the attendance rates tothe FPC have been gradually improved, and that the number of members to be attended to the FPC
also have shrunk. In addition, the threshold values in 2018 determining the successs/failure to theLCT (learning check testing) have been raised than those in 2016 and in 2017. We may conclude that
the FP has been improved in quality.
Key Words: online testing, follow-up program class, learning check testing, follow-up program testing,item response theory, FPC attendance

1

されたプリントで演習を行い，最後に習熟度を確認するた

はじめにめに FPT（follow-up program testing）を行うという方法にフォローアッププログラム（follow-up program, FP）で変わっていった。₂₀₁₈年度では，基本的にはこの方法を踏のフォローアップクラス（FPC）への出席率は，FP の中で襲したが，復習授業は省略された。FP は，CWT と FPT のも特に関心が高いものであることが論文のダウンロード数

他にも，授業時間でのオンラインテスト（LCT, learning₁︶やアクセス数でわかる 。₂₀₁₆年度から始まった FP も ₃ 年check testing）が加わる。そこで，ここでは， ₃ 年間に少目を迎え，FP の取り組み内容にも少しずつ変化が見られてしずつ変わっていった FPC の内容が FPC への出席率の変いる。初年度では，FPC での多様な学生への取り扱いがあま化にどのように影響しているかを調べてみた。

りよく設計できておらず，CWT（collaborative work testing）にすべてを託していた。しかし，FP に出席する学生へのサ

2

FPC への出席率の変化

ポーターのサポート体制が（彼らに予習する余裕がないた

図 ₁ ， ₂ に，₂₀₁₆年度から₂₀₁₈年度までの解析基礎 A，め）不十分になり，十分な支援ができていなかった。そこ

線形代数 A における FPC への出席率の変化を示す。横軸で，翌年度からは，サポーターに予習をしてもらうようプ

は，FPC が行われた回数である。授業は₁₅回行われるが，リントを配布し，LCT の単元の進み方に合わせた FPC 内で途中の中間まとめで ₁ 回の休みをとれば FPC は ₂ 回休みにの指導に切り替えた。FPC では，最初に FP 教員からの簡なり，最後の期末試験前で ₁ 回実施できなくなるので，合単な復習授業を行い，次にサポーターの助けを借りて配布計₁₂回が標準的な FPC の実施回数になる。

* 広島工業大学環境学部建築デザイン学科
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廣瀬英雄

₂₀₁₆年度は，立ち上がりの出席率の良さとうって変わっ

図 ₃ ， ₄ に₂₀₁₆年度から₂₀₁₈年度までの解析基礎 A，線て後半は徐々に出席率が低くなり，最悪のときには FPC に

形代数 A における FPC への学生呼び出し数を示す。₂₀₁₆

呼び出した数の₁₀％を切っていた。期末試験に向けた対策

年度と₂₀₁₇年度では大差はないと感じられるが，₂₀₁₈年度講座を行って少し出席率は回復したが焼け石に水のようなでは明らかに呼び出し数が減っている。LCT の合否で FPC効果であった。

への呼び出しを決めるので，₂₀₁₈年度は LCT 採点をあまく₂₀₁₇年度は，FPC でのサポーターのあり方を変えるため，したのではないかと思われそうであるが，そうではない。

サポーターにあらかじめ予習してもらってから学生指導に逆に採点基準は厳しくなっている。このことを ₄ 節で示そあたるようにした。具体的には，FPC の ₁ 週間前にサポーう。

ターに FPC で演習を行う内容のプリントを配布して予習してもらった。そのせいか，サポーターは支援に負担を感じないようになり，FPC に呼び出された学生の FPC への出席率は₂₀₁₆年度よりも安定してきた。ただ，FPC 欠席へのペナルティーがないため，期末試験に影響するという警告だ
けでは出席率を上げる効果にはなかなか結びつかなかった。
₂₀₁₈年度は，LCT の合格認定回数が一定数を下回る場合には期末試験の受験資格を失うという大学あげての姿勢に，学生は FPC への出席率を高めたように思われる。ただし，ここでも，劇的な効果はなく₂₀₁₇年度よりもわずかに良いという程度であった。

図1

図3

₂₀₁₆年度から₂₀₁₈年度までの FPC への学生呼び出し数（解析基礎 A）

図4

₂₀₁₆年度から₂₀₁₈年度までの FPC への学生呼び出し数（線形代数 A）

₂₀₁₆年度から₂₀₁₈年度までの FPC への出席率（解析基礎 A）

3

FPC への出欠内容の内訳
図 ₅ は，解析基礎 A と線形代数 A での，FPC への呼び出し数に対する出欠内容の₂₀₁₇年度と₂₀₁₈年度の比較である。
₂₀₁₈年度の呼び出し数が₂₀₁₇年度に比べて少なくなっていることはここからもわかる。出席率については，₂₀₁₈年度
図2

₂₀₁₆年度から₂₀₁₈年度までの FPC への出席率（線形代数 A）の方が高めになっているように思われる。

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ラーニングアナリティクス

図54

FPC への呼び出し数に対する出欠内容（解析基礎 A，線形代数 A）

図8

LCT 合否水準の閾値の変化

5

LCT の ability 値から score への変換グラフ

まとめ

₂₀₁₈年度は₂₀₁₇年度よりも FPC への呼び出し数が少なくFP を ₃ 年間継続してわかったことは，年々学生の FP へなり出席率は増えているのは LCT の合格水準の閾値を下げの取り組み姿勢が良くなってきていることである。FPC へているからではないかと指摘されそうであるがそうではなの呼び出し数は₂₀₁₈年度が明らかにもっとも少ない。また，

い。図 ₆ ， ₇ には，₂₀₁₈年度と₂₀₁₇年度での LCT の ability

FPC への出席率は₂₀₁₈年度が₂₀₁₆年度₂₀₁₇年度よりもよく，値から score への変換定数を示した。ここに，しかも安定した傾向を示している。このことは，LCT の合格への水準の調整によるものではないかと思われるかもしscore＝β ＋α ・ability
である。LCT 合否は，変換された score の値が₆₀点以上かれないが，LCT 合否への閾値は₂₀₁₈年度の方が厳しい目に設定されている。FPC への参加態度，LCT への正答率は₆₀点未満かで常に固定している。変更はない。
図から，₂₀₁₈年度の β の値はほとんどの単元で₂₀₁₇年度年々改善されてきていると考えられる。

よりも低く設定されているため₂₀₁₈年度の方が厳しい目の文評価になっている。図 ₈ に，ability 値から score への変換グラフを示した。

献₁ ）廣瀬，大規模オンラインテスティングから得られる
ラーニングアナリティクスの方向性，日本システム経営学会イノベーション試行データ分析研究会招待講演，（₂₀₁₈.₆.₂₂）
₂ ）廣瀬，ラーニングアナリティクス：フォローアップ演習（CWT）の場合，広島工業大学紀要教育編，pp.
₁₄₉-₁₅₅, Vol. ₅₁, ₂₀₁₇.
₃ ）廣瀬，新入生全員を対象としたオンラインテストの実

図6

LCT の ability 値から score への変換定数（解析基礎 A）

際，広島工業大学紀要教育編，pp. ₂₇-₃₅, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.
₄ ）廣瀬，フォローアップクラスにおける授業設計について，広島工業大学紀要教育編，pp. ₃₇-₄₁, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.
₅ ）廣瀬，LCT（習熟度確認テスト）と FPT（フォローアップテスト）の受験状況と期末試験の関係，広島工業大学紀要研究編，pp. ₉₃-₁₀₁, Vol. ₅₂, ₂₀₁₈.
₆ ）廣瀬，大規模授業支援テスティングシステムとそのラーニングアナリティクス，統計数理，Vol. ₆₆, No. ₁,

図7

pp. ₁-₁₈, ₂₀₁₈.

LCT の ability 値から score への変換定数（線形代数 A）

₇ ）廣瀬，多様な学生集団から固有集団を早期に分類する
方法について，広島工業大学紀要教育編，pp. ₁₃₁-₁₃₅,
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廣瀬英雄

pp. ₆₅-₇₀, Vol. ₁₇, ₂₀₁₈.

Vol. ₅₁, ₂₀₁₇.
₈ ）廣瀬，ラーニングアナリティクス：授業確認テスト

₁₇）廣瀬，テスト問題の配点と得点調整に関する一考察：（LCT）の場合，広島工業大学紀要教育編，pp. ₁₃₇-

項目反応理論との比較，広島工業大学紀要教育編，pp.

₁₄₇, Vol. ₅₁, ₂₀₁₇.

₇₁-₇₇, Vol. ₁₇, ₂₀₁₈.

₉ ）廣瀬，ラーニングアナリティクス：フォローアップ演₁₈）廣瀬，LCT（習熟度確認テスト）と FPT（フォロー習（CWT）の場合，広島工業大学紀要教育編，pp.

アップテスト）の受験状況と期末試験の関係，広島工

₁₄₉-₁₅₅, Vol. ₅₁, ₂₀₁₇.

業大学紀要研究編，pp. ₉₃-₁₀₁, Vol. ₅₂, ₂₀₁₈.

₁₀）廣瀬，新入生全員を対象としたオンラインテストの実

₁₉）作村，徳永，廣瀬，EM タイプ IRT による不完全マト

際，広島工業大学紀要教育編，pp. ₂₇-₃₅, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.

リクスの完全化とその応用，情報処理学会論文誌，数₁₁）廣瀬，フォローアップクラスにおける授業設計につい

理モデル化と応用 Vol. ₇, No. ₂, pp. ₁₇-₂₆, ₂₀₁₄.て，広島工業大学紀要教育編，pp. ₃₇-₄₁, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.

₂₀）Hideo Hirose, Meticulous Learning Follow-up Systems₁₂）廣瀬，フォローアップクラス参加による学習効果の確for Undergraduate Students Using the Online Item

認法について，広島工業大学紀要教育編，pp. ₄₃-₄₇,

Response Theor y, ₅th International Conference on

Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.

Learning Technologies and Learning Environments₁₃）廣瀬，フォローアッププログラムにおけるオンラインテストの学生の受け止め方，広島工業大学紀要教育編，（LTLE₂₀₁₆）, pp. ₄₂₇-₄₃₂, ₂₀₁₆.
₂₁）Hideo Hirose, Difference Between Successful and Failed

pp. ₄₉-₅₃, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.

Students Learned from Analytics of Weekly Learning₁₄）廣瀬，ラーニングアナリティクス：授業確認テストとCheck Testing, Information Engineering Express, Vol ₄,

フォローアップ確認テストの受験トレンド，広島工業大学紀要教育編，pp. ₅₅-₆₀, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.

No ₁, pp. ₁₁-₂₁, ₂₀₁₈.
₂₂）Hideo Hirose, Success/Failure Prediction for Final

₁₅）廣瀬，アダプティブテスティングにおける IRT 困難度

Examination using the Trend of Online Testing Result,の推定：LCT の結果を用いた支援推定法，広島工業大

₇th International Conference on Learning Technologies

学紀要研究編，pp. ₁₀₃-₁₀₈, Vol. ₅₂, ₂₀₁₈.

and Learning Environments（LTLE₂₀₁₈）, ₂₀₁₈. to₁₆）廣瀬，ラーニングアナリティクス：LCT と FPT の受験状況トレンド₂₀₁₇ vs ₂₀₁₆，広島工業大学紀要教育編，

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