「e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書」(WG 活動期間:2013 年 6 月-2015 年 5 月)

2015 年 5 月 22 日
サイエンティフィック・システム研究会
e ポートフォリオ研究 WG

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

目 次
1 はじめに(WG活動概要) ······································································ 1
1.1 WG発足の背景 ············································································· 1
1.2 活動方針 ················································································· 1
1.3 活動内容 ················································································· 2
1.4 活動期間 ················································································· 2
1.5 WGメンバー ··············································································· 2
1.6 活動実績 ················································································· 22 eポートフォリオの定義とその実例 ··························································· 4
2.1 eポートフォリオシステムとは ······························································ 42.1.1 eポートフォリオ ······································································ 4
2.1.2 eポートフォリオの対象と種類 ·························································· 5
2.1.3 eポートフォリオシステム ······························································ 5
2.1.4 eポートフォリオの今後の展開 ·························································· 5
2.1.5 まとめ ··············································································· 5
2.2 オープンソースによる実装 〜Mahara〜 ····················································· 62.2.1 Maharaのおいたち ····································································· 62.2.2 Maharaシステムの概要 ································································· 62.2.2.1 蓄積 ············································································· 7
2.2.2.2 整理 ············································································· 7
2.2.2.3 共有 ············································································· 8
2.2.3 Maharaの利用 ········································································· 8
2.2.4 まとめ ··············································································· 9
2.3 オープンソースによる実装 〜Sakai,Karuta〜 ··············································· 92.3.1 OSP ·················································································· 92.3.1.1 マトリクスによるルーブリック評価 ················································ 10
2.3.1.2 ポートフォリオテンプレートによるショーケースポートフォリオ ······················ 11
2.3.1.3 構築・運用の課題 ································································ 11
2.3.2 KARUTA ·············································································· 11
2.3.3 おわりに ············································································ 11
2.4 キャリアポートフォリオの活用 ···························································· 12
2.4.1 概要 ················································································ 122.4.2 千歳科学技術大学の事例（カルテ） ···················································· 12
2.4.3 千歳科学技術大学の事例（ポートフォリオ） ············································ 13
2.5 様々なeポートフォリオの実装と連携 ······················································· 15
2.5.1 概要 ················································································ 15
2.5.2 システムの概要 ······································································ 16
2.5.3 授業での活用と課外での活用の組み合わせ ·············································· 16
2.5.4 学修ポートフォリオを普及させるために ················································ 17
2.5.4.1 紙媒体での作成 ·································································· 17
2.5.4.2 学修ポートフォリオの活用（電子媒体での作成） ···································· 17
2.5.5 初年次教育での導入しキャリア教育につなぐ ············································ 17
2.5.6 キャリア教育での活用 ································································ 17
2.5.7 システム開発の方式 ·································································· 18
2.5.8 まとめ ·············································································· 19
2.6 「学生カルテ」の活用 ～教職員が連携した中途退学予防の取組～ ···························· 19
2.6.1 はじめに ············································································ 19
2.6.2 「学生カルテ」導入の背景 －学生情報のシステマチックな活用－ ························ 19
2.6.3 情報共有の基盤 －学生情報を一元管理する基幹データベースの構築－ ···················· 20
iサイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.6.4 一人ひとりの学生の状況を把握する上で有用な情報とは？ ································ 20
2.6.5 休退学者を減らすための取組例 －集団指導体制－ ······································ 21
2.6.6 組織的な情報活用を実質化するために －教職協働の文化形成－ ·························· 22
2.6.7 個人情報保護対策 －学生の人権とプライバシーを護るために－ ·························· 22
2.6.8 まとめ ·············································································· 23
2.7 大学院教育におけるeポートフォリオ ······················································· 23
2.7.1 Maharaをベースとしたeポートフォリオシステム ········································· 23
2.7.2 各部局や教育プログラムでの使用例 ···················································· 24
2.7.3 まとめ ·············································································· 26
2.8 学修成果可視化eポートフォリオ ··························································· 26
2.8.1 ネットワーク検索等から得られた事例の紹介 ············································ 26
2.8.2 その他の事例と今後の方向性 ·························································· 29
2.9 職業人研修におけるeポートフォリオ－ITSSスキル診断を例として ····························· 29
2.9.1 職業人研修の位置づけ ································································ 29
2.9.2 個人のキャリア開発としてのeポートフォリオ ··········································· 30
2.9.3 組織スキルのショーケースとしてのeポートフォリオ ····································· 31
2.9.4 まとめ ·············································································· 32

3 eポートフォリオを中心とした学修活動データの活用 ·········································· 33
3.1 eポートフォリオデータの活用レベルについて ··············································· 33
3.2 eポートフォリオに備える機能を考える～メタ認知の観点から～ ······························· 33
3.2.1 ポートフォリオによって育成されるメタ認知能力 ········································ 33
3.2.2 学生と教員が意識的にメタ認知能力の獲得を目指す取組 ·································· 34
3.2.3 メタ認知の観点を組み込んだeポートフォリオ設計の要件 ································· 34
3.2.3.1 メタ認知能力の育成を評価する自己点検機能 ········································ 34
3.2.3.2 メタ認知に関する学修目標の具体化・明示化 ········································ 36
3.3 IRへの応用の可能性 ······································································ 38
3.3.1 IRとは（概要） ······································································ 38
3.3.2 事例：CS研WGのIR分析テンプレート ···················································· 39
3.3.3 まとめ：IR実践のステップとeポートフォリオとの関連性 ································· 39
3.4 ビッグデータとしてのeポートフォリオ ···················································· 41
3.4.1 背景 ················································································ 41
3.4.2 データ活用の方針 ···································································· 41
3.4.3 事例 1：学修履修データの可視化と分析················································· 41
3.4.4 事例 2：カルテシステムによる学生支援················································· 42
3.4.5 まとめと今後の展開 ·································································· 43
3.5 8 大学連携におけるプレイスメントテストやアンケートのデータ活用 ··························· 44
3.5.1 概要 ················································································ 44
3.5.2 データの解析········································································· 46
3.5.3 主体的な学びの試行··································································· 46
3.6 情報系教養教育科目におけるデータの可視化と学習者のリフレクションの促進 ···················· 49
3.6.1 情報科学科目「情報基礎」 ···························································· 49
3.6.2 授業の流れと学修記録 ································································ 49
3.6.2.1 アンケートによる状況把握 ························································ 49
3.6.2.2 授業の流れ ······································································ 49
3.6.2.3 蓄積される学修記録 ······························································ 50
3.6.3 学習項目別習熟度の可視化 ···························································· 50
3.6.4 振り返り ············································································ 52
3.6.5 あとがき ············································································ 52
3.7 大規模オンライン科目のテストの分析とラーニングアナリティクスへの接続 ···················· 52
3.7.1 科目概要と実施形態 ·································································· 52
iiサイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3.7.2 受講状況 ············································································ 54
3.7.3 確認テスト受験回数 ·································································· 55
3.8 学修履歴分析によるeラーニング学習者特性調査 ············································· 56
3.8.1 学習者特性調査にあたって ···························································· 56
3.8.2 分析データの抽出 ···································································· 57
3.8.2.1 対象としたログデータ ···························································· 57
3.8.2.2 対象コースの提供モデル ·························································· 58
3.8.3 学習者の学修傾向 ···································································· 58
3.8.3.1 時間帯別学習者状況 ······························································ 58
3.8.3.2 曜日別学習者状況と学修時間 ······················································ 59
3.8.4 コース種類別学修状況 ································································ 61
3.8.4.1 IT基礎関連コース学修状況 ························································ 61
3.8.4.2 TOEIC関連コース学修状況 ························································· 63
3.8.5 テストと学修時間の関係 ······························································ 65
3.8.5.1 テスト実施時期と学修時間 ························································ 65
3.8.5.2 テスト点数と学修時間 ···························································· 66
3.8.6 おわりに ············································································ 67

4 各組織における取り組みの経緯と現状 ······················································· 69
4.1 熊本大学 ················································································ 69
4.1.1 大学院教授システム学専攻の取り組み ·················································· 69
4.1.2 eポートフォリオシステムの全学展開の取り組み ········································· 70
4.1.3 全学eポートフォリオシステムの再構築と学修成果可視化システムへの移行 ················· 70
4.2 広島大学 ················································································ 74
4.3 千歳科学技術大学 ········································································ 75
4.4 札幌学院大学 ············································································ 76
4.4.1 電子的な学生カルテ「はぐくみ」の現状と課題 ·········································· 76
4.4.2 eポートフォリオとしての機能強化に向けて ············································· 76
4.4.2.1 学生の内面を把握するためのデータ収集と分析の試み ································ 76
4.4.2.2 試行から明らかになったデータ収集の難しさ ········································ 76
4.4.2.3 学びと成長のプロセスを可視化するツール（ポートフォリオ）の試作 ·················· 76
4.5 長崎大学 ················································································ 77
4.5.1 ポートフォリオへの取り組み状況について ·············································· 77
4.5.2 主体的学習促進支援システム(LACS)について ············································ 77
4.5.3 LACSのポートフォリオ機能について ···················································· 77
4.5.4 ポートフォリオの導入状況について ···················································· 77
4.6 富士通 ·················································································· 78
4.7 富士通ラーニングメディア ································································ 79
5 おわりに················································································· 80
6 執筆者一覧··············································································· 81
議事録····················································································· 82
eポートフォリオ研究WG準備会議事録 ··························································· 83
eポートフォリオ研究WG第 1 回会合議事録 ······················································· 84
eポートフォリオ研究WG第 2 回会合議事録 ······················································· 87
eポートフォリオ研究WG第 3 回会合議事録 ······················································· 90eポートフォリオ研究WG第 4 回会合議事録 ······················································· 92
eポートフォリオ研究WG第 5 回会合議事録 ······················································· 93eポートフォリオ研究WG第 6 回会合議事録 ······················································· 95
eポートフォリオ研究WG第 7 回会合議事録 ······················································· 96
eポートフォリオ研究WG第 8 回会合議事録 ······················································· 98
eポートフォリオ研究WG第 9 回会合議事録 ······················································ 102
iii

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

eポートフォリオ研究WG第 10 回会合議事録 ····················································· 104

iv

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

1 はじめに(WG 活動概要)
1.1 WG 発足の背景
本報告書は、2013 年 6 月から開始し 2 年間に渡り e ポートフォリオの現状とあり方について検討してきた結果をまとめたものである。
文部科学省発表の大学改革実行プランで、学生の「主体的な学び」を拡大する教育方法の革新の実施を求められるなど、現在、大学教育は質的変換の時期にきている。アクティブラーニングを始めとする学生主体の授業が多くの大学に取り入れられてきている。e ポートフォリオを活用することで、学生自身が学修目標や達成計画を立てて実施する自律的学修や、コミュニティを利用した振り返りによる学修理解の深化、学修成果の蓄積・可視化による教育の質保証等といった先進的な取り組みも進みつつある。その過程で様々な学修活動に関する多くのデータが蓄積されつつある。
本 WG では、e ポートフォリオの中でも、特に高等教育における学習者中心の e ポートフォリオに焦点を絞り、既に実践されている大学の実例を調査し、特にその蓄積されたデータの活用例やその活用の可能性に関して、LA（ラーニングアナリティクス）、IR（インスティテューショナルリサーチ）や EM（エンロールメントマネージメ
ント）との関連も含めて議論してきた。その結果、e ポートフォリオの教育工学的視点からの意義、大学間連携における協力や指標としての機能、学生生活における様々な局面での学修・生活・就職指導、研修サービスにおける活用、データ解析に基づく問題学生の抽出、アカデミッククラウドにおける教育ビッグデータとしての可能性等、多くの実績や将来性が見えてきた。
一方で、e ポートフォリオの目的や対象は極めて広範囲であることがわかった。大学生を対象とするものだけでも、その目的は、学生の生活指導から、キャリア支援、様々なタイプの学修支援等多岐に渡る。また、そのシステムも Mahara、OSP、Karuta 等の汎用的なものから、目的に応じて開発されたものまで多岐にわたり、そのデータ形式に関しても、一応の標準形式である Leap2A や IMS ePortfolio 等あるが、現実には様々なものがあり、学修活動のログデータまで含めると個別対応が必要な状況である。
本WG では、e ポートフォリオシステムに蓄積されたデータの活用を中心に考え、共通項目や必要項目の抽出や、
e ポートフォリオの活用シーンの分析等の整理を行うことを 1 つの目的としていたが、その意味では困難な面も多々あった。しかしながら、その活用レベルを分けてある程度整理し、各々のステージでの実例をある程度まとめることができた。
また、その過程で、日本リメディアル教育学会と大学 e ラーニング協議会で編纂され近日刊行予定の「大学における学修支援への挑戦」の e ポートフォリオの章を本 WG として監修させて頂き、本研究会のみならず一般社会に貢献することができた。
今後、e ポートフォリオは、データアナリティクスの普及や MOOC に代表される学修のクラウド化等により、重要性が益々増し、また、大学の戦略的経営やアクティブラーニングを中心とした能動的学修の促進に伴い、LMS
のみではなく、ポータル、LA、IR、EM 等との連携も進んでいくものと思われる。本 WG の成果が、その発展の一助になれば幸いである。

1.2 活動方針
文部科学省発表の大学改革実行プランで、学生の「主体的な学び」を拡大する教育方法の革新の実施を求められるなど、現在、大学教育は質的変換の時期にきている。アクティブラーニングを始めとする学生主体の授業が多くの大学に取り入れられてきている。e ポートフォリオを活用することで、学生自身が学修目標や達成計画を立てて実施する自律的学修や、コミュニティを利用した振り返りによる学修理解の深化、学修成果の蓄積・可視化による教育の質保証等といった先進的な取り組みも進みつつある。その過程で様々な学修活動に関する多くのデータが蓄積されつつある。
本 WG では、e ポートフォリオの中でも、特に高等教育における学習者中心の e ポートフォリオに焦点を絞り、既に実践されている大学の実データを活用して分析し、見えてくるであろう共通項目や必要項目の抽出や、e ポートフォリオの活用シーンの分析による分類整理の実施、そして、教育現場の教職員、学生の声を吸い上げ、eポートフォリオに必要な機能として、フィードバックすることを目的に研究活動を実施する。

1

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

1.3 活動内容
・国内外の e ポートフォリオの事例調査とその整理
・e ポートフォリオのデータ活用に関する研究

1.4 活動期間
2013年6月～2015年5月

1.5 WG メンバー

会員

氏名担当幹事 中西 通雄
中野 裕司(※まとめ役)
小松川 浩
推進委員

賛助会員 富(士通 )

推進委員

斉藤 和郎
隅谷 孝洋
丹羽 量久
佐伯 敦(※まとめ役)
河野 匡伸
島田 昌紘
戸田 博人
毛利 隆夫

機関/所属(2015 年 3 月 31 日現在)
大阪工業大学 情報科学部 コンピュータ科学科 教授
熊本大学 総合情報統括センター 教授
千歳科学技術大学 グローバルシステムデザイン学科
教授
札幌学院大学 教務事務部長
広島大学 情報メディア教育研究センター 准教授
長崎大学 ICT 基盤センター 教授
文教・ヘルスケアビジネス推進統括部
次世代教育ビジネス推進室
西日本営業本部 京都支社 公共・文教営業部
ヘルスケア・文教システム事業本部
文教第一ソリューション統括部 第二ソリューション部(株)富士通ラーニングメディア ナレッジサービス事業部
文教・ヘルスケアビジネス推進統括部
教育イノベーション事業企画室

1.6 活動実績■第1回会合 : 2013年6月25日(火) 富士通汐留本社 出席者：会員=6名/富士通=4名
・メンバー紹介・各大学におけるeポートフォリオの現状報告(広島大学、札幌学院大学、千歳科学技術大学、長崎大学、熊本大学)■第2回会合 : 2013年8月8日(木) 富士通汐留本社 出席者：会員=5名/富士通=6名(講演者：望月 雅光(創価大学))
・「創価大学」におけるeポートフォリオの実践事例報告、および事例研究■第3回会合 : 2013年10月7日(月) 千歳科学技術大学 出席者：会員=4名/富士通=3名(講演者： 石田 雪也、山川 広人(千歳科学技術大学))
・「千歳科学技術大学」におけるeポートフォリオの取り組み事例報告、および事例研究
・取り組みに関する授業見学■第4回会合 : 2014年1月9日(木) 富士通汐留本社 出席者：会員=4名/富士通=4名
・eポートフォリオのデータ活用検討(熊本大学、広島大学、札幌学院大学、千歳科学技術大学、富士通ラーニングメディア)2

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書■第5回会合 : 2014年3月12日(水) 熊本大学 出席者：会員=6名/富士通=5名(講演者： 鈴木 克明(熊本大学))
・「熊本大学」におけるポートフォリオ事例調査報告
・eポートフォリオのデータ活用検討（長崎大学）■第6回会合 : 2014年6月13日(金) 富士通汐留本社 出席者：会員=6名/富士通=5名(講演者： 梶田 将司(京都大学))
・新しいオープンソース eポートフォリオシステム Karuta とその利用事例ご紹介
・eポートフォリオのデータ活用検討（長崎大学）（続き）■第7回会合 : 2014年8月12日(火) 札幌学院大学 出席者：会員=6名/富士通=5名
・eポートフォリオにおけるデータ活用事例
・千歳科学技術大学
8大学連携クラウドでの結果分析のご紹介
・富士通ラーニングメディア 企業人の400万件の学修履歴分析のご紹介■第8回会合 : 2014年9月29日(月) 広島大学 出席者：会員=5名/富士通=3名・LEVEL1B(IR、LA等と関連したデータ分析の入力となるデータの事例)～LEVEL2(そのデータ分析の試行)に関係する内容の発表
・LMSやeポートフォリオ等にとらわれずに、各種のデータが学習者の学修行動にどう役立てていけるかについて
・各自のeポートフォリオのイメージについて
・目次案 執筆担当決め■第9回会合 : 2015年1月9日(金) 富士通ラーニングメディア 出席者：会員=5名/富士通=4名・目次案に対する執筆内容の確認■第10回会合 : 2015年3月27日(金) 長崎大学 出席者：会員=6名/富士通=3名
・最終回 最終レビュー3

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2 e ポートフォリオの定義とその実例
本報告の一部は、本 WG が監修として参加させていただいた、日本リメディアル教育学会と大学ｅラーニング協
議会で編纂され近日刊行予定の「大学における学修支援への挑戦」のための原稿を元にしているものも一部ある
が、著作者等の許可を得ている。

2.1 e ポートフォリオシステムとは高等教育機関における教育・学修への ICT 活用が進むことで、コンテンツの配信だけではなく、オンラインのディスカッションやピアアセスメント等様々な学修スタイルが可能になり、また学習者の活動履歴や成果物等もサーバ上に蓄積され、その量も増加してきた。このような背景から、リフレクション（振り返り）により学修を深め、その学修成果を蓄積し、エビデンス（根拠となる学修成果）とともに自己アピールを行う e ポートフォリ
オが登場した。また、そこに蓄積されるデータは、組織単位にするとビッグデータ化し、ラーニング・アナリス
ティクス（LA）、インスティチューショナル・リサーチ（IR）、エンロール・マネージメント（EM)と繋がっていく。
本節では、e ポートフォリオの基本的概念から、時間スケールや対象、利用用途等によるバリエーション、シス
テムとしての実装、データ活用に関して概説する。

2.1.1 e ポートフォリオ
eポートフォリオという言葉は様々な意味で用いられている。ここでは、まず、eポートフォリオの基本的な概念を、システムとは切り離して考えてみる。つまり、いわゆるeポートフォリオシステム、LMS、電子カルテ等と呼ばれるようなシステムに関係なく、物事を学修する上でのeポートフォリオという概念についてである。図2.1.1 に、いくつかの文献1-4)を参考に基本概念をまとめたものを紹介する。
図 2.1.1 に示すように、eポートフォリオには大きく分けて、ワークプレースとショーケースという 2 つの側面があり、そのバランスが重要と言われる1)。
ワークプレースでは、学習者主導でリフレクションを伴いながら学修が進むことで深い学びを実現する。そのため、ここでの学修は、アクティブ・ラーニング、すなわち、教員による一方向的な講義形式の教育とは異なり、学習者の能動的な学修への参加を取り入れた学修であることが必要条件となる5)。リフレクションを促すには、
クラスメイト等の学習者コミュニティやチュータ等からのフィードバックが不可欠である。また、学修の過程で形成的評価を行いつつ到達度を高めていくことも重要である。その具体的方法として、学修の小項目毎に出来たか出来てないかの二者択一でチェックしていくチェックリスト方式や、到達度をいくつかのレベルに分けて判断基準を記述したルーブリック等を利用できる。
アクティブ・ラーニングを様々なプロジェクト、演習、ディスカッション等で行うことで、多くの学修成果が蓄積されていく。これを活用しようとするのがショーケースである。例えば、卒業時に持つべきコンピテンシーに○○ができるというものがあれば、それをテーマとして、自分の到達度をアピールすることに使える学修成果を選択してまとめることで、エビデンスとともに自分の能力を示すことができる。例えば、就職希望先にあったテーマでまとめれば、その企業等へのアピールにもなる。このように、対象等によってまとめ方が変化し得る。
このプロセスにおける評価は、その時点での総括的評価となり、手法としては形成的評価と同様にチェックリス
トやルーブリック等が利用できる。

図 2.1.1 e ポートフォリオの基本概念
4サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.1.2 e ポートフォリオの対象と種類
例えば、利用者が大学生で、大学で組織的に e ポートフォリオが導入されており、ある程度活用されている場合を考える。一人の学生に注目すれば、学生自身が学修を深め、エビデンスとともに自己アピールができる。ある科目に注目すれば、科目の中での利用を抽出すれば、その科目の学修成果をエビデンスとともに示せ、これは担当教員の教育力を示すことにもなるし、授業内容の改善等にも活用できる。あるプログラム（学科等）に注目
すれば、その学科の教育の達成度をエビデンスとともに示すことも可能であり、カリキュラムの改善等にも活用できる。このように、単一の e ポートフォリオであっても、扱い方を変えるだけでも様々な活用が考えられる。
次に、扱う時間スケールを軸に考えると、1 回の授業の中で行う短いものから、1 つの科目を通じて行うもの、学期等の区切りを超えた長期間のプロジェクト、大学等 1 つの組織に所属する期間のもの、複数の組織に渡るものから生涯利用するものまで考え得る。また、利用する対象者を軸に考えると、学習者用のポートフォリオ（ラーニングポートフォリオとして区別する場合もある）、教員用のティーチングポートフォリオ、研究者を対象としたリサーチポートフォリオ等様々ある。用途を軸に考えると、教職ポートフォリオ、キャリアポートフォリオ、
学生生活ポートフォリオ、学生カルテ等こちらも様々ある。図 2.1.1 で示したように、e ポートフォリオの基本
概念は、リフレクションを伴う能動的学びと蓄積した学修成果を用いたエビデンスで裏付けられた自己アピールであるという原点に立ち返ると、どのような e ポートフォリオでも、その要素を備えているかどうかがポイントになるのかもしれない。

2.1.3 e ポートフォリオシステム
eポートフォリオの概念の実現を支援するシステムがeポートフォリオシステムということになろう。科目の中でコミュニティによるリフレクションを実現するには、例えば、LMSのオンラインディスカッション（フォーラム）が利用できるし、オンラインプレゼンテーション機能があれば、対象が限定されるがショーケースも実現の可能性がある。LMSでは科目を超えた規模や期間を対応し難いし（期間の長いeポートフォリオ用科目を作ることで擬似的にある程度可能）、外部者へ見せることのできるショーケースの実現は難しいので、その場合は、学習者中心
で、目的に応じたコミュニティの力を借りたリフレクション、対象毎のショーケース、チェックリストやルーブ
リック等のeポートフォリオを支援するツールが便利であろう。汎用的なものとしては、MaharaやOSP等のオープ
ンソースのものや商用のもの等多数ある6)。しかし、用途が限定される場合は専用のものの方が使いやすいこともある。さらに、使い方さえしっかりしていれば、eポートフォリオはGoogle Driveでも実現可能とする例もある7)。

2.1.4 e ポートフォリオの今後の展開
e ポートフォリオにより、教育・学修の ICT 化がすすみ、学修スタイルもそれに適応したものとなり、より深い学びが実現するとともに、その学修成果が電子的に蓄積され、そのエビデンスに基づく自己アピールも可能になってきた。その過程で、学修成果ばかりか学修活動も記録可能になり、また、今後、システム連携やデータの標準化が進むことで、学習者個人又はプログラムや組織単位での統計情報も得られるようになることが期待される。また、組織間連携が進めばさらに規模は拡大し、まさに学修に関するビッグデータとなり得る。これらのデータを可視化・解析することで、学修科学に関する知見が得られるだけでなく、学習者へのフィードバックによる効果的な学修支援や、ドロップアウト予備軍の早期発見・指導、学修成果の総計によるカリキュラムや教育内
容の改善など、まさにラーニングアナリスティクスやインスティチューショナルリサーチ、エンロールマネージ
メントへの貢献も期待される。また、e ポートフォリオに蓄積された学修アクティビティはビッグデータとみなすことも出来、クラウド等との連携で今後の活用が期待される。

2.1.5 まとめe ポートフォリオに関して、その基本概念、対象や種類と実際のシステム、今後の展開に関して概説した。eポートフォリオが根付くことで、よりよい学修環境と教育改革が進むことを期待する。

5

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

参考文献
1) Helen Barrett：Balancing the Two Faces of ePortfolios, Education for a Digital World 2.0, Innovationsin Education, Vol. 2, Edited by Sandy Hirtz & Kevin Kelly, pp.291-307 (2012).Web版(2015 年 1 月確認）：http://openschool.bc.ca/info/edu/7540006133_2.pdf
2) John Zubizarreta：The Learning Portfolio :Reflective Practice for Improving Students Learning Second
Edition (San Francisco:Jossey-bass,2009), p.25.
3) Janice Smith：Introduction to the Open Source Portfolio, Sakai Conference, July 8-10, pp.48-49. Web
版(2015 年 1 月確認）：http://www.slideshare.net/knoopwww/new-to-sakai#4) 鈴木克明, 根本淳子：「大学教育 ICT 利用サンドイッチモデルの提案-ポートフォリオは応用課題に、LMS は基
礎知識に-」, 日本教育工学会第 28 回全国大会発表論文集, pp.969-970 (2012).
5) 文部科学省:中央教育審議会「新たな未来を築くための大学教育の質的転換に向けて（答申）」
より用語集(2012).
Webページ(2015 年 1 月確認）：http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/toushin/1325047.htm
6) EPAC：ePortfolio-related Tools and Technologies,

Updated 7/25/2013. Webページ(2015 年 1 月確認）：http://epac.pbworks.com/w/page/12559686/Evolving%20List%C2%A0of%C2%A0ePortfolio-related%C2%A0To
ols7) Helen Barrett：ePortfolios with GoogleApps, Google Siteを使ってeポートフォリオを作成することに焦点を当てたWebページ(2015 年 1 月確認）：https://sites.google.com/site/eportfolioapps/

2.2 オープンソースによる実装 〜Mahara〜
Mahara は、高等教育に特化したオープンソースの e ポートフォリオシステムである。配布サイトの冒頭には以下のように記してある。

Mahara は、君の e ポートフォリオをつくるために必要なすべての機能をそなえた Web アプリケーションだ。日記を書いたり、ファイルをアップロードしたり、ソーシャルメディアの記事を貼り付けたり、グループで共同作業をしたりすることができる。(https://mahara.org より、筆者訳)
学生が主体となって自分自身の e ポートフォリオを自在に作れることを念頭に設計されている。ここでは、eポートフォリオのオープンソース実装である Mahara について、どのような機能をもっているのか、どのような構成になっているのかを簡単に紹介する。

2.2.1 Mahara のおいたち
Mahara という耳慣れない言葉は、ニュージーランド先住民族マオリの言葉で「考える」という意味である。
Mahara の開発は、2006 年にニュージーランドにおいて開始された。当初は、4 つの高等教育機関 が参加した e
ラーニング共同プロジェクトとしてスタートしたが、2007 年以降 IT 関連企業のキネオ・パシフィック社とカタ
リスト IT 社が開発の中心となっている。
2014 年 2 月現在、Maharaはプロジェクトホームページ1) からダウンロードして無料で利用することができる。
オープンソースプロジェクト として多くのプログラマが協力し、活発に開発が進められている。例えば 2012 年
中にバグ修正を含めて 7 回のバージョンアップがあった。オープンソースなので、動作を変更したり新たな機能を追加したりすることも自由にできる。

2.2.2 Mahara システムの概要
e ポートフォリオシステムとしての Mahara の機能は、電子データを蓄積する機能、蓄積したデータを素材として Web ページを作成する機能、作成した Web ページを共有する機能の 3 つの部分に分けられる(図 2.2.1)。

6

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.2.2.1 蓄積
Mahara の利用は、まず自分の活動の成果となるような電子データを蓄積するところから始まる。対象となるデータは、レポートやプレゼンテーションの資料などのパソコンで作成した電子ファイル、デジカメの映像、Maharaの日誌機能を使って日々の活動を記録したものなど様々である。Mahara では「コンテンツ」という名称でこれらの電子データを取り扱う。いろいろなコンテンツのタイプを扱えるようになっており、プロファイル、ファイル、日誌、レジュメ、プラン、ノートといったものが用意されている。

図 2.2.1 Mahara の全体概念「ファイル」は画像ファイルや PDF ファイルなどパソコン上に電子ファイルとして存在しているものをアップロードしたものである。
アップロードしたファイルは Mahara のファイル管理機能を使ってフォルダを使って整理できる。Dropbox にあるような、バージョン管理機能はない。
「レジュメ」や「プロファイル」では、ファイル等と異なりあらかじめ入力する情報の種類が決められている。
例えばレジュメには教育歴や雇用歴を記入するフォームや業績を記入するフォームなどが用意されている。
ここにあげた「ファイル」「レジュメ」といったコンテンツのタイプは、それぞれがプラグイン として用意されている。不要な場合は外しておくことができるし、自分が欲しいものがない場合には、あらたに作成して追加することもできる。
Mahara のコンテンツは完全に個人のものであり、蓄積するだけでは他の利用者に見せることはできない。次項で説明する「ページ」に乗せて、はじめて他の利用者と共有することができる。

2.2.2.2 整理
パソコンに入っているファイルや写真データを眺めているだけでも、自分の活動を振り返ることができる。しかし、これらのデータが何らかの方法で整理してあればより良いし、整理すること自体が振り返りを促進するだ
ろう。
Mahara では、コンテンツとして蓄積した電子データを Web ページに配置し、整理することができる。Mahara
で作成する Web ページは「ページ」と呼ばれる。前節で紹介したコンテンツは、それ単体では他の利用者に見せることはできないが、ページに配置することで見せられるようになる。コンテンツのタイプによって、適した見せ方があるため、タイプ毎にページに配置するための部品を提供している。Mahara ではその部品を「ブロック」と呼んでいる。
Mahara でのページ作成作業は、コンテンツを見せるためのブロックを選び、それをページ上に配置・設定することが基本となる (図 2.2.2)。

7

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 2.2.2 Mahara のページとブロック
図 2.2.2 の左側にあるように、ブロックには様々なものが用意されている。ページのおおまかなレイアウトを決めた上で、これらのブロックをドラッグ・アンド・ドロップで好きな場所に配置していく。あとからの場所の変更も同様にできる。また、ブロックももちろんプラグインとして用意されており、後から追加することが可能だ。

2.2.2.3 共有
Mahara で作ったページは、自分だけがみられる状態から、インターネットに公開している状態へと、細かく公開範囲を設定できる。日付を指定し、期間限定で公開することも可能だ。関連ページをコレクションという形でまとめて、一括して共有設定することもできる。
Mahara は e ポートフォリオシステムであるとともに、SNS 的な機能も持っている。各ページにコメント欄が設けられており、教員が学生のページにアドバイスしたり、学生同士で議論したりするのに使えるだろう。グループを作る機能もあり、グループでファイル管理やページ管理を行い共同作業を進められる。ページの公開範囲を
グループ単位に指定することもできる。

2.2.3 Mahara の利用
Mahara の紹介をしてきたが、さて、これを使って何ができるだろう。
学生が自由に利用できる Mahara を大学で運用した結果、活発に利用がなされ学修が深まり自己アピールまでできるようになる、というのが理想的ではある。しかし、e ポートフォリオを有効に活用するにはドキュメントを取り扱う種々のスキルが必要であるし、自主的に学修内容を振り返り深めるという学修態度を、大部分の学生が身につけているだろうか。Mahara を素の状態で提供して「さあ使ってください」ではあまり活用されそうにない。
最初は教員主導で授業の中で利用するところから始め、授業を跨いだ学修成果の蓄積と振り返りを勧めていき、
e ポートフォリオの有効性を実感してもらうことも必要かもしれない。
国内でのMaharaの利用事例については、年に一度のMahara Open Forum 2)で情報交換されている。海外の利用事例は、Mahara Newsletter 3)で読むことができる。多くは、教員や大学主導で学生に有効に使ってもらおう、といった事例であり、これからeポートフォリオを導入しようという大学では大いに役立つだろう。

8サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.2.4 まとめバージョン 1.9 までの Mahara では、キャッチフレーズを “Create and collect/Organise/Share and network”としていた。すなわち、システムの機能を
1. オンラインでの電子ファイルの作成と蓄積
2. 蓄積したファイルの整理
3. 整理したものの共有とまとめていた。2015 年 1 月時点の最新版 1.10 では、これが “Create/Share/Engage” となっている。
1. オンラインでの電子ファイルの作成と蓄積、整理
2. 整理したものの共有（共有範囲の設定）
3. オンラインでの友人の検索と、グループへの参加というような意味合いであり、Mahara の SNS 的な側面を強調したものとなっている。Mahara 開発グループの今後の方針を示すようで興味深い。
筆者は大学で教育システムの管理運用をしており、Mahara のようなシステムを学生に提供して活用してもらう立場である。Mahara を自発的な活用するようになるには、各学生が「主体的な学習者」として確立している必要があると考えている。
参考文献
1) Mahara, Home - Mahara ePortfolio System (2015 年 2 月確認）: http://mahara.org/
2) Mahara Open Forum, Maharaユーザコミュニティ (2015 年 2 月確認）: http://eport.f-leccs.jp/muc/
3) Mahara Newsletter, Mahara Newsletter(ISSN 2230-4045) (2015 年2 月確認）:http://mahara.org/newsletter/

2.3 オープンソースによる実装 〜Sakai,Karuta〜
e ポートフォリオシステムと LMS(Learning Management System)や CMS(Course Management System)と呼ばれる学修管理システムは、その利用目的の違い、教授方略の違いによりそれぞれ別システムとして独立していることが多い。そのため、学生のレポートやプレゼン資料等の学修成果物が e ポートフォリオシステムと学修
管理システムに散在し、結果、学生の科目横断的な振り返りなどの際に問題となる。
Sakai CLE (以下 Sakai)には Open Source Portfolio (以下 OSP)という e ポートフォリオツール群が内包されており、課題の提出やテストの実施、成績管理といった一般的な LMS の機能と、OSP による e ポートフォリ
オシステムとしての機能の両方を併せ持っている。このことにより、e ポートフォリオを作成する際や学修を振り返る際に、レポートやプレゼン資料等の学修成果物を Sakai の同一プラットフォーム上でシームレスに再利用できるという利点がある。
本節では、 OSP による e ポートフォリオの概要とその設計を俯瞰し、Apereo Foundation で次期 e ポート
フォリオシステムとして位置付けられ開発が進められている KARUTA について述べる。

2.3.1 OSP
OSPは、ミネソタ大学が開発したeポートフォリオシステムである UM Electronic Portfolioのソースコー
ドが元になっており、2003 年 1 月にソースコードをOSPI(Open Source Portfolio Initiative)に提供し、オープンソースライセンスの下、開発が進められてきた1)。その後、Sakaiに統合されたことによりリソースや課題等のSakaiツール群と連携してeポートフォリオを作成することが可能になった。OSPツール郡とその機能について表 2.3.1 に示す。

9

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

表 2.3.1 OSP ツール群の名称と機能
ツール名
フォーム
マトリクス
用語集

機能
マトリクス、ポートフォリオテンプレート、リソースで利用する入力フォーム(XML ス
キーマ、XSD)を管理する
表を使って、構造的に学習成果物やリフレクションなどを管理する
マトリクスのラベルに使用した用語の意味を表示する

ポートフォリオ

Web ページとしてポートフォリオを作成し、編集や共有範囲や公開条件などを管理する

ポートフォリオ
テンプレートWeb ページとしてポートフォリオを作成するのに必要なテンプレート(XSLT スタイルシート)を管理するスタイル

マトリクス、ポートフォリオテンプレートで利用するスタイルシート(CSS)を管理する評価提出されたマトリクスのセルについてリスト化し、総括的な評価(フィードバック)を管理する

2.3.1.1 マトリクスによるルーブリック評価
マトリクスは、学生が学修成果物を蓄積し、振り返り、評価するといった e ポートフォリオにおける学修ワー
クフローを学生にガイドすることができる重要かつ OSP の代表的なツールである。
行と列からなる表の各マス(以下セル)に学生の学修成果物(エビデンス)や振り返り(リフレクション)および評価者によるフィードバックを一組として管理することができる。また、行ラベルにスキルやコンピテンシー等の評価基準、列ラベルに達成度、各セルにスキルやコンピテンシーの達成度を判断するための記述語を設定することでルーブリックを表すことができる(図 2.3.1)。学生がマトリクスによってルーブリック評価を行うことができるため、学修の到達度を教員
のみならず学生自身で把握できるようになるのと同時に学修成果物を構造的に蓄積することが可能となり、学修を振り返るのに役立つ。

図 2.3.1 マトリクスによるルーブリックの例

10サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.3.1.2 ポートフォリオテンプレートによるショーケースポートフォリオ
ポートフォリオツールを使って Web ページのショーケースポートフォリオを作成することができる。予めポー
トフォリオのコンテンツや構成、Web デザイン等を設計したテンプレート(XSLT スタイルシート)を作成すること
で、ショーケースポートフォリオ作成の労力と手間を大幅に軽減することが可能である。例えば、テンプレート
によってポートフォリオのコンテンツとしてマトリクスに登録されている学修成果物へのリンクや振り返りのコメント等を自動的に挿入することができ、予め用意した入力フォーム(XSD)に情報を入力させて利用することもできる。
ショーケースポートフォリオの出力する仕組みを図 2.3.2 に示す。
コンテンツとして指定されたデータは、
一旦 XML データとして出力され、それが XSLT スタイルシートにより HTML に変換されることで、Web ページとして表示される。

図 2.3.2 XSLT スタイルシートによる Web ページの作成

2.3.1.3 構築・運用の課題
マトリクスは単純にレポート等を整理する入れ物としても利用することができるが、アウトカムベースの授業
設計、カリキュラム設計があってこそその真価が発揮される。つまり、授業やカリキュラムがアウトカムベースで設計されていることがまず求められるため、構築にはインストラクショナルデザイナーのような専門家と協働で取り組むことが望ましい。そのため、OSP による e ポートフォリオシステムの構築をサポートしているアメリカの会社は、アウトカムベースの授業設計のコンサルティングを含めた構築サポートを行っている。また、マト
リクスを始めとした OSP の各ツールのセットアップには、XML 及び XML 関連技術(XSD, XSLT, XPath 等)によるドキュメンテーションスキルや HTML や CSS, Javascript 等の Web デザインスキルが要求される。そのため、実際に OSP を運用する際には IT 部門や企業等による技術的な協力体制を整えることが必要となるであろう。

2.3.2 KARUTA
Karuta は、カナダの名門大学 HEC Montréal (モントリオール商科大学) が開発し、フランスの IUT-2 グルノーブルや京都大学、Three Canoes LLC などが協力して強化を図っているオープンソースeポートフォリオシステ
ムである2)。OSPのマトリクスと同様、ルーブリック評価ができ、ポートフォリオの設計がWebブラウザで行えるなど、OSPにおけるXML等の技術的な課題を解決している。また、IMS Globalにより策定されたLMSで学修ツールの相互運用性を高めるための規格LTI(Learning Tools Interoperability)がサポートされるため、Sakaiに限らずLTI
3)
準拠のLMSから利用することができる 。ソフトウェアライセンスには Educational Community License が採用される予定であり、Sakaiコミュニティだけに限らず広範なコミュニティが参加できるよう準備が進められている。
Apereo FoundationにおいてもIncubatorプロジェクトという位置付けて近く正式に立ち上がる予定(2014 年 3 月
現在)である.

2.3.3 おわりに
Sakai のメンテナンスやカンファレンスの開催等のコミュニティ活動は、高等教育における OSS を支援している Apereo Foundation によって基金運営されており、将来もコミュニティの運営とソフトウェアのメンテナンス
および開発について持続可能な体制が取られている。Sakai の e ポートフォリオツールである OSP のマトリクス
は、ルーブリックを活用したアウトカムベースの授業およびカリキュラム設計に適用してこそ真価が発揮され、マトリクス等への蓄積したデータは、ショーケースポートフォリオへの展開も可能である。しかし、OSP のセッ
11サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

トアップ等の技術的な設計に目を向けるとソフトウェアライフサイクルの終盤を迎えてきているとも思われる。
今後は、次世代の e ポートフォリオシステムとして KARUTA が Apereo Incubator プロジェクトで開発が進められる予定である。KARUTA の LTI 準拠により、それぞれの高等教育機関の LMS との連携が実現し、より効率的な e
ポートフォリオ活用が広がることを期待する。
参考文献
1) The Impact of the Open Source Portfolio on Learning and Assessment, Darren Cambridge, Luke Fernandez,
Susan Kahn, Judith Kirkpatrick, and Janice Smith, http://jolt.merlot.org/vol4no4/cambridge_1208.pdf,
MERLOT Journal of Online Learning and Teaching, Vol. 4, No. 4, December 20 (accessed 2014/03/24)
2) Portfolios for the Future of
Sakai, https://confluence.sakaiproject.org/display/OSP/Portfolios+for+the+Future+of+Sakai, Sakai
wiki (accessed 2014/03/24)
3) IMS Global: Learning Tools Interoperability, http://www.imsglobal.org/lti/, IMS Global Learning
Consortium (accessed 2014/03/24)

2.4 キャリアポートフォリオの活用
2.4.1 概要
キャリアポートフォリオは、文字通りキャリアに関わるポートフォリオで、学生の入学から卒業にかけてのキャリアに関わる内容を自分なりに纏めておき、就職活動に際して活用するためのものである。こうした観点で、自分の活動記録の保持や、芸術系や情報系などでは、自分の作品の保持・公開して、就職活動の際の PR に活用する事案も想定される。また、近年の学士力養成のニーズに呼応して、上記のような専門的な領域で無くても、日頃の自分の活動を振り返り、その記録を蓄積する取組にも活用されている。特に、キャリア関連科目では、年次を跨がって能力に関する振り返りを行う必要があることから、ポートフォリオに自分の能力に関するエビデンス等を記録しておくことが有効となる。
キャリアポートフォリオの取組では、ロールモデル型eポートフォリオとして日本女子大学の事例（RMPポート
フォリオ）が有名である1)。長年にわたる卒業生の情報をロールモデルとして採用し、学生自身の過去と現在の取組（ポートフォリオ情報）を活用して、様々な比較を行える仕様となっている。何らかの達成度を数値化して、企業別・業種別に分かれたロールモデルの比較などを行えるようになっている。現在のビックデータ指向のLearning Analyticsに繋がる取組としては先駆的である。金沢工業大学では、過去からの自分の歴史を振り返り、
今後の学びや将来の目標を設定していくという視点で、様々な質問に答える結果、キャリアレポートが作成される、いわゆる振り返り型のポートフォリオ(KITポートフォリオシステム)として有名である2)。初年次教育と連動して、中学高校時代を振り返り、大学で何を学ぶか・何故学ぶかという学習者特性を意識しながら、最終的にはキャリア観を育むシナリオは大変良くできている。秋田大学は、文部科学省の就業力支援事業の中で、全学的な就職支援・キャリア形成の一環で、キャリアポートフォリオの整備及び推進を進めている。国立大学として、学生一人一人のキャリア設計を支援するきめ細かい取組としては先導的である。本SS研の研究会でご発表頂いた創価大学では、学生生活・学修面と合わせてキャリア系のポートフォリオも検討を進めており、一体的な運用を行っている。キャリアポートフォリオについては、KITポートフォリオ同様に、学生の活動の振り返りを蓄積し、最終的にキャリアプランニングに役立てようという思想になっている。いずれの事例に共通する運用上のポイント
は、教員の関わり方とされる。単に学生が蓄積するだけではなく、教員が適切なアドバイジングを行うことで、効果が左右される。これは、本報告書全体の後半において、各大学の事例が紹介されているので、参考にされたい。

2.4.2 千歳科学技術大学の事例（カルテ）以降で、千歳科学技術大学（以下本学と呼ぶ）での取組事例を通じて、キャリア教育での利用に関する可能性を検討する。なお事例では、e ポートフォリオを全体システムの名称とし、学生の全方位的な指導を行うための機能を学生カルテと呼ぶことにする。学生カルテでは、学生のプロファイル情報の管理が基本となる。学生個人
12

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書のプロファイル情報としては、氏名・連絡先・出身校・入試区分等を含めるのが一般的である。これに加え、入学後に撮影した学生の顔写真もカルテに登録することも多い。顔写真は各教員が授業や課外活動でのグループワークなどで利用するニーズが高い。そこで、本学では、図 2.4.1 のような学生カルテをアドバイジングのグルー
プ単位でまとめて印刷できるようにしている。

図 2.4.1 学生カルテにおける個人情報閲覧画面と所見の共有画面
横断的に情報共有を図りながら学生指導を行うためには、教職員が各々の立場で所見情報の提供を図る必要がある。本学では、入学直後からクラスアドバイザが学生 5～7 名程度のアドバイジングを行っている。その際、アドバイザは、学生の面談を行った所見情報を学生カルテに書き込むことになっている。アドバイザ以外にも、学修面や生活面で躓いた学生の教務・学生相談記録の有無の書き込みや、学部 3 年次以降の就職に関連した個人面談に関する情報の書き込みも行っている。一連の書き込み情報は、キャリア教育のような出口指導で活用されることが多い。本学では、卒業研究を担当する指導教員が日頃の就職のアドバイスも行っている。その際、指導教
員は、研究室所属の学生の入学後のすべての所見情報を見られるようになっている。昨今の社会情勢の中、就職活動で躓き精神的に追い込まれる学生もおり、キャリア支援課・学生支援課・指導教員が情報共有しながら対応を図る事例も増えている。また、低学年からのメンタルな問題を抱えたまま就職活動に入る学生も増えており、
今後ますます学生指導と出口指導の連携が求められている。こうした状況もあり、学内的な学生カルテの利用意
識は非常に高まっている。

2.4.3 千歳科学技術大学の事例（ポートフォリオ）
学生指導上は、教員による所見情報の共有と同時に、学生自らが何を考え何を意識しているのかを知ることも重要となる。また、学生が自身の考えや意識を振り返ることは、自己の成長においても重要となる。本稿では、eポートフォリオで学生自らが文章や評価等を書き込め、時系列的に蓄積・表示する形で教員・学生双方で活用できる機能をポートフォリオと呼ぶことにする。ポートフォリオでは、学生の人間力養成のための自己目標に関する数値の表示、取組に関する振り返りコメントの表示や他者からの評価付与を行うこともできる。
学生が自己目標を立てるためには、その指標が必要となる。本学では、文部科学省の学士力や経済産業省の社会人基礎力をベースとして、大学で身につけるべき人間力の項目（評価項目）を設定した(表 2.4.1)。これは、各科目で参照できるものである。この評価項目に対して、ルーブリック評価を基準とした 5 段階の評価軸を設定している。
本学では、学部 1 年から 3 年次まで、キャリア教育（半期ごと）を実施している。上記の評価項目は、この中で行われている自己評価及び他者評価で活用されている。自己評価については、学生が学期の始めと終わりに項
目ごとに 5 段階評価で実施されている。学生には、自己評価の結果を可視化したレーダチャートを用いて、自ら
13サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書の成長度合いを確認するように指導している。当然のことながら、取組前と取組後を比較して、必ずしも能力値が上昇するとは限らないが、学生には数値の変化がどのような意識の変化によるものかを考えさせている。他者
評価は、学部 2 年で実施される社会活動（ボランティア）やプロジェクト学修、又は学部 3 年で実施しているイ
ンターンシップ等の課外活動で実施されている。企業関係者やボランティア先の職員に、先で述べた評価項目が反映された評価シートを配布・記入・提出してもらい、それをキャリアのスタッフがポートフォリオに転記している。ここでの評価は、特に良いものに星印を付ける形としている。ポートフォリオでは評価を一元管理できる
ので、様々な活動に参加した学生は、他者の評価を振り返りの一環で閲覧できることになる。こうした課外活動に対する外部評価の積み重ねは、就職活動の際の自己 PR の一助になるので、キャリア教育に参加する学生の多くから高評価を得ている（図 2.4.2 右側）。
表 2.4.1 評価項目の一部
基礎的科学知識主体性

尺度

周囲の状況に流されることなく、自ら科学全般にわたる基礎知識を有し、科学の価値判断に従って物事に取り組的思考ができる力む態度

1

基礎的な物理、数学の知識を持っていな 先生や先輩から具体的に指示されいた事ができないことが多い

2

先生からヒントや支援があると、実験など 先生や先輩から指示されたことにつで見られる現象を物理、数学の用語をいて、途中で指示を受けられればで使って、説明することができる
きる。

3(学部卒）
4
5(院卒）

現象や与えられた課題について、物理、 先生や先輩から言われたことについ数学の用語を使って、説明することがで て、いちいち指示を仰がなくても、一
きる。
人でできる
先生や先輩から指示された事以外
現象や与えられた課題について、数学的に、背景や理由についても理解できに評価することができるる
思いこみや憶測を入れることなく、目に先生や先輩から指示された事以外映った現象を物理、数学を使って因果関 に、背景や理由を考え、指示以上の係を分析できる
事が自発的にできる

キャリア教育での振り返りは、自己評価以外にも文章で書き込む形で実施されている。学期の始めに自己の目
標設定をさせ、学期の終わりにその振り返りを書かせ、これをポートフォリオ内で蓄積している。例えば、本学
では学部 1 年次は学科の配属を行わない。キャリア教育では、これを利用して、入学直後に学びたい内容やそれに向けた努力目標を設定させる。そして 1 年終了の学科配属段階で、自分の考えが如何に変化したか（成長したか）を振り返らせる。同様に、2 年次、3 年次でもこうした目標設定と振り返りを行っている（図 2.4.2 左側）。

図 2.4.2 本学定義の能力と自己評価及び他者評価の集計表
最後にキャリア教育で見た e ポートフォリオの有効性について纏める。学部 4 年間を通じて行われるキャリア
教育では、学生自身が自ら実現したいこととそのためにすべきことを常に振り返りながら、学生自らが成長する
14

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

過程を支援するためにある。この点で、学生の日頃の活動状況を常に蓄積できるポートフォリオはとても有効といえる。本学の事例で紹介したように、e ポートフォリオを利用することで、大学としての学びのプログラムの中で蓄積したものを振り返り、またそこを起点に「できること」を増やすための学修の仕掛けを作ることもできる。IR（Institutional Research）に代表されるように、大学は様々なデータを活用して教育の質を向上させ、学生の質保証に取り組むことが今後求められるであろう。その初めの一歩として、教職員が一体となって、学生一人一人の状況を“性善説”に立って把握し、お互いに共有していくことが大事ではないかと考える。
参考文献
1）小川賀代：「教育工学における学習評価 e ポートフォリオ」,教育工学選書第 8 巻(永岡慶三・植野真臣・山内祐平),ミネルヴァ書房,pp.113-127 (2012)2) 藤本元啓：「KIT ポートフォリオシステムとキャリア教育」,-金沢工業大学 (特集 社会的・職業的自立に向けたキャリア形成教育を考える),大学教育と情報,私立大学情報教育協会 19(2), pp.7-9,(2010)

2.5 様々な e ポートフォリオの実装と連携
2.5.1 概要
2008 年度から試行錯誤を繰り返しながら創価大学独自の電子ポートフォリオシステムを開発してきた1,2)。創価大学でポートフォリオを導入する当初の目的は、① 特に初年次における目標や課題の明確化と学修の動機付けの獲得、② 学修・進路の目標に対する達成度の定期的検証と自己認識、③ 学修内容に対しての理解度向上と自学
自習の習慣化、④ 4 年間の行動履歴の蓄積・就職活動などでの活用、⑤ 蓄積された学生の詳細な情報をIR・教育政策の企画立案に活かすであった。これらの目的を達成するためには、とくに「高校から大学への移行期」である初年次から学生にポートフォリオを定着させる必要があると考え、1 年生の基礎演習において全学的に導入することからはじめた。2009 年度から経済学部、経営学部の 2 学部をモデル学部として運用を開始し、2010 年度
より全学導入を行った。現在は、キャリア教育、語学教育等、様々な分野で利用されている。

図 2.5.1 ポートフォリオシステムの画面

15

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.5.2 システムの概要
本システムは、学生生活ポートフォリオ、キャリアポートフォリオ、学修ポートフォリオ、教職ポートフォリオ（教職履修カルテ）の 4 つの機能を持つ。
表 2.5.1 に、システムの機能の概要を示す。開発した電子ポートフォリオシステムの画面の例を図 2.5.1 に示す。本システムは、教務情報システムから必要なデータを夜間に同期している。これにより、学生や教員がデー
タの転記をおこなわなくてすむようにしている。
表 2.5.1 ポートフォリオシステムの概要
ポートフォリオの種類

機能
目標設定

学生生活ポートフォリオ
達成状況と振り返り
キャリアのための基本情報
キャリアポートフォリオ

進路計画表
就職活動記録

学修ポートフォリオ
教職ポートフォリオ

詳細
セメスターの目標設定
1 週間生活リズムの計画
4 年間計画表
1 週間の活動記録
1 ヶ月の活動記録
セメスターの振り返り
サポート登録カード
内的・外的キャリアシート
進路プランニングシート
エントリーシート
OB・OG 訪問履歴

科目毎のポートフォリオ
語学ポートフォリオ
教職履修カルテ

2.5.3 授業での活用と課外での活用の組み合わせシステムの利用率を向上させるために、授業と連動させている。学生生活ポートフォリオは初年次教育科目である基礎演習において、キャリアポートフォリオは共通科目のキャリア科目群において、教職履修カルテは教職科目において、活用にするようにしている。表 2.5.2 に活用事例を示す。
課外での活用においては、語学ポートフォリオの活用が特徴的である。英語が不得意な学生のグループでの活動、英語が得意な学生のグループでの活動において、顕著な実績をあげている。得点の向上具合を競い合い、入賞者には図書券を贈呈する取組である。過去数セメスターの実勢で、1 位入賞者は、TOEICのスコアが 105 点～250
点向上している3)。
表 2.5.2 ポートフォリオの授業での活用例
セメスター

ポートフォリオの活用の状況の例

電子化

基礎演習（目標設定とタイムマネージメント）
セメスター単位で学習に関する目標設定、振り返り（経済、法、文、経営学部で活用）○

前 共通科目：キャリアデザインと職業（内的外的キャリアシートの作成）
期 「内的キャリア・外的キャリア」という視点から、進路の選択肢を広げる
1年

共通科目：ワールドビジネスフォーラム(キャリアポートフォリオ）
世界を舞台に働くためのキャリアプランのモデルを提供する授業
共通科目：キャリアデザイン基礎（4年間計画表、内的外的キャリアシートの作成）
後 働くことと学ぶことの関連性を考えて大学生活の計画をたてる。
期 経営学部専門科目：グループ演習A（PBL科目、学習ポートフォリオの導入）
グループ単位で自らの学びについてPDCAサイクルをまわす
教職課程履修者の学習ポートフォリオの作成（約400名）
履修した科目の目標設定と振り返りを行う

経営学部専門科目：グループ演習B（PBL科目、学習ポートフォリオの導入）
前 グループ単位で自らの学びについてPDCAサイクルをまわす
２年
期 共通科目：キャリアデザインと職業（内的外的キャリアシートの作成）「内的キャリア・外的キャリア」という視点から、進路の選択肢を広げる
共通科目：ワールドビジネスフォーラム(キャリアポートフォリオ）
世界を舞台に働くためのキャリアプランのモデルを提供する授業

16

○
○
○
×
○
×
○
○

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.5.4 学修ポートフォリオを普及させるために紙媒体での学修ポートフォリオの普及と教職履修カルテを活用しながら、全学的な展開を進めている。

2.5.4.1 紙媒体での作成
ポートフォリオとは何かを体感的に理解させるために、紙を使った学修ポートフォリオの普及を創価大学の教育・学習支援センターが中心となり進めている。例えば、経営学部では、表 2.5.2 に示したように PBL を導入した科目であるグループ演習 A、B において、自らの学びについて PDCA サイクルをまわす（本取組は、河合塾のア
クティブラーニングの調査でも高い評価を得ている）。
初年次の段階で学修ポートフォリオを作成した経験がある
ため、他の授業での活用が容易になっており、電子媒体への移行を徐々に進められる段階にきている。

2.5.4.2 学修ポートフォリオの活用（電子媒体での作成）
2010 年度生から 4 年次必修科目である「教職実践演習」履修の前提条件として、学生が一人当たり 20 科目前後の基礎科目を履修することが必要になった。これらの科目では学修カルテ（学修ポートフォリオ）作成が必須である。そこで、強制力が働くようにして学修ポートフォリオの作成を義務づけ、学修ポートフォリオから教職履修カルテ等の報告書を自動生成することにした。これにより 1 学年の約 400 名が毎年活用することになり、これをきっかけにして、学修ポートフォリオを学内に普及させることを目指している。

2.5.5 初年次教育での導入しキャリア教育につなぐ
創価大学の文系学部では、初年次教育を実施するために、前期セメスターの中で、基礎演習科目（以下、基礎ゼミという）を配置している。その科目の最初の段階で、本システムを活用しながら、目標設定とタイムマネー
ジメントについて学ぶ。各学部の基礎ゼミにおいて学ぶ内容を標準化するためにビデオ教材やパワーポイントの資料等をポートフォリオ委員会で用意し、各教員に配布している。各教員はそれを参考にして授業を進めたり、あるいはビデオを活用しながら授業を進める。
また、基礎ゼミの中で、定期的に電子ポートフォリオの記録を印刷して持参させ、ピアレビューを行い、目標設定を修正させ、タイムマネージメントの方法を学ばせている。特にここでは、学修時間の確保の難しさや、計画通りに学修する難しさを認識させることが重要である。これに気がつけば、PDCA サイクルを自ら回し続ける一歩を踏み出させることができる。また、自分の夢や目標を具体化させるための 4 年間計画表（図 2.5.2 参照）を
キャリアセンターの職員を招きガイダンスを行い、概ね完成させる。これによりキャリア関連の授業へ繋げることができている。
前 期
１ 年

4

5

後 期

夏休

6

7

8

9

10

11

TEST

20単位

春休

12

1

2

3

TEST

20単位

英語と中国語の勉強

２ 年

TEST

20単位

留学
試験

中国語集中

３ 年

8単位

４ 年

14単位

インターン

TEST

TEST

20単位

興味のある「アジアの政治」を勉強
英語と中国語の勉強
中国で
インターン

英語

留学

資格試験

8単位

TEST

就職活動

中国の北京大学に交換留学

就職活動

内
定

TEST

20単位

TEST

卒論作成 →→→ →→ →→ 提出

図 2.5.2 4 年間計画表の例[3]2.5.6 キャリア教育での活用
1 年後期には、キャリアデザイン基礎（働くことと学ぶことの関連性を考えて大学生活の計画をたてる）、2 年
前期には、キャリアデザインと職業（「内的キャリア・外的キャリア」という視点から、進路の選択肢を広げる）、
17

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

ワールドビジネスフォーラム（世界を舞台に働くためのキャリアプランのモデルを提供する授業）等のキャリア科目でポートフォリオを活用している。ここでは、キャリアデザイン基礎を例に説明する。この授業の目的は、進路を見据えた学生生活をデザインするとともに、PDCA の重要性を認識し計画・実行できるようにすることである。

図 2.5.3：内的・外的キャリアシート
進路が決まった 4 年生のボランティアスタッフが受講生の授業サポートを行う。この時、先輩は自分のポート
フォリオを提示しながら後輩にアドバイスすることができる。なお、創価大学は、先輩が後輩の面倒をみること
が伝統になっており、様々な分野でピアサポートが実現できている。例えば、キャリアデザイン基礎では、図 2.5.3に示すようなシートを活用する。同図は、内的・外的キャリアシートの記入を支援するための画面である。一人で、シートの概要を完成できるようにするためのヘルプ機能を用意した。内的キャリアには、希望する進路への条件や理由の変遷を記入し、外的キャリアには、目標とする職種・業種の変遷、希望就業形の変遷を記入する。
この 2 つを整理して進路実現をサポートするためのものである。なお、内的・外的キャリアがどのように 変遷
したかを後輩が見ることで、自分の進路を考えるときの参考にできる。

2.5.7 システム開発の方式
本システムは、当時は参考になるシステムが存在しなかったため、実際の運用途中で多くの改変が必要になる
ことが最初からわかっていた。本システムは、実際の運用によって、多くの改変が必要であることがわかっている。そのため、保守性がよい開発方式を選択する必要があった。そこで、RBX フレームワーク（なうデータ研究所）を用いて開発した。このフレームワークは、開発途中の仕様変更に強く、また、短期間開発に向く4)。この開発環境は、 HTML で画面設計を行い、その画面の状態遷移図を作成すれば、システムの主要な部分のソースコードが生成でき、一般にビジネスロジックとよばれるルールをDSP 5.3（なうデータ研究所）5)を用いて記述すれ
ば、開発が完了する。実際に 100 画面近いシステムを 6 ヶ月の短期間で開発が完了している。また、運用中のバグの対応も数日で終わることが殆どであった。しかしながら、RBX フレームワークにも欠点が存在する。それは、RBX が想定していない画面構成を取る場合JavaScript での対応を行う必要がある。
JavaScript で書いた部分は、RBX の特長である保守性の良さが失われる。また、Java ベースのシステムであるが、ルールを訂正する部分が独18

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

自仕様のため、その学修に困難を伴う。これは他の言語と異なり、市販の教材が存在しないからである。
本システムは、このような方式で開発しているため改変することが容易であり、汎用性を担保できていると考えている。他大学が本システム利用したい場合、ルールを変更するだけでよく、技術的には容易である。

2.5.8 まとめ創価大学で開発した学生生活、キャリア、学修、教職といった 4 つのポートフォリオシステムに関して、その開発手法から授業等への導入と実践の概略を紹介した。入学から就職まで、学生を育てるために e ポートフォリ
オを活用している。
より利用率を向上させるために、2013 年度より、科目毎の目標設定と振り返りの記入に関しては、創価大学独自に開発したポータルサイトの学修支援機能に統合した。これにより、多くの学生が自主的に履修した科目の目
標設定と振り返りを始めるようになった。これが学内に学修ポートフォリオを活用する文化を根付かせるきっか
けになることを期待しつつ、今後の取組を進める。
1) 望月雅光,高木正則, 勅使河原可海：「学生生活を記録する電子ポートフォリオシステムの設計」,創価経営論集,2009,33 巻 1 号,p.73-82.
2) 望月雅光,高木正則, 勅使河原可海：「•学生ポートフォリオ S－Link の試行運用の結果を踏まえたシステムの再設計について」,創価経営論集,2010,34 巻 2・3 合併号,p.69-76.
3) 石川由紀子：「語学ポートフォリオを活用した英語自主学習支援の取組報告」,創価大学学士課程教育機構研究誌、2012 年 5 月,P153-163.
4) 日経コンピュータ：「「超高速開発」が日本を救う」,2012 年 3 月 15 日号, p.28-45「業務システムのための知識ベースシステムアーキテクチャに関する研究」,九州工業大学学位論5) 梅田政信：

文,2007.

2.6 「学生カルテ」の活用 ～教職員が連携した中途退学予防の取組～
2.6.1 はじめに
文部科学省は年間 10 万人ともいわれる大学・高等専門学校の中途退学の実態調査と予防対策の検討に乗り出した。中途退学は非正規雇用と結びついており、国としてその社会的損失を看過できないという背景がある。一方、入学定員の確保に苦しむ地方の私立大学にとって中途退学は、学生数減少に伴う学費収入の損失という深刻な問
題と結びついている。
「ユニバーサル化」の時代、中途退学者増加の要因として、学生の基礎学力の低下、受動的な学修態度、学修習慣の欠如などが指摘され、偏差値と中途退学率との間には関連性があるともいわれている。
さらに、「なぜ大学で学ぶのか？」、「将来どうなりたいのか？」という目的や目標が曖昧な学生の増加、あるいは「何かに挑戦してみたい」、「自分にもできそう」という意欲や自信、自己肯定感に乏しい学生の増加もまた中途退学を誘発する要因と考える。今、大学はその社会的責任として、学生たちに学ぶことの楽しさ、あるいは自ら主体的に学ぶことの意義を見い出すきっかけを与え、一人ひとりの成長を支援しなければならない。本稿は、札幌学院大学（5 学部 3 研究科の文系私立大学。学生約 3,400 名、教員約 130 名、職員約 70 名）における ICT を活用した学生支援の取組を紹介しながら、「広義の e ポートフォリオ」という観点から学生指導のための情報共有ツール「学生カルテ」についてシステム面と運用面から検討を加える。

2.6.2 「学生カルテ」導入の背景 －学生情報のシステマチックな活用－「学生カルテ」を導入したのは 2004 年度、今から 10 年前である。当時、大学全入化時代の到来を控えながら教育システムは学生の質的変化にふさわしい内実を備えておらず、学びに困難を抱える学生が無視できない割合で滞留するなど教育現場には深刻な事態が顕在化しつつあった。そこで、本学は 3 つのキーワードを掲げ、学生
一人ひとりの学びと成長を支援することを宣言した。
・エンパワーメント（力能を高める）：学生の個性や多様な活動を評価してキャリア形成を支援し、学生にでき
19

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

得る限りの力をつけて卒業・就職させる。
・サポート（学びを支援する）：そのために教職員が連携して組織的なサポート態勢を確立する。
・エンカレッジメント（勇気づける）：学生が自らの力で伸びていく多様な仕掛けを工夫し、学生の自主性や熱意を評価し、奨励する。
つまり、教職員が連携し、学生一人ひとりの視点に立った個別支援に取り組むことを目指したのである。これを推進する上で、学生情報のシステマチックな活用が必要不可欠と考えた。それは、学生情報を中心に教職員と組織が連携し、それぞれの専門性を発揮した個別支援を展開する活動である。情報の共有と活用を促す「学生カルテ」を導入し、個々の学生の人間的魅力を発見し、正課教育や正課外活動、学生生活全般をとおして総合的な人間力を「育む（はぐくむ）」営みである。そこで、本学ではこの情報共有ツールを「学生カルテ」とは呼ばず、学生指導シート「はぐくみ」と呼んでいる。

図 2.6.1 学生情報を中心に、教職員が連携して学生の学びと成長を支援

2.6.3 情報共有の基盤 －学生情報を一元管理する基幹データベースの構築－
学生指導シート「はぐくみ」を利用して教員は研究室から、職員は事務室から、そのアクセス権限に従って個々の学生の状況を把握する。これらの情報は基幹データベース「学生基本情報」の最新情報が常に反映されている。
本学では「はぐくみ」の導入に先立ち、この基幹的なデータベースを構築した。当時、事務局内には複数の業
務処理システムが林立し、学生情報が分散管理されていた。これを改め、統合的なパッケージ・システム（入試課、教務課、学生課、就職課、エクステンショセンター、同窓会）を導入して学生情報を一元管理し、情報共有の基盤を整えたのである。
パッケージ・システム導入のもうひとつの目的は、そこに組み込まれた優れた業務プロセスを利用して業務改善を図り、職員の業務スタイルを従来のデータ処理から情報活用に変革することにあった。これによって、職員
が学生情報を中心に教員と連携し、学生の学びと成長に関与する条件を整えようとしたのである。

2.6.4 一人ひとりの学生の状況を把握する上で有用な情報とは？
「はぐくみ」で閲覧できる情報は、基幹データベース上の定型データだけではない。学生が直面する状況や課題を把握するための情報も取り込んでいる。たとえば、学生の内面を知る、問題の予兆を発見する、学修状況を
時系列的に把握する、指導履歴を共有するなどの観点から必要な情報を収集している。
・学生の内面的な状態を知る（行動特性診断や意識調査の結果）
キャリア支援サービス会社が提供するコンピテンシー診断の結果（性格の傾向、社会的強み、職業興味や進路成熟度）を閲覧できる。また、入学後半年経過後の意識調査や 2 年次の学修行動調査の結果を閲覧できる。
・問題を抱える学生の予兆を発見する（授業への出席状況）
授業欠席は、学修意欲の喪失や学業への不適合、成績不振との関連性が高いとされる。そこで、学生証
カードリーダーを使い、あるいは e ラーニングシステムを通じて授業出席情報を収集している。
20

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

・学生指導の内容を記録し、他者と共有する（コミュニケーション記録）
教職員が学生指導の内容を自由記述で記録する（参考ファイルの添付も可能）。
これを他者と共有した場合、共有先の教職員に新着情報として通知される。学年進行でクラス担任が変更する場合、あるいは人事異動
で担当職員が変更する場合、記録は継承され、指導の継続性を担保する。

図 2.6.2 コミュニケーション記録（学生指導の内容を記録し、他者と共有する）

2.6.5 休退学者を減らすための取組例 －集団指導体制－
本学では、クラス担任制度を置き、教員が日常的に学生指導にあたっている。教務課の職員は単位修得や授業出席の状況に応じて窓口で指導を行い、キャリア支援課の職員は個別面談を通じて学生の就職活動を支援している。しかし、これらの役割分担だけでは多様化する問題に十分に対応できないケースがあり、教職員が相互に連携し、それぞれの立場から知恵を出し合い、試行的な支援に取り組む場面も増えている（たとえば、発達障害の学生に対する学修支援など）。そこで、各学部・学科は休退学者を減らすための措置として、担任、専門科目担当
教員、事務局（教務課、学習支援室等）が把握した学生の状況を「はぐくみ」で共有し、各担当者が連携した学生対応に取り組むことを年間事業計画に掲げている。以下に、社会情報学部における取組を紹介する。
同学部では専門科目を担当する教員全員で修学相談チームを形成し、「集団指導体制」のもとで学生指導に取り組んでいる。学生に対しては、クラス担任以外であってもチームの教員に相談できることを告知している。この「集団指導体制」は、クラス担任がひとりで問題を抱え込んでしまうリスクを回避する、教員と学生との相性の問題を回避する、あるいは教員がそれぞれの立場から多面的に関与することで指導の質を高めることを狙いとし
21

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書ている。修学相談チーム全員にクラス担任レベルの「はぐくみ」のアクセス権限を与え、教務課窓口での指導内
容を含めて「コミュニケーション記録」を相互に共有している。こういった組織的な取組によって状況が改善した事例が複数確認されている。たとえば、初年次科目の出席状況を把握し、不登校から休退学につながる学生の予兆を早期に発見して面談指導にあたった例では、5 月の連休明けにクラス担任と教務委員、学部長と教務課職員が「はぐくみ」を通じて連携し、欠席傾向にある学生との個人面談を集中的に展開した。その結果、欠席の多い 13 名の新入生のうち 8 名を回復させる成果を得た。

2.6.6 組織的な情報活用を実質化するために －教職協働の文化形成－
こういった取組に関与した教員にインタビューを行ったところ、その成功体験を通じて「情報共有の意義を体感した」、「教職協業に関する意識が向上した」、「学生指導のモチベーションが向上した」、「組織として学生支援のノウハウを獲得した」などの感想を持ったようである。組織的な学生支援に取り組む過程で教職員にこのような意識の変化が生まれれば、教職協働による新たな組織文化の醸成につながるであろう。
単に情報共有ツールを導入しただけでは真の学生支援は実現しない。教職協働の組織文化を形成し、すべての教職員が情報の価値を理解して実際の行動に結びつける状態をいかに創り出すか。これが重要な課題である。支援活動の実践を通じてその醸成を待つ。それだけではなく、機関としての働きかけも求められる。本学では、教職員の知識や経験を交流し、さらなる学生支援力の向上を目指すとともに、新たな気付きの中から学生支援に関する課題を共有することを目的とした対話の場を用意している。
2012 年度には中退予防策を考える教職員フォーラムを 2 度開催し、本学の休退学・除籍者の現状とその対策を議論した。第 1 回目は、教務課職員チームが取りまとめた「消極的休退学を予防するための今後の検討の方向について」という提言にもとづき、「では、私たちは今、何をすべきか？」というテーマで意見交換を行った。第 2
回目は、社会情報学部の「集団指導体制」の取組について、「このネットワーク（安全網）から外れた学生、あるいは入ってこない学生にどう対応するか？」などの問題提起を踏まえて意見交換を行った。

図 2.6.3 中退予防策を考える教職員フォーラム
参加者からは「教職員が学生情報を共有して連携することで他者の視点から新たな可能性が見えることもあり効果的である。ただし、これを組織的に展開するには教職員間で課題認識を共有することが求められる」、「普段は教職員が学生支援について意見を話し合う機会がない。今回、互いの悩みや課題、それぞれの取り組みなどを知り、共有できたことがよかった」等の感想が寄せられた。こういった「場」を継続的に用意することは、教職員間でビジョンや課題認識を共有することを促し、教職員ひとり一人の意識や行動原則を変化させる上で重要な意義を持つと考える。

2.6.7 個人情報保護対策 －学生の人権とプライバシーを護るために－2004 年度、「はぐくみ」の運用開始にあたり、情報セキュリティに関する全学的な基本方針を定めて厳格な個
人情報保護対策を講じた。その基本的な考え方は「個人情報を最大活用するために徹底的に保護する」というものである。
例えば、アクセス権限の設定は、利用部局からの要望に対して情報セキュリティ委員会がリスク評価を行い学長が決定する。このルートを備えた理由は、「はぐくみ」が部局を越えた情報活用方略であり、権限設定を各デー
タ所管部署に委ねることは適切ではないことによる。なお、アクセス権限は次の 2 つの観点からきめ細かく制御する方式を採用している。
・閲覧可能な学生の範囲（どの学生にアクセスできるか？）
各教職員に「指導者属性」（たとえば、クラス担任、クラブ顧問、教務課職員など）を与え、これを媒介に学生と関連づける。
22

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書・閲覧可能な情報の種類（どの情報にアクセスできるか？）
学生情報をいくつかのカテゴリ（たとえば、成績情報（単位修得状況、GPA）や就職情報（就職希望、活動、内定）など）に分類し、これを「指導者属性」と関連付ける。
なお、「コミュニケーション記録」（学生との面談記録）は自由記述データであり、個人の主観的な評価、価値観が現れやすいものである。
しかしながら、
この情報は個人情報保護法における保有個人データに該当するため、学生本人からの開示請求に対応しなければならない。そこで、適切な記述のためのガイドラインを制定し、「事実にもとづく指導者としての対応を客観的に記録しなければならない」、「他の教職員と連携した指導を実施するための情報共有であることを常に意識しなければならない」という考え方を徹底している。

2.6.8 まとめ
本稿では、「学生カルテ」を中途退学予防策のための情報共有ツールと位置づけ、その取組を紹介した。個々の学生が抱える多様な問題を教職員が共有し、多面的な観点からこれに向き合い、連携・協力しながら一人ひとりの学生に適合した支援策を講じる。このような丁寧な取組を通じていくつかの成功事例が得られている。一方、今後の展開として、これらのケースを個別の事象として限定的に捉えるのではなく、その内容を評価・分析、分類・統合し、そこから組織的な課題を明らかにすることが重要と考える。つまり、学生支援に関する成功事例や失敗事例を踏まえ、これを新たな知や行動に結びつけるアプローチである。学部によっては、授業への出欠席パターンに応じた効果的な支援方略など、組織的な戦略モデルの創出に着手している。
最後に、システム面での改善課題を示す。それは、「学修ポートフォリオ」としての機能強化である。本稿の冒頭で、エンパワーメント、サポート、エンカレッジメントというキーワードを提示して「はぐくみ」導入の背景を述べた。しかしながら、現状の利用は、豊かな人間性を「はぐくむ」というよりも、ドロップアウト対策が中心である。
今後の課題として、教員と職員が一体となって学生が早期に自らの将来目標を見いだすことを支援し、その実現へ向けた学修計画を共に考え、到達度を評価しながらタイムリーな助言を与える。このような学生支援
を技術的に支えるツールとして「はぐくみ」の機能強化を図っていかなければならないと考える。

2.7 大学院教育における e ポートフォリオ
教育における e ポートフォリオは自らの学修成果を振り返るところで教育効果を高めようとするものが多いが、本来のポートフォリオは、自らの業績や作品を系列的に配列し、他者へと見せるためのものだった。自らの業績の展示物を作るという意味では、研究成果の蓄積を開始する大学院課程でこれを使いはじめるのは自然なことである。また大学院課程では、指導教員による研究指導が教育の多くの部分を占めるようになる。このやりとりを電子的に保存しておくことは、学生本人の振り返りに利用できるのみならず、教育の質保証のための証拠物としても機能するだろう。
ここでは、広島大学大学院において、e ポートフォリオシステムがどのように運用されているかについて紹介する。

2.7.1 Mahara をベースとした e ポートフォリオシステム
広島大学では、大学院での学生指導の実質化のため、2010 年より生物圏科学研究科でeポートフォリオを導入 1)、
それを発展させる形で 2012 年にMaharaをベースとしたeポートフォリオシステムを導入した。このシステムは、学術振興会博士課程リーディングプログラム事業に採択された「フェニックスリーダー育成プログラム®」の実施に伴い開発されたが、同時に全学へのサービス展開も睨んで異なる部局の異なる要請にも応えられるような設計がなされている。
この節では、広島大学で Mahara をベースにどのような改修を加えてシステム開発したのかを紹介する。
Mahara は、柔軟なページ作成機能をそなえた e ポートフォリオシステムであり、学生が自主的に自分の望むものを作成する際には極めて有効なものとなる。しかし、大学側から学生に提供する e ポートフォリオシステムでは、多くの場合作成させたいドキュメントの種類がある程度決まっている。その場合に、確実に指定のドキュメントを作成させるための機構が Mahara には備わっていない。
この目的のため、広島大学ではMaharaに以下のような拡張を行い、テンプレート機能を追加した。詳細は2,3)に23サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

ゆずるが、この機能を実現するために、Maharaに下記のような拡張をおこなった。

グループ自動生成機能とテンプレート配布機能
コレクションの「ブロック変更不可」属性

進捗一覧表
これを通して、図 2.7.1 のように
1. 管理者がテンプレートを作成、それを学生のグループに配布
2. 学生は、配布された文書（e ポートフォリオ）に記入できるが、削除やページ構成の変更はできない
3. 指導教員や部局担当職員は、学生の文書の編集状況を一覧して確認

図 2.7.1 テンプレートの動作ということができるようになる。
利用している部局や教育プログラムごとに上記 1 のグループを定義し、固有のテンプレートを作成する。これにより、部局や教育プログラムごとに異なる e ポートフォリオを、システムの変更なしに実現している。
テンプレートは、Mahara のページ編集機能を使って作成する。足りない機能がある場合には、ブロックモジュールを作成して追加することで、システムへの大きな変更をすることなくほとんどの要求をみたすことができる。

2.7.2 各部局や教育プログラムでの使用例
前節で紹介した広島大学大学院の e ポートフォリオシステムは、2012 年度後期よりフェニックスリーダー育成．．．．
プログラム、2013 年度前期より生物圏科学研究科、2014 年度前期より総合科学部とたおやかで平和な共生社会創生プログラム（以降たおやかプログラム）で運用されている。
フェニックスリーダー育成プログラムは、医療系の 4 年制学生とそれ以外の 5 年制学生が混在した、博士課程前期と後期の一貫教育を実施するプログラムである。2 年目の終わりでQE (Qualified Examination) があり、3年目以降の課程に進めるかどうかを確認することになっている。
e ポートフォリオの使用目的は主に毎月の研究報告と QE のための資料作成である。
毎月の研究報告では、Mahara の日誌機能を活用している。Mahara の日誌機能は、添付ファイルをつけられたり、エントリ単位で追加できたり、固定エントリをテンプレートに配置したり、と柔軟な使い方が可能だからである。
QE のための資料は 6 ページにわたって蓄積される。学生が作成したこれらの資料をもとに、QE の審査が行われる。6 ページ中 4 ページは、教育プログラムで決められた学修目標をどの程度達成したかを自己評価するもの

24サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書(Achievement Evaluation)、残り 2 ページは QE に使用するレポート（関連するいくつかの授業科目などで提出したもの）をまとめるためのもの (Achievement Reports) である。

図 2.7.2 自己評価のための Mahara ブロックモジュール
Achievement Evaluation には、新規に作成したブロックモジュールを利用している。図 2.7.2 左に示すように、学修目標を縦方向に、学期を横方向においた表に、対応する学期／学修目標の達成度を 5 段階評価した結果を示している。各セルをクリックすると、学生は対応する達成度を入力でき、エビデンスとなるファイルをアップロードしたりコメントを記入したりすることができる。一番下の行は、各セメスターで関連する授業単位を何単位取得したかを示している。ここをクリックすると、学修目標のもう一段階下のレベルの小目標が表示され、さらにそれらがどの単位取得科目（もしくは履修中の科目）と関連があるのかが表示されるようになっている (図2.7.2 右)。
Achievement Reports は、QE に必要なレポートを表示するようになっているが、これらは LMS (Blackboard) に提出されたものである。授業などの過程をとおして提出されたレポートを、Mahara へ再アップロードすることなく表示できるようにしている。これは再アップロードの手間を省くだけではなく、そのファイルが LMS へ提出され評価された真正物であることを保証するためのしくみである。
生物圏科学研究科では、指導教員と副指導教員による学生指導をきちんと記録することで質の保証をはかろうとしており、大学院生の活動のうち、授業内容以外のほぼ全面にわたるものとそれに対する指導を記録するようになっている。作成するポートフォリオは、研究計画、履修計画、研究活動状況報告、進学就職活動状況報告、TOEIC、学会発表、修士論文など多岐に渡る。さらに、事務処理の軽減のためにもeポートフォリオシステムを活用している。部局の担当職員は、学生がテキスト入力ボックスに記入した文章を、ボタン一つで全員分をまとめてCSVファ
イルとしてダウンロードできるようになっている。
総合科学部では 2013 年度から学部教育プログラムが一新されたため、その対象となる学生にあわせてeポートフ
ォリオの試用が開始された。総合科学部では、1 年次は学部教育プログラムに振り分けられておらず、それが決定する 2 年次からeポートフォリオの利用が始められる。
「将来の展望」「学修目標」「履修計画」「履修成果」など
を学生に記入させるが、大学院と異なり 2、3 年次の担当教員（チューター）と、4 年次の担当教員（卒論指導教員）が異なるため、その間の指導記録の共有を促進するためにもeポートフォリオが利用されている。
たおやかプログラムも、学術振興会博士課程教育リーディングプログラム事業として 2014 年度から実施されているものである。eポートフォリオは、研究状況の月例報告、セメスターごとの自己評価、QEのための資料の蓄積などに使われている。
セメスターごとの自己評価では、フェニックスリーダー育成プログラムと同様の自己評価モジュールを使っている。学修目標ごとの達成度評価は、関連教科の単位取得状況から計算式によって導かれるものである。現在そのロジックはシステムに取り込まれておらず Excel のワークシートで自動計算させたものを学生が手入力で転記し、ワークシートも提出することになっている。

25

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.7.3 まとめ
広島大学の大学院教育で利用されている e ポートフォリオシステムについて概要を紹介した。学部よりもさらに自律的な学習が期待され、徐々に学術的な業績を積み上げ始める大学院教育では、e ポートフォリオの活用が大きな役割を果たすと考えられる。本稿で紹介したようなものに加え、論文リストをうまく取り扱う機能や、作成したポートフォリオを修了時に外へ持ち出すことが出来る機能なども充実させることが必要だろう。
参考文献
1) 古澤修一 (2012) 「大学院におけるWebを用いたラーニングポートフォリオ—その開発と問題点—」熊本大学 eポートフォリオ国際セミナー (online) (2015 年 3 月確認): http://www.ield.kumamoto-u.ac.jp/?event=第 1
回-熊本大学-eポートフォリオ国際セミナー
2) 隅谷孝洋、秋元志美、井上雅晴、金井裕美子、川地信輔、杉野利久、三戸里美、古澤修一「Mahara を用いた
大学院学生指導用ポートフォリオシステムの構築」Mahara オープンフォーラム 2012 講演論文集、pp3-7、2012(2015 年 3 月確認) : http://eport.f-leccs.jp/muc/3) 秋元志美、隅谷孝洋、金井裕美子、古澤修一「大学院学生指導用 e ポートフォリオシステムの開発 - テンプ
レートからはじめる e ポートフォリオ--」情報処理学会情報教育シンポジウム講演論文集、pp.193-196、2012

2.8 学修成果可視化 e ポートフォリオ
e ポートフォリオの活用目的の一つとして学修成果の蓄積とその現状認識による振り返りがあるが、その現状認識を支援するためには効果的な可視化が有効であり、多くの e ポートフォリオシステムにおいて実現されている。特に、分野毎のバランス等をレーダーチャートで可視化し、強みや弱み等をわかりやすく把握できるようにしている例が多い。本報告書においても、「2.9 職業人研修における e ポートフォリオ－ITSS スキル診断を例として」における個人の得意・苦手スキルの可視化や組織としてのスキルの可視化、「3.3 IR への応用の可能性」のデータ分析における卒業生と在籍学生の状態比較での成長の可視化、「3.4 ビッグデータとしての e ポートフォリオ」における学修特徴チャート、「3.5 8 大学連携におけるプレイスメントテストやアンケ
ートのデータ活用」における 8 大学連携によるプレイスメントテスト結果に対する個票における可視化、「3.6
情報系教養教育科目におけるデータの可視化と学習者のリフレクションの促進」における学修前後の個人別習熟度やクラス平均の項目別表示、「4.1 熊本大学」におけるコンピテンシーの達成度や学修成果毎の GPA や取得単位数等の可視化等で、レーダーチャートが活用されている。

2.8.1 ネットワーク検索等から得られた事例の紹介
山形大学では、教務システムをベースに、カリキュラムポリシーと各科目の整合を行い、学修目標の達成度を可視化する「プレゼンテーションポートフォリオ」を開発し、大学全体として活用している1)。学修目標と科目の関連付けをプログラム単位で行い、教務システム中に組み込むことで、個人やプログラムとしての成績との関係をレーダーチャートとして可視化し、学生個人の振り返りだけでなく、教員等による学修指導にも役立てており、この分野の草分的存在といえよう。
新潟大学では、
平成22 年度から「新潟大学学士力アセスメントシステム(NBAS:Niigata University Bachelor
Assessment System)」の開発を行なっており、卒業時に学士がもつべき資質・能力を到達目標として明示し、学生自らが「学修成果の可視化」に基づいて到達度を把握しつつ、「学修過程の蓄積」も用いて自らの学修を「知識・理解」、
意味付ける機能を実現している2)。図 2.8.1 に引用しているように、NBASでは教育目標領域（「当該分野固有の能力」、「汎用的能力」、「態度・姿勢」）の到達目標の到達度をレーダーチャートにより可視化するもので、授業科目の成績評価に基づき自動的に表示され、確認することができる。

26

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 2.8.1 新潟大学 NBAS システムによる学習成果の可視化（http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/015/gijiroku/__icsFiles/afieldfile/2012/05/25/1321501_03.pdf 3）より引用）

玉川大学では、学生ポータルサイトUNITAMAの中に、学修ポートフォリオを構築、運営しており、学修状況を記録する「Learning」と学生生活の振り返りを行う「Student Life」、および｢総合評価シート｣の 3 つの柱で構成されている4)。ここでは、成績を可視化しているだけではなく、図 2.8.2 に引用しているような学生自身の自己評価や、自己の目標をどの程度達成できたか等も入力、可視化することで、学生の振り返りを促進し
ている。

27

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 2.8.2 玉川大学学生ポートフォリオによる科目自己評価の可視化（http://www.tamagawa.ac.jp/student_guidebook/2014/pdf/05/076-077.pdf 4）より引用）

岡山大学では、学士課程教育構築システム（Q-cumシステム）により、学士課程教育の内容と教育目標達成度の可視化を実現し、教育内容やカリキュラムの持続的な検証と改善を可能にしている5)。図 2.8.3 に引用しているような学生自身の自己評価や、自己の目標をどの程度達成できたか等も入力、可視化することで、学生の振り返りを促進している。

図 2.8.3 岡山大学学士力評価チャートによる可視化（http://jp.fujitsu.com/solutions/education/news/forum20130806/report/20130806_02.pdf 5）より引用）

28

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

2.8.2 その他の事例と今後の方向性
このような可視化の事例はここでは紹介できないくらい他にも多くあるし、現在も多くの高等教育機関が教育支援の取り組みのなかで様々な形で検討している。これは、アクティブラーニングに代表されるような教育方法の変化や学修への ICT 活用が進み、学修成果のデジタル化による蓄積や学修活動が記録に残るようになったことも一因であると考えられ、このような傾向は今後加速度的に進み、教育ビッグデータの時代へと進んでいくのではないかと考えられる。新しい時代に対応するために、このような可視化の手法も今後さらに検討が必要であろう。
参考文献
1) 松田 岳士：山形大学における e ポートフォリオ 特徴と教育改革における役割, 熊本大学大学教育推進プログラム（GP）「学習成果に基づく学士課程教育の体系的構築」中間報告会, 熊本大学, 2011 年 8 月 31 日
2) NBAS概要 - 新潟大学教育・学生支援機構
Webページ（2015 年 3 月確認）： http://www.iess.niigata-u.ac.jp/nbas/outline.html
3) 濱口 哲：新潟大学における学士課程教育構築とその実質化への取組, 中央教育審議会大学分科会大学教育部
会（第 15 回）資料 3, 2012 年 5 月 21 日
Webページ（2015 年 3 月確認）：
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/015/gijiroku/__icsFiles/afieldfile/2012/05/25/1321501_03.pdf
4) 学生ポートフォリオ - 玉川大学・玉川学園
Webページ （2015 年 3 月確認）：http://www.tamagawa.ac.jp/student_guidebook/2014/pdf/05/076-077.pdf
5) 稗田 隆：情報統括による大学の見える化の推進, 富士通 第 5 回情報戦略フォーラム, 富士通汐留シティセンター, 2013 年 08 月 06 日
Webページ（2015 年 3 月確認）： http://jp.fujitsu.com/solutions/education/news/forum20130806/report/20130806_02.pdf

2.9 職業人研修における e ポートフォリオ－ITSS スキル診断を例として企業における ICT を活用したポートフォリオ(e ポートフォリオ)について概観してみると、高等教育機関での活用方法とは異なった面が見えてくる。企業内で行われる職業人研修の主たる目的は、従業員のスキルアップに
より企業活動の成果を発揮することであろう。職業人研修では、職場を離れて行われる OFF-JT に限らず、実業務を通じての学修である職場内の OJT も含めて学修活動が計画される。これらの学修活動による従業員のスキルア
ップ計画策定のために e ポートフォリオを活用することになる。このため、職業人研修における e ポートフォリ
オは、学修ポートフォリオとしての活用よりも保有スキルのアセスメント結果を表すショーケースとしての活用が主流になっている。職業人については、メタ認知的方略は学部教育等において既に習得できているという前提で考えられているのが一般的である。e ポートフォリオを使って学修プロセスや成長度合いを把握し、適切なア
ドバイジングを行うというよりも従業員個人のキャリア開発のために活用するケースが多くなっている。また、組織が保有しているスキルを「見える化」するための組織スキルのショーケースとして e ポートフォリオの利用も見られる。
ここでは、職業人研修におけるeポートフォリオ活用という観点から、個人のキャリア開発に向けたeポートフ
ォリオ活用と、組織のスキル把握の一環としてのeポートフォリオ活用の両面で利用されている事例として、ITSS※1)
スキル診断の例を紹介する。
※1 ITSS(IT Skill Standard)各種 IT 関連サービスの提供に必要とされる能力を明確化・体系化した指標

2.9.1 職業人研修の位置づけ
企業における人材育成の全体像は、図 2.9.1 に示されるように、企業の経営戦略・事業戦略を実行できる人材の育成に向けた人材育成戦略が存在し、この人材育成戦略に従って人材育成方針・人材育成体系を構築した上で全社レベルの人材育成を推進して行く構造は標準的であろう。組織における人材育成プロセスでは、人材育成計29

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

画の策定(Plan)、策定した人材育成計画の実行段階(Do)、実行された人材育成計画の評価(Check)、評価結果に基づいた改善計画の策定(Action)の PDCA サイクルを回して行くことになる。また、個々の従業員についても同様に育成のPDCA サイクルを回して行くことが必要であり、個人のキャリア計画立案(Plan)、
OJT、
Off-JT 等の実施(Do)、
実施結果の評価(Check)、個人のスキルアップ計画の見直し(Action)の PDCA サイクルを回すことになる。このよ
うに、企業における人材育成サイクルは2 重のループ構造を持っていることが考えられる。
これらの人材育成PDCA
サイクルの中で e ポートフォリオを活用して行く事になる。

図 2.9.1 企業における人材育成の PDCA サイクル
資料提供：株式会社富士通ラーニングメディア

2.9.2 個人のキャリア開発としての e ポートフォリオ
職業人研修で個人のキャリア開発として利用される e ポートフォリオについては利用している個々の企業において個別の運用をされているのが一般的である。具体的な事例として、富士通ラーニングメディアで実施しているITSSスキル診断の例を基に従業員のキャリア開発のためのショーケースとしてのeポートフォリオを紹介する。
図 2.9.2 に示されるのは、スキル診断システムによって出力される診断結果の例である。本診断リストは、IT ス
キルに関する自己評価、他社（上司）評価ならびに診断テスト受診による評価結果、本人の過去の担当職務情報と診断データベース情報を参考に出力されている。
継続的に診断を行うことにより、スキル保有状況の経年変化、同一職種における全国平均との比較評価、診断分野の得意スキル・苦手スキルの分析結果が出力される。合わせて、スキルアップに向けて推奨される OFF-JT の講座等の受講アドバイスも記載されたものになっている。これらの診断結果を基に、職場において上司とスキルアップ計画の見直しを行い、翌年度のスキルアップ計画を立てることになる。このように ITSS のようなスキルレベルが明確に規定される分野については、個々の従業員スキルを明確にし、ショーケースとしての e ポートフォリオを活用した人材育成計画を立てることが可能である。

30

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 2.9.2 個人スキルのポートフォリオ
資料提供：株式会社富士通ラーニングメディア

2.9.3 組織スキルのショーケースとしての e ポートフォリオ
前項で述べた個人のスキル診断結果を組織単位にまとめて組織の保有スキルとして表したものが、図 2.9.3 に示す組織スキルのショーケースとしての e ポートフォリオである。本情報には、組織内の階層別のスキル保有状
況、スキル保有と実践経験の分布状況、他社のスキル保有状況との比較データなどが表示される。この結果を基に、全社の経営戦略・事業戦略と照らし合わせた上で、育成強化分野を特定し、組織としての人材育成戦略を策定し、個人のスキルアップ計画と連携することになる。

31

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 2.9.3 組織スキルの分析チャート
資料提供：株式会社富士通ラーニングメディア

2.9.4 まとめ職業人研修という視点で考えた場合、個々の企業戦略や事業ドメインにより、人材育成の評価基準は異なる。
また、学修プロセスの評価というより、学修した結果どのようなスキルを保有できているかに重点がおかれることになる。今回の ITSS スキル診断の事例のように、指標が明確化・体系化されていれば、組織・個人の保有スキ
ルのショーケースとして e ポートフォリオシステムの活用は可能である。しかし、急激な社会環境の変化にさらされている企業で必要とされるスキルは日々変化しており、個々の企業固有のスキル基準を明確化し、人材育成戦略に活用することは容易ではない。さらには、企業内のキャリア形成にとどまらず、企業をまたがったキャリ
ア形成のための e ポートフォリオシステムと考えるとまだまだ課題は多くある。高等教育機関の e ポートフォリ
オシステムと連携した企業の e ポートフォリオシステム構築はこれからであると思われる。

32サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3 e ポートフォリオを中心とした学修活動データの活用
3.1 e ポートフォリオデータの活用レベルについて
本 WG では大きな活動内容として以下の 2 点を中心に進めてきた。
•国内外の e ポートフォリオの事例調査とその整理•e ポートフォリオのデータ活用に関する研究
1 つ目の事例調査とその整理はまとめることは可能だが、2 つ目に関して調査を進めてきてわかったこととして、
e ポートフォリオ自体の使い方や活用の仕方、データ自身等が大学によってかなり違うという事実がある。それらをまとめて扱えるレベルにないと考えると、まとめ方として様々な事例をもとに今後どうしていかなければならないのかということをまとめたほうが現実的と考える。そこで、大まかに、以下の 4 つのレベルに分けて扱うこととした。
・LEVEL1A : IR、LA 等と関連したデータ分析の必要性、手法、書式、問題点の検討
・LEVEL1B : IR、LA 等と関連したデータ分析の入力となるデータの事例
・LEVEL2 : IR、LA 等と関連したデータ分析の試行
・LEVEL3 : IR、LA 等と関連したデータ分析の実施
特に、LEVEL2、LEVEL3 は、当初考えていたよりハードルが高いことがわかった。実際に IR、LA としてデータに落とし込んで使用する際、e ポートフォリオという概念は広く、データ活用という観点では e ラーニングといったほうがよいシステムもあるので、その部分を整理したほうがよいと考えられる。また、データを利用する際、匿名化や暗号化等データの秘匿性等を考えていく必要もあり、この点では、LEVEL2 と LEVEL3 で、難易度が異なると思われる。現在の大学連携等の状況をみても、大学の場合は LEVEL2 が限界に近いと思われる。また、社会人に関しては、既に、匿名性がかなり考慮されており LEVEL3 の可能性もあると思われる。

3.2 e ポートフォリオに備える機能を考える～メタ認知の観点から～
e ポートフォリオは、自己評価と他者評価を統合的に支援し、そのプロセスを効率化する。エビデンスにもとづく評価活動は学生のメタ認知的な活動を刺激する。この活動を通じて学生の中にメタ認知能力がはぐくまれ、
予測困難といわれる時代を生き抜く力、主体的に学ぶ力となる。本稿では、ポートフォリオ評価とメタ認知能力の育成の関係に着目し、メタ認知の観点から e ポートフォリオに組み込むべき機能を考える。

3.2.1 ポートフォリオによって育成されるメタ認知能力
ポートフォリオは、学生がみずから学修活動を計画し、その過程を振り返ることを促す。したがって、学生はこのツールを使うことで自然とメタ認知を発揮し、結果としてメタ認知能力の向上が期待される。メタ認知能力とは、みずからの学びをモニタリングし、コントロールするための知識や技能、態度である。例えば、自分の学びがうまくいっているかを点検評価する力、あるいは、ある学修課題に向き合う際に自分にとって最も効果的な学修方略は何かをうまく選択する力などである。
一方で、学生にポートフォリオを与えるだけでよいのか、という懸念もある。例えば、ポートフォリオを活用できない学生、言い換えればメタ認知を駆使して自分の学びをモニタリングしたりコントロールしたりすることが不得手な学生、あるいはこのような学びのプロセスに価値を見出せない学生にとって、e ポートフォリオは単なる学修成果の蓄積ツールに止まってしまうのではないか。
e ポートフォリオを通じてすべての学生のメタ認知能力を高めるためには、結果としての能力獲得を待つような消極的な姿勢だけではなく、e ポートフォリオにメタ認知の観点を意図的に組み込み、学生と教員が意識的にメタ認知能力の獲得を目指す取組を展開すべきと考える。
メタ認知能力の育成を意図したポートフォリオの活用事例として、輿ら（2003）1)は、信州大学教育学部の学33

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

校図書館司書教諭免許科目「読書と豊かな人間性」（履修者数 64 名）において学生が自分のポートフォリオをみずから創り出す場面を与えた。それは、講義・演習の要点を整理し、配布資料から必要な情報を抽出し、これらを組み合わせ、あるいは単元の順序を入れ替えながら各自の課題に応じたポートフォリオを再構成する作業である。つまり、64 名の学生が 64 通りのポートフォリオを作成したのである。例えば、「これからの学校図書館のあり方」を課題に設定した学生は、出身高校の図書館の改善策について、ニュースレターの発行、生徒作品の展示、司書教諭による積極的なレファレンス等を提言した。学生の感想の中には「受け身だけでなく自分で学習を進めることができた」といった自尊感情の高まりとともに、次の観点からメタ認知能力の向上が認められた。
・授業内容の全体から学修した内容の要点をつかむ能力
・テキストや資料等の情報を取捨選択する能力
・自ら課題をもち、それを解決する能力
このように、ポートフォリオを「学習者自身によって、学習の全体を見通してさらなる課題を発見していくもの」（輿ら）と位置づけ、学生のメタ認知を刺激することによって、メタ認知能力育成に関する教育効果が認められたのである。

3.2.2 学生と教員が意識的にメタ認知能力の獲得を目指す取組
予測困難といわれる時代、高等教育機関に対する社会的要請は、生涯にわたってみずから主体的に学び、成長
し続けようとする態度やスキルの育成である。これはまさにメタ認知能力をはぐくむ営みといえる。しかしながら、多くの大学ではメタ認知に関する教育・学修を強く意識していない。あるいは、4 年間の学修を通じて自然に身に付くはずといった認識しか持っていないのではないだろうか。
そこで、e ポートフォリオの開発にあたってメタ認知の観点を組み込み、大学が組織的に学生のメタ認知を刺激し、その能力育成を実践、評価する取組を促すことが不可欠と考える。これによって、例えば次のように学生と教員の意識変革と行動変容が期待されると考える。
＜期待される学生の変化＞
e ポートフォリオの利用を通じて、メタ認知への認識を深めるようになる。そして、メタ認知能力の獲得を目指し、その成果を実感するようになる。その結果、各科目の学びの中で e ポートフォリオに蓄積される情報の価値を適正に捉え、自身の学びの特性に応じて情報を取捨選択・再構成しながら「学びを豊かなものにしよう」、「学びの成果を高めよう」という自律的・主体的な行動を取り始める。このように学生の学修行動が変化することが期待される。
＜期待される教員の変化＞
e ポートフォリオの利用を通じて、どのような授業科目であってもメタ認知的活動への働きかけが重要であると考えるようになる。そして、メタ認知に係る教育目標を具体化、明示化し、その能力育成のための教授法の開発に取り組むようになる。あるいは、教員相互の連携と協働によって 4 年間の学士課程教育全体を通じた
メタ認知能力育成に取り組むようになる。
このように教員の意識の変化と教育改善への取り組みが期待される。

3.2.3 メタ認知の観点を組み込んだ e ポートフォリオ設計の要件
では、メタ認知の観点を組み込んだ e ポートフォリオとはどのようなものか。機能面での要件を考えてみる。
(1) メタ認知能力の育成を評価する自己点検機能
学生のメタ認知能力が 4 年間でどう変化したか。これを個人レベル、授業科目レベル、機関レベルで客観的に評価するための自己点検機能を備えていること。
(2) メタ認知に関する学修目標の具体化・明示化
個々の授業科目においてどのようなメタ認知能力を育成するか、これを達成すべき学修成果（ラーニン
グアウトカム）として具体的、明示的に設定する機能を備えていること。

3.2.3.1 メタ認知能力の育成を評価する自己点検機能
学生のメタ認知能力が 4 年間でどう変化したか。これを個人レベル、授業科目レベル、機関レベルで客観的に評価するための自己点検機能が必要である。
メタ認知能力の変化を追跡することは、学生にとっては自分自身の変化、成長を振り返ること機会となり、メ34

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

タ認知への興味・関心を高め、自身の学びの特性を把握し、よりよい学び手となるための研鑽に取り組もうとす
る動機付けが期待される。教員にとっては、自身の教育活動の成果を確認する情報であり、大学にとっては人材育成に対する社会的要請にどう応えているか、これを自己点検・評価するための基礎情報となる。
「8 大学連携事業」（3.5 参照）では、学生の学修特性を把握している。80 問で構成される質問票に自己評定で回答する方式で、学生がみずからの学修をモニタリング、
コントロールする行動に関する質問項目も含んでいる。
調査結果によると、4 年間で学生の学修特性が変化する場合が認められた。そこで、ここで得た知見を参照し、他の学修データとの関連も分析しながらメタ認知に関する自己点検機能を設計するアプローチも有用と考える。
一方、メタ認知に関する個人特性を測定する客観的指標・評価法は、認知心理学の領域で研究されており、標準化されたテストが開発されることが期待できる。この動向をフォローし、研究成果を試行的に e ポートフォリ
オに適用して形成的に評価することも有用であろう。
、理解（understand）そしてコン
阿部ら（2010）2)は、メタ認知を「人が何かを学ぶ場面での省察（reflect）
トロール（control）する能力」と定義し、メタ認知尺度を明らかにするために大学生 283 名（有効回答者 246名）に調査を行った。その方法は、メタ認知に関連する 52 の質問（例えば、学習方略に関する知識を問うものなど）を 6 件法で自己評定させるものである。探索的因子分析の結果、メタ認知の下位尺度として次の 3 因子の存在が確認された。また、メタ認知尺度の因子構造の妥当性については 3 因子 28 項目を一次因子とすることの妥当性が確認された（図 3.2.1 を参照）
。なお、
「自分を客観視できない者の回答にはゆがみが生じ易い」という問題も指摘されている。
1. モニタリング･･････課題遂行中から課題終了後までの課題に取り組んでいる「自分」を「もう一人の自分」
が客観的に振り返り、チェックと評価を通して省察的にモニタリングしている様子が伺える項目群（11項目）
2. コントロール･･････課題遂行前から課題遂行中の認知活動において、行きつ戻りつしながら課題達成の為の計画や方略を修正する項目群（9 項目）
3. メタ認知的知識･･････方略についての知識や人間についての知識そして課題についての知識に関する項
目群（8 項目）35

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.2.1 メタ認知尺度の因子構造モデル（阿部ら（2010））

3.2.3.2 メタ認知に関する学修目標の具体化・明示化
個々の授業科目においてどのようなメタ認知能力を育成するか、これを「達成すべき学修成果（ラーニングア
ウトカム）」として具体化、明示化することが求められる。ラーニングアウトカムを具体的、明示的にすることができれば、これを起点にメタ認知能力育成のための教育・学修活動を展開し、その達成度を評価することが可能となる。しかしながら、メタ認知に関する学修課題は高次で複雑である。
これに対して、AndersonとKrathwohl (2001)3)は、教育目標の分類体系として「改訂版・ブルームのタキソノミー（Revised Bloom's Taxonomy）」を考案した。これを参照することによってメタ認知に関するラーニングアウ
トカムを具体化、明示化することが可能となる。この「改訂版タキソノミー」は、認知心理学の研究成果を反映したものである。
それは、表 3.2.1 のように、「知識次元」（4 カテゴリー）と「認知過程次元」（6 カテゴリー）から構成される表のいずれかのセルに対応してラーニングアウトカム（学修目標）を記述する方式である。
ひとつの例として、「概念的知識」を「分析する」というセルに「教育と飼育を識別することができる」という学修目標を示した。このように、学修目標は、内容（content）と行動（behavior）の組み合わせによって記述される（ここでは、目的語「教育と飼育」と動詞「識別する」の組み合わせで目標行動を記述している）。
このように、「改訂版タキソノミー」では、4 つの知識のカテゴリーのいずれかについて「記憶する」という低次のレベルから「創造する」という高次のレベルまで段階的にの学修目標を規定することができる。

36

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

表 3.2.1 改訂版・ブルームのタキソノミー（Revised Bloom's Taxonomy）
認知過程次元
記憶する

理解する

応用する

分析する

評価する

創造する

事実的知識
知識次元

教育と飼育を識別すること
ができる

概念的知識

手続的知識

メタ認知的知識

※1

※2

※3

そして、この表が示すように、「知識次元」の最下行には「メタ認知的知識」のカテゴリーが独立して配置されている。これによって、これまで授業で明示的に取り扱ってこなかったメタ認知に関する教育目標を、具体的な目標行動として示すことができる。
Cochranら(2007)4)は、米国の小学校で「改訂版タキソノミー」を活用した事例を紹介している。それは、5 年
生が電子メールを使ってフィンランドの生徒と交流するプロジェクトで、教師が生徒たちの深い学びを促し、その成果を評価するために「改訂版タキソノミー」を参照した。つまり、「改訂版タキソノミー」を利用してメタ認知の観点から目標行動を具体化したのである。
プロジェクト学修を通じた生徒の変容（学修目標の達成状況）は、次の質問を通じて確認することができる（それぞれの番号は、表 3.2.1 の「メタ認知的知識」の各セルに対応している）。
※1）先に進めない状況に陥ったとき、課題に引き続き取り組むため、あなたは自分に何を語りかけましたか？
あるいは何を考えましたか？（「メタ認知的知識」を「応用する」）※2）フィンランド民族について学んだことで、なぜあなたはより多くのことを学びたい、あるいは世界の他の民族について学びたいと感じたのでしょうか？（「メタ認知的知識」を「分析する」）※3）このプロジェクトにもう一度取り組むとしたら、あなたの学びをより効果的にする上で何が手助けになると考えますか？（「メタ認知的知識」を「評価する」）
以上のことから、e ポートフォリオの開発にあたり、「改訂版タキソノミー」を適用した目標設定機能を盛り込
むことによって、次のような学生の変化、教員の変化が期待できるのではないかと考える。なお、実践の場面では、利用者支援機能として、活用のヒントやガイドライン、テンプレートやサンプル記述、チェックリストなどが同時に提供されるべきであろう。
＜期待される学生の変化＞
e ポートフォリオの利用を通じてメタ認知という考え方を知り、みずからの学修方略に関心を持ち、新たな方略の試行に挑戦するようになるかもしれない。あるいは、みずからの学びのプロセスを「ショーケース」として他者にアピールするため、学修成果をある文脈で構成してマイポートフォリオの魅力を高めようとするかもしれない。
＜期待される教員の変化＞
e ポートフォリオの利用を通じてメタ認知への働きかけが不十分であったことに気づき、「メタ認知的知識」
を「分析する」という観点で新たな学修課題をシラバスに盛り込むようになるかもしれない。あるいは、「改訂版タキソノミー」
を共通言語として使い、教員が相互に連携しながらメタ認知に関する目標設定や教授法設計、評価法の開発に取り組む活動が生まれるかもしれない。

37

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

参考文献
1) 輿幸雄, 生野金三, 下田好行：「学習者のメタ認知能力を促すポートフォリオの再構成についての研究－「読書と豊かな人間性」の授業を手がかりとして－」, 信州大学教育学部附属教育実践総合センター紀要『教育実践研究』No.4, pp.1-8 (2003)
http://ci.nii.ac.jp/naid/110004682998
2) 阿部真美子, 井田政則：「成人用メタ認知尺度の作成の試み－Metacognitive Awareness Inventory を用いて－」, 立正大学心理学研究年報（創刊号）, p.23-34 (2010)
http://repository.ris.ac.jp/dspace/bitstream/11266/5041/1/shinrinenpo_001_023.pdf
3) Anderson, L. W., & Krathwohl, D.：A taxonomy for learning, teaching, and assessing - A revision of
Bloom’s taxonomy of educational objectives -, Addison Wesley Longman, 2001（ISBN: 0-8013-1903-X）
4) Cochran, David; Conklin, Jack：A New Bloom: Transforming Learning, Learning & Leading with Technology,
v34 n5 p22-25, International Society for Technology in Education, 2007, Webページ（2015 年 1 月 9日確認）http://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ779824.pdf

3.3 IR への応用の可能性
本節では、大学 IR（Institutional Research）と e ポートフォリオとの関連を考える。大学の経営改善や教育改善のため、大学内の情報収集・分析、改善施策の立案、計画の実行といった広範な活動を指すことが多い大学
IR では、データを統合管理して利活用するという点において、e ポートフォリオに格納されているデータ項目を扱う可能性が高い。逆に、大学 IR で活用したいデータ項目を e ポートフォリオで管理すべきという考え方もできる。私立大学キャンパスシステム研究会（以下、CS 研）での分析テンプレート検討の事例を元に、関連性について考察する。

3.3.1 IR とは（概要）
大学を取り巻く環境の変化やニーズの多様化によって様々な課題に直面している今、大学は客観的データに基づいて改善策を打ち出すことを求められている。アメリカなど海外では古くから IR に取り組んでおり、分析・意思決定支援機能として重要な役割を果たしている。一方、国内では同志社大学を中心とした「4 大学 IR ネットワーク」
、山形大学の「エンロールメント・マネジメント IR」の取組みがなされるなど、IR の必要性や有効性への理解が広まりつつある。データ活用により取り組むべき課題として、大学教育の質の保証・向上、中退学予防を含む学生支援などが挙げられ、統合データベースによる分析が必要とされている。
（図 3.3.1）

図 3.3.1 統合データベースによるデータ活用の方向
38

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

そのような中で、データが散在しているために起こる部局間連携等の組織の壁、データの組合せの複雑さ、IR
人材による継続的なノウハウ継承や業務増大によるコストの問題など、IR 実践に向けての課題も多々あるのが現状である。そこで、分析パターンによるテンプレート化を図りスモールスタートから本格実施に向かうステップを踏むことが有効であると考える。

3.3.2 事例：CS 研 WG の IR 分析テンプレート
CS 研では、キャンパスシステムのあらゆる分野で大学の垣根を越えた共同研究や調査などの活動を行っており、クラウドを活用した大学間の共同利用についても検討してきた経緯がある。そのターゲットとして IR に着目し、多くの分析観点から代表的な 4 つの視点を作成しテンプレート化を図っている。
（表 3.3.1）
表 3.3.1 IR 分析テンプレートの分析内容
分析内容

必要情報

パターン 1

入試分析

学籍情報、入試情報、成績情報、進路情報

パターン 2

課外活動分析

学籍情報、課外活動情報、成績情報、進路情報

パターン 3

アルバイト分析

学籍情報、アルバイト情報、成績情報、進路情報

パターン 4

成績分析

学籍情報、入試情報、成績情報

クラウドによる大学間共同利用を目指す中で、誰でも簡単にIR分析を実現できるようにすることや個人情報保護などの問題も考慮して、まずはExcelベースでの分析テンプレートが完成し、サイト上に公開されている1)。
テンプレートでは、在籍状態、所属、性別、出身高校、入学年度、入試方式、進路、課外活動分類、アルバイ
ト有無、奨学金受給有無、GPA、などのデータを用意してインポートすることで、パターン 1 から 4 に該当するピ
ボットテーブルを用いて分析レポートを参照できる機能を有している。各レポートでは分析の切り口（入学年度や所属など）をプルダウンで選択することができ、それぞれ男女別、進路別、入試方式別、高校評定平均別などの各割合や実数をグラフ化して出力することができる。
本事例では、すでに保有しているデータから特定の高校出身者の成績分布を調べる、クラブ活動別の進路状況を調べる、といったニーズに対して、分布や推移を容易に可視化することを実現しており、スモールスタートとしての IR 実践に貢献できる成果を得られている。

3.3.3 まとめ：IR 実践のステップと e ポートフォリオとの関連性
大学内の各所に存在するデータを集約・統合し活用していくためのステップとして、富士通株式会社(以下富士通と呼ぶ)では分析テンプレート提供型、個別分析シート提供型、課題解決型の各パターンを想定している。
（図
3.3.2）39サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.3.2 IR 実践のステップ
大学業務をシステム面から支えてきた中で培ったノウハウや蓄積された膨大なデータをもとに、経営改善や教育改善につながるデータ分析手法の検討を重ねており、図 3.3.3 に例示するような分析に取り組んでいる。

図 3.3.3 データ分析例
いずれも学内のデータを統合データベースに集約し、利用・公開のための分析基盤を構築することが必須ステップであり、IR 分析テンプレートの実践事例からも傾向を把握するためのツールが有効であることがわかる。IR
実践のステップアップを図るにあたり、データ項目の拡充も必要であり、本 e ポートフォリオ研究 WG で調査・研究してきた学修成果などの各種データがインプットとなることは間違いない。さらには、分析結果に基づいて大学活動の改善・変革を目指した施策を実践する際には、施策実践結果の可視化や分析のために、e ポートフォリ
オに蓄積すべきデータ項目が追加される可能性もある。
将来的には、大学におけるすべての活動をパーソナルライフログとしてデータ活用することが考えられるが、IR も e ポートフォリオも有機的に連動し、見る方向や活用法によって IR や e ポートフォリオとして機能していると言うことができる状態になるであろう。
参考文献
1) CS 研:IR テンプレート。Web ページ（2015 年 1 月確認）
http://www.csken.or.jp/doc/index.html
40

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3.4 ビッグデータとしての e ポートフォリオ
本節では、データ活用の視点で e ポートフォリオとしてのあるべき姿を考えていく。富士通が提供している授業支援システムの持つ学習特徴チャート、学生支援・カルテシステムの事例を紹介し、データ活用の効果と今後の可能性を考察する。

3.4.1 背景
グローバル化や少子化をはじめとする様々な社会環境の変化に伴い、大学における人材育成ニーズが高まっている状況にある。
「生涯学び続け、どんな環境においても“答えのない問題”に最善解を導くことができる能力」
を育成することが、大学教育の直面する大きな目標とされており、主体的に学び、考え、行動することができる
グローバル人材の育成が期待されている 1)。一方で、大学のユニバーサル化により、多様化した入試によって入口の質保証機能は低下しており、学力差のある多様な学生への対応が課題となっている。データでは、近年の大学退学者は 8 人に 1 人とも言われており、学修意欲の減退も大きな課題のひとつである 2)。こうした課題認識の中、大学側がいかに支援体制を組み、学生個々に適切な支援を実現していくか、学生支援の充実が求められていると言える。

3.4.2 データ活用の方針
富士通では、今後の ICT の目指すこととして人間中心に「人の行動」と「知の創造」を支援するヒューマン・
セントリックであると考え、さらに教育分野においてはスチューデント・セントリックでキャンパスライフを創造することをコンセプトとして掲げている。
こうした社会課題やコンセプトを背景に、次に挙げるような目的を実現するにはシステムの持つデータの分
析・活用が必要であると考え、機能検討を行うこととした。
－教職員が問題を抱える学生を早期把握するため－多様な学生に対しての支援を効率的かつ円滑に行うため－学生自身が問題に気づき、コミュニケーションを取れるようになるため－学生支援の効果を見える化して PDCA を回すため生きたデータによるリアルタイム性ある学生支援の実現は、教育の質向上にも貢献できるものとして、ソリューション提供に取り組んでいる。

3.4.3 事例 1：学修履修データの可視化と分析
大学の授業運営に即した機能を持つ授業支援システムに蓄積されている学修履歴データ（ログ）に着目し、学生の学修行動を可視化する機能「学習特徴チャート」を開発・提供している。多様な学生に対して、学修状況に応じた支援を実現することを目的とした機能である。
学修意欲を高め、学修理解につながる学修行動を分析し、積極性・継続性・計画性の 3 つの指標で学生個人のひとつの講義での行動をレーダーチャートで表現している。データ分析・機能開発にあたっては、横浜国立大学との共同研究により、他大学を含む合計 3,412 講義の学修履歴データを利用し、学修行動と成績に有意な相関を持つ 60 種類の行動を抽出してポイント化している。具体的な学修履歴データとは、教材参照、課題提出、ディス
カッション発言、アンケート回答、授業出欠席などの行動が挙げられる。
本機能による効果としては、図 3.4.1 のようなレーダーチャートの形状や面積から学生個々の学修行動特徴を把握することができ、学修意欲の減退により履修を中断する可能性の高い学生を早期に発見することが可能となる。また、学修履歴データに基づいて学生個人の行動特徴をレポーティングする機能により、適切な指導に役立てることも可能になっている。さらに、クラストップ・平均・個人の学修状況データを比較したグラフを提示する機能により、学生自身が振り返り、取り組みを見直すきっかけを与えることにも貢献している。
（図 3.4.2）

41

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.4.1 学習特徴チャート教員画面

図 3.4.2 最高値・平均値の比較画面
教員からは、期の中間での学生面談から学習特徴チャートと学生の特徴との一致を確認できているとの評価を得ており、本機能活用への意欲とともに学修行動分析への関心・ニーズが高まっていることが感じられる。

3.4.4 事例 2：カルテシステムによる学生支援
もうひとつの事例として、学生支援・カルテシステムの事例を紹介する。学生の人材育成には、人間力や社会人基礎力など学力のみによらない指標も多く、学内外の様々な活動を元にしたポートフォリオの構築やデータ分
析の需要が生まれている。学内に分散されている学生に関する情報を集約・共有し、学生個々に応じた支援を実現するためのソリューションを開発・提供している。多様な学生との対面でのコミュニケーションに必要な各種情報を教職員に提供することにより学生支援の充実を目指したものである。
（図 3.4.3）
42

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

学生の基本情報、成績・履修情報に加え、ボランティアやサークル等の課外活動、資格情報、奨学金情報、就職情報など様々な情報を集約し、様々なグラフを用いて可視化を実現している。集約したデータに対する多角的な検索により、問題を抱える学生を早期に発見し適切な支援を行なうことが可能となる。さらに、学生の指導履歴の蓄積・共有を可能にすることで、学生支援の継続的な質の向上を促し、学生に寄り添った充実した支援や学生の個性を伸ばすことにも貢献している。学生からは、システムの活用を通して教員の存在が身近になったとの声もあり、学生と教員間のコミュニケーション活性化の効果も得られている。

図 3.4.3 カルテシステムによる学生支援

3.4.5 まとめと今後の展開
取り組み事例から見えてきた e ポートフォリオの有効性と今後の可能性についてまとめる。
データを活用した学生支援に関して、利用者の声からも一定の成果が見られることから、データ蓄積とあわせて利活用のための分析・可視化の必要性が考えられる。eポートフォリオでは、リフレクションとショーケースの側面があると言われるが、蓄積したデータをどう活用するかの視点が重要である3)。
学生自身の振り返り機能の強化では、動機付けのためのツールとしてアドバイスや学修行動分析の結果説明を加えていくことが考えられる。教職員向けとしては、学修以外の側面で問題のある学生を見つけ支援できるようにするための機能や支援記録とその後の行動から次の分析に自動反映する機能など、継続的な学生支援を実現することが今後求められるであろう。
e ポートフォリオにおいては、データ蓄積→活用→活用結果の蓄積→さらなる活用、と果てしなくかつ限りな
くデータ活用が継続・発展することになる。さらなる可能性を感じつつ、ICT を活用したスチューデント・セン
トリックなキャンパスライフの創造に向けて、現場の教職員・学生の声を常に反映した価値ある e ポートフォリ
オの実現を目指していきたい。
参考文献
1) 文部科学省：「予測困難な時代において生涯学び続け、主体的に考える力を育成する大学へ」（審議まとめ）,2012 年 3 月 26 日。Webページ（2014 年 3 月確認）：http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/houkoku/1319183.htm2) 日本中退予防研究所：中退白書 2010 高等教育機関からの中退, NEWVERY, 2010.
3) Helen Barrett ： Balancing the Two Faces of ePortfolios. Web ペ ー ジ （ 2014 年 3 月 確認）：http://electronicportfolios.org/balance/BTEFe-Japanese/Slide1.jpg

43

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3.5 8 大学連携におけるプレイスメントテストやアンケートのデータ活用
3.5.1 概要
国公私立・文理問わず、幅広い教養（知識）を活用して社会の多様な問題を解決する力（学士力）の養成は、社会からの強い要請となっている。特に大学のユニバーサル化に伴い、基本的な知識やスキルをきちんと習得させた上で様々な教育プログラムの展開を図ることが求められている。一方で、学士力の基礎に関する共通基盤的な教育内容の整備や教育方法の構築は個々の大学で個別に行われており、大学間で評価・検証を行える仕組みは未だ確立されている状況に無い。これに対して、大学 e ラーニング協議会では、震災での被災大学支援を契機に、共通基盤教育教材や e ラーニングを活用した効果的な教育方法の共有を図り、互いに教育の質向上に努めてきた。
こうした取組は、2013 年度文部科学省 大学間連携共同教育推進事業の 8 大学連携の取組（山梨大学、愛媛大学、佐賀大学、北星学園大学、千歳科学技術大学、創価大学、愛知大学、桜の聖母短期大学）に繋がった。本事業では、国立・私立、理系・文系、学部・短大が協力して、英語・数学・日本語・情報等の共通基盤的な教育内容に関するモデルシラバス・教材・到達度テストを ICT を活用して共有し、かつ大学間の FD を通じて各大学の教育方法も共有しながら質の高い教育プログラムを展開することにしている。本稿では、この事業の中で ICT を活用した主体的な学びを支援する取組内容について紹介する。取組では、クラウド上で教育資源を共有した共通基盤教
育共有システム（以下 共通基盤システムと呼ぶ）を活用して、入学時の学習者特性や初年次段階での到達度を大学間で把握し、これらを活用した学修支援プログラムを試行的に行っている.
8 大学連携では、クラウドを用いて大学間で共通に利用できる e ラーニングシステムを用意し、ここに後述の入学生向けの高校内容の知識確認テスト（以後 プレイスメントテストと呼ぶ）と、初年次教育終了段階の知識
定着の確認テスト（以後到達度テストと呼ぶ）を実施できる環境を構築している.さらに、プレイスメントテストと到達度テストの間に、学生が主体的に学べる e ラーニングの教材を大学間で整備して、これらを自由に活用できるようにしている.数学は高校内容全般の復習教材（千歳科学技術大学）と大学の解析・代数系及び統計関係（山梨大学）、日本語は語彙・文章読解（愛知大学）と日本語運用力（愛媛大学）、英語は TOEIC 対策（佐賀大学）と文法・語彙（各大学英語担当）を中心に整備している.また、情報については、ステークホルダーである情報科教育学会の研究グループと連携して、知識確認の教科書・演習（千歳科学技術大学・北星学園大学・山梨大学）を整備している.さらに、日本リメディアル教育学会の協力の下、81 の質問項目から成る自己診断テストの結果を 3
項目に分類して学生の学修姿勢を提示できる学修観テストの整備も行っている.
8 大学連携では、数学・英語・日本語・情報・学修観の 5 つのワーキンググループ（WG）に各大学から担当者を出し、各テストの内容整備にあたった.プロジェクト開始年度（2013 年度）は、半年で 4 回の会合を持ち、プレイスメントテストの整備を行い、2 年目（2014 年度）は、1 年で 4 回の会合の中で、プレイスメントテストの改訂と到達度テストの整備を行った. 会合は毎回各大学を実際に訪問し、FD セミナー的に訪問大学の教育事情を理解しあう中で、問題難易度や種類を合わせることにした.2 年目以降は、相互理解が深まったことで、多くのWG がメーリングリストと共通基盤システムのショーケースを活用しながら、問題の改訂・整備にあたれるようになってきた.整備した各テストの概要を表 3.5.1 に載せる.
表 3.5.1 プレイスメント・到達度テストの仕様
プレイスメントテスト（入学直後）
数学①
理系を対象。数学IA,IIB,IIICを含む。40分
数学②
文理を想定。数学IA,IIB。30分。
数学③
文系を対象。中学及び数学I程度。30分。
日本語
語彙・文章読解。30分。
英語
文法。読解。30分。
高校全般の情報の知識理解。20分。自情報
分が知らないものについては、【知らない」という項目を設置

到達度テスト（入学後1年後想定）
数学①
工学部の解析・代数を含む
数学②
数学III程度を網羅
数学③
数学II程度と数的思考を含む
日本語
プレイスメントテストの内容の難易度上昇
英語
7段階で設定（TOEICを意識）
情報

学習の姿勢・態度
学修観
80問の質問に基づき，学習姿勢をコメントで返却

44

プレイスメントテストと同じ。「知らない」項目の変化を見る。

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.5.1 8 大学連携によるプレイスメントテスト結果に対する個票
運用面では、1 科目 20～30 分で対応できるようにして、初年次のガイダンスで平均 3 科目程度受講できるようにした。また、当初共通基盤システム上の e ラーニングで自由に行える想定をしていたが、実際の運用では、普通教室での一斉実施等の要望から、マークシートで運用する大学が多かった。2013 年度は、8 大学で延べ 1 万人規模での利用となった。実施結果は、図 3.5.1 に示すような個票の形で印刷できるようにしており、各大学がこれを学生に配布できるようにした。また、事務局で各大学のデータを集計していることから、大学間の運営評議会を介して設置したデータ活用の委員会を中心に、大学間の統計データの活用方法について検討を進めている。
学修観は、市川伸一教授1)による学修動機に基づいて決められており、何故勉強するのかという内的・外的要因の特性を表し、以下の 6 つの項目から構成されている。(1)訓練志向 (2)実用志向 (3)関係志向 (4)自尊志向(5)報酬志向 (6)充実志向学習観。本連携の調査の範囲では、学習者特性については、どこの大学もプレイスメン
トテストや授業の成績（GPA）と相関が見られないことを確認した。それを踏まえ、各特性は、各学生の個性を反映するものとして、何のために学ぶかを自ら振り返らせる指標として、ポートフィリオに蓄積して、学生や担当教員への活用を促すようにしている。図 3.5.2 に学修観の質問紙サンプルを載せる。

45

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.5.2 学修観の質問紙（例）3.5.2 データの解析
8 大学でのプレイスメントテストは、毎年 1 万人規模で実施している。ここで、英語・日本語・数学等の高校段階での基礎学力と学修観の相関を調べた。各大学のデータ解析については、現段階では直接本報告書には提示できないため、概要を示す。結論としては、論理的な思考力を除いては相関がほとんど無いことを確認した。学
修観は、立ち直る力等のいわゆる 21 世紀型の新しい学力観を反映する部分を含んでいる。この意味する点は、今の入試制度で見ている、知識中心の基礎学力（本事業で測定したプレイスメントテスト結果）と新しい入試制度で見ることになると予想される能力（学修観に反映）には、思考力を除いては相関があまりないということになる。これは、予想は可能ではあるが、実際の複数大学のデータによって検証された結果としては、インパクトが大きい。今後、社会で求められる新しい学力観は、新しい入試制度の中でも反映されることになり、高大接続の議論の中でも着実に個々の学びの中で実現し、かつそれを測っていくことが必要となる。
8 大学連携では、今回の結果を踏まえ、初年次の授業等でアクティブラーニングを積極的に活用して、知識以外の能力養成を図ることを確認した。また、その能力を測るためのルーブリックの検討も進めている。なお、知識レベルの確認は e ラーニングの教材を相当数整備していることから、次節で紹介する取組や授業と連動した反転授業を組み合わせる試行を行う予定である。

3.5.3 主体的な学びの試行
一方で、入学前教育等で、学修教材を活用して学修を促している大学の調査によって、学修回数と入学後の学修成果（成績）と相関があることが分かってきた。これは、計画的に定期的に学修を行える学生の学修成果が高いことを示している。
こうしたデータの特性結果を踏まえ、
現在 8 大学では以下のような学修支援のモデルを実行しようとしている。
具体的には、入学後にプレイスメントテストと学修観の試験を行い、そのデータをポートフォリオ上で教員と学生で共有する。学生には、このデータを見て振り返りを行わせ、何故学ぶかという視点と何を学ぶかを考えさせ、書かせる。何を学ぶかの延長線上で、自学自習の教材セットを主体的に e ラーニングで学修をさせる。適当なタイミングで、ポストテストを実施し、その結果をポートフォリオで共有させる。プレテスト（プレイスメント）とポストテスト（到達度）を比較しながら、自らの振り返りを行わせる。この際に、学修の計画に関する実施状
46

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

況を踏まえた振り返りを行わせる。現在、以上の取組を実施できる、ポートフォリオ型の e ラーニングシステムの開発・構築を行い、試験的に運用する段階になっている。図 3.5.3 にモデル概念図を示す。

図 3.5.3 主体的な学びに向けた、e ポートフォリオ型ラーニングシステムの概要図
以下、千歳科学技術大学での事例を示す。学部 1 年・2 年の秋学期キャリア形成科目（別科目、概ね 200 名程度受講）を対象に、本稿の取組を授業外の課題として提示した。提示に際しては、学修手引き書を用意して配布した。実施内容としては、事前の確認テスト（Web）を受講させ、その内容と日頃のキャリア形成の授業内容を勘案して、自ら学んだ方が良い内容（英語・数学・日本語・情報）を e ラーニング上でコース登録させる。その際、学ぶ目的と目標も明記させる。システム上は、上記の一連のコース登録のみならず、システム内に用意した線表を自分で引いて管理できるようにした。さらに、学修の後で、取組についての振り返りも書かせ、これを蓄積できるようにしている。学修期間は、2 ヶ月程度とした。本取組では、自ら計画をたてて、その計画を実施できたかどうかをきちんと振り返ることを単位に加味することを事前に説明している。
図 3.5.4 に、学習者が計画を立てた割合の変化を示す。多くの学生が、課題提示後 2 週間以内に計画をたてている。一方で、同様の取組を学部 3 年生のキャリア形成で実施したが、こちらは 3 ヶ月の全体実施期間を通じて
約 30％弱の実施率であった。両実証の違いは、単位化されているか否かであり、学修プログラム参加への契機としては、単位化が有効であることが示唆される。
図 3.5.5 に、計画を立てた学生の学修日数、図 3.5.6 に学修したコンテンツ数（主に演習の数）を示す。図 3.5.5から、3 分の 1 の学生の学修日数は、1～3 日で、継続的な学修に繋がっていないことがわかる。同様に、図 3.5.6
から 0 から 100 問（概ね 1 日平均 30 問程度の学修として、3 日強）の演習問題に取り組む学生が最大度数を示すことがわかる。こうした学生は、分析の結果、2 つのグループに大別される。一つは、そもそもの計画が数日程度の学修で終わるような自己課題を設定している群で、もう一つは、3 ヶ月程度を想定した課題計画を立てているものの、実施が未到達であった群である。前者のグループについては、教員からの課題提示の段階で、学修の目安の提示を行う必要がある。
後者の学生は、
いわゆる自己調整型学修への移行を上手に行えていない群であり、実施期間途中での学修支援（メール等）の実施の検討が必要と考えられる。
一方で、図 3.5.5 から、46％の学生は 1 週間以上の学修を実施しており、図 3.5.6 から、300 問以上取り組んでいる学生も相当数いることがわかる。こうした学習者群は、自律的・継続的な学修への移行を図れており、今回の学修モデルとシステムの活用がある程度有効に機能したことを示している。学修したコンテンツの内容を調べた結果、英語が最も多かった。これは、当該教材を英語の授業では宿題として利用しており、その流れで、自らコースを設定して復習・予習をする学生が多かったためと考えられる。これは、キャリア教育全般を通じて言われることではあるが、単位化された講義と連携したプログラムの実施の有用性を示している。学修計画の立案に向けたガイドラインの設定（シラバスに近いもの）と、メール等を活用した継続的学修を促す工夫を行う必要がある。
47

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.5.4 学修の計画率の変化

図 3.5.5 学修の日数の分布

図 3.5.6 学修したコンテンツ数の分布
参考文献
1) 市川伸一：「学ぶ意欲の心理学」,PHP 研究所(2001)

48

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3.6 情報系教養教育科目におけるデータの可視化と学習者のリフレクションの促進
3.6.1 情報科学科目「情報基礎」
長崎大学の教養教育カリキュラムでは一般情報処理教育を担う情報科学科目「情報基礎」を初年次必修科目として配置している。この科目のねらいは、「情報およびコンピュータに関する基礎理論や概念を理解した上で応用知識を備えさせるとともに、それらを自在に活用できる能力を身につけさせる。また、ネットワークを利用する際に考慮すべきセキュリティや情報倫理についても理解させる。
」ことである。
授業の標準構成は、長崎大学の PC 環境、情報セキュリティ、情報の検索・活用と情報倫理、情報のデジタル化、
ネットワークの仕組み、プレゼンテーション、文書作成、表計算、HTML、総合演習からなる。
丹羽と藤井は経済学部や医学部等の 10～12 クラス(規模：55～65 名)を担当している。これらのクラスでは、講義資料や参考資料、アンケートの回答、演習課題とレポート課題の成果、小テストの解答、出席状況等、授業に関係する情報を電子データとしてeラーニングシステム上に蓄積している。特にアンケートデータについては、各学部の入学生の状況1)や授業改善に必要な対象クラスの状況を把握するために利用するとともに、集計結果等を
学修成果の裏付けデータとして学生に提示して学修の動機付けを行う2,3)ことにも役立てている。本節では、こうしたアンケート回答データの活用事例として、ソフトウェア利用技能の開講時における習熟意識の経年変化および授業の振り返りに取り組ませた総合課題について紹介する。

3.6.2 授業の流れと学修記録
まず、学生の状況を把握するためのアンケートについて述べる。そして、総合課題の対象とした演習主体の授業を行う単元の授業の流れをまとめ、その流れに沿って e ラーニングシステムに蓄積される学修記録を列挙する。

3.6.2.1 アンケートによる状況把握
以下に示す記名式アンケートを適宜実施して担当クラスの学生の状況や考えを個別に把握して、授業にフィードバックしている。
(1)開講時の状況把握「開講時アンケート」により、学生の入学までの情報教育に関する教科の履修状況や本科目に関わりが深い情報リテラシーの習得状況等を把握する。
(2)学習項目別の習熟度の把握
五つの単元（プレゼンテーション、文書作成、表計算、電子メール、情報検索）の授業で取り上げる学習
項目の習熟度を、各単元開始前と終了後にそれぞれ「学習前アンケート」と「学習後アンケート」により把握する。学生には、学習項目別に自己評価させ、「使える；少し使える；使えない」から一つ選択させる方法で回答させる。なお、授業前の時点では未学習項目を取り上げているため、おおよその状況がわかる程度としている。用語を知らない場合は「使えない」を選ばせる。
学習前後に学習項目別の習熟度を自己評価させることには次の二つの効果を期待している。学習前では「これから何を学習していくのか」を意識させ、学習後では「何を学習してきて、どんなレベルに達したのか」をしっかりと認識させることである。
(3)予習による理解状況の把握
学生には授業前日までに予習課題に取り組ませる。予習で十分に理解できなかったことや難しくて課題をうまく仕上げられなかったこと等、教師に伝えたいことを「予習アンケート」に自由記述式で報告させている。
(4)授業への反応の把握
毎回の授業後に「授業後アンケート」を実施し、当該授業への反応を把握する。学生には、授業や課題についての感想等を自由記述式で報告させている。

3.6.2.2 授業の流れ
授業の準備として、「開講時アンケート」と「学習前アンケート」から得た情報を使って、過年度に担当したクラスの傾向と比較しながら当該クラスに適すると考えられる進度等を設定する。また、必要に応じて新たな課題を用意する。
49

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

各単元を 1～5 回で構成している。一回分の授業の流れ（予習→授業→復習）を具体的に記述すると次のようになる。授業前に講義資料と素材を使って関連事項を学ばせながら予習課題に取り組ませ、授業前日までに予習成果として提出させる。同時に「予習アンケート」に報告させる。授業では、予習成果を学生同士で確認させ、不十分な部分があれば教え合いにより補わせる。また、「予習アンケート」への記述内容から難易度が高いと判断される項目については、授業中に解説を加えたり、解説資料を作成したりして、確実に理解させるように努める。
そして、予習成果に訂正を施したもの、さらに質を向上させた完成版を課題成果として再提出させる。さらなる演習が必要と判断した場合は新たな応用課題を提示して、授業中あるいは授業後に取り組ませて提出させる。そして「授業後アンケート」に報告させる。
単元が終了したら、「学習後アンケート」に学生が自覚している習熟度を申告させ、学習後の理解状況を把握する。

3.6.2.3 蓄積される学修記録
こうした授業の流れに沿って、様々なデー
タが学修記録として e ラーニングシステム上に蓄積されていく。演習主体の授業で構成される単元で蓄積される学修記録を学生が申告・提出したデータに絞って整理すると、次の(a)～(g)のような構成となる。
(a) 学習前の学習項目別習熟度の自己評価
値(b) 予習による演習成果(c) 予習により理解できていないこと等(d) 授業で完成させた課題成果(e) 応用課題の成果(f) 授業を受けて習得したこと等(g) 学習後の学習項目別習熟度の自己評価
値

3.6.3 学習項目別習熟度の可視化
ここでは、蓄積している学修記録から経済学部の 1 年生による回答データを取り出して､
学習前と学習後の学習項目別習熟度、すなわ
ち学修記録の(a)と(g)の視覚化について述べる。
2012 年度から 2014 年度の 3 年間について､
表計算の(a)学習前の学習項目別習熟度を図
3.6.1 に回答比率として比較してみる。各見出しに年度と有効回答数をラベルとして付記してある。
いずれの学習項目についても､回答比率に顕著な変化は見られないことがわかる。
なお､2013 年度以前と2104 年度の有効回答数に見られる大きな差は､入学定員数が変わったことによるものである。
図3.6.2は、2014年度前期開講クラスE1(56名)の表計算の学習項目別習熟度の集計結果
で、(a)と(g)はそれぞれ学習前と学習後の状況を示している。
図 3.6.1 開講時の表計算の学習項目別習熟度(2012～2014)50

サイエンティフィック・システム研究会(a) 学習前

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書(g) 学習後
図 3.6.2 表計算の学習項目別習熟度の集計結果同じデータを使って、図 3.6.3 に示すレーダーチャートによる視覚化も行っている。この図 3.6.3 にプロットした値は、回答データの選択肢「使える；少し使える；使えない」それぞれに数値「2；1；0」を割り当てて数値化して平均値を算出したもので、クラス E1 の代表値である。選択肢は順序尺度であるためこの平均値に特別な意
味はないが、学習前から学習後にこの代表値が「1.0」増加することはクラス全員の習熟度がおおよそ一段階ずつ上がったとみなすことができる。学習前後の習熟度がそれぞれ「形」として表現されているので、他クラスの状
況との比較が容易になる。したがって、この図 3.6.3 を学生に提示することにより、自分たちの学修活動による成長を容易に読み取れ、学修の動機付けとしての効果が期待できる。

図 3.6.3 表計算の学習項目別習熟度のクラス平均

図 3.6.4 個人別習熟度とクラス平均

図 3.6.4 はクラス E1 の一人の学生を取り上げて、クラス代表値(破線)と自己評価値(実線)を重ね書きしたものである。前述の数値化により学生一人一人がクラス全体の状況と容易に比較できる。

51

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3.6.4 振り返り
自己評価に基づいて自らの学修を振り返らせた。
まず、文書作成と表計算それぞれの学習項目別習熟度の自己評価値を図 3.6.3 と図 3.6.4 の形式のレーダーチ
ャートにプロットさせる。その際、学生が省察に集中できるように、Excel 形式ファイルのテンプレートを提供した。クラス別に用意したテンプレートには、そのクラスを受講している学生すべての回答データを学習前後で集計した結果を入力してあり、学生が自分の評価値を入力すると自動的にその値が反映される。
そして、各単元の学習項目別習熟状況を表したレーダーチャートを見て、自身の学修への取り組みについて次の三つの観点から省察させた。これら①～③の記述の根拠となるレーダーチャートについては、総合課題のレポ
ートに図として貼り付けさせた。
①②③

所属クラスの状況と自身の習熟度を学習前後で比較して、それぞれの向上について自身の学習前・後の習熟度を比較して、自身の学修態度を踏まえた向上について習熟度がすべて「使える」に到達している場合は、この技能をどのように応用していくか、達していない場
合は、足りないことをどのようにして補っていくか

3.6.5 あとがき
本節では、長崎大学の教養教育科目「情報基礎」におけるアンケート回答データの活用事例として、二つ提示した。一つめは､教員が学生の状況を把握するために､3 年間にわたる回答データを項目ごとに視覚的に比較した事例である。
二つめは学生に振り返りの機会を与えるために､文書作成と表計算それぞれの学習項目別習熟度の視覚化を利用して自身やクラス全体の成長を自覚させ、学修態度を踏まえた学修成果について省察させた課題の事
例である。
参考文献
1) 丹羽量久：「大学入学生のアプリケーションソフトウェア利用技能に関する習熟意識の実態調査」,情報コミュニケーション学会第 12 回全国大会発表論文集,2015(印刷中)2) 丹羽量久、藤井美知子:「学習項目別習熟度の自己申告データを使った振り返り」,日本教科教育学会全国大会論文集,B1-3,pp.40-41,2013
3) 丹羽量久、藤井美知子:「科目「情報基礎」における自己申告データの視覚化と振り返り」,大学 ICT 推進協
議会,2014 年度年次大会,W3E-3,2014

3.7 大規模オンライン科目のテストの分析とラーニングアナリティクスへの接続
現在、熊本大学で実施している、LMSを活用して受講者 1,000 名規模で実施している 2 年次開講の情報処理科目「情報処理概論」に関して、大規模なオンライン科目のテストの分析とラーニングアナリティクスへの接続という観点で事例を紹介する。2012 年度から、テキストの書籍からオンラインへの変更、関連雑誌記事、小レポートの導入等、授業形態に変更を加えた。LMS中の成績やログをもとに、2012 年度の受講状況、アンケート、学習者
特性の解析等を行ってきた1,2)。2013 年度、テキストや記事の購読形式、学部による必修・選択の設定等が変化したが、その受講状況に関して今回新たに調べた結果を含めて紹介する3)。

3.7.1 科目概要と実施形態
本科目は、IT パスポート試験の内容の約半分を半期で修得することを目指す。図 3.7.1 に示すように、教室でのガイダンスに続き、7 週間のオンラインの学修を経て、PC 教室での CBT 型期末試験で構成される。2013 年度、一部学部が必修から選択になったこともあり、実質的な受講者は、2012 年度 1084 名、2013 年度 859 名であった。
1 週から 7 週目にかけて毎週、オンラインテキストによる学修、小レポートの提出、確認テストの受験を繰り返す。毎週火曜日 5 時限目に学修相談会を開催しており、わからないところ等あれば、担当教員に直接対面で相談することができる。ただし、オンラインテストの問題に不具合があったりしない限り、訪れる学生は非常に少な
く、多くて数名であった。電子メールによる問い合わせも随時受け付けており、そちらの利用のほうが多かった
52

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

が、桁違いというほどではなかった。小テストは少なくとも１回は確認テストを受けなければ提出できない仕組
みで、締切が毎週日曜日の夜中に設定されている。

図 3.7.1 授業の流れ

図 3.7.2 に 2013 年度の確認テストや小レポートののべ受験者数を示すが、締切日は、10 月 6 日にはじまり、7
週目の締め切りが 11 月 17 日である。確認テストは何度でも受験でき、１人平均 4 回程度受験している。7 週目の締切までは、1-7 週の全確認テストの成績は成績の一部としてカウントされるため、7 週目の締切数日前から全確認テストの受験が増加している(図 3.7.2)。
7 週目の締切以降は、確認テストは受験できないかわりに、練習用確認テストが受験可能となる。このテスト
は成績にはカウントされないが、最終成績の 7 割としてカウントされる期末テストのテスト勉強のために公開される。最終成績の 7 割の得点が配分される期末テストは、4 回に分けて PC 教室で CBT 型で行われ、問題プールから一定数ランダムに出題される問題を、管理された PC 上で時間内に何度でも受験でき、そのうち最高点が期末テストの成績となる。
図 3.7.1 で示すように、総合成績は、7 週分の小レポート（確認テストを少なくとも１回は受験する必要がある）が 14 点、7 週分の確認テストが 16 点、ＰＣ教室での期末テストが 70 点の合計 100 点満点で評価される。

53

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.7.2 2013 年度情報処理概論の受講者のテスト等受験動向

3.7.2 受講状況
図 3.7.3 に、曜日別の授業ページへのアクセスの様子を示す。2012 年度、2013 年度ともに同様の傾向を示して
おり、毎週の締め切りが日曜日の深夜 24:00 であることから、日曜日のアクセスが最も多く、しかもその数は全受講者の 50%近くであることがわかる。このことは、多くの学生が日曜日も学外で学修をしたことを示している。
また、日曜日は図書館等の一部の施設しか大学の PC が使えないこともあり、ほぼ全てのアクセスが、学外からであることがわかる。このことから、多くの学生が大学以外にインターネット接続が可能であることも合わせて示している。

図 3.7.3 曜日別の授業ページへのアクセスの割合
図 3.7.4 は、時間別の授業ページアクセス数で、こちらも基本的には、2012 年度、2013 年度は同様の傾向を示しており、学内アクセスは日中にピークをもつが、その最大の付近でも同程度の学外からのアクセスがある。これは、大学内にいても、モバイルルータなど大学の無線 LAN を使っていない場合や、スマートフォン等でアクセスしている学生も多いことが原因ではないかと考えられる。また、夜間に取り組んでいる学生がかなり多いこと
もわかる。
54

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.7.4 時間別の授業ページへのアクセスの割合

図 3.7.5 に、学生のアクセス元 IP アドレスから学内か学外かを判断し、授業期間全体を通して、学内のみなのか、学外のみなのか、それとも両方かを調べたもので、両年度ともに、95%の学生が学内外両方からアクセスしたことがあり、3%のみが学内だけという結果であった。このことから、97%の学生、すなわち殆どの学生が学外からアクセスが可能な状態にあることがわかる。
図 3.7.6 に最終成績を示すが、秀及び優を合わせて 45-47%もいることから、かなり多くの学生にとって学修成
果があがていると考えられる。100 点満点中 70 点が教室での期末テストであることを考えると、期末テストがよくできていることを示しており、ある程度の実力がついていることを示していると考えられる。特に上位 10 数名
は 100 点をとっており、準備課題だけでなく期末テストも 100 点をとっている。

図 3.7.5 授業ページへのアクセス元アドレス

図 3.7.6 成績分布

3.7.3 確認テスト受験回数
最終成績のよい学生ほど確認テストの受験回数が多く(図 3.7.7)、練習用確認テストの受験回数に関してはその傾向がさらに顕著であった(図 3.7.8)。この結果から、特に練習用確認テストの受験回数が最終成績に及ぼす影響が大きいといえる。すなわち、特に高得点取得者においては、得点(16 点)に結びつく毎週の確認テストよりも、得点に直結しない試験前の見直し用確認テストのほうが、最終成績に与える影響が大きいことを示している。

55

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.7.7 最終成績と確認テスト受験回数

図 3.7.8 最終成績と練習用確認テスト受験回数

さらに、図 3.7.9 より、7 回の練習用確認テストの受験回数の変化を見ると、最終成績が 90 点以上のグループ（855 名中 155 名）は、他のグループが回を追う毎に受験回数が減少しているのに対して逆に増加傾向にあることがわかる。このような傾向を学習者にフィードバック、周知することで、学修効果が高まるのではと考えられ、次年度以降の取り組みに反映させていきたい。

図 3.7.9 練習用確認テストの受験回数

参考文献
1) 久保田 真一郎, 田村 規雄, 八木 玲子, 西村 岳史, 中野 淳, 松葉 龍一, 中野 裕司：情報処理科目におけるオンラインの雑誌記事の活用, 大学 ICT 推進協議会 2012 年次大会講演論文集, pp.69-73 (2012).
2) 久保田 真一郎, 松葉 龍一, 中野 裕司：毎週のオンラインテスト学習 履歴データからみる学習者特性と期末試験結果との関係性, 教育システム情報学会 2013 年度特集研究会（名古屋学院大学）研究報告 28（7）,pp.143-148 (2014).
3) 中野 裕司, 久保田 真一郎, 松葉 龍一, 戸田 真志, 永井 孝幸, 右田 雅裕, 武藏 泰雄, 喜多 敏博, 杉谷
賢一：オンラインテキストを活用した大規模情報処理科目の実施. 日本教育工学会 第 30 回全国大会（岐阜大学）発表論文集, pp.533-534 (2014).

3.8 学修履歴分析による e ラーニング学習者特性調査
3.8.1 学習者特性調査にあたって
富士通ラーニングメディア（以下 FLM）では、一般企業向けに各種 e ラーニングを提供している。企業における e ラーニングでは、如何に e ラーニング学修を効果的・効率的に提供するかが求められている。このため、FLM
では、社会人の e ラーニングにおける学習者特性を明らかにした上で、より効果的・効率的なコースウェアの設計・提供に向けた取り組みを行っている。本稿では、FLM が提供する LMS 上のログデータを基にした学習者特性調査の分析結果概要について述べる。
56

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3.8.2 分析データの抽出
3.8.2.1 対象としたログデータ
分析にあたっては、FLMが一般企業向けBtoBtoCのビジネスモデルで提供している非同期型e-Leraningプラット
フォーム(KnowledgeC@fe) 1) のアクセスログデータおよび学修履歴データを利用している。今回抽出したアクセ
スログデータと学修履歴データの関連を図 3.8.1 に示す。図中の“n=”の数値は収集したデータ件数である。図3.8.1 のアクセスログ情報（Logテーブル）の内訳を表 3.8.1 に、ログ収集期間中の提供コース数の内訳を表 3.8.2に示す。

図 3.8.1 アクセスログデータと学修履歴データ関連図
図 3.8.1 中の詳細アクセスログ情報(Log)には、学習者が PC 上で操作したタイミングで全てのアクセスログが取得されている。本分析では、1 日の時間帯別の学習者の推移と月曜日から日曜日にかけての学習者の推移を調査するため、アクセスログデータの中から LMS 上で学修ボタンを押下した後に操作しているログデータだけを抽出対象（表 1.抽出ログ）とし、抽出したログデータからトライアル受講や評価受講のログを除き、実際の学習者が学修しているログのみ（.有効ログ）に分析対象を絞り込んだ。その後、1 日の時間帯別（10 分単位）で学習者
推移をみるため、10 分毎のアクセス情報に再編集（.集計後ログ）した上で分析作業を行っている。
今回使用したログデータの抽出期間は、2012 年 10 月 1 日から 2013 年 9 月 30 日までの 1 年間、当該期間中の累積受講者数は 4,946 名、提供されたコース数（講座数）は 270 コースである。累積受講者数が図 3.8.1 に示されるコース毎の学修履歴のデータ件数と異なるのは、一人の受講者が複数コースを受講しているためである

抽出期間
2012/10/1 -2012/12/31
2013/1/1 -2013/3/31
2013/4/1 -2013/6/30
2013/7/1 -2013/9/30

計

表 3.8.1 分析対象データ（アクセスログ情報）
抽出ログ件数
有効ログ件数
集計後ログ件数
1,077,079
785,382
34,052
1,027,046
729,067
39,072
695,062
439,492
43,903
1,200,600
887,059
44,1093,999,787
2,841,000
161,136
表 3.8.2 対象期間の提供コース数

抽出期間

2012/3Q

2012/4Q

2013/1Q

2013/2Q

計※

コース数

188

153

188

207

270

※重複して提供しているコースは 1 コースとして計算

57

受講者数
1,171
728
1,384
1,663
4,946

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

3.8.2.2 対象コースの提供モデル
本分析の対象コースにおける、運営側から学習者へのメール送信モデルを図 3.8.2、図 3.8.3 に示す。図 3.8.2
は主に IT 系コースの提供モデルであり、月曜日開催を基本とし、全ての連絡メールは月曜日に配信されている。
図 3.8.3 はビジネス系コースの提供モデルであり、水曜日開催が基準になっている。ビジネス系コースでは初回の連絡メールは水曜日に、2 回目以降の連絡メールは火曜日に配信されている。各モデルに示されるタイミング
で、学習者に対するガイドメールがシステムから発信される。メールは当該日の早朝に自動的に学習者宛に送信されている。ただし、学習者からの問い合わせや質問等への対応は随時行っているため、学習者と運営側のコン
タクト回数は図 3.8.2、図 3.8.3 に示されるより多い。

図 3.8.2 IT 系コースの連絡メール送信モデル

図 3.8.3 ビジネス系コースの連絡メール送信モデル

3.8.3 学習者の学修傾向
3.8.3.1 時間帯別学習者状況
1 日の時間帯別学修状況を分析するため、10 分単位のアクセス情報に集計したデータを、時間帯別、曜日別に集計した。その結果を図 3.8.4 に示す。本グラフは、当該時間帯の 1 日あたりの平均アクセス人数を示したものである。図 3.8.4 を見ると、月曜日から金曜日まで平日の時間帯別アクセスパターンは曜日による変動はあるものの概ね同じ傾向を示している。
また、休日に当たる土日のアクセスパターンは平日とは違う傾向を示している。
この分析結果から、学習者の学修パターンを平日と休日の 2 つの学修パターンに大別することができる。

58

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.8.4 曜日別時間帯別アクセス件数
また、社会人が e-Learning 学修を行っているのは主に平日の就業時間内であることがわかる。12:00 と 17:30にアクセス数が急激に落ち込んでいるのは、午前中の就業時間終了時刻と午後の就業時間終了時刻に学習者が学修を中断または終了した結果と考えられる。
休日については午前中の立ち上がりは緩やかであるが、10:00 前後から学習者が増え、昼食の時間帯に多少減少するものの、深夜に至るまで平均的に学修している様子がうかがえる。また、22:00 を過ぎた時間帯は平日より多くの学習者が存在している。全集計ログ件数 161,136 件中、平日のアクセスログ件数は 134,965 件（83.8%）、
休日のアクセスログ件数は 26,171 件(16.2%)である。

3.8.3.2 曜日別学習者状況と学修時間
1 週間の学習者数の変化を調査するため、曜日別の学習者状況を分析した結果を図 3.8.5 に示す。
図 3.8.5 から学習者数は月曜日が最も多く、週末になるにしたがって減少していることがわかる。本データには IT 系コース（図 3.8.2）とビジネス系コース（図 3.8.3）の両方が含まれている。IT 系コースの集計ログ件数
は、144,747 件、ビジネス系コースの集計ログ件数は 16,389 件で、IT 系コースの学修ログが約 90％である。月曜日に学習者が最も多いという結果は IT 系コース（図 3.8.2）の提供モデルにしたがって、運営側からのメールが月曜日に発信されていることが影響している可能性が高い。

59

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.8.5 曜日別学修状況
月曜日にメール発信をしていない、ビジネス系コース（図 3.8.3）のみを抽出した結果を図 3.8.6 に示す。ビ
ジネス系コースにおいては、初回のメール発信日が水曜日であるが、IT 系コースと同様に週初めに学習者が多い傾向を示している。2 回目以降のメールが火曜日に発信されている影響か、火曜日の学習者が最も多くなっている。
月曜日開始、水曜日開始の両モデル共に同様の傾向を示していることは、社会人が e-Learning 学修に取り掛かる契機として「学修支援メール」と「週初め」の 2 つの要素が強いと考えられる。
社会人の e-Learning 提供においては、
月曜日の出社時に学修行為を誘発するための学修支援メールが学習者に届いている状況が望ましい。
今後の社会人対象の e-Learning における各種学修支援メール発行は月曜日基準に検討することも必要であろう。
ただし、学習者に対する最適なメール発信のタイミングや内容等については香山ら2)が実施したメンタリング
メール実験に示されるように、個別のコース毎に検討が必要である。

図 3.8.6 水曜日開催コースの曜日別学修状況
次に、学習者がログイン後、どの程度継続学修を行っているかを分析した。分析結果を表 3.8.3 に示す。

60

サイエンティフィック・システム研究会

対象期間
継続時間（分）e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

表 3.8.3 平均継続学修時間
2012/10-12 2013/1-3 2013/4-6 2013/7-9
18.2
18.6
21.5
17.3

全体
19.0

表 3.8.3 で示されるように、受講者が LMS にログインして学修を継続している時間は平均で 19.0 分という結果である。今回の調査対象は PC による e-Learning が中心で、スマートフォン等による移動時間帯を活用した隙間
学修とは異なる。しかし、自席での PC による学修においても平均継続学修時間が 19.0 分という結果が出たこと
は、今後の社会人向け学修コンテンツの学修モジュール（一度に学修できる単位）は学習者の標準的な学修時間に配慮して 20 分以下にすることが望ましいと考えられる。

3.8.4 コース種類別学修状況
3.8.4.1 IT 基礎関連コース学修状況
個々の e-Learning コースの学修状況の違いを調査するため、個別コースの学修データを抽出し、各コースの合
格者、不合格者の学修期間内の学修回数、1 回の学修機会あたりの学修時間、総学修時間を比較検討した。表 3.8.4に図 3.8.1（アクセスログデータと学修履歴データ関連図）中の D1 のデータから抽出した IT 基礎関連 6 コースの受講者状況を示す。これらのコースは、主に IT 初心者が企業内で最初に学修するコースで、「コンピュータ基礎（内定者）」は、入社前の学生が対象になっているコース、「初めてのクラウド技術」は新人研修期間中に利用されているコースである。
表 3.8.4 IT 基礎関連コース受講者状況
対象ｺｰｽ
受講者人数
合格者
不合格者
合格率
標準時間(分)
78
50
28
64.1%
1,500
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀｼｽﾃﾑの基礎
38
27
11
71.1%
1,200
Java ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ
58
54
4
93.1%
900
Excel 2007 基礎
52
48
4
92.3%
540
ｼｽﾃﾑ開発基礎
54
53
1
98.1%
480
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ基礎(内定者)
420
406
14
96.7%
180
初めてのｸﾗｳﾄﾞ技術※2012 年 10 月 1 日から 2013 年 9 月 30 日の間に学修期間が全て含まれる受講者のデータ
個々のコースの平均学修回数を図3.8.7 に、1 回あたりの平均学修時間を図3.8.8 に、総学修時間比較を図3.8.9に示す。

図 3.8.7 IT 基礎関連コース(平均学修回数)

61サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

ここで、各コースで提供されている e-Learning 教材において、学習者が 1 回のアクセスで連続して学修を行
う単位は、対象コース中の学修ユニットとして、意味のある知識を吸収できる範囲であると推察できる。したがって、表 3.8.4 で示される各コースの標準学修時間を図 3.8.7 で示される合格者の平均学修回数で割った値がコース提供者の考える各コース学修ユニットの学修想定時間と考えられる。これを基に計算した結果を図 3.8.8 に想定時間として示す。

図 3.8.8 IT 基礎関連コース(1 回あたり平均学修時間)
図 3.8.8 から、コース提供者の考える、学修ユニットの学修時間は「初めてのクラウド技術」を除いて 30 分前後と推察できる。しかしながら、実際の学修時間は、多少のばらつきはあるものの、20～30 分程度となっており、
3.8.3.2 項で示した、表 3.8.3 の学習者の平均的継続学修時間（19 分）に近い数値を示している。これは、コース提供者が考えている学修時間よりも平均して 30.0％短い。
今回の分析では、提供コースのコンテンツ内容と学修時間の関連調査は行っていない。今後、個々のコース内
容も含めて学修内容と学修時間の関係を検証する必要があると考えている。
尚、合格者と不合格者の学修回数を比較すると、不合格者の学修回数が平均 39.4%少なくなっている。しかし、1 回あたりの平均学修時間は一部のコースで合格者よりも不合格者が少なくなっているものの、学修時間による合格者と不合格者の差は見られない。合否は、学修期間内の学修回数の差が要因になっていると推察される。
図 3.8.9 は学習者の総学修時間と運営者側から提示されている標準学修時間を示したものである。

62

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.8.9 IT 基礎関連コース(総学修時間)
この結果を見ると、「初めてのクラウド技術」コースは、標準学修時間を 3 時間と設定してあるが、実際の学
修時間は平均 5 時間と提供者側の予想をはるかに超える学修時間となり、標準学修時間の 173.1%という結果になっている。これは、当該コースの学修時間が正しく設計されていないことが原因と思われる。本コースに関しては、学修対象者の前提条件も含めて、コースウェアの見直しが必要であると考えている。
その他のコースは、標準学修時間よりも短い学修時間で学修を修了していることがわかる。コースを学修している学習者の前提条件による差はあるが、戸田ら3)の 2012 年の分析結果によるとe-Learningの実学修時間は、提供者が設定する学修時間よりも短くなる傾向がある。
コース提供者は、学習者が当該コース全ての学修ユニット（学修ページ）を閲覧して学修を修了するまでの時
間を標準学修時間として設定するが、実際には、学習者が既知の内容については学修時間を短縮するか、学修を省く行為が行われていることが推測される。
本来、コース設計時に受講者の前提条件を考慮した上で教材コンテンツならびにコースウェアとしての運用設計を行うべきであるが、コース提供後に標準学修時間と実際の学修時間の差を判別する仕組みを導入することによって、早期に改善の必要性の高いコースを識別し、注意喚起するシステムの構築も可能である。

3.8.4.2 TOEIC 関連コース学修状況
次に、資格取得関連コースとして、TOEIC スコア取得の 3 コースの学修状況を分析した結果を示す。対象としたコースを表 3.8.5 に示す。表 3.8.5 に示されている合格者・不合格者の表記は実際の TOEIC スコアの結果ではなく、当該 e-Learning コース内のテストによる合否の結果である。
尚、表 3.8.5 のデータは表 3.8.4 と同様に、図 3.8.1（アクセスログデータと学修履歴データ関連図）中の D1のデータから抽出したものである。
表 3.8.5 TOEIC コース学習者状況
受講者人数
合格者
不合格者
合格率
40
26
14
65.0%
TOEIC650
33
25
8
75.8%
TOEIC730
18
12
6
66.7%
※2012 年 10 月 1 日から 2013 年 9 月 30 日の間に学修期間が全て含まれる受講者のデータ
対象ｺｰｽ
TOEIC47063

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

個々のコースの平均学修回数を図 3.8.10 に、1 回あたりの平均学修時間を図 3.8.11 に、総学修時間を図 3.8.12に示す。

図 3.8.10 TOEIC コース(平均学修回数)

図 3.8.11 TOEIC コース(1 回あたりの平均学修時間)

図 3.8.12 TOEIC コース(総学修時間)

64

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

この結果、1 回あたりの学修時間は 3.8.4.1 項の IT 基礎関連コースと同様に、各コース共に 20 分弱であり、合格者と不合格者による学修時間の差も表れていない。合格者と不合格者の差が表れるのは、学修期間内の学修回数である。不合格者は合格者の 62.4%の学修回数となっており、TOEIC コースにおいても合否を分けている要因
は学修回数である。また、総学修時間は、全てのコースにおいて運営側から提示されている標準学修時間よりも少ない。
これらの分析結果から、社会人の e-Learning において不合格者を合格者にするためには、学修回数を増加させることが重要と考えられる。
香山ら[2]が 2003 年に実施したメンタリングメール実験によると、成績上位者（修了テストで満点取得）では学修支援メール送信の多寡による差異は表れないが、その他の学習者は、学修支援メール送信により、ドロップアウト率が 20～30%改善したという結果が出ている。この実験結果からも、学修支援メールは学修機会を増加させる効果があると考えられる。したがって、学習者全体の理解度を向上させるためには、標準的な学修回数を基に、予想される学修回数に達していない学習者を自動抽出し、学修支援メールを発信する運営支援システムの構築を検討することも必要である。

3.8.5 テストと学修時間の関係
3.8.5.1 テスト実施時期と学修時間
今回分析対象とした e-Learning コースには、合否判定のための修了テストが組み込まれている。
e-Learning の学修方法は基本的に学習者に任されており、テストの実施回数も制限を設けていない。このため、学修前にテストを実施し、テストで不明であった部分のみを学修し、再度テストを受けることが可能である。学
習者の中には一定の割合で、学修前にテストを行っている学習者も存在している。そこで、学修前に一旦テスト
内容を閲覧し学修後に修了テストを受けた学習者と、全ての学修を行った上で修了テストを受けた学習者の結果を比較した。表 3.8.6 に分析した各コースの学習者の割合を、図 3.8.13 にテスト実施時期とコース修了までの総学修時間の関連を示す。
この結果をみると、テストを先に実施した学習者が、学修終了後にテストを実施した学習者より 30～40%程度
総学修時間が短くなっていることがわかる。
社会人の学修は、如何に短い時間で学修を修了し、学修内容を実務に活かせるかが重要である。テスト問題をどのように設計するかという課題はあるが、学習者が既知の内容を学修しなくてもよいコース提供の仕組みも必要であろう。それによって、無駄な学修時間を削減することができる。

表 3.8.6 コース別テスト実施状況
全体人数
学修前ﾃｽﾄ

学修後ﾃｽﾄJava ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ基礎

64

4

60

UNIX/Linux 入門

25

9

16

ｼｽﾃﾑ開発見積基礎

12

5

7

65

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.8.13 テスト実施時期と学修時間

3.8.5.2 テスト点数と学修時間
次に、学修修了時のテスト点数と学修時間の関連について「UNIX/Linux 入門」コースを対象にログ情報を分析した。分析に際しては、図 3.8.14 に示すように、学修時間とテスト得点（理解度）の関係を 4 象限に分類して考えた。

図 3.8.14 学修時間と理解度の 4 象限
ここで A 象限は、提供者側が想定した学修時間（標準学修時間）に近い学修時間で修了し、テストで高得点を得た学習者である。本来のコース設計に合った学習者が占めると考えられる。 B 象限は、標準学修時間と比較して少ない学修時間で修了しているが、テストでは高得点を得ている学習者である。コース内容を効率的に学修しているか、既知の内容のため時間をかけずに学修が修了した学習者が占めると考えられる。C 象限は、対象コースの前提知識不足等により、時間をかけても理解度が得られない学習者が占めると考えられる。D 象限は、学修に十分な時間をかけなかったために、理解度不足で修了した学習者が占めると考えられる。
図 3.8.15 は「UNIX/Linux 入門」コースのテスト点数と学修時間の関係を示したものである。学修時間の多寡については、3.8.5.1 項でも述べたように、コース提供者が示す標準学修時間よりも、実際の学修時間が短くなる傾向があることから、ここでは A,C 象限と B,D 象限の分岐点を標準学修時間の 75％と設定した。また、A,B 象
限と C,D 象限との分岐点をテスト点数 75 点と設定した。

66

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

図 3.8.15 テスト点数と学修時間(UNIX/Linux)
当該コースでは、前提知識不足等による理解度不足の C 群に位置する学習者は存在しなかった。社会人は、前提知識不足のためにコース内容を理解できない場合は、学修を継続せずにドロップアウトしている可能性が高い。
そのため、C 群に位置づけされる学習者が存在しなかったと考えられる。この結果、学習者は A,B,D の 3 つのグ
ループに分類できることがわかった。企業における研修は、可能であれば受講者全体の理解度を上げることが理想である。3.8.4.1、3.8.4.2 項で示したように、今回の分析では理解度は 1 回あたりの学修時間よりも学修回数に影響を受けていることが明らかになった。
「D 群」の学習者は、個々の学修回数増加により、総学修時間を増加させ、結果として理解度を上昇させることが可能であろう。
「D 群」の学習者に対して、学修回数を増加させる施策を打つことにより、「D 群」から「A 群」への底上げができる可能性は高い。

3.8.6 おわりに
FLM において、実際に企業向けに提供している e-Learning のプラットフォームから生のアクセスログデータな
らびに学修履歴データを抽出して社会人の e-Learning の学修状況について調査分析した結果、社会人の
e-Learning 学修は、週初めを基準とした就業時間内の職場学修が中心であり、平均的な学修時間はコース種類が異なっても、1 回あたり 20 分前後という結果を得ることができた（今回の調査では平均 19.0 分）。また、学修回
数と理解度に相関があるとの結果も得ることができた。
今後、社会人向けの e-Learning 教材を設計する場合、1 回あたりの平均的な学修時間を考慮し、全体のコンテンツを細分化し、学修ユニットは独立して学修できる内容とし、また、1 つの独立した学修ユニットを 20 分以内に終了できるような設計を行うことが求められる。
コース提供時の運用設計においても、週初めの学修機会と学修支援メールを活用した、学修回数増加に向けた施策を組み込むことが求められる。企業内研修において学習者全体のレベルアップを行うためには、対象コースの学修を行う回数を増加させる施策を打つことにより、全体のレベルアップを図ることが可能である。また、効率的な学修のためには、学修前にプレテストによって学習者の事前の理解状況を把握し、個々の理解度に対応した学修ユニットを提示する仕組みの検討も必要であろう。
本稿では、BtoBtoC における企業の e-Learning 学習者の標準的なアクセス状況、最終的な理解度の違いを明らかにした。社会人の e-Learning 学修の学修時間帯は、より就業時間内学修に移行してきているように思われる。
特に IT 一般知識の学修については就業時間内学修が定着している。ただし、資格取得に向けた学修は夜間、土日もしっかり学修している傾向もうかがえ、学修の目的によって個々の学修時間帯に差が出ていることがわかる。
資格取得は個人の成果に起因することもあり、内発的動機付けが働き就業時間外学修を実施している可能性も高い。今後、さらに詳細に分析し、社会人の学修の効率化に向けた具体的な施策についても検討したい。

67

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

参考文献
1) 富士通ラーニングメディア サービスサイト, Web ページ（2014 年 12 月確認）
http://www.knowledgewing.com/kcc/cafe/index.html (2014. 12).
2) 香山裕子,堀井俊洋,戸田博人,波多野和彦,「e ラーニングにおけるメンタリングメールの学習効果について」, 教育システム情報学会研究報告, 18(1), pp83-90 (2003.05).
3) 戸田博人,香山裕子,小荒田倫人,藤田剛志,「学習履歴データ分析による e ラーニング学習者の学習特性調
査」,日本 e-Learning 学会 2012 年度学術講演会,（2012.11）.

68サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4 各組織における取り組みの経緯と現状
4.1 熊本大学
4.1.1 大学院教授システム学専攻の取り組み
熊本大学大学院社会文化科学研究科教授システム学専攻は、2006 年に、eラーニングの専門家をeラーニン
グで養成することを目的に設立されたeラーニング大学院である。教育活動やコース・教材をシステムとしてとらえ、科学的・工学的にアプローチしようとする教育研究分野である「教授システム学(Instructional
Systems)」を、インストラクショナルデザイン(ID)を中心とした、情報技術(IT)、教育マネジメント (IM)、
知的財産権 (IP)の 4 つのIで支える1)。
このような大学院であるため、カリキュラム設計がしっかりしており、最初に修了者のコンピテンシーありきで、それを満たすために授業内容やカリキュラムが綿密に設計されている。さらに、遠隔オンラインの環
境での学修のため、殆ど全ての学修履歴や学修成果が Web 上に蓄積されているといった環境にある。即ち、ゴール設定が明確で、それを達成するための要件もクリアであり、さらに、そのエビデンスが全て記録・蓄積されているといった e ポートフォリオに非常に有利な環境である。さらに、日常の学修においても、課題を LMS
上のディスカッションに投稿し相互評価を行うことを標準としているため、日常的にリフレクションが学修に取り入れられている。
この専攻では、設立当初からポータルにeポートフォリオというタブが存在し、各科目の各課題を達成していくと、コンピテンシーが充足していく様子が可視化されていた。しかし、その時点では、課題の達成という事実とコンピテンシーの紐付けはできても、それを保証するエビデンスを伴っていなかった。そこで、2007年度から 2009 年度にかけて、大学院教育支援プログラムの助成を受けた「ＩＴ時代の教育イノベータ育成プ
ログラム」2)事業の一環として、eポートフォリオの開発を行った。オープンソースのLMSであるSakai CLEに付随したOSPを元に修正や機能追加を行うことで専攻独自のeポートフォリオシステムを構築した。
図 4.1.1 の左図にしめすように、OSP のマトリックス機能を改造することで、各々のコンピテンシーに紐づいた学修成果が LMS から自動で蓄積されるようにし、図 4.1.1 の右図に示すように、最終試験の際、自己評価
とともにエビデンスとして採録できるものとした。
2014 年度に、全学 LMS が Blackboard CE LS8 から Moodle へ移行するのに伴って、Moodle と Mahara が連携して利用可能になったため、Sakai ベースのものから Mahara 上で行う形に変更した。2015 年度からは、さらに、開発したマトリックスツール等を取り入れる予定である。

図 4.1.1 大学院教授システム学専攻の e ポートフォリオ
69

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4.1.2 e ポートフォリオシステムの全学展開の取り組み
2009 年度から 2011 年度にかけて支援を受けた大学教育推進プログラム「学修成果に基づく学士課程教育の体系的構築」3)の取り組みのなかで、大学全学としてのeポートフォリオの構築を行った。
図 4.1.2(a)に示すように、
基本的には、学務情報システムから受講した科目やその成績、
LMS(WebCT,Moodle)
からの学修データを中心で学修データを収集し、それを同(b)に示すように、全学で定めた学士課程の 7 つの学修成果と対応で示す。前述の教授システム学専攻の e ポートフォリオを元に開発したが、教授システム学専
攻のように、全ての科目おの学修内容が修了時のコンピテンシーに紐付けがなされているわけではなく、また、
LMS に全ての科目の学修成果が存在するわけでもないため、学務情報システムから履修科目情報とその成績を取り入れ、その状況を見て、学士課程全体的な履修の振り返りを促したり、担任等による指導に役立てることを考えた。また、できる限り収集できるデータや学生等による追加を可能にする方向で開発を行った。
また、大学としての第二期中期計画でも、eポートフォリオを卒業生との架け橋として活用することをかかげ、熊本大学IDの設置で卒業後のアクセスを可能にし、卒業生からの情報提供や在学生からの進路を考える助
けにすることを検討している4)。

(a) 収集するデータ(b) 7 つの学習成果との対応付け(c) 科目毎の蓄積データ
図 4.1.2 学士 GP で開発した e ポートフォリオ

4.1.3 全学 e ポートフォリオシステムの再構築と学修成果可視化システムへの移行
前項で紹介した全学 e ポートフォリオは Sakai CLE とその上の OSP をベースに開発を行った。Sakai CLEのもつ様々な機能(API 等で提供される)を利用できることや、多くの利用者のいる LMS 上で活用できるのは大きなメリットであるが、一方で、Sakai アプリケーションとしての枠内で開発する必要があり、Sakai 本体のバージョンアップに対応しなければならないこと、Sakai の共通仕様に関る部分のカスタマイズが必要となっ70サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

た場合は、基本的にベースとなるバージョンでしか動作しないとか、一般の Sakai 上でそのまま動作しなくなるというデメリットも生じる。今回の場合は、WG 等で検討した仕様が流動的で（議論が活発なためで悪い意
味ではない）頻繁に開発仕様が変更になり Sakai アプリケーションとして制約下では実装が難しくなってきた
ことと、
Sakai アプリケーションとして開発するには Sakai アプリケーションの仕様に相当詳しい必要があり、人的コストがかさむことから、開発のベースを Sakai から変更した。
ある程度仕様が固まるまでは、あまり大きな枠をはめずに開発し、将来的に完成度が上がったときに、他の一般的な LMS や SIS に組み込んだり、連携したりできることを考えて、最低限の開発仕様を以下のように定めた。それは、一言で言えば、REST 形式(データ形式は JSON/JSONP)の Web API に限定したクライアントリッ
チな Web アプリケーションである。すなわち、全ての可視化はクライアントである Web ブラウザで行い、必要なデータは Web API でサーバからその都度とってくる方法である。この手法は、最近の Google や Facebook
等多くの新しいシステムで使われているが、メリットは、WebAPI でのやりとりの仕様さえ決まっていれば、サーバの実装方法はあまり問わないことと、ブラウザ側のプログラム開発だけで殆どの実装が行え、修正が楽にできることと、既存 Web API の範囲内で新しいアプリケーションが開発できること、JSONP 形式を用いるとクロスサイトスクリプティング等のセキュリティ制限を越えて他の Web サイトからも利用できること等がる。
クライアントのプログラム開発で殆どの実装が行えるというのは、HTML, JavaScript (JQuery 等含む)を理解していれば誰でも基本的に開発が行える。まことから、いわゆるベンダーロックが避けやすいと思われる。
また、クロスドメインの Web API 呼び出しが行えるということは、他のサイトや他のサイト中のコンテンツからでも機能が利用可能になる。また、jQuery Mobile 等のライブラリ等を利用してクライアントプログラムを対応させるだけで、ある程度のモバイル機器対応が可能になる。
デメリットとしては、クライアント依存がサーバサイドの旧来の方式に比較して高くなり、JavaScript の対応仕様や HTML5 への対応が必要となり、ある程度以上のバージョンの Web ブラウザでなければ動作しなくな
ったり、場合によっては Web ブラウザの負荷が多少高くなる。
これらを検討した結果、昨今のモバイル端末の利用の拡大やブラウザの高性能化、ベンダーロックの回避、プログラム仕様の変更、修正の容易さ等を考えれば、デメリットよりメリットのほうがはるかに高いと考え、「REST 形式(データ形式は JSON/JSONP)の Web API に限定したクライアントリッチな Web アプリケーション」に実装を変更した。
一から実装しなおすことになり、まず、プロトタイプを開発し、ある程度の感触をつかんだ。そこで学内の WG 等で実際にデモンストレーションしつつ仕様を固めていき、Web API の仕様やデータフォーマットを決定し、本格的な実装は企業に委託した。データフォーマットに関しては、プロトタイプの時点では、Web API
まであまり実装せずに、クライアントの JavaScript ソース内にでもデータを埋め込む形で定義し、Web API
化とサーバの実装の殆どは企業委託とした。幸い、このような委託を受けていただいた企業があり、助かった。
図 4.1.3(a)に、管理者や担任等のみがみることのできる学生のリストを表示するページを示す。認証は全て熊本大学認証システム(CAS による SSO で、Shibboleth コネクタで学認にも接続)で行っており、アクセス権
はサーバ側のフィルターで行っており、学生のデータに関しては、その学生本人以外は基本的にはアクセスできず、許可する場合、学生個々の単位、学科、学部といった詳細な制限が行える。この部分はかなり慎重な実装を行っている。このページでは、表示権限のある学生のみが表示されるが、入学年度、学部/大学院の選択、
学部名、学科名、その下のプログラム名でリストを絞ることができる。現在のところ、学生の所属、GPA、取得単位数、TORIC IP スコア、就職先(卒業生のみ)を表に示し、各々の項目で並べ替えることができる。選択中の学生に関しては、下に 7 つの学修成果毎の GPA や取得単位数、GPA、取得単位数、TOEIC IP の年次変化等を表に示している学生の平均と比較してグラフ化している。この表やグラフに実装は全てブラウザ側でJavaScript のライブラリで実装した。
表の中の各学生の「詳細」ボタンを押すと、その学生が見ることのできるページと同じものが表示され、それを図 4.1.3(b)に示す。こちらはモバイル対応を行っており、グラフや表の数がブラウザの表示サイズ等で変化する。ここでは、年度・学期と 7 つの学修成果毎に受講した科目がその成績を色で示した■で示され、そのマスをクリック(またはタップ)すると、実際に受けた科目と成績、及び LMS からのデータや個人の登録したデータがあれば、それらへのリンクが表示される。リンクではあるが LMS 等へのリンクではなく、本システ
ム中に HTML 等に変換して蓄えられたもので、LMS がなくなっても失われることはない。ただし、現時点で 50GB程度のデータ量になっている。学生が自身で学修成果を添付ファイル付きで登録する機能も実装している。

71サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書(a)学生一覧（担任、指導用）(b) 各々の学生のページ
図 4.1.3 学士 GP で開発した e ポートフォリオ

本システムは、2014 年度中にテスト運用を開始し、収集した意見への対応を行い、2015 年度からテストの幅を広げ 2015 年度中の本格運用を目指している。また、同じ手法で開発したシラバスシステムは 2015 年 1 月から本格運用を開始し、本システムでも用いている各科目の 7 つの学修成果の割合の入力等も含めてシラバスの高度化に寄与している。

72

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

参考文献
1) 熊本大学大学院社会文化科学研究科教授システム学専攻
Webページ（2015 年 3 月確認）： http://www.gsis.kumamoto-u.ac.jp/
2) ＩＴ時代の教育イノベータ育成プログラム 平成 21 年度念じ報告書（最終報告書）
Webページ（2015 年 3 月確認）： http://wwwold.gsis.kumamoto-u.ac.jp/gp/H21GPreportfinal.pdf
3) 大学教育推進プログラム「学習成果に基づく学士課程教育の体系的構築」
Webページ（2015 年 3 月確認）： http://gakushi.gp.kumamoto-u.ac.jp/
4) 熊本大学アクションプラン 2010
Webページ（2015 年 3 月確認）：http://www.kumamoto-u.ac.jp/daigakujouhou/katudou/action_plan(http://www.kumamoto-u.ac.jp/daigakujouhou/katudou/action_plan/action_plan_file/06.pdfのプラン 14 に詳細あり)73

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4.2 広島大学
広島大学における組織的な e ポートフォリオ導入の経緯を述べる。
まず、大学院での学生指導の実質化をめざし、2010 年より、生物圏科学研究科でeポートフォリオシステムの運用が始まった。これは「教育記録システム」とよばれ、大学院生の全学習・研究活動状況と、主指導教員・副指導教員による指導を記録することをこころざしたものである。このシステムは、一部で紙ベースでおこなわれていた教育記録をオンライン上に実現しようと、文部科学省の大学院教育改革支援プログラムの助成をうけ、設計・開発された 1)。
2012 年 6 月からは、教職実践演習のための e ポートフォリオシステムの運用が開始された。これは広島大学学
生情報システム「もみじ」のサブシステムとして開発されたものである。
「もみじ」は新日鉄ソリューションの「CampusSquare」をベースに構築されている。
2012 年オープンソースeポートフォリオシステムMaharaをベースに開発したシステムの運用を開始している。
、生物圏科学研究科（2013 年
このシステムを使い、フェニックスリーダー育成プログラム2)（2012 年 10 月から）
3)
4 月から）、総合科学部（2014 年 3 月から）、たおやかプログラム （2014 年 4 月から）の 2 部局 2 教育プログラ
ムでeポートフォリオの活用が始まっている。このシステムについては 2.7 でもう少し詳しく紹介している。
教職実践演習を別にすると、現在 400 名強の学生がeポートフォリオの利用をしていることになるが、これは全大学院生の 10%程度、全学生の 3%程度でしかない。今後、広島大学では教育・国際室の主導のもとで大学院eポートフォリオの利用を拡充し、学部教育ではHiPROSPECTS 4)をもとにして到達度評価のための重要なプラットフ
ォームとしてeポートフォリオの活用を検討してくこととしている。
参考文献
1) 広島大学大学院生物圏科学研究科 食料・環境系高度専門実践技術者養成〜スペシャリスト・ゼネラリスト融合型
人材育成HiSuperプログラム http://home.hiroshima-u.ac.jp/gsbsgp/2) 放射線災害復興を推進するフェニックスリーダー育成プログラ
ム http://www.hiroshima-u.ac.jp/lp/program/ra/3) たおやかで平和な共生社会創世プログラム http://taoyaka.hiroshima-u.ac.jp/
4) HiPROSPECTS 広島大学到達目標型教育プログラム http://www.hiroshima-u.ac.jp/prog/74

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4.3 千歳科学技術大学
本学では、現代 GP の取組を通じて、理工系の知識体系の定義と本学の授業内容を通じた知識レベルでの定着度の把握を行える教育システムの確立を図った。理工系の知識の体系化については、全学的な FD の枠組みの中で、数学・物理・化学・生物・回路・制御・光・通信・情報・メディア（人間）というサブグループごとに知識集の策定を行い、4 階層レベルの知識階層の中で、約 2000 近いワードの定義を行った。授業内容と知識の関連付けについては、専任教員一人一人が自分の授業で教える知識を知識表から引用する形で整備し、全体の統計表を参考にしながら、毎年知識表の改定と授業内容自体の改善を図ってきた。こうした成果は、全学的な FD の展開が学部
全体のカリキュラム改訂に帰結するという極めて有効な教育方法の改善方策の確立に繋がったと考えている。また、教員一人一人が、学部の知識体系の中で自らの授業内容をとらえ直す良い機会も与えており、個々の授業改
善にも大きく寄与する結果となった。学習者の知識の定着は、授業の成績に基づいて定着の有無が評価されるシステムとし、領域ごとの得意不得意や、知識を介した科目間の繋がりの中での達成度の状況を可視化できるようにした。一連のシステムは平成 20 年度より試験的に公開され、平成 21 年度から全学運用に入っている。
現代 GP 終了後、理工系の知識以外に、汎用的な能力（人間的な能力）に関する学内的な議論も展開した。その結果、上記の知識に関連して、FD 委員会が中心となり、学士力を想定した人間的な能力（コミュニケ－ションや責任感等）を定義した。各能力は、5 段階のルーブリックで数値指標が与えられている。この能力については、
現在は、主にキャリア教育（現在学部 1 年・2 年で単位化・3 年生はインターンシップで単位化）を中心に、学生の自己評価やインターンシップ・PBL での他者評価で活用されている。
現在、上記の一連の成果を活用して、学生に如何に主体的な学びを展開するかを検討・試行している。本学では、2 年次から学科配属を行うため、学生は 1 年次終わりには進路選択を行う。そこで 1 年次のキャリア教育で、先の学修カルテを活用して、自分の興味のある科目を科目体系の中で確認させ、さらにその先の研究室の専門との関係についても概観させている。あわせて、英語・数学・日本語等の基礎学力調査を初年次系科目と連携して定期的に実施し、基礎的な力で自分の弱い箇所を自ら振り返り、夏休みや春休みに e ラーニングを活用して学ぶ計画を立て、その実施状況を再度振り返る取組も開始した。こうした情報は、キャリア教育で行う PBL やインターンシップでの他者評価とあわせて、学生のポートフォリオ上に蓄積されている。キャリア教育では、このポートフォリオを活用して、学生の進路に対する振り返りに対するアドバイジングを行い、理工系の素養と人間力両面の重要性を理解させながら、主体的に学ぶ姿勢を指導している。本取組は、まだ試行段階である。ただ、上記
GP の取組が契機となり、徐々に学内の FD の高まりやシステム化及びサービス化が進んだことで、着実に試行を行えるようになっている。

75

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4.4 札幌学院大学
4.4.1 電子的な学生カルテ「はぐくみ」の現状と課題
2.6 で述べたように、本学は電子的な学生カルテ「はぐくみ」を備え、組織的な学生支援に取り組んでいる。
ただし、現状は中途退学予防のための情報共有ツールとしての使い方が中心であり、「はぐくみ」が本来目指した「正課教育・正課外活動の成果を総合的に評価して一人ひとりの人間力をはぐくむ」取組は十分とはいえない。
本来の活動を推進するために何が必要か。ここでは、ポートフォリオ機能の充実という観点で考えてみたい。

4.4.2 e ポートフォリオとしての機能強化に向けて「はぐくみ」に学修ポートフォリオ機能を追加する際、次の 3 つの観点からの検討が重要と考える。第 1 は必要なデータを効率的に収集するという観点、第 2 は学習者支援の観点、第 3 は FD/SD の観点である。
1. 学びと成長の目標、達成度、課題を把握できるデータの収集と組織的共有
2. 学生の自律的、主体的な学びを促す仕掛け（学習観の変革、学習意欲の向上、学習スキルの開発）
3. 教職員の意識と行動の変革（データの価値を認識し、組織的な連携のもとで各自の役割を果たす）

4.4.2.1 学生の内面を把握するためのデータ収集と分析の試み
このうち第 1 の観点から試みを行った。それは、学生の内面を把握するデータを収集し、ここから学びと成長の過程を類推する試みである。収集したデータは次の 3 種類。
1. 「コンピテンシー診断」の結果（キャリア支援のための能力診断テストの結果。毎年実施）
2. 年度はじめのガイダンスでの提出物（「大学生活を始めるにあたって」、「1 年間を振り返って」）
3. 学修行動・意識調査（1 年生と 2 年生の後期開始時点で、半年間を振り返る）
これらのデータを「はぐくみ」に登録し、ある学科の 2 年生 2 名を抽出して学びと成長の過程を探った。

4.4.2.2 試行から明らかになったデータ収集の難しさ「はぐくみ」を閲覧し、2 年間のデータをお互いに関連付けながら学びと成長の背景を探った。しかしながら、次のように、学生の学びの成果やプロセスを把握する情報としては不十分なことがわかった。
1. 「コンピテンシー診断」の結果･･････強みや弱みが変化した背景を知ることができない（学生はこの力を身につけるために戦略的に行動したのか？ その変化は正課教育によるものか、正課外活動によるもの
か？）。
2. 年度はじめのガイダンスでの提出物･･････目標や振り返りの対象、省察のレベルが学生まかせになっている（学生が目標を常に意識し、努力し、省察するための組織的な促しがない）。
3. 学修行動・意識調査･･････経年変化は把握できるが、行動や意識の変化の背景を知りえない。
その理由は、2 つにまとめることができる。まず、収集したデータの不十分さ、不明瞭さである。次に、収集したデータが断片的でつなぎ合わせることができないという点である。この試行から、質の高いデータを収集することの難しさ、そして学びと成長のプロセスを可視化、ストーリー化することの難しさが明らかになった。

4.4.2.3 学びと成長のプロセスを可視化するツール（ポートフォリオ）の試作
この試行を踏まえ、次の手順でポートフォリオを試作することを検討したい。
1. ポートフォリオの導入目的を仮置きする･･････例えば、学術領域を超えて必要となる汎用的技能（「論理的思考力」や「批判的思考力」など）を育成するためのツールと位置づけてみる。
2. 達成目標と評価規準を具体化する･･････汎用的技能の中からひとつの技能を特定して、2～3 つの達成目
標を定義してみる。そして、その達成状況を評価する規準をルーブリック等で具体化してみる。
3. 学生の現状を評価、分析する･･････3 名程度の学生を抽出し、入学後のすべての学修成果（ノート、レポートなど）を集めて現状を分析する。また、学生にインタビューしてこれまでの学びを振り返ってみる。
4. その結果を「ポートフォリオ」に変換し、学生・教員から形成的な評価を受ける･･････学生の学びと成長のプロセスと成果を明らかにし、その背景を説明するものになっているか、形成的に評価してみる。
5. 1～2 の授業科目でこれを試用してみる･･････汎用的技能の達成目標をシラバスに設定し、その達成に向けた学修成果を蓄積し、学修プロセスや自己評価・他者評価を記録してみる。そして、これが学生にとって有用なものとなったか、総括的に評価してみる。
76

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4.5 長崎大学
4.5.1 ポートフォリオへの取り組み状況について
長崎大学では 2014 年度より e ポートフォリオシステムの開発を開始し、2015 年 12 月から全学的な運用を開始している。長崎大学の e ポートフォリオシステムは長崎大学が構築を行っている教育支援システム「主体的学習促進支援システム」の機能の一つとして開発されており、主体的学習促進支援システムの利用経験のある学生は、新たな操作を修得しなくてもすぐに利用できるように設計されている。
長崎大学の e ポートフォリオは「学生ポートフォリオ」と呼んでおり、目的は以下の通りである。
①目指す人間像を明確にし、その実現に向けた努力を促す。
②自己の成長を確認し、更なる向上への動機づけを行う。
③各学期に行われるメンター（支援教員等）との面談の基礎資料とする。
④豊かな人間性や高い能力などの形成過程を明らかにし、社会に訴える際のエビデンスとする。
e ポートフォリオの内容としては、学生が自ら作成したテキストや電子ファイルを提出するものや、成績や出欠状況などの教務情報を表示する学生カルテ的なものも含まれる。

4.5.2 主体的学習促進支援システム(LACS)について
長崎大学の学生の主体的な学びを確立するために、2013 年度より構築を行っている教育支援システムで呼称のLACS は Learning Assessment and Communication System の略である。2013 年度後期から試験運用を開始し、2014年前期から本格運用を開始している。2014 年 11 月現在の利用状況は、利用コース数が約 1,200、教員利用率が約50%、学生利用率が約 75%程度となっている。
LACS は Blackboard 社の Blackboard R9.1 をベースとして構築を行っており、必要な機能は Building Blocksとして開発を行っている。

4.5.3 LACS のポートフォリオ機能について
LACS のポートフォリオ機能も Blackboard の Building Blocks を用いて開発している。各学部の e ポートフォリオに関するニーズを分類整理して、新たな 8 つのツール(Building Blocks)を開発し、それらのツールを用いて各部局が自由にポートフォリオを設計できるようにしている。各ツールは基本的に入力用となるように設計されており、最終的な表示は別途用意したプレビューツールを用いて行うようにしている。現在作成しているツール
は以下の通りである。
①テキスト提示ツール（テキスト情報、添付ファイルの提示）②テキスト入力ツール（テキスト情報、ファイルの収集）③自己評価ツール（用意された質問に対する自己評価）④履修状況ツール（履修科目、出欠状況、成績などの表示）⑤活動状況ツール（課外活動、学外活動等の収集）⑥資格取得状況ツール（TOEIC 等の資格取得状況の収集）⑦学校歴ツール（学校歴の収集）⑧CALL 利用状況ツール（CALL システムの利用状況の表示）

4.5.4 ポートフォリオの導入状況について2014 年度は、2014 年度入学生のみ学生ポートフォリオを作成することとしている。2015 年 2 月現在、全ての学部において学生によるポートフォリオの作成、メンターによるコメント入力が行われている状況である。2015年度からは 2014 年度入学生に加えて 2015 年度入学生も学生ポートフォリオの作成を行う予定である。

77

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4.6 富士通
富士通では、大学向け統合業務パッケージである「Campusmate」シリーズを始めとした様々な大学向けソリューションを提供している。この中で、大学内の複数のシステムに跨る個々の学生に関する様々な情報を一元管理して分かりやすく見える化し、「学生カルテ」として提供することで、学生一人ひとりの状況に合わせた適切な支援を可能にする「Campusmate-J / StudentChart V1」を 2004 年にリリースし、学生支援のあるべき姿の実現に向けて早い段階から携わってきた。
その後、全国の大学からの要望への対応や時代の変化に適応するため、学生の情報のよりグラフィカルな可視化と柔軟なセキュリティ設定を実現した「Campusmate-J / StudentChart V2」を 2008 年にリリースした。
、さらに、学生の目標管理や最新の情報入力を可能にする「Campusmate-J/ StudentSupport」、学生との学生情報の共有を実現する「Campusmate-J / StudentView 」をリリースした。これら 3 つのソリューション（以下Campusmate-J/Student シリーズ）を組み合わせることで総合的な学生支援ソリューション=富士通の e ポートフォリオシステムを提供し、全国 20 校を超える大学にてご活用いただいている。
また、日本国内だけでなく海外の大学においてもCampusmate-J/Studentシリーズにて学生支援に関する様々な課題を解決できる可能性があると考え、2013 年からタイ王国のチュラロンコン大学とFujitsu Business(Thailand) Ltd.と共同で実証実験を開始した1)。2014 年には授業支援システム（Learning Management System）
である「CoursePower」も実証実験対象ソリューションに加えることで、学生に関するより幅広い情報の集約・活用を目指しており、2015 年 2 月現在も進行中である。
このように、富士通では 10 年以上に渡り、学生カルテを中心として e ポートフォリオの実現に向けて継続的に取り組んできた。今後も、国内での運用や海外での実証実験で得た知見を反映させることで、より学生にフォーカスした新たな e ポートフォリオシステムの創出を目指して活動を続けていく。

図 4.6.1 Campusmate-J/StudentChart 概要図

1) PRESS RELEASE(導入事例)：「学生ポートフォリオシステム活用実証実験をタイ王国で開始」,
2013 年 6 月 19 日：http://pr.fujitsu.com/jp/news/2013/06/19.html

78

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

4.7 富士通ラーニングメディア
富士通ラーニングメディア（以下 FLM）では、1998 年頃より Cyber-Campus として社会人に向けた e-Learningの提供を始めて以降、効果的・効率的な e-Learning の提供に向けて取り組んできた。FLM の e-Learning における取り組みは、学習者個人のポートフォリオの活用というよりも、提供するコースウェアのポートフォリオとしての側面が強い。
社会人学修は、高等教育機関と異なり、長期間の継続的学修よりも短期間に必要とされる特定ジャンルを集中して学修する傾向が強く、研修サービスを提供する FLM も受講者との繋がりは短期間のみという関係がある。そのため、短期間の関係性の中で如何に学修効率を上げることが可能になるかという側面での取り組みが中心となっている。
そのための取り組みの経緯として、2003 年にメンタリングの有効性を検証するためのメンタリング実験（図4.7.1）を行い、メンタリング有効性とメンタリング方法について明らかにした。

図 4.7.1 メンタリング実験による修了率の差
その後 2004 年から 2008 年にかけて、e-Learning 学習者の特性を継続的に調査し、その中で、Q/A 対応などに
より受講者のモチベーションを維持するための標準的な対応方法などを明らかにするとともに、学修支援システ
ムの開発を行ってきた。
さらに、2012 年からは新たに提供を開始したオリジナルの LMS である KnowledgeC@fe を活用し、学習者ログ情報から学習者の学修特性調査を継続して実施している。
2014 年からは今後活用が進むと思われるモバイルラーニングの学習者分析も開始すると共に、社会人学習者に向けた効果的・効率的なコンテンツ開発、学修支援システム開発への取り組みを継続している。

79

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

5 おわりにこのワーキンググループ(WG)がスタートしたときには、e ポートフォリオが様々な大学で取り入れられはじめ、一般に定着しつつある感があり、それに加えて、学生支援のほうからは IR(Institutional Research)とか EM (Enrollement Management)等という言葉が聞かれ始め、
学修支援システムの研究では Learning Analytics
が話題となり、世間一般ではビッグデータとかデータアナリティクス等が賑わい始めていた。
これらは、ある程度接点を持っているというのは当然のごとく感じるところではあるが、どのように接点を持ち、特に e ポートフォリオはどう進んでいくのだろう、どう進めていけばよいのだろうという疑問をもった。そこで、本 WG ではまず、現在実際に有効活用されている e ポートフォリオの実例や、未来に向けた新しい取り組み等を調査した。その結果、e ポートフォリオ自体の幅が思ったよりも広く、その対象や活用方法のバリエーションも多岐にわたることがわかった。この時点で、どう WG の収束地点をもっていくのがよいのか迷うことになったが、あまり型に当てはめず、データ活用の観点でおおまかな枠組みで議論することとした。
その背景には、活用形態は様々であるが、いずれも最終的には個々の学生を支援し彼らの利益に繋がることを目指すものであり、さらにその過程で得られたデータが有効に活用できれば、もっとよいことであり、現時点
では、基本的には様々な可能性を探ることでよいのではと考えた。
その意味では本成果報告は様々なものが含まれ雑多な感はあるが、逆に言えば非常に多くの、しかも最新の可能性を示すことができたのではないかと思う。

80

サイエンティフィック・システム研究会

e ポートフォリオ研究 WG 成果報告書

6 執筆者一覧推進委員
中野 裕司(※まとめ役)
1.はじめに
2.1 e ポートフォリオシステムとは
2.8 学修成果可視化 e ポートフォリオ
3.1 e ポートフォリオデータの活用レベルについて
3.7 大規模オンライン科目のテストの分析とラーニングアナリティクスへの接続
4.1 熊本大学
5 おわりに小松川 浩
2.4 キャリアポートフォリオの活用
3.5 8 大学連携におけるプレイスメントテストやアンケートのデータ活用
4.3 千歳科学技術大学
斉藤 和郎
2.6 「学生カルテ」の活用 ～教職員が連携した中途退学予防の取組～
3.2 e ポートフォリオに備える機能を考える～メタ認知の観点から～
4.4 札幌学院大学
隅谷 孝洋
2.2 オープンソースによる実装 〜Mahara〜
2.7 大学院教育における e ポートフォリオ
4.2 広島大学
丹羽 量久
3.6 情報系教養教育科目におけるデータの可視化と学習者のリフレクションの促進
富士通推進委員
佐伯 敦(※まとめ役)
3.3 IR への応用の可能性
3.4 ビッグデータとしての e ポートフォリオ
島田 昌紘
3.4 ビッグデータとしての e ポートフォリオ
4.6 富士通戸田 博人
2.9 職業人研修における e ポートフォリオ－ＩＴＳＳスキル診断を例として
3.8 学修履歴分析による e ラーニング学習者特性調査
4.7 富士通ラーニングメディア
関係執筆者
宮崎 誠(畿央大学 教育学習基盤センター 特任助教)
梶田 将司(京都大学 情報環境機構 IT 企画室 学術情報メディアセンター 教授)
2.3 オープンソースによる実装 〜Sakai,Karuta〜
望月 雅光(創価大学 経営学部 教授)
2.5 様々な e ポートフォリオの実装と連携
古賀 掲維(長崎大学 ICT 基盤センター 准教授)
4.5 長崎大学

81

議事録

82

e ポートフォリオ研究 WG 準備会議事録
1.日 時：2013 年 3 月 27 日(水) 14:00～17:00
2.場 所：富士通本社 6F エグゼクティブルーム B
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)､隅谷(広大)､小松川(千歳科学技術大)､斉藤(札幌学院大)、中西(大工大/担当幹事)
富士通 ○佐伯(ヘルス・文教)､島田(ヘルス・文教)、毛利(富士通研)、戸田(FLM)、大西(北海道支社)
事務局
渡辺(記)
4.議題
(1)推進委員紹介(2)ご検討依頼項目について(3)その他
5.配布資料#1.e ポートフォリオシステム研究 WG(仮称)準備会議題(案)#2.持ち回り幹事会諮問用資料#3.SS 研教育系 WG 企画書#4.本 WG における知的財産権の取り扱い#5.SS 研活動体制
6.議事内容(敬称略)
6.1.推進委員紹介
出席者全員の自己紹介があった。また、事務局から幹事会の承認を得た後、WG 活動開始となる旨の説明があった。
6.2.ご検討依頼項目について検討の結果、活動計画を以下のとおりに決定した。
WG 名称 ：e ポートフォリオ研究 WG
1.担当幹事 中西通雄(大阪工業大学)
2.推進委員(○印まとめ役)○中野裕司(熊本大学)、隅谷孝洋(広島大学)、
小松川 浩(千歳科学技術大学)、斉藤和郎(札幌学院大学)○佐伯 敦(ヘルスケア・文教シス事本)、島田昌紘(同左)、戸田博人(富士通ラーニングメディア)、毛利隆夫(富士通研究所)
3.活動方針1) 高等教育における学習者中心の e ポートフォリオを扱う。
2) 活用事例(利用目的、運用体制、利用状況含む)から、活用シーンを分析し、分類軸を決定し、整理する。
3) メンバー大学の実践データを活用し、見えてくるだろう共通項目や必要項目を抽出する。
4) 教育現場(教職員、学生)の声を吸い上げ、フィードバックする。
4.活動内容1)国内外の e ポートフォリオの事例調査とその整理
2)e ポートフォリオのデータ活用に関する研究
5.活動期間：2013 年 6 月～2015 年 5 月の 2 年間(年 5 回程度)
6.3.その他
6.3.1.SS 研での知的財産権の取り扱いについて事務局から資料#4 をもとに、知的財産権の取り扱いの説明があった。
6.3.2.次回会合日程調整
年間の日程スケジュールをメーリングリスト上で改めて検討することになった。
以上83

e ポートフォリオ研究 WG 第 1 回会合議事録
1.日 時：2013 年 6 月 25 日(火) 14:00～17:00
2.場 所：富士通本社 6F エグゼクティブルーム C
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)、隅谷(広大)、小松川(千歳科学技術大)、斉藤(札幌学院大)、丹羽(長崎大)、中西(大工大/担当幹事 skype 出席)
富士通 ○佐伯(ヘルス・文教)、毛利(富士通研)、戸田(FLM)、河野(首都圏営業)事務局
福田、須川、渡辺(記)4.議題(1)メンバー紹介(2)第 105 回幹事会/第 35 回通常総会ご報告(3)各大学における e ポートフォリオの現状について(4)今後の研究スケジュールについて(5) 次回会合日程について
5.配布資料#1.e ポートフォリオ研究 WG 第 1 回会合議題(案)#2.第 105 回幹事会資料抜粋(審議)#3.第 35 回通常総会資料 第三号議案 2013 年度活動計画抜粋#4.SS 研教育系 WG 企画書#5.e ポートフォリオ研究 WG 準備会議事録#6.教育環境分科会 2013 年度第 1 回会合説明資料#7.教育環境分科会 2013 年度第 2 回会合説明資料
6.議事内容(敬称略)
6.1.メンバー紹介
事務局からオブザーバ参加の説明があった後、出席者全員の自己紹介があった。
6.2.第 105 回幹事会/第 35 回通常総会ご報告
事務局から幹事会での本 WG の設立承認および、総会での 2013 年度活動計画の可決承認の報告があった。
6.3.各大学における e ポートフォリオの現状について
6.3.1.広島大学の現状概要(隅谷推進委員)
・資料は SCSK 6/19「ラーニング・イノベーション・カンファレンス 2013」での報告資料。
・大学院生用に構築したものを、全学展開用に導入検討中。
・大学院 GP 「食料・環境系高度専門実践技術者養成スペシャリスト・ゼネラリスト融合型人材育成
HiSuper プログラム」※「教育記録システムによるステップアッププログラム（HiSuper：Hiroshima Step Up Program by Educational
Record)」2010～ 大学院 生物圏科学研究科で運用開始
・リーディング大学院で、e ポートフォリオ導入(8 名が対象)
2012～ 大学院 博士課程リーダー育成プログラム
異なる部局の要望に対応。QE(Qualifying
Examination:博士論文研究基礎力審査制度)のための書類を研究計画で作成したい (Mahara 改修)
・e ポートフォリオで審査
e ポートフォリオによる研究科横断型教育。学生と主・副指導教員は e ポートフォリオを用いて、学生の達成水準を確認する。
・運用の仕方ドキュメントの作り方は従来と同じ(DOC,PPT,Photo,Movie,Text)。学生は自分の学修記録を dropbox に入れて、コンテンツを貯める。ゼミ単位での指導をベースとする。学生個々の e ポートフォリオは
ショーケース的。公開は主指導教員と副指導教員しか見えない。

84

6.3.2.札幌学院大学の現状概要(斉藤推進委員)
・2003 年から学生カルテを学生情報の全学教職員の共有(権限に従って)を目的に開始。
「学生の個性や能力、価値観、将来目標」「問題を抱える学生の兆し」「学生からの相談や指導、助言の内容」
・学生に将来の目標を見出させ、自己管理・点検できるよう、教職員によるきめ細かな助言を実現する
コミュニケーション機能である・初年次の出席情報に基づく学生指導と共通の「学士力」育成のための情報共有
・問題学生(ドロップアウト)の発見 ケアが必要な学生は書き込みが多い → 組織としての支援。
・5 月の連休明けまでに発見。1 名の職員が 600 名の学生に対応。
・ポートフォリオとして見たときに、振り返りとショーケースが、ほとんど進んでいない。(次の課題)
・10 年前に学生カルテ+ポートフォリオを検討したが、まだ難しいと思った。蓄積データの質を高める
難しさがある。
6.3.3.千歳科学技術大学の現状概要(小松川推進委員)
・e ポートフォリオでは、どんなことに頑張ってきたか、ショーケース的に使われている。
・学生は自分の良いところ(強み)に気が付いていない。
・全体としての使い方は、学科毎の FD で決められている。
・科目と知識の紐づけの結果、どこも教えていない知識が発見されたときは各学科で解決させる。
・授業は e ラーニングで補完。
・大学 e ラーニング協議会(30 大学)、日本リメディアル教育学会、日本情報科教育学会の協力体制のもと、2012 年 10 月から 8 大学連携で、初年次教育の共有。(8 大学メンバに、千歳科学技術大学、創価大学、
北星学園大学、愛知大学、佐賀大学、桜の聖母短期大学、山梨大学、愛媛大学で、他大学や地域社会で活用できる汎用性の高い学修内容(教材)や方法を構築。)
・8 大学連携クラウドにニフティクラウドを利用。
・4 月(入口)と翌年 3 月(出口)でプレスメントテスト(到達度テスト)を実施。
→SS 研 WG で何かお手伝いできないか？
・大学間共通での到達度テストの実施と課外を中心とした学び→ 卒業までトレースして、伸び率を調べると面白い。
・学修計画立案が難しい。何故、それをやるのか、どうしたらできるのか。
6.3.4.長崎大学の現状概要(丹羽先生)
・2008 年、紙ベースの仕組みを作成。
・現在は、BlackBord(BB)を導入し、ポートフォリオに貯めていく段階。教員のためのポートフォリオ、
学生のためのポートフォリオとして、何をいれていくかはこれから。
・コースとしては、学生に振り返りを蓄積させ、レーダチャート化
・今後 BB のカスタマイズと e ポートフォリオパッケージで大学教育機能開発センターのティーチンク
ポートフォリオを全学展開していく。
6.3.5.熊本大学の現状概要(中野推進委員)
・中期計画「熊本大学総合情報環構想 2010」の「サービスの環」で e ポートフォリオを載せている。
この e ポートフォリオの主旨は、ショーケースとリフレクション
・2007～ 大学院 GP 教授システム学
2009～ 学士 GP 学士課程(全学)教授システム学の e ポートフォリオを学士課程に応用したが、上手くいかない。
2012～全学 e ポートフォリオ
教育会議(FD 委員会、e ポートフォリオ WG)主導
Sakai OSP ベースにプロトタイプ開発
連携教務システム SOSEKI 改修
・開発はできる限り、標準かつ共通仕様。連携プロトコルは Leap2A、IMS ePortfolio。一般的なファイル作成。
システムの寿命はコンテンツの寿命と考え、link は NG。copy で実施。
・WebCT はスマホを考えていないシステム(90%が PC)
・portal で振り返り(学修成果と科目の確実な紐づけ)。科目間で振り返り
・学科単位でのカリキュラムマップの作成と科目の学修成果への紐づけ→ ショーケース

85

6.4.今後の研究スケジュールについて
次回(8/8)会合のゲストスピーカは、検討の結果、創価大学)望月雅光先生に、大学で展開している
ポートフォリオについての実践事例についてのご報告をいただくことになった。
ゲストスピーカ候補は以下の通り。
京都大学 梶田先生 リーディング大学院プログラム sakai
放送大学 青木先生 海外の事情に詳しい
帝京大学 ゲーリー土持法一先生 理論面
教育学政策研究所 立田先生 欧州事情
創価大学 望月雅光先生 (次回スピーカ)
立教大学 リーダ育成ポートフォリオ
三重大学 全学展開 日々の活動をタスクベースで記述
6.5.次回会合日程について
2013 年 8 月 8 日(木) 14:00～ 富士通本社 エグゼ C
なお、第 3 回会合および、第 4 回会合は北海道地区(千歳科学技術大学、札幌学院大学)で実施の予定。
以上86

e ポートフォリオ研究 WG 第 2 回会合議事録
1.日 時：2013 年 8 月 8 日(木) 14:00～17:00
2.場 所：富士通本社 6F エグゼクティブルーム C
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)、隅谷(広大)、小松川(千歳科学技術大)、斉藤(札幌学院大)、丹羽(長崎大)講演者
望月(創価大)富士通 ○佐伯(ヘルス・文教)、島田(ヘルス・文教)、毛利(富士通研)、戸田(FLM)、河野(首都圏営)、
中尾(ヘルス・文教)
事務局
須川、渡辺(記)4.議題(1)事例調査研究(2)第 3 回会合日程について(3)その他
5.配布資料#1.e ポートフォリオ研究 WG 第 2 回会合議題(案)#2.e ポートフォリオ研究 WG 第 1 回議事録
#3.e ポートフォリオ研究 WG 準備会議事録#4.教育環境分科会第 1 回会合開催案内#5.教育環境分科会第 2 回会合開催について#6.10 月カレンダー
6.議事内容(敬称略)
6.1.事例調査研究
創価大学 望月先生から創価大学での実践事例の報告があった。また、報告を基にした議論があった。
[報告概要]
・創価大学(八王子市) 創立 40 周年 8,000 名の学生 敷地東京ドーム 18 個分「学生中心の大学、学生参加の原則」中央教育棟が 9 月にオープン 学長は教学畑出身
・2002 年 九工大から創価大へ 2010 年から ポートフォリオを担当 FD、学修支援実施。総合情報センター
副センター長・文科省、中教審の答申については、仕組みはできている。内容、質の向上が次の課題。
・e ポートフォリオは金沢工業大学を参考に実施。
・過去 10 年間でいろいろな改革を実行。
学修支援ポータルと e ポートフォリオは 6 か月でシステム独自開発(正味 1～2 か月)。九工大の後輩のベンチャー企業を利用。2008 年からポートフォリオ準備委員会を設置 2010 年 全学導入 2011 年 大学評議会にポートフォリオ委員会を設置
・学生生活ポートフォリオを初年次教育で活用。基礎ゼミでは、何をして成長するかを以下のスパンでポートフォリオに記入させ、タイムマネジメントを意識させる。
4 年間 >> セメスター >> 1 か月 >> 1 週間
教員はスケジュール管理ができているか見極め。
・タイムマネジメント講座は希望者が受講できる。
・ポートフォリオの使い方(記入方法)は、説明ビデオを作成。教員によっては、自分で説明せず、ビデオを使う人もいる。
・先輩が後輩の面倒を見るピアサポートが大学の強み。ただ、ピアレビューしたくない部分もある。
・1 年後期からポートフォリオを授業に取り入れている。紙ポートフォリオ利用は、紙でキチンとしたフォー
マットで書かせた方が分かりやすいため。
・学修ポートフォリオは教職課程必須だが、教職以外の学生も使い始めている。
[議論概要](システムおよび機能について)・LMS は独自システムで、電子シラバスからの発展。LMS の中に(科目)ポートフォリオを組み込んでいる。
(シラバスシステムと教務システム、LMS が一緒になっている)
・公開/非公開をポートフォリオのメニュー単位で、その項目で選べる。
87

・学生ポートフォリオには、目標設定、振り返りがあるが、教員には公開していない。公開については現在検討中(開発途中)
・学生のポートフォリオへのアクセス方法としては、自宅からスマートフォンといろいろある。
・九工大出身の開発ベンチャーが作成。フレームワークを使えば、いろいろ対応できる。
(語学(英語)、留学について)・グローバル人材育成事業で留学を募集。1 学年 1200 名のうち、300 名くらいが申し込む。申し込み即日で締切となる。
・大学には TOEIC730 点以上の学生が 200 名いる。
・英語については、自分のレベルに応じて、このような勉強をしていかなければならないというようなワーク
シートがある。
・入学時は TOEIC TOEFL を受けなければいけない(強制)。補助金で何回かは無料。ほとんどの学生は毎年受けている。(1 年は強制、下位層は受けない)・ポートフォリオには、ちゃんと勉強した学生たちのデータがある。4 年間データが蓄積される。TOEIC の点数
でクラス分けしている。
(ピアレビューについて)・ピアレビューは、何らかの共通点をもつ学生で最初にグループを作成して対応。
・経営学部のピアレビューについては、ワークシートの全体像の設計者は教育・学習活動支援センター長 関田
一彦先生。共同学修、アクティブラーニングを実践。
・学生生活ポートフォリオのピアレビューはシステムでもできる(コメントにコメントをつける方法)か、授業
で PDF のピアレビューを使えば、対面でもできる。いろいろな組み合わせができる。
・Web にするメリットは、学生の経年変化が見えること。紙のメリットは、対面のピアレビューができる。
・コメントは教員、TA、あるいは SA の誰がすべきかは、システム上で表示している。
・対話ジャーナルでは、最低 3 名の学生にコメントさせる。コメント仕方を説明(褒める点と改善点を書く)している。毎回書かせると文章が上手くなる。(ちゃんと書くと点数がつく)(キャリアポートフォリオ)
・縦串でキャリアセンターが面倒を見ている。
・SNS 的に自分のポートフォリオを見せることができる。→ 先輩から後輩グループに見せることができるが、コピーで横に広がる弊害がある。勝手に広がることに対し、エーッという人もいる。→公式機能として、招待状を作成した。
・公開/非公開の使い分け→非公開前提でないと書けないものもある。→広大では Mahara 使用。最初は教員にしか見えない。やる気になれば、機能としてあるので、できないことはない。ただ、過去問(テストの回答)のコントロールとかは難しい。勝手にコピーしていいかどうかの教育は必要。→ 熊大 教授システム学のポートフォリオ 単一回答の問題を作成することが良くない。(鈴木先生)
・キャリアセンターがロールモデルとして開示。いいところに就職した人を説明用に抜いている。
・運用ノウハウが重要
・就職先データを蓄積してもっている。入試情報データも入っている。誰に見せるのか。→職員は見ることができる。アカデミックアドバイザはポータルから見ることができる。
・キャリアポートフォリオをちゃんと作っている人はちゃんとできている。→ 宝の山だが、どう分析すれば良いのか困っている。
・3 年生の就職指導スタッフは進路が決まった 4 年生と OBOG。
(OBOG の学生時代にポートフォリオデータはあるが、卒業後は見ることはできない。)
・OBOG は、卒業時にアンケートをとり、OK の子にコンタクトをとっている。
・学生スタッフは 8 名に 1 名。1 クラスに 1～2 名。
(ショーケース)・ショーケース的なものがない。PDF 化して個人で作れば良いのでは。→できていない。ショーケースが日本で有効なのか疑問。(海外では有効)(学修ポートフォリオ)
・授業アンケートを記名式にして、自分のポートフォリオに入れたいという希望がある。→教員が記名式 NG
でやっていない。
・教職課程が必須。他の学生は指示されなくても、気づいて自分でやっている。
・数年前、3 年後にすべてを電子化するとした。(3 年後にかなりの人が退職)・短大で、iPad で実験。全体に広げる予定。小規模の実験をしないとわからない。
88

(大学院 研究科でのポートフォリオ)・ポートフォリオを使っていない。研究計画で実施するのにシビアに管理した方が良い。→学生に嫌がられた。
指導ではなくて、管理されるイメージがある。
・大学院の学生の研究はマイペースでやらせると進まない。
(FD)・先生方に FD 講習会を実施。ビデオで授業を実施している先生もいる。300 名相手のワークはやりたくない。
20 人単位でやってほしいが、教員が追い付かない。
・同一科目同一シラバスの徹底→2 年がかりで整理。共通科目(特に英語) テキストの同一化。(いろいろなレ
ベルでできている。) 3～4 名の先生が対応。
・パフォーマンス評価を合わせるための評価を統一させるための FD をやっている。
・工学部は同一シラバス。ただ学部によって違うが、学科内では同じ。
6.2.第 3 回会合日程について
2013 年 10 月 7 日(月) 午後 千歳科学技術大学
また、第 4 回会合は 12 月に札幌学院大学で開催予定。
以上89

e ポートフォリオ研究 WG 第 3 回会合議事録
1.日 時：2013 年 10 月 7 日(月) 13:20～18:00
2.場 所：千歳科学技術大学
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)､隅谷(広大)､斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大)､石田(千歳科学技術大)、山川(千歳科学技術大)
富士通 ○佐伯(ヘルス・文教)､戸田(FLM)､河野(首都圏営)､大西(北海道支社)、若島(富士電機)
事務局
須川､渡辺(記)4.議題(1)事例調査研究(2)第 4 回会合日程について(3)その他
5.配布資料#1.e ポートフォリオ研究 WG 第 3 回会合議題(案)#2.e ポートフォリオ研究 WG 議事録#3.学士力養成のための共通基盤システムを活用した主体的学びの促進(小松川先生)#4.2013 年度 学部 2 年生秋学期キャリア形成 B2 選択制プログラムコース一覧(小松川先生)#5.10 月カレンダー
6.議事内容(敬称略)
6.1.事例調査研究
千歳科学技術大学 小松川先生から千歳科学技術大学での取り組みについての報告があった。また、キャリア形
成での振り返りの様子について、実際の授業見学を行った。
[報告概要](大学紹介)
・理工系単科大学 240 名の学生。
(キャリア教育)・240 名のグループワーク。PC 教室で 200 名が課題による振り返りを実施。
・1 年後期 振り返り蓄積。授業はオムニバス形式で実施。1 年生では、隔週で 8 コマ 前期後期各 1 単位 2 年
生も隔週で授業を実施。1 年生と 2 年生は単位化している。3 年生では、インターンシップ 2 単位。240 名
中、150～160 名が参加。インターンシップ協力企業を探すのが大変。PBL(学生同士のピアサポートも兼ね)として、インターンシップの成果報告会を企画させている。就職の意識が一番高いのが 1 年生。2 年生のキャリア教育が本丸と考えている。(就職進路決定率がリーマンショック時は 80%、いまは 90%)
(予習)・2 年生の資格対策(情報処理) 2 週間、e ラーニング教材で予習をさせる。知識内容の確認(3～4 問の確認テス
ト実施)。予習をしてこないと点数が取れない。→ プログラム教育には効果がある。C 言語での授業では事前に予習してきているかは学修履歴を見れば分かる。予習は効果がある。
・論理回路の授業では音声教材で予習させる。演習問題とセットで実施。もともと遠隔型の e ラーニングだったものを予習と名を変え、対面授業で反転授業を実施。
・1 年生の数学の授業も予習に切り替えた。補習も来週実施する授業のための予習へと切り替えた。例えば、来週の授業のための予習として、高校の教育(三角関数、微分)を復習させる。授業ではできる子とできない子を分けていたが、今年度から、分けずに一緒に授業を実施。学修履歴から予習したか否かのエビデンスが取れる。学修時間を担保させる主体を復習から予習に切り替えた。
(PBL)
・学生プロジェクト(e ラーニング教材作成 PBL) 小中学校のコンテンツへのニーズが多い。
(8 大学連携プロジェクト)・大学 e ラーニング協議会で、各大学保有教材の利活用。教育支援サービス関連運用ノウハウの相互提供等を8 大学で連携して実施。
・共通基盤教育のニーズ、特に高校、大学の接続部分である 1 年生のニーズが高い。
・創価大学で数学のコンテンツを利用している。大学によって、使い方が異なる。
・入学後の到達度テスト(英語・日本語・数学・情報+学修観)は昨年作成。学修観とは学修態度のこと。
・大学間共通での到達度テストについては、国立私立では到達度テストのレベルが合わない。
90

・愛知学院大学では数学の科目がない。SPI 対策にあるので、文系も論理的思考をつける必要がある。
・国立大は学生のレベルが担保されているので、1 年の終わりに実施。私立大は 4 年かけて出口テストを実施。
大学によって、考え方が異なる。どのレベルでというのではなく、例えば、数学ではここまでできているか
ら大学院に出願しようと・プレイスメントテスト(到達度テスト)は延べ 11000 名に実施。使い方は大学でマチマチ。このテストによって、教授会で意識が変わった。国立大では、来年度から全学展開(お金かからず)
・この問題ができたら大学レベルで、できなかったら高校レベル。
・学修観については、結果が High or Low しかないため、見せ方を考える必要がある。
・到達度テスト結果はポートフォリオで見せる。その経年変化も見せる。そして、学生に学びの計画を宣言させる。
次に、
千歳科学技術大学 石田先生から千歳科学技術大学におけるポートフォリオを活用したキャリア教育での主体的学びの促進についての報告があった。
[報告概要](キャリア教育でのポートフォリオ活用)
・コミュニケーション・主体性・協調性を伸ばす。アクティブラーニングの活用
・主体性に主眼。本学の学生はおとなしい。
・学生自らのキャリア活動を実施させている。夏休み前に学修計画を立てさせる。(学修率の結果は、2013 年
度は 20.2%。2012 年度は 5.5%)
・クラス担任制 クラスアドバイザー(学生 5～6 名に一人)がテスト結果(学内平均、順位)を個別に返却。
・半年の目標を設定させ、最後の授業で、目標が達成できているか振り返りをさせている。目標設定では、あいまいな設定が多い。学生が自分で判断して、自分で動けるように、また、自律的な学修でできるために。
最後に、
千歳科学技術大学 山川先生から千歳科学技術大学の教育支援システムの運用についての報告があった。
[報告概要](自己紹介)
・2013 年 4 月まで、千歳科学技術大学の事務職としてシステム開発に従事していた。
・学修カルテは e ポートフォリオの土台。個人情報閲覧、単位取得確認、面接結果共有など
・学修カルテで利用した情報のデータだけをピックアップして反映。
・スクリプトを仕込んで実現。
・リフレクションの実施では、実際に教員がコメントをしなければならない。
・e ラーニングの学生履歴ログは、15 年間蓄積で 23083 件ある。
・毎年データ量が増えている。加工(query 実施)の件数が多くなると困る。システムのバックアップは RAID で実施。
・外部からのアクセスは VPN 経由。精細なログをとっている。
・パスワードは期限付き
・閲覧権限は学生担任変更時、学生との紐付で更新。
・システムは内製。就職担当が役に立つシステムを目指す。
・学生の卒業後、そのデータは蓄積しているだけとなっている。データ利用については、卒業生から許可を得ないといけない。卒業生からは例えば、TOEIC 対策のため、大学の e ラーニングで勉強したい要望があるが、現状で大学側が追い付いていない。
・IR 面では、入学前のデータを活用し、1 年生で辞めさせないようことに集中している。教授会は情報共有の場となっている。
・データの提供先とその内容については、セキュリティポリシー委員会で決めている。
(質疑応答)
・学生の目標設定はポータルに書き込む。翌日カルテに反映される。
(ポータルは、一般的な LMS に相当する)
・後期のデータを e ポートフォリオに蓄積。年間 5～10GB 蓄積しているが、統計は、未だ未実施。
・IR としての利用については、これから。
・島根大学の松田先生が教育・学生支援機構 教学企画 IR 室でデータ利用をしている。
6.2.第 4 回会合日程について
2014 年 1 月 9 日(木) 午後 富士通本社
以上91

e ポートフォリオ研究 WG 第 4 回会合議事録
1.日 時：2014 年 1 月 9 日(木) 14:00～17:40
2.場 所：富士通本社 6F エグゼクティブルーム C
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)､隅谷(広大)､斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大)､
富士通 戸田(FLM)､島田(ヘルス・文教)、河野(文教･ﾍﾙｽｹｱﾋﾞｼﾞ推統)､毛利(富士通研)
事務局
須川､渡辺(記)4.議題(1)e ポートフォリオのデータ活用検討(2)その他
5.配布資料#1.e ポートフォリオ研究 WG 第 4 回会合議題(案)#2.3 月カレンダー#3.e ポートフォリオ研究 WG 議事録
6.議事内容(敬称略)
6.1.e ポートフォリオのデータ活用検討
熊本大学、広島大学、札幌学院大学、千歳科学技術大学、富士通ラーニングメディアにおける各データについての報告があり、各データについての議論があった。また、今後は入学前教育のデータ分析もすることになった。
・熊本大学
7 つの学修成果と GPA による質保証
・広島大学
mahara v1.8 で何ができるか。
・札幌学院大学
学生カルテによる退学予防対策
・千歳科学技術大学 退学予防と学修習慣付け対策
・FLM
学修履歴分析による学習者特性調査
6.2.その他
6.2.1.本出版について
日本リメディアル学会と大学 e ラーニング協議会とで 2014 年夏に「大学における学修支援への挑戦 -ICT を活用した教育改善の実践事例-」の書籍を刊行するにあたり、本 WG でも執筆に協力することになった(第 3回会合(10/7))。本 WG の書籍執筆について、幹事会の以下承認を得ることとする。
□持ち回り幹事会への審議依頼について「日本リメディアル学会、大学e ラーニング協議会刊行書籍へのe ポートフォリオ研究WG としての執筆協力について」(1)書籍「大学における学習支援への挑戦 -ICT を活用した教育改善の実践事例-」ナカニシヤ出版
書籍刊行の対象者は、学習支援、授業を担う一般の教職員。
(2)日本リメディアル学会(会長 福岡大 寺田先生)、大学 e ラーニング協議会(会長 電気通信大 岡本先生)が2014 年夏に刊行予定の書籍(事務局 千歳科学技術大 小松川先生)について、本 WG もその執筆を協力したいと思いますので、ご審議をお願いいたします。
なお、執筆協力については、本 WG の推進委員まとめ役である中野先生(熊本大学は大学 e ラーニング協議会幹事校)と同推進委員の小松川先生(日本リメディアル学会理事)の発案で、検討されたものです。
(3)協力内容
書籍は 3 部構成(概要編、システム編、学修支援事例編)となっております。本 WG では、システム編の中で eポートフォリオの切り口での執筆協力(WG メンバー全員による執筆)をする。書籍の監修に「SS 研 e ポート
フォリオ研究 WG」として、掲載される。
(4)協力の意義
・SS 研の存在と認知度向上
・SS 研の高等教育への貢献によるステータス向上
により、SS 研への入会促進が期待できる。
(5)その他
書籍出版にあたっては、SS 研としての費用は一切生じません。
6.2.2.第 5 回会合日程について
2014 年 3 月 12 日(水) 午後 熊本大学
以上92

e ポートフォリオ研究 WG 第 5 回会合議事録
1.日 時：2014 年 3 月 12 日(水) 13:50～18:00
2.場 所：熊本大学総合情報基盤センター 4F 研修室 A
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)、隅谷(広大)、斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大)、丹羽(長崎大)、中西(大工大/担当幹事)
講演者 鈴木克明(熊大)富士通 ○佐伯、島田(ヘルス・文教)、戸田(FLM)、河野(文教･ﾍﾙｽｹｱﾋﾞｼﾞ推統) 、毛利(富士通研)
事務局
須川､渡辺、川嶋(記)4.議題(1) e ポートフォリオ事例調査(2)第 6 回会合日程調整(3)e ポートフォリオのデータ活用検討(長崎大学データ分析検討)
5.配布資料#1.e ポートフォリオ研究 WG 第 5 回会合議題(案)#2.年間カレンダー#3.e ポートフォリオ研究 WG 議事録
6.議事内容(敬称略)6.1. e ポートフォリオ事例調査
熊本大学 鈴木克明先生から e ポートフォリオの観点での「教授システム学(Instructional Systems)の研究
普及拠点の形成 -学び直しを支援する社会人教育専門家養成(短期プログラム)パッケージの開発と普及-」について報告があった。また、その報告を基にした議論があった。
[報告概要]
・熊本大学の教授システム学専攻は、8 年前に作られ、e ラーニング専門家養成のための e ラーニングによる大学院であり、講義と定期試験に頼らない、完全オンライン型大学院教育を実現している。
・現在の大学のシステムでは、社会人が大学で学び直すためには、会社を辞めてフルタイムで受講しなければいけない。この社会人教育専門家養成(短期プログラム)は、会社を辞めずに学び直すための仕組みとして、e ラーニングで大学院の教育内容を受講することを可能としている。
・この短期プログラムを横展開させるために、パッケージを開発し、普及させたいと考えている。
・目標として、社会人が学びやすい状況を作り出すために教育者と学習者に係るものは、以下の内容である。
教育者に係るもの
・「学び直し」＝知識・能力の不足している所だけ補完するという発想
・内容に加えて教育方法の専門性も有する教員
・科学的に裏付けをもって社会人教育専門家が設計した教育(世界標準の高等教育モデル)
・新方式のノウハウが全国の大学院･組織に普及
学習者に係るもの・インターネットで自宅・会社から学べる環境
・プロジェクト中心のニーズに合わせた実践的な学修内容
・短期集中型の学修期間で目に見える成果(履修証明制度の活用)
・ポートフォリオは応用課題で、LMS は基礎知識で利用する。ポートフォリオを省察と自己アピールの場とするならば、プロジェクト型である課題を与えれば違うモノができるので、ポートフォリオに載せて自己アピールができる。そのために初年次からプロジェクト型で応用課題を与えてポートフォリオに載せていくことが、今の大学に求められていると考えている。
6.2. 第 6 回会合日程について
・2014 年 6 月 6 日(金) or 13 日(金)汐留を候補日として、京都大学 梶田先生の都合で決定する。
日程決定後、別途、通知予定。もし日程が合わない場合は大学 IR やデータの秘匿化（ビックデータも含めて）について議論する。
・今後の開催場所は、2014 年 8 月札幌、10 月広島、2015 年 1 月汐留、3 月長崎で実施予定。

93

6.3. e ポートフォリオのデータ活用検討(長崎大学データ分析検討)
長崎大学 丹羽先生から「担当授業における LMS 上のアンケートデータ活用」について報告があった。また、その報告を基にした議論があった。
講演内容
・長崎大学の教養教育(科目構成と情報教育)
・情報リテラシー科目における授業改善
・科目「情報基礎」におけるアンケートデータの活用
・開講時アンケート
・学修前・学修後アンケート
・予習アンケート、授業後アンケート
以上94

e ポートフォリオ研究 WG 第 6 回会合議事録
1.日 時：2014 年 6 月 13 日(金) 14:00～17:40
2.場 所：富士通本社 6F エグゼクティブルーム B
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)、隅谷(広大)、斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大)、丹羽(長崎大)、※中西(大工大/担当幹事 Skype での参加)
講演者 梶田将司(京大)富士通 ○佐伯､島田(ヘルス・文教)､河野(西日本営業)､戸田(FLM)､毛利(富士通研)
事務局 川嶋(記)4.議題(1) e ポートフォリオ事例調査(2) 第 7 回会合日程調整(3) e ポートフォリオのデータ活用検討(長崎大学データ分析検討)(前回の続き)(4) e ポートフォリオ WG の今後の方向性の検討
5.配布資料#1. e ポートフォリオ研究 WG 第 6 回会合議題(案)#2. e ポートフォリオ研究 WG 今後の方向性#3. 過去の WG 成果報告書「LMS 研究 WG 成果報告書」#4. 過去 5 回の e ポートフォリオ研究 WG 議事録#5. 2014 年 8 月のカレンダー
6.議事内容(敬称略)6.1. e ポートフォリオ事例調査
京都大学 梶田将司先生から「新しいオープンソース e ポートフォリオシステム Karuta とその利用事例のご紹介」について報告があった。また、その報告を基に議論を行った。
[報告概要]
・Sakai OSP(Open Source Portfolio)
・Karuta Hands-On Workshop
http://www.slideshare.net/jasmith1113/karuta-hands-on-workshop-introduction-open-apereo-2014
http://www.slideshare.net/jacquesr54/karuta-apereo-miami-2014-conference
・Unizinhttp://unizin.org/
・我々はどうする／すべきか
6.2. 第 7 回会合日程について
・2014 年 8 月 12 日(火)14:00～ 札幌学院大学。
6.3. e ポートフォリオのデータ活用検討(長崎大学データ分析検討)
長崎大学 丹羽先生から「担当授業における LMS 上のアンケートデータ活用」(前回の続き)について、報告があった(下線部分)。また、その報告を基に議論を行った。
[報告概要]
・長崎大学の教養教育(科目構成と情報教育)
・情報リテラシー科目における授業改善
・科目「情報基礎」におけるアンケートデータの活用
・開講時アンケート
・学修前・学修後アンケート
・予習アンケート、授業後アンケート
・科目「情報化の役割」における調べ学修と学修データ ←今回の報告部分
6.4. e ポートフォリオ WG の今後の方向性の検討
IR、LA 等と関連したデータ分析の入力となるデータの事例をまとめる。
また、データ分析の試行までを視野に入れて研究していく。
以上95

e ポートフォリオ研究 WG 第 7 回会合議事録
1.日 時：2014 年 8 月 12 日(火) 14:00～17:20
2.場 所：札幌学院大学 G 館 5F 特別会議室
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大)、隅谷(広大)、斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大)、丹羽(長崎大)、中西(大工大/担当幹事)
富士通 ○佐伯､毛利(文教・ヘルスビジ推統)、島田(ヘルス・文教シス事本)、河野(西日本営業)、戸田(FLM)、
大西(北海道支社)
事務局 西、川嶋(記)4.議題(1) e ポートフォリオにおけるデータ活用事例
・小松川 8 大学連携クラウドでの結果分析のご紹介
・戸田
企業人の 400 万件の学修履歴分析のご紹介(2) 第 8 回会合日程調整(3) e ポートフォリオ WG の今後の方向性の検討
5.配布資料#1. 札幌学院大学 パンフレット#2. e ポートフォリオ研究 WG 第 7 回会合議題(案)#3. e ポートフォリオ研究 WG 今後の方向性#4. 過去 6 回の e ポートフォリオ研究 WG 議事録
6.議事内容(敬称略)6.1. e ポートフォリオにおけるデータ活用事例
・小松川 8 大学連携クラウドでの結果分析のご紹介
・戸田 学修履歴分析による e-Learning 学習者特性調査(企業人の 400 万件の学修履歴分析のご紹介)[報告概要]●小松川 8 大学連携クラウドでの結果分析のご紹介
・8 大学連携事業参画大学（千歳科学技術大学･山梨大学･愛媛大学･佐賀大学･北西学園大学･創価大学･愛知大学･桜の聖母短期大学）
http://eight-univ.spub.chitose.ac.jp
・ポートフォリオのためのデータ抽出
・学習者特性・80 の質問紙を通じて調査・可視化のための再分類(3 分類)・プレイスメントテスト(高校の学力レベルの問題)
・プレイスメントテスト(学修観の相関)・課題(GPA などとの相関)●戸田 学修履歴分析による e-Learning 学習者特性調査(企業人の 400 万件の学修履歴分析のご紹介)
・はじめに・メンタリング実験（2003 年）
・受講者の変化（2004 年 2008 年）
・e-Learning 学習者の日別推移
・2011 年データの分析
・2013 年度データ分析
・モバイル学習者の傾向
6.2. 第 7 回会合日程について
・2014 年 9 月 29 日(月)10:00～15:00 広島大学

96

6.3. e ポートフォリオ WG の今後の方向性の検討
前回の今後の方向性の議論で、今後の進捗のレベルでどちらにするかを決めることとした。
・LEVEL1B IR、LA 等と関連したデータ分析の入力となるデータの事例
・LEVEL2 IR、LA 等と関連したデータ分析の試行
今回、小松川先生から LEVEL1B～LEVEL2 の入学段階の学習者特性の事例と将来的のデータ分析の方向性の話があった。戸田さんから社会人の学修履歴分析による e-Learning 学習者特性調査ということで LEVEL3 のデータ分析の実施に近い話があった。また、今回は書籍の内容もあるので、報告書のネタは揃ってきている。今までのネタと今後の他のネタをどう組み合わせていくか、今後考えていく。
次回の宿題として、LEVEL1B～LEVEL2 に関係するネタを箇条書きでメールベース(epf@ssken.gr.jp)で提出する。具体的には、LMSやeポートフォリオ等にとらわれずに、各種のデータが学習者の学修行動にどう役立てていけるかについて考え、また、各自のeポートフォリオのイメージも記載する。
以上97

e ポートフォリオ研究 WG 第 8 回会合議事録
1.日 時：2014 年 9 月 29 日(月) 10:00～14:55
2.場 所：広島大学 東広島キャンパス 情報メディア教育研究センター 本館 1F 会議室
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大) 、隅谷(広大)、斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大)、丹羽(長崎大)、
富士通 ○佐伯(文教・ヘルスケアビジ推統)､島田(ヘルスケア・文教シス事本)、戸田(FLM)
事務局 西、川嶋(記)4.議題(1) LEVEL1B～LEVEL2 に関係する内容の発表(2) 第 9 回、第 10 回会合日程調整(3) e ポートフォリオ WG の今後の方向性の検討
5.配布資料#1. e ポートフォリオ研究 WG 第 8 回会合議題(案)#2. 宿題内容(各自のメール内容)#3. 宿題内容(添付資料)
・オンラインテキストを活用した大規模情報処理科目の実践(中野)・学修履歴分析による e-Learning 学習者特性調査(戸田)・ダッシュボード_ 講習会状況分析サマリ(週別)(戸田)・ダッシュボード_ 講習会状況分析サマリ(月別)(戸田)#4. 過去 7 回の e ポートフォリオ研究 WG 議事録#5. e ポートフォリオ研究 WG 今後の方向性
6.議事内容(敬称略)6.1. LEVEL1B～LEVEL2 に関係する内容の発表[報告概要]●佐伯
CS研第六分科会のWGで検討されたIR分析テンプレートについて
分析観点を整理した結果、以下 4 つの視点が代表的なものとして作成される。
本項目が、大学様が把握したい代表的なものだとすると、ポートフォリオとしても格納・管理した方がよいものと推測し、共有した。
・パターン 1：入試と成績・進路の相関分析
必要情報：学籍情報、入試情報、成績情報、進路情報
・パターン 2：課外活動と成績・進路の相関分析
必要情報：学籍情報、課外活動情報、成績情報、進路情報
・パターン 3：アルバイトと成績・進路の相関分析
必要情報：学籍情報、アルバイト情報、成績情報、進路情報
・パターン 4：成績分析
必要情報：学籍情報、入試情報、成績情報●中野
LEVEL1B～LEVEL2 に関係する内容の発表★LEVEL1B IR、LA 等と関連したデータ分析の入力となるデータの事例
1. 熊大として進めてきた e ポートフォリオは学修成果可視化システムと呼ぶことになりつつあり、LMS からの提出レポート等のデータと SIS からの成績関係のデータとその分類に加え、大学院への対応とその場合に必要な追加項目を検討している。→ 使えるかどうかわからないが。
★LEVEL2 IR、LA 等と関連したデータ分析の試行
1. 800～1,000 名が受講するオンラインの割合の大きい専門基礎科目「情報処理概論」の LMS の DB と LOGを利用した学修履歴の分析（e ポートフォリオではないがLA には関係あり => JSET＠9 月で発表予定: 添付の「オンラインテキストを活用した大規模情報処理科目の実践」）を参照。
2. 上記の継続と学修ログの管理や分析環境に関する検討 (CLE@10 月で発表予定)

98

●斉藤
メタ認知、あるいはメタ学修の観点から考えてみる
メタ認知を備えていると、例えば、自分の学びがうまくいっているか、点検評価することができる。ある
いは、ある学修課題に向き合う際、自分にとって最も効果的な学修法は何か、うまく選択することができる。
そもそも、「ポートフォリオ」は、自己の学修を計画し、その過程を振り返るためのツールである。
しかし、学生にポートフォリオを与えても、これを活用できない学生、言い換えれば、メタ認知を駆使して自分の学びをモニターしたりマネジメントしたりすることが不得手な学生にとってはその存在価値が薄い
ものにとどまってしまうのではないか。
そこで、何らかの方法でメタ認知を測定し、その結果をポートフォリオに組み込んでみる（※）
。
※）メタ認知に関する個人特性を測定する客観的指標・評価法は、認知心理学の領域で開発されているようだ。もしかすると、標準化されたテストが提唱されているかもしれない。
http://repository.ris.ac.jp/dspace/bitstream/11266/5041/1/shinrinenpo_001_023.pdf
そして、このメタ認知に関する測定結果を参照しながら、大学が組織的に学生のポートフォリオ活用力（＝メタ認知力）を鍛え上げる。例えば、個々の授業科目のシラバスにメタ認知の観点から学修目標を置き、日常的に自己省察活動を促すなどの活動を展開する。
メタ認知特性が 4 年間でどう変化したか、
個人レベルで、あるいは機関レベルで評価する。
メタ認知をはぐくむこと、それは、学生を主体的な学び手、生涯にわたって自ら成長し続けようとする態
度やスキルを向上させる営みといえる。
メタ認知が高まり、学生が自分自身の学びの特性を理解し、自分の学びをよりよいものにしようという姿
勢や態度を発揮する。そうなれば、ポートフォリオに蓄積された情報の価値を適切に捉え、ポートフォリオを活用して自分の学びを豊かなものにしよう、学びの成果を高めよう、という自律的な行動につながる。
●丹羽
LEVEL1B～LEVEL2 に関係する内容の発表
私が担当する情報系教養教育科目の中から以下の三つを選んで、授業でどのように利用しているかをまとめた。これらは科目内での利用に限っており、LEVEL1A または LEVEL1B に該当するのではないかと思っている。データを詳細に分析するには至っていない。
【科目「情報基礎」】
初年次必修科目で、情報科学の基礎についての講義とオフィスソフトの演習を組み合わせた科目である。
授業改善や学修の動機付けを行うために、次の(a)～(d)のアンケートを記名式で実施し、e ラーニングシス
テム上に回答データを保存している。それらの回答データから各学生の状況やクラスの傾向を把握して、授業にフィードバックしている。また、(b)について学修前後のデータを可視化して、学生に振り返りをさせる際の根拠データとして利用している。これらのアンケートは 5 年ほど前から継続的に実施しているが、一部変更していますので同じデータが残っているわけではない。
(a) 情報教育に関するアンケートの回答データ（選択式）
開講時に、入学までの情報教育の受講経験、開講時のオフィスソフト等の利用経験等(b) オフィスソフト等の学修項目別習熟度（三段階選択式）
電子メール、Web 検索、文書作成、表計算、プレゼンテーションを対象として、
単元開始前・終了後に実施(c) 予習アンケート
予習アンケート（自由記述式）：予習で理解できなかったこと等(d) 各回の授業後アンケート
授業アンケート（自由記述式）：授業への感想
他に、課題提出状況のデータもある。ただし、提出日時も e ラーニングシステム上に記録されているが、効率よく手元に持ってくることは困難だと思う。

99

【科目「情報化の役割と課題」】
調べ学修を行わせていくために、各回の授業ではワークシートを配布して、段階的な課題に取り組ませて最終目標に到達させている。各授業後には、そのワークシートへの記載内容を e ラーニングシステムに転記させている。
授業の総括として振り返りを行わせるレポートとして、e ラーニングシステムに蓄積された学修データと各自のプレゼンテーション関連データをまとめ、省察を加えさせることに取り組ませている。
将来、このレポートをラーニング・ポートフォリオの位置づけに向上させたく、毎期の学生の成果物を見ながら、記載内容を変更する等の改善を加えているところである。
【情報と社会】
4 名の教員による講義型授業である。毎回の授業にて、講義のポイントとその説明、授業の感想を「授業ログシート」にまとめ、授業終了時に提出させている。さらに、授業後にその記載内容を見直し、e ラーニ
ングシステムに入力させ、私が学生の入力データを整理して、e ラーニングシステム上に掲載して、情報共有させている。
札幌学院大学での会合でお見せしたのは、この「授業ログシート」に各学生が入力した文字数のデータである。
●隅谷
LEVEL1B～LEVEL2 に関係する内容の発表★LEVEL1B IR、LA 等と関連したデータ分析の入力となるデータの事例
1. 情報教育科目に関連するデータ
授業「情報活用基礎」（新入生 2500 名中 1500 名が受講）に関連して・コンピュータ不安尺度
・コンピュータ初心者度
・LMS にのせたオンライン課題（情報倫理、情報セキュリティ）の学修データ
2. 端末室利用に関連するデータ
ログイン記録 (1997 年～ 780 万レコード)
3. LMS の利用ログ★LEVEL2 IR、LA 等と関連したデータ分析の試行（まとまった分析報告はほとんどしていない）
1 の不安尺度に関しては、古いですが 1999 年、2002 年に情報教育研究集会で報告している。
http://www.riise.hiroshima-u.ac.jp/intro/rd/02-sumiya.pdf
http://www.riise.hiroshima-u.ac.jp/intro/rd/99-sumiya.pdf
1 と 2 の関連の分析で、今年の科研費に応募してみようと思っている。3 のデータに関しては公開できる
形での分析がどこまでできるか学内的にもまだ話をしていない。
●戸田
LEVEL1B～LEVEL2 に関係する内容の発表
・学修履歴分析によるe-Learning学習者特性調査
・ダッシュボード_ 講習会状況分析サマリ(週別)・ダッシュボード_ 講習会状況分析サマリ(月別)●小松川
千歳科学技術大学における今後のアクション・千歳科学技術大学では、入学前教育の e ラーニングの取組み回数と入学時の成績には相関があった。要はタ
イムマネジメントができるかということで、1 ヶ月以内の課題に対して定期的(マメに)に実施している学生
は成績が良い。鳥取大学でも同じ結果が出ている。また、入学後のプレイスメントテスト(8 大学連携)、基
礎学力とその後の成績には相関があった。山梨大学もその傾向が明確に出ている。
・今日の話を聞いていると学生生活の調査アンケートの情報は使えると考える。千歳科学技術大学では、学内ポータル上でアンケートが取れるので、それを実施したり、メタ認知を組み合わせて学ぶ目的や意義を明確にしていきたい。また、同志社大学の IR コンソーシアムのアンケート項目とどの程度合致しているか調査
したい。うまく紐づけば、大学間で利用できると考える。また、自己情報(クラブ・サークル活動やアルバ
イトなど)は、千歳科学技術大学ではキャリア教育でデータをとれそうである。さらに学修成果の観点ではルーブリックなどがあるので、千歳科学技術大学でも科目で使用してみようと考えている。
100

6.2. 第 9 回、第 10 回会合日程について
・第 9 回 2015 年 1 月 9 日(金)14:00～17:30 品川 or 汐留
・第 10 回 2015 年 3 月 27 日(金)14:00～17:30 長崎大学
6.3. e ポートフォリオ WG の今後の方向性の検討[議論概要]
本日の議論のまとめ・素材と e ポートフォリオは違う。ただ、e ポートフォリオに使える素材は、まだまだ使用されていない素材
はたくさんある。
・e ポートフォリオシステムの基本要素としては、以下の 3 点。
・学生自身がアクセスして振り返れる内容が見られ、振り返りによって学修を深めることができる機能・実施した結果を外に見せる機能(ショーケースの機能は、日本には殆ど無いが)・2 つの上記の過程で、データが蓄積できる機能
この報告書は、5 月の総会の際に配布できればよいので、3 月末に完成。
10 月中旬までに、第 9 回の報告書を作成するための目次案(執筆担当者)を提示する。(中野)
10 月末までに、その目次案のレビューを行う。(全員)
1 月 5 日までに、各担当の執筆内容を川嶋まで送る(epf@ssken.gr.jp宛)。
目次サンプル
1.はじめに2.本WGの研究テーマと成果概要
3.各団体における取組みの紹介(現在の各団体における現在の事例)
4.eポートフォリオに求められるもの
4.1 本WGのeポートフォリオの定義(←書籍＋α)
4.2 活用できるデータや必要な機能
書籍では、eポートフォリオの定義、実装例が2つ、Mahara、OSP、Karuta、斉藤の内容(※)。
(※斉藤の内容は、事例は3章、本日の話は4章(こんなデータがあればこう使える等)に分ける)
まだeポートフォリオに活用されていないデータがたくさんあり、IRにもつながる。できればその事例を少し入れたい。ただし基本スタンスは、まだ活用されていないという論調で書く。
以上101

e ポートフォリオ研究 WG 第 9 回会合議事録
1.日 時：2015 年 1 月 9 日(金) 14:00～17:25
2.場 所：富士通ラーニングメディア 品川インターシティ B 棟 10 階 CO☆PIT
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大) 、 隅谷(広大)、斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大) 、丹羽(長崎大)
富士通 ○佐伯(文教・ヘルスケアビジ推統) 、島田(ヘルスケア・文教シス事本) 、河野(西日本営業)、
戸田(FLM)
事務局 西、川嶋(記)4.議題(1) 報告書の内容確認と今後の修正事項の確認(2) 当 WG の今後のスケジュールについて(3) 次回開催について
5.配布資料#1. e ポートフォリオ研究 WG 第 9 回会合議題(案)#2. e ポートフォリオ研究 WG 報告書#3. 過去 8 回の e ポートフォリオ研究 WG 議事録#4. e ポートフォリオ研究 WG 今後の方向性
6.議事内容(敬称略)6.1. 報告書の内容確認と今後の修正事項の確認[全体を通して]・中野委員の目次案のページ数は概数なので、そのページ数にこだわらなくてよい。
・この報告書の冊子版は白黒印刷となるが、PDF 版はカラーでダウンロードできるので、グラフなどはカラーで作成しても良い。その際、白黒になった時に区別できる色を選択する。
・「学修」と「学修」は、基本的には「学修」とする。
・e ポートフォリオシステムは、システムとして実体があるもの。e ポートフォリオは、概念や総称。
・参考文献記載例は以下の例に合わせる。
1) 文部科学省：「予測困難な時代において生涯学び続け、主体的に考える力を育成する大学へ」(審議まとめ), 2012 年 3 月 26 日。Web ページ（2014 年 3 月確認）：
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/houkoku/1319183.htm2) 日本中退予防研究所：中退白書 2010 高等教育機関からの中退, NEWVERY, 2010.
3) Helen Barrett：Balancing the Two Faces of ePortfolios. Web ページ（2014 年 3 月確認）：
http://electronicportfolios.org/balance/BTEFe-Japanese/Slide1.jpg
参考文献記載例(論文)4) 鈴木克明, 根本淳子：「大学教育 ICT 利用サンドイッチモデルの提案-ポートフォリオは応用課題に、LMSは基礎知識に-」, 日本教育工学会第 28 回全国大会発表論文集, pp.969-970 (2012).
[各章・項]
1 はじめに・1.3 活動内容、別途作成する。(中野委員)
・この章に記載された内容を確認する。(全員)
2 e ポートフォリオの定義とその実例
2.2 オープンソースによる実装 〜Mahara〜
・出版予定の内容を利用し、まとめ部分だけ変更する。(隅谷委員)
2.3 オープンソースによる実装 〜Sakai,Karuta〜
・中野委員から宮崎先生へ、出版予定の内容をベースに依頼する。(中野委員)
2.4 キャリアポートフォリオの活用
・ページ数の制限で 4 ページとしたが、概数とのことなので＋αしていく。(小松川委員)
2.5 様々な e ポートフォリオの実装と連携
・小松川委員から望月先生へ、出版予定の内容をベースに依頼する。(小松川委員)
2.6 「学生カルテ」の活用 ～教職員が連携した中途退学予防の取組～
・広い意味での e ポートフォリオである旨を 1 行挿入する。(斉藤委員)
2.7 大学院教育における e ポートフォリオ
・広島大学の大学院教育を記載すると、4 章の各組織における取り組みの経緯と現状と重複が多くなる。
102

他の方からの情報を提供して欲しい。(隅谷委員)→熊本大学の教授システムの情報は提供できる。(中野委員)→4 章は大学の全体の話(ICT を含む)で、その中で e ポートフォリオがどう位置づけられて、今後の方向性はどうかについて記載してはどうか。(小松川委員)
2.8 学修成果可視化 e ポートフォリオ
・大学院は研究指導が中心で成績がつけにくいので、学部を中心とした学修成果可視化を記載。(中野委員)
2.9 職業人研修における e ポートフォリオ－ＩＴＳＳスキル診断を例として・ページ数の制限で図を最後に集めたが、ページ数は概数とのことなので、説明している文章の下に記載す
るようにする。(戸田委員)
3 e ポートフォリオを中心とした学修活動データの活用
3.1 e ポートフォリオデータの活用レベルについて
・第 6 回会合(2014 年 6 月)にて議論した活用レベルを記載する。(中野委員)
・LEVEL1A IR、LA 等と関連したデータ分析の必要性、手法、書式、問題点の検討
・LEVEL1B IR、LA 等と関連したデータ分析の入力となるデータの事例
・LEVEL2 IR、LA 等と関連したデータ分析の試行
・LEVEL3 IR、LA 等と関連したデータ分析の実施
3.2 メタ認知の e ポートフォリオへの組み込みの提案・ポートフォリオの部分に注釈を入れる。(斉藤委員)
3.3 IR への応用の可能性
・CS 研の結果を引用し、各項のタイトルに記載された内容を記載する。 (佐伯委員)
3.4 ビッグデータとしての e ポートフォリオ
・student centric の観点で記載している。(佐伯委員、島田委員)
3.5 8 大学連携におけるプレイスメントテストやアンケートのデータ活用
・8 大学連携におけるデータ活用について記載している。(小松川委員)
3.6 情報系教養教育科目におけるデータ分析と学習者のリフレクションの促進(丹羽委員)
・タイトルの「データ分析」を「データの可視化」として記載する。
・3.6.1 の「報告者らが担当したクラスでは」の部分を具体的な数値を入れて、その説明を記載する。
3.7 大規模オンライン科目のテストの分析とラーニングアナリティクスへの接続(中野委員)
・昨年までのデータで作成する。
4 各組織における取り組みの経緯と現状
・大学の全体の話(ICT を含む)で、その中で e ポートフォリオがどう位置づけられて、今後の方向性はどうかについて記載する。(大学の 1 構成員として、知っていること、今後の構想でも可)(全員)
5 おわりに (中野委員)
付録
・付録に関しては、事務局内で持っているデータを探す。
データがあった際、作成者へ使用許可の旨を確認する。(事務局)
・WG メンバーの発表資料は掲載しない。
参考文献一覧
・参考文献は各章や項にて記載する。(記載例は報告書表紙参照)
WG 活動を終えて～メンバーからのコメント→今回は記載しない。
6.2. 当 WG の今後のスケジュールについて□2015 年 2 月 9 日 第 2 版報告書締切↓ ⇒収集/編集(★事務局)□2015 年 2 月 13 日
第 2 版報告書レビュー↓ ⇒内容確認・修正依頼(★まとめ役)□2015 年 2 月 27 日
第 2 版報告書修正↓ ⇒担当部分修正・追記(★執筆担当者)□2015 年 3 月 16 日
第 3 版報告書締切↓ ⇒収集/編集(★事務局)□2015 年 3 月 27 日
第 10 回会合(最終レビュー)⇒最終修正(★執筆担当者/事務局)
6.3.次回開催について
2015 年 3 月 27 日(金) 14:00～17:30 長崎大学
・SS 研 e ポートフォリオ研究 WG 報告書の最終レビュー
以上103

e ポートフォリオ研究 WG 第 10 回会合議事録
1.日 時：2015 年 3 月 27 日(金) 14:00～17:30
2.場 所：長崎大学
3.出席者：(以下順不同、敬称略、○印：まとめ役)
会員○中野(熊大) 、 隅谷(広大)、斉藤(札幌学院大)、小松川(千歳科学技術大) 、丹羽(長崎大)、中西(大工大/担当幹事)
富士通 ○佐伯(文教・ヘルスケアビジ推統) 、島田(ヘルスケア・文教シス事本) 、戸田(FLM)
事務局 西、川嶋(記)4.議題(1) 報告書の内容確認と今後の修正事項の確認(2) 今後の印刷スケジュールの確認(3) 教育環境分科会における本 WG の発表について
5.配布資料#1. e ポートフォリオ研究 WG 第 10 回会合議題(案)#2. e ポートフォリオ研究 WG 報告書
6.議事内容(敬称略)6.1. 報告書の内容確認と今後の修正事項の確認[全体を通して]・白黒で区別がつかない図や表、文字が見にくい図や表を差し替える(★各委員)。
(※4 月 3 日(金)迄に事務局へ送る)
・図、文章の追加、誤字脱字の修正は、2015 年 4 月 6 日に送付予定の事務局側で編集した Word データを修正する(★各委員)。
・「学修者」→「学習者」に変更する(★事務局)。
(※各委員が学修か学習か確認し、4 月 14 日迄に修正した内容を事務局へ送る)
・参考文献の参照番号は上付き文字に修正する(★事務局)。
・今回発行予定の書籍からの文章は、詳しくは「大学における学習支援への挑戦」
を参照などの記載を追記する(★各委員)。この報告書で使用することは了承済み。
・この報告書のダウンロード URL を報告書内に明記する(★事務局)。
6.2. 今後の印刷スケジュールの確認
・2015 年 4 月 3 日迄 差替える図を事務局へ送付(★各委員)
・2015 年 4 月 6 日迄 図を差替え、文字修正後の原稿を事務局から送付(★事務局)
・2015 年 4 月 14 日迄 報告書の内容の確認(★各委員)
・2015 年 4 月 16 日迄 フォーマット等を確認し、最終版を事務局から送付(★事務局)
・2015 年 4 月 22 日迄 最終版を最終確認(★各委員)
・2015 年 4 月 24 日 報告書完成。印刷業者データ渡し(★事務局)
・2015 年 5 月 22 日 第 37 回通常総会で「WG 成果報告書」を配布予定
6.3. 教育環境分科会における本 WG の発表について
・SS 研教育環境分科会の第 1 回会合の日程が決定したら、その時点で調整する。
以上104

【発行者】サイエンティフィック・システム研究会【編 集】サイエンティフィック・システム研究会【発行日】2015 年 5 月 22 日

e ポートフォリオ研究 WG

◆ ◆ ◆
＜連絡先＞
サイエンティフィック・システム研究会 事務局〒105-7123 東京都港区東新橋 1-5-2 汐留シティセンター
TEL : 03-6252-2582、FAX : 03-6252-2798
E-mail : office@ssken.gr.jp
URL : http://www.ssken.gr.jp/MAINSITE/※著作権は各原稿の著者または所属機関に帰属します。無断転載を禁じます。

105