教 育 環 境 分 科 会

選 出

教育環境分科会 2015 年度第 1 回会合 より

ＩＣＴがつなぐ中等教育と学術研究との連続性

木村 健太(広尾学園 中学校・高等学校)

ＩＣＴがつなぐ中等教育と学術研究との連続性

広尾学園 中学校・高等学校
医進・サイエンスコースマネージャー
木村 健太

医進・サイエンスコースとは…
医学やサイエンスの興味を軸に、自らの目標や環境の変化に一人ひとりが対応して考え、学んでいくコースです。
3年間を通じて医歯薬獣医・理・工学部進学を可能にする実力を身につけます。（国公立メイン）
将来、医師・研究者として存分に活躍するためのマインドを育成します。

理想の教育

苦手克服
基礎力UP
モチベーション

社会で活躍する力

成績
受験
思考力・
効率UP

よくあるパターン

苦手克服
基礎力UP
モチベーション

社会で活躍する力

成績
受験
思考力・
効率UP
受験用近道

医サイの教育

苦手克服
基礎力UP
モチベーション

社会で活躍する力

成績
受験
思考力・
効率UP
受験用近道

高2,3

医サイが進める３本の柱

高連大
携・産学

ICT

研
究活動

授
業
英語

医サイ高１アンケート結果
入学時，医進・サイエンスコースを選択した動機は何ですか

13 33%
26 67%
9 23%
21 54%

15 38%
2 5%

研究活動

研究活動（任意）
仮説検証型の研究活動を通して、論理的・科学的思考力を養う。
勉強を「勉強」と思わず、教わる立場から主体的に学ぶ姿勢を身につける。
一つの問題にじっくりと取り組む経験を積むことで大学入試においても十分な対応力を身につける。

研究分野紹介（指導教官）
植物栄養学研究チーム（榎本）

幹細胞研究チーム（木村・北本）環境化学研究チーム（小島・吉江）数論研究チーム（林・外丸）

現象数理研究チーム（堀内・簗場）

サポート： ゴドウィン・山本・他。。。計１５名

研究テーマ設定
自分がやりたいこと夢
社会で求められていること

趣味研究
新規
性

大人の事情

技術的にできること

研究テーマ一覧■老化の進んだ細胞からのiPS細胞作製効率亢進へのアプローチ■プラナリアにおけるTERTタンパク質の発現パターン解析と寿命獲得メカニズムの解明■対称群上のBigrassmannian置換の個数を考える■SIRモデルを用いた伝染病感染者数予想■オイラー倍関数■マグネシウム過剰条件下におけるカルシウム吸収の機構の特定■次世代シーケンシングとCaD428のマッピング■酸化ニッケルカーボンを用いた白金代替電極の作製とフレキシ
ブル色素増感太陽電池への応用■光触媒反応を利用した廃水処理過程における発電及び水素発生システムの高効率化■植物のカルシウム吸収に関わる遺伝子の同定■BiVO4及び金属複合TiO2を用いた可視光応答型光触媒の開発
及び光電気化学水素発生システムへの応用■SDSSⅢを用いてハッブル定数を求める成果報告会サイト

iPS細胞（仮）の作製に成功

日本数学会で口頭発表

MIMS現象数理発表会 最優秀賞・審査員特別賞受賞

つくばサインエンスエッジ「未来指向賞」受賞

科学の甲子園東京都大会「生物領域第１位」受賞

グローバルサイエンスリンクシンガポールで招待発表東京大学 WPIシンポジウム

DNA鑑定講座

サイエンスイマージョン

英語・ICTGmail生徒から発信

【 Google Drive 】

【 Googleカレンダー】

わたしたち医サイの教員は本気で信じています

世界の未来をつくるのはあなたたちです！
どうか…深く考えてください。

多くを学んでください。

我々人類が進むべき方向を示すのはあなたたちなのですから

教 育 環 境 分 科 会

選 出

教育環境分科会 2015 年度第 2 回会合 より

大学教育におけるラーニングアナリティックスの利活用に向けて

緒方 広明(九州大学)

大学におけるラーニングアナリティックスの利活用に向けて

九州⼤学 基幹教育院
緒⽅ 広明

1⾃⼰紹介1992年3⽉ 徳島⼤学⼯学部知能情報⼯学科 卒業
1995年4⽉ 徳島⼤学⼯学部知能情報⼯学科 助⼿
2001年9⽉ ⽶国コロラド⼤学ボルダー校 客員研究員
Center for Lifelong Learning and Design(2003年2⽉まで)
2009年10⽉ (独) 科学技術振興機構JST さきがけ
（情報環境と⼈） 兼任研究員（2013年3⽉まで）
2013年10⽉ 九州⼤学 基幹教育院 教授
⼤学院システム情報科学府
サイバーセキュリティセンター 副センター⻑附属図書館付設教材開発センター 協⼒教員
情報統括本部教育⽀援事業室 室員
現在に⾄る2

これまでの研究の推移
扱う情報の量教育ビッグデータ
Learning Analytics
2005年～
ラーニングログを用いた
ユビキタス協調学習支援
2000年～
モバイル・ユビキタス学習

1995年～
知識アウェアネスによる協調学習
1990年～
社会ネットワークの探索支援

グループウェア、教育工学

時間

3

学会活動
 Executive Committee member ofAPSCE(Asia-Pacific Society for Computers inEducation), IamLearn (International Association
for Mobile Learning), and SOLAR (Society ofLearning Analytics and Research).
 Associate Editor of IEEE Transaction on Learning
Technologies (SSCI), RPTEL, IJMLO ICCE2015 Program Coordination Chair
 300+ papers (SSCI Journals and Conferences) Several best paper awards and keynotes

4

九州⼤学

基幹教育とは？

5

基幹教育の特徴 平成25年4⽉から、全学１年⽣2,700名を対象に開始
 ⾃ら主体的・能動的に学ぶ「アクティブラーナー」の育成が⽬的
 対話、内省、協働を通じて、学び⽅、考え⽅を学ぶ
 学⽣全員PC必携化 (BYOD: Bring Your Own Devices)

6

どのようにして、学⽣がアクティブに学習しているかどうか、を知ることができるのか？
Learning Analyticsと教育ビッグデータの研究

授業中

授業外

178A03

ビッグデータの教育分野における利活⽤アプリケーションの研究開発（独）情報通信研究機構(NICT)
平成２６年度「ソーシャル・ビッグデータ利活⽤・基盤技術の研究開発」の研究⽀援事業に採択
研究期間：平成２６年度〜２９年度（中間審査あり）

8

プロジェクト参加者
九州⼤学

京セラ丸善システムインテグレーション株式会社

安浦寛⼈(代表) 理事・副学⻑
藤村直美
副理事・情報統括本部⻑(教授)⾕⼝倫⼀郎 情報基盤研究開発センター⻑(教授)岡村耕⼆
サイバーセキュリティセンターセンター⻑(教授)廣川佐千男 情報基盤研究開発センター(教授)岡⽥義広
教材開発センター⻑(教授)瀧本英⼆
システム情報科学研究院(教授)⽵⽥正幸
システム情報科学研究院(教授)
緒⽅広明(実施責任者) 基幹教育院(教授)島⽥敬⼠
基幹教育院(准教授)⼭⽥政寛
基幹教育院(准教授)⼩島健太郎 基幹教育院(准教授)
殷 成久
基幹教育院(特任准教授)
⼤久保⽂哉 基幹教育院(助教)⼤井 京
基幹教育院(学術研究員)
王 静芸
情報基盤研究開発センター(助教)松⽊憲⼀ (代表) （代表取締役社⻑）
野内優
経営企画本部（本部⻑）
名和輝明(実施責任者) 商品開発事業部（部⻑）津⽥康弘 ⽂教ソリューション本部（室⻑）仲⽥道⼈ ⽂教ソリューション本部（課⻑）
弘⽥修平 ⽂教ソリューション本部（担当）
南⽅郁実 ⽂教ソリューション本部（担当）飯澤亮⼆ 商品開発事業部（グループ⻑）
向後直美 商品開発事業部（担当）遠藤優也 商品開発事業部（担当）巽健⼈
ICT基盤サービス本部（部⻑）
⼆階堂克 ICT基盤サービス本部（副課⻑）
熊⾕春樹 ICT基盤サービス本部（グループ⻑）
熊澤諭
ICT基盤サービス本部（担当）鈴⽊誠也 ICT基盤サービス本部（担当）佐藤詩織 ICT基盤サービス本部（担当）朝野陽⼀ 経営企画本部（グループ⻑）

9

本研究⽬的
デジタル教科書を⼤学に導⼊し、その履歴データを中⼼として、e-Learningや学務情報と統合することによって、教育ビッグデータを構築し、きめ細かな教育・学習のサポートを⽬指す。

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本研究の内容1. 教員は、九州⼤学基幹教育の知として、講義に利⽤するスライドを中⼼に、デジタル教材を共有
2. デジタル教科書システムを⽤いて、デジタル教材を、授業内・外でいつでも利⽤でき、細かく学習履歴を記録できる環境を提供
3. 他の情報システムのデータと連携・統合して、教員は（学⽣も）そのデータを分析・可視化して、教育・学習のサポートに役⽴てる11

OS: Windows, Mac, iOS, Android
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キーワード検索

BookLooper ストア画⾯BookLooper 教材閲覧画⾯

12

13

教育・学習の⽀援
授業前① 予習・復習の達成度の提⽰② 学⽣が理解しにくいところを提⽰③ 学習パターンを分析・可視化

授業中④ 利⽤履歴を⽤いてグループ作りを⽀援⑤ 利⽤履歴に基づくドロップアウト等の傾向の提⽰⑥ 授業中の学⽣の⾏動を分析⑦ 学⽣の学習履歴から、教材の改善点を提⽰など

授業後⑧ 利⽤履歴から成績を予測⑨ デジタル教科書の中から関連する教材を推薦

14

これまでの研究成果

15

Moodleからリンクで閲覧
Moodleに分析結果表⽰

Moodleからログイン

16のログの蓄積
 2014年10⽉１⽇〜2015年1⽉31⽇
5講義、148教材、300名、58万件
 2015年4⽉１⽇〜8⽉10⽇
38講義、183教材、2,687名、532万(10万件/⽇)
＋のログ(8万件/⽇) シラバス、履修登録などの学務情報
 成績情報 図書館の貸出履歴（予定）

17

成果１
Moodleとの連携
成果５⇒教材へのリンクと分析結果表⽰

成果２
成績予測をするルールを発⾒

成果６

4回の閲覧時間5分以上の学⽣⇒100%成績が80点以上⇒初回４回の閲覧時間から最終成績を予測

４回の閲覧時間5分未満の学⽣⇒93.8%成績が80点以下

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成果３
予習時間と成績の関係⇒予習したグループは、平均と⽐べて成績がよい

成果４

BL予習・復習

7909.837842.06

5541.1710287.177340.808132.73⇒成績が上がったグループは、他より閲覧時間が⻑い

閲覧時間

成績の変動と閲覧時間の関係

12445.20

中間・期末も成績がA判定だった
中間・期末も成績がB判定だった
中間・期末も成績がC、D判定だった
中間→期末にA判定に成績が上がった （例：D→A）
中間→期末にB、C判定に成績が上がった （例：D→B）
中間→期末にB判定以下に成績が下がった （例：A→D）
全体の平均

19

成果５
閲覧ログと認知⼼理学的側⾯の関係⇒マーカーやメモをしている学⽣は⾃⼰効⼒感が⾼い

自己効力感

内的価値

認知的学習
略

自己調整

テスト不安

マーカー利用（合計）0.334†

0.317

0.118

0.064

0.065

5秒以上のページ閲覧数（合計）

0.146

0.107

0.276

0.085

0.010

メモ利用（合計）

0.362*

0.171

0.198

0.065

-0.260

マーカー利用（復習）0.052-0.076

0.024

0.264

-0.1155秒以上のページ閲覧数（復習）0.169-0.004

0.141

0.133

-0.173

メモ利用（復習）

0.336†

0.073

0.179

0.242

0.041

⼭⽥

成果６
スライドの閲覧パターンの分析
Group⇒成績上位者と成績下位者ではページ閲覧の⽅法が異なる

Prediction

good score

bad score

32
1
1 3 5 7
9 11 13
15Slide #島⽥

good score

17 19 21

23 25 2729

20

成果７
デジタル教科書の閲覧パター
ン可視化⇒Cubic Gantt Chart
3次元で回転して分析
中村・岡⽥

成果８
デジタル教科書の閲覧パターン分析⇒学⽣の閲覧パターンから、学⽣の成績を予測
教材の改善を提案
廣川

進⾏中１
e-Bookを⽤いた知識構成⽀援
成果５⇒教材の知識概念構造と学⽣の概念構造のマッチング
王

進⾏中２スライドの⾃動要約

成果５⇒３分、５分などの短い時間に⾃動要約して、予習に利⽤

21

島⽥

22

進⾏中３Before

Class

After

ページの閲覧⾏動の可視化
成果５⇒予習復習の学習パターン発⾒
⼤井
15

進⾏中４
成績予測

成果５

⇒過去の学習ログから、状態遷移図を作成し、成績を予測
⼤久保

状
態

0
1

授業回

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Call for Participantsすこの続きはICCE2015にて…
1st International Workshop on
e-Book-based Educational Big Data for
Enhancing Teaching and Learning
中国杭州、11⽉30⽇または12⽉１⽇開催
10件以上発表

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