情報処理学会 インタラクション 2024
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小学生の嗜好や属性と適したプログラミング教育方法の調査・分析
市村衣未†1神場知成†1

概要 ：小学生を対象として個人の特性にあわせた適切なプログラミング教育方法を見出すことを目的とし, 協力的環
境と競争的環境という 2 つの学習環境において教育の実践とともにいくつかのアンケートを行い，教育効果と児童の嗜好や属性の関係性を分析した．1) 競争的環境の方がプログラミングスキルの習得度が高かったが，協力的環境で「プログラミングの楽しさ」を感じる児童が多かった，2) 味覚において辛味を好む児童は報酬を伴う競争的環境下で習得度が高く，甘みを好む児童は自発的に工夫をする傾向が高い等の興味深い結果が得られた．厳密な検証は今後の課題であるが，従来，教育法，プログラミングスキルの獲得，個人の嗜好との関係を調査した例はあまりない．今後小学生に対するプログラミング教育が広がるにつれてこのような研究は重要になると思われる．

1. はじめにの集団での環境で児童一人一人に応じた教育を実現することを目的とし，本稿では個人の嗜好や属性と, 適したプロ

IT 社会の発展に伴いプログラミングスキルの重要性にグラミング教育方法について基礎的な調査・分析を行い,対する認識が世界的に高まっている．世界経済フォーラム

個人の適性に応じた効果的な小学生プログラミング教育へ

は 2025 年までに求められる人材スキルトップ 10 の中にテの貢献を目標とする．

クノロジーの設計とプログラミングを挙げている[1]．日本
では経済産業省が 2016 年に発表した資料ではクラウドコ
ンピューティングやビッグデータなどの先端 IT 技術の活

2. 従来の研究用を担う IT 人材が 2030 年には最大 79 万人不足すると予プログラミング教育について主に次の 4 種類の研究が行測している[2]．IT 人材供給数の増加を目指す方策として新われている．

卒人材の強化が挙げられているが少子化による総数減少やl

カリキュラム構成

高度教育である大学機関のキャパシティの限界もあり,初l

教材開発

等中等教育でのプログラミング教育を行い若年層の IT 能l

現場での指導方法力を高めることが期待されている[3]．

l

個人の嗜好や属性との関係性

日本の小学校では 2016 年には有識者会議において小学2.1 カリキュラム構成

生のプログラミング教育の在り方が議論され,「プログラミカリキュラム構成に関しては, コンピュータサイエンスング的思考」の重要性が明記された[4]．2017 年に文部科学を含む STEM 教育における指導内容が調査されている．代省が新学習指導要項を公示し 2020 年からプログラミング表的な教育フレームワークとしては一般に米国等で大学入教育が必修化された[5]．プログラミング的思考の定義は変学前の 13 年間の学校教育を指す K-12 がある．小学校段階遷しているが現在は Computational Thinking として Wing がでの指導内容の調査は少ないが, 小田らは 10 カ国のコン提唱した「コンピュータサイエンスの基本的な概念を用いピュータサイエンス教育内容の比較調査を行なった[9]．そて問題を解決し, システムを設計して人間の行動を理解すの結果小学校段階では調査したすべての国が, コンピューる, 誰にとっても基本的なスキルである」と定義すること

タが社会に与える影響について理解を深める指導を行なっが一般的である[6]．これにより今後のプログラミング教育ていることがわかった．一方，実際にコードを書くといっの方向性が示され, カリキュラムの検討や教育現場での指たプログラミングに関しては国ごとにばらつきがあった．

導者の育成などの包括的な調査が行われている[7]．

これは, 小学校段階ではコンピュータを身近に使用するイ

小学生などの子供に対するプログラミング教育についてはまだ実践の歴史も浅く, 様々な方法が検討, 実施されてメージをつけることを重要視しているためである．
2.2 教材開発

いるがそれらの方法の有効性はまだ十分に調査されていな

大人には Codeacademy（https://www．codecademy．com/）

い．日本政府は 2020 年代の実現を目指す学校許育を「令和をはじめとした数多くのテキストプログラミングを学ぶ場の日本型学校教育」とし「全ての子供たちの可能性を引きがあるが, 小学生用の学習教材としてはビジュアルプログ出す, 個別最適な学びと, 協働的な学び」を掲げた[8]．多数

ラミングが一般的である．文部科学省が 2020 年度からの†1 東洋大学

情報連携学部（INIAD）© 2024 Information Processing Society of Japan507

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プログラミング教育実施に向けて教員らに配布した研修資

対象として重要になると思われる小学生に対して, あまり料では Scratch と Viscuit が採用されている[5] ．Scratch は多くの研究が行われていない．

ブロックを用いてプログラミングの順序やループといったこれらの現状に対して筆者等は, 対象を小学生のビジュ論理的思考を養うことができ小学校現場で最も普及していアルプログラミング教育とし, 比較的簡単に小学生から取る．対して Viscuit は特定のフィールドに絵を描き指示を出得しやすい嗜好や属性と, 実施しやすい複数の教育方法とすことで視覚的に学ぶことができる．の関係を調査することとした．これは, 教育現場において2.3 学校現場での指導方法容易に実施可能なことを目指したためである．以下ではそ

学校現場での指導方法としては, 二人一組でペアになっの具体的な調査手法と分析結果を示す．て学習するペアプログラミングや 3~4 人のグループを形成して話しながら課題を解決する協働学習などの複数の方法がある．中山らはペアプログラミングを用いて小学校でプログラミングを指導する際の要項を作成した[10]．そこで

3. 調査手法
3.1 対象児童の選択

は低年齢の場合にドライバーとナビゲーターの役割を明確

小学生の嗜好や属性と, 適切なプログラミング教育方法に定め指導員らによる補助体制に関しての基準を示し, まとの関係を調査するために小学校 2 校を選択した．具体的たペアで取り組むことで 1 人よりも粘り強く取り組みプロには, 地域の小学校におけるプログラミング教育を普段かグラミング的思考の育成にもつながったと報告している．

らサポートしている NPO 法人の協力を得て, 同じ地域にさらに, 個人の学習意欲に応じた指導方法についても検ある公立小学校を 2 つ選んだもので, 通っている児童の特討が行われている．大学生を対象とするものであるが, 田徴に大きな違いはない．両校は GIGA スクール構想に基づ

口らは個人の学習意欲と理解力に応じて C 言語の学習を行

く ICT 教育が行われており, 端末は学校から個人に貸与さえるよう演習課題を出題する支援システムを開発した[11]．

れている Chromebook を使用した．利用するプログラミン

学習意欲が低い学生には基礎的な演習課題を提示し, 高い

グ言語は Scratch とした．対象は学校のクラブ活動として学生には応用的な課題を提示したところ学習意欲を低下さ

プログラミングクラブを選択している 4,せず理解度を上げることができたと報告している．

参加者は A 校が 27 名, B 校が 22 名となった．児童は本調

2.4 個人の嗜好や属性との関係性

査の前に 2 回クラブ活動を行っておりブロックを組み合わ5,6 年生とし,プログラミングを含む STEM 教育に関して Kulture-

せてモチーフを動かす概念的理解や基本的な操作を習得しKonak らは, 学び方には男女により違いがあり協調的な学ているものの, 実際にプログラミングを行った経験はなく,習環境は男女ともに適していることや, 教材において実生初心者で統一されている．

活での実践例を用いることが特に女性の学習効果に影響す

3.2 プログラミング教育の実施ることを報告している[12]．Chaiara らは小学生にコーディ

3.2.1 制作課題

ングの性差が現れるか調査を行い, 児童は教室でコーディ学校における活動の時間的制約から全体で 1 時間が割りングの体験をした後にのみ性差が発生すると結果を得た．

当てられ, 制作時間は 40 分とした．プログラミング教育の特に, 競争的な環境は男子の学習意欲を刺激することを示

課題として用意したのは, Scratch による課題制作である．

した[13]．また性格との相関について, 高澤らはエゴグラム

課題は, あらかじめ用意したヒトデ, カニ, クマノミとと呼ばれる心理学理論を用いて競技プログラミングにおけいう 3 種類のキャラクタの動きを作成するものである．図

る競技参加者と日本人平均の性格特性を調べ, 競技参加者

1 に, 児童による制作物の例, 図 2 に各段階での学習内容をは日本人平均よりも論理性が高く好奇心が旺盛な傾向があ示す．教材は 3 ステップから成っており, ステップ 2 までると述べている[14]．今野らは性格特性とプログラミング

は教材に手本が示されているため児童はそれを真似て動き学習のモチベーションおよび教室内着座位置の関連性を調を作ることができるが, ステップ 3 では具体的な指示がな

べ, 性格特性は学習モチベーションに優位に影響するが着くステップ 2 までで学んだ内容を用いて, やや複雑なクマ座位置との関連は低いことを示している[15]．

ノミの動きを作成する．ステップ 1 と 2 の内容が理解でき

また性別と学習環境の関連に関しては男女とも協働学ていれば容易に制作可能なものとなっている．

習のように同一の方法が適しているのか, 男子は競争的な

具体的にはステップ 1 で, ヒトデがセリフを話しマウス環境を用い, 女子はより実社会に即した教材を用いた学習

ポインターの方向に動く動作で繰り返しの概念（while 文）が適しているのかなど意見が分かれている [12][13] ．

を学習する．ステップ 2 ではカニを追加しヒトデと触れた上記からわかるように, 個々人の性格や性別などの属性時にセリフを話す部分で条件分岐の概念（if 文）を学習すと学習意欲にはある程度の関係性が示されているが, 具体る．ステップ 3 ではクマノミを追加し，ステップ 1,的にどのような要素がどのように影響しているかというこ行った繰り返しと条件分岐の概念を再度復習する．とは明確ではない．また, 特に今後プログラミング教育の© 2024 Information Processing Society of Japan

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2で

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3.3 アンケート
表 1． アンケート項目
質問

図 1． 制作物の例

学ぶ要素

3. クマノミ作成

回答方法

1．[ペアと一緒に/ゴールに向かってプログ
ラミングするのは] 楽しかったですか？
2．あなたは何年生ですか？
3．あなたは男女どちらですか？
4．せんせいのはなしはわかりやすかったですか？
5．またプログラミングをやりたいですか？
6．好きな色を 1 つ選んでください
7．好きな食べ物の味を 1 つ選んでください
8．好きな教科を 3 つ教えてください
9．やってみて, どうでしたか？思ったことをなんでも書いてください

5 段階
単一
単一
5 段階
5 段階
単一
単一
複数
自由回答

1.ヒトデ作成

2. カニ作成

話す(音)音の高さ変更 音の高さ変更

ずっと

ずっと

ずっと

課題の実施後, 表 1 に示すアンケートを行った．A，B 校

もし

もしの参加者 27 名, 22 名のうち, アンケート不備（必須項目の話す(音)話す(音)未記入など）がなかったのはそれぞれ 23 名, 21 名である．

1,2の内容を基に自力で作成

足度を調べるためである．Q2, 3 は属性の確認であり, Q6～

Q1, 4, 5, 9 は今回の教育活動における本人の理解度や満教材の手順に沿って作成

図 2． 設定した学習項目
3.2.2 制作活動の実施
2 校の児童に対して教育方法の比較を行うため, A 校と B校それぞれに対して次のように異なる方法を用いた．
l

A 校：課題に対して 2 人以上のペアを組み複数人で取り組む手法（以降, 協働型とする）

l

B 校：児童それぞれが一人で取り組み, 時間を競争する手法（以降, 競争型とする）
A 校での児童に対する指示は「ペアでプログラミングを8 は嗜好を調べるためのものである．Q9 は無記入でも良いとし, Q1～Q8 は必須とした．以下, 詳細を示す．
Q1：A 校では「ペアと一緒にプログラミングをするのは楽しかったですか？」, B 校では「ゴールに向かってプログラミングをするのは楽しかったですか？」として各方法での活動満足度を尋ねた
Q3：性別では「回答しない」という項目も設けた．
Q2, 3 の結果は以下の通りである（無は性別無回答）．
表 2． 参加者の基本情報するので，好きな人同士で 2 人 1 組を作ってください．人数が余った場合には 3 人で組んでも結構です．ペアで協力A校して作品を作ってください」である．ペア同士は隣の席にB校人数

男女2321161552

無244年
2035年
3116年
07

座り活動を実施した．ただし児童はそれぞれの PC を用いてプログラミングを行い，各自一つの作品を提出した. ドライバーとナビゲーターの役割はなく，相談相手とした.

Q6～Q8：これらは本人の嗜好を知るための質問である．
従来, 個人の性格を分類するためにビッグファイブ理論

B 校での指示は「時間を競ってプログラミングを行いま[16]に基づくアンケート調査が一般的である．これは人間す．早く作品を完成した 5 人は 2 種類のシールが選べます．の性格特性が外向性, 協調性, 良識性, 情緒安定性, 知的

それ以外の人は 1 種類のシールを選べます．なおシールの好奇心の 5 つの因子によって分類できるというもので，性種類は限りがあるので早い者勝ちです」とした．シールは格特性を詳しく分類できるが質問項目が 100 問と多く，筆競争的動機付けの目的で使用し, より早く作品を作り終え者等が目的とするような「それぞれの小学生に適した教育

ると好きなシールが選べ, 時間を有しても作品が完成次第法を簡単かつ迅速に把握する」という目的にそぐわない．

全員シールを得られるものとしている．児童の座席指示は一方, 筆者等の設定した項目は小学生が容易かつ短時間でせず概ね学年ごとにまとまって実施した．

回答可能で, 教育現場での実用性が高いと考えた．

課題制作のステップ 1～3 は印刷した説明文を配布し,児童はスタッフの合図で作業を開始した．教室には教員がQ6 の「好きな色」の候補は, 赤, オレンジ, 黄色, 緑, 水色, 青, 紫の 7 色とした．

2 名, NPO 法人から派遣されたボランティアが 5, 6 名おり,Q7 の「好きな味」の候補は甘味, 塩味, 酸味, 辛味の 4 種

主にボランティアがプログラミングの技術サポートを行っ類とした． Charles は味覚と性格には関連性があるというた．両校とも, 予定した 40 分で合図により作業を終了した．

報告をまとめている[17]．基本の味覚種類はピュイゼ・メソ© 2024 Information Processing Society of Japan509

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ッドと呼ばれる甘味, 塩味, 苦味, 酸味の 4 種類と, 基本 51P-73
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4.2 達成度味と呼ばれる甘味, 塩味, 苦味, 酸味, うま味の 5 種類の方

前節では課題の正解数だけを見たが, 結果を観察したと法に分けられる[18]．また, 辛味も個人の性格特性と相関がころ, たとえば指示されていなくても自主的に色や動きをあるとして報告されている[17]．小学生が好きな味を選択変更してみるなど試行錯誤している例もあった．一般に速するという目的を考慮し, 本実験では甘味, 塩味, 酸味,く完成しようとすればあまり工夫せずに最低限の課題をし,辛味を候補とした（本来辛味は味に分類されないことが多時間を気にしなければいろいろな工夫をしてみる可能性もい）．うま味は理解度のばらつきが大きく, 除外した[19]．

ある．特に小学校のプログラミング教育において創意工夫

Q8 の「好きな科目」は国語, 算数, 理科, 社会, 外国語,や, 本人が結果的にプログラミングに興味を持つかなどの音楽, 図工, 体育, 家庭科の 9 個から 3 つ選んでもらった．

点も重要と考え, 筆者らは今回の結果に対して独自に「達成度」という指標を設け, 子どもの嗜好や属性, 教育手法がその達成度とどのように関係するかを分析することとし

4. 結果

た．具体的には, 課題の各過程において, 指示されていな

4.1 課題の正解数
ステップ 1～3 に対して指示した課題をさらに細かいサブステップ（背景色を変えるなど）に分割し, それぞれのい創意工夫を児童がやった場合や, アンケートで「楽しかった」等の感想があった場合は加点した．加点項目の一覧
を表 3 に示す．

サブステップが正しく実施できているものを正解としたとき, A 校（協働型）, B 校（競争型）それぞれにおけるサブステップの正解数を図 3 に示す．ここで興味深いのは, ス

表 3． 達成度の判定項目
項目

テップ 1 と 2 で両校の正解数に差はほぼないものの, 具体的な手順を示さなかったステップ 3 において, 競争型の方A．全員共通が圧倒的に正解数が多くなっていることである．前述のように両校の児童にスキルの関する大きな相違はないので,少なくとも制限時間内の課題達成という点では, 競争型とB. ｷｬﾗｸﾀ 1
C. ｷｬﾗｸﾀ 2いう指導方法が正解数の増加に貢献したと考えられる．
D. ｷｬﾗｸﾀ 3

E:感想

abcdefghijkℓmno

内容

最高各合計

背景変更
キャラクタ変更
キャラクタ数while 使用
if 使用
文字表示
音声表示
while 使用
if 使用
文字表示
音声表示
4 つ以上ｷｬﾗｸﾀ作成
上位 5 位以内「とても」含む「楽し」含む

0.5

40.5
3111
30.5
0.52620.50.5
11121

加点の考慮対象としたのは 5 項目 16 種類である．
(a) サブステップ正解数（協働型）

項目 A では教材と異なる工夫の有無, 項目 B ではステップ 1 内で学習した while 文の利用有無, 項目 C ではステップ 2 における，while 文および if 文の条件式の利用有無, 項目 D ではステップ 3 においてゼロから自分でプログラムを実装して各学習内容をアウトプットできているかを確認す
る．項目 E では感想の記述から, 特に今回の活動またはプログラミングへの満足度を示すものとして, 感想に「とても」「楽し」という単語が含まれているかどうかを検出した．
協働型ではペアと協力して指定数以上のキャラクタを作成したペアが複数いたため, 項目ℓとして 1 点を加点し,項目 m は除いた．一方，競争型では上位 5 位以内の場合に(b) サブステップ正解数（競争型）
図 3． プログラミング課題の正解数© 2024 Information Processing Society of Japan

項目 m として 1 点を加点している．結果として, 各児童に対して協働型，競争型いずれの場合も最高 16 点として次のように達成度を算出した．

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協働型における児童の達成度 S：

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・塩味を好む児童（グラフ一番左の列）：協働型はデータ数

S = 項目 m を除くすべてのスコアの和競争型における児童の達成度 S：が少ない（4 人）が, 競争型（5 人）の達成度は低めである．
・甘味を好む児童（左から 2 列目）：全体の約 30%いる（協S =項目 ℓ を除くすべてのスコアの和働型 8 人，競争型 5 人）．協働型の中央値 8.25 と比較してこれにより, 全児童に対して満点を 16 点として「達成度」

競争型の中央値は 12 と高めだがデータのばらつきが大きというスコアをつけた．教育法や個人の嗜好や属性と，こい．個別に見ると，協働型では背景変更を 50%, キャラクの達成度との関係を見出すことが本稿の趣旨である．

タ変更を約 86%行い，工夫した児童が多かった．協働型では 4 つ以上キャラクタを作った児童はいずれも甘味を選択しており，甘味を好む児童は協働型で自発的にプログラム

5. 分析を自作する傾向が高いと推測できる.

5.1 協働型と競争型の比較

・辛味を好む児童（左から 3 列目）：いずれのグループにお協働型と競争型を比較すると以下の特徴があった．

いても約 30%いる（協働型 6 人, 競争型 7 人）が，達成度(1) 協働型はプログラミングやクラブ活動全体を通して満が協働型と競争型で大きく異なる．協働型では中央値 3 点

足度が高く, 自由回答である感想欄に「とても/楽しい」と 4 種類の味覚の中で最低だが， 競争型では中央値 12.5を含む感想を記入した児童が 23 人中 15 人（約 65%）

点と最高である．競争型の 7 人のうち 4 人は，早くプログ人いた．競争型でそのような回答をした児童は約 30%ラムを完成させた上位 5 位以内に含まれており，辛味を好であり, 協働型が大きく上回っている．

む児童は競争型の達成度が高い傾向がある．

(2) 一方，各ステップにおける作成内容を見ると，協働型・酸味を好む児童（一番右列）：データ数が少なく（協働型

でステップ 3 における 3 つ目のキャラクタを作成でき3 人，競争型 1 人）比較ができない.

た児童が約 21%と, 競争型の約 57%と比較してかなり5.2.2 好きな教科と達成度低い．これは, 学んだ知識を活かしてプログラムを自

好きな教科と達成度には大きな点数の分布差はなかった

作するスキルがまだ身についていないと考えることがが図 5 より大まかに次の傾向がある．協働型において算数できる．また，「キャラクタがセリフを話す」という指を 15 人が選択したが，達成度上位 75%に 3 人（20%）しか示に対して, 単に文字を表示するだけでなく「音声合含まれなかったのに対し，社会を選択した 10 人中，上位成を用いて音を発する動きを実装する」という実装を75%に 4 人（40%）が含まれた．競争型において, 図工ではした児童が, 競争型では約 57%に当たる 12 人いたが，全体 19 人中達成度上位 75%に 8 人（42%）が占めた．

協働型ではほとんどいない．
以上から, 協働型は児童に「プログラミングが楽しい」と思わせるには有効だったが 「より理解を深め, 応用ができるようになる」という点では競争型の方が効果的だった,
5.2 達成度と各種アンケート項目の関連
性別については女子の数が少なかったこと，色については好みが分かれてデータのばらつきが大きかったことなど
から関連性が見つからず，ここではその他の項目について示す．
5.2.1 好きな味と達成度(a) 協働型(a) 協働型(b) 競争型

図 4． 味覚と達成度
協働型，競争型それぞれのグループにおいて，好きな味(b) 競争型図 5． 教科と達成度と達成度スコアの関係を図 4 に示す．

© 2024 Information Processing Society of Japan511

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6. 考察

謝辞

6.1 協働型と競争型
協働型と競争型で達成度の差が生じた要因は児童に求められているプログラミングに取り組む姿勢が関係していると考える．競争型では報酬を得るという具体的な目標に向かって, 与えられた条件を全て満たすよう粘り強く試行錯誤する必要がある. 対して協働型では対話を通じて他者と問題解決することが求められる. 昨今の教育現場では競争環境での学習を悪と捉える傾向が強いが，適切な目標設定を行うと児童にとって楽しい経験になることに加え学習速度の向上につながると報告されている[20].

今回, 協働型ではペアとのコミュニケーションを重視したため, 条件を全て満たすプログラムを作成する目的から外れ, 途中までしか作成しなかった児童が増えたことで達成度の点数が低く出た可能性がある．これは中山らが小学生にとってペアプログラミングを行う際に役割を明確に指示することが重要であるという報告を支持するものである[10]. これらのことから児童の心理的負担が大きくかからない程度の目標設定を行う学習と, 明確な役割設定のもと他者と協力する学習方法は, プログラミング学習において各々有効である.
6.2 好きな味と達成度
好きな味は性格との関連性があるという報告が上がっている．辛味嗜好に関する調査は複数の視点で行われているが, 特にリスクテイクに関する研究では Xue らが辛味を好む人はリスク追求度が高い傾向があるとし[21]，Sara らは辛味を好む人は報酬に対する感受性が高かったと報告している[22]．これらのことから辛味を好む児童は報酬が与えられることに敏感に反応し, 競争的な環境ではリスクを取る傾向があるため，具体的な報酬が与えられた競争型の学習では意欲的に取り組み高い達成度を獲得したと考える．
甘味嗜好では Anthony らがビッグファイブ理論での調査で開放性が高いと報告した[23]．また Fitch らはビッグファイ
ブ理論での外交性とピアソン分析では有意な差が出なかったが, 正の相関があると報告した[24]．このことから甘味嗜
好の児童は新しい事柄に高い興味を持ち社交的な傾向があり，他者と取り組む協働型の達成度が高かったと考える.

7. おわりに小学生のプログラミング教育方法と嗜好の関連を調査するために, 教材の作成及び実験を行ない，協働型と競争型の教育法の効果の相違や，個人の嗜好（特に辛味）と競争型の教育方法との関連などを見出した．辛味を好む子供は競争型で達成度が高く，甘みを好む子供は工夫をする傾向が高いなどの興味ある結果が得られた．さらにプログラミ
ング能力と嗜好の関係性の精査を行い, より個人に即したプログラミング教育の調査を行なっていきたい．

© 2024 Information Processing Society of Japan

本研究は, 東洋大学重点研究推進プログラムにより助成を受けたものです．同助成に感謝いたします．

参考文献
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