執筆者紹介
���

■ 前田

���

裕

1979
。
（大阪府立大学）
工学博士
1981年大阪府立大学大学院工学研究科修士課程修了。
関西大学学長。
年大阪府立高等学校教諭、1988年関西大学助手、2002年４月関西大学教授、2008年10月〜2012年
９月関西大学システム理工学部長・学校法人関西大学理事、2012年10月〜2020年９月関西大学副学長、その間研究推進部長、社会連携部長、国際部長を歴任、2020年10月より現職。専門分野は制御理論、コンピュテーショナルインテリジェンス。
���

■ 緒方

����

広明

京都大学学術情報メディアセンター教授。1998年徳島大学にて博士号（工学）取得。その後、徳島大学工学部知能情報工学科准教授、米国コロラド大学ボルダー校生涯学習デザインセンター客員研究員、九州大学ラーニングアナリティクスセンターセンター長、同大学主幹教授などを歴任し、2017
年４月より、京都大学・学術情報メディアセンター・学術データアナリティクス分野教授。同大学・大学院情報学研究科・社会情報学専攻併任。教育データ科学、学習分析（ラーニング・アナリティク、エビデンスに基づく教育のための情報基盤システムなどの研究に従事。
ス）
����

■ 森本

����

康彦

。1991年三菱電機株式会社情報技術総合研究所。1996
東京学芸大学ICTセンター教授、博士（工学）、富士常葉大学准教授を。その後、千葉学芸高等学校教諭（情報）年広島市立牛田中学校教諭（数学）経て、2009年東京学芸大学情報処理センター准教授、2017年同大学教授、2020年同大学ICTセンタ。
ー教授、現在に至る。2007年長岡技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程修了、博士（工学）
教育システム情報学会2018年度及び2020年度論文賞を受賞。日本情報科教育学会会長。日本教育工学会理事。ｅポートフォリオ、ｅラーニング、ICT活用教育、教育AI活用の研究に従事。
���

■ 島田

���

敬士

九州大学大学院システム情報科学研究院教授。2007年九州大学大学院システム情報科学府博士後期課程修了。博士（工学）。2007年４月より九州大学大学院システム情報科学研究院助教、2013
年10月より同大学基幹教育院准教授、2017年４月より同大学大学院システム情報科学研究院准教授、2019年10月より教授、現在に至る。その間、JSTさきがけ研究者兼任。ラーニングアナリテ
ィクス、パターン認識、メディア処理、画像処理に関する研究に従事。2019年IPSJ/IEEE-CS
Young Computer Researcher Award、令和２年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞な
どを受賞。
����

■ 西村

���

秀雄

金沢工業大学基礎教育部教授。1987年国際基督教大学教育学研究科博士前期課程修了。教育学修士。
1988年国際基督教大学助手、1991年敬和学園大学講師、1997年同大学助教授、2002年金沢工業大学工学部修学基礎教育課程助教授、2007年より金沢工業大学基礎教育部教授。専門は教育学、初年
次教育、科学史、科学技術者倫理。初年次教育学会理事。主著として『本質から考え行動する科学技、白桃書房、2017年。
（共著）
術者倫理』
����

���

■ 大鐘

武雄

���

����

北海道大学大学院情報科学研究院教授。1986年同大大学院工学研究科修士課程修了。同年郵政省電波研究所技官、1992年ATR光電波通信研究所研究員、1995年北海道大学工学部助教授、2015年同大大学院情報科学研究科教授、2022年同大数理・データサイエンス教育研究センター副センター。主な専門分野は無線通信における信号処理。
長。博士（工学）■ 二瓶裕之。1994年北海道大学大学（北海道大学）
北海道医療大学薬学部教授、情報センター長。博士（工学）院工学研究科電子工学専攻博士課程単位取得退学。2014年４月より現職。ICT活用システムの開発と教育改善、データサイエンス教育に関する研究に従事。私立大学情報教育協会奨励賞（2012）等
受賞。
����

���

■ 西牧

可織

����

����

。2015年北海道大学大学院情報科学研究科情報エ
北海道医療大学心理科学部講師。博士（情報科学）
レクトロニクス専攻博士後期課程修了。同年４月より現職。大学教育における学修支援システムの開、私立大学情発・データサイエンス教育に関する研究に従事。私立大学情報教育協会協会賞（2019）
報教育協会奨励賞 （2016）等受賞。
■ 松元

亮治

千葉大学大学院理学研究院教授、千葉大学データサイエンス教育実施本部副本部長。1988年３月京。1988年９月千葉大学教養部講師（情報科
都大学大学院理学研究科宇宙物理学専攻修了（理学博士）、1994年４月千葉大学理学部物理学科助教授、1998年４月千葉大学理学部教授、2007年４月千学）
葉大学大学院理学研究科教授、2014年４月－2017年３月千葉大学理事（研究担当）を経て2017年４月より現職。専門は宇宙物理学、計算科学。

＊本欄はお書きいただいた資料からできるだけ統一し、掲載しました。

2 JUCE Journal 2022年度 No. 2

教育DXがもたらす新しい学び
関西大学
学長

前田

裕

日本の社会は、人口減少、デジタル人材の不また、本学では、2014年より、COIL (Collaborative

足、理系離れ、ダイバーシティの推進を含めてOnline International Learning)を取り入れた授業を様々な問題を抱えています。これに加えて、コロ提供しています。COILはニューヨーク州立大学

ナ禍やウクライナ問題が世界社会のあらゆる側面で開発された教授法で、大学を越えた２つのクラを変えてしまいました。激動期の世界の中で、社スをICTでつなぎ、協働学習を行う教授法です。

会に有為な人材を育成し、貢献できる研究を行う

グローバルスマートキャンパス構想では、この高等教育の役割がいま問われています。

実績をベースに、さらに、多様な形態で、多様なコロナ禍を経て、私たちは当たり前であった対学生同士が、文化や国境を越えて交じり合う教育

面教育を見直さないといけないことになりまし環境を提供したいと考えています。様々なICT技た。多くの大学で遠隔の授業が実施され、その有術を活用することで、いままで以上に気軽に異文

用性にも気づかされたことも事実です。ポストコ化環境をキャンパス内で実現することができまロナと言うことだけではなく、これからの教育をす。学生に、異なった文化や言語を体験する絶好

考えるとき、対面教育と各種の遠隔授業の、質のの機会を提供することができます。そのような体担保の伴ったそれぞれの特徴を活かした実施が望験を通した、多文化共生社会を先導する人材の育まれます。教育のBCP、学修者の視点、効果的な成は、これからの時代の要請に応えるものと考え教育などの様々な視点から、教育におけるDXのられます。

重要性を認識しなければなりません。

これらの取組みに加えて、事務のDX化も大きそのような中で、文部科学省の「デジタルを活な課題です。大学の業務の多くが定型化すること用した大学・高専教育高度化プラン」で本学は、の難しい内容である一方、申請や報告などのオン「関大LMSで繋がる「今の学び」と「未来の自ライン化のように、少しでも事務体制のDX化を分」－学習環境の再構築とキャリア支援－」とはかる中で日常の業務負担を軽減し、その時間を「越える・広がる・交り合う－関西大学グローバ

研究や学生指導に割く体制作りが必要です。

ルスマートキャンパス構想－」のふたつの取組み

いまの私たちの世界は脆く、不安定で、これかが採択されました。いずれも本学のいままでの取らも、そのような不確実な時代が続くと予想され組みを強化、拡張し、発展させる取組みですが、ます。しかし、そうであるからこそ、多様な未来

その一部を紹介したいと思います。

を描くことができるのかも知れません。不確実な

前者では、従来用いているLMSやキャリア支援時代は根底にある考え方を変えるようなパラダイシステムの機能強化と連携によって、学生の学修

ム・チェンジを我々の手で行うことができる時代

履歴や習熟度、課外での活動等を蓄積し、これをとも言えます。新たな発想が受け入れやすい素地

自己分析に用いることで自身の適性や進路を個人ができている時代でもあるはずです。加えて、このデータに基づいて考える機会を提供します。同の「正解のない時代」は、自分たちの答えを正解時に、これらのデータを効果的に収集・分析するにできる時代とも考えることができます。

ことでエビデンスに基づいた適切な、継続的な学

これからの高等教育の場が、新たな発想で、社

生支援、学修から進路選択までのシームレスな指会の変革の原動力となる人材の育成の場になるこ

導を行うことができます。

とを期待したいと思います。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 3

特 集

授業改善とラーニングアナリティクス
学修者本位の教育の実現、学びの質向上に向けて教育へのDXの導入が推進されています。その目指すところは、
学修者一人ひとりに最適な学びを提供し、他者や社会の問題に関心を寄せ、自ら主体的に考え行動がとれるようになることが大切とされております。
それには、対面と遠隔を組み合わせたハイブリッド型授業環境の整備、複数のLMS（学修支援システム）による高度化、教育・学修のビッグデータを統合するシステムの整備、教育・学修ビッグデータの分析と可視化、分析結果に基づく個別最適化された学修指導などが一体的に行われる授業改善・学修改善が望まれます。
これまでの授業は、教員の経験知や教育技術などにより、理解が追いつかない学生への対応が十分ではありませんでした。しかし、学生の学修履歴や小テストの解答状況、授業での発話回数、グループ活動での発言内容及び相互評
価などを教育のビッグデータとして分析・活用することにより、｢誰一人取り残すことのない、公正に個別最適化された学び｣の実現が、「新時代の学びを支える先端技術活用推進方策(最終まとめ)」(文部科学省2019年)に提言されています。
そのような観点から、教育のビッグデータ分析、学修のビッグデータ分析ともいわれるラーニングアナリティクスの重要性、活用で期待される可能性・効果、普及のための課題などについて、探求することにしました。

ラーニングアナリティクスとは
京都大学
学術情報メディアセンター教授

１．はじめに緒方

広明

クすれば、どのように学習・教育が促進されるか教育・学習をより良くしていくためには、それを研究していく分野です。デジタルトランスフォ

ぞれの学校や授業でPDCAサイクルを回し、改善

ーメーションの中心的な存在です。LAの研究目をしていくことが不可欠です。そのためには、教的は、教育・学習効果を最大化させることと、そ育・学習プロセスのデータ（教育データ）が役立

れから教員の負担を最小化させること、そしてロ

ちます。つまり、授業中や自宅などの授業外で学グを分析することによって教材コンテンツと教育

習者一人一台の情報端末やインターネットを用いのシステムの最適化・個別化をすることであります。

て教育や学習を行うことで、そのプロセスが自然

具体的には、授業内外で、タブレットやスマーとデータとして記録されます。このようなデータ

トフォン等で教育・学習活動のプロセスを記録

はこれまでは、あまり活用されていませんでした

し、教育ビッグデータを分析して、教育・学習のが、教育・学習を改善するために、これを解析す

支援のためにフィードバックします。そのため成る の が ラ ー ニ ン グ ア ナ リ テ ィ ク ス (Learning績だけではなく、教育・学習のプロセス、成績まAnalytics、LA)と呼ばれる研究です。本原稿では、でに至るどのような学び方をしたかを記録し、さ国全体でLAを行うためのクラウド情報基盤シス

らに、どういった問題を解いて、どこで分からな

テムLEAF（Learning and Evidence Analytics

くなって、どういう風に分かるようになったかと

Framework）(Ogata, et al., 2022a, 2022b)についいうことが細かく蓄積されていきます。それを分て概観し、今後の課題について述べます。

析して教員や学習者自身にフィードバックをします。
我々は、ラーニングアナリティクスとエビデン

２．LEAFシステムの概要

スに基づく教育を支援するために、LEAFシステ

ラーニングアナリティクス（LA）とは、情報ムを開発しています（次ページ図１）。この中心技術を用いて、教員や学習者からどのような種類にあるのが、学習管理システムLMS（Learningの情報を獲得し、どのように分析・フィードバッ

management system）です。BookRoll は、LMSか

4 JUCE Journal 2022年度 No. 2

特 集

図１ LEAFのシステム構成

図２ LEAFシステムの概要

らSSO（Single Sign On）で連携して教材を配信すグパレ）というダッシュボードを開発しています。

るシステムです。教員はこれにデジタル教科書や

なお、BookRollは2015年から、LEAFは2017年

教員が作った問題集や説明資料を登録します。学から開発を開始し、国内外の大学や初等中等教育

習者はWebブラウザを用いてBookRollの教材を閲の学校を中心に約120校以上に導入しています覧すれば、その閲覧履歴がxAPI（Experience API）

（図２）。

形式でLRS（Learning Record Store）に蓄積されます。LEAFではLRSに蓄積されたデータを分析・可視化するツールとして、ログパレット（ロ（１）教育データの例
LEAFシステムが扱う教育・学習データの例を

JUCE Journal 2022年度 No. 2 5

特 集

表１に示します。１〜６のデータは既に学校に蓄積されているデータです。また７の学習プロセス
データは、情報端末と学習支援システムを用いて教育・学習活動を行うことで、自然と蓄積されるデータであり、これまでは、あまり利用されていませんでした。しかしながら、この詳細なデータを、１〜６のデータと統合して分析することで教育・学習のプロセスの改善に役立てることができます。

表２ 教育データの利活用の例┠ⓗ䛾౛䞉㐣ཤ䛾ᩍ⫱䝕䞊䝍䛾฼⏝䛻䜘䜛ᡂ⦼䛾ண䞉ಶே䛻㐺䛧䛯ᩍᮦ䜔ၥ㢟䛾᥎⸀䛻䜘䜛Ꮫ⩦ຠᯝ䛾ྥୖ䞉䜽䝷䝇඲య䛾Ꮫ⩦⪅䛾䛴䜎䛪䛝⟠ᡤ䛾Ⓨぢ䛺䛹ಶே ᩍဨ䛻䜘䜛ᩍᮦ䜔ᤵᴗタィ䛾ᨵၿ䞉⮬ື᥇Ⅼ䛺䛹䚸ᩍ⫱䝕䞊䝍䛾฼⏝䛻䜘䜛ᩍဨ䛾㈇Ⲵ㍍ῶ
䞉ಖㆤ⪅䜈䛾㏻▱䛾䜰䜽䝉䝇≧ἣᢕᥱಖㆤ⪅䞉⮬ศ䛾Ꮚ౪䛾Ꮫ⩦≧ἣ䚸Ꮫ⩦ពḧ䛺䛹䛾ᢕᥱᩍ ⫱ ⤌⧊䛾⟶⌮ 䞉ᩍ⫱䝕䞊䝍䛻ᇶ䛵䛟䜹䝸䜻䝳䝷䝮䛾᭱㐺໬ᶵ㛵 ⪅䞉ᩍဨ䛾᭱㐺䛺㓄⨨ᨻ⟇❧᱌⪅ 䜶䝡䝕䞁䝇䛻ᇶ䛵䛟ᩍ⫱ᨻ⟇䛾❧᱌䛸ホ౯ᅜ ◊✲⪅኱つᶍ䛺⦪᩿ⓗ䞉ᶓ᩿ⓗ䝕䞊䝍䜢⏝䛔䛯◊✲඲యᩍ⫱䛻㛵䛩䜛ㅖၥ㢟䜢䝕䞊䝍䜢⏝䛔䛶♫఍඲య䛷㆟ㄽᕷẸᑐ㇟ ㄡ䛾䛯䜑
Ꮫ⩦⪅

新たな知見を見出し、これまでの学習方法よりも

表１ LEAFシステムで用いる教育データの例


ࢹ࣮ࢱ㡯┠

ලయ౛



Ꮫᰯࢹ࣮ࢱ

ᏛᰯྡࠊᏛ⏕ᩘᤵᴗࢹ࣮ࢱ⛉┠ྡࠊᩍ⫱┠ᶆࠊࢩࣛࣂࢫࠊᏛᖺࠊ⤌ࠊᤵᴗ㛤ጞ࣭⤊஢᫬㛫

効果的な学習方法や教育方法を見つけることがで
きます。



ᩍᮦࢹ࣮ࢱ

ᩍ⛉᭩ࠊ⿵ຓᩍᮦࠊၥ㢟㞟࣭ゎ⟅ࠊᩍᖌࡀసᡂࡋࡓ㈨ᩱࡸၥ㢟



ேⓗࢹ࣮ࢱ

ᩍဨࡸᏛ⩦⪅ࡢྡ๓ࠊ࣓࣮ࣝ࢔ࢻࣞࢫࠊᏛᖺࠊ⤌ࠊฟᖍ␒ྕ

Ꮫಟホ౯ࢹ࣮ࢱ ᡂ⦼ࠊᑠࢸࢫࢺ࣭ᐃᮇࢸࢫࢺ࣭࣏࣮ࣞࢺࡢၥ㢟࡜Ⅼᩘ㉁ၥ⣬ࢹ࣮ࢱᏛ ⩦ ࣉ ࣟ ࢭ ࢫ /06ࡢࣟࢢࢹ࣮ࢱࠊࢹࢪࢱࣝᩍᮦ㜀ぴᒚṔࠊࣀ࣮ࢺࡸ࣓࣭ࣔࢹࢪࢱ
ࢹ࣮ࢱࣝࢻࣜࣝ➼ࡢ࣌ࣥࢫࢺ࣮ࣟࢡࢹ࣮ࢱ

３．LEAFシステムを用いた研究
BookRollは、Web ブラウザで資料を閲覧するシステムです。教員が教材をPDF形式に変換して登ᩍဨ࣭Ꮫ⏕ྥࡅ࢔ࣥࢣ࣮ࢺࡢ⤖ᯝ

録すれば、学習者が授業中や予習復習時に教材をWebブラウザで閲覧できる仕組みになっています（図３）。学習者は元のPDFをダウンロードできな（２）教育データの利用例
教育データの利用例を表２に示します。対象がいので、内容が拡散しないという特徴もあります。

個人である場合、学習者にとっては、過去の教育データの利用による成績の予測と、個人に適した教材や問題の推薦による学習効果の向上に役立てることができます。教員にとっては、クラス全体の学
習者のつまずき箇所の発見などによる教材や授業設計の改善や、自動採点など、教育データの利用による負荷の軽減といったメリットがあります。また、保護者は自分の子どもの学習状況、学習意欲などを把握することができます。
対象が教育機関である場合、組織の管図３ デジタル教材配信システム BookRollのインタフェース

理者にとってのメリットは、学校全体でデータを共有することによって、教育データに基づくカリキュラムを最適化し、教員の最適な配置を行うことができます。
それから国全体として、政策立案者はエビデンスに基づく教育政策の立案と評価が可能になります。我々のような研究者は、大規模な縦断的・横断的データを用いた学習者の成長過程を研究することができます。そして教育に関する諸問題を、匿名化したデータを用いて社会全体で共有・議論を行うことができます。
データを使うことによって、様々な分析をして6 JUCE Journal 2022年度 No. 2

図４ 教育データ分析システムログパレット

特 集

それからBookRoll上での学習者の行動は学習ログ（３）深い学びの支援：各単元ごとの理解度の可として記録されます。つまり誰がどこまで読んだ視 化 、 能 動 的 読 解 戦 略 （ Active Reading

かというのが全てわかります。こういった学習ロ

Strategy）、つまづき個所の分析などによって支グが分析されて、学習・教育効果を向上させるた援します。

めのエビデンスとして利用できます。このシステ
ムはパソコンだけではなく、タブレットやスマー
トフォンでも利用することができます。前ページ

４．今後の展望
教育データの利活用に関しては、以下の議論がの図３はBookRollでピーターラビットの絵本を表必要と思われます。

示しているインタフェースです。

（１）全国で統一した、教育データ収集・管理方法

ログを分析するツール、ログパレット（ログパレ）は、教員が教材としてスライドを登録して、そのスライドの上に学習者のマーカーを重ねて表示することができます（前ページ図４）。赤色のマーカーは学習者が重要と思ったところに引き、黄色は学習者が理解するのが難しかったところに（２）教育データの標準化の策定（３）民間企業による教育データの囲い込みや不正なデータの扱いの禁止（４）各学校のLRSに教育データを集約する方法（５）各学校のLRSに蓄積されたデータを匿名加工して二次利用する方法

引きます。クラスの学習者のマーカーを重ねるこ

近い将来、社会全体で教育データの蓄積や利活とにより、学習者がどこを重要であると思ってい用が進んでくると、様々な分野の研究者が、日常るか、難しいと思っているかがマーカーの色と濃的に学校に蓄積される教育データ等を扱って研究さで分かります（図５）。また、マーカーを引いをすることが当たり前になると思われます。しかていない等、あまり予習・復習していない学習者

し、これまでの単発的な授業実践や観察とは違っに介入メッセージを送信することもできます。

て、そのような研究をするには、これまで以上に

LEAFを用いて、どのように主体的で対話的で深い学びを支援するか？

以下に述べます。

（１）主体的な学びの支援：LEAFでは授業外でも研究倫理への高い意識に加えて、社会的な責任が生じます。そして、このような研究手法の変革は、
社会全体の理解を得つつ進めていく必要があります。

主体的にどれだけ積極的に学んだかという指標
として、BookRollを用いた読書時間やマーカー

５．おわりに数等をダッシュボードに表示します。また学習

教育データの利活用は、学校だけでなく、研者の理解度に合わせて問題を推薦したり、究者や民間企業、行政などが産官学の協働でGOALシステムを用いて、計画立てて学ぶ力も実施する必要があります。筆者はそのために、育成します。

一般社団法人 エビデンス駆動型教育研究協議会（２）対話的な学びの支援：LEAFでは学習ログを（https://www.ederc.jp）を設立しました。ここで用いてその場でグループ編成を自動で行い、そは、LEAFシステムの学校への導入やデータ解析の後のグループ活動のログ分析、ピア評価をそコンテスト、研究会などを開催しています。是非、れぞれ支援するツールで提供します。

活動に参加して頂ければ幸いです。

参考文献

図５ 英語教材へのマーカーの可視化の例

Ogata H., Majumdar R., Flanagan B., Kuromiya
H. (2022a) Learning Analytics and Evidencebased K12 Education in Japan: Usage of Datadriven Services and Mobile Learning AcrossTwo Years. IJMLO.
Ogata H., Majumdar R., Yang, S., and Warriem,J., (2022b). LEAF (Learning & Evidence
Analytics Framework): Research and Practice inInternational Collaboration, Information andTechnology in Education and Learning.

JUCE Journal 2022年度 No. 2 7

特 集

授業改善とラーニングアナリティクス

学生中心の学びを実現するｅポートフォリオ活用とラーニングアナリティクス
東京学芸大学ICTセンター教授

１．はじめに大学の教学マネジメントにおいて、「教育の質保証」の学修成果の可視化のためのツールとして
ｅポートフォリオの活用が始まったきっかけは、
2008年の「学士課程教育の構築に向けて（答申）」で、学修ポートフォリオの導入が提言されたことだと思います（学修ポートフォリオを電子的に扱ったものがｅポートフォリオです）。
しかし、この学修成果の可視化は誰のための可視化なのでしょうか。濱名は「可視化の利点は…
学んでいる学生の学習レベルを自らが把握できること。何ができていて何ができていないのか。…
可視化された学修成果は、学習者本人が、“学修成果の地図”を与えられることを意味する。…つねに現在地（どれだけできているか）を把握でき、次の学びのモチベーションを得ることができるのだ」[1]、大森は「学修成果の可視化は、学生自身のために行うべきである、ということです。予測困難な時代を生きる学生たちは、生涯学び続けな
ければなりません。…『自律的な学修者』としての力を身につける必要があります」[2]と指摘しています。そうなのです。今、“学習者中心の教育”が求められています。学生が主体的・自律的に自ら学び続けるという「学び」が大前提なのです。
教員や機関は、学習者としての学生を支え、足場
をかけることが仕事です。これは、大学教育だけ
ではありません。初等中等教育でも主体性を育成する教育が行われています。ことわざで「馬を水辺に連れて行くことができても、水を飲ませることはできない」とありますが、これが今の教育改
革の争点であると言っても過言ではありません。
一方、コロナ禍を受け、大学等の高等教育機関
では、当たり前にオンライン授業が行われ、そのための情報基盤環境も整いました。学内のLMSや学習クラウド等の学習支援システムも充実したのではないでしょうか。本学（東京学芸大学）においても、コロナ禍前と比べ、LMS（WebClassを利用）へのアクセス数、登録コンテンツ数、デー

8 JUCE Journal 2022年度 No. 2

森本康彦

タ使用量は10倍ほどの増加となっています。つまり、このコロナ禍の間に、皮肉にも学内システ
ム上に、多くのｅポートフォリオが蓄積されるようになったのです。
この蓄積された学習者のｅポートフォリオを用
いて分析・可視化する「ラーニングアナリティク
ス（LA）」によって、学生の主体的・自律的な学
びをさらに支援し、多面的・多角的に評価していくことが可能になります。本稿では、現場寄りの立場から、今求められる学びから見たｅポートフ
ォリオとLAについて説明し、LAシステムを導入することが難しい機関（先生方）でも、既存のLMS等で同様の学びをどこまで実現できるかについて議論します。

２．ｅポートフォリオとは「ｅポートフォリオ」とは、学習者の継続的な学びを記録したデジタルデータの集合体であり、「学習履歴」と「学習記録」から構成されます（次ページ表１）。教育の視点から見たｅポートフ
ォリオも、システム側から見れば無機質な「学習データ」となります。しかし、これらは学習者の学びの営みのなかで生成される大切な学びの記録です。
学習履歴とは、システムや情報端末等のICT機器を使うと自動的に取得できるログデータ、または、行動歴・経歴等の記録です。また、テストやアンケート等の結果を含めることがあり、これを
スタディ・ログと呼んでいます。例えば、学習者
が、タブレット端末を操作すれば、いつ、どこをタップして何を参照したかなどの情報を自動取得し、それらを取り出して活用・分析することが可能になります。また、システムへのログイン回数、テストへのアクセスの有無や得点を自動取得することで、学習者の行動とその結果を把握し、支援を必要とする対象者を絞り込むことができるようになります。
学習記録とは、学習者の入力を伴う意図的な活
特 集動によって収集されるデータであり、学習者が制作した学習成果物、学習者の考えなどを外化した
思考プロセスの記録、学びの振り返りの記述などがあげられます。例えば、レポートや作品などの学習成果物、学習の一場面や教材等を撮影した画像や動画、授業の過程で生成されるワークシート
やノート、議論や対話の記録などが学習記録です。
また、学習記録は、自己評価による振り返りや、
相互評価による仲間からのアドバイス、教員等からのフィードバックなどの記述データと紐づいて同時に記録されることが望まれます。具体的には、学習者が考えたことや議論したことなどをワーク
シートに書き込みながら授業を行い、その終わりに自己評価して学びを振り返ることにより、学習
者の思考・判断の流れや変容を見取ることができるようになります。

イトボックス化できます。さらに、具体的な学習成果をエビデンスとして含むため、学習者の質的な変容を密に見取ることが可能になります。そのため、収集した学習記録を組み合わせることで、その学習者が何を考え、どう行動し、どのような成果を得たかといった「学びの軌跡」を把握できるのです。つまり、学習履歴と学習記録をあわせて利活用することで、学習者を、より多面的・多角的に見える化し、学習指導や評価に繋げることが可能になるのです（図１）。

表１
⾲ 㻌ｅポートフォリオの構成要素
✀㢮㻌
ศ㢮㻌
Ꮫ
⩦
ᒚ
Ṕ

㡯┠㻌
Ꮫ⩦䝻䜾㻌

㻌

㻌

㻌

㻌

㻌

㻌

᧯స䝻䜾㻌
άື䛾ᵝᏊ㻌
䝔䝇䝖㻛㻌䜰䞁䜿䞊䝖㻌

Ꮫ⩦ᡂᯝ≀㻌

㻌ᛮ⪃䝥䝻䝉䝇㻌

㻌

Ꮫ
⩦
叏
グ
㘓

୺䛺ෆᐜ㻌
ṇㄢෆ䛾⾜ື䞉άືᒚṔ㻌ṇㄢእ䛾⾜ື䞉άືᒚṔ㻌㻵㻯㼀 ᶵჾ䛾᧯సᒚṔ㻌ほᐹ䛾グ㘓㻌
䝔䝇䝖㻌䜰䞁䜿䞊䝖㻌
Ⓨၥ㻌
సရ㻌
䝺䝫䞊䝖㻌
᪥ㄅ㻌
ᐇᢏ㻌
య㦂㻌
䝥䝺䝊䞁䝔䞊䝅䝵䞁㻌㆟ㄽ䞉ᑐヰ㻌
䝽䞊䜽䝅䞊䝖㻌
䝯䝰䞉䝜䞊䝖㻌

Ꮫ
⩦
グ
㘓㻌

㻌

᝟ሗ཰㞟䞉ศᯒ䛾グ㘓㻌ゎỴ䝥䝻䝉䝇㻌

₇⩦䛾グ㘓㻌
ᐇ⩦䛾グ㘓㻌
ㄢ㢟ゎỴ䛾グ㘓㻌Ꮫ䜃䛾᣺䜚㏉䜚㻌

ホ
౯
叏
グ
㘓

Ꮫ⩦ホ౯㻌

㻌

㻌

䝂䞊䝹タᐃ㻌

⾲ᙲ䞉᳨ᐃ㻌

᣺䜚㏉䜚䛾グ㘓㻌
Ꮫ⩦┠ᶆ㻌
Ꮫ⩦ィ⏬㻌
⮬ᕫホ౯㻌
┦஫ホ౯㻌
ᩍဨホ౯㻌
௚⪅ホ౯㻌
ホᐃ䠋ᡂ⦼䠋㻳㻼㻭㻌⾲ᙲ䞉㢧ᙲ㻌
᳨ᐃ䞉㈨᱁㻌

これら学習履歴と学習記録の二つは、学習者の学習状況を把握するためのデータとして、切っても切れない相思相愛の関係です。
学習履歴は、いわゆるログで、その人の行動・活動歴を知ることはできますが、何を考え質的にどう変容したのか、具体的にどのように成長したのかを判断することは困難です。そのため、多人数の学習者をブラックボックス化して見取ることに適しています。一方、学習記録は、思いや考えを外化したデータを含むため、頭や心の内をホワ

図１ ｅポートフォリオの活用イメージ

３．ラーニングアナリティクス（LA）とは



近年、LAが注目されています。LAとは、学習に関するデータ（ｅポートフォリオ／学習データ）
を収集・分析し、その結果をダッシュボード上に可視化する学習データ分析のことで、学習効果の向上や学習促進のための方法として研究が進められています。しかし、LAはデータをただ闇雲に分析して、学習者にその結果を提示すればよいというものではなく、それ自体が学習者の主体的・自律的な学びの何らかの支援のために使われることが求められます。つまり、それはただの分析結果の通知ではなく、学習者が自身の学びを振り返り、自己調整しながら学び続けるための支援そのものでなくてはならないのです。そこで、学習者の学習活動の過程において、収集したデータを分析し、ダッシュボード上に可視化し提示すること
で、学習者に気づき（メタ認知）を与え、理解や問題解決のための学習支援（足場かけ）を行っていくことが有効です（次ページ図２）。大切なのは、主役は学習者である学生であり、学生自身が学習の責任者であること。教員は、学生を支える
脇役（影の主役）であり、学習状況の可視化は、学習者のために行われるべきものであるということです。これにより、学習者自身の学びが促進さ
れ成長が促されると共に、教員が自身の授業等を改善することで、教育自体の質向上にもつながっていきます。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 9

特 集

数な所があります。
例１：LMS（WebClassのデフォルト機能）による講義での学び（教員による学習支援）
教員は、学生の学習履歴から取組状況を把握し、小テストの結果や傾向、レポートの内容の出来具
合、修正の状況をみて、講義内容の理解や取組みが十分でない学生に足場かけ（学習支援）を行う。

図２ LAによる学びのイメージ

４．LAの導入における問題点と解決策
新たなLAシステムを独自に開発するのは難し
い、どこから手をつけていいかわからないなど、様々な理由から、LAの導入をあきらめざるを得ない機関は多くあるのではないでしょうか。しかし、LAを導入することは目的ではなく、学生中
心の教育そのものを促進させる手段だとするならば、学内の既存のLMS等の可視化機能を活かして、教育のやり方を工夫することで、論理的にLAシ
ステムと同様の教育（学び）を実現することは可能です。

図３ タイプⅠ：例１の学びのイメージ

例２：LMS（WebClassのｅポートフォリオ・コン
テナ機能）による講義での学び（学生による主
体的・自律的な学び）
学生は、自己評価と相互評価のレーダーチャート
からレポートの観点毎の出来を自身で確認し、改善する。また、自己評価と相互評価の折れ線グラ
フからレポートを改善する過程で良くなってきている所や悪い所はどこかを認識し、さらなる改善㻌
に取り組んでいく。

５．LAシステム導入・実現の典型（タイプ分け）
LAシステムの導入・実現は、次の３つのタイ
プに分けられます。それぞれにメリットとデメリットがあります（表２）。
タイプⅠ：既存のLMS等の可視化の機能を利用㻌Ө
タイプⅡ：学内の既存システムの可視化を集約しӨӨたダッシュボードを開発
Ө
Ө
Ө
㻌
㻌
㻌Ө
Ө
タイプⅢ：新規に独自のLAシステムを開発
Ө

‫י״‬،
ҦӨ

㻌Ө

ԋӨ
Ө
（ A：容易・高い＞Ｂ＞C：難しい・低い）Ө Ө 㕻Ө 㕼Ө ӨӨ Ө㻌Ө‫्ؕ׻׮׬‬
ᄇ֭ਊኟӨ
ԋӨ
Ө
्ᄇ֖֩Ө
Ө
Ө

Ө
‫י״‬،
ҧӨ
‫י״‬،
ҨӨ

Ө

Ө

㻌

Ө

表２ LAシステム導入・実現の典型（タイプ）
Ө
Ө Ө
Ө ӨӨ
Ө

Ө

Ө

Ө

㕻Ө

Ө

㕼Ө
་ਊኟ֩
्ᄇ֋ᅢ
ጅӨ
㻌

Ө Ө
ॺֲӹ౫࣍
֭‫׉׃‬ሑӨ
Ө

㕼Ө

Ө

Ө Ө

Ө
೘ຎ֭ౡ
Ө
‫֔֘׃׀‬Ө

ԋӨ

ॺภ֭೗
໲ต֪੫֎
Ө Ө
ࡕໜӨ

Ө Ө

Ө

Ө Ө

Ө

㕻Ө
㕺Ө

㕻Ө

㻌

Ө Ө

Ө
ມ࿊֘‫׊‬‫׉׃‬ሑ֪஽
օӨ 㻌

Ө

Ө

Ө

ԍӨ

Ө Ө

ԙԋ ֧֖֥
Ө
֭ዛ୲ตӨ

ԍӨ

Ө

Ө

Ө

Ө

Ө

Ө

Ө Ө

Ө

৻ໜ֭ई
Ө
౽ँ৿Ⴗ
Ө Ө
֪ࡕໜӨ

Ө

Ө

Ө

㕻Ө
Ө

Ө

ԋӨ

Ө

Ө

࡝෨֘‫׊‬
ᇀื‫ב‬ఢ
‫׉‬௔‫׊׀‬ӨӨ
図４ タイプⅠ：例２の学びのイメージ

Ө（１）タイプⅠ このタイプは、学内にある既存
㻌のLMS等のシステムに搭載された可視化機能を利用するため、新規の開発はないので、直ぐに取組みを始めることが可能です。しかし、学生が主体
的・自律的に学ぶことが大前提で、教員も支援者として学生に寄り添うことが大切です。また、既存の可視化機能に依存するためLAの効果は未知

10 JUCE Journal 2022年度 No. 2

Ө

Ө

Ө

例３：LMS（WebClassの修学カルテ機能）による実習での学び
学生は実習中、日々記録を取りながら学ぶが、その度に可視化される自己評価の一覧やレーダーチ
ャートを見て、実習にどう取り組めているか、成長しているところはどこか、課題は何かを把握して、今後はどう取り組んでいくかを常に考え、自己調整していく。

特 集

図５ タイプⅠ：例３の学びのイメージ（２）タイプⅡ このタイプは、学内の複数のシ
ステムの可視化を集約したダッシュボードを活用します。この開発は既存システムの可視化を集約するだけなので、比較的容易にできますが、どのようなダッシュボードになるか、どう教育に活用したらいいのかは所有するシステムに依存します。
例４：「TGUポートフォリオ」による学び「TGUポートフォリオ」は、東京学芸大学が文科省の「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン」で採択された取組みとして開発したシステムである[3]。既存の６つの学内システムの可視化を２つのダッシュボードに集約しており、学生は、自身の学習状況を把握して、短期的・中長期的な見通しを持って、既存システムと往来しながら学んでいくことを想定している。

図６ タイプⅡ：TGUポートフォリオのイメージ（３）タイプⅢ このタイプは、新規に独自のLAシステムを開発するため、規模も大きく、取組みを始めることの壁はありますが、先端のAI技術を搭載したLAを用い、各機関が目指す教育を実現できるため、LAの有効性は非常に高いと言えます。例えば、九州大学のM2B（みつば）学習支
援システムがあります。

６．おわりに
筆者は、ｅポートフォリオや教育AI活用の研究者ですが、本学の情報基盤整備を行うセンターの図７「TGUポートフォリオ」のダッシュボードのイメージ専任教員であり、教員養成を行う大学教員でもあります。本稿では、筆者と同様に現場に立つ方々に、LAの良さを知ってもらい、どう導入したらいいかのイメージを持ってもらうための議論をしました。
LAは、学習者の主体的・自律的な学びを促進させるためのツールですので、教学マネジメント
システムの根幹となる“学習者中心の教育”の実
現のための一つの大切な手段であると考えて欲しいです。独自開発したLAシステムは、目指す教育を意図的に実現することができますが、手が届きにくい高嶺の花でもあります。一方、既存のLMS等のシステムに搭載された可視化機能を用いることで、論理的なLAシステムとしての活用が可能です。ぜひ、貴学に合ったLAのカタチを見つけてください。

参考文献および関連URL[1] 濱名篤, “学修成果への挑戦”, 東信堂, p.62, 2018.
[2] 大森昭生, “「自律的な学修者」を育てる学生による学生のための成果可視化”, 先端教育, 2019年12月号.
[3] 東京学芸大学, “eポートフォリオ構築によるデジタル技術を活用した教育実習DX”, Plus-DX,
https://www.mext.go.jp/content/20210630mxt_senmon01-000016115_1.pdf.pdf

JUCE Journal 2022年度 No. 2 11

特 集

授業改善とラーニングアナリティクス

大学教育における学習分析の活用
九州大学
大学院システム情報科学研究院教授

１．はじめに島田敬士

システム：BookLooperが当初の構成でした。そ

教育機関でICT環境の整備が進むにつれて、デの後、電子教材配信システムは、機能強化を進め

ジタル環境を利用して教育・学習を行う機会が増ながらBookRoll[2]、BookQ、B-QUBEに名称が変えてきました。コロナ禍では多くの教育機関でオわりました。また、ポートフォリオシステムは

ンライン授業が実施されたこともあり、ICTを活

Moodleに統合され、代わりに学習分析結果を利用した新しい教育・学習の在り方にも注目が集ま用者に提供するための学習ダッシュボードシステ

るようになりました。例えば、学習管理システム

ム：Metaboardに変更されました。

（Learning Management System：LMS）を利用す

次ページ図１は上記のシステムや関連する研究

れば出欠管理や課題の収集、小テストなどが容易

開発中のシステムを連携させながら、教育の現場に行えるようになります。また、電子教材やビデや学習者の活動を支援する教育学習エコシステム

オ教材を配信すれば、PC、タブレット端末などの全体像を描いた図です。図の中央に配置されてを利用していつでも教材にアクセスして学習を進いる「学習分析」が原動力となり、教育現場の支めることができるようになります。さらにデジタ

援、より良い学習環境の実現、学習者の育成を進ル環境の利点は、学習者や教師がそのようなシスめながら、学習者の主体的な学びを総合支援する

テムや教材をどのように利用したかという利用履ことを目指しています。

歴を記録できる点にあります。教育・学習の活動

図１の左側に描かれている教育現場の支援でやその成果が記録されたデータは「教育データ」

は、学習者の事前学習や事後学習、さらには授業と呼ばれており、データに基づく教育・学習改善

中の学習活動の支援を行います。事前学習では、への活用が期待されています。

予習を促される授業が多いため、学習者が効率よ

本稿では、教育データの収集、分析を行い、そく授業の内容を事前に把握できるような資料を自の結果を現場にフィードバックすることで教育・動構成して提供する教材推薦システムの開発を進学習の支援を行う学習分析（Learning Analytics：

めております。予習支援についての詳しい取組み

LA） の取組みについて紹介します。特に筆者がやその効果については参考文献[3]を参照くださ

所属している本学における学習分析の実践的な取い。また、授業後の復習支援の取組みについては

組みと、研究として先行して進めている最新の取参考文献[4]を参照ください。

[1]

組みについて紹介します。

授業中の支援については、研究を開始した当時
は教師向けの支援システムの研究開発を進めまし２．教育学習支援システム

た。受講者の受講状況をリアルタイムにモニタリ

本学では2014年からM2B（みつば）と命名さングできる仕組みを教師に提供することで、教師れた学習支援システムを展開しています。M2Bが受講者の状況に応じて適応的な授業を実践できは、構成システムの名称の頭文字から１文字ずつるようになりました。開発当時は対面式の授業で取ったもので、学習管理システム：Moodle、ポ各学習者が個人のPCを教室に持参して授業に参ートフォリオシステム：Mahara、電子教材配信

加する授業形態でのシステム利用を想定していま12 JUCE Journal 2022年度 No. 2

特 集

図１ 学習分析技術が核となり，教育・学習の総合支援を実現する教育学習エコシステム

したが、コロナ禍では同システムをオンライン授の洗い出しを行ったりすることで、主体的な学び

業でも利用できるように拡張しました。その際に、の姿勢を育み、学習意欲の維持・向上を目指して学習者にも授業の状況や他者の学習状況を確認でいます。具体的な支援ツールを「５．」で紹介しきる仕組みを提供できるように改良しました。コ

ます。

ロナ期前であれば、教室で周りの学習者の状況を見ることもできましたが、オンライン授業ではそ

３．リアルタイム学習ダッシュボードのようなことが難しくなったため、リアルタイム

リアルタイム学習ダッシュボードは、授業中のに授業の状況や他者の学習状況を把握できる仕組

学習者の活動状況をリアルタイムに分析した結果

みは教師、学習者ともに有用なものになりました。

をフィードバックするためのダッシュボードでリアルタイム学習ダッシュボードに搭載されていす。元々は教師が受講者全体の状況を把握して、る各種機能については、「３．」で詳しく紹介しま説明の進行スピードの調整を行ったり、受講者のす。

反応を確認したりするために設計開発されました

図１の右上には学習環境に関する取組みを描いが、コロナ期で自宅などからオンライン参加するています。ここでは、授業外の活動の一環として、学習者からも他者の状況を把握したいという声が他者との学びの共有を通して、学習者自身の理解挙がったこともあり、機能を追加して学習者向けを深めたり、知識を拡張したりできるような学習にも展開しました。

環境の実現を目指しています。授業等で学習した

次ページ図２はリアルタイム学習ダッシュボー

トピックについて、学習者自身がどのように内容

ドの画面例です。ダッシュボードには様々な情報を理解したのかという学習要点記事を図や文章にを表示するサブウィンドウが実装されています。

よる自由記述形式で作成して投稿できる仕組みを

各情報の表示／非表示は利用者がいつでも自由に提供したり、そのような記事を効率よく他の学習

切り替えることが可能です。以降では、各機能の者と共有したりするための仕組みを提供できるシ詳細を説明します。

ステムを研究開発しています。詳しくは、「４．」で紹介します。
図１の下方には学習者の育成に関する取組みを描いています。教育データを活用して自身の学習の進め方と他者の学習方法を比較したり、改善点

・

受講状況ブロック
LMSのコースに登録された受講者情報と電子教材へのアクセス状況を集約して、教材を開いている人数、現在最もアクセスが多い教材のページ番号、ダッシュボード利
JUCE Journal 2022年度 No. 2 13

特 集

図２ リアルタイム学習ダッシュボードの機能群

用者自身が開いている教材のページ番号、教師が開いている教材のページ番号の情報が表示されます。接続人数やアクセスペー
ジ番号など基本的な情報を確認する際に役立ちます。
・

教材閲覧状況ブロック
授業で使われている電子教材のアクセス状況をヒートマップ表示した結果が提供されます。横軸は授業開始時刻からの経過時間、縦軸は教材のページ番号に対応しています。各セル（ひとつのマス）には、対応する時刻にそのページを閲覧している人数に応じた色が塗られます。閲覧者数が多い
ページほど暖色表示になっています。教師が説明中のページには該当するセルに対し14 JUCE Journal 2022年度 No. 2て青色の枠が表示されるようになっています。そのため、教師は自分が説明している
ページに対する学習者の閲覧状況を確認しながら授業進行のスピードを調整できるよ
うになります。
・

閲覧人数割合ブロック
教師が説明中のページに対して、学習者が同じページを開いているのか、前のページあるいは先のページを開いているのかを割合表示する円グラフです。先のヒートマ
ップに提示されている情報の中で現在時刻に注目して集計した 情報を提示する機能です。授業が順調に進行しているかどうかをさっと確認する際にはこちらのグラフが役に立ちます。

特 集

・

４．学習要点記事の共有システム

説明ページへの反応ブロック
電子教材配信システムには、学習者が各ページに対して「わかった」、「わからない」の反応を残す機能が備わっています。その反応を集計した結果がこのブロックに表示されます。「わからない」の反応が多いときは説明を補足するなど適応的な授業進行が可能になります。

これまでに紹介した学習分析の事例では、学習管理システムや電子教材配信システムに収集される教育データを直接活用して教育現場の支援を行うものでした。ここで紹介するシステムは、学習者間の教え合い、学び合いを促進することを目的として、学習者が学んだ学習トピックに関する記
事を投稿したり、記事を他者と共有したりできる

・ 説明中のページへの注目状況ブロック
電子教材内の各ページに残されたマーカー（ハイライト）のログを集約して、ヒートマ
ップ風に表示しています。多くの学習者がマーカーを引いた場所は暖色になります。
教師も学習者もどのような場所に注目が集まっているかを確認することができます。
表示は５秒おきに更新されるようになっているため、授業中に随時引かれたマーカーの情報もすぐに確認することができます。

新しい仕組みを導入しています（図３）。イメー
ジとしては、Yahoo! JAPANが運営している電子掲示板「Yahoo!知恵袋」に近いです。従前から教え合い、学び合いは理解を深めたり、知識を拡張したりするためのとても重要な活動でした。近年
ではラーニングコモンズのような学習環境も充実化してきており、協働的な学習を行いやすくなってきました。しかしながら、このような物理的な場所を共有する形式の協働学習は、時間と場所の制約を受けるというデメリットもありました。こ・

単語ランキングブロック
マーカーが引かれた単語のランキングを表示するブロックです。注目されている単語を確認する際に役立ちます。

こで紹介する「学習要点記事の共有システム」は、
ICTを活用して時間と場所の制約を受けない協働学習の場を実現しています。さらに、デジタルな環境を活用する利点を活かして、システムに蓄積

・ページごとの反応ブロック
説明ページへの反応ブロックと類似した
機能ブロックです。こちらのブロックでは教材の各ページへの反応を俯瞰することができます。授業の終盤にその日の反応を振り返って、「わからない」の反応が多いページに対して補足説明や追加説明を行うなどの適応的な対応が可能になります。

される学習記事の内容分析や利用者の要望に叶う記事の推薦などの仕組みを実現するための研究開発を進めています。以降では、代表的な機能を紹介します。
・

これらの機能ブロックがリアルタイム学習ダッ
シュボードの主な機能になりますが、他にも過去に同じ教材の学習傾向を表示する機能なども搭載されています。

学習要点記事の投稿
学習者が自由に記事を投稿することができます。学習したトピックに対してタイトルと記事を作成して、投稿します。学習内
容を振り返り、どのように理解したのかという点を記事にします。他者が記事を読むことになりますので、読み手に伝わるような論理的な文章を書く訓練にもなります。

リアルタイム学習ダッシュボードを利ॺআॵॡ用した授業では、学習者と教師が開いている電子教材のページの同期率が上昇することが確認されています。これは授業

Learning
Repository

進行の調整を行いやすいことも一因にあ৾েると考えられます。また、本システムを利用した授業では、電子教材にブックマ
ークやマーカーを残す操作を行う学習者の割合が上昇しました。より詳しい実験の結果などについては、参考文献[5] を参照してください。

੶হ॑਺ံ

੶হ॑ၡ༮

౎঻ऋഭि
ऒध॑ਔ௙

౎঻भ௴ਡ
ऊै৾ಆ

୼ઌ‫઺؞‬൸ঽ૓੶஽ધ৾ಆ॔ॻংॖ२पेॊঞঅগ‫ش‬അੳ or ୷ರ ସ৳઒भலੌा

TA

図３ 学習要点記事の共有システムの概要

JUCE Journal 2022年度 No. 2 15

特 集

学習記事は科目カテゴリごとに管理されます。
・

記事のレビュー
投稿された記事をそのまま公開するのではなく、公開前に内容をレビューする段階を踏むようにしています。レビューはTA（ティーチングアシスタント）や教師により行われますので、承認された記事のみを公開することで記事の質保証をしています。
レビューにより修正が必要と判断された記事については投稿者に差し戻されます。修
正後に再投稿された記事は再びレビューを経て承認されれば公開されます。

・

・

・

ティーチングボット
公開記事が増えるにつれて、学習者が所望の記事を探すのは大変になります。そこ
で、同じ学習トピックについて書かれた記事を「基本」「応用」「発展」「まとめ」などのようにジャンル分けを行ったり、記事の内容の類似性を評価したりしておくことで、検索対象となる記事を絞り込みやすくしています。さらにチャットボットを実装して対話的なやり取りをしながら所望の記事を見つけやすくする仕組みの開発（図４）も進めています。

記事の検索
学習者は公開された記事を自由に閲覧することができます。理解が難しかった学習
トピックや理解を深めたり知識を広げたりしたい学習トピックなどについてキーワー
ド検索しながら記事を閲覧することができます。また、記事にはハッシュタグをつけることができるようになっているため、ハッシュタグによる検索も可能です。他の学習者が作成した要点記事を閲覧することで、他者がどのように考えたり理解したりしたのかを把握できるため、新しい気づきを得ることにもつながります。他者の記事を読んで共感した記事については「いいね！」の反応を残せるようにしています。
図４ ティーチングボットの利用画面例

記事投稿の呼びかけ機能
学習者の自由意思で記事を投稿することが本システムで最も重要視している点ですが、その場合注目の集まりやすい主要な
学習トピックに関する記事が多く投稿されるため、記事の内容に偏りが生じてしまいます。そこで、既投稿記事の内容を分析して、学習トピックごとの記事の投稿状況を把握し、記事数が少ない学習トピックについて学
習者に投稿を呼びかける機能を実装しています。本機能を利用することで呼びかけを行った学
習トピックの記事の投稿が増えることや、投稿された記事についても質は低下しないことが確認されています。詳しくは参考
文献[6]をご覧ください。

16 JUCE Journal 2022年度 No. 2

図５ デジタル教科書の学習状況の振り返り機能特 集

５．Metaboard（メタボード）

６．おわりに

最後に、教育データの分析機能群を集約した学

本稿では、学習管理システムや電子教材配信シ習ダッシュボード「Metaboard」について簡単にステムの利用者から収集される教育データを活用紹介します。Metaboardは学習管理システムや電して、教育・学習の支援や改善に繋がる取組みを子教材配信システムで行われる学習者の学習行動紹介しました。コロナ期を経て、教育分野へのの状況を可視化する機能を提供します。教師は受ICT導入が広がる社会において、今後は教育デー

講者の学習状況を把握できるため、先述のリアルタを活用した効果的な学びの支援や新しい教育手

タイム学習ダッシュボードと親和性の高いシステ法の開発、教育・学習の改善などデータ駆動型教

ムです。一方、学習者は自らの学習活動をデータ

育が浸透していくと思われます。教育データの利に基づいて振り返ったり、活動改善の検討を行っ

活用には、様々な情報処理技術の開発、ユーザビ

たりすることができるようになります。

リティの高いシステム設計と開発、データの標準化、分析結果の信頼性の保証、教育現場での実証

・・

教材閲覧行動の比較分析機能
前ページ図５は、学習者が自分の学習活
動を振り返りながら、他の学習者の学習活動と比較分析を行う機能の画面例です。画
面の右側には、本機能を利用している学習者の活動分析結果が表示されます。上部の円環状の表示は教材のページ間の遷移に対応しています。各ページが円（ノード）で表示され、ページ間の遷移が線（リンク）で表示されます。１ページ目から最後のページまで順に閲覧した場合は隣り合う円の間にのみ線が引かれますが、ページをジャンプして行き来した場合はそれに対応する線が引かれます。画面の左側には同じ教材を利用した他の学習者全体の学習活動が同様のルールで可視化されます。この画面の例では、ページ間を大きく横断したような閲覧行動が確認されます。多くの線が集まっているページは注目度の高いページと見なすことができます。他者の学習活動を比較分析することで、自身の学習活動との共通点や相違点を客観的に考察することができるようになります。

ページ内活動の比較分析機能
図５の下部にはページごとのマーカーやメモ機能の利用状況が可視化表示されます。
上記の閲覧行動の比較分析機能と同様に、右側には利用者本人の活動状況、左側には同教材を利用した全学習者の活動状況がそれぞれ表示されます。教材のページ内で学
習者自身が注目した場所と他の学習者が注目した場所を比較分析できるようになるため、注目箇所について見落としを減らし、新たな気づきを得ることが期待されます。
振り返り機能の詳細については参考文献[7]もご参照ください。

など様々な課題がありますが、研究者や技術者、教育者が協働しながら取組みが進んでいくことを期待しております。今後の動向についてもぜひご
期待ください。

参考文献[1] 古川雅子，山地一禎，緒方広明，木實新一，財部恵子，
学びの羅針盤 --ラーニングアナリティクス，丸善出版
株式会社，ISBN：978-4-621-05389-8，2020.
[2] Hiroaki Ogata, Chengjiu Yin, Misato Oi, Fumiya Okubo,
Atsushi Shimada, Kentaro Kojima, Masanori Yamada, EBook-based Learning Analytics in University Education,
The 23rd International Conference on Computers in
Education (ICCE2015), pp.401-406, 2015.
[3] Atsushi Shimada, Fumiya Okubo, Chengjiu Yin, Hiroaki
Ogata, Automatic Summarization of Lecture Slides forEnhanced Student Preview -Technical Report and User
Study-, IEEE Transactions on Learning Technologies,
Vol.11, No.2, pp.165-178, 2017.
[4] Tetsuya Shiino, Atsushi Shimada, Tsubasa Minematsu,
Rin-ichiro Taniguchi, Learning Support through
Personalized Review Material Recommendations, 7thWorkshop on Learning Analytics (LA) Technologies &Practices for Evidence-based Education, 2020.
[5] Yuta Taniguchi, Takuro Owatari, Tsubasa Minematsu,
Fumiya Okubo, Atsushi Shimada, Live Sharing of
Learning Activities on E-Books for Enhanced Learning in
Online Classes, Sustainability, Vol.14, No.12, 2022.
[6] Seiyu Okai, Tsubasa Minematsu, Fumiya Okubo, Yuta
Taniguchi, Hideaki Uchiyama, Atsushi Shimada, A System
to Realize Time- and Location-Independent Teachingand Learning among Learners through Learning-Articles,
World Conference on Computers in Education
WCCE2022, 2022.
[7] Li Chen, Min Lu, Yoshiko Goda, Atsushi Shimada,
Masanori Yamada, Factors of the use of learning analytics
dashboard that affect metacognition, 17th International
Conference on Cognition and Exploratory Learning in
Digital Age (CELDA 2020), 2020.

JUCE Journal 2022年度 No. 2 17

特 集

授業改善とラーニングアナリティクス

LMSをコミュニケーションツールとして活用した
双方向型授業における情動面の分析（1）―学習者の自発的、自律的学習に向けた動機づけを中心に―
金沢工業大学
基礎教育部教授

１．はじめに（１）我々は自分の授業を理解しているのだろうか
議論の手がかりとなるデータを示しましょう。
図１は本学３年次生を対象としたアンケート（後秀雄

もちろん学部学科によって事情が異なる場合も想定されます。実際、情報系で「難しくない」と回答した者は、・オンライン授業になってから［チャットやメール等で］質問しやすかった述）における「あなたは一般に、大学の講義で担当教員とのコミュニケーション(2)の難しさを感じ

西村・

メールなどで連絡と取れば問題ない

ることがありますか？」という質問に対する回答と述べています。学部学科の特性も関係しているです。

のでしょうが、これらの学生は「コミュニケーシ

特定の科目ではなく、大学でのこれまでの経験を振り返って自由に回答させたところ、「（いつョン」を比較的狭く、そして浅く解釈しているようです。

も／しばしば）感じる」が16.0％、「時々感じることがある」（以上、「難しい」）は46.7％、「どち（２）コミュニケーションと学習意欲らともいえない」16.0％、「あまり感じない」

次に「あなたは『担当教員とのコミュニケーシ

18.3％、（ほとんど／まったく）感じない」（以上、ョンが改善されれば、今よりもっと学習意欲がわ「難しくない」）3.7％と、62.7％もの学生がコミくだろう』と思いますか？」という質問には図２

ュニケーションの難しさを訴えています。

のように、73.8％が「学習意欲がわく」と回答し「難しい」と回答した理由を尋ねたところ、
・気難しい教員が多く、変なプライドを持っています。具体的には、・と努力をするし、「この人は嫌だな」と思うて自分の非を認めない人が多い・人に対してはモチベーションが下がる。した先生が多忙そう。くだらない質問だと思わがって、教員とのコミュニケーションや信頼れていると感じる・関係の向上は確実に学習意欲に関わっているわからない部分をうまく伝えることができ

と思う

ない
・

「この人に認められたい」と思えると自然

自分が人見知りなので、教員に話しかけづ・によって、学力も向上されると思う

らいためなど、生々しい回答が並びます。

図１ コミュニケーションの難しさ

18 JUCE Journal 2022年度 No. 2

教師とのコミュニケーションが取れること

・

あまり興味がない科目でも、教員と話すこ

図２ コミュニケーションの改善と学習意欲

特 集

・

とによって学習意欲がわくかもしれないと思う

30年代初めには従来の系統学習に回帰します。

授業から発展した内容の話を聞くことがで

終戦直後に導入された小学校社会科が「這いまわ

きれば、学習意欲の向上につながると思うる社会科」あるいは「這いまわる経験主義」といとまさに、後述する動機づけ（motivation）の重うレッテルを貼られて蔑視されたように、その背要性を指摘しています。

後にある経験主義は理解されなかったのです。最

他方、「学習意欲はわかない」と答えた学生は、

近、「アクティブラーニング」（初等・中等教育で・担当教員とのコミュニケーションが改善さは「主体的・対話的で深い学び」）、「問題／課題

れても、科目自体に興味が起きることはない

解決学習」（PBL: Problem/Project Based Learning）、と思う「課題研究」そして「探究活動」などが紹介され・コミュニケーションが取れても授業でやって幾度となく話題になりながら、なかなか定着していることが面白くなければ興味はわかない

ない事情の背後には、このような歴史的経緯があと述べています。

るのかもしれません。

やや安易さを覚える「学習意欲がわく」という回答とは対照的に、これらの学生は教室内での学（２）教員が「教える」のか、学習者が「自ら学習状況や自己の姿を冷静に観察しているように思び、内在する才能を伸ばす」のかわれます。

教育はそもそも、前の世代の人間が次世代に知どうやら、授業担当者の認識とはかなり相違し識や経験を渡すという系統学習的（知識注入型）て、学生はしばしば教員とのコミュニケーションな側面と、次世代が自己に内在する興味や関心を、に難しさを感じているようです。場合によっては前世代からの刺激などを契機として引き出す経験

自発的、自律的に勉強する気になれないまま、授主義教育(3)という二つの側面を持っています。学

業ヘの参加を強いられているのかもしれません。

習者に内在する才能を伸ばそうとするのならば当

それならば講義開始時、学生に自発的、自律的

然、教員―学生間のコミュニケーションの改善、な学習に向けた情動面、特に動機づけを改善する

学生の自発的、自律的学習に向けた動機づけが重ことによって、この状況を打開することができる

要になるでしょう。

のではないでしょうか。

このような考え方に基づいて筆者は長年、学生との双方型授業を実践してきました。1991年度

２．自発的、自律的な学習に向けた情動面、特に動機づけの重要性

以降、講義内で「小カード」と称するミニッツ・（１）西欧の知的伝統の上に立つ大学教育と日本のについてはその場で応答してきました。2000

大学という教育システムは、端的に言えば西欧

年度からはさらに、できるだけコメントを付し、の知的伝統の上にあります。それは中世後期以降、当日中にWebサイト（nishimura-sensei.net）上でそ

理性（ratio）を重視し、情動面を意図的に軽視しれを公開して、学生とのコミュニケーションおよてきました。20世紀初頭の精神医学および心理び講義方法の改善に努め、受講生から高く評価さ学を嚆矢として情動面は再度脚光を浴びることにれてきました[1](4)。2006年度から科学研究費補助なりますが、大学という教育システムにおいては金の助成を得たため、各ページへのアクセス状況

今なお、理性を中心に据える西欧の知的伝統の影を分析するとともに、学期末にアンケート調査を

響力が大きいと言えましょう。情動面が果たす役[2]
実施しました（以下、「前研究」）。しかし当時は割については漠然と意識されながらも、なかなか

ほぼすべてが手作業であったため負担が重く、し焦点化されることが少なかったのです。

かも2019年度は予算削減によりWebシステムの他方、明治期以降の我が国の教育思想は大正自由主義教育を除き、ごく最近まで一貫して系統学
習（知識注入）型でした。「和魂洋才」の思想でペーパーで学生の反応や意見を収集し、可能なも運用を一時的に休止せざるを得ませんでした。
この閉塞状況を一変させたのがLMS（Learning
Management System）です。

す。第二次世界大戦終了直後、一時的に米国の問題解決学習（経験主義）が導入されますが、昭和

JUCE Journal 2022年度 No. 2 19

特 集

（右軸）
授業ページアクセス数（１週間）
サイトアクセス数（１日）
（左軸）

前
学
期
講
義
開
始

前
学
期
講
義
終
了

後
学
期
講
義
開
始

後
学
期
講
義
終
了

写真１ グループ討議の様子

３．LMSを活用した双方向型授業と、学生の反応（１）講義の改善と教育の構造化

図３ Webサイトへのアクセス状況（３）Webへのアクセス状況および閲覧状況

今回調査対象としたのは「科学技術者倫理」

図３は、2020年度のWebサイトへのアクセス（３年次必修２単位）です。将来の技術者には重数（１日あたり、左軸）および授業ページへのア

要な科目ですが、講義開始直後の受講生にとってクセス数（／週、右軸）です(5)。中央の夏期休暇

は「必修科目だから」という認識です。科目の目を挟んで左側が前学期、右側は後学期です。全体

的や意義は理解されておらず、したがって自発的、のアクセスは比較的安定していますが、授業のペ

自律的な学習に向けて動機づけられていません。

ージへのアクセスは、各学期とも講義開始当初の

このような状況下で一方的な知識伝達型の講義をアクセスが多く、その後漸減しています。開始当実施しても十分な教育効果は望めないでしょう。

初は、アクセス数が実受講者数を上回ります。こ

そこで科目担当者は協議の上で、まず科目内容

れは、所属クラスだけでなく、他クラスの反応にの厳選と継続的な改善に努め、授業の実施方法についても閲覧しているためであり、この点は前報ついても視聴覚教材を活用したグループ討議と発告でも同様でした。

表を複数回実施するなど、受講生が能動的に学習

興味深いのが前学期講義開始直後のアクセス数に取り組むことができるように工夫しています。

です。当時はコロナ禍での慣れない遠隔授業を強その上で科目間連携などの構造化を実現しました[3]。

いられた時期であり、学生―教員間のみならず、学生同士のコミュニケーションを十分に取れなか(２）LMSを活用した双方向型授業の実現ったのです。この悪条件下で受講生は、講義終了

ちょうどこの頃、本学は「e-シラバス」という後に授業のページを閲覧し、他の学生の意見や当LMSを導入しました。2020年度にはシステムが十方からのコメントを読み、講義理解の助けとして分実用に耐えるレベルまで改良されたため、従来いたものと考えられます。

の手作業を電子化した上で、Webサイトによる双方向型授業を再開しました。また再度科学研究費（４）学生の反応と評価

補助金の助成を得たため、2020年度および2021

Webサイトの閲覧頻度について尋ねたところ、年度の各学期末に、人を対象とする研究倫理審査65％程度の学生が、ほぼ各講義のたびにページを経た上でアンケート調査を実施しました。

を閲覧していると回答しています。これは実際の

この2020年度はまさに、コロナウイルスが急

アクセス状況と概ね一致します。

拡大した年度です。当該科目の場合、前期（「前学期」）は最終回を除き遠隔授業で、後期（「後学期」）は遠隔と対面授業が交互に実施したため結果的に、調査は遠隔授業と対面授業を比較することになりました。

20 JUCE Journal 2022年度 No. 2

図４ Webサイトの閲覧頻度

特 集でいます。実は、そもそも対面授業であっても教員―学生間はもちろん、学生同士間ですら必ずしもコミュニケーションは取れていないのです。また前述したように、受講生の教員への依存体質は
図５ Webサイトの利用と理解度への貢献

抜けず、残念ながら今回の取組みが目指した学生

次にこの双方向型授業が、講義に関心を持ち続の自発的、自律的な学習には必ずしも結び付いてけることと、講義内容の理解に役立ったかを尋ねいないようです。

ました。図５は後者、すなわち理解度への貢献でしかしこのような双方向型授業を継続することすが、実に76.7％の学生が「役立った」と回答しで学生が胸襟を開き、学生―教員間、そして学生ています。関心の維持についても若干数値は下が間で信頼関係にもとづいた対話、すなわち「深いコる（「役立った」が70.7％）ものの、同様の回答

ミュニケーション」を始めることもまた事実です。

分布です。
高いこの評価についてはしかし、手放しで喜ぶことはできません。教員―学生間のコミュニケー

学習における情緒面、特に動機づけの研究は端緒に就いたばかりであり、今後の研究進展が望まれます。

ションに難があることは事実ですが、それが改善されて学習者が動機づけられたからといって、そ注

れが理解度の向上と直結するわけではありません。

（1) 本稿は西村秀雄（2021）「LMSを講義時間内に用いて学生の反応を収集し応答することによる授業改善について」『大学教育学会第43回大会発表要旨集録』，pp.90-91および西村秀雄（2021）「新しい学び合いの場としてのLMSやWebサイトの活用」『IDE 現代の高等教育』，IDE大学協会，
pp. 25-29で報告した内容を元に、全面的に書き改めたものです。データは2020年度（金沢工業大学研究倫理審査
承認番号201004）を基本とし、新たに一部2021年度（同2103310）を用いています。
(2) ここでの「コミュニケーション」は無定義であり、意味やその広がり、深さ等の解釈については回答者に委ねています。
(3) 「教育は引き出すという意味のラテン語に由来する」と言われることがありますが、少なくとも歴史的、言語的には誤りです。中世における“educare”は、例えば罪人を処刑場に引き出すような場面で用いられました。白水浩信（2016）「ラテン語文法書におけるeducareの語釈と用例 ―ノニウス・マルケッル『学説集』とスエウテュケス『動詞論』を中心に―『北海道大学大学院教育学研究院紀要』，
No.126、pp.139-154．
(4) 山田も同様の取組みをしています。山田剛史「オンライン
授業における学修評価をどう考え、実践するか ～振り返りとフィードバックを中心とした実践事例の紹介～」『大学教育と情報』2022年度No.1，pp.4-9．
(5) 技術的な理由により、授業のページはカウント方法が異なります。実数はこの数倍です。

図６ Webサイト利用が有効な時期

図７ 講義形態とWebサイトの利用

これと関連するのが、この双方向型授業が役立った時期（図６）と対面／遠隔授業形態との関係（図７）です。前述したようにこの取組みは、特に講義開始時において科目の意義を理解し、自らの学習に向けた動機づけを意図としています（実際のアクセス状況も狙った通りに推移しています）。つまり、ある段階から自ら能動的学習に取り組んでもらいたいにもかかわらず、受講生はどうやら「講義は先生に教えてもらうもの」という知的依存体質から抜け出せていないようです。講参考文献

義形態についても同様に、教員への依存性を示し[1] 西村秀雄（2000）「教師―学生間での情報の共有による講義の建設的改善 ―インターネットを利用した双方向型授業の試み―」『大学教育学会誌』，22-2，pp.212-218．
[2] 西村秀雄（2009）「学生の動機づけを重視して双方向化型
Webサイトを活用した科学技術倫理教育の改善」『平成18年度〜20年度科学研究費補助金基盤研究（Ｃ）研究成果
報告書（課題番号18607003）』．
[3] 西村秀雄（2004）「金沢工業大学の技術者倫理教育への全学的な取り組み」『大学教育学会誌』，26-2，pp.82-88．

ているように思われます。

４．自律的、自発的な学習の実現に向けてグループ討議の週のみ、前週の学生の反応とコメントをすべて印刷して配布していますが、それを手にした学生は文字通り、食い入るように読ん

JUCE Journal 2022年度 No. 2 21

数理・データサイエンス・AI教育の紹介｢数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）プラス」選定校における教育実践取組みの紹介（その２）
内閣府、文部科学省及び経済産業省は、「AI戦略2019」の一環として､文理を問わず全ての大学・高専生（約50万人卒／年）が正規課程教育において、リテラシーレベルの数理・データサ
イエンス・AIを習得することを目標に､体系的な教育を行う優れた教育プログラムを政府が認定及び選定して奨励するため認定制度を創設しました。
令和３年３月17日から５月14日までの間、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」の公募において、大学、高等専門学校78件申請があり、78件認定されました。
また、認定された教育プログラムの中から、先導的で独自の工夫・特色を有するものを｢数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）プラス」として11件が選定されました。また、認定有効権限、選定有効権限は、令和８年３月31日までとなっています。
本協会では、上記の「認定教育プログラム＋（プラス）」11件の内、大学10件の取組みについて大学に協力を依頼し、提供いただいた教育実践などの取組みを順次（「その２」）などのように紹介することにしました。
なお、公募は、毎年度実施されており、令和４年度は５月20日に申請締切（17時）、８月中に認定及び選定となっています。
以下に「認定教育プログラム」及び「認定教育プログラム+(プラス)」の要件を掲載します。

認定教育プログラム (MDASH-Literacy)の主な要件（「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）概要」より転載）

•
•
•
•

大学、短期大学、高等専門学校の正規の課程
学生に広く実施される教育プログラム（全学開講）
具体的な計画の策定、公表
学生の関心を高め、かつ、必要な知識及び技術を体系的に修得（モデルカリキュラム（リテラシーレベル）参照）• 学生に対し履修を促す取組の実施• 自己点検・評価（履修率、学修成果、進路等）の実施、公表• 当該教育プログラムを実施した実績のあること（人文・社会科学等を含む複数学部等からの履修）認定教育プログラム プラス (MDASH-Literacy+)の主な要件（「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）概要」より転載）• 上記認定要件を満たすこと• 学生の履修率が一定割合以上
全学生の50％以上（３年以内に達成見込みも可）• 大学等の特性に応じた特色ある取組が実施されていること

22 JUCE Journal 2022年度 No. 2

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

数理・データサイエンス教育への北海道大学の取組み
北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター
副センター長１．はじめに大鐘

武雄

２．学部教育プログラム

すでに数理・データサイエンス・AI教育の意義

政府の「AI戦略2019」（2019年６月策定）にはご理解のことと思います。本学では、数理的思て数理・データサイエンス・AI教育に関し、大考および、データを分析し活用する能力を用いて学・高専卒業者全員に必要なレベル（リテラシー

社会における諸問題の解決や、新しい課題の発見、レベル）と、大学・高専の半数程度の学生に必要

そして、データから価値を生み出すことができるなレベル（応用基礎レベル）などの段階に分け、人材を育成することを目的として、数理・データ

修得すべき目標を示しました。これを受けて、数サイエンス・AI教育プログラムを策定しました。

理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシア

このプログラムは、現在も、数理・データサイエ

ム[3]は、各大学・高専にて参照可能な「モデルカンス教育研究センター（MDSセンター）ととも

リキュラム」として、2020年４月に数理・デーに発展を続けています。

タサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカ

幸いなことに、数理・データサイエンス・AI教

リキュラム[4]を、2021年３月には数理・データサ

育に関する取組みに対し、文部科学省「数理・デイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュ

ータサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に

ラム[5]を策定・公開しました。同拠点コンソーシ

おいて、2021年度に認定教育プログラム（リテ

アムの拠点校の一つである本学は、カリキュラム

ラシーレベル）プラスを 、2022年度には認定教策定に関わるとともに、このモデルカリキュラム

育プログラム（応用基礎レベル）プラス の認定に合致するように教育プログラムを策定しました。

を受けることができました。本稿では、これらの本学における数理・データサイエンス・AIに関認定を受けることとなった教育プログラムと、そする学部教育プログラムは、一般教育プログラム、れを支えるいくつかの取組みや、最終的な人材育

専門教育プログラム、実践教育プログラムの３つ成までシームレスに繋げる仕組みについて簡単にに分けられます（図１参照）。以下にこれら３つ紹介いたします。

のプログラムを簡単に説明いたします。

[1]

[2]

ਯ৶ҩॹ‫ॱش‬१ॖग़থ५ઇ୘भ၎ఊঔॹঝ
঳ಹઇ୘উটॢছ঒

௧୅ઇ୘উটॢছ঒

৸৾ઇ୘ఐ৯ٕ ৸ ৾ ૑ ఊ ఐ ৯ٕ‫ٹ‬ੲਾ৾⋛ٕ ௓ တ ఐ ৯ٕ‫ٹ‬ੲਾ৾⋜‫ٹ‬ਯ৾଍஄৻ਯ৾⋛‫⋜؞‬๶ী஋ী৾⋛‫⋜؞‬ো୅଍஄৻ਯ৾‫؞‬ো୅๶ী஋ী৾ ધ௺਱ऐ‫ଁٹ‬ੑ৾
ফઃ৸৾ে॑ৌ଴
ৌ଴যਯয

ৰᄷઇ୘উটॢছ঒

৾৖௧୅ઇ୘ఐ৯
੦ຊ॥‫ش‬५৅ன॥‫ش‬५ে୵ী৙ఐ৯ණ

ে୵ী৙ఐ৯ණ

ਯ৶ী৙ఐ৯ණ

ਯ৶ী৙ఐ৯ණ

঺ভী৙ఐ৯ණ

঺ভী৙ఐ৯ණ

লઠॖও‫ش‬४॑ਔ௙खञ౸঵ਝੑ
ఐ৯म৸৾৖ҩ৾ఐेॉ઀୹

෮঵ଢ଼஢ಉৰᄷ॥‫ش‬५ਖ਻ੰৠৡുਛभञीभৰᄷઇ୘
৾৖૯૵भ੐଑৬਑
৾েभ௧୅प়ॎचथड़‫شॲش‬ওॖॻজॸছ३‫ش‬ঞঋঝૢ৷੦ຊঞঋঝ

図１ 学部教育プログラムの全体概要

JUCE Journal 2022年度 No. 2 23

数理・データサイエンス・AI教育の紹介（１）一般教育プログラムの段階で学ぶことが大切と考えています。

一般教育プログラムは、前述のモデルカリキュ

一般教育プログラムは、必修１科目を含む９科

ラム（リテラシーレベル）に該当します。その主目から４単位以上を修得すると修了となり、令和

眼は、文系理系を問わずあらゆる専門に必要な数

元年度から令和３年度までに約6,000名が修了し理・データサイエンス・AIの基礎力を身につけるました。本学では、修了者のうち希望者に修了証ことにあります。学部１年生を対象とし、全学教を交付しています。

育科目中の９科目を、このプログラムに充てています。中でも情報学Ⅰは必修科目であり、文系理系すべての学生が、数理・データサイエンス・AI
教育に触れるように設計されています。

（２）専門教育プログラム
専門教育プログラムは、モデルカリキュラム（応用基礎レベル）に合致するよう設計されてい具体的には、主に統計や数理基礎を学ぶ科目とます。モデルカリキュラム（応用基礎レベル）でして、線形代数学Ⅰ、 線形代数学Ⅱ、 入門線形は、データサイエンスおよびデータエンジニアリ

代数学、 微分積分学Ⅰ、 微分積分学Ⅱ、 入門微ングの基本的な概念と手法、応用例を学ぶことで、

分積分学、 統計学を開講し、主にデータの取扱データから意味を抽出し、現場にフィードバック

いやアルゴリズムなどを学ぶ科目として情報学するための方法を理解するとされています。本学

Ⅰ、 情報学Ⅱを開講しています。前半の科目にでは、文系理系を問わず多様な専門分野で必要とついては、皆さんも様子がわかるかと思いますのされる数理・データサイエンス・AIのスキルを身で、後半の科目について少し説明させて頂きまに付けることで、自身の専門分野を強化できるよす。

う、分野横断型の科目群（2022年度117科目）

情報学Ⅰは、前述の通り１年生全員の必修科目が各学部から提供されています。これにより、履であり、文系と理系の多様な学生が受講するため、修者のキャリアデザインや、社会が求める専門性

数理・データサイエンス・AIに関する非常に基礎に合わせて、必要なスキルを選択的に修得するこ的な内容を基本としています。前半部分では、情とが可能です。

報倫理・情報セキュリティ等、情報社会に関わる

なお、学生が出口イメージを掴みやすいよう、

基礎知識から、マークアップ言語や表計算ソフト

各科目を大きく３つの科目群：生命分野科目群・を用いた問題解決例を学びます。後半部分は、数数理分野科目群・社会分野科目群に区分しまし理・データサイエンス・AIの代表的なツールであた。また、各科目群は基礎コースから発展コース

るPythonについて学びます。基礎的な内容とはいに進む形式となっており、一般教育プログラムもえ、特に文系は初めて取り組む学生も多いと思わ含めると、数理・データサイエンス・AIの基礎かれます。そのため、Pythonプログラミング演習のら応用までシームレスに修得できる構成になって進捗状況をリアルタイムにチェックするシステム

います。

を導入しました。これについては、後ほど説明し基礎コースは、一般教育プログラムを修了したます。一方、理解度の高い学生には、少し高度な上で、基礎コース科目から６単位以上を修得する

演習課題も用意し、レベルに応じて学習できるよ

ことが修了要件となっています。ただし、数理・う工夫されています。

データサイエンス・AIを十分に修得した人材であ

情報学Ⅱは、情報科学の基礎となるハードウェ
ア・ソフトウェアおよびネットワークのしくみをると認定する目的で、要件に参入できる単位のGPに3.0以上という制約を設けています。

学ぶとともに、数理・データサイエンス・AIが社発展コースは、基礎コースを修了した上で、応会問題解決に役立った実例を学ぶ内容になってい用コース科目から６単位以上を修得することが修ます。特に後半の社会実装に関しては、地方自治了要件となっています。要件に参入できる単位の体や産業界から講師を招いて、学生に最新の活用

GPは同じく3.0以上としています。

例を紹介して頂いています。詳細な技術内容は理解できなくても、数理・データサイエンス・AIが社会の問題解決に必要不可欠であることを１年生

24 JUCE Journal 2022年度 No. 2

数理・データサイエンス・AI教育の紹介たスキルを養成することを目的としています。学（３）実践教育プログラム
モデルカリキュラム（応用基礎レベル）では、部生向け専門教育プログラムと同様に、三つの科

課題解決型学習を効果的に取り入れることが推奨

目群：生命分野科目群・数理分野科目群・社会分されています。本学の実践教育プログラムは、主野科目群に分かれ、37科目が提供されています。

に卒業研究に取り組む学生を対象に、数理・デー

もう一つのDS応用科目は、数理・データサイ

タサイエンス・AIを専門とする教員が個別指導を

エンス・AIの社会問題解決の際に必要となる社会行う課題解決型学習です。全学を対象とした希望

展開力やコミュニケーション力の基礎を養成する

調査とエントリー審査を経て、選抜された受講生ことを目的とし、プロジェクトマネジメント特論と教員とのマッチングを行い、学生の研究テーマ

や科学技術コミュニケーション特論、科学技術政に合わせたオーダーメイド型プログラムとなって策特論などで構成されています。

います（図２参照）。学生の専門性に数理・デー

どちらの科目もエントリーの必要はありませタサイエンス・AIを掛け合わせることで、専門分ん。それぞれ４単位以上の修得で修了となります。

野と数理・データサイエンス・AIのダブルメジャ

希望者には修了証が発行されます。

ーを促進できると考えています。
（２）データサイエンス実践力養成プログラム
ਭ൥৾েभ
ਚര৾৖ಉ

ড়৑੫঵‫؞‬৉্ঽ੘৬ಉਭऐোो৾৖ಉ

このプログラムは、企業や地方公共団体から提供される課題、あるいは修士論文研究等をテーマ੐଑ઇ৩ୖ਻‫୹઀ॱشॹ؞‬৾েਯ৶‫ॱشॹ؞‬१ॖग़থ५‫؞‬$,॑௧୅
धघॊઇ৩

にしたPBL（Project Based Learning）演習を行い、実社会で解決すべき課題を体験するとともに、社
会問題解決に向けた数理・データサイエンス・AIग़থॺজ‫ش‬੐଑ఊവ৏पঞএ‫ॺش‬

଻શ੐଑
ঐॵॳথॢ

実践力を育成することを目的としています。これに加えて、プレゼンテーションに関する指導も行ਯ৶‫ॱشॹ؞‬१ॖग़থ५ઇ୘ଢ଼஢७থॱ‫ش‬い、研究成果を社会に展開するための発想力や、

図２ 課題解決型学習

専門分野が異なる研究開発者や市民に伝えるため

３．大学院教育プログラムのコミュニケーション力の養成も行っています。
このような企業・地方公共団体連携型PBLを修「AI戦略2019」において、大学・高専の最終了した優秀な学生の中から、企業や地方公共団体

的な目標は数理・データサイエンス・AIのエキスとの共同研究に参画する学生が現れることを期待

パート人材を輩出することです。学部教育からエしています。そして、できるだけ共同研究機会をキスパート人材育成へシームレスに展開するため設けてシームレスに人材育成を進めたいという目に、大学院生向けの教育プログラムも構築しまし

的から、産学連携型人材育成プログラムも用意さた。学部教育プログラムの専門教育プログラムとれています。これについては、「５．」で説明いた

実践教育プログラムの同様の構成となっていまします。

す。以下ではそれぞれについて簡単に説明します。
（１）データサイエンス基礎力養成プログラム

４．学生の学びサポート
前述の一般教育プログラムは、基本的に文系理このプログラムは、文系理系を問わず、多様な系問わず１年生全員が履修する情報学Ⅰを必修科

専門分野で必要とされる数理・データサイエン

目としています。１学年約2,600名がPythonプロス・AIスキルを大学院で学び、自身の専門を強化

グラミング演習を効果的かつ効率的に学べるよすることを目的としています。提供科目は目的にう、MOOC（Massive Open Online Course）とし合わせて大きく二つの科目群に分かれています。

て北海道大学数理・データサイエンス教育プラッ

専門教育科目は、各分野においてデータサイエ

トフォーム（MDSプラットフォーム）を整備しンスのスキルを養成する科目群であり、個々のキャリアデザインや、社会が求める専門性に合わせました。
MDSプラットフォームは他のシステムとの認JUCE Journal 2022年度 No. 2 25

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

証連携機能や利用者管理機能等を有しており、後の進捗状況や理解度をリアルタイムに把握するこ

述するように他機関からの利用も可能です。このとが可能となり、学生毎にきめ細やかな指導を行

プラットフォームで提供しているPythonプログラ

えるようになりました。

ミング演習は、情報学Ⅰの講義でも使用されておもう一つのMOOCとして、一般教育プログラム

り、文系理系問わず、Pythonに初めて触れる学生に含まれている線形代数学や微分積分学などの数の導入学習に活用されています（写真１）。

理基礎科目の教育支援システムであるHokudai
Mathematics WeBWorK [6]を整備しました（図４参照）。いつでもオンラインで学べる数学ドリル
により、復習や予習などの独習を広くサポートしています。

写真１ Pythonプログラミング演習教室の例

ここで特に紹介したいのが履修状況の分析ツールです。文系から理系まで広い範囲に亘る学生が

図４ Hokudai Mathematics WeBWorK

受講するため、演習の進捗状況に個人差が大きい
ことが予想されました。大きく遅れをとってしま

教育コンテンツの整備という観点では、放送大った学生は教員の手厚いサポートが必要です。一

学におけるモデルカリキュラムに準拠した講義科方、多数の学生が受講している状況では、その様

目中、リテラシーレベルに該当する「データサイ子から進捗状況を把握することは非常に困難でエンス基礎から応用」に２コマの講義を提供してす。そこで、学生の習熟度を評価・分析可能ないます。さらに、放送大学との共同研究により、「履修データ分析ツール」を独自に開発しました

全47番組の動画向け英語字幕を開発し、前述の（図３参照）。これにより、教員は全ての受講学生

MDSプラットフォームで公開しています。また、

ୖ਻ੲਾ

৾েੲਾ

































$೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

ৰ

૞

૞

়

%೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

ৰ

૞

&೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

૞
ৰ

૞

૞

'೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

ৰ

૞

૞

ਂ
়

(೒

ৰ
૞

ৰ

ৰ

়

়

ৰ
૞

ৰ

়

ৰ

়

়

়
ৰ

ৰ

૞

૞

়

)೒

૞

ৰ

ৰ

়
ৰ

ৰ

૞

ৰ

ৰ

ৰ

ৰ

*೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

ৰ
૞

+೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

ৰ

૞

૞

়

,೒

૞

ৰ

ৰ
૞

૞

૞

૞

ৰ

ৰ

ৰ

ਂ
়

়

ৰ

૞
ৰ

૞

-೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

ৰ

૞

૞

ৰ
়

.೒

૞

ৰ

ৰ

়

়

૞

ৰ

়

ৰ

়

়

ৰ

ৰ

૞

૞

়

ტ୻

૞

ୖ਻૞සর

ৰ

ୖ਻ৰষর

়

ୖ਻়ત

図３ 履修データ分析ツールのイメージ

26 JUCE Journal 2022年度 No. 2

ਂ

ୖ਻ਂ়ત

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

Pythonプログラミング演習だけでなく、2021年

ることができました。また、後述するように、北度にはRプログラミング演習も導入されました。

海道という広い範囲に点在する大学・高専などかリテラシーレベルのモデルカリキュラム「基礎」

らも、容易に受講できたことから、これらのシスに対応する「原理がわかる信号処理」（共立出版）

テムが、距離や各種制限によらず効果的な教育支も出版しています。

援を達成したことは大きな成果といえます。

最後に紹介するのが、学生への個別サポートプ

なお、成績分析などの教学IRを担う運営組織でログラムです。教員が学生からの質問や相談に応ある総合IR室と連携し、プログラミング能力と語じるラーニング・サポートを実施しています。

学科目との成績の相関について、数値エビデンス

MDSセンター内に設置されているラーニングコ

で分析する体制を構築しており、運営組織と教育

モンズ（写真２）での対面相談に加え、オンライの現場のシームレスな接続を、国内でも先進的にン会議ツールoViceを活用した仮想ラーニングコ

実現しています。

モンズでの相談も行っています。Pythonプログラ

最後に、数理・データサイエンス教育強化拠点

ミング演習などやMDSセンターで実施した「数コンソーシアム内データベース分科会の令和３年

理・データサイエンス・AIセミナー」に関する質度までの成果の一つとして、実データが27個公問だけでなく、自分の研究にPythonを活用する方開されています[7]。数理・データサイエンス・AI

法や、AIに関する話題など、データサイエンスにの実社会応用の入り口として、ご利用頂ければ幸広く関わる質問・疑問を解決するお手伝いをして

いです。

います。

５．地域連携・産業界連携
本学は、数理・データサイエンス教育強化拠点
コンソーシアムの拠点校の一つです。東北ブロックの代表校が選定されるまでは、北海道・東北ブ
ロックの代表校として、89校にMDSプラットフ
ォーム上Pythonプログラミング演習を提供しました。
特に北海道内の大学や高専に対しては、北海道
データサイエンスネットワークを設立・運営し、
写真２ ラーニングコモンズの様子

参画機関にデータサイエンス教育のノウハウのみ
ならず、MDSプラットフォームと教育コンテンツを提供して、各機関のデータサイエンス教育実施を支援しています。

৵⍾ૹఐপ৾
ైච৾੹প৾
ైච৘য়প৾
ਨਲ৾ୱপ৾
ਨਲ੊ఐ৾প৾
ਨਲ੊ੲਾপ৾
ዽ஗৾ୱপ৾

図５ 仮想ラーニングコモンズ

前述のMOOCや仮想ラーニングコモンズなど、
オンラインシステムを整備したことにより、コロナ禍の中でも学生の学びを止めることなく実施すਨৄੵ঵প৾
౳ਆୢఐপ৾
౳ਆৈ௧ਨਲ੊প৾ ఝઁႛਓপ৾
૸ୃఐ৾ૼ୒প৾
၀৵ฝৈ௧஼ူੵ঵প৾

Ⴢଡ଼ৈ௧मऒटथ౞ਟপ৾
ၽைৈ௧

図６ 北海道データサイエンスネットワーク

JUCE Journal 2022年度 No. 2 27

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

また、産学連携型人材育成基盤「北大モデル」

くの人材を社会に輩出することが求められていま

による人材養成プログラムの一つに、「データ関す。今後、学生の学びやすい環境をさらに整える

連人材育成プログラム（D-DRIVE）」が採択されことで、数理・データサイエンス・AIの重要性をています。これにより形成された産学コンソーシ

理解し、一般教育プログラムから専門教育プログ

アムで実施された共同研究では、博士課程学生がラムやその先へと進む学生を今後ますます輩出すリサーチアシスタントとして雇用されながら実社ることが最も重要であるといえます。

会での課題解決に数理・データサイエンス・AIを本学の教育プログラムは開始されてから４年目

応用するという実践的スキルの修得が行われていを迎えました。少しずつ進化をしているとはいえ、ます。このような仕組みは、モデルカリキュラム

学内においても、また、他大学との連携においてに基づいた教育プログラムを修了した学生の出口

も、まだ把握しきれていないニーズがあると思いの一つになっており、導入から実践までシームレます。2022年度からは拠点コンソーシアムの体

スな教育・育成環境が整っています。

制が変わり数理・データサイエンス・AI教育強化「AI戦略2019」で重要視されている社会実装

拠点コンソーシアムとなりました。拠点校・特定の課題解決を学ぶ上で、このようなコンソーシア

分野校・連携校も着実に増加しています。本学にムは重要な役割を果たしています。本学の教育プ

とって、このコンソーシアムでさらなる教材・プ

ログラムは企業や地方自治体からも高く評価さログラムの充実を図ることはもちろんのこと、興れ、札幌市・ニトリ・本学の連携協定に基づき、味を持たれている大学・高専への宣伝や、隠れた

令和元年８月にデータサイエンス教育研究に関連

ニーズの把握など、取り組むべき課題は多いと思する寄附講座「ニトリみらい社会デザイン講座」

います。数理・データサイエンス・AI教育強化拠が設置されました。令和３年３月にはニトリ、本点コンソーシアムの拠点校として、また、北海道学、札幌市、北海道の４者協定が締結されているブロックの代表校として、今後も数理・データサなど、地域連携・産業界連携にも積極的に取り組

イエンス・AI教育の充実に努めます。

み、また、順調に発展しています。
企業人材の学び直しやリスキリングも、数理・
データサイエンス・AI教育の大きな役割の一つと考えています。企業が求める数理・データサイエ
ンス・AIに関するスキルセットを整理して、研修
コンテンツを設計し、MDSプラットフォームを利用したオンライン研修も行っています。

６．終わりに以上、本学における数理・データサイエンス・
AI教育について簡単に説明いたしました。筆者は
令和４年４月から数理・データサイエンス教育・
研究センターの一員となりましたので、先人たちの成果をできるだけ記載したつもりです。不十分な点がありましたら、どうぞご容赦ください。
昨年度の認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラス認定に引き続き、認定教育プログラム（応用基礎レベル）プラス認定を受けたことは、本学の教育プログラムや関連する取組みが高く評価されたと素直に喜ばしく思います。ただし、これらの認定プログラムは教育の質を担保するだけ
でなく、「AI戦略2019」で目標とされる極めて多28 JUCE Journal 2022年度 No. 2

参考文献および関連URL[1] 令和３年度「数理・データサイエンス・AI教育
プログラム」の認定・選定について
https://www.mext.go.jp/content/20210804mxt_senmon01-000016191_2.pdf[2] 令和４年度「数理・データサイエンス・AI教育
プログラム」の認定・選定について
https://www.mext.go.jp/content/20220824mxt_senmon01-000188414.pdf[3] 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html[4] モデルカリキュラム （リテラシーレベル）
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html[5] モデルカリキュラム （応用基礎レベル）
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html[6] Hokudai Mathematics WeBWorKhttps://webwork.sci.hokudai.ac.jp[7] 教育用データ提供システム
https://data.mdsc.hokudai.ac.jp

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

北海道医療大学の数理・データサイエンス・AI教育
取組みの概要北海道医療大学教授

二瓶裕之

北海道医療大学
講師

西牧

可織
(左から
から二瓶、西牧）

１．はじめにして、主にしてに「情報処理演習」からなるからなる授業科目群群

北海
北海道医療大学（以下、本学）における下における数理デ
デ

を設定し
し、令和４
令和４年度以降入学の降の学生からはからは、全ータサイエンスAI教育プログラム
ータサイエンス
プログラム（以下、
下 MDASH）

員がが 当該プログラム
該 プログラムをを 履 修できるようにしましできるようにしましの 取組みについて
みについて 報告します。
告 します。本学MDASHはは文た。さらに、一部の
た。さらに
の学部では
では、「選択」を扱う
を う科

部科学省MDASHリテラシーレベル
リテラシーレベルにに 認 定されされ、目としてとして「情報科学」も用意してもして、習熟度の熟 の高い
い

さらに、MDASHリテラシーレベルプラス
さらにリテラシーレベルプラスにも
にも選

学生に
に、自らの
らの専門
専門領域とのかかわりを域とのかかわりを踏踏まえな定されました。そのされました。その特色は
は「学生どうしのどうしの学びあびあ

がらより高度な
がらより
な知識や
や技術を
を修得できるようにしできるようにしい とい」と「内製化したしたAIのの活用」です。このようなです。このようなています。

MDASHに
に 本学が
が 取り
り 組んだ
んだ背
背 景には
には、かねてよ
かねてよ

本報告では
告 では、まず、本学MDASHの
まずの 取組みのみの概概り実施している
している教育支援システム
システムの
の内製化と
とICT

要として
として、MDASHのの対象学生、授業科目の
象
の構成、
成

を活用した
した学びあいのびあいの取組みにあります。
みにあります。

授業でで扱う
う学修テーマ
テーマについてについて紹介します。
します。次にに、教育支援システム
システムについてについて、本学では
では、独
独自の
の

MDASHのの 特色となっているとなっている「学生どうしのどうしの学び
び

教育手法を
法をICTによりにより具現化することをすることを目的としとしあい とあい」と「内製化したしたAIのの活用」による学修教育
による

て
て、15
5年以上にわたり
上 にわたり教育支援システム
システムを
を独自

支援についてについて、授業内容とと合わせながらわせながら、具体的に開発（内製化）してきました。
してきました。最近ではでは、教育に紹介します。
します。

支援システムシステムにに AI解析機能を
機能 を 拡充
拡充しながらしながら教育DX（デジタルトランスフォーメーション
デジタルトランスフォーメーション）をを進めています。

２．MDASHの概要
本学MDASHはは 、薬薬学部、歯学部、看護福祉学
歯
看

ICTを
を活用した
した学びあいについてもびあいについても、情報リテ
リテ部、心理科学部、リハビリテーション
心リハビリテーション科学部、医ラシー教育において
ラシー
において、Googleドキュメント
ドキュメントをを利用

療技術学部のの医療系６学部のすべてにおいて
系のすべてにおいて開講したオンライングループワーク
したオンライングループワークややGoogleフォーム
フォーム

をしています。学生総数はをしています。
は 約3,000名であり
であり、

を利用した
した学生どうしのどうしのアンケート
アンケート調査（同僚間

2 2
2021年度ににMDASHのの履履修対象者となった
象 となった初
初年次などの授業方略を
を取り
り入れ
れ、一定
アンケート ）などの学生はは約700名でした。
7
でした。

[1]

の教育効果をあげてきました。
をあげてきました。

次ページ
ページ表１にはには、MDASHをを 構成する
成 する授業科

このような中
このような中、政府から
政 からAI戦
戦略20192 9[22]が発表ささ

目をを提示しました。ここでしました。ここで、〇〇が付記されたされた授業

れるとともに、大学等におけるれるとともに等における情報リテラシー
リテラシー教科目でで 、コア
コア学修項目であるである「導入」、「基礎」、

育 に 対 し て MDASHへへの転換が求められ、「心心得」を修得します。またをします。また、〇〇が付記されたされた授MDASHにに関するするスキルセットスキルセットとと 学修目標も
標も策定

業科目の
の背景色は
は白色になっていますがになっていますが、これはこれは、されました 。 MDASHにはには、４つの学修項目が４つのが必須科目であることを須であることを示しておりしており、全てのての学部でで、あり そのうちの つ 「導入」、あり、そのうちの３つ（
「基礎」、
「心
心得」）

MDASHのの コア
コア学修項目をを 必須科目で須で 修得できるできるがコア
コア学修項目とされとされ、もう１つの「選択
もう つの
」は学
は

ようにしています。

[3]

生の
の学修歴や
歴や習熟度合い
熟 合い等に応じてじて設定される
される項目とされました。
とされました。
本学MDASHでは
では、コア
コア学修項目を
を 扱う
う 科目と
と

一方、一部のの学部ではでは、※が付記された※がされた授業科
目がありますががありますが、ここでは、MDASHの
ここではの 「選択」
を修得できるようにしています。またできるようにしています。また、背背景色ががJUCE Journal 2022年度 No. 2 29

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

表１ MDASHを構成する授業科目〇がコア学修項目（
「導入」
、
「基礎」
、
「心得」
）
、※が「選択」を扱う（灰色は選択科目）‫ڭ‬ফ‫؞‬৐਋

৾৖

৾ఐ

ఇ৾৖

ఇ৾ఐ

‫س‬ੲਾఐ৾

ຓ৾৖

ຓ৾ఐ

‫ش‬

่૧৾ఐ

่૧ૣක৾৖

ੱ৶ఐ৾৖‫ش‬‫س‬ੲਾ૪৶౰ಆ

ಏ෫ૣක৾ఐ
ಏ෫ੱ৶৾ఐ

়৊৫൥૑೼‫౐ڭ‬ਜ਼ ‫پ‬ੲਾఐ৾‫پ‬੦ຊଁੑ৾

૑೼‫౐ڭ‬ਜ਼ಏ෫ਫ਼ਪ৾ఐ

‫ش‬૑೼‫౐ڭ‬ਜ਼‫ش‬‫ش‬૑೼‫౐ڭ‬ਜ਼

‫ش‬

‫ش‬

‫ش‬

‫ش‬

‫ش‬

‫ش‬

়৊৫൥
৭උ‫౐ڮ‬ਜ਼

‫ش‬

়৊৫൥
‫ش‬

‫ڮ‬ফ‫؞‬৐਋૑೼‫౐ڮ‬ਜ਼৭උ‫౐ڮ‬ਜ਼‫پ‬ੲਾఐ৾

૑೼‫౐ڭ‬ਜ਼੉ୁലಁ௜১৾ఐ
ୢ௜ૼ୒৾৖

૑೼‫౐ڭ‬ਜ਼‫س‬ੲਾ૪৶౰ಆ⋜‫س‬ੲਾ૪৶౰ಆ

੿঵௜১৾ఐ

‫س‬ୢ௜ੲਾ૪৶౰ಆ

‫س‬ੲਾ૪৶౰ಆ⋛৶৾௜১৾ఐ
জঁঅজॸ‫ش‬३ঙথఐ৾৖

‫ڭ‬ফ‫؞‬৏਋૑೼‫౐ڮ‬ਜ਼ ‫س‬ੲਾఐ৾‫ش‬‫س‬ୢ௜ੲਾ૪৶౰ಆ

૑೼‫౐ڭ‬ਜ਼‫پ‬ੲਾఐ৾

૑೼‫౐ڮ‬ਜ਼‫پ‬੦ຊଁੑ৾

૑೼‫౐ڮ‬ਜ਼
়৊৫൥

‫ش‬

‫ش‬

‫ش‬

‫ش‬

灰色になっているになっている授業科目はは、選択科目であるこであるこ

限られていますがられていますが、授業スライド
スライドなどのなどの教材をを共とを示しています。
とをしています。

通化したりしたり、クラウドアプリケーション
クラウドアプリケーションを
を活用し
し

表２は、2
2022年
22 度 の 前 期 と 後 期 に お け る

てレポート
レポートや
や授業コメント
コメントなどをなどを一括で括で管理した
したMDASHにに関わるわる授業科目のの 開講時限です。ここです。ここりすることでりすることで、これらの授業科目をこれらのを実施していましていまで、リハビリテーション
リハビリテーション科学部「基礎統計学」ととす。なおす。なお、MDASHでで 使用している
している授業スライド
スライド

歯学部「医療情報処理演習」は２は２時限連続の連 のクオなどはなどは、本学DX推進計画にしたがってにしたがって、DX推進

ーター制
ーター
制で実施しています。またしています。また、薬薬学部「文章計画サイト
サイトにに公開しています。
しています。

指導」とと 「情報科学 」ならびに、医療技術学部
ならびに

図１には
には、コア
コア学修項目をを扱う
う授業科目のの例とと「医療情報処理演習」とと「情報科学」は３
は 時限連
連

して
して、看
看護福祉学部でで開講している
している「情報処理演

続で
で 開講し
し、15週
5週 のうちののうちの５週週 を 使ってって実施をを習 」の学修テーマのテーマとと MDASHのの コア
コア学修項目とのとのしています。

対応をまとめました。
応をまとめました。「情報処理演習」には、５にはつのつの学修テーマ
テーマがありがあり、例えば
えば、「数理データサ
データサ
イエンス
イエンスAI」は、モデルカリキュラム
は モデルカリキュラムのの表とと線に

表２ MDASHに関わる授業科目の開講時限よりより結ばれたばれた「社会でで生きている
きている変化、データ
データ・（ ）内は学部名の冒頭文字
৐਋



া

ౌ

਷

੦ຊଁੑ৾ ੲਾ૪৶౰
‫ق‬জ‫ك‬਽

AI利活用のの最新動向
動向」と「データと データ・AI利活用のた
のた

স

めの
めの技術、データ
データ・AI利活用のの現場場」の学修内容のੲਾ૪৶౰に相当していることをしていることを示しています。
しています。

ಆ‫ق‬জ‫ك‬ಆ‫كੱق‬

ધฆ੐଑ੲਾ૪৶౰ ੦ຊଁੑ৾

‫ق‬ఇ‫ك‬ಆ‫ك่ق‬

‫كੱق‬

਽

স

ੲਾ૪৶౰ಆ
৾ఊ崮嵤嵆౸঵৚ਯ৶嵣崯嵤崧崝崌崐嵛崡嵣$,‫ق‬嵒崮嵑崟嵤嵔嵁嵓‫ك‬嵊崯嵓崓嵒崕嵍嵑嵈ਯ৶崯嵤崧崝崌崐嵛崡$,

‫ع‬





崿嵔崤嵛崮嵤崟嵏嵛

‫ع‬







崯嵤崧ীෲ

‫ع‬







崯嵤崧૪৶岝崯嵤崧ૐੑ岝‫ع‬
崯嵤崧ীෲ





ੲਾ崣崕嵍嵒崮崋峒嵊嵑嵓




৏਋

া

ౌ



ୢ௜ੲਾ૪



ୢ௜ੲਾ૪ ৶౰ಆ‫؞‬ੲ
ਾఐ৾
৶౰ಆ



‫ق‬ຓ‫ك‬

਷

ੲਾఐ৾

ੲਾఐ৾
‫ق‬ఇ‫ك‬‫ق‬ୢ‫ك‬

ੲਾఐ৾

‫كੱق‬

‫ك่ق‬

‫ع‬঺ভ峑କ岷峐岮峵૗৲岝崯嵤崧嵣$,ਹણ৷峘ਈৗ৿਱
঺ভ峑ણ৷岿島峐岮峵崯嵤崧岝崯嵤
崧嵣$,峘ણ৷୩ୠ
崯嵤崧嵣$,ਹણ৷峘峉峫峘ૼ୒岝崯嵤崧嵣$,ਹણ৷峘ਠৃ崯嵤崧嵣$,ਹણ৷峕岴岻峵೏ਔহඨ岝崯嵤崧峼ஹ峵঱峑峘೏ਔহඨ崯嵤崧峼ഭ峪岝崯嵤崧峼ହ৥峃峵岝崯嵤崧峼ඞ岰

図１ 「情報処理演習」であつかう学修テーマ

次ページ
ページ表３にはには、「選択」を扱う
を う授業科目のの例としてとして、同じく
じく、看看護福祉学部でで開講している
している

これらの授業科目を
これらの
を二瓶と
と西牧の２
の２名体制で制で担「情報科学」の学修テーマのテーマをを提示しました。
しました。「情報当をしていますをしています（「文章指導」については担当教
については科学」では、
では 「選択」での学修項目となっているでのとなっている員10名ですがですが、MDASHに
に関わる
わるテーマ
テーマについてについてプログラミング基礎、機械学習、自然言語処理な
機械
な

は二瓶と
と西牧で
で担当しています
しています）。
。担当教員数ははどをどを学べるようにべるように設計しています。
しています。

30 JUCE Journal 2022年度 No. 2

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

表３ 「情報科学」であつかう学修テーマ

৾ఊ崮嵤嵆



଻যੲਾ岝ᅮ੡৲૪৶岝ੲਾ崣崕嵍嵒崮崋嵤崯嵤崧૪৶岝崯嵤崧ૐੑ岝崯嵤
崧ীෲ

౸঵৚
‫ع‬
‫ع‬



崿嵕崘嵑嵇嵛崘੦ຊ

‫ع‬



ਃ༊৾ಆ

‫ع‬

ঽே੉ୁ૪৶

‫ع‬３．MDASHの特色：
学生どうしの学びあい（１）オンライングループ

がら、社会でがらで起きている
きている変化ややAI最新技術のの活用
例についてについて講義をします。
をします。
続く２
く２回目の
の授業では
では、医療分野における野におけるAI活用についてについて、学生一人ひとりがひとりが情報検索をします。
をします。
しかし、医療分野における野におけるAIのの活用事例についてについて
しかしも、インターネット
インターネットには
には、膨
膨大な
な量の
の情報が
が公開
されています。そのため、一人のされています。そのため
の学生が
が調査でき
でき
る情報量にはには限りがあります。
りがあります。
そこで、各
そこで
各自が
がインターネット
インターネットで
で検索した
した情報
をグループ
グループ内でで共有することをすることを目的としてとして、オンオン
ライングループをライングループを実施しています。これによりしています。これにより、
グループの
グループ
の学生一人ひとりがひとりが異なる
なる着眼
着眼点で
で調査

MDASHのの特色としてとして、まずは、
まずは 「学生どうしの
どうしの

した結果が
した
が共有され
され、一人ではでは検索しきれなかっ
しきれなかっ

学びあいびあい」について紹介します。
についてします。「学生どうしの
どうしの

た量の
の情報や
や、一人ではでは気気づくことができなかっ

学びあいびあい」として取りとして り入れている
れている授業方略のの１つつた観点からのからの情報をを把握できるようにしています。
できるようにしています。

が、オンライングループワーク
オンライングループワークです。
です。オンライン
オンライン

同様に様に、図１にに示した
した学修テーマ
テーマ「データ分析」
データ

グループワークではグループワーク
では、複
複数の
のユーザー
ユーザーが
が同時に
に書

でも、オンライングループワーク
でもオンライングループワークを
を取り
り入れてい
れてい

き込みできるオンラインドキュメントであるます。「データ
データ分析」では、７回目の
では ７
の授業で
で総務

Googleドキュメント
ドキュメントをを使います。
います。オンライングル
オンライングル

いながら
省統計局「統計ダッシュボード
局
ダッシュボード」[44]を 使いながらープワークでープワーク
で グループになった
グループ になった学生は
は、１つの
つの

データ分析のデータの手法を法を学ぶとともにぶとともに、データ
データ分析を
を

Googleドドキュメントファイルを共有します。

通して
して今
今まで
まで気
気づかなかったようなづかなかったような広
広く社会に
に起

Googleドキュメント
ドキュメントにはには、定められた
められたテーマ
テーマにに沿きている現象や象や課題をを見つけるようにします。
つけるようにします。

って、図２のようにって２のように学生が
が自身の
の意見を
を書き込み
み

続く８
く８回目の
の授業で
で、自身が
が発見した
した問題や
や課

ますが、同時に
ますが
に、他
他者の
の意見が
が書き込まれる
まれる様子
様子

題について
について、オンライングループワーク
オンライングループワークをを実施ししもリアルタイム
リアルタイムにに見ることができます。
ることができます。

ます。ここでも、グループます。ここでもグループ内でのでの情報共有をを主なな目的としていますがとしていますが、問題や
や 課題を
を発
見するのが
するのが難
難 しい学生にとってはしいにとっては、他
他者のの 意見をを 手掛かりにして掛 かりにして自分のの考えを発することができるようになるなどすることができるようになるなど、発想のきっかけ想 のきっかけ作りとしてもりとしても実施してしています。
（２）同僚間アンケート「学生どうしのどうしの学びあい
びあい」を
を 取り
り入
れるためのもう つのれるためのもう１つの授業方略がが 同僚
間アンケート
アンケートです。
です。同僚間アンケート
アンケート
では、Googleフォーム
ではフォームをを 利用してして、定められたテーマ
められた
テーマにしたがってにしたがって、クラス
クラス
の学生に
に対して
してアンケート
アンケート調査をを行い
い、

図２ Googleドキュメントへの書き込みイメージ

その結果を
その
を分析して
して、データ
データのの読み取りをりを行いまいまオンライングループワークは
オンライングループワーク
は、まず、図１に
まずに示す。

した学修テーマ
した
テーマ「数理データサイエンス
データサイエンスAI」でで取同僚間アンケート
アンケートをを取りり入れているのはれているのは、まずまず、り 入れています。
れています。「数理データサイエンス
データサイエンスAI」でで学修テーマ
テーマ「データ処理、データ
データ
データ集計、データ
データ分

は 、授業のの 初 回にに 、 内閣府「Society
閣
5.0」などなど析」です。このです。このテーマ
テーマについてはについては、10回目のの授Society 5.0や
やAIに
に関する
するWebサイト
サイトをを教材としなとしな

業でで、スプレッドシート
スプレッドシートを
を使って
ってデータ
データの
のフィル

JUCE Journal 2022年度 No. 2 31

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

タリングや
タリング
やクロス
クロス集計などのなどの基本的ななデータ
データ処理

るようになることです。
るようになることです。例えば
えば、図３にようににようにと データ集計のデータの スキルを
スキル を 修得します。さらにします。さらに、

「迷惑
迷惑メール
メールを
を 週 に 何通程度受信していますか
何
受信 していますか」

フォームを
を使って
ってアンケートフォーム
アンケートフォームをを作
Googleフォームなどの情報セキュリティー
セキュリティーについてのについての実態調査を態をなどのったり、アンケート
ったり
アンケート結果ををダウンロード
ダウンロードしてして複複数行いい、その結果から
そのから、インターネット
インターネットを
を安全に
に使

項目間で
でクロス
クロス集計したりする
したりするスキル
スキルを
を修得しま
しま

うための
うための最適な
な方策を
策を多面
多面的な
な視点から
から発想でき想できす。

るようにしています。

続く
く 11回目のの 授業でで 、同僚間アンケート
アンケートをを実しています。ここでは、「コロナ
コロナ禍
禍における
における大
施しています。ここでは４．MDASHの特色：内製化したAIの活用

学生活」といったテーマ
といったテーマにに従ってって、クラス
クラスのの学生（１）授業支援としての活用に対してして学生自身ががアンケート
アンケート調査をを行います。
います。

次にに 、「内製化した
したAIのの 活用 」による学修教育
による

主な
な目的は
は、実体験を験を通してして、データ
データ分析にに問わわ

支援についてについて紹介します。
します。現在、内製化した
在
したAIと
と

れるスキル
れる
スキルを
を学ぶことです。
ぶことです。例えば
えば、データ
データの
の種

して
して、最も
も頻繁
頻繁に
に使用している
しているシステム
システムが
が自然言

類や
や種
種別（数値、文字、単位など
値
字 単 など）を明確にしな
を
にしな

語処理に
に関する
するシステムシステムです。そのです。その１つが、講義
つががら質問項目をがらを設定しなければしなければ正確な
なデータ
データ分析

ノート
ノート可視化システム
システムです。ここではです。ここでは、pythonののができないこと またができないこと、また、学生間の
の生きた
きたデータ
データ、

自然言語ライブラリ
ライブラリである
であるnlplotをを 使っておりっており、

つまり、実データ
つまりデータであるからこそであるからこそ生じる
じるデータ
データの
の

AIというよりもというよりも、テキストマイニング
テキストマイニングの
の範疇にあ
範疇にあ

ばらつきや誤差ばらつきや誤差のの扱いをしなければならないこと
いをしなければならないことるシステム
システムです。このです。このシステム
システムではでは、講義ノート
ノート

などです。

をテキストマイニング
テキストマイニングしてしてサンバーストチャート
サンバーストチャート

最後のの学修テーマ
テーマ「情報セキュリティー
セキュリティー」でもでも、
同僚間アンケート
アンケートをを実施しています。このしています。このテーマ
テーマやワードクラウド
ワードクラウドなどをなどを作ることでることで、講義ノート
ノート
の可視化を
を図っています。
っています。

では、13回目のではの 授業で
で 、 総務省「国民のため
国民 のため情講義ノート
ノート可視化システム
システムをを 利用しているの
しているの

5]
[5

として、悪意ああ報セキュリティサイト
セキュリティサイト」 を 教材としてが 、「数理データサイエンス
データサイエンスAI」や「情報セキュやセキュ

る情報搾取、データ
搾
データ改
改ざん
ざん、情報漏洩などによる漏洩などによるリティー」をテーマ
をテーマとしたとした授業です。ここではです。ここでは、セキュリティー事故の故の調査、ならびに
ならびに、インター
インター

グループワーク
グループワークのの 前にに 、30分間程度のの 事前講義

ネットを
ネット
を安全に
に使うための
うためのスキル
スキルについてについて講義をををしています。そこでをしています。そこで、講義のの内容についてのについての理します。

解をを深めるためにめるために、講義をを聞きながらきながらメモ
メモをを取りり、

同僚間アンケート
アンケートはは14回目の4の 授業でで 実施しましま

講義後ににメモ
メモをもとにをもとにGoogleフォーム
フォームからからノート
ノート

す。ここでは、「インターネット
す。ここではインターネットを
を安全に
に使うた
うた

（400〜800
4
8 文字程度）を
字を 提出してもらっていましてもらっていまめにはどうしたらよいのか？ といっためにはどうしたらよいのか？」といった課題にし
にし

す。さらに
す。さらに、講義のの記憶が憶が定かなうちに
かなうちに即時にに、たがってアンケート
たがってアンケート調査をを学生同士で士で行います。
います。

講義ノート
ノート可視化システム
システムによりにより講義ノート
ノートの
のフ

主な
な目的は
は、実態調査に態に基づいたづいた課題解決ができ
決ができィードバックィードバックをしています。
をしています。
次ページ
ページの
の図４は
４は、「数理データサイエンス
データサイエンスAI」
で提出されたされた講義ノート
ノートにに対してして、講義ノート
ノート可視化システムシステムでで作ったったサンバーストチャート
サンバーストチャートのの例です。
です。例えばえば、サンバーストチャート
サンバーストチャートか
からは
らは、講義
ノート
ノートには
には３つのテーマ
つのテーマ（サンバーストチャート
サンバーストチャート
中央の０〜２）が含まれていて、それぞれ、「Society 5.0〜Society 1.0」、「自然言語処理にに関するするAI」、「ビッグデータ
ビッグデータ」がテーマがテーマとなることがとなることが読み取れます。
れます。
このような結果を
このような
を、学生に
にリアルタイム
リアルタイムにに提示することですることで、例えば
えば、自分のの講義ノート
ノートに
に３つの
つの
テーマ
テーマの
の内容が
が過
過不足なく
足なく記載されていたのか
載されていたのか、
またまた、適切な
切な用語でで内容をまとめることができてをまとめることができて

図３ 同僚間アンケートの例

32 JUCE Journal 2022年度 No. 2

いたのかなどを確認できるようにしています。ま認できるようにしています。ま数理・データサイエンス・AI教育の紹介

図４ サンバーストチャート

た、教員にとってもにとっても、講義の
の内容が
が学生へ
へ、

60

どのように伝
どのように伝わったのかを確認できる
認できる効果#2

同じくじく自然言語処理にに関するするシステムシステムとといます。ここでは、自然言語ライブラリ
います。ここではライブラリでであ る doc2
2 vecななどを使っていますが、
doc2
2vecは
は ニューラルネットワークモデル২ਯ␟৾েਯ␠

して、正答類似度提示システム
して
システムも
も利用して
して

#1

50

もあります。

の一つとなっています。このつとなっています。このシステムシステムでは
では、

#3

30
20
10
0

学習させて
させてdoc2
2vecモデル
モデルを
を 作り
り、このモ
この モ

0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
0.55
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1

過去に
に提出されたされた要約のの文章ををシステムに
システムに

40

デルを
デル
を 使って
って正答とのとの類似度をを 推測しましまਫ௦థ๚২(1岶౥৸঳ಱ)す。

図５ 正答類似度の分布

正答類似度提示システム
システムをを利用しているのがしているのが、文章指導をを学修テーマテーマとしてとして扱う
う授業科目です。
です。

する学生の
する
の正答類似度のの分布です。これはです。これは、同じ
じ

この授業では
このでは、例えば
えば、文章のの要約などのなどの課題がが要約のの課題をを３回（#1〜#3）提出してもらった
してもらったありますが、学生にはありますがには、要約のの 要領（コツコツ）をを結果になります。
になります。初初 回（#1）のの 提出から
から３回目

徐々に
徐々
に伝えながらえながら、同じじ要約のの課題をを繰り返し提（#3）のの提出にに至る結果からから、学生がが要約のの要領出してもらっています。このようにしてしてもらっています。このようにして課題をを提をつかむにつれて、正答類似度がをつかむにつれてが高まっているこ
まっているこ出するたびにするたびに、正答類似度のの提示システムシステムによりにより、とがわかります。このように、正答類似度のとがわかります。このようにの結果

学生一人ひとりにひとりに正答とのとの類似度をを即時にに提示ししを学生一人ひとりにひとりに即時ににフィードバック
フィードバックするこ
するこ

ています。

とで、徐々
とで
徐々に
に要約の
の要領をつかめていることををつかめていることを実

図５はは、2022年度に2 22に 実施した
した要約の
の 課題に
に対

感できるようにしています。
できるようにしています。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 33

数理・データサイエンス・AI教育の紹介（２）学修教材としての活用

義ノート
ノート可視化システム
システムやや正答類似度提示システ
システ「内製化したしたAIのの活用」による
による学修教育支援ににムです。これらのです。これらのシステム
システムによりにより、講義ノート
ノートをを

ついては さらに 「内製化した
ついては、さらに、したAIをを 教育支援の
の

したグラフ
グラフや
や正答類似度を
を学生へ
へフィード
可視化した

みならず学修教材としてもみならずとしても活用するする」といった新といったバックバックしています。
しています。内製化したしたAIのの活用ポイントポイント法も構築しています。この築しています。この取組みをみを実しい活用方法もは即時性です。
性です。講義ノート
ノートののフィードバック
フィードバックやや正践しているのがしているのが、「選択」を扱う
を う授業科目においにおい答とのとの類似度（得点）はは、AIをを利用しなくともしなくとも学てです。例えばてです。
えば、表３にに示したした「情報科学」では、では生へへ提示できますができますが、AIをを活用することですることで、授業

機械学習や機械
や自然言語処理をを学修テーマテーマとしていま
としていま

リアルタイムにに学生へへフィードバック
フィードバックできできの中でリアルタイム

すが ここでは 「講義ノート
すが、ここでは、
ノート可視化システム
システム」

るようになりるようになり、学びのびの実感をよりをより身近にに得られるられるや「正答類似度提示システム
システム」のプログラムのプログラムをを学ようにしています。

修教材としてとして使用しています。
しています。
例えば
えば、「講義ノート
ノート可視化システム
システム」で使っで っているサンバーストチャートているサンバーストチャートをを 描 画するためにするためにまた、内製化したまたしたAIをを教育支援のみならずのみならず学修教材としてもとしても活用するといったするといった内製化AIの
の新しい
しい
活用モデル
モデルも
も構築しているところです。
築しているところです。

は、ストップワード
ストップワード、最小頻出数、ノード
小頻
ノード数などなど

現在も
在 も 、本学のの DX推進計画にに 沿 ってってAIのの 内製の 幾 つかのつかのパラメータ
パラメータをを 設定するする必要がありまがありま化もも進めておりめており、いま特に
いま に力をを入れているのがれているのが、す。そこで、サンバーストチャート
す。そこでサンバーストチャートののプログラム説
説明可能な能なAI（XAI: eXplainable AI）によるによる個別最を学修教材としてとして学生へ
へ提示してして、パラメータ
パラメータをを適化教育です。
です。深層学習によるによる予測・判断は
判断はAIのの鍵変えることでえることで、サンバーストチャート
サンバーストチャートの
の結果がど
がど

となる
となる技術ですがですが、これを、個別最適化教育へ
これをへ繋のように変わるのかをのようにわるのかを視覚的にとらえながら
覚 にとらえながら、自げるためにはげるためには、どのような理由や
由や根拠
根拠に
に基づいて
づいて、

然言語処理のの仕組みをみを学べるようにしています。
べるようにしています。

AIがが予測・判断をしたのかを判断をしたのかを説説明できることができることが重重またまた、「正答類似度提示システム
システム」にも、深層にも要になってきます。そこでになってきます。そこで、AIををXAIへと
へと転換
転換し
し

学習特有の
のハイパーパラメータ
ハイパーパラメータ（エポック数やエポック やバて予測・判断の判断の理由や由や根拠根拠をを明確にすることでにすることで、ッチサイズなど
ッチサイズ
など）を含
を含めて
めて、様々
様々な
なパラメータパラメータをを学生一人ひとりに
ひとりに個別最適化したした学修計画がよりがより設定するする必要があります。そこでがあります。そこで、深層学習をを用

具体的、かつ
かつ、高い
い信頼性
信頼性を
を持って
って提示されるもされるもいた予測プログラム
いたプログラムを
を学修教材としてとして学生へ
へ提示

のと
のと考
考えます。
えます。XAIについてのについての成成果などについてなどについてして、ハイパーパラメータ
してハイパーパラメータをを変えることでえることで予測精
精

も、今
今後、引き
引き続き
き報告できるようにしていきた
告できるようにしていきた

度がどのようにがどのように変わるのかをわるのかを実感しながらしながら、深層

いといと考考えております。

学習のの仕組みをみを学べるようにしています。
べるようにしています。
教育支援システム
システムにに使っているっている深層学習ややAIののプログラムをプログラム
を学修教材にに落としとし込むことでむことで、学生
は、AIの
の動きを
きを身近に
に感じながらじながら、その技術もそのも学べるようにするなど学修効果のべるようにするなどの向上向上をを図っていま
っていま
す。

５．むすび
本学MDASHのの 特色であるである「学生どうしのどうしの学びび
あい とあい」と「内製化したしたAIのの活用」について紹介しについてしました。「学生どうしのどうしの学びあい
びあい」を取りを り入れる
れる
学修方略としてとして、オンライングループ
オンライングループと
と同僚間ア
ア
ンケートを
ンケート
を紹介しましたがしましたが、これにより、自分一
これにより
人では
では気
気づくことができなかった
づくことができなかった意見やや発想に想に触れることができたり、学生同士かられることができたり士から取得できる
できる実データをもとにしたデータをもとにしたデータ
データ分析などができたりすなどができたりするようにしています。
「内製化したしたAIのの活用」として紹介したのが
として
したのが講

34 JUCE Journal 2022年度 No. 2

参考文献および関連URL[1] 西牧可織,
織 二瓶裕之：“クラウド
裕之： クラウド活用によるによる同僚
間アンケート
アンケート調査をを 取りり 入れた
れた問題発見課題解
決型協働学修”, 私立大学情報教育協会,
決型協働
私立
協
ICT利用
による教育改善研究発表会,
改 研
pp. 113-116
6 (2
2019)
9
[2
2] 内閣府AI戦閣
戦略”，https://www8，8.cao.go.jp/cstp/ai/[3] 文部科学省“数理・データサイエンス
データサイエンス・AI教育”，
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datas
cience_ai/00001.htm[44] 統計局：“統計ダッシュボード
局：
ダッシュボード”,
https://dashboard.e-stat.go.jp/[55] 総務省：“国民のための： 国民のための情報セキュリティサイト
セキュリティサイト”,
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/数理・データサイエンス・AI教育の紹介

千葉大学の数理・データサイエンス・AI教育
取組みの概要千葉大学大学院理学研究院教授
データサイエンス教育実施本部副本部長

１．はじめに

松元亮治

タサイエンス科目の全学必修化を検討し2020年

本学は首都圏にある国立大学で、国際教養学部、度から数理・データサイエンス科目３単位を全学

文学部、法政経学部、教育学部、理学部、工学部、必修にしました。また、全学副専攻プログラム

園芸学部、医学部、薬学部、看護学部の10学部「数理・データサイエンス教育プログラム」を開と大学院等から構成されています。学部学生の入始しました[1]。以下では、これらの取組みの概要

学定員は学年あたり2,317名です。メインキャンを紹介します。

パスである西千葉キャンパス（写真１）は東京駅
これに加えて、亥鼻キャンパス（医学部、薬学部、

２．数理・データサイエンス・AI教育の運営体制

看護学部）、松戸キャンパス（園芸学部）、柏の葉

本学では数理・データサイエンス・AI教育を全から電車で45分という便利な場所にあります。

キャンパス、墨田キャンパスがあります。

学体制のもとで実施しています。図１に原稿執筆
時点での運営体制を示します。教育改革組織である国際未来教育基幹に「データサイエンス教育実
施本部」を設置し、全学的な数理・データサイエ
ンス・AI教育の舵取りをしています。
‫׎‬ᨥசஹ૙Ꮛؕ࠴
඲Ꮫᩍ⫱䝉䞁䝍䞊
㧗➼ᩍ⫱䝉䞁䝍䞊
䝇䝬䞊䝖䝷䞊䝙䞁䜾䝉䞁䝍䞊䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇
ᩍ⫱ᐇ᪋ᮏ㒊䜰䜹 䝕 䝭 䝑䜽 䞉 䝸 䞁 䜽 䞉 䝉 䞁 䝍 䞊

写真１ 本学西千葉キャンパス

図１ 本学における数理・データサイエンス・
AI教育の運営体制

本学では1994年度に教養部廃止と並行して全数理・データサイエンス科目の運営は様々な部

学生を対象とする情報処理教育の実施体制、演習局の約50名の常勤教員によって構成される「数設備を整備し、情報リテラシー教育を実施してき理・データサイエンス教員集団」が担っています。

ました。その実績を踏まえて2018年度に文部科

この集団により、共通教材の開発、時間割作成、学省「大学における数理・データサイエンス教育

担当教員FD等が行われています。

の全国展開」に「高大接続・学部・大学院に至る

協力校事業の当初計画にあった「スマートラー

まで一貫した数理・データサイエンス教育とスマニング」については、新型コロナ感染拡大に伴い、ートラーニングによる全国・海外展開を含めた

オンデマンド教材作成等が一気に進み、2020年『千葉大学モデル』の構築」事業を申請し、協力

５月から開始された授業で活用されています。オ

校に選定されました。これを受けて、数理・デー

ンライン授業やハイフレックス授業はスマートラ

JUCE Journal 2022年度 No. 2 35

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

ー ニ ン グ セ ン タ ー の 支 援 の も と で MoodleとGoogle Workspace 等を用いて実施されています。

3．数理・データサイエンス科目の位置
づけ

４．数理・データサイエンス科目（基礎）の内容
従来から実施されていた情報リテラシー科目を引き継ぐ科目で、全学共通カリキュラムによる講義パート（９－10週）と学部・学科の特性に応本学の学士課程のカリキュラムを図２に示しまじた計算機を用いた演習パート（５－６週）からす。数理・データサイエンス科目は普遍教育科目構成されます。講義パートは、リテラシーレベルの学術発展科目群に位置づけられています。なお、

モデルカリキュラムの「導入」、「心得」、「基礎」

本学では教養教育のことを「普遍教育」と呼び、をカバーする以下の内容となっています。

全学教育センターによって運営されます。
（１）情報活用社会の到来
様々な機器がコンピュータネットワークを通して結ばれ、商品の購入情報、個人の位置情報などが瞬時に共有される情報社会の現状について学びます。また、取得されたデータを処理することによって、問題を解決したり、判断を行う材料となる情報が得られることを具体的な事例を通して理解させます。計算機の処理能力の向上によって、膨大なデータから有用な知見を得ることが可能になったことを示し、データを活用することによって成立する社会の到来が個人の生活とも密接に結

図２ 本学の学士課程のカリキュラム

びついていることを学びます。
数理・データサイエンス科目には「基礎」と「展開」の科目があります。数理・データサイエ（２）データと情報の表現

ンス科目（基礎）は、数理・データサイエンス・

データには数値データ、文字データ、画像・映AIモデルカリキュラムのリテラシーレベルをカバ像データや音声データなどがあること、これらをーする２単位（90分×15回）の科目で、学部・計算機を用いて処理したり、情報ネットワークを

学科別のクラス編成で実施されています。数理・通して送受信するためにデータがビット列としてデータサイエンス科目（展開）は、統計基礎、プ表現されることを学びます。２進数を用いた数値

ログラミング、実データ解析など数理・データサ

データの表現、文字コード、アナログ情報のデジ

イエンス・AIモデルカリキュラムの応用基礎レベ

タル化、画像のデジタル表現と情報圧縮について

ルまで含めた科目群で、学生は自分に合った科目

理解させます。遺伝情報を担うDNAの塩基配列を選択できます。１科目（１単位）必修となってデータが活用されている事例、身近な情報表現でいます。

あるバーコードやQRコードについても学びます。

数理・データサイエンス科目３単位（基礎２単位、展開１単位）を必修とする教育プログラムは、（３）計算機と情報ネットワークの仕組み

2021年度に文部科学省「数理・データサイエン

計算機のハードウェアとソフトウェアの基礎をス・AI教育プログラム認定制度」の「数理・デー

学びます。フォンノイマン型計算機の仕組み、主タサイエンス・AI教育プログラム

リテラシーレ記憶装置と中央処理装置、問題を解決する手順でベル（MDASH-Literacy）」に認定され、独自のあるアルゴリズムと、それを計算機向きに表現し工夫・特色を有する教育プログラムとして「数たプログラムについて講義します。また、情報社

理・データサイエンス・AI教育プログラム

リテ

会の基盤となっているインターネットと、その上ラシーレベルプラス（MDASH-Literacy+）」にもで利用できるサービスについて解説し、パケット選定されました。

交換、IPアドレス等を理解させます。

36 JUCE Journal 2022年度 No. 2

数理・データサイエンス・AI教育の紹介には31クラスが開講されています。演習設備と（４）情報・データ倫理とセキュリティ
コンピュータウイルスなどのマルウェアやフィ

しては総合校舎に100－105台の教育用端末を設

ッシングメール等による被害、情報漏洩等の事例

置した演習室（写真２）が３室、統合情報センタを紹介し、これらの情報セキュリティ上の脅威へ

ーにも演習室があります。新型コロナ感染拡大にの対策について解説します。また、公開鍵暗号や伴い、演習は対面型の授業と学生所有のPCを用

電子署名など、セキュアな通信や個人認証の方法

いたオンデマンド方式を併用しています。なお、を理解させます。個人情報の保護に関する法律、本学はマイクロソフト社との包括契約を結んでおEU一般データ保護規則、知的財産権とその保護り、学生は自宅からOffice365を利用できます。

についても講義します。データを扱う上での不正

Python言語の演習にはGoogle Colaboratoryを利用

事項として、捏造、改ざん、盗用等があることをしています。

示し、レポート等を作成する際の参考文献の引用
以上の各項目について本学で作成したオンライ

５．数理・データサイエンス科目（展開）の内容

ンテキストと動画教材が用意されており、

数理・データサイエンス科目（展開）はリテラ

Moodleを用いた視聴管理ができるようになってシーレベルモデルカリキュラムの「選択」と応用います。また、理解度を確認するための問題バン

基礎レベルの内容を扱う科目で、2022年度にはクが利用可能で、小テストなどに活用されていま

データサイエンスA（６クラス）、データサイエ

す。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公

ンスB（８クラス）、データサイエンスC（３クラ開している情報セキュリティに関する動画、情報

ス）、データサイエンスD（１クラス）に加え、処理技術者試験の過去問なども活用されていま「野球観戦に活きるデータ科学」、「Rによるアンす。

ケート調査の集計」、「中級データサイエンス」、

方法等についても学びます。

演習パートではデータ解析方法と解析結果の可「応用データ処理技術」等、合計26クラスが開講

視化について、計算機演習を行います。データのされています。各クラスの定員は50－130名、内平均値や分散・標準偏差の計算方法、実験・観測

容は以下の通りです。

データに含まれる誤差の扱い、標本の抽出方法、（１）データサイエンスA

クロス集計などについて解説し、データの分布をヒストグラムとして表現したり、データ間の関係

データ解析のための基本的な数理を学ぶ科目でを散布図として表現する演習を行います。学部・

す。高等学校で数学Ⅲを履修していることを前提

学科に応じて、表計算ソフトを用いて演習を行うとしない科目ですので、理工系以外の学生も履修クラスと、Python言語を用いたデータ解析を行う

することができます。最初に、１変量データの要

クラスがあります。実データを用いた演習を通し約として、標本平均、標本中央値、標本分散、偏てデータを読み解く能力を高め、不適切に作成さ差値について学び、ヒストグラムや箱ひげ図につれたグラフや数字に騙されないデータリテラシー

いて解説します。次に、２変量データの要約としを養います。

て標本共分散、標本相関係数、散布図を学び、最演習クラスは原則として対象とする学生が所属

小２乗法による直線回帰について解説します。後する学部・学科の専任教員が担当しています。１半では確率分布と統計的推定を扱います。２項分

クラスの学生数は40名－105名です。2022年度

布、正規分布などの基本的な確率分布を理解させ、母集団と標本、正規母集団の平均の区間推定（信頼区間）を学びます。
（２）データサイエンスB
データ解析やプログラミングに関心のある学生向きの科目です。データからの情報抽出とグラフ
による可視化、データ間の関係を表す共分散、相写真２ 総合校舎に設置された情報処理演習室


JUCE Journal 2022年度 No. 2 37

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

関係数の算出、最小２乗法による回帰直線などに（５）野球観戦に活きるデータ科学

ついて学びます。プログラミング演習はPythonま野球データを利用して、基礎的な統計知識を実たはR（RStudio）を用いて行い、オープンデータ

践的に学習することで、統計学への理解をより深の解析・可視化などの課題に取り組みます。後半

めることを目的とします。打率や防御率などの伝には発展課題として機械学習によるデータの分類

統的な指標から、セイバーメトリクスと称される（クラスタリング）等を取り上げ、ニューラルネ

近年生まれた指標も紹介します。それらの有用性

ットワークを用いた深層学習についても解説しまを相関分析などで検証する作業を通して、データ

す。講義内容の例が図３の小冊子にまとめられての扱い方や各種検定方法を学習します。また、複います。

数の指標を用いて重回帰式を作成して、戦術や戦略面での有効性（未来予測）について考えていきます。データ収集方法の学習や、スタジアムで観戦しながら試合予測をする実地調査も実施します。
（６）Rによるアンケート調査の集計
Rを用いて、アンケート調査の集計に取組みます。これを通してRに慣れ親しむとともに、Rでの基本的なデータ処理や統計処理について学習します。より具体的には、大学で行われている学生調査などを対象に、Rを用いて集計を行うことで、調査集計についての考え方とデータの前処理（データハンドリング）や、データの可視化、レポー
図３ データサイエンスBの講義内容例

ト生成の技術について扱います。

https://mds.chiba-u.jp/files/pamphlet/coll/（７）中級データサイエンス（３）データサイエンスC

統計・検定について講義します。データサイエ

情報科学の入門的な講義を行います。確率を用ンスAとは異なり、高等学校において数学Ⅲを履

いて情報を定量化する方法と情報エントロピーに修していることを履修要件とします。また、プロ

ついて解説した後、通信路を通して伝えることがグラミングの演習も行います。

できる情報の大きさを求める方法について議論します。条件付き確率やベイズの定理、マルコフ過（８）応用データ処理技術

程など機械学習の基礎となる概念も扱います。情

音声、画像・映像、主観的データなどのデータ

報圧縮、公開鍵暗号などについても解説します。

の扱い方を学ぶ科目です。具体的には、連続信号のデジタル化の原理と手法、メディアごとに異な（４）データサイエンスDるデータ表現や特徴抽出手法、教師なし学習と教コンピュータサイエンスの入門的な講義を行い師あり学習、主観的データの取得方法や分析手法、ます。基本的な論理演算ができる部品を組み合わ仮説検定などを扱います。プログラミングにはせることによって、計算や記憶が可能になること

Pythonを用い、Google Colaboratoryを用いて各種を示した後、電子計算機の仕組みについて解説しプログラムを作成することを通じて中級レベルのます。具体的なプログラミング言語としてアセンスキルを習得します。

ブリ言語とPythonをとりあげ、これらを用いて基以上の科目の共通教材として、本学においてデ本的な手順（アルゴリズム）を表現する方法を学

ータサイエンスを活用した研究を実施中の研究者びます。ニューラルネットワークを用いた深層学による研究紹介動画を作成しました。一部は次ペ習等、計算機の新たな可能性についても述べます。

ージ図４のように公開されています。

38 JUCE Journal 2022年度 No. 2

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

表１ 「数理・データサイエンス教育プログラム」の取得要件表

図４ データサイエンスを活用した研究紹介動画
https://mds.chiba-u.jp/materials.html

６．数理・データサイエンス副専攻の設置
本学では、2020年度からの入学生を対象として、全学副専攻プログラム「数理・データサイエ
ンス教育プログラム」を開始しました。このプロ
グラムは「国際日本学」、「ローカル・イノベーシ
ョン学」につづく３番目の副専攻プログラムです。
数理・データサイエンス副専攻プログラムは、
数理・データサイエンスに関する基礎的な教養をベースに、各学部における専門的な数理・データ
サイエンスを極めることにより、数理・データサ
イエンスに係る知識を活用し、社会の問題を解決できる人材を育成することを目的にしています（図５）。

します。この副専攻プログラムを履修するには、定められた期間中に履修登録を行い、計画的に履修を進めます。
修了証書を取得するには数理・データサイエン
ス科目（基礎、展開）３単位に加えて、数理・データサイエンス科目または教養展開科目「データを科学する」から１－３単位、共通専門基礎科目の微積分学、線形代数学、統計学、合計12単位、専門教育科目における指定科目から12－14単位を修得する必要があります。履修証明書を取得す

図５ 全学副専攻プログラム「数理・データサイエンス
教育プログラム」の目的るのに必要な普遍教育科目の単位数は修了証書と「数理・データサイエンス教育プログラム」で学６単位、専門教育科目の指定科目は８－10単は、表１に示す取得要件に定められた所定の単位位が要件となっています。理学部・工学部の学生を修得することにより、「修了証書（30単位）」は修了証書のみ取得可能です。

または「履修証明書（20単位）」を卒業時に発行同じですが、数学は微積分学、線形代数学、統計

教養展開科目「データを科学する」には、情報JUCE Journal 2022年度 No. 2 39

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

セキュリティ（入門、実践）、地球環境とリモー創出する未来リーディング人財育成

トセンシング、デジタルクリエイティブ基礎など

Program」を実施中です 。このプログラムではの科目があります。専門教育科目の指定科目には、高校生を対象として科学技術の基礎力に加えデー

すべての学部の学生が履修できる全学共通科目

タサイエンスの素養を身につけ、大学の環境を生（データ解析基礎論、知能システム入門、計算物

かして研究を行う機会を提供しています。選抜の理学、緑地環境情報学など28科目）と所属学部上、受講している高校生は約40名です。

の学生のみが履修できる科目（国際教養学部
科目、文学部
教育学部

33科目、法政経学部

２科目、理学部

57科目、園芸学部

６

15科目、

27科目、工学部

９科目、医学部

ASCENT[3]

９．産業界との連携
大学生向けの数理・データサイエンス・AI教育

２科目、教材について、ベネッセ・コーポレーションとの薬学部 １科目、看護学部 ４科目）があります。

共同研究協定のもとに、教材内容、LMS等につい

７．大学院共通教育科目て検討しました。また、2020年度には開発された教材を数理・データサイエンス科目（展開）の本学では大学院生に対して、①自律的・自立

授業で試用し、補助教材としての有用性等を検証的・組織的に研究を行うにあたって基盤となる資しました。さらに、アドビ社と提携して「デジタ質・能力、②社会経済の各分野において指導的役

ルクリエイティブ基礎」というデータの可視化を割を果たすとともに、国際的にも活躍できる高度中心とする科目を創造性や問題解決能力を涵養すな専門的能力、③自身の専門的知識・技能・経験る教養教育科目として共同実施しています。これを他者にわかりやすく伝え、他者や組織の成長をに加え、帝国データバンクの協力のもと、カリキ促す能力を高めることを目的として、大学院共通

ュラムの体系性・実践性についての検証を進めて

教育科目を開講しています[2]。

います。

2022年度には、数理・データサイエンス・AI
関連の共通スキル科目として「データサイエン

10．今後の展開

ス」、「データ科学プログラミング」、「機械学習実

本学の数理・データサイエンス・AI教育の概要

践」、「デジタル・ヒューマニティーズ入門」が全について紹介しました。今後は、全学生を対象と学の大学院生を対象として開講されています。

するプログラムと数理・データサイエンス・AIの「データサイエンス」ではRを用いたデータ解析、エキスパートを育成するプログラムの間をつなぐ「データ科学プログラミング」ではPythonを用いプログラムを加えることを予定しています。また、

たデータ解析、「機械学習実践」では深層学習を運営体制についても見直しを進めています。

中心とする機械学習の講義と演習、「デジタル・

本学では医学研究院に治療学人工知能（AI）セヒューマニティーズ入門」では人文社会科学系のンターが設置される等、数理・データサイエン

学問分野におけるデータサイエンスの応用として

ス・AIを活用した研究が大きく進展しつつありまのデジタル・ヒューマニティーズに関する研究動す。研究と教育を両輪として、高大接続、リテラ向を、特に海外での先進的な事例を中心に学ぶこ

シーレベルから大学院における研究者・高度技術とを目的としています。

者育成まで一貫した数理・データサイエンス・AI

８．高大接続事業
本学は1998年度から、高校２年生から大学に飛び入学することを可能にした「先進科学プログラム」を実施してきました。情報工学コースでは
日本情報オリンピックの予選に出場していることが受験資格になっています。
2020年度からは科学技術振興機構（JST）グローバルサイエンスキャンパス事業「Society 5.0を

40 JUCE Journal 2022年度 No. 2

人材育成を進めていく計画です。

関連URL[1] 千葉大学数理・データサイエンス教育プログラム
https://mds.chiba-u.jp/[2] 千葉大学大学院共通教育
https://www.cphe.chiba-u.jp/graduate-common/[3] JSTグローバルサイエンスキャンパス「Society
5.0を 創 出 す る 未 来 リ ー デ ィ ン グ 人 財 育 成
ASCENT Program」
https://gsc.e.chiba-u.jp/program/
私情協ニュース

  
 



2023年度（令和５年度）文部科学省概算


1





要求に対する情報関係補助金予算の要望
本協会では、令和５年度における文部科学省概算要求に向けて、私立大学団体連合会に協力を要請すると

ともに、文部科学省私学助成課に以下の要望を行いました。

教育改革実現のための情報化関係補助金予算の要望

公益社団法人 私立大学情報教育協会「教育未来創造会議」の第１次提言では、イノベーションに向けた文理横断による総合知の創出を図るための教育の推進、デジタル技術を駆使したハイブリッド型教育への転換が掲げられています。
文部科学省においても、2040年のグランドデザインの実現に向け、デジタル環境を大胆に取り入れることにより、学修者本位の教育実現への取組みと、ポストコロナ時代の学びの質の向上を目指した対面と遠隔を組み合わせた新
しい学びの創出の実現に向け、その成果の普及を図る支援を展開されており、大学教育のDXが浸透しつつあります。
このような中で、様々な分野で答えの定まらない課題に問題の本質を捉える訓練が国・社会から要請されています。授業価値を最大化するためには、限られた教室での学びから、時間・場所の制約を受けない仮想空間で、国内外の大学生や企業、地域社会の有識者とオープンに意見交流・議論する課題探求型学修の実現が不可欠で、その普 及・充実が急がれており、国の補助事業による財政支援が喫緊の課題となっています。
本協会でこの度実施した教育改革実現のための情報環境整備調査によれば、｢アクティブ・ラーニング、PBLによる問題発見・解決型授業の充実」、「反転授業やｅラーニングによる知識の定着・活用」、「分野を横断した学びの実現」などの達成度が５割程度と遅れており、ICTを活用した取組みが焦眉の課題となっています。
ついては、私立大学・短期大学の教育革新に向けた強い意欲を受けとめていただき、令和５年度政府予算概算要求において、「教育基盤設備」、「ICT活用推進事業」の予算拡大に特段のご配慮をいただきますようお願い申し上げ
ます。


※

補助事業別の補助希望額は下表の通りで、大学・短期大学834校の内、回答のあった情報環境整備を計画している252校を集計した結果、2023年度（令和５年度）は85億円、2024年度は75億円、2025年度は65億円、2026年
度は46億円となっています。また、情報環境を整備することで目指す教育効果の達成度（回答校の中央値）は、①
遠隔授業システムを用いて学修機会の確保、学修内容の理解度向上が70％、②事前・事後学修の学修時間の増加と知識定着・理解度向上が65％、③教員と学生間のコミュニケーションと主体的学修の促進が60％、④反転授業・ｅラーニングの普及による知識・技能の定着が53％、⑤アクティブ・ラーニング、PBL、TBLを充実して課題探求力の向上が50％、⑥双方向授業による学修意欲の向上が60％、⑦地域社会や産業界と連携した授業で課題解決力と実践力の向上が50％、⑧グループ学修を通じて主体性・多様性・協働性の向上を図るが50％、⑨分野を横断した学びを通じて、知識の組合せ、発想力・構想力の向上を図るが50％、⑩海外大学との遠隔授業などを通じてグローバル化対応能力の向上を図るが50％と計画されており、４年度間に亘って教育効果の達成度を５割から８割を目指して
います。




補助金活用による教育改革実現のための情報環境整備計画の補助事業別集計 （単位：百万円）

఩䠎䠌䠎䠏ᖺ ᗘ䠎䠌䠎䠐ᖺ ᗘ䠎䠌䠎䠑ᖺ ᗘ䠎䠌䠎䠒ᖺ ᗘ⿵ຓ஦ᴗ㻝㻤㻤㻥 㻘㻞 㻣 㻜㻠 㻘㻢 㻟 㻡㻝 㻟 㻘㻝 㻡 㻥㻝 㻡 㻘㻝 㻥 㻟㻝 㻣 㻘㻜 㻠 㻜

㻝㻜㻤

㻞㻢㻜

㻟㻝㻡

㻠㻞㻜

㻢 㻘㻡 㻤 㻜

㻝㻠㻤

㻝㻥㻜

㻞㻞㻝

㻟 㻘㻣 㻠 㻥㻣 㻘㻡 㻥 㻣㻤 㻘㻡 㻞 㻜䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷ྜ䚷䚷䚷ィ㻣 㻘㻠 㻥 㻣㻝 㻜 㻘㻟 㻞 㻝㻝 㻞 㻘㻝 㻣 㻞㻝 㻟 㻘㻠 㻟 㻥

㻝㻡㻤

㻞㻜㻡

㻞㻠㻝

㻟㻝㻞

㻤㻠

㻝㻜㻟

㻝㻟㻟

㻝㻠㻢

㻡 㻘㻝 㻢 㻝㻢 㻘㻜 㻤 㻢㻢 㻘㻣 㻞 㻜䚷⚾❧኱Ꮫ➼䛾ᩍ⫱◊✲⿦⨨䞉᪋タᩚഛ㈝㻌⿵ຓ䛂䠥䠟䠰ά⏝᥎㐍஦ᴗ䛃㻤㻤㻣㻝 㻘㻠 㻝 㻥㻝 㻘㻡 㻝 㻝㻝 㻘㻤 㻜 㻝㻝 㻘㻣 㻣 㻟㻞 㻘㻤 㻟 㻤㻟 㻘㻜 㻞 㻝㻟 㻘㻢 㻜 㻝

㻟㻜

㻡㻡

㻣㻠

㻝㻜㻤

㻞㻠

㻠㻡

㻡㻣

㻣㻡

䚷⚾❧኱Ꮫ➼◊✲タഛᩚഛ㈝➼⿵ຓ㔠䚷䛂ᩍ⫱ᇶ┙タഛ䛃

ᰯᩘ

⿵ຓ
ᕼᮃ㢠

⿵ຓ
ᕼᮃ㢠

⿵ຓ
ᕼᮃ㢠

⿵ຓ
ᕼᮃ㢠

஦ᴗ㈝

஦ᴗ㈝

஦ᴗ㈝

஦ᴗ㈝

ィ⏬ᩘ

ィ⏬ᩘ

ィ⏬ᩘ

ィ⏬ᩘ

ᰯᩘ

ᰯᩘ

ᰯᩘ




JUCE Journal 2022年度 No. 2 41

私情協ニュース

2

公益社団法人私立大学情報教育協会とは本法人の事業私立の大学・短期大学における教育の質の向上を図るため、情報通信技術の可能性と限界を踏まえて、望ましい教育改善モデルの探求、高度な情報環境の整備促進、大学連携・産学連携による教育支援の推進、教職員の職能開発などの事業を通じて、社会の信頼に応えられる人材育成に寄与することを目的に、
平成23年４月１日に認定された新公益法人の団体です。
本法人の淵源は、昭和52年に社団法人日本私立大学連盟、日本私立大学協会、私立大学懇話会の三団体を母体に、コンピュータを導入した教育を振興・普及するため、国の財政援助の実現を事業の中心として創立した私立大学等情報処理教育連絡協議会です。その後、平成４年に文部省から情報教育の振興・充実を目的として社団法人私立大学情報教育協会の設立が許可されました。
本法人の構成は、私立の大学、短期大学を設置する学校法人を正会員とし、本法人の事業を賛助するため法人又は団体による賛助会員を設けています。（正会員166法人、183大学、46短期大学、賛助会
員49 ［2022年９月１日現在］）

不特定多数の利益増進を図る公益目的事業※公益目的事業の成果は本協会のWebサイトから閲覧できます。

1. 私立大学における情報通信技術活用による教育改善の調査及び研究、公表・促進
情報通信技術による教育改善の研究①教育改善モデルの公表
人文・社会・自然科学の分野別に求められる学士力を策定し、学士力の実現に向けて30
分野※のICTを活用した教育改善モデルの提言を公表しています。必要に応じて改善モデルの内容を見直し、教育目標・教育方法・評価等について更新しています。現在は、答えが一つに定まらない問題に解を見出すことができるよう、インターネット上で多面的な視点
から知識を組み合わせ、新たな発想・構想を目指す分野横断フォーラム型のPBLモデルについて、医療系分野・法政策系の分野で試行研究しています。
※英語、心理学、政治学、国際関係学、社会学、コミュニケーション関係学、経済学、経営学、社会福祉学、教育学、統計学、数学、生物学、物理学、化学、機械工学、建築学、土木工学、経営工学、電気通信工学、栄養学、被服学、美術・デザイン学、薬学、看護学②問題発見・課題解決型教育等（PBL）の研究
ポストコロナ社会におけるアクティブ・ラーニングのニューノーマルな教育として、対面による物理的空間の学びと、時間・場所の制約を受けない仮想空間の学びを組み合わせ
大学教育への提言
たハイブリッドな授業を如何にデザインし、学生に最良な問題発見・課題解決型教育等を提供すべきか、学修者本位の教育の実現、学びの質を高めるハイブリッド教育の進め方とLMSなどの学修環境の機能強化、PBLで獲得する思考力等の点検・評価・助言モデルを探求するため、多様な視点で考察する分野連携による対話集会（オンライン）を実施し、理解の共有と促進を図っています。

授業改善に対する教員の意識調査の公表

３年から５年間隔で加盟校の全専任教員を対象に、教育の質向上を目指した教育改善に対する教員の受け止め方を把握し、課題を整理提言し、大学、文部科学省、関係団体等に施策への反映を呼びかけています。
平成28年度にアクティブ・ラーニング（AL）の教育効果を中心に調査を実施し、平成29年度に「私立大学教員の授業改善白書」
としてネット上で公開しています。
アクティブ・ラーニング（AL）の教育効果
また、令和３年12月にニューノーマルでの教育の対応を中心に調査を実施
し、令和４年５月に中間まとめを総会で発表後、11月に最終的にとりまとめ、「私立大学教員授業改善白書」を公表します。

42 JUCE Journal 2022年度 No. 2

私情協ニュース

2. 私立大学における情報教育の改善充実に関する調査及び研究、公表・促進① 社会で求められる情報活用能力育成の研究と理解の促進「Society5.0」の超スマート社会において、情報と情報通信技術を駆使して主体的に行動できる問題発見・解決思考の枠組みを基盤とした情報活用能力の到達目標、教育・学修方法、学修成果の評価に関するガイドラインを公表しています。
とりわけ、政府としてデータサイエンス、AIの初級教育を全大学生に展開する方針が決められたことを受けて、データが価値を持つデジタル社会の可能性と危険性を認識し、IoT、モデル化、シミュレーション、データサイエンス、AI、プロ
グラミング等を適切に活用する能力の教育を中心に再構築し、全国の大学関係教員がオープンに理解の共有と教育内容の充実に向けた研究を深化できるよう「情報活用教育コンソーシアム」に教材、授業ガイドのビデオを掲載し、関係教員を交えて理解の促進を図っています。
② 仮想空間を活用した教育のオープンイノベーションの研究
新しい価値の創造を目指すPBL授業の普及・推進方策の構想として、SDGs（持続可能な開発目標）の解決を目指した
共創活動の拠点をクラウド上に設け、３次元による仮想空間のメタバースや仮想現実（VR）を活用して学生・教員・企業、民間の団体組織、地域社会等のイノベーションに意欲のある関係者が集い、新たな知を創造する｢SDGsサイバーフォ
ーラムコモンズ構想｣の実現可能性をとりまとめ、｢産学連携人材ニーズ交流会」に提示し、パイロットプランの方向性について探求しています。
③ データサイエンス・AI教育を支援する研究
本法人に「大学における数理・データサイエンス・AI教育支援プラットフォーム」を設けて、政府の取組み、大学モデ
ルカリキュラムの動向、政府が認定する教育プログラムの取組み事例、私立大学の教育実践例、シンガポールや米国の大学などの取組み状況の情報を更新・掲載しています。また、また、リテラシーレベルの進め方について、関係教員の方々と本分科会のプラットフォーム上で情報交流会やワークショップを行い、学生が意欲的に取組むような授業運営の工夫、教材などについて研究し、理解の促進を図っています。

3. 私立大学における情報環境の整備促進に関する調査及び研究、公表・推進
教育・学修機能の高度化に関する情報システムの紹介

平成24年度まではクラウド・コンピューティングを導入した情報システムの研究を行い、平成25年度からは「学修ポートフォリオ」について、目的、役割、活用方法、学生・教職員への理解の普及、学修ポートフォリオ情報の活用対策、ICTを用いたｅポートフォリオの構築・運用に伴う留意点・課題を平成29年度に参考指針としてとりまとめ公表し、ｅポートフォリオシステムの導入・整備・活用を呼びかけています。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 43

私情協ニュース

教育改革実現のための情報環境整備計画調査による財政支援の提案

毎年、全国の私立大学を対象に情報環境に対する財政支援の計画を調査し、私立大学における教育活動の質向上、地域社会・産業界との連携、グローバル人材の育成に必要な情報環境の維持・充実に必要な財政支援を文部科学省等関係機関に提案し、整備促進を働きかけます。

Ϩ㸬ᩍ⫱ࡢ㉁ⓗ㌿᥮࡟ྥࡅࡓ ICT ฼ά⏝ࡢ≧ἣ࡜ຠᯝ㸯㸬஦๓࣭஦ᚋᏛಟ➼ࡢ඘ᐇ࡟ྥࡅࡓᏛಟᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒㸦LMS㸧ࡢ฼ά⏝࡜ຠᯝ㸦㸯㸧Ꮫಟᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒㸦LMS㸧ࡢ฼ά⏝Ꮫಟᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊᩍᐊእ࡛ࡢᤵᴗ๓ࡢ‽ഛᏛಟࠊᤵᴗᚋࡢ☜ㄆࡸㄢ㢟Ꮫಟࡢᨭ᥼ࠊᩍᐊᤵᴗ࡛ࡢ㈨ᩱᥦ♧ࠊ࢔ࣥࢣ࣮ࢺ
࡟ࡼࡿ⌮ゎᗘࡢᢕᥱࠊᥖ♧ᯈ࡟ࡼࡿពぢࡢඹ᭷࣭ウ㆟࡞࡝ࢆᨭ᥼ࡍࡿᏛಟ⎔ቃ࡜ࡋ࡚Ḟ࠿ࡏ࡞࠸ࠋ
ࡑࡢྲྀࡾ⤌ࡳࡣࠊ
ࠕ඲Ꮫ࡛ࡢ฼ά⏝ࠖࡀ኱Ꮫ࡛ 6 ๭ࠊ▷ᮇ኱Ꮫ࡛ 5 ๭࡜࡞ࡗ࡚࠾ࡾࠊ๓ᅇㄪᰝࡢ 2014 ᖺᗘ࡜࡯ࡰྠᵝ࡛ኚ໬
ࡀぢࡽࢀ࡞࠸ࠋ3 ᖺᚋࡣࠊࠕ඲Ꮫ࡛ࡢ฼ά⏝ࠖࡀ኱Ꮫࡢ 7 ๭ࠊ▷ᮇ኱Ꮫࡢ 6 ๭࡛ィ⏬ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡀࠊࡲࡔࠕ᳨ウ୰ࠖࠊࠕ฼ά⏝ࡋ࡚࠸࡞࠸ࠖ࡜ࡇࢁࡀࡑࢀࡒࢀ 2 ๭ࡶ࠶ࡿࠋᏛ⏕୍ேࡦ࡜ࡾ࡟᭱㐺࡞Ꮫࡧࢆᥦ౪ࡍࡿᇶ┙⎔ቃ࡜ࡋ࡚ࠊ඲࡚ࡢ኱Ꮫ࣭▷ᮇ኱Ꮫࡀ᪩ᛴ࡟ᩚഛࡋࠊFD ࢆ✚ᴟ໬ࡋ࡚฼ά⏝ࡢᬑཬࡀಁ㐍ࡉࢀࡿࡇ࡜ࢆᙉࡃᮇᚅࡍࡿࠋ

▷ᮇ኱Ꮫ

኱Ꮫ
䐟඲Ꮫ䛷฼ά⏝䛧䛶䛔䜛䐠୍㒊䛾Ꮫ㒊ཪ䛿Ꮫ⛉䛷฼ά⏝䛧䛶䛔䜛䐡኱Ꮫ䛸䛧䛶䛾ྲྀ⤌䜏䜢ィ⏬ཪ䛿᳨ウ୰䐢฼ά⏝䛧䛶䛔䛺䛔

㻡㻑
㻝㻠㻑
㻝㻠㻑
㻡㻑
㻝㻟㻑

㻡㻥㻑

㻥㻑
㻝㻠㻑

㻝㻠㻑
㻝㻠㻑

㻢㻤㻑

㻝㻣㻑

㸦㸰㸧Ꮫಟᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒฼ά⏝ࡢຠᯝ㸦๓タၥ࡛ 2018 ᖺᗘࡢձ࡜ղ࡟ᅇ⟅ࡋࡓ኱Ꮫ 140 ᰯ࣭▷ᮇ኱Ꮫ 26 ᰯࢆᑐ㇟㸧኱Ꮫ࣭▷ᮇ኱Ꮫ࡜ࡶ⣙ 5 ๭ࡀ㺀஦๓࣭஦ᚋᏛಟ࡟ྲྀ⤌ࡴᏛ⏕ࡀቑ࠼ࡓ㺁ࠊ⣙ 2 ๭ࡀ㺀஦๓࣭஦ᚋᏛಟࡢ᫬㛫ࡀᐈほⓗ࡟ቑ࠼ࡓ㺁࡜ࡋ࡚࠾ࡾࠊ1 ๭ࡀࠕ㢧ⴭ࡞ຠᯝࡣぢࡽࢀ࡞࠿ࡗࡓࠖ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ᫬㛫࡜ሙᡤࢆ㉸࠼࡚ࠊ୺యⓗ࡞Ꮫࡧࡢᨭ᥼ࡸᥖ♧ᯈࢆά⏝ࡋࡓᩍ࠼ྜ࠸࣭Ꮫࡧྜ࠸࡞࡝ࡢᏛಟ⎔ቃ࡜ࡋ࡚ࠊᩍ⫋༠ാ࡟ࡼࡿᩍᏛ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺࡢ඘ᐇ࣭ᙉ໬ࡀᛴࡀࢀࡿࠋ㻌㻌㻌
４～６年間隔で加盟大学を対象に調査を行い、情報環境の整備実態及び利用状
㻌「私立大学情報環境白書」をとりまとめ、情報環境
況の自己点検・評価を解析し、に対する取り組みの振り返りを通じて、改善に向けた対応策の理解促進を図ります。2018年12月に調査を実施し、2019年５月に白書をとりまとめネット上で公開し、大学、文部科学省、関係団体等に理解を呼びかけています。

㻢㻜㻑

㻞㻟㻑

ෆഃ㸸ᖺᗘ
እഃ㸸ᖺᗘ

▷ᮇ኱Ꮫ

኱Ꮫ

情報環境整備の自己点検・評価

㻠㻥㻑

㻞㻞㻑

㻥㻑
㻝㻝㻑

㻠㻡㻑

䐟඲Ꮫ䛷฼ά⏝䛧䛶䛔䜛䐠୍㒊䛾Ꮫ㒊ཪ䛿Ꮫ⛉䛷฼ά⏝䛧䛶䛔䜛䐡኱Ꮫ䛸䛧䛶䛾ྲྀ⤌䜏䜢ィ⏬ཪ䛿᳨ウ୰䐢฼ά⏝䛧䛶䛔䛺䛔

㻞㻝㻑

㻟㻞㻑

㻞㻠㻑
㻟㻡㻑

ᖺᗘ

㻞㻟㻑㸰㸬࢔ࢡࢸ࢕ࣈ࣭࣮ࣛࢽࣥࢢࡢ඘ᐇ࡟ྥࡅࡓ ICT ฼ά⏝࡜ຠᯝ㸦㸯㸧ICT ࢆ฼ά⏝ࡋ࡚࠸ࡿ⌧≧࢔ࢡࢸ࢕ࣈ࣭࣮ࣛࢽࣥࢢࡢ඘ᐇࢆ┠ᣦࡋࡓ ICT ࡢ฼ά⏝ࡣࠊ኱Ꮫࡢ 4 ๭ᙉࡀࠕ඲Ꮫ࡛฼ά⏝ࠖ
ࠊ3 ๭ᙉࡀࠕ୍㒊ࡢᏛ㒊ཪࡣᏛ⛉࡛฼ά⏝ࠖ࡟࡜࡝ࡲࡗ࡚࠾ࡾࠊ඲Ꮫ࡬ࡢᬑཬࡀ㐜ࢀ࡚࠸ࡿࠋ▷ᮇ኱Ꮫ࡛ࡣࠊ
ࠕ඲Ꮫ࡛฼ά⏝ࠖ࡜ࠕ୍㒊ࡢᏛ㒊ཪࡣᏛ⛉࡛฼ά⏝ࠖྜࢃࡏ࡚㸳๭ᙉ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࡀࠊ
ࠕྲྀ⤌ࡳࢆ᳨ウ୰ࠖཪࡣࠕ฼ά⏝ࡋ࡚࠸࡞࠸ࠖ࡜ࡇࢁࡀ㸲๭ᙉ࠶ࡿࠋ኱Ꮫ࣭▷ᮇ኱Ꮫ࡜ࡶ࡟ࠊᏛ⏕୍ேࡦ࡜ࡾ࡟୺యⓗ࡞Ꮫࡧࢆಁ㐍ࡍࡿᤵᴗ᪉␎ࡢ FD ᑐ⟇ࡀᛴࡀࢀࡿࠋ

▷ᮇ኱Ꮫ

኱Ꮫ

㻝㻜㻑
㻝㻤㻑
㻡㻠㻑
㻞㻑

䐟஦๓䞉஦ᚋᏛಟ䛻ྲྀ⤌䜐Ꮫ⏕䛜ቑ䛘䛯䐠஦๓䞉஦ᚋᏛಟ䛾᫬㛫䛜ᐈほⓗ䛻ቑ䛘䛯䐡ᤵᴗ䛻✚ᴟⓗ䛻ฟᖍ䛩䜛Ꮫ⏕䛜ቑ䛘䛯䐢䛭䛾௚䠄䐟䛛䜙䐡௨እ䠅ͤグ㏙ෆᐜ䛿௜㘓CDͲROMཧ↷䐣㢧ⴭ䛺ຠᯝ䛿ぢ䜙䜜䛺䛔

㻤㻑
㻝㻥㻑
㻡㻠㻑
㻜㻑
㻝㻥㻑

㻝㻢㻑

ᖺᗘ

私立大学情報環境白書

4. 大学連携、産学連携による教育支援の振興及び推進
電子著作物等の利用推進｢授業目的公衆送信補償金制度｣の徴収や分配の仕組みなどについて、必要に応じて文化庁及び授業目的公衆送信補償金等管理協会に意見を発信します。とりわけ、教員個人への分配の仕組みなどについて課題を提示し、改善に向けて働きかけます。また、改正個人情報保護法の施行に伴う私立大学への影響等について、機関誌及びセミナーなどを通じて理解の促進を
働きかけます。

産学連携による教育支援の推進（オンライン）

㻌

㻌
㻌

㻌

㻌

㻌
① 産学連携人材ニーズ交流会
大学教員と産業界関係者による人材育成に関する意見交流の場として、SDGs（持続可能な開発目標）を掲げてイノ
ベーションに取組む企業から、大学教育に対する人材育成の期待・意見を聞き出し、教育改革の認識を共有します。そ
の上で、産学連携による新しい学びの創出モデルとして、クラウド上にSDGsの解決を目指す産学等による共創活動の拠点（｢SDGsサイバーフォーラムコモンズ｣）構想について、仮想空間を活用した教育のオープンイノベーションに向けた実現可能性・課題を探求します。

㻌② 大学教員の企業現場研修
教員の教育力向上を支援するため､賛助会員の協力を得て、情報産業におけるDX（デジタルトランスフォーメーショ㻌ン）による改革の動向､人材育成の方針を紹介いただき、若手社員と大学教育に対する意見交換を行う中で､授業を振り返る気づきの機会を提供します｡③ 学生による社会スタディ
㻌
学生がIoT、ビッグデータ、AI、ロボット等によるDXに興味・関心を抱き､イノベーションに関与する姿勢を醸成できるよう支援するため､国立・公立・私立の大学１・２年生を対象に、社会の有識者及び大学の学識者との意見交流､学
生同士による対話を通じて､早い段階からイノベーションに向けて主体的な学修行動につなげられるよう、気づきを支㻌援します。その成果を本法人で審査し、優れた取組みに「優秀証」を発行しています。
 ঩মਗ਼ਞઙૄভ঺ ‫كڭق‬হ঵ਅറभງஂ   1(& म‫ؚ‬਍৸‫؞‬਍ੱ‫ਁ؞‬਴‫؞‬஍૨धःअ঺ভ੼க॑൉ୗख‫ ;'ؚ‬भ௓ਤ॑ৢगथ‫ؚ‬ၴुऋয৑
ਙ॑ેীप৅มदऌॊ੅ਢ૭ચऩ঺ভभৰਠ॑৯੐खथउॉ‫ ;'ؚ‬௓ਤ੫঵धखथ 1(& भহ঵໪ਏध‫ ;'ؚ‬भৰਠप਱ऐथ঺৔द௓ਤखथःॊَ6PDUW:RUNُभ਄ੌाऋງஂऔोञ‫؛‬‫كڮق‬଄ু঺৩धभਔৄઐఌ  ঺ভযपऩढथऊै০ऽदभ৽ୡ॑ৢगथ‫ؚ‬প৾ৎ৻पृढथउऐयଐऊढञधઓअऒधृ‫ؚ‬প৾ৎ৻प૽য়ढञ৽ୡ‫؞‬౸঵मनभ஘ऩऒधटढञभऊಉपणःथ଄ু঺৩ऊै৅਀ख‫ؚ‬ਔৄઐఌ॑ষढञ‫؛‬ઙૄভ঺৔িஞষ 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌‫كڭق‬হ঵ਅറभງஂ
ધఐ੄ऋਤीॊుญ‫؞‬েെ  ਐযभਹ৷॑৯੐खञَ৾ಆृ॔७५ওথॺऋदऌॊ &%7 ३५ॸ঒ ड़থছॖথ৾ಆ३५ॸ঒ 0(;&%7 ҧभৰ઒ଢ଼஢੍ରृ‫ ؚ‬ਐযभেെऋਭୡघॊҦ৸ব৾ৡ‫৾؞‬ಆ૾ய৹ਪҧभਭ౏ಉ‫ؚ‬஘‫ر‬ऩ਄ੌाभরद੭ैोञੴৄधઇ୘ '; ৰਠप਱ऐञহ঵
ਅറऋງஂऔोञ‫؛‬‫كڮق‬଄ু঺৩धभਔৄઐఌ  ३५ॸ঒ग़থ४ॽ॔఺ल੾঵଄ু঺৩ऊै঵ਜ৔ઍ‫ؚ‬૑ਏऩ५य़ঝ‫ؚ‬,&7 ੫঵भਈৗभୖ਻ृ
ৰଙ‫ؚ‬প৾ৎ৻प૽য়ढञ৽ୡृপ৾षभਏ஦ऩन॑৅਀ख‫ؚ‬૞ਸ঻धभਔৄઐఌ॑ষढञ‫؛‬ 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌
産学連携人材ニーズ交流会全体討議ઙૄভ঺঩য়ଲ੿ਚ ‫كڭق‬হ঵ਅറभງஂ
঩য়म 27‫؞‬,7‫؞‬উটॲॡॺ॑੥लणऐथৗञऩ੼க॑েा‫঺ؚ‬ভୖ਻॑ੰৠघॊ঺ভॖঀঋ
‫ش‬३ঙথহ঵भ঳୭धखथ‫ؚ‬Ҧ/XPDGDҧ॑য়ठ঱ऑथःॊ‫؛‬/XPDGD म‫ؚ‬ऒोऽदभੴৄृउ௢
औऽधभੈ൉पेॉ໮஋खञॹ४ॱঝૼ୒॑ણ৷खथ‫ؚ‬ৗञऩ੼க॑൉লघॊலੌाद‫ؚ‬/XPDGD ॑৷ःथ঺ভୖ਻॑ੰৠघॊऒधदҦয‫ر‬भ 4XROLW\ RI /LIH भ਱঱ҧधҦ൹௢੫঵भ੼
க਱঱ҧभৰਠ॑ीकघ਄ੌाभহ঵ਅറऋງஂऔोञ‫؛‬‫كڮق‬଄ু঺৩धभਔৄઐఌ  ੾঵৖୅ध 6( ৖୅भো঺ ‫ ع‬ফ৯भ଄ু঺৩ऊै঵ਜ৔ઍ‫ؚ‬૑ਏऩ५य़ঝ‫ؚ‬ਈৗभୖ਻ृ
ৰଙ‫ؚ‬প৾ৎ৻प૽टढञ৽ୡृপ৾षभਏ஦ऩन॑৅਀ख‫ؚ‬ਔৄઐఌ॑ষढञ‫؛‬୕૒ৢ -DSDQ ઙૄভ঺ ‫كڭق‬হ঵ਅറभງஂ
୕૒ৢ -DSDQ म঩মऋ್इॊ঺ভୖ਻‫ؚ‬৉ୠपஉ୷घୖ਻॑ॹ४ॱঝૼ୒पेढथੰৠ॑௕
ॊऒधद঺ভप๾൴खथउॉ‫॑ ;'ؚ‬ਘৡप௓ਤख‫ؚ‬঩মभ੅ਢ৓ऩਛশ੍॑इॊ਄ੌापणः
थງஂऔोञ‫؛‬‫كڮق‬଄ু঺৩धभਔৄઐఌ ଄ু঺৩ऊैਠ૔भலহभ৔ઍृ৽ୡ॑౷ऽइ‫ؚ‬প৾ৎ৻प૽য়ढञ౸঵ृ৾वसऌऒध‫ؚ‬প৾पৌखथ஦ाञःऒधऩनपणःथ৅਀ख‫ؚ‬ਔৄઐఌ॑ষढञ‫؛‬

学生による社会スタディ㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌

44 JUCE Journal 2022年度 No. 2

大学教員の企業現場研修

私情協ニュース

5. 大学教職員の職能開発及び大学教員の表彰

教員対象
・情報通信技術（ICT）を活用した優れた教育実践の評価と表彰

毎年８月下旬に全国の大学関係者を対象に「ICT利用による教育改善研究発表会」を文部
科学省の後援を受けて開催し、教育改善の実践事例として有用な研究発表を選定評価し、表彰を通じて全国の大学に優れた教育改善の取組みとしてネット上で広く紹介しています。

・教育指導能力の向上を図るための情報通信技術（ICT）の研究講習
毎年２月下旬または３月上旬に私立大学の教員を対象に情報通信技術活用能力の習得を目指して「FDのための情報通信技術研究講習会」をオンライン開催します。学修効果を高めるオンライン授業、不正防止対策、授業運営ツールの紹介、LMSの使用方法、フォーラム型授業、データサイエンス・AI活用授業の進め方、著作権処理の対応等について、基礎的な理解を深め実践できるよう、「全体会」と「ワークショップ」を設定し、その上で「全体討議」として参加者が希望するテーマについて、自由に情報交流する場を設け、支援しています。

職員対象
・職員の業務改善能力を強化するための情報通信技術活用力（ICT）の研修
ICT活用能力の開発・強化を支援するため､私立大学の職員を対象に「大学職員情報化研究講習会」を11月にオンライン
開催し、情報提供及びDXに向けた実現構想のグループ討議を実施し、業務に直結する知識・理解の獲得と意見交換による実践的な考察力の促進に努めています。情報提供の内容としては、例えば、ICT利活用の意義・好事例、DXに向けた学修支援環境（LMS）の取組み、学修支援を最適化するAI活用等の取組み、オンラインによる就活支援対策、教学IRシステムの整備と活用、働き方改革・業務改革に求められるRPA活用（ロボティック・プロセス・オートメーション） などを予定しています。

教員・職員対象
・教育改革のための情報通信技術活用（ICT）に伴う知識と戦略の普及
全国の大学を対象に毎年９月上旬に「私情協 教育イノベーション大会」をオンラインで実施します。教育改革に向けたDX、
学生支援改革に向けたDX、業務改革に向けたDXの観点から、先行して取組んでいる好事例の紹介及び意見交流を行います。
例えば、ハイブリッド型授業による教育改革、オンライン授業の成績評価と不正防止対策、国際通用性が求められる遠隔海外連携授業、オンライン授業による学生のメンタルヘルスへの対応などについて、情報提供又は意見交流を行います。また
ICT利活用による授業改善の研究や学修成果可視化などの実践又は研究事例の発表、賛助会員と大学が連携したICTの教
育・学修環境等の導入事例の紹介などを通じて理解の促進普及に努めています。

・短期大学の教育力向上を図るための取組み等の連携及び戦略の探求
短期大学生の社会人基礎力の強化、短期大学のプレゼンス向上を促進する事業として、複数の短期大学と自治体等が協働す
る地域貢献支援活動のコンソーシアムをネット上に形成し、教育を通じた「高齢者との交流促進・課題解決策の支援事業」、「地域価値発見の支援事業」、「地域課題取組み情報共有の支援事業」のモデルを策定するため、私立の参加短期大学間で試行し、支援事業のニーズや課題を共有して可能性を意見交流する「短期大学教育改革ICT戦略会議」をオンラインで実施し、理解の促進に努めています。

・情報セキュリティの危機管理能力の強化を図るセミナー
学校法人及び大学が所有する情報研究資産、金融資料、マイナンバー等の情報資産を安全に管理・運用できるよう情報セ
キュリティ対策の危機管理能力の強化を推進するため、毎年10月に私立大学を対象に「大学情報セキュリティ研究講習会」
をオンラインで開催します。構成員全員がサイバー攻撃の脅威を再確認し、各自の防御行動、組織的な防御対策が進展する
よう、大学での対策事例、ベンチマークリストを用いた自己点検・評価・改善、DXに向けたセキュリティの考え方などを通じて、大学の対応力に沿った情報セキュリティ対策の考察力・実践力の獲得を目指します。また､政府や関連機関と連携して情報セキュリティの関連情報を整理し、大学が抱える問題に活用できるようにするため、本法人のサイトに「情報セキュリティ関連情報のプラットフォーム」を設け、情報発信に努めています。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 45

私情協ニュース

6. この法人の事業に対する理解の普及
公益目的事業に対する理解の促進及び普及をはかるために、機関誌「大学教育と情報」を年４回、全国の大学、政府、関係機関等向けに発行しています。また、インターネット上で事業の経過及び成果を随時情報公開するとともに、意見の収集を行い、事業の見直しなどに反映できるようにしています。さらに、公益目的事業について理解と協力を得ることを目的に､オンラインで全地域の大学・短期大学の関係者、賛助会
員に事業活動報告交流会を実施します。
機関誌「大学教育と情報」

46 JUCE Journal 2022年度 No. 2

私情協ニュース

会員を対象としたその他の事業
高度情報化の推進・支援として
 ３年～５年程度の期間を目途に情報化投資額の費用対効果の点検を本法人から受けることで、費用の有効性※を洗い出し、教育の質的転換に向けた情報環境活用
対策の改善点を指摘し、大学ごとにフィードバックします。
 教育改革に求められるICTの活用、教育・学修支援、
財政援助の有効活用など、加盟校の要請に基づき個別にキメ細かい相談・助言を提供しています。
 ICTを活用したアクティブ･ラーニング、ｅラーニン
グ専門人材の育成、IR等を支援する拠点校、クラウドの活用等について支援する国立情報学研究所と必要に応じて連携し事業の推進を支援するとともに日本としてのMOOC環境を整備するため、日本オープンオンラ※情報化投資額の有効性評価リスト

イン教育推進協議会（JMOOC)に対して助言等の支援をします。

経営管理者等に対する情報通信技術（ICT）を活用した教育政策の理解普及として
 加盟校の理事長、学長、役員、学部長、学科長（短期大学）等本人による「教育改革FD/ICT理事長・学長等会議」
を対面又はオンラインで開催します。これにより、教育改革とICTを結び付けた最新の戦略情報を得ることができます。
 加盟校の事務局長、部・課長を対象とした「教育改革事務部門管理者会議」を対面又はオンラインで開催し、教学マ
ネジメント体制の構築に ICTを活用する最新の情報を提供します。

教職員の知識・理解を拡大するためのビデオ・オンデマンドの配信 本法人で実施した発表会、大会等の映像コンテンツ（令和３年度
109件、２年度97件、元年度152件）を希望に応じて配信します。コンテンツは毎年度更新され、拡大していきます。
 遠隔地の大学・短期大学でも会員の特典として毎年実施している
講演や研究発表の動画を閲覧できますので、教員・職員の職能開発に活用できます。
 映像コンテンツは有料ですが、２年前のコンテンツは１割、３年前のコンテンツは無料となります。現在、元年度のコンテンツは申込に応じて全て無料で配信しています。
ビデオ・オンデマンド配信

公益社団法人私立大学情報教育協会〒102-0073 東京都千代田区九段北4-1-14 九段北TLビル4階
TEL：03-3261-2798 FAX：03-3261-5473 info@juce.jp

JUCE Journal 2022年度 No. 2 47

私情協ニュース

令和４年度行事日程と加盟校の特典

3
令和４年予定
月日

９月 ６ 日（火）～８日（木） 私情協

会議名

教育イノベーション大会

10月28日（金）教育改革事務部門管理者会議

11月予定

大学情報セキュリティ研究講習会

12月 ９ 日（金）事業活動報告交流会

11月15日（火）～16日（水） 大学職員情報化研究講習会
11月30日（水）12月17日（土）第35回臨時総会

配信会場および実施方法

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

アクティブ・ラーニング分野連携対話集会（文系・理系分野G） アルカディア市ヶ谷（オンライン）

令和５年予定月日

１月21日（土）２月上旬予定会議名

配信会場および実施方法

アクティブ・ラーニング分野連携対話集会（栄養・医療系分野G） アルカディア市ヶ谷（オンライン）
産学連携事業 [学生による社会スタディ]

オンライン

FDのための情報技術研究講習会

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

第36回臨時総会

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

２月中旬予定産学連携事業 [大学教員の企業現場研修］ オンライン

３月予定

産学連携人材ニーズ交流会

２月下旬予定３月28日（火）オンライン

本協会加盟校の特典①

分野連携アクティブ・ラーニング対話集会で紹介された話題提供や、今後の課題に関する意見交換のビデオを視聴できます。
② 「私立大学教員の授業改善白書」（調査結果）等を通じて、分野別にICTを活用し先進的に取り組んでいる
授業改善の動向を把握できます。
③ 加盟校限定の「教育改革FD/ICT理事長・学長等会議」「教育改革事務部門管理者会議」等、経営管理者向け会議に参加することで、教育改革とICTを結びつけた最新の戦略情報を得ることができます。
④ 加盟校専用のビデオ・オンデマンドの仕組みを通じて、アクティブ・ラーニングや教学マネジメント等に関する話題性のある講演、教育改善・支援に関する事例発表の動画を教職員に配信することで、FD・SDの学内研修に活用できます。
⑤ 「ICT利用による教育改善研究発表会」「私情協 教育イノベーション大会」の加盟校参加者は講演・発表
時のパワーポイントを会議終了後に閲覧できます。
⑥ 教育の質的転換等の補助金申請（とりわけICT関連）について、希望に応じて個別に相談し極め細かい助言が受けられるとともに、大学組織向けの説明も個別に受けられます。
⑦ 加盟校個別による情報化投資の独自調査を通じて、情報環境の整備状況および活用状況の点検・評価を行う
ことで、今後の対策について助言が受けられます。
⑧ 本協会の賛助会員である情報産業の関係企業に本協会が仲立ちすることで、情報環境の整備に関して種々のアドバイスを受けられます。
⑨ 会議・講習会の加盟校の参加費は、非加盟よりも有利に設定されています。

48 JUCE Journal 2022年度 No. 2






ᅶऴң‒
૙Ꮛ⇊⇴⇿∞⇝∍∙‫‒˟ٻ‬‒ ⇐∙∏⇊∙᧏͵‒‒බ┈♫ᅋἲே⚾❧኱Ꮫ᝟ሗᩍ⫱༠఍
㛤ദ
ദせ
せ㡯
㡯

‒ ⇐∙∏⇊∙᧏͵‒ ‒ટ૭ଳ৲ऩनभৰᄷྼमଢ଼஢হ୻भ৅਀ऩन॑ৢगथ৶ੰभയਤ॑௕ॊऒधपखथःऽघ‫؛‬ड़থছॖথपेॊউটॢছ঒भೳੌा㻌ᄷभງஂ‫ؚ‬෩੿ਥ১੝ਫपൣअਥਹ૪৶भৌૢ‫ؚ‬५ॱ‫ॵ॔ॺش‬উઇ୘पेॊॖঀঋ‫ش‬३ঙথয౫भ୘ਛ‫ॹؚ‬‫ॱش‬१ॖग़থ५‫؞‬AI য౫୘ਛभ౸঵হ୻भງஂ॑ষअधधुप‫ؚ‬ICT ਹણ৷पेॊ౸঵੝ఒभଢ଼஢ृ৾ఊਛ

ੌा‫ؚ৾‬ఊষ৿ॹ‫ॱش‬पेॊ৾ఊীෲ‫ؚ৾‬েभওথॱঝঊঝ५षभৌૢ‫ॱشॹؚ‬ણ৷ৡ୘ਛप਱ऐञઇ୘ৰ

୘भৰਠध৾लभସ਱঱प਱ऐञ DX भ਄ੌा‫਼ؚ‬ੀ॑ਔ௙खञয౫भ୘ਛ‫ॢؚ‬ট‫ش‬ংঝয౫भ୘ਛषभ਄

৾েपਈଐभ৾लभৃ॑࿰୦पखथ৫৅‫୹઀؞‬खथःऎऊऋཹಸभୖ਻धऩढथःऽघ‫؛‬ जऒदমপভदम‫ॽؚ‬গ‫شঀش‬ঐঝपउऐॊপ৾भઇ୘੝୓भ্਱ਙ॑ુથघॊऩऊद‫ؚ৾‬ఊ঻মਜ਼भઇ

ॹ‫ॱش‬ীෲपेॊ౸঵੝ఒऩन॑ৢगथ‫ؚ৾‬ఊ঻ऋেၺपቻॉ਌৬৓पষ৿ख൉ୗ৓पৌૢखथःऐॊेअ‫ؚ‬㻌㻌॑௕ॉ‫ؚ‬ઇ୘भலੌा॑ৄઉख‫ؚ৾‬लभঽ૓২॑ৈीॊઇ୘উটॢছ঒ृ౸঵৔ઍभ੝ఒ‫؞‬ৈ২৲‫ؚ৾‬लभ 㻌 ॹ४ॱঝ৲ऋ৯৓दमऩऎ‫ؚ‬जो॑ু஺धखथઇ৩‫؞‬૙৩ऋ৾ఊ঻਌৬भଳਡषૡఌघॊधःअਔ௙੝୓

఺‫؞‬৒ା॑௕ॊधखथःऽघ‫؛‬ 㻌ऒधभऩः଻શਈి৲औोञ৾लभৰਠ‫ؚ৾‬लभସभ਱঱॑৯੐घञी‫ؚ‬ਔඟँॊপ৾पଃ৆੍ର॑ষः൤

থ५ইज़‫ش‬ও‫ش‬३ঙথ(DX)॑ဌசऊणਘৡप௓ਤघॊऒधद‫ؚ৾‬ఊ঻঳য঳যपఞॉ๣ः‫ؚ‬ၴ঳য਄ॉଋघ

ऽञ‫ؚ‬ધ৖ఐ৾੄दम‫ؚ‬ઇ୘‫৾؞‬ఊ୭୆पॹ४ॱঝ৲॑প࿸प਄ॉোोॊऒधद‫ؚ‬প৾ಉभॹ४ॱঝॺছ

ख‫ؚ‬ઇ୘॑ेॉ঳ಽَ৾ఊ঻মਜ਼भଳਡُपૡఌखथःऎ૑ਏऋँॊध઀੉खथःऽघ‫؛‬

 㻌

 

㻌㻌

 㻌

 







㻌 ਹણ৷भ৅਀ া‫ڴ‬঩ ਽  㻌 㻌 ઇ୘੝ఒ॑৯੐खञ ,&7㻌   া‫ڳ‬঩ ਷  㻌 ॸ‫ش‬ঐશਔৄઐ૴ ‫قؚ‬প৾‫؞‬੫঵৴௚पेॊ ,&7 ଑োҩણ৷হ୻भງஂ‫ك‬ॹ४ॱঝ୓୵ऊैপऌऎ೚ोञ঩মद‫ؚ‬ঽী॑ৈी৥ॊः౞ਟ॑ิऎपम‫ؚ‬ঽैઓดख‫ؚ‬౞ੰৠभহ෧पॳকঞথ४खथ
௦इ॑ৄলखथःऎ਌৬ਙध‫ؚ‬ঽীभਈીਖ਼૵भ੦ೕपऩॊഄఴ‫؞‬ઓ୳ऩनজঋছঝ॔‫ৢ॑ॶش‬गथ੗એ৓पਖ਼૵घॊಞു
॑ମपહऐॊधधुप‫ؚ‬กপऩੲਾऊैઌৰ॑ৄणऐॊੲਾभৄ্‫ؚ‬અइ্॑ธಫख‫ؚ‬ઓઅৡ‫ؚ‬ਖ਼૵ৡ‫ؚ‬૛຺৥඿ऩ਀ਠৡ
॑ြइॊऒधऋ੷ीैोऽघ‫؛‬जभੰৠੁभৄমमँॉऽच॒‫؛‬ઇ୘ঢ়બ঻ঽैऋ౞ਟ॑౏घ৾েभౘचप਱ऐ‫਼ؚ‬ੀप৯॑৫ःथ‫ؚ৾‬लभସ॑ৈीॊड़‫ش‬উথऩઇ୘॑࿰୦प൉ढथःऐयेःभऊ‫ؚ‬૛ਡ॑ତ৶ःञटऌऽघ‫؛‬᥈੊ ྒྷ৥੽‫ق‬঱ඈপ৾৾শ‫ك‬೬ ህঞঋঝ‫ॹؚ‬ॕ५ढ़ॵ३ঙথभৃभ൉ল‫ୁ੉ؚ‬ઈ৷ৡभঞঋঝಉऋਖॎो‫ؚ‬ঽপ৾भઇ୘भସ॑ਲਗপ৾धभૻຎभরदਫ਼઒
घॊਃভपुऩॉऽघ‫ॢ؛‬ট‫ش‬ংঝ৲‫঺ؚ‬ভभੲਾ‫ॱشॹ؞‬ฌ৿৲भরद‫ؚ‬জ॔ঝॱॖ঒पব੠ৢ৷ਙऋਖॎोऽघ‫؛‬ਲਗ৴௚ੈ௮৾ಆ &2,/ मৗञऩ৾लभৃदँॊध৊ৎप౸঵भব੠ৢ৷ਙ॑ੳ௙घॊബ஀भਃভधऩॉऽघ‫؛‬೫࿒౸঵पेॉ৾েभ৾लभঽ૓২ऋँऋॉ‫ؚ৾‬ल্ ৃ‫ؚ‬ৎ৑ भฑໞਙधय़কজ॔஄ਛभ੗஘৲पेॉ‫ؚ৾‬েऋ৾लभॹ
२ॖথभ਌৬धऩॉ੭ॊ‫ॢ؛‬ট‫ش‬ংঝয౫भ୘ਛपम‫ؚ৾‬ে਌৬भฑໞऩ৾लभ୭୆॑প৾ऋତइॊऒधम૑೼दघ‫؛‬  ৾लभঽ૓২‫ؚ‬ব੠ৢ৷ਙऋ੷ीैोॊৃधखथभ೫࿒ਲਗ৴௚౸঵  ঩মभ৾েऋਲਗপ৾भ౸঵पඡोॊ‫ؚ‬ਲਗभ৾েऋ঩মभপ৾भ౸঵पඡोॊ౸঵ઐ૴भਃভ॑੅थय‫ؚ‬౸঵भ৔ઍ‫؞‬ ْॢট‫ش‬ংঝয౫भ୘ਛ‫৾؟‬ে਌৬भฑໞऩ৾लभ୭୆॑અइॊٓઢ᫖ ഻ஂ੽ ક௵ে୵৳૫ৼ൩ভ঺ੲਾ३५ॸ঒৖$,ड़ইॕ१‫ ش‬೬ ህ‫ق‬প৾‫؞‬੫঵৴௚पेॊ
,&7 ଑ো‫؞‬ણ৷হ୻भງஂ‫ك‬঩‫ر‬भ௏೨ੜਤषभ਄ੌा॑এॖথॺ৲ख‫ؚ‬जो॑४঒‫؞‬५এ‫ॶش‬৷ષ‫ؚ‬঍ॸঝभસਬऩनभ્๕॑ৢगथ௏೨ੜਤभঔ
ॳঋ‫ش‬३ঙথ॑ৈी‫ؚ‬৳૫મ॑૗৿औचॊে୵৳૫ '; भ਄ੌाधखथ‫ؚ‬৺  ਐযभ঩‫ر‬भॹ‫॑ॱش‬໮஋ख‫ؚ‬ষ৿ॹ‫ॱش‬भણ৷Ҩႈ୰੒೾ঔॹঝऩनपेॉҨ௏೨଺૩भজ५ॡजभुभ॑੖ैघऒध॑৯੐खथःॊ‫؛‬Ҧુ൉ણ৿भುਡҧधखथभপ
৾‫ॱشॹؚ‬ীෲपঢ়घॊҦয౫୘ਛभುਡҧधखथभপ৾ઇ୘प਋ୄखथःॊऒधऩनपणःथ‫ؚ‬ງஂःञटऌऽघ‫؛‬ઢি ৈ୏੽‫ق‬ঢ়ਧপ৾ౢ৾শ‫ك‬೬ ህ໵ਉ ୤Ꮆ੽ ધ৖ఐ৾੄ఐ৾ૼ୒‫୒৾؞‬৆ੁଂਓ঵৴௚‫؞‬৉ୠஷ௪ୖਓ঵৴௚௓ਤ஼শ ೑ऋবभ৽ੋਛশृব৔ਗभ঺ভୖ਻भੰৠपिऐथम‫ؚ‬প৾भੴ॑઩ी‫ؚ‬৉ୠभজ९‫ش‬५॑੥ૐखऩऋै‫ؚ‬ৗञऩ੼க॑
઀୹घॊপ৾৅५ॱ‫ॵ॔ॺش‬উभણඩऋ૑ਏਂ૭ಳदघ‫؛‬ऽञ‫ؚ‬जोध৊ৎप‫ؚ‬ऒोै૿ःুधऩॊয౫॑அी‫ؚ‬ব৔ਗभ஘‫ر‬ऩୖ਻प৯॑਱ऐ‫ؚ‬जोैୖ਻भੰৠपટჴपॳকঞথ४ख‫ؚ‬ৗञऩ੼க॑েाলखथःऎয౫॑୘थॊऒध‫ؚ‬घऩॎठ॔থॺঞউঞॼ‫ش‬३ॵউઇ୘भ௓ਤऋ੎ਏधऩढथऌथउॉऽघ‫؛‬ऒोैपঢ়৴खञધఐ੄पउऐॊ੍ର઱ੁपणःथ‫ؚ‬ओງஂःञटऌऽघ‫؛‬ ْକ঵ઇ୘पৌघॊবभ੍ରध০৏भ਄ੌाٓ  ॔থॺঞউঞॼ‫ص‬३ॵউઇ୘धপ৾৅५ॱ‫ॵ॔ॺش‬উ൉লप਱ऐञ੍ରपणःथ


৾ఊ၎ഄ॑ણ৷खञ౸঵੍ରधखथ /06 ॑ৈਃચ৲खथःऽघ‫઺৿؛‬भঽ৿ஊొ৲पेॉ৸थभ৾েप৾लृघः୭୆भ
઀୹‫ؚ‬ৱમହ৥५ছॖॻੰହ৿઺ऩनऋ঳઺એ਀ંऔो‫ؚ‬஍૨৓ऩ৾ఊ୭୆॑઀୹घॊधधुप‫ؚ৾‬ఊটॢਃચ॑ણ৷ख
थ৾েऋणऽङःथःॊএॖথॺ॑નੳघॊ৾लभ૭ଳ৲‫ؚ‬ଳലखथःऩः৾েृ৾ఊଓ౥ऋ૑ਏऩ৾েषभ଻શ੍ର॑ষ
ःऽघ‫؛‬औैप‫ؚ‬এ‫ॺش‬ইज़জड़ध৴௚खय़কজ॔஄ਛ੍ରपᇽऑऽघ‫؛‬ऽञ‫ؚ‬ૐ੮౸঵਱ऐઇ஼॑ਝऐ‫ؚ৾‬৔૚य़কথঃ५
दਲਗপ৾धभ৴௚ઇ୘ृ॔ংॱ‫॑ش‬৷ःथ౸঵षभ૞ਸभ௮ऌऊऐ‫ؚ‬ਵ঻भ੉ୁ॑ঽ৿ᄽ๨खஊొद਀ંघॊऒधपेॉ‫ؚ‬঎‫ॲش‬ঞ५दॖথॡঝ‫ش‬३ঈऩ৾लभ୭୆भ઀୹॑৯੐घऺऊ‫ؚ‬ड़থছॖথ଻શ౸঵ঈ‫ش‬५॑ਝऐथ‫ؚ‬ৌએधड़থছॖথभ
౸঵ऋ೴૔खथु৾৔भঈ‫ش‬५द૏্भ౸঵पৌૢदऌॊ५ঐ‫ॺش‬य़কথঃ५੿ॉभଡ୳पणःथ‫ؚ‬ງஂःञटऌऽघ‫؛‬ ْઇ୘ '; प਱ऐञ৾लभউছॵॺইज़‫ش‬঒੿ॉभ਄ੌाٓ  /06 दᇽऋॊ৾ఊ୭୆भગଡണ‫؞‬य़কজ੍॔ରध५ঐ‫ॺش‬य़কথঃ५ଡ୳





दम‫ؚ‬এ५ॺ॥টॼ਋पउऐॊৗञऩ৾लभ૔ॉ্धखथ‫଻ؚ‬যभ੗஘ऩౘचध঺ভ৸৬भ௹ऊऔभৰਠभ

ञी‫঺ृ঻౎ؚ‬ভभਖ਻पঢ়ੱ॑ఞच‫ؚ৾‬ఊ঻ঽैऋ਌৬৓पઅइ‫ؚ‬ষ৿ऋधोॊेअपऩॊऒधऋপજध਽દ ඦ঳੽‫ق‬ધ৖ఐ৾੄ৈಉઇ୘ଂ௧୅ઇ୘ୖୖশଓଯ‫ك‬ ೬ ህ  ਍ਧ མ঳୙੽‫ূق‬਎ଃ੮৆ੁଢ଼஢ਚশ‫ؚ‬঩ম৾୒ஷ௪ভ൹ਖ‫ؚ‬৔దਿଁ়ॖঀঋ‫ش‬३ঙথਅറ௓ਤভ৮َ$, ਅറُથ௙঻ভ৮ౠশ‫ؚ‬মੈভౢভশ  ْ঺ভभ '; ણ৷‫؟‬৳૫મ॑૗৿औचॊ '; भ਄ੌाधੌ௶੝୓ٓ  Ҧ9LWDOLW\ҧपेॊে୵৳૫ '; भ਄ੌाधপ৾ઇ୘षभ਋ୄ
આফ‫ؚ‬ઇ୘ગেৰষভ৮द઀੉औोञ‫ؚ‬೫࿒‫؞‬ड़থছॖথઇ୘भ௓ਤ‫ؚ‬ઇ৾भ੝ఒಉ॑ৢगञସभ৳઒‫ॹؚ‬४ॱঝ৲षभ
ৌૢऩनपणःथਏਡ॑ງஂःञटऎधधुप‫ؚ‬౸঵੼கभਈপ৲॑৯੐खञপ৾ઇ୘भॹ४ॱছॖ८‫ش‬३ঙথ ५य़‫ش‬঒‫ ڹ‬ಉभ਄ੌा૾யध‫َؚ‬ਯ৶‫ॱشॹ؞‬१ॖग़থ५‫ھڶ؞‬ઇ୘উটॢছ঒‫ق‬জॸছ३‫ش‬ঞঋঝ‫ك‬भ௓ਤ‫؞‬൤఺ُपৌघॊ੍ର
૾ய‫ؚ‬ഥਮ‫ڱ‬ফ২໪઴ਏ੷भ૾யपणःथງஂःञटऌऽघ‫؛‬ ਼ْੀ॑ਔ௙खञয౫भ୘ਛ॑અइॊٓ    প৾ઇ୘॑૗इथःऎपम‫؟‬জঋছঝ॔‫ॶش‬ध৾लभ෢॑਄ॉ௸अಁ༔





৫ভቂቇ
  ਁஇ঺੮১যஎয়প৾ੲਾઇ୘ੈভভশ ਱ຕ ৆੬੽ ْॽগ‫شঀش‬ঐঝपउऐॊৈಉઇ୘भ௅धবभ੍ରٓ
ৈಉઇ୘पउऐॊॹ४ॱঝয౫ുਛभ௓ਤ

㸷᭶㸴᪥㸦ⅆ㸧㸸඲య఍ ॥টॼም॑ీਃपॽগ‫شঀش‬ঐঝऩઇ୘धखथ‫ؚ‬ৌએ౸঵ध೫࿒‫؞‬ड़থছॖথ౸঵भ൨্भଐऔ॑ਈপ଒
पણऊखञ৾लभ૭ચਙ॑ർ஢घॊ੝୓ষ৿ऋਸசखथःऽघ‫؛‬આফ‫ڲ‬া‫ؚ‬ઇ୘ગেৰষভ৮(ਸ਼ે੸ઃ઀੉)৫ಈະ຺ 

ॸ‫ش‬ঐ‫৾؟‬लभঽ૓২‫؞‬ସ॑ৈीॊ‫ۍڹ‬षभ਄ੌाधয౫भ୘ਛ

৫ಈ্১‫؟‬ड़থছॖথपेॊॸঞঅভ৮஼ =RRP ઞ৷ धखऽघ‫؛‬ऩउ‫ؚ‬ண੢঻पम঳ౝ৑৐प঩  ৎ‫؟‬ഥਮ‫ڰ‬ফ‫ڵ‬া‫ڲ‬঩‫كౌق‬‫ڳ؞‬঩‫ق‬਷‫ڴ؞ك‬঩‫ق‬਽‫ك‬ও‫ش‬ঝदॸঞঅভ৮஼௧৷भ 85/ ॑उੴैचखऽघ‫؛‬ଦਦভৃ‫॔؟‬ঝढ़ॹॕ॔৘নદ‫ূق‬਎‫ؚ‬எ৾ভை‫ك‬‫  پ‬মੈভभਸೇૅदঅॹड़‫؞‬ड़থॹঐথॻଦਦহ঵पணख੢ऽोथःॊপ৾ঢ়બ
৫ಈ্১‫؟‬ड़থছॖথपेॊॸঞঅভ৮஼ =RRP ઞ৷ धखऽघ‫؛‬ऩउ‫ؚ‬ண੢঻पम঳ౝ৑৐प
঻म‫ؚ‬মফ‫ڮڭ‬াपଳലऋলਟऽघ‫؛‬ணख੢ाऔोथःऩःপ৾म‫ྖؚ‬ৎਭહखও‫ش‬ঝदॸঞঅভ৮஼௧৷भ 85/ ॑उੴैचखऽघ‫؛‬ थउॉऽघभदহਜଂपउਖः়ॎचऎटऔः‫؛‬ ଦਦভৃ‫॔؟‬ঝढ़ॹॕ॔৘নદ‫ূق‬਎‫ؚ‬எ৾ভை‫ك‬



㛤ദ
ദせ
せ㡯
㡯
‫ڴ؞‬঩‫ق‬਽‫ك‬঩  ৎ‫؟‬ഥਮ‫ڰ‬ফ‫ڵ‬া‫ڲ‬঩‫كౌق‬‫ڳ؞‬঩‫ق‬਷‫ك‬ ᖺᗘ

ᅶऴң‒ ૙Ꮛ⇊⇴⇿∞⇝∍∙‫‒˟ٻ‬ᮏ༠఍ࡢຍ┕ᰯ࡛ࣅࢹ࣭࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻ㓄ಙ஦ᴗ࡟⏦ࡋ㎸ࡲࢀ࡚࠸ࡿপᏛ
Ꮫ㛵ಀ⪅ࡣࠊᮏᖺ㸯㸰া࡟࡟ど⫈ࡀฟ᮶ࡲࡍࠋ⏦ࡋ㎸ࡳࡉࢀ࡚࠸࡞࠸পᏛ
Ꮫࡣࠊ㝶᫬ཷ௜ࡋ
࡚࠾ࡾࡲࡍࡢ࡛஦ົᒁ࡟࠾ၥ࠸ྜࢃࡏࡃࡔࡉ࠸ࠋ

 ᖺᗘ‫پ‬4

   া‫ڲ‬঩ ౌ  㻌 ৸৬ভ ‫قؚ‬প৾‫؞‬੫঵৴௚पेॊ ,&7 ଑োҩણ৷হ୻भງஂ‫ك‬㻌 

私情協ニュース

公益社団法人 私立大学情報教育協会

2 0 2 2 年 度 私情協 教育イノベーション大会
オンライン開催 開催要項

JUCE Journal 2022年度 No. 2 49㸷᭶㸵᪥㸦Ỉ㸧㸸ࢸู࣮࣐ពぢ஺ὶ ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ఍ሙ㸯࢜ࣥࣛ࢖ࣥ఍ሙ㸰

50 JUCE Journal 2022年度 No. 2

஝ⁱ਼ಂ৕੽ ᭔ੈୢఐপ่৾૧৾ઇ୘ਡਫ਼௓ਤ஼শ ൺળໄ୬੽ ೣਮপ৾ଁฐઇ୘௓ਤ஼‫ؚ‬ຓ৾৖ຓ৾ઇ୘৾൥ౠઇ౸ ৛ি ྌఴ੽ ঢ়ਧপ৾ઇ୘௓ਤ৖ઇ౸ ৵ਆ௏੽ ௧ఊপ৾৽ੋ৾৖ၳઇ౸ ‫ پ‬/06 ൂோभ૥ୡध॔থॣ‫ॺش‬ইज़‫ش‬঒஑૥ୡषभ૥ा‫ پ‬ஷॉନॉधইॕ‫ॻش‬ংॵॡपेॊ৾लधਛশभ঳৬৓௓ਤ
‫ع‬஄ਛ৓௬੼भৰᄷ୻‫ع‬࠙ศ⛉఍㸸,ࠚ㸸㹼㸸ड़থছॖথ౸঵भ৾ఊ௬੼ध૥ୡ্১
ਣিร૒੽ ృପপ৾প৾੹३५ॸ঒ੲਾఐ৾ଢ଼஢੹ઇ౸ ஌ম೨಻੽ ূ਎഼৾প৾ ,&7 ७থॱ‫ؚش‬ੲਾઇ୘ઇ஼ઇ౸ ‫ پ‬প৾ઇ୘पउऐॊ৾ಆীෲभણ৷হ୻

ค্ઁ৥੽‫ق‬਎੃প৾৾୒ੲਾওॹॕ॔७থॱ‫ش‬ઇ౸‫ك‬‫ پ‬H এ‫ॺش‬ইज़জड़धखथभ৾ಆॹ‫ॱش‬धছ‫ॽش‬থॢ॔ॼজॸॕॡ५‫ پ‬ছ‫ॽش‬থॢ॔ॼজॸॕॡ५धम

࠙ศ⛉఍㸸㹅ࠚ㸸㹼 㸸౸঵੝ఒधছ‫ॽش‬থॢ॔ॼজॸॕॡ५ /$ ৛഍รਮ੽‫ق‬વ৛প৾ব੠७থॱ‫ش‬শ‫ك‬‫ॢ پ‬ট‫ش‬ংঝয౫ઇ୘धखथभ &2,/ ஑౸঵भણ৷

உ഍ऽॅा੽ ಯળ਩য়প่৾૧৾৖൥ప ‫& پ‬2,/ पेॊ่૧ઇ୘भহ୻ງஂ

౱িྒྷ৕੽ ঢ়ਧপ৾ॢট‫ش‬ংঝઇ୘ॖঀঋ‫ش‬३ঙথ௓ਤਃଡ
ౢਃଡশ ‫ پ‬,&7 ણ৷पेॊএ५ॺ॥টॼም਋भ &2,/ ઇ୘ৰᄷ

࠙ศ⛉఍㸸㹃ࠚ㸸㹼 㸸 ব੠৴௚ੈ௮৾ಆ &2,/ ৵৙஁ෑఘ੽ ৛஄প৾॔থॺঞউঞॼ‫ش‬३ॵউ৫৅७থॱ‫ش‬শ ‫ پ‬৉ୠણਙ৲॑৬ਠघॊҦઃ਼৻॔থॺঞউঞॼ‫ش‬भ୘ਛҧ࿞੩ଢ଼੗੽‫ق‬঩মੵ঵প৾ਓ৾৴௚କ঵ઇ୘७থॱ‫ش‬ઇ౸‫ك‬ਆౢඈষ੽‫ق‬ჵଗপ৾੕়ઇ୘७থॱ‫ش‬ઇ౸‫ك‬‫ پ‬౸঵धঅ४ॿ५উছথ॥থॸ५ॺपेॊକ঵ઇ୘‫ پ‬൥ଝधୖਗણ৿॑৴৿औचञ॔থॺঞউঞॼ‫ش‬३ॵউ୘ਛ
੍ର࠙ศ⛉఍㸸㹂ࠚ㸸㹼 㸸५ॱ‫ॵ॔ॺش‬উઇ୘॑અइॊ‫ پ‬॥টॼምҨঁॖঈজॵॻपेॊ৾েৼ୥भੱभ੍ରधୖ਻
ৈલბ৕੽ ൖવপ৾ધ৾৖ઇ౸‫ؚ‬঩ম৾েৼ୥ভ৶হশ ‫َ پ‬਩পऺढधढ़ইख़ُभ૾யधன஦‫ع‬॥টॼምपउऐॊ৾ে
੍ର‫ع‬
 ୨ਉዥ੽ ৛๤਩য়প৾৾ਜୖ৾ে૿ਊ 







॔ছॖ८‫ش‬३ঙথ‫ॸؚ‬य़५ॺঐॖॽথॢ‫઺ؚ‬൸૪৶ऩनभ౸঵হ୻॑
ງஂखऽघ‫؛‬▏ඈ੽ পଚਁয়প৾ଢ଼஢௓ਤਃଡ્ભઇ౸Ҩਛଗপ৾శଞඐ൥ప‫ك‬‫ پ‬ધ௺৾ে਱ऐॹ‫ॱش‬१ॖग़থ५‫؞‬$, ౸঵भৰᄷহ୻ງஂ  ঔॹঝढ़জय़গছ঒प੦तःञ౸঵भৰᄷ୻धखथ‫ॱشॹؚ‬অ४গ࠙ศ⛉఍㸸㹈ࠚ㸸㹼 㸸ॹ‫ॱش‬१ॖग़থ५‫؞‬$, য౫୘ਛभ੍ର$, ৎ৻प੷ीैोॊॹ‫ॱش‬ણ৷ৡಉभઇ୘॑௓ਤघॊञी‫ؚ‬মੈভभҦੲਾણ৷ચৡ୘ਛभफ़ॖॻছॖথҧप੦तऌ‫ؚ‬ৈૅद૑၎ఊधऩढञҦੲਾ⋛ҧधभமਢ॑ਭऐथ‫ؚ‬প৾भੂফઃઇ୘पउऐॊ౸঵ৰᄷ୻॑রੱप
ງஂखऽघ‫؛‬ऩउ‫ؚ‬ऒोऽद੿ਛभઇ౫‫ؚ‬౸঵फ़ॖॻ‫ੂؚ‬ফઃઇ୘ध௧୅
ઇ୘ध৴௚खञ॥থॸথॶम‫ؚ‬Ҧੲਾણ৷॥থ९‫ش‬३॔঒ҧपൕൗख‫ؚ‬ਔৄઐ૴खथःॊऒधुງஂखऽघ‫؛‬㻌মੈভੲਾઇ୘ଢ଼஢੻৩ভ‫ؚ‬ੲਾজॸছ३‫؞ش‬ੲਾ຃৶ীఐভ㻌࠙ศ⛉఍㸸㹆ࠚ㸸㹼㸸ॹ‫ॱش‬ણ৷ৡ୘ਛप਱ऐञ౸঵ৰᄷभງஂ

ଓ೥স਑২भ଑োपेॉ‫ؚ‬ઇ৩ऋ౸঵द౎঻भ෩੿੟॑ਹ৷घॊ
ऒधऋ৶ੰऔो৒ାखणणँॊऋ‫্ؚ౎ؚ‬৊঳ਙ৳੅ਥृ৯৓ਗਹ
৷ऩन෩੿ਥ১दಅဍऔोथःऩः౎঻भ෩੿੟भਹ৷্১पৌघ
ॊିਔহඨपणःथ‫ؚ‬ঢ়ੱऋුोथऌणणँॊेअपઓॎोॊऒध
ऊै‫ؚ‬ऒभਡ॑রੱप৶ੰभയਤ॑मऊॉऽघ‫؛‬ऽञ‫ؚ‬প৾ઇ৩ष
भଓ೥সীଦभலੌापणःथ‫ؚ‬মੈভऋୖ਻धखथःॊਡ॑ତ৶
ख‫ؚ‬ੳ௙भુથ॑௕ॉऽघ‫؛‬র੨᛽๒੽ ઋఱਆপ৾৾শଓଯ‫ؚ‬১৾৖ઇ౸ ‫ پ‬౸঵॥থॸথॶभਥਹಅဍ෇೧धଓ೥সभীଦ

࠙ศ⛉఍㸸㹄ࠚ㸸㹼 㸸෩੿ਥ১੝ਫपൣअਥਹ૪৶भିਔਡधଓ೥স਑২ ೬ህ ‫ق؟ع؟‬প৾‫؞‬੫঵৴௚पेॊ ,&7 ଑ো‫؞‬ણ৷হ୻भງஂ‫ك‬‫ پ‬,&7 ણ৷पेॊী৙૯૵஑ৰୡ౸঵भ૥ा

ుਣ౥੸੽ ੡ଽો৾੹প৾৽ੋ৾৖শ ‫ پ‬ड़থছॖথुৌએु 7HDPV ध /06 दખૡ౸঵

௭ඈኃ੽ য়୵ைপ৾ব੠ঢ়બ৾৖ၳઇ౸ ‫ঁ پ‬ॖইঞॵॡ५ছॖঈ౸঵ઽஈ 92' भҦ৸৖ాॉҧ౸঵࠙ศ⛉఍㸸㹁ࠚ㸸㹼 㸸ସ਱঱॑৯੐घड़থছॖথ౸঵‫ঁؚ‬ॖঈজॵॻ౸঵

ઢਉೣ੸੽ ૣળੵ঵প৾৾୒੍ରਃଡઃশ‫ؚ‬ੲਾ੦ೕ७থॱ‫ش‬ੲਾ੫઺ୖশ‫ؚ‬ဟര௕છைহਜশ ‫ ;' پ‬दઇ୘‫؞‬ଢ଼஢‫؞‬௮ऌ্॑ৈ২৲ख‫ؚ‬ઇ୘஍ટभਈপ৲॑
৯੐घ૥ा

‫ॱشॹپ‬঳੪ଵ৶ध $, ੰෲपेॊ৾ఊभਈి৲ध૮଒৾ಆभ
૥ा஧੩ೣ੸੽ ੓৕౭ുপ৾౭ു৾৖ઇ౸ గ৙༂ᐃ੽ ৛ઠপ৾ઇ୘‫৾؞‬ে੍ରਃଡ൥ప ‫ پ‬५ঐ঍द७ঝইॳख़ॵॡҦाैः௏೨ু໩ҧभଦഘ   ળম௲়੽ ઁਣপ৾৳௏ଵ৶७থॱ‫ش‬ઇ౸ ‫॑ ;'پ‬ણ৷खञॸ‫ش‬ছ‫ش‬ওॖॻઇ୘भ૥ा ৙੨ბ৕੽ ௘িপ৾প৾੹ୢ৾௺ଢ଼஢ఐઇ౸ ‫ پ‬Ҧऒऒौधऊैटभ௏೨৹ਪҧ સਰ঱अणඪ૾‫ پ‬Ҧ॥টॼምपउऐॊੱभॣ॔ҧ‫ڳ‬णभ॥ॶ ਷ૺ৖வஸ৕੽ ೣਮ੓৕প৾৾েৼ୥஼শ ിমႉ৕੽ ઋૺপ৾ੲਾ੦ೕ७থॱ‫ش‬ઇ౸ ‫ پ‬४ঈথभ৾ल॑ॹ२ॖথदऌॊ $, ੍ର஑ /06 भৰਠ‫ پ‬/06 भৈ২৲ध৾ఊॹ‫়ଁॱش‬३५ॸ঒पेॊ৾ఊ঻মਜ਼
भઇ୘भৰਠ

࠙ศ⛉఍㸸㸿ࠚ㸸 㹼 㸸࠙ศ⛉఍㸸㹀ࠚ㸸 㹼 㸸৾ఊ঻মਜ਼भઇ୘Ҩ৾लभସ਱঱॑৯੐घ DX भ૥ा
॥টॼምदभ৾েभওথॱঝঊঝ५॑અइॊ㻞㻜㻞㻞ᖺᗘ㻌⚾⚾᝟༠㻌ᩍᩍ⫱䜲䝜䝧䞊䝅䝵䞁኱఍䚷䠕䠕᭶䠔᪥䠄ᮌ䠅䚷ⓎⓎ⾲୍ぴ䠄 㻠 㻟 ௳䠅࢔ࢡࢸ࢕ࣈ࣮ࣛࢽࣥࢢ

఍ሙⓎ⾲௦⾲⪅ྡ
᫬㛫 Ⓨ⾲␒ྕ ศ㔝Ⓨ⾲ࢱ࢖ࢺࣝ
኱Ꮫྡබເࢆά⏝ࡋ࡚࢔࢖ࢹ࢔ຊ࡜ࣅࢪࢿࢫࢫ࢟ࣝࢆ㧗ࡵࡿྲྀࡾ⤌ࡳ࡟ࡘ࠸࡚
᳃㒊ࠉᫀᗈ ஑ᕞඹ❧኱Ꮫ
9:00 A-1
9:20 A-2 ஦๓஦ᚋᏛಟ ᩍ㣴⣔ㅮ⩏࡟࠾ࡅࡿ཯㌿Ꮫ⩦ࡢᑟධ㹼㐲㝸ᤵᴗ࡛Ꮫࢇࡔࡇ࡜ࢆᑐ㠃ᤵᴗ࡟ά࠿ࡍ㹼 ఀ⸨ࠉᆂ୍ ㇏ᶫ๰㐀኱Ꮫ▷ᮇ኱Ꮫ㒊ఇ᠁㸦ศ㸧
9:40
9:45 A-3 ஦๓஦ᚋᏛಟ ᤵᴗእᏛ⩦⏝㹕㹣㹠ࢧ࢖ࢺࡢ฼⏝ࢆ㏻ࡋ࡚ぢࡓᏛ⩦࡟ᑐࡍࡿព㆑㸸㡑ᅜㄒ㸱ࡢᤵᴗ࠿ࡽ ୰ᑿࠉ᱇Ꮚ ኱ጔዪᏊ኱Ꮫ
10:05 A-4 ஦๓஦ᚋᏛಟ 㠀㐃ᦠࡢࢧ࣮ࣅࢫࢆ⤌ࡳྜࢃࡏ࡚ࡢ⥾ࡵษࡾ࣐ࣜ࢖ࣥࢻࡢヨࡳ࡜␗㉁᪉㔪࡬ࡢㄝ᫂ ᑠᕝࠉ೺ ᑓಟ኱Ꮫఇ᠁㸦ศ㸧
10:25
10:30 A-5 ஦๓஦ᚋᏛಟ 㹊㹋㹑ࢆά⏝ࡋࡓ஦๓Ꮫ⩦ࡢྲྀࡾ⤌ࡳ̿␃Ꮫ⏕ᑐ㇟ࡢㄞゎᤵᴗ࡟࠾ࡅࡿ㹈㹧㹒㹒ᐇ㊶̿ Ọ஭ࠉྍ⳯ 㛵す኱Ꮫ㹊㹋㹑⛣⾜࡟ᚲせ࡞ᩍဨᨭ᥼ࡢᅾࡾ᪉㹼ᒣ᲍Ꮫ㝔኱Ꮫࡢ஦౛㹼ཎࠉࠉᩄ ᒣ᲍Ꮫ㝔኱Ꮫ
10:50 A-6 /06
ఇ᠁㸦ศ㸧
11:10
᳿ࠉࠉ㐓 ᪥ᮏ኱Ꮫ
11:15 A-7 ༠ㄪᏛ⩦ ࠕ༓୍ኪ࢝ࣞࣥࢲࠖ㸫ᩥⱁ๰సᩍ⫱࡟࠾ࡅࡿ࢙࢘ࣈࢧ࢖ࢺࡢά⏝᪉ἲ➨ሗ
11:35 A-8 ༠ㄪᏛ⩦ ་⒪ேࡢࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥຊྥୖࢆ┠ᣦࡍࢹࢪࢱࣝࢶ࣮ࣝ࡜⤒㦂ࢆ⤫ྜࡋࡓ㔜ᒙⓗᩍ⫱ Ἑᮧࠉዉ⨾Ꮚ ⁠㈡་⛉኱Ꮫఇ᠁㸦኱Ꮫ࣭௻ᴗ㐃ᦠ࡟ࡼࡿ,&7ᑟධ࣭ά⏝஦౛ࡢ⤂௓㸧㸦ศ㸧
11:55
ࣛࣥࢢࣜࢵࢶࠉஂె ๓ឡ▱ᕤᴗ኱Ꮫ 䜸
13:00 A-9 ㄒᏛᩍ⫱ ᶵᲔ⩻ヂ࡜እᅜㄒᩍ⫱࡟ࡘ࠸࡚⪃࠼ࡿ᪂ࡋ࠸Ꮫ⩦᪉␎㹊㹀㹎㸦㹊㹒㹂ࠉ㹠㹟㹱㹣㹢ࠉ㹎㹀㹊㸧ࡢᐇ㊶࡜ࡑࡢ᭷ຠᛶ
㛗⏣ࠉᩗ஬ ᪥ᮏṑ⛉኱Ꮫ 䞁
13:20 A-10 3%/䝷ఇ᠁㸦ศ㸧
13:40
䜲ᆅ⌫⎔ቃ࡟ඃࡋ࠸ࣔࣅࣜࢸ࢕ࡢ◊✲ࢆ㏻ࡌࡓ࢚ࢿࣝࢠ࣮ᩍ⫱ࡢヨࡳᩧ⸨ࠉ⣧ ⋢ᕝ኱Ꮫ
13:45 A-11 3%/䞁࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥᐇ᪋ࡋࡓ㹎㹀㹊ࢸ࣮ࣗࢺࣜ࢔࡛ࣝࡢᑠࢢ࣮ࣝࣉάື
⏣㇂ࠉ㞝஧ ᪥ᮏṑ⛉኱Ꮫ 䠝
14:05 A-12 3%/ఇ᠁㸦ศ㸧
14:25
఍Ọ஭ࠉ᭸Ꮚ ᕤᏛ㝔኱Ꮫ
14:30 A-13 ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯ ᅇᖐᮌࢆ⏝࠸ࡓᕤᏛ㝔኱ᏛᏛ⩦ᨭ᥼ࢭࣥࢱ࣮ᩘᏛ⛉ࡢᩍ⫱ຠᯝࡢศᯒ
ሙ
14:50 A-14 ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯ ⿕᭹ศ㔝ࡢᑐ㠃ᤵᴗ࡟࠾ࡅࡿ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻᩍᮦ㸫࢔ࢼࣜࢸ࢕ࢡࢫ࡟ࡳࡿᩍᮦࡢ฼⏝ᐇែ㸫 ᮎᘯࠉ⏤ె⌮ ṊᗜᕝዪᏊ኱Ꮫ
ఇ᠁㸦ศ㸧
15:10
ᒾ⏣ࠉ୍⏨ 㛵すᏛ㝔኱Ꮫ
15:15 A-15 ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯ ᩥ⣔Ꮫ⏕ึᖺḟࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓ⤫ィᏛධ㛛ࡢ⌧≧ᢕᥱㄪᰝ̿Ꮫ⩦㡯┠ู࡟̿
15:35 A-16 ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯ 㹔㹀㸿ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟ࡼࡿ࢚ࢡࢭࣝ㛵ᩘ࣭ᘧၥ㢟࡟ᑐࡍࡿゎ⟅ࡢṇㄗุᐃ࡜᥇Ⅼࡢ⮬ື໬ 㛵ࠉࠉ㝧 ὶ㏻⛉Ꮫ኱Ꮫఇ᠁㸦ศ㸧
15:55
16:00 A-17 ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯ ⧞ࡾ㏉ࡋᤵᴗ࡟࠾ࡅࡿᏛಟᡂᯝ࡜Ꮫ⏕‶㊊ᗘࡢᕪ␗࠿ࡽぢࡓᤵᴗ㹇㹁㹒໬࡬ࡢ⪃ᐹ ᑠᯘࠉṇᶞ ឡ▱ᩥᩍ኱ᏛⓎ⾲୰Ṇ
16:20 A-18
ఇ᠁㸦ศ㸧
16:40▼ᕝࠉ㧗⾜ ᮾ኱㜰኱Ꮫ
16:45 A-19 ༠ㄪᏛ⩦ 㹁㹑㹑࡟ࡼࡿ⾲♧せ⣲⤠ࡾ㎸ࡳࢆ᥼⏝ࡋࡓᇶ♏ⓗ࡞㹅㹧㹲฼⏝ἲᏛ⩦ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯
ࢸ࢟ࢫࢺ࣐࢖ࢽࣥࢢ࡟ࡼࡿయ㦂ᆺᏛ⩦ࡀ୚࠼ࡿᩍ⫱ຠᯝࡢホ౯Ώ㒊ࠉಇᙪ ᮾ໭་⛉⸆⛉኱Ꮫ
17:05 A-20ⓑỈࠉ㞞Ꮚ ኱ᡭ๓▷ᮇ኱Ꮫ
17:25 A-21 ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯ ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ࡟ᑐᛂࡍࡿᡭᣦ⾨⏕ᣦᑟࡢྍど໬࡜ࡑࡢᩍ⫱ຠᯝࡢ᳨ウ⚟␃ࠉㄔ ⚄ᡞᏛ㝔኱Ꮫ
17:45 A-22 ᩍ⫱Ⅼ᳨ホ౯ ⸆Ꮫ㒊ᖺ⏕ྥࡅᏛ⩦ᨭ᥼⏝,&7ᩍᮦ㸸Ꮫ⏕ࡢᩍᮦ㑅ᢥࡢഴྥ࡜Ꮫ⩦ຠᯝ㥖ᓮࠉಇ๛ ᮾி་⒪ಖ೺኱Ꮫ
9:00 B-1 ᝟ሗᩍ⫱ 㹔㹎㹌᥋⥆࡟ࡼࡿᏛෆᐇ㦂ᶵᮦ࡬ࡢ㐲㝸᧯స⎔ቃࡢᩚഛ᝟ሗᇶ┙ึᖺḟᩍ⫱ࡢ᝟ሗ⎔ቃᩚഛ࡟ྥࡅࡓࢩࢫࢸ࣒᭦᪂
㇂ཱྀࠉ㑳⏕
᪥ᮏ኱Ꮫ
9:20 B-2
ఇ᠁㸦ศ㸧
9:40
ᰠ἟ࠉ⨾⣖ ᪥ᮏ⋇་⏕࿨⛉Ꮫ኱Ꮫ
9:45 B-3 ᤵᴗᨭ᥼ 㹇㹁㹒ࢆά⏝ࡋࡓྜ⌮ⓗ㓄៖࣮㹒㹣㹟㹫㹱ࢆ⏝࠸ࡓࢳ࣮ࣗࢱ࣮ไᗘ࣮
➲㇂ࠉᗣஅ ❧࿨㤋኱Ꮫ
10:05 B-4 ᤵᴗᐇ㊶ 㸰㹂࠿ࡽ㸱㹂࡟ᣑࡆࡿ㹅㹇㹑ᩍ⫱ఇ᠁㸦ศ㸧
10:25
10:30 B-5 ᤵᴗᐇ㊶ ᩍ⫋ㄢ⛬࡟࠾ࡅࡿᇶ♏⛉┠࡜₇⩦⛉┠࡟࠾ࡅࡿ㉁ಖドࡢࡓࡵࡢ㹇㹁㹒ά⏝ᤵᴗ 㕥ᮌࠉ㯞㔛Ꮚ ὶ㏻⤒῭኱Ꮫ⸩⿄ࠉ㈗ஂ ᫛࿴ዪᏊ኱Ꮫ
10:50 B-6 ᤵᴗᐇ㊶ ࣅࢪࢿࢫᩍ⫱ࡢᇶ┙࡜ࡋ࡚ࡢᑓ㛛⛉┠ࠕࢹ࢕࣮࣋ࢺࠖࡢࢹࢨ࢖ࣥ
ఇ᠁㸦ศ㸧
11:10
బࠎᮌࠉ㝧Ꮚ ༡ᒣ኱Ꮫ11:15 B-7 ᤵᴗᐇ㊶ ⛣Ẹ࡜ࡢඹ⏕࡟ࡘ࠸࡚ࡢᨻ⟇❧᱌ࢤ࣮࣒ఀ⸨ࠉ኱Ἑ ඹᰤ኱Ꮫ11:35 B-8 ᤵᴗᐇ㊶ 㐲㝸࡛ࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢮ࣑ࢼ࣮ࣝᐇ᪋࡟ྥࡅࡓ࣓ࢱࣂ࣮ࢫά⏝ࡢヨ⾜ⓗᐇ㊶ఇ᠁㸦኱Ꮫ࣭௻ᴗ㐃ᦠ࡟ࡼࡿ,&7ᑟධ࣭ά⏝஦౛ࡢ⤂௓㸧㸦ศ㸧
11:55
㺡㺼㺎㺞㺙㺐㺒㺻㺛$,ᐩᒣ▷ᮇ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ㸿㹇ึ⣭ᩍ⫱࡬ࡢྲྀࡾ⤌ࡳ᫓ྡࠉு ᐩᒣ▷ᮇ኱Ꮫ 䜸
13:00 B-9
䞁
13:20 B-10 㺡㺼㺎㺞㺙㺐㺒㺻㺛$, ᩥ⣔Ꮫ⏕ࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓࢹ࣮ࢱࢧ࢖࢚ࣥࢫᩍ⫱ࡢᑟධ㸫ึᖺḟ᝟ሗ⛉┠࡛ࡢᐇ㊶ࢆ㏻ࡋ࡚㸫 ᯇᒣࠉᜨ⨾Ꮚ ῄᚨ኱Ꮫ䝷ఇ᠁㸦ศ㸧
13:40
䜲
13:45 B-11 㺡㺼㺎㺞㺙㺐㺒㺻㺛$, ⚾኱ᩥ⣔኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿᩘ⌮࣭ࢹ࣮ࢱࢧ࢖࢚ࣥࢫ࣭㸿㹇ᩍ⫱㸦ࣜࢸࣛࢩ࣮ࣞ࣋ࣝ㸧ࡢヨࡳ ኴ⏣ࠉᗣ཭ 㥴Ἑྎ኱Ꮫ䞁
14:05 B-12 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ 㹘㹍㹍㹋ࢆά⏝ࡋࡓ໬Ꮫ⣔Ꮫ⏕ࡢࢢ࣮ࣟࣂࣝ໬ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ㸸ୡ⏺ࡀ࢟ࣕࣥࣃࢫ ௒஭ࠉ႐⬍ ㏆␥኱Ꮫ䠞ఇ᠁㸦ศ㸧
14:25
఍
14:30 B-13 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ 㹇㹁㹒ࢆά⏝ࡋࡓ཮᪉ྥᤵᴗά⏝ࡢ᪥ᮏㄒᩍဨ㣴ᡂࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡜ᤵᴗෆࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ Ᏻཎࠉ㡰Ꮚ ⚄ᡞዪᏊ኱Ꮫ ሙᑿᮏࠉᗣ⿱ ᇛすᅜ㝿኱Ꮫ
14:50 B-14 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ ᩥ໬ࢆどᗙ࡜ࡋࡓ᪥ᮏㄒࢡࣛࢫ࡟࠾ࡅࡿࣁ࢖ࣇࣞࢵࢡࢫᤵᴗࡢྲྀࡾ⤌ࡳఇ᠁㸦ศ㸧
15:10
㔠ࠉࠉⅥ⚽ ᪥ᮏ኱Ꮫ15:15 B-15 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ 㐲㝸ᤵᴗ㉁ྥୖࢆ┠ᣦࡋࡓ㡑ᅜࢧ࢖ࣂ࣮኱Ꮫࡢᤵᴗ࣭ホ౯᪉ἲࡢࣔࢽࢱ࣮
ᇼෆࠉ⨾⏤⣖ ዉⰋᏛᅬ኱Ꮫ
15:35 B-16 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ ಖ೺་⒪⣔኱Ꮫᩍ⫱࡟࠾ࡅࡿຠᯝⓗ࡞࢜ࣥࣛ࢖ࣥᏛ⩦ࡢά⏝࡟㛵ࡍࡿ᳨ウఇ᠁㸦ศ㸧
15:55
16:00 B-17 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱᐇ⩦ࢆక࠺㐲㝸ࣛ࢖ࣈᤵᴗ࡟࠾ࡅࡿ௬᝿ⓗ࡞ᩍᐊ⎔ቃࡢ㐠⏝ヨ⾜ ᐑᕝࠉᖿᖹ ᮾᾏ኱Ꮫ㣤ሯࠉ㔜ၿ ⚄ዉᕝ኱Ꮫ
16:20 B-18 ᤵᴗᐇ㊶ ࢫ࣐࣮ࢺ࢛࢘ࢵࢳࢆᑟධࡋࡓ೺ᗣ⤒Ⴀᩍ⫱ࡢヨࡳఇ᠁㸦ศ㸧
16:40
༡㞼ࠉࡲࡁ ❧ᩍ኱Ꮫ
16:45 B-19 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ ᩍဨ㣴ᡂㄢ⛬࡟࠾ࡅࡿ⨾⾡ᩍ⫱ࡢ≉Ⰽ࠶ࡿάື
17:05 B-20 ᤵᴗᐇ㊶ ཮᪉ྥᤵᴗ࡟࠾ࡅࡿᏛ⏕ពぢࡢࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ࢸ࢟ࢫࢺ࣐࢖ࢽࣥࢢ࡟ࡼࡿ㞟⣙᪉ἲࡢ᳨ウ ⏤Ⰻࠉு ୰ிᏛ㝔኱Ꮫ༓ⴥࠉ㞞ྐ ᮾᾏ኱Ꮫ17:25 B-21 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ *ἢᓊᇶᆅᒁ࠾ࡼࡧ⾨ᫍ㏻ಙࢆ㏻ࡌࡓ㝣ᾏ㐲㝸ᐇ⩦࣭◊ಟࡢྍ⬟ᛶ᥈⣴㕥ᮌࠉᏛ ⚟ᒸ኱Ꮫ
17:45 B-22 ᤵᴗᨭ᥼ ࣒࢝ࣜ࢟ࣗࣛࡢ᭱㐺໬࡟㈨ࡍࡿࠕ)8ࣉࣛࢫ࢔ࢵࣉᤵᴗࠖࡢྲྀ⤌ࡳ

䠆Ⓨ⾲⪅ྡ䛿䚸Ⓨ⾲௦⾲⪅ྡ䛾䜏ᥖ㍕䛧䛶䛔䜎䛩䚹䚷㻞఍ሙ䛷ྠ᫬㛤ദ䛧䜎䛩䚹

私情協ニュース

事業活動報告1

令和３年度（2021年度）

分野連携アクテイブ・ラーニング対話集会の結果報告
2021年12月に２グループ、2022年１月に１グループの対話集会をオンラインで市ヶ谷の私学会館を配信
会場として実施した。出席者は、話題提供者、運営委員含、参加者全体で304名、内、参加者は157名でした。
ศ㔝㐃ᦠ䠏䜾䝹䞊䝥䐟♫఍⚟♴Ꮫ䡠♫఍Ꮫ䡠ᩍ⫱Ꮫ䡠⤫ィᏛ䡠య⫱Ꮫ䡠ⱥㄒᩍ⫱䡠ἲᚊᏛ䡠ᨻ἞Ꮫ䡠ᅜ㝿㛵ಀᏛ䝁 䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁㛵ಀᏛ䠄䠣䠅䐠⤒῭Ꮫ䡠⤒ႠᏛ䡠఍ィᏛ䡠ᚰ⌮Ꮫ䡠ᩘᏛ䡠ᶵᲔᕤᏛ䡠⤒ႠᕤᏛ䡠ᘓ⠏Ꮫ䡠㟁Ẽ㏻ಙᕤᏛ䡠≀⌮Ꮫ䡠ᅵᮌᕤᏛ䡠໬Ꮫ䡠⏕≀Ꮫ䡠⿕᭹Ꮫ䡠⨾⾡䡡䝕䝄䜲䞁Ꮫ䠄䠣䠅䐡ᰤ㣴Ꮫ䡠⸆Ꮫ䡠་Ꮫ䡠ṑᏛ䡠┳ㆤᏛ䡠䝸䝝䝡䝸䝔䞊䝅䝵䞁Ꮫ䠄䠣䠅

ᑐヰ㞟఍

ฟᖍ⪅඲య

䠄ෆ䚸ཧຍ⪅䠅  ᭶  ᪥

ྡ

ྡ

  ᭶  ᪥

ྡ

ྡ

௧࿴䠐ᖺ
 ᭶  ᪥ྡྡ対話集会の進め方は、３グループとも最初に話題提供として、遠隔授業の導入効果と課題、学修評価方法の紹介、対面授業と遠隔授業を組み合わせたハイブリッド型授業、仮想空間と現実空間を組み合わせた授業
モデルの紹介、ICTを活用したアクティブ・ラーニング（PBL含む）の実施方法と効果・課題、又は授業モ
デルの提案についての取組み事例を以下の通り５〜６件報告し、その後で意見交流を行った。
【社会福祉学・英語教育・法律学・社会学・教育学・統計学・情報教育・体育学・政治学・国際関係学・コミュニケーション関係学グループ】① 社会福祉学分野「実習教育にICTを活用することで見えてきた効果と課題」～コロナ禍での社会福祉教育とアクティ
ブラーニング～② 英語教育分野「学修者相互評価のモバイルアプリを利用した英語プレゼンテーション授業の評価」③ 政治学分野「政治学科における全演習の紹介と修学支援のオンライン化の取組み」④ 国際関係学分野「オンラインで実施する国際協力に関する海外研修の可能性～学生本位による学びへの取組み」⑤ 教育学分野「実技演習が不可欠な大学授業のオンライン実施の工夫とICT活用の可能性の取組み」⑥ 統計学分野「実課題・実データによる反転授業の教材及び仮想空間を活用したPBL型授業の取組み」【経営学・経済学・会計学・心理学・数学・機械工学・経営工学 建築学・電気通信工学・土木工学・物理学・化学・生物学・被服学・美術デザイン学グループ】① 会計分野「遠隔で現場情報を集め、会計的視点から課題発見・解決策を考察するPBLモデルの提案」② 経営工学分野「対面と遠隔でグループワークの質向上を実現したPBL授業の取組み」③ 建築学分野「ICTを活用した反転授業のオンライン化に伴う運営・評価・課題の取組み」④ 機械工学分野「PBL授業におけるハイブリッド型授業の実践の取組み」⑤ 土木工学分野「『持続可能な社会づくりに参画するための実践力（SD）』育成に重点を置いた全学PBLのねらいと、遠隔による授業方法の取組み」【栄養学・薬学・医学・歯学・看護学・リハビリテーション学グループ】① 栄養学分野「反転授業で興味・関心をリクエストし、学修意欲の向上を目指す遠隔講義の取組み」② 薬学分野「実務実習前後に実施したオンラインによる参加型学修の工夫、成果、課題の報告」③ 医学・歯学・薬学・看護学分野「医療に必要なデータサイエンスのアクテイブラーニングモデルの提案」④ 医学・歯学・薬学・看護学・栄養学分野「ICTを活用した医療系学部合同の生命倫理教育の取組み」⑤ 医学・歯学・薬学・看護学・栄養学・情報コミュニケーション学分野連携「ICT活用による分野横断型実験授業の取組み」

意見交流は、以下のテーマについて、参加者によるアンケート結果を踏まえて、「確認すべき点」
、
「理解を共
有する点」
、
「論点の整理」の観点から行い、考え方の方向性について、挙手を求め賛同者の割合を報告した。

㻌 ※ 学修者本位の教育への転換、遠隔と対面を効果的に組み合わせたPBLの工夫と課題及び戦略※※※

ネット上で多分野の知識を組み合わせ、知の創造を訓練する実験授業モデルの可能性
対面と遠隔を組み合わせたプラットフォーム作りと課題の整理
ビデオ試問による思考力等の点検・評価・助言モデル構想の具体的なイメージ確認と課題

㻌

JUCE Journal 2022年度 No. 2 51

事業活動報告

以下に、３グループを通じた意見交流の主な点を掲げる。
学修者本位の教育への転換
アンケートによれば、７割〜９割程度が「シラバスや授業で『何を学び、身に付けることができるのか』を明確にしている」、５割〜６割が「学修者同士による教え合い・学び合いを実施」、４割〜５割が「主体性と学修意欲の向上をはかるため、社会課題等の解決に授業を連動している」、３割〜４割が「不安・悩みを抱える学修者に相談・助言」、「ポートフォリオ等で達成度を把握し、個別に教育・学習を指導している」は１割〜２割程度とかなり少ないことが確認された。
このことから個別最適への対応として、学生個々の達成度を学修ポートフォリオや小テストなどで測定・分析し、フィードバックしていくことが大事と考える。また、TA・SAによる学生目線での学修支援の助言、授業外でも学生同士による教え合い・学び合いによる協働的な学びが実現できるように学修管理システムなどの工夫、留学生や障害学生に応じた遠隔授業による学修環境の整備、不安・悩みを抱える学生へのきめ細かい相談・助言を大学として一体的に充実していく必要性が考えられることに、５割程度の賛同があった。

①② 遠隔と対面を効果的に組み合わせたPBLの工夫と課題及び戦略②－１ 遠隔授業の実施状況と学修評価の方法
アンケートによれば、講義ではオンデマンド型３割〜４割、リアルタイム型４割、ハイブリッド型２割〜３割程度となっており、一方通行のオンデマンドよりも、双方向のリアルタイム型や対面を組み入れたハイブリッド型で工夫している傾向が多い。なお、演習は７割〜８割がリアルタイム型、２割〜３割がハイブリッド型であった。また、学修評価方法は、６割〜７割程度が小テストや課題提出としている。持ち込みを含むオンラインの筆記試験、ルーブリックの活用、議論や口頭発表はそれぞれ１割程度となっている。
このことから、客観性の担保が難しいために完全な不正行為の防止はできないが、不正を減らす方法
として、以下の方法があることに、６割〜７割が賛同した。
＊

知識の獲得を問う筆記試験の場合には、LMSを用いて試験問題を複数用意する、試験問題の提示順序をランダムにする、一問ごとの解答時間を区切る、回答の選択肢をランダムにする。

＊ ｢考える力｣を問う筆記試験の場合には、論述形式による筆記試験をZoomでパソコン画面のマイクを常時オンにして顔だけを写す方法、手書き解答の手元を写す方法、学生にスマホなどのカメラで自身の顔や手元やパソコン画面を撮影させるなどの方法がある。カメラを準備できない学生には、大学が貸し出し、指定する教室での受験も可能とするなどの事例もある。
＊

小テストや論述・レポートなどによる課題提出には、問題をランダムに出題する、手書きしたレポートをPDFにして提出させる、小テストの回答時間を制限する、選択肢を並べ返すなどの方法がある。

②－２ 遠隔授業に対する課題
アンケートによれば、３グループとも｢レポートなどの課題が多い｣と｢友達と一緒に学べず寂しい｣が４割、「質問等、相互のやりとりの機会がない・少ない」が３割、｢身体的な疲れを感じる｣が１割程度となっており、遠隔授業だけでは十分でないことがうかがえる。
特に、レポート等の課題提出は、遠隔授業に対して負担感をもたらしており、適切なフィードバック
を教員の方から行うことで、課題提出量を見直すことができる。このことから、学びの質をより高めていくには、対面授業を中心としながらも、遠隔授業の長所を組み入れたハイブリッドな授業を考えてい
く必要があるかと考えることに、５割〜６割の賛同があった。
②－３ ハイブリッド型授業に向けた課題
アンケートによれば、３グループとも、「遠隔と対面を組み合わせる授業の定着に向けた教育プログ
ラムの推進」（文系・社会／理工系７割、医療系４割）、｢学修支援システム等の学びのプラットフォー
ムの整備・充実」と「PBLの授業設計・方法、ICT活用スキルの支援組織の整備・強化」（文系３割、社
会／理工系・医療系４割）、｢学修支援に対する教員の意識啓発の働きかけとFDの強化｣（文系・社会／
理工系２割、医療系３割）を課題としていることを確認した。
その上で、本質的な課題は、｢教える」から「学びを支援する」に転換していく、教員自身が学修者
本位の授業に気づきを得ることが大事ではないか。例えば、次のような対応が必要になることに、６割〜７割の賛同があった。
＊ 大学としてティーチングポートフォリオによる授業の振り返りを努力義務化する。エクセレンスな授業の取組みに学内で表彰するなどの工夫が考えられる。
＊ 新しい学びの創出に向けたハイブリッド授業の進展を後戻りさせないようにするため、オンライン授業と対面授
業とのバランスをどのように考えていくのか、授業価値の最大化に向けた見直しが必要になる。
＊

オンラインコンテンツの作成に伴う教員の負担を軽減するため、オンラインによる教員間での教材の共同開発やMoocsの積極的な利用も考えられる。

＊

理解度把握のための課題提出増による学生負担の問題は、授業科目が多すぎる問題がある。集中して学修する時
間がないので、授業科目の統合・調整による工夫が必要で、教学執行部での検討が望まれる。

52 JUCE Journal 2022年度 No. 2

事業活動報告③

多分野の知識を組み合わせ、知の創造を訓練する実験授業モデルの可能性
本協会では、SDGsなど答えが定まらない社会課題について、時間と場所に制約されない仮想空間の場
で、大学を超えて社会の有識者と意見交換し、知識の関連付けを繰り返す中で、新たな知の創造を体験す
る機会を提供することにより、問題の本質を見極める訓練ができることを目指して、医療系と法政策系の実験授業を試行している。単位制の授業ではないが、学生が希望する学びに対して、学修者の可能性を最大限に伸長できるよう、ICTを活用して限りなく学びの場を提供していく工夫が大学に求められていることに、５割〜６割の賛同があった。

④

対面と遠隔を組み合わせたプラットフォーム作りと課題の整理
アンケートによれば、ベスト５は次の機能が必要であることを確認した。
「学修者同士による教え合い・学び合いのコミュニケーションの場」「教材の掲示・配信、ビデオの収録・視聴、参考文献の紹介、関連情報へのアクセスの場」「対面と遠隔を組み合わせた授業実施状況の情報のアーカイブス化と共有化」「教員と学生、学生間、有識者等との意見交換・発表・評価の場」「オンデマンド型・リアルタイム型・ハイブリッド型授業のガイダンスの場」
その上で、次のような対応が必要になることに、６割程度の賛同があった。
＊

学修状況を把握するプラットフォームとして、グループ学修でどの学生が主体的に発言しているかを把握・評価できるようにする。自己学修の進捗状況をホワイトボーでモニタリングする。教員と学生、産学連携に必要なコミュニケーションができるようBYODなどのモバイル対応や動画をデータベース化して視聴できるようにする。３次元の仮想空間で自分の分身（アバター）と意見交流を可能にするメタバースなど、多様なコミュニケーション機能を組み合わせたプラットフォームが必要になる。

＊ 動画を如何に保存するか、保存期間の無制限設定を可能にするとか、Zoom録画、教室録画など場所やファイル
形式に左右されない収録ができるようにする。話した言葉を自動字幕などで編集し共有できるようにする。セキュ
リテイなど危険予知も一体的に実現できるクラウド型のプラットフォームが必要になる。
＊

ディプロマポリシーに対して、どれだけ学修が達成されているのかを把握できるよう、学修管理システム（LMS）の機能が必要で、AIを用いて個々の学生の達成度を分析し、早期に問題となりそうな学生を見つけ出し、助言・指導ができる機能が求められる。また、教員も授業の成果を振り返り、ティーチングポートフォリオの作成ができるようにするなどの機能も必要になる。
FDの一環として、ハイブリッド型授業の実施状況をアーカイブス化して共有する。教員用、学生用のオンライン授業に関するガイダンスを掲載し、質問を自動回答できるチャットボットなどを搭載したプラットフォームが必
要になる。

＊

⑤

ビデオ試問による思考力等の点検・評価・助言モデル構想の具体的なイメージ確認と課題
社会の在り方そのものが大きく変化する超スマート社会（Soceity5.0）が進展しつつあり、様々な分野で答えの定まらない課題に、最善の解を見出していく知の変革が求められている。
知識の伝達・獲得に比重がおかれた教育だけでは、本質を捉え洞察する力を訓練するには不十分で、客観的な情報・データを根拠にして、論理的・批判的に捉え、課題発見・課題設定を通じて考察し、発想や価値創造を訓練するプロブレム・ベースドラーニング、プロジェクト・ベースドラーニングの普及・充実が急がれており、PBLによる思考力等の獲得が学生に極めて大事になってくると判断し、考える力の到達
状況を客観的に点検し、振り返りを通じて、学生自身が卒業までに身に付けることができるよう、外部者の点検・評価と学内教員の助言による支援を行うための仕組みをモデル構想として提案した。
具体的には、「ビデオ諮問による思考力等の点検・評価・助言モデル構想の仕組み」、「ビデオ諮問コン
テンツの試作イメージ（経済学系分野、法学系分野、理工学系分野、栄養学系分野、医療系分野）」の紹介、「思考力等の標準的な能力要素の到達度点検・評価・助言ルーブリック参照例」の紹介、｢ルーブリックに基づく学生への助言フィードバックの作り方｣の紹介を通じて、理解の共有を求めたところ、５割程
度の賛同があった。
以上の意見交流の後、本事業の角田統括委員長より、次のような総括が行われた。

【総括】
コロナの影響で動画配信、学修マネジメントシステムなど、ICTを利用しないと教育あるいは学修が展開できない状況にきている。こういった取組みが増えることで、学修データ、教育データが急増しており、次のステップとしては、これらのデータを解析して、本来の目的である学修者本位、個別最適化の学修の実現に向けて、教育現場にデータをフィードバックして活用し、さらに質の高い教育を行っていくことが次の目標になるのかなと感じた。そういった事例も、次年度に紹介いただくことを期待する。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 53

事業活動報告2
分野横断フォーラム型授業の実験（医療系、法政策系）
学部・大学を越えてネット上で学生間及び学外有識者の知見に触れ、チームで多面的に学びを協働し、問題発見・課題解決力を訓練する授業モデルの可能性を研究するため、本協会学系別FD/ICT活用研究委員会
内の「医療系フォーラム型実験小委員会」、「法政策等フォーラム型実験小委員会」にて研究を行った2021
年度の活動を以下に報告する。

２－1 医療系分野

実験授業は、問題解決力養成を目的に、医療・福祉・栄養・情報コミュニケーション６分野の学生２グループでZoomによるテレビ会議、LINEでの意見交換を通じて、｢コロナ禍時代の持続可能な医療･健康生活を考える｣をテーマに、９月から11月に５回、17時以降に行い、多分野の視点を取り入れながら問題解決に取り組む授業デザイン、授業環境、授業運営等の研究を以下の通り進めた。
１．授業の実施内容（１）授業の構成
１回のネット授業は90分とした。グループにファシリテータ２名の教員を配置し、参加学生はネット上のディスカッションに関するマナーを事前に学び、ネット授業期間中は学生用ネット会議室を自由に利用できるようにした。
（２）授業の概要੉ಅ↝ᡶᘍ↗⇽∓⇦⇕⇮⅚੩Јཋ
ᵗᵍᵏᵔᴾᵆᵆஙᵇᾀ‫ׅ‬Ⴘड़জग़থॸ‫ش‬३ঙথॸ‫ش‬ঐੳ௙z ৯ఏછऌলख३‫ॺش‬भ੶ো‫॔؛‬ॖ५ঈঞॖय़থॢ
ᵗᵍᵑᵎᴾᵆᵆஙᵇᾁ‫ׅ‬Ⴘਖ਻৅ৄ‫ؚ‬ତ৶z ॥টॼምभৰ৬ୡ॑রੱप‫ؚ‬ব৔ਗद௪௡ऋँॊ਌ऩ॥টॼምभ঺ভਠ଴॑৹स‫ુؚ‬થघॊ‫؛‬ᵏᵎᵍᵕᴾᵆᵆஙᵇᾂ‫ׅ‬Ⴘਖ਻ਡभર੔ದਜ਼भৠ৒

ୖ਻ਝ৒z ॥টॼምधુோखथःऎ঱दभমସ৓ऩਖ਻म୦ऊ৮૛घॊ‫؛‬z ୖ਻॑ৠ৒घॊ‫؛‬ᵏᵎᵍᵐᵏᵆஙᵇᾃ‫ׅ‬Ⴘੰৠੁभਫ਼ୈz ୖ਻पৌघॊৌૢੁ‫ੰؚ‬ৠੁ॑ਫ਼ୈघॊ‫ॢق‬ঝ‫ش‬উউটॲॡॺ੿ਛ‫ك‬

ᵏᵏᵍᵒᴾᵆᵆஙᵇᾄ‫ׅ‬Ⴘੰৠੁभହ৥z ‫ॢڮ‬ঝ‫ش‬উऋ়૴खथੰৠੁभଡ୳॑৅਀ख‫ؚ‬ୈ৮॑ষअ‫؛‬z ઇ৩ऊैभਔৄ॑ખ಩खथ‫ॢؚ‬ঝ‫ش‬উউটॲॡॺ॑౥ਛघॊ‫؛‬z ૚ঽ‫ؚ৾‬ఊঞএ‫َॺش‬॥টॼምৎ৻भ੅ਢ૭ચऩୢ௜‫؞‬௏೨েણपणःथُ॑઀লघॊ‫؛‬z এ‫ॺش‬ইज़জड़॑੶োघॊ‫؛‬＜第１回＞ テーマの認識
国内外での主なコロナ禍の社会現象と対策を調べ、どのような関係性が見られるか個別に整理した結果を共有した上で、チームとして意見交流し、問題の範囲を大まかに整理する。（考察の結果は、PBL
プラットフォームで共有する）＜第２回＞ 問題発見、問題整理
感染症対策として有効であったと思われる点、有効性が不明確な点、対策がとられていない点などを個別に書き出し共有した上で、コロナ禍と共存していく上での本質的な問題は何かを議論する。その上で、感染症対策等の有識者からの意見を踏まえて、問題発見を行う。
（PBLプラットフォームで共有する）＜第３回＞ 課題の抽出・設定
コロナ禍で命を守る医療、生活を守る医療や健康を増進・強化する生活を実現していくために、それぞれの分野で対応していくべき課題の抽出を個別に書き出し共有した上で、チーム内で課題の洗い出しを行い、複数の課題を設定する。

54 JUCE Journal 2022年度 No. 2

事業活動報告＜第４回＞ 解決策の考察、構想とりまとめ
持続可能な生活を守る医療の在り方、健康生活を主体的に捉え維持・進展するための方策を個別に提案させ、実現性の観点からチーム内で議論し、優先順位をつけて構想をとりまとめる。また、構想が進んだ段階で、有識者、学生との意見交流を行い、助言を受ける。
＜第５回＞ 構想レビュー、講評、振り返り
２チームが合流して解決策の構想を発表し、チーム全員でレビューを行うとともに､構想の内容について有識者から意見を求める。その結果を踏まえて学生一人ひとりから学修成果のポートフォリオを提出させる。
（３）分野連携PBLのプラットフォーム① ICT学修支援システム
Googleドキュメント・スライド、Zoom、LINE、掲示板等で実施した。
② 学生用ガイド
学修の進め方・プロダクト作成・提出物と提出期限などを詳細に記述し、URLやQRコードからICT
学修支援システムにアクセス可能にし、クリックすると、該当する日の授業内容、ネット会議、教材などを閲覧できるようにした。
⁉⁗⁔⇿∞⇟Ў᣼ᡲઃ⁂‴‾↝⇽∏⇩⇮⇻⇏∞∆※‵⁆‫ૅ̲ܖ‬ੲ⇝⇟⇬∆ӷ஖‡᩼ӷ஖⇳⇩⇮੉ಅᥖ♧ᯈ‫ܖ‬ဃဇ⇒⇊⇯• ‫̲ܖ‬ỉᡶỜ૾• ἩἿἒἁἚ˺঺• ੩Јཋể੩Ј஖ᨂ※‵⁆‫ૅ̲ܖ‬ੲ⇝⇟⇬∆↚↓ⅳ↕
85/ऊै,&7৾ఊ੍ର३५ॸ঒प॔ॡ७५दऌऽघ‫ق؛‬45॥‫॑ॻش‬ॡজॵॡखथ॔ॡ७५घॊऒधुदऌऽघ‫ك‬䝖䝑䝥⏬㠃ॻय़গওথॺ
‫ܖ‬ဃဇ⇒⇊⇯(PDF)

ॡজॵॡघॊध‫ؚ‬ჾਊघॊ঩भ౸঵৔ઍ‫ॺॵॿؚ‬ভ৮‫]ق‬RRPभ॔ॻঞ५‫ؚك‬ઇ౫ऩन॑ၡ༮दऌॊ‫؛‬५ছॖॻ

/,1(ड़‫ش‬উথॳকॵॺ
भણ৷（４）学生プロダクトの一部と成果① 問題発見、問題整理の｢実体験を通じて興味がある社会問題（個人）」では、｢コロナ禍における障害者雇用｣、｢新型インフルエンザ等対策特措置法と緊急事態宣言｣、｢SNSでのデマ横行」、「感染者数や、ワクチンに対する報道の仕方」、「同調圧力」、「生活リズムの乱とメンタルヘルスへ及ぼす影響｣などが話し合われ、グループでの｢コロナ禍で医療・健康生活を続ける上で重要な問題｣では、メディア、
心理、情報リテラシー、食、雇用などから幅広い問題を抽出した。
② ３回目の問題点の優先順位の決定、課題設定では、問題同士の関連図を作成⇒問の二次元展開図を作成し、緊急度と重要度を考慮して対応する順番を決めた。
③ ４回目の解決策の検討では、共通の課題「フレイルの予防に取り組む」について、予防策を考え・実行することに、医学・歯学・栄養学・社会福祉学それぞれの視点を活かすこと、情報コミュニケー
ション学の学生が専門家に意見をうかがうとともに、それぞれの意見を総括し発信などを行った。
JUCE Journal 2022年度 No. 2 55

事業活動報告‫ܖ‬ဃἩἿἒἁἚỉɟᢿᾂ‫ׅ‬Ⴘਖ਻ਡभર੔ದਜ਼भৠ৒

ୖ਻ਝ৒‫ܖ‬ဃἩἿἒἁἚỉɟᢿᵒ‫ׅ‬Ⴘੰৠੁभਫ਼ୈ

ᄂᆮ−∃∞⇮≋̾ʴ≌↝ᚐௌኽௐศ㔝㛫䛾㐃ᦠ 䛸་Ꮫ䝣䝷䝽䞊◊✲䝺䝫䞊䝖 )䜰䝺䞁䝆䝯䞁䝖 (◊

ṑᏛ

ゼၥ

(◊
◊✲䝺䝫䞊䝖 )ᶵ⬟┳ㆤ(◊◊✲䝺䝫䞊䝖 )

య᧯
ఫẸ

⸆Ꮫ

ᄟୗ

(◊
◊✲䝺䝫䞊䝖 )
⚟♴ άື
ά⏝

ᨭ᥼

♫఍

⚟♴
(◊
◊✲䝺䝫䞊䝖 )

ᅋᆅ

㧗㱋

ᰤ㣴
(◊
◊✲䝺䝫䞊䝖 )56 JUCE Journal 2022年度 No. 2

ྛศ㔝䛾⊂⮬ᛶ੉ಅࢸỆẆ̾ʴỂˁɥậẺἾἯὊἚỂỊẆཎỆẆӲ‫ܖ‬ᢿỂ‫ࣖݣ‬ẴỔẨբ᫆Ệ‫ݣ‬ẲềẆ᧙ᡲẴỦ‫ܖ‬ᢿểᡲઃẲẺ‫ࣖݣ‬ሊử੩కỂẨềẟẺẇ

事業活動報告

事業活動報告２．実験授業の成果【学生アンケートの結果】（※アンケートで「とてもそう思う」と回答した割合）① 今回のPBLによって、学修意欲が高まった：７割② 他のループメンバーとのディスカッションで、問題への興味がさらに深まった：８割③ 他学部（科）学生とディスカッションをしたことは、自分にとってよい刺激だ：10割④ 今回のPBLを通じて、コミュニケーションの重要性が理解できた：９割⑤ 他学部（科）学生は、今の自分にない専門的な知識を所有していた：10割⑥ 他学部（科）学生と協力して、グループプロダクトを作成することができた：９割⑦ 今回のPBLが終了して、充実した気持ちである：10割【学生アンケートに寄せられた声：一部抜粋】① この経験は新鮮で、自分の専門外のこともたくさん知れて知識の幅が広がった。
② コロナというテーマで、こんなに視点が違うとは思わなかったが、各分野の視点を生かして解決策を検討することはとても有意義だった。
③ 他分野の学生に、相手を考えてどう伝えるかに苦労したが、有意義であった。
④ 自分の立ち位置と相手を考え、医療から行動経済学なども学ぶよう考えを改めた。
⑤ ２グループが相互に刺激を与え、相互に確認して授業ができたことは有効だった。
３．改善すべき点① お互いの専門性を理解し、異分野でかかわりあって考えることを目指したが、専門性を相互に説明・理解するための工夫が不足していた。
② 情報コミュニケーションと医療系の学生が自発的に自分たちだけで集まって話し合う機会や場所の不足、学生が打ち解ける時間（アイスブレイキングなど）の工夫が不足していた。
③ 問題の抽出では、答えのわかりそうなものを選定する傾向があり､なぜこの問題を抽出したのかの論
理的な説明が不足している。
④ 多方面から解決にアプローチする力と知識が不足している。

２－２ 法政策系分野

実験授業は、SDGsや社会的な課題について、ネット上で複数大学のゼミナール、有識者を交えて法政策等の観点から多分野で解決策を議論し、提案・発表するフォーラム型授業の有効性を検証するため、２大学３チームで「コロナ時代とそれ以降の健康と福祉を考える－特に格差社会とはどのように変わるべきか、変わったか」をテーマに、2021年10月26日から2022年１月８日にかけて８回行い、掲示板に７本のスレッドを立てて考察を展開した。その中でチーム間および有識者を交えた顕著な学修成果が見られた２本のスレッドを対象に報告する。
【実験授業の目的】
コロナ禍社会でのSDGsを考える観点から、複数大学のゼミナールと有識者を交え｢健康と福祉｣の提案について解決案を議論し、発表・講評を通じてフォーラム型授業の有効性・課題を研究する。
【テーマ】｢日本の健康と福祉｣をテーマに持続可能な新しい人間社会の営みの在り方、共生を議論する。
【チームの構成】＊ 神奈川大学（中村チーム）・・２年生各５名で５チームの25名＊ 神奈川大学（井上チーム）・・２年生２名１チーム、３・４年生７名で２チームの９名＊ 京都産業大学（高嶌チーム）・３年生３名と４年生１名で１チームの４名＊ チームの紹介：参加学生のハンドル名を掲載【実験授業で目指す能力】＊ 情報の収集と選別、根拠となるデータや情報を用いて問題発見ができる。
＊ 多分野の意見を組み合わせて課題を設定し、解決策を提案できる。
（論理的思考力、批判的思考力、合理的判断力、発想力、創造力などの向上を目指す）＊ 議論・意見に筋道が通っており、分かりやすい表現ができる。
【実験授業の位置付け】＊ 授業の有効性を検証するため、チームに参加した学生一人ひとりから学修の成果について、ポートフォリオの作成を義務付ける。
【実験授業の形態・方法】＊ 電子掲示板を設けて、オンラインによる自己学修とチーム学修を行う。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 57

事業活動報告＊

各チームの成果を掲示板に掲載・共有することで、学修領域の拡大を図る。問題の整理、課題の洗い出し、
解決案の意見交換、有識者・学生との意見交流、他チームによる意見交流の振り返りを行い、最終案をとりまとめる。
＊ 運営委員がコーディネータを務め、他の小委員会委員がファシリテータを行うことにした。

【実験授業の実施時期】＊ 中村チーム・・ 10月26日〜１月８日の８コマ＊ 井上チーム・・ 10月26日〜１月８日の８コマ＊ 高嶌チーム・・ 10月26日から上記２チームの議論に参加＊ 授業コマ数は、チームにより事前準備を含め８回程度とする。
・１回 10月26日（オリエンテーション、フォーラム型授業の目的を説明）
・２回 11月 ２日（SDGsの課題認識）
・３回 11月 ９日（問題の発見・整理）、３チーム顔合わせ（昼休み30分）
・４回 11月16日（課題の洗い出し）
・５回 11月30日（課題の設定、有識者等との意見交流）
・６回 12月 ７日（解決案の考察、有識者等との意見交流）
・７回 12月14日（チーム間で解決案の中間発表・省察）・８回 １月 ８日（解決案の最終発表・評価：自己評価・有識者評価）
令和４年１月８日合同発表会を13時から15時に実施する。また、チーム間で振り返りができるように12月14日掲示板で中間レビューを掲載する。
【有識者等の意見交流】
廃棄物資源循環学会事務局の鍛冶美行氏、小豆島消費生活センター消費生活相談員の平林有里氏、沖縄大学経法
商学部の神澤真佑講師、早稲田大学政治経済学術院の縣公一郎教授５名程度とした。また、委員校の学生で課題に興味・関心を抱く学生があれば、非同期で大学院生含めて意見・助言に参加できるようにする。
【授業の進め方】＊ 授業担当教員から実験授業の趣旨、ICT活用した授業の進め方、掲示板等の学修プラットフォームの使用方
法、教員のファシリテータなど事前に理解を徹底する。また、参加学生一人ひとりに個人情報利用等の説明を行い、必要な許諾手続きを行っておく。
＊ 掲示板を用いてチーム内で意見の共有、知識の関連付けを行う。
＊ チーム内での議論が進んだ段階で、有識者、学生との意見交流を行い、助言を受ける。
＊ 有識者、他チームが提示した意見を参考に振り返りを行い、最適と考える解決案を作成する。
＊ 最終的にとりまとめた解決案をもとにプレゼンテーションを行い、有識者の意見・感想を受ける。
＊ 学生一人ひとりから獲得できた成果を報告させるとともに、実験授業のプログラムや運営方法、学修支援体
制、ネット環境等について意見を求める。
＊ 学生個人の到達度評価は、本協会で作成したルーブリックを活用する。チームの評価は、ポートフォリオを提出させる。
【授業のプラットフォーム環境】＊ 学修プラットフォーム設置場所（掲示板URL、ネットの管理責任者）＊ プラットフォームの名称・構成内容
・ 名称：｢2021年法政策等フォーラム型学修プラットフォーム」
・ 構成：掲示板、KJ法などのアプリを貼り付ける（１） 掲示板による意見交流
電子掲示板に７本のスレッドを開設した。中村ゼミ５本、井上ゼミ３本、髙嶌ゼミ１本に対する書き込
み総数は69であった。
＊＊＊＊

健康と福祉について解決すべき問題を検討する・・・（10件）
健康と福祉について、とくにジェンダーの観点から・（11件）
動物と人間の健康と格差社会について・・・・・・・（26件）
沖縄と貧困問題 (地域的貧困を断ち切る－日本で最も貧困を抱える沖縄を救う) ・・・・・ （13件）＊ 日本の健康政策・・・・・・・・・・・・・・・・・（４件）＊ 日本の福祉政策・・・・・・・・・・・・・・・・・（２件）＊ 日本社会において残業をなくすには ・・・・・・・（３件）① 沖縄と貧困問題の｢地域的貧困を断ち切る－日本で最も貧困を抱える沖縄を救う｣の検討では、沖縄在住の有識者（沖縄大学講師、神澤真佑佳氏）と学生との間で有益な意見交換が行われた。有識者からは沖縄県における生活コストの高さや本土との位置関係に係る輸送コストの問題など、学生が気づかないポイン
トについて，現地の視点から指摘がなされた。また，これに対して学生からもその指摘を踏まえた新たな提案がなされ、それについても有識者から新たな情報が提供されるなど、学生と学外の有識者との議論が成立した。この議論の成果は，学生による最終発表において十分に活かされ、最終発表における提案に深みを与えたと評価できる。

58 JUCE Journal 2022年度 No. 2

事業活動報告②｢動物と人間の健康と格差社会について」の検討では、SDGsの15番「野生動物の保護、回復｣と関連させた議論が精力的に行われた結果、全テーマの中で最も書き込み数が多く、学生と学外有識者との意見交換が議論に厚みを与え、わが国の現状と法令の状況、裁判例、諸外国の法令と新しい動き等を把握した上で将来の制度設計につながる共通認識が得られた。
なお、｢健康と福祉について、特にジェンダーの観点から」に現状の指摘と問題提起が行われたが、目立った議論の成果は得られなかった。

（２）合同発表会
2022年１月８日13：00〜16：30にZoomミーティングにより、神奈川大学の中村ゼミと井上ゼミ、京都産業大学の高嶌ゼミ、有識者として外部から３名（廃棄物資源循環学会事務局の鍛冶未凝視、小豆島消
費生活センター消費生活相談員の平林有里子氏、沖縄大学経法商学部の神澤真佑佳講師）と、委員会の早稲田大学政治経済学術の縣公一郎教授１名の参加を得て、３ゼミナールの合同発表を行った。
発表は，井上ゼミ３チーム、中村ゼミ５チーム、高嶌ゼミは高嶌教授によるゼミ活動報告が順次なされ、外部有識者からの質問や内部有識者による指導なども適宜行われた。
（３）実験授業の成果と課題【成果】① 各チームが問題を発見して取り組んだテーマが極めて多様で、かつ討論や検討も優れて学問的であった。SDGsの観点からの批判的検討が十分に行われており、いくつかのチームにおいては自分たちの到達した結論に対する内省的な批判も見られ、深化した議論がなされた。
② 掲示板における学外有識者との議論が最終発表にうまく活かされていたことも特筆すべき点と言える。「地域的貧困を断ち切る－日本でもっとも貧困を抱える沖縄を救う」においては､当初学生の構想
は数行の文章に過ぎなかったが、最終的には詳細な図表や説明から構成された提案となった。
③ 最終的なプレゼンテーション自体が十分に学術的な研究発表の域に達していたと評価できる。最も短いもので11分、最も長いもので24分となっており、概ね発表内容自体よく練られており、ほとん
どのチームにおいて主張の骨子も明瞭であった。
【課題】① 最終的なプレゼンテーションが相当に学術的となってきたことから，その論旨ないし発表自体の構成もさらに学術的によりよいものとしたい。発表に際してきちんとリサーチクエスチョンを立て、問題意識の起点とチームが到達した結論との間に明瞭な一本のストーリーを構築することを指導したい。
② 掲示板における学生と学外有識者との意見交換・議論をより活性化させる工夫が必要である。学生に対して掲示板への記事投稿・議論についてどの程度積極的に取り組んだのか聴取りをした結果、「どのタイミングで誰が記事の投稿をすべきか指示をして欲しかった」、「最初に投稿された記事が詳
細なのでそれ以上何を追加すれば分からなかった」、「テーマによってはオンラインでの教員や学外有識者の的確な助言や情報の参照が少なかった」などの意見が判明した。
何かの指示を待つのではなく、自発的に議論を展開してもらう趣旨で掲示板を開設しているので、そのことを理解させる必要があった。
（４）改善すべき点① 教員による的確なアドバイスや情報の参照により議論が活性化することは、「動物の保護」、｢沖縄の貧困問題｣をテーマにしたスレッドの議論が他と比較して際立って優れていたことからも裏付けられる。来年度は、教員及び学外協力者の専門分野も加味してテーマを選定するとともに、積極的に本授業にコミットしていただける協力者をどのように確保するかが重要な課題である。
② 掲示板での書き込みによる意見交流には限界があるので、これまでの方針から話し合いを優先する
Zoomに転換する。また、学外有識者が積極的に関われるよう、テーマを限定（「ネット不正広告の影
響を考える」など）して専門的な知見を紹介できるようにする。例えば、有識者から最初にプレゼン
テーションを５分程度行い、問題を投げかけるなど、参加学生全員と顔合わせを行うなどの工夫が考えられる。
③ テーマに沿って有識者がどのように参加するのか、ある程度議論のシナリオを考えて、議論の立て方を委員会で考えておくようにする。その上で、参加学生全員でZoomを用いて理解の共有を徹底す
ることが必要となる。参加学生にとって、自分の考えを筋道立てて言えるような訓練につながるという実験授業の目的意識を持たせられるよう、啓発ビデオによる工夫を考えることにした。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 59

事業活動報告ਗ਼৕ൕંഝदभਔৄઐ૴भ঳৖௷ხ



























5H బಐध།൑ਖ਻
 ফ  া  ঩ ౌ໫঩  ़थध B भ਺ံ નऊप‫ؚ‬য়৉঱‫ؚ‬েણ॥५ॺऋ঱ऋढथखऽअऒधमೂऐैोऩःेअप૎गऽघ‫؛‬ खऊखಗपઅइोय‫ؚ‬जभয়৉॑েऊखथবਗप৯॑਱ऐथ‫ؚ‬ব੠৓ऩനಔುਡ‫॔ূ؞‬४॔भനಔುਡधखथभబಐ॑৯੐घऒधु০৏૭ચ
दँॊधઅइऽखञ‫؛‬஘‫ر‬ऩୖ਻ऋँॊञीশ਋৓ऩੑ઺धमऩॉऽघऋ‫ुؚ‬खऒभेअऩऒधऋৰਠघोयబಐभਓ঵‫ੵ؞‬঵मৗञऩ্਱प
৅னघॊभदमऩःदखॆअऊ‫َ؛‬য়৉୭୆ُधःअৗञऩଳਡ॑ઇइथऎटऔॉँॉऋधअओकःऽखञ‫؛‬
5H బಐध།൑ਖ਻ফ  া  ঩ স໫঩  ઋ᫖ ઌሬྒྷ भ਺ံ़थधऔ॒ऋྛढञ‫ؚ‬బಐ॑ূ॔४॔भനಔುਡपघॊधःअੑ઺म‫ؚ‬ਸ਼‫ڱ‬ઃబಐஷ௪ੑ઺द‫ؚ‬घदपऩऔोथउॉ
‫ق‬KWWSVZZZQLNNHLFRPDUWLFOH'*;1=28$&/;‫ك‬‫ؚ‬బಐ॑ব੠੟૴ঁঈपखेअध‫ؚ‬઱ਝ૦ਝऩनऋऩऔोथउ
‫؛‬ॉऽघ‫ق‬঩৽ৗୂभથમ੶হम‫ؚ‬প৾भ '% ऩनदਫ਼ดखथऎटऔः‫ك‬ुढधु‫ؚ‬जअखञ੟૴ঁঈ॑੿ढञधखथु‫ؚ‬जअखञधऒौपುਡ॑੅थॊ੫঵धःअभम‫ؚ‬਩ਗৱমऋ੗ऎ‫ؚ‬ਹஇऋমଅप୎ૡघॊऒ
‫؛‬धपऩढथःॊभऋৰੲदघ‫ق‬KWWSVZZZPRIJRMSSXEOLFBUHODWLRQVILQDQFHIKWPO‫ك‬బಐभ།൑ਖ਻॑ੰৠघॊपँञॉ‫ؚ‬َ༎ऑॊਓ঵ଡୗ॑੿ॊञीभ্১૛ُ॑અइऩःध‫ؚ‬ঽ൅৓ऩ৽ੋ৅னम୔खःदघब‫؛‬৿੟धয৑भ௏೨धત୷঺ভपणःथ
 ফ  া  ঩ ଅ໫঩  ॥॥ॼॵॶ঑ঝॡ B भ਺ံ ऒऒदमযटऐदऩऎ‫৿ؚ‬੟पु৯॑਱ऐथ‫ؚ‬6'*V भ  ୞पँॊَ৙ে৿੟भ৳૧‫ؚ‬৚୮ُपणःथઅइञःधઓःऽघ‫؛‬ ॥টॼभेअऩ૎ഉඪभਉ౤धऩॊऒधुँॊ৿੟दघऋ‫ؚ‬॥টॼምदঌॵॺधखथ৿੟॑੷ीॊযु੗ऎःऽखञ‫؛‬శଞपஎ୸भ௏೨पঢ়
ॎढथःॊध૎गऽघ‫؛‬खऊख‫ؚ‬ଋྦऩඞः॑ਭऐथःॊ৿੟म੗ऎ‫ؚ‬য৑धभત୷ऋँॊध੉इॊभदमऩःदखॆअऊ‫؛‬ जऒद‫ؚ‬য৑ध৿੟ऋુோखथःऎञीपु৿੟भ৳૧पणःथ৮૛खञःधઓःऽघ‫؛‬ ૘ख৮૛घॊ৔ઍऋઁघऍॊध૎गञभद‫ؚ‬எऋ્प৮૛खथाञःਡ॑છऌলखऽखञ‫؛‬৿੟धয৑धभঢ়ॎॉ়ःभরदோ૔घॊਖ਻ृੰৠੁ‫ؚ‬ऽञऒोऽदपँढञਖ਻ृजोपৌखथষॎोञ਄ॉੌा पঢ়৴खऽघऋ‫ؚ‬৙ে৿੟भ৳૧ध૎ഉඪभঢ়બ‫ؚ‬ऒोऊैभৌੁ
৿੟भഡᄣृୀ১਄ਬ॑ऩऎघञीप૑ਏऩ਄ॉੌा
໳ृქभ௨૪ী॑ऩऎघञीभ਄ॉੌा‫ ع‬पणःथ‫ؚ‬ਔৄ॑છःथःञटऌञःदघ‫؛‬ऽञ‫ عڭؚ‬ਰਗपु 6'*V भ৯ఏ  पঢ়৴घॊਔৄृ৮૛৔ઍऩन‫ؚ‬ઇइथःञटऌञःदघ‫؛‬ेौखऎउൢःखऽघ‫؛‬
5H ৿੟धয৑भ௏೨धત୷঺ভपणःथ
 ফ  া  ঩ ਽໫঩  ઋ᫖ ઌሬྒྷ भ਺ံ॥॥ॼॵॶ঑ঝॡऔ॒भओਔৄु‫ुؚ‬ढधुटौअधઓःऽघ‫؛‬ॸॕ॔ঁॖ঒भेअऩ઱ਝ॑੿ॊऒधऋदऌोय‫ؚ‬ःःभटौअधઓअ঳্‫౐ؚ‬पຢ੟॑੿ढथुਔ௡ुऩःधઓअभुँॉऽघ‫؛‬अठपम‫ؚ‬ქठू॒ऋउॉऽघऋ‫ؚ‬ओනभ਼ਵटऐदऩऎ‫ॺؚ‬ॖঞ྽௾ृหतऎौः‫ؚ‬ओਃ໻਄ॉप‫ؚ‬୰ਞ่୰‫ؚ੹ৢ؞‬ঽীदओන॑୫सोऩऐोयਘ਑
ஔ㣒ऽद‫ؚ‬ःौ॒ऩउ਼ਵऋँॉऽघ‫؛‬য৑ऩैਔઓႧৢुदऌऽघख‫ؚ‬௏೨৳૫ऋँॉऽघऋ‫৿ؚ‬੟भৃ়टधਔઓႧৢमदऌऩःञी‫ؚ‬ಖഡਫ਼ਪ॑खथमगीथ୰ਞऋॎऊॉऽ
घख‫ق‬जभী‫ؚ‬उসऋऊऊॊ‫ؚكآ‬௏೨৳૫ु঳ૢमँॉऽघऋ‫ؚ‬াपઞइॊ঱଒ऋৠऽढथःॊऩन‫ؚ‬য৑धम౮ऩॊुभदघ‫؛‬ঽ૓൧௜ऩभ
द‫ऻऺؚ‬ਉ੼खऊधैऩःଐੱ৓ऩ୰੹दँोयेःदघऋ‫ؚ‬जअदऩः୰੹म‫ؚ‬ા৷ुሆाऽघ‫؛‬जखथ‫ؚ‬जअखञ਼ਵ॑घॊभमয৑दघ
भद‫ؚ‬઱ਝदृॊपम‫ؚ‬औैपয੯ાुऊऊॉऽघ‫؛‬ऒभेअप‫ؚ‬઱ਝदृॊपम‫ুؚ‬৑ध॥५ॺऋෳऊॉऽघ‫؛‬ৈឋ੔েऋओ੐తभेअप‫ؚ‬য৑दऩःਥਹभ௢৬पૌऍऩः৿੟पऽदুௐः
৳૧॑घसऌऩभऊ‫ؚ‬जभஉುम୦ऊ‫؛‬॥५ॺभਉৱ॑‫ؚ‬ෘपઘসप౅ॊभदँोय‫ؚ‬ઘস॑਺োघसऌওজॵॺ॑ંऔऩःध‫ؚ‬৆ੁয়੧धख
थम‫୔ؚ‬खःऊऩधઓःऽघ‫؛‬
5H ৿੟धয৑भ௏೨धત୷঺ভपणःथ
 ফ  া  ঩ ౌ໫঩  ॥॥ॼॵॶ঑ঝॡ B भ਺ံ$& ४কঃথभ്஫पणःथઇइथःञटऌँॉऋधअओकःऽघ‫ ؛‬எुःऎणऊৄञऒधऋँॊऒध॑ઓःলखऽखञ‫؛‬
DUXWHPLVX औ॒ऋउढखूॊेअप‫৿ؚ‬੟पঢ়घॊਖ਻ृ৳૧भ૑ਏਙपणःथऽङੴढथुैअऒधु੎ਏदघब‫&؛‬0 ृඌभઁઔਰਗप
ु୦ऊ্১ऋऩःऊઅइथाञःदघ‫؛‬ऽञৰ઱घॊभपऊऊॊા৷ऩनुઅൟखऩःधःऐऩःदघब‫؛‬
5H ৿੟धয৑भ௏೨धત୷঺ভपणःथ
ফ  া  ঩ ౌ໫঩  ॥॥ॼॵॶ঑ঝॡ B भ਺ံजुजु঩মभ೦১ऋ৿੟৳૧॑࿉ऑॊ৶૓भ঳णध੉इजअदघब‫؛‬❅ឋ੔েऋَ॔ঐ঑ঀॡটक़१ॠ୪යُपणःथງஂखथऎटऔढथःऽघ‫৿؛‬੟ऋਥਹ਌৬पऩॊऒधपणःथઅइऔचैोऽघख‫ؚ‬َ೦১पૠ৒घॊऒधुপহटऋ‫ؚ‬ਖ਻पणःथઅइৰষघॊऒधऋ੎ਏटُधःअਔৄपವ੭खऽखञ‫؛‬৿੟धয৑ऋુেघॊञीपਈुेःংছথ५मनअःअ૾யऩभऊ‫ؚ‬અइोयઅइॊऺन୔खःध૎गऽघ‫؛‬

60 JUCE Journal 2022年度 No. 2

事業活動報告3
ビデオ試問による外部評価モデルの研究
PBLを通じて獲得する論理的・批判的思考力、問題発見・課題解決力、価値創造力などの達成度を卒業までに学びの振り返りを通して身に付けられるよう訓練する仕組みとして､クラウド上で外部者がビデオ試問するモデル構想を研究するため、本協会では「外部評価モデル小委員会」を設置して、モデル構想案の見直し、思考力等の標準的な能力要素の到達度点検・評価・助言ルーブリック参照例の作成、学生への助言フィードバックの作り方、ビデオ試問コンテンツ試作例の研究を進め、アクテイブ・ラーニング・分野連携対話
集会に意見を求めるなど活動を展開しています。以下に、2021年度に研究した概要を報告します。

思考力等の外部点検･評価･助言モデル構想案
１．モデル構想提案の背景① AI、IoTなどの先端技術があらゆる分野に取り入れられ、社会の在り方そのものが大きく変化する超スマート社会（Soceity5.0）では、様々な分野で答えの定まらない課題に対応し、最善の解を見出す知の変革が求められています。
② 知識の伝達・獲得に比重がおかれた教育では、正解のない問題に対して本質を捉え洞察する思考力を訓練するには不十分です。
それには、客観的な情報・データを根拠に論理的・批判的に思考し、課題発見・課題設定を通じて考察し、発想や価値創造する「思考力する力」を訓練する問題発見・課題解決型 PBL（プロブレム・ベースドラーニング、
プロジェクト・ベースドラーニング）の普及・充実が急がれます。
２．外部者による点検・評価・助言の意義① PBLによる演習を教員や社会の有識者等の協力を得て行う中で、問題の本質を捉える学修訓練を通じて思考力・判断力・表現力を強化するため、第三者の観点から客観的に点検し、卒業までに学生自らが身につけることを支援する助言システムが望まれます。
② 外部者による評価のためのモデル構想ではなく、卒業するまでに学生自らが思考力等の能力要素を身に付けられるよう助言を支援するための仕組みを提案するもので、大学教育の質保証を実現する取組として避けて通れない課題です。
３．クラウドを活用した点検・評価・助言の仕組み（１）ビデオ試問による外部点検・評価・助言システム① ビデオ試問は、大学及び社会の有識者が用意した映像、写真、アニメーション、図・表等を用いたビデオコ
ンテンツ（分野別、分野横断）を「点検・評価クラウド」に多数蓄積しておき、学生が教室等のパソコン等端末を介してヘッドフォンや字幕などから問題を受けとり、記述でクラウドに回答を行います。
② 点検・評価は、ビデオコンテンツを提供した外部者を含む３人程度の評価者で第１段階の点検・評価を行い、その結果を踏まえて授業担当教員が第２段階として総合的に評価し、学生の資質等に配慮して助言をテンプレート化して、迅速にフィードバックできるようシステム化します。
③ PBL担当教員による指示の下で、学生一人ひとりが身につけるべき思考力等の達成状況を客観的に把握し、卒業までに別紙の「思考力等の標準的な能力要素の到達度点検・評価・助言ルーブリック参照例」の標準レベ
ル以上を獲得できるよう、能力要素の到達状況をレーダチャート化して助言することで、主体的に学びの振り返りができるよう支援します。
④ 分野別の学修到達度の点検・評価基準の策定は、本協会が平成24年度にとりまとめ公表した「分野別の学修到達目標」を参考に、「思考力等の標準的な能力要素の到達度点検・評価・助言ルーブリック参照例」で能力要素の重み付けを行い、ルーブリックを点数表示します。
⑤ 標準レベルの到達度に達しない学生には、各大学で実施のPBL授業の録画を閲覧させて振り返りさせて、思考力等の点検・評価の観点に沿うように、対面又はeラーニングで個別に指導・助言する大学院博士課程等による学生サポート体制が必要です。
⑥ ビデオ試問を受ける学生は、各大学でPBL（プロブレム・ベースドラーニング、プロジェクト・ベースドラーニング）科目で思考力等の訓練を受けた学生を対象としています。なお、美術・デザイン系分野の独創性・
芸術性や製作技術、資格取得を目指す知識・技能の量及び正確性を中心とする実技・実演・実習の分野には適当でなく、学外機関が実施する試験、コンテストなどの点検・評価によることが適当と考えます。
（２）モデル構想を実現するための組織・体制① 実施に必要な組織の構築
拠点大学又は関係団体等で「外部者による点検・評価・助言コンソーシアム」をクラウド上に構築し、「点JUCE Journal 2022年度 No. 2 61

事業活動報告

検・評価・助言検討会議（仮称）」を設置して対応します。持続可能なコンソーシアムの拠点をどのように設けるのか、有志の大学間で持ち回りする方法、本協会をはじめとする教育関係団体などの方法があります。
当面は、分野別の点検・評価・助言の仕組みを優先して検討することを考えており、本協会の学系別FD/ICT
活用研究委員会、サイバーキャンパスコンソーシアム運営委員会が中心に対応していくことを考えています。
なお、分野横断のコンソーシアムの構築は、分野別コンソーシアムを基盤に別途、大学関係者、社会の有識者で構成する必要があります。
② 「外部者による点検・評価・助言コンソーシアム」の役割＊ ｢点検・評価・助言検討会議（仮称）」の運営（会議参加者の選定方法など）＊ 本協会が策定した分野別学修の到達目標と到達度・測定方法を参考に点検・評価基準のルーブリックを作成＊ 点検・評価コンテンツの公募（点検・評価者の適格性の基準、点検・評価コンテンツの募集方法）＊ 点検・評価コンテンツの厳選方法（点検・評価基準との整合性）＊ 点検・評価・助言クラウドの構築及び実施・運用体制の策定など③ モデルのパイロット事業構想の策定
学修成果の質保証システムとしての有効性を検証するため、パイロット的な試行プログラムを策定し、プラットフォームの構築・運営に伴う資金確保と体制、点検・評価・助言に伴う人的組織の整備・運営方法などの実現可能性及び有効性について、本協会でパイロット的に実験を行い、検証する必要があります。
その際、試行プログラムで扱う対象は、到達目標の再確認などに比較的取り組みやすい文系、理系の一分野を選定して行うことを考えています。
分野別外部点検・評価・助言コンソーシアムの概念図（１）思考力等の標準的な能力要素の到達度点検・評価・助言ルーブリック参照例の作成
2020年度のルーブリック参照例を学生からの意見を踏まえて見直しを行いました。
① 能力要素の「点検・評価の観点」で、｢科学的な考察力」を「客観的なデータを用いてモデル化し、新たな仮説を見出し、推論・検証できるか、また、真理の探究を一層深めるために、未知の分野等の発見や想像についても言及できるか」に修正した。また､「問題発見・課題設定・解決力」は、｢あるべき姿と異なっている様子を問題として認識し、解決すべき課題を設定して、実現可能な解決策を構想し、最適な解決策について合理的な根拠を述べることができているか」に修正した。
② 能力要素別の「点検・評価の基準」は、学生に理解できるよう、次の点を修正した。
＊ ｢論理的な思考力」のレベル｢5｣から｢1｣の違いを比較できるように、レベル｢3｣と｢1｣の点検・評価基準の項目を追加した。
＊ ｢批判的な思考力」のレベル｢5｣から｢0｣で、課題の解決につながる重要な原因や要素の関連付けができているかを明確化した。課題認識を明確にするため、レベル｢5｣から｢1｣の(1)「問題の中で何が課題なのか、・・認識できる」に修正した。
＊ ｢科学的な考察力」のレベル｢5｣の(5)は「未知の分野･世界を発見又は想像（イマジネーション）の重要性を説明できる。」に修正した。また、｢3｣は「未知の分野・世界を発見又は想像（イマジネーション）に関心をもつとことができる。」に修正した。
＊ ｢問題発見・課題設定･解決力」のレベル｢5｣から｢1｣の｢問題として正確に発見できる｣を｢問題として正確に認識できる｣に修正した。レベル｢0｣を｢現象を観察して、情報を整理し、あるべき姿との違いに気づくことができない。」「解決すべきテーマとして、課題の方向性が設定できない。」に修正した。
＊ ｢価値創造力」のレベル｢5｣の(3)は解決策の発想を目指すため、｢新しい価値を創出するための解決策を発想することができる。｣に修正した。
＊ ｢論旨明快に表現する力」のレベル｢5｣の(3)「誰もが納得する分かりやすい表現ができる」を削除した。また、(2)の「思考や判断の趣旨が整理され、筋道を立てて的確に表現できる」を「論理を組み立てて一貫性を持たせ、言語で明確に表現できる」に修正した。レベル｢1｣を「思考や判断の内容を、根拠を基に、一部分表現できる。
」に修正した。

62 JUCE Journal 2022年度 No. 2

事業活動報告

思考力等の標準的な能力要素の到達度点検・評価・助言ルーブリック参照例ચৡਏಞਡਫ਼‫؞‬௬੼भ௴ਡਡ ਫ਼ ‫ ؞‬௬ ੼ भ ੦ ૆㻌
䠏㻌
䠍㻌

䠑㻌

䠌㻌

૛৶৓ऩ

ঽীऩॉभ਌୑ ੥૛ ॑  ଖइैोञୖ਻पৌख  ଖइैोञୖ਻पৌखथ‫ؚ‬  ଖइैोञୖ਻पৌख‫ ؞‬ଖ इ ै ो ञ ୖ ਻ प ৌ ख थ ‫ؚ‬ઓઅৡન ऊ ऩ உ ು ॑ ु ध प ‫ؚ‬൙ ੊थ ‫ؚ‬௢ ௴ ৓ ‫ ؞‬੗ એ ৓ प ኇ इ௢ ௴ ৓ ҩ੗ એ ৓ प ኇ इ ॊ ऒ धथ‫ؚ‬௢௴৓‫؞‬੗એ৓पኇइ௢ ௴ ৓‫؞‬੗ એ ৓ प ኇ इ ॊ ऒ॑য়थथઅइॊऒधऋद

ॊऒधऋેীदऌॊ‫؛‬ऋदऌॊ‫؛‬ॊऒधऋ৖ী৓पदऌॊ‫؛‬ऌथःॊऊ㻌  ୖ ਻ भ ਉ ౤‫؞‬ూ ବ ॑ ੎ ਏ  ୖ ਻ भ ਉ ౤‫؞‬ూ ବ ॑ প ऽ  ୖ਻भਉ౤‫؞‬ూବ॑৖ী‫਻ୖ ؞‬पৌखथ‫ؚ‬உು॑ં৓पኇइॊऒधऋदऌॊ‫؛‬औङप੥૛॑লखथउॉ‫ؚ‬ট४ढ़ঝऩਡ॑ਫનपኇइॊऒध

३থय़থऋदऌॊ‫؛‬থ ऊ प ኇ इ ॊ ऒ ध ऋ द ऌ ॊ ‫؛‬धऋदऌऩः‫؛‬൙੊॑য়थथઅइॊऒध  ి જ ऩ ੲ ਾ‫ ॑ ॱ ش ॹ؞‬உ  ੲ ਾ‫ ॑ ॱ ش ॹ؞‬உ ು प ‫ؚ‬  ੲਾ‫॑ॱشॹ؞‬உುप‫ؚ‬ು प ‫ؚ‬౤ ટ ঢ় બ ृ ৼ ঢ় ঢ় બ౤ટঢ়બृৼঢ়ঢ়બ॑ତ਌୑ ੥૛ ॑৖ী৓प଑ऎ॑ ତ ৶ ख ‫ ਻ ୖؚ‬भ ৸ ৬ ൸ ॑৶ख‫਻ୖؚ‬भ৸৬൸॑প

ऒधऋदऌॊ‫؛‬㻌ਫનपཔ඼दऌॊ‫؛‬ऽऊपཔ඼दऌॊ‫؛‬  ়৶৓ऩஉು॑৷ःथ‫ؚ‬  ়৶৓ऩஉು॑৷ः਌୑ ੥૛ ॑ਫનप଑ऎऒथ ‫ؚ‬਌ ୑ ੥ ૛ ॑ প ऽ ऊ पधऋदऌॊ‫؛‬㻌଑ऎऒधऋदऌॊ‫؛‬㻌ऋदऌऩः‫؛‬‫ ؞‬ਖ਻भরद୦ऋୖ਻ऩभಪਖ਼৓ऩஉ ು ध ऩ ॊ ੲ ਾ‫॑ ॱ ش ॹ؞‬  ਖ਻भরद୦ऋୖ਻ऩ  ਖ਻भরद୦ऋୖ਻ऩ  ਖ਻भরद୦ऋୖ਻ऩभઓઅৡ৷ ः थ ‫ؚ‬਌ ୑‫؞‬૛ ਡ ॑ ௢ ௴भ ऊ ‫ؚ‬ਈ ु ੎ ਏ ऩ ଳ ਡ ॑ ੳभऊ‫ؚ‬੎ਏऩଳਡ॑ੳ௙

ऊ‫ؚ‬ଳਡभ঳৖॑ੳ௙दऌ৓ प ᆹ ௡‫؞‬௬ ੼ ख ‫ؚ‬ম ସ ॑௙दऌॊ‫؛‬दऌॊ‫؛‬ॊ‫؛‬ኇइॊઅ௄ऋदऌथःॊ  ୖ਻भੰৠपणऩऋॊ  ୖ਻भੰৠपणऩऋ  ୖ਻भੰৠपणऩऋॊ੎

ऊ㻌੎ਏऩਉ౤ृਏಞ॑ਫન

ॊ੎ਏऩਉ౤ृਏಞ॑প

ਏऩਉ౤ृਏಞभ঳৖॑ঢ়प ঢ় ৴ હ ऐ थ ତ ৶ द ऌ ॊ ‫؛‬ऽऊपঢ়৴હऐथତ৶द

৴હऐथତ৶दऌॊ‫؛‬‫ ؞‬உ ು ध ऩ ॊ ੲ ਾ‫ॱ ش ॹ؞‬  உ ು ध ऩ ॊ ੲ ਾ‫ॱ ش ॹ؞‬  உುधऩॊੲਾ‫شॹ؞‬  உುधऩॊੲਾ‫ॱشॹ؞‬‫ ؞‬ੲਾ‫॑ॱشॹ؞‬உುप‫ؚ‬

ॡজॸॕ
ढ़ঝ३থय़

ऌॊ‫؛‬



থॢ 

㻌

ऊ‫ؚ‬ੳ௙दऌथःऩः‫؛‬‫਻ୖ ؞‬भੰৠपঢ়৴घॊ੎
ਏऩਉ౤ृਏಞ॑ঢ়৴હ
ऐथତ৶दऌऩः‫؛‬भ ਫ ન औ ॑ ௬ ੼ द ऌ ऩ ः ‫؛‬ॱभਫનऔ॑পऽऊप௬

भਫનऔ॑঳৖ী௬੼दऌୖ ਻ भ ੰ ৠ ॑ ᆹ ௡ ҩ௬ ੼ द੼दऌॊ‫؛‬ॊ‫؛‬ऌऩः‫؛‬  ੲ ਾ‫ ॑ ॱ ش ॹ؞‬ী ෲ ख ‫ؚ‬  ੲਾ‫॑ॱشॹ؞‬உುपखෘହ॑য়थथ‫؞਻ୖؚ‬਌ෘହ॑য়थथ‫؞਻ୖؚ‬਌थ ‫ ਻ ୖؚ‬भ ੰ ৠ ॑ ᆹ ௡ ҩ௬ ੼୑‫ ؞‬உ ು भ ण ऩ ऋ ॉ ॑ ‫ؚ‬੗୑‫؞‬உುभणऩऋॉ॑ᆹ

दऌॊ‫؛‬㻌એ ৓ प ᆹ ௡ ҩ௬ ੼ द ऌ ॊ ‫ ؛‬௡ ҩ௬ ੼ द ऌ ॊ ‫ ؛‬भਫનऔ॑௬੼दऌॊ‫؛‬  ੲਾ‫॑ॱشॹ؞‬ীෲख‫ؚ‬ఐ৾৓ऩ௢௴৓ऩॹ‫॑ॱش‬৷ःथ  ௴௄ৌ଴भ્ਙ॑ંघ  ௴௄ৌ଴भ્ਙ॑ંघඨ৯  ௴௄ৌ଴भ્ਙ॑ંघඨઅ௄ৡ㻌ঔ ॹ ঝ ৲ ख ‫ؚ‬ৗ ञ ऩ ෘ ହ ॑ඨ ৯ ॑ ે ী प ৭ ৒ द ऌ ॊ ‫؛‬॑পऽऊप৭৒दऌॊ‫؛‬৯॑঳৖ী৭৒दऌॊ‫؛‬৯भ৭৒ऋदऌऩः‫؛‬ৄ ল ख ‫ؚ‬௓ ૛‫؞‬ਫ਼ ઒ द ऌ ॊ  नभेअऩॹ‫௴॑ॱش‬  नभेअऩॹ‫௴॑ॱش‬  नभेअऩॹ‫௴॑ॱش‬‫ ؞‬नभेअऩॹ‫௴॑ॱش‬ऊ‫ؚ‬‫ ௴ ؞‬௄ ৌ ଴ भ ્ ਙ ॑ ં घ ඨ೾‫؞‬৹ਪ‫؞‬ઽૐघसऌऊ‫ؚ‬೾‫؞‬৹ਪ‫؞‬ઽૐघसऌऊ‫ؚ‬೾‫؞‬৹ਪ‫؞‬ઽૐघसऌऊ‫ؚ‬೾‫؞‬৹ਪ‫؞‬ઽૐघसऌऊ‫ؚ‬ऽ ञ ‫ؚ‬ઌ ৶ भ ർ ஢ ॑ ঳ ಽ੎ ਏ ऩ ਡ ॑ ኇ इ ‫ؚ‬ਫ ન प ৶পऽऊप৶૓॑஽सॊऒ

৖ী৓प৶૓॑஽सॊऒध

৶૓॑஽सॊऒधऋदऌ஥ ी ॊ ञ ी प ‫ؚ‬౞ ੴ भ ী ৙૓ ॑ ஽ स ॊ ऒ ध ऋ द ऌ ॊ ‫؛‬धऋदऌॊ‫؛‬ऋदऌॊ‫؛‬ಉभ৅ৄृ୳൸पणःथ  ॹ ‫ ॑ ॱ ش‬৷ ः थ ‫ؚ‬డ ഡ ऩ  ॹ ‫ ॑ ॱ ش‬৷ ः थ ‫ؚ‬ල ౐ ऩ  ॹ‫॑ॱش‬৷ःथ‫ؚ‬ঔॹঝु੉఺दऌॊऊঔ ॹ ঝ ॑ ੿ ਛ ख ‫ؚ‬ෘ ହ भ ༜ঔ ॹ ঝ ॑ ੿ ਛ ख ‫ؚ‬ෘ ହ भ ତ॑૭ଳ৲दऌॊ‫؛‬㻌ਊਙ॑ੳ௙दऌॊ‫؛‬়ਙ॑ੳ௙दऌॊ‫؛‬  ਫ਼ ઒ घ ॊ ञ ी ‫ؚ‬௓ ૛ ॑ ষ  ਫ਼ ઒ घ ॊ ञ ी ‫ؚ‬௓ ૛ ॑ ষः ‫ؚ‬३ ঑ গ ঞ ‫ ش‬३ ঙ থ द ऌः ‫ؚ‬३ ঑ গ ঞ ‫ ش‬३ ঙ থ ॑ ૥ॊ‫؛‬ाॊऒधऋदऌॊ‫؛‬  ౞ ੴ भ ী ৙‫ ਼؞‬ੀ ಉ भ ৅  ౞ ੴ भ ী ৙‫ ਼؞‬ੀ ಉ भ ৅ৄྼम୳൸ ॖঐ४ॿ‫ش‬३ৄྼम୳൸ ॖঐ४ॿ‫ش‬३ঙথ भ੎ਏਙ॑ହ৥दऌঙথ पঢ়ੱ॑੅णऒधऋ

ऩः‫؛‬‫ ॑ ॱ ش ॹ  ؞‬৷ ः थ ‫ؚ‬ঔ ॹ ঝ॑૭ଳ৲दऌऩः‫؛‬
㻌

ॊ‫؛‬㻌

दऌॊ‫؛‬㻌ਖ਻৅ৄҩँॊसऌ௅ध౮ऩढथः  ਠ ଴ ॑ ௴ ௄ ख थ ‫ؚ‬ੲ ਾ ॑  ਠ଴॑௴௄खथ‫ؚ‬ੲਾ  ਠ଴॑௴௄खथ‫ؚ‬ੲਾ॑‫ ؞‬ਠ଴॑௴௄खथ‫ؚ‬ੲਾ॑ୖ਻ਝ৒ҩॊ஘৕॑ਖ਻धखथੳ௙ତ ৶ ख ‫ ँؚ‬ॊ स ऌ ௅ ध भ ୀ॑ତ৶ख‫ँؚ‬ॊसऌ௅ध

ତ৶ख‫ँؚ‬ॊसऌ௅धभୀତ ৶ ख ‫ ँؚ‬ॊ स ऌ ௅ ध भ ୀख ‫ ੰؚ‬ৠ घ स ऌ ୖ ਻ ॑ ਝ ৒ः॑ਖ਻धखथਫનपੳ

भୀः॑ਖ਻धखथপऽ

ः॑ਖ਻धखथ৖ী৓पੳ

ःपਞतऎऒधऋदऌऩख थ ‫ؚ‬ৰ ਠ ૭ ચ ऩ ੰ ৠ ੁ ॑௙दऌॊ‫؛‬ऊपੳ௙दऌॊ‫؛‬௙दऌॊ‫؛‬ଡ ୳ ख ‫ؚ‬ਈ ి ऩ ੰ ৠ ੁ प ण  ੳ௙खञਖ਻॑ੰৠघ  ੳ௙खञਖ਻॑ੰৠघ  ੳ௙खञਖ਻॑ੰৠघस

ःथ়৶৓ऩஉು॑஽सस ऌ ॸ ‫ ش‬ঐ ध ख थ ‫ؚ‬੎ ਏ ऩसऌॸ‫ش‬ঐधखथ‫਻ୖؚ‬ऌॸ‫ش‬ঐधखथ‫॑਻ୖؚ‬৖ॊऒधऋदऌथःॊऊ㻌ਡ ॑ ኇ इ ‫ ॑ ਻ ୖؚ‬ਫ ન प ਝ॑পऽऊपਝ৒दऌॊ‫؛‬ী৓पਝ৒दऌॊ‫؛‬



ੰৠৡ㻌

৒दऌॊ‫؛‬ः‫؛‬‫ ੰ ؞‬ৠ घ स ऌ ॸ ‫ ش‬ঐ ध ख थ ‫ؚ‬ୖ਻ऋਝ৒दऌऩः‫؛‬㻌  ਝ৒खञୖ਻पणःथ‫ؚ‬  ਝ৒खञୖ਻पणः

ৰਠਙ॑અൟखञੰৠ্

थ‫ؚ‬ৰਠਙ॑અൟखञੰ

১॑ളਯ઀੧दऌॊ‫؛‬ৠ্১॑঳ण઀੧दऌ  ളਯभੰৠ্১पৌखॊ‫ ؛‬㻌थ‫়ؚ‬৶৓ऩஉು॑ંख‫ؚ‬ੰৠੁभર੔ದਜ਼હऐऋ
दऌॊ‫؛‬㻌੼க൉ୗৡ㻌 ଞ ௙ ृ ಕ ৒ ௴ ୛ प ध ै ॎ  ใோभঝ‫ش‬ঝृலੌा‫ؚ‬  ใோभঝ‫ش‬ঝृலੌ  ใோभঝ‫ش‬ঝृலੌा‫ؚ‬‫ ؞‬ใோभঝ‫ش‬ঝ‫ؚ‬லੌा‫ؚ‬ोऩः৅୳ृੵ୏पेॉ‫ؚ‬হ ଴ प ଞ ௙ ृ ಕ ৒ ௴ ୛ पा‫ؚ‬হ଴प‫ؚ‬ଞ௙ृಕ৒হ ଴ प ‫ؚ‬ਖ ਻ ऋ ँ ॊ ऒ ध प ‫ؚ‬হ ଴ प ‫ؚ‬ਖ ਻ ऋ ँ ॊ ऒ ध प੟হ॑੗ഓ৓पኇइઉख‫ؚ‬ध ै ॎ ो ङ ‫ؚ‬ઑ ਖ ॑ ੅ ठ ਖ௴୛पधैॎोङ‫ؚ‬ઑਖਞतऎऒधऋदऌॊ‫؛‬ৗखः੼கभ൉লपᇽऋ

਻॑੐తदऌॊ‫؛‬॑੅णऒधऋदऌॊ‫؛‬  ॊઓઅऋदऌथःॊऊ㻌  ੲ ਾ‫؞‬ੴ ௙ ॑ ੌ ा ় ॎ च  ੲਾ‫؞‬ੴ௙॑ੌा়ॎ  ੲਾ‫؞‬ੴ௙॑ੌा়ॎच

खः੼கभ൉লप਄ੌिथ ଳ ਡ ॑ ૗ इ ‫ؚ‬ਖ ਻ ॑ ਫ નचथ‫ؚ‬ଳਡ॑૗इ‫ؚ‬ਖ਻थ‫ؚ‬৖ী৓पਖ਻॑ৄઉघ

ऒधऋदऌऩः‫؛‬㻌पৄઉघऒधऋदऌॊ‫؛‬॑পऽऊपৄઉघऒधऋ

ऒधऋदऌॊ‫؛‬㻌  ৗखः੼க॑൉লघॊ  ৗखः੼க॑൉লघॊ

ञीभੰৠੁ॑৅୳घॊ

ञीभੰৠੁभ૑ਏਙ॑

दऌॊ‫؛‬ऒधऋदऌॊ‫؛‬㻌૛຺৥඿प  ઓ અ ृ ਖ਼ ૵ भ ৔ ઍ ॑ ‫ؚ‬உ   ઓ અ ृ ਖ਼ ૵ भ ৔ ઍ ॑ ‫ؚ‬உ  ઓઅृਖ਼૵भ৔ઍ॑‫ؚ‬உप ऩ ढ थ उ ॉ ‫ؚ‬૛ ຺ ऋ ী ऊು ॑ ु ध प ‫ؚ‬ਫ ન प ਀ ਠ दು   ॑ुधप‫ؚ‬পऽऊप਀ਠ

ು॑ुधप‫ؚ‬঳৖ী਀ਠद

ऌॊ‫؛‬

ऌॊ‫؛‬

ऊ㻌＊ହ৥दऌॊ‫؛‬㻌ઓઅृਖ਼૵भ൙੊ऋ৥ન

਀ਠघॊৡ㻌 ॉ ृ घ ऎ ਀ ਠ द ऌ थ ः ॊਞतऎऒधऋदऌऩः‫؛‬‫ ؞‬ਖ਻ਔ௙ऋऩःञी‫ؚ‬ৗ  ऌॊ‫؛‬  ૛৶॑ੌाয়थथ঳ฮ  ૛৶॑ੌाয়थथ঳ฮਙ ॑ ੅ ञ च ‫ ୁ ੉ؚ‬द ৥ ન प ਙ॑੅ञच‫ୁ੉ؚ‬द਀ਠ਀ਠदऌॊ‫؛‬दऌॊ‫؛‬‫ ؞‬ઓઅृਖ਼૵भ৔ઍ॑਀ਠ
दऌऩः‫؛‬‫  ؞‬ঽ ী भ ਌ ୑ ऋ ਀ ਠ द ऌ ऩ
ः‫؛‬



能力要素は、学生個人の思考力等の到達度を点検・評価・助言するため、PBLに求められる行動特性(例えば、巻き込み力、傾聴力、
計画力等)は含めていない。
＊ 知識の量・正確性・活用に求められる到達度の点検・評価は、大学や外部機関等の試験で行われていることから、対象外としている。
＊ ルーブリックで対象とする学生は、大学でPBLを学修した授業科目の学生を対象としている。
＊ 思考力等の標準的な能力要素のルーブリックは、分野横断的な試問を見据えて作成したものである。分野別に試問する場合には能力要
素の軸足をどこに求めていくか検討した上で、能力要素の選択又は組み合わせによる重み付けを行う必要がある。
JUCE Journal 2022年度 No. 2 63

事業活動報告（２）学生への助言フィードバックの作り方
外部評価者からのルーブリックに基づく点検・評価を受けて、大学の担当教員が学生の資質に合わせた助言を行い、学生一人ひとりに学び方の振り返りを支援できるようにするため、「学生への助言フィードバッ
クの作り方」について、学生からの意見を参考に、何ができるようになればよいのか、理解できるように作成しました。その際、助言スタイルとして、「褒める」、「促す」、｢励ます」ことを配慮した。その上で、能力要素別の点検・評価基準に向けて、目標を明確化することにより、段階的に学びを身に付けられるように配慮しました。
点検・評価基準の助言パターン①「5」・・・「褒める」、「目指す」＊「○○力の(思考)プロセスよくできていましたね。特に〜の部分は素晴らしいです。」＊「次は、○○力を発揮して～に挑戦してみてください。」②「3」・・・「褒める」、「促す」＊「○○力の(思考)プロセスの基本（レベル｢3｣）はできていましたね。」＊「次は、○○力の～に気を付けたら、もっと良くなると思います。」③「1」・・・「励ます」、「促す」＊「○○力の(思考)プロセスの基本（レベル｢3｣）がもう一歩でしたね。」＊「次は、○○力の～に気を付けて、頑張って下さい。」④「0」・・・「励ます」、「質問する」＊「○○力の(思考)プロセスは難しかったようですね、でも諦めないで下さい。」＊「大学では思考力等の能力を身に付けるため、○○のような個別授業を行っています。希望する場合はメール
して下さい。
能力要素別の助言内容（参照例）①

論理的な思考力(ロジカルシンキング)②

批判的な思考力(クリティカルシンキング)③

科学的な考察力＊「5」
課題を確かな根拠に基づいて適切に捉え、解決につながる原因や要素の因果関係、相関関係を整理して筋道を立てて考えることができていました。十分なレベルに達していますので、他の能力要素についても一層深化させることを期待しています。
＊「3」
課題を根拠に基づいて思考するプロセスは理解できています。次は、大まかではなく重要な視点を捉えて思考できるようにするため、より広く情報・データを用いて結論を整理してみましょう。
＊「1」
課題を部分的に捉えて、結論を考えてしまいましたね。課題の原因・背景をもっと広げ、実現可能性の面から思考できるようにするために、結論に優先順位をつけてみましょう。
＊「0」
課題になっているのはなぜか、例えば、生活、経済、政治、環境保護、健康、福祉などの広い面から、書き出してみましょう。それから、その原因・背景の根拠を探して､結論を導き出してみましょう。

＊「5」
課題の最も重要な視点を認識し、データ・情報で仮説を立て、客観的・多面的に解決策の検証ができていました。十分なレベルに達していますので、他の能力要素についても一層深化させることを期待しています。
＊「3」
課題の重要な視点を認識し、データ・情報で仮説を検証する思考プロセスは理解できていました。到達度のレベルアップを目指して、多面的に検証できるようにするため、課題解決の原因・要素を広く精査し、正確な情報・データを用いて十分点検し、評価してみましょう。
＊ ｢1｣課題の視点を部分的に認識し、データ・情報を部分的に関連付けて課題の解決を思考するプロセスは理解できていました。しかし、思考の正当性を証明する仮説・検証が欠けていました。そのためには、課題解決につながる原因をもっと広げ、データ・情報を鵜呑みにせず、分析する過程を入れて十分点検し、評価してみましょう。
＊「0」
まず、問題の中で何が課題となるのか、書き出してみましょう。次に、課題を解決するための対策をあげてみましょう。それから、その対策を実行する上で必要となる要点を整理してみましょう。その上で、客観性のあるデータ・情報を用いて、課題の解決に結びつくのか十分点検し、 評価してみましょう。
＊「5」
的確なデータを用いて仮説をモデル化し、こうではないかと考える推論をシミュレーションにより検証することができており、科学的考察プロセスの手続きはレベルに達しています。科学の特徴は、証拠に基づいて真64 JUCE Journal 2022年度 No. 2

事業活動報告偽が決定される「実証性」、同じ条件で何度繰り返しても同じ結果が得られる「再現性」、正しさは当面のものという「暫定性」があります。定説とされる理論・法則も新しい発見があれば覆されます。論理を組み立てるだけではなく、論理を飛躍しなければ科学的思考の限界を超える豊かな想像力は生まれません。次は、真理の探究という科学の本質にチャレンジし、未知の分野等の解明に常に関心を抱くことの重要性に言及されることを期待しています。
＊「3」
客観的なデータで仮説をモデル化し、シミュレーションを試みることで推論する仕組みを理解することはできていました。次は、推論が現実に適用できるかどうか、シミュレーションを用いて検証できるようにしましょう。
＊「1」
部分的にデータを用いて、モデルを可視化するところまでできていました。次は、仮説を立てて、こうではないかと考える推論をシミュレーションしながら考えてみましょう。
＊「0」問題の特性を明らかにするために、どのようなデータを用いるとよいのか、次に、そのデータを用いて、「なぜ・どうしてそうなるのか」を説明・計算できるようにし、その上でよくわからないことを、客観的にわかる方法で表現する「モデル化」について調べてみましょう。
④

問題発見･課題設定･解決力

⑤

価値創造力

⑥

論旨明快に表現する力＊「5」問題の発見から課題を設定し、実現可能な複数の解決策について優先順位を付けて考えることができていました。十分なレベルに達していますので、他の能力要素についても一層深化させることを期待しています。
＊「3」
問題の発見から課題を設定し、実現可能な解決策を考えるプロセスはできていました。次は、重要な点を捉えて課題として設定し、複数の解決策について優先順位をつけ、最短で解決できる実現性の根拠を考えてみま
しょう。
＊「1」
問題の発見から課題の設定が部分的になっていました。次は、あるべき姿との違いをより広く問題として捉え、実現性のある課題の解決策を考えてみましょう。
＊「0」
現象について何が問題となるか、よく調べてみましょう。あるべき姿との違いを解決するためのテーマ（課題）を書き出してみましょう。
＊「5」
常識や固定観念にとらわれずに、新しい視点から問題を指摘し、多角的・複合的な立場から問題を正確に見直し、価値創出を発想するプロセスができていました。十分なレベルに達していますので、他の能力要素についても一層深化させることを期待しています。
＊「3」
常識や固定観念などにとらわれずに、多角的・複合的な立場から問題を見直し、価値創出することの必要性まで理解できていました。次は、実現性を考慮した新しい価値の創出に繋がる発想のプロセスができるように取組んでみましょう。
＊「1」
常識や固定観念などにとらわれずに、多角的・複合的な立場から問題を部分的に見直すことができていました。次は、全体的に問題を解決するために、視点を広げ、価値を創出することの必要性について理解できるよ
うに取組みましょう。
＊「0」
新聞・書籍・ニュース等の情報を通して、様々な事象が｢なぜ、そうなっているのか｣など自問自答することを習慣化するようにしましょう。知らないことに疑問を持ち問題化して､考えるように取組みましょう。

＊「5」
思考や判断の内容について、確かな根拠をもとに論理を組み立て、言語を用いて誰にでも分かりやすい表現ができていました。十分なレベルに達していますので、他の能力要素についても一層深化させることを期待し
ています。
＊「3」
思考や判断の内容について、根拠に沿って大まかに論理を組み立て、言語で表現することができていました。
次は、根拠を正確に捉え、論理に一貫性を持たせ、誰にでも分かりやすい表現ができるように取組んでみましょう。
＊「1」
思考や判断の内容について、根拠に沿って一部分表現ができていました。次は、結論に至る過程に論理の一貫性を持たせて表現できるようにしてみましょう。
＊「0」
取り上げた課題について、根拠に基づいて考えた内容、その中で伝えたいことを書き出してみましょう。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 65

事業活動報告（３）ビデオ試問コンテンツ試作例の作成
ビデオ試問コンテンツの作成要領として、以下の内容を確認し試作例を作成しました。その上で、経済学、法学、栄養学、工学、歯学5分野のビデオ諮問試作例の作成を行いました。次ページに紙面の都合上、法学、経済学、工学分野の試作例を紹介します。
①

PBLを体験している学生を対象に、思考力等の獲得状況を測定するため、面接試問に代えて事前に録画したビデオによる試問を行い、回答を記述式で「点検・評価・助言クラウド」に返信し、回答内容を外部の試問者がルーブ
リックの「点検・評価の基準」に沿って、到達状況の該当部分に〇をつけて評価する。

② 試問者からの点検・評価結果を受けて、大学ではPBL担当教員を通じて学生に助言をフィードバックし、｢考える力｣の能力要素について気づきの促進を働きかける。
③ 紙面による問いかけは、試験とみなされ受け身的になることが想定されるが、ビデオ映像で直接語りかける試問
は真剣に答える姿勢を後押しすることが期待できる。また、試問者の属人情報を明示するなど、学生の受け止めを能動的にすることも期待できる。
④

試問のイメージは、口頭で問いかける映像をビデオ化する方法が考えられる。
一つは、試問者がパソコン等のカメラに向かい、例えば、数分程度で次のように語りかける。
○○社の△△部門担当の○○です。｢・・ということが今世界で起きています。あなたは持続可能な社会にしていくために、○○の分野ではどのようにしていくことが望ましいと考えますか、提案してください。」などの｢問題提示型」がある。その際、試問を理解するために必要な資料 （文献、データ、図・表、数式、アニメーシ
ョン、音声、映像等）があれば、コンテンツに添えて開示する。
二つは、ビデオで試問の背景、現象等の動画映像を視聴させた後で、例えば１分程度で次のように語りかける。
○○大学の△△分野担当の○○です。「・・・コロナ禍社会が今後も常態化していくとした場合に､○○の分野
であなたは国や地域社会、職場、個人として何を優先していく必要があると考えますか、提案してください。」などの｢資料提示型｣がある。但し、動画の使用には著作権処理に手間がかかることも予想される。

⑤ 試問の設計は､思考力等の能力要素の中で、どの能力の獲得状況を測定するのか明確にする。その上で、本協会が平成24年度にとりまとめ公表した｢分野別の学修到達度｣を参考にするなどして、｢思考力等の標準的な能力要素の到達度点検・評価・助言ルーブリック参照例｣をもとに能力要素の重み付けを行い、試問の「点検・評価基準」を作成する。
PBLに求められる行動特性、例えば巻き込み力、傾聴力、計画力等は思考力等能力要素の対象外とする。また、知識の量・正確性に求められる到達度の点検・評価は、大学や外部機関等の試験があるので対象外としている。例
えば、試問に必要な分野別又は分野外の知識を特に必要とする場合は、ビデオ試問コンテンツに掲載する。

⑥⑦

合理的配慮を要する障害学生への対応は、試作レベルでは扱わないことにする。

⑧ 試問の時間は、試問内容の説明部分３分、動画視聴５分程度を予定しており、回答時間は90分程度を予定している。
⑨ 学生の思考力等の水準に合わせた点検・評価ができるよう、試問を限定せずに獲得能力の種類・水準に配慮して複数設定し、学生に試問を選択できるようにする。
⑩ 例えば､｢問題発見・課題設定・解決力｣と｢科学的な考察力｣を組み合わせた試問では、次のようなスキルを織り交
ぜ、レベル別の試問を用意することが考えられる。
レベル１の試問・・問題の発見、課題の把握、データ等によるモデルの可視化
レベル２の試問・・問題の発見、課題の把握、データ等によるモデル化、課題の設定、解決策
レベル３の試問・・問題の発見、課題の把握、データ等によるモデル化、課題の設定、推論、解決策の順位付
け⑪

例えば、レベルに応じた試問例は、次のようになります。
＊レベル１の試問「・・・コロナ禍社会が今後も常態化していくとした場合に､映像や資料を参考に、○○の分野であなたは国や地域社会、職場、個人として、何が問題となりますか、提案してください。」＊レベル２の試問「・・・コロナ禍社会が今後も常態化していくとした場合に､映像や資料を参考に、○○の分野であなたは国や地域社会、職場、個人として、どのように対応していくことが必要となりますか、提案してください。」＊レベル３の試問「・・・コロナ禍社会が今後も常態化していくとした場合に､映像や資料を参考に、○○の分野であなたは国や地域社会、職場、個人として、どのような解決策を優先していく必要があると考えますか、提案してください。」

66 JUCE Journal 2022年度 No. 2

๑ָ‫ܧ‬

ҫࢥ̘ʁ‫ء‬Ռ઒໵ҫҫࢥ̙ʁৼଃ݄؇֐Ռ઒໵ҫ͖͢͢ɾ͞͹ҫࢥ̙ͺɾ‫ٺ‬බਕ͹‫ໍٻ‬Ͷ‫͢ྙڢ‬ΉͦΞͲͪ͢ɿྃ‫ؽٮ‬ͺ‫ؽ‬ௗ͹൓இͲ࠹‫ر‬Ε͹‫ߕۯ‬Ͷ‫ٺە‬஥཰͢ɾ‫ं׳‬ͺබӅͶ൘ૻ͠ΗΉͪ͗͢ɾ݃‫ۃ‬ɾໍΝཚͳͤ͞ͳͳ͵ͮͱ͢Ή͏Ήͪ͢ɿࣆҌ͞͹ҫࢥ̘͗ਏࡱͪ͢ͳ͞Θɾ͞͹‫ं׳‬ͺৼଃͶ໲ୌ͍͗ΖΓ͑Ͳͤɿࣰͺɾ͞͹ҫࢥ̘ͺ‫ء‬ՌҫͲ͍Εɾৼଃ͹බ‫ـ‬Ͷ‫ͱؖ͢‬ͺ઒໵ҫϪϗϩ͹எࣟΝ࣍ͮͱ͕Δͥɾ༂΍͍ΕΉͦΞɿҫࢥ̘ ʻ‫ء‬Ռ઒໵ҫͤ ࣰࡏ͹ߦ‫಼ؽۯ‬Ͷͺɾ$('͵ʹ͹ҫྏ‫حؽ‬Ώ‫༽࣎ٺە‬͹‫಼ؽ‬ҫ༂඾͍͗ΕΉͤ͗ɾ͞͞Ͳͺ͞ΗΝߡ͓͵͏͞ͳͳ͢ΉͤɿࣆҌ͍Ζྃ‫͗ؽٮ‬ɾ໪దஏͶ޴͜ͱඊߨ͢ͱͪͳ͞Θɾ͞͹‫Ͳ಼ؽ‬໲ୌً͗͘Ήͪ͢ɿ
‫ٺͲ಼ؽ‬බਕ͗൅ਫ਼ͪ͢͹ͲͤɿࣆҌʛ ߨͮͱɾ͍͵ͪ΍ಋͣΓ͑Ͷ͢͵͠͏ ʛ๑͹న༽ͳਜ਼ٝ

ϑυΨࢾ໲

͕ҫं༹ͺ
͏Δͮ͢Ύ͏ΉͦΞ͖ʃ‫͗ڵ‬௩͏ͳ
‫͢ۦ‬ΞͲ͏ΖΓ͑ͲͤΚͪ͗͢ਏͱΊΉ͢Β͑ҫࢥ̘๑దจ૬ͺɾͪͫୱͶࣆҌͶ‫و‬ఈΝ͍ͱͺΌͱ݃࿨ΝಚΖͳ͏͑ୱ९ࡠ‫Ͳۂ‬ͺ͵͚ɾΓΕన઀͵݃࿨ͶࢺΖͪΌ͹ࢧߡ͗॑གྷͲ͍Ζͳ͏͑͞ͳΝ೨ಆͶ͕͏ͱ͚ͫ͠͏ɿ

͞͹ϑυΨࢾ໲ͺɾ๑ָཱ͹‫ેخ‬ద͵
໲ୌͲ͍ΖɾࣆҌͶଲͤΖ๑͹న༽ͳͨ͹‫ݸ‬ֆͶͯ͏ͱɾਜ਼ٝΏྛཀྵͳ͹‫ؖ‬‫ܐ‬Ͷ͕͏ͱ‫ݗ‬౾ͤΖ͞ͳΝड़ୌқਦͳ͢ͱ͏Ήͤɿҫࢥ̘ҫࢥ̙‫ٺ‬බਕ͹ՊଔࣆҌඊߨ‫ؽ‬ͺ࠹‫ر‬Ε͹‫ߕۯ‬Ͷ‫ٺە‬஥཰͢Ήͪ͗͢ɾ݃
‫ۃ‬ɾࢴ͹෋ͺබӅͶ஥͚઴Ͷ๤͚͵ΕΉͪ͢ɿҫࢥ̘઎ਫ਼ͺɾਏྏΝͺͣΌͱ͚Ηͪ͹Ͷɾ෋Ν
ঁ͜ΖͪΌ͹ͬ͘Ξͳͪ͢ଲԢͺ͢ͱ͚Η͵͖ͮͪͳࢧ͏Ήͤɿ
Ήͪɾ‫಼ؽ‬Ͷ͏ͪҫࢥ̙઎ਫ਼ͺɾৼଃ͹઒໵ҫͫͮͪͨ͑Ͳͤ͗ɾ‫ݡͱݡ‬ͷ΀ΕΝ͠ΗΉͪ͢ɿ઒໵Պ͹઎ਫ਼͵Δ෋Νঁ͜Ζ͞ͳ͗Ͳ͖ͪ͘΍எΗ͵͏͹Ͷɾ͞Ηͺ‫ͦڒ‬ΉͦΞɿ͞͹ͳ͘ɾҫࢥ̘ͺɾ‫಼ؽ‬ͶஎΕ߻͏͹ҫࢥ̙͗͏Ζ͞ͳͶ‫͘Ͱـ‬Ήͪ͢ɿ͞͹ҫࢥ̙ͺৼଃ͹઒໵ҫͲ͍Εɾ‫ٺە‬ଲॴͶనͤΖҫ༂඾΍࣍ͮͱ͏Ζ͖΍͢ΗΉͦΞɿࣆҌ‫࣪ٮ‬৒ແҽ͗‫Ͳ಼ؽ‬ҫࢥΝ୵ͪ͢ͳ͞Θɾ̏໌͹ҫࢥ͗ɾ᪵ͤ᪱͢͞
͢ͱ͖Δ໌৒Εड़ͱɾ‫ٺ‬ᬐਏࡱͤΖ͞ͳͶ͵ΕΉͪ͢ɿ

Doctor callࣆҌϑυΨࢾ໲͹໪దΚͪ͢ͺɾχένʖαʖϩͶԢͣΖ͞ͳͶঙ᪵᪱͢͢Ήͪ͗͢ɾΏͺΕ‫ٺ‬බਕΝ‫ͱࣼݡ‬Ζ͞ͳͺͲͥ͘ɾ༒‫ـ‬Νड़͢ͱ໌৒Εड़Ήͪ͢ɿΚͪ͢ͺɾ‫ء‬Ռ͹઒໵ҫͲͤ͗ɾҫࢥͲ͍ΕΉͤ
͖Δɾ‫ं׳‬͹༲ସΝਏͱɾ͍Ζఖౕ͹බয়Ν೼ѴͤΖࣙ৶ͺ͍ΕΉͤɿຌࣆҌͶ͕͏ͱͺɾৼଃͶҡ৙͗ਫ਼ͣͪͳ‫ͱݡ‬खΗͪ͹Ͳɾͤ͛Ͷ࠹‫ر‬Ε͹‫ߕۯ‬Ͷ߳Εͱɾ୉͘Ό͹බӅͶ൘ૻͤΖΓ͑‫ؽ‬ௗͶ͕‫͢͏ب‬Ήͪ͢ɿ‫͠ं׳‬Ξ͗๤͚͵ΔΗͪ͞ͳͺ࢔೨Ͳͤ͗ɾΚͪ͢Ͷͺ͞ΗҐ৏͹ଲԢͺͲ͘ΉͦΞͲͪ͢ɿΚͪ͢ͺɾ͖ͪ͢Ͷͨ͹‫಼ؽ‬Ͷ͕ΕΉͪ͗͢ɾ୉
รൾ࿓͢ͱ͏ͪ͞ͳ΍͍ΕɾχένʖαʖϩͶԢͣΖ͞ͳͺ͢ΉͦΞͲͪ͢ɿ‫͠ं׳‬Ξ͗๤͚͵ΔΗͪ͞ͳͺ࢔೨Ͳͤ͗ɾΚͪ͗͢ৼଃ݄؇֐Ռ͹઒໵ҫͫͳ͢ͱ΍ɾઅඍ͹੖ͮͱ͏͵͏‫Ͳ಼ؽ‬ͺͲ͘Ζ͞ͳͺ‫ݸ‬ΔΗͱ͏ΉͤɿҲԢɾਏྏ‫۫ح‬ΏҲൢద͵༂ͺ࣍ͮͱ͏Ήͪ͗͢ɾ͍͹Γ͑͵য়‫ٺͱ͓͍Ͳڱ‬බਕͶଲԢ͢ͱ΍ɾ݃ՎͺรΚΔ͵͖ͮͪͳࢧ͏Ήͤ͢ɾ΃ͪͶघΝड़͢ͱ‫݃Ͳޛ‬ՎͶ੻೜Ν໲ΚΗͱ΍ࠖΕΉͤɿ໌৒Εड़͵͖ͮͪ͞ͳͶɾͳ͚Ͷ੻೜ͺ‫͏ͱͣ״‬ΉͦΞɿʤ‫ࣆٺە‬ແ؇ཀྵʥ຿๑୊ড় ؇ཀྵंͺɼຌਕ͹ਐରɼ໌༬຤ͺࡔࢊͶଲͤΖ‫ٺ‬യ͹‫֒ث‬Ν໖Ηͦ͠ΖͪΌͶࣆແ؇ཀྵΝͪ͢ͳ͘ͺɼѳқ຤ͺ॑୉͵գ͍ࣨ͗Ζ͹Ͳ͵͜Ηͻɼ͞ΗͶΓͮͱਫ਼ͣͪଝ֒ΝഝঊͤΖ੻೜ΝෝΚ͵͏ɽʤ෈๑ߨҟͶΓΖଝ֒ഝঊʥ຿๑ ୊ড়
‫ބ‬қ຤ͺգࣨͶΓͮͱଠਕ͹‫ݘ‬ཤ຤ͺ๑ཱ৏ฯ‫͠ޤ‬ΗΖཤӻΝ৷֒ͪ͢ंͺɼ͞ΗͶΓͮͱਫ਼ͣͪଝ֒Νഝঊ
ͤΖ੻೜Νෝ͑ɽ

ʤ࠶ແ෈སߨͶΓΖଝ֒ഝঊʥ຿๑ ୊ড়
࠶ແं͗ͨ͹࠶ແ͹ຌࢭͶॊͮͪསߨΝ͢͵͏ͳ͘຤ͺ࠶ແ͹སߨ͗෈೵Ͳ͍Ζͳ͘ͺɼ࠶‫ंݘ‬ͺɼ͞ΗͶΓͮͱਫ਼ͣͪଝ֒͹ഝঊΝ੧‫ͤٽ‬Ζ͞ͳ͗Ͳ͘Ζɽͪͫ͢ɼͨ͹࠶ແ͹෈སߨ͗‫ܘ‬༁ͨ͹ଠ͹࠶ແ͹൅ਫ਼‫ݬ‬Ҿ‫;ٶ‬खӀ৏͹ऀճ௪೨ͶলΔ͢ͱ࠶ແं͹੻ΌͶ‫ͤؾ‬Ζ͞ͳ͗Ͳ͘͵͏ࣆ༟ͶΓΖ΍͹Ͳ͍Ζͳ͘ͺɼ͞͹‫ݸ‬
ΕͲ͵͏ɽ
̐ʮྲྀʯ

ҫࢥ๑ ୊ড়
ਏྏͶॊࣆͤΖҫࢥͺɼਏࡱ࣑ྏ͹‫͍ͪͯ͗ٽ‬৖߻Ͷͺɼਜ਼౲͵ࣆ༟͗͵͜Ηͻɼ͞ΗΝ‫ڍ‬ΞͲͺ͵Δ͵͏ɽ
̐ʮྲྀʯ

ࢂলড়ช

ҫࢥ̙

ࣆҌ

ἲᏛ⣔ࣅࢹ࢜ヨၥࠉⅬⅬ᳨࣭ホ౯࣮ࣝࣈࣜࢵࢡ

͞͹ࣆҌͶ͕͏ͱɾ
ʰన઀ͶଲॴͲ͘͵͏͖΍ͳஎΕͯͯ໌৒Εड़ͪҫࢥ̘ʱͳʰ઒໵எࣟ΍ҫྏ඾΍࣍ͮͱ͏Ζ͹Ͷ໌৒Εड़͵͖ͮͪҫࢥ̙ʱͶͯ͏ͱɾͨΗͩΗՁΔ͖͹๑ద͵੻೜͍͗Ζ͖ʹ͖͑‫ݗ‬౾͢ͱ͚ͫ
͠͏ɿͪͫ͢ɾ࣏͹ড়ชΝࢂߡͶ͢ͱ͚ͫ͠͏ɿ

໲ୌ

ҫࢥ̘

ࣆҌ

事業活動報告JUCE Journal 2022年度 No. 2 67

7঩মभௌ௮েਓਙ‫ؚ‬G7ਈৣਜ਼ OECDद21ਜ਼

68 JUCE Journal 2022年度 No. 2

3जभ౎‫ૣَ؟‬ਹௐে਼َُੀ৽ੋभॿॱ໩ُेॉ

ਬ৷‫؟‬র৵੫঵ૂ2020ফගَর৵੫঵ஜછُ

੫঵ૠெશभௌ௮েਓਙभীഘz ൛স‫َ؟‬ফ඘๰ഔُz ৎ৑‫؟‬१‫ش‬অ५ଋ঵‫ؚ‬শৎ৑ௌ௮‫ؚ‬ૌௌଈ‫ق‬Karoshi‫ك‬z ௌ௮঻ਯ‫َ؟‬ીମ౻৷਑২ُ

ௌ௮েਓਙधௌ௮ଡਛૻ

ْಪਖ਼৓ऩઓઅৡٓ
ْఐ৾৓ऩઅ௄ৡٓ
ْ૛຺৥඿प਀ਠघॊৡٓ

8ਬ৷‫؟‬র৵੫঵ૂ2020ফගَর৵੫঵ஜછُ

঵ரશజ঵঻સ়

ऽञ‫ؚ‬ऒभৗୂ੶হ॑नभेअपઅइञैेःदखॆअऊ‫ء‬বੇ৑भঐॡট৽ੋॹ‫ૻ॑ॱش‬ຎघॊ੿঵पम‫୔ؚ‬खऔऋൣःऽघ‫؛‬ௌ௮েਓਙ॑ੑ઴घॊ੠प‫ؚ‬नभेअऩਡप೏ਔघॊ૑ਏऋँॊऊ
॑ऽधीथऎटऔः‫؛‬

6ਁஇଃ੮১য ঩মেਓਙম৖ेॉ

OECDਸೇবधभব੠ॹ‫ૻॱش‬ຎऊै঩মभَௌ௮েਓਙُभ଩औ
ऋ੶হधऩढथःऽघ‫؛‬जऒद‫ؚ‬੪धऩॊॹ‫ৄ॑ॱش‬ञधऒौ‫ؚ‬ནऊैದਜ਼म૗ॎढथःऩःेअदघ‫؛‬ীಟ‫؟‬ௌ௮঻भ౻৷୭୆

4

OECDਸೇ౾বभௌ௮েਓਙ 2019ফ‫಺؞‬঵঻1যँञॉ‫ط‬37ढ़বૻຎী৕‫؟‬GDPभ௓୎

5ঢ়৴ॹ‫ॱش‬૥ਖ‫؟ڭ‬ব੠ॹ‫ૻॱش‬ຎधௌ௮েਓਙ

ਁஇଃ੮১য ঩মেਓਙম৖ेॉ

਌ਏ੔ਤ‫ڳ‬ढ़বभৎ৑ਊञॉௌ௮েਓਙभದਜ਼भ૗ዮ

3. ঩মभଲୗ঵भௌ௮েਓਙम98,795ॻঝ‫؛‬OECDपਸೇघॊ਌ਏ31ढ़বর16ਜ਼‫؛‬‫ڭ‬যँञॉௌ௮েਓਙٙGDP‫ط‬ௌ௮঻ਯੑ઴ॹ‫؟ॱش‬঩মभGDPधௌ௮঻भ૾ய

ದਜ਼ঢ়৴ॹ‫ॱش‬OECDपਸೇघॊ37ढ़বदम঩মम21ਜ਼टढञ‫؛‬঩মभ1যँञॉௌ௮েਓਙ
म8ਐ1183⋰ध৊26ਜ਼‫؛‬1যँञॉदु৪বभ6સൠभ਷૆द‫ॺؚ‬ঝ॥ृ஻ব
ेॉ଩ः‫؛‬૘৕ৈೡ৲पेॉযઠऋ੖૘खथःऎध‫ؚ‬जोझोभ௮ऌুभ
েਓਙ॑ਬऌ঱ऑऩऐोयব৸৬भ৽ੋૠெुೠ৵घॊ‫؛‬

2. ঩মभ‫ڭ‬যँञॉௌ௮েਓਙम81,183ॻঝ‫؛‬OECDਸೇ37ढ़বর26ਜ਼‫ڭ‬ৎ৑ँञॉௌ௮েਓਙٙGDP‫ط‬ௌ௮঻ਯ¼ௌ௮ৎ৑

1. ঩মभ‫ڭ‬ৎ৑ँञॉௌ௮েਓਙम47.9ॻঝ‫؛‬OECDਸೇ37ढ़বর21ਜ਼঩মেਓਙম৖म23঩‫ؚ‬঩মभௌ௮েਓਙऋ਌ਏ7ढ़ব‫ق‬G7‫ك‬दਈ଩धभ
ব੠ૻຎ॑ਁ਀खञ‫؛‬ௌ௮েਓਙम1ৎ৑ँञॉभலহदেाলघહਸ੼க
दંघ‫ੈੋ৽؛‬ৡ৫৅ਃଡ‫ق‬OECD‫ك‬भॹ‫ॱش‬प੦तऌ‫ؚ‬2019ফभ঩মदम
47.9⋰ध૥઴खञ‫؛‬৪ব‫ق‬77⋰‫ك‬भ6સपधनऽॉ‫ଁؚ‬ੑ॑⍮ोॊ1970ফਰఋ‫ؚ‬঩মमG7ਈৣਜ਼ऋਢःथःॊ‫؛‬

2https://www.jpc-net.jp/research/list/comparison.html

ॽগ‫ش‬५भ੪ॹ‫؟ॱش‬঩মেਓਙম৖१ॖॺ
໪ਏ1ৗୂ੶হ‫؟‬঩ম৽ੋৗୂ‫ؚ‬2020ফ12া23঩অॹड़૥ਖ‫ك௺৾ੋ৽ق‬z IoTृ5Gऩनभૢ৷z ਓ঵ଡୗ‫ق‬੫঵য়৉‫ؚك‬U‫؞‬Iॱ‫ش‬থदभௌ௮঻যઠ‫ق‬ফೡଡਛ‫ك‬ऩनz ৉্৆ਿ‫੊੃ق‬ਿ਩‫؞‬৘঴੨‫ك‬धखथभ৆ੁ઀੧

12ْ૛৶৓ऩઓઅৡٓ
ْୖ਻৅ৄ‫؞‬ਝ৒‫ੰ؞‬ৠৡْٓ੼க൉ୗৡٓ
ْ૛຺৥඿प਀ਠघॊৡٓ

z DX ‫ॹق‬४ॱঝॺছথ५ইज़‫ش‬ও‫ش‬३ঙথ‫ك‬षभ਋ୄधୖ਻z ॥টॼ৏भௌ௮୭୆‫ॺॵॿ؟‬ৎ৻भৗखः௮ऌ্z ৗ஑॥টॼपेॊॸঞড‫ش‬ॡभ଑োz AIृਓ঵৷ট঎ॵॺभ଑োऩनz ૌுऊैలਟषभযઠ৿ଙ‫َ؟‬૘৕ৈೡ৲َُেਓফೡযઠभ੖૘ُz ௌ௮पঢ়घॊয়১‫؟‬ਈ଩൛স১‫ؚ‬౻৷ਃভ಑ಉ১‫ؚ‬ऩनz ૼ୒୓ৗपेॊௌ௮ਠৃभ஍૨৲

ॖঀঋ‫ش‬३ঙথभ൤఺ऊैz జਟभ৽ੋ৆ੁَ௮ऌ্੝୓ُz ঩ম৆ਿधखथभ৆ੁ઀੧

ْ૛৶৓ऩઓઅৡٓ
ْୖ਻৅ৄ‫؞‬ਝ৒‫ੰ؞‬ৠৡْٓ੼க൉ୗৡٓ
ْ૛຺৥඿प਀ਠघॊৡٓz ௌ௮েਓਙ॑ৈीॊञीभ఻৬৓ऩ্ੁ॑઀੧खथऎटऔः‫؟‬৆ਿभয়ৃऊै

10ْ૛৶৓ऩઓઅৡٓ
ْୖ਻৅ৄ‫؞‬ਝ৒‫ੰ؞‬ৠৡْٓ੼க൉ୗৡٓ
ْ૛຺৥඿प਀ਠघॊৡٓz ௌ௮েਓਙ॑ৈीॊञीभ఻৬৓ऩ্ੁ॑઀੧खथऎटऔः‫؟‬z ౻৷୭୆‫ૣ؟‬ਹௐে‫ؚ‬৳૫‫ুؚ‬ਊ‫ؚ‬૙ચ৫৅‫ؚ‬ऩनz ਓ঵શ‫ؚ‬ૠெશ‫ॢؚ‬ট‫ش‬ংঝ‫؞‬৉ୠ‫ؚ‬ऩनz ੫঵‫঻੾৽؞‬भয়ৃऊैz ీ৺஄ଙ‫؟‬ਫ঺৩‫ీؚ‬৺঺৩‫ؚ॔‬ঝংॖॺ‫ؚ‬ऩनz രਙ‫؟‬੓ਙ‫ؚ‬଄঻‫ؚ‬ৈೡ঻‫ؚ৾‬ഄ‫ؚ‬ऩनz ௌ௮঻଻যभয়ৃऊै

௮ऎਠৃऊैz ௌ௮েਓਙ॑ৈीॊञीभ఻৬৓ऩ্ੁ॑઀੧खथऎटऔः‫؟‬૥ਖ‫گ‬a‫؟‬঩মभௌ௮েਓਙभ਱঱ੁ

૥ਖ‫گ‬c‫؟‬঩মभௌ௮েਓਙभ਱঱ੁ

119૥ਖ‫گ‬b‫؟‬঩মभௌ௮েਓਙभ਱঱ੁ

ْ૛৶৓ऩઓઅৡٓ
ْఐ৾৓ऩઅ௄ৡٓ
ْ૛຺৥඿प਀ਠघॊৡٓ

੒୳खथऎटऔः‫؛‬z ऽञ‫ؚ‬ীෲऊै੭ैोॊ੥ટ‫ق‬౤ટঢ়બ‫ك‬पणःथହ৥૗ਯभॹ‫ં઀॑ॱش‬खथऎटऔः‫؛‬z ௌ௮েਓਙ॑৯৓૗ਯधखथ੎৚షীෲघॊ੠‫ؚ‬੎ਏधઅइॊ

૥ਖ‫؟ڮ‬঩মभௌ௮েਓਙपঢ়घॊীෲ

事業活動報告&2 ᤼ฟ㔞NJ/NJN:K㌴✀ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ㌴㟁Ẽ⮬ື㌴

ࣂࢵࢸ࣮ࣜᐜ㔞㸸N:Kᐇ㉮⾜㊥㞳㸸NPᐇ⇞㈝㸸NP/ཧ⪃ࢹ࣮ࢱ

௨ୖࡢ⫼ᬒࢆ⪃៖ࡋࡓ࠺࠼࡛㸪ࡇࡢ⾲ࢆཧ⪃࡟ࡋ࡚㸪㟁Ẽ⮬ື㌴࡜ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ㌴ࡢ CO2 ᤼ฟ㔞ࡢẚ㍑࠿ࡽ♧၀ࡉࢀࡿࡇ࡜ࢆᣦ᦬ࡋ㸪㟁Ẽ⮬ື㌴ࡢᑟධ࣭ᬑཬࢆ㐍ࡵࡿࡓࡵ࡟ඃඛⓗ࡟ྲྀࡾ⤌ࡴ࡭ࡁ஦㡯࡜ࡋ࡚࡝ࡢࡼ࠺࡞ࡇ࡜ࡀ⪃࠼ࡽࢀࡿ࠿㸪ᐃ㔞ⓗ࡞᰿ᣐࡶ♧ࡋ࡞ࡀࡽᥦ᱌ࡋ࡚ࡃࡔࡉ࠸㸬ࡲࡓ㸪ᥦ᱌⌮⏤ࢆ⿬௜ࡅࡿࡓࡵࡢ㈨ᩱࡸࢹ࣮ࢱ࡜ࡋ࡚㸪ࡇࡢ⾲௨እ࡟ᚲせ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࡶࡢ࡟ࡘ࠸࡚ࡶලయⓗ࡟♧ࡋ࡚ࡃࡔࡉ࠸㸬࡜ࡇࢁ࡛㸪㟁Ẽ⮬ື㌴࡜ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ㌴ࡢ CO2 ᤼ฟ㔞ࡢㄪᰝ⤖ᯝ࡜ࡋ࡚㸪ࡇࡢ⾲࡟♧ࡍࡼ࠺࡞ࢹ࣮
ࢱࡀሗ࿌ࡉࢀࡓ࡜ࡍࡿ㸬ඛ⛬㏙࡭ࡓࡼ࠺࡟㸪㟁Ẽ⮬ື㌴ࡣ㉮⾜୰࡟ CO2 ࢆ᤼ฟࡋ࡞࠸ࡀ㸪ࡇࡇ࡛ࡣ㟁ຊ఍♫࠿ࡽ㉎ධࡋࡓ㟁ຊ࡛ࣂࢵࢸ࣮ࣜࢆ඘㟁ࡋࡓሙྜࢆ᝿ᐃࡋ࡚࠸ࡿࡢ࡛㸪㟁Ẽ⮬ື㌴࡟ࡶ CO2 ᤼ฟ㔞ࡀィୖࡉࢀ࡚࠸ࡿ㸬ࡇࡢ⾲ࢆぢࡿ㝿࡟ࡣ㸪ࡇࡢⅬ࡟ὀពࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡿ㸬୍᪉㸪㟁Ẽ⮬ື㌴ࡣ඘㟁ࡋࡓࣂࢵࢸ࣮ࣜࢆ౑࠸࣮ࣔࢱ࣮ࢆ㥑ືࡋ࡚㉮⾜ࡍࡿࡢ࡛㸪㉮⾜୰࡟㌴࠿ࡽ
CO2 ࡀ᤼ฟࡉࢀࡿࡇ࡜ࡣ࡞࠸㸬ࡇࡢࡼ࠺࡞࣓ࣜࢵࢺࡀ࠶ࡿࡓࡵ㸪ᑗ᮶ⓗ࡟ࡣ㟁Ẽ⮬ື㌴࡬࡜ࢩࣇࢺࡍ
ࡿࡇ࡜ࡀᮇᚅࡉࢀ࡚࠸ࡿ㸬ࡓࡔࡋࠊࣂࢵࢸ࣮ࣜࢆ඘㟁ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣ㟁ຊࡀᚲせ࡛㸪⌧≧࡛ࡣࡇࡢ㟁ຊࡢ኱༙ࢆⅆຊⓎ㟁࡟౫Ꮡࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡋࡓࡀࡗ࡚㸪Ⓨ㟁ࡢ᫬Ⅼ࡛᤼ฟࡉࢀࡿ CO2 ࡀၥ㢟࡟࡞ࡿࡇ࡜ࡣᐜ
᫆࡟᝿ീ࡛ࡁࡿ㸬ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ࣮࢝ࡣ㸪࢞ࢯࣜࣥࢆ⇞ᩱ࡜ࡍࡿ࢚ࣥࢪࣥ࡜㸪㟁Ẽ࡛㥑ືࡍࡿ࣮ࣔࢱ࣮ࢆ౑࠺ࡶࡢ࡛㸪࢚ࣥࢪࣥ࡜࣮ࣔࢱ࣮ࢆే⏝ࡋ࡚㉮⾜ࡍࡿࡇ࡜ࡶ࠶ࢀࡤ㸪࣮ࣔࢱ࣮ࢆື࠿ࡍࣂࢵࢸ࣮ࣜࢆ඘㟁ࡍࡿࡓࡵ࡟࢚ࣥࢪࣥࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡶ࠶ࡿ㸬ࡇࡢࡼ࠺࡟㸪㟁Ẽ࡛㥑ືࡍࡿ࣮ࣔࢱࢆ㒊ศⓗ࡟౑⏝ࡍࡿࡓࡵ㸪ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ㌴ࡣ &2 ࡢ᤼ฟ㔞ࢆᢚ࠼ࡿࡢ࡟᭷ຠ࡛ࡣ࠶ࡿࡀ㸪࢚ࣥࢪࣥࢆື࠿ࡋ࡚࠸ࡿ㛫ࡣ &2 ࡢ᤼ฟࢆ㑊ࡅࡿࡇ࡜ࡣ࡛ࡁ࡞࠸㸬ᕤᏛ⣔ࣅࢹ࢜ヨၥࡢ౛ၥ 㢟 ᆅ⌫ ᬮ໬ၥ㢟ࡸ࢚ࢿࣝࢠ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࡢほⅬ࠿ࡽ㸪᪥ᮏᅜෆ࡛ࡶ㟁Ẽ⮬ື㌴ࡢᬑཬࢆ┠ᣦࡋࡓ
ືࡁࡀຍ㏿ࡉࢀࡘࡘ࠶ࡿࡀ㸪⌧≧࡛ࡣᵝࠎ࡞࢚ࢥ࣮࢝ࡀⓏሙࡋ࡚࠾ࡾ㸪ࡑࢀࡒࢀ࡟㛗ᡤ▷ᡤࡀᏑᅾࡍ
ࡿ㸬౛࠼ࡤ௦⾲ⓗ࡞࢚ࢥ࣮࢝࡜ࡋ࡚㸪ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ㌴㸪㟁Ẽ⮬ື㌴ࡀᣲࡆࡽࢀࡿ㸬୧⪅ࡢ㐪࠸ࡣࠊࡇࡕࡽࡢື⏬࡛ẚ㍑ࡍࡿ࡜⌮ゎࡋࡸࡍ࠸㸬



࡛ࡁࡿ㸬

ⓗ࡟ㄝ࡛᫂ࡁࡿ㸬ㄝ࡛᫂ࡁࡿ㸬

⮬㌟ࡢ୺ᙇࢆㄝ᫂

⮬㌟ࡢ୺ᙇࢆྜ⌮3

10ࡀ࡛ࡁ࡞࠸㸬
࡟ᚲせ࡞ẚ㍑ࢆ㒊ศⓗ࡟⾜࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬࡟ᚲせ࡞ẚ㍑ࢆ⾜࠸㸪ࡑࡢᩚྜᛶࢆㄆ㆑࡛ࡁࡿ㸬࡟ᚲせ࡞ẚ㍑ࢆཝᐦ࡟⾜࠸㸪ࡑࡢጇᙜ
ᛶࢆㄆ㆑࡛ࡁࡿ㸬ࡢጇᙜᛶࢆ᳨ドࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ࡞࠸㸬ドࢆヨࡳࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬ドࢆヨࡳ㸪ၥ㢟࡜ࡢ㛵㐃࡟ࡘ࠸࡚⪃ᐹࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
ࡿ㸬Ỵ࡟ࡘ࡞ࡀࡿ⪃ᐹࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
ࡿ㸬࠸㸪ࡑࡢጇᙜᛶࡢ᳨
ㄽࢆ⾜࠸㸪ࡑࡢጇᙜᛶࢆ᳨ドࡋ㸪ၥ㢟ゎࡀ࡛ࡁ࡞࠸㸬࠶ࡿ࠸ࡣ᥎ㄽࢆ⾜ࡗ࡚ࡶࡑ

࡟ᑐࡋ࡚᥎ㄽࢆ⾜࡟ᑐࡋ࡚᥎ㄽࢆ⾜࠸㸪ࡑࡢጇᙜᛶࡢ᳨

࡟ᑐࡋ࡚ṇ☜࡟᥎(2)  ẚ㍑ࡋࡓࢹ࣮ࢱ (2)  ẚ㍑ࡋࡓࢹ࣮ࢱ (2)  ẚ㍑ࡋࡓࢹ࣮ࢱ ࣭  ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽࡢ᥎ㄽ

ࡘ࠸࡚ၥ㢟ゎỴ࡟ᚲ
せ࡞ẚ㍑ࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࢆ⏝࠸࡚ၥ㢟ゎỴࢆ⏝࠸࡚ၥ㢟ゎỴࢆ⏝࠸࡚ၥ㢟ゎỴ(1)  ♧ࡉࢀࡓࢹ࣮ࢱ (1)  ♧ࡉࢀࡓࢹ࣮ࢱ (1)  ♧ࡉࢀࡓࢹ࣮ࢱ ࣭  ♧ࡉࢀࡓࢹ࣮ࢱ࡟

5࠙⬟ຊせ⣲ࠚ⛉Ꮫⓗ࡞⪃ᐹຊⅬ᳨࣭ホ౯ࡢほⅬ㸸ᐈほⓗ࡞」ᩘࡢࢹ࣮ࢱࢆẚ㍑ࡋ㸪ࢹ࣮ࢱࡢ୍㒊ࢆࣔࢹࣝ໬ࡋ࡚௬ㄝࢆ❧࡚㸪ࡑࡢጇᙜᛶࢆ᳨ド࡛ࡁࡿ࠿㸬









᝟ሗࢆ཰㞟࣭ศᯒࡍ
ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ࡞࠸㸬࡞᝟ሗࡢ୍㒊ࢆ཰㞟࣭ศᯒࡋ㸪௬ㄝࢆࡓ࡚㸪⮬㌟ࡢ୺ᙇࢆ

࡞᝟ሗࢆ཰㞟࣭ศᯒࡋ㸪௬ㄝࢆࡓ࡚㸪ࡑࡢ⤖ᯝ࡟ᇶ࡙࠸࡚

࡞᝟ሗࢆ཰㞟࣭ศᯒࡋ㸪௬ㄝࢆࡓ࡚㸪ࡑࡢ⤖ᯝ࡟ᇶ࡙࠸࡚

(2)  ၥ㢟ゎỴ࡟ᚲせ (2)  ၥ㢟ゎỴ࡟ᚲせ (2)  ၥ㢟ゎỴ࡟ᚲせ ࣭  ၥ㢟ゎỴ࡟ᚲせ࡞࡞ࡿㄢ㢟࡟ࡘ࠸࡚ㄆ
㆑࡛ࡁ࡞࠸㸬࡜࡞ࡿㄢ㢟࡟ࡘ࠸
࡚どⅬࡢ୍㒊ࢆㄆ㆑࡛ࡁࡿ㸬࡜࡞ࡿㄢ㢟࡟ࡘ࠸࡚㔜せ࡞どⅬࢆㄆ㆑࡛ࡁࡿ㸬࡜࡞ࡿㄢ㢟࡟ࡘ࠸
࡚᭱ࡶ㔜せ࡞どⅬࢆㄆ㆑࡛ࡁࡿ㸬࠙⬟ຊせ⣲ࠚᢈุⓗ࡞ᛮ⪃ຊ㸦ࢡࣜࢸ࢕࢝ࣝࢩࣥ࢟ࣥࢢ㸧Ⅼ᳨࣭ホ౯ࡢほⅬ㸸᰿ᣐ࡜࡞ࡿ᝟ሗ㸦&2 ᤼ฟ㔞ࡢࢹ࣮ࢱ㸧ࢆ⏝࠸࡚ၥ㢟ゎỴ㸦(9 ㌴ࡢ㟁ຊၥ㢟㸧࡟㛵ಀࡍࡿㄽⅬࢆᐈほⓗ࡟ホ౯ࡋ㸪ᮏ㉁ࢆᤊ࠼ࡿ⪃ᐹࡀ࡛ࡁ࡚࠸ࡿ࠿㸬

5
3
1
0


(1)  ၥ㢟ゎỴࡢᮏ㉁ (1)  ၥ㢟ゎỴࡢᮏ㉁ (1)  ၥ㢟ゎỴࡢᮏ㉁ ࣭  ၥ㢟ゎỴࡢᮏ㉁࡜

ᮏࣅࢹ࢜ヨၥ࡛ホ౯ࡍࡿ⬟ຊせ⣲࡜Ⅼ᳨࣭ホ౯࣮ࣝࣈࣜࢵࢡ

事業活動報告JUCE Journal 2022年度 No. 2 69

募集

講演・発表会等アーカイブのオンデマンド配信 視聴参加の募集について
本協会では、アクティブ・ラーニング実現を目指した提案や教学マネジメントの仕組みづく
り、教育改善のための教育方法などに関する様々な会議、発表会等を開催し、講演、実践事
例の紹介などを行っていますが、これをデジタ
ルアーカイブし、大学教職員の方々にファカル
ティ・ディベロップメント（FD）、スタッフ・
ディベロップメント（SD）の研究資料として活用いただくため、オンデマンドで配信しております。大学では、教員の教育力向上と職員の教育・学修支援として、また、賛助会員企業では、大学での教育支援の状況やニーズを把握するための情報収集として、ぜひお役立て下さい。
詳細は本ページ末のURLよりご覧下さい。

● 申し込みと配信期限

参加申し込み受付：随時受け付けます。
配信期間：2021年12月１日〜2022年
11月30日（継続配信は再度、お申し込み
いただきます）● 配信分担金

12月１日から翌年11月30日までの１年分の金額となります。
12月１日以降の申込みも配信期限は翌年11月30日となり、分担金も下記の金額になります。
○正会員
視聴コンテンツ● 内容

本協会で実施した会議、発表会等の講演・事
例紹介のビデオコンテンツおよびレジュメで、配信の許諾が得られたものです。ただし、質疑
応答、討議、本協会の活動紹介などは除きます。
＜対象とする会議、発表会等＞
ICT利用による教育改善研究発表会、教育改
革FD/ICT理事長学長等会議、私情協 教育イノ
ベーション大会、短期大学教育改革ICT戦略会
議、教育改革事務部門管理者会議、大学情報セキ
ュリティ研究講習会です。
● コンテンツ数

2021年度 ：109件
2020年度 ： 97件
2019年度 ：152件

学生収容定員2021年度分のみ 2020年度分のみ 2019年度分のみ

2021年度と2020年度

7,000人以下

33,000円

3,300円

０円

36,300円

10,000人以下

44,000円

4,400円

０円

48,400円

10,001人以上

55,000円

5,500円

０円

60,500円※学生収容定員の算定方法は、正会員設置の加盟大学・短期大学の学生収容定員の合計とします。

○賛助会員（一律の金額）
視聴コンテンツ
2021年度分のみ 2020年度分のみ 2019年度分のみ 2021年度と2020年度
44,000円

4,400円

０円

48,400円● 問い合わせ先

公益社団法人 私立大学情報教育協会
TEL：03-3261-2798 FAX：03-3261-5473
E-mail:info@juce.jp

http://www.juce.jp/ondemand/● 申込単位と利用者●●

正会員（学校法人）、賛助会員（企業）
加盟大学・短期大学の教職員および賛助会
員企業の社員で、利用者数の制限はありません（学生は対象外とします）。

70 JUCE Journal 2022年度 No. 2

サンプルコンテンツを上記サイトからご覧いただけます。

賛助会員だより

株式会社アルファシステムズ
東北工業大学における授業録画・配信システムの利活用と運用自動化に向けた取組み
東北工業大学では、2021年４月より、試験的に８教室に対して、アルファシステムズの「授業録画・配信システム」を導入しました。当初の目
的は、教員のオンライン授業の準備負荷軽減と、学生が発熱等で授業を受けられなかった場合のフォローとしてシステムを公開していましたが、一部の学生から「何度も見返せて復習しやすい」「授業中に板書が見え辛かった時に見返せる」と好評だったため、2022年４月より導入教室を33教室に拡大し、対面授業を行う教室の約８割をカバーしました。

■授業録画・配信システムについて
システム構成本システムは、板書を撮影する天吊カメラ映像と、PCや書画装置等の映像と、教室のマイク音
声を１つの動画ファイルに合成するフォトロン社
製動画合成サーバ「SpiderRec」と動画を学内外にストリーミング公開する同社製動画配信サーバ「CLEVAS」から構成されます。（図１）

既設AV設備の活用
東北工業大学の各教室には、マイクやプロジェ
クタなどのAV設備が整備済でしたので、これを活用して導入コストを抑えました。教員は、普段通りマイクとプロジェクタで授業を実施すれば、その様子がそのまま収録されますので、自然体の授業が録画されます。また、リアルタイム配信の受講者に対して教室にいるかような映像を提供す

図１

授業録画・配信システムの構成るために、天吊カメラ映像をリアルタイム授業に取り込むための機器を追加導入しました。

システムの特徴①

ハイフレックス対応
本システムは「対面授業」「リアルタイム配信
による遠隔授業」「オンデマンド配信のための録画」を、同時に実施できる仕組みです。東北工業大学では、対面授業を再開した2022年度以降も、コロナ感染や濃厚接触者認定による自宅待機学生には、リアルタイム配信による遠隔授業に参加することで「出席」と認めることができ、このハイフ
レックス授業を本システムにより実現しています。
② 収録の全自動化
補講休講や教室変更があっても収録が漏れない
ように、またスケジュール収録の設定変更などの運用負荷にならないように、全教室、全コマを全自動で収録しています。教員は収録を一切意識することなく、普段通りに教室で授業をするだけで、授業が録画されます。
③ 録画仕様の設計
動画の解像度は、板書がしっかり読める高解像度にする必要があります。一方で、高解像度にするほど、学内ネットワークのWAN回線帯域や、在宅受講する学生の回線を圧迫します。バランス
の良い録画仕様を検討した結果、以下仕様を採用
しました。
画面解像度
フレームレート
ビットレート④

1920×1080
30fps
1Mbps

LMSへの公開（学生の使い勝手重視の運用）
東北工業大学では、教材をLMS（WebClass）に集約して閲覧する運用を行っています。授業録画・配信システムで録画された動画もLMSの当該授業のコースに動画のURLを貼ることで、学生は自身が履修している授業の動画を、直感的に探し出すことができます。
これを実現するために、動画の授業を特定して（授業名、担当教員、単元）、
LMSに公開する作業を、学生アルバイ
トがほぼ毎日実施する体制を組みました。早ければ授業受講日の夜には学生が復習できる環境が整備されています。
JUCE Journal 2022年度 No. 2 71

賛助会員だより■導入の結果利用状況■今後の展開大学全体の教育の質向上への期待

33教室の運用を開始して半期が経過しましたが、システム全体の利用状況は以下の通りです。

東北工業大学 小林正樹副学長は「コロナ禍にあって、授業に欠席した学生やオンライン配信を希望した学生への対応としてハイフレックス型授業を目的に導入したが、オンライン授業のもつメ
リットを対面授業の補完機能として活かせることが分かった。アフターコロナを見据え、ICTを活用した新たな学修支援サービスとしての大きな可能性がある。また教員にとっては、他の教員の授業をオンラインで簡単に視聴（授業参観）できる
ことから、教員相互の授業改善に活かすことができ、ひいては大学全体の教育の質向上にもつながると確信している」と期待を寄せています。

動画コンテンツ数
利用ユーザ数
学生
教員
職員

3,342個
2,842名（79.32％）
103名（37.05％）
29名（29.59％）

利用ユーザ数のカッコ内は利用率です。学生の利用率は80％未満ですが、授業受講がメインの
１〜３年生に限定すると、87％の利用率となっており、大半の学生が利用していることが分かります。
視聴回数については、図２に示す通り、学生への周知と学生同士の口コミ効果で日々増加しており、学内に居る時も自宅に帰ってからも、活用されている様子が分かります。特に、前期の定期試験前である７月の視聴回数の伸びが大きかったので、定期試験に対する振返り学修が、学生にどの程度役に立ったのか、後日調査を行うと興味深い結果が得られるのではと期待しています。

LMSの公開作業は、現状では学生アルバイトによる手作業となっており、多くの時間を費やしています。これを改善するために、動画の内容をAI分析して授業を特定し（授業名、担当教員、単元）、
LMSへの公開作業をRPAツールにより自動化する
取組みを行います。

具体的な利用方法（学生インタビューより）DXによる視聴傾向と成績の相関分析

視聴回数が多い学生にインタビューを行ったところ、以下のように利用していることがヒアリン
グできました。
・帰宅後の復習に活用して理解が深められる・レポート作成時に内容を振り返り確認できる
・授業中ノートが追付かなくても後で見返せる

視聴履歴について以下のような詳細分析を行い、より深い学びに繋げるにはこのシステムをどう運用していけば良いのか検討を行います。
・どんな時間帯に視聴しているのか
・視聴時間は短時間なのか長時間なのか・履修していない科目の視聴が行われているか
・視聴と授業出席率の関係はどうか
・上記視聴傾向は成績とどんな相関があるか高校からの高評価
東北工業大学では、本システムのパンフレットを作成し、オープンキャンパス等で配布して高校生にもアピールしていますが、高校からも高評価をいただいています。恐らく、中学・高校時代に、スタディーサプリなどのオンデマンド型のコンテンツで学んできた世代が、大学生世代になりつつあり、こういったシステムが必要不可欠となる時代がやってきたのかもしれません。

DXによるLMSへの公開作業の自動化

問い合わせ先株式会社アルファシステムズ
製品販売本部 販売部
TEL：044-738-4157
E-mail：edu@list.alpha.co.jp
URL：https://www.alpha.co.jp/

https://www.tohtech.ac.jp/topics/information/28740.html

図２

72 JUCE Journal 2022年度 No. 2

視聴回数の日次推移と視聴時間帯の分類（前期授業期間4/13～7/28）

賛助会員だより

株式会社NTTデータ関西
近畿大学における
データ分析ツール「Tableau」を用いた
産学連携の実践的な学びの場の実現の場となりました。

近畿大学は、15学部49学科を擁し、約35,000■実施による効果
可視化することでデータを「読み取る」力が養われた人の学生が学ぶ全国屈指の大規模総合大学であ講座は基礎、応用セミナーともに３日間にわたり、2022年４月には情報学部を新設するなど、って実施。コロナ禍の影響もあり、オンライン形

情報分野での学びと研究の充実を図っています。

式で開催されました。プログラムは「Tableauっ

その１つが、2021年２月、2022年２月の２度にて何？」という説明から始まり、データの分析やわたり、NTTデータ関西との産学連携によって実グラフ作成などの可視化といった、Tableauなら施された「データサイエンスセミナー」です。

ではの操作を学びました。基本的な操作方法を習得した後は、実社会で収集されたデータを学びの■実施の背景実学を通して社会が求める数理・AI・データ
サイエンス分野の人材を育成

素材にして、仮説の設定からデータ分析による検政府は『AI戦略2019』の中で、2025年には数「ほとんどの学生が、Tableauの操作は初体験

理・AI・データサイエンス分野の応用基礎力を備でした。しかし、講師を務めてくれたNTTデー

えた人材を年間25万人、リテラシーを備えた人

タ関西の社員の方の丁寧な指導のおかげで、スム材を年間50万人育成すると掲げています。そのーズにマスターできた様子でした」

証を行うという演習に取組みました。また、自身の仮説や検証結果の発表も行われました。

ために、大学などが行う人材育成プログラムを政そう振り返る波部准教授が「非常に有意義だっ府が認証する制度の構築も進められています。こた」と指摘されるのが、学生がデータを「読み取の方針を受けて近畿大学でも、数理・AI・データ

る」体験をできたことです。ここで役立ったのが、サイエンス分野での学びの拡充に向けて様々な取Tableauの特徴でもあるデータを可視化する機能組みが行われています。

です。Tableauでは、分析したデータの傾向など実施された「データサイエンスセミナー」は、を直感的なグラフとして表示することが可能で多くの企業などで導入実績を持つデータ分析ツー

す。これによって、データが持つ意味や自身が立ル「Tableau（タブロー）」を用いた講座です。講てた仮説との一致・不一致に関する考察へと、ス座での指導を担当した波部斉准教授は、「データムーズに思考が進んでいきました。

サイエンスという分野において、実学を学生に提また、講座の締めくくりに行った学生によるプ

供したいと考えていました。そこで、ビジネスのレゼンテーションも、有意義な学びになったと波現場などで実際に使われているTableauを使った

部准教授は言います。

学びや、Tableauの導入を支援されているNTTデ「日頃の授業では、自分の考えや取組内容を人ータ関西と連携した講座の実施を決めました」とに説明する機会は限られます。しかし実際のビジ語ります。

ネスでは、そういった場面の連続です。将来の仕初年度にあたる2021年は、基礎セミナーとい事の場面をイメージできる、貴重な体験になったう位置付けで基本的な操作演習とオープンデータと思います。指導をしてくれたNTTデータ関西

を用いたコロナウイルスに関するデータ分析を学の方は、日々、データ分析やプレゼンテーション

生主体で実施しました。応用セミナーとして実施を行っている方でもあります。そういった人と接された2022年は、より実践的な分析場面を想定し、“社会人”をリアルに感じられたことも、こした演習を行いました。両セミナーともに、学部の講座ならではの学びだと思います」

を問わず興味と意欲のある学生が参加できる学び
JUCE Journal 2022年度 No. 2 73

賛助会員だより■今後の展開プログラムの内容と指導方法をブラッシュア
ップ

分野で学びの経験を活かしてくれること期待して近畿大学は、2022年４月に、情報学部を開設

ャレンジするような学生が育ってほしいと願ってされました。同学部では、新たな情報価値や情報います。情報学部の教員としては、受講生のなかから、データ分析を支援するシステムの開発にチいます。

サービスの創出を担う技術者の育成が行われています。高い専門性を備えた人材を育てることと並んで社会的急務になっているのが、数理・AI・データサイエンスに関するリテラシーを備えた人材の育成です。そこで同学では、2022年４月から、全学を対象とした「データリテラシー入門」という科目を開講されています。
近畿大学

深さと広さの両面において充実が図られる同学

情報学部情報学科准教授
波部 斉 氏におけるデータサイエンス教育。NTTデータ関西との連携で実施された「データサイエンスセミナ

BIツール「Tableau」の紹介

ー」もその一翼を担うことが期待されています。

Tableauは、スタンフォード大学のデータをコプログラムをブラッシュアップしてより有意義なンピュータグラフィックの技術を使って分かりや学びの場を学生に提供することが、今後の目標にく表現できないか、という研究の中で生まれましなっています。

た。

波部准教授の声
今後の講座では、単にTableauの操作方法やデータ分析の手法を身につけるだけでなく、「課題誰もが使える直感的なビジュアル分析プラット
フォームであるTableauは、“簡単”、“速い”、“見て分かりやすい”という大きな特長を持っています。

を解決する力」を身につけてもらいたいと考えて業種や職種を越えて活用範囲が広い事も特長のいます。そこで重要になるのが、設定する課題の一つであり、近畿大学では、財務やIRの分野で難易度や学生に対する指導の“距離感”です。

Tableauを導入して業務の高度化を進められてお比較的取組みやすい課題を学生に提示したうえられます。

で、懇切丁寧に指導すれば、学生の理解度や満足

またNTTデータ関西では「Plat-Campus 財務

度は高まるかもしれません。しかし、あらかじめDX」として、Tableauを使った財務状況の可視化

用意されたレールに乗って学んでいるだけでは、を実現し、法人経営における意思決定のスピード

講座の目標である「課題を解決する力」をしっかアップを支援しております。

りと養うことはできません。かといって難易度の高い課題を提示し、学生に任せきりにしていては、
学生は戸惑うばかりです。「できるだけ口を出さずに見守ることに徹し、それでいてしっかりとした学習効果が得られるプログラム」という、絶妙なバランスを模索しています。
NTTデータ関西の方はTableauの導入を支援される過程で、ユーザーがどこでつまずきやすいのか、どのような支援をすればスムーズに運用できるようになるのかという知見をたくさんお持ちで問い合わせ先す。それらを講座へ落とし込みながら、より良い株式会社NTTデータ関西
第二公共事業部 第三ソリューション担当
TEL：050-5545-3050
E-mail：sales@ntt-dk.jp
URL：https://www.nttdata-kansai.co.jp

プログラムにしていきたいです。
講座で学んだ学生には、データ分析による課題解決という取組みに興味を持ち、それぞれの専門

74 JUCE Journal 2022年度 No. 2

入会案内

設立の経緯
本協会は、私立の大学・短期大学における教育の質の向上を図る
ため、情報通信技術の可能性と限界を踏まえて、望ましい教育改善
モデルの探求、高度な情報環境の整備促進、大学連携・産学連携による教育支援の推進、教職員の職能開発などの事業を通じて、社会の信頼に応えられる人材育成に寄与することを目的に、平成23年４組
本協会は、私立の大学、短期大学を設置する学校法人（正会員）
をもって組織していますが、その他に本協会の事業に賛同して支援いただく関係企業による賛助会員組織があります。

月１日に認定された新公益法人の団体です。
本法人の淵源は、昭和52年に社団法人日本私立大学連盟、日本私立大学協会、私立大学懇話会の三団体を母体に創立した私立大学等
情報処理教育連絡協議会で、その後、平成４年に文部省において社
団法人私立大学情報教育協会の設立が許可されました。

織
正会員は166法人（183大学、46短期大学）となっており、賛助会員49社が加盟しています（会員数は2022年９月１日現在のものです）。会員については本誌の最後に掲載しています。

事業内容
１．調査及び研究、公表・促進

１）ICTを活用した教育改善モデルの公表
人文・社会・自然科学の分野別に求められる学士力を考察し、学士力の実現に向けてICTを活用した教育改善モデルの提言を公表しています。また、インターネット上で多面的な視点
から知識を組み合わせる分野横断フォーラム型のPBLモデルの研究を行っています。
２）問題発見・解決型教育等（PBL）の研究
本質を見極める意識をもって行動するICTを駆使したPBL授
業の進め方、ICTによる学びのプラットフォーム作り、ビデオ
試問によるPBLの点検・評価・助言モデル構想を研究し、オープンに教員有志による対話集会を開催し、理解の促進を図ることにしています。
３）授業改善調査，情報環境調査
教育の質的転換に向けて教育改善に対する教員の受け止め方を把握するため「私立大学教員の授業改善調査」と情報環境の整備状況を振り返り課題を整理する「私立大学情報環境基本調査」
を実施、分析し、それぞれ白書を作成・公表しています。
４）情報教育のガイドライン研究①分野別情報活用能力ガイドラインの公表
人文・社会・自然科学の各分野における情報活用能力の到達目標、教育学習方法、学修成果の評価についてガイドラインを公表しています。
②社会で求められる情報活用能力育成教育のガイドラインの研究「問題発見・解決を思考する枠組み」を基盤に、健全な情報社会を構築するための知識・態度とIoT、モデル化、シミュ
レーション、データサイエンス、AI、プログラミング等を活用する統合した学修モデルを研究しています。
③情報倫理教育のガイドラインの公表④情報専門人材教育の学修モデルとデータサイエンス・AI教育の研究
イノベーションに関与できる構想力・実践力を培うための教育モデルとして産学連携による分野横断型PBL学修の仕組みを研究しています。また、データサイエンス・AI教育の取組み情報を収集し、本協会のプラットフォームにて公表しています。リテラシーレベルのワークショップ（無料）も実施
しています。
５）学修ポートフォリオの参考指針の公表「学修ポートフォリオ」の研究としてポートフォリオ導入に向けた共通理解の促進、ポートフォリオ情報の活用対策と教職員の関り方、ICTを用いたeポートフォリオの構築・運用に伴う留意点・課題についてを研究し、平成29年５月に参考指針をとりまとめ、公表し、eポートフォリオシステムの導入・整備・活用を呼びかけています。
６）「補助金活用による教育改革実現のための情報環境整備計画調査による財政支援の提案

２．大学連携、産学連携による教育支援の振興及び推進

１）インターネットによる電子著作物（教育研究コンテンツ）の相互利用の仲介・促進を図っています。また、ICT活用教育の推進に向けて改正著作権法の施行に向けて理解の促進を働きかけています。
２）情報系専門人材分野を対象とした「産学連携人材ニーズ交流
会」と「大学教員の企業現場研修」の支援及びICTの重要性を学生に気づかせる「学生による社会スタディ」を実施しています。

３．大学教員の職能開発及び大学教員の表彰

１）情報通信技術を活用したレフリー付きの教育改善の研究発表
２）教育指導能力開発のための情報通信技術の研究講習
３）教育改革に必要な教育政策及び情報通信技術の活用方法と対策の探求
４）短期大学教育を強化するための情報通信技術を活用した教育戦略の提案と「地域貢献支援活動コンソーシアム」による授業
モデルの研究５）情報セキュリティの危機管理能力の強化を図るセミナー６）ICTを駆使して業務改善に取り組む職員能力開発の研究講習

４．法人の事業に対する理解の普及

１）機関誌「大学教育と情報」の発行とWebによる公表
２）事業活動報告交流会の実施

５．会員を対象としたその他の事業

１）情報化投資額の費用対効果の有効性評価と各大学へのフィー
ドバック２）情報通信技術の活用、教育・学修支援、財政援助の有効活用などの相談・助言
３）IR等を支援する拠点校、クラウド活用を支援する国立情報学研究所と必要に応じて連携するとともに「日本オープンオンライン教育推進協議会（JMOOC）を支援
４）教育改革FD/ICT理事長・学長等会議、教育改革事務部門管理者会議の開催５）教職員の知識・理解を拡大するためのビデオ・オンデマンド
の配信

入会資格
正会員：本協会の目的に賛同して入会した私立の大学、短期大学を設置する学校法人で、本協会理事会で入会を認められたもの。

賛助会員：本協会の事業を賛助する法人または団体で本協会理事会で入会を認められたもの。

JUCE Journal 2022年度 No. 2 75

投稿規程

「大学教育と情報」投稿規程（2021年２月改訂）

１．投稿原稿の対象

教育の質向上を目指したデジタル・トランスフォーメーションに関する事例紹介、ICT活用による企業・社会と連携したPBL授業の取組みと効果・課題、数理・データサイエンス・AI活用教育の導入事例の紹介、情報活用・情報倫理教
育の効果的な授業事例の紹介、遠隔授業と対面授業を組み合わせたハイブリッド型授業の取組みの紹介、海外大学又は関係機関の情報など参考となる内容を対象とします。

２．投稿の資格

原則として、大学・短期大学の教職員とします。

３．原稿の書き方（１）字数
3,600字（機関誌２ページ）もしくは5,400字（機関誌３ページ）以内（２）構成（見出しの例： １．はじめに ２．＊＊＊ ３．＊＊＊）
本文には、タイトル、本文中の見出しをつけてください。
（３）本文
Wordまたは テキスト形式で作成し、Wordの場合は、図表等を文章に挿入し作成ください。
（４）図表等
図表等、上記字数に含みます。
（めやす：ヨコ７cm× タテ５cmの大きさで、約200字分）
１）写真：JPEGまたはTIFF形式とし、解像度600dpi程度としてください。
２）ブラウザ画面：JPEGまたはTIFF形式とし、解像度600dpi程度としてください。
３）その他図表：JPEG、TIFF、Excel、Word、PowerPointのいずれかの形式としてください。
（５）本文内容
１）教育内容ついては、学問分野、授業での科目名、目的、履修対象者と人数、実施内容、実施前と後の比較、教員や学生（TA等）への負担、教育効果（数値で示せるものがある場合）、学生の反応、今後の課題について記述ください。
２）システム構築・運用については、構築の背景、目的、費用と時間、完成日、作成者、構築についての留意点、学内からの支援内容（教員による作成の場合）、学内の反応、今後の課題について記述ください。
３）企業による紹介については、問い合せ先を明記ください。

４．送付方法本協会事務局へメール添付にて送付ください。
添付ファイルの容量が５MBを超える場合は本協会事務局にご相談ください。

５．原稿受付の連絡

本協会事務局へ原稿が届いた後、１週間以内に事務局より著者へその旨連絡します。

６．原稿の取り扱い

投稿原稿は、事業普及委員会において取り扱いを決定します。

７．掲載決定通知

事業普及委員会において掲載が決定した場合は、掲載号を書面で通知し、修正を依頼する場合はその内容と期日についても通知します。

８．校正

著者校正は初校の段階で１回のみ行う。その際、大幅な内容の変更は認めません。

９．
「大学教育と情報」の贈呈

掲載誌を著者に５部贈呈します。部数を追加を希望する場合は本協会事務局に相談ください。

10．ホームぺージへの掲載

本誌への掲載が確定した原稿は、機関誌に掲載する他、本協会のホームページにて公開します。

11．問い合わせ・送付先

公益社団法人 私立大学情報教育協会事務局
TEL：03-3261-2798 FAX：03-3261-5473 E-mail : info@juce.jp〒102-0073 東京都千代田区九段北4-1-14 九段北TLビル4F

76 JUCE Journal 2022年度 No. 2

名 簿

公益社団法人 私立大学情報教育協会社員並びに会員代表者名簿
166法人（183大学 46短期大学）（2022年９月１日現在）

北海学園大学・北海商科大学
安酸 敏眞（理事長・学長）

淑徳大学
松山 恵美子（社会福祉学科長）

北海道医療大学
二瓶 裕之（情報センター長）

聖徳大学・聖徳大学短期大学部
川並 弘純（理事長・学長）

北海道情報大学
中島 潤（情報センター長）

中央学院大学市川 仁（学長）

東北学院大学
杉浦 茂樹（教養学部教授）

帝京平成大学礒部 大（教育開発・学修支援機構ICT活用教育部会准教授）

東北工業大学
半澤 勝之（情報サービスセンター長）

東京歯科大学
一戸 達也（学長）

東北福祉大学千葉 公慈（学長）

東洋学園大学今井 克佳（共用教育研究施設長）

東日本国際大学・いわき短期大学
関沢 和泉（電算室長）

青山学院大学宮治 裕（情報メディアセンター所長）

流通経済大学
井川 信子（総合情報センター長）

大妻女子大学・大妻女子大学短期大学部
山倉 健嗣（総合情報センター所長）

白鴎大学
古瀬 一隆（経営学部教授）

桜美林大学
鈴木 克夫（大学院国際学術研究科教授）

十文字学園女子大学
岡本 英之（法人副本部長、事務局長）

学習院大学・学習院女子大学
岡本 久（理学部長）

城西大学・城西国際大学・城西短期大学
中村 俊子（情報科学研究センター所長）

共立女子大学・共立女子短期大学
福田 收（情報センター長）

女子栄養大学・女子栄養大学短期大学部
井手 政司（情報・ネットワーク部長）

工学院大学
馬場 健一（図書館長、情報科学研究教育センター所長）

駿河台大学
狐塚 賢一郎（メディアセンター長）

駒澤大学
𠮷田 尚史（副学長）

西武文理大学野口 佳一（サービス経営学部教授）

実践女子大学・実践女子大学短期大学部
山﨑 壮（情報センター長）

獨協大学・獨協医科大学・姫路獨協大学
田中 善英（教育研究支援センター所長）

芝浦工業大学
角田 和巳（工学部教授）

日本工業大学
辻村 泰寛（先進工学部教授、教務部長、CIO）

順天堂大学
木南 英紀（学長特別補佐）

文教大学
佐久間 拓也（情報センター長）

上智大学・上智大学短期大学部
今井 康博（情報システム室長）

文京学院大学
浜 正樹（DX推進センター長、情報教育研究センター長）

昭和大学
泉 美貴（医学教育推進室教授）

江戸川大学
小口 彦太（学長）

昭和女子大学
小原 奈津子（学長）

敬愛大学・千葉敬愛短期大学
森島 隆晴（教務部長）

白梅学園大学・白梅学園短期大学
倉澤 寿之（情報処理センター長）

秀明大学
大塚 時雄（秀明IT教育センター長）

成蹊大学
富谷 光良（高等教育開発・支援センター所長）

JUCE Journal 2022年度 No. 2 77

名 簿

専修大学・石巻専修大学
松永 賢次（情報科学センター長）

日本女子大学長谷川 治久（メディアセンター所長）

創価大学・創価女子短期大学
浅井 学（ｅラーニングセンター長）

文化学園大学
濱田 勝宏（理事長）

大東文化大学
白井 康之（学園総合情報センター所長）

武蔵大学
竹内 広宜（経済学部教授）

高千穂大学
寺内 一（学長）

武蔵野大学
上林 憲行（MUSICセンター長）

拓殖大学・拓殖大学北海道短期大学
鈴木 昭一（学長）

明治大学
向殿 政男（顧問、名誉教授）

玉川大学
渡邊 透（学生支援センター長）

明治学院大学太田 和俊（情報センター長）

津田塾大学
青柳 龍也（計算センター長）

立教大学
平山 孝人（メディアセンター長）

帝京大学・帝京大学短期大学
冲永 佳史（理事長・学長）

立正大学
白木 洋平（情報環境基盤センター長）

東海大学
中嶋 卓雄（学長補佐）

早稲田大学
山名 早人（理事、理工学術院教授）

東京医療保健大学
亀山 周二（学長）

神奈川大学
日野 晶也（常務理事）

東京家政大学・東京家政大学短期大学部
小池 新（コンピュータシステム管理センター所長）

神奈川工科大学
西村 広光（情報教育研究センター所長）

東京工科大学
生野 壮一郎（メディアセンター長）

相模女子大学・相模女子大学短期大学部
本橋 明彦（大学事務部長）

東京女子大学加藤 由花（情報処理センター長）

産業能率大学・自由が丘産能短期大学
宮内 ミナミ（経営学部教授）

東京女子医科大学
丸 義朗（学長）

湘南工科大学
本多 博彦（メディア情報センター長）

東京電機大学小山 裕徳（総合メディアセンター長）

新潟薬科大学下條 文武（理事長・学長）

東京都市大学山口 勝己（情報基盤センター所長）

金沢工業大学河合 儀昌（常任理事、情報処理サービスセンター所長）

東京農業大学・東京情報大学
島田 沢彦（情報教育センター長）

福井工業大学
北上 眞二（情報メディアセンター長）

東京未来大学鈴木 公啓（情報教育センター長）

山梨学院大学・山梨学院短期大学
橘高 宏（情報基盤センター次長）

東京理科大学兵庫 明（理事、理工学部教授）

中京学院大学・中京学院大学短期大学部
林 勇人（学長）

東邦大学
逸見 真恒（ネットワークセンター長）

中部学院大学・中部学院大学短期大学部
中川 雅人（総合研究センター副所長）

東洋大学
村田 奈々子（副学長）

静岡産業大学
堀川 知廣（学長）

二松学舎大学
小町 邦明（事務局長）

聖隷クリストファー大学
藤田 正人（教学事務統括センター長）

日本大学・日本大学短期大学部
小方 賴昌（副学長）

愛知大学・愛知大学短期大学部
岩田 員典（情報メディアセンター所長）

日本医科大学・日本獣医生命科学大学
林 宏光（ICT推進センター長）

愛知学院大学・愛知学院大学短期大学部
引田 弘道（学長）78 JUCE Journal 2022年度 No. 2

名 簿

愛知学泉大学・愛知学泉短期大学
寺部 曉（理事長・学長）

佛教大学
原 清治（副学長）

愛知工業大学鈴木 晋（計算センター長）

立命館大学・立命館アジア太平洋大学
中本 大（教学部長）

愛知淑徳大学
松尾 貴司（情報教育センター長）

龍谷大学・龍谷大学短期大学部
松木平 淳太（副学長、総合情報化機構長）

桜花学園大学・名古屋短期大学
大谷 岳（学長）

大阪学院大学・大阪学院大学短期大学部
坂口 清隆（事務局長）

金城学院大学安藤 玲子（マルチメディアセンター長）

大阪芸術大学・大阪芸術大学短期大学部
武村 泰宏（教務部システム管理センター長）

至学館大学・至学館大学短期大学部
前野 博（情報処理センター長）

大阪工業大学・摂南大学・広島国際大学
吉野 正美（常務理事）

椙山女学園大学
米田 公則（学園情報センター長）

大阪歯科大学辻林 徹（歯学部教授）

大同大学
竹内 義則（情報センター長）

大阪樟蔭女子大学
森 眞太郎（理事長）

中京大学
目加田 慶人（情報センター長）

大阪女学院大学
橋本 誠一（ラーニングソリューションセンター長）

中部大学
保黒 政大（総合情報センター長）

大阪成蹊大学・びわこ成蹊スポーツ大学・大阪成蹊短期大学
山本 昌直（法人事務本部長）

名古屋外国語大学・名古屋学芸大学
中西 克彦（理事長）

追手門学院大学
小島 香住（図書館・情報メディア部長）

名古屋学院大学
肥田 朋子（学術情報センター長）

関西大学
谷田 則幸（インフォメーションテクノロジーセンター所長）

名古屋女子大学・名古屋女子大学短期大学部
越原 洋二郎（学術情報センター長）

近畿大学・近畿大学短期大学部・近畿大学九州短期大学
井口 信和（総合情報基盤センター長）

南山大学・南山大学短期大学部
ロバート・キサラ（学長）

四天王寺大学・四天王寺大学短期大学部
松岡 隆（高等教育推進センター長）

日本福祉大学児玉 善郎（学長）

太成学院大学足立 裕亮（理事長・学長）

名城大学
大津 史子（情報センター長）

帝塚山学院大学
津田 謹輔（学長）

大谷大学
江森 英世（研究・国際交流担当副学長）

阪南大学
前田 利之（副学長、情報センター長）

京都外国語大学・京都外国語短期大学
由井 紀久子（副学長）

大手前大学・大手前短期大学
森本 雅博（情報メディアセンター長）

京都光華女子大学・京都光華女子大学短期大学部
尾藤 恵津子（情報システム部長）

関西学院大学
巳波 弘佳（副学長）

京都産業大学山田 修司（副学長）

神戸学院大学毛利 進太郎（図書館・情報支援センター所長）

京都女子大学中山 玲子（教務部長）

神戸松蔭女子学院大学
古家 伸一（情報教育センター所長）

京都橘大学
松井 元秀（総務部長）

神戸女学院大学
出口 弘（情報処理センターディレクター）

京都ノートルダム女子大学
加藤佐千子（図書館情報センター館長）

神戸女子大学・神戸女子短期大学
中坊 武夫（学園情報センター長）

同志社大学・同志社女子大学
廣安 知之（CIO補佐、生命医科学部教授）

神戸親和女子大学
高橋 一夫（学習教育総合センター長）

JUCE Journal 2022年度 No. 2 79

名 簿

園田学園女子大学・園田学園女子大学短期大学部
堀田 博史（情報教育センター所長）

久留米工業大学
森 和典（学術情報センター長）

兵庫大学・兵庫大学短期大学部
高野 敦子（学修基盤センター長）

西南学院大学史 一華（商学部教授）

武庫川女子大学・武庫川女子大学短期大学部
山﨑 彰（副学長）

聖マリア学院大学
井手 悠一郎（IR室長）

流通科学大学藤井 啓吾（学長）

第一薬科大学小松 生明（副学長）

畿央大学
冬木 正彦（理事長・学長）

筑紫女学園大学
持尾 弘司（情報化・ICT活用推進センター長）

奈良学園大学仁後 公幸（大学事務局長）

福岡大学
瀬川 波子（情報基盤センター長）

岡山理科大学・千葉科学大学・倉敷芸術科学大学
加計 晃太郎（理事長・総長）

福岡工業大学・福岡工業大学短期大学部
松木 裕二（情報基盤センター長）

吉備国際大学・九州保健福祉大学
加計 勇樹（理事長・総長）

福岡女学院大学・福岡女学院大学短期大学部
赤間 健一（情報教育センター長）

就実大学・就実短期大学
神宝 和美（会計・管財部長）

長崎総合科学大学
大山 健（副学長、情報科学センター長）

ノートルダム清心女子大学
津田 葵（学長）

熊本学園大学
ジョセフ・トウメイ（ｅキャンパスセンター長）

広島工業大学土井 章充（ICTセンター副センター長）

崇城大学
中山 泰宗（総合情報センター長）

広島女学院大学
小林 文香（総合学生支援センター長）

別府大学・別府大学短期大学部
西村 靖史（メディア教育・研究センター情報教育・研究部長）

広島文化学園大学・広島文化学園短期大学
坂越 正樹（学長）

宮崎産業経営大学
白石 敬晶（情報センター長）

福山大学
金子 邦彦（共同利用副センター長（ICTサービス部門長））

鹿児島国際大学
表 正幸（情報処理センター所長）

機関誌「大学教育と情報」アンケート
より充実した情報を掲載していくため、ご意見をお寄せ下さいますようお願いいたします。
＜ご回答方法＞○ Web画面にご記入の上、送信
http://www.juce.jp/jenquete/○ 本ページをコピー、ご記入の上、FAX（03-3261-5473）にて送付
１．今号についてご感想やご意見をご記入下さい。

２．本誌で今後掲載してほしい内容についてご意見をご記入下さい。

３．ご回答いただいた方について、下記に該当するものを選択下さい（複数回答可）。
大学・短期大学の教員□ 学部・学科□ 教育支援部門□ FD部門□ 情報センター部門

80 JUCE Journal 2022年度 No. 2

大学・短期大学の職員□ 教育支援部門□ FD部門□ 情報センター部門□ 管理部門□ その他□□

賛助会員の企業
その他