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MDD によるプログラム教材による小学生向けワークショップの実践と評価:-2021 年度と 2022 年度の比較Practice and evaluation of a workshop for primary school students
using MDD-based programming- Comparing with Y2021 and Y2022 TRAN NGOC THAO*1, 香山 瑞恵*1，舘 伸幸*1，永井 孝*2
THAO NGOC TRAN*1, Mizue KAYAMA*2, Nobuyuki TACHI*2, Takashi NAGAI*3*1 信州大学大学院*1Graduate School of Science & Technology, Shinshu University*2 ものつくり大学*2Institute of Technology
あらまし： 本研究は，モデル駆動開発(Model Driven Development ．以下 MDD(1))を活用したプログラミング学習教材を用いることにより，学習者のプログラミング的思考を育成することを目的とする．本稿では，MDD によるプログラム教材を使用した小学生向けワークショップの実践とその評価について述べる．
ここでは，2021 年度の実践と 2022 年度の実践を比較し，教材利用時の課題と効果，改善点を明らかにし，2023 年度に向けた提案を示す．
キーワード：プログラミング教育，モデル駆動開発，MDD，UML

1.

はじめに小学校プログラミング教育の手引(2)では，プロ図を作成する．実行ファイルはモデル図から自動グラミング的思考を育成することが求められてめに必要な論理的思考力を育成することが中核ことで，作成したモデル図を検証する．
3. 演習内容
2022 年度のワークショップには小学生 5-6 年生とされている．これに関し，本研究では，MDD のの 17 名が参加した．また，情報系学部生と大学院考え方を教育に応用することで，小学生（高学年）生 9 名が小学生のサポートを担当した（以下サポを対象としてプログラミング的思考力を育成すート学生）．ワークショップの演習課題は 2021 年ることを目指してきた．MDD は，UML（Unified度，2022 年度共に 6 種（E1～E6）である(3)．E1 はModeling Language）などの標準表記法を用いて対タッチセンサ押下により，ロボットを前進させる．

象物の動作モデルを設計する開発手法であり，専E2 は E1 の内容に加えて，黒線検知により，ロボ門的なソフトウェア開発現場でも広く活用されットを止める．E3 と E4 は．黒線に沿って円周をている．

それぞれ右回りと左回りで外周させる．E5 は E3

おり，コンピュータに意図した処理を行わせるた生成され，これをロボットに転送して動作させる

丸山らは，2021 年度に実施した取り組み（小学と E4 の応用課題であり，黒い自由曲線に沿って生向け MDD ワークショップ，以下ワークショッ前進させる．E6 は E 発展課題であり，4 人 1 チープ）について，内容と評価結果を報告した(3)．本ムとしてロボットの通信機能を使ってリレー動

稿では，それらをふまえ，2022 年度に実施した同作をさせる．2021 年度は全 6 種の課題を実施し様のワークショップついて，その成果を分析・評た．実施結果に基づき，2022 年度は E5 と E6 の価する．そして，2021 年度と 2022 年度の 2 か年

作業時間を増やす方針とし，E3 と E4 は早めに E5分の実践結果を考察し，2023 年度のワークショッを終えた 17 名中 11 名の受講者のみが取り組んだ．
4. 評価
受講者の取組の様子を第三者目線で評価する

プの改善案を提案する．
2. 利用教材
利用教材は，モデル設計ツール SRPS(4) と，小ため，サポート学生に対して質問紙調査を実施し型走行体（以下ロボット）である．ロボットはた．その中では，ワークショップで受講生が取りMicro:bit(4)と，走行用モーターやライン検出用の組んだ各課題について，Task（課題内容理解度），光学センサを備えている．生徒は，SRPS でモデルSolution（解法の導き）， Model（モデル図の作成），― 159 ―

教育システム情報学会 JSiSE2023
第48回全国大会 2023/8/29-8/31

Execution（ロボット動作）の 4 項目について問う
た．回答はそれぞれ，「受講生が自力で解決」（3 点），「サポートが必要」（2 点），「理解できなかった」（1 点）の 3 段階で評価し，平均値を求めて評価数値とした（以下，数値）．図 1 に 2021 年度，図2 に 2022 年度の調査結果を示す．縦軸は課題番

図12021 年度のアンケート結果

図22022 年度のアンケート結果

号，横軸は課題の作業項目である．2022 年度は，サポート学生 9 名中 7 名の有効回答を得た．この7 名が担当していた受講者 13 名について考察する． このうち，E3 と E4 については，課題に取り組んだ受講者 11 名分のデータを解析対象とした．
5. 考察・次年度への提案
図 1 と図 2 において，評価対象受講生の 25%以下が理解できなかった項目を黒色で示す．2021 年
度では数値が 2.5 以下のもの，2022 年度では数値が 2.4 以下の項目が該当する．
Task については，全課題で高い数値であった．

図 3 2022 年度の E5 結果分類

小学 5-6 年生にとって E1～E6 の課題内容は理解以上の考察をふまえ，2023 年度ワークショップできる難易度であったと考えられる．
Solution については，2022 年度の E3 の数値は改善された．一方で E5 と E6 は引き続き数値が低かった． E3 の数値が改善された理由は，E5 を終えた受講者のみが E3 を実施したためであると考える．E5 と E6 の数値は 2021 年度同様に低く，作業時間数を増やした方策は効果的でなかったへの改善案として，次を提案する．E1 に関し，演習を行う前にロボットを触らせて，演習開始前の実動作環境への習熟度向上を計る．E5 に関し，例示を増やすなど解説の改善を行う．また，複雑な要件に対して，実動作はどうであるべきかについての，テストに近い考え方を教える内容を追加する．以上施策による改善ののち，次に E6 についと考えられる．
Model については，E3 の数値が改善された．理由は Solution と同様と考えられる．
Execution については，両年度で E1 の数値が低い．これはワークショップ最初の課題であるため，実動作環境への不慣れが原因と考えられる．
次に，2022 年度に試行した，E3 と E4 以前に E5を優先的に実施したことの影響を検証した．図 3ての分析を行う．
6. おわりに
本稿は，2021 年度と 2022 年度の小学生向けワークショップの内容と，その評価結果を述べた．
また，その評価結果に基づいて，2023 年度の方針を考察した．改善案の着実な実行を目指す．
参考文献(1)に結果を示す．濃色が E5 を終えて E3 と E4 に取り組めた生徒，淡色は E5 を完遂できなかった生(2)徒を示す．
図 2 にも示したように両群とも Solutionの数値が低いが，それに加え E5 を完遂できなか(3)った生徒は，Execution の数値が低いことがわかった．このことから，E5 の成績不振は，Solution の(4)困難度に加え，複雑な課題に対する実際の動作の検証にとまどうことも一因であると推測される．

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Object Managenment Group, Inc : “UML (UnifiedModeling Language)” , http:/www.uml.org/ (2023 年 5月 26 日確認)
文部科学省：“小学校プログラミング教育の手引き”
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1403162.htm(2023 年 5 月 26 日確認)
丸山凌凱他. " MDD を利用したプログラミング教材による小学生向けワークショップの実践と評価" 第47 回教育システム情報学会全国大会(p.311~312)
丸山凌凱他. "中学校技術科での利用を想定したモデリング学習支援環境とその授業実践." 情報処理学会
論文誌デジタルプラクティス (TDP) 4.2 (2023): 85-97.