Vol.138

CON T E N T S【コラム】トイレサインに学ぶ…飯尾 淳【解説】第 15 回全国高等学校情報教育研究会全国大会（オンライン大会）…小松 一智【解説】数学 e ラーニングシステムの国内外の動向と今後の展望…中村 泰之

COLUMN基 応専 般

トイレサインに学ぶJr.

公衆トイレのサインには面白いものがたくさんある．私は，特徴的なトイレサインのデータベースを作っている☆1．世界中に存在するトイレサインの写真を集めだしてから数年たち，今ではそのデータベースに，2,000 件以上の情報が格納されている．
集めてみると，トイレサインのデータベースから，いろいろなことを学べることが分かった．たとえば，トイレサインにはピクトグラムがしばしば利用される．男女のピクトグラムを並べるだけで，人々はそれを「トイレのサイン」と認識する（ところが，3 人以上を並べて四角で囲むと，それは「エレベータ」になる）．認知心理学的な学びである．
ところで，世界中に無数に存在するトイレサインの収集は，1 人では到底できない．トイレサイン情報収集のコミュニティができあがっており，メンバが海外に行って，面白いトイレサインを発見すると，その写真と位置情報を報告してくれる．いまやコミュニティのメンバは 200 名近くまで拡大した．皆さんの協力で，世界中の面白いトイレサイン情報が集められている．
集まった情報から世界を俯瞰すると，トイレサインに現れる地域差に気が付く．各国の現地語で表記されている違いは顕著なものだが，サインの図版にも差が現れる．日本では，赤と青で男女の区別を表すが，世界中で共通かというと，そうではない．ピクトグラムは世界中で使われているが，日本の標準的なピクトグラムと欧米でしばしば目にするピクトグラムでは，人間を模す形も微妙に異なる．
一方，世界中で共通して見られるデザインもある．それは「もじもじ」サインである．ピクトグラムが股間を押さえて足をくねらせているマークを見たことがないだろうか．限界までトイレを我慢する習慣は世界中で普遍的な存在なのか．実際のところ「もじもじ」サインは南極以外の 6 大陸から報告されている．
また，人間を模すデザインの文法にも気付く．丸で顔を表し三角で体を表すだけ，というシンプルなものがある．
これも，ほとんどのケースで，上向き三角形で女性を表し下向き三角形で男性を表すという傾向が見られる．さらには，ピクトグラム自体がその傾向を持つこともある．
そのほか，その地方の文化やサブカルチャーに関連するものがあったり，公共施設では視認性を確保するために大型のものが用いられたりと，多様な視点で考えさせられる．たかがトイレサインと軽んじることなかれ．トイレサインからさまざまなことを学べるのだ．
☆1

https://toiletsign.blogspot.com/
飯尾淳（中央大学）（正会員）iiojun@tamacc.chuo-u.ac.jp

1994 年東京大学大学院修了，2013 年まで（株）三菱総合研究所勤務．2013 年中央大学文学部准教授，2014 年から 2019 年まで同学部教授，2019 年より中央大学国際情報学部教授．博士（工学）技術士（情報工学部門）．

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます .

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基 応
専 般

ARTICLE第 15 回全国高等学校情報教育研究会全国大会（オンライン大会）

Jr.

小松一智

東京都立小平高等学校

発足当時から全国の高等学校における情報教育の研

全高情研とは究推進ならびに会員相互の研鑽をはかることを目的

2022 年 8 月 9 日～ 10 日に第 15 回全国高等学校として，毎年 8 月に全国大会を開催してきた．

情報教育研究会全国大会（オンライン大会）が開催された．

ここで，全 15 回の基調講演のテーマを振り返る（表 -1）．基調講演のテーマを見ていくと，学習指全国高等学校情報教育研究会（以下，「全高情研」

導要領が変わるタイミングなどでは，学習指導要領と表記）は，2003 年に高等学校において教科「情報」に関するテーマが取り上げられ，それ以外の年にはが設置されたことを受け，2008 年に発足した，各その年に話題になっているテーマが取り上げられ自治体等の情報教育等研究会から構成される組織でるなど時代を反映している様子が見てとれる．まある．2022 年 9 月現在，政令指定都市や私学の研た，開催地にちなんだ方に講演をいただいている究会を含め，全国 33 の研究会が加盟している．

ことが多い．第 15 回大会（2022 年度）の基調講演は，自治体によっては情報科教員の採用がされないな

2022 年度の高校入学生から情報 I，情報 II が始ま

ど都道府県によって温度差はあったが，全高情研はること，2022 年度入学生が卒業するときから大学

表 -1回

基調講演テーマ一覧

第1回

第2回

第3回

第4回

開催地
東京

茨城

石川大阪

第5回

千葉

第6回

京都

第7回

埼玉

第8回

宮崎

第9回

神奈川

第 10 回

東京

第 11 回

秋田

第 12 回

和歌山

第 13 回オンライン

第 14 回
第 15 回

講演者

斎藤尚樹 氏（文部科学省初等中等教育参事官）

講演テーマ

新しい学習指導要領と情報教育

永井克昇 氏（文部科学省初等中等教育局視学官）

新学習指導要領と情報科永井克昇 氏（文部科学省初等中等教育局視学官）

新学習指導要領について

兼宗進 氏（大阪電気通信大学教授）

永野和男 氏（聖心女子大学教授・日本教育工学会会長）

情報の科学的な理解を深める学習法

情報教育の未来をデザインする─新学習指導要領の先にあるもの─

西垣 通 氏（東京大学名誉教授・東京経済大学コミュニ 文と理をむすぶ情報教育──基礎情報学からのアプローチ
ケーション学部教授）

前刀禎明 氏（（株）リアルディア代表取締役社長・元アッ 輝く自分を創るセルフ・イノベーション
プル米国本社副社長 兼 日本法人代表取締役）

西野和典 先生（九州工業大学大学院情報工学研究院 教授 高等学校の教育改革と情報科教育
日本情報科教育学会副会長）

金田賢伊知 氏（国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 宇宙開発と IT ～ IT が宇宙開発を支え，宇宙開発が生活を変える～
セキュリティ・情報化推進部）
萩原兼一 氏（大阪大学大学院情報科学研究科特任教授） 文部科学省 大学入学者選抜改革推進委託事業 ｢情報学的アプロー
チによる ｢情報科｣ 大学入学者選抜における評価手法の研究開発｣
堀田龍也 氏（東北大学大学院情報科学研究科教授）
鈴木寛 氏（東京大学教授・慶應義塾大学教授）

教育の情報化の動向と今後の展望
AI 時代の教育

鹿野利春 氏（国立教育政策研究所教育課程研究センター 新しい情報科に向けて準備をしよう
研究開発部教育課程調査官）

大阪
水野修治 氏（大学入試センター試験問題調査官）（オンライン）

大学入学共通テスト 新科目「情報」～サンプル問題等とそのねらい～東京中山泰一 氏（電気通信大学大学院情報理工学研究科教授） 情報 I，情報 II，そして情報入試 ～全高情研とともに～（オンライン）-【解説】第 15 回全国高等学校情報教育研究会全国大会（オンライン大会）-

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入学共通テストで「情報科」が課せられることから

ポスターセッション発表・企業展示は Zoom のブ「情報 I，情報 II，大学入学共通テスト」にちなんだレイクアウトルームを利用して実施した．ポスター

テーマでお話しいただいた．

セッション発表 4 本，企業展示 5 社であった．
オンライン大会で大会冊子を販売する方法として第 15 回大会での新たな取り組み

第 14 回大会で導入した Amazon のプリントオンデ
マンド販売サービスが好評だったため今回も継続

第 13 回愛知大会，第 14 回大阪大会は対面実施

して Amazon でのオンライン販売を行った（図 -2）．

を目指しながらも，新型コロナウイルス感染症流行

今後，リアル開催になったとしても大会当日に現金の情勢によりオンライン開催に切り替えた．しかし，を扱わなくてもよく，在庫を抱える必要もないオン

今回の第 15 回大会は，当初からオンライン開催をライン販売は継続していくだろう．

前提とした大会である．オンラインで開催するものの，できるだけリアル大会に近い雰囲気を出すため，新たな取り組みを実施した．パブリックビューイン
グ会場の設置と，ポスターセッション発表（表 -2）・企業展示の実施である．

第 15 回大会での発表一覧
第 15 回大会では，Zoom を使った口頭発表（ライブ発表）が 23 件，動画発表（オンデマンド発表）

パブリックビューイング会場として交通の便を考が 15 本と昨年に引き続き，多くの発表が行われえ，工学院大学新宿キャンパスをお借りした．残念た．ここに口頭発表と動画発表の題目一覧を示す

ながら，直前で新型コロナウイルス感染症の感染者（表 -3，表 -4）．今回は，過去に実施したことのあ数が増加していたこともあり，自治体によってはパる若手枠を設け，さまざまな方に発表してもらえブリックビューイング会場への出張が認められず，るようにした．

パブリックビューイングへの事前申し込みに対し，

情報 I は，「（1）情報社会の問題解決」「（2）コミュ実際の参加者が少なかったのが悔やまれる．なお，

ニケーションと情報デザイン」「（3）コンピュータと会場が分散すると運営が煩雑になるため，大会の運プログラミング」「（4）情報通信ネットワークとデー

営場所も工学院大学新宿キャンパスとした（図 -1）．

タの活用」の 4 つの領域から構成されている．今回

図 -2 大会冊子のオンライン販売
https://www.amazon.co.jp/dp/
B0B67XKMWZ

図 -1 分科会等運営の様子
表 -2

番号ポスターセッション

P-1

高校教科「情報」の来歴と未来

P-3

情報科教科書に現れる用語の変遷─情報 ABC から情報 I ─

P-2
P-4発表題目

共通テスト対策用の予想問題の作成

高校生が Web 上のデータをスクレイピングする WebAPI の提案

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の発表では，学習指導要領の各単元に関する内容が向けてのメッセージもあった．

多いのは当然であるが，「学習環境」，「評価」「1 人

一方で，基調講演は前述のとおり「情報入試」に関1 台端末」など，学習指導要領以外の授業に関係すするテーマでお話いただいたが，口頭発表・動画発る内容も多く，さまざまなことに興味を持たれてい表では「情報入試」に関する内容が非常に少なかった．

ることがうかがえる．教員採用試験を分析すること

まだ，大学入学共通テストに関するサンプル問題がで，教員に求められている知識・技能を明らかにす出ている段階で，実際の問題については想像するしる内容，情報 I だけでなく，学校全体としてのカリかない．新たに「情報 I」がスタートしたこともあり，キュラムマネジメントに言及する内容など，教員にまずは地に足をつけ，授業をしっかりと実施してい表 -3

口頭発表（リアルタイム）

番号R1-1
R1-2
R1-3
R1-4
R1-5

動画と文字を重ね合わせたコンテンツを制作する授業実践

こんな情報デザインの授業やってみた～情報デザイン×知的財産権×プレゼンテーション～★

都民による事業提案制度を活用した，情報社会の問題解決学習
問題解決を情報デザインで行う授業実践

R1-6

教科書から見た著作権教育の中高・高大連携の課題と提案

R1-7

動くピクトグラムの制作を通したアクセシビリティの学習

R2-1

成人のプログラミング学習のハードルとその越え方

R2-2
R2-3
R2-4
R2-5

データ分析の学習を支援するオンラインデータ分析学習教材の提案
数学科と連携した情報の授業実践について★

アイデア実現に重点を置きその過程でプログラミングを学ぶ micro:bit 作品制作実習の実践報告と分析

情報 I を見据えたプログラミング教育～学習者の独自設計を可能にさせたミニチュア配膳ロボットのプログラミング教材の開発と実践と評価～

R2-6

表計算・プログラミング両面による統計分析指導実践省察

R2-7

感染者数をシミュレーションした実践事例

R2-8

専門科目「情報学基礎」における Raspberry Pi 実習の取組R3-1「情報 I」のその先へ

R3-2
R3-3
R3-4
R3-5

発表題目

情報 I「データの活用」における STEAM ライブラリー動画教材を活用した授業実践

すべての高校生に「基礎情報学」のエッセンスを─これからの情報教育のあるべき姿に関する一考察─

★

情報科教員として採用される際に重視される知識・技能の検討「情報Ⅰ」のデータ活用を意識した問題解決型授業の実践
探究活動をサポートするアンケート作りの授業

R3-6

高校生が自分事として捉えて学ぶ「情報 I」の実践─情報 I 入試を意識した導入の授業─

R3-7

１人１台端末によって「できるようになったこと」と「できなくなったこと」

R3-8

高等学校「情報 I」における「授業」と「評価」

★は若手枠
表 -4

動画発表（オンデマンド発表）

番号

発表題目

O-1

高等学校における探究学習の教材開発と授業実践─教材をどのように作るか？─

O-3

データベース指導実践「オフライン RDB・オンライン RDB」比較省察

O-2
O-4
O-5
O-6
O-7O-8

感染シミュレーションとデータ処理

情報科の先生はポートフォリオを作って公開しよう！

教科書から見た著作権教育の中高・高大連携の課題と提案
ポートフォリオを活用した情報 I の問題解決

情報 I と 1 人 1 台端末を活用した授業実践の報告と展望について─ 一般教室で文房具のように端末を活用する授業を目指して─
ICT のデメリットを補う習得型 AL（普通授業実践編）3 年間の実践から新たにみえてきたこと

O-9

提出課題の改善点を具体化する相互評価の取組

O-11

4 年間の情報 I の教材開発とその実践結果

O-10
O-12

教員南極派遣プログラムにおける情報科教育の可能性
中等部 1 年生の変化・中等教育に求められる「情報」の在り方について～ GIGA 世代の小学生を迎えて感じること～

O-13「情報 I」で大切にしてほしいこと

O-15「情報 I」における情報モラル教育の実践とその考察

O-14

情報 I のプログラミング学習環境に関する考察-【解説】第 15 回全国高等学校情報教育研究会全国大会（オンライン大会）-

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る段階なのだろうと推測される．になるのか模索していく大会となる．また，オンライン開催の良さ，対面で行う良さをどのように融合

第 16 回大会に向けて
第 15 回大会は昨年以上の参加申込がなされ，盛会のうちに終えることができた．大会終了後のアンケートでは，大会全般について「とてもよかった」「よかった」が 9 割を超えた．開会前後で Web ペー
ジへのアクセスがしづらい状況になってしまったものの，このような回答をいただいたことは実行委員（図 -3）一同嬉しく思う．

させていくかも考えながら新たな大会を作っていくことになるだろう．皆様にもぜひ，ご協力いただきたい．
参考文献
1） 全 国 高 等 学 校 情 報 教 育 研 究 会，https://www.zenkojoken.jp/(2022/9/11 閲覧 )（2022 年 10 月 2 日受付）
小松一智（正会員） komatsu@komatsu-no-site.net

2005 年情報科教諭として東京都に採用．現在，東京都立小平高等学校指導教諭，東京都教職員研修センター認定講師等．

第 16 回大会はどのようにすれば現地開催が可能

図 -3 運営会場で運営にかかわった実行委員たち

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基 応
専 般ARTICLE

数学 e ラーニングシステムの国内外の動向と今後の展望
中村泰之
名古屋大学

Covid-19 による教育環境の変化

その中でも，核となる数式自動採点システムについて，その歴史と基本的な機能を概観する．

Covid-19 による影響で，2020 年度の教育・学習の状況は一変し，多くの教員がデータダイエットを

数式自動採点システムの歴史意識しながら，講義のためのオンライン教材の作成

数式自動採点システムは，オンラインテストにおいに追われる日々だった．2 年近くが経過し，対面講て，計算問題などに数式で解答し，その正誤評価を自義も多くなりながらも，コロナ前の教育・学習のス動的に行うことのできるシステムである．従来のオンタイルに戻るのではなく，この期間蓄積した教材とラインテストでは，正誤選択式，多肢選択式，数値入ノウハウを活用して，新たな教育・学習スタイルを力式，短答入力式などが自動採点の対象であったが，追求していくことも大切になる．この 2 年で大きく正誤選択式，多肢選択式では当てずっぽうで正解する

変化したことの 1 つは，学習管理システム（Learning

場合もあることを考えると，個々の問題を理解していManagement System, LMS）の利用状況であろう．筆るかどうかについては，その問題の正誤結果からのみ者の所属機関でも 2022 年度春学期の LMS の利用率

では明確なことは言えない．計算問題などの場合，数は前年度のほぼ 2 倍となった．

式で解答を提出する形式にすればその懸念が解消でき

そこで，本稿では，これからますます LMS の利用は「普通」になってくることを見据え，主に理数系ると期待され，そのような背景の元に生まれてきたのが数式自動採点システムであると考えられる．
ここでは，数式自動採点システムのいくつかを分野での活用を意識した，数学 e ラーニングシステ
ムについて，国内外の利用動向も含め概観する．

紹介する．筆者の知る限り，現在でも広く利用されているシステムの中で最初に開発されたものは

数学 e ラーニングシステムとは1995 年に米国のロチェスター大学で開発された
WeBWorK で あ ろ う．1999 年 に は ベ ル ギ ー の ゲ

数学 e ラーニングシステムの明確な定義があるわけ

ント大学で AIM（Alice Interactive Mathematics）

ではないが，数学 e ラーニングシステムとは，オンラが開発され，その後，英国シェフィールド大学でインテストで数式による解答を自動採点する「数式自動AiM（Assessment in Mathematics）として継続され採点システム」を核として，数式入力支援，問題作成た．このシステムは数式の採点に数式処理システム支援，学習データ分析支援の各種ツールのほか，数式（Computer Algebra System, CAS）の Maple が利用を含むメッセージを送受信できるコミュニケーションされていた．AiM は 2005 年に英国バーミンガム大ツール，デジタル教科書などを統合した，理数系科目学で開発された STACKの学習を支援するためのシステムと，筆者は考えている．

☆1☆1に影響を与えている．以

https://stack-assessment.org/-【解説】数学 e ラーニングシステムの国内外の動向と今後の展望 -118

情報処理 Vol.64 No.3 Mar. 2023

上のシステムはいずれもオープンソースのシステム

点評価も可能となっている．さらに，図 -3 のようにであるが，商用システムとして，同じ頃 Maplesoft

不正解であっても，今回の例のように部分積分の公社から Maple T.A.（現 Möbius）が発表された．また，

式の適用で符号を間違うといった，よく見られる誤忘れてはならないのは，国内でも 2002 年に大阪府答の場合は，解説を加えることも可能である．

立大学で MATH ON WEB☆2が発表されたことで問題を作成するにあたっては，係数をランダムにある．このシステムは webMathematica が利用されていた．このように 2000 年前後に発表されたシス
テムの多くが改良を重ね，現在でも利用されている．
また，近年では 2010 年に英国ニューカッスル大学
で Numbas というシステムも発表されている．
これらの数式自動採点システムのうち，日本では，主に Möbius, WeBWorK, STACK が利用されており，筆者の知る限り，STACK の利用数が最も多いと考えられる．そこで STACK を例に，次節で数式自動採点システムの具体的な動作を紹介する．

図 -1 STACK の採点画面（正解の場合）数式自動採点システムの動作概要
─ STACK を例に─前述のように，STACK は 2005 年に当時英国バーミンガム大学の Christopher J. Sangwin 氏によって1）開発された ．2010 年に STACK2.0 が日本語化さ2）

れ ，さらに STACK3.0 で問題タイプの一つとして Moodle に統合されたことをきっかけに日本でも利用が徐々に広まっていった．
STACK を始めとする数式自動採点システムの動

図 -2 STACK の採点画面（部分正解の場合）

作は次のようなものである．たとえば，対数関数log(x) の積分の問題に，学習者は x*ln(x)-x+C と入力すると，図 -1 のように「正解」と判定される．もし，-x+x*ln(x)+A のように項の順番が異なったり，積分定数として別の文字を用いて入力されたりしたとしても，正解と判定される．この実現のために，STACK では CAS として Maxima が利用されている．数式自動採点システムでは，このように CASあるいはそれに代わるものを利用して，学習者の解答を代数的に評価している．また，図 -2 のように積分定数を忘れた場合には，「部分正解」のような部分☆2

現在は STACK に移行

図 -3 STACK の採点画面（不正解の場合）情報処理 Vol.64 No.3 Mar. 2023

119指定して出題することができる．こうすることによ

EAMS と STACK Conference の最近の発表

り，オンラインテストをドリル的に練習問題として取か ら い く つ か 紹 介 す る こ と に よ り， 数 学 e ラ ーり組むような環境を提示することが可能になる．また，ニングシステムの利用動向の紹介としたい．

STACK の特徴であるが，図 -1 ～図 -3 のような評価のために，図 -4 に示すポテンシャル・レスポンス・ツ

EAMS

リー (PRT) が用いられており，各ノードと分岐は表 -1• グラフツールの利用のような構成になっている．

“WeBWorK Development Update”の発表では，
WeBWorK の開発の進展について紹介があり，従数学 e ラーニングシステムの最近の動向

来の計算問題に加えて，グラフ描画ツールを用いることで，指定された方程式のグラフを描かせる問題

前 章 に 紹 介 し た 数 式 自 動 採 点 シ ス テ ム の開 発などが可能になった．ほかの発表で，Numbas でも動 向 を は じ め， 各 種 支 援 ツ ー ル の 開 発， 活 用 事JSXGraph を利用することにより，同様の問題の作例の共有など数学 e ラーニングに関して，国内外成の可能性についても紹介されていた．の さ ま ざ ま な 会 議 で 情 報 交 換 さ れ て い る が， 中

• 解答データの分析

で も，EAMS（E-Assessment in MathematicalSciences）☆ 3，International Meeting of the☆4

数式自動採点システムの解答データの分析に関する発表は，STACK Conference も含めあまり見ら（ 以 前 の International

れなかったが，2022 年開催の EAMS では 2 件の発STACK Conference, 以後 STACK Conference と表が見られた．“Measuring learning gain in multi-する）は，最も活発に情報交換されている会議であattempt quizzes”，“Analysis of students' answer

る．EAMS は 2016 年から 2 年に 1 回開催されてprocess based on STACK answer data”などである．

おり，数学 e ラーニング全般についての発表があ

解答データの分析については，STACK Conference

る．2000 年からはオンラインで毎年の開催となっでも 2 件の発表が見られた．

STACK Communityている．STACK Conference は 2018 年から毎年開催されており，STACK に特化した会議である．
☆3☆4

STACK Conference• オンラインテストの実施方法

https://eams.ncl.ac.uk/
https://stack2023.com/“Use of small tests to enhance students’performance”では，ノルウェーのアグデル大学での数学オンラインテストの実施事例が紹介されている．
基礎的な小さなテストを繰り返し課すというもので，そのテストの結果は最終成績には影響しないが，最表 -1

ポテンシャル・レスポンス・ツリーの動作
ノード

1．積分定数も含めて正解か？
2．積分定数忘れによる誤答か？

図 -4 ポテンシャル・レスポ
ンス・ツリー

3．部分積分の符号の誤りか？

分岐

False（赤） ノード 2 へ

True（緑） 部分正解（0.7 点）

False（赤） ノード 3 へ
True（緑）情報処理 Vol.64 No.3 Mar. 2023

不正解（0 点）
解説提示

False（赤） 不正解（0 点）-【解説】数学 e ラーニングシステムの国内外の動向と今後の展望 -

120

結果

True（緑） 正解（1 点）終試験までに合格点はクリアしなければならないと今後，日本で数学 e ラーニングが定着するためにいう方法であった．

必要であると筆者が考えることは，次の 2 点である．

• 演習問題付きテキスト

まず最も重要なことは，良質な問題が蓄積され，そ“Developing interactive online workbooks for theれが共有される仕組みが作られることである．その

mathematical education of engineering and general

ために，数学 e ラーニングのための問題の共通仕様

STEM students”では，エディンバラ大学の「代数とによりシステムの壁を越えて共有できればより理想解析の基礎」で用いられている，STACK を用いた的であろう．筆者らも MeLQS

演習問題付き Web テキストが紹介された．STACKしている．もう一点は，学習データの分析に基づいの問題の中に，テキスト，解説の動画などが組み込た数学 e ラーニングの運用モデルの確立である．数まれた演習問題付きのオンラインテキストである．

式で解答されたデータを元に，学習者はどのように3）という仕様を提案

誤答を経て正答に至ったかという理解過程を踏まえ数学 e ラーニングシステムの定着に向けててこそ，適切な問題提示を行うことができると考えるからである．

非常に簡単ではあるが，数式自動採点システムの本稿で数学 e ラーニングシステムに興味を持つ方

歴史と，STACK を例にその動作概要，また EAMSが増え，利用が広まるきっかけとなれば幸いである．と STACK Conference の発表例をいくつか紹介す参考文献
1） Sangwin, C. : Computer Aided Assessment of Mathematics, Oxford(2013).
2） 中村泰之：数学 e ラーニング，東京電機大学出版局（2010）．
3） 谷口哲也 他：標準仕様による数学オンラインテストの問題実装と実用性の検証，コンピュータ & エデュケーション，Vol.48,
pp.47-52 (2020).
（2022 年 12 月 6 日受付）

ることで，数式自動採点システムを活用した数学e ラーニングの動向を概観した．日本では 2002 年に MATH ON WEB が先駆的に開発されたが，当時日本での数学 e ラーニングの機運はまだ高まっていなかったように感じられる．一方で，2000 年
代前半には欧米ではさまざまな議論がすでになされていた．たとえば，筆者が 2005 年に参加した
Maple Conference 2005 では，すでに Maple T.A.（現Möbius）の問題の開発について活発な議論が行われていたことが印象深い．

中村泰之（正会員） nakamura@nagoya-u.jp
名古屋大学大学院情報学研究科准教授．博士（工学）．京都大学大学院工学研究科数理工学専攻修了後，名古屋大学情報文化学部助手，
同大学院情報科学研究科准教授を経て現職．CIEC（コンピュータ利用教育学会）副会長理事．

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