適応型デジタルドリルによる計算技能熟達化支援に関する知見の整理
A Theoretical Arrangement for Supporting Proficiency in Mathematical Arithmetic Skills with Adaptive Digital Drill Practice Materials

津下哲也*
Tetsuya TSUGE*

Yuki KOBAYASHI*2

小林祐紀*2

佐藤幸江*3

Yukie SATO*3

中川一史*3

Hitoshi NAKAGAWA*3＜抄 録＞【Web 上で公開します】
本稿では、適応型デジタルドリルについて、国内の算数教育の知見の整理を出発点として、計算技能熟達化に関して認知心理学的知見を整理することで支援の方向性を検討した.デジタルドリルを用いた適応学習の実現には、教師による誤りへの教授介入や学習の自己調整支援が必要であることを論じた.
＜キーワード＞【Web 上で公開します】
算数、計算技能，AI ドリル、デジタルドリル、認知科学、適応学習

１．はじめにに掲載された算数教育における学習支援に言及した論文を

適応学習は国内外の学校教育における主要な研究テーマ抽出すると、112件の論文が抽出された.それらの論文はの一つである。適応学習には一般的な統一見解はないとさ「つまずきの理論」「学び方」「教え方」「教材」「内れるが、本研究では「教授・学習理論に導かれた自律的、容」といった項目に整理され、つまずきの理論、メタ認知知的、技術主導の個別学習法である」の定義を採用するや動機づけ、学習方略、自己調整といった学習者の理解に(Li2021).適応学習の概念を統合したオンライン学習支援関する心理学的視点からの研究がみられた.そこで、本研

環境や学習支援システムを適応学習システムとよばれ、究に関連する認知心理学的知見の整理を試みた.

「CAI(Computer Assisted Instruction)」「ITS(Intelligent

４．「誤りerror」の背景に関する認知心理学的視点Tutoring system)」などに分類される.国内外の代表的なITS（１）「つまずき」と「誤りerror」には、教材のみで新たな知識を学ぶことが想定されている

中村2014は、国内の4つの先行研究から算数学習におけCognitive Tutor*1や、学んだ知識の習熟に重点がおかれてる「つまずき」を「学習活動」「学習内容」「その他」のいるASSISTments*2などがある.日本のいわゆるAI教材やAI３つの観点で整理している.「つまずき」は、理解や記憶ドリル(デジタルドリル)はASSISTmentsに近く、難易度のに関する「学習内容」のつまずきに加え、コンパスや定規可変、系統性を考慮した遡行などにより、知識への補習的がうまく使えないといった道具操作など「学習活動」に関に作用を特徴とする.そこで、本研究ではこのような特徴するつまずきも含まれる.本研究ではこれらを分け、「学をもつ教材を「適応型デジタルドリル」と定義する. 先行

習内容」のつまずきを中心とする「誤りerror」を研究の研究を概観すると、多くの研究的知見が蓄積されている一柱とする.

方、国内では適応型デジタルドリルに関する査読付き学術（２）「誤りerror」と介入論文は3件のみである.また、学習者の認知やシステムの開算数教育の文脈では、「誤りerror」はバグやスリッ発に関する知見、学習効果に関する知見は報告されている

プ、ミスコンセプション、といった概念として研究が行わが、適応学習の実現に向けた活用支援の具体やシステムのれてきた.吉田1991は、誤りを大きく3つに分類し、計算技提供に適した文脈に関する研究知見は少ない(Xieら2019).

能に関する内容ごとに特徴的な誤り方略がみられることを２．研究の目的と方法指摘している.学習を刺激に対する報酬による反応の強化

そこで本研究では、適応型デジタルドリルによる学習支と考える行動主義に対し、認知主義では環境による同化と援の前提として、算数教育の計算技能熟達化支援に関する調節により学習が進むとされる.つまり、ある学習は子ど知見の整理を目的とする.まず、国内の算数教育を対象ともがすでに持つ知識を前提に行われるため、学習支援は、して「つまずき」に関する学習支援の知見を収集・分類す問題の繰り返し練習だけでは不十分であり、何らかの介入る.次に、それらの知見を補完する理論や知見を調べて整による解消が必要とされる.

理し、今後の研究の方向性について検討する.

（３）知識の三分類と情報処理

３.国内の算数教育の知見の概観
国内の学術学会誌に登録された査読論文に対し、J-情報処理アプローチでは、人間の思考の過程をコンピュータに例えてモデル化する.記憶の情報処理モデル

stageを用いて「算数」「つまずき」「教師」をキーワーや、ワーキングメモリーモデル、ACT-R理論などがある.知ドで検索された論文の中から関連性の低いものを除外した

識は一般に、事実や内容についての知識である宣言的知

後、「数学教育学研究」「教育心理学研究」などの論文誌

識、ルールの形をとる手続き的知識、それらをいつ使うかという経験的知識に分類され、一連の知識や手続きまとま進んできた.その結果、いくつかのITSを対象とした学習効

りはスキーマやスクリプト、概念的知識とも呼ばれる.ま果に関するメタ分析からも報告されるように、ITSによるた、人の記憶容量はチャンクと呼ばれるまとまり(一般に7学習成果について肯定的に評価する成果が報告されている±2とされる)で捉えられる.スキーマやスクリプトによる(例えばMa.一方で、適応学習システムを用いた学習においチャンク化が進むことで、少ない認知的負荷で情報を処理て、例えば同じスキルを練習しても正解に至ることができできるようになる.

ないホイールスピニング現象(Beckら2013)が生じるといっ（４）計算技能の熟達化た課題も指摘されている.これらを踏まえると、適応型デ人の長期にわたる学習では、ある領域における多くの経ジタルドリルによる学習効果をより高めるためには、ドリ験を通じてその領域の知識の集積と構造化、利用可能性のルによる支援に加えて、例えば教師による誤りへの教授介増大ないし技能の習熟がおこる.この過程は熟達化と呼ば入や学習の自己調整支援が必要であると考える.

れ（波多野1989）、定型的熟達化と適応的熟達化に分けら*1 Cognitive Tutorは，米国カーネギーメロン大学の認知科学者Johnれる.定型的熟達は反復練習により形成されるが、適応的Anderson教授が、認知科学の分野における人間の問題解決モデルを理論的熟達は適切なレベルで問題を抽象化して知識を蓄えることな基盤として開発したITS．https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/my-が必要(三宮2009)であり、思慮深い練習が重要な役割を果

bookmark/my-bookmark_vol33-no4/

たす.これらをふまえると、適切なレベルの練習を思慮深*2 ASSISTments https://new.assistments.org/

く繰り返すことで手続きのチャンク化が進み、計算技能の*3 紙面の都合上、メタ認知に関する学術書の編集代表者である三宮2008を熟達が進むと考えられる.

参考文献の出典として記載した.

（５）メタ認知、動機付け、自己調整学習

参考文献

Schoenfeld1985は、認知源(情報や知識)、発見法(経験2024年3月1日取得
2024年3月1日取得

Beck, J.E., Gong, Y. Wheel-Spinning: Students Who Fail to Master a Skill.

則や問題解決方略)、コントロール(情報の取捨選択、メタInternational Conference on Artificial Intelligence in Education

認知等の学習方略)、ビリーフシステム(数学観や信念)の4

431–440 2013

つのカテゴリーが数学的問題解決を規定するとしている.

Fengying Li et al. Progress, Challenges and Countermeasures of Adaptive

メタ認知は、いわゆる認知に関する認知のことを指し、動Learning: A Systematic Review Educational Technology & Society

機づけと関連がある.動機づけには、有能感や統制感とNo. 3 pp. 238-255

いった下位概念があり、中でも、自己決定性は動機づけの*3

AIED 2013:

2021 Vol. 24,

Haoran Xie et al. Trends and development in technology-enhanced

みならず適応にも影響する(三宮2019) .また、学習におけadaptive/personalized learning: A systematic review of journal publications

る行為主体性には、自分の行為に結果が随伴するという認from 2007 to 2017: Computers & Education 140, October 2019

知が必要とされ、学習者が自らの学習を調整しながら能動Park, S. Discovering Unproductive Learning Patterns of Wheel-spinning Students

的に学習目標の達成に向かう自己調整学習と関係する(三in Intelligent Tutors Using Cluster Analysis. TechTrends 2023 67, 489–497*3宮2019) .学力の高い学習者ほど自己調整力は高いことがSchoenfeld A. H. Mathematical Problem Solving. New York: Academic Press, 1985

分かっており、学習の自己調整を促すことは学力の向上をWenting Ma含めた計算技能の熟達化に寄与すると考えられる.

５．適応型デジタルドリルによる熟達化支援
ここまでの整理により、計算技能の熟達化には、問題の繰り返しに加えた誤り解消のへ介入、適切なレベルの練習を思慮深く繰り返すことによる手続きのチャンク化、学習の自己調整が必要であるといった知見が得られた.このような熟達化の過程に対し、ITSなどの適応学習システム

et al. Intelligent Tutoring Systems and Learning Outcomes: A Meta-Analysis: Journal of Educational Psychology

三宮 真智子 編

2014, Vol. 106, No. 4, 901–918

メタ認知：学習力を支える高次認知機能

北大路書房 2008波多野 誼余夫 et al. 熟達化研究は教育に何を示唆するか 教育心理学年報, 29 巻, p. 24-28,1990
吉田 甫. 学力低下をどう克服するか 子どもの目線から考える 新曜社 2003

は、国外においては認知心理学知見を踏まえて研究開発が*姫路大学（〒671-0101

兵庫県姫路市大塩町2042-2）（e-mail:t28jr2＠gmail.com）*2茨城大学（〒310-8512

茨城県水戸市文京2-1-1）*3放送大学（〒261-8586

千葉県千葉市美浜区若葉2-11）* Himeji University, (2042-2 Oshio-cho Himeji-city Hyogo, 671-0101,Japan)*2 Ibaraki University,(2-1-1 Bunkyo Mito-city Ibaraki, 310-8512,Japan)*3 The Open University of Japa,(2-11 Wakaba Mihama-ku Chiba-city Chiba, 261-8586,Japan)