情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

継続的な学習機能を有する WiFi ポータルシステムの設計と実装
松尾周汰 †1
九州大学

中村優吾 †2
九州大学

1. はじめに荒川豊 †3
九州大学

学習の習慣化や行動変容が期待されている [2]．しかしな

スマートフォンの普及やデジタル活用の推進に伴い，イン

がら，言語学習以外のトピックの取り扱いが少なく，ラーターネット利用が拡大しているが，安全にインターネットをニングシステムの設計とその影響については十分に理解さ利用するには，情報セキュリティへのリテラシーが求められていない．また，ブラウザ拡張機能やモバイルアプリのれる．総務省による調査 によると，個人のインターネット

PUSH 通知を活用した学習提案では，限られたフィールド

利用率は 83.4% であり，利用目的は「電子メールの送受信」

でしか学習ができないことや，回数を重ねるごとに無視さが全体では最も多く，「ソーシャルネットワーキングサービ

れやすくなるという課題もある．行動経済学を発端とするスの利用」については，全ての年齢階層で利用率が上昇してナッジ理論では，選択肢を禁じたり，金銭的インセンティ

いる．ICT サービスの利用が増えている一方で，インターブを与えることなく，他人の行動を予測的に変化させる [3]．

ネットを利用していて「不安を感じる」又は「どちらかと社会や健康といった観点からはじまり，プライバシー保護

言えば不安を感じる」との回答は合わせて 74.2% となってやセキュアな選択を促進するための手法としてもナッジがいる．また，インターネット利用に伴う個人の被害経験と活用されている．しかし，これらの実験は，実験のための仮して，「迷惑メール・架空請求メールを受信」が 61.4% と最想環境にとどまった実証が多く実世界へのフィードバックも多くなっており，「何らかの被害を受けた」企業の割合はが無いものや，文脈によってはナッジの効果がない場合も

51.4% と半数以上である．インターネット利用に対する不あり，まだ議論の余地がある．

*1

安感や被害の原因として，学校におけるセキュリティリテラ

そこで本研究では，学習システムの設計と実証運用を行っ

シー学習の機会や，企業におけるセキュリティ対策の未熟

た．学習の機会として，フリー WiFi 接続時に出現するよさが挙げられる．文部科学省により実施された学校におけうな，ダイアログやブラウザとして表示されるランディン

る教育の情報化の実態等の調査 によると，無線 LAN の設

グポータルを活用する．以下のようなフローで学習を支援

置やインターネット接続率などの ICT 環境の整備状況や，する．

ICT の活用や情報セキュリティの基本的な知識などを指導(1) アクセスポイントの選択時に，認証と共に情報セキュ*2

する教員の能力には都道府県により格差があり，教育方法
や教育体制が学区現場に十分に行き渡ったていないとの指リティに関するテストが出題される．

(2) 回答後画面のインターフェース情報にナッジ要素を取摘もある [1]．また，企業における情報セキュリティ対策*3
について，「何らかの対策を実施している」企業は 98.2% でり入れ，学習に対する動機付けを狙う．

(3) 回答すると正誤結果と共に，コミュニティのスコアがあるが，「社員教育」を行なっている企業は 49.4% と半数を下回っている．

フィードバックされる．

(4) スコアボードには，その日のコミュニティにおける回

これらを解決するための継続学習支援として，マイクロ

答数，正答率，回答人数が表示される．

ラーニングとナッジの手法に着目した．短時間で手軽に取(5) また，当日の回答数と目標数がプログレスバーと共にり組むことができる学習方法であるマイクロラーニングは，示され，回答が一定数未満であると，再認証までの利用
時間が 1 時間に制限される旨の文言を表示される．

Design and implementation of a WiFi portal system with continuous learning capabilities†1

SHUTA MATSUO, Kyushu University†2 YUGO NAKAMURA, Kyushu University†3 YUTAKA ARAKAWA, Kyushu University*1 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/
statistics05.html*2*3

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/
statistics05.html

これらのスコアボードの下には再挑戦ボタンを設置し，新たにテストに回答することができる設計とした．これらの文
章やシステム情報の設計には，ナッジ理論のフレームワー
クである EAST*4 を活用している．テストの回答を 1 問のみに限定し，一回のアクションを小さくすることで Easy，*4

https://www.bi.team/publications/east-four-simple-ways-to-apply-behavioural-insights/

1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

コミュニティの他メンバーの回答情報を示していることかする意思決定をするインターフェースに対し，ユーザーのら Social，インターネット利用行動の動線上でのテストで選好調査を行った．その結果，ユーザーは視覚的なデザイン

あることから Timely を実現した．

や赤や緑といった色に基づくナッジを好む一方で，情報提アンケートにより学習システムの受容性と，システム利用

供やフィードバックのようなテキスト要素に基づくナッジ

ログからインターフェース情報による回答動機付け効果のはあまり好まれないことが明らかになった．色の表示とフ評価を行う．学習システム運用前後での情報セキュリティ

レーミングによるナッジは理解がしやすく，プライバシー関

テストのスコアの比較を行う．これらの調査の結果，スコ連の情報を公開するかどうかの意思決定を迅速に行うこと

アボードやプログレスバーの受容性が高いことがわかった．

に役に立つことが分かった．セキュリティ選択とナッジのまた，目標回答数の可視化が，繰り返し学習へ取り組むこと組み合わせの研究 [8] では、公衆 WiFi 選択，クラウドサーへの動機付けとなることがわかった．さらに，学習システ

ビスの選択，スマートフォンの暗号化，パスワード生成といム前に比べ，後のテストでは有意にスコアが上昇したことうサイバーセキュリティに関するシナリオにおいてナッジが確認された．

の効果検証を行っている．色や図表を用いた直感に訴えかける変更を行うものや，選択に関する説明による情報提供

2. 関連研究を行うものをナッジとして活用した．実験の結果，全てのシナリオにおいて，ナッジを用いるとよりセキュアな選択

本研究は，マイクロラーニングやナッジ手法に関する既をすることがあることが分かった．既存の研究では，アン存の研究に基づいている．これらの関連研究を示し，課題

ケートフォーム上の仮想的な環境や一部の限られた環境での整理と本研究の位置づけを行う．

実験が行われている．その環境では，SNS の投稿やセキュ

2.1. マイクロラーニングを活用した関連研究
マイクロラーニングとは，学習タスクを小さな単位に分解

リティの選択などの自分の行動が実際に現実世界には反映されないため，実際の選択や行動と異なる可能性があることが課題として挙げられている．

し，短い時間で取り組むことを目的としている [2]．短く小さな取り組みに分解することで，日常的な活動の中のわず2.3. 本研究の位置づけ

かな隙間時間に，簡単かつ柔軟に学習を組み込むことがで

上記関連研究より，さまざまな媒体や環境でマイクロラー

きる [4]．マイクロラーニングを取り入れるアプローチとしニングシステムの設計と開発が行われ，ナッジのテキストて，コンピューターのスクリーンセーバーを活用したもの

やインターフェースへの有効な活用方法が明らかになって[2] や，Web ブラウザの拡張機能を活用したもの [5] がある．

いるものの，システムの設計や実証シナリオにおいては課

これらの学習システムは，ユーザーに受容され自発的な学習

題や議論の余地がある．既存研究の考えられる課題を解決を促した一方で，インタラクティブ性が小さく，徐々に学習

しつつ，効果的な学習システムを設計するために，マイクロへの取り組みが弱まる事も指摘されている．また，Web ブ

ラーニングとナッジの観点から以下の視点を取り入れるべ

ラウザを利用する場合，ブラウザ内の限られたフィールドきであると考える．

しか活用できない拡張性の限界や，対応するブラウザに依存するという制約がある．スマートフォンのセンサーから• 学習システムには，ブラウザやアプリケーションに依退屈状態を判定して PUSH 通知による割り込みを行う研究

存しない環境や，ユーザーにとって負担を感じさせな[6] も行われたが，通常状態の学習効果との有意な差は見らい介入方法，回答データを活用したインタラクション

れなかった．ユーザーの動作や状態の判定では，提供する性への工夫が必要である．

情報が多く，特に位置情報は端末バッテリーの負荷となっ• セキュリティ文脈のナッジ実験においては，実環境へたり，情報の種類によってはプライバシーの侵害にあたるの影響がある状態で，ナッジ介入の受容性や行動変容

可能性があるため，ユーザーの受容性が課題として挙げらの効果測定が必要である．

れる．

2.2. ナッジを活用した関連研究
ナッジとは選択の自由を奪ったり、金銭的報酬を変えることなく、人々が望ましい選択をするよう影響を与える手法である [3]．オンライン環境におけるプライバシー関連のナッジデザインの研究 [7] では，Slack 上でのプライバシーに関これまでの研究の課題や以上の考察を踏まえ，本研究ではマイクロラーニングやナッジの概念に基づき，情報セキュ
リティリテラシの向上支援をする学習システムの設計と実装を行うことを目的とする．その上で，以下 3 つのリサー
チクエスチョン (RQ) を立て，調査を行う．

(1) WiFi 接続時のランディングポータルが，マイクロラー
ニングの学習環境として受容されるか．

2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
ユーザーのデバイス② AP接続

アクセス

ポイント

ゲスト

ポータル

③ ゲストポータル上で学習システムが起動① SSIDを選択
図1

インターネット④ 認証・許可⑤ インターネット接続

学習システム構成図と学習フロー(2) 学習システム上のインターフェースにインタラクティ
ブなナッジ情報を追加することは，回答数に影響を与えるか．

(3) 学習システムの運用が，情報セキュリティリテラシーの向上に繋がるか．

3. 実験方法

図2

回答画面の例

この実験では，情報セキュリティリテラシー向上を支援する学習システムを設計，実装し，研究室内を実験環境として実証運用することで，RQ を検証する．RQ1 つ目に対して，
一定期間，実験環境で学習システムを運用した後，アンケー
トによってシステム受容性の調査を行う．RQ2 つ目に対して，実験期間中の回答実績の分析を行う．RQ3 つ目に対して，実験期間の前後のテスト結果でスコアに比較を行う．

3.1. 学習システム設計
学習システムの構成図と学習フローを図 1 に示す．アクに関する問題が 1 問，ランダムに表示される．回答後の画面では，正誤や問題解説のフィードバックのほか，その他の被験者達の回答状況に関する情報が表示される．再挑戦ボタンも設置しているので，同一ポータル上から繰り返し問
題に取り組むことができる．インターネット接続の制限時
間が切れると，再び学習ステップが繰り返される．なお，離席などにより一度 WiFi 接続が切れ，手動または自動的に再接続される場合であっても，ポータルによる学習システムが起動される．

セスポイントとなるルータの設定により，ゲストネットワー

本学習システムでは，インターネット接続制限を活用す

クを使用してインターネットにアクセスするときに，接続る．被験者による一日あたりの問題回答数の合計が一定数

端末にゲスト向けのランディングポータルを出現させるこ以上に達しない場合，次の日の接続制限時間をデフォルトとが可能である．このランディングポータルの仕組みは主の 3 時間から 1 時間に短縮するというメッセージを表示すに，コーヒーショップやコンビニ，観光地で提供されている

る．また，回答データを活用したインタラクティブな学習

フリー Wi-Fi に活用されている．ランディングポータルとシステムのインターフェース設計を説明する．学習システ

は，クライアントがユーザー認証を行うまで，ネットワーク

ムの回答画面の例を図 2 に，回答後の画面のうち，ナッジ要へアクセス出来ない環境を作る機能である．この機能を使素を含んだ部分の例を図 3 に示す．

用すると，端末がネットワークに接続したときに，表示さ回答結果画面は主に，4 つの部分に分かれている．研究室れたポータル上で，指定した Web ページにリダイレクトし全体のスコアには，当日の合計回答数，正答率，累計回答者て誘導することができる．また，このゲストネットワーク

数が表示される．社会規範ナッジ [9] を参考に，身近な人たは接続セッションの制限時間を設定することも可能である．

ちの情報を付与することで，周りがやっているから自分も制限時間が過ぎると，再びランディングポータル上の学習やるという動機付けにより，回答数の増加を狙う．目標回答

システムが起動され，ポータルの表示後にインターネット

数と現在の回答数，それに基づく回答率がプログレスバー接続が可能となる．本実験のため，デフォルトの接続制限とともに視覚的に表示される．これは，目標達成が目に見時間を 3 時間とした．

える形で近づくとモチベーションが高まる心理を活用する

はじめに，被験者は WiFi 接続のために学習システムに紐[10]．また，目標回答数を 30 とした．この値は，一日あた

づいた SSID を選択する．アクセスポイントの WiFi ネッりの研究室への出席人数が約 10 人，一人当たり 2 回程度のトワークに接続されると，PC 画面上へのダイアログやス

学習システムの起動を仮定して算出した．回答数が目標に

マートフォンのブラウザ上でランディングポータルが出現

達しない場合，接続時間がより短く制限されることをの説する．ポータル上では，Web アプリケーションとして実装

明が表示される．時間を強調するために，「1 時間」というされた学習システムにリダイレクトされ，情報セキュリティ

箇所を赤色にした．なお，目標回答数を超えると，「今日の3情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）研究室全体スコア

プログレスバー

テキスト

5.00

4.00

回答スコア

3.00

2.00

感
悪
と
な
し
択
選

選

択

し

い

な

邪

い

魔

と

罪

不

あ
で

で
強
制
的

個

図4

安

る

る
あ

る
あ
で
的
効

人

の

操

自

果

由

作
的

を

で

制

あ

る

限

1.00

ナッジに対する受容性調査の結果

ロラーニングの研究 [2][6][15] における受容性調査に基づいて作成された．

4. 実験結果
4.1. 学習システムの受容性
本節では RQ1 つ目の「WiFi 接続時のランディングポー
タルが，マイクロラーニングの学習環境として受容される
図3

回答後の画面の例

か」に対して結果の確認と考察を行う．

4.1.1

インターフェース情報の受容性

目標回答数に達しました！」との表示に変更される．「もうインターフェース情報に関しては，研究室全体のスコア，

1 回挑戦する」という文字付きのボタンが表示される．ボタ

目標達成率を表すプログレスバー，目標未達成の場合のインの色は，クリックへの動機付けの効果が高める赤色としンターネット接続制限を説明するテキストに対してそれぞた [11]．また，これらの要素に加え，問題文と正誤情報もれ受容性の調査を行った．各箇所に対する 5 件法による調フィードバックされる．

査の集計結果を図 4 に示す．なお，設問内容は以下の通り
である．

3.2. 実験条件
実験対象として，研究室メンバーである 20 代〜40 代の男女，学生と教員合わせて 52 人を被験者とした．ただし，研究室への出席は任意であるため，実際に学習システムとインタラクティブな交流を持った被験者は，対象期間に出席した人に限られる．実験期間は 3 日間とした．また，実験前に情報セキュリティテストの受講を案内し，実験後にアンケートによるシステムの受容性調査とセキュリティテ
ストの再実施を行った．セキュリティテストの内容は，九州大学の教職員向けに配信された「九州大学情報セキュリ
ティ教育及び自己点検」の内容を参考に，一部改変したものを採用した．設問内容は，ナッジに対する受容性と，介入タイミングに対する受容性に関するものである．ナッジ受容性の設問は，健康や持続可能性に関する行動 [12] や政策におけるオプトイン/オプトアウト [13]，フレーミングナッジ
に対するナッジ [14] を調査した研究に基づいて作成された．
介入タイミング受容性の設問は，スクリーンタイムや，モバ
イルデバイスによる待機時間や外出時間を活用したマイク(1)「もう 1 回挑戦する」を選択することに対して，判断を迷わせ，操作的であると思う(2)「もう 1 回挑戦する」を選択することに対して，個人の自由を制限していると思う(3)「もう 1 回挑戦する」を選択することに対して，効果的であると感じる(4)「もう 1 回挑戦する」を選択することを，強制的にさせるように感じる(5)「もう 1 回挑戦する」を選択することの判断に，邪魔であると感じる(6)「もう 1 回挑戦する」の選択をしない場合に，不安を感じる(7)「もう 1 回挑戦する」の選択をしない場合に，罪悪感を感じる
各設問ごとに，2 つのインターフェース情報に対して対応あり t 検定を行った結果，インターフェース情報によって受容性が異なることが確認された．研究室全体のスコアとプ

4

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ログレスバーは，『「もう一回挑戦する」の選択をしない場合

初回に，罪悪感を感じる』の項目において p<0.05 で有意差あり

4.5

なかった．接続制限を説明するテキストとプログレスバー

4

は『「もう一回挑戦する」の選択することに対して，効果的

3.5

以外の項目においては全て p<0.05 で有意差ありとなった．

回答スコアとなったが，その他の全ての項目において，有意差は見られである』の項目において，有意差は見られなかったが，それ

2回⽬以降

5

3
2.5

研究室全体のスコアとテキストにおいては，すべての項目

2

に対して，p<0.05 で有意差ありとなった．

1.5

これらの結果から，目標回答数によって接続時間を制限す
1

ることは，受容性の評価に大きな影響を与えることがわかっ感じる」といった項目に対するスコアが比較的高く，ユー
ザーによっては，再び問題へ回答することを作為的に促さ

は
ング

ミ

タイ

た

た

た
妨げ

が
活動

た

る

感じ

られ

てい

適し

た．特に，
「個人の自由を制限している」「強制されるように

われ

掛か

ちを

取り

苛⽴

に
すぐ

クに

が失

⼒
集中

タス

図5

学習システム起動に対する受容性調査の結果れているように感じる恐れがある．この説明テキストはもう一度回答することに対し，直接的に操作をしているわけではないが，ナッジの活用においては選択肢を強制してはならないため，慎重に取り扱うべきである．一方で，研究室全体のスコアにおいては，「個人の自由を制限している」「邪魔であると感じる」の項目のスコアが低いことから，ユーザーにとっては束縛感がなく，自然に受け入れられやすい要素であると考えられる．「効果的である」の項目のスコア
が，接続制限説明テキストと同様に高いことから，ユーザーに負担をかけずに問題へのもう一度回答することを促す手段としては適していると言える．また，プログレスバーにおいては，「罪悪感を感じる」「個人の自由を制限している」の項目のスコアが低いことから，研究室全体のスコアと同様，ユーザーへの負担が少なく，再度回答を促す手段として有効であると言える．

4.1.2

システム起動タイミングに対する受容性

学習システム起動タイミングの受容性に対する調査を行った．5 件法による調査の集計結果を図 5 に示す．なお，設問内容は以下の通りである．

によるマイクロラーニング [2] と同様に，タスクの途中での介入とはならず，精神的負荷への影響はないと想定していた．一方で，2 回目以降の時間経過による学習システム起動は二次タスクの割り込みにあたり，精神的負荷への影響が考えられた．しかしながら，これらには有意な差が見られなかった．特に，「進行中の活動が妨げられた」「集中力が失われたと感じた」の項目においては，初回起動時の回答でも，平均値が 3 を超えており，中央値がどちらも 4 という結果であった．これは，初回起動のタイミングはタスクへの介入とはならないという予想とは反する結果である．初回起動に対しても精神的負荷を感じた理由として，実際にブラウザの立ち上げや，インターネットを使用するアプリ
ケーションを使用する直前まで行動を移していたタイミングで介入が行われたからであると考えられる．スクリーン
セーバーによる介入は，PC 起動直後であり，ブラウザやア
プリケーション立ち上げよりも前に学習タイミングが発生する．このタイミングの僅かな差の間に，ユーザーの注意
力が取り掛かろうとしているタスクへ向いている状態にな(1) 学習システムが起動するタイミングは適していた

るため，学習システムの起動が，一次タスクへの割り込み(2) 学習システムによって，進行中の活動が妨げられた．

であると感じられたのではないかと考えられる．また，「実(3) 学習システムの起動に対して，苛立ちを感じた

行しようとしていたタスクにすぐに取り掛かることができ(4) 学習システムでの回答後，実行しようとしていたタス

た」の項目においては，初回起動と 2 回目以降どちらも平均

クにすぐに取り掛かることができた(5) 学習システムによって，集中力が失われたと感じた
1 日のうち初回のシステム起動時と 2 回目以降のシステ
ム起動時の結果に対して，対応あり t 検定を行った．検定の結果，初回と 2 回目以降のシステム起動の受容性の間に有意差は見られなかった．1 日のうち初回の学習システムの起動タイミングは，その日初めて学習システム対応 WiFiに接続された時である．このタイミングはタスクへ取り掛
かると同時のタイミングであるため，スクリーンセーバー

値が 3.5，中央値が 4 という同等の結果となり，ある程度容易に一次タスクへの切り替えができたと考えられる．WiFi
ポータルの起動後は，ウィンドウの「完了」ボタンでポータ
ル自体を閉じることが可能である．問題に対する回答は選択式であり，回答後に続けて回答するかどうかはユーザーに委ねられるため，一度の学習にかかる時間は最短で 1 分
未満であると想定される．学習システムの終了の容易さや，学習完了までの時間が短いことは，元のタスクへの復帰には重要な観点であると考えられる．

5

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

以上の結果から，RQ1 つ目の「WiFi 接続時のランディン
グポータルが，マイクロラーニングの学習環境として受容されるか」への回答を述べる．インターフェース情報の観点からは，学習システムを共有しているコミュニティユー
ザーの回答状況や，目標回答数を可視化することは受容さ

50
45
40
35
30
25

れやすく，繰り返しの回答動機付けの効果があると言える．

20

一方で，インターネット接続制限を表すことに対しては，操15

作的，強制的な印象から受容されにくく，システム設計やイ

10

ンターフェース情報への採用は慎重に行うべきである．最

5

後に，システム起動タイミングの観点からは，どのタイミ

0
1⽇⽬

ングでの起動でも一次タスクの妨げになる可能性が大きく，
頻繁な介入は受容性を低下させる恐れがある．そのため，学習環境として，起動回数の考慮が必要である．また，学習シ

2⽇⽬
回答数

正答数

図6

日毎の回答結果

3⽇⽬

回答者数(UUベース)

ステムから迅速に元のタスクに復帰できることも受容性で重要な観点であり，容易に学習システムを閉じられること
や，一回の学習時間を短くする工夫が必要であるといえる．

4.2. 学習システムの利用頻度
本節では RQ2 つ目の「学習システム上のインターフェー
スにインタラクティブなナッジ情報を追加することは，回答数に影響を与えるか」に対して，学習システムの利用ログ
から，日毎と全期間の回答結果と時間帯別の回答数についての結果を示し，考察を行う．
実証運用期間における，学習システムの利用結果を図 6に示す．日毎の回答結果から，日を追うごとに回答数と正図7

2 日目の時刻ごとの回答記録答率が増えていることが確認できる．回答目標数を 30 件としており，2 日目と 3 日目はこの目標数を超える回答数とことは，回答数に影響を与えるか」に対して，目標回答数をなった．２日目と 3 日目の時系列に沿った回答記録を図 7達成する前は，回答数を増やす効果があるが，目標回答数をと図 8 に示す．同じ色の箇所は，同一 ID で連続して回答し達成した後は，回答数を増やす効果は見られなくなると結ていた記録を指す．2 日目と 3 日目の間で色と ID の対応は論づけられる．

ない．この結果から，目標回答数の 30 件に達する前では短時間による繰り返しの学習が行われており，目標数を達成した後は繰り返しの学習ほとんど見られなかったことがわ
かった．

4.3. セキュリティテストのスコア比較
本節では RQ3 つ目の「学習システムの運用が，情報セ
キュリティリテラシーの向上に繋がるか」に対し，情報セ

以上の結果をもとに，回答数について考察を行う．回答

キュリティテストの回答スコアの結果を示し，考察を行う．

数の推移を見ると，目標の 30 件を達成する前後で連続回答

実験前，実験後全ての回答データを集計した結果をと図 9の数に変化がある．目標回答数を達成する前は，連続回答に，実験前，実験後どちらにも回答があったデータを集計が続いていることが確認される．これは，回答数を増やしした結果を図 10 に示す．これらのテストはおよそ 3 週間ほプログレスバーを進めることで，インターネット接続制限

ど間隔を空けて実施された．はじめに，実験前と実験後にを解除しようとする動機付けが作用したと考えられる．反収集した全ての回答データを比較した．実験前と実験後の対に，目標回答数を達成すると，プログレスバーが埋まり，回答人数がそれぞれ異なるため，対応なしの検定を行った．

インターネット接続制限を説明するテキストが「今日の目F 値を算出したところ，0.438 であり、分散は等しいことが標回答数に達しました！」という内容に変わるため，再度回確認されたので，対応なし片側 t 検定を行った．検定の結答することへの動機付けの効果が無くなったと考えられる．

果，p<0.05 で有意差ありとなった．つぎに，実験前と実験

これらより，RQ の 2 つ目である「学習システム上のイン

後のどちらにも回答があったデータに対して検定を行った．

ターフェースにインタラクティブなナッジ情報を追加する

対応あり片側 t 検定を行った結果，p<0.05 で有意差ありと

6

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

p<0.05

図8

3 日目の時刻ごとの回答記録

図 10

実験前，実験後のどちらにも回答があったデータの

集計結果

•

インターフェース情報に研究室全体のスコアや目標
回答数を表示し，可視化することは受容され，繰り返しの学習行動への動機付け効果がある•

介入タイミングはインターネット接続時間の制限やタスク割り込みによる心理的負担を考慮すべきであり，

p<0.05

短時間で 1 単位の学習を終えることは受容性の観点で
重要である

•

学習システムの運用前後で，情報セキュリティテス
トのスコアが有意に上昇する

図9

すべての回答データの集計結果

5.2. 研究上の制限なった．これらより，対応なしの全データに対しても，対応実験結果からの考察とともに各 RQ への結論を述べたが，ありのデータに対しても，学習システムの実証運用前に比実験条件や考察に関して，課題となるいくつかの考慮すべ

べ，後の方がテストのスコアが有意に高い結果となった．

き点が存在する．一つ目は，学習システムの運用期間であ学習システムの問題には，テストに使用した問題と同じもる．本実験は，受容性の調査も目的としていたため，運用のが含まれており，実証運用期間中に同一問題に取り組んした期間が 3 日間と短いものであった．この学習システム

だことで正答率が高まったと考えられる．また，テストにはをより長期的に運用することで，回答数の推移やセキュリ

使用されていない問題であっても，学習システムを通じて

ティテストのスコアが変動する可能性がある．

情報セキュリティの題材に触れることで，セキュリティリ

二つ目は，2 回の情報セキュリティテストの回答期間と学テラシーへの意識が高まり，テスト回答時への影響があっ習システムの問題への取り組みが与える，テストスコアへたと考えられる．これらの結果より，RQ の 3 つ目であるの影響である．テストに使用した問題は実験前と実験後で「学習システムの運用が，情報セキュリティリテラシーの向同じものであったので，実験前のテスト結果による復習効

上に繋がるか」に対して，学習システムはリテラシー向上を

果が持続している可能性がある．また，本学習システムに促すと結論づけられる．

は，セキュリティテストの問題以外の題材も採用しており，問題はランダムで出題されるため，実証運用期間中にテス

5. まとめ5.1. 本研究の成果
本研究では，継続的な学習機能を有する WiFi ポータルシトで出題される問題に取り組んでいない可能性がある．そのため，実証期間中に学習システム上でテストに出題される問題には取り組んでいない被験者がいることも考慮すべきである．

ステムの設計と実装を行い，マイクロラーニングとナッジ

最後に，被験者の基礎的な情報セキュリティリテラシーの観点から介入の効果や受容性の評価を行った．各実験結である．本実験では，情報系の大学生，大学院生が在籍す

果から得られた結果は以下の通りである．

る研究室を実験環境とした．そのため，基礎的な情報リテ
ラシーが一般的な値よりも高く，学習前後のスコアの変動

7

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

や，学習への取り組みに影響を与えた可能性を考慮すべきである．

5.3. 今後の展望
今後の研究において，実験環境やシステム設計に対しての改善点や工夫点が挙げられる．実験環境として，被験者の属性の偏りをなくすことや，長期の学習システム運用を行うことで，より一般的な議論を行うことができる．シス
テムの設計として，目標回答数を出席者数や前日の回答結果をもとに変動させることで，目標達成までの繰り返しの回答をより多く誘発できる可能性がある．また，インターネット接続制限時間に対して，個人のテストスコアや回答状
況を反映させることで，学習の個別最適化も考えられるさらに，ローカルデータとして管理していた問題をサーバー上で管理することで，コミュニティ全体や個人の回答結果
によって出す回数や頻度を操作し，効率の良い学習の促進ができると考えられる．このように回答状況を細かく分析することで，より受容されやすく，学習への動機付けの効果があるシステムの設計ができると考えられる．
謝辞

本研究の一部は, 科学研究費補助金（JP19KT0020）

および JST さきがけ（JPMJPR21P7）の助成を受けたも
のである.

参考文献
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シーに関する教育の動向と課題. 電子情報通信学会 通信ソサ
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履歴の自動収集に基づく英単語マイクロラーニング支援手法.

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