日本教育工学会

2021 年春季全国大会

自動運転車に関する安全教育受講への動機づけ動画の開発
Development of Motivational Videos for Safety Education on Automated Driving Car合田 美子*1, 新目 真紀*1,2, 半田 純子*1,2, 戸田 真志*1, 松葉 龍一*1,周 慧萍*3, 伊藤 誠*3, 北崎 智之*4
Yoshiko GODA*1, Maki ARAME*1,2, Junko HANDA*1,2, Masashi TODA*1, Ryuichi MATSUBA*1,Huiping ZHOU*3, Makoto ITOH*3, Satoshi KITAZAKI*4
熊本大学*1, 職業能力開発総合大学校*2, 筑波大学*3, 産業技術総合研究所*4
Kumamoto University*1, Polytechnic University of Japan*2, University of Tsukuba*3,National Institute of Advanced Industrial Science and Technology*4＜あらまし＞ 本研究では, 自動運転車に関する安全教育に対する動機づけ動画を 2 種開発することを目的とした. ケラーの ARCS モデル, 特に A と R に焦点化し, 動機づけ動画をストーリー編と事例編として設計し, 開発した. 当該動画は, 学習教材の導入動画として位置づけ, 自動運転車に対し,注目し, 関連を見いだし, 自分のこととして考えてもらうことを目指した. 形成的評価の結果, 2 種の動画は同等の動機づけを行うことが示された.
＜キーワード＞ 社会人教育, 教材開発, 自動運転車, 安全教育, 動機づけ動画, ARCS モデル

１．はじめに自動運転車には, 自動化の割合に応じ, 5 段階に区分されている(Shuttleworth, 2020). 現時点
では, レベル 2 の自動車が販売され, レベル 3 へ移行する前の段階にある. すべて自動化された自動車と違い, 完全自動化へ移行するまでは, 人の介入が必要となる. 安全に, レベル 2 とレベル3 の自動運転車を操作するために, 現時点の自動運転車について正しく理解する必要がある. 自動運転車に関する知識を有することで, 何らかの影響を受け自動運転から手動運転への切り替えが必要な場面で, 引継ぎに要する時間が短くなるとされる(Zhou, et al., 2019).
安全教育の対象は, 交通利用者すべてとなり,年齢層, 背景, 学習スタイルなど, 多様で幅広い.
自動運転車などに興味を持たない対象者も多い.
運転者教育として, 免許更新時の講習などが考えられるが, 限られた時間で, 学習効果を上げるための工夫が必要となる. そこで, 教材に加えて,学習内容の興味関心を喚起するための方法を検討することとなった. 本研究では, 安全教育のための動機づけ動画を 2 種開発し, 形成的評価を行うことを目的とした.

ル(鈴木ほか, 2016)を援用した. 開発した動機づ
け動画は, 5 分程度の自動運転車に関する動画教材の導入のための 2 分程度のオープニング動画(OP)という位置付けであった. OP を視聴することで, 自動運転車に興味を持ち, 自分にも関連すると考えてもらえる様に流れを考えた. これはARCS モデルの特に A(注意)と R(関連性)に関係し, 設計時には A と R を意識し, 2 分程度と短時間の動画であり, C(自信)と R(満足感)については,研究範囲外とした. A の下位項目には, 知覚的喚
起(A1), 探究心の喚起(A2), 変化性(A3)がある. Rの下位項目には, 親しみやすさ(R1), 目的指向性(R2), 動機との一致(R3)がある.
自分で自動運転車を利用することをイメージさせるようなファミリーで出掛けるというストーリー編(OP1), 自動運転車について, 事例や研究成果などを中心に客観的データに基づいた事例編(OP2)を設計した. 今後の動機づけと他の要因による学習効果を検証するため, 同等レベルの動機づけ動画を開発するよう設計しアニメ制作会社へ開発を依頼した(図 1).

２．動画の設計と開発動機づけ動画の設計には, ケラーの ARCS モデ-

図 1 動機づけ動画のイメージ(左 OP1, 右 OP2)

-2021 年 3 月 6 日（土） 1 :30 ～ 17:40

4-S071-1

３．研究方法

業技術総合開発機構（NEDO） の委託業務「戦研究期間は, 2020 年 10 月 3 日から 10 月 7 日とした. 研究参加者は, 地方公共団体による第三セクター企業に勤務する免許保有者 30 名(年齢平均 40.40 歳 (23〜60 歳); 運転歴平均 20.15 年(0.5〜42 年))であった. 動画の動機づけへの影響を調査するため, OP1 と OP2 両方を視聴した後,アンケートに回答してもらった. 視聴する動画の順序効果へ配慮するため, 15 名ずつで, OP1 とOP2 の視聴順序を変えた. アンケートは, 各動画に対し, ARCS モデルの A と R に関する 9 段階の SD 法による 8 項目, 自由記述で構成された.
動画視聴およびアンケート回答を合わせて, 約30 分程度でデータ収集を行った.

４．研究結果アンケートの各項目の平均と標準偏差, OP1 とOP2 間の t 値は表 1 の通りである. いずれの項目も, 2 種の動画間で有意な差は見られなかった.

５．考察
形成的評価の結果, 今回開発した 2 種の動機づけ動画には差がなく, 同等の動機づけを行えることが確認された. 今後は, 開発された動画を活用し, 動機づけの種類と, 教材のタイプ, 個人の特性の違い(Arame, et al., 2020)との関連を更に検証していく.

謝辞
この成果は, 国立研究開発法人新エネルギー・産略的イノベーション創造プログラム（SIP）自動走行システム／大規模実証実験／HMI」の結果得られたものである.

参考文献
Zhou, H., Itoh, M., & Kitazaki, S. (2019).
Long-term Effect of Experiencing System
Malfunction on Driver Take-over Control in
Conditional
Driving
Automation.
Proceedings of the 2019 IEEE international
Conference on Systems, Man, andCybernetics, pp. 1950-1955.
Shuttleworth, J. (2020). SAE standard news:
J3016 automated-driving graphic update,https://www.sae.org/news/2019/01/sae-upda
tes-j3016-automated-driving-graphic
鈴木克明, 市川尚, 根本淳子. (2016). 『インスト
ラクショナルデザインの道具箱 101』. 北大路書房.
Arame, M., Hand, J., Goda, Y., Toda, M.,
Matsuba, R., Zhou, H., Itoh, M., & Kitazaki,
S. (2020). Learning Effects of Different
Learning Materials about AutomatedDriving Level 3: Evidence from a
Propensity Score Matching Estimator,
Proceedings of Fifth International Congresson Information and Communication
Technology, ICICT 2020, London, Volume2,
pp. 387-394.

表 1 動機づけ動画の形成的評価結果
動機づけに関する項⽬

ストーリー編 (OP1)

事例編
(OP2)

msdmsdtA

注意：おもしろうそうだ, 何かありそうだという学習者の興味・関⼼の動きがある

5.90

1.60

5.90

1.69.00

A1

知覚的喚起：学習者の興味をひくため何ができるか

6.80

1.99

6.93

1.80

-.27

A2

探究⼼の喚起：どのようにすれば探求の態度を刺激できるか

6.00

1.80

6.10

2.02

-.20

A3

変化性：どのようにすれば学習者の注意を維持できるか

5.30

1.51

5.43

1.61-.33

R

関連性：学習課題が何であるかを知り，やりがい（意義）があると思う

6.03

1.65

6.27

1.70

-.54

R1親しみやすさ：どのようにすれば学習者の経験と教材とを結びつけることができるか

5.63

1.83

5.70

1.82-.14

R2

⽬的指向性：どのようにすれば学習者の⽬的と教材を関連づけられるか

5.97

1.67

6.13

1.57-.40

R3

動機との⼀致：いつどのようにすれば学習スタイルや興味と教材とを関連づけられるか

5.80

1.83

6.00

2.00

-.40

注. *p <. 05, **p < .01, N = 30.

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