広島工業大学紀要教育編
第 ₁₈ 巻（₂₀₁₉）39– 44

論文

ラーニングアナリティクス：
CWT アクセス数と習熟度の関係

廣瀬英雄*（平成₃₀年 ₈ 月 ₆ 日受付）

Learning Analytics:
A Relationship Between the Number of Accesses to CWT and the Learning Ability
Hideo HIROSE(Received Aug. 6, 2018)

Abstract
Two years and a half have passed since the follow-up program system（FP system）has begun,
where the FP system was aimed at helping students who need basic learning and aimed at assistingteachers who have to engage in teaching a variety of educational students. Although some relationships, for example the relationship between the LCT（learning check testing）and the final test result,
are revealed to make sense regarding their characteristics gradually, the relationship between the CWT（collaborative work testing）and the LCT or others is not yet investigated.
In this paper, we deal with the latter matter. We might assume that smarter students with high ability values may access to the CWT very frequently. This is a hypothesis in this paper. First, using 2017
CWT access data, we have investigated the relationship between the student’s ability via the LCT andthe access frequency, and relationship between the LCT ability value and the LCT CAR（correctanswer rate）. Then, we can conclude indirectly that there are no relationship between the access frequency and the student ability via the relationship between the CWT CAR and the LCT ability.
Key Words: online testing, follow-up program class, collaborative work testing, learning check testing,follow-up program testing, item response theory, correct answer rate1

果的な学習支援法についても少しずつではあるが，明らかはじめにになってきている。しかし，これまで，CWT についてはア

₂₀₁₆年度から始まったフォローアッププログラム（follow-up

クセス記録しか調査されておらず，CWT でのテストの評価

program, FP）では，授業時間でのオンラインテスト（LCT,結果と LCT の習熟度（ability）や期末試験との関連性についlearning check testing），フォローアップクラス（FPC）でのては調べられていなかった。それは，CWT では adaptive なCWT（collaborative work testing），FPT（follow-up program

テスト法を用いているため，項目反応理論（IRT）を用いtesting）が実施されてきた。て ability 値を推定する際に，問題の困難度を既知として取₂ 年半経った今，蓄積されたオンラインテスティングり扱わなければならないという制限があるため，CWT でのデータを用いて，LCT や期末試験との関連性，あるいは効ability 値の推定精度が損なわれる可能性があったからである。

* 広島工業大学環境学部建築デザイン学科
─ 39 ─

廣瀬英雄

もし，LCT によって得られた ability 値と LCT によって得られた正答率（CAR, correct answer rate）との関連性をクセス数が多く，後期は工学部だけが必修の対象（全学生の半数）となるので，アクセス数は減っている。

比較してその関連性が高いと思われるなら，CWT によってFP システムへのアクセスは学内認証を経て行われるの得られる CAR を使うことによって間接的な判断ができるとで，アクセスは基本的に学内に限られる。しかし，VPN を思われることから，ここでは，CWT にアクセスしている学

使えば学外からでもアクセスは可能で，CWT のような演習生の習熟度（ability）を CAR で間接的に観ようとした。

形式のオンラインテスティングでは自学自習が可能になっ

CWT に頻繁にアクセスしている学生は意識が高く，そのている。

ため習熟度も高いかもしれない。ここでは，CWT アクセス

図 ₂ は，₂₀₁₈年度での CWT へのアクセスの時刻のヒス頻度が高ければ習熟度も高い，という仮説を調べてみよう

トグラムをみたものである。昼間のアクセスが多いのは学としている。

内での利用が多いことを示している。一方，深夜における₂₀₁₆年度は，CWT を FPC での演習の中で集中的に使用アクセス数も少なくないことがわかる。

していたため，アクセスは FPC 内でのものが大半だと思わ₂₀₁₆年度は FPC で使われたこともあり自主的な利用頻度れる。アクセスする学生は FPC に呼ばれた学生が中心となはつかめないが，₂₀₁₈年度での利用はほとんどが自主的なり，従って習熟度の高くない学生が多いと思われる。₂₀₁₇

利用状況をとらえていると考えられる。

年度からは，FPC では配布したプリントを使った演習が中心になっていったので，CWT にアクセスする学生は，自主的に学内外からアクセスする学生と考えて，ここでは₂₀₁₇年度の CWT アクセス結果を使って調査することとした。

2

CWT へのアクセス頻度
過去 ₂ 年と半年の間での CWT へのアクセス数の頻度を表したものを図 ₁ に示す。縦軸は ₁ 日あたりの CWT アクセス数である。₂₀₁₈年度は ₇ 月₂₇日までの記録である。
₂₀₁₆年度は，FPC での演習はもっぱら CWT で実施しており，₂₀₁₇年度からは配布したプリントを使った演習を組み合わせたので，₂₀₁₇年度は他の年度と比べるとアクセス

図2

CWT へのアクセス時刻数が少なくなっているが，₂₀₁₈年度は盛り返している。
前期は，入学生の全員が数学の基礎科目は必修なのでア3

CWT スコアと LCT スコア
CWT に頻繁にアクセスしている学生は意識が高く，従って習熟度も高いことが想像される。習熟度への指標は，期末試験のスコアがわかっていないので，ここでは，間接的な LCT の ability 値をまず用いてみよう。仮説は，CWT に頻繁にアクセスしている学生は LCT の ability 値が高いと考えられる，ということである。
図 ₃ ， ₄ は，₂₀₁₇年度解析基礎 A および線形代数 A での，CWT へのアクセス頻度と LCT の ability 値の関係をみたものである。また，図 ₅ は，解析基礎 A および線形代数 A の両方を一括してみたものである。いずれの図からも，アクセス頻度が高ければ LCT の ability 値が高いということは否定される。特段の相関関係はない。
ここでは，CWT を受験しているので，CWT での能力値の推定値を求めてみたい。しかし，CWT 受験時の能力値の推定は，問題の困難度の精度が十分高ければ IRT を使ってability を計算することができるが，CWT の問題数は多いた
図1

CWT アクセス数（ ₁ 日あたり）

め問題の困難度の精度は十分とはいえない。そこで，CWT
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ラーニングアナリティクスの能力値の推定値としてここでは，受験者がアクセスした問題に正答した割合を用いることとした。これを正答率CAR（correct answer ratio）と呼ぶ。
図 ₆ ， ₇ に，₂₀₁₇年度解析基礎 A および線形代数 A での，LCT の ability 値と CWT の CAR との関係を示す。また，図₈ に，解析基礎 A および線形代数 A の両方を一括したときの，LCT の ability 値と CWT の CAR との関係を示す。いずれの図からも，LCT の ability 値が高ければ CWT の CAR も高くなるということは否定される。特段の相関関係はない。
ここで，直接，LCT の ability 値と LCT の CAR の関係を考えてみる。同じ LCT の問題へのアクセスなので相関は高いと想定される。この関係を，₂₀₁₇年度解析基礎 A および線形代数 A でみたものが図 ₉ ，₁₀で，解析基礎 A および線

図3

CWT アクセス回数と LCT の ability 値の関係
（解析基礎 A）

図4

CWT アクセス回数と LCT の ability 値の関係
（線形代数 A）

図6

LCT の ability 値と CWT の CAR の関係（解析基礎 A）

図5

CWT アクセス回数と LCT の ability 値の関係
（解析基礎 A と線形代数 A の両方使用）

図7

LCT の ability 値と CWT の CAR の関係（線形代数 A）

形代数 A の両方を一括してみたものが図₁₁である。

─ 41 ─

廣瀬英雄

図 8 LCT の ability 値と CWT の CAR の関係（解析基礎 A と線形代数 A の両方使用）

図10

図9

図11 LCT の ability 値と LCT の CAR の関係（解析基礎 A と線形代数 A の両方使用）

LCT の ability 値と LCT の CAR の関係（解析基礎 A）

LCT の ability 値と LCT の CAR の関係（線形代数 A）

LCT の ability 値と CAR の値とは，非線形ではあるが，かンドを表したもの）との間にはかなり明確な関係がみられなり関係性が高いことが示されている。従って，最初にることがわかっている₄︶。そこで，ここでも，LCT のデー

CWT のアクセス頻度と LCT の ability 値の関係を求めたもタを最初から最後まで全部一括して使った ability 値で比較のと，この LCT の ability 値と LCT の CAR の関係から，するのではなく，トレンドで比較してみよう。

CWT のアクセス頻度と CWT の ability 値の関係が類推さ

図₁₂－₁₄は，最初から当該 LCT の回数までの LCT 結果

れ，結果的に CWT のアクセス頻度が高くても CWT のすべてを使って，CWT にアクセスした学生の ability 値をability 値が高いということは言えないだろうということが求めた結果を，当該 LCT に対して示したものである。アク予想される。

セス数を₁₀₀－₁₀₀₀，₁－₉₉， ₀ の ₃ つのケースに分けてそ4れらの間に違いがあるかどうか調べてみた。特段の違いは

CWT アクセス頻度と LCT トレンドの関係見られない。

学生の習熟度（これは期末試験の合否を指標とする）と

図₁₅－₁₇は，最初から当該 LCT の回数までの LCT 結果

LCT の ability 値のトレンド（LCT の最初から当該回数まですべてを使って，CWT にアクセスした学生の ability 値をの累積データを用いたときの ability 値の回数に対するトレ求めた結果を，当該 LCT に対して示したものである。CWT─ 42 ─

ラーニングアナリティクス

図12 LCT の ability 値のトレンド（解析基礎 A の CWT に₁₀₀－₁₀₀₀回アクセス）

図15 LCT の ability 値のトレンド（解析基礎 A の CWT の CAR が₀.₈－₁.₀）

図13 LCT の ability 値のトレンド（解析基礎 A の CWT に ₁ －₉₉回アクセス）

図16 LCT の ability 値のトレンド（解析基礎 A の CWT の CAR が₀.₃－₀.₈）

図14 LCT の ability 値のトレンド（解析基礎 A の CWT に ₀ 回アクセス）

図17 LCT の ability 値のトレンド（解析基礎 A の CWT の CAR が ₀ －₀.₃）

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廣瀬英雄の CAR の値を₀.₈－₁.₀，₀.₃－₀.₈， ₀－₀.₂の ₃ つのケー

習（CWT）の場合，広島工業大学紀要教育編，pp.

スに分けてそれらの間に違いがあるかどうか調べてみた。

₁₄₉-₁₅₅, Vol. ₅₁, ₂₀₁₇.
₂ ）廣瀬，新入生全員を対象としたオンラインテストの実

これらの間にも特段の違いは見られない。

5

際，広島工業大学紀要教育編，pp. ₂₇-₃₅, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.

まとめ₃ ）廣瀬，フォローアップクラスにおける授業設計につい

本論文では，CWT にアクセスしている学生の習熟度て，広島工業大学紀要教育編，pp. ₃₇-₄₁, Vol. ₁₆, ₂₀₁₇.

（ability）を CAR で間接的に観ることによって，CWT に頻

₄ ）廣瀬，LCT（習熟度確認テスト）と FPT（フォロー繁にアクセスしている学生は意識が高く，そのため習熟度アップテスト）の受験状況と期末試験の関係，広島工も高いかもしれない，つまり，CWT アクセス頻度が高けれ

業大学紀要研究編，pp. ₉₃-₁₀₁, Vol. ₅₂, ₂₀₁₈.

ば習熟度も高い，という仮説について検討した。

₅ ）廣瀬，大規模授業支援テスティングシステムとそのCWT は，₂₀₁₆年度は FPC での演習中に集中的に使用されていたため，アクセスする学生は FPC に呼ばれた学生がラーニングアナリティクス，統計数理，Vol. ₆₆, No. ₁,
pp. ₁-₁₈, ₂₀₁₈.

中心で習熟度の高くない学生に偏ると思われたため，₂₀₁₇

₆ ）Hideo Hirose, Meticulous Learning Follow-up Systems

年度のものを用いた。₂₀₁₇年度は，FPC では配布したプリ

for Undergraduate Students Using the Online Item

ントを使った演習が中心になっていったので，CWT にアクResponse Theor y, ₅th International Conference on

セスする学生は自主的に学内外からアクセスする学生と考Learning Technologies and Learning Environments

えて偏りがないものとして調査した。

（LTLE₂₀₁₆）, pp. ₄₂₇-₄₃₂, ₂₀₁₆.

調査の結果，CWT に頻繁にアクセスしている学生は習熟₇ ）Hideo Hirose, Difference Between Successful and Failed

度も高いという仮説は否定された。CWT へのアクセス数とStudents Learned from Analytics of Weekly Learning

学生の習熟度との間には特段の関係性は見られない。

Check Testing, Information Engineering Express, Vol ₄,

₂₀₁₆年度の CWT の利用頻度は高いが，これは FPC で演

No ₁, pp. ₁₁-₂₁, ₂₀₁₈.

習中に使われたからである。₂₀₁₇年度は FPC ではプリント₈ ）Hideo Hirose, Success/Failure Prediction for Final

配布のため CWT 利用が少なくなった。しかし，₂₀₁₈年度

Examination using the Trend of Online Testing Result,では自主的に学内外での演習を行う学生が増えてきている

₇th International Conference on Learning Technologies

ことがわかった。

and Learning Environments（LTLE₂₀₁₈）, ₂₀₁₈.

文献₁ ）廣瀬，ラーニングアナリティクス：フォローアップ演─ 44 ─