【第 4 回】

［コラム］

［解説］

［解説］

専門教育に向けたプログラミング入門教

シラバスに基づく理工系情報学科のカリ大学におけるスマートフォンの活用事例

育への期待

キュラム調査…伊藤一成（青山学院大学）…兼宗…疋田輝雄・石畑進（大阪電気通信大学）

清（明治大学）

専門教育に向けたプログラミング入門教育への期待
先日，工学系学科でのプログラミング入門教育の事例を紹介した 1 ．教え方を工夫することで，最初の壁を取り払っ）てドロップアウトを減らしたり，プログラミングに対する興味を引き出すことは可能と考えている．今まで自身が教育用言語を研究する中で，中学高校から大学初年次程度までのプログラミング教育については，見えてきた部分が多いように感じている．
逆に，当初は「すでに確立しているのだから研究するまでもない」と考えていた専門教育の中でのプログラミング
入門教育について，最近は「教えるのに困っている」という声を耳にしたり，相談されることが増えてきているように感じている．言語としては，C が多いだろうか．
専門教育としてのプログラミング教育は昔と変わらないはずだが，どうしてだろうか．ひとつには，ニーズが広がったことで，情報系以外の学科でもプログラムを教える必要が出てきたことがある．また，学生の気質や興味，適性などが変わったことはあるだろうか．授業自体も，以前は食いついてくる学生だけを相手にすればよかったが，今は全員に理解させることが求められていることもあるかもしれない．
ところで，「困っている」という話をよく聞くと，一生懸命「言語」を教えているのだが，それが「プログラムを書く力」に結びつかずに困っていることが多い．つまり，「言語を教えたいのか，それともプログラミングを教えた
いのか」を考える必要はありそうだ 2 ．
）

では，プログラミングの考え方を修得させるにはどうすればよいか．個人的には，スクリプト言語，教育用言語，
ビジュアル言語，図式（フローチャート，状態遷移図）3）～ 5）などで「プログラミングの考え方」を学んだ後に（またはそれらの学習と並行して），本来学習させたい Java や C などの「言語」を扱うことが有効ではないかと考えている 6 ．
）

もちろん，これ以外にもすでに全国でさまざまな取り組みの工夫が行われてきたはずであり，それらの実践を紹介する本誌の記事は参考になっている．今後の連載にも注目したい．
参考文献
1）兼宗 進：工学系学科でのプログラミング入門教育─ドリトルを利用して─，情報処理，Vol.52, No.6 (May 2011).
2）増原英彦：プログラミングを教える・プログラミングで教える，情報処理，Vol.51, No.12, pp.1627-1629 (Dec. 2010).
3）伊藤一成：Scratch を用いた授業実践報告，情報処理，Vol.52, No.1, pp.111-113 (Jan. 2011).
4）兼宗 進，阿部和広，原田康徳：プログラミングが好きになる言語環境，情報処理，Vol.50, No.10, pp.986-995 (Oct. 2009).
5）菊池 誠：Processing によるプログラミング教育，情報処理，Vol.52, No.2, pp.213-215 (Feb. 2011).
6）久野禎子：一般学生向けの Java 言語によるプログラミング入門，情報処理，Vol.51, No.10, pp.1345-1346 (Oct. 2010).

兼宗
ロゴデザイン●中田恵

進（大阪電気通信大学医療福祉工学科）

ページデザイン・イラスト●久野未結

情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

1019

解説

シラバスに基づく理工系情報学科のカリキュラム調査疋田 輝雄

明治大学理工学部

石畑清

66 コアユニット（255 時間）からなる．CS-BOK-J は調査の目的

ソフトウェア工学やヒューマンインタフェースを重

全国の大学理工系情報学科の授業内容について，
シラバスを資料として用いる調査を一昨年から行っている．これまで 49 学科を調査した．

視する一方で，数値計算はコアに含めていない．
本稿での調査は，日本の情報学科で，知識体系

CS-BOK-J 2007 の，各ユニットがどの程度教えら

日本の大学の情報学科は，電気系，数理系，物理

れているかの統計データを得ることを目的としてい系，経営工学系など異なった専門の学科から派生しる．CS-BOK-J を基準として，各ユニットが各学科たところが多い．情報の名称のつく学科は，理工系でどの程度学習されているかを測るため，シラバスに限っても，その理念や設立経緯，歴史は多様であを調査してデータ化する．各学科の個々のカリキュる．その教育内容は，機械系や電気系と比べても，ラムの評価が目的ではなく，理工系情報学科全体とこれらの事情を反映してやはり多様であると言われしてのカリキュラムの分布と傾向を知ることをねらている．しかしそのカリキュラムの実態を詳しく調いとしている．これによってコアユニットのカバー

査したことはこれまでなかったようである．

率の分布や，授業内容の傾向によるクラスタ解析の情報処理学会は永らく，大学理工系情報学科の学

予備的な結果が定量的に得られた．

部カリキュラム標準を制定してきた．これらは大学

大学理工系情報学科（CS 系とは限らない）の多く

学科の科目を定めるのに広く利用されてきた．前が加盟する，理工系情報学科協議会（現在約 150 学

回の J97 まで，標準は科目の内容によって定めるも科参加）を通してシラバス提供を依頼した（2009 年のだったが，情報処理教育委員会は J07 において

9 月）．シラバスの形は冊子あるいはインターネッ

初めて，CS，IS，CE，SE，IT，GE の 6 分野に分トである．今回の調査は，49 学科についてシラバ

けて標準をまとめた．また科目ではなく知識体系

スを調査した．調査には主に提供された冊子を用をエリア，ユニット，トピック（Body of Knowledge）

いた．

の 3 レベルからなる構造として定めた．特にコアユ
ニットとは必修のユニットである．
この J07 プロジェクトの一環として，コンピュータ科学教育委員会は大学 CS 系情報学科で学習する
内容の標準モデル J07-CS をまとめた

1），2）

．その主

要部分がコンピュータ科学知識体系 CS-BOK-J 2007
（単に CS-BOK-J）である．米国版4），5）に対応する．

CS-BOK-J は，15 エ リ ア，138 ユ ニ ッ ト， そ し て1020 情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

エリア別のコアカバー率と総時間の分布
最終的な集計結果としては，次の 2 つを CS-BOKの 15 のエリアごとに算出した．
(1) コアカバー率(2) エリア総時間(1) は，コアユニット（必修）だけに注目して，CS-シラバスに基づく理工系情報学科のカリキュラム調査

BOK に示されているコア時間（コアユニットに割り当てるべき時間）に対して，その学科で実際に教えている時間の割合をパーセントで表示したものである．
(2) は，エリアに相当する内容を教えている時間

結果は解析しにくいが，このあたりにその学科の特徴が現れると考えられる．
ユニット総時間数の分布においては，コアカバー率と似ているが，違う点もある．総時間数は，学科
個別の事情によることが多いように思われる．

を単純に合計したものである．コアユニットとそれ以外のユニットを区別せず，すべてのユニットの時である．
間を加えてある．単位は時間（60 分）

クラスタリングとデンドログラム

図 -1 と図 -2 は，15 のエリア（表 -1）での学科数

前章の統計数値結果を用いて，クラスタリングと分布を，(1) コアカバー率と (2) エリア総時間によっ

デンドログラムの作成を行った．これは中間結果でてグラフ化したものである．エリアごとに，コアカ

分析は十分ではない．

バー率の 5% きざみでの学科数分布と，エリア総時

クラスタ数 k53 の，カバー率によるクラスタリ

間の 10 時間きざみでの学科数分布である．各図のング結果を図 -3 に示す．49 対象が 15，17，17 の表題のところには，カッコ内に平均値と標準偏差を，MR
クラスタ A0，A1，A2 に分かれる．SP（68%）

載せている．

（55%），SE（38%）の順でエリア差が大きい．またコアカバー率は 0 ％から 100 ％までの値をとる．

バラツキの小さいエリアは NC，HC，GV であり，

エリア総時間は，200 時間を上限と決め，それを超特に NC と IM でクラスタ A1（65.5%，35.6%）が，えた学科は 200 時間として表示している．これは，

HC でクラスタ A2（60.5%）が例外的である．

エリアごとに最大値がさまざまであることの影響を排除するためである．エリア間の比較を可能にする❏❏コアユニットカバー率のクラスタ分析

とともに，グラフが小さくなりすぎないようにした．

• 全般に，コア時間数の少ないエリアや SE で，ク

たとえばソフトウェア工学のエリアでは，200 時間

ラスタの間に差がついている．コア時間の多いを超える学科が 2 校あることが分かる．AR エリア

CS 伝統的エリアではクラスタ間に差は少ない．

では総じてコアカバー率が高い．
図 -1 と図 -2 のそれぞれの最後の図は，すべてのエリアの合計を示す．エリアごとの学科数の分布の違いが表れている．

❏❏ 学科数分布の解析結果• クラスタ A0 は各エリアに対しておおむね平均的であり，SP エリアが低い (8.3%) ことを除けば平
均カバー率 59.0% である．
• クラスタ A1 は，平均カバー率 53.1% と 3 つの中では低く，特に NC，MR，SE，IM のカバー率が低い．一方 IS のカバー率はトップである．

• DS，PF，AL，AR，OS など「コアユニット時間• クラスタ A2 は平均カバー率が 70.2% であり，い数の大きいエリア」あるいは「CS で伝統的エリア」

ずれの分野も高いカバー率を示す．いわば CS 的

では，コアユニットカバー率は平均 60 〜 70%．

なクラスタだと言える．

分散は小さい．
• NC（ネットワークコンピューティング）ではコ
アユニットカバー率は 81% で高い．

図 -4 のマトリックスの行がエリア，列が大学（学科）を表し，その要素は各科目のコアのカバー率の• SE では 44% で低い．

値を示す．マトリックスの左側に科目，上側に大学• コアユニット時間数の小さいエリア HC，MR，（学科）に対してクラスタリングを行った結果をデン

GV，IS，SP では，学科間の差は大きい．

ドログラムで示している．クラスタリングについて
は，コアの一致率のベクトルのユークリッド距離を情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 20111021

DS (mean=60.5%, sd=23.4%)

PF (mean=71.3%, sd=16.3%)

AL (mean=63.4%, sd=21.6%)

AR (mean=76.2%, sd=16.7%)

OS (mean=69.1%, sd=20%)

NC (mean=81.6%, sd=21.8%)

DS

PF

AL

AR

OS

NC

PL (mean=51.4%, sd=24.8%)

HC (mean=47.4%, sd=42.5%)

MR (mean=47.8%, sd=36%)

GV (mean=66.9%, sd=40%)

IS (mean=69.4%, sd=36.6%)

IM (mean=57.6%, sd=29.8%)

PL

HC

MR

GV

IS

IM

SP (mean=45.2%, sd=34.5%)

SE (mean=44.9%, sd=24.9%)

CN (mean=0%, sd=0%)

TOTAL (mean=62.2%, sd=9.9%)

SP

SE

CN

総計

図 -1

コアカバー率の分布

DS hours (mean=57.4h, sd=27.6h)

PF hours (mean=59.7h, sd=32.3h)

AL hours (mean=30.6h, sd=22.8h)

AR hours (mean=70.5h, sd=37h)

OS hours (mean=31.8h, sd=18.8h)

NC hours (mean=51.1h, sd=40.8h)

DS

PF

AL

AR

OS

NC

PL hours (mean=47.8h, sd=26.4h)

HC hours (mean=21.8h, sd=38.4h)

MR hours (mean=18.1h, sd=21.5h)

GV hours (mean=28.9h, sd=28.8h)

IS hours (mean=51.2h, sd=54.3h)

IM hours (mean=26.7h, sd=16.3h)

PL

HC

MR

GV

IS

IM

SP hours (mean=20.9h, sd=20.9h)

SE hours (mean=37.3h, sd=50.2h)

SPSE1022 情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

CN hours (mean=55.8h, sd=41.7h) TOTAL hours (mean=609.7h, sd=244.2h)

CN

総計

図 -2

エリア総時間の分布シラバスに基づく理工系情報学科のカリキュラム調査

DS 離散構造

コア 41 時間PF

コア 38 時間

プログラミング基礎

AL アルゴリズム

コア 20 時間AR アーキテクチャと構成

コア 32 時間

OS オペレーティングシステム

コア 17 時間

NC ネットワークコンピューティング

コア 14 時間PL

コア 17 時間

プログラミング言語

HC ヒューマンコンピュータインタラクション

コア

8 時間

MR マルチメディア表現

コア

3 時間

グラフィックスとビジュアル・コンピュー
GV
ティング

コア

3 時間
5 時間

IS

インテリジェントシステム

コア

IM

情報管理

コア 14 時間SP

社会的視点と情報倫理

コア 11 時間SE

ソフトウェア工学

コア 32 時間

CN 計算科学と数値計算
総

コア

計

DS
SE

PF

SP

AL

IM

AR

20

A0(15)
A1(17)

0
IS

OS

GV

A2(17)

NC
MR

PL
HC

図 -3

コアカバー率によるクラスタリング（k=3）

0 時間

コア 255 時間
表 -1

エリア一覧

距離として，平均距離法による階層型クラスタリン

ループ，MR，GV さらに HC を加えたグループがグを実施した．デンドログラムは，枝の長さが距離存在するが，それらをまとめたグループが他と比較に対応し，短い枝で結ばれている科目（あるいは大的離れたグループを形成している．あと，DS と PL，学）ほど距離が短い，すなわち関係が強いことを示PF と AR のグループが併存している．CN，SE，IS

している．

はそれぞれ他と異なる傾向にあることが分かる．大エリアについては，AR と OS が非常に似た傾向

学間の関係もそうだが，コアのカバー率と実施時間

AL，NC の順に似た傾向のグルーにあり，さらに PF，数では，その傾向がかなり異なっていることが分プを形成する．また，DS と PL，IM と SE，GV とかる．

IS，MR と SP がそれぞれ似た傾向にある．DS とPL のグループと AR，OS，PF，AL，NC のグループに分けられるが，それらを合わせたものと，IM

調査の方法と SE のグループに分けられ，さらにそれらを合CS-BOK-J の各ユニットの内容つまりトピックが，わせたものが，GV と IS のグループに分けられる．

その学科においてカバーされている時間数を調べる．

CN は科目の中で特に特異な傾向を示していること

その結果として，その学科における，15 エリアそが分かる．このような階層関係が左側のデンドログ

れぞれに対する，コアユニットのカバー率と，総時ラムから読み取れる．大学（学科）についても同様に間数が得られる．コアカバー率は CS 系からの視点，

デンドログラムから階層関係（系統関係）
を見ること

総時間数は他系向きと言えるかもしれない．さらにができる．

クラスタ分析他によって，エリア間や学科間の類似

図 -5 は，同様にエリア総時間のデンドログラム

関係を調べる．

である．クラスタリングについては，時間数のベク

情報系の学科のシラバスを読んで，それぞれの科

トルのユークリッド距離を距離として，平均距離法

目の各回に教えている内容が J07 CS-BOK のどのユによる階層型クラスタリングを実施した．

ニットに対応するかを判定した．調査結果を記入す

エリアについては，OS と IM，次に MR と GV

る専用 Excel フォームを用意した．1 つの Excel ファが非常に似た傾向にあり，AL，OS，IM，SP のグ

イルが 1 つの学科に対応する．ファイルは複数の情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

1023

図 -4

コアカバー率によるデンドログラム

シートからなり，それぞれのシートが 1 つの科目に

図 -5

エリア総時間によるデンドログラム

行った．

対応する．シートの横軸は授業の回数で，第 1 回か学科で教えている科目は，基本的にすべて調査対ら第 15 回までのそれぞれに対応する．縦軸は J07

象とした．ただし，一般教養科目（学部共通科目とCS-BOK-J のユニットである．それぞれの回でどのしている大学が多い）に類する科目は除外した．語

ユニットの内容を教えているかを判定し，該当する学，物理，化学などの科目である．線形代数，統計，欄に印を付けるのが作業の主要部分である．

離散数学などの数学科目は，専門か一般教養か判断

理工系情報学科協議会の会員となっている学科が146 ある．これらの学科を調査対象と決め，CS 教に迷う場合があり，大学によって違う扱いになっていることがある．

育委員長名でシラバスの送付を依頼した．インター

今回はそれぞれの科目が学科の中でどのように扱

ネット形式のシラバスも多かったが，冊子の形でわれているかも無視した．具体的には，必修／選択は 57 の学科からシラバスの提供を受けることがでの別は無視したし，コース分けも無視した．後者は，きた．

1 つの学科の中に複数のコースを設け，特定のコー

冊子の形のシラバスを廃止してネット上でのアクスにしか対応しない科目を設ける場合である．

セスに限っている大学が最近は多いが，調査の作業
は冊子の方がやりやすい．ネット上のシラバスは，❏ クラスタ分析

科目名をキーとして検索する方式が多く，学科のカ

比率（コアカバー率，コア時間が 0 のために対象

リキュラムの全体像を把握しにくい．印付けの作業とならない CN を除く 14 種）と時間（15 エリア総時

そのものも冊子の方が短時間で終えられることが多間）の 2 種類の調査データについて，k-Means 法にい．このような理由から，今回の調査では冊子体のよりクラスタリングを行った．ここでは前者だけをシラバスを入手できた 57 学科の中から 49 学科を示す．この手法は対象データを排他的にグループ化

ランダムに選んで調査対象とした．57 学科すべてを行うための代表的なものであるが，グループ数（kを対象としなかったのはマンパワーの制約のためでと呼ぶ）はあらかじめアドホックに与える．初期値

ある．

は，データの中からランダムに k 個選ぶ．それぞれこれらの学科を CS 教育委員会の委員（および少のデータが k 個の代表値の中のどれに最も近いかを

数の専門家）にランダムに割り当て，それぞれが分判定し，その代表値のグループに入れる．こうして担作業の形で上記 Excel フォームへの記入作業をできたグループの重心を新たな代表値としてプロセ

1024 情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

シラバスに基づく理工系情報学科のカリキュラム調査

スを繰り返し，変化がなくなるまで続ける．
実際には k53 とし，各データは 14 次元のベクトルとして扱い，「近さ」をユークリッド距離で定義する．ここでは 15 エリアは独立であると仮定し，現
実に従属関係があっても因果性は想定しない．
得られたクラスタを解釈するために，いくつかの判断用語を設定する．個々のエリアごとに，「クラ
スタ間に差がある」とするのは，そのクラスタの重心値の差がクラスタ間で大きく違っているときであ3) 作業量は多いことと，基準およびシラバス一般に関する知識が必要．
今後の課題として次のことがある．
• CS を基準に用いることには当然だが長所と短所がある．
• データの複数チェックなど，精度や解析をより詳しく正確にする．
• 以下についての区別：科目の必修／選択，講義／
実習／実験，一般／専門科目．

る．そのエリアにおいて「バラつきが小さい」とは，差が大きいが標準偏差が小さい，つまり特異なクラ本稿は文献 3）からまとめたものである．シラバ

スタが存在する場合を示している．差も標準偏差もス提供に協力いただいた学科および調査協力者の大きいエリアはまとまりが悪く特徴を抽出しにくい

方々に厚く謝意を表する．

（クラスタを抽出しにくい）ことを意味する．差が小さいときは標準偏差にかかわらず特徴差がないと考えられる．
この分析では，クラスタリングの結果を解釈するために，各クラスタ重心を比較し，エリアのカバー
率の最大最小の差が 15 ％以内であれば当該エリアで差は生じていないとする．差が大きいとき当該エリア内で 15 ％以内の標準偏差であればバラツキが大きく，5％以内なら小さいとする．

結果と今後
大学学科の教育内容の調査はこれまで少なく，それもアンケートの部分的な結果によるものがほとん

参考文献
1） 情報処理学会カリキュラム標準コンピュータ科学 J07-CS 報告書，151p.（2009 年 1 月 20 日）．http://www.ipsj.or.jp/12kyoiku/

J07/20090407/J07_Report-200902/4/J07-CS_report-20090120.
pdf2） 疋田：情報専門学科カリキュラム標準「J07」：コンピュータ
科学領域（J07-CS），情報処理，Vol.49, No.7，pp.728-735 (July
2008)．
http://www.ipsj.or.jp/12kyoiku/J07/20090407/J07_Report200902/4/IPSJ-MGN4907_J07_CS-200806.pdf
3） 石畑 清，大岩 元，角田博保，清水謙多郎，玉井哲雄，長崎等，中里秀則，中谷多哉子，疋田輝雄，三浦孝夫，箕原辰夫，和田耕一，渡辺 治：理工系情報学科の授業内容分布のシラバ
スによる調査（中間報告），情報処理学会情報教育シンポジウ
ム SSS2010, pp.139-149．
4） The Joint Task Force on Computing Curricula : Computing
Curricula 2001 : Computer Science, Final Report, IEEE Computer
Society, ACM (Dec. 15, 2001). http://www.acm.org/education/
education/education/curric_vols/cc2001.pdf
5） Computer Science Curriculum 2008 : An Interim Revision of CS
2001, Report from the Interim Review Task Force, ACM, IEEE
Computer Society (Dec. 2008). http://www.acm.org//education/
curricula/ComputerScience2008.pdf（2011 年 4 月 2 日受付）

どだったと思われる．シラバスによる調査は，実際の授業内容の実地調査には劣るが，アンケートよりは正確である．ただし 1 学科あたりの調査は，大学カリキュラムに関する一般的知識と知識体系 CS-

BOK-J に通じた調査者による，4 〜 5 時間程度の作業を要する．
つまり今回の調査の特徴は次の 3 点である．

1) アンケートでなくて，シラバスに基づく調査という新手法．定量的．

疋田輝雄（正会員） hikita@cs.meiji.ac.jp
1970 年東京大学卒業．東京大学，東京都立大学を経て，1989 年から明治大学理工学部情報科学科教授．計算理論，Web 技術等に興味を持っている．2003 年から 2010 年まで本会コンピュータ科学教育委員会委員長．著書は「コンパイラの理論と実現」（共立出版）など．「情報科学こんせぷつ」（朝倉書店）編集．
石畑清（正会員） ishihata@cs.meiji.ac.jp
1974 年東京大学理学部物理学科卒業．東京大学を経て，明治大学
理工学部教授．言語を中心として，プログラミング全般に興味を持つ．

2) 結果は中間結果だが，ある程度予想通りのもの．

情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

1025

解説

大学におけるスマートフォンの活用事例
伊藤 一成

青山学院大学社会情報学部

大学名

モバイルネット社会の到来
筆者が所属する青山学院大学社会情報学部では，2009 年 5 月全国に先駆けて所属する全教員，学生にスマートフォンの代表格である iPhone を配布した．
「ICT の体感的理解，情報感度の向上」や「モバイルネット社会におけるライフスタイルやコミュニ2011 年度現在，学部所属の 1 ～ 4 年
生約 960 名が iPhone を所有．

横浜商科大学2010 年度約 1600 人の全学生・教職員に iPhone を無償貸与．
大学敷地内に無線 LAN 環境を整備．

共愛学園
前橋国際大学2010 年度より全学生・教職員に iPod
Touch を配布．学内情報提供や履修登愛知東邦大学ティの調査」を通じてモバイルネット社会で活躍できる人材を育成することが主目的である．その後いくつかの教育機関でも一斉導入の試みが見られた．

2011 年度からは学科単位での iPad の教育利活用も始まる．表 -1 に一斉導入の事例をまとめた．

概要

青山学院大学
社会情報学部

録などの幅広い用途で活用．

2011 年度新入生全員に iPod Touch を配布．オープンソースの e- ポートフォ

リオをカスタマイズし運用．
名古屋文理大学
情報文化学部情報メディア学科2011 年度より iPad の学科運用開始．
以前より学生有志が i デバイス関係の1）
アプリを多数開発 ．

武蔵野学院大学

2011 年度より iPad の全学運用開始．

大谷大学文学部
人文情報学科2011 年度より iPad の学科運用開始．

この間 iOS に続き，他キャリアからも Android を

表 -1

スマートデバイスの一斉配布事例

搭載したスマートフォンが続々と登場した．学生側の機種選択の幅が広がったことで，学生個人の購入を資金面からサポートする推奨スマートフォン制度

フォンでいつでも閲覧できる仕組みを構築しているを開始している大学もある．

3）．他大学と単位互換を設定しても大学間の行き来

スマートフォンの爆発的普及を見据えた各機関に時間がかかることや，遠隔講義を実施しても時間の対応もいたるところで聞こえてくるようになっ

割や開講時期が合わないという問題を克服するためた．京都大学情報教育研究センターでは，情報科学

である．

関連の授業を中心に授業配信している．単なる配信ではなく，講義映像と授業スライドを同期し，さらにそれらを好みのレイアウトでオーバレイ表示でき
2）

実践事例

る専用アプリケーションを開発している ．履修者

授業資料の配布・閲覧，授業収録動画の配信・閲に隙間時間を有効に活用してもらい，併せてアノ

覧，e-Learning の活用，授業時アンケート，クリッ

テーション機能によって教員へのフィードバックをカーなどは，これまでにも専用端末や携帯型ゲーム

促す効果を期待している．高等教育コンソーシアム

機を端末として多くの教育機関で取り組みがなされ

信州では，協定大学全体で収録した講義をスマートてきた．本学部では加えて，スマートフォンの機能

1026 情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

大学におけるスマートフォンの活用事例

性を活かした授業を実践している．

❏ オープンスタンダードな Web 技術によるコンテンツ作成技法の習得
スマートフォンは従来の携帯電話と異なり，PC
用ブラウザと同等のレンダリングエンジンを搭載している．つまりネイティブアプリケーションだ（1）範囲を選択する（必要な場合）（2）左下のボタンを押して手書き入力モードにする（3）手書きで送出したい
文字を描く（4）送信され，資料閲覧
モードに戻る

けでなく Web アプリケーションも動作するのが特徴である．これまで HTML（HyperText Markup

Language）を学ぶ授業は，タグによるデータ構造や情報発信技法が主たる学習目標であり，PC での閲覧を前提としてきた．一方 Web 制作の現場ではコンテンツプロバイダを中心にマルチデバイスに

図 -1

ジェスチャ送出手順

対応したコンテンツ作りをするのが本流になって4）きている．そこで，HTML Slidyを採用してみた．

HTML Slidy は WWW で利用される技術の標準化

これまで，専用の端末や高価な専用サーバを必要と団体「W3C」が開発したスライドコンテンツと関連するなど運用上の問題からなかなか普及してこな

ツールの総称である．Web ページに適用するスタ

かった．本システムの最大の特徴は，講義資料を閲

イルシートを変更するだけで，プレゼンテーション

覧しながら，手書き入力によってジェスチャを送出

コンテンツや印刷用フォーマットに変換できる．さする点にある．手順を図 -1 に示す．

らにデバイスの操作特性や，同一デバイスの場合で

「○」，
「×」，
「？」，
送出できる文字は「A」から「D」，

も環境や状況，用途に応じても適用するスタイル「！」の 8 種類である．文字の大きさ，書き順，書く

シートを自動的に切り替えることで，スマートフォ

方向が異なっても認識されるようになっている．まンやタブレットに最適化されたビューや操作性を提た資料の一部を範囲選択できるので，理解できない

供できることを体感してもらう．加工容易なデータ

部分や感心した部分を指定してジェスチャを送出で形式でコンテンツを作成する意義について学ぶのがきる．つまり教員の発話内容と教材中の記載内容の授業のねらいである．

両者に同一操作でリアクションできる．

❏ 対話的な授業を支援するためのシステムの❏ PC 実習室での授業

実装

PC 実習室での授業では実習アプリケーションに

前節の実践は，スマートフォンならではの Web

加えて，講義資料提示や検索用のウィンドウを切り

アプリケーションを学生自らが開発する足掛かりと替えながら作業しなければならない．そこでスマー

なればという思惑があった．実際に学生と共同で手トフォンを教示デバイスとして利用することとした．

書き文字入力によるクリッカーシステムを実装でき

筆者は 2009 年よりビジュアルプログラミング環境

た．クリッカーとはテレビのリモコンのようなボタ

Scratch を授業に取り入れている．筆者の Scratch をンが複数ある端末のことをいう．学生からのレスポ用いた取り組みについては，文献 5）を参照された

ンスはリアルタイムに集計されスクリーン上に提示

い．スマートフォンから授業資料，模範解答の画像

される．一方的な講義ではなく，学生の意見を取り表示，課題実行例の動画表示など，さまざまなメ

入れながら対話的に授業を進めていくことができる．

ディア形式の教示コンテンツを HTML5 形式で提情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011

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図 -2

スマートフォンを教示用デバイスとして活用

図 -3

オープンスペースでの学習風景供している．アプリケーションを全画面表示し，スず意識させている．テーマごとに改善点や使用の是

マートフォンより教示を受けながら，本来と同じ操

非まで学生に判断してもらうことを心がけた．

作手順に沿って実習できる（図 -2 参照）．スマート
フォンは常時持ち歩くので，授業外の隙間時間を活用した予復習も喚起される．

主体的な学びへの転換

授業後アンケートで，教示コンテンツをどの媒体

2009 年の導入当初はアプリケーションやサービで閲覧したいかを尋ねたところ，予想どおりスマースも非常に少なく，戸惑うことも多かった．導入やトフォンより PC や紙媒体での閲覧を希望する受講

運用上留意すべき点は，目的や組織によって異なる

生も一定数いた．個々の学習者が自ら好む方法で授ので一概には言えないが，無下に特定のシステムや業に臨める工夫が求められる．

サービスに固執して学生を束縛するのではなく，学生の主体的な学びや管理を促すような舵取りが望ま❏ オープンスペースでの授業

れる．Dropbox, Evernote などオンラインストレー

所属ゼミ生全員に 2010 年後期より iPad を 1 人 1ジの登場で，学生は配布した授業資料やカメラで台貸与し，輪講をオープンスペースで行っている．

撮った写真を自由にカテゴライズして管理できるよ

輪講では学生たちが，スマートフォンも含め資料提うになった．Twitter や Facebook などのソーシャル

示用，プログラミング用，画像作成用など，それぞサービスによって，既存の学部やコミュニティの枠

れのデバイスの役割，配置を考えながら進行する．

を超えたつながりが形成され，さまざまな観点から学習風景を図 -3 に示す．

の情報が簡単に収集できるようになった．iTunes U,

学生間の教え合いが促進される効果や，オープン

OpenCourseWare（OCW），TED などオープンな教

スペースの場合さらに周りの学生の関心を引くので，

育コンテンツに学生が簡単にいつでもリーチできる

学生に対して場馴れさせる効果もあった．大学以外

ようになった．

でのスペース（喫茶店など）や移動中でも，自然と環

つまり通常の対面型講義や大学が用意したネット

境や状況に応じて使用するデバイスを選定し，活動

ワーク・システムインフラに依存した大学完全主導できる能力を養う．

のキャンパスライフで必ずしもなくなってきている

ただし同時にデバイスをいかに使いこなすだけではなく，デバイスの機能的限界や弊害についても必1028 情報処理 Vol.52 No.8 Aug. 2011のである．
一点，時間軸を持つ教材，つまり動画，音声やそ大学におけるスマートフォンの活用事例

れに準ずるインタラクティブコンテンツのモバイしているゆえにできる内容なのかが問われていくだ

ル視聴に関しては一層の検討を要する．たとえばろう．そのため個々の教員が専門性を活かして新し

90 分の講義動画をモバイルでも閲覧可能なようにい授業をデザインする．分野や所属が異なる教員や

フォーマット変換し，提供しただけでは十分な効果

組織間が，スマートフォンをキーに連携する．さらは得られない．モバイルコンテンツは PC 上と異なに「学生の主体的な学び」を阻害しない形式で組織やる学習環境や視聴時間制約が想定されるからである．

教員がゆるやかにサポートできる体制をつくること

ピンポイント視聴やダイジェスト視聴など呼び水的が重要である．そのためには急激な社会構造の変化な視聴を可能とする仕組みが必要である．たとえの中で，コンテンツ，システム，学習環境，人と組

ば，iUniv（http://iuniv.tv/）は，OCW をはじめとす織が柔軟に適応できる体制作りが必要である．当面

る動画コンテンツ中の特定時間範囲に対して，ソーは従来の携帯電話も同時にサポートしての運用とな

シャルサービスと連携したコメントやメタデータをろうが，技術的に難しい話ではない．

付与してコンテンツを豊饒化できる仕組みである．

本稿で紹介した授業実践の風景，教材，解説は筆

ショット検索・再生機能を有する．同様の研究は多者 Web ページ（http://sw.si.aoyama.ac.jp/）に掲載してく存在したが，これまではメタデータ付与に係るイある．参照いただければ幸いである．

ンセンティブの問題と対象コンテンツ量の問題から実運用が難しかった．学びのスタイル自体を変える可能性を秘めており注目される．
また，オープンソース LMS（Learning Manage-

ment System） の 動 向 に も 目 が 離 せ な い． 代 表 格
Moodle（http://moodle.org/）のスマートフォン対応も進められている．スマートフォンを用いたモバイ
ルラーニングの普及に大きく寄与するであろう．迅

参考文献
1） 長谷川聡，佐原 理，長谷川旭：タブレット端末の教育利用─
名古屋文理大学における iPad 導入，ヒューマンインタフェー
ス学会誌，Vol.12，No.4, pp.245-252 (2010).
2） 中村聡史，稲葉利江子，前川佳一，浅野泰仁，木村欣司，矢作日出樹，山肩洋子，田中克己：iTouchLecture : モバイル講義映
像・教材視聴システムの実現，情報教育研究集会 (2010).
3） 高等教育コンソーシアム信州 : http://www.c-snet.jp/
4） W3C Slide tools: http://www.w3.org/Talks/Tools/5） 伊藤一成：プログラミング，何をどう教えているか : Scratchを用いた授業実践報告，情報処理，Vol.52，No.1，pp.111-113(Jan. 2011).
（2011 年 4 月 12 日受付）

速かつ臨機応変にカスタマイズできることが重要で，今後オープンソースソフトウェアを用いた運用が主流になっていくと考えている．

柔軟に対応できる体制作り
スマートフォンを活用した授業実践を中心に解説した．今後対面式の講義や実習は，場と時間を共有

伊藤一成 kaz@si.aoyama.ac.jp
2005 年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程修了．博士（工学）．青山学院大学理工学部助手，助教，同社会情報学部助教を経て現在同学部准教授．メディア情報処理に関する研究に従事．

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