Vol.120

CON T E N T S【コラム】高校教科「情報」，中高年には「隔世の感」…杉本 貢【解説】全国大会イベント「2025 年実施の大学情報入試への展望」の報告…小宮 常康・佐藤 喬【解説】学習履歴データの標準化技法─ Experience API（xAPI）編─…古川 雅子

COLUMN基 応専 般

高校教科「情報」，中高年には「隔世の感」

どれだけの保護者が，この教科書を読んだことがあるのだろうか．高校の教科「情報」だ．2025 年の大学入学共通テストに追加されると，高校の教育現場は大きく変わる．私自身，教科「情報」の取材を始めたとき，買い求めた教科書の内容の濃さに驚いた．
地元の高校で PTA 役員をしている知人に尋ねた．IT エンジニアの彼も「本格的にプログラミングをしているところがあるとは．最近はコンピュータの授業がある，くらいの認識しかなかった」という．
共通テストで「情報」を受験するのは，2021 年春に中学 3 年生になった生徒からだ．小学生の息子を持つ別のエンジニアには，大学入試センターが公表したサンプル問題を見てもらった．「小学校でプログラミングの基礎は学んでいるが，高校では実際にプログラムを書く力をつけないと解けないだろう」という．疑似言語を使った問題などはそうだろうと思った．
共通教科「情報」の教科書は現在，「社会と情報」と，プログラミングなどを盛り込んだ「情報の科学」がある．
先に書いた「驚いた」教科書は「情報の科学」．ネットワークアドレスなど，技術系ではない親世代には馴染みのない，数々の言葉がある．
まだ入試科目でないからか，現状では保護者の関心は薄そうだ．授業を見てもらう学校開放日．ある高校の「情報」の授業には参観する保護者の姿はほとんどなかった．
今後，「情報」の入試が現実味を帯びれば，否応なく関心が高まるだろう．教科書を開き，私同様「驚く」保護者は少なくないのではないだろうか．自分たちの受けた高校教育とは隔世の感があるからだ．
教科書の内容は，学会誌の読者の皆さんはご存知と思い，割愛する．ここで，私がなぜ教科「情報」の取材を始めたか，を語ろう．
情報技術にかかわったのは 15 年ほど前．記者からデジタルメディア部門に異動になり，サイト構築などで外部のエンジニアとやりとりするようになった．ところが，飛び交う専門用語が理解できず，悔しい思いを重ね，自然と関心を持った．定年後，通信制のサイバー大学 IT 総合学部に編入した．学び直したかったからだ．おかげで先のサンプル問題も満点にはほど遠いが，なんとか解けた．教科「情報」が充実すれば，若年層のリテラシーは一気に向上するだろう．逆に気になったのが一般社会人との格差．教科書は，国民全体の底上げも課題と感じさせてくれた．

杉本貢（元中国新聞編集委員） sugimoto3207@gmail.com

中央大学法学部を卒業し 1981 年，中国新聞社（本社・広島市）入社．報道部記者，メディア開発部長，経済部長，編集局次長などを経て定年後から 2021 年 3 月末まで編集委員．

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます .

情報処理 Vol.62 No.9 Sep. 2021489

基 応
専 般ARTICLE

全国大会イベント「2025 年実施の大学情報入試への展望」の報告
小宮常康

電気通信大学佐藤 喬

東京都立産業技術高等専門学校

イベント企画「2025 年実施の大学情報入試への展望」の概要

人のための CS に変わり（コンピュータが特別なもの

高校では 2022 年度から必履修科目「情報 I」の学習

ンピュータを良くするための学問であるかのようなが始まり，情報教育の充実が図られる．それに基づ

ところがあった），社会受容性や信頼性，悪用されず，いて大学入学共通テスト「情報」が加わる方針が示さ

良い使われ方は何かなど，そういうことまで CS のれている．そこで，本会第 83 回全国大会で開催さ学問の中で，あるいは教育の中で考えていかなけれれたイベント企画「2025 年実施の大学情報入試へのばいけないことになる．

だった時代の CS は，自分たち CS 研究者が使うコ展望」（2021 年 3 月 20 日にオンライン開催，全体司それに従って 20 年ぶりに IT 基本法から何から全会は國學院大学の高橋尚子氏）では，情報教育と情部変える準備をしてきている（デジタル改革関連法

報入試について，これまでの動向と最新情報を提供

案）．根本的な概念の一部が 20 年前と変わっている

し，これからの大学情報入試へ向けた展望を議論しものもあり（オープンで透明で国民への説明責任をた．本稿では，本イベントについて報告する．

果たして，すべての人がアクセスでき，安全，ロバ

なお本イベントの模様はニコニコ動画で閲覧でき
1）

ストで，社会課題を解決する基盤であり，国際貢献るほか，講演内容を文字起こししたページ もある．

もして人に優しいディジタル化），インフラを整備しまず 6 名による講演があった．

ようという価値観だけではなく，人間を中心とした価値の提案も強力に加えている．

講演 1「『情報』入試導入の必然性」

20 年ぶりに変わる IT 基本法☆1の元の提案では，講演者：村井 純氏（慶應義塾大学，デジタル改革関情報アクセシビリティ，置いてきぼりをつくらない，連法案ワーキンググループ座長）

テクノロジーの善用を理念とした．
「置いてきぼり

世 界 中 で デ ジ タ ル ト ラ ン ス フ ォ ー メ ー ショ ンをつくらない」の意味は，全員に（先に述べた新しい）（DX）が急激に起こっている．日本では，2016 年にCS を分かってもらうには得意な人が不得意な人を官民データ活用推進基本法ができ，ディジタルデー支える社会でなければ無理ということだ．つまり，タをきちんと使っていこうとなった．この「ディジタ

自分が力をつけるだけの学習ではなく，自分の持っルデータ」には，コンピュータから発生する計算結果ている理解で他人に支えられるような情報教育をしだけでなく，センサのデータや位置情報等あらゆるなければならない．

データを含み，あるいはそこにもっと別の技術が重なってくる．すべての人がディジタルデータを使う
時代では，コンピュータサイエンス（CS）はすべての☆1

デジタル社会形成基本法のこと．2021 年 5 月 12 日に成立．執行は今年（2021 年）の 9 月．

-【解説】全国大会イベント「2025 年実施の大学情報入試への展望」の報告 -490

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講演２「大学情報入試動向と情報処理学会の活礎として，社会学，経済学，経営学などの分野を融動履歴」

合する，いわゆる学際の教育と研究をしており，グ

講演者：筧 捷彦氏
（東京通信大学，情報処理学会情ローバル言語として英語はもちろん，情報も必要だ

報入試委員会委員長）と考えている．そのため，入試の範囲に，数学 B に筧氏から紹介された，情報入試の動向と情報入試含まれていたプログラミングを入れた．多くの大学委員会による本会としての取り組みを表 -1 と表 -2

では，数学 B のプログラミングを入試の範囲からに挙げる．表 -2 は「共通テストに新教科『情報』」の除いていたため，当初はさまざまな意見が寄せられニュース報道（朝日新聞 2020 年 10 月 22 日）を受けたが，徐々に浸透していった．問題の構成は，大問てからの活動である．

3 題で，大問 1 が小問群，大問 2 がプログラミングすべてが順調に進めば（過去の歴史を踏まえると）の問題，大問 3 がシミュレーションの問題としてい次のように進むだろう．

る．基本的なスタンスとして，各社から出版されて• 今年度中に大学入試センターから具体的案提示いる教科書に載っている内容のみで構成し，教科書• それを受けて文部科学省が 2021 年 6 月〜 8 月頃に載っていない内容は出題しない．に実施方針を提示

現在，情報科目の受験者数は，ほかの科目と比べて• 2022 年 4 月からは全生徒が情報 I を学び始める

極端に少ない．大学入学共通テストで情報が導入さ• 大学は 2022 年中には共通テスト適用の具体案をれ，それに伴って情報科目の受験者数も増えることを公表• 2025 年 1 月に共通テスト実施期待している．高校での情報科目の授業を Microsoft
Office 製品を使うような内容だけではなく，もっと教科書の内容に沿ったものにしていただけると，駒澤

講演３「大学情報入試の舞台裏」
講演者：平井辰典氏・吉田尚史氏（駒澤大学）
グローバル・メディア・スタディーズ（GMS）学部
を 2006 年に設置した当時は，2 科目受験を実施しており，必修科目は英語，選択科目は国語，世界史，数学としていた．GMS 学部では，英語と情報を基
表 -1

本会の取り組み• 大学入試センター試験での「情報」出題の提言，未来投資会議の議論における，大学入学共通テストに情報を入れる方針に賛成する意見の表明など• 2003 年の教科「情報」設置以来，毎年秋に『高校教科「情報」シンポジウム』（ジョーシン）を開催• 2022 年から実施される情報 I（全員が必履修）の指導要領の 4 分野に対応した入試問題の試案を作って紹介• 大学入学者選抜における評価手法の委託研究（2016 〜 2018 年，文部科学省）の「情報」ユニット（大阪大学が受託）を東京大学とともにサポート

大学の情報入試の問題にも取り組みやすくなると思われる．また，近年教科書のバリエーションが増え
表 -2

ニュース報道以降の活動• 試作問題が大学入試センターから配布された（改善点は残るものの）のでそれを早速検討し，4 分野を満遍なくカバーした適切な出題だと思う，という意見を表明• こうした動きを広く知ってもらう活動を展開-「コンピュータと教育研究会」の 158 回目の特別セッション（一般公開）- 2021 年 8 月に開かれる FIT2021（第 20 回情報科学技術フォーラム）で同様の公開セッションを企画中• 本会からの発信の仕組みも活用-「情報入試委員会は『情報入試』をこう考え2）ます」というコラムページ を作成（さまざまな意見や疑問に対する当委員会の考えを紹介）- 本会の note の中で情報入試問題の例題を取3）り上げて解説

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たことにより，どの教科書にも載っている共通項がは，情報関連企業や大学，研究機関など，さまざ狭まってきているため，出題パターンを増やすためまな方からの応援をいただいて，教科「情報」の分にも絶対教えなければならない内容が増えることが野が充実することが，日本の発展に寄与するので好ましいと考えている．今後の学習指導要領改訂にはないかと考えている．そして，高校生がさまざついては，教科書の内容を勉強していれば解けるよ

まな方のサポートをできるように育てていくこと

うな問題を出題する方針を維持して対応する．

が，高校の教員に求められているのではないかと思う．今回の情報入試が，スムーズに進んでもらえ

講演４「情報入試への展望～高校からの期待～」ることを期待している．

講演者：福原利信氏（都立立川高等学校，東京都高等講演５「大学情報入試の社会実装において大切

学校情報教育研究会副会長）

なこと」

情報入試のスタートは，「ものさし」が導入されることだと考えている．これまでの 20 年間，諸先輩方が講演者：井上創造氏（九州工業大学，大学入試セン

教科「情報」について努力をされてきた．ただし，学ター試験「情報関係基礎」の元作題委員）

習指導要領を改訂して，教える内容を示しても，そ情報入試は，高校生も先生も不安だと思う．
「情報れを測る「ものさし」
がなかったため，教科「情報」を教（何を問い関係基礎」 の問題を作る側も不安だった

える先生方は，目の前の生徒の興味・関心のある分野，たいか誰も知らない状況だったため）．

☆2

または先生方の得意とする分野に時間をかけて教え

情報関係基礎の問題で，予想より点数が良い問題がられていたのではないかと思う．情報入試がスタートあった．多分，（ハフマン符号化の問題であるが「ドレすると，学習指導要領の内容をどれだけ理解し，定ミ」の曲の問題としたため）とっつきやすかったためと着しているかを測る，1 つの手段が私たちに示される思われる．情報が苦手な人はアレルギーがあるだけで，のだと思う．ただ，情報入試が生徒の理解や定着をとっつきやすさが大事なのだと思う．思考力の問題は測る万能の「ものさし」ではない．なぜなら，ペーパーいくらでもとっつきやすくできるが，知識の問題はそテストでは測ることができない学習内容もあるかられができない．とっつきやすく感じない原因には，知だ．作品を作成したり，実習で身に付けた実践力を識の不足もある（よって知識も大事だ）．
情報分野は内向きにやっていること（楽しんでいる

授業内で評価することもとても重要である．
4 年後に共通テストに情報が入るが，この 4 年こと）がいつの間にか外向きに役に立つことがある分間で少しでもできることを 4 つ提案する．1 つ目は，野なので，ぜひ楽しそうに教育・研究をやってほしい．

情報科の先生方が集まる研究会が全国的に組織されて，全国大会に参加される先生方が増え，情報

講演６「多くの大学で情報入試が実施されるた交換がより活発に行われてほしいという希望であめに─初等・中等教育の視点から─」る．2 つ目は，「情報」の部活動の振興で，高等学講演者：村松浩幸氏（信州大学，日本産業技術教育学

校文化連盟に「情報」が新設され，部活動が盛んに会会長）
情報入試から先を広げていくためには，その前段なってほしいと思っている．3 つ目は，教員の定数についてである．情報が共通テストに入り，これまで以上に内容が問われるようになる中で，専任教員を配置できるような，新たな制度，または特別な措置などがあるとよいと思っている．最後☆2

1997 年から続くセンター試験／共通テストの科目「情報関係基礎」（2025 年に教科「情報」が採用されれば廃止予定）の問題には，共通テストの教科「情報」の試作問題と類似するものもあり，情報関係基礎の過去問も参考になるだろう．マークシート方式ながら，思考力を問う良問が出題されてきたことがよく分かる．過去問は，情報入試委員会2）によるアーカイブ に豊富に揃っている．

-【解説】全国大会イベント「2025 年実施の大学情報入試への展望」の報告 -492

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階である小学校〜高校までの情報教育が大事である．

では成り立たない．知識だけを問うとなるとどこ中学校の技術・家庭の技術分野の 1 つが情報の技の大学も受け入れないと思う．どちらもうまく取術．中心的な内容は，「ネットワークを利用した双方り入れたデザイン，出題の仕方，範囲の選び方が向性のあるコンテンツのプログラミング」と「計測・大事．

制御のプログラミング」であり，すべての中学生が学村井

アドミッションポリシーから言えば，受け入ぶ．後者は 10 年前から必修化されており，実は世れ側が決めること．アドミッションポリシーで決界に先駆けている．単にプログラムを作るだけでなめていけばよい．

く，身の回りや社会の問題解決に軸を据えている．

福原 （高校としては）しっかりと教科書の内容を勉

小・中学校では，「GIGA スクール構想」により，強していれば共通テストである程度の点数が取れ

1 人 1 台の端末でネットワーク環境も整備されつつるように学習指導要領から出していただきたい．

ある．一方で，授業展開が難しく授業時間数が少な多くの人が学ぼうと思ってくれて，情報が好きない問題がある．小中高校ごとにやるのでは限界があ子が増えるとよいと思っている．

る．それを越えてお互いを支え合い，その軸に本会をはじめ関係諸学会，産学官と連携することが大事

辰己

高校入試に情報がないのはなぜ？

である．

村松

いろいろな教科の入試問題を見ると，情報を読み解く問題が非常に増えている．いろいろな情報源にあたって考えるような，いわゆる PISA

パネル討論

☆3型の問題が増えてきているので，情報という科目

放送大学の辰己丈夫氏の司会のもと，先の登壇者として設計できたらベストではあるが，情報教育のうちの井上氏，村松氏，村井氏，福原氏の 4 名でとか情報活用能力が非常に大事だという認識が少行われた．以下では特に興味深かった話題についてしずつ広まっていくように思う．

紹介する（図 -1）．

村井

複数の高校をクロスアポイントメントで回る

ようなことは可能か？ そのような形で高校の情辰己

教科書に載っている問題，高い思考力を問う

報の教師を県で共有すると情報教育のために良い問題，どっちを取るべき？
井上

思考力を問う問題でいいのであればたぶんどことは起こるか？
福原

この大学も採用すると思うが，実際にはそれだけ

1 つの学校にたとえば 8 時間しか授業がなくても，8 時間でいいから専任の先生を付けるべきだ．その方がいいことが起こる．それ以外の時間が，たとえば 18 時間持つなら，あとの 10 時間
はほかの教科をサポートしたりとか，生徒のことを見たりとか，研究を進めたりとかそういうことができるので．持ち時間が少ないからその学校に専任がいないという仕組みをなくす方が先．
辰己

多くの大学で情報を入試の評価対象に加えるにはそれぞれの立場で何ができると思われるか？
図 -1

パネル討論の様子☆3OECD 生徒の学習到達度調査．

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村井 欲しい学生を教育するカリキュラムを大学である．この話題は今回のイベントではあまり取り扱用意するのか，それとも高校で担ってその力をわれなかったが，それに関しては情報科の教員であ持ってくることを期待するのか，これが入試のコる井手氏による記事 を参照されたい．

4）

ントロールになるはず．どんな人が欲しいかとい

たしかに課題はいろいろとあるだろうが，大学情う議論が熟すことこそ入試に対するバイアスがか

報入試が導入されれば小中〜高大〜社会間の相互作かることだと，大学の教員はそういう考え方をす用が強く働き，各方面で情報への取り組みの加速がべき．

期待できるのではなかろうか．日本の情報に関する高校の情報の授業がやりたい放題だった 20

力が向上することを願う．その結果として，若い人年間が，情報入試が始まることである程度終わるたちの進む道の選択肢として情報分野の存在感が増のではないか．共通テストを受けない高校生も含してくれたらと思う．

め，いろんな子たちに良い影響がでてくると思う．

参考文献
1） 河合塾キミのミライ発見：情報処理学会第 83 回全国大会イベ
ント企画「2025 年実施の大学情報入試への展望」，
https://www.wakuwaku-catch.net/kouen210401/「資料」，
2） 情報処理学会情報入試委員会
https://sites.google.com/a.ipsj.or.jp/ipsjjn/resources「情報」の入学試験問題って？，
3） 情報入試委員会：教科
https://note.com/ipsj/n/n81737ef872ec
4） 井手広康：大学入学共通テスト「情報」試作問題に対する教育現場の想い，情報処理，Vol.62, No.5, pp.254-257 (May 2021)．
（2021 年 5 月 31 日受付）

福原

村井 どういう領域の知識を複合的にどういう力をつけてもらいたいか，その辺りの議論をし続けることが重要．その場が，本会などで必要だ．
村井き内閣総理大臣がトップのデジタル庁がで☆4，ディジタル化を加速する仕掛けができる．

少なくとも COVID 禍での DX を思うと，ビジョンや夢は捨てたらいけないという思いがある．こういう機会にやらなければいけない．2021 年はみんなで議論をして体制を作り広げるときだ．

小宮常康（正会員） komiya@spa.is.uec.ac.jp

大学情報入試の不安と期待1991 年豊橋技術科学大学工学部情報工学課程卒業．1996 年同大学院工学研究科システム情報工学専攻博士課程修了．博士（工学）．現在，電気通信大学大学院准教授．

高校で情報をどのように教えるかや，情報を教え佐藤る教員の専門性など，高校の教育現場状況の懸念も☆4

設置法が 2021 年 5 月 12 日に成立．

喬（正会員） tsato@metro-cit.ac.jp

2000 年電気通信大学電気通信学部情報工学科卒業．2014 年同大学院
情報システム学研究科情報システム基盤学専攻修了．博士（工学）．現在，東京都立産業技術高等専門学校准教授．

-【解説】全国大会イベント「2025 年実施の大学情報入試への展望」の報告 -494

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基 応専 般ARTICLE

学習履歴データの標準化技法
─ Experience API（xAPI）編─
古川雅子

国立情報学研究所

教育のオンライン化て大量の学習履歴データを集められるようになった2011 年頃から，LMS の学習履歴データに関心を持

大規模公開オンライン講座（Massive Open Online

つ研究者が多くなりました．そして，これらのデー

Course, MOOC）は，対象者を限定せず誰でも大学タを手掛かりに学習行動の分析を行うラーニングア

レベルの教育が受講可能なオンラインコースとして，ナリティクスという研究分野が注目されるようにな世界各地でサービスが提供され，広く社会から支持りました．

を得ています．MOOC の代表的なプラットフォーム

しかしながら，蓄積した学習履歴データを大規である Coursera や edX への登録者数合計は 3,000

模に分析することや共有して共同研究を行うこと万人以上に達しており，社会全体に大学レベルの教は， 実 際 に は そ れ ほ ど 容 易 な こ と で は あ り ま せ

育機会を提供することに貢献しています．国内におん．MOOC の場合は各プラットフォームが独自でいても 2013 年に JMOOC がサービスを開始し，学定義した形式でデータを格納しているため，異なる習者数は 100 万人を超えています．このようなオン

MOOC のプラットフォームのデータをそのまま統ラインの教育システムでは，学習者が LMS を利用合することはできません．LMS の場合も，Moodle，することによって，学習行動のログが LMS 側のデー

Blackboard，Canvas, Sakai，その他独自開発製品等々，タベースに自動的に蓄積されていきます．また，大複数の種類が存在していて，それぞれが異なる形式学をはじめとした高等教育機関でも，学習管理シスでログデータを蓄積しています．また，たとえ同じテム（LMS）の導入が進んでいます．

種類の LMS であってもバージョンが違うせいで形たとえば，LMS を使って学習している学生 A さ式が異なることもあります．

んが B という教材を閲覧したとすると，「学生 A が教材 B を閲覧した」という学習履歴データ（学習ログ）がサーバに登録されます．ほかにも，動画を見学習ログ

た，小テストを受けた，課題を提出した等々，学習

インターネット者がシステムにアクセスするたびにその履歴データがデータベースに登録されていきます．このような
教材

学習履歴データを分析することで，学習行動の可視

X年X月X日X時X分X秒
学生A化や，効果的なフィードバック方法の検討などを行閲覧した

ページタイトル

うことができます（図 -1）．
MOOC が世界中の学習者からのアクセスによっ学習ログアクセスしたURL

図 -1

学習ログの蓄積

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495

さらに，学習者の学習行動は LMS だけで完結しれており，多くの採用企業が自社の製品やサービスているわけではないので，より詳細に分析を行うたで xAPI を使用しています．また，2020 年には，情めに，学習者が検索した Web サイト，動画サイト，

報 技 術 の 国 際 標 準 化 団 体 で あ る IEEE（Instituteオンライン講義，SNS，ゲーム等々，学習行動と見of Electrical and Electronics Engineers）が，IEEE

なせるあらゆるシステムのアクセスログも学習履歴

xAPI Working Group P9274.1.1 を通じて，xAPI 仕データとして扱うことが必要になるかもしれません．

様を正式に標準化することによって，xAPI を正式これらのシステムのアクセスログも含め，学習履歴な技術規格として制定します．

データと一言でいっても，実際の形式には非常にバxAPI 規格には，xAPI の使用に関するガイドライン（「xAPI プロファイル」など）や，xAPI 形式のデーラツキがあるのです．

タ保存，認証，アクセスのためのネスト化された仕様（「LRS（Learning Record Store）」など）も含まれxAPIています．xAPI では，JSON データフォーマット

学習履歴データが，多様化，複雑化，無秩序化しと RESTful Web サービス API（HTTP メソッドのてしまっている現状で，複数のシステムに蓄積されGET，PUT，POST，DELETE）を利用します．まる多様なログデータに対応するためには，誰にでもた，データをやりとりする際のプロトコルも標準化

分かりやすく，実行がしやすいガイドラインに沿っすることによって，種類が異なる LMS や学習履歴て，学習履歴データの構造や形式が同じになるようデータを蓄積するためのログ倉庫である LRS の間にデータを変換するための「標準化」を行う必要があでデータの交換を行うことができるようになりまります．ログとして保存するデータの形式を標準化

す．xAPI 以前にも，SCORM ではコース修了や時間，することで，LMS の種類やバージョンが違ってい合否，テストの得点等を取得することができましたても，LMS 以外のシステムでも，すべて同じフォーが，xAPI ではさらに詳細で多様な学習履歴データ

マットで学習履歴データを統合して蓄積することがを扱うことが可能になります．

できるようになります．

では，どのようにデータを記述するか見てみま

代表的な学習履歴データの標準化技法として，米しょう．LMS の一般的なデータベースでは，リレー国の ADL（Advanced Distributed Learning）が策定しショナルデータベース（RDB）を利用しており，2 次

た xAPI（Experience API）と，IMS Global Learning

元の表のような構造でデータを扱っています．RDB

Consortium が策定した IMS Caliper Analytics といでは，この表にあたるものを「テーブル」と呼んでいう 2 つの国際標準規格があります．以下では，xAPIます．テーブルにどのような種類の情報をどのよについて解説します．

うな形式で格納するかといった定義は LMS の種類

ADL は，米国国防総省の内部組織で，e ラーニによって異なります．テーブルには，ユーザ ID や，ング標準規格の SCORM（Sharable Content Object

教材の ID，アクセスした時間など，関連するデータReference Model）を提唱したことで知られていまが納められています（図 -2）．

す．2011 年に，「Project Tin Can」というプロジェテーブル形式のデータの場合，各テーブルの該当クトにおいて xAPI の最初の設計を行い，2013 年にするデータを抽出して組み合わせることで，「学生 A

xAPI バージョン 1.0 を正式に公開しました．そのがビデオ 1 を再生した」といった 1 つの出来事を表後，xAPI は，DoDI 1322.26（米国国防総省（DoD）現することができます．異なる形式のログであっての教育および訓練に関するポリシー）に採用されるも，学習行動の履歴として「だれが（Actor）」，「どうなど，e ラーニングコミュニティ全体で受け入れらした（Verb）」，「何を（Object）」
等に該当する情報は必-【解説】学習履歴データの標準化技法─ Experience API（xAPI）編─ -496

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ずあるといえます．そこで，学習ログを標準化するして，動画の URL が記述されています．"definition"

際には，LMS 等のシステムから学習行動を表す一で，この動画の名前を，日本語で「ビデオ 1」のよう連の情報を取り出し，「だれが─どうした─何を」とに定義しています．

いう基本構造を持つログとして変換します．
xAPI は，JSON 形式でこの基本構造を持つログを記述します．JSON 形式のデータは，複雑な構造のこの基本構造に加えて，日時を表すためには，"timestamp" を利用します．たとえば，"timestamp": " 2021-06-10T13:50:40.360Z"データも記述できる，テキスト形式なので人が直接のように ISO 8601 のフォーマットに従って記述し読むことができるといった利点があります．

ます．

たとえば，図 -3 のような形式でデータの記録が行われます．

ま た，「 学 習 文 脈（Context）」 や「 学 習 の 結 果（Result）」など詳細な情報を加えることもできます．

JSON 形式の場合，データは，基本的な構造として，"result" は，テストの結果などを記録する際に利用{ "key" : "value" }されるもので，値として，"score" や "success" を記のように，キーとその値をペアで書いていきます．
複数のキーと値のペアを記述する場合は，カンマで述することができます．たとえば，"score": {"scaled": 0.5}区切って記述します．また，入れ子構造で利用するとすれば，0 〜 1 の範囲にスケールした場合の点数ことも可能で，値としてさらに JSON 形式のデータが 0.5 であったことを表します．また，を入れるといったこともできます．

"success": false

より詳細にデータの中身を見てみましょう．このとすれば，テストに不合格だったことを表します．

例では，"actor" とその値，"verb" とその値，"object"

このようなデータから，たとえば，「学生 A」のデーと そ の 値 が 記 述 さ れ て い ま す．"actor" の 値 は，タだけを抽出する場合には，まず，"actor" のキーをJSON 形式のデータになっていて，"name" と "mbox"探し，その値を取得します．そしてそのデータの中が記述されています．

から，"name" のキーを探し，その値が「学生 A」であ{ "name" : " 学生 A" }るものがあれば，そのデータだけを抽出するといっ

こ れ は，「 だ れ が 」 を 表 す "actor" の 情 報 と した処理が行われます．て，"name"（名前）に「学生 A」が入っていて，さらに一方，xAPI によりデータを記録する際の問題点"mbox" にはメールアドレスが記述されています．の１つとして，どのような語彙を用いるかが利用者"verb" は，「どうした」を表すもので，"verb" の中にゆだねられているという点があります．たとえば，には，"id" と "display" が記述されています．"id" は，"https://w3id.org/xapi/video/verbs/played"となっていますが，これは，動画を再生したという こ と を 表 し ま す．"display" に は， 表 示 の 際 に，"played" と表示されるように指定しています．
"object" は，「何を」を表すもので，"object" の中には，"id" と "definition" が記述されています．"id" とユーザ ID

教材の ID

アクセスした時間

学生B

ビデオ 1

Y年Y月Y日Y時Y分Y秒

学生A

学生A

ビデオ 1

ビデオ 3

X年X月X日X時X分X秒

Z年Z月Z日Z時Z分Z秒

図 -2 テ ー ブ ル によるデータの記録

図 -3

xAPI によるデータの記録

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497

ビデオを再生したことを played と表現することもなるのかを予測したりすることができます．

できますし，viewed 等，別の類似の表現をすることまた，たまっている学習履歴データを可視化し，もできます．このような語彙の設計をプロファイル

だれでも見られるようにするダッシュボードを作成（profile）と呼びますが，システムごとにプロファイすることができます（図 -4）．

ルが異なると，相互運用することが難しくなってし学習の状況を表やグラフを使って分かりやすく表まいます．このためプロファイルを収集し，公開す示することで，教員が学生たちの学習状況を視覚的るといった試みも行われています．に把握したり，授業を改善するためのガイドとして活用したりすることができます．たとえば，教員は単位を落としそうな学生にログインを促すなどの対学習履歴データの利用応がとりやすくなります．

ログ倉庫（LRS）にたまった学習履歴データは，さLMS などさまざまなシステムの学習履歴データまざまな場面で利用することができます．研究者は，を標準化することにより，その分析を統合的に利用学習履歴データを分析し，新しい知見を得るためにしやすくなり，学習の改善等につなげることが期待利用することができます．たとえば，学期の早い時されています．

期，あるいは遅い時期にシステムにログインした学生の学習行動の特徴を明らかにしたり，成績がどうもっと詳しく知りたい方へ• adlnet/xAPI-Spechttps://github.com/adlnet/xAPI-Spec
xAPI 技術仕様書• Advanced Distributed Learning Initiative：
Experience API（xAPI）Standard
https://adlnet.gov/projects/xapi/
ADL の xAPI プロジェクト概要紹介
ワーキンググループ• Experience API（xAPI）
https://sagroups.ieee.org/9274-1-1/
xAPI プロファイル仕様を IEEE 9274.2.1 として標準化する取り組み• xAPI.com
https://xapi.com/
xAPI ステートメントの入門的解説，サンプルス
テートメント• xAPI Lab
http://adlnet.github.io/xapi-lab/
実際にステートメントを作成して LRS に送信することを試せるツール（2021 年 6 月 13 日受付）

古川雅子（正会員） furukawa@nii.ac.jp

図 -4

ダッシュボードの例

2015 年より国立情報学研究所情報社会相関研究系助教．専門分野は，ラーニングアナリティクス，LMS およびオンライン教材の開発・評価．

-【解説】学習履歴データの標準化技法─ Experience API（xAPI）編─ -498

情報処理 Vol.62 No.9 Sep. 2021