論文

デジタル教材の履修者別の閲覧時間を近似的に集計する試み
Attempt at approximate aggregate of student’s visit durationof the digital teaching materials
土橋喜 （愛知大学現代中国学部）

要旨
授業中や予習復習に使用することを目的に，統計学入門の解説を PDF 形式のデジタル教材として学習管理システムの Moodle 上に作成した。授業改善に役立つデータを得るため，毎回の授業で教材を使用し，小テストの実施による動機付けを行い，履修者の教材閲覧時間を近似的に集計する試みを行った。その結果授業内におけるデジタル教材の閲覧時間と小テストの平均点との間には相関が認められ，今後の授業改善のための示唆が得られた。

キーワード：デジタル教材，閲覧時間，学習履歴データ，e- ラーニング，教育データマイニング

1．はじめにることができると考え 2），履修者別に近近年は教育の分野でも教材のデジタル

似的な閲覧時間の集計を試みた。

化が盛んに行われ，デジタル教材を活用した授業も広く実施されている。さらに

1.1 教材閲覧の動機付け

デ ジ タ ル 教 材 を e- ラ ー ニ ン グ シ ス テ ムに搭載し，蓄積した学習履歴データをマ

教材を読む習慣が身に付いていない学

イニングし，履修者管理や授業改善に活生に対して，教材をデジタル化して公開用しようとする教育データマイニングのしただけでは読まない学生が出ることも1）

研 究 が 盛 ん で あ る 。Moodle な ど の e-予想され，適切な動機付けを与えること

ラーニングシステムでは，デジタル教材

も極めて重要になる。本稿で教材閲覧のを手軽に授業で公開できるようになってために取り組んだ動機付けは，毎週の授おり，学習履歴データの管理機能によっ業の中でデジタル教材を閲覧しながら授て，教材のアクセス履歴を収集すること業を行うこと，および教材の内容に沿っができる。収集した学習履歴データに対た小テストを実施することである。これ

して，データマイニングや統計処理を適らによって教材を読む意欲を向上させる

用することによって，履修者がデジタル動機付けを試み，授業内容の理解が深ま

教材をどの程度の時間閲覧したかを調べ

り，授業評価の改善にもつながり，授業

愛知大学情報メディアセンター

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全体がいままで以上に充実したものになングを実施し，提示教材へのアクセスやると期待される。

小テストの得点および授業評価アンケー
トの結果の分析を行っている。教材への1.2 学習履歴データと関連研究

アクセス数や小テストの実施が学習効果の向上に関係があることを明らかにして

e- ラ ー ニ ン グ シ ス テ ム を 活 用 す る 目

いるが，授業で提示した教材はパワーポ

的 の 一 つ に 授 業 改 善 へ の 応 用 が あ る。

イントのスライドとウエブサイトなどがROMERO 3） や 植 野 4） の 論 文 に ま と め ら使われた 5）。

れているように，かつての授業における生田目は板書相当の授業内容の解説図

教材提示システムからさらに発展させるを 授 業 ノ ー ト と し て e- ラ ー ニ ン グ シ ス

ものである。従来の紙のテキストや小テテムに搭載し，そのアクセス履歴の分析

ス ト な ど を 電 子 化 し て e- ラ ー ニ ン グ シ

結果から，ブレンディッドラーニングにステムに搭載すると，閲覧履歴やテストおける対面授業の方法や指導方法の具体結果など様々な観点から授業改善に役立

的 改 善 策 を ま と め て い る が， 教 科 書 はつ学習履歴データを収集することができ冊子体が使われた 6）。宮地らは講義と e-る。また e- ラーニングシステムで蓄積さラーニングをブレンディングした授業にれる学習履歴データを対象に，データマ

おいて，287 枚の講義スライドをデジタ

イニングを応用して授業改善に直接結びル教材として使用し，問題解答による学つくデータを見出し，より教育効果を高習を可能にして，講義時間外に e- ラーニ

める新たな方法の開発が期待されるようングを利用した予習復習を促し，授業理になった。

解の向上を図る試みを行った 7）。

授業改善に取り組む場合においても，

磯本 8） や長谷川 9） らは学習支援システ

計画 ‐ 実行 ‐ 評価 ‐ 改善のサイクルをムの構築のなかで，教科書の通読を目的繰り返すことが重要であり，評価においにした穴埋め問題の自動生成機能の開発ては教材や動機付けの効果を明確に把握を行っており，穴埋め問題の実施が学習しなければならない。このような場合に効果の向上に貢献していることを示し

e- ラーニングシステムが蓄積している学た。

習履歴データをどのように収集し分析するかが重要な課題である

2），4）

。

伊藤らはプログラミング授業において自習用小テストを用意し，授業時間外に

例えば安達は「インターネット」という履修者の予習復習に役立てようとした。

情報系必修科目において，e- ラーニング

その中で小テストの解説資料の閲覧時間システムを使ったブレンディッドラーニ

を近似的に調査しているが，解説資料を

愛知大学情報メディアセンター

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読んでいるのはごく一部の履修者だけであると推測している 10）。

ている。
教材の内容はエクセルを使った統計学

これらの先行研究と本研究の共通点

入門の解説と章別に用意した演習課題では，e- ラーニングシステムで小テストとあ る。 教 科 書 本 文 に は 図 を 含 め て B5 版

学習履歴データの分析を活用している点

で約 160 ページの解説があり，教材全体などにある。使われたデジタル教材につは「章，節，項」の 3 層構造になっていいては，それぞれの先行研究で異なってる。大学の授業半期分にほぼ対応しておいる。また ROMERO らは，教育分野にり 11 章 98 節で構成し，各節ごとに PDF

おけるデータマイニングの動向につい形式のファイルを作成しており，簡易なて，統計分析，可視化，テキストマイニ

デジタル教材として使えるようにしたングなどに区分し，様々な手法が試みら（表 1）。

3）

れていることを調査している 。さらに

授 業 で は エ ク セ ル 入 門， 表 計 算 の 方

Moodle における学習履歴データを使っ法，確率，度数分布，グラフ作成，分散，たデータマイニングによって，マイニン

標準偏差，クロス表，相関分析，回帰分

グの結果から特徴のある学習者を分類す

析，乱数とさいころのシミュレーション

るなど，教育効果の改善に応用できるこなどを中心に，統計データの分析に必要とを示している 2）。
2．PDF 形式のデジタル教材と小テスト
2.1 デジタル教材と授業の概要
本稿で取り上げる「社会データ分析入門」の授業は，ブレンディッドラーニン
グやブレンド型授業に該当するもので，従来型の対面授業において Moodle 上のデジタル教材を閲覧しながら行うもので

表1

デジタル教材の目次と授業回数（2013）
章

節数 頁数

1 回 第 1 章⑴エクセル入門 16

2 回 第 1 章⑵エクセル入門 2

8

29
9

3 回 第 2 章表計算の方法

811

4 回 第 3 章社会調査と統計学

1014

5 回 第 4 章確率と確率分布

910

6 回 第 5 章度数分布表とヒストグラム

711

7 回 第 6 章⑴偏差・分散・標準偏差5

11

8 回 第 6 章 ⑵ 正 規 分 布・ 偏 差 値・ 条
件判断

5

11

9 回 第 7 章離散変数とクロス表712ある。本稿のデジタル教材は 2013 年にそ10 回 第 8 章関連の強さと属性相関

7

11

れまで使用していた冊子体の内容改訂を

11 回 第 9 章 2 次元データの分析・相関
関係

11

17

12 回 第 10 章回帰分析

8

13

13 回 第 11 章乱数とさいころのシミュ
レーション

7

8

98

167

行 っ た。 フ ァ イ ル は PDF 形 式 で 作 成 して お り，Moodle の ト ピ ッ ク フ ォ ー マ ットで作成した目次のリンクをクリックし14 回 まとめ・学期末テストて PDF ビ ュ ー ア で 閲 覧 す る 形 式 に な っ愛知大学情報メディアセンター

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計vol.25, No.1, 2015

な基礎的手法について，実際にエクセルの内容に沿って作成した。各章ごとに 10を使いながら学習する。本文中には統計

問 ず つ 小 テ ス ト を 作 成 し， 正 し い も の理論の解説のほかに，エクセルの操作方を選ぶもの，間違ったものを選ぶもの，法についても，画面操作の順番を追いな

カッコの中に適切な用語を埋める選択肢

がら図と文章で説明し，必要な画面のサを選ぶものなどを混在させた。

ンプルも記載している。また毎回の授業

本稿では小テストによって主体的に教の最後には学習した統計理論に関連した材の読解力を身につけさせることが主な

演習課題を用意しており，各自がエクセ

目的の一つと考え，毎回の授業の効果がルを使って課題を行い，結果をファイル把握できるようにするため，授業を行っで提出することにしている。

た次の週に，授業の開始時に小テストを毎回の授業の進め方は，表 1 のような実施することにした。出題は Moodle の内容に従って小項目を中心に理論の解説

小テスト機能を使って，各章ごとに出題を行い，次に全員でエクセルを使って演した。1 回分の問題は前回学習した章か習を行った。これを 1 回の授業の中で数ら作成した 10 問とし，そのうち 5 問をラ回に分けて繰り返し，授業の後半には各ンダムに出題することにして，10 点満点

自で演習課題に取り組むという進め方でで採点されるようにした。ランダムに出ある。また学期末には授業中に終わらな

題されることから，隣に座っている履修

かった演習課題とレポートの提出を求め者どうしでも異なる問題が出題される。

た。

また五者択一の場合でも選択肢をランダ
ムに並び替えて出題するように Moodle

2.2 小テストの概要と実施方法の小テスト機能を設定した。

小テストなどを使って教育効果を示す

3．デジタル教材の閲覧状況と小テスト

データをどのように把握するかは，授業内容や展開の仕方にもかかわることであ

3.1 学習履歴管理と閲覧ログ

り，授業改善を行うためには必須の検討項目である。作成した小テストはデジタ

Moodle の 学 習 管 理 機 能 で は， 授 業 のル教材の各章に沿って，毎回の授業で実科目に相当するコースに登録した履修施することを前提に作成した。授業中に者（ 参 加 者 ） の 学 習 履 歴 デ ー タ を 記 録

短時間で回答させることを想定し，多肢している。トピックフォーマットを選択

選 択 式 を 採 用 し， 五 者 択 一 方 式 で 行 っしてファイルをアップロードして公開すた。問題文は教材の閲覧を促すため教材

る と， レ ポ ー ト の ロ グ と い う ペ ー ジ に愛知大学情報メディアセンター－ 30 －

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は，最初に行う授業への登録から学習履

表2歴の記録が始まり，リソースの閲覧開始
時 刻， ア ク セ ス し た パ ソ コ ン の IP ア ド
レ ス， 履 修 者 の 名 称，Moodle で 行 っ た
操作，履修者が閲覧したリソースの見出

2 013 年 春 学 期 閲 覧 状 況（ ペ ー ジビュー）

ログ収集期間

4 月 12 日～7 月 31 日

対象日数

109

履修登録者

63

閲覧総数

22,001

平均／日

202

るように蓄積されている。リソースおよ

授業内合計

16,997び以下で触れるトピックとは，本稿にお

授業内平均

1,214

授業以外合計5,004

しなどが，履修者ごとに一覧表で見られいては Moodle 上にアップロードしたデジタル教材の章と節に該当する大見出し

授業以外平均／日46

や小見出しである。また履修者の個別の活動レポートが見られるようになってお3.3 小テストの得点分布

り，小テストの名称やデジタル教材の小見出しなどが表示される。

小 テ ス ト は 授 業 内 で 計 9 回 実 施 し た。

また小テストを実施したときは，管理欠席して小テストを受験していないときブロックの評定というページに履修者のは0点として計算した。小テスト9回分の得 点 が 記 録 さ れ る。 以 下 で 取 り 上 げ る

平均点の分布をグラフで見ると，平均点

デジタル教材の閲覧状況つまりページ

が 3 点以下の部分に，得点の低いグルー

ビューと小テスト結果は上記の Moodle

プが発生していることが分かる（図 1）。

の機能で収集した。

この低得点層についてデジタル教材を閲覧したページビューの回数を調べると，

3.2 デジタル教材の閲覧状況

デジタル教材の閲覧回数が少ないことが分かる。この層に該当するものは，10 人

本稿で分析の対象とした学習履歴デー
タ は 2013 年 度 の 春 学 期 に 行 っ た 授 業 で収集した。授業は 4 月 10 日から 7 月 17 日

（15.87 ％）おり，出席回数が 1 回～4 回程
度と極端に少ない状態であった。
篭谷

11）や糟谷 12）は Moodle 上に用意しまでの毎週水曜日に計 14 回授業を行い，たデジタル教材の利用状況から，個人別履修登録者数は 63 人であった。閲覧ログの閲覧総数と小テストの平均点との関係

は最初の授業日から集計し，7 月 31 日にを様々な視点から調べており，閲覧回数

レポート提出を締め切ったあと，その後が多いほど小テストの結果が良いというも閲覧が数件あったが分析の対象は 7 月

相関があることが示されている。また e-

31 日までとした（表 2）。

ラーニングシステムを導入する際には，愛知大学情報メディアセンター

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2）。ちなみにこの係数はコンテンツへの頻度

15

アクセス数と試験得点の関係をしらべた10

糟谷 12） の研究結果に近いものとなった。

5

4．閲覧時間の近似的な集計

9～10

8～9

7～8

6～7

5～6

4～5

3～4

2～3

1～2

0～1

0

得点

図1

4.1 集計方針と誤差

小テスト 9 回の平均点の分布
Moodle で は 履 修 者 が ど の よ う な 操 作を行ったかという活動のログを記録しおり，そのなかには履修者ごとの教材の閲
覧履歴も記載されている。ログデータは履修者，日付，活動などの選択肢から目的に合わせてダウンロードすることができる。
本 稿 で 使 用 し た Moodle で は， 履 修 者がデジタル教材の節にあたる部分および

図2

 修者別閲覧回数と小テスト平均
履
得点の散布部

演習課題などのページを閲覧した場合に，個人ごとに閲覧開始時刻が記録されて い る。 閲 覧 の 起 点 と な る ペ ー ジ は 科

いつでもどこからでもデジタル教材を閲

目（コース）の目次にあたるページで，覧できるようにすることが望まれ，山田Moodle では course view と記録される。

は授業時間以外に予習復習のような自学

ま た 解 説 ペ ー ジ と 演 習 課 題 は resource

自習に使う試みを行っており，講義補助

view と 記 録 さ れ る。 さ ら に 外 部 の ウ ェの役割を果たせることが重要な要件のひブ ペ ー ジ へ の リ ン ク は url view， 課 題

13）。

の提出は assign view と記録される。こ

そこで本稿でも学内と学外を合わせたれらの蓄積された閲覧開始時刻の記録か

閲覧回数が，小テストの平均点に関係がら，起点とする course view を探し，こあるかどうかを調べてみた。授業期間全の後に resource view，url view，assign

体の閲覧回数と小テスト 9 回分の平均点

view の い ず れ か の 閲 覧 時 刻 が 連 続 し ての相関係数を求めると 0.740 となり，強いるところの最後の閲覧時刻までを閲覧

い 相 関 関 係 が あ り そ う に 思 わ れ る（ 図

時間と見なし，履修者ごとに閲覧時間のとつになっている

愛知大学情報メディアセンター

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総計を求めた。つまり本稿においては閲

4.2 授業内の閲覧時間と小テスト

覧時間＝（resource view 開始時刻）－（course view 開始時刻）である。

授業内の履修者別閲覧時間の集計を見

上記のように算出した理由は，Moodle

ると，一斉授業を行っている割にはデー

か ら PDF フ ァ イ ル な ど を 開 い た と き に

タにばらつきがある分布になっており，記録される時刻が開始時刻だけで終了時

平均は 13 時間 13 分ほどである。90 分の刻の記録がなく，最後に表示したページ

授業を 14 回行っているので，理論的な最の終了時刻が不明なためである。

大値は 90 分× 14 回＝ 21 時間前後と考えまた授業内と授業以外における閲覧時

ら れ る が， 集 計 結 果 の 最 大 値 は 18 時 間

間の違いを把握するため，両者を区別し31 分であった（表 3）。度数分布表からはて集計した。授業内の閲覧時間において13 人（20.6 ％）が 11 時間未満の値になっは，授業の開始と終了の時刻が定められている（図 4）。これらの中には学期途中ているので，授業外の集計より誤差が少ないと思われる。
小テストの準備などで早めに教室に来てログオンしている履修者もいるため，
授業 5 分前からの閲覧を授業内に含めて集計した。また 1 分未満の閲覧は秒以下を四捨五入することにより集計した。表3 に授業内と授業外の閲覧時間の集計の比較を示し，図 3 に履修者別の閲覧時間を示している。授業内と授業外の合計閲
覧時間は 1095 時間 18 分であった。

表3

授業内と授業外の閲覧時間の比較
授業内

授業外

合

計

833：21：00

261：57：00

平均

13：13：40

4：45：46

最小値

3：20：00

0：00：00

最大値

18：31：00

17：43：00

標本数

63

55

愛知大学情報メディアセンター

61
58
55
52
49
46
43
40
37
34
31
28
25
22
19
16
13
10
7
4
1

授業外
授業内

0:00:00 6:00:00 12:00:00 18:00:00 24:00:00

図3－ 33 －

授 業内・授業外の履修者別閲覧時
間（ 横 軸： 閲 覧 時 間、 縦 軸： 履 修
者番号）vol.25, No.1, 2015

人数

18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

17

と，相関係数は0.839となり強い相関があ
15

りそうに見受けられる（図 5）。この結果

11
6

4

は小テストと閲覧回数の相関と同様と思

7
2

われ，本稿で取り上げた授業内の閲覧時

1

間の集計方法がほぼ適切であると思われる。実際に授業中に教室を巡回していると，大多数の履修者は教員の指示どおりに教材を開く傾向にある。しかし授業中
閲覧時間

図4

に自分のパソコンで Moodle 上の教材を開かず，教卓のモニターに表示された教授業内の合計閲覧時間の分布

材を見ながらパソコン操作を行おうとする履修者が毎学期存在する。このような履修者に対しては，教材を開く習慣を身につけることが重要と思われる。そのため授業では練習用のデータを入力するときなどに，教卓のモニターを表示しない
で，自分のパソコンで教材を見ながら入力させるように指導したこともある。
また授業内の閲覧時間と小テスト平均点の散布図では，回帰直線の近辺に多く

図5

授 業内の履修者別閲覧時間（横軸）と小テスト平均得点（縦軸）の散布図

で授業に来なくなった履修者や，出席の分布していることや，左下側に閲覧時間が少なくかつ小テスト平均得点が低い層が集まっていることなども分かる。
4.3 授業以外の閲覧時間

少ない履修者が含まれており，欠席した
ことで閲覧時間が少なくなったと思われ

授業内の閲覧は，授業の開始と終了のる。また閲覧時間のばらつきからは，授時刻が定められているので集計しやす業に関心が持てない履修者も在籍していく，誤差も比較的少ないと思われるが，ることが予想される。

これに対して授業以外の閲覧時間を集計

次に授業内の個人別閲覧時間と小テしようとするといくつか工夫が必要にな

スト 9 回分の平均得点との相関を調べるる。まず自宅のパソコンにダウンロード

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－ 34 －

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していると思われる履歴も残っているが，ダウンロード後に閲覧している場合
人数などはまったく把握できない。しかしながら，デジタル教材は節ごとに分割してアップロードしているので，デジタル教
材をダウンロードすると，閲覧回数の増

16
14
12
10
8
6
4
2
0

加に反映されていると思われる。
履修者によっては同じ日に複数回コースにログインしている場合もある。コー

閲覧時間

スにログインすると履歴は course view

図6で始まるが，このページは目次に当たる

授業外の合計閲覧時間の分布

もので解説文ではない。閲覧履歴の中には course view が数十分間に渡り表示さいため，10 分以上表示されている場合はれているような履歴もあった。そのため除外することにした。

course view が概ね 10 分以上表示されて自宅からインターネット経由でいる場合はそれらの部分を集計から除外

Moodle を使っている場合，course view

した。

の 表 示 が 近 辺 に な く， あ た か も 継 続 しまた授業以外に学内のパソコン教室かて閲覧しているかのような履歴が残っ

らログインし，その後何等かの理由で別ていた。これは Moodle からログオフしな教室や別なパソコンに移動し，教材のなかったものと思われ，時刻を見ると朝閲覧を継続する履修者の履歴データが記

4 時 ご ろ に 一 旦 閲 覧 が 中 断 し て い る が，録されていた。このような場合には継続

course view の表示がないまま夕方 18 時

して教材を閲覧しているかのように記録

過ぎに再開しており，このような長時間が 残 る こ と が あ る。 し か し IP ア ド レ ス

にわたる中断も集計から除外した。上記が変わる直前は教材を閲覧していないとのような方針で集計を行い，授業外の閲思われる。また学期末にレポートを提出覧時間の度数分布を見ると，合計 8 時間させたが，履修者自ら正常に提出できた未満の階級にほとんどの履修者が集中しかどうかを確認するため，提出ステータて お り，83.64 ％ が こ れ ら の 階 級 に 該 当スの履歴が多数残されていた。これらのし て い た（ 図 6）。 授 業 外 に ま っ た く 教

なかには提出ステータスの確認ページの材を閲覧しなかった履修者が 8 人存在し閲覧が 1 時間近くになっているような場た。またレポート課題を与えると，締切合もあり，提出ステータスは解説ではな

直前の数日に閲覧が急増する状況が見ら

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は，すべての学問の基礎として必要なことである。教科書を通読することは，単なる知識の吸収だけではなく，読解力を身につけ，学習と研究の質の向上に繋がるのである。最近はビデオ教材で学習する機会が多くなったが，教科書通読の習慣を身につけさせる課題は依然として重要である。
本稿で取り組んだブレンディッドラー
図7

 業外の閲覧時間と小テスト平均
授
得 点（ 横 軸： 得 点、 縦 軸： 閲 覧 時間）

ニングでは，授業内の閲覧時間と小テス
ト平均得点の相関が強く認められたが，教員がデジタル教材を教卓のモニターで開き，履修者にその説明を口頭で行いなれた。

がら授業を進めていることと関係が深い

また小テストを 1 回以上受験した履修と思われる。またデジタル教材の分かり者について授業外の閲覧時間と小テスト

やすさや読みやすさ，授業における教員

平均得点との相関を調べると，相関係数の取り上げ方，指示の出し方，小テスト

は0.202となり，ほとんど相関がないことの難易度や実施方法，期末レポートの提が分かった。散布図を見ると点の散らば出など，履修者の閲覧時間に与える要因

りが回帰直線から離れたところにも多数がいくつも存在する。また時間をかけて分布しており，授業外の教材閲覧は小テ読めばよいというものではなく，個人にストへの効果に対してばらつきが多々存

よっては要点が把握できればよいなどの在すると思われる（図 7）。

読み方もある。従って本稿の内容がどの授業にも普遍的に当てはまるものではな

5．考察

く，ひとつのケーススタディとして考えるのが適当と思われる。しかしながら授学校教育全般において，以前から読書

業期間全体における履修者別の閲覧回数習慣を身につけることの重要性が指摘さと小テスト平均得点との間に相関関係がれており，大学では教員による推薦図書あることは，他の研究成果にも同じようやビブリオバトルのような催しものまでに見出される傾向であるが，本稿でまと様々な取り組みが行われてきた。大学生

めた閲覧時間と小テストとの間にも同様にとって授業に関連した教材を読むことに相関関係があると考える。

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－ 36 －

vol.25, No.1, 2015

今後の課題として，本稿で取り上げた発することが重要である。

Moodle の学習履歴データにおけるデジ

本稿で取り上げた学期以外にも学習履

タル教材の閲覧は，内容を読んだかどう

歴データを収集したところ，小テストのかを判定するためにはさらなる確認が必

平均点には得点の低い層が発生してお要であることが指摘される。つまり開いり，この層に属する履修者はデジタル教

ただけで読んでいない履修者が多数存在

材を閲覧した回数が少なく，デジタル教すると思われ，作成した教材がどの程度材をほとんど読まないことから，個別に実際に読まれたかを調べる研究も重要と

何らかの対応や動機付けが必要である。

考える。

学習履歴データの分析結果はいくつかのさらに教材を閲覧しても理解できずに観点から授業の全体的な傾向を把握でき混乱した状態に陥る履修者も存在するとるので，自ら授業改善を行う場合などにや植有効であるが，履修者個別の状況を早期が試みているように，学習履歴デーに担当教員が把握し，授業で指導を実践

思 わ れ， こ れ ら に 対 し て は 金 西
野

14）

15）

タにデータマイニングを応用し，履修者することも必要である。

の閲覧時間や閲覧時刻をオンラインリア
ルタイムで分析する方法も提案されてい参考文献

る。これらの研究のように授業中にでき1 ）P E C H E N I Z K I Y , M . , C A L D E R , T . ,るだけ早く異常な状態に陥る兆候のある

CONATI, C., VENTURA, S.: ROMERO,

該当者を発見し，より教育効果の高い授C. and STAMPER,J. (eds.) Proceedings

業を展開できるように，リアルタイムでof the 4th International Conference on

教師を支援するシステムなどの工夫も必Educational Data Mining. International

要である。

Conference on Educational Data Mining(EDM), Eindhoven, July 6-8, pp.1-388,

6．まとめと2011. http://educationaldatamining.

今後の課題

org/EDM2011/proceedings-2（ 参 照 日
2013.03.11）

授業内における履修者別のデジタル教

2 ）R O M E R O , C . ( 2 0 0 7 b ) , V E N T U R A ,材の閲覧時間は，小テストの平均得点とS., and GARCIA, E.: Data mining in

正の相関関係があることから，今後も授course management systems-Moodle

業中にデジタル教材を効果的に閲覧させcase study and tutorial-. Elsevier

る工夫を継続し，履修者を引き付ける読Science, COMPUTERS & EDUCATION,

みやすく分かりやすいデジタル教材を開Vol.51,No.1, pp.368–384, 2007.

愛知大学情報メディアセンター

－ 37 －

vol.25, No.1, 2015

3）ROMERO, C. (2007a), VENTURA, S.:11）篭谷隆弘：Moodle を利用した授業展開

Educational data mining: A surveyと利用履歴の解析，仁愛女子短期大学研究from 1995 to 2005. Expert Systems with

紀要，Vol.37，pp.13-20，2005.

Applications, Vol.33, pp.135–146, 2007.

12）糟谷咲子：Moodle の利用による学習効

4）植野真臣（2007a）：e ラーニングにおける果の評価，岐阜聖徳学園大学短期大学部紀データマイニング），日本教育工学会論文

要，Vol.42，pp.107-116，2010.

誌，Vol.31，No.3，pp.271-283，2007.

13）山田 博文：Moodle を利用した授業時間

5）安達一寿：ブレンディッドラーニングで外学習支援の試み，岐阜工業高等専門学校の学習活動の類型化に関する分析，日本教
育工学会論文誌，Vol.31，No.1，pp29-40，

紀要，Vol.42，pp.151-154，2007.
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く 穴 埋 め 問 題 の 自 動 生 成 規 則 －， 電 子 情
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愛知大学情報メディアセンター

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vol.25, No.1, 2015