修士論文

自己主導的な学習内容選択を支援する Moodle の課題分析図 UI の開発
Development of a Learning-Task Analysis Diagram UI for Moodle to Support
Self-directed Selection of Learning Contents

熊本大学大学院
社会文化科学研究科教授システム学専攻修士課程
077-G8101 高橋 暁子 （天木 暁子）

指導：喜多 敏博 教授
中野 裕司 教授
鈴木 克明 教授

２００９年１月

目次
第 1 章 はじめに ................................................................................................................. 1
第 2 章 背景 ........................................................................................................................ 2
第 1 節 自己主導学習 .................................................................................................. 2
第 2 節 課題分析 ......................................................................................................... 3
第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発 .............. 9
第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査.......... 21
第1節

SCORM2004 対応 LMS のシーケンシング・ナビゲーション ................... 23

第2節

SCORM2004 非対応 LMS のシーケンシング・ナビゲーション ................ 27

第 3 節 学習コンテンツによるシーケンシング・ナビゲーション ........................... 29
第 5 章 課題分析図 UI の設計 .......................................................................................... 32
第 1 節 目的............................................................................................................... 32
第 2 節 インタフェース部 ......................................................................................... 32
第 3 節 オーサリング部 ............................................................................................ 33
第 6 章 課題分析図 UI の開発 .......................................................................................... 34
第 1 節 開発環境 ....................................................................................................... 34
第 2 節 動作環境 ....................................................................................................... 34
第 3 節 データベース構造 ......................................................................................... 34
第 4 節 ファイル構成 ................................................................................................ 36
第 5 節 実装画面 ....................................................................................................... 38
第 7 章 評価 ...................................................................................................................... 54
第 1 節 動作チェック ................................................................................................ 54
第 2 節 形成的評価 .................................................................................................... 55
第 8 章 システムの改善 .................................................................................................... 67
第 9 章 今後の課題と展望 ................................................................................................ 70
第 10 章 おわりに............................................................................................................. 72
参考文献 ............................................................................................................................. 73
謝辞 ..................................................................................................................................... 75
付録 ..................................................................................................................................... 76熊本大学大学院 社会文化科学研究科 教授システム学専攻修士課程
学生番号 077-G8101 氏名 高橋暁子（天木暁子）

修士論文要旨（日本語）題目
自己主導的な学習内容選択を支援する Moodle の課題分析図 UI の開発

要旨
近年，学校の授業や企業研修においてさまざまな e ラーニングが導入されている．一般
的に，ある程度の規模が大きい e ラーニングを行う際は，教材や学習者の管理のために
LMS（Learning Management System）と呼ばれる基盤ソフトウェアを利用する．
e ラーニングの多くは自学自習スタイルであり，成功のためには学習内容の選択，学習方法の選択，進捗管理（自己評価）といった自己主導学習スキルが必要になる（鈴木 2006）．
そこで筆者らは，学習者による自己主導学習を支援する視点に立ち，構造化はするが，系列化は学習者にゆだねることとし，課題分析図に基づく e ラーニングシステムを開発した（高橋ほか 2007a）．代表的な機能に，課題分析図から学習項目の選択をする「課題分析図インタフェース」があり，自己評価と学習内容の選択の支援において，有効性が示唆された．しかし，e ラーニングシステムとして広く利用されるためには機能的に不十分で，汎用性に欠けるのが課題であった．
そこで本研究では，オープンソース LMS として普及している Moodle で動作する課題
分析図ユーザインタフェースと，課題分析図を作成するオーサリングツールを開発した．
これにより，一般的な LMS の機能を利用しながら，自己主導学習を支援する機能を拡張することが可能となり，自己主導学習支援の応用可能性が高まると考えた．
教員による形成的評価の結果，全員がオーサリングツールを使って 10 分程度の時間で
課題分析図を作成できた．また学習者による形成的評価の結果，課題分析図 UI の操作性を問う 5 つの項目について，全ての平均が 4.25 以上であり，問題なく操作できることが示
唆された．
今後，
様々なブラウザに対応するための課題分析図 UI の Flash 化と，高橋ほか（2007a）のシステムで実現した事前・事後テスト機能の実装を行い，長期的な運用による学習効果と自己主導学習の支援効果について評価を行いたい．

熊本大学大学院 社会文化科学研究科 教授システム学専攻修士課程
学生番号 077-G8101 氏名 高橋暁子（天木暁子）

修士論文要旨（英語）ThesisDevelopment of a Learning-Task Analysis Diagram UI for Moodle to Support
Self-directed Selection of Learning Contents

Abstract
Recently, e-Learning has been increasingly employed in schools and corporate
training. In general, the platform that is called Learning Management System (LMS)
is used for the management of teaching and learning when the scale is large.
In many cases, e-Learning is designed for self-learning. For successful achievement ofself-learning, learners need to have self-directed learning skills like self-selection oflearning contents and learning method and self-assessment (SUZUKI 2006). From a view
point of supporting the self-directed learning, we developed an LMS based on
Learning-Task Analysis Diagrams (TAKAHASHI etc. 2007a). The feature of the system isthat the learning content designer analyzes learning-tasks and clarifies thehierarchical structure to let learners freely decides which learning item to start or
make their own plan to in what order to learn. It was implemented as Learning-Task
Analysis Diagram Interface. Although the system was fully functional in navigating
learners with the Interface, it was not equipped with common features of LMS such as
file uploading for assignment submission, etc.
In this study, I have developed a Learning-Task Analysis Diagram UI and authoring
tool for Moodle. Moodle is one of the most popular open source LMS’s. The intention ofthis development is to enhance Moodle to support navigating interface for self-directed
learning with full availability of Moodle’s standard useful functionalities.
The developed system has been evaluated from the viewpoint of both learners andteachers. The evaluation resutls are sufficiently high.

第 1 章 はじめに

第１章 はじめに
近年の e ラーニングにおいて，LMS（Learning Management System）の普及が進んでいる．LMS の役割は教材の配信や学習者の履歴の管理などで，これまでは主として教授者側の視点で開発がすすめられてきた（米満ほか 2007）．今後は，学習者の立場に立ち，より積極的に学習を支援する機能の強化が求められる．
e ラーニングの多くは自学自習スタイルであり，成功のためには学習内容の選択，学習方法の選択，進捗管理（自己評価）といった自己主導学習スキルが必要になる（鈴木 2006）．
そこで筆者らは，学習者による自己主導学習を支援する視点に立ち，構造化はするが，系列化は学習者にゆだねることとし，課題分析図に基づく e ラーニングシステムを開発した（高橋ほか 2007a）．代表的な機能に，課題分析図から学習項目の選択をする「課題分析図インタフェース」があり，自己評価と学習内容の選択の支援において，有効性が示唆された．しかし，本システムには教材登録機能などが無く，e ラーニングシステムとして広く利用されるためには機能的に不十分で，汎用性に欠けるのが課題である．また，十分な機能を備え，安定的に動作することを保証するには相当の開発コストが見込まれる上，Web
サーバやブラウザなどのバージョンアップに継続して対応する必要があるなど，新たな課
題も浮かぶ．
一般的な LMS において，学習項目の選択を制御したり，選択順序を提示したりする機能は，シーケンシングやナビゲーションと呼ばれている．これらの機能は SCORM1.3 に
IMS Simple Sequencing 規格が導入されたことから導入が進み，現在の SCORM2004 に準拠している LMS では標準機能として実装されている（eLC 2005）．そこで，既存のオープンソース LMS のシーケンシングおよびナビゲーション機能について調査することとした．
そして，高橋ほか（2007a）のシステムを元にして，オープンソース LMS として広く普及している Moodle で動作する課題分析図ユーザーインタフェース（UI）と課題分析図を作成するオーサリングツールを開発し，課題分析図 UI の実現可能性を探ることとした．

1

第 2 章 背景

第 2 章 背景
第 1 節 自己主導学習
自己主導学習（Self-Directed Learning）とは，学習者が学習目的を認識し，学習者自身が日々の学習の計画や意志決定(何をいかに学び，どこで支援を得るか等）やコントロー
ルの第一義的責任をもつ学習である（西林 2006）．自己管理学習，自己決定学習と訳されることもある．自己主導学習に対立する学習は，専門家によって計画され管理された学習であり，教師管理的学習である（西林 2006）．似たような概念として Self-Regulated
Learning（ZIMMERMAN and SCHUNK 2001）など様々あるが，本研究は成人学習者を対象としているので，生涯学習の領域で用いられる Self-Directed Learning を使用する．
学習者または教師がコントロールする対象として，学習内容，学習方法，評価などがある（鈴木 2006）．すなわち，自己主導学習ならば，学習者が何を学ぶか，どうやって学ぶかを選択し，どの程度学べたかを自己評価する．教師管理的学習ならば，教師が何を学ぶか，どうやって学ぶかを選択し，教師が評価をする．ただし，西林（2006）によると，自己主導学習は全くの独学ではなく，教師や周囲の学習者といった他者からの支援や，あらゆる学習資源を利用する．自己主導と教師主導は同一スペクトルにあって，程度の違いであるとされている．ノールズ（1980）は，学習者の成熟度や学習内容に応じて適切に使い分けるものとしている．
e ラーニングにおいて，教師の役割の一部を担うのが LMS（Learning Management
System）である．これまでの LMS は，主として教師側の視点で開発がすすめられてきた（米満ほか 2007）．しかし自己主導学習の視点で，ある程度学習者に制御を譲り，「自分流の学習方法を模索し，試行錯誤するなかで，客観的な視点で自らの学びをリフレクショ
ンする（鈴木 2006）」ことを支援する学習環境として，LMS を位置づける必要があると考えた．

2

第 2 章 背景

第 2 節 課題分析
自己主導学習を支える ID 技法として，構造化と系列化の技法がある（鈴木 2006）．構
造化とは，学ぶべき要素を整理し，相互関係を明らかにする方法で，系列化はさらにどの順序で学ばせればいいかを決める方法である．代表的な構造化技法として課題分析がある．
課題分析とは，教材のゴールとして設定した学習目標を習得するために必要な要素とその関係を明らかにする方法である（鈴木 2002）．課題分析の結果を図示したものを課題分析図と呼ぶ．教材作成者や指導者側が教材や授業設計の際に用いるものであるが，具体的な課題分析手法は学習課題の種類に応じて異なる．学習課題の種類と課題分析を表 2-2-1に示す．

表 2-2-1 学習課題の種類と課題分析
学習課題

言語情報

知的技能

運動技能

態度

分析手法

クラスター分析

階層分析

手順分析

階層/手順分析/ク
ラスター分析

特色

関連のある項目

学習目標から始

学習目標の中に「この態度を表やまぎらわしいめて上から下に含まれている「要明するときにはものどうしを集「この目標を学

素技能」を「まず何ができなけれ

める；上下関係と習するために不何をして次に何ばならないか？」は限らない．項目

可欠なより基礎をするか？」を問を問うことで態間やすでに知っ的な目標は何うことで実行手度表明に必要なている事項とのか？」を探す．

順を追って探し， 知的/運動技能を関連/相違を明ら見つかった下位

分けて練習でき見つけ，「選択のかにし，覚え方の目標についてもるステップに分

理由は何か？」をヒントを探す．

同様にその下位

解する．ステップ

問うことで態度＜かたまり型＞

目標を探し，基礎ごとに下位目標形成に必要な情＜ネットワーク型＞

技能からの積みが必要な場合が報を見つける．

上げの様子を示

ある．

＜統合型＞

す．

＜ステップ型＞＜ピラミッド型＞※鈴木克明（2002）の表 5-1（p.71）の左に 1 列追加し，項目名をつけた．
3

第 2 章 背景

言語情報とは，指定されたものを覚える学習課題である．名前，公式，文章の暗記や要約学習が相当する．言語情報の課題分析手法にクラスター分析がある．クラスター分析とは，学習目標に含まれている項目を洗い出し，それを相互の関連によってかたまりに分ける分析方法である．クラスター分析の例として，体の部位についての英単語 38 個を 6 つのクラスターに分解した例を図 2-2-1 に示す．

図 2-2-1 クラスター分析の例：英単語「体の部位」
鈴木克明（2002）図 5-1（p.63）

4

第 2 章 背景

知的技能とは，ある約束ごとを未知の（新しい）例に応用する学習課題である．概念やルール学習などが相当する．知的技能の課題分析手法に階層分析がある．階層分析では，
学習目標よりも基礎的な知的技能にどのようなものがあるかを明らかにし，知的技能のピ
ラミッドを作っていく．階層分析の例として，繰り下がりのある「引き算」の階層分析を
図 2-2-2 に示す．

図 2-2-2 階層分析の例：「引き算」
鈴木克明（2002）図 5-2（p.65）

5

第 2 章 背景

運動技能とは，筋肉を使って体の一部を動かす学習課題である．運動技能の課題分析手法として手順分析がある．手順分析では，学習目標としている運動技能を実演するときに，「まず何をして次に何をするか」を一つひとつ列挙し，それを順番に並べる．手順分析の例として，ゴルフのパッドを打つという課題についての手順分析を図 2-2-3 に示す．

図 2-2-3 手順分析の例：「ゴルフのパットを打つ」
鈴木克明（2002）図 5-3（p.66）

6

第 2 章 背景

態度とは，心や気持ちに関する学習課題である．態度の学習に必要な要素の分析法は，他の課題のように確立されていない．そこで，態度の課題分析では目標とする気持ちに関連した認知領域の学習目標，つまりどんな言語情報や知的技能を学ぶことが効果的かを分析する．よって，分析手法としてクラスター分析，階層分析，手順分析が用いられることになる．態度学習の分析例として，地球にやさしい生活を心がける態度の分析例を図 2-2-4に示す．

地球にやさしい生活を日常的に実践することを選ぶ

態度表明の技能

場面の知識

地球にやさしい生活を送るための知恵を実践できる

地球にやさしい生活への身近な実践例をあげられるある実践がどんな効果をもっているかを説明できる

地球にやさしい生活をするためには何ができるかを言える

結末の予想

内容の知識

地球にやさしい生活が今なぜ必要かを説明できる

地球にやさしい生活に関する世論の状況を説明できる
他者の態度についての知識

図 2-2-4 態度学習の分析例：「地球にやさしい生活」
鈴木克明（2002）図 5-4（p.67）

7

第 2 章 背景

自己主導学習を支援するならば，構造化をもとに地図を作り，学習者に提示することが有効であり，その後は学習者にどのように学習を進めるかを任せ，自己の学習を自ら制御する経験を積ませることの重要性が指摘されている（鈴木 2006）．つまり，構造化はしても，系列化はしないという立場である．
これまで，課題分析図が学習者の目に触れることは尐なかったが，学習履歴を課題分析
図に反映させ，学習者に提示することで，学習内容の構造と進捗状況が直感的に理解できるようになると考えた．さらに，システムが学習順序を提示するのではなく，課題分析図を提示することで学習者自身が構造を見極め，次に選択すべき学習項目を選択するように促すことが出来ると考えた．

8

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発
第 2 章で述べた背景から，課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステ
ムを開発した（高橋ほか 2007a）．まずは，岩手県立大学ソフトウェア情報学部（筆者の出身校）の学生が数多く受験する基本情報技術者試験の「コンピュータ科学基礎」を題材とした．
「コンピュータ科学基礎」の主な内容は，システム開発に必要な数学の基礎理論である．
よって，単なる暗記ではなく，ルールを応用するスキルが必要なことから，学習課題は「知的技能」と言える．そこで，課題分析の手法として「階層分析」を用いた．具体的には，
基本情報技術者試験のうち 2006 年春期，2005 年秋期，2005 年春期に出題された 240 問の問題から，コンピュータ科学基礎の問題を 45 問抽出し，同種類の問題ごとにグループ化して項目名をつけた．その後，「ある問題に正解するために必要な，より基礎的な問題はどれか」という問いをたて，項目間の上下関係を明らかにしていった．最終的には，図 3-1のような課題分析図を作成した．なお，最下位の「指数」「対数」は高校数学の内容であり，基本情報技術者試験のより基礎的な知識であることを示すため記述した．試験では出題されないので灰色にしている．

9

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

図 3-1 コンピュータ科学基礎の課題分析図

この課題分析図をもとに，システムを設計・開発した．

10

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

本システムは，Web 上で課題分析図インタフェースによるナビゲーション，教材による学習（小テストと解説の提示），事前テスト，事後テストを行うことができる e ラーニング
システムである．
本システムの構成図を図 3-2 に示す．

学習者

課題分析図
インタフェース

データベース
学習者

教材（問題・解
説）の提示

インター
ネット

問題データ，構造データ，ユーザ情
報等

事前テスト

学習者
事後テスト

本システム

図 3-2 システム構成図

学習者はブラウザを用いて，インターネット経由で本システムにアクセスする．
本システムには，あらかじめ課題分析図の構造データと，図の各要素（学習項目）に対応する問題データを登録している．問題データは，基本情報技術者試験の 2006 年春期，
2005 年秋期，2005 年春期から 45 問を抜粋した．問題データ数が尐ない学習項目に関しては，さらに過去の試験問題を追加したので，合計 47 問を登録した．解説データは，Web上の解説サイトへリンクすることとし，データとしては URL を保持することとした．

11

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

本システムは，大きく分けて「事前テスト」「教材」「事後テスト」の 3 つのモードで構成することとした．学習の流れを図 3-3 に示す．

課題分析図インタフェ
学習開始（ログイン）

ースによる学習履歴の提示とナビゲーション

教材

事前テスト

解説

問題

事後テスト

学習終了

図 3-3 学習の流れ

12

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

事前テスト機能は，学習者があらかじめどの程度のスキルや知識を持っているかを判断するために実施するものである．効率の良い学習を行うためには，早い段階で自分の苦手分野と得意分野を把握させることが重要である．しかし学習範囲が幅広い場合，正確な事
前テストを行おうとすると問題数が多くなってしまい，学習者の負担が大きくなる．そこで本システムの事前テストでは，尐ない問題数で苦手分野と得意分野を大まかに把握させる目的で，課題分析図の構造情報を利用し，次のような出題制御を行うこととした．

1）「影響度」を算出し，最も影響度が大きい学習項目の問題を出題する．
2）1）で影響度が等しい場合，幅優先探索を行い，未判定要素の問題を出題する．
3）問題に正解した場合，選択した要素の下位要素はすべて習得，不正解の場合は選択した要素の上位要素はすべて未修得と判定する．
4）学習者が指定した問題数にいたるか，すべての要素が判定済みとなったら，事前テストは終了する．

1）で用いた影響度とは，状態が変化した際に他の学習項目に与える影響の大きさの度合いを示す値である．本システムは，学習項目の上下関係に応じてシステムが状態を自動判定する．そこで，より多く他の学習項目の状態を変える学習項目から出題すると効率が良いと考えた．

影響度は次の式で計算している．

影響度 ＝ （A＋B）×（A と B の小さい方＋１）÷（A と B の大きい方＋１）

A：上位の未判定学習項目数
B：下位の未判定学習項目数

たとえば，ある学習項目の上位の未判定学習項目数が「５」，下位の未判定学習項目数が「３」だった場合，
影響度 ＝ （５＋３）×（３＋１）÷（５＋１）＝５．３３３・・・となる．
13

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

影響度は，学習項目の状態が変化する度に再計算するようにしたので，個人個人の習得
状態に応じて出題順は変わる．
事前テスト後は，習得か未修得かによって色分けされた課題分析図インタフェースが表示される．

課題分析図インタフェースは，TICCIT（MERRILL 1980）を参考にし，学習全体の制御
は学習者が課題分析図を見て，全体の構造から学習項目を選択する方式をとった．学習範
囲が広い場合も対応できるように 2 階層の構造にした．1 階層目（図 3-4）にある学習項
目をクリックすると 2 階層目（図 3-5）の課題分析図インタフェースが表示される．2 階
層目の学習項目をクリックすると，課題分析図インタフェースが縮小され，右側に学習内
容（小テストまたは解説）が表示される（図 3-6）．

14

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

図 3-4 課題分析図インタフェース（第 1 階層）

15

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

図 3-5 課題分析図インタフェース（第 2 階層）

16

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

図 3-6 学習内容（小テスト）の表示

17第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

また，課題分析図は，本来矢印がないものであるが，課題分析図を知らない学習者でも上下関係を直感的に把握できるようにするため，下から上に向かって矢印をつけた．

さらに，操作性を高めるために次のような機能をつけることとした．
（１） 図は，ドラッグ操作で移動できる．
（２） 左側のスライダバーを上下するか，ホイールつきマウスの場合はホイールを上下することで拡大・縮小表示できる．
（３） 図内の学習項目をクリックすると，学習内容（「解説」と「問題」）が表示される．
このとき，課題分析図表示領域が縮小する（非表示にはならない）．
（４） 表示領域（課題分析図の外枠）は，いつでもサイズ変更できる．

図の各学習項目は，習得状態に応じて 5 色で色分けして表示した（表 3-1）．

表 3-1 学習項目の色白

未選択状態（問題に一度も解答していない）

濃い赤

未習得状態 A（問題に規定数合格していない状態）

薄い赤

未習得状態 B（下位に未習得状態の学習項目があるため，システムが自動的に未修得と判定した状態）

濃い青習得状態 A（問題に規定数合格した状態）

薄い青習得状態 B（上位に習得状態の学習項目があるため，システムが自動的に修得と判定した状態）

今回の学習課題は知的技能であり，階層分析を行っている．つまり，課題分析図の下のほうがより基礎的で単純な学習内容で，上に進むにしたがって，下位の学習内容も含んだ
より応用的で複雑な学習内容となっている．よって，ある学習内容が未習得状態となった
場合，上位の学習内容の問題が解けることはないので，システム側で自動的に未修得状態と判定することにした．同様に，ある学習内容が習得状態となった場合，下位の学習内容も含んでいることから，システム側で自動的に修得状態と判定することにした．

18

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

また，自己管理学習スキルが低い学習者は，課題分析図をみて次の学習項目を選択できない可能性があるので，迷ったときに次のおすすめ学習項目を提案するアドバイス機能をつけることにした．ここでアドバイスされる学習項目の順序は，市販の試験対策テキストの内容や対策研修などの経験を踏まえて筆者が設定したものである．

このように，学習者は課題分析図から学習項目を選択し，解説を読み，問題に解答していく．学習項目が習得状態になったら，再び課題分析図の構造を見て学習項目を選択するというように繰り返していく．常に課題分析図を提示し，インタフェースとして利用することで，自分の学習状態を直感的に把握させることと，構造を意識して次の学習項目を選択させることをねらった．

事後テスト機能は，特定の学習分野において本当に習得したかどうかを，できるだけ正確に，尐ない出題数で把握することを目指している．そのため，課題分析図を用いて深さ
優先探索アルゴリズムを参考にした出題制御を行った．

1）はじめに最上位要素を選択する．
2）現在選択している要素の下位要素の中から未判定要素をすべて探し，重みとして下位要素の総数を設定する．下位要素及び未判定要素が見つからない場合は，これまで通過してきた経路を戻り 2）を繰り返す．
3）最も重みが大きい要素を選択し，問題を出題する．
4）3）で出題された問題が正解ならすべての下位要素は習得と判定する．不正解ならその要素を未習得と判定し，2)へ戻る．
5）未判定要素がなくなった時点で，事後テストは終了する．

なお，事後テストで使用される問題は，事前テスト及び練習問題で使用されていない問題を優先して出題する．
事後テスト後は，事前テスト時と同様に色分けされた課題分析図が表示されるので，学習者は必要に応じて復習を行う．

19

第 3 章 課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステムの開発

本システムではブラウザ上で既存の枠組みにとらわれないインタフェースを実現したいと考えた．そこで Ajax（Asynchronous JavaScript + XML）技術を参考に，開発言語として，JavaScript，HTML，PHP を用いた．Web サーバには Apache を使用した．問題
データ，課題分析図の構造データに関しては，MySQL を用いたデータベースシステムを構築した．

評価の結果，課題分析図をみて，習得状況や，構造を直感的に把握することに関しては役に立ちそうだという好意的な意見をいただいた．今後は長期的な運用により学習効果について評価を行う必要がある．また，課題分析図や，小テストの問題・解説を作成することができるオーサリングツールの開発が急務と考えられた．さらに，小テスト以外の学習機能（掲示板やレポート等）の実装や，知的技能以外の学習課題に対応した制御アルゴリ
ズムの考案，より複雑な学習課題に対応すること，事前・事後テストの問題制御アルゴリ
ズムの学習効果に関する評価を行うことなどが課題となった．

以上の課題から，まずは小テストの問題・解説を作成することができるオーサリングツ
ールのプロトタイプを開発した（高橋ほか 2007b, 2007c）．
しかし，このまま拡張を続け，e ラーニング管理システムとしての十分な機能を備え，安定的に動作することを保証するには相当の開発コストが見込まれた．また，Web サーバ
やブラウザなどのバージョンアップに継続して対応する必要があるなど，新たな課題も浮かぶ．
そこで，松本ほか（2008）による独自オンラインテストシステムの Moodle モジュール化のように，既存の LMS へ本システムの機能をモジュールとして追加することを検討することとした．
まずは，最も特徴的な機能である課題分析図インタフェースの実装を狙い，
既存 LMS におけるシーケンシングおよびナビゲーション機能を調査した．

20

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査
一般的な LMS において，学習項目の選択を制御する機能を「シーケンシング」，選択順序を提示する機能を「ナビゲーション」と呼んでいる．
NIME（2008）によると，主なオープンソース LMS として表 4-1 がある．
これらの LMS のうち，プログラムや文献が入手可能だった LMS について，シーケンシ
ングおよびナビゲーション機能の実装状況を調査した．

表 4-1 オープンソース LMS 一覧
NIME (2008)の表の一部 （一部を訂正）
LMS 名称

Attain

開発元

URL

利用条件等

エスエイテ

LGPL

ィーティー

Lesser株式会社

Public License）（

GNU

General

http://satt.jp/

関西大学/

CEAS

パナソニッ

教育機関における

クラーニン

非営利目的利用に

グシステム

限り無償

http://ceascom.iecs.kansai-u.ac.jp/

ズ株式会社
東京大学情

CFIVE

報基盤セン

GPL

ター/日本

version2(GNUユニシスソ

General

フトウェア

License)Publichttp://cfive.itc.u-tokyo.ac.jp/

株式会社
東京大学大
学院情報学
exCampus

環・学際情
報学府/メ

exCampus 使用承
諾契約

ディア教育

21

http://excampus.nime.ac.jp/

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

開発センタ
ー
Opensource

日本電信電

LMS

話株式会社

NTT オープンソー
スライセンス バージョン 1.0

https://www.oss.ecl.ntt.co.jp/
lms/index.html

特定非営利
SCORM2004

活動法人

SCORM2004 カー

日本イーラ

ネルモジュール部

ーニングコのライセンス

学習エンジン

http://www.elc.or.jp/cgi-bin/scorm_engin/lms/index-scorm.html

ンソシアム
WebOCMhttp://www.mle.cmc.osaka-u.ac.jp/

開webocmhome/

GPL

MartinMoodle

教育機関に無料公
大阪大学

Dougiamas

version1.5.2(GNUGeneralPublichttp://moodle.org/

License)The
UniversityofMichigan,
Sakai

Indiana
University,
MIT,
Stanford,and

Educational
Community
LicenseVersion

2.0.1

the

uPortal22

http://www.sakaiproject.org/

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

第 1 節 SCORM2004 対応 LMS のシーケンシング・ナビゲーション
SCORM2004（正確に言えば 1.3）から，シーケンシングが規定された（eLC 2005）．
SCORM2004 では，学習者の成績などに応じて学習順序を制御するといった動作ルールを，各コンテンツに埋め込むことになっている．SCORM2004 対応の LMS は，コンテンツに埋め込まれた動作ルールに従って，該当する学習資源を表示する．したがって，LMS が学
習順序を制御することはない．また，コンテンツを選択するナビゲーション機能は LMSに実装されている．SCORM2004 に対応したオープンソース LMS として，Attain3（SATT
2007）の例を示す．

第 1 項 Attain3
Attain3 では，学習者がログインすると次の画面が表示される．

図 4-1-1 Attain3（SATT 2007）の受講者画面

23

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

中央の階層構造の部分がコンテンツを選択するナビゲーションにあたる．最上位の階層が学習コースで，本のアイコンで表示される．クリックすると展開し，フォルダのアイコンの「コンテナ」が表示される．コンテナとは，学習コンテンツを一定の単位でまとめたものである．コンテナをクリックして展開すると，学習コンテンツが表示される（ノートのアイコン）．学習コンテンツをクリックして選択し，画面右下の実行ボタンをクリックすることで図 4-1-2 の画面が表示され，学習を開始する．

表 4-1-1 アイコンの意味

コース

コンテナ（学習コンテンツをまとめたもの）

学習コンテンツ（SCORM で SCO と呼ぶもの）

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第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

図 4-1-2 Attain3（SATT 2007）の p12 の図コンテンツ上部のツールバーは，Attain3 の「LMS ツールバー」で，コンテンツ（SCO）
間の移動や終了を実行する．コンテンツ下部の左右の矢印ボタンは，コンテンツ内でペー
ジ遷移を実行する．
コンテンツ間の遷移は，基本的にはコンテンツ一覧の並び順であるが，SCORM2004 対
応コンテンツで，シーケンシングのルールが規定されていた場合は，ルールに従って動作する．

25

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

進捗状況は，ログイン後画面のコンテンツ一覧内のアイコンの横に棒状のマークで表示される．

図 4-1-3 Attain3（SATT 2007）の p9 の図表

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第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

第 2 節 SCORM2004 非対応 LMS のシーケンシング・ナビゲーション
現在広く普及している LMS は，SCORM1.2 に準拠したものである．SCORM1.2 準拠，もしくは SCORM に準拠していない LMS において，シーケンシングやナビゲーション機
能は，それぞれのシステムの独自機能となっている．SCORM2004 非対応のオープンソー
ス LMS として，Moodle1.9（2008）の例を示す．

第 1 項 Moodle
2008 年 12 月現在の最新安定版である Moodle1.9.3 には，標準でレッスンモジュールという機能があり，ページ単位で画面遷移を制御するコンテンツを作成出来る．例えば，情報提示画面のあとに小テストを提示し，正誤によって次に表示される画面が分岐するといったものである．しかし，あくまで 1 コンテンツ内の画面制御となっており，コンテンツ
間のシーケンシング制御はできない．Activity Locking というモジュールを追加すること
で，小テストの結果に応じ，トピック単位のシーケンシング制御が出来るようであるが，Moodle1.9 をはじめ，現在入手可能なバージョンの Moodle には非対応となっており，動作を確認できなかった．

ナビゲーション機能としては，通常，トップページにはコース名の一覧が表示される．
この一覧は，コースをグループ化して階層構造表示（図 4-2-1）にするなど，カスタマイ
ズ可能である．コースのトップページ（図 4-2-2）は，Moodle1.9 の場合，標準で 6 つのフォーマットがあり，コースの内容に合わせて選ぶことができる．また，モジュールを追加することで，サイドバーに学習コンテンツを階層構造で表示することもできる．

27

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

図 4-2-1 Moodle のトップページの例

図 4-2-2 コースのトップページの例

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第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

第 3 節 学習コンテンツによるシーケンシング・ナビゲーション
SCORM2004 からコンテンツにナビゲーション用のインタフェースを実装することが可能となった．そこで今後は，LMS ではなく，コンテンツの中に埋め込まれた形でシーケ
ンシング・ナビゲーション機能の提供が広まることも考えられる．シーケンシング・ナビ
ゲーション機能を持ったコンテンツオーサリングツールとして，LAMS2.0（2008）を取り上げる．

第 1 項 LAMS
LAMS（ラムズ）とは，協調学習活動をオンライン上でデザイン，管理，実施するためのツールとされている（LAMS2.0 2008）．教室での協調学習を補う学習コンテンツという位置づけが強いが，自学自習用のコンテンツも開発可能である．GUI のオーサリング環境（図 3-1-1）を用いて，フォーラム，選択問題，ファイル提出，共有資料の提示などの学
習活動のシーケンシング動作を設計することができる．学習順序は一方向だけでなく，分岐も可能である．また，開発した学習コンテンツを共有できるコミュニティがある（LAMS
Community）．

図 4-3-1 オーサリング環境（http://www.datapacific.co.jp/lams/lams.htm より転載）

29

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

学習画面は，プログレスバーと呼ばれるナビゲーションと，学習コンテンツそのもので構成される（図 4-3-2）．ナビゲーションには，「完了（青い丸）」「現在位置（赤い四角）」「未完（緑の三角）」で進捗状況が提示される（図 4-3-3）．学習者はナビゲーションに従って，学習を進める．

図 4-3-2 学習画面
（http://www.datapacific.co.jp/lams/lams.htm より転載）

図 4-3-3 プログレスバーによる進捗状況の提示（http://wiki.lamsfoundation.org/download/attachments/2589618/pbar.PNG を転載）
30

第 4 章 オープンソース LMS におけるシーケンシング・ナビゲーションの調査

以上から，シーケンシング制御が実装されているオープンソース LMS は尐なく，ナビ
ゲーションはツリー構造で表現されていることが多いことが分かった．また，コンテンツ
がシーケンシング・ナビゲーション機能を持った場合は，学習課題の全体を制御するというより，特定課題について「どのように教えるか」に焦点化し，詳細なレベルで制御されていると言える．調査した限りでは，課題分析図のように学習課題全体の構造を，いくつかに分岐・連結した図で示すナビゲーションは存在しなかった．

31

第 5 章 課題分析図 UI の設計

第 5 章 課題分析図 UI の設計
第 1 節 目的
課題分析図に基づく自己管理学習支援型 e ラーニングシステム（以下，前システム）の
課題分析図インタフェースを移植し，Moodle で動作する課題分析図ユーザインタフェース（UI）を開発する．また，Moodle 上で課題分析図を作成する GUI のオーサリングツールを開発する．以上より，課題分析図 UI が Moodle において学習ナビゲーションとして利用することが可能かどうかを探ることを目的とする．なお，課題分析図 UI の学習効果
や，自己主導学習の支援に関する評価は，次のステップに位置づける．
次節以降では，課題分析図 UI およびオーサリングツールの設計方針について述べる．

第 2 節 ユーザインタフェース部
今回は，Moodle の 1 コース内に配置する複数トピック（学習項目）のナビゲーションを試みることとした．
トピックはウェブページ，フォーラム，小テストなどのコンテンツをまとめた単位であり，通常は 1～10 のように時系列で並ぶ．これは教員が系列化した学習順序と言える．本
UI は，コース内に設置された複数のトピックの構造図を示し，学習者が直感的に学習構造を理解して学習内容を選択できるようにした．
課題分析図 UI は，学習項目の構造を図として表示するものであり，サイドバーには収
まりにくい大きさとなることが予想された．そこで本 UI は，まずはプロトタイプとして既存のトピックフォーマットをベースにして開発することとした．
フォーマット選択後，コースのトップページを表示したとき，「トピック 0」の位置に各トピックの課題分析図が生成される．この図内のトピック名は各トピックの summary 情報から取得した．トピック間の構造関係と図内の位置情報は，後述するオーサリングツールを用いてあらかじめ教員が作成し，Moodle のデータベースにデータを保持することとした．
また，課題分析図 UI の 1 つのトピック（四角形）をクリックすることで，図の下にトピックの詳細を表示する．自律的な学習者を想定しているため，すべてのトピックをクリックで選択可能として，学習内容の選択の制御は学習者に委ねた．
課題分析図内の各トピックは学習の進捗状況に応じて色分けした．色の意味は，前シス
テムと同様にした．習得状態に変わる条件として，フォーラムへの投稿や，課題のアップ
32

第 5 章 課題分析図 UI の設計

ロードなどいくつか考えられるが，今回は「小テスト」の合格をもって習得とみなすこととした．これにより，進捗状況を直感的に理解し，自己評価できることをねらった．
その他，基本的な操作性は，前システムから引き継ぐこととした．

第 3 節 オーサリング部
学習課題の種類に応じて課題分析図は異なる（鈴木 2002）．今回は，学習課題として知的技能だけを扱うこととし，階層分析図を作成することを想定した．また，トピックを表す四角形の位置は，トピックの数，学習者の好みなどに応じて変更することが望ましいと考えられる．以上から，作成者が試行錯誤しながら編集しやすいように GUI をもちいたオーサリングツールを開発することとした．
画面の左側には，各トピックの summary 情報の一部を取得し，トピックが一覧表示される．作成者は，ドラッグ＆ドロップの操作で，トピックを編集領域に移動する．そして，応用的で難しいトピック最上位に置き，より基礎的なトピックを下位に配置し，線でつな
いでいく．
しかし，このように GUI を用いて操作性を高めても，課題分析図の意味を理解していな
ければ適切な図を作成することはできないことが想定される．そこで，課題分析図の作成方法を知らない作成者のために，アドバイス機能を付加した．アドバイス機能をオンにすると，作業の状況に応じて「このトピックを学習するのに必要な，より基礎的なトピックを下に配置しましょう」といったメッセージを自動的に表示する．なお，今回は，Moodle
上にすでに e ラーニングコンテンツが完成していることを前提としたため，厳密な課題分
析図作成方法のアドバイスというより，トピック間の関連性を明らかにするための簡単なアドバイスとした．
さらに，課題分析図の意味を解説するヘルプボタンを設置した．尚，アドバイス機能およびヘルプの解説において，どのようなタイミングで，どのような情報を提供するべきか
について形成的評価で意見をもらうこととし，まずは簡単な情報提供にとどめた．

以上の方針で，課題分析図 UI およびオーサリングツールを開発した．

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第 6 章 課題分析図 UI の開発

第 6 章 課題分析図 UI の開発
第 1 節 開発環境
課題分析図 UI の開発言語は，前システムと同じく JavaScript，HTML，CSS，PHP
である．UI の主要な動作は，JavaScript で実現した．
オーサリングツールは，Adobe Flash8 および ActionScript2.0 で開発した．

第 2 節 動作環境
2008 年時点での最新バージョンである Moodle1.9 で動作することとした．利用者のブラウザは，InternetExplorer6 以上，Flash Player8 以上を想定した．

第 3 節 データベース構造
Moodle の既存データベースに 2 点の改良を加えた．
まず，
既存の mdl_course_sections テーブルに次の 4 つのフィールドを追加した（表 6-1）．
x および y は，課題分析図内の学習項目を表す四角形の位置情報（x 座標，y 座標）を意味
する．デフォルト値をマイナスとし，最初は課題分析図上に表示させないこととした．w
は四角形の幅，h は高さである．

表 6-1

mdl_course_sections テーブルに追加したフィールド

フィールド名型（長さ）NULL 値

デフォルト値

データ例

xint(5)

許可

-1

30

y

int(5)

許可

-1

25

w

int(5)

許可

100

100

h

int(5)

許可

50

50

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第 6 章 課題分析図 UI の開発

さらに，新しく mdl_course_sections_struct というテーブルを作成した（表 6-2）
．これは，学習項目間の構造情報（課題分析図の矢印の情報）を保持する．course には，Moodle
内で使用されるコース ID を保持する．start には上位の学習項目の ID，end には下位の学習項目の ID を保持する．学習項目の ID とは，mdl_course_sections テーブルの ID フ
ィールドの値を意味する．

表 6-2 mdl_course_sections_struct テーブルフィールド名型（長さ）NULL 値

デフォルト値

データ例

id（主キー）bigint(10)

不許可

auto_increment1

coursebigint(10)

不許可

0

3

start

bigint(10)

不許可

0

13

end

bigint(10)

不許可

0

14

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第 6 章 課題分析図 UI の開発

第 4 節 ファイル構成
本体プログラムは，図 6-1 のファイルで構成した．

struct├ajax.php├config.php├format.php├lesson.js├getInitInfo.php├getNodeHistory.php├getNodeStruct.php├design.css├ images├slider01.gif├…
├prototype.js├scriptaculous.js├rico.js├slider.js├wz_jsgraphics.js├editdiagram.html├editdiagram.php├authoring.html├authoring.swf├help.html├getStructInfo.php├getNodeInfo.php├setStructInfo.php├setNodeInfo.php├ lang├ ja_utf8├ format_struct.php（1）コースフォーマット

独自開発（2）ユーザインタフェース部

配布モジュール（3）オーサリング部（4）言語ファイル

図 6-1 ファイル構成（1）コースフォーマットは，既存のトピックフォーマットと同等のファイルである．
format.php の一部を修正し，通常時は課題分析図 UI を表示し，編集時はオーサリング画
面へのリンクを表示することとした．

36

第 6 章 課題分析図 UI の開発（2）ユーザインタフェース部は，課題分析図 UI を構成するファイルである．lesson.js
が課題分析図 UI を制御する本体プログラムである．design.css および images フォルダに保存された画像ファイルは，課題分析図 UI の見栄えやレイアウトを定義した．
getInitInfo.php は，Moodle の既存モジュールを読み込む初期設定ファイルである．
getNodeHistory.php および getNodeStruct.php で，Moodle のデータベースから課題分析
図に関する情報を取得することとした．

（3）オーサリング部は，課題分析図を編集するオーサリングツールを構成するファイル
である．editdiagram.html および editdiagram.php は Moodle の編集画面である．その内部に表示するオーサリングツールの部分が，authoring.html および authoring.swf である．
getStructInfo.php ， getNodeInfo.php ， setStructInfo.php ， setNodeInfo.php は ，authoring.swf から呼び出し，Moodle のデータベースにアクセスして，課題分析図の構造
情報を入出力することとした．また，別ウィンドウに表示されるヘルプ情報は help.htmlに記述した．

（4）言語ファイルには，コースフォーマット選択時に表示される日本語表記などを記述した．

37

第 6 章 課題分析図 UI の開発

第 5 節 実装画面
第 1 項 課題分析図 UI の導入
課題分析図 UI 導入前の通常のコーストップページを図 5-1-1 に示す．

図 5-1-1 通常のコーストップページ（トピックフォーマット）

38

第 6 章 課題分析図 UI の開発

課題分析図 UI を手順書（付録 1）に従って Moodle に導入後，コースの編集が可能な権限を持つユーザで Moodle にログインし，コース設定の編集画面を表示する．すると，「フォーマット」選択リストに「課題分析フォーマット」が表示される（図 5-1-2）．

図 5-1-2 課題分析図フォーマット選択画面

39

第 6 章 課題分析図 UI の開発

課題分析フォーマットを選択後，変更を保存するボタンをクリックすると，コーストッ
プページに課題分析図 UI が表示される（図 5-1-3）．

図 5-1-3 課題分析フォーマット適用後のコーストップページ

40

第 6 章 課題分析図 UI の開発

ただし，課題分析図が未作成の時は，図 5-1-4 の画面が表示される．この場合，課題分
析図を作成する必要がある．詳しくは次項で述べる．

図 5-1-4 課題分析フォーマット適用後のコーストップページ（課題分析図未作成時）

41

第 6 章 課題分析図 UI の開発

第 2 項 課題分析図の作成
課題分析図を作成するには，コースの編集が可能な権限を持つユーザでログイン後，コーストップページの右上にある「編集モードの開始」ボタンをクリックする．すると，課
題分析図 UI の下に編集アイコン（鉛筆を持った手のアイコン）が表示される（図 5-2-1）．
編集ボタンをクリックすると，編集画面（オーサリングツール）が表示される（図 5-2-2）．

図 5-2-1 編集モードがオンの状態

42

第 6 章 課題分析図 UI の開発

編集画面では，左側に学習項目の一覧が表示される．この学習項目名は，コース内の各トピックの summary 情報から取得している．課題分析図の作成操作については，右上の位置に自動的に簡単なアドバイスが表示される．ヒントボタン（？マーク）をクリックすると，課題分析図に関する情報が別ウィンドウに表示される（図 5-2-3）．

図 5-2-2 課題分析図オーサリングツール

43

第 6 章 課題分析図 UI の開発

図 5-2-3 ヘルプ画面

44

第 6 章 課題分析図 UI の開発

アドバイスやヘルプの情報をもとに，課題分析図を作成していく．具体的には，学習項目を編集領域にドラッグ＆ドロップし，学習項目の上下に付与されているピンクと黄色の丸をドラッグすることで線を引く（図 5-2-4）．課題分析図を書き終わったら，保存ボタン
をクリックすることでデータが保存される．保存完了のメッセージが表示された後，コー
ストップページに戻ると，課題分析図 UI に課題分析図が描画される（図 5-1-3）．

図 5-2-4 編集中の画面45

第 6 章 課題分析図 UI の開発

第 3 項 課題分析図 UI の利用
学習者がログイン後，課題分析図 UI が設定されたコースを表示すると，図 5-3-1 のよ
うに白い学習項目が表示される．

図 5-3-1 学習者ログイン時のコーストップページ

46

第 6 章 課題分析図 UI の開発

右上の「？」マークは簡易ヘルプで，課題分析図 UI の操作方法や習得状況を示す色の意味を表示する．必要のない場合は縮小ボタン（－）をクリックすることで縮小状態にできる（図 5-3-2）．

図 5-3-2 簡易ヘルプ表示時

課題分析図 UI 内の学習項目にマウスポインタを重ねると，小テストの成績情報がポップヒントで表示される（図 5-3-3）．

図 5-3-3 ポップヒント表示時

47

第 6 章 課題分析図 UI の開発

課題分析図 UI 内の学習項目をクリックすると，
UI の下にその学習項目のコンテンツ（小テストやテキスト）が表示される（図 5-3-4）．下図は「2 進数表現」をクリックした例である．

図 5-3-4 学習コンテンツの表示

48

第 6 章 課題分析図 UI の開発

学習コンテンツの中の小テストを受験すると，成績に応じて課題分析図 UI の色が変化する（図 5-3-5）．今回の合格条件は，小テストで満点をとることとした．色の意味は，表5-3-1 に示す．

図 5-3-5 学習項目の色が変化した課題分析図 UI49

第 6 章 課題分析図 UI の開発

表 5-3-1 課題分析図内の学習項目の色白

未選択状態（リソースに一度もアクセスしていない状態）

濃い赤

未習得状態 A（リソースにはアクセスしたが，小テストに合格していない状態）

薄い赤

未習得状態 B（下位に未習得状態 A の学習項目があるため，システムが自動的に未習得と判定した状態）

濃い青習得状態 A（小テストに合格した状態）

薄い青習得状態 B（上位に習得状態 A の学習項目があるため，システムが自動的に習得と判定した状態）

課題分析図 UI の「おすすめの学習項目」ボタンをクリックすると，まだ習得状態になっていない学習項目のうち，あらかじめ設定された学習順序（トピックの並び順）で，次に学ぶべき項目をアドバイスすることとした（図 5-3-6）．

図 5-3-6 おすすめの学習項目クリック時50

第 6 章 課題分析図 UI の開発

その他，どのような課題分析図にも対応できるようにするため，前システムの機能を引き継ぎ，以下の機能を搭載した．
・ドラッグ＆ドロップによる図の移動（図 5-3-7）・スライダバーおよびマウスホイールの操作による図の拡大・縮小（図 5-3-8）
・
「大」
「中」
「小」ボタンによる，表示領域の変更（図 5-3-9）

図 5-3-7 移動時

51

第 6 章 課題分析図 UI の開発

図 5-3-8 拡大時

52

第 6 章 課題分析図 UI の開発

図 5-3-9 表示領域が「小」の場合

53

第 7 章 評価

第 7 章 評価
第 1 節 動作チェック
形成的評価の前に，Moodle 管理者の経験があり，前システムを利用したことのある被験者 1 名による動作チェックを行った．動作チェックの手順書および結果の詳細は付録として添付する（付録 2，付録 3）．

動作チェックの結果，停止することなく一通り操作することが確認できたが，重大なバ
グとして「課題分析図 UI 内のヒントを表示すると，文字が途中で切れる」「課題分析図編
集中に，学習項目一覧領域と作業領域の間で，学習項目のドラッグ＆ドロップを繰り返していると，線が引けなくなる（ブラウザをリロードすると正常に戻る）」の 2 つが見つかった．これらは，形成的評価の前に修正することとした．さらに，出来るだけ修正した方がいい点がいくつか見つかったが，「ボタン名などの英語表記を日本語へ」「課題分析図未
作成時にメッセージを表示する」「課題分析図 UI の編集ボタンのポップヒントを変更する」
を修正することとし，後は形成的評価の結果によって改善を加えることとした．

また，Moodle の問題として，「はじめて Moodle を使用する人は，Moodle のデフォルトのインタフェース（たとえば小テストの送信ボタンなど）がわかりにくいかもしれないので，形成的評価の時にあくまで課題分析図 UI の部分だけの評価であることを強調した方がよいのではないか」という参考意見をいただいた．形成的評価の前の事前説明にて，十分注意を促すこととした．

54

第 7 章 評価

第 2 節 形成的評価
課題分析図 UI およびオーサリングツールの使いやすさを評価し，改善点を明らかにする目的で，形成的評価を実施した．事前に Web サーバに課題分析図 UI を導入済みのMoodle を用意し，評価用のコースと教材を作成した．課題分析図 UI とオーサリングツー
ルは，被験者および評価方法が異なるので，次項で詳しく述べる．

第 1 項 オーサリングツールの形成的評価
評価方法
オーサリングツールの評価は，Moodle の使用経験がない教員および Moodle コース作成
経験者の大学生を被験者とした．被験者には，まずは学習者として課題分析図 UI の動作を理解してもらい，その後オーサリングツールを利用して既定の課題分析図を作成してもらった．そして，オーサリングツールの使いやすさを中心にアンケートとインタビューを行った．また，最終的には ID を知らない教員が課題分析図を作成することを目指しているので，どのような支援があれば課題分析図を作成できそうか，意見をもらうこととした．
評価方法の概要は表 7-2-1 にまとめる．評価に使用した手順書，アンケートは付録として添付する（付録 4，付録 5）．

55

第 7 章 評価

表 7-2-1 評価方法
実施日2008 年 12 月 19 日

対象者

Moodle の使用経験がない教員 2 名
Moodle コース作成経験者の大学生 2 名

手順学習者として，課題分析図 UI の評価手順と同じ操作を体験し，動作を理解してもらう．その後，オーサリングツールの評価手順書に従って，既定の課題分析図を作成し，オーサリングツールの使いやすさに関するアンケートに回答してもらう．アンケート回答のうち，特に評価が低い項目については，改善のポイントなどをインタビューする．

作成してもらった
課題分析図

アンケート内容



学習項目をドラッグ＆ドロップでスムーズに移動できた（5 段階評価）

（抜粋）



学習項目同士を線でつなぐ操作はスムーズにできた（5 段階評価）



別ウインドウに表示されるヘルプの内容は役に立った（5 段階評価）

今後，ヘルプ機能を充実させたいと考えています．どのようなサポートがあれば，課題分析図を作成できそうですか？（自由回答）

56

第 7 章 評価

結果と考察
評価結果の詳細は付録 6 として添付する．
4 名全員がオーサリングツールを使って課題分析図を作成できた（図 7-2-1，図 7-2-2）．
作成に要した時間は，平均しておよそ 10 分であった（ただし，被験者各自が測った時間なので正確ではない）．被験者 D において，オーサリングツール上では正常だが，課題分
析図 UI に切り替えると，線が表示されないという現象が起きた．課題分析図 UI の動作自体は正常で，筆者が別の PC（IE7）で表示すると線が表示されたので，ブラウザの問題などが考えられる．

図 7-2-1 被験者 A が作成した課題分析図（オーサリングツール）

57

第 7 章 評価

図 7-2-2 被験者 A が作成した課題分析図 UI

58

第 7 章 評価

評価が低かったアンケート項目は「課題分析図の編集画面をスムーズに表示できた（平均 3.5）」「学習項目同士を線でつなぐ操作はスムーズにできた（平均 3.5）」「クリックすると別ウィンドウに表示されるヘルプの内容は役に立った（平均 3）」であった．

「課題分析図の編集画面をスムーズに表示できた」については，被験者 B（Moodle の使用経験がない教員）が編集ボタン（図 7-2-2 の課題分析図 UI のおすすめボタンの下に表示される鉛筆を持った手のアイコン）を探すことができず，被験者 C（Moodle のコース作成経験あり）が，リソースの追加から課題分析図を作成すると勘違いしていた．以上から，Moodle の使用経験の有無によらず，編集ボタンを分かりやすく表示することが必要だと考えられる．

「学習項目同士を線でつなぐ操作はスムーズにできた」については，被験者 C（Moodleのコース作成経験あり）から「線を引く作業が細かい（グリッド吸着が欲しい）」との意見をもらったことから，より操作しやすい改善を検討する必要がある．また被験者 B（教員）が自由意見において「適切な課題分析図かどうか自信がもてない」と述べていることから，操作上の問題ではなく，課題分析図を作成すること自体が難しくて線をつなぐときに躊躇していると考えられる．当初から考えていたとおり，課題分析図を作成することは容易ではないことが裏付けられた意見だと考える．さらに被験者 B からは，課題分析図を教員間で共有・検討する機能の要望があった．適切な課題分析図を共有することは，教員の負荷の軽減につながると考えられるので，今後の拡張として検討していきたい．

「クリックすると別ウィンドウに表示されるヘルプの内容は役に立った」については，
この時点では課題分析図に関する解説を簡単にしているだけなので，あまり役に立たなかったと考えられる．前述のとおり，課題分析図を作成すること自体が難しいので，何らかの支援が必要となる．そこで「どのようなサポートがあれば，課題分析図を作成できそうですか？」の回答をみると，「矢印の見方（意味）を説明する」「作成作業について具体的に書いているといいかもしれない」「FLASH で線を引くムービーとか欲しい」「（課題分析
図の）例が欲しい」が挙げられた．このことから，課題分析図作成前に，数分程度の作成方法を解説するムービーを閲覧してもらい，さらに詳しい説明として，矢印の見方（意味）や事例を用意するのが望ましいのではないかと考える．
59

第 7 章 評価

第 2 項 課題分析図 UI の形成的評価
評価方法
課題分析図 UI の評価に当たっては，大学生を対象に，課題分析図 UI がない場合（図7-2-3）とある場合（図 7-2-4）を使用してもらい，課題分析図 UI の使いやすさと，役に立ちそうかについて，アンケートとインタビューを行った．詳しくは，表 7-2-3 に示す．
評価に使用した手順書，アンケートは付録として添付する（付録 7，付録 8）．

図 7-2-3 課題分析図 UI がない場合（Moodle のデフォルト）60

第 7 章 評価

図 7-2-4 課題分析図 UI がある場合

61

第 7 章 評価

表 7-2-3 評価方法
実施日2008 年 12 月 19 日

対象者

情報工学を専攻している大学生・大学院生 4 名

手順

学部 1 年次に必修科目となっていた「コンピュータアーキテクチャ」の授業の一部を e ラーニング化し，復習してもらうこととした．
課題分析図 UI がない場合（Moodle のデフォルト）とある場合を使用してもらった後，アンケートとインタビューを行った．

コースの概要サンプルコースは 5 つの学習項目で構成した．
1.

ディジタルとアナログ（動画教材 7 点，小テスト 1 点）

2.

2 進数表現（動画教材 14 点，小テスト 1 点）

3.

ディジタル回路（動画教材 6 つ，小テスト 1 点）

4.

フォンノイマン型コンピュータ（動画教材 4 つ，小テスト 1 点）

5.

コンピュータアーキテクチャの具体例（動画教材 2 つ，小テスト
1 点）

アンケート内容



図の移動（ドラッグ操作）はスムーズに行えた（5 段階評価）

（抜粋）



（図の四角形をクリックして）学習項目の表示はスムーズに行えた（5 段階
評価）

図を参考にして，次の学習項目を選択しましたか？（はい・いいえ）



自分で勉強するときに，通常のコースと，課題分析図 UI つきのどちらを選択しますか？（通常・UI つき）

62

第 7 章 評価

結果と考察
評価結果の詳細は付録 9 として添付する．
「図の移動（ドラッグ操作）はスムーズに行えた」などの課題分析図 UI の操作性を問う 5 つの項目について，
全て平均が 4.25 以上であり，問題なく操作ができたと考えられる．
しかし，Safari では正常に表示されず，評価の途中で IE に変更してもらった．また，自由回答やインタビューにおいて「課題分析図の操作方法のヒントの表示が途中で切れる」「学習項目にマウスを重ねた時のヒントの表示がちらつく」といった意見が出るなど，表示の不具合が確認された．
「ヒントの表示が途中で切れる」については，動作チェックにおいて確認し，修正した点であったが，IE の「ユーザー補助」機能を使用すれば，サーバ側が設定したフォントサイズなどの書式設定が無効になることがわかった．このような表示の不具合の原因は，課題分析図 UI の主要部分を JavaScript と CSS で作成しており，あらゆるブラウザに対応するのは容易ではないことが大きいと考えられる（いわゆるクロス
ブラウザの問題）．

また，「自分で勉強するときに，通常のコースと，課題分析図 UI つきのどちらを選択しますか？」に対し，全員が課題分析図 UI つきの方が良いと回答した．その理由としては，「目で進捗が見えることがいい」など色で習得状況を直感的に把握することが有益だという意見と，「基礎的な学習項目から難しい学習項目まで順を追って学習しやすい」など構造を直感的に理解できることが有益だという意見が挙げられた．ただし，今回のサンプルコ
ースは学習項目が 5 つだけだったため，「色つきの成績表がコーストップにあれば UI が無
くてもいいと思う」など，より複雑な課題の時にこそ有用だという意見が上がった．

その他の意見として，「（あと尐しで合格なのに）薄い赤になるのがイメージが悪い．だんだん青に近づくように，紫にするとかならやる気が出そう」といった意見が出た．色の変化を微妙にすると複雑で分かりにくくなるかもしれないが，習得状態に向けて何らかの段階的な変化を設けることを検討する必要がある．

さらに，現在の課題分析図 UI の機能を超える意見として，「テスト終了後，自動的に図が出てきてほしい」「小テスト中に，横に UI があるといい」「Moodle の全表示ボタンがわ
かりにくいので，UI の近くにあった方がいい」「モニタやブラウザのサイズによって，学63

第 7 章 評価

習項目を（図の下に）表示しても認識できない場合があるのでは」などがあった．今回はデフォルトの Moodle のプログラムをなるべく変更せず，課題分析図 UI を追加するのみとしたが，このような意見をもとに，Moodle の改良を加えることも検討する必要がある．

64

第 7 章 評価

第 3 項 専門家による形成的評価
評価方法
課題分析図 UI とオーサリングツールの使いやすさや改善点について，e ラーニングの専門家 1 名から意見を頂戴した．被験者には，まず学習者として課題分析図 UI の動作を理解してもらった後，オーサリングツールを利用して既定の課題分析図を作成してもらった．
その後，アンケートとインタビューを実施した．
評価方法の概要は表 7-2-4 にまとめる．評価に使用した手順書，アンケートは付録として添付する（付録 10，付録 11）．

表 7-2-4 評価方法
実施日2009 年 1 月 15 日

対象者

e ラーニングサービスの研究・開発・運営に従事している専門家 1 名

手順

学習者として課題分析図 UI の評価手順と同じ操作を体験し，動作を理解してもらった後，オーサリングツールを用いて既定の課題分析図（オーサリングツールの評価時と同じ図）を作成してもらった．その後，アンケートとインタビューを行った．

アンケート内容

オーサリングツールおよび課題分析図 UI のアンケートとほぼ同じ．

結果と考察
評価結果の詳細は付録 12 として添付する．
課題分析図 UI については，「図の移動（ドラッグ操作）はスムーズに行えた」などの操作性を問うすべての項目で 5 段階評価の 4 以上であった．「図の拡大縮小で，＋，－ボタ
ンが利かなかった」という改善意見が出たが，大きな改善項目はなく，操作性には問題な
いとの意見をいただいた．また，有用性について「学習の順番・項目が直観的に把握できる」など，学習の際に非常に有用だと考えられるとの意見をいただいた．

オーサリングツールについては，評価中，学習項目間の線をつなぐ機能のバグがみつかったため，「学習項目同士を線でつなぐ操作はスムーズにできた」「線の削除はスムーズにできた」の 2 つの項目において 5 段階評価の 2 であった．それ以外の操作やヘルプ機能については 4 以上の良い評価を得たので，線をつなぐ機能の改善が急務と考えられる．
65

第 7 章 評価

自由意見として，「教授者が自分の教授内容を整理するために非常に役に立つと思います」という前向きな評価をいただいた．そして，今後の拡張において「設計した課題分析情報をインポート・エクスポートするためのインターフェース，ファイルフォーマットなども考えられると良い」との意見をいただいた．現在のところ，課題分析情報は Moodle のデータベースに保存しているが，今後，XML ファイルなどの形で独立させることを検討す
る必要がある．さらに，XML ファイルとするならば，SCORM2004 の形式に従うことで課題分析情報の流通性が高まる可能性がある．しかし SCORM2004 は完全なツリー構造
のみを表現するのに対し，課題分析図は必ずしもツリー構造ではなく，学習課題に応じて様々な構造を表現することができる．以上の理由で，被験者から SCORM2004 の形に当てはめることで課題分析技法の柔軟性が損なわれる恐れがあることを指摘された．そしてSCORM2004 の形式に従うより，課題分析情報を表現する新たな形式を提案し，それを実現するツールを開発していく方向が望ましいのではないかとの貴重な意見を頂戴した．

66

第 8 章 システムの改善

第 8 章 システムの改善
形成的評価の結果を踏まえ，オーサリングツールについて「編集ボタンを分かりやすく表示する」「学習項目同士を線で確実につなげるようにする」「ヘルプに課題分析図の例を加える」の 3 点を改善することとした．なお，課題分析図 UI の表示の不具合は Adobe
FLASH を用いるなど，クロスブラウザ問題を解決する根本的な改良が必要だと考えられるので，その他の意見も踏まえた課題分析図 UI の大規模な改良を今後の課題とする．

1.

編集ボタンを分かりやすく表示する
編集ボタンを分かりやすくするため，Moodle のデフォルトのアイコン（図 8-1）ではな

く，新たに大きなアイコンを表示させることとした（図 8-2）．

図 8-1 変更前の編集ボタン

67

第 8 章 システムの改善

図 8-2 変更後の編集ボタン

2.

学習項目同士を線で確実につなげるようにする
オーサリングツールのバグを修正し，学習項目同士を線で確実につなげるようにした．

図 8-3 修正後のオーサリングツールの画面68

第 8 章 システムの改善

3.

ヘルプに課題分析図の例を加える
オーサリングツールのヘルプ画面に，課題分析図の例として，教材設計マニュアル（鈴木 2002）から引用し，繰り下がりのある引き算の例を加えた（図 8-4）
．また，図とともに課題分析図の作成手順の解説も加えた．

図 8-4 修正後のオーサリングツールのヘルプ画面69

第 9 章 今後の課題と展望

第 9 章 今後の課題と展望
今後の課題としては，次の 3 点を挙げる．

1.

課題分析図 UI の Flash 化
前システムの時からクロスブラウザ対策が課題となっていたが，今回の形成的評価の結果，ユーザが使用するブラウザは多様化しており，JavaScript を用いて対応していくのが難しいことがわかった．さらに，習得状況の段階的な表示，UI のサイズや表示位置などの改善を加えるならば，よりグラフィックを重視した開発環境への移行が適切だと考える．
そこで，オーサリングツールと同様に，課題分析図 UI も Flash で再開発することが考え
られる．

2.

事前・事後テスト機能の実装
前システムで実装されていた課題分析図に基づく事前・事後テスト機能を Moodle 上で実現することが課題である．特に事前テスト機能を実装すると，学習開始時の成績が課題
分析 UI に反映され，より効率よく学習を進めることができるようになると考える．

3.

学習効果の評価実験
デフォルトの Moodle のコースと，課題分析図 UI つきのコースを用意し，比較実験を行うことで，学習効果が評価できると考える．また，学習履歴から，どのような順序で学習項目を選択して習得状態になっていくか，アドバイスの順序に従っているか，それとも自分自身で考えた順序で学習を進めているかを分析することで，課題分析図 UI の自己主
導学習の支援効果を測定できるのではないかと考えている．評価実験は今後の課題としたい．

今後は改善したシステムの形成的評価を行い，その後，長期的な運用により学習効果と自己主導学習の支援について評価を行いたい．また今後の展望として，次のような機能を実装したいと考えている．

1.

他の学習課題への対応
学習課題には，知的技能の他に「言語情報」，「運動技能」，「態度」があるので，それぞ70第 9 章 今後の課題と展望

れの課題分析手法を参考にし，UI を改良していく必要がある．また，より広く，複雑な学習課題への対応も課題である．まず，学習範囲が広い場合に対応するため，前システムで実現していたレイヤー構造にすることが望ましい．
さらに学習範囲に知的技能，言語情報，
態度など複数の学習課題が含まれる場合，現在のシステムでは対応できない．そこで，教授カリキュラムマップ（BRIGGS and WAGER 1981）などの他の分析手法を取り入れることも検討していく必要がある．

2.

教員側への進捗状況提示機能
現状では，個々の学習者のアカウントでログインし，進捗状況を閲覧するしかない．そこで，教師アカウントでログインし，個々の学習者の進捗状況を切り替えて表示できるよ
うにする必要がある．また，クラス全体の進捗状況を課題分析図 UI 上で把握できるようにすることも有用だと考える．
これにより，教員は多くの学習者が躓いている学習項目や，構造と矛盾した進捗状況になっている箇所を把握できる．そして，教材や指導方略，あるいは課題分析図そのものを見直すことにつながると考える．

3.

課題分析図の共有
たとえば，課題分析図の構造情報を XML で記述し，XML ファイルを他者と共有できる

ように共有 Web サイトを構築する．なお，専門家からいただいたご意見を参考に，XML
ファイルは SCORM2004 の形式に従うより，課題分析に基づく構造を表現する新たな形式を提案する方向で検討したい．課題分析図オーサリングツールは，XML ファイルを出力するように改良し，課題分析図 UI は，XML ファイルを読み込めるように改良する．そして，課題分析図 XML ファイルを共有するための Web サイトを構築する．このように課題分析図の配布，再利用を実現することで，SME（教育の専門家ではないが学習内容の専門家）でも，課題分析図と教材を用意するだけで，効果的な学習支援ができるのではないか．

71

第 10 章 おわりに第 10 章おわりに本研究では，高橋ほか（2007a）のシステムを元にして，オープンソース LMS として広く普及している Moodle で動作する課題分析図ユーザーインタフェース（UI）を開発した．また，課題分析図を作成するための GUI によるオーサリングツールも開発した．
教員による形成的評価の結果，全員がオーサリングツールを使って 10 分程度の時間で
課題分析図を作成できた．また学習者による形成的評価の結果，課題分析図 UI の操作性を問う 5 つの項目について，全ての平均が 4.25 以上であり，問題なく操作できることが示唆された．
以上より，課題分析図 UI を Moodle における学習ナビゲーションとして利用することが可能であると考えられる．
今後，様々なブラウザに対応するための課題分析図 UI の Flash 化と，高橋ほか（2007a）のシステムで実現した事前・事後テスト機能の実装を行い，長期的な運用による学習効果と自己主導学習の支援効果について評価を行いたい．

72

参考文献

参考文献
BRIGGS, L. J. and WAGER, W. W. (1981). Handbook of procedures for the design of

instruction(2nd ed.). Educational Technology Publications.

eLC 日本 e ラーニングコンソシアム (2005) SCORM2004 仕様書（日本語版）.
http://www.elc.or.jp/nolink/20051208.html (参照日 2008.12.28)
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Andragogy. [堀 薫夫, 三輪 建二 (監訳) (2002) 成人教育の現代的実践―ベダゴジー
からアンドラゴジーへ, 鳳書房]
LAMS2.0. (2008). LAMS ドキュメンテーション日本語版 ,http://wiki.lamsfoundation.org/pages/viewpage.action?pageId=2589559 (参照日2008.12.28)
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松本拓馬, 國宗永佳, 新村正明, 不破泰（2008） 独自オンラインテストシステムの Moodle
モジュール化について. 教育システム情報学会研究報告, vol.23, no.4, pp.2-7
メディア教育開発センター （2008）. Open Source LMS 一覧. ICT 活用教育支援協議会.
(オンライン) http://www.nime.ac.jp/it-council/OpenSourceLMS.html （参照日2008.12.28）
MERRILL, M. D. (1980). Leaner Control in Computer Based Learning . Computers &Education vol.4 , pp.77-95
Moodle1.9.3. (2008). Moodle ダウンロード , http://download.moodle.org/ (参照日2008.12.28)
SATT エスエーティティ株式会社 (2007) Attain3 操作説明書 v01.00.
鈴木克明 (2002) 教材設計マニュアル. 北大路書房, 京都
鈴木克明 (2006) 第 7 章 自己管理学習を支える構造化技法と学習者制御. 野嶋栄一郎, 鈴木克明, 吉田文(編著) 人間情報科学と e ラーニング. 放送大学教育振興会, 東京,
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http://ejiten.javea.or.jp/content.php?c=TWpJeU1ERXk%3D (参照日 2008.12.28)

73

参考文献

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e ラーニングシステムの開発. 日本教育工学会論文誌（ショートレター特集号）,31(suppl): pp.25-29
高橋暁子, 市川尚, 鈴木克明 (2007b) 課題分析図に基づく e ラーニングシステムの拡張（１）：解説コンテンツ用協働型オーサリングツールの開発, 教育システム情報学会第32 回全国大会講演論文集, pp.194-195
高橋暁子, 市川尚, 鈴木克明 (2007c) 課題分析図に基づく e ラーニングシステムの拡張（２）：問題コンテンツ用協働型オーサリングツールの開発, 日本教育工学会第 23 回
講演論文集, pp.717-718
米満潔, 梅崎卓哉, 藤井俊子, 江原由裕, 穗屋下茂, 角和博, 高崎光浩, 大谷誠, 大月美佳,
皆本晃弥, 岡崎泰久, 渡辺健次, 近藤弘樹(2007) Moodle と XOOPS を基盤とし大学の要求を考慮した学習管理システムの開発と運用, 情報処理学会論文誌, Vol.48, No.4,
pp.1710-1720
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Achievement. Lawrence Erlbaum Associates, Inc [塚野州一 (編著)（2006） 自己調
整学習の理論. 北大路書房, 京都]

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謝辞

謝辞
本研究におきまして，多大なご指導をいただきました喜多先生，中野先生，鈴木先生に感謝申し上げます．また，卒業研究から引き続きご助言いただいた岩手県立大学ソフトウ
ェア情報学部の市川先生，評価にご協力いただいたソフトウェア情報学部の学生の皆様ならびにメディア教育開発センターの仲林先生に感謝いたします．さらに，WebCT 上で本研究に関するご助言や，様々な場面で励ましのお言葉をいただいた教授システム学専攻の諸先生方と学生の皆様，特に二期生の皆様に感謝いたします．
皆様のご協力なくしては，本研究を進めることができませんでした．心より感謝申し上げます．ありがとうございました．

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資料

付録
付録 1 導入手順書（readme.txt）
付録 2 動作チェック指示書
付録 3 動作チェック結果
付録 4 形成的評価 A（教師用）指示書
付録 5 形成的評価 A（教師用）アンケート
付録 6 形成的評価 A（教師用）結果
付録 7 形成的評価 B（学習者用）指示書
付録 8 形成的評価 B（学習者用）アンケート
付録 9 形成的評価 B（学習者用）結果
付録 10 形成的評価 C（専門家用）指示書
付録 11 形成的評価 C（専門家用）アンケート
付録 12 形成的評価 C（専門家用）結果

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