教育データの利活用に係る論点整理（中間まとめ）

令和３（2021）年３月
教育データの利活用に関する有識者会議

目次
１．はじめに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

２．教育データの定義

２

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

２

３．教育データの利活用の目的（将来像の具体的イメージ） ・・・・・・・

３

４．教育データの利活用の原則

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

４

５．教育データの利活用の視点 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１）教育データの一次利用（現場実践目的）と二次利用（政策・研究目的）（２）公教育データと個人活用データ

６

６．議論の枠組み

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

８

７．学校現場における利活用（公教育データの一次利用） ・・・・・・・・
（１）総論
（２）現状
（３）学校現場におけるデータ利活用の在り方（４）学校現場におけるデータ利活用の仕組み

９８．ビッグデータの利活用（公教育データの二次利用） ・・・・・・・・・ １９
（１）総論
（２）現状
（３）ビッグデータ利活用の在り方
９．生涯を通じたデータ利活用の在り方（個人活用データ） ・・・・・・・ ２４
10．教育データの標準化 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１）総論（２）標準化の考え方（３）検討にあたっての留意点

２５

11．まとめ２８・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・- 1 -１．はじめに○

GIGA スクール構想により、児童生徒１人１台端末環境の実現が進む中、全ての子供たちの可能性を引き出す「個別最適な学び」と「協働的な学び」を実現していくため、教育データの効果的な利活用を促進するために必要な方策について具体的な検討が必要である。
○ このため、令和２年６月に設置された本会議では、児童生徒１人１台端末環境の実現に向けた取組が進められる中、誰一人取り残すことなく、全ての子供たちの力を最大限に引き出すことに資するよう、教育データの効果的な利活用を促進するために必要な方策について具体的な検討を行う1という観点から、これまで５回の会議を開催し、教育データの標準化、学習履歴（スタディ・ログ）の利活
用、教育ビッグデータの効果的な分析・利活用などについて、議論を深めてきた。
○ 本論点整理（中間まとめ）は、これまでの議論を通じ、現時点で論点を整理し、方向性を示せる事項は示し、今後さらに検討が必要な事項はその旨をまとめたものである。
○ なお、本論点整理（中間まとめ）の理解の一助となるよう、委員提出資料を提案・議論の経緯として掲載している。
２．教育データの定義○

まず、議論の対象となる「教育データ」であるが、法令等において明確な定義がなく、多義的・広範であり、様々な分類が可能である。何を対象と議論すべきかに関して、本会議において多様で幅広い意見があった。
○ 本会議においては、文部科学省「教育データ標準」2の枠組みを踏まえ、教育データを、以下のように定義して検討を進める。
（１）年齢・段階○ 初等中等教育段階の学校教育3における児童生徒（学習者）の教育・学習に関するデータ（「公教育データ」）を基本とする。

1「教育データの利活用に関する有識者会議の設置について」（令和２年６月 18 日 初等中等教育局長決定）より。
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小・中学校等の１人１台端末導入が加速し、データの収集・活用に関して一定のルールが必要
な緊急の状況があることから、教育データ全体の将来的な展望を視野に入れつつも、まず、教育データ標準の枠組みの提示と学習データの起点としての「学習指導要領コード」を 「教育データ標準」（第１版）として令和２年 10 月に公表。
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本論点整理でいう「学校教育」は、学校教育として活用されるデータを指している。このため、学校という場所で行われているということを指しているのではなく、学校教育として行われているものは家庭等の学校の外で行われているものを含む。

- 2 -（２）主体① 児童生徒（学習者）に関するデータ（学習面：学習履歴 / スタディ・ログ、生活・健康面：ライフ・ログ）② 教師の指導・支援等に関するデータ（アシスト・ログ）③ 学校・学校設置者（地方自治体等）に関するデータ（運営・行政データ）（３）対象○ 個々の子供の学びによる変容を記録し、活用していく観点から、定量的デー
タ4（テストの点数等）だけではなく、定性的データ5（成果物、主体的に学習に取り組む態度、教師の見取り等）も対象とする。
○ なお、定量的データ、定性的データの両面において、それぞれデータの内容、粒度、利活用の目的等によって議論すべき点を区分することが必要である。
３．教育データの利活用の目的（将来像の具体的イメージ）○

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5

これまでの文部科学省や地方自治体等における実証事業等の成果や、各委員の知見等を踏まえ、教育データをフルに活用するとどのような将来像が描けるかをなるべく具体的に示した。

数値として把握できる量的なデータ。
演算可能な数値として表せない質的なデータ。

- 3 -４．教育データの利活用の原則○

今後の初等中等教育における教育データの利活用を考える際には、全ての子供たちの可能性を引き出すという観点が重要であり、教育データの利活用を進めていく上で共通で必要となる原則は、概ね以下の事項である。

（１）教育・学習は、技術に優先すること○ 教育データを利活用する目的は、これらのデータをもとに、一人一人の児童生徒の状況を多面的に確認し、学習指導・生徒指導・学級経営・学校運営など
教育活動の各場面において、一人一人の力を最大限引き出すためのきめ細かい支援を可能とすることである。
○ データの利活用等はこのための手段であり、技術やデータを利活用すること自体が目的化しないようにする必要がある。
○ 教育データを利活用する主体は、児童生徒（学習者）、保護者、教職員、学校、学校設置者、行政機関、大学等の研究機関などであるが、
「学習者」
（保護者を
含む）が受益者となるよう、各主体が取り組んでいく必要がある。
（２）最新・汎用的な技術を活用すること○ 今後、教育データを教育・学習に十全に活用していく上では、部分的に局所最適となる仕組みやシステムではなく、なるべく相互互換性や流通性を確保することが必要である。教育データを利活用するための技術は世界的に急速に発展していることから、諸外国の最先端の知見の取り込みや相互運用性の確保のため、国際標準6等を取り入れることが求められる。
○ 一方で、学校教育は文化や習慣等に大きく拠る部分もあることから、国際標準等の知見を活用しつつ、我が国の初等中等教育に適した仕組みとしていくことが必要である。
（３）簡便かつ効果的な仕組みを目指すこと○ 多忙な学校現場において、できるだけ負担をかけず、簡便に、効果が実感できる利活用が図られるような仕組みとすることが重要である。
○ 「ワンソース・ワンマスタ7」の考え方を原則とし、学校現場、行政、事業者
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ISO/IEC JTC 1/SC 36（国際標準化機構（ISO）と国際電気標準会議（IEC）の第一合同技術委
員会（Joint Technical Committee 1）の SC 36 専門委員会（学習、教育、研修のための情報
技術：Information Technology for Learning, Education and Training）、IMS GLC（国際標準化団体 IMS Global Learning Consortium）、W3C（World Wide Web Consortium）、IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）などの国際的な標準化団体による国際的に広く活用されているデータ標準。
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データを一元化し、同じ内容のデータベースを複数もたないこと。

- 4 -等の学校教育の関係者がそれぞれデータを重複して入力せず、便利に利活用できるように仕組みを構築する必要がある。その際、データ入力等の前提となる用語の定義の明確化等を図る必要がある。
（４）安全・安心を確保すること○ 児童生徒は基本的に未成年者であることも踏まえ、「教育データ利活用」と「安全・安心」の両立が実現されるよう、プライバシーの保護等を万全としつ
つ、安全・安心に利活用が図られる仕組みやルールとする必要がある8。
○ 個人のデータの流通・利用は、本人の理解や納得の上で行われる必要があり、本人の望まない形で行われることによって、個人が不利益を受けることのないようにする必要がある。
（５）スモールスタート・逐次改善していくこと○ 教育データ利活用は日進月歩であることに加え、現時点において、どのような利活用の効果が最も高いのか等を俯瞰的に判断することは容易ではない。安
全・安心の確保の観点からも、様々なユースケースを蓄積・共有し、研鑽を積
み重ねながら取組を進め、効果のあるものを広げていく必要がある。
○ このため、完全かつ全国一斉の特定の利活用方法の実現を一度に目指すのではなく、段階的に取組をはじめ、改善を図っていくアプローチとすることが必
要である。

8

例えば、クラウドサービスの利用にあたっては、クラウドサービス事業者の事業所の場所に関わらず、データセンターの所在地の国の法律の適用を受ける場合があることに留意する必要がある。具体的には、クラウドサービスの利用を通じて海外のデータセンター内に蓄積された情報が、データセンターの設置されている国の法令により、日本の法令では認められていない場
合であっても、海外の当局による情報の差し押さえや解析が行われる可能性があるため、重要な情報を蓄積する場合には、日本の法令の範囲内で運用でき、係争時の管轄裁判所が日本国内となるクラウドサービスを選択する必要がある。

- 5 -５．教育データの利活用の視点○

教育データを利活用する視点としては（１）（２）の２つの分類があると考えられる。それぞれの視点における論点をまとめると以下のとおりである。

（１）教育データの一次利用（現場実践目的）と二次利用（政策・研究目的）○ 「一次利用」とは学校現場における教育や学習のため、学習者や教師が教育データを直接利用することであり、「二次利用」とは行政機関や大学等の研究機関が社会全体のための利用を目的として二次的に利活用することである。一
次利用と二次利用では、相互運用性の確保のためのデータ標準化等の共通する論点もあるが、利活用の方法や仕組みが大きく異なるため、両者を区別して検討する必要がある。
○ 一次利用を目的とするデータとしては、具体的には、指導要録、学校健康診
断情報などの学校運営等に係るデータや、日々の学校教育活動に係るデータなどがある。個々の児童生徒や特定の状況・場面等に応じて活用するものであり、具体的な文脈によるデータとなることが多い。このため、データの利活用の対象範囲は狭いが、データの持つ情報が深くなる傾向がある。
○ 二次利用を目的とするデータとしては、具体的には、大学や研究所の研究におけるデータや、文部科学省が定例的・臨時的に学校・教育委員会等を対象に行う調査のデータなどがある。目的や用途によって、悉皆の場合もあれば、全体的な傾向の把握や比較をするため一部の抽出とする場合もある。政策等に反映するために全体の状況や傾向等を把握することが目的であり、具体的な個人等を特定できるような情報は用いない。このため、データの利活用の対象範囲は広いが、データの持つ情報は一次利用ほど深くならない傾向がある。
○ 学校の教職員等の関心を踏まえると、新たなデータや知見の生成や活用だけではなく、現在アナログで扱っているデータをデジタル化し、より便利で安全に活用できる環境を構築し、日々の教育活動や学習等によって蓄積されるデー
タを、教育や学習の改善のために利活用するという視点も大切である。一次利
用と二次利用はそれぞれ観点が異なり、いずれも重要であるが、１人１台環境の構築が進む中、まずは全ての教職員が学校現場においてデータの一次利用ができるような環境の充実が急務である。
○ また、二次利用の研究等の成果から一次利用で取得すべきデータや収集・蓄積方法等が明らかになる場合もあると考えられることから、二次利用についても同時並行で検討し、実施していく必要がある。また、各学習者（保護者）が本人のデータをフル活用できるようにすることが、本人のための一次利用だけ
でなく、社会のための二次利用を促進するためにも重要である。

- 6 -

（２）公教育データと個人活用データ○ 教育データには、「公教育データ」と、学校外の学習データや生活データなどを含めて学習者個人として活用していくデータ（「個人活用データ」）がある。
○ 公教育データには、定期テストの結果など、学校教育を行う上で学校・学校
設置者の責任の下で、一定の範囲で悉皆的に把握・活用することが必要なものがある。ここでいう公教育データは、学ぶ場として学校であるかを問わず、自宅等において児童生徒が行う指導計画に基づく学習（宿題）等も含む。一方、個人活用データは、個人の選択の上で任意で活用するものであり、それぞれ利活用の方法や仕組みが大きく異なるため、両者を区別して検討する必要がある。
○ 学校外の学習を含め、初等中等教育以外の教育段階等も含めた生涯を通じた学びという観点から個人活用データの在り方を検討するに当たっては、教育以外の幅広い分野のデータを扱う方が効果的であるため、学習者が利活用しやす
い形でその在り方を描くことが必要となる。また、個人ごとのデータストア（Personal Data Store）の在り方、学校外の様々な主体間との安全なデータの受け渡し等の多岐にわたる議論も必要となることから、二次利用の在り方を含め、本検討におけるスコープとはせず、政府全体において検討を深める必要があると考える。
○ GIGA スクール構想による小・中学校等の１人１台環境が令和２年度内にほぼ実現することから、まずは、全国の学校で公教育データを利活用できるようにする必要がある。
（参考）一次利用と二次利用、公教育データと個人活用データのイメージ- 7 -６．議論の枠組み○

教育データに関する議論はかなり広範な範囲に及び、様々な分類方法が可能である。
○ 本会議においては、①サービス層、②リソース層、③データインフラ層、④物
理・通信層の４つの分類9に基づき、ハード整備である④を除いた①から③を射程に議論を行った。
分類

具体例①サービス層データの可視化、個別支援リコメンド、テータ連携等②リソース層デジタル教科書・教材、テスト、活動履歴等③データインフラ層

学校 ID、学習内容 ID、学習者 ID 等

④物理・通信層

ネットワーク環境、コンピュータ端末、クラウド環境10○

本会議の議論の中では、
・ ①サービス層の「何がやりたいか」や「何が必要」かという議論を先行させて、②リソース層や③データインフラ層に反映させるべきとの考え方
・ ①サービス層は学校や事業者等の創意工夫に任せ、②リソース層や③データ
インフラ層を先行して決めていくべきとの考え方との優先順位の設定に関して大きく２つの意見があった。
○ ①サービス層と②リソース層・③データインフラ層は、それぞれ相互に作用・影響するものであることから、どちらかだけを先に検討することではなく、それぞれ暫定で案を設けられる場合は案を置き、相互の影響を考慮しながら改良していく観点が重要である。
○ 上記の分類と本論点整理（中間まとめ）の構成を示すと、次のとおりである。
分類①サービス層②リソース層③データインフラ層

910

本論点整理（中間まとめ）の構成
７．学校現場における利活用（公教育データの一次利用）
８．ビッグデータの利活用（公教育データの二次利用）
９．生涯を通じたデータ利活用（個人活用データ）
10．教育データの標準化

田村委員提出資料による分類をもとに事務局において編集。
GIGA スクール構想により配備される１人１台の端末は、シンプルかつ安価なものであり、この端末からネットワークを通じてクラウドにアクセスし、クラウド上のデータ、各種サービスを活用することを前提としている。

- 8 -７．学校現場における利活用（公教育データの一次利用）（１）総論○ 教育データは、学校現場において利活用されることが重要であることから、各学校において便利に利活用できる仕組みを構築する必要がある。一方、これまでの先行自治体や学校等においては、データの収集や蓄積はできても、児童生徒の学習や教師の指導等にデータを効果的に利活用するという点で試行錯誤している部分が見受けられる状況である。
○ 児童生徒や教師等が、様々な教育データが相互に参照し合えることにより、複数のコンテンツやシステムを円滑に使用できることが重要である。
○ 特に、学習との親和性が高く学習者の学びの充実に資するところや、学校における事務負担の軽減となるところから記録の蓄積を始めるべきである。現状
でデータの形式や業務フローが紙での処理に適したものになっている部分はデジタルに適した見直しが必要となる。
○ このように、いかに利活用するかという点では学校でデータの日常使いをするための仕組みの構築や意識の醸成が求められる。
（２）現状○ 様々な調査等から、現状では学校現場におけるデータの取扱いは以下の傾向があると考えられる。
・ 児童生徒の姿や地域の現状等に関するデータ等に基づいた PDCA サイクルの確立について、肯定的な回答が多いものの改善の余地がある11。
・ 事務業務には負担感を感じているが、授業の準備など教師でなければ担うことのできない力を注ぎたい業務については、むしろ時間が足りない12。
・ データ・情報の共有については、現在アナログで扱っているデータをデジタル化してさらに便利にすることに関心がある13。
11

例えば、「全国学力・学習状況調査（平成 31 年度（令和元年度））」の学校質問紙では、「児童生徒の姿や地域の現状等に関する調査や各種データ等に基づき、教育課程を編成し、実施し、評価して改善を図る一連の PDCA サイクルを確立していますか」という項目について、「よくしている」と回答した割合は、小学校は 37.2％、中学校は 33.4％、「どちらかといえば、している」と回答した割合は、小学校は 58.0％、中学校は 59.2％となっている。
12
例えば、「教職員の業務実態調査（平成 26 年度）」では、教諭の業務に対する負担感率（「負担である」「どちらかと言えば負担である」と回答した割合）と「負担ではあるがやりがいがある」と回答した割合について、「国や教育委員会からの調査やアンケートへの対応」が 87.3％と 5.6％、「研修会や教育研究の事前レポートや報告書の作成」が 85.1％と 19.1％となっている一方、「教材研究、教材作成、授業（実験・学習）の準備」については 79.9％と 60.1％とな
っている。
13
例えば、
「奈良県の先生の働き方調査」によると、「情報共有を強化してほしいこと」について、県域統合型校務支援システム導入前と比較すると、「事務的な業務に関する手続き等」が15 ポイント減（34％）
、「校内の行事スケジュール」が 13 ポイント減（33％）、「各種様式のひ- 9 -（参考）奈良県の先生の働き方調査（小崎委員提出資料）（３）学校現場におけるデータ利活用の在り方① 教育活動におけるデータ利活用の位置づけ
・ データの活用自体を目的とするのではなく、質の高い授業をデザインする
ためにデータを活用することが必要である。教師が授業を行い、授業後の履歴データで理解度を確認し、児童生徒の学習や教師の指導等の改善につなげるなど、効果的なサイクルを構築していくことが望まれる。
（参考）学習活動と教育データの例（高橋委員提出資料）

な型」が 13 ポイント減（33％）と減少効果が見られる。

- 10 -

（参考）スタディ・ログの活用例（藤村委員提出資料）

・

これまでの取組の先行例では、学習履歴（スタディ・ログ）だけではなく、生活・健康面の記録（ライフ・ログ）、教師の指導・支援等に関するデータ（アシスト・ログ）等の履歴データを活用することが、児童生徒の状態の正確な把握と、それに基づく対応に有効であると学校から捉えられている傾向があり、多面的なデータの活用が有用である。

（参考）スタディ・ログ、ライフ・ログ、アシスト・ログ等の情報の一元化と連携、見える化・共有化による、児童生徒一人一人に応じた支援の充実のための教育データ利活用事例（藤村委員提出資料）- 11 -

（参考）「エビデンスに基づいた学校教育の改善に向けた実証事業14」で活用されたデータの種類
児童生徒情報
出欠情報
健康観察情報日常所見情報保健室利用情報
指導計画情報テスト結果
成績評定情報教員アンケート結果
デジタルドリル
学習記録データ
協働学習支援システ
ム学習記録データ
児童生徒アンケート
結果

児童生徒の氏名、学年や学級等の属性情報
児童生徒の日々の出欠席や遅刻、早退等の情報
学級担任等が朝に行う児童生徒の健康状態を確認した記録
児童生徒の日々の様子や気付いた点等を記録した情報。学習面も生活面もあり、担任以外も入力する
児童生徒が保健室に来室した記録（来室日時、来室理由等）
年間指導計画や週案等の情報
児童生徒のテスト結果。単元テストや定期テストのほか、全国学
力・学習状況調査や各自治体で実施する学力テスト等を蓄積
通知表や指導要録に掲載される児童生徒の評定結果
教員に対して実施したアンケートの結果
児童生徒がデジタルドリルに取り組んだ履歴や正答率等の情報。
デジタルドリルは学校での利用のほか、家庭学習に利用されることもある
児童生徒がデジタルノート内に書き込んだ内容や、他の児童生徒のデジタルノートを閲覧し評価した内容等の情報
児童生徒に対して実施したアンケートの結果。年に数回、定期的に実施するものや、比較的頻繁に実施するものもある（参考）様々なデータを連携して児童生徒一人一人に応じた支援を可能とする取組例（大阪市：児童生徒ボード）14

福島県新地町、東京都渋谷区、大阪府大阪市、奈良県奈良市、愛媛県西条市の５地域、全 19
校で実証研究。

- 12 -

・ 学習した分野を記録していくだけではなく、学習に係る複合的・総合的なデータや生活・健康等に関するデータ、教師の指導等に関するデータ等も視野に入れるべきである。
・ 個人で行う学習活動だけではなく、二人以上の集団・グループで行う学
習活動もあるという視点も含めて記録の範囲を考えるべきである。
・ デジタルデータの記録は多くなりすぎても活用しづらいため、利活用の目的を見据えて必要な範囲を定めて行うべきという考え方がある一方、これまでアナログベースでは把握できなかった記録もデジタルでは容易に可能となることからできるだけ詳細に行うべきという考え方もある。
・ 現時点では、詳細な行動データ等は多くの場合において研究開発段階にあることが多いが、将来的には利活用の有用性が拡大する可能性もある。
共通で利活用する項目を定めて使いつつ、詳細な記録にも利活用を広げていくことが望ましい。
（参考）感情と学習行動の記録の例（高橋委員提出資料）②

具体的な活用のユースケース
・ 学校や自治体が、データを主体的に活用できるようにしていくことが重要である。このため、データを具体的にどのように活用するのが児童生徒の学
習や教師の指導等に効果的であるのか、ユースケースを収集してまとめることで全国の学校で共通と考えられる知見の共有をまずは図るべきである。
・ その際、データの利活用による効果は教育の評価をどのようにするかと密接に絡むことから、ある現場で示すデータの相関等が他の現場では必ずしも当てはまらないこともあるため、出来る限りどのようなケースで活用したかという文脈情報を掲載して活用の参考にすることが必要である。
- 13 -

・ また、学校や自治体におけるデータ利活用は千差万別であることから指導や支援等の画一化につながらないようにすることに留意が必要である。
（参考）つくば市の取組事例（中村委員提出資料）（参考）「エビデンスに基づいた学校教育の改善に向けた実証事業」で見られたデータ
活用例③ データリテラシーの向上
・ 児童生徒、保護者、教職員、教育委員会職員、教育事業者等が、データを利活用する方法や場面を具体的に想像しながら、基礎的なデータの読み取りや解釈を行い、教育活動に活かす意識を浸透させる取組が必要である。
・ その際、データの読み取りや解釈等に係る基礎的な知識があれば、指導や支援に活用していくことができるよう、ソフトウェアの開発等による支援を行うとともに、その基盤となるデータの内容や形式の標準化が重要となる。
- 14 -

・ 教員養成大学等は、学校教育における教育データを効果的に活用した指導のノウハウを収集・分析しつつ、教師のデータリテラシーの向上を先導する役割が期待される。
・ 現職の教師に対しては、国によるコンテンツ提供や都道府県等における研修の充実等により、データリテラシーの向上を図る必要がある。
④

データの取扱い
・ データは行動等の全てではなく、測定可能な一部のものであり、どのようなデータであっても、教育に関わる営みの一部を切り出したものに過ぎない
ことに留意すべきである。
・ また、テストの点数等の数値化されているデータに注目しがちであるが、数値として表せない定性的データと併せて解釈することが重要であり、定量的データのみに振り回されないようにする必要がある15。

（参考）教育データの利活用例（白水委員提出資料）

・ 児童生徒が自らデータの解釈を行い、自らの学びに活用していくことは重要である。
・ 医療においても検査等のデータをもとにするが判断するのは医師であるのと同様に、指導においては学習等のデータを参照し、解釈し、教職員が判断する必要がある。

15

例えば、会話量と学びの深まりについて、「会話量と授業前後の学びの伸び率を集計した調査研究では、この２つはほとんど関連がないことが示された。つまり、話せば話すほど学ぶというわけではなく、聞きながら学んでいる児童生徒もいるということであり、学びの深まりや成長を数量というデータだけに頼らずみとることが必要であることが示唆される。
（白水・中山・斎藤・飯窪、2020）」とする調査研究がある。

- 15 -

・ 保護者も児童生徒の学びに関するデータを活用して、子供の成長をサポートしていく形にしていく必要がある。
・ 学校教育における学びは集団の中で学ぶ側面があり、必ずしも個人ごとの記録だけではない点に留意して利活用を図るべきである。
・ なお、当然ながら、学校教育においては、教師が児童生徒一人一人の日々の様子、体調や授業の理解度を直接に確認・判断することで、児童生徒の理解を深めたり、生徒指導を行ったりするなど、きめ細かく指導・支援することや、児童生徒が ICT も活用しながら自らの学習の状況を把握し、主体的に学習を調整しながら学んでいくことが重要である。
・ データは無体物であって民法上の所有権の対象ではなく16、誰がどの教育データにアクセスすることが出来るのかという観点を考える必要がある。一
般的に、学校の教師は、学習評価等の学校教育活動を実施する上で、児童生徒のデータにアクセスすることが必要である17。この学校のアクセスとは別に、学校が管理しているデータには、法令等に基づく範囲で、児童生徒（保護者）も自分の学習履歴等のデータにアクセスして自分で利活用することが認められる18。
・ 個人情報保護法令等や文部科学省の「教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン」（令和元年 12 月）を踏まえ、データの利用権限を公平に取り決めることが重要である。
⑤

学校現場における必要感・納得感の醸成・共有・ 学校現場が多忙であり、研修機会を増やすことが困難であるため、データを利活用することの意義や具体的な活用方法等を、教員が必要感・納得感を持って理解できることが重要である。このためには、例えば、根拠に基づいて学習の質を高める取組のユースケースの提示や、支援人材によるサポートが必要となる。

16

民法上、所有権・占有権の客体は有体物とされている。
例えば、「教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン」（令和元年 12 月）の「情報セキュリティ対策基準の例」において、「学習系情報」は「児童生徒のワークシート、作品な
ど、学校が保有する情報資産のうち、それら情報を学校における教育活動において活用することを想定しており、かつ当該情報に教員及び児童生徒がアクセスすることが想定されている情報」とされている。
18
令和２年改正個人情報保護法第 28 条第１項「本人は、個人情報取扱事業者に対し、当該本人が識別される保有個人データの電磁的記録の提供による方法その他の個人情報保護委員会規則で定める方法により開示を請求することができる。
」（令和２年６月 12 日公布。当該規定は公布後２年以内に施行）
17- 16 -

（参考）戸田市の取組事例（戸ヶ崎委員提出資料）

・ 自治体の規模の大小にかかわらず、データを効果的に利活用していくことができるよう支援体制の構築や自治体間が連携できるコミュニティづくりを進めていくことが必要である19。
（４）学校現場におけるデータ利活用の仕組み○ 学校における学習の記録を継続的に蓄積していく仕組みは、今後、実態や技術の進展を踏まえて、全国的に共通化する部分があれば汎用的に行えるように支援を行うなどの検討を行う必要がある。
○ データ内容の意味を共通化できるものについては、データの相互運用性の観点から、データの標準化をさらに進める必要がある。
○ 学習者が複数のコンテンツやシステムを円滑に使用できるようにし、学びを充実させる観点から、学校現場において利用が想定しやすいデジタル教科書とデジタル教材の連携が求められる。また、今後、これらの活用記録を蓄積し、他のデータと併せて活用できるようにするべきである。
○ シングルサインオンを含め、様々なシステムやソフトウェアを簡便に活用することができるよう、ユースケースを踏まえつつ、児童生徒ごとにデジタル教科書や文部科学省が開発・運営するＣＢＴ（Computer Based Testing）システ
ム（MEXCBT20）をはじめとした様々な学習ツールの窓口となる機能（初等中等
教育学習マネジメントシステム「学習ｅポータル」）や、学校や自治体ごとのデータ蓄積の標準モデルを構築することが必要である。
19

例えば、国立情報学研究所（NII）では、令和２年３月より「４月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム」（令和３年１月からは「大学等におけるオンライン
教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム『教育機関 DX シンポ』」に名称変更）を開
催し、小学校から大学まで、教員間の遠隔授業等のノウハウの共有を図っている。
20
文部科学省が令和２年度にプロトタイプを開発し、令和３年度から全国展開する「学びの保障
オンライン学習システム」（CBT システム）のこと。

- 17 -

○ 「学習ｅポータル」は、教育データの利活用を行う上で標準的に必要となるシステムであり、普及促進を図る必要がある。その際、現在、学校現場で活用しているシステム等をいかせるよう、配慮するべきである。
○ 学校においては教職員がそれぞれデータを作成・記録してデータが散在しがちであることから、有効に利活用するためにはまず学校や自治体ごとにデータを集約して記録することが必要となる。その際、政府のガバメントクラウド（Gov-Cloud）構想等もあり、今後、他の分野の活用例も踏まえ、全国の学校や自治体が標準的に備えるべき仕組み等について検討を深めていくべきである。
○ 国として、標準化された定量的データを収集・蓄積できる基幹となるような調査の在り方等について、検討が必要である。

- 18 -

８．ビッグデータの利活用（公教育データの二次利用）（１）総論○ 我が国全体の教育水準の向上のためには、現場の実践の向上や国・地方自治体等の政策立案に資する、大規模な教育データ（ビッグデータ）の分析に基づいた評価・改善等を行うことが必要である。その際、全体の状況や傾向等を把握することが目的であり、具体的な個人等を特定できるような情報は用いない。
○ 取組を進める際には、どの程度の情報が必要なのか、どの程度の保存期間が必要なのか等のデータ利活用上の留意点が多いことから、小規模でスタートして、実証や検証しながら進めるべきである。
（２）現状○ ビッグデータの利活用には、①データの内容が揃っていること、②技術的な規格が揃っていることの両方が必要となってくる。
○ 現状では、①は文部科学省のデータ標準化が進みつつあるがまだ一部である
こと、②は統計等の法令に基づくデータは所定の流通ルートがあるが、今後利活用が見込まれる学習履歴等のデータは、内容・流通が揃っているツールごとのデータ利活用にとどまっている。
（３）ビッグデータ利活用の在り方① ビッグデータの意義・効果
・ ビッグデータに基づく研究が進めば、教材会社等は教材の改善に役立てた
り、研究者は効果的な学習・教育方法を検証したりすることが可能となっていくと想定される21。このことは、児童生徒や教職員が、エビデンスに基づく効果的な学習・指導を行うことや、エビデンスに基づく政策立案（ＥＢＰ
Ｍ：Evidence-based Policy Making）の推進に還元される。
・ その際、各関係者間が互いに納得感を共有できるように進めていくことが重要となる。
②

ビッグデータ利活用の目的
・ どのようなビッグデータ利活用をしていくべきかに関しては、次の３点をベースに検討を深めていく必要がある。

21「文部科学省におけるデジタル化推進プラン」（令和２年 12 月）では、「令和３年度を目指して国立教育政策研究所に『教育データサイエンスセンター』を設置し、教育分野の様々な調査・研究データの横断的・縦断的研究を可能とするオープンデータ化の支援を行うなど、教育
データの分析・研究に関する国としての機能の段階的な構築を図るとともに、教育データについて研究機関や地方自治体等と連携した分析や利活用を進め、教育データの活用によるＥＢＰ
Ｍの推進を図る。
」とされている。

- 19 -

①②③

学校ではどのような学びをしているか。
学びを引き出す教え方や環境はどのようなものがあるか。
社会全体でどのように実現していくか。
・
その際には、具体的で定量的な指標など、なぜビッグデータを利活用していくことが必要なのか等の目的を明らかにしていくことが必要である。
（参考）エビデンスの蓄積と利用イメージの例（緒方委員提出資料）※

データやエビデンスを共有することで、研究と実践と行政が互いに連携していくイメージを示したもの③

ビッグデータの分析・利活用の方法
・ ビッグデータの分析・利活用にあたっては、「ラーニングアナリティクス（Learning Analytics）」や各種教育学などの学術的知見、教育現場の経験
則的な叡智とを融合的に生かしていくことが考えられる。
・ 「ラーニングアナリティクス」とは、学習状況を把握し最適化させるために、学習者とそれを取り巻く文脈に関わるデータを測定、収集、分析、報告する研究分野のことである22。学習過程を明らかにし、どの学習方法が効果的かなどを明らかにすることが期待されており、データ利活用において重要な意義をもたらす研究分野である。
・ データは粒度ごとに情報量、扱いやすさが異なる。粒度の微細な挙動情報
等は研究開発段階であり、適度な情報量で活用しやすいデータを様々な知見をもとに共通化を行い、利活用を進めていくべきである。
・ データの流通とともに、リコメンド等の児童生徒や教職員にどのようなものを返していくべきかという実際に現場で活用するシーンから必要な仕組みを検討することが必要である。

22

2011 International conference on Learning Analytics and Knowledge- 20 -

（参考）教育データの階層モデルの例（緒方委員提出資料）（参考）学習履歴情報の分類と実用化の見通しの例（田村委員提出資料）（参考）学習データの分類例（日本学術会議提言23）

23

心理学・教育学委員会・情報学委員会合同 教育データ利活用分科会「教育のデジタル化を踏まえた学習データの利活用に関する提言 ―エビデンスに基づく教育に向けて―」（令和２年９月 30 日）- 21 -

④

成果の共有
・ ビッグデータの分析等の成果は、米国のＷＷＣ24や英国のＥＥＦ25など諸外国における教育データの分析結果共有の在り方も参考にしつつ、学校や自治体にも分かりやすいような形で共有ができるようにするべきである。その際、先行例ではシステムへの分析結果の登録は研究論文を元に手入力されているが、我が国では学校（学校設置者）のデータストックから自動で分析結果を抽出して推薦するなどの世界的にも類をみない取組を行うべきである。
・ 優れた教師の経験や勘等を効果的に伝承するための優れた教師の指導の可視化・定量化など、学校現場が必要とするものをくみ取り、また、効果的だったものが研究者サイドにも伝わる双方向のルートの確保が重要である。

（参考）米国のＷＷＣと英国のＥＥＦ（緒方委員提出資料）⑤

データの利活用のポリシー
・ データの発生から蓄積、分析までのデータの対象の明確化や、やり取りや利活用のポリシーが必要となる。このポリシーを定めていく際は、諸外国の取組26を参照しつつ、これまでの学術的な知見の蓄積等を活用し、研究者、学校関係者、行政関係者等が参画して議論を進めていくべきである。

24

What Works Clearinghouse の略。2002 年、米国教育省下の教育科学研究所（Institute of
Education Sciences）が設立。ウェブサイトによる教育の評価研究に関するレビューのデータベース。
25
Education Endowment Foundation の略。2011 年、英国教育省主導で設立された公益団体。研究に基づくエビデンスを、施策導入の判断や教員の教育実践を助けるための The Teachingand Learning Toolkit（ツール・キット）として情報発信。
26
例えば、米国の連邦法である FERPA（Family Educational Rights and Privacy Act）、シンク
タンク FPF（Future Privacy Forum）とソフトウェア業界団体 SIAA（Software & Information
Industry Association）が策定した K-12 School Service Provider Pledge to Safeguard
Student Privacy、英国の JISC（The Joint Information Systems Committee、情報システム
合同委員会）による Model Institutional Learning Analytics Policy、EU の LACE Projectによる DELICATE Checklist などがある。

- 22 -

・ 教育データの活用によって学習者本人が意図しないような形での不利益な取扱い等がされないようにすることが必要である。児童生徒や保護者、教職員等の安心のため、本人関与の在り方、プライバシーの保護等に配慮した情報の取扱い等のルールが必要である。このルールを定めていく際は、例えばデータの利活用の推進とは別の主体が行うなどの工夫が必要である。
⑥

ビッグデータを活用するための仕組み
・ 学校関係のシステムは、政府のガバメントクラウド（Gov-Cloud）構想等もあり、今後、諸外国の動向や他の分野のビッグデータの活用例も踏まえて、全国の学校が標準的に備えるべき仕組み等について検討を深めていくべきである。
・ 自治体を超えたデータ流通の在り方について整理するとともに、大学・研究機関等で分析を行えるような枠組みを構築していくべきである。その際、国立教育政策研究所に令和３年 10 月設置予定の「教育データサイエンスセ
ンター」の体制充実を図ることが必要である。
・ 全国の学校で共通で利活用が必要な部分のデータの特定を進めていくことが必要である。
・ また、将来的には、データを学習者本人に集約することにより、本人のためにフルに活用できるだけではなく、本人に集約されたデータを本人の同意に基づいて収集し、二次利用することも可能になると考えられる。

（参考）教育データ収集の手順の例（緒方委員提出資料）- 23 -

９．生涯を通じたデータ利活用（個人活用データ）○

学習や生活等の履歴の対象は広範であり、粒度もまちまちであることから、
ユースケースを挙げてさらに検討を深める必要がある。
○ 在学中だけではなく、生涯にわたる学びの記録ができるようにすることについては、学習者を中心とした学びの連続性・継続性という観点からはメリットがある一方、本人の望まない形でデータが流通・利用され、就職や入試等で不利益を受けることを懸念する声もある。こうした声も踏まえ、生涯を通じた教育分野に限らない個人データの蓄積・活用の在り方については、慎重な検討がなされることが期待される。
○ なお、希望する者が、公教育データだけではなく、学校外の学習データや教育以外のデータ（医療データや生活データなど）なども含め、自身の様々な個
人活用データを集約することにより、データの価値が高まるとともに、本人が自由に使えるようにすることで利便性が高まる。また、これらのデータを一次利用と二次利用に供することにより、民間事業者等による学習者本人へのサービスが振興されていくことも考えられる。自身の様々なデータを管理・活用できるような仕組み（例：個人ごとのデータストア：Personal Data Store）を考えるに当たっては、多様な分野の事業者等との間でデータを安全にやり取りする必要があるため、政府全体において検討を深める必要があると考える。
（参考）学習者視点のデータ利活用の意義の例（佐藤委員提出資料）- 24 -

10．教育データの標準化（１）総論○ 我が国全体の教育水準の向上のためには、教育データを相互に交換、蓄積、分析するため相互運用性を確保するためのデータ内容・規格の標準化は不可欠であり、既に取組が始まっている文部科学省「教育データ標準」の検討を加速化すべきである27。
（参考）教育データ標準化の枠組み（参考）学習指導要領のコード化のイメージ

27

文部科学省データ標準は、教育データのうち全国で定義の統一が必要なものに関して、共通で使用することが相互のメリットとなることから推奨するものである。第 1 版は枠組みと学習指導要領コードを令和２年 10 月に公表した。現在、これまで制度等に基づき学校現場において普遍的に活用されてきたデータ等の標準化について令和３年春を目途に第２版として公表するよう検討している。活用結果を見ながら必要があれば改訂を行う必要がある。

- 25 -

（参考）学習指導要領のコード付与の考え方（２）標準化の考え方○ 文部科学省が教育データに関して標準化を進めるものとしては、全国の学校、児童生徒等の属性、学習内容等のデータ内容に関して共通化できるものの標準化28や、それに付随する技術的な規格の標準化29の要素がある。
○ 今後、文部科学省が実施する教育情報システムやデータに関する各種施策や事業等においては、「教育データ標準」に則り実施することを基本とする必要がある。
（３）検討にあたっての留意点① 総論
・ 諸外国の最先端の知見の取り込みや相互運用性のため、国際標準規格に沿いつつ我が国の実情に合う形で進めていくべきである。
・ 標準化は、標準化しておいた方がよい項目等を追加していくと肥大化する傾向があるため、使い方のユースケースを洗い出し、優先順位をつけて行っていくことが必要である。
・ 標準化は一度決めて終わりではなく、活用した結果を踏まえて、さらに改訂して洗練していくことが求められる。
28

取得できる可能性のあるあらゆるデータを対象に行うのではなく、教育データの相互運用性の確保が必要であるデータを対象とする。
29
技術的な規格は、既に流通している国際標準規格を活用することが適当である。

- 26 -

・②

なお、初等中等教育段階における教育データ標準化の推進と併せ、大学をはじめ生涯を通じた学びにおけるデータ利活用を推進する観点から、標準化の範囲拡大等に取り組む必要がある。

標準化の内容・ 新学習指導要領において示された資質・能力の３つの柱（「知識及び技能」、「思考力、判断力、表現力等」、「学びに向かう力、人間性等」）を偏りなく一体的に育成するため、「主体的・対話的で深い学び」の実現に向けた授業改善に資する、我が国ならではの ICT の活用モデルを確立していくことが必要である。
・ デジタル教科書や様々な教材等で「学習指導要領コード」等を活用していくべきである30。
・ 「学習指導要領コード」については、デジタル教科書や教材等のほか、各自治体が発信する学習動画や学習指導案、オンラインでの家庭学習用教材などに付与され、それらが連携しする必要がある。
・ これまでの学習情報のメタデータに関する NICER-LOM31等の経緯や経験を踏まえて、現代の時代にマッチしたメタ情報を検討すべきである。
（参考）国際的にデファクトスタンダードとなっているメタデータ規格（内閣官房

下山政府ＣＩＯ補佐官提出資料）

30「デジタル教科書の今後の在り方等に関する検討会議中間まとめ」においても、「これまでのデジタル教科書とデジタル教材との連携の現状としては、教科書発行者がデジタル教材部分を製作し、デジタル教科書と一体的に販売をしているケースがほとんどであるが、今後はより多様な製作主体によるデジタル教材との連携が進むことが考えられる。このため、デジタル教科
書とデジタル教材の連携には、学習指導要領のコード付与による連携のほか、児童生徒ごとの様々な学習ツールの窓口となるシステム（学習ｅポータル）を含め、連携が望まれるシステム
間の共通規格の整備が必要になると考えられる。先般、学習指導要領のコード化が実現したところであり、今後、学習指導要領、教科書、教材という一連の繋がりを分かりやすくするため、相互の連携を進めることが必要である。
」とされている。
31
国立教育政策研究所教育情報ナショナルセンター（NICER：National Information Center for
Educational Resources）が平成１３年に開設した学習対象メタデータ（LOM：Learning
Object Metadata）検索システム。平成２３年３月末で運用終了となっている。

- 27 -

・ 児童生徒ごとのデータを学びの向上や研究等に活用していくためには、学校や自治体を越えて児童生徒を一義に識別できると有用であり、プライバシーの保護等に配慮しつつ、そのような仕組みを実現する上で、マイナンバー
カードの公的個人認証サービス32の活用が考えられるとする意見33、ID は複数あっても技術的な統合が可能であるためユニバーサル ID（唯一の ID）は不要であるとする意見などがあった。なお、学位情報等の証明等における活用方策が検討されている分散型 ID (Decentralized Identities : DID）等の仕組みも隆興しているところである。我が国の初等中等教育におけるふさ
わしい在り方については、技術の進展も見つつ、今後、具体的なユースケー
スをもとに検討が必要である。
・ データ標準の実効性を高めるため、文部科学省において、各自治体等に調達仕様等を提示することが効果的と考えられる。

11．まとめ○教育データの議論は非常に広範な検討対象があり、いくつもの層に分かれており全容の見通しが難しい状況にあるが、今回本会議においては、初等中等教育における公教育データを中心として、現状と課題、将来的な方向性に関して、一定の整理を行った点に意義があると考えている。
○ 文部科学省、地方自治体等の学校設置者、学校等においては、本論点整理を踏まえ、可能な部分から取組に着手することが期待される。
○ 今後、本会議においては、本論点整理（中間まとめ）を踏まえ、さらに深めるべき論点の議論を行う予定である。

32

マイナンバーカードの IC チップに搭載された電子証明書により、マイナンバーを使わずに、
オンラインで本人確認が可能となる。公的個人認証サービスとは、オンラインで行政手続やイ
ンターネットサイトへのログインを行う際に、他人による「なりすまし」やデータの改ざんを防ぐために用いられる本人確認の手段のこと。
33「デジタル・ガバメント実行計画」（令和２年 12 月 25 日閣議決定）の別添１「マイナンバー
制度及び国と地方のデジタル基盤の抜本的な改善に向けて（国・地方デジタル化指針）」では、「学習者の ID とマイナンバーカードとの紐付け等、転校時等の教育データの持ち運び等の方策を 2022 年度までに検討し、2023 年度以降希望する家庭・学校における活用を実現できる
ように取り組む。
」とされている。

- 28 -

教育データの利活用に関する有識者会議

委員一覧

梅屋

真一郎

株式会社野村総合研究所未来創発センター制度戦略研究室長

緒方広明

京都大学学術情報メディアセンター教授

楠正憲

Japan Digital Design 株式会社 Chief Technology Officer

小崎誠二

奈良県立教育研究所主幹

佐藤昌宏

デジタルハリウッド大学大学院教授

三部裕幸

渥美坂井法律事務所・外国法共同事業 パートナー弁護士

白水

始

国立教育政策研究所初等中等教育研究部総括研究官

高橋純

東京学芸大学教育学部准教授

田村恭久

上智大学理工学部教授

戸ヶ﨑勤

戸田市教育委員会教育長

中村めぐみ

つくば市教育委員会指導主事

橋田浩一

東京大学大学院情報理工学系研究科教授

○

藤村

裕一

鳴門教育大学大学院遠隔教育プログラム推進室長

◎

堀田

龍也

東北大学大学院情報科学研究科教授（５０音順、敬称略）（◎：座長、○：座長代理）- 29 -

審議の経過第１回：令和２年７月７日
教育データの利活用について・事務局（教育データの利活用）
・各委員意見表明
教育データの標準化について・事務局（教育データの標準化、学習指導要領のコード化）
第２回：令和２年 10 月 19 日
教育データ標準について
・事務局（「教育データ標準（第１版）」の公表、学校コード、学校健診情報）
・清水康敬 東京工業大学名誉教授（NICER-LOM と支援システムの在り方）
教育データの利活用について
・小崎委員（データ標準化の考え方のヒント）
・戸ヶ﨑委員（教育データ利活用の実践等）
・中村委員（自治体における教育データ利活用の実践と課題と展望）
第３回：令和２年 11 月 24 日
教育データの利活用について
・緒方委員（教育データの利活用）
・田村委員（学習履歴の利活用：研究成果を現場展開するには）・白水委員（学びと教育の改善に資する「教育データ」標準化に向けて）
教育データの標準化について
・一般社団法人 日本教育情報化振興会 JAPET＆CEC（学習要素リスト）
・ICT CONNECT 21（教育データの標準化に関する ICT CONNECT 21 の活動）
・一般社団法人 全国地域情報化推進協会（APPLIC の活動概要）
・下山政府 CIO 補佐官（学習内容情報の標準化に向けた検討）- 30 -

第４回：令和３年１月 27 日
教育データの利活用に向けた最近の主な動向
・事務局（教育データの利活用、学校 ICT 環境整備、デジタル教科書）・藤村委員（教育再生実行会議「デジタル化タスクフォース」を踏まえた意見）
論点整理に向けて・論点整理に向けた討議
第５回：令和３年３月 19 日
教育データの利活用に向けた最近の主な動向
・事務局（GIGA スクール構想の最新の状況）
・梅屋委員（海外における教育ビッグデータの民間利用の事例）
論点整理（中間まとめ）案
・論点整理（中間まとめ）案について討議- 31 -