広島工業大学紀要教育編
第 16 巻（2017）43-47

論文

フォローアップクラス参加による学習効果の確認法について
廣瀬英雄＊（平成28年10月24日受付）

A Method to Measure Learning Effectiveness in the Follow-up Classes
Hideo HIROSE（Received Oct. 24，2016）

Abstract
It is considered to be difﬁcult to ﬁnd the learning effect because it requires long duration and we
generally do not know how to measure the effectiveness of learning. Due to the trend of shrinkageof young people to be enrolled in universities, we are inclined to accept a variety of students, which
will make us to take special care to undergraduate students. Therefore, we decided to design the follow-up program for them. The follow-up program consists of two: one is the learning check testing
system to ﬁnd students to be taken care of as early as possible, and the other is to serve the special
learning program called follow-up classes. In the follow-up classes, students, teachers, and peersupporters work in a collaborative style using the newly introduced adaptive online testing system.
To check if the learning is effective or not in the follow-up classes, we introduce here a newly
proposed method (progressive method) which measures the ratios of students relevant to follow-up
participants. We consider that if the ratio is larger than 0.5, then the follow-up program was worked
effectively. By investigating three classes using this newly developed method, we have found thatthe follow-up program worked effectively.
Key Words: Follow-up program, Placement test, Midterm test, Final test, Progressive method.

１．はじめに2015 年度には大学入学希望者の総数に対して入学試験に失敗した割合はついに５％になった（図１参照）。それに伴って大学は多様化を免れない状況にある。従って，理数系大学を目指して高校数学をきちんと学んできた学生だ
けでなく，高校で数 I，数 A は教わってはいても，数 IIや数 B，あるいは数 III や数 C については十分に教わってこなかった学生も受け入れなければならなくなった。後者には AO 入試や推薦入試によって数学の筆記試験を免れ図１て入学してくる学生もいる。

＊＊＊

大学入学希望者の総数に対して入学試験に失敗した割合のトレンド

広島工業大学環境学部建築デザイン学科，データサイエンスリサーチセンター― 43 ―

廣瀬英雄

そこで，広島工業大学では，入学を受け入れた多様な学に関与するとは，中間まとめの６回程度の時期までに生に対して，きめの細かい個別の対応を行うことを可能に

FPC に２回以上関った学生と定義している（約 1/3 以上）。

するため，2016 年度からフォローアッププログラム（FP）

図２を例としてその結果の見方について説明する。図でを開始した。その対象科目は，数学，物理，英語の基礎科

は，L 学部 F 学科クラスでの解析基礎 A の評価について，目である。FP とは，授業についていけそうになくなった横軸に PT のスコア，縦軸に中間まとめのスコアを示して学生をいち早く見つけた上で，ケアを行おうというプログいる。グループ A は PT の成績に比べてクラスでは相対ラムであり，数学でのその対象学生を発見するテストシス的に成績が向上したグループ，グループ B は逆に成績がテム（授業確認テスト，LCT: learning check testing）と，下がったグループを表す。その中で FPC に関った学生をケアを行うクラス（フォローアップクラス，FPC）とで構赤い資格で囲ってみた（太い四角は FPT を受けずに不合成されている［1, 2］。数学教育に対しては，FPC は，教格扱いとなった学生である）。その数を両グループで比較員と教員を支援するピアサポーターと呼ばれる学生がケアすると，グループ A では 21 人中８人が，グループ B ではの必要な学生に対して，アダプティブオンラインテストシ22 人中５人が関与していることになる。この比がグルーステムを使って恊働的なテスト（CWT: collaborative workプ間でどのように違うかを見てみようということである。

testing）を行った後で最後の確認テスト（FPT: follow-up

図２では，グループ A では 38％が FPC に関っており，グprogram testing）を行うというものである。ここでは，こループ B での 23％に比べてその割合が大きいため，グルーの FP に学習の効果があったのかどうかを測ることを試み

プ A では FPC 参加の効果があったと考えられる。

た結果を報告する。

２．FP 学習効果測定について
FPC に行った学生が，行ったことにより行かなかったと仮定した場合よりも何らかの効果が現れていることを見つけるのは容易ではない。教育の結果を見るには時間がかかるものだし，測る指標も多くはない。
入学試験後のプレースメントテスト，PT（前述したように入学生全員が入学試験を受けている訳ではないので，全員を比較する場合にはプレースメントテストの結果が唯一のものとなる），不定期に行われる小テスト，中間まとめ，期末試験などのスコアがその代表的なものと考えられる。FP では，LCT とFPT を行っているので，2016 年度からは新しく学生の習熟度を表す指標が加わったことになる。そこで，ここでは，

図２

L 学部 F 学科（解析基礎 A）のプレースメント成績と中間まとめの比較

これらの数値を，FP に行った学生と行かなかった学生と2.2で比較を行うことを考えた。

方法Ａによる学習効果測定の結果

まず，入学生全員の入学時の習熟度を PT のスコアで表

図３，図４に，E 学部（A&E）学科（解析基礎 A），I&E

し，このスコアが入学後どのように変化したかを見てみる。

学部（I ＆ I）学科（線形代数 A）の比較結果を示す。方

よく検討される考え方であり，一般には，PT と期末試験

法 A を使えば，いずれのクラスでも FP の効果があったととの相関を見るという方法がとられている。しかし，FPC考えられる。に参加した学生とそうでない学生との差を見るには，相関期末試験実施後にも同様な比較を行ってみた。その結果

係数ではなく，両者で作られる散布図の中での FPC に関っを図５，６，７に示す。期末試験の結果からも，いずれのクた学生とそうでない学生とを比較する必要がある。

ラスでも FP の効果があったと考えられる。

2.1

学習効果測定法の提案（方法Ａ）

ここでは，PT のスコアと入学後のテスト（中間まとめや期末試験）成績を使って，総数をおおよそ２分するように，成績が向上したグループと下がったグループの２つのグループに分け，その中で FP に関与する学生とそうでない学生の数の比較を行うことを提案する。ここで，FPC― 44 ―

フォローアップクラス参加による学習効果の確認法について

図３

図４

E 学部（A＆E）学科（解析基礎 A）のプレースメント成績と中間まとめの比較

図６

I&E 学部（I ＆ I）学科（線形代数 A）のプレースメント

図７

成績と中間まとめの比較E 学部（A＆E）学科（解析基礎 A）のプレースメント成績と中間まとめの比較

I&E 学部（I ＆ I）学科（線形代数 A）のプレースメント
成績と中間まとめの比較

ここで，中間まとめまでと期末試験までの結果を３クラスについて表でまとめてみたものが図８である。ほとんどの場合で FP の関与が成績向上に寄与していることが分かる。また，中間まとめから期末試験にかけて，中間まとめ時に分けていたグループに変動が見られた。その変化の内容を図９に示す。３クラス中２クラスで，中間まとめから期末試験にかけて，グループ A への移動が確認されている。

図５

L 学部 F 学科（解析基礎 A）のプレースメント成績と期末試験の比較― 45 ―

廣瀬英雄

図 10

L 学部 F 学科（解析基礎 A）のプレースメント成績と期末試験の比較２

図８

図９３クラスでの FP 関与率のグループ間による違い

３クラスでのグループ A の割合の変化（中間まとめと期末試験時）

図 11 E 学部（A&E）学科（解析基礎 A）のプレースメント成績と期末試験の比較２

３．期末試験後
FP では，実力はあったものの期末試験で思うようにそれを発揮できなかった学生に対して期末試験直後に特別集中講座を開き，再度チャンスを与える試みを行っている。
再試験相当のものにあたる。再試験のチャンスで実力を発揮した学生とそうでなかった学生を図 10，11，12 のブルーの影の中に示してみた。再試験対象者の中で再度失敗した学生には×を付けている。集中講座および再度のチャンスということで，L 学部 F 学科（解析基礎 A）で５人中４人（80％）が，E 学部（A&E）学科（解析基礎 A）で 12人中８人（67％）が，I&E 学部（I ＆ I）学科（線形代数 A）で 15 人中 12 人（80％）がチャンスを活かしたことになる。

図 12 I&E 学部（I ＆ I）学科（線形代数 A）のプレースメント
成績と期末試験の比較２― 46 ―

フォローアップクラス参加による学習効果の確認法について

3 ） Y. Tokusada, H. Hirose, Evaluation of Abilities

４．まとめ

by Grouping for Small IRT Testing Systems, 5 th

フォローアップクラスに行った学生が，行ったことによInternational Conference on Learning Technologies

り行かなかったと仮定した場合よりも何らかの効果が現れand Learning Environments（LTLE2016）, pp.44₅-₄49,ていることを見つけるのは容易ではない。ここでは，クラJuly 10-14, 2016.

スで，フォローアップクラスに行った学生と行かなかった4 ）Hirose, Hideo; Aizawa, Yu, Automatically Growing

学生との違いを，プレースメントテストのスコアと入学後

Dually Adaptive Online IRT Testing System, IEEEのテスト（中間まとめや期末試験）成績を使って，成績がInternational Conference on Teaching, Assessment,向上したグループと下がったグループの２つのグループにand Learning for Engineering 2014（ TALE 2014）,

分け，その中でフォローアップクラスに関与する学生とそ

5C_5, pp.52₈-₅33, December ₈-10, 2014.

うでない学生の数の比較を行うことを提案した。

5 ）Hirose, Hideo; Tokusada, Yoshiko; Noguchi, Kazuhisa,

比較の結果，プレースメントテストから中間まとめに向Dually Adaptive Online IRT Testing System with

けて，またプレースメントテストから期末試験に向けて，Application to High-School Mathematics Testing

成績が上がったグループ A ではグループに占めるフォロー

Case, IEEE International Conference on Teaching,

アップ要参加者の割合が大きかった。また，中間まとめかAssessment, and Learning for Engineering 2014（TALE

ら期末試験の間に全体にしめるグループ A の割合の変化を2014）, 6B_1, pp.447-₄52, December ₈-10, 2014.

見た結果，３クラス中２クラスで成績が向上している割合

6 ）Hideo Hirose and Yoshiko Tokusada, A Simulationが増加した。つまり，提案法による結果からフォローアッ

Study to the Dually Adaptive Online IRT Testing

プの効果を確認できた。

System, IEEE International Conference on Teaching,

また，期末試験で思うように実力を発揮できなかった学

Assessment, and Learning for Engineering 2014（TALE

生に対して試験直後に特別集中講座を開き再度チャンスを2014）, 8E_3, pp.97-102, 2014.

与える再試験の試みを行った結果，ここで調べた限りでは，

7 ）H. Hirose, T. Sakumura, Item Response Prediction for

およそ 70％以上の学生がそのチャンスを活かしたという

Incomplete Response Matrix Using the EM-type Item

結果が得られた。

Response Theory with Application to Adaptive Online

文

Ability Evaluation System, IEEE International

献

Conference on Teaching, Assessment, and Learning

1 ）Hideo Hirose, Meticulous Learning Follow-up Systemsfor Engineering 2012（TALE 2012）, pp.₈-12, August20-23, 2012.

for Undergraduate Students Using the Online Item
Response Theory, 5th International Conference on8 ）T. Sakumura, T. Kuwahata and H. Hirose, An Adaptive

Learning Technologies and Learning Environments

Online Ability Evaluation System Using the Item（LTLE2016）, pp.427-₄32, July 10-14, 2016.

Response Theory, Education& e-Learning（EeL2011）,2 ）H. Hirose, M. Takatou, Y. Yamauchi, T. Taniguchi, T.

pp.51-₅4, November 7-₈, 2011.

Honda, F. Kubo, M. Imaoka, T. Koyama, Questions9 ） H. Hirose and T. Sakumura, An Accurate Abilityand Answers Database Construction for Adaptive

Evaluation Method for Every Student with SmallOnline IRT Testing Systems: Analysis Course andProblem Items Using The Item Response Theory,

Linear Algebra Course, 5th International Conference

Proceedings of the International Conference onon Learning Technologies and Learning Environments

Computer and Advanced TEchnology in Education（LTLE2016）, pp.43₃-₄38, July 10-14, 2016.

（CATE 2010）, pp.152-158, August 2₃-25 2010.

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