金沢工業大学における教育デジタルトランスフォーメーション－多様な学生の教育と時間と空間に制約されない学び－
SS 研教育環境フォーラム2021
2021年9月13日@オンライン
金沢工業大学 工学部 情報工学科 教授
山本 知仁

はじめに
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教育の世界にもDXの波がやってきており、特に大学を中心とする高等教育機
関では近年，様々な領域で取り組まれ、2020年より始まったコロナ禍はその流れを加速した– 以前は、ほとんどの授業が対面で行われ、場合によっては板書を主体としていた授業もあったと思われるが、コロナ禍は、そのような授業形態を一気にデジタル化した•

Leaning Management System（LMS）についても、オンライン授業を実施するための要となっており、授業資料などを提供するためだけでなく、スタディログと呼ばれる学習に関わるデータを蓄積しそれらを解析することで、よりよい学習プロセスを実現する Learning Analytics （ LA ）にも利用されている

教育再生実行会議では• 政府の教育再生実行会議は2021年6月に「ポストコロナ期における新たな学びの在り方について」をテーマとして第12次提言を出している– 高等教育に関しては、「遠隔・オンライン教育の推進」「デジタル化への対応」「データ駆動型の教育への 転換」などを進めていくことが明記されている

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/

金沢工業大学におけるDXの推進••

2020年3月以降、今回の大きな変容を一時的なものではなく、大学教育の在り方を根本から見直す機会と捉え、デジタル技術を活用する新たな教育手法について議論を行っていた
2020年12月に大学として教育におけるDXを強く進めていくことが学内に展開された– 対面授業と遠隔授業を効果的に組み合わせながら，EduTechを駆使することで「学生一人ひとりの学びに応じた教育への転換」「時間と場所の制限を超えた学びの場の創出」の2つを実現していくことが示された

Plus-DXとは•••2021年12月に文部科学省による補助金事業「デジタルを活用した大学・高専教育高度化
プ ラ ン (Plus-DX) 」 の公募が行われ、下記の2つの申請枠が提示された学生の理解度を総合的に確認し，学生の学修履歴等から受講すべき科目や履修の支援，個別の授業後に理解度に応じた課題の提供を実現する「取組①：学修者本位の教育の実現」
実験・実習科目において，現場と同等の体験をすることで，教科書やビデオ映像を見るよりも効果的な学修を実現する「取組②：学びの質の向上」

https://www.mext.go.jp/content/202012
24-mxt_senmon01-000011618_1.pdf

金沢工業大学 デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン
取組名称：DXによる学生一人ひとりの学びに応じた教育実践
キーワード：#AIによる修学支援 #データサイエンス #e-シラバス
取組概要：本学のDX推進計画の1つである「学生一人ひとりの学びに応じた教育実践」に向けて、学生個々人の修学状況に応じた教育プログラム・課題・教材等の提供を行うことで、学修者本位の教育を行う。そのために、「入学前の学習歴・面接や学力試験の入試情報」「出席やGPA・ポートフォリオ等の修学情報」「就活期間や活動内容といった就職情報」を統合し、このデータから「学生が能動的な学習に転換した端緒や学びを深めたポイント」また逆に「修学につまずいた要因や学習意欲を無くしたポイント」といった学びのプロセスを明らかにする。この結果を基に、本学が構築するLMSを通して教職員間でデータを共有し、目の前の学生個々人の特性や正課・課外の学修歴から、より高度な学びへの発展や、修学意欲を取り戻すといった学生の成長に最も適したアドバイスを教職員ならびにAIがリアルタイムに行う。これにより学修者本位の学修の実現を図る。

＜機関全体のDX推進計画＞
学生一人ひとりの学びに応じた教育実践

入試情報

学生の入学から卒業までのデータを統合し、それらを分析することで、人と共にAIがアドバイスできるシステムを構築

修学情報

就職情報

個々にアドバイス

データベース
統合と分析

LMS+AI

時間と場所の制約を超えた学びの創出

高臨場感で遠隔地間を結ぶことができるコミュニケーションシステムを導入し、対面と遠隔の教育を融合することで、時間と場所を超えた質の高い学びを実現
高臨場感コミュニケーションシステム＜DX推進計画のうち本事業で取り組む内容＞

修学データベースの統合とデータの分析
大学教育再生加速プログラムによって導入されたe-シラバス （本学独自のLMS ）を「入学前教育」、「リカレント教育」まで拡張し、これまで蓄積されている入学から卒業まで、もしくは退学時の学生の情報を基に学生の修学プロセスを解析し、「学びを深めたポイント」、「つまずいたポイント」を明確化
解析に基づき、教職員が効果的に学びを支援するための情報を提供すると同時に、整理したデータを修学支援を行うAIの学習に利用

修学支援AIシステムの構築
整理されたデータでAIを学習し、学生の修学状況を提示する「自己成長シート」
より、修学全体に関わるアドバイスを適切なタイミングで学生に提示
各科目では、ｅ-シラバスを通じて学生の学習状況をモニタリングし、過去の学習データに基づきつまづきポイントを検出、その状況にあった学習のアドバイスや補習教材をAIが提示＜取組の目標、実現する際の手段や方法、取組をとおして得られる成果＞
評価手法：構築された統合システムによる教育効果を、GPAや留年率など定量的指標、及び学生の科目毎のアンケートや、面談結果等の定性的な指標で評価
取組の目標：2022年度終了時までに授業満足度97%以上、DX導入科目を100%、退学率3%未満、卒業生・採用企業それぞれの満足度を95%以上とする

自己成長シート金沢工業大学における情報システム•

これまで教育の質を高めるため、修学に関わるシステムを構築してきている– 学籍やGPAを管理する学事システム、学生の面談結果などの履修状況を管理する修学履歴
システム、就職活動を支援する進路支援システム、etc…

•

その中でも「大学教育再生加速プログラム事業（AP）」の支援を受け開発した本学独自のＬＭＳである、「ＫＩＴナビ」、「e-シラバス」、「自己成長シート」を通じて、学生の修学データを蓄積してきた– コロナ禍となった2020年度には、さらにデータを蓄積することができた

KITナビ

e-シラバス

自己成長シートシステムの概要

修学に必要な様々な機能

学生ポータルシステムの概要

クリックしてe-シラバスへ

マウスを重ねると成績と出席率を表示

学生ポータルKITナビ

e-シラバスについて

e-シラバスについて
編集領域…

e-シラバスの主な機能•

オンラインでの教育に必要な機能が実装されている–––––

授業資料、動画、音声等のデジタルデータの配信、外部サイトへのハイパーリンク付与
正課科目と課外活動との連携
レポート課題の提示とレポートの受理
小テスト、アンケートの実施
全ての教務データや学内システムと関連付け

講義データ

文章デー
タ

音声データ

数値データ

画像データ

動画データ

教材配信

レポートの受理関連サイトへのリンク

教員から
小テスト、アンケートの実施

学生から自己成長シート• 学生ポータル上で修学履歴や単位修得状況、学長褒賞・資格取得状況、課外活動状況など、学修成果に関するデータを一覧できる• また、各学科の教育目標に基づく「専門能力」や自己評価による「人間力」の数値をレーダーチャートで可視化できる機能も有している• 学生が自己の成長をより詳細に確認できるように今後も項目を増やしていく予定

LMS等の利用状況
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eシラバスは、2016年度より運用を開始し、全科目における利用率は、一般的な科目では利用率が7割程度であった
コロナ禍となった2020年度はオンライン授業の比率が一気に高まり、これまで利用していなかった科目でもほとんどでe-シラバスが利用されることとなった
2016

2017

2018

2019

2020

前期

559/1182

815/1575

742/1525

773/1557

1113/1513

後期

558/1309

734/1694

724/1677

722/1680

1081/1642

1日あたりの学生のeシラバスへログイン数は、以前は一日に1回程度であったが、コロナ禍となった2020年度は、3倍のログイン数となった
結果としてe-シラバス上に多くのデータが蓄積される形となった
2016

2017

2018

2019

2020

前期

3645

4309

7745

8761

29565

後期

2716

5628

5536

6480

20530

以前に取り組んだ修学支援システム•

2016-17年に、その頃有していたデータを利用して、学生を支援するシステムを一度構築した– このシステムでは、卒業した学生のプロファイルを構築し、在籍している学生がどのような卒業生と類似度が高いか、ということを計算して、その卒業生が参加していた課外活動、取得していた資格、就職先などを学生に提示した•

一方、このシステムで提示される情報が、システム側でいわばブラックボックス的に処理された結果であるため、教職員側が十分に結果について説明することができなかった– 学生も提示される結果をどのように活かしていけばよいのか、理解するのが難しかった

自己成長支援システム

修学支援チャットボット

本学の情報技術教育プログラム• 3コース、14科目からなるプログラムで、基本は100分×7回の講義からなり、これら科目の多くは本学の学生だけではなく、高校生、社会人にも開講される2021年8月に文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に認定され、先導的で独自の工夫・特色を有するものとして、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）プラス」にも選定された

今回の取組では• データベースの統合、データの解析と整理、学生の修学プロセスの明確化、AI用学習データの生成などを実施

現在の解析の状況• 卒業時の学生をプロファイルいくつかのカテゴリに分け、その学生が入学から、卒業までどのような修学プロセスを経てきたかを解析する

1年ＧＰＡ

入試データ

2年ＧＰＡ

平均年収

累計ＧＰＡ

3年ＧＰＡ

2年ＧＰＡ

1年ＧＰＡ

– 入試の結果とその後の学習プロセス関係の明確化– 学生が学びを深めたポイントやきっかけの明確化– つまづきの原因、留年や退学に至った経緯の明確化– 就職先と最終的なアウトカムズの関係の明確化– 卒業後の満足度や幸福度と修学プロセスの明確化

3年ＧＰＡ

累計ＧＰＡ

成長、つまづきのポイントの明確化

今後のデータ解析について• 統合データベースを用いて、以下のようなマクロな解析を行っていく– 各学生が履修している各科目名とその成績、および出席率から、学生が躓きやすい科目を特定する– 退学者、留年生の面談記録をテキスト解析し、退学、留年に至った理由をより明確にする• マクロ的なデータに加えて、各授業の毎週のミクロ的なデータ（e-シラバスのデータ）で、以下のような解析を行う– 各授業の毎週の出席データやレポートの提出率、提出日、評価値を解析し、それらがどのように変化することで、学生のつまづきポイント明確にする– 成績上位、成績下位の学生が提出しているレポートの特性を自然言語処理を行うことで明確にする

AIを用いた修学支援について• 得られたデータを学習データとして、修学のアドバイスを提示するマクロ的なAIシステムの構築と、各科目に対応したミクロ的なアダプ
ティブラーニングのシステムを構築する– マクロな支援システムに関しては、自己成長シートを利用し、学期単位や必要があれば即時的に学生に対して、様々なアドバイスを提示する– ミクロな支援システムに関しては、各科目、特に学生が躓きやすい科目に対して、学習の習熟度に応じて学ぶことができるe-ラーニングシステ
ムシステムを導入する

金沢工業大学 デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン
取組名称：DXによる時間と場所の制約を超えた学びの場の創出
キーワード：#遠隔授業 #HMD #産学連携
取組概要：本事業では、本学のDX推進計画に定める「時間と場所の制約を超えた学びの創出」に向けて、対面授業と遠隔授業のベストミックスの確立と、他大学と連携して開発する教育システムやデジタルコンテンツを用いて学びの質向上を図る。これまで産学・地域・大学間連携が進展し難い要因として時間と場所の制約があり、質的・量的に連携の成果が十分に得られなかった。今般、多地点等身大接続システム・アバター・ヘッドマウントディスプレイ等を組み合わせた「遠隔コミュニケーションシステム」を構築・導入・活用することで、実験・実習を含めた遠隔授業においても対面と同等の質を担保する。また学科・大学を超えたチーム編成や遠隔地の教員・企業等の実務家教員からのアドバイス・指導が可能となるため、世代・分野を超えた深いコミュニケーションとコラボレーションが社会実装型PBLと実験・実習の中で実現し学びの質が向上する。

＜機関全体のDX推進計画＞
これまで構築してきた各システムのデータを統合し、学生一人ひとりの入学から卒業までのデータを追跡する。卒業時のGPAや就職先等から「学生がどのように学びを深めたのか」また「学生がどのようにつまずいたのか」各々のプロセスを明確化し、これらのデータをAIの学習に用いて、人に加えてAIがアドバイスできるようなシステムを構築する。また、「多地点等身大接続システム」と「ヘッドマウントディスプレイ」を導入し、対面と遠隔の教育を融合する環境を構築する。各接続拠点に参集した学習者が臨場感のあるリモート接続に参加し、大学間や企業との連携を遠隔で行うことを可能とし時間と場所の制約を超えた、多様な学びを実現し学びの質を高め、感染のリスクを下げながら実空間で行われる教育に近い教育、さらに仮想でしか実現できない教育を実現する。
＜DX推進計画のうち本事業で取り組む内容＞
金沢市近郊の12の大学等が連携する「産学連携プラットフォーム」を基盤とした、実社会の問題に多様なチームで取組む教育
多様な背景や専門性をもつ学生らが、遠隔で多地点等身大接続システム等を通して大きな実空間を共有し、社会問題の解決に一緒に取組める教育環境を構築する。

e-シラバス

多地点等身大接続システム＜取組の目標＞• 産学連携プラットフォームの連携による分野融合型教育（共同PBL授業）の推進[教育制度の設計、教育システムの構築、教育コンテンツの制作連携]• 遠隔コミュニケーションツールを活用した遠隔授業における対面授業と同等またはそれ以上の学習満足度の獲得• 遠隔コミュニケーションツールを活用した満足度の高い成果物の制作の実現＜実現する際の手段や方法＞• 産学連携プラットフォームに参画する大学に多地点等身大接続システムやアバターを設置し、多地点等身大接続システムやアバターを活用したチーム活動で課題解決のアイディアを深化• 遠隔解決策の具現化するためにＨＭＤを活用してサイバー空間でお互いにプロトタイプの確認• 実験装置の操作方法や状況をデジタル化し、実空間で体験できない危険や事故を仮想空間でシミュレーショ
ン体験「チームで問題発見解決に取り組むPBL科目」と「実験・実習科目」を中心とした実社会の問題に工学的なアプローチで取り組む教育
PBL科目及び実験・実習科目に、HMDやデジタルコンテンツを体系的に導入し、実験装置の操作方法や状況をデジタル化して自学自習に活用したり、自ら作成したプログラム実装を仮想空間でのシミュレーションで確認できる教育環境を構築する。

＜取組をとおして得られる成果＞• 対面のコミュニケーションと同等の臨場感がある学習環境と学ぶ意欲• 専門分野が異なる学生や世代の異なる社会人、さらに海外の学生と共に解決策創出の経験• サイバー空間で議論した成果の解決策創出とプロトタイプの製作等を通した社会実装の経験• ポストコロナ時代の対面と遠隔のメリットを活かしたベストミックスな授業運営方法

遠隔地を結んで学ぶ••••

コロナ以前から、石川県内にある私立大学では、今後18歳人口が減っていく中で、互いの強みを活かしていくネットワークづくりが私学助成の枠組みで行われていた
その中で、コロナ禍となり遠隔コミュニケーションシステムを用いることで、時間と距離を超えた学生の学びを実施することが可能となった
一方、オンラインでの教育では対面のような深いコミュニケーションができないという問題が明らかとなり、この問題はコミュニティが十分に形成されていない初対面同士や、世代の違う企業の方とのコミュニケーション時に顕著になることが認識されていたこれらの問題を解決するためには，対面のコミュニケーションの良さを残しつつ、遠隔でのコミュニケーションも実現する必要があり、本取組では多地点等身大接続システムとアバターを、石川県内の私立大学（金沢医科大学、金城大学、星稜大学、北陸大学など）に導入して、相互のコラボレーションを促進することを行う

VR/ARコンテンツの制作
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本学では、様々な産学連携が行われているが、コロナ禍で実際に合うことができなくなり、などのリアルな制作物を共有して議論することが難しくなっていた
そこで、本取組では先の遠隔コミュニケーションシステムに加えて、CADデータ等を共有する場合や身体的な感覚を必要とする場合には、ヘッドマウントディスプレイも導入することで、実空間で行われる議論に近い状況を再現していく
またコロナ禍では、実際に実験を行ったり、加工を行う機械を操作することが難しいという状況が続いた
特に安全教育を行う際に、実際に体験できないため、どのような行動が危険なのかを理解する機会が減っていた
本取組ではこのような安全教育を仮想空間で実現することで、遠隔でも体験できるようにし、仮想でしか体験できないような内容についても構築していく

まとめ• 金沢工業大学におけるDXの取り組みについて紹介した– DXによる学生一人ひとりの学びに応じた教育実践– DXによる時間と場所の制約を超えた学びの場の創出• 今後、DXが大学において進んでいくことにより、教育はより多様に、より個別に、より高度に変化していくことが想定される– 高等教育だけではなく初等、中等教育でもこの流れは進み、いずれ接続される• 一方、本学の取り組みは始まったばかりであり、実際に運用していく
際には、現場レベルで様々な問題に対応していかなければならないアクティブラーニングにおけるDX•

現在様々な教育機関で、教育効果の高さからアクティブラーニングが導入されている–グループワークなど対話的な活動が行われ、教員はそのファシリテーションを行うことが多い•

このような授業形態では、最終的な学習成果が学生間、学生-教員間のコミュニケーションに強く影響を受けるため、よりよい授業を行うためにはその質を上げることが重要となっている•

学生が有しているス
マートフォンの加速度センサを用いて、グループワーク中の身体動作を計測し、その結果と学習成果、主観的なコミュニケーションの評価との関係を調べ、アクティブラーニングを支援するシステムの構築を行っている
渡邉, 山本: グループワーク中の身体動作と学習成果及び主観的なコミュニケーション評価の関係，ヒューマンインタフェース学会論文誌，Vol.23，No.2，pp.201-208 (2021)

活動量と学習成果、コミュニケーションの主観的評価の関係• スマートフォンのセンサを用いた計測結果として、身体動作の活動量と学習成果、およびコミュニケーションの主観的評価との間に正の相関関係があることが明らかになっている• これらの結果は、身体動作が活発なグループワークでは、学習者が主観的によいコミュニケーションが行えていると感じており、その結果として、よい学習成果が得られることを意味している

活動量と学習効果の相関関係（相関係数：0.66）

活動量とコミュニケーションに対する主観評価の相関関係（相関係数：0.77）

CNNによる身体動作の識別••

グループワーク中によく現れる身体動作をピックアップし、それらの個別動作を10名の被験者で計測して、各身体動作の加速度センサの値を周波数解析した
それらのデータを学習データとして、各身体動作をCNNによって識別できるかについて検討した
Subject Test data True answer Rate of correct
S05
25251.00
S03
25
240.96S04
25
230.92S07
25
230.92S06
25
220.88S00
25
210.84S01
25
210.84
S0925
210.84
S1025210.84
S0225200.80
S0825200.80
Total
275
2410.88◆コミュニケーションに関する身体動作①静止 ②拍手 ③挙手 ④頷き ⑤振り向き訓練データ10人分を学習→テストデータ1名分で評価：平均正解率88％
Hiroaki Sakon, Tomohito Yamamoto "Body Movements for Communication in Group Work Classified
by Deep Learning", HCII 2019. LNCS 11567, pp.388-396 (2019)

ロボットによるファシリテーション• 図のようにセンサの値をモニタリングして身体動作を識別し、学習状況に応じたファシリテーションを教員に提案できるシステムの開発を行っている– 加えて、ロボットが人に代わって発話するシステムのプロトタイプも構築している• アクティブラーニングにおけるファシリテーションは大学教育の中でも最もデジタル化が難しい領域の一つで、DXが今後進んだとしても人が対応していくように思われる• さまざまな計測手法を導入することで、インテリジェントなシステムが、そのような領域に対応することが可能であることを示唆している鈴木，山本: 深層学習を用いたファシリテーションシステムのプロトタイプの構築，ヒューマンイン
タフェース学会研究報告集，Vol.23，No.2，pp.151-154 (2021)

大学教育の未来••

大学におけるDXの取組を紹介したが、このような流れはこれからさらに加速することが予想される
これまで人によって行われていた大学の教育が多くの場面でデジタルなシステムよって取って代わられる可能性があり、そのような時代においては大学の教員の役割も自ずと変わってくると考えられる– 単に専門的な知識を教授する必要がなくなり、多様な時代で生きていく個々の学生の学びをファシリテートすることが求められるようになる•

大学におけるDXにおいて最も変わらなければいけないのは、教員自身かも知れない