教育データの利活用による教育の未来
京都大学

学術情報メディアセンター
緒方 広明

Evidence‐Driven Education Research Council
Evidence‐Driven Education Research Council

本日の話の流れ

1.コロナ禍での日本の教育の状況
2.研究事例
3.今後の展望

Evidence‐Driven Education Research Council

2

2020年４月時点で世界151か国で小学生から大学生まで約14億人が新型コロナの影響で学校に通えなかった。

UNESCO

Evidence‐Driven Education Research Council

中国、 2⽉17⽇から幼稚園⼩中⾼⼤学⽣
2億7000万⼈がオンライン授業に移⾏• 全国規模のクラウド学習プラットフォームを構築• 小学校の授業は国営テレビチャンネルで放送• 中高大学生はこの学習プラットフォームを用いてオンラインで受講• バイドゥとアリババは7000台のサーバーでこのプラットフォームをバックアップ• 最大5000万人の生徒が同時に使用可能• 約60万人の教員がアリババのライブストリーミング・サービス「ディントーク（Dingtalk、釘釘）」を使用
してオンライン授業を実施

https://www.technologyreview.jp/nl/chinas‐students‐will‐
now‐study‐online‐because‐coronavirus‐has‐shut‐schools/

Evidence‐Driven Education Research Council

⽇本はどうだったか？
• 初等中等教育では、5～29％がデジタル教材や動画を利用した家庭学習や、オンライン指導を実施（2020年4月16日時点）• 高等教育では、90%が遠隔授業のみを実施（2020年5月20日時点）→それでもドタバタ• 教育のデジタル化の遅れが顕在化

Evidence‐Driven Education Research Council

⽇本はどうだったか？
• NIIサイバーシンポジウム(3/26から開始して26回開催）のアンケート結果から・・・• これまで経験したことがない始めてのことだから、情報共有が大事
各学校の取り組み紹介、学生の声、教員の声の共有
特に、海外との情報共有も大事：共通点・相違点を共有（１０か国）• 実験・実習や実技、グループ学習、成績評価や入試をオンラインでどうやって実施するか？
• デジタルデバイドや、非常勤教員、学生や教員への負担増や心のケア・配慮も大事• 教育機関に数多くのソフトウェアが導入され、それらのソフトウェアが改善された。
Zoomなど• 先生と生徒、生徒間のコミュニケーション不足
よって• 学生の状況を把握するために教育データの利活用（ラーニングアナリティクス）が大事。また、学生が学習したというエビデンスを蓄積するためも大事。デジタル環境の方が、学生の状況がよく見え、効果的に支援できる。
• 国全体でも教育データが共有できれば、即座に全体の状況を把握できる。

Evidence‐Driven Education Research Council

今後、残したいこと。
1. 対面・オンラインに限らず、計算機を適切に利用して、効果的で効率的に教育・学習を行う。
2. ラーニングアナリティクスで、学生一人一人の状況を把握しながら、学習をすすめる。学校や国全体で教育データやエビデンスを共有し、情報を共有する。
BookRoll/ダッシュボード
3. 学生に主体的に学ぶ力をつけさせる必要がある。
＝＞そのための教育データを利用する。GOAL
4. 教師と生徒、生徒間、教師間のコミュニケーション不足を補う。
グループ学習支援

Evidence‐Driven Education Research Council

教育のデジタル化の意義は？
(1)アナログからデジタルへの転換による教育・学習活動の効率化• 教科書やドリル、試験、⽣徒や保護者への通知、アンケートなどのデジタル化による情報提供・情報管理・情報共有の効率化(2)今までできなかったことを可能にする

今はここが中⼼• 遠隔講義やオンデマンド型授業など、場所や時間を超えて授業に参加可能• VR/AR等の技術を⽤いて仮想世界でも実験・実習を実施可能(3)教育学習活動のプロセスを記録して教育改善に役⽴てる• 記録されたデータを分析して、教育改善、学習改善に⽣かす（LA）• 個⼈に適した教材や問題を推薦（アダプティブラーニング）Time• エビデンスに基づく教育・学習（成⻑過程の解明や新しい教育・学習⽅法の発⾒と展開）

Evidence‐Driven Education Research Council

今後ここが中⼼本日の話の流れ

1.コロナ禍での日本の教育の状況
2.研究事例
3.今後の展望

Evidence‐Driven Education Research Council

9現在の研究①科研・基盤(S) (2016.5 - 2021.3)
教育ビッグデータ活用のためのクラウド情報基盤の開発②内閣府 SIP AI/ビッグデータ(2018.11 - 2023.3)
エビデンスに基づくテーラーメイド教育の実現③文科省・先端技術を用いた教育実証事業
未来型教育 京都モデル 実証事業 (2019.1 - )④NEDO「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業 」
学習者の自己説明とAIの説明生成の共進化による教育学習支援環境
EXAIT (2020-2025.3)

Evidence‐Driven Education Research Council

10

LEAFシステムの概要
教育データ収集・分析の研究例

Evidence‐Driven Education Research Council

11教育・学習データ
#1
2
3
4
5
6
7
9

データ項⽬

具体例
学校データ 学校情報、科⽬名、時間割など
授 業 設 計 教育⽬標、カリキュラム、シラバス、指導内容データ
教材データ 教科書、補助教材、問題集、教師が作成した資料や問題
⼈的データ 教員や学習者の名前、メールアドレス、学年、組、番号学 習 評 価 最終成績、定期テストの試験問題と成績、⼩テスト・レポートの点数、外部模試の成績
データ
質 問 紙 デ ー 家庭環境などの質問紙調査、学⽣向けアンケートの結果
タ
学 習 プ ロ セ LMSのログデータ、デジタル教材閲覧履歴、デジタルドリルの回
答データ
スデータ
⾝⻑・体重などの健康診断データ、⽇々の歩数、脈拍等の運動
健康データ 量等の活動データ

Evidence‐Driven Education Research Council

教育データの利用例
対象

誰のため
学習者

個⼈

教員

⽬的の例
・過去の教育データの利⽤による成績の予測
・個⼈に適した教材や問題の推薦による学習効果の向上
・クラス全体の学習者のつまずき箇所の発⾒など
による教材や授業設計の改善
・⾃動採点など、教育データの利⽤による教員の負荷の軽減

・保護者への通知のアクセス状況把握
・⾃分の⼦供の学習状況、学習意欲などの把握
・教育データに基づくカリキュラムの最適化
教 育
組織の管理者
・教員の最適な配置
機関
エビデンスに基づく教育政策の⽴案と評価
政策⽴案者
⼤規模な縦断的・横断的データを⽤いた学習者の成⻑過程の研究
国 研究者
全体
教育に関する諸問題をデータを⽤いて社会全体で共有・議論
市⺠
保護者

Evidence‐Driven Education Research Council

LEAFシステムの概要 (科研基盤S)
MEXCBTなどの外部ツール

LTI

xAPI

LRS
LRS

教員・学習者

LRS

LTI

他の組織の教育データとブロックチェーンで連結

エビデンス
ポータル

エビデンス
モデル

教員・研究者・政策⽴案者

ERS
エビデンス
レコードストア

エビデンスを蓄積
Evidence‐Driven Education Research Council

独⾃研究
14

システムの導⼊状況[国内]
PCの持ち帰り• 京都市立西京中学(360名)・高校(820名)• 京都市立七條第三小学校(80名)• 福岡西陵高校(100名)、横須賀三浦学苑高校(100名)• 滋賀県彦根東高等学校、大津商業高等学校、大阪高津高校• 京都大学、九州大学・・・[海外]• 台湾（23大学）• インド(65大学)• 中国（1大学）• トルコ（1大学）
Evidence‐Driven Education Research Council

15

BookRollの特徴
教員がデジタル教材（教科書、補助資料等）をPDF形式で登録
すれば、学生は授業中・予習/復習時に、それをウェブブラウザで閲覧できる。
音声も学生に元のPDFをダウンロードされないので、内容が拡散しない。
BookRoll上での学生の行動は学習ログとして記録される。

教科書、問題集（数学チャート式や英語多読本、単語テストなど）、先⽣が作成した問題、学⽣や家庭への連絡などをBRに登録

Evidence‐Driven Education Research Council

学習ログは分析されて、学習・教育を向上させるためのエビデンスとして利用できる。
16

• ラーニングアナリティクスで、学生一人一人の状況を把握しながら、学習をすすめる。
• 学校や国全体で教育データやエビデンスを共有し、情報を共有する。

Evidence‐Driven Education Research Council

17

マーカーとメモの可視化によって学生の状況を見える化
どのページが難しいと感じたか？
どのページにたくさんの質問があるか？
Click to show memo contents

各学⽣がどこまで教材を読んだか？
Evidence‐Driven Education Research Council

18

マーカーの可視化
October 11

October 25+2 weeks
Important keywords
became overlapped.

More markers
Evidence‐Driven Education Research Council

19

手書き回答の分類
Group CGroup EGroup DAnswers

Evidence‐Driven Education Research Council

RightWrongGroup AGroup CGroup B

Group DGroup E学生個人やクラス全体の理解度を表示

Evidence‐Driven Education Research Council

教育データを利用して、学生に主体的に学ぶ力をつけさせる

Evidence‐Driven Education Research Council

22

④自己主導能力(Self-Direction Skill)を高める
Goal Oriented Active Learner

目的
人生100年時代では、「学び続ける能力」や「健康を維持し続ける能力」の育成が重要

自分のデータを収集して、自ら問題を発見して目標を設定し、その目標を達成するための支援

Evidence‐Driven Education Research Council

23

データに基づく自己主導能力の育成
DAPERプロセスモデル

A

E

C

D

Evidence‐Driven Education Research Council

A

データ収集

B

データ分析

C

目標を設定

D

モニタリングE

目標を振り返るB

24

GOALシステムのインタフェース

英語のeBook約600冊を登録
⾃⼰管理能⼒を育成するため⾃分で計画をたてて実⾏システムが本を推薦

Evidence‐Driven Education Research Council

25

多読学習の状況

中１年生
⼈数

⼀分間に読む単語数
Word per minute(WPM)

多読時間

多読スピード

400
350

348

300

eBookを使うと⾃動的に計算できる!

263

250
200

WPM

⽇本⼈

150

NativeHigh School

75

250

University

100

450

⼀般のNative speaker 300 WPM100128

137

121

127

123

50
0

6⽉

7⽉

8⽉

9⽉

10⽉

11⽉

12⽉

⼈数

120

101

101

86

54

37

97

多読時間

141

143

109

86

6952

65

多読スピード

128

137

121

127

123

348

263

2020年
Evidence‐Driven Education Research Council

26• 教師と生徒、生徒間、教師間のコミュニケーション不足を補う。
グループ学習支援

Evidence‐Driven Education Research Council

27

③グループ学習支援システム
パラメータの設定により、クラス全体のグループ編成を最適化

Evidence‐Driven Education Research Council

グループ編成に使用できるパラメータデータ
⼩テスト等の点数（深い学び）

データ解釈
グループ学習前の⼩テストや今まで実施してきたテストの得点

過去のグループワークの成績（対話的）グループ編成機能の結果ページで評価に⼊⼒したデータ

学習状態の活発度（主体的）

予習のための学習時間、達成率、マーカー・メモの数など（個⼈学習時の積極性）

交友関係（対話的）過去のグループ学習のデータから取得（先⽣が指定することも可能）

Evidence‐Driven Education Research Council

グループ編成方法• 同種グループ
パラメータの値が近しいメンバーでグループを編成する• 異種グループ
パラメータの値が異なるメンバーでグループを編成する• ジグソー
ジグソー法でグループ学習を⾏う際に⽤いる。⼆つのグループを⽣成する• ランダム
ランダムで⽣徒を割り振る

Evidence‐Driven Education Research Council

グループ編成の結果

individual evaluationin past group learning

Collaboration Quality

Efficiency

Evidence‐Driven Education Research Council

Performance31

グループ学習後の相互評価
⽣徒は、同じグループ内の⾃分およびグループメンバーを評価
グループごとの発表があった場合は他グループを評価

Evidence‐Driven Education Research Council

今後の予想Evidence‐Driven Education Research Council

エビデンスに基づくデジタル学習環境の自動構成
⾃動⾞の⾃動運転のモデルを参考に

レベル5（10年後）

学習者主導レベル4○デジタル学習環境の⾃動構成
過去のエビデンスを利⽤して、エージェント(ロボットや仮想アバター)が⽬的に合わせて授業を設計し、教材を選び、教えてくれる2032○全国・海外でエビデンスが蓄積・共有

2028

⼀部でエージェントによる教育・学習⽀援

(6年後)

レベル3
(4年後)

○全国で教育ビッグデータが蓄積・共有
学習ログ・教材などのデータの共有
⼀部でエージェントによる教育・学習⽀援○全ての学⽣が⼀⼈⼀台の情報端末で学習

教員
主導レベル2(2年後)⼀部で教育ビッグデータを⽤いた教育・学習⽀援

2022年

⼩規模な教育データを⽤いた教育・学習の⽀援

Evidence‐Driven Education Research Council

2024

現時点はレベル1○⼀部の学⽣が⼀⼈⼀台の端末で学習

レベル1

2026

デジタル教科書システム

非営利型 一般社団法人
エビデンス駆動型教育 研究協議会• 教育データとエビデンスを用いた教育革新を促進• LEAFシステムを教育機関に導入して、産官学の共同で教育データの利活用を草の根的に推進• 2021年5月25日設立、８月１１日キックオフシンポジウム
https://www.ederc.jp
活動予定• BookRoll等のデータの分析方法の研修• BookRollなどのシステムの導入• システム運営方法などの研修• 国内外のLAに関する研究交流など是非、ご参加下さい。
Evidence‐Driven Education Research Council

35

まとめ
1. 対面・オンラインに限らず、計算機を適切に利用して、効果的で効率的に教育・学習を行う。
2. ラーニングアナリティクスで、学生一人一人の状況を把握しながら、学習をすすめる。学校や国全体で教育データやエビデンスを共有し、情報を共有する。
BookRoll/ダッシュボード
3. 学生に主体的に学ぶ力をつけさせる必要がある。
＝＞そのための教育データを利用する。GOAL
4. 教師と生徒、生徒間、教師間のコミュニケーション不足を補う。
グループ学習支援

Evidence‐Driven Education Research Council