教育データとラーニング
アナリティクス：
エビデンスに基づく教育の実現に向けて

京都⼤学
緒⽅

学術情報メディアセンター

広明

Learning and Educational Technologies Research Unit
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教育のデジタル化の意義(A)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、通知などのデジタル化(B)今までできなかったことを可能にする• 遠隔講義や⾮同期でも参加可能な授業を実施• VR/AR等の技術を⽤いて仮想世界での実験・実習を実施(C)教育学習活動のプロセスを⾃動的に記録して教育改善に役⽴てる• データを分析して、教育改善、学習改善に⽣かす• 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）(D)教員や学⽣の情報・データリテラシーの向上• 今後、社会で働くには必須のスキル
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デジタル教科書の特徴(2015年のスライド） 2020年には導⼊を予定していたが・・・
デジタル教科書導⼊は、①~③が中⼼で、④と⑤はあまり考慮されていない。

①Light andpermanent• 軽く、永続的に利⽤可能(A)②Searchable• キーワード検索可能(B)③Interactive • ページを拡⼤・縮⼩、映像、クイズ等(B)

×× ⑤Adaptive④Traceable• 学⽣の活動を記録・分析(C)• 学⽣の状況によって内容を変更可能(C)

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教育現場でのラーニングアナリティクスとエビデンスに基づく教育に向けて

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学校35,841数のデータをどうやって集めるか？

学校数
合計
⼩学校
中学校
⾼校
⼤学
合計

19,892
10,2704,897
782
35,841

国⽴

公⽴

70 19,591
71 9,452
15 3,559
8693
242 32,695

私⽴
231
778
1,323603
2,935

Mext (May, 2018)
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日本学術会議
教育データ利活用分科会
提言の公開(2020.9.30)
趣旨構成メンバー• 教育は国家の基盤である。
• ICT技術を利用することで、学生の教育・学習プロセスに関するデータが収集・共有でき、「エビデンスに基づく教育」ができる。
• 本分科会では、以下を議論し、提言まとめる。
① 教育・学習関連データの収集、利活用に関する国内外の現状把握と問題点の整理② 教育・学習関連データとして収集するデータの種類とそのデータが教育効果測定に果たす役割の整理③ 全国レベルでデータを収集する上でのデータの標準化等に係る問題の整理

情報学委員会・美濃導彦（理化学研究所）委員長
・谷口倫一郎（九州大）幹事・緒方広明（京都大）幹事
・乾健太郎（東北大）、柴山悦哉（東京大）、前田香織（広島市大）、美馬のゆり（はこだて未来大）、宮地充子（大阪大）
心理学・教育学委員会
・楠見孝（京都大）副委員長
・遠藤利彦（東京大）、菅原ますみ（お茶大）、西田眞也（NTT基礎研）
原田悦子（筑波大）、藤村宣之（東京大）、松下佳代（京都大）
教育現場へのICT導入

教育デー
タの利活
用

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教育改
善・研究促進6

概①教育データの種類とその必要性
教育・学習の支援

要②教育データ利活用のための制度設計

AI
小学校

中学校 高等学校 大学

社会人

シニア
教育ビッグ
データ

授業・講義
学習塾 模擬試験 質問紙

家庭学習などデータの記録

教育ビッグ
データ

・教育データの利活⽤は、個⼈、組織、国レベルに分類
・時間割や成績、教材、質問紙調査、LMS(Learning Management System)等の利⽤による学習プロセスのデータを基本項⽬として収集・まずは、⼩学校・中学校・⾼等学校・⼤学などの公的教育機関から、教育データを収集じめて、将来的には学習塾やMOOCs等も取り⼊れる・⼈⼯知能(AI)技術を⽤いて、教師の負担軽減やテーラーメイド教育を実現④教員・LA専門員・研究者の養成
AI

学校ネットワークとSINET5との接続

・⼀⼈⼀台の情報端末により、本格的なデジタル教科書や個⼈適応型学習が実現できる
・SINETに接続することより、初等中等⾼等教育の機関が接続でき、教育データの収集と利活⽤がスムーズに⾏える。

放送大学等

・国全体で教育データを収集・利活⽤するためには、国主導により教育データを収集・管理・利活⽤するための制度を作る必要
・教育データの書式や意味（⾔葉の解釈）、名寄せ（個⼈の情報を１つにまとめる）の⽅法、データの利活⽤や管理の⽅法などを考慮すべき・教育データを国レベルで管理するための体制づくりと⻑期的な予算措置が必要③教育データ蓄積のための情報環境の整備

１人１台の情報端末の実現

MOOCs

教育ビッグデータ

教育⼯学

情報⼯学
データ⼯学

教育学
⼼理学

教育データ科学
⼈間⼯学/AI

認知科学
脳科学

学習科学
・教育データをうまく活⽤できる教員の養成とそれをサポートするLA専⾨員の配置
・効果的な教育⽅法や学習⽅法、AIによる新たな⽀援⽅法を⾒いだすことができる、教育サイエンティストの研究者を養成
・全国レベルで連結した教育ビッグデータを⽤いて、教育⼯学、教育学、認知科学などの様々な分野における学術研究を促進

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教育・学習データ利活⽤ポリシー• ⼤学ICT推進協議会：AXIES

上⽥ 浩 (法政⼤)、⼭⽥恒夫 (放送⼤)，緒⽅ 広明（京都⼤）• 教育・学習データ利活⽤宣⾔• 教育・学習データ利活⽤に関する８原則• 教育・学習データ利活⽤に関するガイドライン
https://axies.jp/report/publications/formulation/
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東北⼤学
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なぜLAの実施は難しいのか？

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学内でのラーニングアナリティクスの始め⽅
1. 学⽣・教員は⼀⼈⼀台のPC（家に持ち帰る・BYOD）
2. 学校内外の常時インターネット接続環境
3. LMSの導⼊と１箇所に教育データを集めるためにLRSを導⼊して、LAの機能を導⼊
4. 学内で教育データ利活⽤ポリシーを宣⾔する
5. 学⽣・教職員向けのLAを⽤いた授業改善の⽅法、情報モラル・セキュリティの研修の実施
6. 学⽣の本⼈（保護者）同意を得る（研究利⽤しない場合は同意の必要なし）
7. LAの実施
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マルチ・ステークホルダー
データ利
活⽤の制

ポリシー決定、データ標準化：
⼤学執⾏部、国、地⽅の⾏政

度設計

学⽣・保護者
教員
国⺠全体

データ取

評価

集

教育

LMS等の情報システム：
情報基盤センター
⺠間企業

データ
LAを⾏う
教育現場の教員・学⽣

フィード

データ分

バック

析

教育データサイエンスの研究者

これから育成が必要
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学際領域
データ利
活⽤の制

法律学：個⼈情報保護法
情報学：データモデル

度設計

教育学
⼼理学
学習科学
評価
認知科学
脳科学
経済学
社会科学
健康・スポーツ科学
情報学
⼈⼯知能
⾏動科学

データ取
集

教育情報学：システム開発
センサー、ビッグデータ

データ
フィードデータ分

バック

析

データ科学
情報可視化
統計学

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いろいろと難しい点も多いが⾮常に重要なテーマであるので、我々は研究を進めている

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我々の現在の研究[学外]①科研・基盤(S) (2016.5 ‐ 2021.3)
教育ビッグデータの蓄積・分析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)⑤科研・基盤(B)[学内]⑤総⻑裁量経費⑥全学経費⑦SPIRITS
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LEAFシステムの概要 (科研基盤S)
LTILRSxAPILRSxAPI

教員・学習者LRS

LTI

NGDLE

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

教員・研究者・政策⽴案者

エビデンス
モデル

ERS
エビデンス
レコードストア

エビデンスを蓄積
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独⾃研究
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ラーニングアナリティクスの研究

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LEAFの導⼊状況（京都⼤学）[国内]• 京都市⽴⻄京中学(360名)・⾼校(820名)：内閣府SIP
タブレットPCを⼀⼈⼀台が持参、持ち帰り• 京都市⽴七條第三⼩学校(80名)：⽂科省先端教育実証事業• 福岡⻄陵⾼校(100名) SIP• 横須賀三浦学苑⾼校(100名)SIP• [予定]滋賀県教育委員会、⼤阪府⽴⾼津⾼等学校• 京都⼤学、九州⼤学、[東京⼤学、神⼾⼤学、芝浦⼯業⼤学・・・][海外]• 台湾（23⼤学）、インド(65⼤学)• 中国、トルコ,、タイ、…

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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。
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。

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学習ログ分析ツール:LA-View

基本情報

全学⽣のスライドへのマーカーを重ねて表⽰

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マーカーとメモの可視化、閲覧達成率
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？
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LEAFで何ができるか？
主な研究プロジェクト① 数学：⼿書き回答の分析と理解度の把握: LA‐View② 英語：⻑⽂読解の⽀援: LA‐View③ グループ編成⽀援: LA‐View④ 教育データと健康データを⽤いた
⾃⼰主導能⼒の育成：GOAL⑤ ブロックチェーンを⽤いた学習ログの連結：BOLL⑥ エビデンスの蓄積と利⽤：REAL

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①BookRollでの⼿書き回答の分析
Teachers can create a simple quiz in each page.

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⼿書き回答の分析
次書き始めるまでの時間
red

⻑い(stuck)orangeyellow

black
Final static answer

短いVisualize answering process
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⼿書き回答の分類
Group CGroup EGroup DAnswers
RightWrongGroup AGroup CGroup B Group D
Learning and Educational Technologies Research Unit24GroupE知識・ユーザモデルと問題推薦（⽂科省学習要素のナンバリングに対応）

学習要素

学習要素の関係

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学⽣個⼈やクラス全体の理解度を表⽰

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②英語：長文読解の支援

多読(Extensive Reading)•••

約550冊のe‐Bookから選択
Word Per Minute等の⽐較
オンライン辞書の検索単語頻度

Learning and Educational Technologies Research Unit27

③グループ編成の支援
成績、友達関係、発話の度合いなどのパラメータを元にグループを編成
今年は、zoomのブレイクアウトルームで実施。

individual evaluationin past group learning

Learning and Educational Technologies Research Unit28

④教育データと健康データを利用した
自己主導能力の育成:GOAL
BookRoll
読書時間
学習活動量
クイズ成績
閲覧達成率+

ERのために約550冊登録

Smart Watch
歩数
睡眠時間
心拍数
ストレスレベルGOAL=

計画作成数
振り返りメモ分析ノート
各スキルのスコア

約500台配布

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⑤BlockChainを用いた学習ログの連結:BOLL
分散したログを連結しつつ、アクセス制御①⾼校のLMSにBollを追加②中学のログへのアクセスを許可③可視化

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⑥エビデンスの抽出と検索
リアルワールド教育ビッグデータからのリ
アルワールドエビデンスをマイニング(REAL: Real‐world Evidence and learning library)
1. エビデンス抽出機能

２．ERSのデータ構造(CPI‐SRモデル)
Context

Problem

Indicator

Solution

Results

授業の属
性的情報（機関，教科，⼈数，期間など）

どのような問題を抱えていたか

どのような指標を⽤いて介⼊を判断したか介⼊の詳
細（⼿法や期間など）介⼊の結果（⽐較対象や統計的検定の結果も含む）

３．エビデンスポータルのホーム画⾯（学年・教科・問題、介⼊⽅法等によってエビデンスを検索）

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LEAFを⽤いたエビデンスの蓄積と利⽤
教育⼯学
学習科学
認知科学 エビデンスの提供や検証
脳科学などの研究者

研究②研究者が解決⽅法を提案⑤政策を検証して改善策を考える

教育機関
政府などの政策⽴案者

エビデンス
政策

①授業で多く起きている問題を発⾒

実践

教員、学⽣、企業

エビデンスを参考にして政策を⽴案・検証④解決⽅法を政策にとりいれる

エビデンスを参考にして授業を改善
学⽣に介⼊③授業で解決⽅法を実践

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海外でのエビデンスの共有事例
⽶国: WWC(WHAT WORKS
CLEARINGHOUSE)

英国：EEF(EDUCATION ENDOWMENTFOUNDATION)

⽶国教育省が2002年に設⽴

英国教育省が2011年に設⽴

因果関係が認められるエビデンスの収集

実践に役⽴つエビデンスを共有

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エビデンスに基づく教育の重要性

Crisis of science!
• 医学⽣物学論⽂の70%以上が再現できない
Nature (2013‐08‐01) | doi: 10.1038/500014a

教育でも、同様に、教育をする⼈や教育をうける⼈、その環境が常に違うので、再現は難しい。
どのようにして、エビデンスを基に再現性を担保するか。

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スパコン等の共同利⽤・共同研究拠点への期待

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アフターコロナ時代における⼤規模教育データを⽤いた
エビデンスに基づく教育の実現
アフターコロナ時代の教育を下支えするために、小学校から大学までの大規模教育データを収集・分析するためのデータプラットフォームを開発し、情報学・教育学・心理学などの様々な分野の研究者が参画して、リアルタイム分析手法などを研究し、「エビデンスに基づく教育」の実現に向けて教育データ科学を創成する。

学校内の教育データの収集と分析（ラーニングアナリティクス）

実世界

⼤規模教育データを⽤いて「教育データ科学」の研究を推進
・教育・学習効果の予測・シミュレーションのための教育・学習活動の ⼈⼯知能・機械学習等のリアルタイム
センシング技術
データ解析

仮想
世
界

授業中

AI
授業外・遠隔教育

介⼊・フィード
バック技術

超並列計算機技術
・教材・問題の推薦のためのリアルタイム解析技術
・エビデンスに基づく教育のためのエビデンス・
マイニング技術・教育による⼈の発達・成⻑過程や健康状態と学習状況

教育機関内の教育データ
計算機科学

匿名加⼯
技術
小学校

中学校

高等学校の関係性や相互影響の分析
・コロナ禍が教育に与えた影響、など

エビデンス・
特徴抽出

大学

大規模
⼩学校から⼤学までの教育データを全国規模で収集 教育データ

アクセス管理教育データプラットフォーム

情報学・教育学・⼼理学・認知科学・健康科学等の様々な分野の研究者が超⼤規模教育データを利⽤して「教育データ科学」を創成

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Learning and Educational Technologies Research Unit国内外の教育データ収集の状況

学習プロセスデータ
ありなし

諸外
国

⽇本

初等から⾼等教育まで名寄せして匿名化

基礎情報あり諸外国を抜いて世界⼀位の教育の情報化の推進国へなし

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37結果がでるようになるには最低５年はかかる！？

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LET: Learning and Education TechnologyResearch Unit
31 members from 10 different countries
1. Australia
2. China
3. France
4. India
5. Japan
6. Kazakhstan
7. Lebanon
8. Nigeria
9. Taiwan
10.USA

2 Faculty staff (1)3 post-doc researchers(6)10 PhD students (11)8 Master students (10)1 Research students (0)7 Technical staffs (7)2021年度(35名)

Some are from Harvard Uni., Uni. of Toronto,IIT, Peking Uni, and Uni. of Tokyo.

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おわりに• より良い未来を創るためには、教育はとても重要です。
• 教育をより良くするためには、データやエビデンスに裏付けされた絶え間ない改善が必要です。
• ギガスクール構想、コロナ対策など、⽇本のデジタル化の遅れを挽回するために、データやエビデンスに基づく教育のための枠組みを作る⼤変重要な時期を迎えています。

Learning and Educational Technologies Research Unit40

ご連絡、お問い合わせは、以下まで
hiroaki.ogata@gmail.com

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