理系学⽣に対する ICT 教育の効率的・効果的実施
村田 貴司 1), 矢部 博 1), 吉澤 敦子 1), 赤倉 貴子 1), 小栗 映理 1), 山﨑 涼 1)
加古達也 2), 鈴木聡介 2), 久保田洋一 2), 吉川昌吾 2)1) 東京理科大学
2) NTT コミュニケーションズ株式会社

Efficient and effective ICT education for science students
Takashi Murata1), Hiroshi Yabe1), Atsuko Yoshizawa1), Takako Akakura1), Eri Oguri1),
Ryo Yamazaki1), Tatsuya Kako2), Sosuke Suzuki2), Yoichi Kubota2), Shogo Yoshikawa2)
1) Tokyo University of Science2) NTT Communications Corporation概要

データ分析ニーズが高まり Generative AI が急速に普及する現在、情報の扱いに優れた人材の育成が非常に重要となっている。東京理科大学と NTT コミュニケーションズ株式会社（以下 NTT Com）は、2022 年度、東京理科大学の経営系を含む学生を対象に ICT の学習における LMS と市販教材の活用の有効性と課題を検証する共同実験を行った。また、理系学生の ICT に対する知識レベルがどれくらいであるかも調査した。
なお実験では LMS に Moodle を、学習教材に NTT Com が提供するインターネット検定「.comMaster ADVANCE」を採用し、受講生には期初と期末に同レベルの検定試験を受検してもらい、伸びを見ることで教育効果および理系学生の知識レベルを確認した。

1た。

はじめにデータの収集が容易となり、その量と種類が2教材急増し、それらの分析に基づく意思決定の必要性

ADVANCE におけるカリキュラムは以下の通りが増す中で、情報に優れた人材の必要性はますま

５章構成となっており、実践性と網羅性を考慮しす高まりその育成が急務となっている。一方、教た内容となっている[1]。

える側の人的リソースには限界があり、教育の一層の効率化に取り組む必要がある。そこで、東京
理科大学と NTT コミュニケーションズ株式会社（以下 NTT Com）は、2022 年度、東京理科大学の経営系を含む学生（以下単に「理系学生」と言う。
）を対象に、LMS と市販教材を活用することで教育の効率化とその効果を検証する共同実験を行った。

【ADVANCE の内容】

1 章 インターネットの仕組みと関連技術
インターネットの基礎・通信関連技術／アプリケーション関連技術／プログラミングとシステム開発方法論
2 章 インターネット接続の設定とトラブル対処

LMS には Moodle（Version 3.9）を採用し Moodle
上で、教材の提供と期初と期末の試験を実施した。
Moodle に対するカスタマイズは行わず、標準機能を利用した。
教材には NTT Com が提供するインターネット検定「.comMaster ADVANCE」（以下 ADVANCE）

インターネット接続機器・技術・設定／ISP／トラブルシューティング
3 章 ICT の設定と使いこなし
WWW／電子メール／クラウドコンピューティング／AIを採用し、PDF 版公式テキストの提供と小問題の4 章 セキュリティ

出題およびその解説で学習してもらうこととし

セキュリティの基礎／端末・LAN・インターネット543

5 章 ICT の活用と法律¨ 最終テスト（実際の検定問題に準じた内容・構成の問題。シングルスター50 問、ダブルスター20 問）1

インターネット上のサービス／インターネット利用に関する法律

3.3 受講生募集（6 月 1 日〜17 日）

利用時の脅威と対策

募集ポスター（Web 版と紙版）で東京理科大学
ADVANCE の公式テキストでは、このような内データサイエンスセンターと NTT Com との共同容について詳説しており、Moodle 上で読める研究であることを明示し、その研究に協力するこPDF ファイルとして受講生に提供された。更にとを前提として大学院生まで含め学年、学科を問

Moodle のテスト機能を使い小問 20 問とその解説

わず全学向けに受講生を募集した。

も提供された。

先着 200 名としたが、募集初日で応募が 200 名

ADVANCE は内容によりシングルスターとダブルスターに分けられており、ダブルスターはよりに達してしまい、翌日に 70 名分募集枠を増やし、最終的に 271 名の参加となった2。

専門性が高い内容となっている。試験はシングルスターの問題 50 問 700 点とダブルスターの問題

3.4 受講生による受講（7 月 1 日〜9 月 30 日）

20 問 300 点の計 70 問 1000 点満点となっている。
受講生はこのような試験を教材が提供される前に受講生が Moodle 上で、事前テスト受検、学習、最終テスト受検の順に進めた。

Moodle 上で 1 度受検し、その後教材で学び最後に3.4.1 事前テスト同レベルの試験を受検した。

Moodle の小テスト機能を利用し、受講生は事3 実施プロセス前テスト（70 問、試験時間 80 分）を受検した。

実験は準備期間を入れ、2022 年 4 月から 10 月に約半年をかけて実施した（図 1）。

3.4.2 学習
事前テスト受検を終えることで、受講生は公式テキストをダウンロードし、小テストとその解説を Moodle 上で閲覧できた。進捗は受講生により大きなバラツキがあった。

図 1 実験スケジュール

3.4.3 最終テスト
受講生は学習終了後、期初同様 Moodle の小テ

3.1 LMS 準備（4 月〜6 月）
LMS には、国内の大学で多く利用されているMoodle（Version 3.9）を採用し、NTT Com でサーバーを設置、運用した。なお、LMS を単純に評価できるよう、特別なカスタマイズは行わなかった。

スト機能により最終テスト（70 問、試験時間 80分）を適宜受検した。進捗は受講生によりバラツキがあった。
3.5 データ収集（10 月 1 日〜7 日）Moodle の各種ログを抽出することで、学習状況を示すデータを収集した。

3.2 教材準備（4 月〜6 月）
インターネット検定「.com Master ADVANCE」の教材として、以下を用意；¨ 事前テスト（実際の検定問題に準じた内容・構成の問題。シングルスター50 問、ダブルスター20 問）¨ 章毎に分けた公式テキスト（第 4 版：2022 年 3月発行）PDF ファイル
¨ 各章の小テスト（各章 5 問。Moodle の小テスト機能を利用）

544

3.6 採点、合格証発行（10 月 7 日）
Moodle 上でもおおよその結果はわかるが、資1

インターネット検定の試験では本来複数回答の選択問題も扱っているが、本施策では Moodle 用に単数回答の問題のみ出題した。
2

最後に 2 名の同時応募があったため、定員を 1 名オーバーした。

表 1 所属別応募人数と受講率

格認定にあたっては分野ごとの到達基準をパスする必要もあるため、受講期間終了後に NTT Com- 学部生 人数
受講生で改めて採点し、その結果を大学へ報告した。
合格基準達成者には、Moodle のダッシュボー
ドにコースを追加して通知し、認定証（スコアシート）の発行手順等を示した。

4 実施結果東京理科大学では従来から Moodle を LMS として利用していたため、ほとんどの受講生は問題な
く LMS を使えた。また概してよく勉強し、成績学部
理学部第一部
理学部第二部
薬 学 部 3工学部
理 工 学 部 4
先 進 工 学 部
経 営 学 部
合計を伸ばす受講生が多かった。提供側としては難し過ぎるのではないかと懸念していたが、多くの合格者が出て、理系学生に対しては ADVANCE が有効なカリキュラムであることを確認できた。
4.1 応募学生の属性
4.1.1 所属
各学部、研究科における応募学生数（合計 271名）および最終テスト受検数（合計 144 名）の人

研究科等
理 学 研 究 科
薬学部 5,6 年 3
薬 学 研 究 科
工 学 研 究 科
理工学研究科 4
先進工学研究科
経営学研究科
合計33137206226
43
204

受講率

214412351122
109

63.6%
30.8%
57.1%
60.0%
56.5%
42.3%
51.2%
53.4%

- 大学院生等 人数
受講生
16566219366受講率

930412513456.3%
60.0%
0.0%
66.7%
57.1%
55.6%
33.3%
51.5%

数と受講率（最終テスト受検数/応募学生数）は、
表 1 の通り。
属性
講
合計

聴

- その他 人数
受講生
生

11

受講率

11

100.0%
100.0%

4.1.2 使用端末
アンケート結果によると、PC を使わない受講生が 4.2%（5 名/120 名）いた（表 2）。
表 2 使用端末

端末

PC○

Smartphone

Tablet

○
○
○
○

合計

3○
115
(95.8%)○○○
28(23.3%)○○○
15(12.5%)

人数822321705120

東京理科大学薬学部は 4 年制の生命創薬学科と 6 年制の薬学科から成るが、本報告では学生の学修期間に着目し、後者に属する学部 5、6 年生は大学院生等、前者に属す学生は学部生の範疇として分類している。
42023 年度より理工学部は創域理工学部、理工学研究科は創域理工学研究科に名称変更された。

545

○：利⽤した
4.1.3 学年

す通り。最終テスト受検まで進んだ受講生が 271名中 144 名（53.1%）で、過半数が最終テストまで完了した（期待以上の結果）。

学年別受講者数は各学年にばらついた（図 2）。

図 4 受講状況

4.2.2 学年別受講状況
受講状況を学年別に比べると、1 年生もよく健闘し受講率では大きな差が見られなかった（図5）。

図 2 学年別受講者数

4.1.4 性別アンケート結果における性別受講者数は図 3 の通り。

図 5 学年別受講状況

4.3 学習効果
最終テスト受検まで進んだ受講生は、概してよく勉強し知識を身につけたと考えられる。
4.3.1 成績の伸び
図 3 性別受講者数

4.2 受講状況
4.2.1 全体の受講状況
受講を申し込んだ 271 名の受講状況は図 4 が示

546

事前テストと最終テストの両方を受検した受講生（聴講生 1 名含む）144 名について、事前テストおよび最終テストの得点範囲別受検者数を示した図 6、伸びた点数範囲別受検者数を示した図
7、事前テストと最終テストのシングルスター問
題 50 問（700 点満点）、ダブルスター問題 20 問（300 点満点）、合計 70 問（1,000 点満点）の平均点を示している図 8 から、概して学習効果があったと思われる。

図 9 学年別平均点比較

図 6 得点範囲別受検者数

4.3.3 学部比較事前テスト（期初）と最終テスト（期末）の学部別平均点を比べると、どの学部とも伸びているが先進工学部の伸びが最も大きかったことがわかる（図 10）。
最終テストの結果としては、理工学部が最も高く理学部第一部が最も低かった。

図 7 得点の伸び分布

図 10 学部別平均点
図 8 事前テストと最終テストの平均点比較

4.3.4 テキスト学習と伸びの関係

4.3.2 学年比較
学年別に期初と期末の平均点を比べると、期初では学年による差が小さいが、期末では 3 年生（シングル）の平均点が高く、大学院生では３年生、４年生より必ずしも平均点が高くない結果となっている。これは 3 年生の就職活動へ向けた学習努力の影響があるのかもしれない（図 9）。

547

アンケート結果からテキストでの学習状況は、3 分の 2 近い受講生がテキストを一通り読んでいた（図 11）。

5 受講生の反応
アンケート結果から LMS（Moodle）を使った学習は概ね評価されていたと考えられる。
・ インターネットの学習でも十分役に立った
62.8%
・ インターネットで学習するよりも授業等で学ぶ方が良い 14.9%
Moodle の利用については、慣れが必要な受講生もわずかながらいたことわかった（図 13）。

図 11 学習量別受講生比率

テキストを使用した学習量で受講生を層別すると各層で期初での差はあまりないが、期末の成績ではテキストでの学習量が多いほど伸びが大きいことがわかった（図 12）。

図 13 Moodle の利用しやすさ

6 課題と反省
6.1 募集、進捗管理

図 12 テキスト学習量別平均点
4.4 問題による正答率の傾向

表 3 から、- 得点率が低い問題
・ 深い理解が必要と思われるプロトコル（特にIPv6）に関する問題
次いで、・セキュリティに関する問題であった。
- 得点率が高い問題
・ 常識である程度わかると思われる法律問題
次いで、・ Web に関する問題であった。

募集受付には LMS とは別のシステムを使い先着順で受講の可否を決定したが、最終段階で同時刻の応募があり、1 名の定員オーバーを起こした。
適宜リマインドを行ったものの進捗のばらつきが認められた。今後、受講生の多様性も念頭に着実な学習を促す手法の開発が必要ではないか。
なお、最終的には難易度が高いカリキュラムにも関わらずまずまずの完了率（最終テスト受検率55.7%）だった。
6.2 アンケート
最終テストの後に Moodle 上でアンケートを取ったため、未回答の受講生も多く、分析可能デー
タを増やすには、LMS からのデータ取得以外に大学側で管理する属性データ（学年、学部等）が必要となった。
6.3 LMS（Moodle）の制約
出題にあたり、Moodle では以下の制約があった。

548

・ 複数選択させる選択問題が出題できない。
・ 問題毎に細かい採点ができない。
・ 検定合否の判定まではできない。

7 まとめ
・ ADVANCE は主に IT 企業のスタッフを対象とす
るやや高度な内容を含むカリキュラムだが、理系学生には十分対応できるレベルである・ 人手をかけた対面授業でなくても、ICT 技術を使うことで効率的な教育が実現できる・ ICT 教育上重点をおくべき領域がある等がわかった。
現在、日本の大学においては、文部科学省が主導して数理・データサイエンス・AI 分野の教育の展開が図られているが、ADVANCE の活用は、更なる学生教育の進化に役立つものと考えられる。

8 今後の予定
更に教育効果を上げるため、動画教材を取り入れてみたい。そのために、LMS に代え教育用の商用プラットフォームを試用してみたい。

参考文献[1] docomo business インターネット検定 ドットコムマスター
https://ntt.com/com-master/(2023 年 9 月 30 日アクセス)549

表 3 問題別難易度ランキングと分野マップ

550