教 育 環 境 分 科 会

選 出

教育環境分科会 2012 年度第 1 回会合 より

IC カードによる出席ログを用いた
学生のメンタルサポートへの取り組み−信州大学アンビエントキャンパスの構築−

不破 泰（信州大学）

2012 年 9 月 3 日

サイエンティフィック・システム研究会
教育環境分科会 2012 年度第 1 回会合資料

IC カードによる出席ログを用いた
学生のメンタルサポートへの取り組み— 信州大学アンビエントキャンパスの構築 —信州大学総合情報センター
不破 泰[Abstract]
当総合情報センターが取り組んでいるプロジェクトの一つに、ICT 技術を用いた安全・安心なキャンパスの実現がある。その一環として、IC カードを用いた学生の授業への出欠ログを用いて、メンタルサポートが必要な学生を早期に発見するシステムの構築を目指している。予備調査として、既に IC カードを用いた出退勤管理を行っている企業のログからサポートを要する人を発見する手法について検討し、一定の成果を得ている。また、このシステムがサポートが必
要な学生にとって受容できる居心地がよいものである必要があることから、「アンビエントキャンパス」という概念のもとに IC カードシステムの評価も行っている。
発表ではシステムについてこれまでの成果を報告するとともに、ICT 技術を用いた安全・安心なキャンパスの実現構
想についても紹介する。

[Keyword]
IC カード、メンタルサポート、アンビエントキャンパス[報告目次]
1. ICT を活用した安全・安心なキャンパスつくり
2. 長期欠席者早期対応の必要性
3. アンビエントキャンパスとは
4. IC カードの整備
5. 長期欠席者早期対応を可能とするポータルサイト
6. IC カードの利用記録から要カウンセリング学生を早期発見する可能性を検証する
7. IC カードの利用形態
8. 想定する行動特徴
9. 早期発見を可能にする提案手法
9.1. 【手法１】 入退出履歴の行動回数分布
9.2. 【手法２】業務グループ内のパラメータ分析による差異
9.3. 【手法３】 ドアの開閉間隔
9.4. 【解析結果】まとめ
10. 出欠管理の試行運用
11. エリアワンセグを用いた情報伝達システム
11.1. エリア放送とは
11.2. エリア放送で信州大学が目指すもの
11.3. 災害発生時の放送
11.4. 平常時の放送
11.5. エリア放送の経過と今後

1. ICTを活用した安全・安心なキャンパスつくり

ICカードによる出席ログを用いた
学生のメンタルサポートへの取り組み−信州大学アンビエントキャンパスの構築−

災害発生時の対応

平常時の対応ホワイトスペース

長期欠席者の早期発見

安否確認

要カウンセリング
学生の早期発見

情報基盤の整備

信州大学総合情報センター 不破 泰
全学生，全教職員がIC
カードを持つ大学情報機器の
クラウド化

1

2

2. 長期欠席者早期対応の必要性

要カウンセリング学生
早期発見の可能性について

サポート
対象：某学科の長期欠席が続いた学生24人
期間：2008年から集中的にサポートを開始
サポート内容：卒業研究を課すための必要単位数を取得すること• 精神疾患による患者数の増加• メンタルトラブルによる休職の増加• 気分障害(うつ病)を理由とした休学

学習意欲が減退した通学生へのサポート実施結果（2008年〜2010年)
入学年度

当初対応
人数

対応中の
人数

卒業研究
開始人数

休学人数

退学人数

2002年

3

0

0

0

3

2003年

2

0

1

0

1

2004年

5

0

5

0

0

2005年

14

2

9

1

2

カウンセラーによる早期のアセスメ
ント・支援 が重要
34

3. アンビエントキャンパスとは

要カウンセリング学生の早期発見

アンビエント（ambient) ＝ 「周囲の」 「環境の」• 心理テストによる精神健康状態の測定• 問題点

ユビキタス情報社会のさらに進化した段階の情報社会像
一般的なアンビエント個別空間（例）– 全員への実施–回答の回収，時間・場所の用意が困難– 定期的な実施による慣れ–回答の慣習化，意図的な回答の操作

温度調節

照明調
節

音量調
節

• ICTを利用した学生の行動把握から，要カウンセリング学生を早期に発見できないか？
5

角度調節

個人情報をセンサー等で察知し、ICT機器側から、快適な物理環境を提供

6

4. ICカードの整備

アンビエントキャンパスとはアンビエント（ambient) ＝ 「周囲の」 「環境の」ユビキタス情報社会のさらに進化した段階の情報社会像

学内からの利用・ICTの機器側から、学生を見守ることは出来ないか？
・見守ることが学生にとって重荷になってはいけない・アンビエントの概念を導入することで，学生にとって居心地の良い安全・安心なキャンパスを創造できないか．

入退出管理
出退勤管理

電子マネー

学外からの利用

ネットワークプリントサービス

Icカード対応
証明書発行機注意：知らない間に個々人の状況をシステムが把握することが居心地の良い環境か？
ネットワーク
プリンター

カード認証による学内限定サービス
の利用

出欠管理
7

8

5. 長期欠席者早期対応を可能とする
ポータルサイト

6. ICカードの利用記録から要カウンセリング
学生を早期発見する可能性を検証する

ACSUの出欠データ表示画面

ある企業に勤めるメンタル的な問題で休職した人
管理者にメンタル的な問題があると判断された人
事例

症状

休職期間

業務
グループ

グループ人数A

抑うつ状態に近い傾向

2009年3月の1ヶ月(有給休暇)

Group1

5人

B

抑うつ症状

2010年6月〜休職中Group2

3人

C

抑うつ状態に近い傾向なしGroup34人

抑うつ症状

2008年7月〜
2009年4月

Group4

5人

ACSUから取り出した生データ

D
9

10

7. ICカードの利用形態

8. 想定する行動特徴•抑うつ状態における行動の特徴•セキュリティ管理‑ 社屋への入社・退社の認証(タイムカード)(1)行動抑制(移動距離・回数減少、休憩回数増加)‑ 作業区画に入室する際の認証(2)欠席・遅刻・早退の増加(3)他者と一緒の行動をすることができない•入退出履歴情報(4)午前より午後の方が行動が活発化 [日内変動]「個人ID」・「認証時刻」・「端末ID」・「移動区画」

1112

9. 早期発見を可能にする提案手法✤

9.1. 【手法1】入退出履歴の行動回数分布
入退出履歴の行動回数分布•【手法1】 入退出履歴の行動回数分布
行動特徴：(1)行動抑制、(4)日内変動• 出社してから経過時間によるドアへのアクセス分布
を棒グラフにより視覚化•【手法2】 業務グループ内のパラメータ分析による差異• ２種類のグラフを作成•

行動特徴：(3)他者と一緒の行動ができない• ①出社時刻から経過時間による行動回数分布•【手法3】 ドアの開閉間隔• ②昼食後から経過時間による行動回数分布•

行動特徴：(1)行動抑制

13

出力例①

14

出力例②

✤

✤

【手法1】 入退出履歴の行動回数分布✤【手法1】 入退出履歴の行動回数分布①出社時刻からの行動回数分布✤②昼食後から経過時間による行動回数分布

15

事例B

事例B

①出社時刻から経過時間による行動回数分布【手法1】 入退出履歴の行動回数分布②昼食後から経過時間による行動回数分布【手法1】 入退出履歴の行動回数分布✤

2009年2月

2009年3月

2009年4月

2009年5月

16✤

17

2009年2月

2009年3月

2009年4月

2009年5月

18

9.2. 【手法2】 業務グループ内のパラメータ分析による差異✤

事例C ①出社時刻から経過時間による行動回数分布✤【手法1】 入退出履歴の行動回数分布

業務グループ内のパラメータ分析による差異• 業務グループ内の各パラメータの平均値を求め個人のパラメータの差異を算出

事例C• 行動特徴：(1)行動抑制 (2)欠席・遅刻・早退回数の増加
2008年5月と関連するパラメータを入退出履歴から週毎に抽出

2009年6月

・欠席回数
・遅刻回数
・早退回数

事例Cと同じ
業務グループメンバー

2009年6月

2008年5月20

19パラメータの抽出

距離の算出

✤

✤

【手法2】 業務グループ内のパラメータ分析による差異

✤

✤

✤

✤

・行動回数
・移動量
・休憩回数

【手法2】 業務グループ内のパラメータ分析による差異

欠席・遅刻・早退回数
出社、退社時のICカードの認証日時との比較
行動回数
ICカードの認証を行った回数✤

パラメータ毎に数値を正規化✤

業務グループ内で各パラメータの平均値を算出✤

各パラメータの平均値からの距離の二乗平均平方根

移動量
各作業区画間の距離により数値を設定＝
f：個人のパラメータ
g：業務グループ内のパラメータの平均値
n：パラメータの項数

休憩回数
休憩区画(トイレ、喫煙所)から作業エリアへの移動回数
21

✤

事例B

✤

【手法2】 業務グループ内のパラメータ分析による差異
✤

22

事例C
【手法2】 業務グループ内のパラメータ分析による差異

Group2における出力結果(年度平均)

•

2008年

2009年

2010年

事例B

0.57

0.451

0.429

メンバー①

0.189

0.197

メンバー②

0.18

0.226

Group3における出力結果(年度平均)
2008年

2009年

2010年

事例C

0.525

0.67

0.428

0.276

メンバー①

0.329

0.218

0.271

0.341

メンバー②

0.266

0.244

0.23

メンバー③

0.279

0.254

0.316

23

24

✤

9.3. 【手法3】 ドアの開閉間隔✤

ドアの開閉間隔✤✤

9.3. 【手法3】 ドアの開閉間隔✤

ドアの開閉間隔

出社から退社のまでの間のドアへのアクセス頻度を散布図により視覚化✤

出社から退社のまでの間のドアへのアクセス頻度を散布図により視覚化

25

出力例

事例B

✤

✤

【手法3】 ドアの開閉間隔✤

26【手法3】 ドアの開閉間隔

一般的な出力結果
昼食

定時

2008年

2010年

27

事例C

✤

【手法3】 ドアの開閉間隔

2010年

28

事例D

✤

2008年

2009年

【手法3】 ドアの開閉間隔

2008年

2009年

29

2010年

2009年

30

9.4. 解析結果[まとめ]事例A✤【手法3】 ドアの開閉間隔
✤

2008年

抑うつ状態の検出可否

2009年

2010年

事例A

事例B

事例C

事例D

手法1

×

◯

×

×

手法２

×

◯

◯

×

手法３

×

◯

◯

◯
32

31

10. 出欠管理試行運用
仕組みについて学生ポータル（ACSU) DB

各ICカードリーダ
PIT
1
PIT
2
X1
X2

出席情報
テーブル
各制御
システム

出席情報
テーブル

33

出席管理試行運用 評価方法

各制御
システム

他学部
他システム

中間 DB

各制御
システム

Y1
Y2

他学部
他システム

データ整形用変換フィルター

時間割情報
テーブル

教室情報
テーブル

人事情報
テーブル

学籍情報
テーブル

時限情報
テーブル

・複数のカードリーダで運用可能 ・汎用性の高いデータ連携
アンビエント性→将来の変化に対応 （拡張性・冗長性） 34

出欠管理試行運用 評価

試行運用後、質問紙による事後評価を実施

質問紙の回答を集計し、結果について考察

回答者：信州大学教育学部学生260人（うち、有効回答252名）※※後期の講義で出欠管理システムを利用した学生
実施方法 ：講義の最初に教員による説明後、一斉回答
質問紙内容：出席管理システムの継続性、発展性、感情的に不快感の有無についての選択回答及び自由回答

質問１：
ICT（カードリーダ）を利用した出欠管理の継続希望について
ICカードリーダを使用した出欠、今後の発展についてどう思われますか？

継続を希望する学生（※）は全体260人のうち、238人
全体の94.4%を占めた。
※今後も続けてほしい、いくらか改善した上で進めてほしい→「学生証をカードリーダにタッチする」というアクションについて
従来の出欠管理方法と比較して、より 自然 で実現可能
アンビエントな環境からかけ離れていないことを示唆
3536

出欠管理試行運用 評価

出欠管理試行運用 評価

質問紙による評価を実施

質問３：
学生ポータルでの出欠確認および機能拡張の必要性

質問2：
改善希望内容と、今後の機能拡張について

質問３：学生ポータルでご自身の授業の出席状況を確認することができる機能が追加されたら利用したいと思いますか。

「いくらか改善した上で続けてほしい」方：どのような点に改善が必要でありますか？
また、よろしければ内容について詳しく記載してください。

87.3%の学生が学生ポータルでの出欠確認を実施したいと感じ
利便性を感じている→このことは、後日に出欠確認を実施する必要性を学生自身が感じていることと、「学生ポータルの利用」そのものが、学生にとってキャンパ
スライフに溶け込んでおり、アンビエントな環境として受け入れやすいものであることが示唆される。

改善要望：操作についての改善希望が53.3%と最も多い
スムーズな操作性はアンビエント環境に不可欠
自由回答でも「待ち」時間を極力避けたい学生の意見が多い
機能拡張：後日学生が出欠状況確認を行いたいという回答は66.6%
37

38

11. エリアワンセグを用いた情報伝達システム
デジタル放送規格

放送チャンネル

13〜52チャンネル

チャンネル

チャンネル

チャンネル

チャンネル

チャンネル

チャンネル

各チャンネルの構成

1チャンネルを13セグメントに分割 (１セグメント=429KHｚ)
1チャンネル13セグメント(フルセグ) 5.57MHz

セグメント

セグメント

セグメント

セグメント

※ エリア放送

ワンセグ放送狭いエリアに限定

１セグメント

セグメント

セグメント

セグメント

セグメント

セグメント

429KHz39

安全・安心なキャンパスの実現

40

事前準備済み映像と最新情報を伝える文字放送の組み合わせ

災害発生時に学生・教職員に最新の災害情報を早期に伝える

緊急時放送画面例

コンテンツ

災害発生時：電源，ネットワーク等のインフラが途絶える

災害発生時
学内避難所情報
教職員向け
災害被害状況 など

画像放送

学生・教職員の携帯電話を対象に非常用電源を用いてエリア放送を行う

緊急時割込放送(事前準備画像)
ライブ配信(状況把握し学生に呼掛け)

最新災害情報を早期に伝える ：コンテンツを都度作り続けることは困難

プログラム配信(録画ライブ映像の配信)など準備済み映像＋最新情報の文字放送の組み合わせでコンテンツを作る

緊急時放送例

放送切り替え平常時放送(通常番組・お知らせ等)
平常時用データ放送

災害発生
・割り込み放送

緊急放送( ・ライブ配信
・プログラム配信

等

データ放送

)

災害本部・自宅などからも更新可能

緊急時用データ放送

41

42

災害発生時に放送をできるだけ多くの学生、教職員が見るために、普段からこのチャンネルを見る習慣をつけることと機器の保守を目的とした、学生に有用な情報を伝える

食堂からのお知らせ
健康安全情報
授業の情報
交通機関の時刻表

平常時放送例等

5分程度のお知らせなど

通常番組

お知らせ

・割り込み放送
・ライブ配信・プログラム配信

通常番組等

平常時用データ放送43

平成22年10月

総務省ホワイトスペース推進会議に特区実験試験局を申請平成23年 4月

ホワイトスペース特区採択（全国４４案申請され２５案が採択）
電解測定，実験試験局申請（平成23年4月〜平成24年1月）

平成24年 1月

実験試験局2局予備免許交付

平成24年 2月

実験試験局2局本免許交付
放送システム（アンテナ，送信システム，
放送制御システム）構築，運用試験（平成24年2月〜平成24年3月）

平成24年 3月

開局

平成24年 4月

放送開始

今後の予定

マルチセグメントによる情報保証4544

教 育 環 境 分 科 会

選 出

教育環境分科会 2012 年度第 2 回会合 より

ライフログの教育活用における海外動向− LAK12 報告 −安武 公一
(広島大学）

サイエンティフィック・システム研究会

2012 年 10 月 24 日

2012 年度教育環境分科会 第 2 回会合

ライフログの教育活用における海外動向—Learning Analytics and Knowledge (LAK) 2012 報告—広島大学大学院社会科学研究科
安武 公一[Abstract]
ビッグ・データと呼ばれる時代となり様々な分野で peta byte レベルの大規模データが日常的に収集され、しかも実際に利用され始めている。こうしたことを時代背景として欧米の高等教育機関ではいま、研究面・実践面の両面において新しい学習科学の概念に関心が集まってきている。Learning Analyticsと称されるこの新しい研究領域の日本での認知度は(残念なことに)まだそれほどでもない。しかし海外ではすでにこの領域に特化した国際会議が昨年から開催されるようになった。The International
Conference on Learning Analytics and Knowledge(LAK)がそれである。第 1 回 LAK(LAK2011)は2011 年カナダのバンフで開催され、2012 年春には第 2 回目となる LAK2012 がバンクーバーで開催された。
本報告では LAK2012 の概要を中心に、Learning Analytics の今後の可能性と(特にわが国の高等教育に対する)意義について議論する1。
[Keyword]
Learning Analytics, Social Learning Analytics, 社会ネットワーク分析, ネットワーク分析,
大規模データ，学習科学

1.はじめに「ビッグ・データ」の時代と称されるようになった今日、学習・教育研究の分野では日々システムに蓄積される膨大な学習履歴情報のログ・データの何をどう分析し、どう学習・教育環境の改善に利用すればいいのか、関心が集まってきている。一方で、ネットワーク社会に入りスモール・ワールドやスケール・フリー・ネットワークなどのキーワードが広まる契機となった。新しいネットワーク科学の知見をどう学習・教育研究に活用すればいいのか、その試みは端緒についたばかりである。こうした時代の変化と要請を受けて欧米では、膨大な学習履歴ログ・データの活用と新しい科学的知見の開拓をミッシ
ョンとする Learning Analytics と称される新しい研究テーマ・領域に注目が集まってきている。TheInternational Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK)は、学習科学、教育工学、情1

本稿は[10, 11]を元に加筆・修正を施したものである。本稿の執筆に際し文献[10]からの引用・加筆・修正を許可して下さった福井県立大学の山川教授に感謝いたします。

報科学、ネットワーク科学、コンピュータ・サイエンスなどの関連諸領域を横断する、Learning
Analytics のための新しい国際会議である。
そこで本稿ではまず Learning Analytics について、主として米国最大の高等教育 NPO である
EDUCAUSE2などが発表した定義をもとに説明する。次に、2012 年 4 月、カナダのバンクーバーで開催された The 2nd LAK2012 の概要を紹介する。最後に、「ビッグ・データ」の時代、特にわが国の学
習・教育環境を改善するためにどういう研究・実践戦略が求められているのか、そしてその可能性はどこにあるのか等について議論する。

2. Learning Analytics とは何か
情報通信技術(ICT)によって高等教育のさらなる改善を目指す米国最大の非営利団体 EDUCAUSEのコミュニティのひとつである ELI (EDUCAUSE Learning Initiative)は今年始め、New Media
Consortium (NMC)とともに、2012 年版の Horizon Report(HR2012)を発表した[5]。ELI と NMC に
よって毎年発表されるこのレポートは、数年以内に高等教育機関での研究・教育活動に影響を与える(であろうと予想される)テクノロジーについて解説したものである。HR2012 では、Mobile Apps と Tablet
Computing が今後 1 年以内に、そして 2〜3 年以内には Game-Based Learning に加え Learning
Analytics (LA)が重要な技術的なトレンドになると予想している。前年に発表された 2011 年版のHorizon Report (HR2011)では、LA が重要になるのは「5 年以内」とされていた。HR2012 では前年からのこの変化を「LA はコンセプトから実践へと移行した」と説明している。つまり、HR2011 では
まだ概念を提案する段階であったに過ぎず、それが実際的な意味を持つには少なくとも 5 年はかかると予想されていたものが、1 年もたたずにすぐ先にある技術として重要視されるようになったのである。
Learning Analytics というキーワードが注目されるようになった背景には、ICT の予想外の発展により、従来は考えられもしなかったセンサ・データ、ストリーム・データ、 非構造化データが日常的に秒単位、あるいはそれ以下の単位で、しかも膨大に入手できるようになったこと[8]、そして、Bill &Melinda Gates Foundation3 による協力のもとで、LA を教育・開発における重要な 5 つの領域のひとつとする大型プロジェクトが開始されたこと(Next Generation Learning4)などが挙げられる5。もちろん、これまでにも Course Management System (CMS)や Learning Management System (LMS)などが導入された学習環境では、サーバ上に学習者のアクセス・ログが記録されていた。そうした従来のロ
グ・データの活用に期待されていたこと6と LA という概念とで大きく異なっているのは、後者が膨大なデータの解析から見えてくる(であろうと期待されている)学習メカニズムやそれに関する様々な特性の理解に基づいて、real time な実践的活用を目指している点である。

2

http://www.educause.edu
http://www.gatesfoundation.org/Pages/home.aspx
4 http://www.gatesfoundation.org/postsecondaryeducation/Documents/nextgenlearning.pdf
5 米国教育省は教育のおける Data Mining と LA の重要性について、今年の 4 月、レポートを発表している[1]。わが国の文部科学省が同様の認識を持っているかどうかについては不明である。
6 わが国の高等教育の現場においてこれまでにログ・データの活用が十分に行なわれていたかどうかについては、非常に議論の余地のある点ではある。
3

実際、HR2012 では LA を次のように定義している。
By offering information in real time, learning analytics can support immediate adjustments,suggesting a model of curriculum that is more fluid and open to change.
また ELI が公開している[3]では LA を次のように説明している。
[Learning Analytics] collects and analyzes the “digital breadcrumbs” that students leave as
they interact with various computer systems to look for correlations between those activities
and learning outcomes.
こうした定義から見えてくるのは、文字通り日々刻々と集積される(可能性のある)大量のセ
ンサ・データやストリーム・データをリアル・タイムにうまく解析することによって、そこから改善のために効果的な学
習・教育戦略のモデルやプランを導き出そうという方向性である。
もう少し具体的に見てみよう7。LA 研究を世界的に主導している Dr G.Siemens8 は、図 1 のようなLA のプロセスを提案している9。この図から分かるように Learning Analytics はいくつかのサブ・ステージに分けられて実行される。
まず集められたデータは解析の段階に入る(Analytics)。ここで入力されるデータには CMS や LMSなどに記録される従来型のロ
グ・データだけではない。収集可能な実空間上のあらゆるデータ(センサ・データ)までもが対象とされている。データの解析を通して行なわれるのが、学習環境や学習 者に 関する 予測で ある(Prediction)。そしてこの予測に基づいて、授業設計やカリキュラムの改善(Adaption)、各学習者の意
7

以下、図 1 と図 2 の説明は[10]に負っている。
後述する SoLAR の中心的研究者の一人。
9 図 1 は、elearnspace (http://www.elearnspace.org/blog/2010/08/25/what-are-learning-analytics/) What are Learning
Analytics? からの引用。
8

欲や能力レベルを考慮した個別に最適な教育の提供(Personalization)、リアルタイムに近いタイミング
での介入(intervention)などが実行される。
さらに彼は Learning Analytics を実現させるためのプラットフォームとして図 2 のような、3 種類のエンジンから構成されたシステムを提案している10。Analytics Engine、Learning Adaptation &Personalization Engine、Intevention Engine はそれぞれ図 1 に示された LA の各段階に対応している。
これら 3 つのエンジンが LMS/PLE11、SocialWeb、Physical-world data、Learner Profile などから入力を受け、Dashboard や Publisher 出力する。なお図 2 にはデータの流れに逆方向もあるように示されているが、その詳細については現段階では明らかではない。Dashboards は授業担当教員あるいは学
習者に学習・教育活動の参考となる指標やグラフをリアル・タイムに各種デバイスに写し出す仕掛けである。Publisher は教材作成企業であり、Learning Adaptation & Personalization の結果、適切な教材が作成されることを狙っている12。

3. The International Conference on Learning Analytics and Knowledge(LAK)
Dr Siemens をはじめとして、Athabasca 大学(カナダ)、British Columbia 大学(カナダ)、Open
University(英国)、QueensLand 大学(濠)，Saskatchewan 大学(カナダ)などの研究者らが中心となって、LA のための国際的な研究コミュニティが組織されている。それが Society for Learning Analytics
Research (So-LAR13)である。Learning Analytics and Knowledge (LAK)は SoLAR を母胎として開催される LA に特化した国際会議を指す。
第 1 回 LAK(LAK2011)は 2011 年、カナダのバンフで開催された14。LAK2011 には世界 12 カ国(主として欧米)から 100 名の研究者・企業関係者が集まり、4 つの基調講演を含む 20 を越す発表がシング
ル・セッションで行なわれた15。今年 2012 年 4 月バンクーバーで開催された第 2 回 LAK (LAK2012)の参加者数、発表件数はともに前年比 2 倍を記録し16、LA に対する関心が急速に高まってきていることが分かる。発表件数が増えたこともあって、LAK2012 はシングル・セッションではなく、2 つのセッションが並行するパラレル形式で実施された17。
■多様な研究（セッション）テーマ シングル・セッションで構成された LAK2011 では特にセッションはカテゴライズされていなかったが、発表件数が増加した LAK2012 では一般発表の各セッションにそれ10 図 2 は、IADIS: Ahanghai (http://www.slideshare.net/gsiemens/iadis-shanghai)

Envisioning a system-wide learning analytics platform (George Siemens December8,2011Shanghai,China) スライ
ド 32 頁目から引用。また、Learning Analytics の将来的なイメージについては[4]も参考になる．
11 PLE は Private Learning Environment の略。
12 日本ではこういう Publisher も含めた総体的な「システム」は未だ存在しない。
13 http://www.solaresearch.org
14 そのときの模様については、http://www.elearnspace.org/blog/2011/03/11/learning-analytics-2011-reflections/(Dr Siemens のブログ)や http://dougclow.org/2011/03/01/lak11-tuesday-afternoon/ (英国 Open Unversity の Dr
Clow のブログ)などが参考になる。ここでもこれらのドキュメントを参考にしている。
15 LAK2011 のサイトは[6]である。カンファレンス・プログラムもここで公開されている。
16 http://www.learninganalytics.net/?p=161
17 LAK2012 のプログラムはカンファレンスのサイト[7]で公開されている。

ぞれテーマが設定されていた。その分類は次の通りである。
 Social Learning Analytics
 Analytics for Reflective Learning Adaptive/Recommender Systems
 Institutional Perspectives
 Visual Analytics
 Educator Interventions
 Texual Analytics & Analytics Infrastructure Empirical Studies
 Educational Data Mining Predictive Modeling
ここからも見てとれるように、LA(そして LAK)の守備範囲・研究領域は非常に多岐に及んでいる 。
■Social Learning Analytics

その中でも LAK2012 において筆者が(個人的関心により)特に興味を魅かれたのが Social Learning Analytics (SLA)のセッションである。SLA は Learning Analytics のサブセットとして重要な研究領域のひとつとされている[2, 4, 5]。そのためもあってか、LAK2012 では SLAに関するセッションは 2 日間で 2 回設けられていた(それだけ発表件数が多いということ)。SLA は、学
習環境における学習者間との直接的あるいは間接的な相互作用とそのプロセスの分析、相互作用の可視化などを(現在のところは)主な研究対象としている。こうした、学習という複雑な現象によって刻々と残される膨大なデータ群を前にして SLA で提唱されているのが、Social Network Analysis とDiscourse Analytics を inherent なアプローチとすることである[2, 4]18。そうした LA の動向を考慮す
れば、次のような課題が今後この領域での主要なテーマとしてすぐに浮かびあがってくる19。
 学習環境における Community Dynamics と Social Capital に関する研究あるいはその可視化技
術の開発
 学習環境における Dynamics of/on Networks と Knowledge Construction の関係に関する研究
あるいはその可視化技術の開発
 学習環境における Diversity and/or Stability の関係に関する理論研究あるいはそうした環境の可視化と環境形成のための技術の開発

4. Learning Analytics とわが国の高等教育・研究の今後
以上簡単に(現在のところ)、欧米を中心とした LA 研究の動向と LAK について述べた。最後に、LAKを始めとする海外でのこうした動きを踏まえた上で、わが国の高等教育・研究について言及する。
これまでに見てきたように、LA 研究に関心が集まってきたのは、ビッグ・データの時代という時代
18[2, 4]は主に社会学系の分野で発展してきた Social Network 分析の応用研究を SLA の Social Network Analysis で想定しているようである。
しかしこれでは十分に SLA そして LA の発展に寄与することは難しいとわれわれは考えている。
この点については[10, 11]を参照。
19 これらについては[9, 10, 11]を参照。

の波を(少なくとも欧米の)高等教育の分野が無視できなくなってきたことが大きい。ただし、LA という概念が提唱されたのは比較的新しく、まだ First Generation の段階であるとも言える。いまは、どういうデータをどう見れば何が見えてくるのか？それをどう実践的に使えばいいのか？などの基本的な問題の「方向性」がようやく見え始め、共有化されようとしているところである。
しかしだからと言って悠長に構えてばかりもいられない。特にわが国の場合、高等教育・研究に目を転じてみると、「グローバル化した社会に対応した人材の育成を」という抽象的なスローガンだけはい
つものように勇ましいものの、硬直化したカリキュラム、秋入学問題、高大連携問題、新卒就職問題、教育・研究両面における国際化への対応等々、解決すべき(具体的な)課題は山のように積み上がったままである。LA との関連において、わが国の高等教育が早急に取り組むべき課題は、ざっと考えただけでも以下のように列挙することができる。
データ・サイエンティスト(ネットワーク分析を含む)の育成

ビッグ・データの時代に入り、膨大なデータの可視化手法、数学、統計処理、データ・マイニングなどに関する高度な理論と分析スキルを身につけた人材の育成が、欧米でも急務となっている2021。特に LA の場合、SLA の重要な柱のひと
つに Social Network Analysis22を挙げており、従来の統計分析だけではなくネットワーク科学にまで精通した人材の育成が不可欠である。しかし残念なことに、わが国ではネットワーク科学
を含めデータ・サイエンスを学部のカリキュラムとして教えているところはまだそれほど多くはなく、まして教育学系でこれらの分野を教え次世代の人材を育成している(少なくとも、しようという意志のある)学部や大学はほとんどない。リアル・タイムに Dashboard を通して「何が起きているか」「何故起きたか」の情報が提示されたとしても、そうした情報を正しく理解・解釈し有効に活用することのできる人材がいない限り、集められたデータはただのゴミである。
Evidence-based な学習科学・教育学の確立23と次世代を担う人材の育成が強く求められている。
関連する学会や学術団体の相互交流を通した Learning Analytics 研究活動の推進

LA が関連する分野は学習科学や教育工学だけではない。それ以外にも、情報科学、データ・マイニング、機械学習、
統計物理学、コンピュータ科学、数学などというように、きわめて学際的に関連諸分野は拡がっている。したがって、関連学術団体や学会の相互交流を通した LA 研究の展開は不可欠である24。
同時にここでは、日本版 EDUCAUSE として発足した大学 ICT 推進協議会(AXIES)[13]の役割が重要なものとなる。本家 EDUCAUSE と NMC の HR2011 が最初に LA を提唱したのは昨年
20[8] 特に第 8 章参照。
ちなみに「データサイエンス授業」をキーワードに Google で検索をかけたところ、ヒットしたのは約 118 万件、一方、
data science course では 13 億 8000 万件のヒットがあった(2012 年 10 月 8 日午後 2 時現在)。
22 ここでは、伝統的な社会学系のネットワーク分析だけではなく、複雑ネットワーク科学も含めて Social Network
Analysis を考えている。その理由については[11]を参照されたし。
23 もしかしたら、(すべてではないにしても)教育学系学部教育の解体と再編成も必要になるかもしれない。次の項目でも述べているように、LA はコンピュータ科学、情報科学、数学、ネットワーク科学が交叉する、きわめて学際的な分野だからである。
24 情報処理学会 CLE 研究会(教育学習支援情報システム研究会)[12]では、おそらくわが国で最初に LA をテーマとしたシンポジウムを 2011 年に開催した。また、2012 年 11 月には九州大学箱崎キャンパスにおいて LA をテーマとする研究会を開催する。
21

であった。それから 1 年も経たない間に欧米で LA 研究は大きく飛躍しようとしている。AXIESが同様の、あるいはそれ以上の強いリーダーシップを発揮し、将来に対する明確なヴィジョンを打ち出すことによって、低迷するわが国の高等教育改革が進展することを強く期待する。
Learning Analytics Research Center の設立

これまで何度も述べてきたように 21 世紀の今日、情報は溢れかえる時代となっている LA 研究の重要性が強調されるようになった背景には、(本稿では述べなかったが)学習環境の激変という狭い範囲ばかりではなく広く社会的・経済的・政治的要因があることも忘れてはならない25。そうした時代的な要請と変化がありながらわが国の高等教
育・研究の分野では、それに対応した教育改革・研究が進んでいるようには思えない。非構造化された breadcrumbs (パンくず！)のように集めれた圧倒的な量のデータをどう解析し、その結果をどう高等教育改革に活用すればいいのか、そうした知見を蓄積し実用化させるためには、
もはや従来型の小規模なクラスのデータを対象とした研究ではなく、大規模データの解析を得意とする領域の研究者たちが横断的に共同で行なう必要がある。そうしたこれまでにないタイプの学習科学・教育工学研究を推進する研究機関(既存の研究部局を再編したものであってもいい)を国内にいくつか設立し、精力的に LA 研究を進めることによって、すでに世界に大きく遅れをとっている(少なくとも最先端では決っしてないし、追いついてもいない)わが国の教育が今世紀の間に再び輝きを取り戻し、希望ある社会が実現することを切に夢見ている。

5.まとめ
本稿では現在新しい学習科学分析概念として(主として欧米を中心に)提唱されている Learning
Analytics(LA)を 説 明し、 あ わせ て 、2011 年 から 開 催さ れ てい る LA の た めの 国 際会 議、 The
International Conference on Learning Analytics (LAK)についてその概要を紹介した。最後に、LA 研
究と関連してわが国の高等教育・研究の問題点についていくつか指摘した。Learning Analytics 研究の新しい地平がわが国でも開かれ、急務となっている高等教育の改善にその成果が活用されることを期待する。

謝辞
本研究の一部は科研費(課題番号 21300311, 22300292, 23501157, 24650557, 24501135)の助成を受けて行った。

参考文献[1] Adams B. (2012) Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and

Learning Analytics: An Issue Brief: Office of Educational Technology, U.S. Department of
Education. http://evidenceframework.org/wp-content/uploads/2012/04/EDM-LA-Brief-Draft 4 1012c.pdf.
25

LA が重要視されるに至った社会的・経済的・政治的背景については[2, 4]が詳しい。ただし当然のことながら欧米の事情が中心である。

[2] Buckingham Shum,S. and Ferguson,R. (2012) Social Learning Analytics, Journal of Educational

Technology & Society, 15 (3), 3–26.
[3] EDUCAUSE Learning Initiative (2012) 7 Things You Should Knouw about First-Generation
Learning Analytics. http://net.educause.edu/ir/library/pdf/ELI7079.pdf.
[4] Ferguson,R. (2012) The State of Learning Analytics in 2012: A Review and Future
Challenges,Technical Report KMI-12-01, Knowledge Media Institute, The Open University, UK.
http://kmi.open.ac.uk/publications/techreport/kmi-12-01.
[5] Johnson,L., Adams,S., and Cummins,M. (2012) The NMC Horizon Report: 2012 Higher

Education Edition: The New Media Consortium.
http://net.educause.edu/ir/library/pdf/hr2012.pdf.
[6] LAK2011 (2011). https://tekri.athabascau.ca/analytics/.
[7] LAK2012 (2012). http://lak12.sites.olt.ubc.ca.
[8] 城田真琴(2012) ビッグデータの衝撃—巨大なデータが戦略を決める，東洋経済新報社．
[9]

多川孝央・安武公一・山川修・隅谷孝洋・井上仁(2012) ソーシャルキャピタルの尺度を適用した
学習コミュニティ分析手法について，情報処理学会研究報告（第 8 回 CLE 研究会）, 2012-CLE-8．
(in press)．

[10] 山川修・安武公一・多川孝央・隅谷孝洋・井上仁(2012) CLE を利用した学習の可視化と分析に関する提案，情報処理学会研究報告（第 8 回 CLE 研究会）, 2012-CLE-8．(in press)．
[11] 安武公一・中村泰之・山川修(2012) Social Learning Analytics ver.2 の提案，情報処理学会研究報
告（第 8 回 CLE 研究会）, 2012-CLE-8．(in press)．
[12] 情報処理学会 CLE 研究会．http://sigcle.jp．
[13] 大学 ICT 推進協議会(AXIES)．http://axies.jp/ja．

出典: http://tekri.athabascau.ca/analytics/

出典:http://www.solaresearch.org/people/

出典: http://lak12.sites.olt.ubc.ca/

出典: http://www.solaresearch.org/events/lak/2012videos/

出典: http://lak12.sites.olt.ubc.ca/files/2012/04/LAK2012_Schedule_Apr20.pdf

出典: http://lak12.sites.olt.ubc.ca/files/2012/04/LAK2012_Schedule_Apr20.pdf

出典: http://lak12.sites.olt.ubc.ca/files/2012/04/LAK2012_Schedule_Apr20.pdf

出典: http://lak12.sites.olt.ubc.ca/program/conference-program/出典: http://ivl.cns.iu.edu/km/pres/2012-borner-lak.pdf

http://nwb.cns.iu.edu/

出典: http://ivl.cns.iu.edu/km/pres/2012-borner-lak.pdf

出典: http://ivl.cns.iu.edu/km/pres/2012-borner-lak.pdf

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出典: http://ivl.cns.iu.edu/km/pres/2012-borner-lak.pdf

出典: http://nwb.cns.iu.edu/Docs/NWBTool-Manual.pdf