Online version : ISSN 2432-891X

国際 ICT 利用研究学会
研究会研究論文誌
第1号

国際 ICT 利用研究学会

目

次

はじめに
研究会研究論文誌（Online version）創刊について
国際 ICT 利用研究学会

会長

山下 倫範 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

短報／ノート
小笠原諸島の気象要素時系列データにおけるカオス解析
藤田菜摘，山下倫範（立正大学） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

実践論文
深層学習を用いた画像認識と物体検出
青木和昭（立正大学） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

ICT を活用した AO・推薦入試合格者の学力および学習傾向の可視化と学習習慣改善の試み
菅原 良（明星大学） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

3 次元プリンタを用いた地域志向商品の開発に向けた取り組み
佐久間貴士（高崎商科大学） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

ポケモン GO でポケモン探し
鈴木治郎（信州大学） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

論文
低コストかつ高品質な学会運営補助システムの開発にむけて次郎丸沢（株式会社カンファレンスサービス）. . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

水文環境教育における自然現象再現型モデルとＩＣＴ教材の併用の可能性
李 盛源，下岡順直，白木洋平，北沢俊幸（立正大学）. . . . . . . . . . . . .

27

田中雅章（ユマニテク短期大学），神田あづさ（仙台白百合女子大学） . . . . .

32

電子教科書と電子教材の導入評価

ICT

Online version ISSN 2432-7956
2017

3

12

1
Online version ISSN

2017

6

30

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

小笠原諸島の気象要素時系列データにおけるカオス解析
藤田

菜摘 †

立正大学
†

キーワード

山下

地球環境科学部

fujita.natsumi8611@gmail.com ‡ yamasita@ris.ac.jp

気象要素時系列データ，状態空間，時間遅れ座標，アトラクタ

はじめに

1

倫範 ‡

いた。

本報告では，2016 年 9 月初旬に小笠原諸島父島で観測調査で得られた時系列データ及び公開されている時系列
気象データを用い，小笠原諸島の気候について変化が起

3

結果

3.1

結果 1

こっているのかどうか，他観測地点と比較解析した結果
実測データおよび気象庁データの状態空間でのアトラを報告する。

クタ比較
以下，図 1–6 については，A：父島気象観測所，B：小実験解析の方法2

笠原ユースホステル，C：父島夜明山山頂付近とし，観測期間における 1 時間毎の測定値である。

Lorenz（[1]）に始まるカオス視点の力学系手法（[3],[2], [4]）に倣い，気象要素時系列データを 2 次元状態空間（時間遅れ座標）で表現し，そのアトラクタの形を確認し，観測地点および 1960 年代からの年代による比較考察を行った。

2.1

観測点とその期間 1

小笠原で実測したデータは以下の 2 地点であり，それに気象庁のデータ（父島気象観測所）を加えた 3 地点において，気温と気圧の 2 要素について 1 時間ごとの時系
列データを 2 次元状態空間ののアトラクタ形状について比較した。
図 1 気温（A）

観測期間：2016 年 9 月 2 日 18 時–2016 年 9 月 5 日 8 時
観測場所：1) 小笠原ユースホステル2) 父島夜明山山頂付近（標高 300 ｍ）

2.2

方法 2

扱ったデータは気象庁の観測データであり，1960 年（小笠原諸島父島については 1970 年）から 10 年ごとの気温，
降水量の月平均について，小笠原諸島父島，東京，熊谷の 3 観測点で気温，降水量の 2 要素のそれぞれで状態空間を作成し，比較した。月平均気温は 10 年間のデータを
図 2 気温（B）

用い，月合計降水量は 10 年ごとに 1 年間のデータを用

2

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図 6 気圧（C）

図 3 気温（C）

3.2

結果 2

気象庁データの状態空間アトラクタ比較

図 4 気圧（A）

図 7 1960 年から 10 年間の平均気温（東京）

図 5 気圧（B）

図 8 1970 年から 10 年間の平均気温（東京）3国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図 9 1980 年から 10 年間の平均気温（東京）

図 12 1960 年から 10 年間の平均気温（熊谷）図 10 1990 年から 10 年間の平均気温（東京）

図 13 1970 年から 10 年間の平均気温（熊谷）図 14 1980 年から 10 年間の平均気温（熊谷）図 11 2000 年から 10 年間の平均気温（東京）4国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図 15 1990 年から 10 年間の平均気温（熊谷）図 18 1980 年から 10 年間の平均気温（父島）図 16 2000 年から 10 年間の平均気温（熊谷）図 19 1990 年から 10 年間の平均気温（父島）図 17 1970 年から 10 年間の平均気温（父島）図 20 2000 年から 10 年間の平均気温（父島）5国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図 24 1990 年から 10 年間の平均降水量（東京）

図 21 1960 年から 10 年間の平均降水量（東京）

図 25 2000 年から 10 年間の平均降水量（東京）

図 22 1970 年から 10 年間の平均降水量（東京）

図 26 1960 年から 10 年間の平均降水量（熊谷）図 23 1980 年から 10 年間の平均降水量（東京）6国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図 30 2000 年から 10 年間の平均降水量（熊谷）図 27 1970 年から 10 年間の平均降水量（熊谷）図 31 1970 年から 10 年間の平均降水量（父島）
図 28 1980 年から 10 年間の平均降水量（熊谷）図 32 1980 年から 10 年間の平均降水量（父島）

図 29 1990 年から 10 年間の平均降水量（熊谷）7国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

代ごとに変動の幅が異なることが認められる。アトラク
タ (図 7–11, 図 12–15, 図 16–20) の形から月ごとの変化には差異は見受けられないが，年度ごとの夏期冬期における差異は年代ごとで異なる。
降水量については年ごとに形作られるアトラクタ（図21–25，図 26–30，図 31–34）が違うため，安定しているとは言えず，2 次元状態空間においては明白な特徴を見出すことはできなかった。

5

まとめと今後の課題
今回の実験解析では，気象要素の実測データを用いて，

図 33 1990 年から 10 年間の平均降水量（父島）

気候変化の兆候を探る為，時間遅れ座標による 2 次元状
態空間を再構成し，そのアトラクタを比較した。しかしながら，小笠原諸島父島における気候変動については顕著なアトラクタの崩れ等はなく，平衡状態を持続していることを否定するアトラクタは観察できなかった。
今後，気候変化兆候解明のための課題としては• 多くの気象要素による実験• 異なるスケール（例えば対数目盛）での状態空間再構成• 遅延時間によるアトラクタの変化およい適正な遅延時間の推定実験
図 34 2000 年から 10 年間の平均降水量（父島）• 3 次元状態空間についての解析

4

考察が挙げられる。

4.1

考察 1

参考文献
[1] Lorenz, E. N.,Deterministic Nonperiodic Flow, Journalof Atmospheric Sciences, Vol.20, pp.130-141, 1963

実測データ及び気象庁データの比較では，アトラクタ（図 1–3）が同じ軌道上を通っておらず，気温の日較差に[2] 高橋陽一郎，区間学系のカオスと周期点，都立大学数学教室セミナー報告，都立大学，1980

よる変化が見られた。また，場所による気温の昇降の差により斜めに長く，所々に歪な小円を描いたアトラクタ[3] Cleick, J., Chaos:Making a New Science, A PenguinnBook, 1987

（図 1–3）を形成している。
気圧に関しては，日較差の変動によりアトラクタ（図[4] Peitgen, H.-D., Saupe D., The Science of Fractal Images,
Springer-Verlag, 1988

4–6）が小円を描き出し，高低気圧に影響を受けたと考えられる全体的な気圧の上昇傾向が見られた。
4.2[5] 池口徹，カオスと時系列解析，神戸大学大学院自然科学研
究科，特別講義，2002[6] 井上 政義，秦 浩起，カオス科学の基礎と展開―複雑系の理解に向けて―，共立出版，1999

考察 2[7] R. Berndtsson, K. Jinno, A. Kawamura, J . Olsson and
S. Xu, Dynamical systems theory applied to long-term
temperature and precipitation times series, Tred in Hydrolegy I,(1994),291-297.

気象庁データの比較では，10 年間ごとの気温アトラク
タについては形状がほぼ limit cycle で，気候変化の兆候
は見受けられず安定していると判断した。ただ夏期冬期におけるアトラクタ (図 7–11, 図 12–15, 図 16–20) には年

8

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

深層学習を用いた画像認識と物体検出
青木 和昭 ††

立正大学 地球環境科学部 環境システム学科
†

キーワード

kazu@ris.ac.jp

深層学習、画像認識、特定物体認識、一般物体認識

はじめに

1

獲得可能となる。これらの処理により、CNN では構成性

画像認識の分野においては、2011 年から深層学習 (Deep(Compositionality) と位置不変性 (Location Invariance)を持つこととなる。こうした畳み込みとプーリングの繰

Learning) により、識別性能が飛躍的に向上した。特に、一般物体認識において深層学習は成功を収めている。これはり返し構造をもつニューラルネットワークは、福島らが畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neuralらによって誤差逆伝搬法 (Backpropagation, BP) による

Network, CNN）が一般物体認識というタスクに適して学習手法 [5] が提案され、CNN の基本的な理論が確立さいたという点と、大規模なデータセットが整備された点れた。

提案した Neocognitron[4] が初出であり、その後 LeCunが要因として挙げられる。正解ラベル付き大規模データセットを用いて学習を行った CNN は汎化性能が高く、特

2.2

物体認識

徴抽出器としても適切な働きを示すことが知られている。
画像からの物体認識は、大別して特定物体認識と一般

画像認識分野では、特定物体認識から徐々に一般物体

物体認識の二つに分類される。近年の画像認識研究にお認識に研究対象が移っていき、CNN の一般物体認識へのいては、一般物体認識が中心となっており、深層学習が適用が 2000 年台から始まった [6]。一般物体認識とは、制一般物体認識の精度向上に大きな役割を果たしている。

約のない実世界画像に対して、計算機が画像中に含まれそこで、本研究ではこれまでの画像認識技術の発展につる物体を一般的な名称で認識することであり、コンピューいて述べる。特に、一般物体認識において深層学習が果

タビジョンにおける目標の一つとされてきた。これに対たしてきた役割について、近年の研究を中心に紹介する。

して、特定物体認識はある特定の物体が画像中に存在するかどうか判定する処理であり、両者を比較すると、一2

深層学習を用いた画像認識

2.1

畳み込みニューラルネットワーク

般物体認識の方が困難なタスクである。一般物体認識のタスクとしては、画像全体のカテゴリー識別、画像アノテーション、画像ラベリング、物体検出、物体領域検出の 5 種類が主要なタスクである (図 2)。各タスクの内容

画像認識分野において、深層学習の手法は様々な手法が提案されており、種々のアプローチが試みられている。
その中でも最も良い成果を挙げている手法が、畳み込みは以下の通りである。

ニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network,• 画像全体のカテゴリー識別：画像全体を 1 つのカテ
ゴリーに識別CNN) である。CNN は多層パーセプトロン [2, 3] を基に発展した手法であり、脳の視野角構造をモデルとしてニュー• 画像アノテーション：画像に複数のラベルを付与

ロン間の結合を限定し、層間が疎結合している点が特徴• 画像ラベリング：画像を複数の領域に分割し、各領である。CNN は、画像の局所的な特徴抽出を行うための域に対してカテゴリーラベルを付与

畳み込み層と、画像の局所ごとに特徴をまとめてダウン• 物体検出：長方形の矩形で、画像中の物体が存在す

サンプリングするプーリング層の繰り返し構造になってる位置を検出いる (図 1)。畳み込み層では、画像全域に渡ってフィルタ処理を行うことで画像全体から特徴を抽出し、プーリン• 物体領域検出：画像から、物体の存在する領域を正グ層では平行移動、回転、スケーリングに対して不変性を確に切り出す9

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図 1: 畳み込みニューラルネットワークの構造 [5]図 2: 一般物体認識の主要タスク、(1) 画像全体のカテゴリー識別、(2) 画像アノテーション、(3) 画像ラベリング、(4)
物体検出、(5) 物体領域検出

2.3

CNN と物体認識

質の高い教師付き画像データセットが構築されている。

2010 年から ImageNet の画像を用いたワークショップ(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,

CNN の応用が始まった 2000 年代は、計算機性能と学習のためのデータ量が十分ではなかったため、HoG[7] や

ILSVRC) が毎年開催されており、大規模データセットを

SIFT[8] といった特徴量ベースの手法が用いられること用いた研究の基礎となった。ImageNet には、2017 年 5が多かった。例えば、一般物体認識でしばしば用いられ月時点において 21841 クラス、14,197,122 枚の画像デーてきたデータベースである Caltech101[9] は、1 カテゴリタが存在している。

当たり 40-800 枚の画像が 101 カテゴリに分類されて格2010 年代には計算機性能も向上しており、CPU の高速

納されており、合計で約 5000 枚の 200×300 ピクセルの化と並列化、メモリの大容量化と同時に、GPU(Graphics

画像が存在している。数千枚の画像では、CNN の全パ

Processing Unit) による計算能力の向上が著しかった。大規模学習データセットが整い、計算機能力が向上した結

ラメータを最適化するには不十分であり、CNN の適用としては停滞期にあった。加えて、計算機の性能を考慮す
ると、一般的に用いられているサイズの画像 (640×480、果、CNN が適用可能となる基礎が完成した。

1280×1024 など) に CNN を適用することは困難であり、
3
MNIST[10] などのサイズが小さい画像を用いた研究が主であった。

深層学習による一般物体認識

3.1

2010 年代に入ると、ImageNet[11] という大規模な教 師 付 き 画 像 デ ー タ セット が 公 開 さ れ る よ う に なっ

Imagenetclassification
withconvolutional neural networks.

deep

た。ImageNet は、自然言語処理分野で用いられている

CNN による一般物体認識が注目を集めるようになった

WordNet[12] のオントロジーに従って、単語に対応するのは、前述の ILSVRC2012 においてトロント大学のチー画像を収集したデータセットである。ベースとなる画像

ム [13] が、2 位のチームに大差をつけてコンテストで優勝

データは既存の検索エンジンを用いて収集され、Amazon

したことがきっかけであった。コンテストは 1000 クラス

Mechanical Turk を利用することで、大規模でありかつ識別問題（学習データ 120 万枚、テストデータ 10 万枚）

10

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）• 学習の時間計算量、空間計算量が大きい。

のエラー率を競うものであり、トロント大学のチームは約 15%、2 位のチームは約 26%と、その差は 10%以上の• 実行時間が遅い。GPU を用いて画像 1 枚あたり
10-45 秒の計算時間を要する。

大差であった。トロント大学のチームは 8 層の CNN(図3) を用いて識別を行っており、このネットワーク構造は第一著者の名前から AlexNet と呼ばれた。
2013 年以降は、ILSVRC のシステムは CNN がベースとなり、2014 年からは Microsoft や Google といった企業が開発の中心となっている。ILSVRC の 1000 クラス識
別タスクの年ごとのエラー率は、図 4 に示す通り、年々改善されている。

3.2

図 5: R-CNN による一般物体検出法の概要 [14]R-CNN[14]ILSVRC2012 では、1000 クラスの識別問題に CNNを適用することで、大幅なエラー率の改善を達成し

3.3

SPPnet[16]た。これに対して、物体検出タスクに CNN のアルゴ

R-CNN では、一定サイズの画像を入力として CNN

リズムを適用するきっかけとなった研究が、Regionalを領域候補の数だけ計算していたため、冗長な計算がCNN(R-CNN)[14] である。R-CNN のアルゴリズムは以発生してしまい、実行時間が遅くなっていた。そこで、下の通りである。

SPPnet[16] では、画像全体に対して 1 回だけ CNN を計算した後、注目領域の特徴を抽出した。SPPnet では

1. 1 枚の画像から、物体の候補となる領域（最大 2,000個程度）を、Selective Search[15] と呼ばれる手法
を用いて探索する。Selective Search では物体らし

入力画像のサイズが異なっている場合でも、出力を一定さ（Objectness）というスコアで物体候補を検出しよって、R-CNN のように物体候補領域すべてに対してている。

2. 1. で抽出した物体候補となる領域の画像を全て同

CNN を計算するのではなく、1 枚の画像から特徴マップを作成し、各領域の特徴を SPP によってベクトル化する

一のサイズに変換し、CNN に入力することで特徴

ことで、R-CNN と比較して 10-100 倍の高速化を実現しを抽出する。

た (図 6)。

Spatial Pyramid Pooling(SPP) と呼ばれる手法によって、のサイズにすることが可能となった。SPPnet の導入に

3. 抽 出 し た 特 徴 を 用 い て 、SVM(Support Vector
Machine) の学習、クラス分類を行い、矩形領域の正確な位置を回帰分析によって推定する。
つまり、物体らしさ (Objectness) を持つ領域候補を

Selective Search を用いて複数抽出し、画像を一定のサイズに統一して CNN によって特徴抽出し、SVM でクラス分類する、という手法である。R-CNN によって、PASCALVOC データセットにおいて既存の手法と比較して 30%以上の精度向上を達成した。しかし、R-CNN には以下のような課題もあった。
図 6: SPPnet[16]• 学習が多段になっているため、手順が煩雑である。
しかし、SPPnet でも学習が多段であるという欠点は– 特徴抽出のための CNN の学習

解決されていない。

– クラス分類のための SVM の学習– 物体の詳細位置推定

11国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図 3: AlexNet[13]図 7: Fast R-CNN の概要 [17]3.5

Faster R-CNN[18]図 4: ILSVRC のエラー率の推移

Fast R-CNN では、特徴抽出・クラス分類・詳細位置推
3.4

定を CNN で行っているものの、物体候補領域の検出にFast R-CNN[17]は Selective Search を用いていた。Faster R-CNN では、
R-CNN と SPPnet では、特徴抽出・クラス分類・詳細 Region Proposal Network(RPN) と呼ばれる、物体候補
位置推定に対してそれぞれ学習を行う必要があったため、 領域を推定するネットワーク (図 8) で Selective Search
手順が煩雑であるという欠点があった。Fast R-CNN[17]を置き換えた。さらに RoI pooling によるクラス推定をでは、以下の手法によってこの課題の解決を図った。
行うことで、物体候補領域の推定からクラス分類まで全• RoI(Region of Interest) pooling layer と呼ばれる、
SPP からピラミッド構造を除去した幅可変のプー
リングを行う。
• Multi-task loss によって、クラス分類・詳細位置推定を 1 回の学習によって同時に行う。
• Multi-task loss の導入によって、誤差逆伝搬法が
CNN 全層で利用可能となるため、全層で学習が可能となった。
上記アルゴリズムによって、R-CNN、SPPnet よりも物体検出精度が向上した。さらに、実行速度は R-CNNと比較して学習速度が 9 倍、クラス分類速度が 213 倍、

SPP net と比較して学習速度が 3 倍、クラス分類速度が10 倍高速化した。

12ての学習を CNN で行うことが可能となった。

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）の枠組みが単純になった結果、Faster R-CNN と比較して精度は若干低下したものの、10-30 倍の高速化を達成している。さらに、画像全体を学習に用いるため、背景の誤検出が Fast R-CNN の約半分となっている。
欠点としては、分割するグリッドサイズが固定である
点、分割された各領域に割り当てられるクラスは 1 つとなり、検出可能な物体数は 2 つという制約があるため、領域内に複数の物体が存在するような画像に対して、精度が低下する点が挙げられる。

図 8: Region Proposal Network を用いた特徴抽出と分類 [18]

RPN では、物体らしさを示すスコア（図 9 の cls layer）と、物体領域（図 9 の reg layer）を同時に出力する。画

図 10: YOLO による一般物体認識の概要 [19]

像全体の特徴マップから k 個の Anchor Box を用いて特徴を抽出し、RPN への入力としている。そして、各領域

4において物体候補となる場所を推定している。物体候補と推定された出力を RoI pooling し、クラス分類ネット

おわりに
本研究では、画像認識分野、特に物体検出において深ワークの入力とすることで、最終的な物体検出を行って層学習を用いた研究について、CNN を用いた手法を中いる。Selective Search を CNN で置き換えたことにより、

心に紹介した。画像認識分野における深層学習の成功は、物体候補領域の候補数が減少し、精度が向上した。結果
として、GPU を用いて 5fps の実行速度を達成し、検出

ImageNet のような質の良い大規模データセットが大きな役割を果たしていると言える。他分野への深層学習の精度も Fast R-CNN と比較して向上した。

適用についても、理論的な方法の構築のみではなく、質の良い学習データの確保が今後の課題と言える。

参考文献[1] O. A. B. Penatti, K, Nogueira and J. A. dos
Santos, ”Do deep features generalize from everyday
objects objects to remote sensing and aerial scenes
domains?”, IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition Workshops (CVPRW),

図 9: Faster R-CNN における物体検出 [18]3.6

YOLO[19]

pp. 44-51, 2015.
R-CNN や Fast R-CNN、Faster R-CNN では、物体候
補領域を何らかの手法で推定した後に、クラス分類を行っていた。YOLO(You Only Look Once) は、これらの手[2] D. E. Rumelhart, G. E. Hinton and R. J. Williams,”Learning representations by back-propagating
errors”. Nature, 323, pp. 533-536, 1986.

法とは異なるアプローチを提案しており、事前に画像全体をグリッドで分割しておき、分割された領域ごとに物[3] D. E. Rumelhart, G. E. Hinton and R. J.
Williams, ”Learning internal representations

体のクラス分類を行う (図 10)、という手法である。学習13

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）by error propagation”. Parallel
Processing, Vol.1, pp.318-362, 1986.

Distributed[14] G. Ross, D. Jeﬀ, D. Trevor and M. Jitendra, ”Rich
Feature Hierarchies for Accurate Object Detectionand Semantic Segmentation”, Proceedings of the[4] K. Fukushima, ”Neocognitron: a self-organizing

2014 IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition, pp. 580–587, 2014.

neural network model for a mechanism of patternrecognition unaﬀected by shift in position”, Biol
Cybernetics, Vol. 36, No. 4, pp. 193–202, 1980.

[15] J. R. R. UijlingsEmail, K. E. A. van de Sande, T.
Gevers and A. W. M. Smeulder, ”Selective searchfor object recognition.” International journal of[5] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P.
Haﬀner. ”Gradient-based learning applied tocomputer vision, Vol. 104, Issue 2, pp. 154–171,
2013.

document recognition”. Proc. of the IEEE, pages
2278–2324,1998.

[16] K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, ”Spatial
Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks
for Visual Recognition”, IEEE Transactions on[6] K. Jarrett, K. Kavukcuoglu, M. A. Ranzato
and Y. LeCun, ”What is the Best Multi-Stage
Architecture for Object Recognition?”, Proc. IEEE

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pp. 1904–1916, 2014.

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[7] N. Dalal and B. Triggs. ”Histograms of Oriented[17] R. Girshick, ”Fast R-CNN.”, Proceedings of the2015 IEEE International Conference on Computer
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Gradients for Human Detection”. Proceedings ofComputer Vision and Pattern Recognition, pp.
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[18] S. Ren, K. He, R. Girshick and J. Sun, ”Faster
R-CNN: Towards Real-Time Object Detection[8] D. Lowe, ”Object recognition from local
scale-invariant
features”,
Proceedingsofwith Region Proposal Networks.”, Advances in
Neural Information Processing Systems 28, pp.
91–99, 2015.

International Conference on Computer Vision,Vol. 2, pp. 1150-1157, 1999.
[9] Caltech 101, http://www.vision.caltech.edu/[19] Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick,Ali Farhadi, ”You Only Look Once: Unified,

Image_Datasets/Caltech101/, 2017 年 5 月 1 日
参照.

Real-Time Object Detection.”, Computer Vision
and Pattern Recognition, pp. 779–788, 2016.

[10] MNIST handwritten digit database,
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,2017 年 5 月 1 日参照.
[11] ImageNet,
http://image-net.org/index,
2017 年 5 月 1 日参照.
[12] WordNet,
https://wordnet.princeton.edu/wordnet/,2017 年 5 月 1 日参照.
[13] K. Alex,

I. Sutskever and G. E. Hinton.

”Imagenet classification with deep convolutional
neural networks”. Advances in Neural Information
Processing Systems 25, pp. 1106–1114, 2012.

14

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

ICT を活用した AO・推薦入試合格者の学力および学習傾向の可視化と学習習慣改善の試み
Trial of visualization of the tendency of the learning and the improvement of the learning custom
to scholastic ability of admissions office examination and examination for selected candidates
passer utilized ICT
菅原 良
Ryo Sugawara
明星大学明星教育センター
Meisei Education Center, Meisei University
キーワード：AO・推薦入試

1

ICT 活用 e ラーニング 学習傾向の可視化 学習習慣改善

はじめに点と標準偏差を比較したところ，大きな相違はなく，本学において 2015 年度（2016 年度入学者対象）

基礎学力の変化はほとんどみられない（表２）。た

入学前教育において実施したプレースメントテスト

だ，英語では平均得点の変化はほとんどないものの，（以下「プレテスト」，自宅学習における学習内容

得点のばらつきが改善されており，AO・推薦入試合の難易度を決めることを目的としてスタートアップ

格者の得点下位層が底上げされた一方で上位層の得講習時に実施）及び修了テスト（e ラーニングによ

点が伸び悩んでいる（表２）。また数学では，2016

る自宅学習の成果を測定することを目的として自宅

年度の方が得点上位層と下位層のばらつき大きくな

学習期間終了直後に実施）の結果（得点）の比較にっていることがうかがわれる（表２）。

より，e ラーニングによる自宅学習の効果について検討する。具体的には以下の 3 点を取り上げる。

表１ 科目得点間の相関

1 点目は「プレテストの結果から AO・推薦入試合

科目の組み合わせ

格者の基礎学力の把握」について検討する。2 点目

国語と英語.35***

は「e ラーニングによる自宅学習の履歴を用いた学

英語と数学.37***

習傾向の把握」について検討する。3 点目は，プレ

数学と国語.44***

相関係数***p<.01

テストと修了テストの結果（得点）から，「AO・推薦入試合格者の e ラーニングによる自宅学習の学習
成果」について検討する。

表２ プレテスト得点の平均値と標準偏差国2

基礎学力の特徴

語2016 年度

2016 年度に明星大学に AO・推薦入試で合格し，2015 年度

SD

入学前教育の e ラーニングを受講した生徒のうち，

61.84

SD

15.53

国語と英語のプレテストと修了テストをすべて受験

58.78
英

した生徒を対象に分析を行った。英語，国語，数学

2015 年度

SD

SD

42.21

語・数学）においても弱い相関が示されるに止まった（表１）。
次に，プレテストの 2015 度と 2016 年度の平均得15

語2016 年度のプレテスト得点間の得点の相関を確認したところ，いずれの組み合わせ（国語・英語，数学・英語，英

15.36

13.97

42.34

29.23

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）3

e ラーニングの学習履歴を用いた学習傾向の分析比較したところ，前者では 61.84 点だったのが，ここでは，入学前教育の課題として課した e ラー

上昇がみられた。また，プレテストの得点と修了

ニングの学習傾向を，学習タイプ別に 7 分類して検テストの得点に差があるかどうかについて t 検定

討する（表３）。

を行ったところ有意差（t=-17.48, p<.01）が認め修了テストでは 71.34 点となり，9.50 ポイントの学習タイプ別 e ラーニング完了率では，LTrf タイられた（表６）。この結果と平均値から，プレテス

プと MTrf タイプでいずれも 100.0 パーセントなっトの得点よりも修了テストの得点の方が高くなっている（表４）。学習タイプとプレテストの得点のたと解釈することができる。英語のプレテストと関連については，得点上位層（国語：≧90，英語：

修了テストの得点を平均点で比較したところ，前≧75）のほとんど（国語 77.8%，英語：88.2%）が，者では 42.21 点だったのが，修了テストでは 47.70

LTrf タイプ及び MTrf タイプのいずれかに分類され点となり，5.49 ポイントの上昇がみられた。また，る。しかし，得点が下がる（国語 90>x≧80，英語

プレテストの得点と修了テストの得点に差がある

75>x≧65）と，LTrf タイプ及び MTrf タイプの割かどうかについて t 検定を行ったところ有意差合が，得点上位層と比較して国語（64.9%）で 12.9

（t=-11.86, p<.01）が認められた（表６）。この結ポイント，英語（63.6%）で 24.6 ポイント下がる。

果と平均値から，プレテストの得点よりも修了テ

e ラーニングによる学習期間を通して，偏ることなストの得点の方が高くなったと解釈することがで

く継続して学習を続けることと得点が高いこととのき，入学前教育の一環として実施している e ラー

間に関連があることが推察される（表５）。

ニングは，AO・推薦入試で合格した生徒の学力の伸長に寄与しているといえる。

表３ 学習タイプの分類
学習タイプ

e ﾗｰﾆﾝｸﾞ完 了率 ログイン回数（Trf）
30≦

長期完了

100.0(%)

中期完了

100.0

<30

<100.0

前後期共 10≦Trf<30

短期終了

プレテスト得点
国語<100.0前期 10≦Trf<30 後期 Trf<10

後半集中<100.0

前期 Trf<10 後期 10≦Trf<30

非習慣<100.0

前期 Trf<10 後期 10<Trf

無学習

ﾛｸﾞｲﾝ（学習）していない

前半集中

表５ 学習タイプとプレテスト得点の関連

学習タイプ

完了率

長期完了（LTrf）

100.0(%)

中期完了（MTrf）

100.0

短期終了（STrf）

78.4

前半集中（FHaf）

62.0

後半集中（LHaf）

71.7

非習慣（N）

33.7

無学習（NS）

－

全

体

達成率

≧90

90>,≧85≧7575>,≧65

長期完了 100.0(%)

10(人)

17(人)

9(人)

15(人)

中期完了 100.0

11

7

6

6

短期終了 <100.0

2

3

－

3

前半集中 <100.0

3

－

1

－

後半集中 <100.0

1

6

1

4

非習慣 <100.0

－

3

－

5

無学習 <100.0

－

1

－

－

学習タイプ

表４ 学習タイプ別 e ラーニング完了率

英語

表６ プレテストと修了テストの得点
国

SD
t値

75.6

語

英

語

プレテスト

修了テスト

プレテスト

修了テスト

61.84

71.34

42.21

47.70

15.51

18.68

13.97

16.37

-17.48***-11.86******p<.01

4. e ラーニングの学習効果
国語のプレテストと修了テストの得点を平均点で16

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

3 次元プリンタを用いた地域志向商品の開発に向けた取り組み
佐久間 貴士高崎商科大学 商学部
キーワード：3 次元プリンタ，地域志向商品，プロジェクトマネジメント

1

はじめに

また，一つのプロジェクトとして動かすことに

平成 25 年度から文部科学省が実施している地

より，学生にはプロジェクトマネジメントを体験（知）の拠点整備事業とは，大学等が自治体と連的に学習させることができる。

携し，全学的に地域を志向した教育・研究・地域

2.2 期待する効果
学生は実地として経験する活動により，自身を対象として働きかけ，そして関わっていく活動である体験活動を充実させることができる。シミュ
レーション等を通じて模擬的に学ぶ模擬体験だけ
ではなく，ヒト・モノや実社会に実際に触れ，関
わり合う直接体験を行うことで，自ら学び，自ら考える力の思考や実践の基盤作りに役立つことを想定している。
本研究活動を遂行するにあたり，様々な調査活動が必要となり，地域に住む人々との交流が発生し，共存の精神や自他共に大切にするということを学ぶ。また，地域の活性化や地域のブランディ
ング，マーケティングを支援することに繋がる。
地域の魅力を新たに発見し，磨くことにもなり，地域資源を活かしたビジネスに発展すれば，持続的なまちづくりを実現する可能性になることを期待している。

貢献を進める大学を支援することで，課題解決に資する様々な人材や情報・技術が集まる，地域コ
ミュニティの中核的存在としての大学の機能強化を図ることを目的とした事業である。大学 COC（Center Of Community）事業と呼ばれ，全国で 52校が採択された。全学的に地域再生・活性化に取り組み，教育カリキュラム・教育組織の改革を行い，地域の課題解決のために地域の要望と大学の知力を効率的にマッチングさせ，自治体と大学が協働して地域復興策の立案を実施することが要求される。
地（知）の拠点整備事業を背景に，民間連携事業として，地方自治体，あるいはその周辺企業と連携し，観光資源を活かした地域志向商品の開発を行うための基礎となる技術の習得や創造性を高めるための研究を行う。また，これを学生の IT ス
キルと結びつけ，3 次元プリンタを利用した商品の開発に向けた取り組みの準備を行い，学生にはプロジェクトを体験させることで，スキルの習得

3とマネジメント力を身に付けさせることに寄与す

3.1 既存の取り組み
3 次元プリンタを利用した研究は多岐に渡り行われている。しかし，地域性と連動させた研究は多くない。
例えば，長野県伊那市にオフィスを構える有限会社スワニー（3D データを駆使した製品設計会社）
は，長野の町を活性化する取り組みを行っている。
また，山形大学工学部では「ひらめき☆ときめきサイエンス」と題して，米沢駅で 3 次元プリンタの体験講座を開催している。群馬県内ではこのよる。本研究では，3 次元プリンタを利用した地域志向商品の開発に向けた取り組みの報告とする。

2

活動の意義と期待する効果

2.1 活動の意義
社会のニーズを考慮し，目的に沿った一連のシステム（商品，あるいはサービス）を構築する技術を習得し，社会に出た時の強みとして学習させることが有意義であると考えられる。

17

地域志向商品の開発計画

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

うな取り組み（研究）はなく，3 次元プリンタのまた，3 次元プリンタで出力するためには 3D デ

出力サービスを展開する企業は数社に留まる。

ータが必要となる。その場合，3D-CAD 等のソフ

3.2 実施計画
本研究は，以下の手順で進めるための取り組みを進めている。
①従来の研究や商品の調査
3 次元プリンタを利用したサービスを調査（国内対象）。同じような目的で展開されていれば，その市場を含め，動向についても調査。
②ハードウェアに関する情報収集システムを構成する上で必要なハードウェアの構成を決定。
③ハードウェア導入必要となる設備全般の計画および実施。ハー
ドウェアの運用と教育プログラムのトレーニング。
⑤アイデア分類・一覧の作成
新たなアイデアや可能性のあるアプローチを
洗い出す。
⑥要件定義
調査結果をもとに現状を整理し，それをベースにプロジェクトの流れを明らかにする。
⑦実験‐1
商品のモックアップ。
⑧実験‐2
サービス・取り組みのモックアップ。
⑨アンケート調査など

トウェアが必要となり，それを使いこなすための技術が必要となる。つまり，3 次元プリンタを導入したからといって，直ぐに立体的造形物を出力することができるわけではない。以前はこのような 3D モデリングソフトウェアは高価なものであったが，現在は安価に提供，あるいは無料で使用できるソフトウェアも多く存在する。

図 1

3.3 開発計画
本研究において導入した 3 次元プリンタは，ヨーロッパを中心に事業を展開し，オランダに本社を構える Leapfrog 社の「Creater HS」である。設計
部門での入門機，あるいはデザインの認識やプレ
ゼンテーション等の用途として活躍しているモデルである。同クラスのデスクトップ 3 次元プリンタと比べると，積層ピッチが細かく（最小積層ピ
ッチ 0.02mm），造形サイズ（270mm（W）×280mm（D）×180mm（H））を有し，より高品質の造形を可能にする機種となっている。また，造形に必要な材料（フィラメント）は PLA 樹脂となっており，ABS 樹脂と比べ，熱膨張率が小さく，大きな造形物を作るのに向いている。一方，研磨や塗装等の加工作業が困難である，といった一面もある。

Leapfrog 社「Creater HS」Web サイト

図 2

導入した 3 次元プリンタ

取り組むべくコンテンツとして，「進化する伝統～こけしすたーず～」を採用した。これは群馬県
富岡市に本店を置く，しののめ信用金庫が共催し，高崎商科大学が主催している「ビジネスアイデアコンテスト（地域を担う次世代のビジネスリーダ
ーを育成し，地域を元気にすることを目的として展開）の昨年度の高崎商科大学の在学生のエント
リー作品である。

18

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

惜しくも落選となったが，地域活性化，そして群馬県の中心部に位置する榛東村を軸として，地域志向商品として文句なしのアイデアなので，榛東村の特徴である木のぬくもりを活かしたこけ

本研究におけるコンテンツとして採用することにしや，特産である葡萄を用いたワイン造りが盛んした。

に行われていることに着目した，地域性を活かす商品である。女性の形を模したこけしをデザイン
し，機能は 2 つのパターンを用意している。1 つは中が空洞になっており，頭が取り外し可能で胴体部には小物が収納できる構造，2 つ目は頭を外すとコルク抜きになっている。また，こけしの服の種類（胴体部分）は幾つか用意することができ，榛東村には陸上自衛隊の駐屯地である相馬原駐屯地が存在することから，自衛隊をイメージした迷
彩柄も視野に入れている。
本研究で導入した 3 次元プリンタの特徴を活かすことで，「進化する伝統〜こけしすたーず〜」のモックアップを比較的容易に安価で制作すること

図 3「14 回ビジネスアイデアコンテスト」

が可能となる。しかし，塗装等の加工作業が困難であるということが懸念される。

ポスター

3.4 地域志向商品としてのコンテンツ「進化する伝統～こけしすたーず～」の概要は，
古臭い，可愛くない，怖い，といったイメージで捉えがちな「こけし」を今時の若者が好みそうなスタイルへと昇華させ，可愛らしくインテリアに使えるだけでなく，日用品と組み合わせることで，実用性もあるおしゃれグッズとして商品化を行う，というのがこのアイデアのコンセプトである。
図 5「進化する伝統〜こけしすたーず〜」
アイデアスケッチ

図 6
図 4「進化する伝統〜こけしすたーず〜」「進化する伝統〜こけしすたーず〜」
アイデアスケッチ 迷彩こけし

エントリーシート19

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）4まとめ
本研究では，プロジェクトを体験的に学習し，

IT スキルの習得を目的とし，地域志向商品の開発に向けた取り組みを行った。3.2 に記載している実
施計画において，⑤までを遂行した。今後は，⑥の要件定義を精査し「進化する伝統〜こけしすたーず〜」のモックアップを制作し，更には新たなコンテンツの生成を行い，プロジェクトチーム内で議論し，検討する必要がある。また，3 次元プ
リンタを用いた新たな取り組みとして，高校生参加型のイベントを検討している。新規性やアート
性等を中心に評価し，優秀作品の実演やクリエイ
ティブな新たな授業の展開につなげたい。

謝辞
本研究は，文部科学省「地（知）の拠点整備事業」における平成 29 年度地域志向教育研究費の助成により行ったものである。

参考文献[1] 文部科学省, “地（知）の拠点整備事業”,
http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/kaikaku/coc/, （2017/03/14）[2] 有限会社スワニー，”3D プリント受託造形サービス”,
http://www.swany-ina.com/, （2017/03/14）[3] EkiFab⇔駅ファブ,”ときめきひらめきサイエンス”,
http://www.ekifab.com/, （2017/03/14）[4] ぐんラボ,
http://www.gunlabo.net/, （2017/03/14）[5] 高崎商科大学, “コミュニティー・パートナー
シップ・センター”,
http://www.tuc.ac.jp/uv/org_netbiz.html,（2017/03/15）

20

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

ポケモン GO でポケモン探し
鈴木治郎（信州大学全学教育機構）

szkjiro@shinshu-u.ac.jp
2017 年 3 月 12 日・立正大学品川キャンパス

2 2 つの数学的解法

1 扱う問題ポケモン GO は，日本国内では 2016 年 7 月 22

このポケモン探索問題に関して，国内リリースか日に Niantic*1 がリリースしたスマートフォンを用ら 1 ヶ月を待たずに以下の 2 つの方法がゲーム攻いた位置ゲームの一つである．先行公開されていた略情報として公開され，その方法が数学的であるとアメリカなどでおおいに話題になったことや，そもして注目を集めた．以下では方法の説明を簡略化す

そもポケモンに関するゲームは日本発だったこともるため「かくれているポケモン」に適当なポケモンあり，国内でも大流行した．ゲームは次の 2 つの基が表示されることを「隠れ検出オン」，表示されな本要素を持つ．

くなることを「隠れ検出オフ」と記述する．

• 野生のポケモンの捕獲によるカード集め• ポケモンを育成しバトルで勝利する

BP′

ここでは野生のポケモン捕獲のための，ポケモン探Mしの問題を扱う．ポケモン探しに関してゲームアプ

P

Q
A

リで提供している基本機能は 2 つある．

• 捕獲できる距離（プレーヤーから半径 10m 程度）にいるポケモンを表示する• ただちに捕獲はできないが，近く（プレーヤー

図1

二等分線法（点 P′ は意図的に円外に描いた）から半径 200m 以内）にいる「かくれているポケモン」を表示する■二等分線法 （図 1）

ポケモンが捕獲できる距離にあっても，それを捕獲

1. かくれているポケモン P に気づいた地点（開始できるかはプレーヤーのスキルに依存する．ここで点 Q）から適当な方向に，隠れ検出オフになる

は第 2 の条件，つまりかくれているポケモンの存在

点 A まで進む．

が示唆されるときに，それを実際に捕獲できる距離

2. 進行方向を逆戻りし（隠れ検出オンになる），開まで効率的に近づいて表示させる問題（ポケモン探

始点 Q を過ぎ，隠れ検出オフになる点 B まで

索問題）を扱う．

進む．

3. 地点 B から地点 A に逆戻りする．戻る距離は
2 点 AB 間の中点 M までとする．

*1 Niantic はスマートフォンによる位置情を利用した陣取りゲーム Ingress をすでに提供しており，ポケモン捕獲のためのモンスターボールを提供するポケストップの多くは，Ingress で用意済みの地図情報が活用された．

4. 線分 AB の垂直二等分線は地点 M およびポケモンの存在地点 P を通る（数学的性質）．そこ21

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）√

で地点 M から線分 AB と直行する方向に進め

たとえば r′ = r/ 2 のとき ≃ 4.7r − a である．最ば確率 1/2（P または P′ ）で捕獲したいかくれ

小値は点 Q が円周上にあるときで 2r になる．

ているポケモンにたどり着く*2 ．

2.1.2 二円交点法
図 2 の場合，各経路 QA, AB, BP とも r 以下に■二円交点法 （図 2）

見える．3r 未満とできるだろうか．この方法で最1. かくれているポケモン P に気づいた地点（開始

悪の場合 QA がほぼ円の直径 2r に近くなり，経路点 Q）から適当な方向に，隠れ検出オフになる

全体が 4r 近くになる．

点 A まで進む．

3 探索法の改良

2. 点 A から適当な方向に，隠れ検出オフになる
点 B まで進む．

二等分線法は，円のある弦上をたどるという性質

3. 点 A および B を中心とする半径 200m の円を上，ほとんど改良の余地はない．二円交点法に関し′描き，その交点を P, P とする．ただし開始点ては最悪の場合を避けること，そのために開始点 Q

Q を中心とする半径 200m の円内にある方がを中心とする半径 r の円外に出ないで済ますことをP である．

考えるのが有力な改良法である．

4. 点 B から点 P に向かえばよい*3 ．

3.1 問題の離散化：数学セミナーへの出題
開始点 Q から半径 200m 内の探索方法に問題を限定することを基本に問題を単純化し，図 3 のよう′Pな探索問題を「数学セミナー」2017 年 1 月号『エB

レガントな解答求む』へ出題した（解答は同誌 4 月

A号）．離散化は，捕獲できるポケモンを表示する半Q

径 10m の円を，ある点の周りの正三角形 6 個とし，P

半径 200m の円全体を正三角形を敷き詰めたものとして実現した．ただし実際の出題においては，隠れ検出と捕獲表示との関係を直接解釈すれば 20 : 1 と
図2なるところを 4 : 1 に，またポケモンのいる領域は

二円交点法

三角形 6 個を合わせた正六角形とせずに，正三角形

2.1

一つのみとしている．

2 つの方法の効率

2.1.1 二等分線法
P

円の半径 200m の代わりに r を使い，弦 AB の長さを 2r′ ，弦上の長さ MQ= a とする．探索経路

Q

長は

QA = r′ − a, AB + BM = 3r′ , PM =より合計 4r′ − a +√√r2 − r′2

r2 − r′2 になる．r′ = kr, 0 <k < 1 や開始点 Q の位置に関する a の値によるが，*2 例 え ば

https://game8.jp/pokemon-go/beginner/
81432，2016 年 12 月 6 日*3 例 え ば http://touchlab.jp/2016/08/pokemongosightings positioning tool/，2016 年 8 月 13 日

図3

数学セミナーでの出題

発表では出題応募者の提案にもとづく探索方法と実際のポケモン GO への反映に関して報告する．

22

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

低コストかつ高品質な学会運営補助システムの開発にむけて
次郎丸 沢††株式会社カンファレンスサービス
キーワード：小規模学会 論文投稿システム 参加登録システム

1

はじめに

あり、無料もしくは安価に使用できるものは拡張

本稿では弊社が企画・制作・使用している低コ性に欠けていたり、使用方法が難しかったりする

ストかつ高品質な学会運営補助システムの開発に（プログラミングの知識が必要）などの理由で導ついて述べる。

入が難しい。

小規模学会は増加傾向にあるが、資金面の問題

よって、小規模学会では、電子メールを使用しを抱えており、資金面に優しいサービスは専門的て論文投稿および参加登録を行うことが多いが、なスキルを必要とすることから、小規模学会は専送られてきたメールに対して、①返信②関係者に門的なスキルを必要とせず、かつ資金面に優しい

転送③参加者リストの作成④入金の確認などをす

サービスを必要としている。
そこで、弊社は本システムを低コストかつ高品る必要があることから担当者に負担が集中する。
小規模学会の主催者は本業（研究・教育および質な学会運営補助システムの開発することにした。

診療）の傍らで学会運営にマンパワーが割かれる
ことが学会運営の上で大きな障害となっている。

2背景

2.1 小規模学会が抱える問題
学会運営をする上で弊社の主な顧客となる中小規模学会の主催者は、資金面等の問題を抱えていることが多い。大規模学会は参加者が多いため参加費も潤沢に使用することが出来、スポンサーがつくことが多いため資金的に余裕があることが多
いが、中小規模学会はスポンサーがつきづらく、参加者も少ないため資金的な問題を抱えていることが多い。
そのため、金銭面で負担が少ない方法で学会運営を行うことが多いが、そのような方法はマンパワーが必要であるため、主催者に大きな負担がかかる。

2.3 小規模学会の開催件数
一方、小規模学会の開催件数は増加している。
図１は 2007 年から 2015 年までの国際会議の開催
件数のグラフである。
図１：国際会議の開催件数[1]
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

2.2 論文投稿と参加登録
例えば、論文投稿システムや参加登録システム
は無料で使用できるものから学会の企画および運営を行う大手の会社（ＪＴＢやコングレなど、以下大手と記載）が提供するものまでさまざまであるが、一般的に大手が提供するシステムは高価で

小規模

中規模

大規模

ここで、小規模とは参加者数 200 名未満、中規模とは参加者数 200 名以上 1000 名未満、大規模とは 1000 名以上のことを指す。本グラフより、東日23

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

本大震災が起こった 2011 年を除けば、小規模の学3

条件を満たすシステム
条件を満たすシステムの機能を図２に、タイム会の件数が中規模や大規模の件数に比べて明らか

ラインを次ページの図３に示す。

に増えていることが分かる。また、2015 年度において小規模学会の割合が 56％、中規模学会の割合
大規模学会の割合が 13％であった。
なお、が 31％、国内学会の開催件数については正確なデータが無かったため考慮に入れていない。
小規模学会が増加しているのは、会議内でなされる議論の質に理由があるからだと予想している。
小規模学会は非常に狭い分野で議論が出来るため、ニッチな研究をしている研究者にとっては無くてはならないものである[2]。

2.4 小規模学会主催者のニーズ
以上の状況から、小規模学会が増加している中で小規模学会の主催者は低コストかつ高品質なシ
ステムの提供を必要としている。

3.1 本システムのコンセプト①：低コスト
本システム制作にあたって低コストであることは最も重要なコンセプトのうちの１つである。そこで、本セクションでは低コストとは何かについて明確に定義しておく。
本システムにおけるコストとは、①経済的コスト（お金）②時間的コスト（時間）③肉体的コスト（労力・手間）④頭脳的コスト（思考）⑤精神的コスト（不安・気を遣う・楽しい）の５つであると定義する[3]。この５つのコストをいかに下げていくかについて考察する。

図２：本システムの機能

学会主催者【主催者から利用者へ】① 投稿者からの質問対応② 参加予定者からの質問対応【主催者が行うこと】【弊社から主催者へ】③ 査読結果の通知① 表示項目の設定④ 参加登録結果の通知② 各種委員の登録③ 査読者への割り振り⑤ 領収書・参加証明書の① 利用申請を許可② 質問対応④ 査読状況の管理と確定⑤ 参加状況の管理

発行【利用者から主催者へ】【主催者から弊社へ】① 学会について質問① 利用申請② 利用方法について質問

利用者【利用者が行うこと】【利用者から弊社へ】① 操作方法について質問② 改善点の提案① アカウント作成④ 参加登録を行う【弊社が行うこと】① 監視② 論文投稿③ 投稿結果をメールで確認

弊社【弊社から利用者へ】① 質問対応② 提案への対応

24※赤字は自動で行われる項目

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

図３：本システムのタイムライン
利用者

学会主催者

弊社

質問

随時

回答

利用申請
仮利用開始

審査

本利用開始

随時設定
変更可能

論文投稿・参加登録募集開始

質
問

随時

回答
回答

論文投稿
論文投稿受付締切
査読
結果を通知
採否決定
参加登録
領収書を発行

参加登録受付締切・大会終了
参加者 Data 入力

評価依頼

参加証明書を発行

回答
次回割引
券送付

3.1.1

経済的コストの低減

ビジネスモデルの場合、開発費が高額になれば利経済的コストとは、学会の主催者から見れば本用料を上げる必要がある。

システムの利用料であり、自社から見れば本シス

本システムの開発においては、企業努力およびテムの開発費である。開発費を利用料で回収する補助金の獲得により開発費として自社から投入す25

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

る金額を抑えることで利用料が高額になることを用するかどうか考える時間と労力を減らす。

避ける。また、開発費のすべてを利用料から回収するのではなく、学会の運営業務の件数増を狙う

3.1.5

ことで運営業務の利益からの回収も行う。

学会の主催者にとっての精神的コストとは、先精神的コストの低減

行き不透明による不安と参加者や発表者に対して
3.1.2

時間的コストの低減

気を使うことである。

時間的コストの低減とは、本システムに関わる

先行き不透明による不安に対応するために、ま時間、ひいては学会運営に費やす時間をいかに減ずはファイナンスの部分に焦点を当てる。そのコ

らすかということである。ここでいう時間は、作

ストを減らすために、①前項で上げた単純な価格

業するのにかかる時間とレスポンスを待つ時間と設定②支払いは参加費と相殺③低価格設定、の３に大別される。この２つをいかに低減させるかが点を行う（いずれは参加者数の想定などのサービ重要である。

スも行いたい）。

主催者および自社の作業時間を減らすために、参加者や発表者に対して個別に連絡することも①作業の自動化、②分かりやすい UI、③簡単に質一つの精神的なコストである。このコストを解消問できるフォームの設置、などを行う。加えて、主催者の作業時間を減らすために設定項目の最適するために、参加者や投稿者のマイページに連絡事項を表示させたり、該当する方に一斉メールを化を行う。

送る機能を付けたりすることでコストを抑える

レスポンスを待つ時間を減らすために、主催者
は本システムを利用申請してから待ち時間なく仮

4

おわりに

利用を開始する。また、質問の回数を減らすため

本システムは現在設計中であり、効果測定などに過去の質問に対する回答をＦＡＱのページに集を行うことが現状ではできない。今後はシステム

める。

を作成後に効果測定などを行っていきたい。

3.1.3

参考文献

肉体的コストの低減

労力や手間を低減するために、契約書は電子的[1] 日本政府観光局, “2015 年国際会議統計”(グなものに限定する。これにより、収入印紙や郵送

ラ フ は 掲 載 デ ー タ を 基 に 作 成 ),費などの経済コストも０に出来る[4]。

http://mice.jnto.go.jp/doc/data/cv_tokei_2015_1s
hou.pdf(2016 年 12 月 26 日閲覧)

3.1.4

[2] 井上正康, “智の真空地帯と研究のニッチ”,

頭脳的コストの低減

生化學 81(9), p761, 2009

料金体系を３つに限定することで主催者が考え[3] 仲山進也, “あのお店はなぜ消耗戦を抜け出せ

る時間と労力を減らす。具体的には、参加登録のたのか”, 宣伝会議, 2014

み・論文投稿のみ・参加登録と論文投稿の両方の[4] 国税庁, “請負契約に係る注文請書を電磁的記３種類にする。
この３つのうちどれにするかは比較的早期に決録に変換して電子メールで送信した場合のまり、それぞれのシステムでどんな機能を使うか

印 紙 税 の 課 税 関 係 に つ い て ”,を検討することに時間を要することが多い。

http://www.nta.go.jp/fukuoka/shiraberu/bunshoka

本システムもさまざまな機能を実装していく予

ito/inshi_sonota/081024/01.htm, (閲覧日：2017
年 1 月 20 日)

定であるが、それらの機能を使うかどうかで単価が変わらないようにすることで、本システムを使26

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

自然現象再現型モデルと ICT ツールを用いたアクティブ・ラーニングの試み－水文環境教育を例として－
李 盛源†

下岡 順直†
白木 洋平††立正大学 地球環境科学部

北沢 俊幸†

キーワード：水文環境教育，自然現象再現型モデル，ICT 教材，地下水流動モデル，
アクティブ・ラーニング

1. はじめに導入するために，2 つの試みを行った．
まず，1 つ目は，自然現象再現型モデルの導入で

近年，大学教育に求められる大きな課題として，ある．自然現象再現型モデルは，私たちが直接目で学士課程教育の質的転換がある．
求められる質の高い学士課程教育とは、教員と学見ることのできない空間を流れている地下水流動と生とが意思疎通を図りつつ、学生同士が切磋琢磨し、それに伴う物質循環を可視化するためのものである．

相互に刺激を与えながら，知的に成長する課題解決

本研究で扱う自然現象再現型モデルは，目に見えな型の能動的学修によって、学生の思考力や表現力をい自然現象を可視化させることによって，時・空間

引き出し、その知性を鍛える双方向の講義，演習，的な自然現象が理解でき，学生の好奇心を刺激し，実験，実習や実技などの授業を中心とした教育であ

自ら考えるようになり，高い教育効果が得られるアる[1]．

クティブ・ラーニングの教材として用いることが可

そこで，主体的な学び（学修）を行う有効な手法

能であると考えられる．
次に，2 つ目は，双方向授業を行うための ICT ツの一つとして「アクティブ・ラーニング」が挙げられている．

ールの導入である．教員が一方的に知識伝達を行う

アクティブ・ラーニングとは，一方的な知識伝達「講義」などの形式から，タブレットを利用し，学型の講義を聴くという（受動的）学習を乗り越える生の意見を取り入れながら行う「双方向授業」への意味での，あらゆる能動的な学習の総称である．能

変換を試みた．それによって，教員と学生とが意思動的な学習には，書く・話す・発表するなどの活動

疎通を図りつつ、学生同士が切磋琢磨し、相互に刺への関与と，そして生じる認知プロセスの外化を伴激を与えながら，知的に成長ができると考えられる．

[2]

うと定義されている ．すなわち，一方的な知識伝

2-1. 自然現象再現型モデルの導入達型であり，聴くだけという講義という形式から脱皮し，学生が能動的に考え，書く・話す・発表する導入された自然現象再現型モデルである地下水流などの活動を取り入れた授業を行うことがアクティ

動モデル（Groundwater Flow Model）は，Iowa Stateブ・ラーニングであり，大学教育における「質」へ

University の Prof. Richard M. Cruse に依頼し，製作さの転換の達成に繋がると考えられる．

れたものである．実際，同大学の授業で使われているものと同様なものである（Fig. 1）．

そこで，本研究では，主体的な学びの有効な手法

本研究で扱う自然現象再現型モデルは堆積構造やである「アクティブ・ラーニング」の実践として，河川の流量などを変化させることができ，井戸の位

水文環境教育への導入を試みた．

置や深度も選択できるなど，学生が工夫しながら

2. アクティブ・ラーニングの手法

様々な自然条件を作り上げながら自然現象が再現で本研究では，主体的な学びの有効な手法の一つできるため，能動性や思考力を養う教材として用いられる仕組みとなっている（Fig. 1）．

ある「アクティブ・ラーニング」を水文環境教育へ

27

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

Fig. 2 地下水流動およびそれに伴う物質循環の教育に用いられる 4 つの教材((a)：シミュレーション教材（埋立による地

Fig. 1 Groundwater Flow Model の構造

下水汚染[4]），(b)：ICT 教材（自然現象再現型モデル（GFM）を用い，撮影・編集した動2-2．双方向授業のための ICT ツールの導入
教員が一方的に知識伝達を行う講義などの形式で画（字幕解説付き））[5]，(c)：自然現象再現型

はなく，タブレットなどを利用し，学生の意見・予モデル（GFM）を用いた授業の様子，(d)：想を取り入れながら行う「双方向授業」を行うため

教科書（地下水流動系の模式図）[6]伴う物質循環のプロセスを理解することに，以下のような ICT ツールを導入した．


双方向授業用教育アプリケーション

授業形態：ICT 教材を用いた講義形式（約 1 時（ロイロノート・スクール，株式会社 Loilo）

間），その後，自然現象再現型モデル（GFM）

双方向授業用端末機（iPad，Apple.Inc.）と ICT ツール（学生の事前予想を含むディスカッション形式）を用いた実験形式（約 2 時間）

上記の 2 つの ICT ツールを利用する方法としては，


本授業中のそれぞれ自然現象のテーマに対して，自利用した自然現象再現型モデル（GFM）の台
数：6 台

然現象再現型モデルを用い実験・観察を行う前に，学生に事前予想をさせた．学生が予想したそれぞれ



受講者数：19 人（内，欠席者：3 人）の結果をスクリーンに投影し，「なぜ，そのような結

授業日：2016 年 7 月 11 日（月）果になると思ったのか」について，学生とのディス

4．結果および考察
4-1. 3 つの教材の有効性の定量的な評価

カッションや教員によるコメント・解説を行った．

授業後，学生たちにアンケート実施し，以下の 3

3. 水文環境教育におけるアクティブ・ラーニングの実践

つの教材に対する比較評価を行った．その回答の一部を以下に報告する（Fig. 2）．

立正大学地球環境科学部環境システム学科の「環境水文学実験」（学部 2~4 年生対象）という科目で，目に見えない地下水の流れとそれに伴う物質循環を【設問】下記の 3 つの教材（自然現象再現型モデル，

可視化できる教材として，自然現象再現型モデル

ICT 教材，自然現象再現型モデルの内，「地下水流動」（GFM）を導入した．また，ICT ツール（タブレッと「物質循環」を理解するのに最も役に立った教材

トおよびロイローノート）も導入し，双方向授業との順位をつけて下さい．

しての可能性について検討を行った．


授業内容：地下水流動，地下水と河川水の【集計結果】

交流，汚染物質の拡散，土壌汚染など



自然現象再現型モデル（GFM）
1 位：14 名（87.5 %：14/16 名）

授業目的：目に見えない地下水の流動とそれに

28

シミュレーション教材

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

1 位：1 名（6.25 %：1/16 名）

生が実際の自然現象を体験・経験できることによっ

ICT 教材（自然現象再現型モデルを用い，撮影・て，深いインスピレーションや理解，高い学修効果

編集した動画（字幕解説付き））に繋がっていると考えられる．

1 位（6.25 %：1/16 名）

アクティブ・ラーニング用教材とは，アクティブ・
ラーニングの定義や考え方，分類，条件などによっ

上記の集計結果から，3 つの教材の内，「地下水流て，変わってくると考えられる．しかし，その中で，動」と「物質循環」を理解するのに最も役に立った

欠かせないものが学生の知的好奇心や五感を刺激し，教材は，自然現象再現型モデル（GFM）が 87.5 %で自ら考えさせることである．そして，刺激された好1 位，シミュレーション教材と ICT 教材（自然現象

奇心が学修効果に繋がる必要がある．

再現型モデルを用い，撮影・編集した動画（字幕解説付き））が同率 2 位（6.25 %）となった．上記の結果から，自然現象再現型モデルの有効性および教育効果が定量的に示されたと考えられる．その理由としては，自然現象再現型モデルは，実物の自然環境をモデル化したものの，自然環境中の地下構造が充実に再現できており，学生自身が実体験を通して，
時・空間的に理解できるためであると考えられる．

4-2. アクティブ・ラーニング用教材としての自然現象再現型モデル（GFM）の有効性
授業後，学生たちにアンケート実施し，① 自然現象再現型モデル（GFM），② シミュレーション教材，③ ICT 教材（自然現象再現型モデルを用い，撮影・編集した動画（字幕解説付き））に対するメリット，
デメリットを記述してもらった．今回は，自然現象
再現型モデル（GFM）のメリットのみを Fig. 3 に報
告する．
Fig. 3 によると，記述式の回答であるため，16 名の学生が様々な表現を用いて，自然現象再現型モデル（GFM）の評価を行った．もちろん，「自然現象再現型モデル（GFM）のメリットを書いて下さい」という質問に対する回答であるため，それぞれの表
現で良い評価を行っているのが，16 名中 12 人の学生（75 %）が，「自分（自身）」および「実際」という言葉は用いて自然現象再現型モデル（GFM）のメ
リットを説明している．すなわち，「自分（自身）」と「実際」という言葉を用いて，学生自身が体験・経験したことを説明しており，それこそが自然現象再現型モデルのメリットであると表現している．
上記のことから，自然現象再現型モデル（GFM）

Fig. 3 学生が自ら体験した自然現象再現型モデルの最大のメリットは，学生が自分の五感で，実際の（GFM）のメリット

自然現象を体験・経験できることである．また，学29

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

そこで，上記のような観点から，アクティブ・ラー

ーマについて，ICT ツール用い，学生の事前予想を集

ニング用教材としての自然現象再現型モデル（GFM）

め，スクリーンに投影させながら，「なぜ，そのような結の有効性についても検討を行った．Fig. 3 によると，果になると思ったのか」」についてディスカッションを「自分で予想し，体験するため印象に残りやすい」，

行った（Fig. 4）「例え，理解できなくても，工夫次第で違う方法も

今回は，ICT ツールを用いた双方向授業に関するア

見つけられる」，「予想してから実際の動きをみるか

ンケートは実施していないため，定量的な評価はできな

らどうしてそうなるのか考えたくなる．実際に起きかった．しかし，ICT ツールを用いた双方向授業を行うこていることを見るから納得できる」，「失敗や成功をとによって，学生の理解度を確認する時間が大幅に短通して，地下水と河川水のパターンを探ることがで縮でき，リアルタイムで学生の理解度が確認できたため，

きるし，その結果を実感できる」，「実際もこのよう授業中での補足説明をすることも可能であった．実際，に動くだろうと思える」などの回答からも読み取れ

学生に事前の講義を聴いた上で，事前予想をしてもらるように，学生自身が「予想」や「工夫」，「考え」，

ったが，それぞれのデーマのよって，43.8～75.0 %程度「探る」，「思える」という言葉を用いて，自ら「考の正解率であり，思ったより事前講義での理解度が低い

える」ようになったことを表現している．上記の結結果となった．

果から，自然現象再現型モデル（GFM）は，学生のまた，教員が事前予想結果やディスカッション内

好奇心を刺激し，自ら考えるようになり，その結果，容を参考にすることで，今後の教員の授業準備や教授理解度が向上するなどのポジティブな教育効果もあ法，振り返りなどにも役に立つと考えられる．また，授業ると考えられる．

中で学生の予想や意見を取り入れることによって，学生の思考力を刺激することができ，表現力などを養うことや4-3. ICT ツールを用いた双方向授業に関する検討

授業の活性化などにも繋がると考えられる．

今回は，自然現象再現型モデルによる実験を行う前に，5．まとめおよび今後の課題

4 つ（地下水流動プロセス，土壌汚染プロセス，失水河

本研究では，水文環境教育におけるアクティブ・

川のプロセス，不圧・被圧地下水の流動プロセス）のテ

Fig. 4

ICT ツールを用いた不圧・被圧地下水の流動プロセス関する学生からの解答（事前予想）（一部抜粋）

30

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

ラーニングの一つの手法として，自然現象再現型モ「リアル授業資料の収集と活用」の一部分として行デル（GFM）と ICT ツールを用いた双方向授業の導われた．

入を試みた．また，学生アンケートによる自然現象
再現型モデル（GFM）の教育効果の定量・定性的な参考文献評価を行った．

[1] 文部科学省，2012，中央教育審議会大学分科会

その結果，自然現象再現型モデル（GFM）は，シ

大学教育部会審議まとめ「予測困難な時代においミュレーション教材や ICT 教材（自然現象再現型モて生涯学び続け、主体的に考える力を育成する大デルを用い，撮影・編集した動画（字幕解説付き））

学へ」，2017. 3. 11, Access.

より，高い教育効果があり，アクティブ・ラーニン[2] 溝上慎一，2014，アクティブ・ラーニングと教グ教材といても有効に用いることが可能であると考授学習パラダイムの転換，東信堂，p196．

えられる．しかし，本研究の結果，自然現象再現型[3] 文部科学省，2014, 大学教育再生加速プログラム，

モデル（GFM）のアクティブ・ラーニング用教材とhttp://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/kaikaku/ap/,

しての有効性が示されたものの，そのサンプル数が2017. 3. 11, Access.
[4] Michigan State University, 2005, Groundwater

16 人と少ないため，今後サンプル数を増やし，さらに詳細な検討を行う必要もあると考えられる．また，

contamination, Landfills，

双方向授業に関しては定量的な評価は行うことがで

http://www.egr.msu.edu/igw/DL/, 2017.3.11. Access.
[5] 李 盛源，2016, Groundwater Flow Model，

きず，実施したことに止まった．今後の課題として，

https://youtu.be/1_igs6R1Ho8, 2017. 3. 11. Access.

双方向授業に関する教育効果を定量的に行う必要が[6] 杉田倫明・田中 正，2009，水文科学，共立出版，あると考えられる．

p275.

6．謝辞

[7] 立正大学，立正大学における AP の取り組み，
http://www.ris.ac.jp/ap/ap/index.html, 2017. 3.11,

本研究は，文部科学省の大学教育再生加速プログ※1

Access.

ラム（AP ）による成果の一部である．本研究の推進にあたり，Iowa State University の Prof. Richard M.
Cruse および IOWA WATER CENTER の皆様に多くの協力と助言を頂きました．ここに記して感謝の意を表します．
※1: 大学教育再生加速プログラム（Acceleration
Program for University Education Rebuilding: AP
Program）「大学教育再生加速プログラム」とは，国として進めるべき大学教育改革を一層推進するため、教育再生実行会議等で示された新たな方向性に合致した
先進的な取組を実施する大学を支援することを目的としている[3]．立正大学地球環境科学部で推進する
大学教育再生加速プログラムは，① タブレットを利用した双方向教育，② 予習用動画作成と公開，③ 学
生主体のフィールドワーク，④ リアル授業資料の収集と活用という 4 つの柱で構成されているがある[7]．
本研究における取り組みは，上記の内，「タブレットを利用した双方向教育」，「予習用動画作成と公開」，

31

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

電子教科書と電子教材の導入評価
田中 雅章 *1 ・神田 あづさ *2
Email: m_tanaka@jc-humanitec.ac.jp*1: ユマニテク短期大学 幼児保育学科*2: 仙台白百合女子大学 人間学部
◎Key Words デジタル教科書，デジタル教材，プラットフォーム

はじめに学生にとって、より専門性の高い養成課程の授業を理解するには、多くの学習時間が必要である。筆者が所属する学園の看護師養成校では、
平成 27 年度
より学生が使用する教科書 50 冊の内 39 冊で電子教科書を導入した。使用するタブレットは iPad mini
32GB で、専用アプリをインストールして電子教科
書として利用できる。タブレットは利用誓約書と引き換えに全入学生に配布した。電子教科書を使い始めた 5 月 29 日に、最初の利用状況調査を実施した。
その結果、学生の最も多い要望は、電子教科書のプ
ラットフォームを利用した教材の配信であった。具
体的には授業で配られたプリントや授業で使用された PowerPoint が、いつでもどこでも自由に見られるように整備することを希望していた。そこで学生の要望に応えるべく、
平成 28 年度から非常勤も含めて授業で使用する教材の電子化に取り組むことになった。本稿では、電子教科書と電子教材の導入による学生の学習効果を示唆する事例を報告する。

教科書は、紙面から画面表示に置き換えられた程度であった。しかし、最近の電子教科書システムはデジタル技術の進歩によって、様々な機能が実現された。電子教科書を開いた状態を図 1 に示す。
今回導入した電子教科書システムはタブレットをメインとして利用することを想定している。フセン
メモ、ページメモ、マーカーやしおりはデジタル化
ゆえに自動で一覧表が作られる。これらの機能は利便性が高く、使い勝手も良い。もし、ページメモやマーカーが不要となった時はきれいに消去することや書き換えることができる。これは従来の紙の教科書では、実現できなかった事である。
この電子教科書システムは、電子教科書だけでな
く、PowerPoint などの Office ファイルや PDF、動画の登録も可能である。タブレットを操作する行為
は、学生が授業へ能動的な参加をうながし、操作による記憶刺激をもたらす効果が期待できる。

1.

電子教科書システムの仕組み採用した電子教科書システムの規格は PDF（Portable Document Format）である。PDF の電子書籍をスマートフォンで見ると文字が小さくなる
欠点がある。ピンチ操作で文字を大きく表示すると画面からはみ出してしまい、読みにくい。EPUB の
電子書籍のように自動的で改行処理を行うリフローをすることができない。しかし、PDF は学術的文書として早くから普及しており、歴史がある。紙の教科書から移行のしやすさとコスト面から、PDF を採用した。
デジタル教科書は透明テキスト付き PDF ファイルである。透明テキストは PDF ファイルの文字部
分を OCR ソフトで読み取って日本語テキストに変換されている。さらに、テキストを「書類の画像」に見えない形で重ね合わせて一体化したものである。
透明テキストはそのままでは目で見ることや印刷することができない。透明テキストは、画像の文字部分に該当するテキストと重なるように「書類の画像」にほぼ同じ位置に配置されている。透明テキスト付
き PDF ファイルを検索すると、透明テキスト部分
が検索対象となる。そのため、用語検索はファイル
単位あるいは、タブレット内の教科書データから検索することができる。マーカー機能は透明テキスト

3.

電子教科書システムの特徴
電子教科書は初等教育機関ばかりではなく、いく
つかの高等教育機関においても実験的な段階から本格的な導入になりつつある 1)2)。

2.

図 1 電子教科書を開いた状態

電子教科書はタブレットの体積と重量ですみ、既存の紙とインクによる教科書に比べコンパクトで軽量である。既存の紙の教科書と同様に文字、記号、
図表、写真の掲載・閲覧が可能である。当初の電子

32

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）て、学生の落ちこぼれを未然に防ぐ、学習指導ツー
ルとして活用できる可能性を示している。
4. 利用状況調査の結果
利用者状況調査は、2016 年 4 月と 11 月に実施した。対象者は電子教科書の利用が 2 年目になる 2 年
生 76 名である。
自己記述の無記名式調査票を学生に配布し、学生が記入後に回収した。回収した調査票は記入漏れがないかを精査した。データの入力および集計は Excel2013 である。
学生が、授業以外で電子教科書システムの利用頻度を表 1 に示す。

の文字を認識することでテキスト部分を認識している。半透明のラインを文字と重ねて表示することで、マーカーを引いた状態を再現している。その他にしおり、フセンメモ、ページメモの機能がある。これ
らの機能は XML（Extensible Markup Language）
によって実現されている 3)。
電子教科書システムの仕組みの概要を図 2 に示す。
電子教科書システム

表 1 授業以外で電子教科書システムの利用頻度
2016.42016.11
回答項目
n=75
n=72
ほぼ毎日
11 名(14.5%) 25 名(34.7%)
週４～５日
18 名(23.7%)
8 名(11.1%)
週２～３日
24 名(17.1%) 16 名(22.2%)
週１日
14 名(18.4%)
0 名( 0.0%)
試験対策など必要な時－
22 名(30.6%)
ほとんど使用しない
8 名(10.5%)
1 名( 1.4%)

図 2 電子教科書システムの概要

電子教科書システムのコンテンツは、2 種類ある。
１つは、各出版社から提供される電子書籍である。
一般的に電子教科書と呼ばれるコンテンツはこの電子書籍の事を指す。電子書籍のコンテンツデータは出版社から提供されるため、有償であり、利用期限が設けられる。もう１つは、各大学が独自に登録する副本や PowerPoint、プリントなどの電子教材である。こちらは、各大学に著作権等があるため、無償であり、利用期限が設けられていない。
電子書籍はデジタル著作権管理である
DRM(Digital Rights Management)によって利用者保護と不正利用の防止を実現している。さらに安全性を高めるために、定期的に ID とパスワードの再入力が必要になっている。そのため、利用者からは使い勝手が面倒であるという苦情の声もある。これは電子教材を使う時も同じ不便さを強いられる。
電子教科書システムには、自動的に利用者ログを記録する機能がある。使用者が電子教科書や電子教
材に対して何らかの操作をすると１件の利用者ログが発生する。この利用者ログはデバイスがネットワークに接続できた時に自動でアップロードを行う。
そのため、利用者によって電子教科書システムの使い方が異なるため、利用者ログの回収が完了するまで若干の時間を必要とする。
本研究で対象とする看護師養成校の場合、80 名の学生が電子教科書と電子教材を 1 か月間使用すると10 万件以上の利用者ログが発生する。この利用者ログを分析することで、学生の学習傾向が分かるようになってきた。利用者ログを解析した結果、個人ごとの学習時刻や学習時間の傾向が明らかになった。
逆に学習ログが、少ない学生は電子教科書システム
を学習に活用していないことを示す。つまり、自宅
では学習をしていない可能性が高いことを示す。この様に電子教科書システムの利用者ログは、学生の日々の学習実態を鮮明に把握できる。指導者にとっ「週に 4 日以上利用する」のが、29 名(38.2%)から 33 名(45.8%)へと増加した。
「週末に学習するであろう」と思われるのが、38 名(35.5%)から 16 名
(22.2%)へと減少した。
「ほとんど使用しない」が、8名(10.5%)から1名(1.4%)へ減少したのは良い傾向である。しかし、「試験対策などで必要な時」が、22名（30.6%）は国家試験の受験を真剣に考えているのだろうか。このままの状態で受験しても良い結果が得られないのではないかと危ぶまれる。
1 年次は電子教科書と試行した一部の電子教材だけであった。2 年次になってから、電子教科書だけではなく、新しい取り組みとして電子教材を積極的に学生が閲覧できるように登録を行っている。電子
教科書のコンテンツが充実するにつれ、学習に前向
きな学生は電子教科書システムを学習ツールとして上手に利用している。表 1 から、学生の学習傾向にその特徴が表れてきた。週に 4 日以上学習するグル
ープ、週末にまとめて学習するグループ、試験対策などその場しのぎに学習するグループの 3 グループ化が顕著である。
現在、電子教科書率は 78.0%であり、まだ 100%には至っていない。学生に全ての教科書を電子教科
書化への意向の結果を表 2 に示す。
表 2 完全電子教科書化への意向
2016.42016.11
回答項目
n=75
n=72
とてもそう思う
39 名(51.3%) 53 名(73.6%)
そう思う
19 名(25.0%) 10 名(13.9%)
そう思わない13 名(17.1%)
4 名( 5.6%)
全くそう思わない4 名( 5.3%)
5 名( 6.9%)「完全電子化を強く希望する」は 2016 年の 4 月の時点では、51.3%だった。ところが 11 月は、73.6％と増加している。電子教科書は操作方法を理解し使33

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

電子教材化による評価結果の具体的な理由が明らかになった。
学生は授業の時は紙のプリントに書き込みたいとの希望が多かった。しかし、プリントをきちんとファイリングする学生は少数派である。多くの学生は配られたプリントを教科書やノートに挟み込んでいることが多く、きちんと整理していない。そのため、試験前になってあわてて整理を始め、プリントの紛
失に気が付き教員へリクエストしたり、友達からコピーで手に入れたりする。最近では、友人のノートやプリントはスマートフォンで手軽に撮影できるよ
うになり、コピー代を節約しているようである。
新しい取り組みにより、タブレットからいつでも必要に応じて教材を閲覧できるようになり、欲しい
時に手に入れる利便性は何よりも得難い。紛失したプリントを入手する手間から解放された効果は大きい。逆に、電子教材化の利点がないと評価したのは、9 名(12.5%)であった。
今後、電子教材をより使いやすくするためにどこを改善すれば良いか尋ねた結果を表 5 に示す。

いこなせるように慣れるまで、時間が必要である。
そのため、丸１年の利用では電子教科書化へ移行の希望はそう高くなかった。ところが、ほぼ 2 年間使用すると電子教科書の操作を習熟し、電子教科書の利便性を理解し、電子教科書を使いこなしている学生が増加した。そのため完全電子化の希望者が、58名(76.3%)から 63 名(87.5%)へ増加したと考えられる。
平成 28 年度より、電子教科書の運用システムに授業で使用する PowerPoint や授業で配布するプリン
トを電子教材として、非常勤の分も含めて閲覧できる取り組みを始めた。電子教材の登録に対する評価
結果を表 3 に示す。
表 3 電子教材の登録に対する評価
2016.11
回答項目

とても良い
やや良い
あまり良くない
全く良くないn=72
29 名(40.3%)
25 名(34.7%)
11 名(15.3%)
7 名( 9.7%)

表 5 電子教材を使いやすくするための改善
2016.11
回答項目
n=72
科目ごとに整理する
63 名(87.5%)
電子教材を自動でダウンロード
50 名(69.4%)
iPad のメモリー容量が大きくする
38 名(52.8%)
不要になった電子教材を自動で消去
12 名(16.7%)※ 複数回答この全校的な取り組みを「とても良い」と評価したのは、29 名(40.3%)である。
「やや良い」も含めると、電子教材を利用している学生の 75.0%は、電子
教材を電子教科書のシステムから閲覧できるようになって、学習環境が良くなったと評価していた。
この結果は、表 1 の授業以外で電子教科書システ
ムの利用頻度とも関連する。電子教材が登録される
ようになって、学生の学習環境が整ったと言える。
その結果として、学習に積極的な学生ほどこの環境を活用してよく勉強するようになったと言える。
逆に、電子教材の登録が「良くない」と評価したのは、18 名(9.7%)であった。
表 3 の結果を受けて、教材を電子化する取り組みの結果で学生にとって何が良くなったのか、複数回答の結果を表 4 に示す。
表 4 電子教材化の利点

回答項目
見たい時に見られる試験対策がしやすくなった
資料の紛失の心配がなくなった
カラー化で見やすくなった
復習がしやすくなった
良くなったことはない※ 複数回答最も多かったのは、「科目ごとに整理する」で、63名(87.5%)である。次に多かったのは、「電子教材を
自動でダウンロード」で、50 名(69.4%)である。3番目に多かったのは、「iPad のメモリー容量が大きくする」で、38 名(52.8%)である。4 番目に多かったのは、「不要になった電子教材を自動で消去」12 名(16.7%)である。
1 つの科目で、授業が 15 回実施される。それに伴い、PowerPoint が 15 個登録され、授業で配られたプリントも 15 個登録されることになる。
プリントは配られない授業もあるので、平均 7 個と仮定する。1
科目につき 22 個の教材が登録されることになる。
現
在、
教材だけで 800 ほどが登録されている。
現在は、これが登録順に並んでいる。過去の教材を探そうとして、検索をかけてもヒットできない時は順番に探すしかないので、見つけるまでかなりの時間がかかる。この作業が煩わしいという意見である。これは、科目ごとに整理できる機能がリリースする予定である。これが実現出来たら、この問題は解決する。
また、現在利用しているタブレットの容量が32GB で電子教科書はすべて記憶できる。しかし、電子教材をすべて記憶させるには容量が不足している。したがって、メモリーが不足する点を補う意味
で、電子教材の自動消去機能を希望していた。
授業中に電子教材をどの程度見ているかを尋ねた

2016.11n=72
48 名(66.7%)
26 名(36.1%)
25 名(34.7%)
22 名(30.6%)
18 名(25.0%)
9 名(12.5%)

最も多かったのは、「見たい時に見られる」で、48名(66.7%)である。次に多かったのは、「試験対策がしやすくなった」で、26 名(36.1%)である。3 番目に多かったのは、「資料の紛失の心配がなくなった」で、25 名(34.7%)である。4 番目に多かったのは「カラー化で見やすくなった」で、22 名(30.6%)である。5番目に多かったのは、「復習がしやすくなった」で、18 名(25.0%)である。これで、全学的に取り組んだ
34

国際ICT利用研究学会 研究会研究論文誌 第1号（2017）

結果を表 6 に示す。

科書の便利機能として、書面にマーカーなどの書込みをすると自動的にマーカー一覧表が作成される。
この一覧表の項目が多い教科書ほど重点的に復習をしなければならない教科書である。
関連項目の問題集や解説書で学習を繰り返す。そして、一覧表のページを開き、自信がついた項目であれば、書込みを削除する。もし、模擬試験で回答できなかった項目は、再びマーカーで印をつける作業を行う。つまり、自信がついた項目が増えれば、書込みは全てなくなることになる。この様に電子教科書を使って、国家試験対策を行えば、学習漏れを防ぐことができる。さらにマーカーを削除できれば学習が終了するという明確な学習目標を立てることができる。学習を進めることで、少しずつ教科書がきれいになっているのは、学習の進捗が可視化され、学習者にとって途中経過が分かりやすい。
タブレットでマーカー等の書き込んだ情報は、学習ログをアップロードする際にサーバーへバックアップが行われる。スマートフォンで同期処理を行うと書き込んだ情報がスマートフォンへ反映される。
通学途上やスキマ時間を利用して学習することができる。スキマ時間の有効活用が可能となる。

表 6 電子教材の閲覧頻度(授業中)2016.11
回答項目
n=72
よく見ている
65 名(90.3%)
少し見ている
5 名( 6.9%)
あまり見ていない
1 名( 1.4%)
全く見ていない
1 名( 1.4%)

最も多かったのは、「よく見ている」で、65 名(90.3%)であった。それ以外は 5 人以下の少数である。
ただ、タブレットはノートパソコンと異なり、電子教科書と電子教材の同時閲覧ができない。そのため、交互に切り替えて閲覧することになる。切り替え操作を煩わしく感じているようである。
自由記述によると、現在使っている iPad mini では画面が小さいとの意見が散見される。もっと画面が大きな iPad Pro で、マルチタスキング機能を利用すれば、電子教科書と電子教材の同時閲覧が可能となるので、現在の不満は解消されると思われる。
授業以外に電子教材をどの程度見ているかを尋ねた結果を表 7 に示す。
表 7 電子教材の閲覧頻度(授業外)2016.11
回答項目
n=72
よく見ている
25 名(34.7%)
少し見ている32 名(44.4%)
あまり見ていない
14 名(19.4%)
全く見ていない
1 名( 1.4%)

まとめ
電子教科書は発展途上の教育支援システムである。
そのため、定期的に機能改善がなされている。したがって、トラブルが発生することもあるため、電子教科書は従来の紙の教科書と併用導入である。学生は学校や実習先は電子教科書を使用している。ただ、一部の実習先は、電子教科書の使用を認めていない
ため、学生は従来の紙の教科書を持ち込んで実習に臨んでいる。
本格導入した 2 年目より、電子教材化の推進に積極的に取り組んだ。その結果、おおむね学生は電子教材の登録を歓迎していた。電子教材は授業中によく利用されているが、自宅でも電子教材を活用した学習を励むことを望みたい。
学生の学習環境の向上を図るために電子教科書シ
ステムを導入した。学生の評価を見ると目標どおりの評価を得ていると思われる。この様に学生の学習
環境は導入前よりも改善されたと思われる。今後、学生の学習ログを分析することで、きめの細かい学習指導が可能になった。早い段階で、適切な学習指導に活用することが、電子子教科書の教育効果を高めることになると思われる。

6.

授業中と様子が変わり、最も多かったのは「少し見ている」で、32 名(44.4%)であった。2 番目に多かったのは「よく見ている」で、25 名(34.7%)であった。3 番目に多かったのは「あまり見ていない」で、14 名(19.4%)であった。
このような学習行動は、表 1 授業以外で電子教科書システムの利用頻度に比較的近いように思われた。
つまり、電子教材を良く見ている学生は、週に４日以上学習している学生である。少し見ている学生は、週末に学習する学生である。あまり見ていない学生
は、期末試験など必要な時に学習する学生である。
よく勉強する学生は学習環境が良くなったことで、電子教材を活用してよりいっそう勉強するようになったと思われる。しかし、あまり勉強することが好きでない学生は、学習環境が良くなっても、前向きに勉強していないことが分かる。

参考文献

電子教科書を活用した学習
電子教科書は、書込みをしてもきれいに消すことができる機能がある。この機能を活用した勉強例を挙げる。学生が専門の教科書で学習する時に、知らない事項や理解していない専門用語が記載されていることは多い。そのような用語や解説があったら、必ずマーカーなどの何らかの書込みをする。電子教

5.

1) 島田貴史,“慶應義塾大学における電子学術書利用実験プロ
ジェクト：実験から見えてきたもの”,情報管理,vol.54,no.6,
p.316-324, 20112) 島田貴史,“慶應義塾大学における電子学術書利用実験プロ
ジェクト最終報告:既刊書・電子学術書の学術利用の可能性”,情報管理,vol.55,no.5, p.318-328, 20123) 田中雅章,“電子図書館実現のための電子書籍の未来”,パー
ソナルコンピュータ利用技術学会論文誌,第9 号,第1/2 合併号,pp.16-19, 201535

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国際 ICT 利用研究学会
研究会研究論文誌 第１号
Transactions of the International ICT Application Research Society
2017 年 6 月 30 日発行
発行者 国際 ICT 利用研究学会 研究委員会（委員長 山下倫範）