もくじ■開催日時：２０２３年１月２１日（土）■テーマ：教育 DX と実世界指向学習環境／一般
1) 授業ガイドの変遷からみる継続的な全学 PBL 科目運営の課題－ガイドブックの内容改修の分析による考察－ ------------------------------------------------------- 1〇石田百合子(職業能力開発総合大学校)，水島あかね(明石工業高等専門学校)，
田中誠一(明石工業高等専門学校)，松葉龍一(東京工科大学)

2) プロジェクト型学習円滑化支援を目的としたロールプレイ教材開発の試み ------------------------------ 9〇白澤秀剛(東海大学)

3) ビデオ教材の活用を目的とした再編集ツールの開発 ------------------------------------------------- 15〇土永航太郎(拓殖大学)，佐々木整(拓殖大学)

4) 発言の仕分けに着目したファシリテーションの学習手法の改良と結果の考察 --------------------------- 19〇新目紗也(千葉工業大学)，仲林清(千葉工業大学)

5) 反転授業におけるワークシートを利用した事前学習と授業活動の関係分析 ----------------------------- 27〇川上達也(公立はこだて未来大学大学院)，角康之(公立はこだて未来大学)，
山口琢(公立はこだて未来大学大学院)，大場みち子(公立はこだて未来大学))

6) グループプレゼンテーションにおけるオンラインのスライドの同時編集に関する分析 ------------------- 35〇松下侑輝(鹿児島大学高等教育研究開発センター)，森裕生(鹿児島大学高等教育研究開発センター)

7) メタバースを利用した協調学習のための位置的距離を知覚可能なコミュニケーション環境の提案 --------- 41〇阿部飛翔瑠(仙台高等専門学校)，髙橋晶子(仙台高等専門学校)，大河雄一(東北大学)，
大山智也(東北大学)，趙秀敏(東北大学)，三石大(東北大学)，早川美徳(東北大学)

8) メタバース内避難訓練の提案と試作システム ------------------------------------------------------- 45〇光原弘幸(徳島大学)，谷岡樹(徳島大学)，大江海斗(徳島大学)，市野有朔(徳島大学)，
長濱誠弥(徳島大学)，獅々堀正幹(徳島大学)

9) プログラミング演習における指導が必要な学習者の自動検出 ----------------------------------------- 53〇河瀬雅弥(三重大学大学院)，北英彦(三重大学大学院)，高瀬治彦(三重大学大学院)

10) パズル型プログラミング問題を用いた学習者の思考過程に基づく学習支援システムの開発 -------------- 56〇渡邉雄之介(公立はこだて未来大学大学院)，山口琢(公立はこだて未来大学大学院)，
大場みち子(公立はこだて未来大学)

11) 模写コーディングによるプログラミング学習支援システムの開発 ------------------------------------ 64〇濱田惇也(拓殖大学)，佐々木整(拓殖大学)，佐野智哉(拓殖大学)

12) ソーシャルロボット、デジタルツイン環境等の利用体験型授業から考える教育 DX --------------------- 72〇坂田信裕(獨協医科大学)，坂東宏和(獨協医科大学)，上西秀和(獨協医科大学)，
山下真幸(獨協医科大学)，入江駿(獨協医科大学)

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

授業ガイドの変遷からみる継続的な全学 PBL 科目運営の課題－ガイドブックの内容改修の分析による考察－
石田

百合子*1, 水島

あかね*2, 田中

誠一*2, 松葉龍一*3

*1 職業能力開発総合大学校，*2 明石工業高等専門学校，*3 東京工科大学

Issues of PBL Course Management Extracted from Content
Analysis of the Course Guidebook for Teaching and Learning
Yuriko ISHIDA*1, Akane MIZUSHIMA*2, Seiichi TANAKA*2, Ryuichi MATSUBA*3*1 Polytechnic University，*2 National Institute of Technology, Akashi College,*3 Tokyo University of Technology
全教員で担当する学年学科横断型 PBL 科目を有する高専において，当該科目導入から 5 年以上経過し，効率的で継続性のある科目運営の難しさ，学生・教員のマンネリ化など，いくつかの課題が見えてきた．
本報告では，当該科目の開講初年度に作成し，毎年見直しを行ってきた５年分の授業ガイドブックを教授設計学の観点で内容分析し，その変遷に関して考察した．そのうえで，今後の継続的実施に向けた科
目運営の見直しやガイドブック改善の方向性を提案する．
キーワード：学習者中心の教育方法，PBL，授業運営，FD，ガイドブック

1. はじめにする調査，授業改善の進め方や運営方法等，授業マネ

教育者による講義中心型授業から学習者中心の学びへの転換が求められるなか，知識を統合しながら課題を発見し，その解決に共同であたる力を養う方法としてプロジェクト学習（Project Based Learning

以下，PBL）に取り組む教育機関が増えている．近年はカリキュラムでの PBL 導入割合を増やしたり，実施の規
模も一教員が担当する１科目から，１学科１学年全員が取り組む，学部・学科・学年を混合するものまで多様化している．
国立高等専門学校（以下，高専）では，実践的技術者養成の観点から，従来から実験・実習，課外活動等
で地域社会や企業と連携しながら，PBL を取り入れた学習を積極的に行っている．最近では，アクティブ・
ラーニング推進の一環で，１学年全学科で横断的に実施したり，学年学科混合で行う大規模な PBL 科目を導入する高専も増えている．しかし，大規模な PBL 科
目導入時の授業デザインや導入直後の学習成果に関する研究（1,2,3）は見られるものの，継続的な学習成果に関ジメントに関わる研究はほとんどみられない．
学習者中心の学びでは，教員はファシリテーターとしての役割が求められる．しかし多くの教員はこのアプローチに慣れておらず，従来の方法で教えがちである．そのため，学習者のプロジェクト管理の支援や成果物に対する効果的なフィードバック方法，学習者への足場固めに関するガイドが必要である(4)．
一方，学習者も教員から受動的に情報を得ることに慣れており，学習者中心の学びで必要な自己主導型学
習や協同学習に関する知識やスキルを持たない場合が多い(4)．例えば，自己主導学習では，インフォーマル・
相互尊重的・合意重視的・協力的・支援的な雰囲気のもと，学習者の参加・話し合い・意思決定，教師との相互交渉等を通して，学習者自身が学習の方針づくり，
学習ニーズの診断， 学習目的の設定を行う (5)．
しかし，ガイド作成ノウハウを持たない多くの科目
設計者や授業担当者は，教授者および学習者のガイドをどう作成すればよいか，手探りの状態にある．

－1－

2. 全学 PBL 科目の特徴および課題

うになってきた．またさまざまな教員が入れ替わりで全体運営に携わるデメリットとして，全体運営チーム

2.1 全学 PBL 科目の導入背景および特徴
A 工業高等専門学校（以下，「A 高専」）では，従来から行われている地域貢献活動を着想とした，学年・学科横断型 PBL 科目『Co＋work』（以下，本科目）を
2016 年度に開講した(6)．約 500 名の学生を１チーム９名程度でランダムにチーム編成し，全教員が１人１チームを担当する．質的転換方針(7)で示された「教員と学生が意思疎通を図りつつ，一緒になって切磋琢磨し，相互に刺激を与えながら知識に成長する場」を組織的取り組みとして体現する意図（図１）が導入背景にあった (6)．学生は自分たちで活動テーマを決め，１年間にわたる学習活動を通じ，自立・協働・創造の育成を目指す．またチームメンバーは毎年編成されるため，学生たちは本科目の３年間で，通常授業では交わる機会がない他学年・他学科約 20 名の学生と他学科の教員との多様な環境で学べるメリットがある．

のメンバー内での本科目導入時の理念の共有，継続的で一貫性のある授業改善，運営効率化と学習効果のバ
ランスの難しさといった課題も生じている．
本科目では，初年度に第一筆者が構成した教員ガイ
ドブック(6)をもとに，毎年，全体運営チームで本科目のガイドブックの見直し・改修作業を行ってきた．ガ
イドブック改修という仕組みを導入した第一の目的は，継続的な授業改善を促すことであった．またその過程で，改修作業メンバーと過去の担当者との対話が生まれることで，前述の全体運営チームのメンバーが毎年入れ替わることで生じる課題の軽減も目指していた．
しかし時間の経過とともに教職員の転出入が進み，本科目の導入経緯を正しく理解し，ガイドブック作成の意図を周囲に伝達できる教職員が徐々に減少している．
このタイミングで，これまでのガイドブック改修の変
遷を俯瞰的に捉え，整理する必要性があると考えた．

2.2 科目運営およびガイドブックの位置づけ
本科目のもう一つの特徴として，全体運営や成績取りまとめ作業を教員持ち回りの委員会組織（以下，全体運営チーム）が担当することが挙げられる(8)．全体
運営チームのメンバーは毎年入れ替わるため，運営メンバーとして，大規模 PBL 科目の運営に携わることにより，教員のマネジメントスキルおよび授業改善力の向上に役立っている．あわせて，教員の同僚性を高めることも目指しており，本科目はファカルティディ
ベロップメント（Faculty Development：FD）としての役割も果たしている．

2.3 本研究の目的
我々は組織的に実施する PBL 科目において，質保証を担保しつつ，効率的で持続可能な授業運営や教授者・学習ガイド作成のためのデザイン原則の構築を目指している．本研究では，学年学科横断型 PBL 授業における，過去５年間の本科目のガイドブック構成の変
遷および教授設計学の観点による内容分析から，今後の継続的実施に向けた科目運営の見直しやガイドブッ
ク改善の方向性を検討・提案する．

3. ガイドブックの内容分析

しかし，開講から５年以上が経過し，本科目における学生・教員双方のマンネリ化や手抜きが見られるよ3.1 分析対象
今回の分析対象は，2016-2020 年度の授業開始段階
で学生・教員に配布したガイドブック等である．対象

ともに成長となるガイドブックに関する情報やデータは，2021 年
度の全体運営チームから提供された．2021 年度のガイ

学生

教員

ドブックは，コロナ感染拡大の状況に応じた授業運営の変更対応等で混乱しており，全体運営チームでガイ

支援全体運営チーム

図１

ドブック改修の検討が十分に行えない状況が続いていたため，今回の分析対象からは外している．

本科目の仕組み（石田ら，2018）－2－

4.2 教員ガイドブック構成の変遷

3.2 分析方法
はじめに，分析対象であるガイドブックの各年度の教員ガイドブック構成の変遷を表２に示す．Ⅰ期の目次を一覧にし，全体の構成（配布物）がどのように教員ガイドブックは，授業開始前の前年度３月と授業変化したのかを確認した．次に，項目の追加・修正お開始後の５月に配布されている．３月に配布した暫定

よび削除，配置変更された点に着目し，当該部分のガ版は，同時に配布したワークシートに記入をしながら，

イドブックの本文確認および比較を行った．最後に，教員に本科目の全体イメージをつかんでもらい，授業

教授設計学（Instructional Design：ID）の５つの視点

準備を進めてもらうことを意図している．また授業開(9)を活用し，授業設計の変遷を確認したあと，学習者

始から１か月は，学生・教員が体育館に集まり，全体

中心の学びの教授者・学習者のそれぞれのガイドの必運営チームが進める形でチームビルディングを行って

要項目および学習者ガイド作成の基本的ガイドライン

いる．各チームに分かれての活動が開始するタイミン(5)と照らしながら，分析を行った．

グで，各教員がワークシートに記入した，授業で工夫しようと考えている内容や学生との関わりで留意しよ4. 結果

うと思っている点を一覧にした補足版を配布している．

4.1 配布物の変遷

また補足版では，暫定版の作成段階では詳細を詰め切

過去５年間の配布物構成を比較したものを表１に示れていなかった提出物の内容や提出時期等をはじめ，す．表１から，2017 年度と 2019 年度に大きな変更が暫定版配布時の教員アンケートで要望が出た情報の追なされたことが確認できる．2016 年度は，ガイドブッ

記がされている（6）．

クは教員のみ配布されたが，2017 年度からは教員用てⅡ期では，学生・教員共通ガイドブックの目次に対びきに加え，学生・教員共通の授業のてびきも配布さ応させて，教員がもつべき視点，介入ポイントが示された．2019 年度からは教員のみ配布されるものは「教れている．特に毎回の活動で教員が個々の学生を観察員用提出早見表」だけとなった．そこでガイドブックするポイントとして，観察メモや観察チェックシート

改修の過程は，教員のみに授業のてびきを配布した初の例示がされている．また相談窓口の章では教員の同

年度の 2016 年度（Ⅰ期），学生・教員共通の授業のて僚性を促すため，報告会の評価のために編成される教びきと教員用てびきが配布された 2017-2018 年度（Ⅱ員グループ（８人組）の活用についても触れられてい期），学生・教員共通の授業のてびきのみが配布された

る．なおⅡ期では，ガイドブックのほかに評価プロセ

2019-2020 年度（Ⅲ期）の３つの段階で整理するのがスと提出物（提出時期・提出場所）が記載された教員

適切だと考えた（表１）．

用提出早見表（A４ラミネート両面１枚）が配布されてなお次節以降は，授業のてびき（教員用），教員用ている．さらにⅢ期では，教員ガイドブックは配布されびきを「教員ガイドブック」，学生・教員共通の授業のず， 教員用提出早見表のみの配布に変更されている．

てびきを「学生・教員共通ガイドブック」と記す．まこれは教員も学生も本科目に徐々に慣れ，毎回ガイド

た目次比較は，2016 年度（Ⅰ期），2018 年度（Ⅱ期），

ブックを開く必要がなくなり，学生にゴール（提出期

2020 年度（Ⅲ期）のもので分析している（表２‐表５）．

限や提出物）を示すだけで，ある程度，活動が進むようになったと感じていることの表れだと思われる．

表１

授業開始時の配布物

段階

Ⅰ期

Ⅱ期

Ⅲ期

年度

2016 年度

2017-2018 年度

2019-2020 年度

配布物－

・授業のてびき（学生・教員共通）

・授業のてびき（学生・教員共通）
・Co＋work クイックガイド（※2）

（学生）
配布物

・授業のてびき（教員用）（教員）（暫定版，補足版）
・授業準備ワークシート

・授業のてびき（学生・教員共通）

・授業のてびき（学生・教員共通）

・教員用てびき・Co＋work クイックガイド（※2）

・教員用提出早見表（※1）

・教員用提出早見表※1：2018 年度のみ配布，※2：2019 年度のみ配布－3－

4.3 学生・教員共通ガイドブック構成の変遷

く使われる技法を各章で紹介する形になっている．

学生・教員共通ガイドブック構成の変遷を，表３に

Ⅲ期では大幅に構成が変更され，①シラバスの詳細示す．Ⅱ期の学生・教員共通ガイドブック（表３）とおよび活動の諸注意，②個人，チームでそれぞれ期のⅠ期の教員ガイドブック（表２）の目次を比較すると，始め，毎週，期の終わりにすべきこと，③グループワ

Ⅱ期では１年間の学習プロセスに沿った形で構成されークの技法の三部構成になっている．特に②についてていることが分かる．また個人目標設定とふり返りには，Ⅱ期で各章に個人で行うこととチームとして行う関する章が削除され，章の一部（節）に位置付けられことが混在していたものを集約され，学生たちだけでている．グループワークの技法も，プロセスごとでよも活動計画を立てやすくなったと思われる．

表２

教員ガイドブックの変遷（節レベルの比較）

Ⅰ期（2016 年度）

Ⅱ期（2018 年度）

Ⅲ期（2020 年度）

授業のてびき（暫定版）（2016 年３月配布）

教員用てびき

教員用提出早見表

本ガイドの使い⽅

はじめに取扱い書類と評価プロセス

1.はじめに1.１年間の流れ

提出書類早⾒表2.本科⽬における教員の役割

2.教員の役割

3.本科⽬の概要、学習到達⽬標と評価

3.科⽬概要、学習到達⽬標と評価⽅法

3.1 シラバスの概要

3.4

評価方法を確認する

3.2 実施場所

3.5

各種提出物期限

3.3 学習到達目標を理解する

4.チーム活動を進めるための基礎知識

3.4 評価方法を確認する

4.6

3.5 出欠確認・成績入力の仕方と注意点

3.6 活動時の学生を観察する
4.各回の構成

学外の方と関わる時のマナー

7.チーム活動の進め⽅
7.2

活動計画書

全体スケジュール（１年間の流れ）

7.7

授業外活動

5.学⽣が主体的に動くための仕組みをつくる

8.報告会

5.1 相互理解、人間関係づくり

8.3

振り返り会の進め方

5.2 話し合いの技法（１）（発想法）

9.相談窓⼝5.3 話し合いの技法（２）（意見の収束～合意形成）

10.各種申請

5.4 メンバーの役割分担
5.5 授業外学習（宿題）について
6.グループウェア活⽤のススメ
7.活動テーマを決定する
7.1 テーマ決定のための３つの方法
7.2 テーマ決定の際の注意点
7.3 テーマ例
8.ふり返りの進め⽅と個⼈の⽬標設定
8.1 ふり返りとは
8.2 個人の目標設定の立て方
9.授業開始に向けて授業準備のためのワークシートを完成させる
10．Q＆A 集
11．相談窓⼝および運営体制
付録(1)ふり返りシート/(2)Co＋work 活動計画書(3)自己評価シート/(4)相互評価シート
授業のてびき（補足版）（2016 年５月配布）

教員用提出早見表

1.全体スケジュール（ブロック毎のポイントと提出物確認）
2.活動計画書の書き⽅

取扱い書類と評価プロセス
提出書類早⾒表

3.チーム作り・話し合いの技法
3-1 相互理解、信頼関係構築のための例
3-2 話し合いの技法（１）（発想法）
3-3 話し合いの技法（２）（意見の収束～合意形成）
3-4 その他手法・参考文献

各教員が記入したワークシート
結果を補足版で共有

4.活動テーマの決定に向けてのアドバイス
4-1 テーマ例
4-2 学生がテーマを出せない場合の対応
5.教員の関与と学⽣の観察の仕⽅
5-1 活動時の教員の関わり方
5-2 活動時の学生を観察する

－4－

表３

学生・教員共通ガイドブックの変遷（節レベルの比較）

Ⅱ期（2018 年度）

Ⅲ期（2020 年度）

まえがき

Co＋work ガイド編

はじめに

はじめに
科⽬としての Co＋work（詳細なシラバス）
Co＋work のめざすもの／Co＋work の位置づけ[Co＋work における教員の役割]＜＜＜重要！！！
評価／テーマ設定の要件／出席・提出物の要件
１年間の活動と提出物の提出期限

1.１年間の流れ
2.教員の役割

3.科⽬概要、学習到達⽬標と評価⽅法
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5

本科目の位置づけ
シラバスの概要
学習到達目標を理解する
評価方法を確認する
各種提出物期限4.チーム活動を進めるための基礎知識
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7

個人目標の立て方と各回の活動の振り返り
タイムマネジメント
傾聴とアサーティブ
情報収集の方法
資料管理
学外の方と関わる時のマナーと注意点
報・連・相の仕方

5.チームの⼈間関係づくり
5.1
5.2

チームビルディング
リーダーシップ・フォロワ―シップ

6.チームの活動テーマの決め⽅
6.1
6.2
6.3

「Co＋work 共通のテーマ」を理解する
テーマ決定に向けてのプロセス
話し合いを円滑にするポイント

7.チーム活動の進め⽅
7.1
7.3
7.4
7.5
7.7

年間活動計画を立てる／7.2 活動計画書
予算管理
１回の活動計画
活動記録の記入／7.6 活動計画の見直し
授業外活動

中間報告会／8.2

最終報告会

9.相談窓⼝10.各種申請
10.1
10.3
10.5
10.7

施設占用／10.2 学外での活動
火気使用／10.4 物品購入
食品衛生／10.6 実習工場・情報センターの利用
備品貸し出し／10.8 事故・怪我／10.9 広報

11.参考資料
資料１：2016 年度 Co＋work 各チームの活動テーマ
資料２：話し合いの技法
資料３：計画の見直しに活用できる分析方法

12.様式集付録１
付録３
付録５

１年間の活動と活動へのアドバイス
授業時間外に活動をしたいときは学外で活動をしたいときは[Co＋work アドバイザーの役割]
メールを送りたいときは／備品を借りたいときは／実習工場・情報センターを使いたいときは／製作物の保管場所を確保したいときは火を使いたいときは／食べ物などを扱いたいときは物を買いたいときは＜＜＜重要！！！
事故や怪我が起こったときは／活動が報道されたときは成果物を残したいときは連絡・相談窓⼝⼀覧
Co＋work で成⻑編

個⼈：⽬標を決める（期の始め）
STEP１：学習到達目標を確認する
STEP２：ルーブリックの「行動レベル」を確認する
STEP３：ルーブリックの「目標」を確認する
STEP４：ルーブリックを確認する
STEP５：「自己評価シート」に記入する
STEP６：担当教員に提出する[重点項目を選ぶ]

個⼈：定期的に振り返る[その１]（毎週）ふりかえりの基本
STEP１：ふりかえりグラフへの記入
STEP２：ふりかえりシートへの記入（活動の気分）
STEP３：ふりかえりシートへの記入（アクションプラン）
STEP４：いっぱいになったシートを保管する[「個人目標」達成に近づくためのポイント～アクションプラン
への記入～]

個⼈：定期的に振り返る[その２]（期の終わり）

8.報告会
8.1

プロジェクト活動としての Co＋work（活動の諸注意）

ふりかえりシート／付録２ 活動計画書
自己評価シート／付録４ 相互評価シート
収支報告書／付録６ MEMOSTEP１：ルーブリックを手元に用意する
STEP２：「自己評価シート」に記入する
STEP３：「相互フィードバックシート」に記入する
STEP４：教員との面談でふりかえる

チーム：テーマを決め、計画を⽴てる
STEP１：テーマを決める[全員が納得できるテーマを設定しよう！]
STEP２：年間活動計画を立てる[未経験の作業の時間見積もり]
STEP３：活動計画を書く

チーム：計画を⽴てて進める[その１]（毎回の進め⽅）
STEP１：その日の活動の始めに[作業項目のブレイクダウン]／[全員で作業を分担しよう！][毎回、チームで計画を確認する時間を持とう！]
STEP２：その日の活動の終わりに[終わりには毎回、集まろう！]／[記録を残そう！]

チーム：計画を⽴てて進める[その２]（期の途中・期の終わり）
STEP１：活動計画を見直す[トラブル発生！どうすれば・・・]
STEP２：実施報告を書く
グループワークの技法編「聴く・話す」技法／ チームビルディングの技法／話し合いの技法
情報収集・整理の技法／ 情報共有の技法／ 活動を見直す技法
Co＋work 付録
付録１
付録３
付録５

－5－

ふりかえりシート／付録２ ふりかえりグラフ
活動計画・実施報告書／付録４ 自己評価シート
相互フィードバックシート／付録６ ルーブリック

表４
学習目標

方

活動

略

テーマ

コミュ
ニティ

評価

ID の観点からみた本科目の授業設計の変遷

Ⅰ期（2016 年度）
・「自立」「協働」「創造」の能力を養成しながら，チームで計画した活動を進めることができる.
・チームで行う活動に積極的に関与するだけでなく，チーム内での指導力（リーダーシップ）を発揮できる．
・多様な環境の中で自立的に役割を果
たし，メンバーと協働しながらチー
ムワーク力を発揮して，創造性が養われる学習活動を行うことができる
ように自分の専門以外の学習も積極的に行い，複眼的視野を持つことができる.
テーマ決定の注意点（推奨）・学生たちが興味関心を持ち，自分の将来に役立つなどの内発的動機づけがされるもの・学生たちにとって何らかのチャレンジになるもの・自分たち以外の周りの人々や社会への貢献に繋がるもの
・前期末・後期末のチーム内での他者
評価
・前期末・後期末報告会でのチーム間の相互評価(1)中間報告会および最終報告会（複数教員評価）20％(2)成果に対する取り組み（チーム担当教員評価）40％(3)自己・相互評価シートに基づく評価（学生評価）40％

Ⅱ期（2018 年度）

Ⅲ期（2020 年度）

・自立：主体性や自己管理能力が・自律：自己調整ができる

身についている・協働：他者を尊重しながらチー・協働：他者を尊重しながらチームで作業ができる

ムで作業ができる・創造：発見を促進し、新しい提・創造：情報を収集・整理して課案ができる題を発見し提案することができる

Co＋work 共通のテーマ

テーマ設定の要件

・チームにとってチャレンジが含・チームにとってチャレンジが含まれていること

まれていること・チーム以外の誰かを幸せにする

・社会とのかかわりを含むことテーマであること

・前期中間地点でチーム間でのテーマ相互検討会・前期末・後期末のチーム内での相互評価
・前期末・後期末報告会でのチーム間の相互評価

・前期中間地点でチーム間でのテーマ相互検討会
・前期末・後期末のチーム内相互フィードバック
・前期末・後期末報告会でのチーム間の相互評価(1)個人評価（プロセス評価）80%(1)個人評価（プロセス評価）80%

自立（40％）＋協働（40％）

自律（40％）＋協働（40％）＋＋創造（20％）

創造（20％）(2)チーム評価（成果物・報告会）20%
協働（50％）＋創造（50％）(2)チーム評価（成果物・報告会）20%
協働（50％）＋創造（50％）(2 年,3-4 年は評価基準が異なる)(2 年,3-4 年は評価基準が異なる)

学

地域と外部協力者の活用の意義，

Co＋work アドバイザー

Co＋work アドバイザー

習の関係

過去の地域での活動事例を紹介

協働を希望する学外の方の情報集

協働を希望する学外の方の情報集

環／活動約，学外からの問合せ対応，学外

約，学外からの問合せ対応，学外

境場所

活動の際の学生・教員からの相談

活動の際の学生・教員からの相談

構

構造化

×

△

○

造

系列化

○

○

○

表５

ガイドで盛り込むべき項目の反映状況（項目は Charles M.Reigeluth, Yunjo An(2020)を参考に第一筆者が整理）ガイドに盛り込むべき項目

学
習
者
ガ
イ
ド

Ⅰ期（2016 年度）

Ⅱ期（2018 年度）

Ⅲ期（2020 年度）

コース/ワークショップ/プロジェクトの説明▲（教員用）○○

学習者の目標および基準▲（教員用）○○

オンライン授業の操作方法●（教員用）○○

望ましい学習の順序▲（教員用）△○

授業時間，授業時間のうちユニット（モジュールやプロジェクト）に割り当てる時間●（教員用）○○

学習方法▲（教員用）○○

手順●（教員用）○○

学習資源やツールの入手先●（教員用）

○

○

×

○

○

サポート教材●（教員用）○○

メディア活用●（教員用）

○

○

足場かけ

△

△

▲（学生・教員共通）

自己主導学習の支援△△▲（学生・教員共通）

協同学習

○

○

▲（学生・教員共通）

プロジェクト管理△●（学生・教員共通）●（学生・教員共通）

自己評価のための評価基準やルーブリック

教
授
者
ガ
イ
ド
※
※

○－十分な記載がある △－記載はあるが不十分 ×－記載なし
黒塗りの記号は，対象者に配布されていないまたは対象者向けの記述になっていないもの－6－

4.4 ID の観点および SL の原則・基準による分析

ーブリックは，この段階では用意されていない．Ⅱ期

５年分のガイドブックに記載された情報をもとに，では，学習者，教授者ともに盛り込むべき内容が増え

授業設計がどのように変化したかを表４で示す．分析ている．特に，プロジェクト管理に関する記述は学習

項目は，ID の５つの視点(9)のうち，学習者を除く４つの系列化にも良い影響を与えている．Ⅲ期では，学習の視点（学習目標，方略，学習環境，構造化）とした．

者ガイドについては，ほぼ必要事項が盛り込まれたとまた下位項目として，本科目の設計根拠としたサービ

言える．教授者ガイドの項目については，学生・教員

ス・ラーニング（以下，SL）の基準・原則の項目のう

共通のガイドブックで学生・教員の双方に注意喚起を

ち，４つの視点に対応するものを配置した．

促したり，アドバイスが行われている項目（表３：Ⅲ

Ⅰ期の学習目標では，「自分の専門分野以外の学習も期の下線部）はあるものの，Ⅱ期の内容を踏襲してい積極的に行う」ことが明記されているが，Ⅱ期以降，るものが多いため，特に足場かけの仕方や自己主導学

削除された．当該文言は 2017 年度までは学習目標に

習の支援は，教員向けのガイドが必要と考える．

記載されているが，ガイドブックの情報だけでは，なぜ削除されたのかを確認することはできなかった．ま5. 考察

たⅡ期とⅢ期では，「自立」が「自律」に変更され，学本科目の授業設計，ガイドブックともに５年間とい習目標の記述も「協働」以外の２つは変更されている．

う時間をかけて精緻化が進んだ．特に学習目標と評価

活動テーマ設定については，Ⅰ期で示された内発的基準が明確化し，１年間という授業期間でどのタイミ

動機づけ（興味関心，将来に役立つ）が，Ⅱ期以降はングでどんなアクションをすべきか，１回の授業の流削除されている．また関わる対象の幅（自分たち以外

れも，ガイドブックのなかで整理，可視化された．まの周り，社会）は，年によって表記が揺れている．した学習者中心の学びを支援する基盤（協同学習，コミ

かし地域との関係に関する記述は，Ⅰ期では事例紹介

ュニティ，地域との関係）も整備されてきている．

に留まっていたものが，Ⅱ期以降，学外との協働を支

一方，教員ガイドブックが廃止されたことで，本科援するアドバイザーが配置されたことで，学外での活目における教員の役割や位置づけが曖昧になってきて動がより推奨されていることが読み取れ，そして，そいる．教員の役割は学生の活動を見守ることであり，のための支援体制も整備されつつあるものと推察する．

口出しをしてはいけないといった誤解が，一部の教員

Ⅱ期からルーブリックが導入され，評価の効率化がに生じている要因になっていると思われる．また本科行われた（表５）．表４の評価割合の変遷からも，個人

目の導入経緯を知らない，新任教員へのサポートが手評価とグループ評価，成果物評価とプロセス評価の軸薄になっていることが予想される．評価という，教員で改善が進められていることがわかる．

が担うべき役割の最低限の情報提供は担保されている

また，Ⅰ期の時点で系列化はされていたと思われる

ものの，学習者中心の学びにおけるファシリテーター

が，構造化は毎年のガイドブック改修，授業改善を通としての役割を，新任教員に伝えられていない可能性

じ，５年間という時間をかけ，徐々に整ったと考える．

が高い．また教員８人組（4.2 節）の活用も，教員ガイ
ドブック廃止とともに形骸化していると思われる．

4.5 学習者中心の学びのガイドとしての評価
学習者中心の学びのガイドに盛り込むべき内容が，本科目のガイドブックにどの程度反映されているかを示したのが表５である．
Ⅰ期では，教員ガイドブックのみ配布のため，学習者ガイドの項目は，教員ガイドブックの内容で判断した．プロジェクトの説明，学習目標，評価方法等の記載はあるが，ガイドとして機能できる内容と言えるかは疑問が残る．特に自己主導型学習では欠かせないル

学生は２-４年生の３年間，教員は毎年度，本科目のガイドブックが配布されている．ガイドブックを読んでポイントをマークしたり，授業中のメモを，次年度の授業で活用できない状況になっている．これまで毎
年のガイドブック改修が果たしてきた役割（2.2 節）をどこで担うかも含め，学習者，教員のニーズに合わせたガイドブックが果たす役割を再考する時期に来ていると考える．

－7－

6. 今後の改善の方向性

謝辞

今後の改善の方向性として，以下３点を挙げる．ま本研究の実施にあたり，全体運営を担当するアクテ

ず，本科目での学びを通して，学生にどのようなスキィブラーニングセンターの皆さまには，過去のガイドルを獲得し，どんな能力を高めてほしいかを，改めてブックに関する情報提供等，多大なご協力をいただい学校全体で議論し，言語化を図ることである．過去５た．また本研究の一部は，三菱みらい育成財団（2020-

年間の授業設計の変化の分析（4.4 節）から，学習目標

2022 年度）および JSPS 科学研究費補助金基盤研究が開講時点の内容とは少しずつ変化していることがわ(C)(課題番号：22K02830)の助成を受けた．

かった．しかし，学習目標が変化するなかで，方略お参 考 文 献

よび学習環境の改善の方向性が，学習目標の到達に向かうためのものとなっているかは，検証の余地がある．

(1) 吉川祐樹, 川勝望, 林和彦, 外谷昭洋, 山岡俊一, 光井

次に，初めて本科目に参加する学生（２年生），新任

周平, 蒲地祐子, 上寺哲也, 高路地修平, 喜多下悠貴:

教員へのガイドの必要性とサポート体制の構築である．

“全学科全学年に横断した PBL 教育インキュベーション

これまでも，全体運営チームが授業開始前に対象者向

ワーク初年度の成果”, 工学教育, 66 巻, 6 号, pp.74-81

けガイダンスの設定や，新任教員のチームと全体運営(2018)を経験した教員のチームを，同じ活動場所に配置する(2) 大貫洋介, 江崎尚和, 下古谷博司, 平井信充, 川合洋平:

といった工夫がされている．しかし全体運営チームの“鈴鹿高専における学科横断型 PBL 授業の導入”，工学

特性上，明文化されないものは引継がれない可能性が教育, 67 巻, 6 号, pp.90-96 (2019)

高く，シラバスの学習計画等で盛り込むべきと考える．

(3) 大塚友彦, 多羅尾進, 永井翠, 佐藤和正: “必修科目とし最後に，ガイドブックが果たす役割の見直しと対象た社会実装型 PBL の初年度の実践とその教育的効果”,
工学教育, 69 巻, 4 号，pp.52-58 (2021)

者のニーズ分析である．これまで，対象者（学生・教員）のガイドブックの活用実態や要望の十分な把握は(4) 渡邊洋子，藤本眞一，柴原真知子，大滝純司: “医学生のための自己主導型学習

行われていなかった．ガイドブックで何を示すべきで，橋するために”， Journal of Nara Medical Association,

対象者にどう活用してほしいかの検討が必要である．
これら３点を総合的に勘案し，授業開始時に学生，教員へ配布すべき内容を再考する必要があると考える．

医学部入試と初年次教育を架

69 巻，1 号，pp.27-42 (2018)(5) Charles M. Reigeluth, Yunjo An: “Merging theInstructional Design Process with Learner-Centered
Theory: The Holistic 4D Model”, Routledge (2020)

7. まとめ(6) 石田百合子, 石田祐, 梶村好宏, 松葉龍一, 根本淳子，

本研究では，学年学科横断型 PBL 授業における，過鈴木克明: “サービスラーニングの原則・基準を活用した

去５年間の本科目のガイドブック構成の変遷および教PBL 科目の授業設計・運営準備ガイドおよびワークシートの開発”, 教育システム情報学会誌 Vol 34, No.2

授設計学の観点による内容分析から，今後の継続的実

pp.196-201 (2017)

施に向けた改善の方向性を検討した．
ガイドブック改修の過程が３つのステージに分かれ(7) 中央教育審議会: “新たな未来を築くための大学教育の質的転換に向けて～生涯学び続け，主体的に考える力をており，導入時には入れられなかった学外活動の支援
体制やルーブリック評価が整備されたことを確認した．

育成する大学へ～（答申）”, 文部科学省 (2012)(8) 石田百合子, 竹岡篤永, 梶村好宏, 松葉龍一: “プロジェ当初，教員対象として作成されたガイドブックが，５クト型学習実践のための教員共同体形成の試み-教員意

年という時間をかけ，学生が自ら学ぶためのガイドブ

見交換会の分析-”，教育システム情報学会 2017 年度 第ックに発展できたことは大きな成果といえよう．引き

5 回研究会研究報告，pp. 61-68（2018）

続き，全体運営チーム主導のもと，組織的な授業改善，(9) 鈴木克明: “インストラクショナルデザインの基礎とは学習者中心の学びを促すガイドブック改修の検討を進

何か：科学的な教え方へのお誘い”，『消防研修』（特集：

めていくことができればと考えている．

教育・研修技法），第 84 号，pp.52-68（2008）－8－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

プロジェクト型学習円滑化支援を目的とした
ロールプレイ教材開発の試み
白澤

秀剛*1

*1 東海大学

A trial study on role-playing educational materials to train
students to successfully carry out project-based learning
Hidetaka Shirasawa*1*1 Tokai University
プロジェクト型学習はアクティブラーニングの手法の１つとして多くの実践例が報告されている．さま
ざまな良い学習効果がある一方で，グループ編成やコミュニケーション能力によって学習効果に差が生まれたり，最終成果に差が生まれたりなどの問題点についても多くの報告がなされている．プロジェク
ト型学習のカリキュラムでは自己紹介などのアイスブレイク的な授業回はあるが，プロジェクト実施のためのスキルを学ぶ訓練やメンバー内のコミュニケーションを学ぶような内容を含んだ授業については
授業時間数の関係もあり実施が難しいと予想される．そこで，60 分程度でプロジェクトにおける目標設
定，作業分担，不安の発生，不安解消のためのピアサポートを体験することを目的としたロールプレイ
教材を開発した．予備実験の結果，ピアサポートに対する自己認識が変化することや，訓練の効果が期待できそうとの体感が得られることがわかった．
キーワード: プロジェクト型学習，アクティブラーニング，ピアサポート

1. はじめにめの手順や能力を習得したりすることを目的としていプロジェクト型学習はアクティブラーニングの１つの教育手法として，授業での実践例が学会などにおいても多数報告されている(1)．略称としての「PBL」が一 般 に 使 用 さ れ る が ， PBL に は Project Based
Learning （「プロジェクト型学習」または「課題解決型学習」とも呼ばれる）と Problem Based Learning（「問題解決型学習」とも呼ばれる）の２つが含まれる．
本論文では Project Based Learning についてのみを対象としており，誤解を避けるため以下「プロジェク
ト型学習」を使用する(2)．
プロジェクト型学習は実世界での様々な問題点をテーマとして複数人のグループで協働学習を行い，基礎知識を実践で活かす方法を習得したり，問題解決のたる．多くの成果が報告されている一方で，共通するい
くつかの問題点が指摘されている．問題点の中で今回着目したものはグループ編成の問題点とコミュニケー
ションの問題点の２つである．グループ編成では，履修者名簿を使い機械的に割り振ると「打ち解けられるチーム」とそうでないチームができてしまい，学生自身に再編成を許可すると「仲良しチーム」とそうでないチームとの間に取り組み姿勢に格差が生じたとの報告がされている(2)．グループ内に能力の高い学生がいるかどうかで学習効果に差があるとの報告(3)がなされていたり，グループ作業にただ乗りするするいわゆるフリーライダーの抑制を試みていたりする報告(4)もある．学生の能力や性格を定量的に分析してグループを－9－

自動編成するシステムの開発を目指す研究も行われてがほとんど見られない．PMBOK や P2M で採用されいるがまだ研究途上である(5)．このグループ編成と密ているフレームワークを部分的に使用している報告も接な関わりがあるのがコミュニケーションの問題点で見られるが(8)，まだ少数である．これは，プロジェクト

ある．メンバー同士のコミュニケーション頻度が高い

マネジメントの技術を教えるには授業時間が不足する

ほど最終評価が高くなる(6)との報告があり，コミュニことや，１つの授業内で練習用のプロジェクトを体験

ケーション頻度によって学習効果に差が生じることをさせた上で，本来の課題のプロジェクトを実施するこ

示唆している．また，学習後のレポートやアンケートとが授業時間数的に困難であることが原因といえる．

の回答としてコミュニケーション力の向上が散見されつまり，学生はいきなり本題のプロジェクトに放り込る(2)との報告がある．

まれた状態となってしまうため，メンバーが知り合いプロジェクト学習の目的の１つとしてグループでのかどうかやメンバーが元々備えているコミュニケーシ

作業を円滑にする能力の向上，すなわちグループ内でョンスキルにプロジェクト学習の成果が左右されてしのコミュニケーションスキル向上が含まれているとはまうと仮説を立てた．この問題を解決するには，自己いえ，プロジェクト型学習開始時点でプロジェクト進

紹介やアイスブレイクで使用される１コマないし２コ

行に最低限必要なコミュニケーション力に満たないた

マを使用して，プロジェクトの開始から終了までをメ

め，メンバー内でのコミュニケーションを円滑に行うンバーで体験して，メンバー同士のコミュニケーショのが難しい状況になっているという懸念がある．加えンを活性化してから本題のプロジェクトに臨めるようて，自閉スペクトラム症（以下 ASD）傾向を持つ学生

な教材を開発する必要がある．そこで，宇宙開発人材の割合が 9.8%との報告(7)があり，普通に話しているつのプロジェクト訓練の導入用に開発したロールプレイ

もりでも相手を怒らせてしまったり，相手の気持ちが教材を一般学生に対して実施する実験を行った．その分からなかったりするためにメンバー同志のコミュニ

上で，宇宙開発人材用ロールプレイ教材のシステムをケーションが円滑に行いにくいグループが発生する懸そのままに，宇宙開発のような専門性がなくても理解念がある．インクルーシブ教育の観点からもこれらのできるような一般学生向けのロールプレイ教材を新た学生も円滑にプロジェクト型学習を行えるような授業に開発した．本研究では，宇宙開発人材向けのロール設計をすることが必要と考える．

プレイ教材が一般学生でも効果があるのかを測定した

筆者の担当授業でもプロジェクト型学習を導入している科目があるが，近年の傾向として，授業のディス

実験結果及び，新規に開発した一般学生向けロールプ
レイ教材の予備実験結果について報告する．

カッションには参加するが分担した作業を実施しない
学生や，担当作業が発生すると次回以降授業に出席し

2. ロールプレイ教材

なくなりグループ全体の作業に支障が出る例が多数見

2.1 宇宙開発人材向けロールプレイ教材受けられる．また，筆者は学生プロジェクトのアドバ

初めて宇宙開発に参加する学生や大学院生，社会人

イザを行なっているが，メンバー同士のコミュニケー

を対象として，プロジェクト中に発生する作業分担，

ションがうまくいかないとの相談や，作業の担当を引

不安の発生，疲労による効率低下，スケジュール管理，

き受けた学生が突然プロジェクトに出席しなくなり連

不安を解消するためのピアサポートの実施などを体験

絡が一切つかなくなってリーダーが教員に相談に来るするカードゲーム形式のロールプレイ教材「Project

ケースが頻発している．

Luna」を開発している(9)．基本的なシステムは後述のプロジェクト型学習のカリキュラムを調べてみると，グループ内の自己紹介やアイスブレイクなどを行なっ

一般学生向けロールプレイ教材と同様で，内容が宇宙開発に特化したものとなっている点だけが異なる．

ているものは見られるが，プロジェクトの進め方を学習してからプロジェクト型学習を進めるといったもの－10－

ボスのカード

2.2 一般学生向けロールプレイ教材

表面(左)と裏面(右)プロジェクトの開始から終了までを 60 分程度で体験し，その中で目標設定，作業分担，不安の発生，不安解消のためのピアサポートを体験することを目的として開発した．基本システムは「Project Luna」と同一だが，専門知識が不要かつ学習から少し離れてアイ
スブレイク的な要素が入るようにするためと，授業という概念から離れてカジュアルな発言を促すことを意
図 2 ボス，クエスト，アーティファクトの例

図して，今どきの学生に馴染みが深いファンタジーを単なるゲームのように見えるが，実際には，ボスの舞台とした設定とし，教材名を「Project 勇者」と名付けた．

強さを把握して必要なアーティファクトを選択し，そ

2.2.1 教材の基本システムのアーティファクトを手に入れるためのクエストを見

教材の基本システムはカードゲームで「デッキ構築て必要な能力を判断してキャラクターを選ぶ必要があ型」と呼ばれるシステムを採用した．これは，自分のる．プロジェクト型学習において，目的達成に必要な行動を示すカードが山札（デッキと呼ぶ）の形で渡さ情報や作業を把握して自分達がそれらの情報や作業をれ，自分の手番においてデッキから４枚を引き，そこ行わなければいけないということと対応させている．

で出た行動を実行できるというものである．行動カー

2.2.2 不安カード

ドの例は図 1 に示す．学生は何種類かのキャラクター

本教材の一番の特徴は不安カードである．不安カーから自分の気に入ったものを選択し，そのキャラクタ

ドの例を図 3 に，内容を表 1 に示す．不安カードの内ーに対応したデッキを受けとる．

容はプロジェクト型学習時に発生しそうな内容７種類

攻撃用のカードをファンタジー場面に置き換えた表現にして作成した．

サポート用のカード

不安カードは自分の手番の行動が終了した際に１枚引く．この不安カードにはプロジェクト中に発生しがちな不安を記載している．この不安カードがデッキに加わると，行動カードを引く頻度が減少するため１手番でのパフォーマンスが低下する．この不安カードを解消するには，セルフサポートカードまたはピアサポー

図 1 行動カードの例

トカードを使わなければならない．通常のゲームであ
最終目的は最後の敵（ボスと呼ぶ）を倒すことで，そのために幾つかの作業（クエストと呼ぶ）を行って，ボスを倒すための武器（アーティファクトと呼ぶ）を手に入れるということを行う．クエストとアーティフ
ァクトはカードの表裏となっていて，必要なアーティ
ファクトを手に入れるには対応したクエストをこなさねばならない．ボス，クエスト，アーティファクトの例を図 2 に示す．

れば，セルフサポートカードまたはピアサポートカー
ドを使うと宣言するだけで不安が解消されるが，本教材では，自分自身または当該不安を抱えている人に実際に不安を解消するような声がけを実際に発言することを求めている．その声がけで不安が解消されるかど
うかをメンバー全員で判定して，皆が解消されると判断した場合に不安カードをデッキから除去できる．もし声がけの内容が不十分と感じるメンバーがいたら，理由を説明して言い直しを要求することとしている．
この仕組みによって，プロジェクト中に発生する不安にどのようなものがあるのかを体験するとともに，そ－11－

のような不安が発生した場合にどんな声がけが有効なして，プロジェクト経験のないメンバーはプレイ後ののかを学ぶことができる．不安や悩みを想像して対処評価が低下している様子が見られる．これは，できる法のアイディアを出し合うという仕組みは，発達障害という自己認識に対して，実際に行動してみると難し専門プログラムワークブック (10) にも記載されているかったため，自己認識が現実に合わせて修正されたと方法であり，単なるプロジェクト型学習の支援のみな

解釈できる．セルフサポートやピアサポートに対してらず，ASD 傾向のある学生に対する支援としても機能

プロジェクト経験のない学生は，実際の自身の能力よすることが期待される．

りも高く予想している可能性を示唆する結果といえる．
表２

事前事後アンケートの比較

項目

自分が不安を感じた場合に自分で不安を解消することができる
不安を感じていそうなプロジェクト
メンバーに適切なアドバイスができる
やる気が低下していそうなプロジェ
クトメンバーに適切なアドバイスができる
プロジェクトをやめそうなプロジェ
クトメンバーに適切なアドバイスができる

図 3 不安カードの例
表 1 不安カードの内容一覧
不安の種別

完遂(内容)の不安完遂(期間)の不安
能力の不安(自身)能力の不安(人数)
能力の不安(全体の能力)
継続の不安
継続の不安

カードの内容本当にボスの復活を阻止できるのだろうかボス復活までに間に合わないかも自分がパーティーにいていいのだろうか
パーティーの人数が不足しているかもパーティーの能力が不足しているかも
このクエストをやめたい
もうパーティーを抜けたい

前後

そ
う
思
わ
な
い

①③
④

前
後

①②
③

前
後

①②
③

そ
う
思
う

②

④

①

④

①②
③④
①②
③

④

①③
④

前
後

や
や
そ
う
思
う

④

②③

前
後

あ
ま
り
そ
う
思
わ
な
い

①②
③

②

④

※①〜④は被験者番号，④はプロジェクト経験者

3. 実験結果

3.2 「Project 勇者」予備実験

3.1 「Project Luna」の一般学生適用実験
公募によって集まった大学生４名で「Project Luna」

公募によって集まった大学生３名で「Project 勇者」を実施した．４名とも宇宙開発の経験はなく，１名はを実施した．この３名のメンバーはいずれも「Project

プロジェクト経験が２，３回あるが，残りの 3 名はプ

Luna」の開発途中でのテストプレイに協力してくれた

ロジェクト活動が未経験であった．ゲームの説明を経メンバーのため，「Project Luna」は体験済みである．

て，自分達でプレイしてもらったが，問題なくプレイ

また，３名ともプロジェクト型学習を経験したことがすることができた．

あるとの回答であった．このメンバーで「Project 勇者」

１回のプレイの前後にセルフサポートやピアサポー

を５回プレイしてもらった．５回のプレイのいずれも

トに関する自己効力感の程度を調査するアンケート調

プレイ時間は 60 分以内で完了し，サポート発言はサ査を行った．結果を表２に示す．プロジェクト経験のポート行動がない特殊なキャラクターを除き，１プレあるメンバーは前後の変化がほとんどなかったのに対イあたり最低でも２回，最高で９回であった．

－12－

プレイ後の感想をヒアリングした結果を表３に示す．

3.3 倫理承認

宇宙開発の経験がない学生にとっては「Project 勇者」の方が馴染みやすく，発言もしやすいとの感想が出た．

本実験は，東海大学「人を対象とする研究」に関する倫理委員会の承認を受けて実施したものである．

また 3 名ともに「Project 勇者」の方が楽しい／面白
いとの感想であった．プロジェクト型学習前にプレイ

4. まとめと今後することの効果に関しても効果があると思うとの感想が得られた．
表３ 実施後のヒアリング結果「Project Luna」より「Project 勇者」の方が楽しい，面
白い「Project Luna」は現実世界と同様に真面目にやらないといけないという気持ちが強くなるのに対して，「Project
勇者」はゲーム感覚で発言できる「Project 勇者」の方が状況設定がわかりやすい「Project Luna」だと「プロジェクトを辞めたい」に対して何と声がけすれば良いかが宇宙開発経験がないのでわからないが，「Project 勇者」だと声がけしやすい「Project 勇者」の方がボス戦に対する緊張感が高く，途不安を可視化してセルフサポート／ピアサポート発言をさせるというロールプレイ教材は，学生に対しても一定の効果が出る可能性を示唆する結果を得た．また，経験したことのない宇宙開発テーマのものよりも，
比較的イメージがしやすいファンタジーテーマのものの方が，発言がしやすいとの感想が得られた．これらのことから，「Project 勇者」をプロジェクト型学習の冒頭にアイスブレイク的に利用することで，プロジェ
クト型学習の円滑化を支援できる可能性が示唆された．
ただし，今回の予備実験は「カードゲームを用いたロールプレイ教材による実験」との説明をした上で公募したため，被験者がカードゲーム好きであったり，ファンタジー世界に馴染みがあったりするというバイア
スが入っている可能性がある．

中の行動を考える頑張りが違う（高くなる）
アニメや漫画のセリフを持ってきて発言するということができるので，発言しやすい
ファンタジー世界だと上下関係がないという印象なので，誰とプレイしても友達感覚で発言ができるように感じる
学生プロジェクトの場合，（「Project Luna」での発言のような）職場的なピアサポートの言葉は効果がないように

今回の結果を受けて，公募による被験者を増やすとともに実験回数を増やして効果を見る試験に移行する予定である．また，正課の授業への導入は，見た目が単なるゲームのように見えることから抵抗を感じる教員がいるかもしれないが，学生プロジェクトへの導入
は比較的抵抗感が少ないと予想される．効果測定試験と並行して，学生プロジェクトでの実証試験も検討したい．

思う
プロジェクト実施後にコミュニケーション能力が上がっ
たと（アンケートで）言っているのは，単にメンバーと仲良くなっただけのように感じる

教材のシステム的にはアプリ化することが可能であることから，効果測定試験，実証試験で成果が見られれば，アプリ化を視野に入れて研究を進める予定である．

（学生プロジェクトで）不安を口に出してくれれば助けたいと思うが，多くの学生が不安を口にしてくれないの謝辞

で助けようがない

宇宙開発人材向けロールプレイ教材「Project Luna」

このゲームで早く仲良くなったらプロジェクトが円滑になるかも※カッコ内は著者追記の開発は，株式会社 Yspace，株式会社ホロスエンター
テインメント，東海大学の３社共同研究で開発しているものです．「Project Luna」を学生に転用した実験，及び「Project 勇者」の開発アドバイスに関して，－13－

Yspace 岩崎祥大氏，ホロスエンターテインメント鮫島伸一氏に感謝申し上げます．

参 考 文 献(1) 渡邉辰郎：“高等専門学校の PBL 教育の現状と問題点”，
日本機械学会 2016 年度年次大会講演論文集，No.16-1，（2016）(2) 山口泰史：“大学教育における PBL の実践と地域課題解決への貢献”，産学連携学，Vol. 16，No. 2，pp.1-10（2020）(3) 二宮省悟，今井基次，濱田輝一，永崎孝之：“PBL の教
育効果 PBL 実施前後の試験結果とアンケート調査によるグルーピングの分析”，理学療法学 Supplement，Vol.
34 Suppl.，No. 2（2007）(4) 吉川幸：“共通教育における地域連携型 PBL 科目の授業
設計に関する考察”，日本教育工学会研究報告集，2022
巻，3 号，pp.136-141（2022）(5) 内山健斗，高笠綾華，水谷 晃三，荒井 正之：“PBL におけるメンバの役割を考慮したグループ自動編成方法の研究”，第 78 回全国大会講演論文集，pp.927-928（2016）(6) 見舘好隆：“課題解決型学習の成果とその要因”，ビジネ
ス実務論集，No.39，pp.33-40（2021）(7) 前田由貴子，金山裕望，佐藤寛：“大学生における自閉ス
ペクトラム症傾向の実態調査”，関西大学心理学研究，
第 8 号，pp.23-29（2017）(8) 玉木欽也，新目真紀，鄭周華：“P2M を適用したプロジ
ェクト型学習とアクティブラーニングを融合したオン
ライン・グループワーク演習方法の実証と今後の研究課
題”，国際 P2M 学会研究発表大会予稿集，春季，pp.96115（2021）(9) 岩崎祥大，白澤秀剛：“宇宙開発プロジェクトにおけるコミュニケーション改善を目的としたエデュテインメ
ント教材開発”，宇宙科学技術連合講演会講演集（2022）(10) 昭和大学発達医療研究所：“発達障害専門プログラムワ
ークブック 1”，昭和大学発達障害医療研究所/昭和大学
附属烏山病院，東京（2015）－14－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

ビデオ教材の活用を目的とした再編集ツールの開発
土永航太郎*1, 佐々木整*1*1 拓殖大学工学部

Development of a Video Re-editing Tool
for On-demand Learning Materials
Kotaro Tsuchinaga*1, Hitoshi Sasaki*1*1 Faculty of Engineering, Takushoku University
今や，オンデマンド講義は，学生に限らず身近なものになっている．私たちはこのオンデマンド講義で使用されている講義動画を活用することは重要なことと考えており，講義動画を再編集するツールの開発に取り組んだ．このツールは，講義動画の内容を変更したり削除することなく，講義動画の再生時間
を学習者の希望に添うよう可能な限り短縮したり，感情認識 AI を活用して講義動画で重要な箇所と思われる部分を抜き出してダイジェスト動画を作成するものである．実際にオンデマンド講義で使用された複数の動画で試したところ，動画再生時間を約 30％短縮することができた．また，教授者が特に重要と考える講義箇所の自動検出の実現に向けた調査を行った．
キーワード: 動画の再編集，オンデマンド教材，学習教材，文字起こし，感情認識ている．

1. はじめに新型コロナウイルス感染症のパンデミックは，私た

2. オンデマンド教材作成・利用の問題点

ちの生活を劇的に変えた．変化した物の 1 つに，各種
オンデマンド講義では，対面での講義時とは異なる教育機関でのオンデマンド講義の増加が挙げられる．
オンデマンド講義は，いつでも，どこでも，何度でも問題点がある．
教授者は，講義動画を録画するが，録画時間が予定受講できるという大きなメリットがある．しかし，ネットワーク環境や動画を再生するための PC などの機器が必要なことから，かつては否定的な意見も多く見られ日本ではあまり普及はしていなかった．現在では，
オンデマンド講義の環境が整備され，広く利用されているため，新型コロナウイルス感染症のパンデミックが終息した後も，オンデマンド講義による指導が引きの時間を超過していないかを見返す必要がある．超過
していた場合には，教授者自らが講義動画の編集を行
い，時間内に収まるようにしなければならない．そのためには，講義動画を見返して削除可能な部分を見つけていくことが必要であるが，一般にはこの作業は決して容易なことではない．そのため，教授者の本来の目的である教育とは別の時間に多く費やすことになる．

続き使用されていくと考えられる．

一方で，学習者は，無音の時間が続いている場合や本研究では，オンデマンド講義で使用されている動画をさらに有効活用することを目的として，動画を再カットおよび再編集（1）するためのツールの開発を行っ「あー」や「えー」，「えっと」等の意味のないつなぎ言葉が多いと動画をスキップさせてしまい重要な部分－15－

マンド講義で実際に使用された 4 つの講義動画を対象を見逃してしまうことがある．

に無音時間の調査を行った．

3. 問題点解決するための二つの案

表 1 は，無音時間の割合を 0.10 秒間隔に分割した

このオンデマンド教材の問題点を解決するために本結果を示している．すべての講義動画で，0.21 秒から研究では，「再生時間の短縮」と「動画のダイジェス

0.30 秒の無音時間が多い結果となった． しかし，教ト版の生成」の２つを目的に動画を再編集するための授者の癖が原因である可能性が考えられるため，テレツールを開発する．

ビのニュース報道でも同様の調査を行った．その結果，0.21 秒から 0.30 秒の間に無音部分が多いことがわか

3.1 無音時間に着目した再編集った．これらの結果から，0.30 秒より長い無音部分を講義の内容を欠落させずに，できるだけ学習者の希

0.30 秒残して，削除することにした．

望する時間に近い動画に再編集するために，無音時間
や「えー」，「あの」などの間投詞を削除する．また，

4.2 無音時間の検出

発話の速度を測定することで，機材の操作をしながらなお，これらの無音時間を検出するために，Amazon

説明をするなどして，比較的ゆっくりと話している部

Transcribe（2）を使用した．音声を自動的にテキストに分があれば，そこの再生速度を部分的に上げることで，変換することで，それを発話した開始時刻と終了時刻

動画の再生時間を短縮している．

を得ることができる．この発話間の時間 (ある発話の終わりと次の発話の開始時間との差) を使用して，無3.2 動画のダイジェスト版の生成

音時間の長さを測定している．

学習の振り返りや動画の中で特に注目すべき部分を抽出することを目的として，動画のダイジェスト版を4.3 削除結果

自動的に作成する仕組みを開発している．授業ごとの講義動画の一部を削除するシステムを Amazon Web

動画の復習ではなく，中間試験や期末試験などに向け

Services を利用して構築した．動画が縮小した割合て，これまでの学習内容の復習を目的としたものであと再構成の処理に必要な時間を表 2 に示す．概ね元のる．

動画時間の 10％の処理時間で，約 30％動画時間を削減をすることができた．この処理時間は，本システム

4. 動画再生時間の短縮に向けた取り組みが想定する利用場面にとって十分実用的な値であると実際に動画時間を短縮するためには，発話する時にはどのような無音時間があるのかを調べることが必要であるため調査した．その調査結果を考慮し実際に無音を削除した結果を述べる．

一方，時間短縮された講義動画が実際に学習に使えるかどうかを判断する必要がある．学習者が加工後の講義動画を見て違和感を覚え，学習者の負担となってはいけない．そこで，削除する無音時間の下限が異なる 2 種類の動画を用いて，15 名の被験者を対象に違4.1 無音時間の調査と検出
講義中の無音時間すべてが無駄ではあるとは言い切
れず，聞き取りやすさなどのために，必要な無音がある．そのため，どのくらいの無音を削除対象にするか検討が必要であると考えた．そこで，2021 年のオンデ

表1〜 0.19s

いえる．

和感，不快感を感じるかの調査を行った．その結果，14 名から 0.20 秒以上の無音を削除した動画に，言葉がつながって聞こえ不快に感じるという反応が確認できた．

4 つの講義動画の無音時間の割合

0.20s 〜 0.29s

0.30s 〜 0.39s－16－

0.40s 〜 0.49s

0.50s 〜 0.59s

0.60s 〜

動画 1

5％

26％

14％

16％

13％

24％

動画 2

5％

28％

16％

20％

17％

14％

動画 3

8％

32％

15％

14％

10％

21％

動画 4

7％

27％

19％

12％

10％

25％

表2
元動画時間

ットして動画を短縮した場合として考えた．また，4.1

処理結果
編集後の
割合
動画時間

編集

章の「無音時間の調査」を行った調査より，聞き手が処理時間聞く際に，0.61 秒以上の無音カットが，違和感なく聞

動画 1

55 分 17 秒

38 分 42 秒

70％

7分

くことができる基準であると考え，1.0 秒以上の無音

動画 2

28 分 29 秒

21 分 55 秒

77％

3分

カットをすればより違和感が残らないと考え，違和感

動画 3

41 分 01 秒

32 分 48 秒

80％

5分が多い 0.21 秒以上の無音をカットした動画との比較

動画 4

50 分 42 秒

42 分 04 秒

83％

5分に適していると考えたためである．「0.21 秒以上の無音時間をカットした動画」は編集後，元動画から 63％の動画時間に短縮されている．同様に，「1.0 秒以上の4.4 部分的な再生速度の変更の検討

無音時間をカットした動画」は編集後，元動画から無音時間の削除で，一定の時間削減効果は見られた

73％の動画時間に短縮されている．

が，それだけでは不十分な場合には，他に比べて発話速度が遅い部分の再生速度を上げ，全体の発話速度を5.2 自動カットによる違和感の調査結果と考察一定にすることを検討している．アップロードされた調査で得られた悪い点として，大きく 2 つの意見が動画の音声は，無音時間検出の段階で Amazon Transc得られた．まず，6 名から編集後の動画は映像がカク

ribe によって文字に書き起こされているので，一定

カクして見えることが挙げられた．この点に関しては，

時間内にどの程度発話がなされているのかは容易に検講義動画では，パワーポイントなどを扱うことが多い出できる．これを他の部分の発話と比べ発話速度を求ため，マウスカーソルが飛ぶ程度に抑えられるが，ニめる.

ュース番組のような映像が多い動画ではカクカクした動画になり違和感が残る結果となった．そして 2 つ目

5. 自動カットによる違和感の調査の悪い点として，14 名から「0.21 秒以上の無音時間を本研究では，動画の編集を自動で機械的に行っているため動画と動画の結合部に違和感がないかの調査を行った．この調査は，計 15 名を対象に，「編集前の元

カットした動画」では，言葉と言葉が繋がって聞こえることが多く，違和感を覚える箇所が多いという意見が挙げられた．
調査で得られた良い点として，元動画と比べスムーの動画」と，「0.21 秒以上の無音時間をカットした動画」，「1.0 秒以上の無音時間をカットした動画」の 3 つを試聴していただき，元動画と比べ，良かった点と悪ズに見ることができ，振り返る際や移動中での試聴に効果的であることが挙げられた．これは，オンデマン
ド講義の，場所や時間を問わず受講ができる特性を活かった点，意見や感想などを調査した．

かすことに繋がった．そして，「1.0 秒以上の無音時間をカットした動画」は言葉と言葉の繋ぎ部分の違和感

5.1 自動カットによる違和感の調査内容
まず，「0.21 秒以上の無音時間カット」と「1.0 秒以
上の無音時間カット」の動画にした理由として，0.21

も少なく，尚且つ元動画よりもスムーズに聞くことができるといった意見もあった．
得られた意見からの考察として，やはり聞き手が違

秒は聞き手の違和感を考慮せずに，とにかく無音をカ

和感なく聞くためには，必要な無音時間は存在すると－17－

確認ができた．そして，必要な間が十分確保されてい今後は，「怒り」の感情が 1 回の講義でどのようにれば，本研究の機械的な自動カットも問題なく違和感変化するかを分析し，変化が開始し終了するセクショを抱かず編集ができることがわかった．

ンに重要な部分が含まれているかどうかを調査する必6. ダイジェスト動画の生成

要がある．また，教授者の表情の変化も，講義の重要

学習者は試験前など振り返る際に，105 分の講義動な部分を検出する手がかりになると考えている．その画，13 回分全てを見返すことは苦労し，重要部分だけために，Azure Face API（4）などの表情の感情認識 AI

を見たい場合もどこが重要な部分なのかがわからない

でどのような結果が得られるかを検討する予定である．

現状がある．そこで，授業の重要部分を抽出し，一つの動画にまとめることで学習の手助けになると考え開発を行った．

7. おわりに
本稿では，オンデマンド教材の動画再編集の取り組

6.1 動画の重要部分の検出方法の検討

みについて報告した．無音時間など講義内容に影響の教授者の声量が上がった箇所や発話速度が上がった箇

ない部分を削除したり，動画の一部のみ再生速度を上所，映像がある場合には身振り手振りが大きい箇所なげたりすることで，動画再生時間の短縮を行った．こど様々な変化をもとに重要部分として判断する方法がの機能の実現目指し，違和感を感じることは少ない無考えられるが，数値化が難しい感情の変化に注目した．

音時間の調査を行った．

感情認識技術によって得られた感情の動きに注目をし，さらに，教授者の感情を判定して講義の重要な部分

その感情の振れ幅がどれほど見られるのか，またそのを抜粋する試みについて報告した．講義動画の重要な感情の振れ幅が大きい部分が教授者の強調したい授業

部分を抜粋するための基本的な調査のみが完了していの重要部分と判断することを試みた．

る段階なので，今後は調査結果を踏まえ，ツールとしての完成を目指す．

6.2 感情変化の調査
本研究で用いた感情認識 AI（3）は，「喜び」「好き」

参 考 文 献「悲しみ」「恐怖」「怒り」の 5 つの感情と，肯定・否定の判断が可能である．図 1 は，実際行った判定結(1) 今村 優太 , AWS を駆使して動画に YouTuber 感をち果の一部である．判定の結果，5 つの感情のうち，「怒ょい足しするソリューションを作ってみる，https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202008/transcribe

り」がより顕著な反応であることがわかった．ただし，-youtuber/?awsf.filter-name=*all ，（参照日 2021-9

システムの制約上，講義動画を短い時間に分割して判-20）断する必要があるため，一つの説明を文脈に関係なく，
時間で分割して処理している．

(2) Amazon Web Service, AWS Transcribe，https://aws.a
mazon.com/jp/transcribe/ ，（参照日 2021-9-26）(3) 株式会社ユーザーローカル, User Local 音声感情認識
AI，https://www.userlocal.jp ，（参照日 2022-5-20）(4) Microsoft, Computer Vision 画像やビデオのコンテンツを分析する AI サービス，https://azure.microsoft.
com/ja-jp/products/cognitive-services/computer-vi
sion/#overview，（参照日 2022-11-13）

図 1：感情認識の例－18－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

発言の仕分けに着目したファシリテーションの学習手法の改良と結果の考察
新目紗也*1, 仲林清*1*1 千葉工業大学大学院情報科学研究科

Improvement of Facilitation learning methodon the Sorting of Remarks and discussion of results
Saya ARAME*1, Kiyoshi NAKABAYASHI*1*1 Graduate School of Information and Computer Science, Chiba Institute of Technology
ファシリテーション未経験者に，チームの問題解決能力の向上を目的としたファシリテーションの学習手法を開発し実行した．学習は 2 回に分け，1 回目に態度に重点を置いた学習と特定の解決策がある課題を議論させ，2 回目に知的技能に重点を置いた学習を行い特定の解決策が無い課題を議論させた．この結果，3 グループで共通して論点提示ができるようになったが議論の方向性に違いが出た．この要因を学習者の特徴などから考察する．
キーワード: 問題解決，ファシリテーション
会議の目的とのギャップを問題として把握，議論すべ

1. 背景と目的

き論点を設定して会議を設定し議論の骨格を作る．一1.1 背景方で「さばき」は，議論を行う際にファシリテーター

問題解決は，解決したい事象を現状として捉え目標として設定したあるべき姿を実現するための過程である．この過程であるべき姿と現状のギャップを問題として捉え，解決すべき問題を課題として設定，解決策の立案実行という工程を繰り返すことが必要である．
問題解決では，チームで目標を共有し成果を出すことが期待される．しかし複数人での合意形成は総論賛成・の，メンバーから「引き出し，考えさせ，自ら動くことを助ける」コミュニケーションを支援する技術である．会議で課題の設定と解決策立案を繰り返す中で，議論の前提や目的，論点を提示し，議論を方向付ける，メンバーの意見を引き出すような刺激を与え，引き出した意見を理解し他のメンバーに共有する．最終的に議論をまとめ，実行するために具体的な結論を出す．

各論反対などの問題が生じ難しい．そこでチームでの仕事の生産性を向上させる方法としてファシリテーシ
ョンが提案されている．コミュニケーションはチーム活動の中で最も基本的で重要な働きであり，ファシリテーションは従来の「伝え，説得し，動かす」ことを主眼とした方法ではなく，「引出し，決めさせ，自ら動くことを助ける」コミュニケーションである[1]．
図 1 に問題解決の過程とファシリテーション技術の対応を示す．問題解決の過程の中で，ファシリテーシ
ョンの技術はファシリテーターが議論の前に行う「仕込み」と議論中に行う「さばき」に分けられる[1]．
「仕込み」の過程では，最終目的を目指す上で，その会議で到達すべき目標を会議の目的として設定し，現状と
－19－

図1

問題解決の過程とファシリテーション技術の対応

表2

1.2 問題設定の理由と必要性
現在ファシリテーションに関する書籍やインターネ
コ
ミ
ュ
ニ
ケ
ー
シ
ョ
ン
ス
キ
ル

ット上のサイトではファシリテーションについての解説などが多く存在する．しかし，ファシリテーション
未経験者が手法を理解しただけやファシリテーターの目的を知っただけでは，実際の議論の場でチームの生産性を向上させるファシリテーションは実行できない．
一方で，ファシリテーションの応用分野は大きく「組織系」「社会系」「人間系」の 3 つの分野とそれらが重

問
題
解
決
ス
キ
ル

複する分野である「複合系」に分けられる[2]．
「組織系」
ファシリテーションでは，チーム活動の中での問題解
決や組織活性化などに用いられる．ビジネス活動になじみが深く，合理的な成果とスピードが求められる．

ファシリテーターのスキル① 議論中に参加者から意見を引き出すような働きかけをする．また，特定の参加者のみで議論が進まないようにする．
② 参加者の発言を聞き，理解できるように意見，根拠，事実に分類する．
③ 議論課題の前提情報，参加者の意見など議論に関連する情報を共有する．
④ 議論の論点や方向性，対立が起こっている
場合はその要因などを把握し、参加者に共有する．
⑤ 議論の論点を把握し，議論が論点からずれた場合は修正するかしないかを判断する．
⑥ その会議の目的を設定し，議論の状況から問題設定と論点設定を繰り返す．
⑦ 解決したい事象を現状として把握する．
⑧ 議論中，結論をまとめるときに内容に矛
盾，抜け漏れ，論理の飛躍がないかを確認する．

「社会系」ファシリテーションでは，まちづくり，コ
ミュニティなど社会的な合意形成が必要となる場面で

3. ファシリテーターの学習用いられる．共通の目標や課題を発見し，納得感を高めることが求められる．
「人間系」ファシリテーション

3.1 ファシリテーターの学習手法
問題解決型ファシリテーションに必要なスキルを問では，人間教育，社会教育，学校教育などの分野で用いられる．ファシリテーターが内面的なプロセスに関わり様々な学習を手伝うことが求められる．「複合系」
ファシリテーションはこれらのファシリテーションが重複する分野で，イノベーションなどを目的として行われる．それぞれの分野の中でも対象となる分野が別れ，特定の分野のファシリテーションスキルを明確に定義し能力の育成を図る研究事例は少ない．そのため
本研究では，組織系ファシリテーションに注目し，組織経験のない大学生が問題解決型ファシリテーション

題解決過程とファシリテーションスキルに分けて定義
し，対象者を大学生 3・4 年生のファシリテーション未経験者とした問題解決型ファシリテーションの「さばき」の技術に着目した学習手法を開発した．ID 理論に則って，学習目標を「態度」から「知的技能」の順で設定し学習を 2 回に分けて実行した． 1 回目の態度の学習はファシリテーターに必要な態度を理解させ，その後ファシリテーター役で実際の議論を行わせる．技能の学習は，議論中にファシリテーションの具体的な技術を例示し，その後ファシリテーター役で実際の議を学ぶための学習手法を提案・評価する．

論を行わせる．学習の中で行う議論は，目的が明確で専門知識を必要としないタイプの問題を実験課題とし

2. ファシリテータースキルの定義て与える．学習の効果は，ファシリテーターと議論参
本研究では，問題解決型ファシリテーションの「さばき」の技術に焦点を当てて学習手法を開発する．そのため，ファシリテータースキルをコミュニケーショ
ンスキルと問題解決スキルに分けて定義する．ファシ加メンバーへのアンケートとインタビュー結果とファシリテーターの変化による議論への影響から調査する．
また，学習の効果による影響は，実験で行った議論の流れを構造化して分析し調査する．

リテーターのコミュニケーションスキルと問題解決ス
キルを表 2 に示す[1][5]．

3.2 ファシリテーターの学習内容
本研究では，「さばき」の技術に焦点を当てる．そのため議論課題を表 1 に示したうちの専門的な知識を必要とせず，目的が明確なタイプとした．
ファシリテーターの学習内容の設計には，ガニエの－20－学習成果の 5 分類を用いた．学習成果の 5 分類は学習を難易度で分けるのではなく，学習成果の質的な差でまとめるという特徴がある．ファシリテーターの学習
は，学習成果の 5 分類のうち知的技能と態度の習得を目標とした．それぞれの具体的な内容と表 2 で定義した問題解決型ファシリテーターのスキルで定義した知的技能との対応を表 3 に示す．学習は， 1 回目の学習
では態度に重点を置き，2 回目の学習では知的技能に重点を置いて行った．

表 3 習得内容
番号は表 2 のスキルを表す

態
度

知
的
技
能

図3

メンバーが腹落ちすることの意義と目的の理解③
メンバーから意見を引き出そうとする ①
メンバーに自分で考えさせようとする ②
メンバーに自分で決めさせようとする ③
議論の前提，目的，論点の提示をする意義と目的の理解 ③，④，⑥，⑦
メンバーの発言を引き出す・理解を深める方法①，②
メンバーの発言を共有する意義と目的の理解②，③，④
議論を方向付ける方法 ⑤
議論の収束に必要な意見の取捨選択の意義と目的の理解 ④，⑦，⑧

実験の流れ

4.2 実験課題の改善点
すでに発表した実験[6]から，実験課題の改善点を表4 に示す．実験課題として扱う問題解決のタイプは変えず，具体的な課題の内容を改善した．被験者の立場の設定では，被験者自身が行く旅行のプランを自分達で計画するという設定としていたが，自分の要望だと他の制約や要望を満たす計画を立てるために自分の要
望の優先度を下げる可能性があるため，被験者の立場を計画した旅行を提供する立場とした．また，被験者に与える要望はお客から与えられた要望とし，優先度4. 実験も明示した．
実験は全工程をオンラインで行う．本実験の参加者
は，大学 4 年生が 13 人，大学 3 年生が 2 人の計 15 人
で，5 人 1 グループに分けて各グループの 1 人をファ
シリテーターとする．実験は全てグループごとに分かれて行う．

制約については，1 回目の議論では全ての条件を満たす解決策があるのに対し，2 回目の議論では全ての条件を満たす解決策はないように設定して難易度を上げた．また，前回は 1 回目の議論で要望のみ，2 回目の議論で制約に予算を追加して議論の難易度を調整していたが，2 回ともお客の要望の中に予算の要望も含

4.1 実験概要
実験の流れを図 3 に示す．まず議論の経験や傾向をめて提示するように変更した．

把握するために被験者全員に事前アンケートを行い，ファシリテーターを 3 人選定する．ファシリテーター

表4が態度に重点を置いた 1 回目の学習を行い，グループ

変更箇所
被験者の
立場の設定
要望と制約
を満たす
解決策

全員で 1 回目の議論を行う．次にファシリテーターが知的技能に重点を置いた 2 回目の学習を行い，グルー
プ全員で 2 回目の議論を行う．議論後は毎回グループ
全員にアンケートに回答させる．

与える制約
の設定
－21－

実験課題の変更箇所とポイント変更したポイント(前回→今回)
被験者が旅行に行く
被験者が旅行プランを提供する
2 回とも要望と制約を全て満たす
解決策がある
1 回目は解決策がある，
2 回目は解決策がない
1 回目に要望，
2 回目に要望と予算
2 回とも要望と予算

表6

4.3 実際の実験課題
本実験の課題は，1 回目 2 回目とも「提供する日帰
ご飯
優先度
遊び

り旅行の計画を立てる」で，お客は 4 人，移動手段は自動車という設定である．実験で利用する前提資料の2 回目の課題のお客の要望

客1
海鮮
高い
釣り

一部を図 4 に示す．提示する前提情報には，候補地や優先度
帰宅

所要時間，レンタカー代，日の入りなどの制約がある．
候補地は山 2 ヶ所，海岸 2 ヶ所で，全ての候補地でで優先度きるレジャーが異なる．これらの前提情報とメンバーに事前に与えられたお局の要望の情報からグループで議論させ，お客の要望を叶える旅行の計画を立案させる．
表 5，6 に 1 回目と 2 回目のお客の要望を示す．1 回
目の課題は，お客の要望を全て盛り込める解決策を立案できるように設計した．2 回目の課題は，お客の要
望どうしが対立し予算や時間の制約から全ての要望を盛り込むことはできないように設計した．また，2 回
目の課題は，お客全員の要望として「知り合ったばかりで親睦を深めたい」を追加した．

高い
20 時は
疲れる
高い

客2
BBQ
高い
暗い時間
に花火
中
遅くても
いい
中

客3
カレー
中
花火を
する見る
中

客4
お肉
中
サイク
リング
高い
21 時
中

4.4 ファシリテーターの学習と議論
ファシリテーターの学習は全て TV 会議で行い，講義は被験者と 1 対 1 で行う．
学習成果の態度に重点を置いた 1 回目の学習では，受講者にファシリテーターのあるべき姿のイメージを掴ませるために，従来型リーダーとファシリテーター型リーダーの振る舞いの特徴を比較させた．従来型リーダーを想像しやすいカリスマ型リーダーとし，ファシリテーター型リーダーと共に受講者も知っている有
名な漫画のキャラクターとセリフで例示した．また，それらのキャラクターのセリフを引用して，ファシリテーションのメンバーと「引出し，決めさせ，自ら動くことを助ける」コミュニケーション方法と従来型リーダーの「伝え，説得し，動かす」コミュニケーショ
ン方法を比較させ，ファシリテーションのコミュニケーション方法を特徴づけた．次に，受講者にファシリテーションを学ぶ意欲を持たせるためにファシリテー
ションを行う意義や目的，ファシリテーターが求められる状況やその背景について，具体例を用いて説明した．図 5 に講義で利用したスライドを一部を抜粋して示す．
ファシリテーターの学習後グループ全員で実際に議論を行う．事前準備として，議論の前にファシリテー
ターには議論の前提となる資料のみ，他のメンバーに

図4
表5

議論の前提資料は個別でお客からの要望の情報と議論の前提となる資1 回目の課題のお客の要望料を配布する．グループ全員は議論開始までお互いに

ご飯
優先度
遊び

客1
BBQ
高い
山で運動

優先度
帰宅
優先度

高い
20 時
高い

客2

暗い時間
に花火
中

客3

海に行く
中
20 時
中

客4
BBQ
中
花火を
する
高い

持っている情報を共有しない．
学習成果の知的技能に重点を置いた 2 回目の学習では，1 回目の議論を振り返り学習内容と結びつけながら講義を行う．まず受講者に問題解決の過程とファシ
リテーションの技術の対応を説明し，ファシリテーシ
ョンの技術どうしの繋がりを理解させる．次に各技術－22－

を使う場面，目的，方法について「地図アプリ会社の

5. 結果

新製品開発についての会議」という例を用意し，ストーリー仕立てで議論を再現する形で説明する．議論の中で，ファシリテーションの技術が使われている場面を再現し，都度，利用されている技術の解説を挟んで対話しながら講義する．図 6 に学習に用いたスライドを一部抜粋して示す．

本研究では，議論の流れを構造化して分析し学習の効果が議論に与える影響を調査する．また，グループごとの結論を比較し，グループごとの違いの要因をファシリテーターの特徴などの観点から分析する．
5.1 議論の流れの構造の変化

ファシリテーターの学習後，1 回目と同様に事前準備を行い 2 回目の議論を行う．

グループごと 1 回目の議論中の論点の推移を表 5 に示す．グループ 3 のみ初めに議論の目的と前提を共有
し，メンバーに与えられたお客の要望の情報を共有した．グループ 1，2 は共通して議論の始めにメンバーに与えられたお客の要望の情報を共有した．次の段階では，グループ 1 は，旅行で行く場所を大きな枠として「山から海」というルートを設定してから場所を決める議論，グループ 2，3 は共有されたお客の要望から候
補地の中から特定の場所を決める議論を行った．その後，グループ 1 はそれぞれの場所で何をするかを要望，料金などから決定し，計画全体の時間を計算した．グ
ループ 2 は決定した場所をどのようなルートで回るかとその場所で何をするかを料金などから決定し，計画全体の時間を計算した．グループ 3 は決定した場所で何をするかと計画全体の時間を計算し，料金の確認を行った．議論の最最後は 3 グループとも結論として出した旅行計画を時間，予算，要望の情報と合わせて抜

図5

1 回目の学習用スライド(一部抜粋)

け漏れや矛盾がないかを確認した．
グループごと 2 回目の議論中の論点の推移を表 6 に示す．3 グループとも共通して，議論の目的と前提を共有した．また，議論の進め方についてグループ 1 は，ファシリテーターが議論の流れとして「大まかに行く場所」を決定し，「その場所で行うアクティビティ」を決定しようと考えていることを共有した．グループ 2，
3 ではファシリテーターが，お客の要望の情報を整理する流れを作るために「共通点はどこか？」や「優先度の高いものから見ていこう」といった発言で論点を共有した．次の段階では，グループ 1 は，メンバーの提案から 1 回目の議論と同様に旅行で行く場所を大きな枠として「山から海」というルートを設定してから場所を決め，それぞれの場所で行うアクティビティを決定し，旅行計画全体の時間を計算した．グループ 2，
3 は大枠のルートは先に決めず，分類した要望の情報

図6

2 回目の学習用スライド(一部抜粋)－23－

から候補地を探して料金，時間の制約を加味した仮定

表7のスケジュールを立てて検証し，より多くの要望を満グループ 18 時:駅出発
11 時:山到着
アスレチックBBQ
18 時:海岸到着
花火
20 時:駅到着

たせるルートを立案して最終的な旅行計画を立てた．
最後は 3 グループとも結論として出した旅行計画を時間，予算，要望の情報と合わせて抜け漏れや矛盾がな
いかを確認した．
表5
グループ 1
要望共有
ルートの大枠
候補地から
場所を決定
料金＋詳細
時間
内容確認
表6
グループ 1
目的，前提，
方向性共有
要望共有
ルートの大枠
候補地から
場所を決定
時間
内容確認

1 回目の議論の流れ
グループ 2
要望共有
場所
ルート＋詳細＋料金
時間
内容確認

グループ 3
目的，前提共有
要望共有
場所

表8

2 回目の議論の流れ
グループ 3
目的，前提共有

要望共有
要望が叶う
場所を探す
仮予定を検証

要望共有
要望が叶う
場所を探す
仮予定を検証

料金
内容確認

料金
内容確認

グループ 28 時:駅出発
10 時:山到着
BBQ
アスレチック
17 時:海岸到着
花火
19 時:到着

グループ 38 時:駅出発
10 時:山到着
アスレチックBBQ
15 時:海岸到着
ヨット
花火
19 時:駅到着

グループごとの 2 回目の議論結果

グループ 1
11 時:駅出発
14 時:山到着
BBQ
18 時:海岸到着
花火
打ち上げ花火
21 時:駅到着

詳細＋時間
料金の確認
内容確認

グループ 2
目的，前提共有

グループごとの 1 回目議論の結論

グループ 29 時:駅出発
12 時:海岸到着
解体ショー
釣り
15 時:山到着
サイクリング
18 時:海岸到着
花火
20 時:駅到着

グループ 3
7 時 50 分:
駅出発
10 時:山到着
サイクリング
12 時:海岸到着
釣り
14 時:山到着
BBQ
17 時:海岸到着
花火
19 時:駅到着

5.3 ファシリテーターの特徴
本実験にファシリテーターとして参加した 3 人にコミュニケーションタイプ診断を行った結果について述べる．グループ 1 のファシリテーター(以下，ファシリ
テーター1)はサポータータイプで，このタイプは対立

5.2 グループごとの結論の違いを避けて調和を大事にするという特徴がある．グルー

1 回目の議論課題でメンバーに与えるお客の要望情

プ 2 のファシリテーター(ファシリテーター2)とグル報を表 7 に示す．この情報と図 4 に示した前提情報なープ 3 のファシリテーター(ファシリテーター3)はど

どを基に旅行の計画を議論させる．グループごとの 1

ちらもアナライザータイプで，このタイプは情報収集

回目の議論結果を表 8 に示す．3 グループとも共通しや分析に強みがあるという特徴がある．

て，お客の要望を全て叶えられる想定していた計画を立案した．

議論やグループワークに関する既有知識・経験に関するアンケート結果について述べる．ファシリテータ

2 回目の議論課題でメンバーに与えるお客の要望情

ー3 人とも議論に参加した経験があった．ファシリテ

報を表 9，グループごとの 2 回目の議論結果を表 10 にーター1 は，就活セミナーで「積極的に発言する」や示す．2 回目は 3 グループとも異なる結論を出した．

「発言が難しい状況では相手の意見に同意した上で自グループ 1 はお客の要望は優先度が高い要望を 1 つと分の主張を加える」ということを学んでいたと回答し優先度が中くらいで 2 人が希望している要望を取り入た．ファシリテーター2 は，問題解決思考を学ぶセミ

れた計画を立案した．一方，グループ 2 は優先度の高ナーに参加した経験から「現状とあるべき姿」を把握

い要望を 3 つと優先度が中くらいで 2 人が希望していするといった既有知識が活かされたと回答した．ファる要望を取り入れた計画，グループ 3 は優先度の高い

シリテーター3 は，問題解決思考を学ぶセミナーで得要望を 4 つと優先度が中くらいで 2 人が希望している

た問題解決のステップの知識を活用できたと回答した．

要望を取り入れた計画を立案した．

また，ファシリテーター3 は，企業のインターンシッ－24－

プに参加しチームで問題解決を行い成果物を作る経験

6.2 ファシリテーターの意識変化の共通点・相違点
態度に重点を置いた学習後の 1 回目の議論後のファがあった．

シリテーターへの意識変化のアンケートで，ファシリ

6. 考察

テーター1，2 は「メンバーから意見を引き出すことは

6.1 議論の構造の共通点・相違点できた」や「話しやすい雰囲気は作れた」と回答した．

1 回目の議論の流れの構造は，グループ 1，2 が共通感じた課題として，ファシリテーター1 は「メンバーして最初にお客の要望の情報をメンバーから引き出しに意見出しから議論の進め方までを任せてしまった部

共有する．グループ 3 のみ最初に議論の目的前提を共分があると思う」と回答し，ファシリテーター2 は「最有してから，要望の情報をメンバーから引き出す．そ

初の議論の流れを作っていくことが難しかった」，「メの後，グループ 1 のみが旅行の移動ルートの大枠を決

ンバーの共通認識を確立させることとメンバーの意見定してから候補地のどこに行くかを絞り込む．グルーを積極的に引き出すこと」であると回答した．一方で，

プ 2，3 は共通してお客の要望の情報を共有しその要以前にグループでの問題解決の経験があるファシリテ

望が叶えられる場所を候補地から探す議論を行う．旅ーター3 は「意見の整理とメンバーへの共有をより意

行の目的地が決定した後，グループ 1，3 はその場所で識」し，「メンバーから意見を引き出すこと，情報を整のアクティビティと時間，料金についての議論を論点理して共有すること」ができたと回答した．感じた課

設定を行いながら行った．一方で，グループ 2 は，論題として「情報を共有した上で議論の穴や矛盾を無く点設定が曖昧なまま旅行全体のルートや各場所で行うすこと」が難しかった，「複数の意見が出た時に議論がアクティビティとその料金，全体の時間についての議逸れてしまうこと」である回答した．
知的技能に重点を置いた学習後の 2 回目の議論後の論が行われた．議論の結論は，3 グループとも想定さ

ファシリテーターへの意識変化のアンケートで，ファれた解を導いた．
2 回目の議論の流れの構造は，3 グループ共通してシリテーター1，2 は共通して知的技能で学習した内容

議論の最初に目的・前提の共有を行うという変化があである「前提・目的の提示」「論点の提示」，またファった．議論の方向付けとして，グループ 1 は「大まかシリテーター1 のみ「議論の方向付け」を意識しように行く場所」を決定し，「その場所で行うアクティビテとしたと回答した．その結果ファシリテーター1 は，ィ」を決定しようと考えていることを共有するという共通認識を持って議論を進める事はできたがまだ「議変化があった．グループ 2，3 は共有された要望の情報

論の方向付け」はできていないと回答した．ファシリを「優先度の高いものから見ていこう」や「共通事項

テーター2 は「目的，前提を確認できた」ことで共通は何か」といった明確に論点設定して情報整理を行う

認識を確立することができたと回答した．ファシリテという変化があった．その後，グループ 1 は 1 回目のーター3 は，2 回目の議論では知的技能の学習した「議議論と同様に旅行の移動ルートの大枠を決定してから論の方向付け」を意識し，結果として「一度議論が逸候補地のどこに行くかを絞り込み，その場所でのアクれてしまうことがあったが，議論の方向付けをしたこ

ティビティと時間，料金についての議論を論点設定をとで主題に立ち返ることができた．」と回答した．
これらのことから，グループでの問題解決未経験で行いながら行った．グループ 2，3 は共通してお客の要
望が叶う候補地を含むスケジュールを仮定し，制約やあったファシリテーター1，2 は態度に重点を置いた学

他のお客の要望などとの対立が起きた部分に対して解

習で，ファシリテータースキルの定義①，②に対応す決策を立案するという形で最終的な旅行の計画を立案

る「メンバーから意見を引き出す」スキルは獲得するした．結論は，グループ 1，2 は制約との矛盾や抜け漏ことはできた．1 回目の議論の経験から，ファシリテ

れのない計画を立案することができたが，グループ 3

ーター1 は議論の方向付け，ファシリテーター2 は共はお客の要望を最も反映しているが予算の制約を超過

通認識の確立が課題と感じ，知的技能の学習から「議する結論を出した．

論の前提，目的，論点の提示」とファシリテーター1 のみ「議論の方向付け」を意識して議論を行った．その－25－

ため，ファシリテーター1，2 は，③，④，⑥，⑦に対応する，「議論の前提，目的，論点の提示」を獲得でき

参 考 文 献(1) グロービス(著)，吉田素文(執筆)：ファシリテーションのた．しかし，ファシリテーター1 は，スキルの定義⑤

教科書‐組織を活性化させるコミュニケーションとリに対応する「議論の方向付け」はまだ課題であると感じていた．議論のグループでの問題解決経験があるフーダーシップ‐，東洋経済新報社 （2014）(2) 日本ファシリテーション協会，

ァシリテーター3 は，以前の経験からファシリテータ

https://www.faj.or.jp/facilitation/

ースキルの定義の③，④，⑤，⑥に対応する，「議論の(3) 武田正則: “学生ファシリテータ育成のための研修シス

前提，目的，論点の提示」は獲得済みで，1 回目の議論

テム開発とスキル評価に関する実践研究 ～ 階層分析の経験から「議論の方向付け」が課題であると感じて法（AHP）からのアプローチ ～”,日本教育情報学会,教いた．知的技能の学習で「議論の方向付け」として，

育情報研究,第 33 巻第 2 号 p3-16,(2017)「大論点の結論を出すために、参加者が納得できる「小(4) 毛利幸雄，細合晋太郎，鵜林尚靖，福田晃：” enPiT に論点」が十分に出て議論されているかを考える」，「発おけるファシリテーションスキル授業の実践と評価について”，日本ソフトウェア科学会第 32 回大会講演論文

言者の意見の論点を明確にする」，「今、その論点につ集，(2015)

いて議論すべきか？を考える」といった技術を学習し実行することで，スキルの定義⑤に対応する「議論の(5) ロジャー・シュワーツ(著)，寺村真美，松浦良高(訳):”ファシリテーター完全教本-最強のプロが教える理論・技方向付け」を獲得し，議論の論点がぶれることを減らすことができたと言える．

術・実践のすべて-”，日本経済新聞社(2005)(6) 新目紗也，仲林清：議論における発言の仕分けに着目したファシリテーションの学習手法，教育システム情報学

6.3 ファシリテーターの特徴と実験結果
ファシリテーターのコミュニケーションタイプから実験結果を考察する．サポータータイプであったファ
シリテーター1 のグループ 1 では，2 回の議論とも議論で旅行の移動ルートの大枠を決めてから場所を決めることを提案したのは 2 回とも議論参加メンバーで，その意見をファシリテーター1 が他のメンバーに共有し合意した上で議論を進めた．アナライザータイプのファシリテーター2，3 は共通してまずお客の要望を整理してから場所を決定するという流れをファシリテー
ター自身で作った．議論結果は，1 回目の解決策のある議論では 3 グループとも同じ想定された解を導いた．
一方で，2 回目の結論はグループ 1 は満たしたお客の要望は 4 つ，グループ 2 は 5 つ，グループ 3 は 5 つで予算超過となった．
これらのことから，コミュニケーションタイプがサポータータイプのファシリテーターはメンバーからの提案を共有し合意を取って議論を進める特徴があり，アナライザータイプのファシリテーターは与えられた情報をメンバーと共に詳細に分析・整理し共有して議論を進める特徴があると言える．

－26－

会研究報告 Vol.36, No.1 (2021-5) pp.23-30

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

反転授業におけるワークシートを利用した
事前学習と授業活動の関係分析
川上達也*1, 角康之*2 , 山口琢*1, 大場みち子*2*1 公立はこだて未来大学大学院, *2 公立はこだて未来大学

Analysis of Relationship Between Preparation and Classroom
Activities of Flipped Classroom Using Worksheets
Tatsuya Kawakami*1, Yasuyuki Sumi*2 , Taku Yamaguchi1, Michiko Oba*2*1 Graduate School of Future University Hakodate*2 Future University Hakodate

反転授業という授業形態が注目を集めており，様々な実践報告がされている．反転授業は，事前学習と授業を連関させた授業設計をする必要性が指摘されている．しかし，学習者の事前学習の準備が，授業中のグループワー
クや提出される成果物にどのように影響を与えているかを調査した研究はまだ少ない．オンラインで実施される反転授業において，事前学習の準備状況がグループワークや成果物に与える効果を授業内で取得できる学習ログの面から明らかにすることで，事前学習の段階で支援が必要な学習者の発見や授業改善につなげたいという要求がある．本研究は，オンラインで実施される反転授業における要支援者の早期発見を目的する．反転授業の事前学習や授業内のグループワークにワークシートを導入し，学習ログを記録する．取得した学習ログを分析することで，学習者の事前学習の準備状況と授業内グループワークの関係性について考察する．

キーワード: 反転授業，グループワーク，事前学習，学習ログ
1. はじめに連関させた授業設計をする必要性も指摘されているこ

教育現場において，様々な授業形式が実践されている．その中でも，多くの教育現場で反転授業という授業形態が注目を集めており，様々な実践報告がされている[1][2]．反転授業は，授業と宿題の役割を「反転」させ，授業時間に先立ってデジタル教材等により知識習得（以下，事前学習）を済ませ，授業では，知識の確認やグループワークをする授業形態のことを指す[3]．反転授業の学習効果として，従来の受動的な学習とは異なり学習者が能動的に学習に取り組むことができ，受動的な授業よりも学習成績が向上するなど
様々な効果がある[4]．反転授業は事前学習と授業をと[5]から，授業前の事前学習は学習者が，授業中の活動に十分に参加するために重要な役割を担っている[6]．そのため，反転授業は，事前学習をしてくることが前提であり，事前学習が不十分だった場合は，授業中のグループワークなどを意味あるものとして展開していくことができない [7]．しかし，多くの研究
は，反転授業の効果検証や授業デザインについて言及されており[1][2]，事前学習の準備量と授業内活動との関連を報告した研究は少ない[8]．特に，オンラインの反転授業を対象にそれらの関連を分析した研究は，ほどんどみられない．オンラインの反転授業で－27－

も，事前学習の準備状況がグループワーク活動や成果示唆できたとしている．今後の課題として，それぞれ物に与える効果を明らかにすることで，授業へのモチのクラスタに属している学習者に対しての支援方法やベーションが高い学習者から授業改善のヒントを得る

授業改善を検討していく必要があるとしている．

ことや，事前学習段階で支援が必要な学生を早期に発

3. 課題と解決アプローチ

見し，授業での支援が可能になる．そこで，本稿では，オンラインで実施される反転授業における要支援本研究でも関連研究を参考に学習者の事前学習の準者の早期発見を目的とする．目的を達成するために，備状況と授業内活動について分析を進めていく．分析

反転授業での学習者の事前学習の準備状況と授業内活を進める際に，関連研究の課題を 2 つ挙げる．

動の関係性を分析することを目標とする．

1 つ目は，関連研究[9]より，学習行動の分析をア
ンケートなどの主観的なデータから分析していること

2. 関連研究が挙げられる．

2.1 事前学習の仕方と授業内活動を分析した研究

2 つ目は，関連研究[9][10]より，授業中の学習活

反転授業における事前学習の仕方と授業内活動につ動は，アンケート情報やファイル閲覧回数などを利用

いて分析した研究として三保らの研究がある[8]．三した分析に留まり，実際の授業内での活動そのものを保らは，反転授業を取り入れている 3 大学 7 授業を対分析していないことが挙げられる．

象に，アクティブラーニング，予習の仕方に関する同

上記の課題に対し，それぞれ解決アプローチを示

一内容の質問紙調査を授業初期と授業最終回で実施しす．

た．授業初期と授業最終回でのアンケートの得点の変1.

授業と事前学習にワークシートを導入し，ワー化について t 検定を実施した結果，予習の仕方が最低

クシート操作を記録することで客観的なデータ

限から積極的に変化する学習者が多い授業では，授業を取得する．

中の学習者の学習動機も積極的になることを明らかに

2.

授業中のワークシート操作を授業内活動としてしている．これらの結果から，予習の仕方とアクティ

捉え，事前学習，成果物との関係性を分析す

ブラーニングを通じた学びには関連があることを示唆

る．

した．今後の課題として，分析で利用したデータは，

課題 1 の解決アプローチとして，本研究では，反転学習者の主観的評価に基づくものであることから，客授業と事前学習にワークシートを導入する．また，ワ

観的指標や授業設計との関連性についても検討する必ークシートへの書き込み状況を記録するツールを導入

要があることを挙げている．

することによって，学習者の課題への取り組み行動を把握することを期待する．本研究で利用するツールは

2.2 LMS 上の活動ログから学習活動を分析した研究

以降（4.1 節）で説明する．

反転授業とペアプログラミングを導入したプログラ

課題 2 の解決アプローチとして，本研究では，授業

ミング学習における学習者の行動分析をした鈴木らの内活動をアンケートや学習管理システム上のアクセス研究がある[9]．鈴木らは，学習支援のヒントとなる

ログではなくワークシート操作そのものを利用する．

知見を探るために，学習管理システム上の学習記録やそれにより，学習者のグループワーク中の行動や関わ

アンケート情報をもとにクラスタリングや重回帰分析

り合いなどについても分析できることを期待する．

を実施した．その結果，特定のクラスタでは，事前学習だけではなく，既に終わった授業に対する振り返り

分析時に以下の仮説を検証する．
・を活発にしている学習者のクラスタや，事前学習にあまり積極的ではない学習者のクラスタが形成されており，それぞれのクラスタに属している学習者の特性を－28－「事前学習の準備量がグループワークの成果物の評価を上げる要因なのか？」4. 本研究で利用するツール

ックの例を表 1 に示す．ルーブリックの評価観点は 5つである．オレンジ色の 2 観点は，全ルーブリックで4.1 Topic Writer
本研究では，事前学習とグループワーク中のワーク
シートの操作過程を記録するために「Topic Writer」というツールを使用する．Topic Writer は，ワークシートにもとづいて作文する Web アプリケーションであり，作文操作の記録・測定が可能なツールである

共通の観点，緑色の 3 観点は，ワークシートごとに独自の評価観点である．評価尺度は，「満たしている」（5 点），「ある程度満たしている」（3 点），「満たしていない」(1 点)の 3 段階評価であり，最高点は25 点満点としている(5 項目×5 点)．
表 1. ルーブリック評価表の例[10].Topic Writer の画面例を図 1 に示す．緑枠で囲まれている箇所は，学習者が回答する項目の問いである．オレンジ枠で囲まれている箇所は，学習者が問いに対しての回答を記入する回答欄である．ただし，本来の画面では，緑やオレンジの色線は付いていない．
Topic Writer は，学習者が操作した項目の ID，項目に文章を記入し終わった時刻などを記録する．

5. 実験
5.1 対象とする反転授業
本研究で対象とする授業は，公立はこだて未来大学（以降，未来大学）で 2021 年度前期に開講されてい図 1.

た学部 2 年生向け科目「情報マネージメント論」(以Topic Writer の画面例

下，本授業）を対象とする．授業中の提出物の管理や
4.2 ルーブリック

小テストは，クラウド型の教育支援サービスである

本研究では，学習者からグループワーク終了時に提manaba を利用している．授業回は全 15 回であり，グ出される成果物を評価するための指標としてルーブリ

ループワークを実施した回が 8 回ある．グループワー

ックを使用する．ルーブリックは「成功の度合いを示クを実施した回の章，学習項目とグループ数を表 2 にす数値的な尺度と，それぞれの尺度に見られる認識や示す．

行為の特徴を示した記述語からなる評価指標」である

本稿では，表 1 の 4, 8, 9 章を対象に分析した．4,[11]．本研究で利用するルーブリックは，授業担当教

9 章のグループメンバは同じであり，8 章は新たにメ員との話し合いと参考書籍[12]をもとに筆頭執筆者がンバ入れ替えを実施したので新しいグループメンバで開発した独自のルーブリックである．本研究で対象とのグループワークとなっている．

する授業は以降（5.1 節）で述べる．授業回ごとに個別のワークシートを作成しているため，ワークシート
ごとに個別のルーブリックがある．使用するルーブリ－29－

表 2. グループワークを実施した章と学習項目の演習結果を評価し，その結果を manaba に提出する．

章

学習項目（章タイトル）

グループ

1

情報マネジメントとは

30

2

情報マネジメントのための基礎知識

30

授業担当教員が次回の章と事前演習の説明を実

3

ファイル管理とその技術

30

施する．その後，受講者は manaba 上で授業ア

4

情報マネジメントとデータベースシステム

30

ンケートに回答する．

9

企業におけるビジネス活動と情報マネジメント

28（４） 次回の事前演習の説明とアンケートの提出

5.3 分析対象データ〜グループメンバ入れ替え〜
8

組織活動と情報マネジメント

29

6

プロジェクトと情報のマネジメント

28

14

法と倫理と情報マネジメント

27

本授業で取得できるデータのうち，本研究で利用するデータを以下に示す．
（１）

5.2 反転授業の流れ

A)

事前演習 WS の文字数

B)

事前演習 WS の作成時間

C)

事前演習 WS の操作数

（２）（１） 事前学習
受講生は次回の授業で学習予定の教科書[13]の該当章とグループワークをする演習の設問（指る．学習内容を Topic Writer で提示された事
前学習ワークシートと演習ワークシート（以授業（グループワーク）データ

A)

授業 WS の操作数

B)

授業 WS への取り組み時間（３）定設問）を授業ビデオや教科書で事前学習す

事前学習

成果物

A)

授業 WS の文字数

B)

ルーブリック評価

以上のデータを利用して，解決アプローチで述べ下，事前演習 WS）に記入する．それぞれのワーた仮説を検証する．

クシートを manaba に提出した後，manaba 上で理解度小テストを実施する．

6. 実験結果と考察（２） グループワーク
グループワークは Zoom のブレイクアウトセッ

本研究では，仮説を検証するために 3 つの分析を実施

ションで 1 グループ 3〜5 名で実施する．グル

した．

ープワークでは，事前学習で作成した事前演習(1) 授業 WS とルーブリック評価の関係性分析

WS の内容をグループで共有する．グループ毎に(2) 事前学習の準備量と授業 WS の関係性分析

共有した内容をもとに，Topic Writer で提示さ(3) 事前学習の準備状況と授業活動量の関係性分析れた授業ワークシート（以下，授業 WS）をグル

これら 3 つの分析結果と考察について述べる．

ープで 1 枚作成する．授業 WS の問いの構成は事前演習 WS と同様の内容である．授業 WS にの

6.1 授業 WS とルーブリック評価の関係性分析
まず，どのようなグループの授業 WS のルーブリッ

み，各学習者が事前演習 WS で記述してきた内ク評価が高かったのかを確認した．授業 WS に書き込

容をメモする項目がある．作成した授業 WS のまれた記述のうち，メモ欄の文字数を除いた文字数

結果を manaba に提出する．

（以下，授業 WS 結論部分の文字数）とルーブリック（３） グループワークの結果発表
グループワークの結果を代表者が発表し，聴講者はルーブリック評価に基づいて指定グループ

評価についてスピアマンの順位相関係数を用いて相関分析を実施した．分析対象である 3 つの章で実施した結果を表 3 に示す．その結果，どの章も授業 WS 結論－30－

表 5. 9 章事前学習準備量と授業活動量の相関部分の文字数とルーブリック評価には強い正の相関があることがわかった．

GW 中の活動量

表 3. 授業 WS の記述量とルーブリック評価の相関

授業 WS

事前学習準備量

b-1

b-2

c-1

c-2

章

相関係数

a-1

0.07

0.18*

0.41**

0.16*

4章

0.64 (p<0.01)

a-2

0.07

0.01

0.23**

0.19*

9章

0.83 (p<0.01)

a-3

-0.03

-0.07

0.02

0.19*

8章

0.70 (p<0.01)(* : p<0.05. ** : p<0.01)

この結果に至った考察として，教員と TA が授業 WS

表 6. 8 章事前学習準備量と授業活動量の相関に対して評価をする際に，各設問に対してさまざまな

GW 中の活動量ことを考慮して記述している WS は内容が充実してい

6.2 事前学習の準備量と授業 WS の関係性分析
各学習者の事前学習の準備量が授業中の活動やグ

b-2

c-1

c-2

a-1

-0.27**

0.22**

0.06

0.61**

a-2

-0.14

-0.04

0.36**

0.27**

a-3-0.31**

0.07

0.25**

0.40**(* : p<0.05. ** : p<0.01)

ループの授業 WS に反映される意見にどのように影響をしているのかを 6,1 節同様に相関分析をした．相関分析を実施するにあたり，以下の特徴量を用いた．

表 4, 表 5 の 4, 9 章の相関分析の結果から，事前学習の準備量は GW 中の活動量（Topic Writer の操作量）とは相関が見られない項目が多いことから，事前事前学習の準備量

学習の準備量と授業活動量との関係は見られなかった(a-1) 事前演習 WS の文字数と言える．一方で，事前学習の準備量と授業 WS への(a-2) 事前演習 WS の操作数

意見の採用数は，多くの項目間で弱い正の相関が見ら(a-3) 事前演習 WS の作成時間れた．特に「(a-1)事前演習 WS の文字数」と「(c-1)

授業活動量

事前演習の意見が授業 WS に反映された数」は 4 章で(b-1) 授業 WS の操作数
(b-2)

b-1

事前学習準備量ると判断したことが考えられる．

授業 WS

0.50(p<0.01), 9 章で 041(p<0.01)という相関であっ

授業 WS の操作時間

た．このことから，事前演習 WS の文字数が多いメン

授業 WS

バは事前学習で多くの意見を考えており，より良い授(c-1) 事前演習の意見が授業 WS に反映された数業 WS を作成するために貢献している可能性がある．

(c-2) 事前演習の意見が授業 WS に未反映の数以上の特徴量を利用して 3 つの章で相関分析を実施
した結果を以下に示す．

結果とは大きく異なっていることがわかった．表 6 より事前学習の準備量と授業活動量の 1 つである「(b-表 4. 4 章事前学習準備量と授業活動量の相関
GW 中の活動量

次に，表 6 の 8 章の結果に着目すると，4, 9 章の1)授業 WS の操作数」に弱い負の相関が見られた．こ

授業 WS

事前学習準備量

b-1

b-2

c-1

c-2

a-1

0.09

0.13

0.50**

0.17*

a-2

0.20*

0.08

0.38**

0.27*

a-3

0.23**

0.03

0.29**

0.22**

れは，8 章では，事前学習の準備をしてきた学習者ほど，授業 WS 操作への関与が低いことを示している．
このことから，グループワーク中は WS 操作以外の活動をやっていたか，議論がまとまってから書き込むよ
うにするなど取り組み方に変化が生まれた可能性があ(* : p<0.05. ** : p<0.01)

る．事前学習の準備量と授業 WS との相関では，多くの項目で相関が見られたものの，4, 9 章と異なり，「(a-1)事前演習 WS の文字数」と「(c-2)事前演習の－31－

意見が授業 WS に反映されなかった数」に0.61(p<0.01)という相関が見られた．このことから，
8 章では，事前演習 WS で多くのことを記述してきてもそこから取捨選択した意見を採用するグループが多かった可能性がある．これは，グループメンバが変わったことや授業回が進みグループワークに慣れたことから取り組みに変化があった可能性がある．
6.3 事前学習の準備量と授業活動量の関係性分析
グループ単位での事前学習と授業活動量の関係性を

図 3. 9 章事前学習と授業活動量の関係グラフ

分析するために，ルーブリック評価が高評価だったグ
ループと低評価だったグループに着目し，関係性を探る．各章ごとにルーブリック評価が高得点と低得点だ
った 7 グループずつ抽出し，計 14 グループの事前学
習の準備量と授業中の活動量の関係グラフを作成した．事前学習量は，6.1，6.2 節から事前演習 WS の文
字数と授業 WS に採用される意見数の間に関係が見られたことから事前演習の文字数を採用した．授業活動量は，以下の式で各グループの活動量を算出した．
授業活動量 =

グループメンバの授業𝑊𝑆の合計操作時間(𝑠)図 4. 8 章事前学習と授業活動量の関係グラフ

グループメンバ数 × 300（𝑠）これらの図から以下の 3 つが読み取れる．

各章の結果を図 2, 3, 4 に示す．それぞれの図の横(1) 得点に関わらず箱ひげ図の長さが様々である．こ軸は，事前学習の準備量であり，各グループメンバのれは，同じグループメンバであっても事前学習の事前演習 WS の文字数を箱ひげ図で示している．青の準備量に差があることがわかる．

箱ひげ図は，ルーブリック評価が高得点だったグルー(2) 図 2, 図 3 の 4, 9 章では，原点から近い箇所にルプ，赤の箱ひげ図は，ルーブリック評価が低かった下ーブリック評価が低いグループが集まり，離れた位グループを表している．グラフの縦軸は，授業活動

箇所に高いグループが多い．

量であり，授業 WS の操作時間が多い場合は，活動量(3) 図 4 の 8 章では，他の章とは異なり，ルーブリッ

が高く上の方に位置している．

ク得点に関わらず活動量や箱ひげ図の長さに顕著な差がなくなっている．
読み取れた 3 つの結果のうち(2)と(3)について考察する．
(2)についての考察
図 2, 図 3 の結果を見ると，得点が低かった赤の箱
ひげ図のグループは原点付近に多く集まっていることがわかる．このことからグループメンバの事前学習の準備量が少ないと授業中の議論や活動が活性化せず，十分準備してくると議論や活動が活性化する場合が多図 2. 4 章事前学習と授業活動量の関係グラフ

いと推測できる．一方で，図 3 の上部 2 番目の青の箱－32－

ひげ図のグループのように事前学習量は他のグループープで事前学習の準備を十分にすることで授業の活性に比べ多くないグループであっても，授業中に積極的化，成果物の質向上に繋がっていることから部分的にに議論し授業 WS に記録を残すことで，盛り返すグルは正しいと言える．しかし，事前学習の量が少ない場ープもあることがわかった．逆に，図 2, 図 3 の右側

合でも，授業中に盛り返すグループや，メンバ入れ替

下部に位置する青の箱ひげ図のように事前学習でしっ

えや授業が進むにつれて議論の進め方や授業 WS に書かり準備してきて授業中はあまり活動せずとも高評価

き込む意見に変化が生まれることもわかった．以上のを得たグループがあった．これは，事前学習の準備量ことから本研究では，完全に仮説への解答を出せず，が多かったとしても，授業活動量が増加しないグルー

今後もさらに分析が必要であることがわかった．しかプもあると推測できる．

しながら，授業回が進むにつれて学習者の事前学習へ(3)についての考察の準備量や議論の進め方が変わることやメンバの組み

図 4 の結果から，図 2,3 とは異なり，得点に関わら合わせが変わることで議論や授業 WS のまとめ方に差ず同じくらいの活動量で得点に大きな差が出ているこができることなどは従来の反転授業における事前学習とがわかる．8 章に関しては，6.2 節でも他の章と異の重要性について新たな疑問・観点の発見ができたとなっていたことから，メンバーが変わったことや，授いう点では一定の成果があると言える．

業回が進んだことにより議論の仕方や進め方に変化が生まれた可能性がある．また，活動量に差がなくなっ

7. 本研究に残された課題

たにも関わらず，得点には大きな差が出ていることか

本研究で対象とした授業では，授業中にオンライン

ら授業 WS に残らない活動に差があることや，意見を上でのグループワークに取り組んでいた．グループワ

収束させているグループと発散させたグループで授業

ークでは，授業 WS への書き込みと口頭でのやり取り

WS に記述する量に差が出ているなどが推測できる．

があった．しかし，今回の実験では，授業中の活動を
授業 WS 操作のみを分析対象としているため，授業 WS

6.4 3 つの分析結果のまとめに作業の履歴を残していない場合，その活動を考慮で今回の 3 つの分析結果から以下の 4 つのことが明きていない．今後実験する際は，Topic Writer でワらかになった．
(1) 授業 WS の記述量が多いグループのルーブリック
評価は高い．

ークシートの操作を記録することに加え，発話データも考慮していく必要がある．
また，今回の分析結果からグループ全体での取り(2) 個人ごとの分析では，事前学習の準備量と，授業活動量との相関はない場合が多いが，授業 WS に採用される意見数とは相関関係が見られたことか組みも重要だが，学習者個人ごと準備量の変化や授業中の活動についてさらに分析する必要性があることがわかった．今後は，各グループ内での取り組みや授業

ら，何かしらの影響をしている可能性がある．

回ごとの学習状況がどのように変化するのかを分析し(3) 授業初期では，メンバの事前学習の準備量が授業ていく必要がある．

活動量や評価に良い評価を与えているグループが存在する．

8. まとめ(4) メンバ替えや授業回が進むにつれて事前学習の準本研究では，オンラインで実施される反転授業にお備量に関わらず，グループワークの進め方や授業への取り組みが変化している可能性がある．

ける要支援者の早期発見を目的としている．そのため以上の結果より，仮説の「事前学習の準備量がグルの目標として，反転授業での学習者の事前学習の準備

ープワークの成果物の評価を上げる要因なのか？」に

状況と授業内活動の関係性を分析した．本研究では，対しては，授業初期やメンバによっては，多くのグル反転授業における事前学習が重要な役割をしているの－33－

かということから，仮説として「事前学習の準備量が討”，日本教育工学論文誌，Vol.44,No.4,pp.561-574

グループワークの成果物の評価を上げる要因なの(2021)

か？」を設定した．仮説を検証するために実施した分(6) Karaoğlan Yılmaz, Fatma Gizem, Yusuf Ziya Olpak,
et al：”The effect of the metacognitive support via

析の結果，授業初期やメンバによっては，事前学習のpedagogical agent on self-regulation skills.” Journal

準備量が成果物の質を上げる要因になっているが，授of Educational Computing Research Vol. 56，No. 2

業回やグループメンバの構成によっては，必ずしもそ

pp.159-180(2018)

うではないことがわかった．そのため，仮説に対する(7) 糸井重夫：”経済・金融教育における"反転授業"の有解答は，部分的には正しいが，授業中のグループの方

効性と課題”,経済教育，Vol.34,pp144-148 (2015)

針やメンバ構成についてさらに調査・分析が必要だと(8) 三保紀裕，本田周二，森朋子，溝上慎一：”反転授業

いう課題が残った．

における予習の仕方とアクティブラーニングの関

今後は，グループごとにメンバの行動変容を含め，連”，日本教育工学会論文誌，Vol. 40 (Suppl.)，pp.

詳細に分析し，事前学習と授業活動についての関係性

161-164.(2017)を明らかにしていく予定である．また，今回分析対象(9) 鈴木聡，廣川佐千男：”ペアプログラミングと反転授にしていないその他の章も踏まえ，授業全体を通して業を導入したコンピュータシミュレーション実習にお事前学習が授業中のグループワーク，成果物に影響をける履修者の学習活動の分析”，日本教育工学会論文与えているのかを分析することによりオンラインで実誌，Vol.41,No.3,pp.245-253 (2018)

施される反転授業においてどのような学習者を支援す(10) 大場みち子，山口琢：”作文行動の記録・分析ツールを用いた就職活動のための自己紹介書の作成支援方法べきなのかを検討していく．

の提案”,情報教育シンポジウム論文集，Vol.2018,

謝辞
本研究は JSPS 科研 20H01728 の助成を受けたものである．

No.24, pp.174-178 (2018)(11) 西岡加名恵，田中耕治：”「活用する力」を育てる授業と評価”，学事出版 (2009)(12) Stevens, Dannelle D，Levi, Antonia，井上敏憲，俣

参 考 文 献野秀 典，佐藤浩章：”大学教員のためのルーブリック(1) 伏木田稚子，大浦弘樹，吉川遼:”認識的準備活動を導入した統計の基礎を扱う反転授業の実践と評価”，日

評価入門”，玉川大学出版部 (2014)(13) 神沼靖子，大場みち子，山口琢，川野喜一，小川邦本教育工学会論文誌，Vol.44,No.2, pp.237-251，

弘，刀川眞，砂田薫：”情報マネジメント”, 共立出(2020)版 (2019)(2) Sailer Michael, and Maximilian
Sailer：”Gamification of in-class activities in flippedclassroom lectures”. British Journal of Educational
Technology Vol. 52, No.1, pp.75-90 (2021)(3) 重田勝介：”反転授業 ICT による教育改革の進展”，
情報管理，Vol.56, No.10, pp.677-684 (2014)(4) Tutal, Özgür：”Flipped classroom improves
academic achievement, learning retention andattitude towards course: a meta-analysis”. Asia
Pacific Education Review Vol. 22 No. 4, pp. 655-673(2021)(5) 澁川幸加：”ブレンド型授業との比較・従来授業における予習と比較を通した反転授業の特徴と定義の検－34－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

グループプレゼンテーションにおけるオンラインのスライドの同時編集に関する分析松下 侑輝*1, 森 裕生*1
*1 鹿児島大学高等教育研究開発センター

Analysis of Simultaneous Online Slide Editingin Group Presentations
Yuki Matsushita*1, Yuki Mori*1*1 Center for Research and Development in Higher Education, Kagoshima University
We analyzed the characteristics of group slide editing for first-year education at a university that
conducts group presentations. We focused on collaborative edit process, extracted from the version
history of the online slides. The results showed that (1) the groups that less work with more than
one person had presented for a much longer or much shorter duration than the standard presentation
time, (2) the groups that many work with more than one person had been intensively editing justbefore the presentation.
キーワード: 初年次教育，グループプレゼンテーション，高等教育，ログ分析，オンライン

1. はじめにうな学生の個々の活動を確認することは困難であり，近年，大学のユニバーサル化などを背景に初年次教育として，多くの大学でプレゼンテーションやアカデ
ミックライティングに関する授業が展開されるようになった．本研究では初年次教育を対象とし，学生がグ
ループプレゼンテーションを行う授業に着目する．対象とする初年次教育科目では，学生が数名のグループに分かれて現代社会の諸問題をテーマにプレゼンテー
ションを行った．
このようなグループプレゼンテーションは，各グル
ープのメンバーが協力し合うことが重要である．実際に，グループ活動の課題として，「そこそこの労力」で結果を出すことがグループ内で暗黙の了解となるなど，
グループ活動が学習を抑制する方向に働く場合がある
ことが指摘されている(1)．これを踏まえると，グループの活動を把握し，メンバー間の作業の偏りなどが生じないように支援を行うことが重要である．
一方で，教員が実際のグループ活動を詳細に把握することには限界がある．特にスライドの編集などのよグループ活動の運営が難しい問題が生じている．このような問題に対して，スライドの編集などの活動をオ
ンライン上で行うことによって，学生の取り組みの履歴等を確認・分析する実践・研究が行われている．
学生の取り組みの履歴等を用いた支援や授業改善として e-learning コンテンツのアクセスログから学習ペースやヘルプの参照などの行動を分析し授業を改善する手法が提案されている (2)．また，ペアプログラミン
グの授業を対象にした事例ではバージョン管理システ
ムに記録されたソースコードの変更内容とコミットメ
ッセージを利用して，学生が担当した工程を分析している．その結果，グループを一人のメンバーが主に活動しているもの・異なる部分を分担して活動している
もの・同一の部分複数人で活動しているものに分類した(3).
これらの研究からも分かるように，システムから取得できるデータをどのように分析し、対象の学習者や授業実践に応じた授業改善や学習支援のためのフィー
ドバックに活用するかが重要である．

－35－

以上を踏まえ，筆者らは初年次教育のグループプレ

プレゼンテーションの技法などに関連する授業は第 7

ゼンテーションを対象とし，学生のグループ活動を可

回から第 10 回まで行われ，論理構成のプレゼンテー

視化するシステムの開発を目的とし，グループプレゼ

ション，スライドのデザイン，プレゼンテーション時

ンテーションのスライド編集履歴を用いたグループののふるまいなどが扱われた．また，第 11 回に中間発表

活動状況の分析が行ってきた(4)．この研究ではスライとして作りかけのプレゼンテーションの発表が求めらドを編集した回数や時期を進捗報告の課題の有無によれた．また，第 13 回と第 14 回の 2 回に分けて最終発って比較し，進捗報告の課題を設けることでスライド表が実施された．中間発表では，発表後に教員と TA かを編集する頻度が継続的になることなどが分かっていらフィードバックや学生間の相互コメントなどの機会る．一方で，この研究で着目した点は学生個人の活動が設けられた．最終発表は，1 グループ全体の持ち時であり，同時編集などのメンバー間の協調的な作業な間は 20 分であった．発表時間は 15 分を基準としながどについては考慮されていなかった．そのため，実際

ら 14~16 分の間に発表を行い残りの時間を質疑応答にどのようにメンバーが連携していたかは明らかになとした．

っていなかった．また，編集を行っているスライドのグループは，各クラス 8 グループずつテーマ希望別

アクセス数を基準に分析が行われたため，実際の編集に 4~5 人で分かれた．資料作成と発表は全ての学生が時間なども考慮されなかった．

行い，学生は自分が作成したスライドを発表した．
スライド作成はオンライン版 PowerPoint を用いた，

これらの課題を整理すると，スライドが編集された「時間」を分析のリソースに追加することで，より詳

オンライン版 PowerPoint のファイルは，オンライン

細なグループ活動の可視化やメンバー間の協調的な編ストレージ Microsoft OneDrive に保存され，A 大学

集状況などを明らかにすることができる．本研究では，のアカウントを持つ人のみが編集可能な設定で共有さオンラインのスライドを用いたグループプレゼンテー

れた．これにより「誰が」，「いつ」，「どのように」編

ションの，スライドを編集した時間の長さと，スライ集を行ったかなどの編集履歴が記録された．

ドの編集を単独で行うグループと複数人で行うグルー
プのスライド編集に着目する．本研究の目的は，学生

2.2 編集プロセスの取得と分析のスライド編集の時間に着目し，協調的なスライド編

本研究ではこの Microsoft OneDrive から得られる集の活動や実際の編集時間などの特徴を明らかにするバージョン履歴をリソースとした．特に編集履歴の実ことである．

時間に着目して分析を行った．
バージョン履歴はオンライン版 PowerPoint のバー

2. 研究の方法

ジョンの切り替わりを単位とし，Microsoft 社の基準

本研究の対象は，松下・森の研究 (４)が対象とした授業実践である．そのため，授業のデザインとデータの取得方法は同一である．これを踏まえて本章の内容は，松下・森の研究(４)の内容をもとに加筆・修正を行った．

に従った．この基準では，図表や文字の挿入，編集，
移動やスライドの入れ替えのなどの編集を行っている
ときに 1～2 分ごとにバージョンが更新・記録されるようになっていた．
バージョン履歴を用いて，図１のようにグループの編集時間と同時編集人数を求めた．具体的には以下の2.1 対象とする授業
本研究は，学生がグループプレゼンテーションを行

3 ステップで分析をした．ステップ(１)では，各グルー

う大学の初年次教育科目を対象とする．授業 B は，地プのスライドのバージョン履歴から，スライドを更新

方国立大学 A 大学で 2021 年度・前期に開講された．

したユーザーと日時時刻のデータを抽出した．ステッ

授業 B は A 大学の学部 1 年生を 35 名程度で 1 クラス

プ(２)では，日時時刻を同時編集と判定する時間の長に分けて実施される必修科目である．授業の内容は扱

さごとに区切った．ここでは，スライドを編集する際

うコンテンツなどは共通であったが，詳細な課題設定にデータの調査や考察などの編集以外の活動を行う状

や授業内の活動などは，担当教員の裁量で実施された．
－36－

況を想定し，10 分ごとに区切った時間帯を同時編集

ステップ(１)の判定のために設定した．最後に，ステップ(３)におメンバーⅠ

いて，区切られた時間ごとにスライドを編集した人数
メンバーⅡを集計した．

メンバーⅢ

また，図１の方法を使って「延べ編集時間」と「実10:00際の編集時間」を集計した．「延べ編集時間」とは各

11:00

グループのメンバーの編集時間の合計(図１(３)における各時間帯×編集人数の和)である．
「実際の編集時

ステップ(２)間」とはグループ単位での編集時間(図１(３)におけるメンバーⅠ

1 以上の時間帯の数)である．
メンバーⅡ

例えばメンバーⅠ~ⅢからなるグループがスライメンバーⅢドを更新した時刻が図１(１)だった場合，図１(３)に

10:00

おいて，10:10~10:20 の時間帯の同時編集人数はメン

10:10

10:20

10:30

10:40

10:50

11:00

10:50

11:00

バーⅠとⅢの 2 人と計算される．
この計算を繰り返し，編集時間を計算する．「延べステップ(３)

編集時間」は各時間帯で同時に編集した人数の合計

グループ(2+1+3+2)に 10 分をかけた 80 分，「実際の編集時間」
は，同時に編集した人数が 1 以上である 10:00~10:30

2

1

10:00

10:10

3

10:20

2

10:30

10:40

図１ 編集時間・同時に編集した人数の分析方法の 30 分と 10:40~10:50 の 10 分を足した 40 分となのグループが同時間帯に 2 人が編集していた時間を有る．

し，その時間の平均は 1 時間 24 分だった．一方，同時間帯に 3 人で編集していた時間があるグループは 7

3. 結果

グループ，4 人で編集していた時間があるグループは対象としたクラスでは，2 クラス合計 16 グループが2 グループであった。

プレゼンテーションを行ったが，オンラインではなくローカルの PowerPoint での編集を中心に行った 2 グ
ループを除いた 14 グループを対象とした．表１に，グ
ループの「延べ編集時間」と「実際の編集時間」を集計した．
「実際の編集時間」のうち，編集した人数が２人以上だった時間の割合を「複数人編集率」とする．

本研究では、メンバー間の作業の偏りや協調的な編集活動の特徴を明らかにするために各グループがスライドを編集していた時間の 2 人以上で編集した時間の割合に着目する．具体的には、「複数人編集率」に着目し，平均－SD 以下のグループとして#1・#2，平均+SD
以上のグループ#12~#14 について分析する．

「複数人編集率」が全体の平均+SD 以上だったグルー
プと平均－SD 以下だったグループを抜き出し，それ3.1 編集時間の特徴

らのスライドを編集する活動の特徴を求めた．また，グループ#1・#2 は共に「実際の編集時間」が平均以同時間帯に編集した人数別の編集時間を集計した(表 1上であり，グループ#12~#14 は共に「実際の編集時間」

右部) ．各グ ルー プを 「 複数人 編集 率」 から昇 順 にが平均以下であった．ただし，グループ#12・#13 は同#1~#14 の ID を割り振った．平均＋SD 以上の値を太時に編集した人数が１人であった時間が平均－SD 以

字で，平均－SD 以下の値を斜体+下線で表示した．

下であるのに対し，グループ#14 は同時に編集した人「延べ編集時間」の平均は 16 時間 42 分(SD6 時間

数が２，３人の時間がそれぞれ平均+SD 以上であった．

35 分)だった．
「実際の編集時間」の平均は 14 時間 53

また，発表した内容の量の基準として発表時間との分(SD5 時間 44 分)，「複数人編集率」は平均 11%(SD比較を行う．グループ#1・#2 は発表時間が基準より 1７)だった．同時に編集した人数が１人での編集時間の平均は 13 時間 17 分(SD5 時間 34 分)だった．すべて－37－

表 1 各グループの発表時間と編集時間
延べ

実際の

発表時間

編集時間

編集時間

複数人

ID

(分：秒)

(時:分)

(時:分)

編集率

1人

2人

3人

4人

1

20:00

15:30

15:20

1%

15:10

0:10

0:00

0:00

2

16:02

17:30

16:40

4%

16:00

0:30

0:10

0:00

3

14:25

14:10

13:30

5%

12:50

0:40

0:00

0:00

4

17:17

13:50

12:50

8%

11:50

1:00

0:00

0:00

5

14:20

25:50

23:20

8%

21:30

1:10

0:40

0:00

6

15:29

17:10

15:50

8%

14:30

1:20

0:00

0:00

7

13:45

28:30

25:40

10%

23:00

2:30

0:10

0:00

8

13:10

3:30

3:10

11%

2:50

0:20

0:00

0:00

9

14:44

16:00

14:10

12%

12:30

1:30

0:10

0:00

10

14:50

26:00

22:30

12%

19:50

2:00

0:30

0:10

11

11:37

18:50

15:50

17%

13:10

2:30

0:00

0:10

12

11:47

9:30

8:00

19%

6:30

1:30

0:00

0:00

13

13:14

9:50

8:00

21%

6:20

1:30

0:10

0:00

14

15:40

17:40

13:30

26%

10:00

2:50

0:40

0:00

平均

14:44

16:42

14:53

11%

13:17

1:24

0:11

0:01

SD

2:05

6:35

5:55

7%

5:34

0:48

0:14

0:03

同時編集人数ごとの編集時間 (時:分)

分以上長くグループ#１は発表時間を 5 分超過したた日となるように調整した．縦軸は編集した時間の長さ

め発表が打ち切られた．発表時間のみで，グループの(時)を，同時に編集した人数ごとに積み上げ式で表し

活動状況や良し悪しを判断することには限界があるが，ている．例えば図３のグループ#12 では，中間発表のメンバー間の同時編集がほとんど行われておらず，ス

１日前は１人での編集が 2 時間 10 分，2 人での編集

ライドなどの調整や発表練習が行われていなかった可が 1 時間２0 分であることを意味する．

能性が指摘される．

グループ#1・#2(図２)は共に発表日の前日などの直一方，グループ#12~#14 の発表時間については，編前以外にも短時間の編集を継続的に行っているが，複集時間が少ないグループ#12・#13 については発表時

数人での編集は各発表日直前の短い時間に留まってい間が基準より 1 分以上少なかった．また，編集時間がる．このことから，グループのメンバーが独立してス

平均以上だったグループ#14 について，発表時間は規ライドを編集していたことが分かる．そのため，発表

定の時間内に収まっていた．

内容やスライドの情報量などの調整を行う活動が限定

これらを踏まえ，各グループの編集プロセスに着目的になっていた可能性が考えられる．

する．

同様にグループ#12~#14 の１日ごとの編集時間を
図 3 に示す．図３の#12，#14 は主に発表日の前日な

3.2 編集プロセスの特徴

どの直前に編集をしていることが分かる．また，図３

グループ#1，#2 の 1 日ごとの編集時間を図２に示の#13，#14 は中間発表までの編集時間が，中間発表後

す．横軸は中間発表と最終発表の日までの残り日数でから最終発表までと比較して短い．これらのことから，ある．グループにより発表日が異なるため，中間発表

メンバーが編集をするタイミングが発表日直前や中間直後の各グラフの中央が中間発表日，右端が最終発表
－38－

6

6

5

5

中間

4

発表 ↓

4

中間

3

発表 ↓

2

1

1

0

0
16 14 12 10 8 6 4 2 0 16 14 12 10 8 6 4 2 0

16 14 12 10 8 6 4 2 0 16 14 12 10 8 6 4 2 0
1人

2人

3人

1人

4人

6

6

5

5

3人

4人

最終

4

中間

3

2人

グループ#12

グループ#１

4

発表 ↓

3

最終発表 ↓

2

最終

最終発表 ↓

発表 ↓

発表 ↓

3

中間

2

2

発表 ↓

1

1

0

0

16 14 12 10 8 6 4 2 0 16 14 12 10 8 6 4 2 0

16 14 12 10 8 6 4 2 0 16 14 12 10 8 6 4 2 0
1人

2人

3人

1人

4人

2人

3人

4人

グループ#13

グループ#２図 2 複数人編集の割合が少ないグループの編集時間

最終発表 ↓

6
5

発表以後の期間に集中した結果，メンバーが同じタイ

4

ミングで編集する割合が他のグループより多くなったと考えられる．
すなわち，「複数人編集率」が高いことはメンバー間

3

中間

2

発表 ↓

1

の協調的な編集が行われていたわけではないと考えら0
16 14 12 10 8 6 4 2 0 16 14 12 10 8 6 4 2 0

れる．例えば，オンデマンド課題の先延ばし行動は以1人

前から指摘されており (5)，スライドの編集作業も発表

2人

3人

4人

直前に集中したと考えられる．その結果として編集すグループ#14る時間帯が重複したため，「複数人編集率」が高くなっ

図 3 複数人編集の割合が多いグループの編集時間たと考えられる．
で結果的に同時編集が多くなることなどが明らかになった．

4. おわりに

これらは，グループのメンバーが協調を行うために本研究ではグループプレゼンテーションにおいて，各グループのメンバーがスライドを編集した時間帯と時間の長さを分析した。同時間帯に編集した人数に着目して分析した結果，(１)グループの各メンバーがス
ライドを編集するタイミングが独立している場合，メンバー間の調整や発表練習などが疎かになる可能性があること，(２)グループのメンバー間の同時編集が多は同じ時間帯でスライドを編集する時間が必要ではあるものの，実際に「複数人編集率」が高いグループは意図的に協調作業を行っていたわけではなく発表日の直前にスライド編集が集中していたことであることを意味する．すなわち，グループの協調作業の分析については複数人で編集した割合だけではなく，各メンバーの編集の内容をフィードバックの基準にすることがいグループは，発表直前などに集中して編集すること－39－

必要であると考えられる．
今後の課題は，実際の編集内容の分析や，インタビ
ュー調査などを通して実際の編集活動と編集履歴の関係の特徴を分析することなどが挙げられる．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 20K14087 の助成を受けたものです．

参 考 文 献(1) 松下佳代: “ディープ・アクティブラーニング”, 勁草書房，東京 ，pp. 1-27. (2015)(2) 石井 成郎, 三輪 和久：“Evidence Based Approach に基づく Web 教材の改善”，教育システム情報学誌，Vol.25,
No.3, pp. 292-303 (2008)(3) Gitinabard, Niki. Okoilu, Ruth. Xu, Yiqao. et al.:“Student Teamwork on Programming Projects WhatCan

GitHub

Logs

Show

Us?”,

International

Conference on Educational Data Mining, pp 409-416.
(2020)(4) 松下侑輝, 森裕生：” グループプレゼンテーションにおけるスライド編集履歴を用いたグループ活動分析の試み” 日本教育工学会 2022 年春季全国大会講演論文集,
147-148 (2022)(5) 向後千春，中井あづみ，野島栄一郎: "e ラーニングにおける先延ばし傾向とドロップアウトの関係"日本教育工学会研究報告集，JSET2004-5，pp.39-44(2004)－40－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

メタバースを利用した協調学習のための位置的距離を知覚可能なコミュニケーション環境の提案
阿部飛翔瑠*1, 髙橋晶子*1, 2, 大河雄一*2, 大山智也*2, 趙秀敏*2, 三石大*2, 早川美徳*2*1 仙台高等専門学校, *2 東北大学

Proposal of Communication Environment Perceiving Positional
Distance for Collaborative Learning Using Metaverse
Abe Hikaru*1, Takahashi Akiko*1, 2, Okawa Yuichi*2, Oyama Tomoya*2,
Zhao Xiumin*2, Mitsuishi Takashi*2, Hayakawa Yoshinori*2
National Institute of Technology, Sendai College*1, Tohoku University*2
新型コロナウイルス感染症の世界的な流行によりオンライン授業の需要が急速に加速し，新たな学習方法としての発展が期待されている．しかし，既存の会議ツールを用いたオンライン授業は，学習者同士での小規模なコミュニケーションが困難であるため，協調学習を随時行うことは困難であり，対面での学習環境と大きな差異がある．そこで我々は，学習者同士の位置的距離を考慮し，学習者がこの位置的距離を知覚可能なコミュニケーションを実現するメタバースを提案している．本稿では，このメタバー
スの提案とプロトタイプシステムの実装について述べる．
キーワード: 協調学習, メタバース，オンライン授業

1. はじめに

2. 関連研究と提案

新型コロナウイルス感染症の世界的な流行により，オンライン授業を実施する環境として，zoom 等の既オンライン授業の需要が急速に加速し，新たな学習方法としての発展が期待されている．しかし，既存の会
議ツール等を用いたオンライン授業は，学習者同士での小規模なコミュニケーションが困難であるため，協調学習[1]を随時行うことは困難であり，対面授業の学議ツール上で，他の学習者へ学習進捗の共有や質問等の情報共有を行うためには，画面共有等の複数の操作を行う必要があり，対面でのそれと大きな差異がある．
また，既存の会議ツールを利用したグループ内のコミ習環境とは大きな差異がある．
そこで本研究では，オンライン授業において，より
対面授業の協調学習に近い学習環境を実現するため，
リアルタイムでのコミュニケーションが可能であり，かつ臨場感のある環境が構築できるメタバースとして学習環境を構築する．これにより，学習者同士の位置的距離を知覚可能なコミュニケーションが実現できる．
具体的には，初修中国語のオンライン学習をテストベ
ッドとし，学習者間の距離によるボイスチャットの声
量の変化によって距離を知覚し，他の学習者との協調学習が可能なメタバースを提案する．

存の会議ツールが多く利用されている [2]．これらの会

ュニケーションでは，会話がグループ間の全員に共有されるため小規模なコミュニケーションができず，学習者同士の円滑な協調学習を行うことは困難である．
メタバースを利用した学習環境として，Second Life[3]を用いた「メタバース・ラーニング」がある [4]．メタ
バース・ラーニングは，ボイスチャット，テキストチ
ャットにより，リアルタイムでのコミュニケーションを実現しているため，対面学習に近い環境が実現されている．また，インターネットに接続できれば，場所を問わず学習が可能である．さらに，メタバースを利－41－

用した外国語学習としては，韓国語学習者を対象とした韓国語の授業において，会話能力の向上を目的のた
め，会話のみをメタバース「Gather Town」[5]にて行った例がある[6]．Gather Town では，学生に対して実際の授業と同様の効果があるかについてアンケート調査を実施し，肯定的な意見としては「Gather Town の自分の部屋を飾ることができてよかった」，「設定されて
図 1 メタバース内での学習の概要

いる場面に自分が没入している感じがしてよかった」，
否定的な意見としては「最初操作に慣れるのに時間がかかった」，「それぞれの設定場面に移動するのが大変だ」などがあった．
上述のとおり，メタバースを利用した教育の実践やその効果の評価が行われてはいるが，オンライン上での学習者同士の円滑なコミュニケーションを実現するという点では以下の技術的課題がある．

図 2 学習者の距離により声量が(P1)メタバース空間を利用して対面学習に類似した環

変化するボイスチャット

境を再現することが困難
従来手法では，より対面に近い学習環境が実現されてはいるが，2D 空間のメタバースでは対面での示するオブジェクトは，学習者が任意に生成，削除可能とし，学習者同士でリアルタイムでの学習の進捗状
況を共有し，他の学習者を知覚しながら学習をするこ

学習とは差異がある．
そこで本研究では，上記の技術的課題を解決するたとで，対面との学習環境の差異を縮め，協調学習を促す．

めに，下記の提案をする．

また，メタバース内で行う学習者の距離により声量(S1)メタバースにて学習者の距離による声量の強弱の変化により，協調学習のための位置的距離を知覚が変化するボイスチャットを図 2 に示す．学習者同士の小規模なコミュニケーションを促進させるため，学

可能なコミュニケーション環境
学習者同士の距離によって声量を変化させることで，対面での学習環境に類似した環境を実現することができ，他の学習者とのコミュニケーショ
ンを取りやすくなることでオンライン上での協習者間の距離が近い時は声量を大きく，距離が離れた
時は声量を小さく変化させるボイスチャットを構成する．さらに，学習者同士の距離が遠く離れ会話ができない状況では，テキストチャットによるコミュニケー
ションとする．これにより，会議ツールのように会話調学習が促される．

をグループ全体に共有すること無く，学習者間の質問

3. 位置的距離を知覚可能なコミュニケーシ

等をしやすい環境となり円滑な協調学習の環境を実現する．

ョン環境の設計
本研究では，学習者に対してオンライン上で協調学

4. プロトタイプシステムの実装

習を行っているという感覚を付与するため，メタバー
本研究は，これまで我々が開発してきた KOTOTOMO[7]ス空間内のオブジェクトを用いて映像を表示し，他の学習者を自身の視界内に表示する．メタバース内での学習の概要を図 1 に示す．メタバース空間内のオブジ
ェクトを用いて映像の表示を行うことで，画面共有等の操作を挟まずに学習を継続できる．また，映像を表をテストベッドとして採用し，Unity(2021.3.8f1) を用いてプロトタイプシステムの実装を行った．図 3 に
メタバースのログイン画面を示す．ログインを行いメ
タバース内で学習者が操作するものとして，Unity から提供されているアセットに対してスクリプトを作成－42－

テンツを表示するオブジェクト，チャット機能を実装したことにより，アバターを操作し，学習者同士でリアルタイムでの学習の進捗が共有可能となった．さらに，学習者の距離によって声量が変化するボイスチャ
ットが可能となり，位置的距離を知覚可能なコミュニ
ケーション環境が実現され，オンライン上で対面授業
における協調学習に近い学習環境のプロトタイプシス
テムが実現された．

5. おわりに

図 3 メタバースのログイン画面

オンライン授業では，他の学習者とともに協調学習しているという感覚が乏しく，対面での学習環境と大きな差異がある．そこで本研究では，オンライン授業
において，より対面授業の協調学習に近い学習環境を実現するため，リアルタイムでのコミュニケーションが可能であり，かつ臨場感のある環境が構築できるメタバースとして学習環境の構築を提案した．さらに，提案手法を実現するために初修中国語のオンライン学
習をテストベッドとして，Unity を用いてメタバース
図 4 メタバース内での学習コンテンツの表示

内で操作するためのアバター，学習コンテンツを表示
するオブジェクト，チャット機能のプロトタイプを実装した．
今後は，提案手法がどのような学習形式に有効であるかを検討し効果を実証する．また，効果検証を行い必要な機能を確かめ詳細な設計，実装を行う．

参 考 文 献図 5 テキストチャットの画面
し，一人称視点の視点操作，上下左右に移動可能なア
バターを実装した．図 4 に KOTOTOMO の学習用問題を(1) 坂本旬:“協働学習とは何か”, 法政大学キャリアデザ
イン学会『生涯教育とキャリアデザイン』,p.55,(2008)(2) アンド・ディ: 「休耕期間の勉強に関する高校生調査[新割り当てたメタバース内での学習コンテンツを表示す型コロナ関連樹種調査]」https://www.and-d.co.jp/20

るオブジェクトを示す．このオブジェクトを操作するため，学習者が自由に問題を選択可能にする機能，オ

20/05/11/survey_corona_school, (参照 2022-12-13)(3) Second Life, https://secondlife.com/?lang=ja, (参ブジェクトの削除等の機能を割り当てた UI，学習コン

照 2022-12-12)

テンツの停止，再生を行う子オブジェクトの実装を行(4) 坂東敏和, 三淵啓自:“セカンドライフを利用したメタった．図 5 にテキストチャットの画面を示す．学習者

バース・ラーニングの提唱." 研究報告グラフィクスと同士の距離を考慮したコミュニケーションを可能とす

CAD (CG), pp.1-5 , (2009)

るため，Unity 内で使用可能なミドルウェアである Vi(5) Gather town, https://www.gather.town, (参照 2022-

vox を用いてボイスチャット・テキストチャットを実

12-12)(6) Jang, Jiyeong:“A Study on a Korean Speaking Class現した．
メタバース内で操作するためのアバター，学習コン－43－

Based on Metaverse -Using Gather.town”, Journal

of Korean Language Education, 32-4, pp.279-301,(2021)(7) 趙秀敏, 張立波, 上野稔弘, 今野文子, 三石大:“東北大学初修中国語ブレンディッドラーニング用教科書の開発”, 東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要,
第 3 号, pp.277-283, (2017)－44－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

メタバース内避難訓練の提案と試作システム
光原 弘幸*1, 谷岡 樹*2, 大江 海斗*2, 市野 有朔*3, 長濱 誠弥*3, 獅々堀 正幹*1
*1 徳島大学大学院社会産業理工学研究部*2 徳島大学大学院創成科学研究科*3 徳島大学理工学部理工学科

Proposal and Prototype System of Evacuation Training in
Metaverse
Hiroyuki MITSUHARA*1, Itsuki TANIOKA*2, Kaito OE*2, Yusaku ICHINO*3, Seiya
NAGAHAMA*3, Masami SHISHIBORI*1*1 Graduate School of Technology, Industrial and Social Sciences, Tokushima University*2 Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Tokushima University*3 Faculty of Science and Technology, Tokushima University
Metaverse is being used for various fields including education. Focusing on the positive integrationof metaverse and disaster education, we propose Evacuation Training in Metaverse (ETM) andprototype a ETM system. In addition to fundamental metaverse functions (e.g., simultaneous accessby many users), the ETM system provides evacuation training functions: (1) suddenly a disasteroccurs in the metaverse (3D virtual world) and an evacuation training begins, (2) disaster situations
are expressed based on a scenario focusing on situational and audiovisual realities, (3) non player
characters are generated (displayed) during the evacuation training, and (4) an opportunity for users
to reflect on their evacuation (training) is provided after the evacuation training. The ETM system,
prototyped using Unity and Photon, is supposed to be mainly used with head mounted displays suchas Meta Quest 2.
キーワード: メタバース，バーチャルリアリティ，避難訓練，防災教育

1. はじめに整理が必要な段階ではあるが，メタバースの教育分野

近年，メタバース（Metaverse）に注目が集まっている．メタバースは広義には，複数のユーザが仮想空間で交流できるシステムやサービスであり，ソーシャルなバーチャルリアリティ（Virtual Reality: VR）とも位置づけられる．初期のメタバースとして代表的な
Second Life は 2000 年代初頭にサービスを開始しており， その 後 の ヘ ッド マウ ント ディ ス プレ イ（ Head
Mounted Display: HMD）の高度化や普及などに伴って，メタバースはさまざまな分野に応用され社会へ浸透しつつある(1)．Second Life が教育分野で積極的に議論され実践されてきたこともあり (2)(3)，課題や論点のへの応用は有望といえる(4)(5)．例えば，3D 教室空間において他学習者（仮想エージェントも含む）との協調学習を実現するメタバース(6)や，実在の大学キャンパ
スを緻密に 3D モデル化し没入感の高い講義を提供するメタバース(7)もある．さらに，VRChat や Cluster な
どの主要なメタバースプラットフォームがセミナー等の教育的用途で活用されることも多い．新型感染症などに起因する社会変容によって遠隔教育がより身近なものになる中で，メタバースはその没入感やインタラ
クティブ性の高さなどから遠隔教育の新形態として期待されている．

－45－

このような背景から，本研究はメタバースの防災教

育への応用を扱う．防災教育にはさまざまあるが，本る（①に対応）研究では，防災教育として身近な避難訓練に焦点を当

通常，避難訓練は参加者の生活圏内（例えば，学校

てる．安全な環境下で避難を疑似体験できる避難訓練や職場）で発生しうる災害を想定したものになる．もVR の事例は多い．例えば，病院を対象とした地震避難

ちろん生活圏外で災害に遭遇する可能性はあり，生活訓練 VR が開発され，参加者の避難時の行動遷移が分圏外（例えば，訪れる予定のある地域）で実施される

析されている(8)．テロリズム（銃撃）を題材にしたシリ

避難訓練に参加するのが理想的ではあるが，現実的でアスゲーム VR では，避難も含めた生存のための知識はない．一方，メタバースは地理的・時間的制約を超に加え自己効力感や学習意欲の向上も確認されている

えたアクセスを可能にするため，現実世界のさまざま(9)．複数人が同時に仮想空間内を避難できる VR もあな地域が忠実に 3 次元仮想空間化されれば，どのユーり，他者や仮想エージェントとコミュニケーションをザもそこでの避難訓練に参加でき，実際の避難場所やとりながら避難するという疑似体験を提供している

経路を覚えることにつながる．よって，本研究では，(10) ．本研究ではこれまで，どのようなメタバース内避

架空世界ではなく現実世界を 3 次元仮想空間化して難訓練を実現すべきか検討を重ねてきた(11–13)．

提供する．

本稿では，メタバース内避難訓練について，要件を示しながら提案し，試作システムを概説する．

ここで，現実世界の特徴を反映させて避難訓練に最適化した架空世界を提供すればよいのではないか，とも考えられる．例えば，典型的な木造家屋密集地帯を

2. メタバース内避難訓練の提案

3 次元仮想空間化し，地震や火災時の避難における困

メタバースはさまざまな技術から構成され，社会に難な状況（例えば，狭い避難経路が通れなくなっていさまざまな影響を及ぼすことからも，その定義は必ずる）を意図的に疑似体験させる避難訓練が可能であろ

しも確立されていない．2011 年時点での学術的な定義う．本研究では，オープンな 3D 都市モデル（例えば，のひとつとして，

国土交通省 PLATEAU）の普及を期待しながら，現実① 3 次元のシミュレーション空間（環境）を持つ

世界と照らし合わせて「発災時にどの避難場所へどの② 自己投射性のためのオブジェクト（アバタ）が存

経路で避難すればよいか」をより具体的に考えることを重視し，現実世界をできるだけ忠実に 3 次元仮想空

在する③ 複数のアバタが，同一の 3 次元空間を共有するこ

間化する．
(2) 実際のユーザに似せたアバタにする（②に対応）とができる④ 空間内に，オブジェクト（アイテム）を創造する

自己投射性は，ユーザ自身が仮想空間内に違和感やことができる

矛盾なく存在できる特性を表し，HMD 装着時の視線が示されている(14)．

に連動した空間表示の自然さなどが関わってくるが，本研究では，“避難訓練メタバース”ではなく，“メ他ユーザの存在や外見については対象外といえる．

タバース内避難訓練”の実現をめざしている．これは，ビル火災避難疑似体験 VR において，要救助者（ア「避難訓練するためのメタバース」ではなく，「避難訓バタ）の民族（人種）によって救助行動が変化するこ練はメタバース内でのイベントのひとつに過ぎない」となどが報告されている (15)．このような報告を参考という立場を意味している．したがって，避難訓練をに，本研究では「アバタの外見はユーザの避難行動に意識しながら上記①～④を満たすメタバースを構築し影響を及ぼす」という立場から，リアルな避難疑似体

た上で，避難訓練機能を追加実装していく．

験を提供することを重視して，実際のユーザの外見をできるだけ反映させたアバタを採用する．逆を言えば，アバタは架空のキャラクタではなく，避難訓練時に仮2.1 構築するメタバースの要件
上記①～④に対応する形で，構築するメタバースの想空間内を高速移動したり飛べたりもしない．また，要件を示す．

ユーザが現実世界で身体的な不自由さ（例えば，足が(1) 現実世界をできるだけ忠実に 3 次元仮想空間化す

不自由で歩行速度が遅い，または，車椅子を利用して－46－

いる）を有していれば，それをアバタに反映させる．

2.2 避難訓練機能の要件(3) 多数のユーザにとって日常的な 3 次元仮想空間を2.1 では，構築するメタバースの基本機能を示した提供する（③に対応）が，メタバース内避難訓練を実現するには避難訓練機

メタバースでは，現実世界と同等のユーザ間コミュ能が必要となる．以下に避難訓練機能の要件を示す．

ニケーション（例えば，音声による会話，アバタを介(1) 突然の災害発生により不意打ちで避難訓練を開したジェスチャ）を可能にすることが求められる．そ始するのようなコミュニケーションの前提として，多数のア

現実世界における災害には，台風など発生や接近がバタが仮想空間内に存在していることが挙げられる．

ある程度予測可能なものと，地震や火災など突然発生

そこで本研究では，マルチユーザを実現するネット

するものがある．従来の避難訓練は突然発生する災害

ワークエンジン（状態同期ネットワークライブラリ）を対象に実施されることが多いが，予め訓練の日時やを採用して多数のユーザが同時アクセスでき，テキス

内容が通知されることも少なくない．このような避難

トチャットや音声，ジェスチャによるコミュニケーシ

訓練では，避難時の困難な状況（例えば，パニック状

ョンが可能なメタバースを構築する．さらに， HMD，態での避難）を疑似体験させていないといえる．

PC，スマートフォンなどのさまざまなデバイスから

そこで本研究では，メタバース内で突然災害を発生

アクセス可能にすることもめざす．このようなメタバさせて平時を有事（避難）に切り替える，不意打ち避ースの基本機能に加え，日常的なアクセスを動機づけ

難訓練機能を実装する．地震や火災などの災害はいつる工夫が必要になる．学校を例にとると，仮想空間内発生するか予測できないため，“不意打ち”は現実にに教室を設置し，そこで受けられる授業を増やすこと即した避難疑似体験を提供する．

が挙げられる．その他，比較的単純なゲーム要素を取(2) シナリオに基づいてリアルな災害状況を表現す

り入れることがアクセスの動機づけにつながる可能る性もある(16)．

不意打ちで避難訓練を開始するにあたり，仮想空間

現実世界における避難では，多数が一斉に避難行動をとることで，パニックや狭い避難経路での混雑が発内を平時から有事へ一変させる，リアルな災害状況を表現する必要がある．

生し，避難が困難になる可能性がある．本研究では，

避難訓練のリアリティは，状況的リアリティと視聴

このような多数のユーザに起因する避難が困難な状

覚的リアリティから構成される．状況的リアリティに況をメタバース内避難訓練でも再現することをめざは“実際にあり得る災害状況を設定すること”が求めす．

られ，本研究ではこれをシナリオに記述し設定できる(4) 現実世界のようなオブジェクトとのインタラク

ようにする．そして，シナリオを読み込んでメタバー

ションを可能にする（④に対応）

ス内に災害状況を配置する機能を実装する．例えば，

メタバースでは，仮想空間内を移動できるだけでな

地震発生後に調理室から出火し時間経過とともに延く，必要に応じてオブジェクトとのインタラクション

焼していくという災害状況は，地震発生からの経過時を可能にすることが求められる．例えば，室内照明の間に対して，追加する炎の位置（3 次元座標）と大きON/OFF を操作したり，ボールを持って放り投げたさをシナリオに記述して設定する．また，一部のオブりといったインタラクションが挙げられる．

ジェクトについては，物理演算に基づいて動かしたり，

メタバース内避難訓練においては，例えば地震の場

シナリオに基づいて選択的に破壊したりできるよう

合，転倒した家具を避難途中に移動させたり，割れたにする．シナリオには災害の種類や程度，避難の制限

ガラスや炎に近づくと負傷したりする状況を表現し時間や成功条件も合わせて記述しておき，シナリオをたい．そこで本研究では，スイッチ類の操作に加え，切り替えることで，さまざまな避難訓練が実施できる

掴んで移動させることができたり，近づくとユーザにようにする．視聴覚的リアリティには“視聴覚効果を影響が及んだりするインタラクティブなオブジェク

駆使して災害状況を表現すること”が求められる．本トを仮想空間内に配置できるようにする．

研究ではシナリオに基づいて，アニメーション付き 3
－47－

災害発生

避難制限時間

通常の活動
時間軸

平時

避難（訓練）

振り返り

有事（災害）

平時

図 1 メタバース内避難訓練の流れ次元モデルやパーティクルシステムにより災害状況

ホストマシン（Windows Workstation）を表現する．

3D Model Scenario

Unity App

クライアントマシン（Meta Quest 2）

Cloud
Room 1Log(3) 避難訓練時に NPC を生成し出現させる

クラウドプラットフォーム（Photon）

Unity App

Room 2

3D Model Scenario

メタバースには常に多数のユーザがアクセスしてRoom 3Log

Unity Appいることが期待されるが，少数のユーザしかアクセス

Unity App

FusionApp ID 1

3D ModelUnity App

していない状況で避難訓練が実施される場合も考え

Entrance

App ID 2

Unity App

Voice

られる．多数のユーザに起因する避難困難な状況を表App ID 1

現するために，避難訓練時にユーザ数に応じて NPC

Unity App図 2 試作システムの構成（Non Player Character）を生成し出現させる機能を実装する．

が鳴って数秒後に仮想世界が揺れ始め，揺れが収まっ(4) 避難訓練後に振り返りができるようにするてから避難が開始されることになるだろう．ただし，

メタバース内避難訓練は，ユーザが制限時間内に避

ユーザに避難は強制しない．したがって，災害が発生

難場所に到達するなどの条件を満たすことで終了すしたメタバース内（例えば，瓦礫が散乱している）にる．避難訓練の終了により仮想空間内は災害発生前のは，避難するユーザと避難しないユーザが混在しうる．

状況（平時）に戻るが，ユーザが自身の避難行動を振これは，現実世界でも見られる，正常性バイアスや同

り返えることで，訓練効果の向上が期待される．

調性バイアスにより避難が誘発されていない状況といえる．

そこで本研究では，ユーザ（アバタ）の避難行動を
一定時間間隔でログとして記録しておき，避難行動を

避難訓練終了後，メタバース内は災害発生前のオブ仮想空間内で再生（再現）する振り返り機能を実装すジェクトが配置されて平時に戻る．そして，ユーザ（避る．ユーザは避難訓練終了後の任意のタイミングで振難を試みたユーザ）には自身の避難行動を振り返るこ

り返り機能を起動し，再生された避難行動（他ユーザとが望まれる．避難訓練終了直後，すなわち記憶が鮮の避難行動も再生される）を一人称または三人称で見明なうちに振り返ることが理想的だが，避難行動を再返すことで，避難に関する気づきにつながる．例えば，生する機能により，振り返りのタイミングはユーザに「大勢の人の後を追う形で狭い道を逃げてしまった

委ねられる．

が，もっと広い道があった」という気づきから，「冷静になって，広い道を逃げるようにしよう」といった

3. メタバース内避難訓練システムの試作

避難の心構えが得られるかもしれない．

本研究では現在，提案したメタバース内避難訓練のシステムを試作している．開発環境にゲームエンジン

2.3 メタバース内避難訓練の流れ

Unity，ネットワークエンジン（クラウドプラットフォ

メタバース内避難訓練の流れを図 1 に示す．ユーザ
はメタバース内で他ユーザとの交流など日常的な活動をしているが，突然の災害発生により避難訓練が開始される．例えば，地震避難訓練では，緊急地震速報ーム）に Photon を採用する．没入型 HMD である Meta
Quest 2（コントローラ含む）をメインデバイスとして想定しているが，PC やスマートフォンでのアクセスにも対応させる．

－48－

(a) 建物の基本構造3Dモデル(b) 俯瞰したキャンパスの3Dモデル（フォトグラメトリあり）(c) 時間帯・天候表現

図 3 徳島大学理工学部の 3 次元仮想空間化で作成している（図 3-a）．壁などの外観については，
3.1 システム構成

CAD ソフトや 3DCG ソフトで装飾している．仮想空試作システムは，ホストマシン，クライアントマシ

間内で操作対象となるドアなどのオブジェクト，災害ン，クラウドプラットフォームから構成される（図 2）．

時に動いたり破壊されたりするオブジェクトは Unity(1) ホストマシン

で設置・設定する．

ホストマシンである Windows ワークステーション

フォトリアリスティックな表現で視聴覚的リアリテ

では Unity アプリが動作しており，Photo Cloud を介

ィを高めようと，フォトグラメトリ（写真測量法）をして複数のユーザが入室可能な Room を作成・管理す

試験的に導入した（図 3-b）．しかし，キャンパス内をる．Room ごとに 3 次元仮想空間とシナリオが用意さ網羅するには多くの写真が必要となり，修正作業（ノれており，ユーザ認証，災害状況表現，避難行動ログ

イズ除去やポリゴン数削減など）における負担も大き

記録・再生，NPC 生成などを担当する．

い．さらに，建物の 2 階以上を撮影するには高所作業(2) クライアントマシン（例えば，ドローンを用いた撮影）が必要となるため，

ク ラ イ ア ン ト マ シ ン で あ る Meta Quest 2 で は

現在はフォトグラメトリの導入を中断している．

Unity アプリが動作しており，Room に対応する 3DCG

仮想空間内では，現実世界と同じ時間と天候が表現の描画やユーザの入力処理（アバタの移動など）を担されている．具体的には，昼間，夕方，夜の時間帯に当する．

応じて空の画像（Unity Skybox）を変更し，気象庁か(3) クラウドプラットフォーム

ら取得した徳島市の天候情報に基づいて，仮想空間内

Photon Fusion を介して複数ユーザ（アバタ）やオに雨や風を発生させている（図 3-c）．このような表現

ブジェクトの座標を収集・同期し，Photo Voice により

により，例えば，夜間や悪天候（大雨や強風時）におユーザ間での音声対話を可能とする．

ける避難訓練を実施することができる．

3.2 3 次元仮想空間

3.3 アバタ試作システムでは，徳島大学理工学部キャンパスの現在，アバタには Unity アセットを採用しており，忠実な 3 次元仮想空間化に取り組んでいる（図 3）．キ

実際のユーザに似せたアバタを組み込めてはいない．

ャンパス内建物の基本構造 3D モデルは，CAD データ

HMD を装着している場合はユーザの視線（顔の向き）から変換・生成するか，CAD ソフトで平面図から人手－49－

地震によって散乱した椅子

図 4 腕を動かすアバタ
を，HMD コントローラを利用している場合はユーザの腕の上げ下げを検知して，即座にアバタに反映することができる（図 4）．今後，画像やテキストからアバ
タを自動生成する技術(17)(18)の活用を検討していく．
3.4 機能実装
炎

2.2 で示した機能について，構想中や実装中のもの

図 5 災害状況表現の例も含めて概説する．
(1) 不意打ち避難訓練
ホストマシンから任意のタイミングで，シナリオに記述された災害を発生させることができる．また，地震については，気象庁から防災情報（XML フォーマッ
ト）を受信し，日本国内で一定震度以上の地震が発生した場合，仮想空間内でも地震を発生させるようにしている．
(2) 災害状況表現
現在のところ，散乱した椅子，炎や瓦礫など表現で

図 6 避難場所へ向かう NPC

きる災害状況は限られている（図 5）．
ユーザ（避難訓練設計者）が HMD を装着して仮想際のユーザの避難行動ログを NPC で再現する手法を空間にアクセスし，炎や瓦礫などの 3 次元モデルの設採用している．ログにはユーザの位置座標や視線，腕置を通じて災害状況を表現できるようにしている (19)．

の上げ下げが記録されている．この手法により，ログ

現在，シナリオ記述を再考中であることから，この機からユーザの移動（避難経路）だけでなく顔の向きや能からメタバース内避難訓練のシナリオ出力はできて首の傾き，身振り手振りなども再現できることから，いない．

避難中の焦りや迷いなども表現できると期待される．

(3) NPC 生成(4) 振り返り

災害発生時，仮想空間（Room）内のユーザ数に応じユーザの避難行動ログに基づいて，NPC 生成と同様て NPC を生成し出現させる（図 6）．具体的には，ユに避難行動を仮想空間内に再生する．再生映像を見な

ーザ数に反比例させて NPC 数を調整する．NPC は避がら気づいたことを，アノテーション（テキストまた難行動モデルを有した自律的なエージェントではなく，は音声）として記録しておき，アノテーション付き再

過去に同じシナリオで実施された避難訓練における実生映像を閲覧できるようにする．

－50－

(6) Jovanović,

4. おわりにA.,

Metaverse

andPlatform

Milosavljević,

A.:

for

Collaborative

Gamified“VoRtex

本稿では，メタバース内避難訓練を提案し，その試

Learning”, Electronics, Vol.11. Issue 3, 317 (2022)

作システムを概説した．構想中や実装中の機能が残っ(7) Nagao, K.: “Virtual Reality Campuses as Newており，試作システムの完成に向けて注力していく．

Educational Metaverses”, IEICE Transactions on

Information and Systems , (Advance Publication in

試作システム完成後は，その運用を通じてさまざまな検証を進めていく．3 次元仮想空間内で突然災害が発

2022)(8) Feng, Z, et al.: “A Sequence Analysis of Behaviors in

生し，避難訓練が開始されるというメタバース内避難

Immersive Virtual Reality for Indoor Earthquake and訓練がユーザに受け入れられるかをまず検証する必要

Post-earthquake Evacuation”, International Journalがあるだろう．避難訓練への参加は強制ではないが，of Disaster Risk Reduction , Vol.75, 102978 (2022)

メタバース内で楽しんでいる時間を一時的に中断させ(9) Lovreglio, R., et al.: “Prototyping and Testing a
Virtual Reality Counterterrorism Serious Game forられることに否定的なユーザが存在すると考えられる．

Active Shooting”, International Journal of Disaster

提案したメタバース内避難訓練に肯定的なユーザを増やすためにも，詳細な検討を通じて，訓練効果が高い
ことを明らかにしなければならない．

Risk Reduction, Vol.82, 103283 (2022)(10) Sharma,

S.:“Improving

Emergency

Response

Training and Decision Making Using a Collaborative
Virtual

謝辞

Reality

Environment

for

Building

Evacuation”, Proc. of HCI International 2020–Late

Breaking Papers: Virtual and Augmented Reality ,本研究は JSPS 科研費 JP18H01054 ならびに徳島
大学理工学部・令和 4 年度先端理工学教育研究プロジ

pp.213–224 (2020)(11) 谷岡樹, 光原弘幸, 獅々堀正幹: “地震疑似体験 VR におェクトの助成を受けた．

ける避難行動記録・再現による NPC 生成”, 教育システ
ム情報学会研究報告, Vol.36, No.5, pp.44–50 (2022)

参 考 文 献(12) Mitsuhara,

Shishibori,M.:“Toward(13) Oe, K., Tanioka, I., Mitsuhara, H., and Shishibori, M.:

Agenda”, Virtual Worlds, 1, Issue 2, pp103–129 (2022)(2) Warburton, S.: “Second Life in Higher Education:“Prototype

Systemof

Evacuation

Training

Metaverse”,

Proc.

of

the

International

30th

in

Conference on Computers in Education , Vol.2,

Assessing the Potential for and the Barriers to

pp.122–130 (2022)

Deploying Virtual Worlds in Learning and Teaching”,

British Journal of Educational Technology , Vol.40,

andEvacuation Training in Metaverse”, IGI Global (2022)(1) Trunfio, M. and Rossi, S.: “Advances in Metaverse
Investigation: Streams of Research and FutureH.

(14) 日本バーチャルリアリティ学会編: “バーチャルリアリ
ティ学”, コロナ社 (2011)

No.3, pp. 414–426 (2009)(3) Inman, C., et al.: “Use of Second Life in K-12 and(15) Gamberini, L., et al.: “Psychological Response to an

Higher Education: A Review of Research”, Journal of

Emergency in Virtual Reality: Effects of Victim

Interactive Online Learning, Vol.9, No.1, pp.44–63

Ethnicity and Emergency Type on Helping Behavior(2010)and Navigation”, Computers in Human Behavior,
Vol.48, pp.104–113 (2015)(4) Hwang, G.J. and Chien, S.Y.: “Definition, Roles, andPotential Research Issues of the Metaverse in(16) Park, S. and Kim, S.: “Identifying World Types to

Education: An Artificial Intelligence Perspective”,

Deliver

GamefulExperiencesforSustainable

Computers and Education: Artificial Intelligence ,Learning in the Metaverse”, Sustainability, Vol.14,

Vol.3, 100082 (2022)

1361 (2022)(5) Tlili, A., et al.: “Is Metaverse in Education a Blessing(17) Hu, L. et al.: “Avatar Digitization From a Single

or a Curse: A Combined Content and Bibliometric

Image For Real-Time Rendering”, ACM Transactions

Analysis”, Smart Learning Environments, Vol.9, 24

on Graphics, Vol. 36, No. 6, Article No.1 (2017)(2022)(18) Hong, F., et al.: “AvatarCLIP: Zero-shot Text-driven－51－

Generation and Animation of 3D Avatars”, ACM

Transactions on Graphics, Vol.41, No. 4, Article
No.161 (2022)(19) Oe, K., Tanioka, I., Mitsuhara, H., and Shishibori, M.:“Immersive

Functionfor

Allocating

Disaster

Situations for a VR-based Evacuation Training
System”, Proc. of the 30th International Conference

on Computers in Education, Vol.2, pp.131–139 (2022)－52－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

プログラミング演習における指導が必要な学習者の自動検出
河瀬雅弥*1, 北英彦*1, 高瀬治彦*1*1 三重大学工学研究科電気電子工学専攻

Automatic detection of learners
who need guidance in programming exercises
Masaya Kawase*1, Hidehiko Kita*1, Haruhiko Takase*1*1 Department of Electrical Engineering, Graduate School of Engineering, Mie University
The authors have developed PROPEL, a system for beginner programming exercises, and use it intheir classes. One of its features is to suggest to instructors and TAs which learners to teach basedon the presence or absence of compilation errors in the learners' code and the time they failed toresolve them. In addition to this, this time, based on the code creation history of exercises conducted
before last year, the characteristics of learners who failed to complete their codes are extracted, andlearners who should be taught are detected based on these characteristics.
キーワード: プログラミング,

初学者、講師支援
な対処を目的としたプログラミング演習システム

1. はじめにPROPEL である。図１に PROPEL のシステム構成をコンピュータの発展に伴い、さまざまな分野でプロ
グラミング能力が必要とされている。能力を身に着けるため、実際にプログラムを作成して理解を深めるプ
ログラミング演習が著者らの大学で行われている。しかし、現在行われているプログラミング演習は講師の数が学習者に比べて少なく、指導が必要な学習者に十分な指導を行われていないと考えられる。これまでにも著者らの所属している研究室で作成されたプログラ示す。PROPEL を用いることで、プログラミング演習
において、プログラムの作成に行き詰っている学習者
を早い段階で見つけ出し講師がアドバイスすることが可能となっている。また、講師も学習者全体の理解度を容易に把握することができ、プログラミング演習の質の向上と効率が可能である。図 1 に PROPEL のシ
ステム構成を示す。また、図 2 にシステムの内部構成を示す。

ム演習システム PROPEL を用いて、指導が必要な学習者を探す研究がされていたが、十分ではない。本研
究の最終目的は、演習中に躓いている学習者を見つけ出し講師に指導する学生を提案するシステムを構築することである。

2. プログラミング演習システム PROPEL
著者らの所属する研究室では、プログラミング演習を目的としたシステムを開発・運用してきた。そのうちの一つが学習者のプログラミング作成状況への迅速－53－

図 1 PROPEL のシステム構成

２点目については現状のシステムでは課題を諦めてしまう学習者を提案することが出来ず、指導することができない。
2.3 新たに提案するシステム
提案するシステムの画面を図４に示す。システムはタブレット端末で運用する想定で作成した。システム
では学習者の進捗状況を縦軸にソースコードの行数、横軸に経過時間としたグラフを全学習者分表示し、グ
図 2 システムの内部構成

ラフをタップすることによりその時点でのソースコー
ドのスナップショットを表示する。また、直近に起こ

2.1 現状の講師画面したコンパイルエラーや課題の進捗度を全学習者でソ

図 3 に PROPEL で講師が利用する画面を示す。図

ートすることが出来る。

3 では学生の名前と課題は伏せてある。画面の左半分は講義の際の座席表を表示している。学習者が「講師を呼ぶ」ボタンを押すと席が赤く変化するので、講師

このシステムによって、学習者の進捗度を視覚的に判断でき、迅速な指導が出来るようになると考えている。

を呼んでいることが分かるようになっている。
画面の右半分は学生のプログラム作成状況、すなわ
ち、コンパイル前に 1 行単位でわかる早期エラー、コンパイルエラー、コンパイルエラー、スタイルエラー
を残存時間の長い順で表示している。これにより待機時間が長い学生から順番に対応できる。

図 4 提案するシステムの画面

図 3 現状の講師画面
2.2 現状の問題点
現状の問題点を挙げる。
・学習者の進捗過程が把握できない。
・課題を諦めてします学習者を判別できない。
1 点目については、その時点でのプログラム作成状
況のみ表示されるシステムになっているため、視覚的に判断しづらく、指導に要する時間が長くなってしまう。
－54－

3. まとめ
今回は問題点の一つである「学習者の進捗過程が把握できない」と言う点を解決すべくシステムを作成した。しかし、もう一つの問題点「課題を諦めてしまう
学習者の判別できない」という点は現時点では解決することが出来ていない。今後の課題としては、如何にして課題を諦めてしまう学習者を抽出することである。

参 考 文 献(1) 伊冨昌幸，小島佑介，高橋功欣，北英彦：プログラムの作成状況を把握する機能を持つプログラミング演習シ
ステム，2010PC カンファレンス（2010）(2) 小川正，西口大亮，北英彦：プログラミング演習における iPad などの携帯デバイスの利用による指導の円滑化，
PC カンファレンス（2011）(3) 小島佑介，高橋功欣，北英彦：プログラミング演習における効率のよい指導のためのエラー早期指摘，コンピュータ利用教育協議会， PC カンファレンス（2011）(4) 森一樹，田中昂文，橋浦弘明，櫨山淳雄，古宮誠一：プ
ログラミング演習支援のための細粒度履歴収集環境の開発，情報処理学会（2013）(5) 杉本優太，伊藤福晃，北英彦，高瀬治彦: プログラム動作の可視化によるプログラムの動作確認支援に関する研究，コンピュータ利用教育協議会，2019PC カンファ
レンス (2019)－55－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

パズル型プログラミング問題を用いた
学習者の思考過程に基づく学習支援システムの開発
渡邉雄之介 1, 山口琢 1，大場みち子 2
1 公立はこだて未来大学大学院 システム情報科学研究科
2 公立はこだて未来大学 システム情報科学部

Development of Learning Support System Powered by
Programming Puzzles Based on Learners' Thinking Process
Yunosuke Watanabe 1, Taku Yamaguchi1，Michiko Oba2
1 Graduate School of System Information Sciences, Future University Hakodate
2 Faculty of Systems Information Science, Future University Hakodate

従来の教育では，授業中における課題やテストの解答結果など成果物に基づき指導や学習支援をすることが主流であった．しかし，完成された成果物からはどのように考えているか、どこで迷いや躓きがあったのかなど把握することは困難である．教育分野において，学習者がどのように問題を考えて解答に至るのかという思考過程について，詳細な分析が必要であるとされている．学習者の思考過程を明らかにすることができれば，学習者の理解度や特定の学習項目における理解の有無をより詳細に把握でき，より効果的な学習支援ができると考えられる．そのため，学習者の思考過程に基づき学習支援を可能にすることを研究目的としている．本稿では，パズル型プログラミング問題を利用して，パズルを並べ替える操作から学習者の思考過程を把握するために実施した実験と実験結果をもとに開発した学習支援シ
ステムについて述べる．
キーワード: 思考過程，パズル，プログラミング，学習支援システム

1. はじめにのように考えているか、どこで迷いや躓きがあったの

従来の教育では，授業中における課題やテストの解答結果などの成果物に基づき指導や学習支援をすることが主流であった[1]．しかし，これでは学習者が成果物に至るまでの過程における試行錯誤や迷いなどの思考過程について把握が困難である．学習者が問題を解答する際には，様々な思考過程を経て、解答に至る．
プログラミングを例に挙げると，どのように考えてソースコードを完成させたのか、どこで迷いや躓きがあったのかなど人によって解答に至るまでの過程は様々ある．しかし，完成されたソースコードの分析ではどかなど把握することは困難である．そのため，教育分
野において学習者がどのように問題を考えて解答に至るのかという思考過程について，詳細な分析が必要であるとされている[2]．学習者の思考過程を明らかにすることができれば，学習者の理解度や特定の学習項目
における理解の有無をより詳細に把握でき，より効果的な学習支援ができると考えられる．
以上より，本研究では学習者の思考過程に基づき学習支援を可能にすることを目的に，学習者の思考過程を明らかにし，思考過程に基づき学習支援をすること－56－

が可能なシステムの開発を目指す．

中村らの先行研究がある[6]．この研究では，学習者にインタビューし，パズル問題における学習者の操作理

2. 関連研究

由を収集した．学習者の操作理由とパズルの操作過程

本章では，学習者の思考過程に関する関連研究につのデータから，プログラミング思考過程を分析されていて述べる．次に，関連研究の課題を解決した先行研いる．分析結果で明らかになった，並べ替え操作の理究について述べ，その先行研究の課題について述べる．

由やプログラミング思考過程の傾向をもとに，指導者に対して学習者の操作過程や思考過程の解釈，知識不足の可能性がある操作を可視化する教育支援システム

2.1 学習者の思考過程に関する研究
学習者の思考過程の分析を試みる研究が報告されてを開発した．指導者に対し，学習者の操作過程などを可視化する教育支援システムを開発することで，指導いる．
Maharjan ら[3]は，ソースコードをパズル化し，並や学習支援に繋げている．しかし，学習者に対し思考

べ替える操作過程を記録することが可能な Parsons

過程に基づいた直接的な学習支援はされていない．

Puzzle[4]を利用し，プログラミング思考過程の傾向を分析している．分析では，パズル化されたソースコー

3. 課題と解決アプローチ

ドを並べ替え，プログラムを完成させる過程 (思考過先行研究(2.2 節)を踏まえ，課題は，学習者に対して程)のデータを時系列に可視化し，正解者と不正解者に思考過程に基づいた学習支援がされていないことであわけ，それぞれ編集距離を用いてクラスター分析をしる．この課題に対し，本研究では学習者に対し思考過ている．編集距離とは，正解に到達するために必要な程に基づく学習支援をすることを提案する．

操作の数のことである．結果として，正解者のクラス

文部科学省[7]によると，自らの学習活動を振り返り

ター3 つと不正解者のクラスター4 つの合計 7 つのプ

学びに課すことが重要とされている．そのため，学習

ログラミング思考過程の傾向を示している．

者が問題に解答する過程である思考過程を自身で振り

山口ら[5]は，文章をパズル化し，文を並べ替えてジ返ることが可能にする．

グソー・パズルを行う読解・作文アプリケーション「ジ和栗[8]によると，他者の思考過程などについて強くグソー・テキスト」を開発した．この研究では，ジグ考察する過程を経て，意味や概念を創出する・物事をソー・テキストを用いて，学習者が文を並べ替える操

別な角度から見るための支援が必要であるとされてい作を記録する．記録したデータから，学習者が文を読る．そのため，他者の思考過程から自身の思考過程に解し作文する際の考え方を可視化できることを示してついて考察する機会を与える．

いる．

以上のことを実現するために，以下を解決アプロー

このように，パズル化したソースコードや文章の中チとして取り組む．

に，行(以下，ピース)をスクランブル化し，正しい順序⚫

にピースを並べ替える操作から，学習者の思考過程を

学習者の思考過程や特徴を可視化し，学習者による振り返りを可能にする

捉えることを試みている研究がある．

⚫

しかし，これらの研究では，学習者の思考過程の傾

学習者同士の思考過程の差異を明らかにし，自身と他者の思考過程を比較することによる振向は捉えているが，具体的な指導や学習支援に繋がっり返りを可能にするているとは言えないという課題がある．

これらの思考過程に基づいた振り返りをすることで，
プログラミングの基礎力が向上することを期待する．

2.2 先行研究2.1 節の課題を解決する研究として，プログラミン
グ型パズル問題を用いて教育支援システムを開発した－57－

4. 利用するパズル型問題のツールに，実験を実施した．

本研究は，プログラミング思考過程を対象に，先行研究 [6][9]で開発・利用されたパズル型プログラミン
グ問題を出題するツールであるジグソーコード 2 を利用し，パズルを並べ替える操作から思考過程の測定をする．ジグソー・コード 2 は，プログラム・コードが題材のジグソー・パズルとして実装されている Web アプリである．このツールは，図 1 に示すように，上部に操作説明と問題文がある．オレンジ枠の左エリアは選択肢群であり，プログラムを行ごとにパズルのピー

実験対象は，公立はこだて未来大学 2 年生対象科目「情報処理演習 I」を履修し，実験の同意が得られた学生 19 名である．
「情報処理演習 I」は，主に Java を題材とした課題を通して，実用的なソフトウェア開発プ
ロセスにおける基本技能を身につけることを目的とした，プログラミング演習科目である[10]．
実験では，ジグソー・コード 2 を利用して作問したパズル型プログラミング問題 (Java) 12 問を出題した．
5.2 DTWスとしたものをシャッフルされて解答者に提示される．

学習者の思考過程の差異を明らかにするために， 各

右エリアは解答エリアであり，左のエリアから解答者

問題における学習者の思考過程である時系列データを，がピースを選択し，右下のコンソールの出力結果に適

k-means 法の DTW を利用して分類する．

切になるよう，ドラッグ&ドロップで移動して並べ替
え右側のエリアのソースコードを完成させる．

時系列データ同士の距離・類似度を測る際に用いられジグソー・コード 2 は，解答者が操作するとき，以下の情報を操作ログとして記録する．
⚫

DTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法は，る手法である．他にも，時系列データ同士の距離を測る 手 法 と し て ， ユ ー ク リ ッ ド 距 離 (Euclidean

操作の種類 （開始，ドラッグ，削除，追加，ドDistance)やマンハッタン距離(Manhattan distance)

ロップ，完成)がある．DTW は 2 つの時系列の各点の距離(誤差の絶⚫

時刻対値)を総当たりで求め，2 つの時系列が最短となるパ⚫

操作対象のピース番号 （piece id）

スを探索する．そのため，時系列データ同士の長さや⚫

操作対象の上に位置しているピースの番号

周期が違っても類似度を求めることができるという特⚫

操作対象の下に位置しているピースの番号

徴がある．

⚫

右側エリア内のピースの番号

本研究のデータは，学習者によって思考過程の長さ

本研究では，学習者がパズルを並べ替える操作過程が異なるため，時系列データ同士の長さが異なる．そを思考過程とする．

のため，学習者の思考過程を分類する手法として，
DTW を採用する．クラスター数の決定は，最適クラス
ター数を求める際に用いられるシルエット分析により決定する．

6. 実験結果と考察
6.1 DTW を利用したクラスター分析
DTW を利用したクラスター分析の結果を，表 1 に
図1

ジグソー・コード 2 の画面例示す．縦軸の U1〜U19 は学習者を示している．横軸は問題番号，セルの中の数値はクラスター番号を示し

5. 実験ている．各学習者が正解した問題には青色，不正解の5.1 実験目的と対象問題には赤色で示している．

学習者の思考過程の差異を明らかにすることを目的－58－

表 1 クラスター分析の結果

後に s4 の[ char rating; ]という宣言文に触れている傾向が見られた．このことから，Cluster1 に属する被験者は，宣言文の配置で迷いや忘れが生じている可能性が考えられる．
以上のことから，DTW を利用したクラスター分析
により，様々な学習者の思考過程の群を把握することができた．

DTW を利用したクラスター分析が，どのように分類されているか調査するため，クラスター分析の可視化結果をもとに各クラスターについて分析した．
プログミング問題[code 1-2]では，主に 3 つのクラス
ター（Cluster3, Cluster2, Cluster1）の傾向が得られた．図 2 は，プログミング問題[code1-2]の正解となる
並び順にソースコードの各行に振られているピース番号(piece id)である．この問題では，piece id「s3」から「s17」までのピースを並べ替える問題で，宣言文や if
文などの構文が含まれている．プログミング問題[1-2
成績判定 1]で得られた，3 つのクラスターについて，

図2

プログラミング問題[code 1-2]の piece id

可視化結果をもとに，以下で説明する．
可視化では，図 3 ~ 図 5 のように，縦軸を piece id，
横軸を操作回数[回目]として可視化した．凡例の U1,
U2, U3 などは，各学習者を示している．
図 3 は，Cluster3 の可視化結果である．Cluster3 では，主に piece id を s3,s4,s5... などと段階的に組み立てる傾向が見られた．このことから，Cluster3 に属する被験者は，ソースコードを上から順に段階的に整えていく思考であると考えられる．

図3

Cluster3

図4

Cluster2

図 4 は，Cluster2 の可視化結果である．Cluster2 では，s3[関数]の次に s17,s15 の[閉じ括弧( } )]に着目をし，s7,s9,s11 などの[ else if ]から組み立てる傾向が見られた．このことから，Cluster2 に属する被験者は，関数や条件文などの構造から組み立てから，中のソースコードを整えていく思考であると考えられる．
図 5 は，Cluster1 の可視化結果である．Cluster1 では，主に Cluster3 と同様の piece id を s3,s4,s5… な
どと段階的に組み立てる傾向が見られた．しかし，最－59－

7.1 概要
本システムは，プログラミング学習者に対して，思考過程に基づいた振り返りを支援し，プログミング基
礎力が向上することを目的とする．
Web アプリケーションとして開発した本システムの概要を図 6 に示す．本システムは，ジグソー・コー
ド 2 を利用し，パズル型プログラミング問題を学習者
図5に出題する．学習者が解答する操作過程をログとしてCluster1

記録し，思考過程の可視化結果・迷いに関するコメン
6.2 正答率による思考過程の差異

ト・振り返りをする回答フォーム・問題の解説を提示

学習者の思考過程の差異を把握するために，6.1 節

する．

の各問題における各クラスターの正答率(%)をまとめたのが表 2 である．表 2 では，縦軸はクラスター番号，
横軸は問題番号を示している．
表 2 各クラスターの正答率

図 6 システム概要図7.2 システム機能
表 2 の結果をもとに，正答率による思考過程の差異

本システムの画面の構成を以下に示す．

を分析した．結果として，正答率が高い思考過程では，関数の構造や if 文などの構文，計算式を意識した過程が見られた．正答率が低い過程では，どのように組み立てれば良いか全く理解できていない過程や一部の知識が不足しているため，不正解となっている過程が見られた．そのため，開発するシステムでは，解答のみ

サインアップ / ログイン・ログアウト画面⚫

問題選択画面

⚫

解答画面

⚫

解答後画面

学習者が解答した後，思考過程について振り返りをする解答後画面を図 7 に示す．

を提示するのではなく，正答率の高い他者の過程を提示することで，思考過程の改善によるプログラミング⚫

学習者の振り返りを支援するための機能を以下に示す．

基礎力の向上を目指す．
また，問題によって正答率が高い過程や低い過程が①

学習者の思考過程や特徴を可視化する機能②

正答率の違いによる思考過程の差異を提示す

異なることが見られた．これは，出題した問題によっる機能て考えやすい解き方・注視すべきポイントがあること③

が考えられる．そのため，今回の分析より得られた参る機能．

考になり得るポイントを他者の過程と共に提示する．

解答後画面の分析結果に，①の機能として，学習者の思考過程を可視化した結果の時系列グラフ，正解・7. 学習支援システム

不正解であったか，迷いが生じた箇所が表示される．

本章では，6 章の実験結果をもとに，開発した学習
支援システム(以降，本システム)について述べる．

自身と他者の思考過程を比較し振り返りをす②の機能として，図 8 のように 6 章の実験結果より得られた，正答率が高いクラスターが順に表示される．

－60－

各クラスターの思考過程の特徴や注視すべきポイントなども共に表示される．③の機能として，「自身の過程の振り返りを行なってください」というリンクをクリックすると，自身と他者の思考過程を比較し振り返りをするための以下の項目が回答フォームに表示される．
⚫

迷いやつまずきに関する項目⚫

自身の思考過程がどのようであったかを振り返りをする項目⚫

他者の過程から自身の過程を振り返り，得られた知見について考察する項目

学習者は，①の機能より可視化された自身の過程と②の機能より提示された他者の思考過程を③の機能として作られた回答フォームで振り返り，自身と他者の過程を比較し考察する．
本システムでは，学習者自身の過程や正答率が高い
他者の過程より得られる考えやすい解き方，正答率が低い被験者がどのように間違えているのか，不正解が起こりやすいポイントや注視すべきポイントを共に提示する．以上の機能より，学習者が思考過程に基づいた振り返りをすることで，プログラミングの基礎力が

図8

正答率順の他者の過程と特徴向上することを期待する．
7.3 評価実験
学習者向けに開発した本システムの有効性を検証することを目的に，学習者への学習効果を検討する．対象は，本学の「情報処理演習 I(Java)」を受講した学生
10 名以上とする．
実施する評価実験の手順を以下に示す．
[1] 被験者は，実験内容に関する説明文を読み，実験の進み方を把握する．
[2] 被験者は，ジグソー・コード 2 で作成された事
前テストの結果より，被験者を本システムを利用する場合とジグソー・コード 2 を利用する場
合で分ける．
[3] 被験者は，別々のシステムを用いて同様の問題
でトレーニングする．
[4] 被験者は，事前テストと異なるジグソー・コー
ド 2 で作成された事後テスト 10 問に解答する．
[5] 被験者は，システムに対するアンケートに回答する．

図 7 解答後画面例－61－

評価実験では，定量的評価と定性的評価をする．
定量的評価では，事前テストと事後テストの点数や今後は，開発したシステムの有効性を検証するため，評価実験を実施する．

解答時間などから，別々のシステムを利用した被験者を比較する．定性的な評価では，システムの使い

謝辞

やすさや学習効果が期待できるかをアンケートより調査する．

本研究は JSPS 科研 20H01728 の助成を受けたものである．

8. おわりに
参 考 文 献
本研究は，学習者の思考過程に基づき学習支援を可
能にすることを目的とした．目的を達成するための目(1) 株式会社浜銀総合研究所：“学習指導と学習評価に対す
る

標を 2 つ挙げた．1 つ目は，学習者の思考過程を明ら

識

調

査

報

告

書

(2018)”，

https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chuky

かにすることである．2 つ目の目標は，思考過程に基o3/080/siryo/__icsFiles/afieldfile/2018/09/05/1406428_

づき学習支援を可能にするシステムを開発することである．

意

9.pdf（2022 年 12 月 13 日確認)
(2) Newell, A., Simon, H. A. et al.: “Human problem
solving”, Vol. 104, No. 9, Prentice-hall Englewood

本研究では，プログラミングをする際の思考過程をCliffs, NJ (1972)

対象に，パズル型プログラミング問題を出題する先行研究で開発されたツール「ジグソー・コード 2」を利

(3) Maharjan, S. and Kumar, A.: “Using Edit Distance
Trails to Analyze Path Solutions of Parsons Puzzles”,

用した．ジグソー・コード 2 を利用して，パズルの操

Proceedings of the 13th International Conference on

作過程を記録し，学習者の思考過程を分析した．

Educational Data Mining, EDM 2020, Fully virtual

分析では，DTW を利用して正答率による思考過程

conference,

July 10-13, 2020 (Rafferty, A. N.,の差異を分析した．結果として，正答率が高い思考過Whitehill, J., Romero, C. and Cavalli-Sforza, V., eds.),

程では，関数の構造や if 文などの構文，計算式を意識International Educational Data Mining Society (2020)

した過程が見られた．正答率が低い過程では，どのよ(4) Parsons, D. and Haden, P.: “Parson’s Programming

うに組み立てれば良いか全く理解できていない過程やPuzzles”, A Fun and Effective Learning Tool for First
Programming

一部の知識が不足しているため，不正解となっている

Proceedingsofthe 8thAustralasian Conference on Computing Education -過程が見られた．また，問題によって正答率が高い過Volume 52, ACE ’06, Australian Computer Society,程や低い過程が異なることが見られた．これは，出題した問題によって考えやすい解き方・注視すべきポイ

Courses,Inc., pp. 157–163 (2006)(5) 山口琢，大場みち子，高橋慈子，小林龍生：“ジグソー・ントがあることが考えられる．

テキストによる文並べ替え操作の測定”，研究報告教育

実験結果をもとに，プログラミング学習者に対して，

学習支援情報システム(CLE), No. 27, pp. 1–6（2017）

思考過程に基づいた振り返りを支援するシステムを開(6) 中村陽太：“プログラミングパズルに基づくプログラミング

発した．開発したシステムでは， 学習者自身の過程を

思考過程の分析と傾向に基づく教育支援システムの開発

可視化する．また，正答率が高い他者の過程から得ら(2022) ” https://library.fun.ac.jp/?page_id=3448（2022れる考えやすい解き方や正答率が低い被験者がどのよ

年 12 月 13 日確認）

うに間違えているのか，不正解が起こりやすいポイン(7) 和栗百恵：“「振り返り」と学習ー大学教育における振り
返り支援のためにー”，国立教育政策研究所紀要，pp. 85–

トや注視すべきポイントを共に提示する．以上の機能

100（2010）

により，学習者が思考過程に基づいた振り返りをする
ことで，プログラミングの基礎力が向上することを期(8) 文部科学省： “ 新しい学習指導要領等が目指す姿 (2015) ”
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo3/si

待する．

－62－

ryo/attach/1364316.htm（2022 年 12 月 13 日確認）
(9) 山口琢，伊藤恵，大場みち子：“プログラミング・パズルの測定と分析”，研究報告ドキュメントコミュニケーシ
ョ(DC)， Vol. 2018-DC-111, No. 2, pp. 1–6 （2018）(10) 公立はこだて未来大学：“2021年度講義要項（2020年度以降入学者対象）” https://www.fun.ac.jp/wpcontent/uploads/2021/07/2021_syllabus.pdf（2022年
12月13日確認）－63－

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

模写コーディングによるプログラミング学習支援システムの開発
濱田

惇也*1，佐々木整*1，佐野智哉*1*1 拓殖大学工学部

Development of a Learning Support System
for Computer Programming Education by “clone coding”
Junya Hamada*1, Hitoshi Sasaki*1, Tomoya Sano*1*1 Faculty of Engineering, Takushoku University
小学校でのプログラミング教育が必修化されるなど，プログラミングやコーディングが一層身近なものになってきている．その反面，大学で情報工学を専攻する学生の中には，プログラミングに苦手意識を持つ学生が存在している．主にプログラミング教育は，教授者が文法の説明を行うとともに，説明した内容を含むサンプルプログラムを示し，学習者がそれを入力して動作を確認することが繰り返し行われることが多い．このような学習者が，自力でプログラミングできるほどの能力を習得しているとは限らず，授業で用いているサンプルプログラムの修正はできるが，何もない状態からコーディングすることができない学生も少なくない．このような学習者に対して，具体的な目的を提示して自発的に学習を進められるようにすることを目的とした学習環境の開発を行っており，この学習環境の特徴とプロトタイ
プを用いて行った評価実験の結果について報告する．
キーワード: プログラミング教育，学習支援システム，模写コーディング，写経型学習
いが，授業などの学習を終えてすぐには，目標とすべ

1. はじめに現在，日本では IT 人材の不足が問題となっている．
経済産業省の試算（1）によると，2030 年には IT 人材の不足が最大で約 79 万人になる．不足する IT 人材の中でも，ソフトウェア開発ができる人材は，重要なもの

きものが分からず，それぞれが自発的にコーディングを行い，学習を発展させていくことは難しい．自発的にコーディングを行うには，学校の授業などの基礎的学習から移行しやすいような環境を作ることが必要である．

であるため，その育成が求められている．令和二年度
からは，小学校でプログラミング教育が必修化されるなど，大学の情報系の学生でなくてもプログラミング

そこで本研究では，基礎を学んだ後に自発的にコーディングを行い，プログラミングスキルを向上できる
学習支援システムの開発を行った．

を学ぶようになりつつある．しかし，プログラミングの学習後に，実際にそれを活かしてコーディングする

2. プログラミング教育と写経型学習

場面がないのが現状である．授業などの学習から，更に知識や技術を伸ばしていくためには，学んだことを

2.1 プログラミング教育
現在では，小学校からプログラミング学習が行われ活かし，実際に自らの力でコーディングすることで，周辺知識の獲得や様々な経験を積むことが重要である．
本来，そのコーディングは自発的に行うことが望ましている．小学校などの初等教育では，Scratch などのブロック型のプログラミング学習ツールが使用されている．しかし，ブロック型言語での学習だけでは，プ－64－

ログラミングができるようになるわけではなく，実際ゲームを作りたい」というような学習者が，写経型学にコーディングを行うテキスト型言語の学習も必要と習で文法等を修得したとしても，すぐに市販のゲームなってくる．その中で，ブロック型言語からテキストと同等のものが作成できるようにはならない．著者ら（2 ）型言語への移行を試みる研究も行われており，初等の経験上，これは学習者自身も自覚をしており，写経教育などで行われるブロック型言語での学習から発展型学習修了後に実際にゲームを作り始める学習者はほさせる方法が検討されている．

とんどいない．そればかりか，プログラミングに対する苦手意識を持ったり，苦手意識が強くなったりする

2.2 写経型学習

傾向がみられている．

大学などで行われているプログラミング教育は，「写

そこで私たちは，このような写経型学習で一通り学

経型学習」と呼ばれる学習方法が行われていることが習を終えた学習者が，自発的かつ継続的にコーディン

多い（3）．この写経型学習は，教授者がお手本となるコグを続けて行くことができるように，学習者に身近にードを学習者に与え，それを学習者が入力し実行，そ感じるものをコーディングの目標に設定することで，の動作の確認を行うことを繰り返す学習方法である．

自発的なコーディング機会を提供できると考えた．

岡本（4）はこの写経型学習の長所として，“タイピングすることで１つ１つのコード（命令）を確実に確認する”，“自分で打ち込んで実行したという達成感が得られやすい”，“分からないときでも取りあえずそのまま学習を進めることができる”，という三点を挙げている．
与えられたコードをそのまま写すという，一見すると学習効果が低そうな学習方法だが，岡本ら（5）の研究で，文法の理解などで学習効果があるという結果が得られている．

3. 模写コーディングによる学習と問題点
3.1 模写コーディング
模写コーディング（7）は，既存の Web ページやアプ
リケーションの画面などの模写対象を見て，同じ見た目のものを作成する学習方法である．美術における「模写」と比較した模写コーディングのイメージを図 1 に示す．

このように，多くのプログラミング教育の現場で行われ，その効果が確認されている写経型学習は，
SHAKYO.io（6）などの写経型学習を支援する Web サー
ビスも公開されるなどしており，広く写経型学習のための環境が整いつつある．
2.3 写経型学習を終えた後の問題
図 1 模写コーディングのイメージ

2.2 で述べた通り，写経型学習は初学者にとって有効な学習方法ではあるが，この学習を続け与えられた
コードを入力し実行するだけでは，プログラミングがさらに，模写コーディングと写経型学習の特徴やメできるようにはならない．写経型学習で一通り文法等

リット，デメリットを表 1 に示す．模写コーディン

プログラミングの基礎を学び終えた後には，課題や目グの大きな特徴として，ソースコードは見ずに，見た標を，教授者などが与えてくれるわけではない．また，目をもとにコーディングをするという点がある．その他の授業等の中でプログラミングが必要になる機会もため，実際に画面に表示されているものが，どの様に頻繁にあるわけではないため，学習者自身が自発的に作られているのか，自分で何を書かなくてはいけない

コーディングを行うこと，さらにそれを継続して行くかを考え，分からない箇所を自分で調べ実装することことは難しい．一方で，例えば「ゲームが好きなので，を繰り返す必要がある．このような作業を行うため，写経型学習と比べて学習効果が高く，コーディングを－65－

表 1 写経型学習と模写コーディングの違い
特徴
⚫
⚫

写経型学習

メリット

サンプルコードを見て書き写す
基礎的な文法の学習で多く用い
られる

⚫
⚫
⚫

⚫
⚫

模写コーディング

コードを見ずに画面に表示された対象を見てコーディングする
見た目が同じようになればコードが同じにならなくてもよい

⚫

⚫

⚫

１つ１つのコードを確実に確認できる
自分で行った達成感が得
られる
分からなくても取りあえず学習を進められる
身近なものを模写対象にできるため目標を立てやすい
普段使うものを作ることができた時に達成感を得られる
写経型学習と比べ学習効
果が高い

デメリット
⚫
⚫

⚫
⚫

⚫

理解しないままコーディ
ングができてしまう
書き写しているだけでは学習効果が低い

写経型学習を行った人でも難易度が高い対象のコードが見られる
わけではないため分からない箇所を解決しにくい
コーディングとは関係のない作業がある行うことで様々な経験を積み，さらなる知識やスキの問題解決につながると考えた．これは，身近な Web

ルを培うことができる．また，画面に表示されている

ページを目標にすることができるという点も含めて，ものと同じ見た目になればよいので，模写の対象とコ学習をする上で重要である，学習者のモチベーション

ードが全く同じにならなくてもよいという特徴もある．

の維持につながると考えた．また，Web ページの模写だが，実際に書いたコードと，対象のコードを比較す

コーディングは，Web ページ制作の仕事の状況と似てる作業は，より良い書き方や知識を身に付けることにいるという特徴がある．Web ページ制作では，デザイ

つながるので重要である．

ンカンプと呼ばれる見本を見ながらコーディングを行

模写コーディングのメリットとしては，先ほど述べうが，Web ページの模写コーディングでも既存の Web

た学習効果が高い点の他に，普段から使うような身近ページを見本とし，その見本を見ながらコーディングのものを模写の対象にできる点がある．模写コーディをするため類似する点があると言える．さらに，模写

ングでは，既存の Web ページやアプリケーションの画

コーディングで作成した Web ページを，ポートフォリ

面を模写対象にすることが可能であるため，課題を与オとして使用している例があるため，模写コーディン

えられなくても学習者自身で目標を立てやすい．さらグを行うことは，将来的にも役立つのではないかと考に，普段使うような Web ページやアプリケーションのえている．

画面を完成させることができた時には，サンプルプロ
グラムを入力する写経型学習とは違う達成感を得られ

3.3 模写コーディングによる学習の問題点
私たちは，模写コーディングを行う上での問題点はるというメリットもある．
本研究では，私たちが普段から使用するようなペー

二点あると考えている．一点目は，コーディングとはジを目標にすることができる「Web ページの模写コ

関係ない作業が多いという点である．模写コーディンーディング」に着目し，開発するシステムで扱うこと

グを行う際には，模写コーディングを行うページを決にした．

めた後に，ページで使用されているテキストや画像などの素材の準備が必要となる．この作業があるため，

3.2 Web ページの模写コーディング

学習者は模写コーディングを行うページを決めてから，Web ページの模写コーディングでは，Web ページのすぐにコーディングを始められない．

ソースコードを取得できることもあり，ソースコード

二点目は，一からコーディングしなくてはいけないと書いているコードを比較することが可能である．そため，学習者によっては難易度が高すぎてしまうといれにより，学習者がコーディングで行き詰まった部分

う点である．写経型学習によって，文法の基礎的学習－66－

を行ってきた学習者でも，一からコーディングしプログラムを完成させることは非常に難易度が高い．これ

本システムの使用例を紹介する．まず学習者は，ロ
グイン画面からシステムにログインする．

まで行ってきた写経型学習では，ソースコードが与えられ，全体像から細かい部分まで分かった状況でコー

4.1 模写用素材の取得と加工

ディングしてきた．しかし，模写コーディングになっシステムにログインした後に表示される図 2 のペー

たとたん，ソースコードではなく完成した状態の見たジでは，学習者が実際に模写を行う既存の Web ページ

目のみが与えられるため，コードの全体像から細かいを選択する．

部分まで学習者が一から考えコーディングする必要がある．そのため，いきなり自発的にコーディングし学習を進めていくことは難しい．
そこで，一点目の問題点に対しては，コーディングとは関係ない作業を自動化することで，学習者がすぐにコーディングを始められ，模写コーディングに集中できるのではないかと考えた．また，二点目の問題点に対しては，学習者が自発的にコーディングを行うこ
図 2 模写用素材の取得画面とが重要である．そのため，学習者が一からすべてコーディングするだけでなく，ヒントやコードの大まかな全体像を与えることで，部分的なコーディングも可模写を行う Web ページの選択は，図 2 のページ上

能になり，これまで行ってきた写経型学習と模写コー

部にあるテキストボックスに，作成したい Web ページ

ディングとのギャップを減らすことができる．これにの URL を入力することで行う．また，本システムはより，学習者が自発的にコーディングに取り掛かりやあらかじめ模写サイト（10）（11）（12）のページを登録してすくなると考えている．

あるので，学習者は URL を直接入力するだけでなく，本研究では，模写コーディングによる学習の二点のそれら登録されたページを選択することもできる．

問題点に対して，Web ページで使用されているファイ模写を行う Web ページを決定すると，システムは自ルの一括取得と，取得したプログラムを学習者に応じ動的にその Web ページで使用されている各種のファて加工することを可能にした，模写コーディングによイルを，図 3 のように Web ページで使用されているる学習を支援するシステムの開発を行った （8）（9）．

ディレクトリ構造を保ったまま取得する．ディレクト
リ構造を保ったまま取得することで，学習者は，ファ4. 開発した学習支援システムの使用例

イルの場所などを変える必要がなく，すぐにコーディ

本研究で開発したシステムは，「模写コーディング」

ングに取り掛かることができる．

による学習を支援するものである．また，本システム
では，大学の授業などで写経型学習を行い，文法の基礎知識を習得している人を学習対象としている．また本システムでは，HTML，CSS，JavaScript のファイルを加工し提供するが，本研究では，変更箇所が分かりやすく学習者のモチベーション維持につながり，文法が HTML，JavaScript に比べて複雑ではないという点でコーディングに取り掛かりやすいと考え，CSS
ファイルの加工，提供から着手した．

－67－

図 3 ファイル取得のイメージ

また，取得した Web ページ（CSS ファイルなど）
は，部分的に削除を行って学習者に提示することもできる．図 2 のページ右下のチェックボックスで，加工内容を選択し，「白紙状態」，「セレクタの削除」，「プロ
パティの値の削除」，「選択したプロパティの削除」を自動で行う．これによって，学習者は全く何もない状

図 5 コーディングを行うファイルの選択

態から HTML や CSS ファイルを作成するのではなく，部分的に欠落したファイルを元に，欠落した部分を埋

選択後，「ファイルを開く」ボタンを押すと，エディ

めていくという，写経と模写の中間的な学習からスタ

タにコーディングを行う CSS ファイルが表示される．

ートすることもできる．このファイルの加工例を図 4

模写コーディングは，既存のものをお手本としてコーに示す．

ディングを行うので，本システムでは図 6 のように，エディタと模写対象となる Web ページのスクリーン
ショットを，コーディングしながら見やすいように横に並べることを可能にした．

図 4 ファイル加工例（プロパティ値削除）

図 4 の右側は模写対象の Web ページ（11）で使用されていた CSS そのものであり，左側は本システムに

図 6 システムのエディタ画面

よって一部のセレクタが削除されたものである．コー
ディング時には，基本的にオリジナルのコードではな

また，CSS の記述には HTML のタグやクラス名なく，Web ページの画面を見ながらコーディングする

どが必要となるため，HTML のソースコードも参照可ことを想定しているが，ここではコードの比較がしや能とした．また，模写コーディングではソースコード

すいように，左右に並べて表示している．

を見ずにコーディングを行うが，コーディングで行き詰まり，完成させることができない場合のために，CSS

4.2 エディタへのコーディングのソースコードも参照可能にし，写経型学習から始め学習者がコーディングを始める際には，図 3 に表示されている「エディタを表示」ボタンを押す．その後ることも可能である．それにより，学習者のモチベー
ションの維持につながると考えている．

4.1 のように素材を取得した Web ページを，図 5 のよ
うにプルダウンメニューから選択する．

また，学習者のコーディング中は，コードが変更された時に自動で保存が行われるようになっており，システムとしての利便性も高めている．
4.3 ページの比較
Web ページの模写コーディングでは，作成しているページと既存の Web ページの見た目を比較しながら－68－完成させていくが，本システムでは図 7 のように，作

表 2 被験者が入力したプロパティ値の数成しているページと既存の Web ページを横に並べる

入力した

ことで，ページの比較を行いやすくしている．

プロパティの値
被験者 A

8 / 55

被験者 B

1 / 55

被験者 C

4 / 55実験で用いた CSS ファイルには，授業内で扱わなかったプロパティも多かったため，コーディングが思うように進まなかったが，最もプロパティ値を入力することができた被験者 A は他の 2 人の被験者と比図 ７ 作成中のページと既存のページの比較

べ，知らないことを調べ，すぐに解決していた．本シ
ステムでは，オリジナルのコードを参照し写経型学習

学習者は，コーディングとページの比較を繰り返す
ことで，模写対象である既存の Web ページの見た目をすることも可能だが，被験者はコードを参照せず，
知らないことはインターネットを使い調べていた．

に近づけていく．

また，本実験で被験者から，実際にシステムを使用して出た意見を表 3 にまとめた．

5. 評価実験

表 3 被験者からの意見

5.1 評価実験の概要

肯定的な意見2022 年 7 月に，拓殖大学工学部情報工学科の四年⚫

生 6 名の協力を得て，評価実験を行った．この 6 名全

部分的なコーディ

員は，二年次に情報メディア実験という Web ページ作

ングから始められ成の基礎を学ぶ 1 回 180 分の授業を 15 回受講している（4 名）⚫

る．システムの説明を行いながらシステムに用意して否定的な意見
⚫

ページの比較がしにくい（2 名）⚫

CSS から学習を始

学習履歴を管理できると良い⚫

ある Web ページの模写を，プロパティの値を削除した

めることでモチベ

CSS ファイルに限定して 30 分間コーディングし，そーションの維持に参照できても良の感想を収集した．模写対象の CSS ファイルは 151

つながるのでは

いのか

ソースコードを行あり， そのうち 55 箇所のプロパティの設定がなされている．
しかし，被験者のうち 2 名は履修後 1 年半以上経過

5.3 評価と考察得られた意見の中で良かった点としては，ファイル

していることもあり，CSS をはじめ Web ページ作成の理解が十分ではなく，写経型学習から行うべき状態であった．そのため，本システムで模写コーディングを行う学習者の対象でないと判断し，システムを利用を白紙の状態からコーディングするよりも，部分的なコーディングから始められたほうが学習しようと思う，といったような本研究の目的に近い意見を，実際にコーディングを行った 4 名の被験者から得た点である．

した感想のみヒアリングをすることとした．

また，システムに対してではないが，CSS から学習す
5.2 実験結果

ることで，学習者のモチベーションの維持につながる

この本実験で，被験者がどの程度プロパティの値を入のではないかという意見を得られ，CSS ファイルの加力できたのか，3 名の被験者の結果を表 2 にまとめた．

工，提供から始めるという本研究のアプローチとして－69－

良かったと感じた．また，被験者 A は，他の被験者よ

6. 今後の課題

りコーディングの経験が豊富だったため，分からない部分を調べ，すぐにコーディングできており，経験を積むことの重要性を再認識することができた．
改善点としては，作成したページと既存のページとの比較がしにくいという意見を，実際にコーディングを行った被験者の半数から出ており，早急に改善する必要があると感じた．さらに，これまでにどのようなページを学習したのかなどの学習履歴を管理できるとよいという意見も出た．学習履歴に関しては，実際に加工して学習者に提供された CSS ファイルのパスは確認することができるが，完成させることができたのかなどの情報は管理することができていないため，継続して開発していく必要があると感じた．また被験者
からは，ソースコードを簡単に参照することができても良いのかというコメントが出たが，本システムではソースコードを参照することができる設計になっているため問題はない．学習の中でわからない部分をわからないままにしておくことは良くないため，ソースコ
ードと学習者が書いているコードとの比較を可能にし，さらに学習者によっては写経型学習から始められるよ
うになっている．
一方で，本実験でコーディングを行うことができな
かった 2 名からは，白紙の状態のファイルではなく加工されたファイルであれば，実際にコーディングを行ってみたいという意見が出され，本システムの学習者の対象外ではあるが，良い感触を得ることができた．
実験時間に関しては，模写コーディングを紹介している動画（13）で行われていた CSS ファイルの編集時間を参考にしたが，被験者は経験が浅かったためセレ
クタ，一箇所ほどしかコーディングすることができな

今後の課題として挙げられるのは，まずは本研究で取り掛かることができなかった，HTML，JavaScript
ファイルの加工，提供である．本システムは，Web ページの模写コーディングを支援するため，CSS のみのフ ァ イ ル 加 工 ， 提 供 で は 不 十 分 で あ る ． HTML ，
JavaScript の学習も可能にすることで，将来的に学習者が一から Web ページ作成を行うことができる環境づくりを進める．また，他言語のファイル加工を行う
ことで，Web ページに限らずソースコードを取得でき，画面に表示されるものであれば応用可能であるため，
本システムの価値が高まるのではないかと考えている．
次に作成したページと既存のページの比較についてである．評価実験では，実際にコーディングを行った
被験者の半数から，比較がしにくいという意見があった．この点に関しても優先して取り組むべきだと考えている．現段階では実装できていないが，作成したページと模写の対象であるページとの見た目の差分を検出し，学習者に結果を提示することを考えている．ページが完成したかを決めるのはあくまで学習者ではあるが，検出された差分で間違いを指摘することはシス
テムとして必要なことだと考えているため，ページが比較しにくいという問題解決のためにも，差分検出を実装していく．
他にも，評価実験で得た学習履歴の管理や，システ
ムとしての使い勝手などの意見に関しても今後の課題として挙げられる．評価実験に関しても，実験方法や被験者の人数に関しての指摘があったため，引き続き行っていく必要がある．

7. おわりにかった．想定内の結果ではあったが，継続的に本シス
本稿では，自発的にコーディングを行う，模写コー

テムを利用することで得られる意見もあるのではない

ディングによる学習を支援するシステムの開発と，現かと感じた．
評価実験を通して，本システムで提供したファイル

在大学などで行われている写経型学習，本研究で扱っに対しての評価は高かったが，学習支援システムとした模写コーディングについて述べた．本研究では，写ての改善点が多く見られたため，今後の課題としてい経型学習を行ってきた学習者が模写コーディングに移きたい．

行しやすくするための，部分的なコーディングから始められるようなファイルの生成，学習者がすぐにコー－70－

ディングを始められるようにするための，模写コーデ(9) “【初心者向け】おすすめ模写サイト 5 選”，Develop M

ィングに用いる素材の自動取得を行う機能の実装をす

yself，2022-05-08，https://yaponkalog.com/replicatio
n-website-beginner/#toc4，（2022 年 7 月 25 日確認）

ることができた．また，評価実験を行ってシステムの評価と考察を行い，プログラミングの学習支援システ(10) “【難易度別】初心者にもオススメな模写コーディングにうってつけな無料サイト 9 選”，ぴょんなことから fo

ムとしての評価と課題が得られた．

r programmer，2022-06-30，https://maipyon.net/pro
gramming/copy-coding-site/，（2022 年 7 月 25 日確認）(11) “【模写コーディング】おすすめ練習サイト【入門編～

参 考 文 献上 級 編 】”， Codestep ， 2022-07-04 ， https://code-(1) 経 済 産 業 省 ：“ IT 人 材 需 給 に 関 す る 調 査 ”，

step.com/coding-recommend/，（2022 年 7 月 25 日確認）

https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkoku(12) Web の神様：“【超入門】初心者必見！模写コーディン

syo.pdf（2022 年 1 月 20 日確認）

グをやってみた(2) 市川大祐：“プログラミング導入教育におけるブロック
型言語からテキスト型言語への移行の試み”，日本教育工学会第 34 回全国大会，pp.219-220，2018(3) 岡本雅子，喜多一：“プログラミングの「写経型学習」における初学者のつまずきの類型化とその考察”，滋賀大学教育学部付属教育実践総合センター紀要，第 22 巻，pp.49-53，2014(4) 岡本雅子：“写経プログラミングをめぐる終わりそうもない論争”，情報処理学会，情報処理 2018 年 1 月号，p.
81，https://www.ipsj.or.jp/magazine/9faeag0000005al
5-att/5901peta_1.pdf，（2022 年 11 月 8 日確認）
(5) 岡本雅子，村上正行，吉川直人，喜多一：“プログラミン
グの写経型学習過程を対象にしたつまずきの分析とテキスト教材の改善：作業の自律的遂行と作業を介した理解のための支援と工夫”，京都大学高等教育研究，第 19号，pp.47-57，2013(6) SHAKYO.io，https://shakyo.io/，（2022 年 11 月 8 日確認）(7) 服部洋介：“模写コーディングでスキルアップしよう！”，
ARCHETYP blog ，2020-02-06，https://www.archetyp.jp/blog/replication-coding/，（2022 年 6 月 27 日確認）
(8) Hitoshi Sasaki and Junya Hamada：“An Attempt to
Improve the Coding Skill through the Clone Coding”，
The 6th International Conference on E-Society, EEducation and E-TechnologyHitoshi Sasaki and Junya
Hamada ：“ Development of a coding skill training
system using “clone coding””，World Conference on
Computers in Education 2022

－71－

実践編【HTML・CSS コーデイング】”，

YouTube，2020-07-04，https://youtu.be/RBLkXAG4Q
TM，（2022 年 6 月 27 日確認）

JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

ソーシャルロボット, デジタルツイン環境等の利用体験型授業から考える教育 DX
坂田信裕*1,2, 坂東宏和*1, 上西秀和*1, 山下真幸*1, 入江駿*2*1 獨協医科大学 情報基盤センター *2 獨協医科大学 スマート医療研究部門

Educational DX Based on the Experience of Using
Social Robots, Digital Twin Environment, etc.
Nobuhiro Sakata*1, Hirokazu Bando*1, Hidekazu Kaminishi*1, Masaki Yamashita*1 Shun Irie*2*1 Center for ICT, Dokkyo Medical University *2 Division for Smart Health Care Research,
Dokkyo Medical University

本学では, 2022 年度に文科省の「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」の認証を得た. その基盤となった情報リテラシー系授業では, 2014 年度から学生にソーシャルロボット等の新たなテクノロジ
ーに触れてもらう授業を展開し, 年度ごとに見直しをしてきている. 今回, それらの新たなテクノロジ
ーに触れる機会によって得られた学びに関して考察し, 今後の DX 時代に向けた人材育成の展開について考える機会とする.
キーワード: ソーシャルロボット，デジタルツイン，DX 人材育成

1. はじめにテラシーレベル）」の認定を得た授業は, 医学部および本学では，2022 年度に文部科学省の「数理・データ
サイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）」の認定を得た．その基盤となった情報リテラシー系授業には, 様々な授業内容が含まれるが, 特徴的な内容として, ソーシャルロボットやデジタルツイン環境等のテクノロジーを実際に見て触れる機会を一部に含む
授業デザイン・構成となっている. これは, 2014 年度に導入したソーシャルロボットを授業にて紹介したことから続く内容となっており, 毎年, 内容を見直してきた 1,2). 今回, ソーシャルロボットやデジタルツイン
環境等の利用体験を通しての学びに関して触れ, 今後の DX 進展に向けた人材育成について考察する.

看護学部の１学年の情報リテラシー系授業（必修科目）で構成されている. そのどちらの学部においても, 図
1 に示すような形式で, ソーシャルロボットや, 種々
デバイス類を実際に見て触れることも可能な環境を１,
2 回設けている. 授業では, Society 5.0 の考え方や現状及び今後の展開に関する概要を示すとともに, 実際に, デモンストレーションとして, 教室内でのロボット等の利用を行っている. また, デジタルツイン等のデジタル空間についても, 図 2 のように, 活用概要等を紹介するとともに, 実際に画面操作等を行い, 体験することを可能としている.
また, これらの授業とは別に, 医学部 1 学年では,少人数で受講するゼミナール的な授業, リベラル・ス
タディの１コースとして, ロボットやデジタル空間の

2. 利用体験を含む授業概要

活用について, より深く学ぶことが可能な授業が設定「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リされている.

－72－

2.1 ロボットを見て触れる授業

クノロジーの提示の仕方に工夫が必要と思われる状況

情報リテラシー系授業において, 実際に, 授業中にも発生している. これらを踏まえて, 今後, さらに今

複数種類のソーシャルロボットを紹介し, そのデモン後の DX の進展に向けた人材育成の中での利用体験をストレーションを行うことで, ロボットに対する「印含む授業デザインについてさらなる検討を加えていき

象の変化」, 「身近な存在」, 「ロボットの種類と目的

たい.

による違い」などに関するコメントが得られた. また,
実際に利用してみたいなどの声も聞かれ, 新たなテクノジーへの興味や関心が高まったことが把握できた.
また, 医学部の少人数授業においては, 実際にロボットを操作するアプリ作成体験の機会を設けている.
その授業では, より深くロボットの活用について学ぶことができ, 「ロボットの仕組みや機能」に関する理解を深められたとのコメントが得られている.
図 1 授業時の種々のロボットやデジタルデバイス類

2.2 デジタルツイン環境等を体験する授業
デジタル空間の活用に関しては, 全員に, 実際にメタバースやデジタルツイン環境等のコンテンツを, 実際に見て, その空間内での体験等をしてもらうこと行った. しかし, コメントの数は, ロボットに比べ少な
く, 提示の仕方を工夫する必要性が考えられた. なお,
少人数授業において, ゴーグルを装着し, 時間をかけて実際にメタバース空間内を体験した場合や, デジタ
ルツイン環境を自分で作成する体験をした授業では,十分な興味・関心を持っていることが示された.

3. 考察とまとめ

図 2 デジタルツイン環境の利用例

DX の進展には, 新たな環境で活躍できる人材が必要であり, そのための人材育成が求められている. そ謝辞の一環としての授業において, 実際に今後の新たな社会変革を想像していくためには, 現時点におけるロボット等の活用事例等を知ることが一つの方策と考えら

本研究は, JSPS 科研費 JP20K10644 の助成を受けたものです．

れる. そのためにも, 学生に対し, ソーシャルロボッ

参 考 文 献トやデジタルツイン環境等を授業で実際に見て触れる機会を設けることにより, 関心や興味を高めることに(1) 坂田信裕: “コミュニケーションロボットを活用した新繋がる可能性があると考え，取り組みを始めた. 実際

たなテクノロジーリテラシー教育”, 教育システム情報
学会誌, 36(2) pp.66-75 (2019)に, 授業の中で, 学生には, 新たな気付きや, 考え方の変化などが見出せ, ロボット等の新たなテクノロジ(2) 坂田信裕: “医療や介護分野におけるロボットの活用とーを利用体験する形式の有効性が考えられた. その一方で, 興味・関心をより高めるためには, それらのテ－73－

展開”, コンピュータ＆エデュケーション, 46 pp.21-29(2019)