広報委員会委員松岡茂

登（委員長、大阪大学 サイバーメディアセンター）

浦

西

友

樹（大阪大学 サイバーメディアセンター）

大

前

智

美（大阪大学 サイバーメディアセンター）

吉

野

降

籏

大

介（大阪大学 サイバーメディアセンター）

義

久

智

樹（大阪大学 サイバーメディアセンター）

小

島

一

秀（大阪大学 サイバーメディアセンター）

森

原

一

郎（大阪大学 サイバーメディアセンター）

伊

藤

雄

一（大阪大学 広報企画本部クリエイティブユニット）

岩

崎

琢

哉（大阪大学 経営企画オフィス）元（大阪大学 サイバーメディアセンター）

大阪大学サイバーメディア･フォーラム No.18

2018 年 3 月発行

編集者

大阪大学サイバーメディアセンター広報委員会

発行者

大阪大学サイバーメディアセンター
Cybermedia Center, Osaka University〒567-0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘 5－1
URL: http://www.cmc.osaka-u.ac.jp/j/

印刷所

表紙制作：大阪大学サイバーメディアセンター・サイバーコミュニティ研究部門
教授

阿部 浩和

阪東印刷紙器工業所

◆◇◆
巻 頭 言
特

目

次

◆◇◆

------------------------------------------------------------------ 竹村 治雄

集：ラーニング・アナリティクス最前線

1------------------------- 浦西 友樹

3・ラーニング・アナリティクスと教育データ ---------------------------------- 武田 俊之

5・Computational Higher Education ≧ Learning Analytics -------------------------- 梶田 将司

11・授業外学習支援のためのデジタル教材の自動要約 ----------------------------

利用者の声

島田 敬士、大久保 文哉、殷 成久、緒方 広明

17----------------------------------------------------------------------------

25◇情報教育システム
授業担当教員の声
・コンピュータプログラミングの演習 ---------------------------------- 岩井 大輔

27

TF(Teaching Fellow)・TA(Teaching Assistant)の声
・TF の感想 --------------------------------------------------------- 島井 良重

29・TA の感想 --------------------------------------------------------- 柳澤 佑太

29

利用学生の声 ----------------------------------------------------------------------- 30◇CALL システム
授業担当教員の声
・英語ライティング授業における CALL 教室と CLE システムの活用法--------------------- 村上スミス アンドリュー

33---------------------------------- 黄俊

38・TA としての経験談 ------------------------------------------------- 李

潤澤

39

TA(Teaching Assistant)の声
・CALL 授業の TA として学んだこと

利用学生の声 ----------------------------------------------------------------------- 41

活動報告----------------------------------------------------------------------------

43◇教育用計算機システム関係（情報教育システム）・2016 年度情報教育システム利用状況---------------------------------------------- 45

・情報教育関連の講習会・説明会・見学会等の開催報告 ------------------------------- 53（CALL システム）・2016 年度 CALL システム利用状況 ------------------------------------------------

55

・CALL 関連の講習会・説明会・見学会等の開催報告 ---------------------------------

61(箕面教育システム)・2016 年度箕面教育システム利用状況 ------------------------------------------------

62◇電子図書館システム関係
・2016 年度電子図書館システム利用状況 ----------------------------------------------

65

◇2016 年度会議関係等日誌
・会議関係・大規模計算機システム利用講習会・センター来訪者 ------------------------- 68

利用案内----------------------------------------------------------------------------

69◇教育用計算機システムの利用案内等--------------------------------------------------

71

・2017 年度情報教育教室使用計画表 --------------------------------------------------

72

・2017 年度 CALL 教室使用計画表 ----------------------------------------------------

74

・情報教育システム 分散配置端末部局別責任者名簿----------------------------------

79---------------------------------------------------------

80----------------------------------------------------------------

81

・教育用計算機システムの利用案内

・Student Technical Staff 名簿
・教室・端末配置図◇電子図書館システムの利用案内
・データベースサービス、リモートアクセス・サービス、マルチメディア端末 -------------- 84◇規程集・大阪大学サイバーメディアセンター教育用計算機システム利用規程 --------------------- 85
・教育用計算機システム、学生用電子メールシステム利用者ガイドライン ----------------- 85
・大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドライン ----------------------------------- 88

巻 頭 言多様な授業形態を支える情報サービスを目指して
サイバーメディアセンター
情報メディア教育研究部門
教授 竹村 治雄
サイバーメディアセンターは、その前身の一つであ導入と安定した運用は欠かせません。
しかしながら、る情報処理教育センターのミッションとして情報教利用者にとっては、情報サービスは空気のような存育システムの運用をし、また基礎工学部情報科学科

在で、いつでも使えることが当然で、その上にさらと共に共通教育の情報処理教育科目の責任部局としに様々な利用者サービスを求められていることは間ての役割を担っています。また、教育情報化の進展違いないはずです。現状では、授業支援システムに合わせて、2006 年には学務情報システム KOAN

CLE は学内に設置されたサーバー上で稼働しておと連携した授業支援システム WebCT を導入し、全り、法定電気設備の点検による停電や、セキュリテ

学サービスを行ってきました。2012 年からは後継シ

ィパッチの適用など様々な理由でサービスを都度停

ステムである Blackboard Learn 9.1 を大阪大学 CLE

止しなければならず、利用者にはご不便をかけてい(Collaboration and Learning Environment)として導入

ます。学内でこのようなサービスを運用する以上、し、現在に至っています。つまり、全学で利用できこれは避けて通ることのできない問題ですが、今後る授業支援システムが導入されてから 10 年以上がシステム自体を学外のクラウドに移行することで、経過している状況ですが、まだその活用については継続したサービスの提供を目指しています。

道半ばと言わざるを得ない状況です。
授業支援システム CLE は、授業を支援する様々な2016 年からは講義映像収録配信システムを運用機能が用意された WEB サービスですが、逆に機能し、全学教育推進機構の一部教室での講義映像の収が多すぎて利用しづらい、同じような機能を提供す

録と受講生への配信を行なっています。これらのサる複数のツールがあり、どれを使って良いのかわかービスの知名度は、学生には高く、教員には低いのらない、などのご指摘もいただいています。様々なが今号の授業支援システムに関するアンケートをご先生方のご要望に応えるために、多くの機能を提供

覧いただいてもご理解いただけると思います。このすることは間違いではありませんが、そのことが初巻頭言では、このような状況を踏まえて、平成 31

めて利用される先生方にはかえって障壁となってい年度のカリキュラム改革で共通教育にe-Learning にるのかもしれません。そのような状況を緩和するた

よる授業科目が本格導入することを見すえた、今後

めに、毎年 KOAN に登録されている授業科目用に利の多様授業形態を支える情報サービスのあり方につ用するコーステンプレートのデザインを見直していいて概観してみたいと思います。

ます。例えば、一昨年は CLE を教材配布に利用することが多いと判断して、コースコンテンツのページ

私たちのように、
情報サービスを提供する部局にとが講義（コース）を開いた際に最初に表示されるよっては、24 時間安定したサービスを利用者に提供すうにカスタマイズしています。このほかにも先生方

ることは一つの重要な使命です。したがって、様々

からいただいた要望は可能な限り開発元への大阪大

な情報サービスを立ち上げる場合には、その円滑な学の要望として伝えています。

－1－

さらに、2013 年に発足した教育学習支援センター

を行う教室以外の場所で履修させる授業には、同時（現全学教育推進機構教育学習支援部）とも協力し中継されるような遠隔授業と e-Learning を用いたオて授業支援システムの効果的な活用方法の講習会をンライン授業が該当することが、文部科学大臣告示

適宜開催しています。従来の講習会が、授業支援シ

で定められています。
（細かい条件がありますがここ

ステムの持つ機能の紹介が中心となっていたのに対では省略します。
）この定めにより、大阪大学でもして、現在の講習会は、授業支援システムを用いた

e-learning を用いたオンライン授業を実施すること

講義の組み立て方とそれに基づく便利な機能を紹介が可能です。
現在計画されている平成 31 年度からのする、より先生方になじみやすい講習会となるよう

カリキュラム改革でも、この基準に基づいて情報リ心がけています。ぜひ一度ご参加下さい。

テラシーの初年次教育を、対面授業とオンライン授
業の組み合わせで行うことを計画しています。具体

この、授業支援システムですが、普通は講義資料

的には、従来 15 週を要していた授業を、対面授業 8の配布と、レポートの提出に多く使われていると利回、オンライン授業 7 回とし、毎週対面授業とオン用履歴からも推察されます。授業支援システムを用

ライン授業を実施することで半分の 8 週すなわち 1

いてレポート提出を行う場合、紙のレポート提出とタームで終えることを計画しています。

比較して、様々なメリットがあります。レポートは
全て CLE 上で管理されますので、紙のレポートと比

また、通常の対面授業の講義科目でも、一部講義

較して物理的な場所を必要としません。また、PDF

をオンライン授業とすることで、講義日程の柔軟なだけでなく、MS-Word で提出されたファイルも CLE配置が可能となります。例えば、学会出張などの理の画面上で内容をチェックすることができます。そ由で休講とした場合の補講をオンライン授業としてのため、個々のレポートを印刷することなく採点を行えば、補講のための日程や教室の調整等が不要とすることができます。また、学生は、インターネッ

なります。そもそも、出張と重なった授業そのもの

トに接続されたパソコンさえあればどこからでもレをオンライン授業とすれば、休講する必要がないこ

ポートの提出ができます。さらに、CLE には 2 種類ととなります。

の剽窃チェックツールが用意されていて、これを用いることで、他の学生からやインターネット上からの剽窃をチェックすることができます。

このように、授業支援システムを効果的に利用することで様々な授業形態が可能となります。オンラ
イン授業を実施しなくても、講義内容を事前に学生

大阪大学では、大半の授業がいわゆる「対面授業に公開することで、反転授業を実施することができ」として教室で行われています。このことが、授業ます。オンラインクイズ機能を用いることで、学生支援システムの利用が進まないことと関連しているの講義内容に対する理解度を事前にチェックしておと思われますが、実際には大学にはより柔軟な授業

いて教室での講義に臨むこともできます。

形態がすでに認められているのをご存知でしょうか？従来は e-learning を用いて教育を行うことは通信

今までは、前述のような CLE の多様な利用方法に制の大学にだけ認められていたのですが、現在ではついての情報発信が必ずしも十分ではありませんで大学設置基準によって、次のように定められていましたが、今後は平成 31 年度からのカリキュラム改革す。
「授業は、講義、演習、実験、実習若しくは実技に向けて様々な活用事例を全学に発信するようにいのいずれかにより又はこれらの併用により行うもの

たしますので、授業支援システムをはじめとするとする。２.大学は、文部科学大臣が別に定めるとこ

様々な教育情報化のための情報サービスをご活用く

ろにより、前項の授業を、多様なメディアを高度にださい。これらのサービスの利用は教育の質の保証利用して、当該授業を行う教室等以外の場所で履修

および省力化にも関連するものです。今後ともサイさせることができる。
」（大学設置基準第 25 条前半）

バーメディアセンターの提供するサービスに対して、

この、多様なメディアを高度に利用して、当該授業

忌憚なきご意見をお寄せください。

－2－

特集：ラーニング・アナリティクス最前線
浦西 友樹（大阪大学）

私事ではあるが、筆者は先日アメリカ・フィラデルフィアで開催された EDUCAUSE Annual
Conference 2017 に参加した。EDUCAUSE は高等教育のための情報技術に関するアメリカの学会であり、Annual Conference にはアメリカをはじめとして世界から多くの参加者が訪れる。技術展示にはApple や Microsoft などをはじめとして多くの企業が参加しており、情報技術をいかに高等教育に活用するか? という課題に対し、社会から強い関心が寄せられていることが伺えた。加えて直後に広島大学にて開催された「ラーニング・アナリティクスに関する技術交流会・研究会」に参加し、数多くの知見を得た。特に緒方広明先生 (京都大学) による講演は、ラーニングアナリティクスを取り巻く最新状
況について大変分かりやすく解説されたものであった。本稿はその講演をベースとしているものである。
ラーニング・アナリティクス (Learning Analytics、 以下 LA) とは、学習教育の促進のための、学習
教育データの収集および解析を指す。本学においても大阪大学 CLE を導入しているように、学習管理システム (Learning Management System) などの情報技術の導入により学習履歴の収集が容易になっており、LA への関心は高まっている。
LA を取り巻く状況は日々進化を続けており、例えばイギリスでは収集したデータを集めるためのイ
ンフラである JISC や、LA を推進するプロジェクトが進んでおり、50 を超える大学が参加している状況にある。またノルウェーにおいても、Bergen 大学により Center for the Science and Learning & Technology(SLATE) が設立されており、29 大学がメンバとなっている。これらのようなトップダウンの仕組みとは逆に、アメリカにおいては各大学が独立して LA のための基盤を構築しており、ボトムアップの様相を呈している。
翻って日本の状況をみると、日本の大学において全学規模で LA を実施している組織は九州大学のみであり、京都大学が後に続いているものの、日本全体としての取り組みとしてはまだまだこれからであると感じさせられる。では、日本においてはどのような仕組みを構築するのが有用であろうか。
緒方先生は先の講演において、「日本においては大学の数が多いため、ボトムアップとトップダウン両方のアプローチが必要ではないか」としており、筆者も同感である。
今号においては、LA の最新動向を知るため、LA の研究を進めている先生方にご寄稿いただき、3 件の記事を掲載した。関西学院大学の武田俊之先生には、「ラーニング・アナリティクスと教育データ」というタイトルで、LA について解説いただくとともに、課題や注意すべき点についてまとめていただ－3－

いた。また、京都大学の梶田将司先生には、「Computational Higher Education ≧ Learning Analytics」というタイトルで、京都大学における教育の情報化に関する最新動向について解説いただいた。さらに、九州大学の島田敬士先生らのグループには、「授業外学習支援のためのデジタル教材の自動要約」というタイトルで、ご自身のグループの研究について紹介いただいている。
本学においてもデータビリティフロンティア機構が 2016 年に発足するなど、データサイエンスに関する研究は熱を帯びている。加えて、LA に用いられる学習データは多様な種類のものがあり、例えば筆者の周辺では画像処理の研究者が LA 分野に参入するなど、LA という研究分野において研究の横への広がりが進んでいる点も見逃せない。本特集が読者の LA への理解を深めるとともに、さらなる研究の発展へのきっかけとなり、多くの議論を生む種となることを望む。

----------------------------------------------

武田

俊之

5

・Computational Higher Education ≧ Learning Analytics ---------------------------------

梶田

将司

11

成久、緒方

広明

17

・ラーニング・アナリティクスと教育データ-----------------------------------

・授業外学習支援のためのデジタル教材の自動要約
島田敬士、大久保－4－

文哉、殷ラーニング・アナリティクスと教育データ
武田 俊之 （関西学院大学 高等教育推進センター）

2. 高等教育の変容と教育データのかたち

1. はじめに教育のデジタル化にともなって、教育機関の内外にお高等教育は、教育のデジタル化と社会的要因の影響にいて生成、蓄積されるデータが増加している。そして、蓄

よって、大きく変化している。以下に、ラーニング・アナ

積された「教育ビッグデータ」を、教育の理解と改善に利リティクスに関連した変化の一部を挙げる。

活用するラーニング・アナリティクスが注目されている。

教育

ラーニング・アナリティクスは、”the measurement,(1) 授業（フォーマル学習）だけではなく、授業以外の

collection, analysis and reporting of data about learners and their

活動における学習（ノンフォーマル学習）や、大学

contexts, for purposes of understanding and optimizing learning

外での学習（インフォーマル学習）を重視する傾向。

and the environments in which it occurs”と定義される[1]。そ(2) 授業での多様なシステムやデバイスの利用。

の構成要素の関連を図 1 に示す。まず学習活動のモデリ(3) オープン教育資源（Open Educational Resources）、
MOOC など大学外の教育資源の利用。

ングがおこなわれる。このモデルにもとづいてデータが測定、収集される。データはモデルにもとづいて分析され組織る。分析結果はモデルを参照しながら解釈されて報告・視(1) シラバス、カリキュラム・ポリシー、ディプロマ・

覚化がなされる。この結果は学習活動にフィードバック

ポリシーなど、各授業の内容や授業間の関連・位置される一方で、モデルの修正、洗練がなされる。

づけの明確化への要求。
(2) エビデンスベースの教育改善への期待と要求。

このようにラーニング・アナリティクスは学習活動を理解するための、データを中心としたプロセスである。本

システム

論文では（主に高等教育の）教育データに関連した課題に(1) 単独システム（PC、LMS=学習支援システムなど）ついて論じる。まず教育データの種類について整理をおの授業への導入から、システム間の連携（学生デー

こなう。次にデータの標準規格の概要とその制限についタのひもづけ、API・データ連携など）への変化。

て述べる。最後に倫理とプライバシーについて述べる。

(2) システムの大学内運用（オンプレミス）から、デー
タセンターへの設置（リモート運用）。さらには、クラウドサービス利用への変化。
(3) e ポートフォリオのような、ノンフォーマル／イン
フォーマル学習を支援するシステムの導入。
データ(1) システム、デバイスに蓄積されるデータの急激な増加，詳細化，精緻化（成績、アンケートから行動、生理データまで）。
(2) 学術研究以外の、大学運営等におけるデータ分析への要請。
これらの考察を含めて、大学教育において学習活動
に関するデータの主なソースには以下のようなものが

図 1 ラーニング・アナリティクス概観

ある。

－5－

3.1 IMS Caliper の概要

学習の種類
フォーマル（formal）/ ノンフォーマル（non formal） /xAPI と Caliper は学習の記録（learning record や tracking

インフォーマル（informal）

log と呼ばれる）に関する規格である。xAPI は Advanced

データ・ソースのレイヤ

Distributed Learning (ADL) 、Caliper は IMS Global が、そ個人 / インタラクション / 授業 / カリキュラム / 学

れぞれ標準化をおこなっている。これらの規格の目的は部 / 大学 / 行政

学習活動中の行動をそのコンテキストを含めて記述する

システム運用の形態ことである。どちらも主語-述語-目的語の 3 要素からなる

オンプレミス / リモート / クラウド

ステートメントを核に記述する点が共通している。また、いずれの規格もシステム（LMS など）、デバイス（PC かシステムの種類LMS / SIS（Student Information System） / e ポートフォ

モバイルか）、組織などの制約を越えた横断的な集計や比リオ / 評価 / その他内部 / ソーシャルメディアなど

較を志向している。一方、詳細に異なる点も多く互換ではデータの観測方法

ない1、以下では Caliper 1.02を例に説明をおこなう。
Caliper の要件は以下の通りである3

仮説にもとづく測定（measured）/
システムが生成したデータの収集（collected）/-

学習活動を観測する一貫した手段を確立する

外部からのインポート（imported） /-学習データに関する共通言語を定義する

分析・推定値（inferred or computed）-

学習の活動と効果を測定する標準的手法を提供する-

データサイエンス、標準規格、技術をレバレッジする-

IMS Global の標準規格上に構築する

データの種類
成果（成績等）/ アウトプット（テスト、レポート、作

図 2 は Caliper 全体の概要である。Caliper は LMS など品等）/ アンケート / 行動履歴 / 生理指標 / 学習環境のデジタル学習システムにおけるさまざまな学習活動

個人データ
デモグラフィック / プロフィール / 事前の経験 / パ（Learning Activity）をあつかう。Caliper では学習活動にフォーマンス / 心理調査 / 生理指標 / その他指標

ついて、Assessment、 Reading、 Media といったタイプがデータの型定義されており，それぞれのタイプごとにメトリック・プ
ロファイルが Entity、Action、Event の仕様を定めている。

表 / 数値 / テキスト / Boolean / 複合型

Entity は Person、Assignment といった学習活動の主体やリ
このようにデジタル化された学習環境から得られる教

ソースである。Action は各タイプにおける行為の種類、育データはきわめて多種多様であり、今後はさらに詳細

Event は Entity と Action によって記述される学習行動でなデータが得られるようになるであろう。

あり、
図 3 のように JSON、
JSON-LD が用いられる。
Caliper
1.0 のメトリック・プロファイルは表 1 の通りである。
学習活動における行為（action）は、システムに埋めこ

3. 学習履歴データの標準規格
前節で述べたように， LMS 等のシステムにおいて，ク

まれた Sensor によって Caliper の Event として捕捉される。そして、Event は Envelope で梱包された上で Event Store

リック等の学習者の行動に関する詳細なデータが大量に4生成されている。この学習履歴データを教育の理解と改に送られて、保存、処理される。表 2 は LMS 上のあるコ

善に用いられることが期待されている。課題の一つはシースにおいて、課題として出題されたクイズに学生が回

ステムごとに異なる蓄積されたデータの形式である。そ答する場合に生成される Event の例である。LMS 上のク

こで、
学習履歴データ互換のためにExperience API (xAPI) 、

イズモジュールが quizApp、クイズの自動採点モジュール

IMS Caliper（以下 Caliper）などの標準が策定されている。

が grading engine で最終的に grade（成績）が生成される。

1

3

両団体は規格の共通化を開始している。
https://www.imsglobal.org/initial-xapicaliper-comparison
2
現在 IMS Caliper 1.1 が策定中である。

https://www.imsglobal.org/caliper/caliperv1p0/ims-caliperanalytics-implementation-guide
4xAPI の statement に相当する。

－6－

3.2 学習履歴データの課題

表 1 IMS Caliper 1.0 Metric Profiles

Caliper は LMS など情報システム側からの学習活動のProfile 名

説明

主な action

記述である。学習者の記述は Entity として、OneRoster /Sessionセッション

logged in, logged out, timed out

LIS5（教育機関における登録リソース等を記述する規格）

Navigation

ページ遷移など

navigated toを利用する。現在のところこれらは学習活動の記述、分析

Reading

テキストの閲覧

searched, viewed, navigated toのためのボキャブラリとして十分とはいえない。記述力

Annotation

アノテーション

attached, bookmarked,

を豊かにすることによって、分析対象となる学習活動のcommented, highlighted

領域を広げることが Caliper 等の課題であろう。

Assignable

割当可能

started, completed, reviewed

Assessment

Assessment のア

started, paused, restarted,

Item

イテム

submitted

Assessment

評価可能

started, viewed, skippedcompetedMedia

Outcome

音声やビデオのstarted, forwarded to,視聴paused, rewound

採点可能

graded

表 2 課題（クイズ）自動採点の例7

1

図 2 IMS Caliper 概要

学生の行動

ProfileActor / Action / Object 他

課題を開く

Navigation

student / navigated to /assignment

2{“sensor”: “https://example.edu/sensor/001”,

課題を開始

Assignableassignment

する“sendTime”: “2015-09-15T11:05:01.000Z”,

generated: attempt“data”: [{3“@context”: “http://purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1/Context”,

4“actor”: {5“@type”: “http://purl.imsglobal.org/caliper/v1/lis/Person” },問 1 の回答

問 1 の回答“http://purl.imsglobal.org/vocab/caliper/v1/action#Viewed”,“eventTime”: “2015-09-15T10:15:00.000Z”,

6

4-5 繰返し7

課題の提出

student / started / quizapp: quizApp

AssessmentItem

student / started /question 1

AssessmentItem

student / completed /question 1

を完了する“action”:

Assessment

student / submitted /assignment“object”: {8“@id”: “https://example.com/viewer/book/3#epubcfi(/4/3)”,

課題が採点
される

“@type”: http://www.idpf.org/epub/vocab/structure/#volume

Outcomegrading engine / submitted /assignment (attempt – result)generated: grade}}]}

app: grading engine

図 3 JSON 形式による Event の記述例6

http://www.imsglobal.org/activity/onerosterlis
https://www.imsglobal.org/caliper/caliperv1p0/ims-caliperanalytics-implementation-guide#4.2 を改変

Assessment

を開始する“@id”: “https://example.edu/user/554433”,

6

クイズを開
始する

“@type”: “http://purl.imsglobal.org/caliper/v1/Event”,

5

student / started /https://www.imsglobal.org/caliper/caliperv1p0/ims-caliperanalytics-implementation-guide#5.3 を改変

7－7－

期的なデータ分析）に用いることは望ましいとはいえな

4. 倫理上の課題
多様かつ詳細な学習者のデータの蓄積と分析によっい。大学運営でデータを追加した長期的な分析が必要なて、学習活動の理解と改善が期待されている。本節ではこらば法令遵守と個別の許諾を得ることによって、また、研れにともない生じる倫理面の課題について述べる。

究で用いる場合は研究倫理審査委員会（IRB）の審査とと4.1 プライバシーと個人情報保護

もに個別の許諾を改めて得ることが必要となるであろう。

長期間にわたる詳細な学習履歴は、そのデータの主体

4.2 アナリティクスの担い手の変化にとってのプライバシーそのものである。2017 年 5 月に従来、教育データをあつかう倫理は「研究倫理」であっ改正された個人情報保護法は、EU、北米におけるプライた。しかし、先に述べたように、データを用いた大学改善

バシー保護の考え方にも沿ったものである。この法律はが求められるようになり、教育改善等大学運営のための民間が対象で、独立行政法人と行政機関については別に

教育データ分析のニーズが増加している。データを扱う

法律が定められているため「教育」の実践すべてに関わる専門職といっても、研究者と大学運営のためのデータ分

ものではない。日本の教育データのプライバシー保護に

析者では、それぞれの倫理に異なる点がある。

ついて、教育業界の認定個人情報保護団体が立ち上がる

人を対象とする研究において、個人から行動、環境、心までは、プライバシー保護に関する法律家や研究者の書身などに関するデータを取る場合、事前に研究倫理審査籍（たとえば中川[2] や日置ら[3]、個人情報保護委員会（個を受けた上で、取り扱い方法を明示して提供者の同意を人情報保護に関する第三者機関）のガイドライン、先行す得ることが必要である。しかし、大学運営のための分析プる欧米の研究や実践が参考になるであろう。

ロジェクトについては、データの収集、分析、利用につい個人情報保護法ではデータを匿名加工することによって、ガイドラインの策定、第三者委員会による審査がプロて、データ主体の許諾なく第三者による分析が可能とさセスに組み込まれることは少ない。このような組織的なれている。匿名加工は単に ID、氏名など個人を識別する

データの取り扱いの枠組みは今後の検討課題であろう。

符号の削除や暗号化では不十分で、個人を特定不可能に

Cormack[5] は学術研究ではないアナリティクスについなるように行動履歴等を加工しなければならない。一方、て、法令遵守を含めたフレームワークを提案している。日

匿名加工情報が特定の個人を完全に識別できないことを本でも、このようなフレームワークに、改正個人情報保護

判別、証明することは困難である。匿名加工情報が分析の法とそのガイドラインを含めることは考えられる。また精度を劣化させるという主張があるが、研究上の知見がDELICATE チェックリスト（後述）は教育データのステ得られているわけではない。匿名化された教育データのークホルダーが安心できるアナリティクスのためのチェ

有用性の研究は今後の課題である。

ックリストである。

パーソナルデータの利用で先行する医療分野ではリス

4.3 データの所在と所有の問題

ク評価あるいは基準を設けて手順を透明化することがおデジタル学習環境が大学からクラウドに移行してい

こなわれている[4]。また、統計処理の結果は多くの場合る。大学が運営するサービスにおいては、大学がデータの個人を識別することはできないため、プライバシー保護

取得と管理をおこなう。この場合、データの利活用は、大技術の一種と考えることもできる。

学と学生などのユーザー間の合意に基づくと考えられ

データ主体から同意を得ることも個人情報保護法で許る。また、email などのサービス運用をインターネット上

されているデータの第三者提供の方法である。大学の教の外部サービスへ大学が委託することは、契約の性質か職員が教育データを直接的な教育改善（その授業やカリら大学が運営する場合と同様に大学とユーザーの合意にキュラム）に用いる場合には許諾は必要ない。しかし，教基づくと考えることができる。しかし，この場合には大学

育機関は学生に対して強い権限を持っており、多くの場側でのデータ利活用は可能であるが、委託先の事業のた合に学生が個人情報の提供を拒めないことは留意しておめのデータ利活用は不可と考えられる。

く必要がある。拒否できない学生の同意をもって、教育と問題となるのは、委託ではないクラウドサービスの購

直接関係のない目的外のデータ利用（たとえば研究や長入と利用である。この場合、大学はサービスの利用者（大－8－口ではあろうが）であり、ライセンス上さまざまな問題が5. おわりに―信頼できるラーニング・アナリティクス

生じうる。たとえば、クラウド事業者は契約上制限されてのためにいなければ、改正個人情報保護法にもとづいて、匿名加工

これまで概観したように、デジタル環境の進歩によっしたデータを第三者に提供することができる。果たしててきわめて大量かつ多種多様になった教育データは学習

これは問題がないのだろうか。

者をはじめとする教育の関係者の行動を捕捉していて，このように、データがどこにあるか（所在）と、データその分析と結果の利用が影響をおよぼす範囲は大きい。

は誰のものか（所有）に注意しなければならない。データ

データ主体の保護を優先にデータをあつかうことは，教が存在するサーバーの管理主体は、契約上の制約がなけ

育改善、大学運営、学術研究のいずれの立場においても望ればデータを処理することができてしまう。

まれる。しかし、このような手続きを面倒なものとして、所在と所有の問題は大学内にも存在する。教学の一次

データ利活用の足かせになるという意見もある。

的な責任が学部にある大学において，全学の情報部門がDrachsler ら[6] は「信頼できるラーニング・アナリティ

LMS を運用しているとする。この場合データが存在する」を実現するための倫理、クス（trusted learning analytics）

情報部門がデータへの自由にアクセスを許されるのか。

プライバシー上の課題について検討している。データ主

望ましいデータ分析の手続きはどのようなものか。

体を守るための必要な手続きをスキップすることなく、

4.4 DELECATE チェックリスト

分析の結果を適切にフィードバックして教育の価値を高Drachsler ら[6] は、ラーニング・アナリティクスの倫理とプライバシーについてレビューをおこなった上で、スめることが、信頼されるラーニング・アナリティクスの発展のために望まれる。

テークホルダーが安心できるような実践のための
DELECATE チェックリストを開発した。

参考文献[1] P. Long and G. Siemens, “Penetrating the Fog: Analytics in

DETERMINATION（決定）: 組織内でラーニング・ア

Learning and Education,” Educ. Rev., no. SEPTEMBER/

ナリティクスの目的を決定する

OCTOBER, 2011.

EXPLAIN（説明）: データの収集と利用について目的を[2] 中川裕志, プライバシー保護入門. 勁草書房, 2016.

定義する[3] 日置巴美 and 板倉陽一郎, 個人情報保護法のしくみ.

LEGITIMATE（遵法）: 法律を順守したオペレーション

2017.

であることを説明する[4] K. El Emam, L. Arbuckle, 木村映善(監訳), 魔狸(監訳),

INVOLVE（関与）: すべてのステークホルダーとデータ

笹井崇司(訳), データ匿名化手法 ―ヘルスデータ事例に主体が関与する

学ぶ個人情報保護. オライリー・ジャパン, 2015.

CONSENT（同意）: 明快な方法によってデータ主体から[5] A. Cormack, “A Data Protection Framework for Learning

同意を取る

Analytics,” vol. 3, pp. 91–106, 2016.

ANONYMISE（匿名）: 可能なかぎりデータから個人を[6] H. Drachsler and W. Greller, “Privacy and Analytics – it ’ s a

識別不可能にする

DELICATE Issue A Checklist for Trusted Learning Analytics,”

TECHNICAL（技術）: データへのアクセスをモニターしpp. 89–98, 2016.

てプライバシー保護を保証する
EXTERNAL（外部連携）: 組織外との連携が必要な場合
により高水準のセキュリティ標準を用意する
DELECATE は有用なチェックリストであるが、今後の研究の進展や採用する組織の目的・目標によって修正されるべきものである。

－9－

Computational Higher Education ≧ Learning Analytics
梶田 将司（京都大学 情報環境機構 IT 企画室
京都大学 学術情報メディアセンター連携研究部門メディア情報分野）

1. はじめに

フォード大学においてコンピュータサイエンスの人工知

15 年前、サイバーメディアフォーラムに「WebCT ≧能に関する科目を無償化・オープン化したことにより遠隔教育」というタイトルで寄稿させて頂いた。その結語

2012 年 に 火 が つ い た MOOCs (Massive Open Online

で、「WebCT の活用場所はこれまでの大学教育の基本でCourses) 等、先進的な取り組みも実際の大学教育現場にあるオンキャンパスでの講義であり、WebCT のようなコもインパクトを与えながら進んできている。このようなース管理システムをいかに活用するかは、大学教育に関中で、多くの大学の教育現場は、知識伝授型教育モデルをわる教員すべてにかかわる問題である」とともに、中心にした従来の教え方・学び方の範囲内に留まってき「WebCT のようなコース管理システムの活用が当たり前たが[2]、ここ数年、アクティブラーニングや反転授業等になるのもそう遠くはないであろうし、それが日本の高の新しい教育モデルも模索され始めている。

等教育の質的改善に確実につながると筆者は確信している」と記した[1]。15 年後の現在、大阪大学では、Blackboard社に買収された WebCT の後継バージョンが稼働し、前期

教育

学習指導

教育

学習指導

学生

大学ポータ ル

後期それぞれ 4、000 科目で使われていることから分かる

各種ア ク セス手段に合わせた情報提示大学

ように、ほぼ予想どおりに事態は展開している。

成績表

教務シ ステ ム

専用ア プ リオン ラ インコ ミ ュニティ

教室
教科書

過去 15 年間の流れを簡単に振り返ってみると、普及の物理世界

度合いはそれぞれの国や大学に応じて異なるものの、高図書館

等教育機関における教育学習活動へのICT 利活用は21 世

レ ポート
講義資料

講義資料

仮想世界
オープン
コ ースウェア

実験室
ゼミ 室

紀に入る頃からおおよそ次の 4 つのコンポーネントが明e ポート フォリ オ
システム

コ ース 管理
システム

学生

教員

学生端末
図書館

大学ポータ ル
各種ア ク セス手段に合わせた情報提示

確になってきている:（1）教員による教えを支援するコー

教員

教育

学習指導

教育

学習指導

ス管理システム・学習管理システム (Course Management
System or Learning Management System、 CMS/LMS)、(2)

図 1 15 年の流れの中で明らかになった大学における教育

学生による学びのエビデンスをベースに支援する e ポー

学習情報環境モデル

トフォリオシステム (e-Portfolio System)、(3) 大学による教務事務を支援する教務システム (Student Information
System、 SIS)、(4) これらに対して一元的なビューを提供

では、これから 15 年後、どのように事態は変化しているのであろうか?

するとともに、PC だけでなくスマートホンやタブレット

本稿では、京都大学における教育の情報化を、情報技術

等、多様化する利用者のアクセス環境への一元的なビュの面から支援している情報環境機構IT 企画室教育支援部

ーを提供するための大学ポータル (Campus Web Portal)

門を預かる身として、日々の業務や長期的な戦略・計画を（図 1 参照）。これらにより、これまでの物理世界に限定立案する中で考えている教育学習活動を支える情報環境

されていた大学における教育学習活動は仮想世界にまで整備の現状と課題を、将来のラーニングアナリティクス

拡張されつつある。また、2001 年に M.I.T.が始めたオーの効果的な利活用に焦点を当てながら述べる1。

プンコースウェア (OpenCourseWare、 OCW) や、スタン
1

本稿は，2 年前に執筆した¥cite{CIEC2015}をベースに，加筆・修正したものである．

－11－

的な事項と、キャンパスネットワークやインターネット

2. 大学における教育学習情報環境の全体像
大学における教育学習活動は、場所の観点から区分す

を通じて利用されるサーバサイドのシステム環境基盤にると、授業が行われる教室環境、予習・復習等の自学自習

大別できる。京都大学では、主に教育用コンピュータシス

が行われる学内環境（オンキャンパス）、そして学外環境

テムによる教育用端末システム（約 1、400 台の PC 端末（オフキャンパス）の 3 つに大別することができる（図 2

を学内 30 ヶ所に配備）、遠隔講義システム、高度情報教参照）。これらは、PC 等のユーザ環境（クライアントサイ

育用コンピュータシステム（情報学研究科・工学部情報学

ド）に関する方向と、情報システム・サービス等のシステ

科用の約 600 台の PC 端末や全学用の教育用汎用サーバ・ム環境（サーバサイド）に関する方向で整理し直すと、従ファイルサーバ等）で構成されている。これらのハードウ

来の物理世界における教育学習環境が ICT を活用するこ

ェア基盤の上で、CMS/LMS としての PandA（ 学生からとにより仮想世界における教育学習環境へと拡大してき提案されたトータルデザイン「PandA (People and Academy)」ている「大学における教育学習情報環境の全体像」を表しに基づいてオープンソース学習支援システムである Sa-ていると見なすことができる。

kai Collaboration and Learning Environment により実装）、全
学生共通ポータル、学生用全学メール KUMOI（現在はク ラ イ ア ント
サイド

Microsoft 社のクラウドサービスを利用）、語学学習支援

サーバサイド物理世界における 教育学習環境

システム、遠隔講義サービス、遠隔デスクトップサービス

仮想世界における 教育学習環境などのサービス・ソフトウェア環境を提供しており、基本
授業環境（ 教室内）

的にこの 2 つのレイヤーを情報環境機構が所掌している

予習・ 復習・ 自学自習環境（ 学内）[4]。
一方、全学共通教育は国際高等教育院が、専門教育は各

予習・ 復習・ 自学自習環境（ 学外）部局が提供しているため、教材や教授法・学習法に関する
教授法・ 学習法

事項は、情報環境機構教育システム運用委員会等を通じ教材

サービ ス・ ソ フト ウェ ア
ハード ウェ アて国際高等教育院や各部局と連携しながら進めている。

図 2 教育学習情報環境の全体像

京都大学には、教育現場を教育学的な観点から支援する
高等教育研究開発推進センターや情報教育の観点から支

教授法・ 学習法
通常授業， アク ティ ブラ ーニング， 反転授業， M OOC s， 自学自習援する学際融合教育研究センター高度情報基盤ユニット

教材もあり、情報環境機構との役割分担を明確にしつつ、密に

電子教科書， オン ラ イン テスト ， ビデオ教材， 講義映像アーカ イブ

連携しながら京都大学における教育の情報化を支援してサービ ス・ ソ フト ウェ ア
C M S/LM S， 大学ポータ ル， 学生メ ール， 映像配信・ 蓄積システム，遠隔講義システム，
CALL， e ポート フォリ オシステム， デスクト ッ プク ラ ウド

ユーザ環境基盤

システム環境基盤

必携 PC（ BYOD 端末）， 固定端末，
遠隔講義システム

プラ イベート / パブリ ッ クク ラ ウド ，
仮想化基盤， フ ァ イルサーバ

ク ラ イ ア ント サイ ド

サーバサイ ドいる（図 3 参照）
。

情
報
環
境
機
構

3. BYOD と教育学習環境のクラウド化
このような教育学習環境の整備のあり方を大きく変えようとしている流れが PC 必携化とも呼ばれる BYOD

図 3 教育学習情報環境の階層構造(Bring Your Own Device) とクラウド化である。
BYOD は、その名の通り、学生所有のノート PC 等の

我々は、このような教育学習情報環境を整備していく

端末を持参させる施策であり、学生所有の端末を教室環

際、次の 4 つの階層の観点からアプローチすることによ境・オンキャンパス環境で使用できるよう、
学内無線 LAN

り、学内の組織的な役割分担が明確になるように心がけ

やラーニングコモンズ等の施設的な整備も必要となる。

ている（図 2 参照）: (a) ハードウェア、(b) サービス・ソ

京都大学では、平成 26 年度の学部入学者のノート型 PC

フトウェア、(c) 教材、(d) 教授法・学習法。

所有率が 8 割を越えている状況(平成 26 年度国際高等教

まず、ハードウェアは、利用者端末や教室に備え付ける育院調査、購入予定を含む)に鑑み、平成 26 年度から部局

機器等のユーザ環境に関するクライアントサイドの基盤へのノート PC 貸出等の BYOD パイロット事業を開始す－12－

るとともに、全学無線 LAN``KUINS Air'' や次期教育用コ

速に学内で普及しつつある学習支援システム PandA の利

ンピュータシステムを通じた BYOD 型教育学習支援環境

用科目をさらに増える支援を行う必要があると考えていの整備を推進している(図 4 参照)。これを踏まえ、国際高る。

等教育院では、自学自習のためのノート PC 所持の推奨をいずれにせよ、PC 必携化は各教育プログラムの専権事

平成 28 年度から開始するとともに[5]、薬学部をはじめ、項であり、これまでの固定端末から学生所有端末への移

一部の先進的な部局・学科から PC 必携化施策が順次開行期と位置づけた平成30 年3 月に稼働する次期教育用コ

始しつつある。

ンピュータシステムが利用される 5 年間の間に BYOD 化を行う部局が増えることを期待している。
4. ラーニングアナリティクスの効果的活用に向けて
BYOD・クラウド化を通じて、大学における教育学習活
動はこれまで以上に情報化が進展し、その結果、教育学習
活動に係る様々なデータがサーバ側に蓄積されるようになる。特に、教育の基本は教員と学生との対話（インタラクション）であり、これまでは物理世界に限られ観測が難しかった教員と学生との対話が、物理世界における教育

図 4 BYOD 化に向けたロードマップ

学習活動での情報技術の利活用や CMS/LMS やデスクト（現状と今後のイメージ）

ップクラウド等の利用を通じて観測できる可能性が高く
しかしながら、学生が持ち込むヘテロ（異機種環境）ななる（図 5 参照）[6]。

端末環境に、授業環境として求められる統一的な端末環
境をどう提供するかが非常に重要な課題であり、デスク
学習メ ディ アと のイ ンタ ラ ク ショ ン の観測を 通じ たデータ 収集

トップクラウドとも呼ばれる VDI (Virtual Desktop Infra-

仮想世界における
学習メ ディ ア

structure) 環境等、これまでの固定端末整備とは全く異なるアプローチが必要になる。しかも、ソフトウェアによっ

教材ては、クラウド環境では全学包括契約を必要としたり、大

CM S
LM S

物理世界における
学習メ ディ ア

観測

観測
教員
ア ク セス端末
教科書

インタラクショ ン

学生

インタラクショ ン

学所有のソフトウェアライセンスを個人所有 PC での利データ用を認めない等、個々のソフトウェアベンダーとの新たな契約や協議が必要な場合もある2。

図 5 学習活動におけるインタラクションの観測

この流れの中で、これまで手段が限定的であったオフキャンパス環境での教育学習支援についても、BYOD 化

このような教員と学生との対話に関する様々なデータと VDI 基盤のようなクラウド環境の整備を通じて、教室を大学としてどう蓄積し活用できるかは、エビデンスベ

環境やオンキャンパス環境も併せて統合的に整備できるースの教育学習活動の改善や評価において極めて重要に可能性が高くなっている。一般的に、日本における大学生

なることから、「ラーニングアナリティクス」という言葉の授業時間外の学習時間は米国等と比べて格段の差があで語られながら具体的な取り組みが世界中の大学で始まり¥cite{学習生活実態調査}、教室環境・オンキャンパス環っている。特に指摘しておきたい点は、すでに様々な取り境・オフキャンパス環境の統合的な教育学習活動の支援

組みが 10 年程度行われている e ポートフォリオが教育学

は、授業時間外の学習時間の改善にも貢献できる。このた的観点からのエビデンスベースの取り組みであるのに対めにも、現在、約 1,000 科目に限定されているものの、急して、現在のラーニングアナリティクスの取り組みは、主2

このような新たな方向での様々な課題の知見・経験の共有やソフトウェアベンダーとの合同協議など，大学 ICT 推進協議会が果たすべき役割は大きくなっている．

－13－

に、教育学習活動における様々なインタラクションのデ盤として発展させることに期待したい。特に、大学入試のータに基づいたものであり（図 6 参照）、その取得や活用

多様化や就職の多様化を視野に入れれば高等教育を中心に関する標準化活動も始まっている[7]。さらに、とした初等中等教育・生涯教育のエビデンスベースの支

Institutional Research (IR) の取り組みと併せて統合的に考援の流れは着実に進行して行くであろう。

える必要があろう。

5. まとめ
本稿では、京都大学において日々の業務や長期的な戦略・計画を立案する中で考えている教育学習活動を支え

教育学的大学レ ベルで のルーブ リ ッ ク （ 学びの規準）

る情報環境整備の現状と課題を、将来のラーニングアナ

観測

教育プ ロ グラ ムレ ベルのルーブ リ ッ ク

リティクスの利活用に焦点を当てながら俯瞰した。
観測

課題ツ ールやテ ス ト ツ ール（ 学習支援シ ステ ム）

学び

Learning
Repository

行動学的E -Portfolio

個人学習ポータ ル（ 学びのワン スト ッ プ ）

◯ ◯◯

◯◯◯

◯ ◯◯

◯◯◯

ICカ ード

観測

スマホ

W eb

図 6 トップダウン・ボトムアップによる学びの観測図 8 京都大学版 BYOD 2017-2028: 学生所有 PC 推奨・

時間特性
ク ラス ， 学科等のある程度のまと まり

プログラム（ 学科・ 専攻）

年

蓄積さ れた
学び

学期
月
週
時
分

教室

時
間
積
分

学

学習行動

学びの深化

時
間
積
分

援
支
修

ク ラス ， 学科等のある程度のまと まり

必携化を通じた教育学習空間の拡大・創造による教えと学びの共同体としての大学

教育プログラム
ごと の学び京都大学では、現在、平成 30 年 3 月稼働の次期教育用
コンピュータシステムの構築作業の最終段階に入ってい

群特性
個人

集団

通学中

る。このシステムは、第 10 世代目のシステムであり、こ自宅

れまでの端末整備を主軸としたシステムから、1,000 台同

学習環境特性図 7 単一大学では密度の高いデータを観測不可な教育学

時稼働の VDI 等、BYOD 化・クラウド化へと大きく方向

習活動のデータ空間

転換する最初のシステムとなる(図 8 参照)。しかも、3 つの学内の教育用計算機借料を合わせ、統合的に調達した

一方で、蓄積されるデータの効果的な活用を図るため

初めてのシステムである。このような記念碑的なシステには、教育学習活動のインタラクションのデータ空間がムは、教育学習活動のエビデンスを行動学的・教育学的に広大であることを考慮し、同じような教育プログラムで適切にサンプリングし、統計的な教育学習モデルに従っ蓄積されるデータを大学の枠を越えて共有し、大学教育てある程度の教育学習支援が人工知能等により自動化さビッグデータとして相互に活用できるようにすることにれることで、生身の教員・学生自身がやるべき教えや学び

より、一つの大学ではとらえきれなかった様々な学習者がより一層育まれる… そんな、計算論的大学教育 (Com-のデータの統計的解析に基づいた学修支援も可能になる

putational Higher Education) に基づいた教育学習支援情報と考えられる[8]（図 7 参照）。その際、各大学が抱える課

環境の幕開けになると確信している。

題や問題点を明確にしながら独自の視点で行うことが大謝辞
本研究の一部は、JSPS 科研費 17H06288、16K12556、

切になることは言うまでもない。
また、このような情報基盤は各大学の取り組みとして

15H02795、26242013 の助成を受けたものである。教育の進めるよりも、教育に関する国家基盤として構築するこ

情報化に関する戦略の立案と実行や業務化は、美濃導彦とで、高等教育に留まらず初等中等教育や生涯教育の基

前情報環境機構長や喜多一情報環境機構長をはじめ、情－14－

報環境機構IT 企画室教育支援部門を含む多くの関係者との議論やサジェスチョンに基づいている。この場をお借りして感謝致します。
参考文献

[1]

梶田将司、“WebCT ≧遠隔教育”、大阪大学サイバーメディアセンターCybermedia Forum,No.4,2003 年
9 月

[2]

アカデミッククラウド環境構築に係るシステム研
究最終報告書、
http://www.icer.kyushu-u.ac.jp/en/docs/ac/ac¥_report.pdf[3]

梶田将司、 “教育学習活動支援のための情報環境を俯瞰する～ラーニングアナリティクスの効果的な利活用に向けて～”、 コンピュータ利用教育学会コンピュータ＆エデュケーション、Vol.38,pp.39-42,
2015 年[4]京都大学情報環境機構、“教育支援サービス”、
http://www.imc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/ecs/[5]“学習用ノートパソコンの保有推奨について”、
http://www.z.k.kyoto-u.ac.jp/freshman-guide/device[6]

京都大学 FD 研究検討委員会・高等教育研究開発推進センター、“京都大学自学自習等の学習生活実態
調査”、
http://www.fd.kyoto-u.ac.jp/resource/2013jigaku.pdf[7]

IMS Global Learning Consortium、 “Caliper Analytics”,
http://imsglobal.org/caliper/[8]

梶田将司、 “Sakai を通じて考える大学教育ビッグサイエンスの可能性”、 情報処理学会研究報告教育
学習支援情報システム（CLE）、 Vol. 2014-CLE-14,
No. 1, pp.1-6－15－

授業外学習支援のためのデジタル教材の自動要約
島田 敬士, 大久保 文哉, 殷 成久, 緒方 広明 （九州大学 基幹教育院）

1. はじめに

映像要約[2][3]や、音声処理や映像処理による講義要約

学習効果を高める方策として、予習の重要性がしばし[4][5]などが取り組まれているが、講義資料を対象としたば議論される。予習をすることで重要なキーワードや新要約を行うのが本研究の特徴である。また、テキスト情報

しい表現、概念等を事前に把握することができ、講義の理からスライド資料を自動生成する研究[6][7]も行われてい解を深めることに繋がる。Beichner らは、講義前の効果的るが、我々の研究はすでに存在している講義資料を要約

な予習は学生の能力を向上させると報告している[1]。そするという観点で異なる。

のため、大学において学生はしばしば教師から次回の講

我々の研究では、Power Point 等で作成されたデジタル

義までに講義資料を読んで予習をしておくように指導さ

教材を利用する講義を対象とする。提案手法により、教師れる。

が作成した講義資料から重要なページを抽出して、短い著者らが所属する大学において、1 年生 326 名を対象に予習に関する下記のアンケートを行った。

ページ数でまとめられた要約資料を生成する1。学生はその要約資料を予習に利用することで、短い時間で予習を終えることができる。スライド資料を要約するために、画Q1-1 予習にはどれくらいの時間を費やしますか？

像処理とテキスト処理を組み合わせて、各ページの重要

Q1-2 いくつの講義で予習を求められていますか？

度を計算する。また、各ページの予習に必要な想定時間をQ1-3 どのような予習資料を望みますか？（複数可）

あらかじめ各ページには与えておく。資料の自動要約は、与えられた予習時間で重要度スコアを最大化するための

図 1 に学生の回答結果を示す。予習時間については、6 割

組み合わせ最適化問題を解くことにより行われる。詳細

近くの学生が講義あたり20分以下の時間をかけて予習をについては、次節以降で述べる。

していることが分かる（Q1-1）。また、予習をするように

2. 講義資料の自動要約求められている講義は少なくとも 2 つ以上ある学生が大2.1 概要半を占めていることもわかる（Q1-2）。どのような予習資提案する講義資料の自動要約手法では、設定された予料を望むかという点については、講義で使う資料の要約

習時間に応じてスライドの各ページに与えられている重版を望んでいる学生の割合の方が多いことも分かる（Q1-

要度の和が最大となるページ群を選択する。例えば、すべ3）。一方で、同様のアンケートを教師に対して行った結果を図 2 に示す。学生の回答とは対照的に、予習には長いてのスライドページを予習するために必要な時間をܶ௔௟௟

時間をかけてほしいという結果と、要約資料ではなくす

内で予習が完了するようなページの組み合わせを自動的べての資料を予習資料として提供したいという結果が得に選択することが目的である。より良い要約資料を生成られた。そのため、学生の要望を満たすには、教師は講義するためには、元の資料の内容や流れをできるだけ失う

資料に加えて要約版の資料も併せて作成する必要がある

ことなく、重要なページを選択する必要がある。本研究でが、それは教師にとっては大変時間のかかる作業である。

は、重要なページには次のような特性が含まれていると以上のような背景のもと、本研究では講義資料を解析とすると、その資料を要約して、時間ܶ௦௨௕ ሺܶ௦௨௕ ൏ ܶ௔௟௟ ሻ以想定する。

することで自動的に要約版の資料を生成する方法を提案



十分なコンテンツ量がページ内に含まれているする。これまでに、ニュースやユーザビデオを対象とした



特有のコンテンツがページ内に含まれている1

例えば、教師が 10 分で予習できる資料を生成するようにシステムに時間を入力すれば、それに応じた予習資料が生成される．

－17－

(a) Q1-1(b) Q1-2(c) Q1-3

図 1 予習に関するアンケートへの学生の回答 (回答数 326)(a) Q1-1 for teachers(b) Q1-3 for teachers

図 2 予習に関するアンケートへの教師の回答 (回答数 20)


頻出する単語が含まれている

スライド全体を通して特有の単語が含まれている

これらの特性について画像処理とテキスト処理の組み合
わせにより評価する。
図3に提案手法の流れを示す。
基本的な処理の流れは、ビデオ自動要約手法[8]のアイデアを踏襲しているが、画像処理とテキスト処理を組み合わせて、ページの重要度を計算する点は本研究のオリジナルな点である。まず、ス
ライドのページ群�の各ページについて、画像処理とテキスト処理を適用し、重要度をそれぞれ計算する。画像処理

図 3 提案手法の処理の流れ

では、ページに含まれるテキストや図、数式、表などのコ
ンテンツの量を評価する。また、連続するページ間でのコンテンツの変化量についても評価する。テキスト処理では 、 TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)

最大化するページの部分集合��を選択する。
2.2 画像特徴[9][10]を用いて、ページ内に含まれる単語の重要度を評価

2 種類の画像処理を適用する。まず、コンテンツが含まする。一方、教師は各ページに対して予習に費やして欲し

れていない白紙のスライド（背景スライド）を用意し、背い時間を付与する。各処理により得られたコンテンツ量

景差分処理により、各ページに含まれるコンテンツ領域

や単語の重要度は、ページの重要度スコア���� �として統（前景領域）を抽出する。二値化処理を行った後に、ペー

後に、要約資料を生成するために与えられる予習時間（例得る（図 4(b)）
。スライドの幅と高さ�、�を利用して、合される。ここで、�はスライドのページ番号である。最えば 10 分以内など）に応じて、ページの重要度スコアをジ�の前景領域の画素数f��� �を計数してコンテンツ量をページ�の前景スコア�� を－18－

図 4 画像処理例

�� �

頻度である。最後に、各ページにおいて��,� を集計するこ���� �
���により得る。この前景スコアはページ内により多くのコとでスライド�� の単語スコア�� を得る。
�� � � ��,�

ンテンツが含まれる場合に値が大きくなる。
次に連続するページ間でフレーム間差分により変化量を得る（図 4(c)）
。ページ�の差分スコア�� は、
�� � max ��

この単語スコアはスライド全体を通して特有な単語を含む場合に高くなる。
2.4 想定閲覧時間

������ , �� � ���� , ���� �
,
�
���
���

教師はスライドの各ページに対して、予習に必要な想により計算される。ここで、���� , �� �は、ページ�とペー

定時間を付与する。本研究では、実際に講義を行う教師がである。提案手法では、注目ページ�に対して、その両側

2.5 重要度スコア

ジ�のフレーム間差分により得られた前景領域の画素数

スライドを閲覧することで、想定時間�� を記録する。

のページとの差分を計算し、前景領域の大きい方を採用

上述の画像特徴、テキスト特徴、想定閲覧時間から得らしている。この処理により、前後のページで大きく内容がれるスコアを統合することで、スライドの各ページに対変化しているページの差分スコアを強調するとともに、する重要度スコアを計算する。
���� � � ��� � �� � �� � � ��

変化の少ないアニメーションなどのスライドの影響を小2.6 ページ選択

さくすることができる。
2.3 テキスト特徴

スライドのページ選択問題は、スライドの集合��に対しスライドの各ページに含まれる単語の重要度を TF-て、与えられた予習時間�� を超えない範囲でスライドのIDF により得る。TF-IDF は情報検索や文章要約などの分

各ページの重要度スコアの総和が最大となるページ集合野で利用されており、単語の出現頻度（Term Frequency）

を見つける問題に帰着できる。

と逆文書頻度（Inverse Document Frequency）のふたつの指

maximize � �� ���� �,�

標を用いて計算される。TF-IDF の詳細については、文献[9][10]を参照されたい。
提案手法では、スライドページ�� に含まれる単語をすべて抽出し、単語�に対する重み��,� を次式により計算する。

��,� � ���,� � ��� �

�

���
�

����e����� � �� �� � �����

ここで、�� ∈ �0,1�であり、スライド�� が選択される場合は�� � 1、そうでなければ�� � 0となる。すなわち、スライドの各ページを選択するかしないかの組み合わせ問題

�
�
���

を解く 0/1 ナップサック問題[11]であり、動的計画法を用

ここで、�はスライドの総ページ数、���,� は単語�のスライド�� の出現頻度、��� はスライド全体での単語�の出現

いて解を得ることができる。本研究では、���� �がアイテ

ムの価値、各ページの想定閲覧時間�� をその重さとして－19－

表 1 要約資料の概要
Short

MediumLong

All

1st week21‫ܮ‬௦ (秒)300

30‫ܮ‬௦ (秒)600

37‫ܮ‬௦ (秒)900

47‫ܮ‬௦ (秒)nd

2 week

10

300

18

600

25

900

38

1700

3rd week

4

200

8

400

12

600

20

1100

ページ数

ページ数

ページ数

ページ数

1600

図 5 3rd week の講義資料とその要約資料．赤、緑、青の丸がそれぞれ Short 版、Medium 版、Long 版の要約資料に選択されたページ
Medium 版、Short 版ならびに要約前の全資料（All）を提表 2 各グループの学生数供した。なお、グループ分けは事前テストを実施して、グ
ShortMedium

Lomg

All

None

1st week

44

39

40

92

157

各長さの要約資料を提供するグループも毎週変更した。

2nd week

40

30

33

111

124

表 1 に実験で使用した講義資料ならびに要約資料の詳

3rd week

43

42

51

105

100

細を示す。例えば、第 3 週の資料について、全資料（20ループの平均点が同程度になるように調整した。さらに、

ナップサック問題を解くことで、最適なページの組み合ページ）を予習するためには総時間として 1100 秒が教師

わせを得ている。

により見積もられている。それに対して、200 秒で予習を

3. 実験結果終えることができる Short 版、400 秒で予習を終えること

3.1 実験の準備ができる Medium 版、600 秒で予習を終えることができる

大学 1 年生向けに開講されている情報科学に関する講Long 版の 3 種類の要約資料を自動生成した。その結果、義を対象として提案手法の効果を検証した。講義には、文各要約資料にはそれぞれ、4 ページ、8 ページ、12 ページ

理混合の 372 名の学生が受講しており、全員が個人のノ分のスライドが選択された。図 5 に第 3 週の講義資料とート PC を持参して受講する。今回の実験では、3 週間分

その要約資料を示す。

の講義資料の要約版を生成し、学生には次回の講義まで

4 つのグループに対して各資料は e-Book システム[12]に与えられた予習資料で予習をしてくるように指示をしを通して提供される。e-Book システムを利用することで、た。要約資料については、Long 版、Medium 版、Short 版

各学生が資料を開いて予習をしたかどうかを把握したり、の 3 種類の長さの資料を作成した。各週において受講生

各ページをどれくらいの時間をかけて閲覧したかというを 4 つのグループに分け、各グループには、Long 版、情報をえることもできる2。その結果、4 つのグループか2
学生には e-Book システムを通じてログを収集することに対して事前に同意を得ている．

－20－

図 7 各週の予習達成率．与えられた資料の 8 割以上のページを閲覧した学生の割合

検定を行い、有意差が認められたグループ間については、それぞれの有意水準に対応する記号を示している。全体
として、予習をしなかったグループよりは予習をしたグループの方が小テストで高スコアを獲得していることがわかる。第 1 週は、講義の内容がさほど難しくないため、グループ間で小テストのスコアに大きな差はなかった。
一方、第 2 週、第 3 週になるにつれて、講義内容の難易度が増すため、小テストのスコアにもグループ間で開きが出ていることがわかる。興味深い結果は、Short 版、
Medium 版の要約資料で予習を行ったグループの小テス
トのスコアが全資料を予習したグループ（All）のスコア
を上回っている点である。特に、Medium 版を予習した学生のグループは、第 2 週、第 3 週で最もよいスコアを獲得していることがわかる。つまり、要約版資料が予習に良い影響を与えていることが確認できた。本結果は、次節の図 6 各週の小テストの結果

予習達成率とも大きく関連している。

ሺ‫ ࢖ כ‬൏ ૙Ǥ ૙૞ǡ‫ ࢖ ככ‬൏ ૙Ǥ ૙૚ǡ‫ ࢖ כככ‬൏ ૙Ǥ ૙૙૚ሻ3.3 予習達成率
表 2 に示した各グループの学生の実際の予習状況を e-ら予習をしていない学生を抜粋した第 5 のグループ

Book システムのログを利用して解析した。与えられた予（None）を作成することで、各グループに属する学生数

習資料に含まれるページ数に対して 8 割以上のページを

は表 2 のようになった。

閲覧している学生の数を計数したところ、図 7 に示す結予習の効果を測定するために、各週の講義開始時に予果が得られた。第 2 週については、予習を行ったグルー

習資料の内容に関する小テストを実施した。各回の小テ

プの 9 割程度の学生が十分に予習をしていることがわか

ストは 5〜7 問程度で構成され、総合点は 10 点となるよった。一方で、第 1 週、第 3 週については、全資料を予うに採点された。

習用に提供された学生グループの約半数は、予習を途中

3.2 要約資料と小テストの関係分析で止めていることが分かった。その結果、小テストを受験

まず、要約資料あるいは全資料を予習した学生の小テしても一部解くことができない問題が含まれることにな

ストの結果について検証した。図 6 にその結果を示す。

り、図 6 に示したような要約版資料を予習してきた学生

各週において、小テストのスコアについてグループ間で t

よりも全資料を予習してきた学生の方がスコアが悪くな－21－

図 8 事後アンケートの結果（回答数 325）ったと推察される。これらの結果から、学生が集中力を持足と答えている学生の割合が 6 割以上となっていた。実続して予習をするためには、適度な長さの資料を用意す

際にどれくらいの時間をかけて予習をしたかという質問る必要があり、そのような観点からも提案する教材の要（Q2-2）に対しては、すべてのグループに共通してほと約技術は有用であると言える。

んどの学生は 20 分以内という回答が集中していた。つま3.4 事後アンケート

り、どのような長さの資料を提供しても学生が予習に費

受講生に対して、予習ならびに小テストの実施後、以下やす時間にはさほど変化はなかったということになる。
言い換えると、10〜20 分という限られた時間内で資料全の事後アンケートを実施した。

体を閲覧できる程度の長さであれば、Q2-1 の満足度が向Q2-1 予習資料の長さはどうでしたか？

上している傾向にあると言える。

Q2-2 予習にはどれくらいの時間をかけましたか？

次に、予習資料に対する満足度について考察する。資料

Q2-3 資料から説明の流れは把握できましたか？

として説明の流れが把握できたか（Q2-3）についての質Q2-4 資料から重要なポイントは把握できましたか？

問、ならびに重要なポイントが把握できたか（Q2-4）についての質問に対して、ネガティブな印象を持った学生は、325 名の学生から回答が得られ、集計結果は図 8 のように

2 割以内程度であった。全資料を提供された学生グループなった。

も同等のネガティブ印象を抱いていることから、資料の資料の長さに関する質問（Q2-1）について、Long 版あ要約によりそれが助長されたわけではなさそうである。

るいは全資料を提供された学生グループの約半数は、資一方、ポジティブな印象についても全グループを通じて料が長いと感じていた。これに対して、Short 版、Medium

大きな差はなかったが、流れの把握については資料が短版の資料を提供された学生グループは、長さについて満

くなるにつれて印象がよくなっていた。また、重要なポイ－22－

ントの把握については、Medium 版が最も印象がよく、こand Luc Van Gool. Creating summaries from user videos.

の結果は小テストのスコアとも相関がある。

In ECCV, 2014.

[9]

4. おわりに

Gerard Salton and Christopher Buckley. Term-weighting
approaches in automatic text retrieval. Inf. Process. Man-

本稿では、授業外学習支援を目的として講義資料を自age., 24(5):513-523, 1988.

動要約する手法を提案した。画像処理とテキスト処理を組み合わせて、資料の各ページに対して重要度スコアを[10] Ho Chung Wu, Robert Wing Pong Luk, Kam Fai Wong,

付与し、各ページの予習に必要な時間を見積もっておくand Kui Lam Kwok. Interpreting tf-idf term weights as

ことで、要望の予習時間に応じて、講義資料を再編するこ

making relevance decisions. ACM Trans. Inf. Syst.,とが可能である。300 名を超える学生を対象として行った

26(3):13:1-13:37, 2008.

検証実験では、要約資料が効率かつ効果的な予習を促す[11] H. Kellerer, U. Pferschy, and D. Pisinger. Knapsack Problems. Springer, Berlin, Germany, 2004.

ことができることが分かった。今後の課題としては、資料要約に使用する他の特徴の検討、学生の能力に応じた予[12] Chengjiu Yin, Fumiya Okubo, Atsushi Shimada, Kojima

習資料の生成などがあげられる。

Kentaro, Masanori Yamada, Hiroaki Ogata, and Naomi

参考文献

Fujimura. Smart phone based data collecting system for[1]

R~J Beichner. Improving the effectiveness of large-attend-

analyzing learning behaviors. In 22nd International Con-ance lectures with animation-rich lecture notes. AAPT An-

ference on Computers in Education (ICCE 2014)}, 11

nouncer, 1995.

2014.

[2]

Arthur G. Money and Harry Agius. Video summarisation:
A conceptual framework and survey of the state of the art.
J. Vis. Comun. Image Represent., 19(2):121-143, 2008.

[3]

Priyamvada and Keshaveni. A survey of automatic video
summarization techniques. International Journal of Electronics, Electrical and Computational System, 3, 2014.

[4]

Liwei He, Elizabeth Sanocki, Anoop Gupta, and Jonathan
Grudin. Auto-summarization of audio-video presentations.
In Proceedings of the Seventh ACM International Conference on Multimedia (Part 1), pages 489-498, 1999.

[5]

Yun nung Chen, Yu Huang, Ching feng Yeh, and Lin shan
Lee. Spoken lecture summarization by random walk overa graph constructed with automatically extracted key
terms. In Proc. of InterSpeech, 2011.

[6]

Harish Mathivanan, Madan Jayaprakasam, K. Gokul Prasad, and T. V. Geetha. Document summarization and information extraction for generation of presentation slides.
In ARTCom, pages 126-128. IEEE Computer Society,
2009.

[7]

K. Sathiyamurthy and T. V. Geetha. Automatic organization and generation of presentation slides for e-learning.
IJDET, 10(3):35-52, 2012.

[8]

Michael Gygli, Helmut Grabner, Hayko Riemenschneider,－23－

利用者の声◇ 情報教育システム
授業担当教員の声
・コンピュータプログラミングの演習 ---------------------------------- 岩井 大輔

27

TF(Teaching Fellow)・TA(Teaching Assistant)の声
良重

29

・TA の感想 --------------------------------------------------------- 柳澤 佑太

29

・TF の感想 --------------------------------------------------------- 島井

利用学生の声 ------------------------------------------------------------------------ 30◇ CALL システム
授業担当教員の声
・英語ライティング授業における CALL 教室と CLE システムの活用法--------------------- 村上スミス アンドリュー

33

TA(Teaching Assistant)の声
・CALL 授業の TA として学んだこと --------------------------------- 黄俊

38・TA としての経験談 ----------------------------------------------- 李潤澤

39

利用学生の声 ----------------------------------------------------------------------- 41－25－

コンピュータプログラミングの演習
岩井 大輔（大阪大学 基礎工学研究科）
まり良い環境とは言えません。ノート PC 持参の学生のはじめに
基礎工学研究科システム科学科知能システム学コース

数は年々増えていますので、教室内に導入する端末の数

では、2 年次前期に C 言語を用いたコンピュータプログ

やその配置等、現状に合わせて工夫いただけるとありがラミングの演習科目「コンピュータ基礎演習」を開講したいなと感じています。

ています。この演習は必修科目であり、2 年次後期の「コンピュータ工学演習」や 3 年次より始まる「学生実験」

変わらないことに接続します。4 年次の「特別研究」（いわゆる卒論）で近年、大学生のレベル低下が議論の的となっています

研究をしっかりと進められるよう、これらの演習・実験が、少なくとも本演習においては、学生が演習に取り組科目を通して、コース所属学生全員に高いプログラミン

む真摯な姿勢は 7 年前から全く変わりません。出席率はグ技能を身につけてもらうことを目的としています。ほ極めて高く、受講中の居眠り、ネットサーフィン等のサ

とんどの学生にとって、本格的なプログラミングの演習

ボりは皆無です。このような良い状況ですので、今年度は、この「コンピュータ基礎演習」が初めてというのがから、学生の能力を測る指標としては全く意味を成して現状であり、プログラミングへの苦手意識を植え付けるいなかった出席点を廃止し、提出された課題に対する評ことなく、その技能を最大限伸ばすために最適な質・量

価をより重視する成績評価へとシフトいたしましたが、の演習を模索しつつ設計しています。筆者は、2011 年よ

受講生の出席状況は昨年度までと同様、極めて良好でし

りのべ 7 年間、本演習を担当して参りました。短い期間た。実は、本演習は多くの TA（ほとんどが本コース卒

ではありますが、この間に変わったこと、変わらないこ

業の院生）に支えられています。受講生が真面目に取りと、を中心に述べさせていただきます。

組んでいる一番の要因は、TA が親身に受講生に対応してくれていることにあると考えています。TA と受講生との間を繋ぐため、CLE を活用しています。具体的には、変わったこと7 年前と今を比べて、学生のプログラム環境は大きく

受講生は課題を CLE に提出し、TA がそれをチェックし変わったと感じています。7 年前は、すべての学生がサて評価（点数）案を筆者に提示します。筆者は提示されイバーメディアセンターの端末を使って演習に取り組んた点数を CLE 上で最終チェックします。色々と使いにくでいましたが、今では 3 分の 1 程度の学生が自分のノーい点もありますが、限られた予算の中で、これだけのサト PC を教室に持ち込んで使用するようになりました。

ービスを提供いただいていることに、大変感謝しており教室に用意されている端末よりも処理速度が早い、使います。

慣れた機器を使ってプログラミングを行いたい、というのが、その理由のようです。また、演習で作成したプロおわりにグラムを復習したい場合に、いちいち USB スティックメ

サイバーメディアセンターにおけるコンピュータプロ

モリを使ってデータを移し替えるのが手間、という声もグラミング演習の現状について述べました。これからも聞いています。現在、ノート PC を持参している学生は、センターのサービスを積極活用し、演習の教育効果を向教室の机の上に予め置かれているディスプレイ・キーボ

上させるべく、努めていきたいと考えています。

ード・マウスを端へ寄せて、空いたスペースに自分のノート PC を置いて演習を行っているのですが、手狭であ－27－

TF(Teaching Fellow)・TA(Teaching Assistant)の声

TF の感想TA の感想＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

島井（医学系研究科

柳澤 佑太

良重（工学研究科 電気電子情報工学専攻）

医学専攻）

私は、情報活用基礎の TF を担当させていただき

私は今年度、情報活用基礎の TA として学生の授ました。情報活用基礎の授業では、MS-office、HTML

業をサポートしました。情報活用基礎は学部 1 年のによるホームページ作成、画像加工などの実習補助授業であり、大学入学すぐに開講されるため、授業を行いました。授業中は、学生に積極的に声をかけ、の進め方やコミュニケーションに戸惑う学生がたくわからないところがあれば遠慮なく聞いてくれるよ

さんいます。そのような学生に対して、TA という立うな雰囲気づくりを徹底して行いました。また、複場を利用して積極的に学生をサポートしました。

数の学生が同じ質問をする場合は、教員に報告し、情報活用基礎では、HTML 言語や LaTeX、C 言語

全体に説明してもらうように対応しました。学生へなどを学習しますが、得意不得意もあり、学生によの対応だけではありません。TF は、TA を指導、統って進むスピードが異なります。授業中は積極的に括する役割を担っています。TA に積極的に声をか学生のサポートを行いましたが、分からない学生にけ、学生への対応に困っているときも、お互いに助は丁寧に教えるだけでなく、全授業を通して継続的

け合い、助言や対応するなど TA 同士の連携も図る

なサポートを行いました。結果、学生も積極的に質ことができました。

問や相談をしてくれるようになり、よい雰囲気で授情報活用基礎の授業を通して、良い授業を行うた

業を進められました。

めの工夫、教員、TA との連携、学生とのコミュニ

今年度の TA では昨年度の経験を活かし、よりよケーションなどがとても重要であると感じることがい形で学生の指導ができたと考えています。私にとでき、とても勉強になりました。私は、将来、教育っても貴重な経験となりました。ありがとうござい職に就きたいと思っています。教える立場をイメーました。

ジすることができ、とても有意義な時間を過ごすことができました。

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊－29－

利用学生の声＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
改善すべき点としては、まずはサーバーの増強でしょうか。テスト期間中にサーバーが落ちてしまうとい
うことは、学生にとっては致命傷になりかねません。特に、テストに直結する内容を CLE に挙げている教授の授業を受けている生徒にとっては、とても不満を感じます。
もう一つ挙げるなら、KOAN との連携をとることでしょうか。KOAN のスケジュール欄にレポートなどの提出期限が残り何日かを表示してくれればもっと使いやすいというか、CLE を意識できると思います。
そもそも、CLE のメンテナンスが多く、必要な時に使えないことが多かったため、不満要素のほうが多くありました。来期はよりよい、学生の求めるニーズを満たすものになることを願います。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
講義資料等の入手、課題の提出を家からでもできるのは便利だと感じた。しかし、CLE を活用している先生（特に講義形式の授業を担当している先生）が少なく、CLE を持て余している印象を受ける。さらに、課題の採点機能を利用している先生はさらに少なく、もっと CLE を先生方に普及させて欲しいと感じた。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
提出物がインターネットを通じて出せること。授業の日程、資料が一括で手に入ること。一度なれると先生方のホームページにいって資料をダウンロードするのが非常に億劫に感じてしまう（笑）個人連絡や学部連絡も CLE に届くようにしてほしい。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊The English version of CLE needs to be completely in English, rather than translating only some headings andleaving the rest in Japanese. Also, the assignment system does not always let me submit assignments, especially on
weekends. Otherwise, the CLE system is a good way to upload content so students can check documents for classes.
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
CLE を利用できて良かった点は、課題の提出や確認が容易であること、紙媒体の資料が減って、持ち運ぶ量が減ったこと、試験前にプリントを無くしたということが減ったことがよく感じる点である。改善すべき
点は、メンテナンスが試験前日の昼から試験当日の早朝までに入ったときは酷すぎる欠陥だと思った。今後成績に影響する危険のないようなメンテナンス計画を立ててほしい。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
プログラミング、CAD の授業ではほぼ毎週、課題が出されて CLE に提出するという形式でした。授業に板書はなく、生徒が 1.5h 集中してパソコンに向かわなければ理解できず単位も取れないという所感でした。
内職や携帯を触らずにいやでも授業に集中せざるを得ない環境を生み出してくれた CLE のその点はよかったと思います。一方でパソコンを使わなくても済む授業、例えば言語や数学（開講されてる授業のうちほとん
どがそれだと思いますが。
）では一切 CLE を使わずに授業されてないだけでなく、そもそも講師が CLE の存
在自体や使い方を認知していないためにわざわざ人数分のプリントを刷ったりいつもの授業で使用したプリントが大量になり煩雑化したりすることがありました。CLE に挙げていれば整理整頓され簡単にアクセスできるのにと感じたことはたびたび思いました。なので改善すべき点として挙げるなら CLE 自体ではなく、講－30－

師間と情報共有をしっかりとし認知させる形態をとるべきだと、僕は考えます。また、費用面の問題はあると思いますがパソコンを使用した授業（もちろん CLE を使用した授業、既存の授業で具体例を挙げると英語の授業でリスニングの音声ファイルや英単語リストを載せる）をもっと増やすべきだと考えます。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
キャリア支援の動画を見れる事がとても有難いです。普段は吹田キャンパスにいるので豊中キャンパスで開催されているイベントなどにはなかなか顔を出せないのでとても重宝しています。不満に思っている点に関しましては、私は大学院から大阪大学に来たのでわからないのですが、授業で使う事が滅多にない（1 回だけあった）ので、授業関連のコンテンツがある意味があまり感じません。どうせならいろんな授業で採用するか、全く採用しないかはっきりして欲しいです。久しぶりに言われるとみんな使い方を忘れています。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
各講義の必要資料をまとめてダウンロードできる点で非常に便利であった。特に授業数の多い１、２年生のうちは Web からスライドをダウンロードすること自体にも不慣れであったので重宝した。
課題提出などにも積極的に CLE を利用し、スムーズな資料配布、課題提出を行っていた講義が多数あった一方で、こうした機能を殆ど利用せず、講義資料等を担当教員自身の Web サイトからダウンロードすることを求められる講義もあった。CLE の仕様上の問題でやむなくその他の方法をとっている場合は仕方ないが、担当教員が CLE の利用法、あるいは存在自体を知らないがために、CLE の機能が遊んでしまうことも散見されたので、教員内での CLE の認知活動を進めて頂ければ幸いです。
また、CLE に新しい講義資料等が追加された際に、例えば KOAN の連絡メールのように、学生が CLE に能
動的にアクセスせずともこれを通知してくれる機能があれば、より快適に利用できると感じた。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
CLE を活用して良かった点としては、紙媒体ではなく、データ上のやり取りであるため、提出物に関してフィードバックが受けやすくなり、より質の高い教育を享受することができたということがあげられます。
改善すべき点としては、授業の一覧が見にくいと感じたので、より見やすくなればよいと考えました。また、
課題提出日が迫っているということがより明確に知ることができるような機能があればよいと感じました。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊－31－英語ライティング授業における CALL 教室と CLE システムの活用法
村上 スミス アン ドリュー （言語 文化研 究科 言語文 化専攻）

学生 一人一人に 端末があり 、ネットへ のアク

Facebook やブロ グに英語で 書き込む 、掲示板にセス とともに AV 機器も揃 っている CALL 教室

英語 で投稿する 、Twitter に英語でツイ ートする

が外国語教育において様々なことを可能にしなど、そ の意思 があれば、英語 で書く 機会が多てく れることは 想像に難く ない。CLE などの 授

くあ るだろう 。卒業して会 社や研究所 に就職す

業支 援システム も利用すれ ば、様々な ファイル

る学 生はその機 会がさらに 多くなり 、大学院な

形式 のデジタル 教材を学生 に提供し 、課題を与どに進む学生は英語で論文を執筆する機会もえ 、色々の問題 形式のテス トを毎週の 練習問題

ある 。

とし て使うこと も可能にな る。大阪大 学では、
サイ バーメディ ア・センタ ーが独自に 開発した

大阪大学における英語ライティング授業のWebOCMnext と いう授業支援 システムも 利用可

目的 はアカデミ ック英語（大学レベル に相応し能である。授業支援システムを使うことによい、論文 などの 執筆に必要 な英語）で書く ことり、 CALL 教室 などの学内 端末のみな らず、自なの で、筆者の 授業では、基本 的な文 法や語彙

宅な ど学外から も学生がア クセスでき 、学習がの指 導はあまり しない。しか し、幸いな ことに 、

可能 になる。

CALL 教室には ネット環境 が整ってい るため、

で は、 CALL 教室と授業 支援システ ムを実際にど のように活 用し、どの ような効果 が望める

学生自身が必要な単語をオンライン辞書やネット 検索ですぐ に調べられ る。

のだ ろうか。筆者がこの 5、6 年来、CALL 教室

筆 者の授業で は、アカデ ミック・ライテ ィンと CLE システム を使ってき たが、以下 に、英語

グについて説明するコンテンツを毎週学習さの Writing 授業 でどのよう に活用して きたかをせ、 関連する exercises （ CLE のテス ト作成機

紹介 する。

能を 利用して用 意）を教室 または自宅 でやってもら う。そして 宿題として、ラ イティ ングの課

高校卒業までに学生が身につけた英語の文

題を毎週 課する。ライティング課題の量は学

法力 や語彙力、高校 生の間、と りわけ 大学受験期の 前半は 1 パラグラフ 、学期の後半 は５パラのための勉強において磨きがかかった読解力

グラ フ程度であ る。

とと もに、大学 生になって 必要になる のは英語

ア カデミック・ライティ ングについ て説明すの「書 く力」であ る。文部 科学省が掲 げる「英るコ ンテンツと しては、例えば以下の ようなテ語が 使える日本 人」で真っ 先に思い浮 かぶのはーマ について学 習させてい る。

英語 を流暢に話 す「会話力」の ある人 だろうけ
れど、現代にお いて、「話す 英語」とと もに重要・英 語でのパラ グラフの概 念と構成にな っているの は「書く英 語」だと考 えられる 。

・論 の展開の仕 方や立証方 法

日本 で生活する 上、一部の 業界で仕事 をする人・論 文に相応し い文体

以外は英語で話す機会はそんなに多くないの・論文、レポー ト、essay の 典型的な構 成でに対 して、ネッ トなどを通 して、英語 で書いてある Five-Paragraph Essay

コミュニケーションをとる機会がいくらでも・引 用の扱い方 や出典の明 記の仕方ある ように思う 。日本にい ながらネッ トで世界・参 考文献リス トの形式

中と つながるの で、英語で 電子メール を送る、

－33－

上 に「文法や 語彙の指導 はしない」と書 いたァイ ルを CALL 教室のセン ター・モニ ターに表が、高等 学校で 覚えた文法 を思い出さ せて、大示し ながら教師 から説明す る、学生た ちにとっ学で のアカデミ ック・ライ ティングに おいて用ては 受動的な学 びだが、次は説明され たことがいら れるように 促すコンテ ンツもある 。

理解 できたかど うかを試す exercise（ CLE で は

例 えば、高校 で学習した 接続詞や従 属節を利用し て大学レベ ルに相応し い、より複 雑な文をテストの機能を利用）を学生にやってもらう。
例え ば以下のよ うな問題に 答えてもら う。

書く ように仕向 ける。最初 に簡単な短 い分から
Choose the best word to connect the following

なる 、以下のパ ラグラフ (A)を示す。

short sentences together to make one longer(A)

sentence.

(1) I decided to major in Biology forseveral reasons. (2) As a child, I enjoyed(1) “Diane is sleepy in class. She stayed up

reading about animals. (3) I had many books
about insects, birds, reptiles, and dinosaurs.

late studying.”(4) I liked animals. (5) We had many pets. (6)

1.

and

In high school, I had a good teacher. (7) He

2.

but

made science interesting. (8) He especially3.

somade biology interesting. (9) He told us stories

4.

becauseabout famous biologists. (10) He told us about
Linnaeus, Darwin, and Watson and Crick. (11)(2) “Going to university is a good chance to

He said it was interesting to do research instudy new subjects. Many students spend

biology. (12) I decided I want to be a biologist.

their time on clubs and part-time jobs.”
1.

and

次に、例えば接続 詞を利用し て(2)と (3)、(4)と(5)

2.

but

をつ なげて、従属節などで(6)、(7)、(8)をつなげ3.

soてよ り複雑な文 の書き方を 説明し、最後に以下

4.

becauseの よ う に 書 き 換 え ら れ た パ ラ グ ラ フ (B)を 示 す 。
ア カデミック・ライティ ングのもう 一つのテ(B)

I decided to major in Biology for several

ー マ と し て 、 文 と 文 を つ な げ る 言 葉 transitions
however, further, nevertheless, inreasons. As a child, I enjoyed reading about（ 例 え ばanimals, and I had many books about insects,

contrast, for example な ど） も学習させ る。このbirds, reptiles, and dinosaurs. I liked animals,

とき 、上記のパ ラグラフ (B)を 、 transitions を 用

and we had many pets. In high school, I had a

いて 、以下のパ ラグラフ (C)の ように書 き換えた

good teacher who made science, especially

ら文章の流れが良くなることを説明する。な

biology, interesting. He told us stories about

お、 transitions が太字になっ ている。

famous biologists like Linnaeus, Darwin, andWatson and Crick. He said it was interesting to(C)I decided to major in Biology for several

do research in biology, so I decided I want toreasons. First, as a child, I enjoyed reading

be a biologist.

about animals, and I had many books about
insects, birds, reptiles, and dinosaurs. Also, I

こ こまでは CLE に アップ ロードし た PDF フ

－34－

liked

animals,

and

we had

many

pets.

Furthermore, in high school, I had a goodとに 焦点を置く 。例えば以 下のような 問題に答

teacher who made science, especially biology,

えて もらう。

interesting. He told us stories about famous
biologists like Linnaeus, Darwin, and Watson(5) Match each vocabulary word with theand Crick. He said it was interesting to doword having a similar (though not exactly

research in biology, so I decided I want to be

the same) meaning.

a biologist.

1. Consequently

A. Change

2. Innovative

B. Keep

この transitions の理 解を試 す exercise に は、例

3. Maintain

C. New

えば 以下のよう な問題が含 まれる。

4. Modification

D. So

5. Optimum

E. Best6. Subsequently

F. LaterFor each question, choose the best transition
to show the relationship between the two(6) Match each vocabulary word with thesentences.

word having a similar (though not exactly
the same) meaning.

(3) “There were many great women writers in
Heian Japan. Murasaki Shikibu wrote the

1. Ascertain

A. Explain

Tale of Genji.”

2. Commence

B. Make easier

1.

Similarly

3. Facilitate

C. End2.

Surely4. Elucidate

D. Start3.

However

5. Substantiate

E. Find out

4.

For example

6. Terminate

F. Prove(4) “Every Japanese high school student learns

ま た、以下の exercise では 、原爆の 被害に関English. Some American high schools do not

するパラグラフのそれぞれの空所を埋めるの

require their students to study a foreignに 、どちらの表 現がよりア カデミック なのかを

language.”

選ん でもらう。

1.

In the same way

2.

Consequently(7) For each blank in the paragraph below,

3.

Specificallychoose the word or expression most suitable

4.

In contrast

for Academic Writing.

上 に説明した 例の目的は 、学生がす でに高校“This building ([ A ] 1) was [ B ] two

で習 った文法や 表現を思い 出させ、ライティン

kilometers from the [ C ], but it [ D ] damage.

グで 活躍させる ことを促す ことである 。語彙に

[ E ] [ F ] ground zero suffered less damage,

関し ても、同様 の目的で学 生が受験勉 強で学習

and those [ G ] five kilometers [ H ] from

したはずの単語を再確認しライティングで用

ground zero were [ I ]. [ J ] the bomb’s

いる ように仕向 ける exercises も や って もらう 。

destructive force was not [ K ] the blast.

これ は主にアカ デミック英 語に相応し い、高度

People who were [ L ] in [ M ] up to fiveな単語と一般的な単語の違いを意識させるこ

kilometers from ground zero survived the blast,－35－

but nevertheless were [ N ] radiation, and [ O ]介す る Five-Paragraph Essay の 構 成を学 習させsymptoms of radiation sickness over the [ P ]ると き、書き出 す前に計画 Outline（骨子を 書き

months and years.”

出し たもの）を作っておく ことも大事 だと説明する。そこで、あ らかじめ 決めたテー マを与え 、A. (a) see Figure / (b) look at Picture

学 生 ２ 人 ず つ の グ ル ー プ に 分 け て 、 Five-B. (a) nearly / (b) almost

Paragraph Essay を 書 く た め の 計 画 に な る

C. (a) place the bomb landed / (b) bomb's

Outline を そ れ ぞ れ の グ ル ー プ に 学 生 端 末 で 作

point of impact

成さ せる。一定 の時間が過 ぎたら、それぞ れの

D. (a) suffered extensive / (b) got a lot of

グ ル ー プ が 作 成 し た Outline を 次 々 に セ ン タ

E. (a) Buildings and things / (b) Structures

ー・モニ ターに 表示させて、評 価して フィード

F. (a) even farther / (b) more distant

バッ クを返す。

G. (a) around / (b) approximately

もう 一つの例と して、どの ライティン グ課題

H. (a) distant / (b) awayや論 文でも、提出す る前に 見直して校 正・添削

I. (a) almost undamaged / (b) nearly intact

する ことの重要 さを強調す るための activity を

J. (a) However, / (b) But

紹介 する。学生 がよく犯す 間違いや、アカ デミ

K. (a) only / (b) limited to

ック・ライティ ングとして 相応しくな い表現をL. (a) there / (b) present

複数 含むパラグ ラフを教師 が用意し 、学生数名

M. (a) locations / (b) places

ずつ のグループ に見てもら い、書き直 してもら

N. (a) showered with / (b) exposed toう。 例えば以下 のようなパ ラグラフで ある。

O. (a) came down with / (b) developed“Nowadays, more and more teenagers are

P. (a) subsequent / (b) next

smoking. Why do they wanna start smoking,
こ れまで紹介 してきた exercises は 、学生が そand what'll happen if they do? First, I'm gonna

れぞ れ端末の画 面に向かっ て、一人で するもの

write about causes. There are a lot of causes,

であ る。選択肢 をクリック で選んだり 空所をキ

but I think the main one is that they wanna

ーボードでタイプして埋めたりすることを除look grown up. They think smoking looks cool.

けば、従 来のペ ーパー・ベース の小テ ストと何Besides, maybe they think it'll help them relax.

の変 りもない 。毎週のライ ティング課 題もキー

They are fools, so they think they can get some

ボードでタイプを打つこと以外は同様である。

good effects, but they don't know there are a

これ では、CALL 教室を十 分に活躍し ていると

lot of bad effects. Smoke stinks, and bugs

言え ないかも知 れない。さらに、文部 科学省がother people. Besides, it's bad for your health!

目標として掲げるアクティブラーニングにもYou can get lung cancer. And the bad effects

なっ ていないか も知れない 。

get bigger if you keep smoking. So don't bestupid! Even if you’ve started smoking, you

し かし、上記の exercises や ライティン グ課題

should stop now.”に加 えて、授業 時間内に CALL 教室で 学生２ 、３名 が共同です る activities も 用意すれ ば、せ っかくの CALL 教室も 十分に 活躍でき、アクティ

この パラグラフ に含まれる 、アカデミ ック英語

ブラ ーニングに もなるので ある。

に相 応しくない 表現として 、俗語（wanna, gonna,

例え ば、1 パラ グラフ単位 のアカデミ ック・stinks, bugs）や Nowadays, more and more, good,

ライティングをある程度マスターしてから紹

bad など 、より 高度な言葉 に書き換え られる単－36－

語、 一人 称の “I” 、what’ll な ど の短縮形 、fools

こと も出来る。その 他にも、筆 者には 思いつかや stupid など主 観的な表現 、感嘆符な どが含まない 、様々な活 用法もある はずである 。

れて いるが、学生らがグル ープで話し 合いながパ ソコンを使 う授業と言 えば、学生 が一人ず

ら間 違いに気づ き、例えば 以下のよう に修正しつ黙々と画面に向って受動的に学ぶイメージても らうことを 期待する訳 である。なお、修正があるかも知れないけれど、上記のように、した 箇所は網掛 けで表して いる。

CALL 教室と授 業支援シス テムを有効 的に活用
すれ ば、学生本 人たちが学 びに関与す るアクテ

“Currently, increasing numbers of teenagers

ィブ ラーニング が実現でき る。今の若 い人たち

are smoking. Why do they want to start

は画面を通してヴァーチャルにとるコミュニ

smoking, and what will happen if they do?

ケー ションを十 分リアリテ ィーのある 、本物のFirst, causes will be discussed. There are many

コミ ュニケーシ ョンとして 捉えている 。外国語

causes, but [*] the main one is that they wantによるコミュニケーションを学習者に可能に

to look adult. They think smoking looks cool.

する外国語教育も画面を通しての様々な教授

Further, perhaps they think it will help them

法を 取り入れな ければなら ない。

relax. They are uninformed, so they think they
can obtain some benefits, but they do not knowthat there are numerous disadvantages. Smoke
has an unpleasant odor, and bothers other※ ご興味のある読者のために、上に紹介した

people. Moreover, it is detrimental to one’s

exercises の 回答 を下に記す 。

health[**]. Smokers can develop lung cancer.

(1)

4

Further, the detrimental effects increase if they(2)2continue smoking. So young people should not(3)4

be ignorant[**]. Even if they have started(4)4smoking, they should stop now.”(5)

1 – D, 2 – C, 3 – B, 4 – A, 5 – E, 6 – F* “I think” を削 除

(6)

1 – E, 2 – D, 3 –B, 4 – A, 5 – F, 6 – C** 感嘆符 を削除(7)

A – (a), B – (a), C – (b), D – (a), E – (b), F– (b), G – (b), H – (a), I – (b), J – (a), K –

上 に紹介した 、英語ライ ティング授 業での活用 法 以 外 にも 、 CALL 教 室 と CLE シ ス テ ム を
色 々 の 形 で 外 国 語 学 習 に 貢 献 で き る 。 Speaking（オ ーラル・コミュ ニケー ション）授業で はヘッドホンとマイクを通して学生たちに任意的なペ アーで会話 させたり、 発表型のオ ーラル・
コミ ュニケーシ ョン授業で は毎回、前半に学生数名 のグループ にあるテー マでネット・リサー
チを させて、授業の後半に 調べたこと をまとめて発 表してもら うことなど が出来る 。リスニン
グ授 業でも DVD やネットか ら取り込ん だ動画
や音声でリスニング問題を作成し練習させる－37－(b), L – (b), M – (a), N – (b), O – (b), P –(a)

CALL 授業の TA として学んだこと
黄 俊 （言語文 化研究科 言語文 化専攻 ）授業 では、疑問 を抱いても、授 業内で 先生に聞1. は じ め に
私は 2017 年度前 期、地域言 語文化演習（ ドイ

く勇気が持てない学生が少なくないと思いま

ツ語 ）の TA を担当 しまし た。受講生 はドイツ

すが 、「新世界」に 自分の感 想や疑問を 投稿すれ

語専 門の学生で はありませ んが、ドイ ツ語を身ば、直接 先生と 話さなくて も、言いた いことをにつ けるために 、一生懸命 勉強する様 子が見ら伝え ることがで きます。
さら に、WebOCMnext が各 学生の出席 状況をれた と思います 。

記録しています。一人一人の名を呼ばなくても、出席 状況が 確認できま す。システ ムが学生

2. 学 生 を 通 して例え ば、授業がま だ始まらな いとき、CALL 教の出 席状況を間 違ったとし ても、記録 を変える

室に 入ると、学生たちがド イツ語を朗 読する声のは可能です。すごく便利な機能だと思いまが聞 こえました。こ の四ヶ 月間、遅刻 する学生す。

があ まりいなく て、授業開 始の 5 分前 に教室に入る と、半分以 上の学生が すでに席に 着いてい4. 学 生 を 通 してて、WebOCMnext を 開け、先週の内容 を復習しCALL 教 室だけ ではなく、 コンピュー ターを始め ていました。そ れだけ ではなく、教室 を回使い、ネ ットが つなげれば、い つでも どこでもって いるとき、Web 教材を 学習しなが ら、ノーWebOCMnext シ ステムに入る ことができ 、復習

トで メモをして いる学生を よく見かけ ました。

する ことができ ます。私は お手伝いさ せていだ

これ らのことに より、私は 学生の学習 意欲を感だい た授業を通 して、WebOCMnext シ ステムのじ取 りました。

便利 さを実感し ました。

3. 言 語 学 習 支 援 シ ス テム WebOCMnext に つ い てCALL 教室で WebOCMnext の利用を通 して、学生たちが意欲的に授業に取り組む姿が多く
見ら れました。
授業 の最初から 、先生は「 新世界」と いう掲
示板に本日の課題を投稿し、学生に知らせます。学 生は先生 の指示に従 って、Web 教材を利用し 、勉強し始 めます。
授業のほとんどが練習問題と小テストが設置さ れています ので、先生 は受講生が 本当に当日の内容をマスターしたかどうかがわかります。また、授業 の最後、学 生に自分が 学んだことと 感想を「新 世界」に記 入してもら って、その内 容により 、先生が事前 に次の授業 内容を調整す ることがで きます。この点 が、このシ ステ
ムを 使う最大の メリットだ と思います 。一般の－38－

TA としての経験談
李 潤澤（言語文化研究科 言語文化専攻）

はじめに
本年 4 月から水曜日 4 限目の地域言語文化演習（ド

は普段、個人の性格によっては、質問があっても、

イツ語）の TA を担当させていただいています。大恥ずかしくてアドバイスをもらわないままの場合が学院生活を充実させていただいていると同時に、大多いのですが、私は試験監督として回っている時、学教員を目指している私にとっては、教育経験をつ

学生たちの後ろ姿から、どこで困っているとか、どむ貴重な機会です。以下にご報告いたします。

こがよく理解できているとか、全体的に捉えられました。つまり、学生の質問を待たずに、能動的に学生の状況を把握することができたのです。このこと

先生の助手として4 月の本格的な授業が始まる前に、先生たちから親切なご指導をいただきました。授業前の準備、授は教育に積極的な意義を持っていると自覚しました。

業中に学生がトラブルでアドバイスを求めてきた時

ごく些細なことではありますが、自分の経験からの対応方法、授業の後の事務連絡まで、細々と教え得たことは、もし自分が将来教員として働く時には、ていただきました。ノートを取りながら、先生の助もっとも生き生きした記憶として蘇ると思います。

手として責任が重い TA 生活がいよいよ始まると実学生の先輩として感しました。
担当している授業は、WebOCMnext というオンラ

TA のもう一つの側面は学生たちの親しみやすい

イン言語教育システムを使っている基礎工学部の学先輩です。このアイデンティティにおいても、私は生向けのドイツ語授業です。文系の学生である私は、当初の予想以上に有益な経験をすることができまし

パソコンの知識も豊富でないうえに、ドイツ語も全た。

然勉強したことがなくて、最初はまったく自信がな

授業では「新世界」という教育用のオンライン・

かったです。自分の能力は担当している授業にとっコミュニケーションエリアが活用されています。主て不足していると感じていました。しかし、3 回目に先生と学生たちの授業内容についての質疑応答のの授業での出来事は私の心理状態を変えました。

ツールですが、私が TA として返信することもでき

担当の先生は、TA の私たちに授業の練習テストの時に教室を回って試験監督をする任務を与えまします。授業のとき困っている学生がいれば、私ができる部分は答えたりしました。

た。それまでの 2 回は、いつも授業の始めにマイク

また TA として経験したのは授業内容に限らず、を準備するなどの基礎的な仕事や、授業で学生にパ

放課後でも次のような出来事がありました。そのクソコンの問題がある時対応するなど受動的な仕事をラスに一人の中国人留学生がいました。ある日の授しただけでした。3 回目の授業で試験監督の任務を業で、彼は私に授業の内容について質問し、私は先与えられた時、能動的に先生の分身として、教室を生に報告しました。授業が終わって、私が普段通り回り始めました。簡単そうに見える任務ですが、教に作業をした後、教室から出ようとすると、彼が教育について大いに考えさせられました。

室の出口で私を待っていました。私が中国人である

それは、私が教室を回る時、学生たちの様子を普ことを知った彼は、一回生の留学生として阪大生活段とは別の角度から見られたことで、学生のなかににまだまだ慣れていないところがあって、私に留学

能動的に入り込むことの重要性を感じました。学生生活で困ったことを聞いてきました。時間的に早く－39－

日本に来た留学生としての立場で、彼に幾つか必要なアドバイスをしました。
「あげる方がもらう方より幸せ」という気持ちを味わうことができました。

まとめ：アシスタントというよりパートナー
TA は teaching assistant の略称で、教育のアシスタントの意味です。
しかし、私の経験から TA の二つの側面について以上に述べたように、先生の助手は、ある時には先生の分身として授業をうまく進めることができるよ
うに働いています。また、学生との関わりから見ると、TA は同じ経験をより先にした友達に近いです。
いずれにしても、アシスタントというよりパートナーに近いです。
これは、教育者を目指している私にとって、TAの経験を通して学んだもっとも印象深いことです。
もし、今後自分が教壇に立ったら、TA としての心構えを忘れず、能動的に学生の仲間になって、TA がいない授業でも TA がいるような雰囲気を作って、和やかに勉強が進められるように工夫したいと思いま
す。

－40－

利用学生の声＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊CALL 教室は、空調がよく効き、印刷ができる環境も整っているため、集中して授業を受けたり、課題に取り組んだりすることができます。情報教室のパソコンに入っているソフトが CALL 教室では利用できないことがあり、不自由することもありますが、パソコンの台数は十分にあるため、とても便利です。
宇都宮 優菜 （人間科学部 1 回生）＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊CALL 教室は空調がきいているなどの素晴らしい側面もありますが、何より教員との双方向でのやり取りができることやすぐにいわゆる調べ学習というものに移行できるところが魅力的だと思います。自分の画面を全体で共有したり自らの成果を教員の方にすぐに見せられるというのは素晴らしい点のように思いました。
川上 竜太郎 （医学部 1 回生）＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊CALL 教室で行われる授業では、調べたいことを直ちに調べることができる環境が整っているため効率よく学習を進めることができたと思います。また、備え付けのヘッドホンを利用することで音声ファイル等を再生できるのは、授業やその準備において大変重宝しました。

米澤 陸 （医学部 1 回生）＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊CALL 教室は、インターネットを利用した授業を行う上でとても良い環境です。モニターが複数あるので授業中の調査の発表や共有が簡単にでき、教室の大きさも種類があるので小さめの教室ならコンピューターとにらめっこせず先生と直接やり取りできる感じがあっていいです。空き時間には自習もでき、無料の印刷機も備わっているので学生にとって非常にありがたいです。蛇足ですが、用紙に再生紙を使っている所に自加藤 美春 （医学部 1 回生）

分は好感を持てます。

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊CALL 教室は、非常に快適な空間だ。清潔であり、空調が適切に動作しており、また、プリンターが設置されている。特に最後の要素が大きい。講義のない空き時間にレポートを仕上げ、最後の印刷まで行うことが、その一部屋でできてしまう。この点で、大阪大学内のどの設備よりも学習に向いた設備であるといえよう。ただ、秋学期以降は印刷ができなくなってしまうという点は、極めて残念だ。
櫻井 一将 （人間科学部 1 回生）＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊I am very satisfied with the equipment of Cybermedia Center and the CALL classrooms. During language lessons,using computers is much more practical than writing and manually submitting the assignments. The possibility of using
Internet makes it also easy to consult quickly a variety of sources and dictionaries. I appreciate the fact that theclassrooms are available not only during lessons but also for individual use, because they are a very good environment
to study in. I think the Cybermedia Center and the CALL classrooms are a great resource for Osaka University students
and I am glad we are provided with them.

Martina Bottazzo （人間科学部１回生)＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊－41－

活動報告◇ 教育用計算機システム関係（情報教育システム）・2016 年度情報教育システム利用状況 -------------------------------------------------45
・情報教育関連の講習会・説明会・見学会等の開催報告----------------------------------53（CALL システム）55
・2016 年度 CALL システム利用状況 ---------------------------------------------------61
・CALL 関連の講習会・説明会・見学会等の開催報告 -------------------------------------(箕面教育システム)・2016 年度箕面教育システム利用状況 -------------------------------------------------62◇ 電子図書館システム関係
65
・2016 年度電子図書館システム利用状況 -----------------------------------------------◇ 2016 年度会議関係等日誌
68
・会議関係・大規模計算機システム利用講習会・センター来訪者 --------------------------－43－

2016年度情報教育システム利用状況（4月1日～3月31日）
1. 所属部局別実利用者数

0

実利用者数 13,202人
100

200

300

400

500

600

700

800

900

1,000

1,100

1,200

1,300

1,400

1,500

(人)
1,600

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

注１：学生の利用についてのみ集計しています。
注２：理学研究科、工学研究科、基礎工学研究科については、学部学生を学科毎に集計しています。
注３：医学系研究科(医学部)については、保健学専攻(保健学科)を別に集計しています。

2. 所属部局別在籍者に対する実利用者の割合
（％)

0

10

20

30

40

50

60

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

注：学生数については、５月１日現在の在籍者数を母数にしています。

－45－

70

80

90

100

3. 所属部局別実利用者1人当たりの年間平均利用時間
0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

(時間)
85
90

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

4. 実利用者総利用時間(月毎)
（時間）

0

5,000

10,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,000

4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月

総利用時間は344,758時間。１人当たりの総平均利用時間は26.11時間。

－46－

50,0005-1. 教室・分散端末室別1日1台当たりの平均利用時間(月毎)
(時間)

0

1

2

3

4

サイバーメディアセンター
豊中教育研究棟

5

6

7

8

9

10
4月
5月

情報教育第１教室

6月
7月
8月
9月
10月

情報教育第２教室

11月
12月
1月
2月
3月

情報教育第３教室

情報教育第４教室

情報教育第５教室

附属図書館
総合図書館

生命科学図書館

理工学図書館－47－

5-2. 教室・分散端末室別1日1台当たりの平均利用時間(月毎)
(時間)

0

1

2

3

4

5

各部局分散端末室

6

7

8

9

10
4月
5月

人間科学部

計算機室

6月
7月
8月
9月
10月

理学部

11月

B214号室

12月
1月
2月
3月
医学部医学科 学生端末室

医学部保健学科
ラーニングリソースセンター

歯学部 学生自習室

薬学部 自習室

工学部 総合研究棟GSEコモン

国際教育交流センター(吹田)留学生交流情報室

国際教育交流センター
豊中分室

注：総利用時間を各部屋の設置台数と利用日数で割っています。

－48－

6-1. 所属部局別実利用者数(月毎)
(人)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1,000
4月
5月

文学研究科(文学部)

6月
7月
8月
9月

法学研究科(法学部)

10月
11月
12月
1月

経済学研究科(経済学部)

2月
3月

言語文化研究科

国際公共政策研究科

高等司法研究科

外国語学部

人間科学研究科(人間科学部)

理学研究科

理学部数学科

理学部物理学科

理学部化学科

理学部生物科学科－49－

6-2. 所属部局別実利用者数(月毎)
(人)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1,000
4月
5月

工学研究科

6月
7月
8月
9月

工学部応用自然科学科

10月
11月
12月
1月
2月

工学部応用理工学科

3月

工学部電子情報工学科

工学部環境・エネルギー工学科

工学部地球総合工学科

基礎工学研究科

基礎工学部電子物理科学科

基礎工学部化学応用科学科

基礎工学部システム科学科

基礎工学部情報科学科

情報科学研究科－50－

6-3. 所属部局別実利用者数(月毎)
(人)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1,000
4月
5月

医学系研究科(医学部)

6月
7月
8月
9月

保健学専攻(保健学科)

10月
11月
12月
1月

歯学研究科(歯学部)

2月
3月

歯学部歯科技工士学校

薬学研究科(薬学部)

生命機能研究科

連合小児発達学研究科

国際教育交流センター－51－

7. 月別附属図書館の休日（土・日）実利用者数
100

200

300

400

500

600

700

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

総合図書館

生命科学図書館－52－

理工学図書館

800

900

(人)

1,000

情報教育関連の講習会・説明会・見学会等の開催報告
留学生向けオリエンテーション

基礎工学研究科オープンキャンパス

日時：2016年4月8日（金）10:30～11:00

日時：2016年8月18日（木）場

所：豊中教育研究棟 3F CALL第1教室

場

所：豊中教育研究棟 ５階 竹村研究室

参加者数：83名

参加者数：9名

内内

容：大阪大学個人IDの説明、端末へのログイン・ログアウト、

容：研究部門公開

Webアプリケーション、Webメール等の紹介
大阪大学CLE講習会
ChemBioOffice講習会
日時：2016年4月28日（木）9:30～11:00（豊中）場

所：豊中教育研究棟 2F 情報教育第2教室

13:00～14:30（吹田）日時：2016年8月29日（月）13:00～16:50

場

所：豊中教育研究棟 2F 情報教育第2教室

参加者数：入門編：4名、応用編：6名
内

工学部GSEコモン棟 2F 情報実習室

応用編（CLEのコミュニケーション機能、

参加者数：豊中：28名、吹田：40名
内

容：入門編（CLEの基本操作全般）

統計情報について）

容： 1. ChemBioDraw
分子構造の作図、ホットキーの活用、分子の特性、

2016年度授業担当教員向け説明会

命名、スペクトル予測テンプレート、ニックネーム、日時：2016年9月14日（水）13:00～14:30

立体的作図、反応式の作図、特殊文字、量論テーブル

場

所：豊中教育研究棟 2F 情報教育第2教室

2. ChemBio3Dの利用

参加者数：1名

分子力場計算、3次元モデル、原子間距離、CIFや内

容：端末へのログイン・ログアウト、デスクトップ操作、

PDBファイルの読み込み

日本語入力、各種アプリケーションの使用方法、

3. ChemBioFinder の利用

授業支援システム、その他

構造式によるファイル検索、Excelの活用
留学生向けオリエンテーション
いちょう祭

日

時：2016年9月28日（水）10:00～11:00

日時：2016年5月1日（日）10:00～16:00

場

所：豊中教育研究棟 2F 情報教育第2・3・4教室

場

所：豊中教育研究棟 5F 竹村研究室

参加者数：130名

本館 1F サイバーメディアコモンズ

内

Webアプリケーション、Webメール等の紹介

参加者数：豊中：1,409名、吹田：107名
内

容：大阪大学個人IDの説明、端末へのログイン・ログアウト、

容：「サイバーサイエンスの世界へようこそ」
Mathematica 11講習会

Maple 2016講習会
日時：2016年5月30日（月）13:00～14:30
2016年6月6日（月） 13:00～14:30

場時：2016年10月5日（水）13:00～18:00

場

所：豊中教育研究棟 3F 情報教育第5教室

参加者数：9名

所：豊中教育研究棟 2F 情報教育第2教室

内

容：■ 新機能を含む最新のMathematica11の概要■ Mathematica 11チュートリアル Part. 1

参加者数：70名
内日

1. 文法の基礎

容： 情報活用基礎授業と連携して開催
1. Maple 2016の紹介

2. 数値行列の処理

2. Maple 2016の基本構成と原理

3. 方程式の解法

3. Maple 2016の基本操作方法

4. 微分方程式を解く（グラフ化）■ Mathematica 11チュートリアル Part. 2
1. データのグラフ化

PC カンファレンス
日

時：2016年8月10日（水）～12日（金）2. アニメーション（Manipulate）

場

所：大阪大学会館 講堂、全学教育推進機構 講義室、他

3. Get (<<) / Put (>>)

参加者数：800名

4. Import / Export

内

5. Excelファイルの扱い

容：開催テーマ「知の協奏と共創」－53－

Turnitin 講習会

見学対応

日

時：2016年10月24日（月）15:00～16:00

学 校 名：高津高等学校

場

所：豊中教育研究棟 3F 情報教育第5教室

日時：2016年7月12日（火）14:30～15:30

参加者数：4名

場

所：豊中教育研究棟 5F 竹村研究室

内

参加者数：10名

容：剽窃・盗用検知ツール「Turnitin」の使用方法。

内

容：施設見学等

Turnitin 講習会
日時：2016年11月29日（火）13:00～16:50

学 校 名：桃山学院大学

場

所：コンベンションセンター 会議室1

日時：2016年9月15日（木）13:30～14:30

参加者数：3名

場

所：豊中教育研究棟 5F 竹村研究室

内

参加者数：5名

容：剽窃・盗用検知ツール「Turnitin」の使用方法。

内

容：施設見学等

大阪大学CLE講習会
日時：2017年3月14日（火）13:00～16:50

学 校 名：名古屋大学

場

所：豊中教育研究棟 3F 情報教育第5教室

日時：2016年11月4日（金）13:30～15:30

参加者数：入門編：2名、応用編：2名

場

所：豊中教育研究棟 5F 竹村研究室

内

参加者数：4名

容：入門編（CLEの基本操作全般）

内

応用編（CLEのコミュニケーション機能、
統計情報について）2017年度授業担当教員向け説明会
日時：2017年3月17日（金）13:00～14:30

場

所：工学部GSEコモン棟 2F 情報実習室

参加者数：2名
内容：端末へのログイン・ログアウト、デスクトップ操作、
日本語入力、各種アプリケーションの使用方法、
授業支援システム、その他

第30回 情報教育研究会
日時：2017年3月27日（月）13:00～16:10

場

所：豊中教育研究棟 2F 情報教育第2教室

参加者数：9名
プログラム：・『新しいリテラシー』としての情報活用基礎
・情報活用基礎（外国語学部）の実践報告
・情報活用基礎（法国）の実践報告
・工学部環境・エネルギー工学科学生を対象とした情報処理教育の実践：情報活用基礎を中心に・情報科学科における情報活用基礎
・大阪大学情報教育のカリキュラム改革にむけて－54－

容：施設見学等

2016年度CALLシステム利用状況（4月1日～3月31日）
1. 所属部局別実利用者数
実利用者数 9,997人
0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

(人)
1,000 1,100 1,200 1,300 1,400 1,500 1,600 1,700 1,800

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

注１：学生の利用についてのみ集計しています。
注２：理学研究科、工学研究科、基礎工学研究科については、学部学生を学科毎に集計しています。
注３：医学系研究科(医学部)については、保健学専攻(保健学科)を別に集計しています。

2. 所属部局別在籍者に対する実利用者の割合
0

10

20

30

40

50

60

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部地球総合工学科
工学部電子情報エネルギー工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

注：学生数については、５月１日現在の在籍者数を母数にしています。

－55－

70

80

90

（％)

100

3. 所属部局別実利用者1人当たりの年間平均利用時間
0

5

10

15

(時間)

20

25

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

4. 実利用者総利用時間(月毎)
0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,00012,00014,00016,000

4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月

総利用時間は113,039時間。１人当たりの総平均利用時間は11.31時間。

－56－

（時間）

18,00020,0005. 教室・分散端末室別1日1台当たりの平均利用時間(月毎)
(時間)

1

2

3

4

5

サイバーメディアセンター
豊中教育研究棟

4月

ＣＡＬＬ第１教室

5月
6月
7月
8月

ＣＡＬＬ第２教室

9月
10月
11月
12月
1月

ＣＡＬＬ第３教室

2月
3月

ＣＡＬＬ第４教室

サイバーメディアセンター
本館
サイバーメディアコモンズ

全学教育推進機構
全学教育管理・講義Ａ棟
ＣＡＬＬ第５(A315)教室

ＣＡＬＬ第６(A304)教室

箕面キャンパス
総合研究棟
ＣＡＬＬ第７(箕面CALL)教室

注：総利用時間を各部屋の設置台数と利用日数で割っています。

－57－

6-1. 所属部局別実利用者数(月毎)
(人)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900
4月
5月

文学研究科(文学部)

6月
7月
8月
9月

法学研究科(法学部)

10月
11月
12月
1月

経済学研究科(経済学部)

2月
3月

言語文化研究科

国際公共政策研究科

高等司法研究科

外国語学部

人間科学研究科(人間科学部)

理学研究科

理学部数学科

理学部物理学科

理学部化学科

理学部生物科学科－58－

6-2. 所属部局別実利用者数(月毎)
(人)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900
4月
5月

工学研究科

6月
7月
8月
9月

工学部応用自然科学科

10月
11月
12月
1月
2月

工学部応用理工学科

3月

工学部電子情報工学科

工学部環境・エネルギー工学科

工学部地球総合工学科

基礎工学研究科

基礎工学部電子物理科学科

基礎工学部化学応用科学科

基礎工学部システム科学科

基礎工学部情報科学科

情報科学研究科－59－

6-3. 所属部局別実利用者数(月毎)
(人)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900
4月
5月

医学系研究科(医学部)

6月
7月
8月
9月

保健学専攻(保健学科)

10月
11月
12月
1月

歯学研究科(歯学部)

2月
3月

歯学部歯科技工士学校

薬学研究科(薬学部)

生命機能研究科

連合小児発達学研究科

国際教育交流センター－60－

CALL関連の講習会・説明会・見学会等の開催報告
CALL講習会（後期）

CALL講習会（前期）日時：2016年4月1日（金）、4日（月）場

所：豊中教育研究棟 4F CALL第2教室

日時：2016年9月30日（金）場

所：豊中教育研究棟 4F CALL第2教室

概説 10:00～11:00、実習 13:30～15:30

概説 10:00～11:30、実習 13:30～15:30
参加者数：1日：3名、4日：3名
内

参加者数：3名

計6名

容：概説（CALL教室の紹介、Sky Menu・CaLaboEx等の

内

容：概説（CALL教室の紹介、Sky Menu・CaLaboEx等の授業支援システムの使用方法の説明、各種ソフトウェアの授業支援システムの使用方法の説明、各種ソフトウェアの紹介、授業に関する情報等を提供）、実習（授業担当教員

紹介、授業に関する情報等を提供）、実習（授業担当教員

及びTAが各授業を想定した個別実習）

及びTAが各授業を想定した個別実習）
大阪大学の次世代型市民講座

言語文化研究科ガイダンス
日時：2016年4月5日（火）10:10～15:30～インターネットによる外国語学習へのお誘い

場

所：言語文化A棟 2F 大会議室・オリエンテーション

参加者数：50名

日時：2016年10月29日（土）10:00～16:00

内

場

所：豊中教育研究棟 3F CALL第1教室

容：言語文化研究科の新入生に対する教育用電算機システム全般、大阪大学個人IDの説明

大阪市立総合生涯学習センター
参加者数：85名

CALLシステム実験室の見学会
日時：2016年4月8日（金）16:00～16:30

場

所：豊中教育研究棟 5F CALLシステム実験室内

オンライン形態の市民講座、プラットフォームとなるLMS、教材の使用方法、評価基準等の説明
・修了式

参加者数：83名
内

容：インターネット上に公開するダイナミック教材を自宅学習する

容：CALLシステム実験室の利用ガイダンス

日時：2016年11月12日（土）16:00～17:00

場

所：豊中教育研究棟 3F CALL第1教室
4F CALL第2・3・4教室

留学生向けオリエンテーション
日時：2016年4月8日（金）10:30～11:30

参加者数：37名

場

所：豊中教育研究棟 3F CALL第1教室

内

容：2週間のオンライン市民講座修了した参加者への修了書授与および、参加者との意見交換

参加者数：83名
内

容：大阪大学個人IDの説明、端末へのログイン・ログアウト、Webアプリケーション、Webメール等の紹介
見学対応

いちょう祭

学 校 名：名古屋大学

日時：2016年5月1日（日）14:00～16:00

日時：2016年11月4日（金）13:00～14:00

場

所：豊中教育研究棟 4F CALL第2教室

場

所：豊中教育研究棟 5F クリエイティブ実験室

参加者数：4名

参加者数：19名
内

容：Web対応授業支援システム（Learning Management

内

System）とマルチメディア語学教材の体験語学教材の体験の活用状況、CBTなどでの活用状況について説明

留学生向けオリエンテーション
日時：2016年9月28日（水）10:00～11:00

場

所：豊中教育研究棟 2F 情報教育第2・3・4教室

参加者数：130名
内容：端末台数、端末方式、プリンターサービス、外国語教育などへ

容：大阪大学個人IDの説明、端末へのログイン・ログアウト、Webアプリケーション、Webメール等の紹介－61－

2016年度箕面教育システム利用状況（4月1日～3月31日）
実利用者数

１．所属部局別実利用者数
㻜

㻡㻜㻜

㻝㻜㻜㻜

㻝㻡㻜㻜

3,213人
㻔人）

㻞㻜㻜㻜

㻞㻡㻜㻜

文学研究科（文学部）
法学研究科（法学部）経済学研究科（経済学部）
言語文化研究科
国際公共政策研究科
外国語学部
人間科学研究科㻔人間科学部㻕
理学研究科㻔理学部㻕
工学研究科（工学部）
基礎工学研究科（基礎工学部）
情報科学研究科
医学系研究科㻔医学部㻕
保健学専攻（保健学科㻕
歯学研究科（歯学部）
薬学研究科㻔薬学部㻕
日本語日本文化教育ｾﾝﾀｰ

２．所属部局別在籍者に対する実利用者の割合
㻜

㻝㻜

㻞㻜

㻟㻜

㻠㻜

㻡㻜

文学研究科（文学部）
法学研究科（法学部）経済学研究科（経済学部）
言語文化研究科
国際公共政策研究科
外国語学部
人間科学研究科㻔人間科学部㻕
理学研究科㻔理学部㻕
工学研究科（工学部）
基礎工学研究科（基礎工学部）
情報科学研究科
医学系研究科㻔医学部㻕
保健学専攻（保健学科㻕
歯学研究科（歯学部）
薬学研究科㻔薬学部㻕
日本語日本文化教育ｾﾝﾀｰ※

学生数については、5月1日の在籍者数を母数にしています。

－62－

㻢㻜

㻣㻜

㻤㻜

㻥㻜

㻔㻑㻕㻝㻜㻜

３．所属部局別実利用者１人当たりの年間平均利用時間
㻜

㻡㻜㻜

㻝㻜㻜㻜

㻝㻡㻜㻜

㻞㻜㻜㻜

（時間）

㻞㻡㻜㻜

文学研究科（文学部）
法学研究科（法学部）経済学研究科（経済学部）
言語文化研究科
国際公共政策研究科
外国語学部
人間科学研究科㻔人間科学部㻕
理学研究科㻔理学部㻕
工学研究科（工学部）
基礎工学研究科（基礎工学部）
情報科学研究科
医学系研究科㻔医学部㻕
保健学専攻（保健学科㻕
歯学研究科（歯学部）
薬学研究科㻔薬学部㻕
日本語日本文化教育ｾﾝﾀｰ

４．実利用者総利用時間（月毎）

㻜

㻝㻜㻜㻜

㻞㻜㻜㻜

㻟㻜㻜㻜

㻠㻜㻜㻜

㻡㻜㻜㻜

㻠月
㻡月
㻢月
㻣月
㻤月
㻥月

㻝㻜月
㻝㻝月
㻝㻞月
㻝月

㻞月
㻟月

※

総利用時間は46,189時間。１人当たりの総平均利用時間は14.37時間。

－63－

㻢㻜㻜㻜

㻣㻜㻜㻜

５．教室別１日１台当たりの平均利用時間（月毎）

㻜

㻜㻚㻡

㻝

㻝㻚㻡

㻞

㻞㻚㻡

㻟

㻟㻚㻡

㻠

㻜㻠月
㻜㻡月
総合研究棟
情報処理第一教室

㻜㻢月
㻜㻣月
㻜㻤月
㻜㻥月
㻝㻜月
㻝㻝月

総合研究棟
情報処理第二教室

㻝㻞月
㻜㻝月
㻜㻞月
㻜㻟月

㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌

総合研究棟
コンピュータ学習室※

総利用時間を各教室の設置台数と利用日数で割っています。

㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌

注1： 全て、学生の利用についてのみ集計しています。

－64－

2016年度電子図書館システム利用状況
マルチメディア端末利用状況
マルチメディア端末利用状況（ログイン数総計）
㻝㻞㻘㻜㻜㻜
総合図書館

㻝㻜㻘㻜㻜㻜
生命科学図書館

㻤㻘㻜㻜㻜
理工学図書館

㻢㻘㻜㻜㻜
外国学図書館

㻠㻘㻜㻜㻜

㻞㻘㻜㻜㻜
㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月 㻝㻜月 㻝㻝月 㻝㻞月

㻝月

㻞月

㻟月

マルチメディア端末利用状況（１台当たりのログイン数４館比較）

㻤㻜㻜
総合図書館

㻣㻜㻜
㻢㻜㻜

生命科学図書館

㻡㻜㻜

理工学図書館

㻠㻜㻜
外国学図書館

㻟㻜㻜
㻞㻜㻜
㻝㻜㻜

㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月 㻝㻜月 㻝㻝月 㻝㻞月

㻝月

㻞月

㻟月

・2012年10月に、新システムへ更新。総合図書館に 28台、生命科学図書館に 13台、理工学図書館に 9台、外国学図書館に 12台設置※2016年4月1日より、言語教育システムプリンタ（生命科学・理工学図書館のマルチメディアプリンタ含む）の印刷枚数上限が半期150枚
から100枚に変更。

リモートアクセス・サービス利用状況
リモートアクセス・サービス利用状況㻝㻞㻘㻜㻜㻜
㻝㻜㻘㻜㻜㻜
㻤㻘㻜㻜㻜

ログイン数

㻢㻘㻜㻜㻜

㻠㻘㻜㻜㻜
㻞㻘㻜㻜㻜
㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月

㻝㻜月 㻝㻝月 㻝㻞月

㻝月

㻞月

㻟月

・2011年9月28日から、学外からの電子ジャーナル・データベース・電子ブック利用手段を提供するサービスとして提供開始－65－

デジタルコンテンツ利用状況
㻝㻚㻌㻿㼏㼕㻲㼕㼚㼐㼑㼞㻝㻚㻌㻿㼏㼕㻲㼕㼚㼐㼑㼞
検索回数

セッション数㻣㻘㻜㻜㻜㻟㻡㻘㻜㻜㻜

㻢㻘㻜㻜㻜㻟㻜㻘㻜㻜㻜

㻡㻘㻜㻜㻜㻞㻡㻘㻜㻜㻜

㻠㻘㻜㻜㻜㻞㻜㻘㻜㻜㻜

㻟㻘㻜㻜㻜㻝㻡㻘㻜㻜㻜

㻞㻘㻜㻜㻜㻝㻜㻘㻜㻜㻜

㻝㻘㻜㻜㻜

㻡㻘㻜㻜㻜

㻜

セッション数

検索回数

㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月

㻝㻜月

㻝㻝月

㻝㻞月

㻝月

㻞月

㻟月

・2002年4月から、登録制でサービス開始
・2006年10月から、同時接続数が 2 追加、同時接続数 9 でサービス
・2007年3月5日から、同時接続数が更に 2 追加、同時接続数 11 でサービス
・2008年3月から、登録制を廃止
・2010年5月19日から、Web版に完全移行
・2010年7月21日頃から、同時接続数が更に 2 追加、同時接続数 13 でサービス
・2012年4月24日から、同時接続数の制限なしでサービス㻞㻚㻌㻾㼑㼍㼤㼥㼟㻞㻚㻌㻾㼑㼍㼤㼥㼟
検索回数

セッション数

㻠㻘㻜㻜㻜
㻟㻘㻡㻜㻜
㻟㻘㻜㻜㻜
㻞㻘㻡㻜㻜
㻞㻘㻜㻜㻜
㻝㻘㻡㻜㻜
㻝㻘㻜㻜㻜
㻡㻜㻜
㻜

㻝㻢㻘㻜㻜㻜
㻝㻠㻘㻜㻜㻜
㻝㻞㻘㻜㻜㻜
㻝㻜㻘㻜㻜㻜
㻤㻘㻜㻜㻜
㻢㻘㻜㻜㻜
㻠㻘㻜㻜㻜
㻞㻘㻜㻜㻜
㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月

㻝㻜月

㻝㻝月

㻝㻞月

㻝月

㻞月

セッション数検索回数

㻟月・2009年11月から、サービス開始※2016年10月より、新プラットフォーム提供開始。新プラットフォーム分の統計は準備中のため未提供。

㻟㻚㻌㻿㼏㼛㼜㼡㼟㻟㻚㻌㻿㼏㼛㼜㼡㼟
検索回数

セッション数㻝㻜㻘㻜㻜㻜
㻥㻘㻜㻜㻜
㻤㻘㻜㻜㻜
㻣㻘㻜㻜㻜
㻢㻘㻜㻜㻜
㻡㻘㻜㻜㻜
㻠㻘㻜㻜㻜
㻟㻘㻜㻜㻜
㻞㻘㻜㻜㻜
㻝㻘㻜㻜㻜
㻜

㻠㻡㻘㻜㻜㻜
㻠㻜㻘㻜㻜㻜
㻟㻡㻘㻜㻜㻜
㻟㻜㻘㻜㻜㻜
㻞㻡㻘㻜㻜㻜
㻞㻜㻘㻜㻜㻜
㻝㻡㻘㻜㻜㻜
㻝㻜㻘㻜㻜㻜
㻡㻘㻜㻜㻜
㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月

㻝㻜月

㻝㻝月

㻝㻞月

・2006年4月から、サービス開始
・2007年4月から、ベンダの統計サイトより取得
・2008年3月から、登録制を廃止※2016年4月から、提供元統計算出方法変更。

－66－

㻝月

㻞月

㻟月

セッション数検索回数

㻠㻚㻌㼃㼑㼎㻌㼛㼒㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻠㻚㻌㼃㼑㼎㻌㼛㼒㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑
検索回数

セッション数㻝㻞㻘㻜㻜㻜

㻟㻡㻘㻜㻜㻜

㻝㻜㻘㻜㻜㻜

㻟㻜㻘㻜㻜㻜

セッション数㻞㻡㻘㻜㻜㻜

㻤㻘㻜㻜㻜㻞㻜㻘㻜㻜㻜

㻢㻘㻜㻜㻜

検索回数

㻝㻡㻘㻜㻜㻜

㻠㻘㻜㻜㻜㻝㻜㻘㻜㻜㻜

㻞㻘㻜㻜㻜

㻡㻘㻜㻜㻜
㻜

㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月

㻝㻜月

㻝㻝月

㻝㻞月

㻝月

㻞月

㻟月

㻠㻚㻌㻶㼛㼡㼞㼚㼍㼘㻌㻯㼕㼠㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻾㼑㼜㼛㼞㼠㼟
セッション数

検索回数

㻡㻘㻜㻜㻜
㻠㻘㻡㻜㻜
㻠㻘㻜㻜㻜
㻟㻘㻡㻜㻜
㻟㻘㻜㻜㻜
㻞㻘㻡㻜㻜
㻞㻘㻜㻜㻜
㻝㻘㻡㻜㻜
㻝㻘㻜㻜㻜
㻡㻜㻜
㻜

㻝㻘㻞㻜㻜

㻝㻘㻜㻜㻜
㻤㻜㻜

㻢㻜㻜
㻠㻜㻜

㻞㻜㻜
㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月

㻝㻜月

㻝㻝月

㻝㻞月

㻝月

㻞月

セッション数

検索回数

㻟月・Web of Science は、2001年9月からサービス開始。2002年12月から登録制でサービス開始。2008年3月から、登録制を廃止。
・Journal Citation Reports. Science ed.は、2002年4月からサービス開始。 2002年12月から登録制でサービス開始。2008年3月から、登録制を廃止。
※Journal Citation Reportsは、2016年4月以降サービス提供元の仕様変更のため、セッション数カウント方法変更。あわせて、検索回数取得可能に変更。

㻡㻚㻌㻶㻿㼀㻻㻾
㻡㻚㻌㻶㻿㼀㻻㻾
検索回数

㻝㻘㻞㻜㻜

㻝㻘㻜㻜㻜
㻤㻜㻜

検索回数

㻢㻜㻜
㻠㻜㻜
㻞㻜㻜

㻜
㻠月

㻡月

㻢月

㻣月

㻤月

㻥月

㻝㻜月

㻝㻝月

・2001年9月から、Arts & Sciences I Collectionをサービス開始
・2012年4月から、附属図書館がArts & Sciences II Collectionを追加提供

－67－

㻝㻞月

㻝月

㻞月

㻟月

会議関係

大規模計算機システム利用講習会

4月28日

定例教授会

6月6日 スパコンに通じる並列プログラミングの基礎 (34名)

5月26日

定例教授会

6月10日 スパコン概要とスパコン利用入門 (17名)

6月17日

第27回全国共同利用情報基盤センター長会議

6月16日 SX-ACE 高速化技法の基礎 (3名)

6月23日

定例教授会

6月17日 並列コンピュータ 高速化技法の基礎 (3名)

7月14日

第20回学際大規模情報基盤共同利用・共同研
究拠点運営委員会

6月23日 SX-ACE 並列プログラミング入門(MPI) (11名)

7月28日

定例教授会

6月24日 SX-ACE 並列プログラミング入門(HPF) (1名)

9月5日

第8回クラウドコンピューティング研究会

8月30日 Gaussian講習会 (5名)

9月5日

第77回コンピュータ・ネットワーク研究会

9月2日 スパコンに通じる並列プログラミングの基礎 (10名)

9月6日

第25回認証研究会

9月6日 スパコン概要とスパコン利用入門 (12名)

9月29日

定例教授会

9月8日 SX-ACE 高速化技法の基礎 (2名)

10月24日平成28年度 第1回 学術情報ネットワーク
運営連携本部会議

9月9日 並列コンピュータ 高速化技法の基礎 (5名)

10月27日

定例教授会

9月15日 SX-ACE 並列プログラミング入門(MPI) (2名)

11月8日

第28回全国共同利用情報基盤センター長会議

9月16日 SX-ACE 並列プログラミング入門(HPF) (1名)

第21回学際大規模情報基盤共同利用・共同研
究拠点運営委員会

9月27日 AVS可視化処理入門 (7名)

定例教授会

9月28日 AVS可視化処理応用 (5名)

11月24日
11月25日平成28年度国立七大学外国語教育連絡協議会「外国語CU委員会」
国立大学共同利用・共同研究拠点協議会総会（第7回）

センター来訪者（ITコア棟）

12月22日

定例教授会

4月26日 フランス原子力代替エネルギー庁

12月27日

第31回サイバーメディアセンター全国共同利用運営委員会

5月13日 関西大学

1月26日

定例教授会

6月9日 インテル株式会社

2月10日

第22回学際大規模情報基盤共同利用・共同研
究拠点運営委員会

7月12日 アリゾナ州立大学

2月23日

定例教授会

8月29日 室蘭工業大学

3月15日

第9回クラウドコンピューティング研究会

10月25日 近畿大学

第26回認証研究会

12月12日 バンドン工科大学

定例教授会

1月10日 株式会社日立製作所

3月23日

2月2日 株式会社本田技研
3月3日 日独学長会議
3月21日 マヒドン大学（豊中教育研究棟）
7月12日 高津高等学校
8月9～10日 阪大トリビアの旅
8月18日 （大阪大学生協学生委員会 :オープンキャンパス企画）
9月15日 桃山学院大学
3月8日 コッパーベルト大学

－68－

利用案内

◇ 教育用計算機システムの利用案内等
・教育用計算機システムの利用案内 -----------------------------------------------------71
・2017 年度情報教育教室使用計画表 ---------------------------------------------------- 72
・2017 年度 CALL 教室使用計画表 ------------------------------------------------------ 74
・情報教育システム 分散配置端末部局別責任者名簿 -------------------------------------79
・Student Technical Staff 名簿 ------------------------------------------------------------80
・教室・端末配置図 -------------------------------------------------------------------81◇ 電子図書館システムの利用案内
84
・データベースサービス、リモートアクセス・サービス、マルチメディア端末 -----------------◇ 規程集
・大阪大学サイバーメディアセンター教育用計算機システム利用規程 -----------------------85
・教育用計算機システム、学生用電子メールシステム利用者ガイドライン -------------------85
・大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドライン -------------------------------------88－69－

教育用計算機システムの利用案内
１．教育用計算機システムの利用について
１）授業で教室を利用する
豊中教育研究棟の各教室を本学各部局の授業のために利用することができます。教室利用申請
書はサイバーメディアセンターのホームページからダウンロードしてお使い願います。
２）教育・研究で利用する
サイバーメディアセンターで行われる授業の利用に支障のない範囲内において、教職員の方が教育・研究のために豊中教育研究棟の各教室を利用することが出来ます。但し、センター長が適当と認めた場合に限ります。
３）学生個人の利用
豊中教育研究棟の各教室及び箕面キャンパス総合研究棟のコンピュータ学習室は本学の学生であれば、自習学習に利用することができます。

２．開館時間
１）教室利用時間
地区

建

物

名

教

室

名

豊中

サイバーメディアセンター
豊中教育研究棟 1F～4F

情報教育第１～５教室

箕面

箕面地区 総合研究棟 4F

コンピュータ学習室

ＣＡＬＬ第１～４教室

利用時間(平日のみ)
授業開講期間

授業休業期間

8時50分～21時30分

8時50分～17時

9時40分～20時40分

9時40分～17時

２）事務室窓口
地区

建

物

名

受付時間(平日のみ)

事務担当

豊中

サイバーメディアセンター 豊中教育研究棟 1F

箕面

箕面地区 総合研究棟 4F

情報推進部
情報基盤課

午

午

後

8時50分～11時45分

12時45分～17時

9時40分～11時45分

12時45分～17時

休館等の詳しい日程は館内の掲示板やホームページでお知らせします。

サイバーメディアセンター (http://www.cmc.osaka-u.ac.jp/)
教育用計算機システム(http://www.cmc.osaka-u.ac.jp/edu/)

－71－

前

2017年度春・夏学期サイバーメディアセンター情報教育教室使用計画表
時 教
限 室
第
１
第
２

１
第
時 ３
限
第
４

月

火

基（システム） 2年

文 1年
情報活用基礎
文 1年
情報活用基礎
文 1年
情報活用基礎
文 1年
情報活用基礎コンピュータ工学基礎演習

医・歯 1年
情報活用基礎医・歯 1年
情報活用基礎医・歯 1年
情報活用基礎

水

木

金

第
５
第
１
第

２ ２
時 第
限 ３
第
４

人 1年
情報活用基礎
人 1年
情報活用基礎
人 1年
情報活用基礎理（数学） 3・4年
実験数学３

第
５

３
時
限

４
時
限

理（大学院） 3年
蛋白質情報科学６/１３ ～ ８/１
法（法・国） 1年
情報活用基礎法（法・国） 1年
情報活用基礎法（法・国） 1年
情報活用基礎法（法・国） 1年
情報活用基礎基（システム） 2年
コンピュータ基礎演習

基（情報） 4年
ﾋｭｰﾏﾝ･ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ･ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝ

第 基（電子物理・化学応用） 1年
１
情報活用基礎基（システム） 2年
第 基（電子物理・化学応用） 1年
２
情報活用基礎コンピューター基礎演習
基（情報） 1年
基（システム） 2年
第３
プログラミングＡ
コンピューター基礎演習
基（情報） 1年
第
４
プログラミングＡ
第 基（電子物理・化学応用） 1年
５
情報活用基礎
理 1年
工（応用自然） 1年
第１
情報活用基礎情報活用基礎A
理 1年
工（応用自然） 1年
第２
情報活用基礎情報活用基礎A
理 1年
工（応用自然） 1年
第３
情報活用基礎情報活用基礎A
第
４
第
５

理 1年
情報活用基礎基（情報） 1年
プログラミングＡ
基（情報） 1年
プログラミングＡ工（応用自然） 1年
情報活用基礎A

第１
基（情報） 1年
情報活用基礎基（情報） 1年
情報活用基礎

第
２

５
第
時 ３
限
第
４
第
５

基（システム） 1年
情報活用基礎基（システム） 1年
情報活用基礎基（情報） 3年
計算数理A
基（システム） 1年
情報活用基礎医（保健） 1年
情報活用基礎医（保健） 1年
情報活用基礎医（保健） 1年
情報活用基礎基（情報） 2年
基礎工学ＰＢＬ医（保健） 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎理（数学） 4年
応用数理学7工（電子情報） 1年
情報活用基礎C工（電子情報） 1年
情報活用基礎C工（電子情報） 1年
情報活用基礎C工（電子情報） 1年
情報活用基礎C

薬 1年
情報活用基礎
薬 1年
情報活用基礎基（情報） 2年
基礎数理演習Ａ
理（数学） 3・4年
実験数学１

全学部 1年
ネットを知り ネットを使いこなす

・授業時間 1時限 8:50～10:20、2時限10:30～12:00、3時限13:00～14:30、4時限14:40～16:10、5時限16:20～17:50
・豊中教育研究棟端末数 第１教室６６台、第２教室７８台、第３教室６６台、第４教室４５台、第５教室７２台（端末数には教師用端末は含みません）－72－

2017年度秋・冬学期サイバーメディアセンター情報教育教室使用計画表
時 教
限 室
第
１
第
２

１
第
時 ３
限

月

火

水

木

金

理（化学） 2年
化学プログラミング

第４
外 1年
情報活用基礎

第５

第２

基（システム） 2年
数値計算法演習基（システム） 2年
数値計算法演習第４

基（大学院）
応用現象数理特論

第
１

２
第
時 ３
限

理（数学） 3・4年
数値計算法基礎第５
第１

基（化学応用） 3年
プロセス工学基（化学応用） 2・3年
化学工学プログラミング

基（情報） 1年
情報科学基礎

第
２

３
第
時 ３
限

法 1年
法政情報処理法 1年
法政情報処理第４基（電子物理） 2年
情報処理Ｂ
医（保健） 1年
実践情報活用論基（システム） 2年
コンピュータ工学演習
人・文・法・経・医・理 1年
情報探索入門人・文・法・経・医・理 1年
情報探索入門人・文・法・経・医・理 1年

理（数学） 2年
実験数学２

基（化学応用） 2年
化学工学演習Ⅳ

計算機シミュレーション入門

人・文・法・経・医・理 1年
計算機シミュレーション入門

第
５
第
１

基（情報) 1年
プログラミングＢ

基（情報) 1年
プログラミングＢ
基（システム） 1年
情報処理演習基（システム） 1年
情報処理演習

第
２

４
第
時 ３
限
第
４

基（情報) 1年
プログラミングＢ
基（情報） 3年
情報数理Ｂ

第
５

基（情報) 1年
プログラミングＢ
人 1年
Data Processing Skills
基（化学応用） 2年
情報処理入門

第
１
法 2年
法情報学１

第
２

５
第
時 ３
限

法 1年
法政情報処理

第
４
第
５

６ 第
限 ２

基（システム） 1年
情報処理演習外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎
外 1年
情報活用基礎基（教職科目） 3年
情報科教育法A

・授業時間 1時限 8:50～10:20、2時限10:30～12:00、3時限13:00～14:30、4時限14:40～16:10、5時限16:20～17:50
・豊中教育研究棟端末数 第１教室６６台、第２教室７８台、第３教室６６台、第４教室４５台、第５教室７２台（端末数には教師用端末は含みません）－73－

2017年度春・夏学期サイバーメディアセンターCALL教室使用計画表
時 教
限 室

月

文・法・経 ２年
第実践英語（e-learning）
１
小口 一郎
外 1年
第
ベトナム語2
１ ２
清水 政明
限
目 第
３

火
医（保）・歯・薬 １年
英語（Reading)宮本 陽一
医（医） １年
実践英語
日野 信行
外 1年
トルコ語5
アクバイ オカン ハルク
医（医） １年

水木

金

医・歯・薬 １年
フランス語初級Ⅰ
岩根 久

工（然・地・環） １年
実践英語
森 祐司
工（然・地・環） １年
実践英語
岡田 悠佑
外 1年
トルコ語2
アクバイ オカン ハルク

薬 ２年
専門英語基礎今尾 康裕

言（大学院）
第コーパス言語学研究A 英語（Integrated Course)I４
岩根 久
Ａ．村上スミス工（理・電） １年
第英語（Reading)
１
宮本 陽一
基 1年
工（理・電） １年
医（保）・歯 ２年
薬 2年
第英語（Reading)
英語（Reading)
英語（Reading)
英語（Reading)
２
２
岡田 悠佑
日野 信行
今尾 康裕
森 祐司
限
基
1年
外
1年
医（保）・歯２年
基 １年
目 第
英語（Reading)
ロシア語6
英語（Reading)
実践英語
３
宮本 陽一
高島 尚生
小口 一郎
岡田 悠佑
外 １年
医（医） ２年
外 1年
第英語（Integrated Course)V
トルコ語4
英語４（B）
４
ﾎﾌﾒｱ ﾏｲｹﾙ ﾌﾚﾃﾞﾘｯｸ
Ａ．村上スミスアクバイ オカン ハルク
第
１
第
３ ２
限
目 第
３

工（然・地・環） １年
英語（Listening)
岡田 悠佑

外 １年
英語４（A）
ﾎﾌﾒｱ ﾏｲｹﾙ ﾌﾚﾃﾞﾘｯｸ

基 ２年
英語（Reading)
今尾 康裕

外 1年
日本語４
古川 由里子

第４

人 １年
英語（Writing)Ａ．村上スミス

第
１
第
４ ２
限
目 第
３

文・法・経 １年
英語（Listening)岡田 悠佑
文・法・経 １年
英語（Reading)
宮本 陽一

第
１

第
４

基 １年
地域言語文化演習（ドイツ語）

細谷 行輝

言（大学院）
言語表現生態論Ａ
A．村上スミス
人・文・法・外 1年

第
４

第
５ ２
限
目 第
３

外 １年
英語４（C）
ﾎﾌﾒｱ ﾏｲｹﾙ ﾌﾚﾃﾞﾘｯｸ

工（理・電） １年
実践英語
日野 信行
外 1年
ロシア語1(B)上原 順一
外 1年
インドネシア語１
菅原 由美
理 ２年
英語（Reading)
今尾 康裕
人・文・法・経 １年
実践英語
日野 信行
外 1年
ロシア語1(A)上原 順一
外 1年
インドネシア語5
菅原 由美
文・法・経 ２年
英語（Writing)
Ｇ．ヨコタ
文・法・経 ２年
英語（Reading)
日野 信行
外 1年
ハンガリー語1
早稲田 みか

特別外国語演習（ヒンディー語）Ⅰ

高橋 明
外 1年
ロシア語3
加藤 純子
理（全学年・全学科）
科学英語基礎
Hail.Eric.Mathew
言（大学院）
言語文化教育論Ａ
小口 一郎

授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
豊中教育研究棟端末数 CALL第１教室 １００台、CALL第２教室 ６０台、CALL第３教室 ６０台、第４教室 ３５台
端末数には教師用端末を含みません－74－2017年度秋・冬学期サイバーメディアセンターCALL教室使用計画表
時 教
限 室
第
１
第
１ ２
限
目 第
３
第
４
第
１
第
２ ２
限
目 第
３
第
４

月

火

水

医（保）・歯・薬 １年
英語（Reading)
宮本 陽一
医（保）・歯・薬 １年
医・歯・薬 １年
工（然・地・環） １年
英語（Reading)
フランス語初級Ⅱ
実践英語
日野 信行
岩根 久
森 祐司
外 1年
理 １年
トルコ語5
実践英語
アクバイ オカン ハルク
岡田 悠佑
言（大学院）
医（保）・歯・薬 １年
外 1年
コーパス言語学研究B 英語上級(Speaking)
トルコ語2
岩根 久
Ａ．村上スミスアクバイ オカン ハルク
工（理・電） １年
英語（Reading)
宮本 陽一
基 １年
工（理・電） １年
薬 2年
英語（Reading)
英語（Reading)
英語（Reading)
岡田 悠佑
日野 信行
森 祐司
基 １年
外 1年
全学年 全学部
アドバンスド情報リテラシー
英語（Reading)
ロシア語6
宮本 陽一
高島 尚生
堀 一成
工（理・電） １年
外 1年
英語上級(Speaking)
トルコ語4Ａ．村上スミスアクバイ オカン ハルク

工（然・地・環） １年
英語（Reading)
岡田 悠佑

外 １年
英語４（A）
ﾎﾌﾒｱ ﾏｲｹﾙ ﾌﾚﾃﾞﾘｯｸ

基 ２年
英語（Reading)
今尾 康裕

外 1年
日本語４
古川 由里子

第
４
第
１
第
４ ２
限
目 第
３

文・法・経 １年
英語（Reading)岡田 悠佑
文・法・経 １年
英語（Reading)
宮本 陽一

外 １年
基 １年
地域言語文化演習（ドイツ語）
英語４（C）
ﾎﾌﾒｱ ﾏｲｹﾙ ﾌﾚﾃﾞﾘｯｸ
細谷 行輝

言（大学院）
言語表現生態論B
A．村上スミス

第
４
第
１
第
５ ２
限
目 第
３

金

文・法・経 ２年
専門英語基礎
小口 一郎
外 1年
ベトナム語2
清水 政明

第
１
第
３ ２
限
目 第
３

木

基 ２年
専門英語基礎
今尾 康裕

外 1年
ロシア語1(B)上原 順一
外 1年
インドネシア語１
菅原 由美
理 ２年
英語（Reading)
今尾 康裕
人・文・法・経 １年
実践英語
日野 信行
外 1年
ロシア語1(A)上原 順一
外 1年
インドネシア語5
菅原 由美
外 １年
ヒンディー語2
松木園 久子
文・法・経 ２年
英語（Reading)
日野 信行
外 1年
ハンガリー語1
早稲田 みか全学年 全学部
中東の文化と社会を知る

竹原 新
外 1年
ロシア語3
加藤 純子
理（全学年・全学科）
科学英語基礎
Hail.Eric.Mathew
人・文・法・外 1年

第４

特別外国語演習（ハンガリー語）I

早稲田 みか

授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
豊中教育研究棟端末数 CALL第１教室 １００台、CALL第２教室 ６０台、CALL第３教室 ６０台、第４教室 ３５台
端末数には教師用端末を含みません－75－2017年度CALL第５（Ａ３１５）教室使用計画表

春・夏学期
月

火

水

木

理 ２年
ドイツ語 中級
黒谷 茂宏

１限目

２限目

基 1年
英語（Writing)
Ｇ．ヨコタ
外 1年
ドイツ語1(B)黒谷 茂宏
外 1年
ドイツ語1(A)
黒谷 茂宏

３限目

４限目

5限目

金

全学部・全学年
英語上級(Writing)Ａ．ゴヴォルノワ

授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
端末数５５台（教師用端末は含みません）

秋・冬学期

１限目

２限目

月

火

文・法・経 ２年
専門英語基礎Ｇ．ヨコタ
基 １年
英語（Writing)
Ｇ．ヨコタ

外 １年
英語４（B）
ﾎﾌﾒｱ ﾏｲｹﾙ ﾌﾚﾃﾞﾘｯｸ

水

木

金

外 1年
ドイツ語1(B)黒谷 茂宏
外 1年
ドイツ語1(A)
黒谷 茂宏

３限目

４限目

5限目

授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
端末数５５台（教師用端末は含みません）－76－

2017年度CALL第６（Ａ３０４）教室使用計画表

春・夏学期

１限目

２限目

３限目

月

火

文・法・経 ２年
実践英語
田畑 智司
基 1年
英語（Reading)
田畑 智司
理 ２年
実践英語
田畑 智司

医（保）・歯・薬 １年
英語（Reading)田畑 智司
工（理・電） １年
英語（Reading)
田畑 智司

水

木

金

理 １年
英語（Writing)
Ｇ．ヨコタ

外 １年
ヒンディー語2
松木園 久子

４限目
人・文・法・外 1年
全学部・全学年
5限目 特別外国語演習（トルコ語）I オンライン・リソースを活用したL2学習
藤家 洋昭
魚崎 典子
授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
端末数５０台（教師用端末は含みません）

秋・冬学期

１限目

２限目

月

火

文・法・経 ２年
専門英語基礎田畑 智司
基 １年
英語（Reading)田畑 智司

医（医） １年
実践英語
田畑 智司
工（理・電） １年
英語（Reading)
田畑 智司

水

木

人 3年
Traditional Performing Arts in Contemporary
Japanese Society

Ｇ．ヨコタ

金

理 １年
英語（Writing)
Ｇ．ヨコタ

３限目
文・法・経 ２年
英語（Writing)
Ｇ．ヨコタ

４限目
全学部・全学年
5限目

コンピュータを活用した語学学習

魚崎 典子
授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
端末数５０台（教師用端末は含みません）－77－

2017年度CALL第７(箕面ＣＡＬＬ)教室使用計画表

春・夏学期
月
１限目

火

木

金

教科教育法（ベトナム語）ａ

異文化理解演習並川 嘉文

現代デンマーク語演習ａ
大辺 理恵

ドイツ語中級・ＬＬａ
進藤 修一

２限目 ドイツ語圏現代社会演習Ⅲａ
進藤 修一
３限目

清水 政明
ベトナム文化講義ａ
ファン ティ ミィ ロアン

４限目 Academic Presentation Course
本條 勝彦
５限目

水

ベトナム語13清水 政明

ロシア語11
三浦 由香利ロシア語Ⅱａ岡部 純子

英語作文Ⅰａ
本條 勝彦

授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
端末数４０台（教師用端末は含みません）

秋・冬学期
月
１限目

水

木

金

デンマーク語Ⅱｂ
大辺 理恵

教科教育法（ベトナム語）b

異文化理解演習並川 嘉文

現代デンマーク語演習ｂ
大辺 理恵

ベトナム文化講義ｂ
ファン ティ ミィ ロアン

ベトナム語13清水 政明

ドイツ語中級・ＬＬｂ
進藤 修一

２限目 ドイツ語圏現代社会演習Ⅲｂ
進藤 修一
３限目

４限目 Academic Presentation Course
本條 勝彦
５限目

火

清水 政明

ロシア語Ⅱｂ岡部 純子

英語作文Ⅰｂ
本條 勝彦

授業時間 1時限8:50～10:20 2時限10:30～12:00 3時限13:00～14:30 4時限14:40～16:10 5時限16:20～17:50
端末数４０台（教師用端末は含みません）－78－

ロシア語11
三浦 由香利情報教育システム 分散配置端末部局別責任者名簿

部
局
名 管 理 責 任 者
人 間 科 学 研 究 科 教
授 前迫 孝憲（内線 吹 8124）
理 学 研 究 科 教
授 藤原 彰夫（内線 豊 5721）
医 学 系 研 究 科 教
授 松村 泰志（ 医 学 部 ）（内線 医 5920）
医 学 系 研 究 科 教
授 村瀬 研也（ 保 健 学 専 攻 ）（内線 医 2571）
歯 学 研 究 科 教
授 豊澤悟（内線 歯 2891）
薬 学 研 究 科 教 授 大久保 忠恭（内線 吹 8220）
工 学 研 究 科 教授 安田 弘行（内線 吹 7497）
国際教育交流センター 教
授 西口 光一（内線 吹 7144）
附 属 図 書 館 事務部長

運 用 責 任 者
助
教 宮本 友介（内線 吹 4037）
技術職員 堀江 圭都（内線 豊 6782）
准 教 授 武田 理宏（内線 医 5940）
教 授 大野 ゆうこ（内線 医 2522）
講
師 福田 康夫（内線 歯 2274）
准教授 吉田 卓也（内線 吹 8221）
教務課長補佐村上 雅彦（内線 吹 7222）
准 教 授 大谷 晋也（内線 吹 7148）
情報推進部情報基盤課
教育系システム班（内線 豊 6806）

2017 年 4 月 1 日現在
設
置場
所
本館１階 計算機室
本館Ｂ棟２階 Ｂ２１４号室
講義棟１階 学生端末室
南研究棟２階
ラーニングリソースセンター
Ｄ棟４階 学生自習室
１号館１階 自習室
総合研究棟ＧＳＥコモン２階
情報実習室(吹田)２階 留学生交流情報室(豊中)豊中分室
総合図書館Ｂ棟２階、３階
理工学図書館西館１階
生命科学図書館２階

分散端末は、各部局によって管理されています。端末室の利用方法・開室時間は、各分散端末の管理責任者または運用責任者にお問い合わせください。
機器の故障については情報推進部情報基盤課 教育系システム班（豊中地区：内線 6806）までお知らせ
ください。

－79－

Student Technical Staff 名簿
2017 年 4 月 1 日現在

所

属

研

究

科

氏

情 報 科 学 研 究 科

岡

本

拓

朗

情 報 科 学 研 究 科

中

村

敦

之

情 報 科 学 研 究 科

井

手

絢

香

基 礎 工 学 研 究 科※

名Nattaon Techasarathul

大阪大学CLE用教材の作成補助を行っています。

－80－

教室・端末配置図●サイバーメディアセンター 豊中教育研究棟
１階 情報教育第１教室
２階 情報教育第２教室・情報教育第３教室・情報教育第４教室
３階 情報教育第５教室・ＣＡＬＬ第１教室
４階 ＣＡＬＬ第２教室・ＣＡＬＬ第３教室・ＣＡＬＬ第４教室

情報教育第１教室：Windows 10 端末 66 台

情報教育第２教室：Windows 10 端末
情報教育第３教室：Windows 10 端末
情報教育第４教室：Windows 10 端末

78 台
66 台
45 台

情報教育第５教室：Windows 10 端末 72 台
ＣＡＬＬ第１教室：Windows 10 端末100 台

ＣＡＬＬ第２教室：Windows 10 端末
ＣＡＬＬ第３教室：Windows 10 端末
ＣＡＬＬ第４教室：Windows 10 端末

60 台
60 台
35 台

－81－

●全学教育推進機構（豊中）管理・講義A棟
3階 CALL第5(A315)教室・CALL第6(A304)教室

UP（LL編集室）

廊
下

女子トイレ

CALL第５(A315)教室

男子トイレ
DN

ホール

CALL第６(A304)教室

ＣＡＬＬ第５(A315)教室：Windows 7 端末
ＣＡＬＬ第６(A304)教室：Windows 7 端末

－82－

LL教室(2)
LL305語学実習室

55台
50台

●（箕面）総合研究棟
4階
女子トイレ

リフレッシュ
コーナー

コンピュータ学習室

EV
ホール

UP

サーバ室

事務室

コンピュータ学習室：Windows 7

箕面教育システム端末

68台

5階
男子トイレ

情報処理第２教室

情報処理第１教室

リフレッシュ
コーナー

EV
ホール

UP

箕面CALL教室

情報処理第1教室：Windows7 箕面教育システム端末
情報処理第1教室：Windows7 箕面教育システム端末
箕面CALL教室 ：Windows10 CALL端末

－83－

40台
25台
40台



電子図書館システムの利用案内
サイバーメディアセンターでは、情報推進部並びに附属図書館と協力して、電子図書館機能のサービスを行っています。学内構成員が、学内だけでなく学外からもデータベース・電子ジャーナル等の電子学術情報資源にアクセスできる、リモートアクセス・サービスも行っています。また附属図書館内には、ノートパソコン型のマルチメディア端末を整備し、館内の無線 LAN に接続し、インターネット上のディジタ
ル情報を活用しながら研究できる環境を提供しています。

１．データベースサービス
附属図書館と協力し、学術研究活動に欠かせない各種データベース提供サービスを行っています。現在
は附属図書館から整備・提供されています。
＜主な提供データベース＞
  ・CINAHL Plus  ・EconLit  ・ERIC  ・Index to Legal Periodicals & Books  ・Journal Citation Reports  ・JSTOR  ・MEDLINE  ・MLA International Bibliography  ・PsycINFO  ・Reaxys  ・SciFinder  ・SCOPUS  ・Web of Science  ・医中誌 Web  など

 データベースサービス詳細 https://www.library.osaka-u.ac.jp/dblist/
http://www.library.osaka-u.ac.jp/dblist.php

２．リモートアクセス・サービス
一部の電子学術情報資源（データベース、電子ジャーナル及び電子ブック）は、大阪大学個人 ID による認証を経て、自宅等の学外から利用することができます。以下の 2 つの方法があります。
＜リモートアクセス・サービス＞
学外からでも以下のページから電子学術情報資源にアクセスできます。
・キャンパス外から電子リソースを使う http://www.library.osaka-u.ac.jp/off_campus.php
・電子リソースリスト http://sfx.usaco.co.jp/osaka/az＜学術認証フェデレーション(GakuNin)＞
直接サイトにアクセスし、GakuNin の仕組みを使って、学外から利用することができます。
・大阪大学 学術認証フェデレーション情報提供ホームページ
http://web.auth.osaka-u.ac.jp/gakunin/
ご利用方法等についてのお問い合わせは、e-resource@library.osaka-u.ac.jp までご連絡下さい。

３．マルチメディア端末
 マルチメディア端末は、デスクトップ仮想化（Virtual Desktop Infrastructure, VDI）の技術を使い、情報教育システムと同じ環境でインターネット、Microsoft Office が利用できるノートパソコンです。CD、DVD再生も可能です。附属図書館カウンターで借りた端末は、館内のお好みの場所で無線 LAN に接続して利用できます。
 設置台数： 総合図書館   28 台       生命科学図書館       理工学図書館  9 台       外国学図書館

13 台
12 台



 電子図書館システム（http://www.cmc.osaka-u.ac.jp/dlib/index.html）


－84－

大阪大学サイバーメディアセンター教育用計算機システム利用規程
第１条 この規程は、大阪大学サイバーメディアセンター（以下「センター」という。）が管理・運用する教育用計算機シス
テム（以下「教育用計算機システム」という。）の利用に関し、必要な事項を定めるものとする。
第２条 教育用計算機システムを利用することのできる者は、次の各号に掲げる者とする。
(1) 大阪大学（以下「本学」という。）の教職員(2) 本学の学生(3) その他サイバーメディアセンター長（以下「センター長」という。）が適当と認めた者
２ 教育用計算機システムを利用する者（以下「利用者」という。）は、あらかじめ、大阪大学全学ＩＴ認証基盤サービスを利用するための大阪大学個人ＩＤの付与を受けるものとする。
第３条 全学共通教育規程、各学部規程及び各研究科規程で定める授業科目の授業を行う場合で、センターの豊中教育研究
棟情報教育教室又はＣＡＬＬ教室（以下「情報教育教室等」という。）において教育用計算機システムを利用しようとするときは、当該授業科目の担当教員は、あらかじめ、所定の申請書を所属部局長（全学共通教育科目の授業に利用する場
合にあっては、原則として、全学教育推進機構長とする。）
を通じてセンター長に提出し、その承認を受けなければならない。
２ 前項に規定する場合のほか、センター長は、前条第１項第１号又は第３号に掲げる者から情報教育教室等における教育研究のための教育用計算機システムの利用に係る申請があった場合には、前項の利用に支障のない範囲内において、これを許可することができる。
第４条 センター長は、前条の申請を承認したときは、その旨を文書により申請者に通知するものとする。
２ 前項の利用の承認期間は、１年以内とする。ただし、当該会計年度を超えることはできない。
第５条 利用者は、教育用計算機システムの利用に際しては、別に定めるガイドラインに従わなければならない。
第６条 センター長は、必要に応じて、利用者が使用できる教
育用計算機システムの使用について制限することができる。

第９条 利用者が、この規程に違反した場合又は利用者の責によりセンターの運営に重大な支障を生じさせたときは、セン
ター長は、その者の利用を一定期間停止することがある。
第 10 条 この規程に定めるもののほか、教育用計算機システムの利用に関し必要 な事項は、センター長が定める。
附 則
１ この規程は、平成１２年４月１日から施行する。
２ 大阪大学情報処理教育センター利用規程（昭和５７年３月１７日制定）は、廃止する。
３ この規程施行前に大阪大学情報処理教育センター利用規程に基づき、平成１２年度の利用承認を受けた利用者にあっては、この規程に基づき利用の登録があったものとみなす。
附 則
この改正は、平成１６年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１９年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２４年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２６年４月１５日から施行する。

教育用計算機システム、学生用電子メールシステム
利用者ガイドライン
1．はじめにこの利用者ガイドラインは、教育用計算機システムに関係する各種の規程等を分かりやすく解説しています。また、学生用
電子メールシステムについても解説しています。全ての利用者は、この利用者ガイドライン(指針)をよく読んでから教育用計算機システム及び学生用電子メールシステムを利用して下さい。
また、各種の規程とは次のものです。先ず、本学が提供する
情報システムを利用するにあたり、「大阪大学情報セキュリティポリシー」1 等を遵守しなければいけません。教育用計算機シ
ステムの利用については、「教育用計算機システム利用規程」2があります。
なお、教育用計算機システムは大阪大学総合情報通信システ
ムに接続して運用していますので、教育用計算機システムの全ての利用者は「大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドラ
イン」を遵守しなければいけません。
この利用者ガイドラインは、変更することがあります。変更
した場合は、ホームページ等の電子的な手段で広報しますので、第７条 センター長は、必要に応じて、利用者に対し利用の状
況及び結果についての報告を求めることができる。
第８条 利用者の所属部局（全学共通教育科目の授業に利用する場合にあっては、原則として、全学教育推進機構とする。）
は、その利用に係る経費の一部を負担しなければならない。
２ 前項の額及び負担の方法は、センター教授会の議を経て、センター長が別に定める。
３ 第１項の規定にかかわらず、センター長が特に必要と認めたときは、経費の負担を免除することがある。

常に最新の利用者ガイドラインを参照して下さい。
2．教育用計算機システム「教育用計算機システム」とは、サイバーメディアセンター
豊中教育研究棟の教室、箕面総合研究棟 4 階・5 階の教室及び分散端末室のコンピュータ、通信機器及びこれらの上で動作する
ソフトウェア群によって構成されるシステムをいいます。教育用計算機システムは、サイバーメディアセンターが管理・運用
しています。

－85－

3. 学生用電子メールシステム
大阪大学が提供する学生用電子メールシステムは、本学から教育用計算機システム及び学生用電子メールシステム上で行わの情報発信及び情報交換を通じて、主に在学中の修学に関する「不正行為」と呼びます。3

れる、倫理に反する行為及び著しく利用マナーに反する行為を情報を提供するものです。そのため、ルールやマナーを守った

教育用計算機システムは大学の施設ですので、大学の施設を安全な方法で使用しなければ、多くの利用者に迷惑をかけるこ

用いて無断で行ってはいけないことは、教育用計算機システムとになり、さらには、本学の社会的信用を失わせる要因となるにも適用されます。教育用計算機システムを利用して財産的利可能性があります。このようなリスクを軽減し、情報資産を保益を得ること、例えば、プログラミングのアルバイト、家庭教護するとともに、電子メールを安全に利用するために次のこと

師や塾講師のアルバイトのための文書作成を行ってはいけませを遵守してください。また、卒業後は本学と交流できる機会をん。

提供するための電子メールアドレスが用意されています。

目的外利用を含めた不正行為の内、他人のアカウントを使用することや他人に自分のアカウントを使用させること及びシス・利用対象者

テム運用業務の妨害行為は特に悪質な不正として取り扱いま学生用電子メールシステムは、大阪大学の全ての学生及びす。悪質と判断した利用者に対しては、利用資格の停止や制限

サイバーメディアセンターの教室で授業を担当される教員を行います。また、大阪大学の規則に従った懲戒が行われるこが利用できます。

とがあります。
教育用計算機システムを利用する上で、他の利用者や教育用・メールアカウントとパスワードの管理

計算機システム運用管理者のパスワードを調べる行為を行って大学が配付するメールアカウントとパスワードを取得したはいけません。そのような行為は、コンピュータの不正利用を後は、所有者個人が管理することになります。また、他人行うための準備行為とみなされます。このような、不正行為のにメールアカウントやパスワードを教えてはいけません。

準備としか考えられない行為を「不正予備行為」と呼びます。
不正予備行為は、不正行為と同じように扱います。

・情報セキュリティポリシー等の遵守
学生用電子メールシステムの利用者は、大阪大学情報セキ

4.2 講義/演習中の不正行為

ュリティポリシー等を遵守する必要があります。

講義や演習中に教育用計算機システム利用規程に反する行為が行われた場合、それが講義や演習にとっての不正行為かどう・利用者の責任かとは別に、教育用計算機システム利用規程を適用します。2 章

学生用電子メールシステムを利用したことにより発生した、に記載した場所における講義や演習における、カンニング、代いかなる損失・損害に関しても、利用者が一切の責任を負

理出席、他人のレポートのコピーの提出に対しては、一般の講います。

義室における場合と同じように扱います。つまり、不正行為への対処としての出席の不認定、単位の不認定は、一般の講義

・利用の停止室における場合と同じように、大阪大学の規則に従います。

卒業後、本人からの申し入れにより、学生用電子メールシ

例えば、ある学生 A が自分のログイン名とパスワードを友人

ステムの当該アカウントの利用を停止することができます。

B に教えて、教育用計算機システムを利用する講義の代理出席を行った場合を考えてみましょう。他人のアカウントを利用し、・学生用電子メールシステムの利用に関する相談窓口

また、させているので、A、B ともに教育用計算機システムの不メールの操作方法及びシステム運用・障害に関するものは、

正利用者として扱います。教育用計算機システム運用管理者は、以下の相談窓口へ連絡して下さい。

「代理出席を行ったこと」に対する処分内容には関知しません。

情報推進部情報基盤課教育系システム班

担当教員は、裁量により出席点を減点したり処分を猶予したり

TEL:06-6850-6806

することがあります。

Mail:info@ecs.osaka-u.ac.jp


4.3 他組織への侵入

メールに書かれた内容に関することは、そのメールに書かれている問い合わせ先にお願いします。

教育用計算機システムのネットワーク環境は、「ファイアーウォール」と呼ばれるネットワーク機器を用いることにより、他のネットワークと直接通信ができないように制限を加えてい4．違法行為と不正行為ます。これは、他組織からの不正侵入や、他組織への不正侵入

4.1 コンピュータ上／ネットワーク上の不正行為
コンピュータ上及びネットワーク上の行為にも、日本国内においては国内法が適用されます。ただし、違法行為を禁じる条
項は教育用計算機システム、学生用電子メールシステムの利用者ガイドラインには含まれていません。また、「法に触れない行為」と「して良いこと」は違います。特に教育的見地から、を防ぐための措置です。
大阪大学から他組織のネットワークに不正に侵入した場合、大阪大学全体が外部のネットワークとの接続を切られるだけな
く、場合によっては国際問題に発展する可能性もあります。他
組織に迷惑をかけないように大学側でも対処していますが、侵入を試すような行為を行った場合は処分の対象となります。

－86－

他組織のネットワークへの不正侵入以外にも、大量の電子メールを送りつける等、他組織のシステムの運営妨害を行なった

このため、他の利用者に読まれたくないファイルは、教育用計算機システム上に置かないほうが安全です。

場合は侵入と同様に扱います。また、パスワードの付け忘れ等、管理上の不備のあるコンピュータであっても、侵入してはいけないことに変わりはありません。

9．本システムの運用管理について
教育用計算機システム及び学生用電子メールシステム運用管理者は、違法行為／不正行為を発見した場合、当該アカウント

5.知的財産の尊重
著作物及びソフトウェアの著作権を尊重して下さい。教育用の利用停止の措置を行います。不正行為に使われたアカウント

計算機システムに導入されているソフトウェア(フリーソフトの利用を停止することになりますが、盗用の事実を確認後、利ウェアを除く)及びドキュメントはコピーして持ち出してはい

用停止を解除します。

が盗用されたものであった場合、結果として盗用された被害者

利用者の氏名、入学年、所属学部、ログイン名及び本システ

けません。フリーソフトウェアを外部から持ち込んで利用する

ムの利用頻度等は、違法行為／不正行為が疑われる場合は秘密

場合は、利用者個人の責任の基に行って下さい。
著作物の無断コピーに教育用計算機システムを使わないで下情報として扱いません。

さい。著作権法では、私的使用の場合に関する例外事項の規定

教育用計算機システム運用管理者は、利用者のファイル領域があります。教育用計算機システムは利用者の私物でも家庭内のプライバシーを尊重しますが、不正なファイルの存在等につでもないので、教育用計算機システムのコンピュータの利用は

いては、定期的な自動探査を行い、必要に応じて手動操作によ

私的使用にはあたらないと考えられます。

る内容の監査等を行うことがあります。また、機器故障の対策

電子掲示板等インターネット上の記事は一般の著作物と同じとして、利用者の個人ファイル領域を教育用計算機システム運です。著作権を侵害しているかどうかの判断は非常に難しいで用管理者がハードディスク等にコピーし、保管することがありすが、例えば、電子掲示板の記事に、出典を明記せずに著作物ます。

(歌詞等を含む)の一部を引用することや、出典を明記しても著

教育用計算機システムのコンピュータに暗号化したファイル

作物の全部を引用すること等は著作権を侵害していると考えらを保管することは不正行為ではありませんが、何らかの不正行れます。

為の手段としてファイルの暗号化を行なっていると推定される
場合は、内容の開示を当該利用者に要求することがあります。

6．窃盗行為の禁止
教育用計算機システム利用規程には明文化していませんが、

また、ファイル領域の使用量や受信した電子メールのサイズに

教育用計算機システムのコンピュータや、その部品あるいは未子メールを保存できません。

は制限があります。この制限を越えた利用者は、ファイルや電使用のプリンタ用紙等を外へ持ち出すことは、窃盗罪となります。

10．不正利用等に関する処分コンピュータの窃盗や破損は、大学施設内の窃盗や破損の場

7．運用妨害の禁止
コンピュータやプリンタの電源の操作及びリセット操作を行ってはいけません。例外は機器からの発煙等の緊急時、教育用
計算機システム運用管理者が操作を指示した場合です。
教育用計算機システムの運用を妨害するような行為(他の利合と同じように扱います。違法行為／不正行為の継続を防ぐた

用者のファイル消去、故意のネットワーク妨害等)が発生した場
合は、厳重な処分を行います。経済的な被害を与えない行為でも、教育用計算機システムの運用妨害となる行為をしてはいけません。電源プラグやコネクタを外す等の物理的な行為の他、ウィルスの送付等の間接的な行為、CD-ROM の装置に異物を入れる等、故意に故障を引き起こす行為もしてはいけません。

め、あるいは発生を防止するための、アカウントの利用停止等の緊急措置は、それを発見した教育用計算機システム運用管理者の判断で即座に行います。
11．ネットワーク・エチケット
一般にネットワークを快適に利用する際に注意すべきことがいくつかあります。これらは、主に「ネットワーク・エチケッ
ト(ネチケット)」と呼ばれるものです。インターネットの世界
では自己責任、自己防衛が原則です。ここでは、インターネッ
トを利用する際に必要最小限守るべきことを列挙します。
・アカウント・パスワードを厳重に管理する。

8．ファイルの扱い
教育用計算機システムの各利用者は、教育用計算機システム

・社会ルールを守る。
・誹謗中傷しない。

内の、ある一定量のファイル領域を利用できます。しかし、フ・著作権を侵害しない。

ァイル領域はあくまでも大阪大学の資産の一部であり、利用者

・プライバシーを侵害しない。

の私有物となったわけではありません。教育用計算機システム
では、ある利用者のファイルを他の利用者からも読める(すなわ
ちコピーできる)ように、ファイルの保護モードを各利用者が設定することもできます。利用者の設定ミスによって、思いがけずファイルを他の利用者に読まれてしまうことも考えられます。

注釈
1（セキュリティポリシー：
http://www.oict.osaka-u.ac.jp/securitypolicy）
2（関連規程等の記載場所：

http://www.cmc.osaka-u.ac.jp/edu/guideline/guideline.php）

－87－

3

平成 12 年 2 月 13 日より「不正アクセス行為の禁止等に関する法律」が施行されており、現在では不正アクセスやその助

3.1 利用者向けサービス


長行為は懲役・罰金等の刑罰の対象となります。

キャンパスネットワークサービス

各キャンパスにおいてネットワーク環境を提供するサービスです。独自でネットワーク回線を用意していない

大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドライ
ン
1.

はじめに

限り、本学のネットワーク通信は全て ODINS のキャンパ
スネットワークサービスにより提供しています。


有線 LAN 認証サービス

この利用者ガイドラインは、大阪大学におけるキャンパ

ODINS では有線 LAN 環境に認証設定を施し、利用制限をスネットワークで、学内の教育研究活動を支える ICT 基盤

行うサービスを提供しています。認証が必要な場所やマである、大阪大学総合情報通信システム（Osaka Daigaku

ニュアル等は、適宜更新されますので、次をご確認くだ

Information Network System の略で、以下「ODINS」という。）が提供するサービスについて分りやすく解説していさい。
（http://www.odins.osaka-u.ac.jp/gakunai/manuals.html）

ます。
また、ODINS が提供するサービスを利用するにあたり次

キャンパス無線 LAN サービスの諸規程等を遵守する必要がありますので、必ず諸規定等

本学の講義室やセミナー室等の公共性の高い施もご一読ください。

設等を中心に整備した、無線 LAN 環境を提供する

・大阪大学情報セキュリティポリシー

サービスです。無線 LAN を利用するためには、

・大阪大学総合情報通信システム利用規程

ODINS 無線 LAN が提供された場所で、SSID

・大阪大学総合情報通信システム運用内規（odins-1x）を選択することで利用することがでこのガイドラインは、変更することがあります。変更しきます。詳しくは、次をご覧ください。

た場合は、ホームページ等の電子的な手段で広報しますの・で、常に最新のガイドラインを参照して下さい。

無線 LAN アクセスポイント一覧（http://www.odins.osaka-u.ac.jp/gakun
ai/accesspoint.html）

2.

用語の定義

・

キャンパス無線 LAN サービス利用マニュアル

本ガイドラインで使用する用語については次のとおり（http://www.odins.osaka-u.ac.jp/gakunです。

ai/manuals.html）(1)「SSID」とは、無線 LAN におけるアクセスポイントの識
別名です。

本学では、
ODINS が整備したキャンパス無線 LAN(2)「スパムメール」とは、受信者の意向を無視して、無差サービスに加え、大学等教育研究機関の間でキャ別かつ大量に送信される、電子メールを主としたメッセ

ンパス無線 LAN の相互利用を実現する、国際無線

ージです。

LAN ローミング基盤サービスである eduroam も提(3)「アカウント」とは、コンピュータの利用者を識別する

供しています。eduroam は大阪大学個人 ID を所有ための標識となる文字列のことであり、WEB 上でなんらする学生及び教職員等に提供するサービスであかのサービスを受ける際の身分を表します。

り、マイハンダイを経由した申請により利用可能(4)「ファイアウォール」とは、あるコンピュータやネットです。eduroam を利用すれば、世界中の eduroam

ワークと外部ネットワークの境界に設置され、内外の通に加盟している機関で無線 LAN サービスを利用す

信を中継・監視し、外部の攻撃から内部を保護するためることができます。

のソフトウェアや機器等のシステムです。

設定方法につきましては、次の利用マニュアル(5)「部局ネットワーク担当者」とは、当該部局等の ODINS

をご覧ください。

の運用に関する業務を支援している担当者です。詳しく（http://www.odins.osaka-u.ac.jp/gakun

は大阪大学総合情報通信システム運用内規をご覧くだ

ai/documents/eduroam. html）

さい。

3.

提供しているサービスについて

迷惑メールフィルタリングサービス
本学のドメインを持つメールサービスに対し、

ODINS では、次のとおり利用者向けサービスと管理者

メールのフィルタリング機能を提供するサービ

向けサービスの 2 種類用意しています。基本的には利用スです。このサービスは、ODINS 側でスパムメー

者や管理者が意識することなく利用しているサービス

ルの削除を行うのではなく、スパムメールであるですが、個別に設定等が必要なものについては、マニュかの判定を行い、その情報をメールヘッダに付加

アルを確認のうえご利用ください。

し利用者に届けるものです。このことにより、利－88－

用者側でスパムメールの振り分けが可能となり、ためにも、是非ともイントラネットワーク基盤サ

システム側で正常なメールを誤って削除される

ービスをご活用ください。

ことなく受け取ることが可能となります。年々増加しているメールを用いたサイバー攻撃対策のためにも、本学内に設置しているメールサーバを

イントラネットワーク基盤サービス（イントラネッ
トワークシステム）

ご利用の方は、必ずメールソフトへの設定をお願

部局等のネットワーク環境をプライベートネ

いします。

ットワーク化することを希望する管理者向けに、設定方法につきましては、次の利用マニュアル

イントラネットワーク環境を構築及び運用するをご覧ください。

ための基盤を提供するためのサービスです。本サ（http://www.odins.osaka-u.ac.jp/gakunai/doc

ービスを用いることで、前述の学内ネットワーク

uments/03_manuals/MailFiltering.pdf）

検疫サービスを最大限に利用することが可能となり、より堅牢なネットワーク環境を構築するこ

3.2

管理者向けサービス
とが可能です。

ビジター用アカウント発行サービス（ビジター認可

イントラネットワーク基盤サービスの利用をシステム）

ご希望の部局は、所属部局の部局ネットワーク担

本学の来訪者へネットワーク環境を提供する

当者を通じてご相談ください。

ために必要なアカウントを発行するためのサー

ビスです。アカウント発行は、権限を持った方がアクセス制御サービス（ファイアウォール）

発行可能です。詳しくは大阪大学総合情報通信シ

ODINS を経由するの通信に対して、アクセス制

ステム無線LANビジターID運用要項をご覧くださ御を行うためのサービスです。ODINS が提供するい。

グローバル IP アドレスは、独自でファイアウォ
ールを用意して運用していない限り、本サービス



通信監視サービス（ネットワーク侵入検知システム）を用いてアクセス制御されています。アクセスポ

ODINS を経由する学内外通信を監視し、不正アートの設定変更等については、所属部局の部局ネ

クセスやウイルスによる挙動を検知し、部局等へ

ットワーク担当者を通じてご相談ください。

通知するサービスです。本サービスで取得した情報を解析し、サイバー攻撃やウイルス感染の挙動

有線 LAN 認証サービス等が確認された場合、情報セキュリティインシデODINS では有線 LAN 環境に認証設定を施し、利ントとして当該部局に対応依頼を行っています。

用制限を行うサービスを提供しています。ODINS

なお、情報セキュリティインシデント発生時にが整備したネットワークスイッチに認証設定を

は、事故・障害等の対処手順施すことで実現します。有線 LAN 認証サービスを（https://my.osaka-u.ac.jp/admin/informatio

利用希望の方は、所属部局の部局ネットワーク担

n/security/procedure）に従い対処してください。

当者を通じてご相談ください。

ネットワーク侵入防止サービス（ネットワーク侵入

4.

防止システム）ネットワーク利用にあたっての倫理事項・遵守事項
ODINS の利用は、教育研究活動又は本学の運用に必要な通信

ODINS を経由する学内外通信に対して、不正なに限定されます。ネットワーク上の交流もまた社会であるこ

通信を防止するためのサービスです。サイバー攻とを意識し、他者を思いやり健全なコミュニケーションを確

撃や本学に対して不利益を発生させるような通立することが必要です。ODINS の利用にあたり、少なくとも本信について、本システムを用いてアクセス遮断を項に示す行為は避け、適切にネットワークを使用してくださ

行います。

い。
なお、ODINS では安全かつ適正な利用のために、利用者の通

学内ネットワーク検疫サービス（不正端末検疫シス

信履歴を記録しています。

テム）
ODINS を経由する学内通信に対して、不正な通4.1.

法令又は公序良俗に反する行為

信、サポート終了を迎えたアプリケーションや OS、

ODINS の利用は大阪大学定めた各種ルールに加えて、国内脆弱性を持つソフトウェア等による通信の監視外の法律も適用されます。特に関連の深い日本の法律とし及び防止するためのサービスです。本サービスはて、著作権法等の知的財産に関する法律や、不正アクセス

後述のイントラネットワーク基盤サービスと連禁止法が挙げられますので、ODINS 利用のルールを遵守し携することで最大限の効果を発揮するシステム

た上で、憲法・法律を遵守し行動してください。

であるため、よりネットワーク環境を堅牢化する

－89－

4.2.

教育研究活動又は本学の運用に必要な通信以外のネッ

られている部局ネットワーク担当者に一次相談窓口をお願

トワーク利用いしています。ご相談につきましては、各部局の部局ネッ

ODINS の利用は、教育研究活動又は本学の運用に必要な通信トワーク担当者へご相談のほどよろしくお願いいたしますに限定されます。利用目的から逸脱する行為は、利用を制限（http://www.odins.osaka-u.ac.jp/gakunai/documents/0

し、又は停止することがあります。

5_member/member.pdf）。
部局ネットワーク担当者からの相談については、次の宛

4.3.

ODINS の円滑な運用を妨げる行為

先までお願いいたします。

ODINS の運用を妨害する行為は厳禁です。例えば、物的な加害だけでなく、大量のデータ送受信によるネットワークへ高負荷をかける行為、他の利用者に迷惑をかけるような過剰な利用、ウイルス感染したパソコンやスマートフォンをネット
ワークに接続することが該当します。また、ウイルス感染等、
予期せぬ事情で ODINS の運用の妨げになることもあり、自身が加害者にならないためにも、使用するパソコンやスマートフォンを適切に管理してください。
4.4.

ODINS の安全性を脅かす行為
パスワードはあなたが正規の利用者であることを確認するために大切なものです。自分のパスワードを友人に教えたり、友人のパスワードを使ってパソコンを用いたりしてはなりません。また、パスワードを解読されないために、英数字、大文字小文字、記号等をランダムに設定することや、付箋にメモしてパソコンに貼らないこと、手帳や携帯電話機等にメモしないこと、パスワードを定期的に変更すること、パスワー
ド管理ソフトを用いて厳重に管理することが重要です。
もし自分のアカウントが盗まれた場合、犯罪に巻き込まれ自分自身が犯人として疑われることがあります。ネットワー
クを安全に利用するためにも、パスワードは適切に管理し、OS やソフトウェアは常に最新版に更新を行い、ウイルス対策
ソフトを導入のうえ定義ファイルは最新の定義を適用するよ
うにしてください。
情報セキュリティを意識してネットワークを利用することはマナーです。自身が予期せず加害者とならないためにも、安全なネットワーク利用を意識して利用してください。
5.

各種利用申請書
各種申請は、部局ネットワーク担当者等を通じて行う必要があります。各種申請書は ODINS の Web ページ（http://www.odins.osaka-u.ac.jp）に掲載しております。

6.

ODINS 関連の規定等及び本ガイドライン違反に対する措置
ODINS の運用を妨げる行為や通信を発見した場合、ネット
ワーク遮断等の緊急措置を行うことがあります。緊急措置が実施された場合は、安全にネットワーク運用が可能と判断されるまで解除は行いません。
不適切にネットワークを利用した者には、当該部局の部
局ネットワーク担当者からネットワーク利用や情報セキュ
リティに関する教育・指導を行うことになります。

7.

相談窓口
各部局のネットワークに関するご相談は、各部局で定め－90－

部 署：情報推進部情報基盤課研究系システム班（ODINS 担当）
内 線：（吹田）8815, 8816
メール：odins-room@odins.osaka-u.acjp