E3-2

オンライン大学における学生の履修傾向及び教職員による学習支援の実践
Students’ Learning Style and a Practice of Learning Support by Faculty andStaff in the Internet University
加藤 泰久
Yasuhisa KATO
東京通信大学 情報マネジメント学部
Department of Information and Management, Tokyo Online University
Email: kato.yasuhisa@internet.ac.jp
あらまし：高等教育のオンライン学習環境においては，メンタリングを効果的に実施することでドロップアウト率を下げられる可能性がある．インターネット大学の教職員による，学生へのメンタリングの実践について，2020 年度の実践結果について、2018 年度，2019 年度との比較を通して分析を行う．適切なタイミングで適切なメンターがメンタリングを実施することによりドロップアウトの学生をできるだけ少なくすることを目指して実施している授業実践について報告し、今後の課題について述べる．
キーワード：メンタリング，e ラーニング，ｅメンタリング，インターネット大学

1.

はじめにではなく，同期型の TV 会議システムやメンタリン
グを録画したビデオの活用も考慮したｅメンタリングのプロセスモデルについても提案されている(4)．
さらに，JMOOC の講座受講分析によりｅラーニン
グや相互評価に対する指向性が，学習継続意欲に影響を及ぼすことが指摘されている(5)．

新型コロナウィルスのパンデミックに伴い，通学制の大学においても急遽オンラインでの授業やオンライン授業とのハイブリッド化の検討を進めつつある．このような中，社会人の学び直しを中心としている通信制のインターネット大学においては，通常通り 1 学期を開始し，昨年度とほぼ同様の大学運営を行っている．ただ，任意参加である対面のオリエンテーションが開催できなかったが，学生からの問合せが多かった程度で，学習については昨年と同様に順調に進行しているといえる．
e ラーニングで学び続けるためにはオンライン学
習者スキル(1)を身につける必要があり，特に学習を継続させる主な要因の一つである学習意欲については重要な課題のひとつとなっている．オンライン大学においては，「学びを止めない」ための学生のメンタリングについて検討と実践を開学時から行っている．e ラーニングの学習環境においては，通学制の大学と異なる様々な課題，特にドロップアウトに関する課題が重要であり，学生の学習状況とドロップアウトに関する研究は多く行われており，ディープラーニングを活用してドロップアウトの予測モデルを分析する研究も行われている(2)．
本講では，ドロップアウトをできるだけ少なくすることを目的としたインターネット大学における教育実践の中で，学習者支援の観点からメンタリングに対するインターネット大学の取組について述べる．

3.

インターネット大学における学習環境

本講では 2020 年度 1 学期（4 月～6 月）におけるインターネット大学の教養教育のある科目に関しての 1 年生の履修傾向と学生へのメンタリングの実践について述べる．
昨年度からの変更は 1 学期の授業配信期間が 7 週
間 49 日から，今年度は 8 週間と 56 日となったこと．
また，1 回の講義（15 分相当の映像教材 4 本と小テストで構成）の標準配信期間が，昨年度の 4 週間から， 3 週間に短縮された．なお，この期間を過ぎても履修は可能であるが，遅刻扱いになり，遅刻 2 回重ねると１回の講義が欠席とみなされる．
また，昨年度は各回 4 週間ずつの配信期間となり，最初の週が第 1 回・第 2 回，次の週が 3 回・4 回，と各週 2 回ずつずらしての配信開始となっていたが，今年度は配信期間全体は 8 週間で，各回 3 週間ずつの配信としたので，最初の 2 週は昨年度と同様 2 回ずつ開講し，3 週目以降は 1 回ずつの開講となり，昨年度とも一昨年度とも異なる配信パターンとなっている．

2.

4.

インターネット大学での授業実践

e メンタリングe ラーニングにおける授業運営においてメンタリングは重要な役割を果たしている．これを e メンタリングとよび，様々なメディアを活用して学習者に対する説明・指導・評価や助言・励ましなどが e メンターにより行われており，メンターが規範とすべきガイドラインの策定方法についても既に提案されている(3)．また，非同期のコミュニケーションだけある教養教育科目の 2018 年度から 2020 年度の各
1 学期における学生の各回の学習率を図 1 に示す．
今年度はまだ終了していない単位認定試験を除き，
ほぼ，どの回も，2019 年度よりは各回の学習率が向上している．特に，第 3 回から第 7 回においては顕著である．学習率とは，第 1 回第 1 講の映像教材を最後まで視聴した学生を 100%とし，以降その学生― 141 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4の5.

メンタリングによる学習者支援

6.

考察

7.

おわりに

本科目は 1 年生の必修科目で，全員が履修する必要があるが 4 学期間全て開講している．2020 年度は1 学期に 842 名が履修した． 教職員による主な学習者支援活動は表 1 に示すとおりである．

図 1

各回の学習率の内何人が各回または単位認定試験を終了したかについての人数比を％で表示している．例えば，第 8回については，約 80％という結果でなった．これは，
第 1 回第 1 講の履修を終えた学生全体の 80％の学生が第 8 回を履修し，残り約 20％の学生については第8 回が未履修ということを示している．単位認定試
験は全体の授業回の 2／3 以上の履修が受験条件である．また，図 2 は，授業配信期間 8 週間における1 週間毎の学生の全体に対する進捗率の平均を示している．但し配信期間中 1 回も終了していない学生のデータは除いている．各週平均的に全体を履修すれば，1 週間あたりの平均は 12.5%となる．

表 1 で示した通り，3 週目，つまりゴールデンウィーク（GW）の中ほどに，専任教員（アカデミック・アドバイザー）から履修が遅れている学生全体に個別に声掛けのメッセージが送られている．今年
度の GW は非常事態宣言の最中でもあり，昨年度との直接比較は難しいと思われる．図 1 に示すように，今年度は 1 回から 8 回の全体にわたり，学習率が概ね向上している．また，図 2 に示すように，各週における進捗率は今年度も全体の傾向としては，「GW前半」は比較的学習量が減少し，「GW 後半」に増加する傾向となった．このことは，教員からのメッセージが何らかの影響を与えている可能性は否定できないが，学生のテレワークの影響等さらに詳細な分析が必要である．単位認定試験が終了しておらず評価が確定していいないため，成績と学習率・学習進捗率の分析はまだ行っていない．

全体的に昨年度よりも学生の学習率が向上する結果となった．1 学期の成績確定後，成績と学習率・進捗率の関係を分析する予定である．また，学習成果と学び方の関係の分析や学習者へのアンケート調査等を通して，学習者支援活動計画を随時修正し，さらなるドロップアウト学生の低減を目指す．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費(19K12258)の助成を受けたものである．
参考文献

図 2

各週における学習進捗率の推移

表 1 学習者支援活動（一部を抜粋）
主体
対象学生
内容
指導補助者
科目履修者
挨拶，激励
AA として担当
開始前 専任教員
挨拶，激励する学生全員進捗が 50%未満
3 週目
専任教員
激励の学生
ログインしてい4 週目職員
激励ない学生
6 週目
指導補助者
科目履修者
激励
試験案内，
8 週目
指導補助者
科目履修者
激励
時期開始前

(1) Michael Beaudoin et al., “Online LearnerCompetencies (The Ibstpi Book Series)”,
Information Age Publishing (2013)(2) Agrusti, F., Mezzini, M., & Bonavolontà, G.:“Deeplearning
approachfor
predicting
university dropout: a case study at Roma TreUniversity”, Journal of E-Learning and Knowledge
Society, Vol.16, No.1, 44–54 (2020)(3) 松田岳士, 原田満里子: “e ラーニングのためのメンタリング”, 東京電機大学出版局,東京(2007)(4) Tisdell, C. C., & Shekhawat, G. S.: “An AppliedE-Mentoring Model for Academic Development,
Reflection, and Growth”, International Journal
for the Scholarship of Teaching and Learning,
Vol.13, No.2, Art.6, pp.1-7 (2019)(5) 渡邉文枝, 向後千春: “ JMOOC の講座における e ラーニングと相互評価に関連する学習者特性が学習継
続意欲と講座評価に及ぼす影響”,日本教育工学会論文誌, (2017)― 142 ―