特 集

学びの質向上に向けたICT活用の取組み（その２）

基礎化学実験におけるLMSを活用した
ハイブリッド授業の成果
明治大学
理工学部応用化学科専任准教授
明治大学
理工学部応用化学科助教
明治大学
理工学部応用化学科専任准教授

１．はじめに

小池裕也

鈴木来

小川

熟人

(左から小池、鈴木、小川）

収録動画のQRコードを掲載し、「ハイブリッド授

本学理工学部において、「基礎化学実験１、２」業」受講時の事前・事後学習の自由度を持たせまは、学習レベルを「基礎的、入門・導入的な内容した。事前にオンデマンド実験教材[2]を視聴したの科目」と設定した１年次の必修科目です。成績

学生の対面実験での理解度が向上したため、事前評価は実験終了後に提出する所定のリザルトシー

学習を学生全体に定着させることを目的としまし

ト、実験への取組みおよび面接での質疑応答によた。「ハイブリッド授業」の利点を活かし教員がり行っています。基礎化学実験は、コロナ禍にお情報交換を行うことで、学生が質問や相談をしやいて、2021年度と2022年度は実験室に滞在するすい環境づくりに努めたことも工夫の一つです。

学生数を減らすために、対面実験とオンデマンドさらに、「データリテラシー実習」の一つとして、実験の「ハイブリッド授業」を行いました。授業

2022年度からの「Oh-o! Meiji」の新機能である「小は様々な学科の学生が所属する無学科混合クラステスト」を活用したデータサイエンス課題を導入の形態で実施されており、「ハイブリッド授業」しました。授業改善は兼任講師への毎週の進捗報

では、春学期と秋学期の四半期、それぞれで１ク

告により、随時必要な情報配信と資料改善を進めラスが実験室での対面実験を３回、動画視聴によています。

るオンデマンド実験を３回の計６回実施するため、一年間で計12回の実験を受講します。

３．ハイブリッド授業の成果検証

学生の対面実験の機会が半減する「ハイブリッ

2021年度は本学のLMSである「Oh-o! Meiji」をド授業」で、オンライン実験を如何に有効活用で活用した「オンライン実験」の成果を事前・事後きるかを課題としました。本学の学習管理システ

学習に展開した際の教育効果を検証しました [3]。

ム（LMS）である「Oh-o! Meiji」[1]を活用した自また、2022年度はデータサイエンスの導入と主的な学びを併用することで、自ら情報収集する「ハイブリッド授業」の進捗について評価しまし

能力の向上、学生の学習意欲の醸成と学習機会のた [3]。2021年度と2022年度は、学生の対面実験提供をこれまで目指してきました。ここでは、の機会の減少に対して対策すること、また、効果「ハイブリッド授業」の成果を振り返り、その成の高いオンライン実験を実現することを継続課題果をまとめることで、オール対面実験となったとして授業を進めてきました。「ハイブリッド授

2023年度に、「ハイブリッド授業」で培った経験業」でのICT利用に関する２年分の成果をまとめ、と知見をどのように活かしていくかを検討した内オール対面実験へ展開することを目標とし「ハイ容について紹介します。

ブリッド授業」の効果をLMSの「アンケート」機能で検証しました。具体的には、本学でのLMSで２．ハイブリッド授業での取組み実施した「授業改善のためのアンケート」より、2022年度からLMSにより全ての実験の収録動「ハイブリッド授業」に関連する設問として「毎画をあらかじめ配信するとともに実験テキストに回の授業の事前・事後学習に取り組む時間は平均16 JUCE Journal 2023年度 No. 3

特 集してどの程度ですか」、「この授業は質問や相談がす。「この授業は質問や相談ができるように配慮できるように配慮されていましたか」、「課題の分されていましたか」の集計結果、“とても配慮さ量は適切だと思いますか」を中心に集計を行い、れていた”の回答が50％を上回っており、的確効果を評価しました。に対応できたと考えています。自由記述において、「ハイブリッド授業であることで、人数が少なく４．データサイエンス課題の導入成果の検証先生に質問がしやすい」、「メールでの対応もとても早く助かった」などが印象に残りました。

本学理工学部では、「数理データサイエンス人データサイエンス課題を導入する際に課題の分工知能リテラシーレベルプログラム科目」のデー量が重要となります。「課題の分量は適切だと思タリテラシー実習として、「基礎化学実験１、２」いますか」の集計結果を図２に示します。今回のが対象となっています。そこで、授業到達目標のアンケートでは、対面実験とオンデマンド実験で一つに、自身で取り組んだ化学実験で得られる分けて設問を設定しませんでしたが、“適切であ様々なデータを「読み、扱い、説明する」ことで、る”が78％以上の結果でした。実験時間内で課実験結果を正しく理解し、化学実験の現場のデー題に取り組む場合は適切な分量であったようです

タを適切に分析する方法を修得することを組み込が、対面実験の学習課題とする場合は分量を検討みました。実験で得られるデータに関する基礎的する必要があると考えています。

な知識や理解能力（Data Literacy）および実験デ80.0
80.0

学実験の課題としています。データサイエンス課
題の導入成果についてもLMSの「アンケート」機能で検証しました。

５．ハイブリッド授業の教育効果分析

回答割合（％）
ζ‫≯≪≶׭‬ータの分析方法を、実験の中で培うことも基礎化

60.0
60.0

20.0
20.0
0.00.0る「授業改善アンケート」から、学生からの意見⎞⎛௰〈≪ ⎞⎛௰ತಠ ࢪ⏧⏯⏾␂⏜⎜‫ۀ‬Іತಠ≪≪ ≪「毎回の授業の事前・事後学習に取り組む時間は平均し≪ ≪≪てどの程度ですか？」の集計結果≪≼‫ۀ‬Іʂ߁≪≪≪≪を集計しました。「ハイブリッド授業」の試みに 図１

90.090

対し、2019年度は17.9％、2020年度は62.1％、2021年度春学期は60.9％、秋学期は51.1％でした。2022年度は、春学期は48.1％、秋学期は56.3％という結果となり、事前・事後学習時間は回答割合（％）ͧ੨ζ‫≯≪≶׭‬は平均してどの程度ですか」の集計結果を図１に⍨⊄≪≼≼≺≼≼૙ੇ‫ݓ‬ΪЬ⍧⊄≪≼≼≺≼≼૙ੇ‫ܧ‬ΪЬ

60.060‫≯≾≸⊂⊁⌏ݓ‬‫≯⊃≸⊂⊁⌏ܧ‬

30.0
3000.0

低下する結果となりました。まったくしていない
学生も多く、オール対面実験における課題と考え≻〈≼‫ۀ‬І‫ݓ‬‫ܧ‬⊁⊂≸≾≯ ⊁⊂≸⊃≯「毎回の授業の事前・事後学習に取り組む時間事後学習に30分以上取り組んだ学生は回答者に≻⊃≸≿≯

40.0
40.0

対する評価は、LMS の「アンケート」機能によ示します。2019年度から2021年度では、事前・䜸䞁䝷䜲䞁ᤵᴗ (2020ᖺᖺ ᗘ)䝝䜲䝤䝸䝑䝗ᤵᴗ (2021ᖺᖺᗘ⛅)䝝䜲䝤䝸䝑䝗ᤵᴗ (2022ᖺᖺᗘ⛅)‫֍ڸ⌎ࢦڸ‬Ϊ‫≺≽ ܪ‬௰ʂ߁

基礎化学実験の「ハイブリッド授業」の試みに関する集計結果を次に示します。

ᑐ㠃ᤵᴗ (2019ᖺᖺ ᗘ)䝝䜲䝤䝸䝑䝗ᤵᴗ (2021ᖺᖺ ᗘ ᫓)䝝䜲䝤䝸䝑䝗ᤵᴗ (2022ᖺᖺ ᗘ ᫓)

図２␀⏾␚ओ‫⏯ދ‬ओਚࡲ‫ދ⏯ދ‬␀⏾␚‫ދ‬

͑ा␆௰ඈ「課題の分量は適切だと思いますか？」の集計結果ています。
「ハイブリッド授業」の利点は、対面授業で直により、オンラインで質問や相談ができることと６．LMSを活用したハイブリッド授業の成果考えています。問い合わせ先にメールアドレスをオンデマンド実験への取り組み方は学生によっ記載したところ、メールによる質問が増えていまて様々であるため、実験テキストに収録動画の接、さらにLMSの「ディスカッション」やメールJUCE Journal 2023年度 No. 3 17

特 集

QRコードを掲載しましたが、閲覧記録からLMSした。」といった課題も多数寄せられており、「ハからの視聴が多い結果となりました。オール対面

イブリッド授業」の難しさも感じました。

実験時の事前・事後学習環境を確立することが、今回の成果検証により、「ハイブリッド授業」2021年度からの継続課題です。2022年度の「授のメリットとデメリットが明確となりました。オ

業改善アンケート」の自由記述において、データール対面実験において、「ハイブリッド授業」でサイエンス課題に関連して「オンライン対応の培った経験と知見を活かし、課題を解決していく

Excelシートを用いた問題はかなり新鮮だった」

ことで、学生の学習意欲の醸成と質の高い学習機とコメントがあり、貴重な意見でした。一方で、会の提供を目指していきたいと考えます。

「Excelには、標準偏差関連の関数が『STDEV』『STDEV.S』『STDEV.P』など複数あり、誤答をしても正しい解答や解説が表示されないた
め、学生側からは理解を修正する（学ぶ）ことができなかった」、「有効数字について問題を出し、さらにその解答が提示されないのであれば授業中か授業資料でしっかりやり方を教えて欲しい」、「オンデマンド実験の課題について、問題を増やしてもいいので、配点をもっと低くして欲しい」などのコメントがありました。そこで、オール対面実験においてデータサイエンス課題を課した2023年度は、データサイエンス課題の解説資料（図３）と収録動画を配信しました。さらに、提出時に自動採点する設定とすることで、課題に挑戦する機会を増やしました。対面実験におけるデータサイエンス課題の在り方は、事後学習への取り組みとしての位置づけもあわせて今後検討していく予定です。
図３

データサイエンス課題の解説資料（抜粋）７．今後の課題と展望「オンデマンド式と対面授業を組み合わせたオ

謝辞

ンデマンド資料は、事前学習という形で現在の形「基礎化学実験」に関係する本学理工学部応用式の対面授業に組み込め、円滑に進められたと感化学科の専任教員および兼任講師の先生方、助手じました。是非今後もうまくオンデマンド式と対およびTAの皆様に感謝いたします。

面授業を組み合わせた授業を実施してほしいです」というコメントがあり、「ハイブリッド授業」

参考文献および関連URLの有用性を感じました。オンデマンド資料による[1] 「Oh-o! Meiji システム」概要・利用方法について（明治大学）、
https://www.meiji.ac.jp/ksys/oh-o_howto.pdf(2023年12月7日参照)[2] 小川熟人、小池裕也、「基礎化学実験」におけるハイブリッド授業での材料教育、材料の科学と工学、60、50-53、2023[3] 小池裕也、小川熟人、基礎化学実験におけるLMSを活用したハイブリッド授業とデータサイエンス導入の試み、私立大学情報教育協会 大学
教育と情報、No.1、14-15、2023

事前学習を対面実験に有効に取り入れられるかが重要と考えています。オンライン授業に対して好意的なコメントがいくつかあったことも印象的でした。一方で、「オンデマンド時の内容が、（自分の場合は対面ですでに実験をしていたので）対面実験とまったく同じ内容だったので少しつまらなく感じました。もう少しバリエーションのある内容だとオンデマンドでも意欲的にできると感じま18 JUCE Journal 2023年度 No. 3