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■ 大西 晴樹
学校法人東北学院院長、東北学院大学学長。1975年３月法政大学法学部政治学科卒業。1978年３月明治大学大学院政治経済学研究科博士前期課程修了。1983年３月神奈川大学大学院経済学研究科博士後期課程満期退学。1991年４月a visiting scholar at Regent’s Park College, Oxford
University（1993年３月31日迄）。1996年12月著書『イギリス革命のセ（御茶の水書房/1995年）にて神奈川大学より博士号（経済学）
クト運動』
取得。2012年７月文部科学省高等教育局私学部参事官付学校法人運営。2020年11月キリスト教学校教育同盟理事（現調査委員（現在に至る）
。
在に至る）
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■ 二瓶 裕之
北海道医療大学薬学部教授、情報センター長。博士（工学）（北海道大。1994年北海道大学大学院工学研究科電子工学専攻博士課程単位取学）得退学。2014年４月より現職。ICT活用システムの開発と教育改善、データサイエンス教育に関する研究に従事。私立大学情報教育協会協会、私立大学情報教育協会奨励賞（2012）等受賞。
賞（2023）
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■ 中山
章
北海道医療大学薬学部講師、薬学部ネットワーク委員長。博士（薬学）（北海道医療大学）。2001年北海道医療大学大学院薬学研究科
薬学専攻博士後期課程修了。2006年４月より現職。薬学実務実習支援システムの開発運用と教育改善、学校保健に関する研究に従事。私
立大学情報教育協会協会賞（2023）、私立大学情報教育協会奨励賞（2012）等受賞。
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■ 木村
治
北海道医療大学薬学部講師。博士（薬学）。1996年北海道医療大学
薬学研究科修士課程終了。2005年北海道医療大学個体差医療科学センター助手、2007年北海道医療大学薬学部講師（病院薬学）、同年より現職。私立大学情報教育協会協会賞（2023）受賞
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■ 西牧 可織北海道医療大学心理科学部、情報センター講師。博士（情報科学）。
2015年北海道大学大学院情報科学研究科情報エレクトロニクス専攻
博士後期課程修了。同年４月より現職。大学教育における学修支援シ
ステムの開発・データサイエンス教育に関する研究に従事。私立大学
情 報 教 育 協 会 協 会 賞 （ 2023） 、 私 立 大 学 情 報 教 育 協 会 奨 励 賞（2016）等受賞。
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■ 浅原 知恵
城西大学経済学部・教職課程センター教授。上智大学総合人間科学研
究科心理学専攻博士後期課程修了。博士（心理学）。専門は臨床心理学（臨床心理士・公認心理士）。上智大学文学部心理学科助手、医療・教育
機関での臨床実践を経て2015年に城西大学に着任。教職課程の心理学系科目を担当。
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徹
■ 安齋
清泉女子大学文学部地球市民学科教授。1984年一橋大学法学部卒業、2009年立教大学大学院21世紀社会デザイン研究科修士課程修了、修士（社会デザイン学）、2015年早稲田大学大学院社会科学研究科博士課程修了、博士（学術）。企業勤務、群馬県立女子大学教授、目白大学教授などを経て2020年４月より現職。著書『企業人の社会貢献意識はどう変わったのか』（ミネルヴァ書房）『、女性の未来に大学ができること』（樹村房）など。
�������■ 倉光 君郎
日本女子大学理学部数物情報科学科教授。1972年愛知県生まれ。理学博士。東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修了後、東京大学大学
院情報学環助手、横浜国立大学大学院准教授を経て、2018年より現職。
専門はソフトウェア開発手法。日本科学技術振興機構（JST）CREST「ディペンダブルOS領域」の研究代表などを務める。著書「Pythonで学ぶ解析表現文法と構文解析」（森北出版）。現在は、大規模言語モデルを活用した教育、ソフトウェア開発に興味を持ちつつ、女性エンジニアや女性研究者の育成に努めている。
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■ 小池 裕也
明治大学理工学部応用化学科専任准教授。博士（工学）。2005年明治大学大学院理工学研究科工業化学専攻博士後期課程を修了。その後、東京大学大学院工学系研究科研究機関研究員、東京大学アイソトープ総合センター助手、助教を経て、2011年明治大学理工学部に専任講師と着任。2022年より専任准教授。基礎化学実験主任として基礎化学実験を総括し、教育と安全の質の向上に取り組んでいる。
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来
■ 鈴木
明治大学理工学部応用化学科助教。博士（工学）。明治大学大学院理工学研究科応用化学専攻博士前期課程を修了後、医療機器メーカーにて開発職に従事。2023年に明治大学大学院理工学研究科応用化学専攻博士後期課程を修了し、その後2023年４月より明治大学理工学部応用化学科助教として着任。専門は、生体材料学、分析化学。
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■ 小川 熟人
明治大学理工学部応用化学科専任准教授。博士（工学）。2011年東京工業大学大学院生命理工学研究科生体分子機能工学専攻博士後期課程を修了。その後、早稲田大学理工学術院助手、東京工業大学大学院生命理工学研究科生物プロセス専攻助教を経て、2016年明治大学理工学部応2 JUCE Journal 2023年度 No. 3

執筆者紹介
用化学科専任講師として着任。2021年より専任准教授。専門は有機合
成化学、医農薬化学、香料化学。
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■ 大和田和治
立命館大学食マネジメント学部・教授。専門は英語教育学、異文化遠隔教育。著書に『応用言語学事典』（研究社：分担執筆）、『英語教育の実践（渓水社：分担執筆）、『英語教育のグローバルデザイン』
（学文
的探究 』
社：分担執筆）などがある。現在、環太平洋応用言語学会共同会長（Co。
President of Pan-Pacific Association of Applied Linguistics）
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■ 小谷 直樹。2013年大阪工業大学情報大阪工業大学情報科学部講師。博士（工学）
科学部特任助手。2016年同特任助教、2019年同特任講師を経て、2021
年より現職。専門は、機械学習、知能ロボティクス。
■ 尾花 将輝
大阪工業大学情報科学部講師。2013年奈良先端科学技術大学院大学
博士課程了。博士（工学）。2013年大阪工業大学助手を経て現在同大学の講師。ソフトウェア工学に関する研究に従事。情報処理学会、
ソフトウェア科学会 各会員
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智
■ 杉川
大阪工業大学情報科学部講師。博士（工学）。2013年大阪工業大学情報科学部特任助手。2016年同特任助教、2019年同特任講師を経て、2021
年より現職。専門は、システム工学、システム最適化。
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■ 佐野 睦夫
大阪工業大学情報科学部教授。1983年３月京都大学大学院工学研究科修士課程を修了。同年4月電電公社 現在のNTTに入社。2002年４月
大阪工業大学情報科学部情報メディア学科教授。2021年4月特任教授。現在に至る。パターン認識・理解技術、生活支援型ロボット、食メディア、認知ケアなどの研究に従事。博士（工学）。
■ 足立 安正
摂南大学看護学講師。2000年大阪府大東市役所に入職。2013年兵庫医療大学助教。2019年より現職。
■ 行木 孝夫
北海道大学大学院理学研究院数学部門教授、博士（理学）／数理・デー
タサイエンス教育研究センター兼務。1995年３月東京大学大学院数理科学研究科博士課程中退。1995年４月北海道大学大学院理学研究科助手。2019年７月より現職。専門は非線形力学系、時系列解析。
■ 早川 美徳
東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター教授、東北大学情報科
学研究科教授。1989年東北大学大学院工学研究科電子工学専攻博士課
程後期３年の課程。1989年東北大学情報処理教育センター助手、1992
年東北大学電気通信研究所助手、2000年東北大学理学研究科助教授、2009年東北大学教育情報基盤センター教授を経て、2017年東北大学情報科学研究科教授、2019年東北大学データ駆動科学・AI教育研究セン
ター教授。工学博士。専門は非平衡系のパターン形成と動力学。

歩■ 篠原
東北大学大学院情報科学研究科教授。1988年九州大学理学部数学科卒業、1990年九州大学大学院総合理工学研究科情報システム学専攻
修士課程修了。1994年博士（理学）取得。九州大学理学部附属基礎
情報学研究施設助手、助教授、九州大学大学院システム情報科学研究科助教授を経て2015年より現職。文字列処理や機械学習に従事。
顕■ 鈴木
東北大学大学院情報科学研究科准教授。2013年９月東北大学にて博士（情報科学）を取得。同年より東北大学大学院情報科学研究科の助教を経て、2019年５月より現職。アルゴリズムや計算複雑性の研究に従事。井上科学振興財団第31回井上研究奨励賞、船井情報科学振興財団第14回船井研究奨励賞など受賞。著書に『機械学習アルゴリズ
ム』がある。
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■ 小田まり子
久留米工業大学AI応用研究所副所長。工学部情報ネットワーク工学科
教授。AI応用研究所教育支援部門担当。2012年佐賀大学大学院博士課程修了。博士（工学）。専門分野は教育工学。教育分野へのAI活用研究に従事。2020年より現職。久留米工業大学AI応用研究所副所長として、本学のAI・数理・データサイエンス教育全般を担当している。
■ 八坂 亮祐
久留米工業大学PCサポートセンター、教育研究コーディネーター。
2017
年鹿児島大学大学院連合農学研究科博士課程修了。博士（農学）。2021年より現職。プログラミングやAI等の研究・教育に取り組んでいる。

央■ 河野
久留米工業大学学長補佐（入試広報担当）。工学部情報ネットワーク工学科教授。AI応用研究所最新技術調査部門担当。2004年九州芸術工科大学（現九州大学）
大学院博士課程修了。
博士（芸術工学）。
専門分野は、CG・VR応用。大学DXや入試広報から見た教学改善にも取り組んでいる。
＊本欄はお書きいただいた資料からできるだけ統一し、掲載しました。

新しい酒は新しい革袋へ―都心型新キャンパス開学を情報教育の飛躍的発展へ―
東北学院大学学長

創立137年を迎えた本学は、キリスト教による人格教育を「建学の精神」とする東北・北海道地区最大規模の総合大学である。創立150周年に向けて制定された中長期計画TG Grand Vision 150に基づいて、今年度より都心型ワンキャンパスが実現した。工学部の多賀城キャンパス、教養学部の泉キャンパスを廃止して、仙台駅より地下鉄１
駅直結の五橋に新キャンパスを開学、そこから徒歩８分の土樋と合わせて、「都心型ワンキャンパス」として運用し、９学部15学科１万１千人の学生が学んでいる。
新キャンパス開学を契機に、時代の要請、地域の課題解決のために、４つの新設学部を設置した。地域総合学部地域コミュニティ学科・政策デザイン学科、情報学部データサイエンス学科、人間科学部心理行動科学科、国際学部国際教養学科である。都心で全学生が４年間一貫教育を受講できると同時に、工学部と教養学部の理系教員が加わったことにより、総合大学の強みである「文理融合教育」が徐々にできるようになった。新約聖書にある「新しい酒は新しい革袋に」という言葉通りに、現在本学では、情報教育に関して以下の４つの取組みが進行している。
第一は、情報学部データサイエンス学科（１学
年190名）の設置である。本学は、教養学部に情報科学科、工学部に情報基盤工学科という２つの情報系の学科を擁していたが、情報学部として独立させ、データサイエンス学科という時代の要請に応える学科として出発した。これまで、受験生から両学科の相違が分かりにくいとか、受験生を奪い合う傾向にあったが、新学部は人気が高く、国公立大学とのダブル合格者が本学入学を選択するケースも見られるようになった。
第二は、「文理融合教育」の推進である。今年度から全学生を対象に、数理・データサイエン
ス・AI教育プログラムを実施し、文部科学省の認定制度によりMDASHリテラシーレベルのお墨付をいただいた。学生たちは「統計的思考の基礎」と「AI社会の基礎」を選択必修として学ぶように

大西 晴樹

なったので、次は応用基礎レベルの認定をと考えている。また、数学苦手学生のために、これまで工学部に開設されていた補習教室を、「理数基礎教育センター」と銘打って全学生に開放している。土樋のホーイ記念館には、東北・北海道地区
最大のAL（アクティブ・ラーニング）の施設がある。それに加えて今回、五橋のシュネーダー記
念館図書館にその1.5倍規模のALの施設を用意した。おそらく全国有数規模の施設だと自負している。全学生対象の「TGベーシック」という教養
基礎科目群の中に、少人数ゼミの「課題探究演習」を開講した。高校時代に「総合的な探究の時間」で学び、発想の異なる文学部から工学部までの学生たちが切磋琢磨し、自分のテーマを立ててPBL（課題解決型学習）に取り組んでもらえればと願っている。
第三は、学修者本位、教育・研究の質保証を実現するためにe-ポートフォリオTG-folioを導入した。学生たちが目標を立てて、その目標に対する進捗状況を確認することによって、学修者本位の勉学態度を身につけてもらうことが目的である。
そのため学務部に学修支援課を開設した。また、成績、学生調査、アセスメントテスト、ディプロ
マポリシーへの到達度等を表示することにより、教育の質保証の可視化が進行している。ボランテ
ィア、ピアサポート、学外語学試験のスコア等々
によるポジティブ・バッチが就職活動用のディプ
ロマサプリメントに記載されるために、学生の正課外活動が活性化してきた。
最後は、大学院におけるダブルメジャーの修士課程の創設である。昨年度、本学は、文部科学省｢デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構築事業」に選定された。大学院経済学研究科の中に、経済データサイエンス専攻の修士課程を設置する計画を構想している。地元の企業や自治体から社会人院生を募り、地域において情報高度人材を育成することにより、遅れている東北地方のデジタル化促進に貢献できればと願っている。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 3

特 集

学びの質向上に向けたICT活用の取組み（その２）生成系AIと共生した文章表現基盤教育の実践：
次世代医療人育成を目指して
北海道医療大学
薬学部・情報センター教授
北海道医療大学
薬学部講師
北海道医療大学
薬学部講師

北海道医療大学
心理科学部・情報センター講師

二瓶

裕之

中山

章

木村

治

西牧

可織

(左から二瓶、中山、木村、西牧）

１．はじめにさせ、生成系AIを組み込んだ統合型ITSを開発し、近年、注目を集めているChatGPTは、大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4などに基づく生成系AIの１つです。ChatGPTは、人間が気付きにくい視点や発想にもとづいて自然な会話を生成しま す 。 ま た 、 API（ Application Programming
Interface）技術を使うことで、独自に開発したア
プリケーションにGPT-4を組み込むこともできます。教育の文脈では、生成系AIは知的学修支援システム（ITS：Intelligent Tutoring Systems）[1]と強いつながりを持ちます。API経由でITSに生成系AIを組み込むことで、費用の公費負担や個人情報の保護に加えて、GPT-4に指定したシナリオにしたがったロールプレイをさせることもできます。これにより、例えば、AIに教員を演じさせることで、学生個人のニーズに応じた学修支援などの機能を強化できると考えられます。しかし、大きな期待の一方、急速な普及のため、医療人教育の現場でも生成系AIとどのように向き合うべきかが喫緊の課題となっています。
このような中、本学では、DX推進計画[2]を策定し、様々な教育支援システムを内製化しながら個別最適化教育を進めてきました。さらに、数理・
データサイエンス・AI教育プログラム（MDASH）
も全学的に実施しています。特に、薬学部のMDASHには初年次基盤教育科目である「文章指導」も取り入れて、ITSにより講義ノートを自然言語処理して学生の学びを可視化するなど、AIを教育に活用した教育DXへの理解も醸成されてきています。そこで、今回、教育DXをさらに発展

生成系AIが演じる学生、教員、相談役と学生が共に学ぶなど、AIと共生した文章表現基盤教育を実践することとしました。

4 JUCE Journal 2023年度 No. 3

２．授業概要と教育改善の内容「文章指導」は薬学部１年生前期の必須科目、履修者概数150名、単位数は２単位です。入学して間もない時期に開講しているのは、レポートを作成するアカデミックスキルに加えて、ICT・AIの活用スキルを入学当初に修得できるようにするためです。
また、「文章指導」では、かねてより、自然言
語処理を用いた機械学習システムを利用しておりましたが、さらに今回は、生成系AIを組み込んだ統合型ITSを開発して、活用を図りました。統合型ITSは前処理、中間処理、後処理のプロセスを持ちます。
前処理は、内製化してきた自然言語処理の機械
学習システムをベースとしています。文章間の一致度（cos類似度）を計算する機能も実装し、例
えば、学生が提出した文章がどの程度正答に近いのかを定量化できるようにもしています。中間処
理では、API経由でGPT-4モデルへのデータ送信と回答受信を行います。ここでは、個人情報の保護や費用の公費負担に加えて、教員が指定したシナリオに沿って生成系AIにロールプレイさせる機能も実装しました。後処理は、内製化してきた教育支援システムをベースとしています。学生が統合型ITSへログインすることで、学生の要求に応特 集

じて生成系AIの回答を閲覧できるようにしています。
表１は、授業内容、授業形態、教育改善で定めた目標です。目標としては、AIの回答に対する信頼性を疑うきっかけを掴み、批判的視点を持つ大切さに「気づく」、AIの回答に対する適度な信頼と健全な懐疑心を持って批判的視点を「培う」、
批判的視点を持つことがAI活用スキルの修得につながるとの認識を「醸成する」の３段階を設定しました。各段階では、学生が、AIを体験するだけ
ではなく、体験の後にAIを検証するプロセスを段階的に深めながら、AIの回答への批判的視点を養えるようにしました。
表１「文章指導」の授業内容と改善の授業形態

３．教育実践による教育効果とその分析（１）学生を演じるAIとの共生
表１の「気づく」に該当するテーマである「事実と意見」のグループワークでは、「中学校で制服が良いのか私服が良いのか」というテーマでディベートをさせました。ポイントは、統合型ITS
で学生としてロールプレイさせたGPT-4が発想した意見を学生へ提示した点です。GTP-4の意
見の中には「気付かなかった意見」として前向きに捉えられた意見もありましたが、例えば、「制服の着用によって反抗的な態度をとる生徒がいることがある」などは学生の半数以上が「参考にならない意見」としました。このようなグループワークを通して、生成系AIの発想が学生個人の経験に基づいた発想に反する場合もあることを学生に実感させ、学生がAIの回答に対する信頼性を疑うきっかけを作れるようにしました。
「ノートの取り方」の課題解決型学修では、「医
療分野におけるAI活用の調査」というテーマで情報検索をさせました。ポイントは、検索に適した生成系AIであるBing AIを使って情報検索をさせた点です。これにより、どのような場面でAIを利用することが効果的なのかを考えるきっかけを作れるようにしました。

（２）教員を演じるAIとの共生「培う」に該当する「ルーブリック評価とピアレビュー」のライティング学修では、医療分野におけるAI活用の調査結果をレポートにまとめさせました。ポイントは、統合型ITSを通して、教員を演じるAIがレポートを添削した点です。生成系
AIを教員としてロールプレイさせるためのシナリ
オとなるプロンプトには、試行錯誤を重ねつつ、レポートのルーブリック評価表などの指導方針を明記しました。
学生には、AIの添削を踏まえてレポートを修正して再度提出させましたが、AIの回答であるからこそ信憑性を検証し、批判的視点を持つことの重要性も伝えていました。AIの添削を踏まえて、学生がどのようにレポートを修正したかを調べるアンケートも実施しました。多くの学生が特に考察を深められたとし、７割近くの学生が「有効性が高い」とした一方「褒められすぎて不安」との意
見もありました。
「文章の読解と要約」では、同じ小説の要約を３回提出させましたが、提出のたびに、教員を演じるAIに採点をさせました。要約には正答を用意しており、統合型ITSを通して正答との一致度を採点の点数として学生へ伝えました。

図１

要約の一致度（横軸）と学生数（縦軸）

図１は３回提出した要約の一致度の変化を表す
ヒストグラムです。要約を繰り返すたびに、全体的に一致度が高まっていきました。アンケートでも、「要約スキルの向上が一致度の高まりで伝わってうれしい」などの意見が多数ありました。なお、
統合型ITSによる添削と採点の目的は学生へのフィードバックであり、成績には用いていません。
（３）相談役を演じるAIとの共生「醸成する」に該当する「文章指導のまとめ」の探求型学修では、実務家教員が、かかりつけ薬剤師などの薬剤師を取り巻く現状を講義したうえ

JUCE Journal 2023年度 No. 3 5

特 集

で、AIが日常となる自身の将来像を学生に探求させ、その結果を最終レポートとして提出させました。ポイントは、相談役を演じるAIが学生からの質問を受け付けた点です。学生は、AIから適切な回答を引き出すために、自身の意見や考えを明確に表現し、AIが理解できる具体的な指示を出す必要があることなどを学びました。
図２は、最終レポートに対する共起ネットワー
ク分析の結果です。過去４年分の分析（2020年
度はコロナ禍の影響で中止）を併せて記載しましたが、2023年度は薬剤師の次にAIとの結びつきが強く、薬局など医療の現場におけるAIと人のつながりを考察しているものと読み取れます。

図２

最終レポートに対する共起ネットワーク

最終レポート提出時には、アンケートも実施しました。その結果、AIを過信しない、頼りすぎない、人の判断が大切など批判的視点を持ってAIを利用する姿勢が見受けられました。また、新しい視点
や効率的な学びが提供されたとの意見が多く、AIと共生した学びから、将来の薬剤師像を具体的に描くことができたとの意見も多くありました。

最後に、今後の生成系AIとの向き合い方を探求する観点から、希望する学生に、AIアバターが最終レポートの講評を語り掛ける映像を提供しました。図３は映像から切り出した画像です。学生からは、講評の内容やAIアバターの表情の変化も適切であり、「AIの今後の発展が楽しみ」などの感想を得ました。

４．結果の考察次世代医療人育成を目指して開発した統合型
ITSを用いて生成系AIと共生する文章表現基盤教育を実践しました。学生を演じるAIと共生したグ
ループワークでは、AIの回答に対する信頼性を疑うきっかけを掴めるようにしました。教員を演じ
るAIと共生したライティング学修では、AIに対する反論や自分の見解を再評価し、AIの回答に対する適度な信頼と健全な懐疑心を培えるようにしました。相談役を演じるAIと共生した探求型学修では、相談役であるAIから、より適切な回答を引き出せるような質問の仕方を学べるようにしました。学生が提出した最終レポートでは、医療の現場におけるAIと人のつながりの考察を深めていることが確認されました。また、最終アンケートでは、AIと共存しつつも批判的視点を持ちながら人の判断を大切にする姿勢が見受けられました。批判的視点を持つことがAI活用スキルの修得につながるとの認識を醸成できたのではないかと考えます。
APIにより生成系AIにロールプレイをさせる手法は、医療人教育における生成系AIの有効な利用方法の一つになると考えます。例えば、グループ
ワークに、様々な学部に所属する学生を演じるAI
アバターを参加させれば、学部の枠を超えた議論をリアリティー持って展開できる可能性もあります。API技術も含めて、統合型ITSのpythonコードに つ い て は 、 本 学 DX推 進 計 画 サ イ ト
https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/dx/OSS/にCC BY 4.0で順次公開を進めておりまして、AIと共生した学びの今後の検証や教育の質向上へ寄与したいと考えています。

参考文献および関連URL

図３

AIアバター

6 JUCE Journal 2023年度 No. 3[1] 林勇吾：私のブックマーク「知的学習支援シス
テム」、人工知能学会,33(4),527-530,2018[2] 北海道医療大学DX推進計画：
https://dx.hoku-iryo-u.ac.jp/ （2023年12月01日
参照）

特 集

学びの質向上に向けたICT活用の取組み（その２）オンデマンド学修のデメリット軽減を目指して改善を重ねた「ブレンド授業」の効果
城西大学
経済学部・教職課程センター教授

１．はじめにオンデマンド学修は、コロナ禍により大学を中浅原知恵アンケートに基づく授業改善の具体的な内容とその効果の概要を紹介します。

心とする教育場面で急速に広がりました。学生を協力者とする各種アンケート調査の結果を見る

２．デメリット軽減のための取組みと、オンデマンド学修独自の、対面授業にはない

2020〜2022年度の３年間（４学期間）、独自

メリットとして各種調査に共通してあげられていの受講者アンケートを実施し、授業の理解度等にるのが、時と場所を自由に選べ、自分のペースで加え「よかったと思うこと（他の授業でも取り入取り組むことができることと、教材を繰り返し見れてほしいこと）」と「困ったこと」について自直すことができることの２つです。一方デメリッ

由記述での回答を求めました。大多数がメリット

トは、教員にその場で質問できないことや友人とと感じている要因を維持する一方、受講者からの情報を共有できないこと、他の学生の様子がわか

具体的な意見、要望を受け「学修者が安定的、意らないことなど、人とのつながりに関わる不安と、欲的にオンデマンド学修に取り組み、知識の習得

課題忘れや取組みの先延ばしを引き起こしやすいを確かなものとできるよう、オンデマンド学修のという、スケジュール管理・自己管理に関わる問デメリットを軽減すること」を目指し、「困った題の２つに大別できます。

こと」への対策を講じました。

このように、あらゆる学修方法と同様、オンデ

時期ごとの授業改善の主な内容を、各学期の履

マンド学修にも長短がありますが、筆者は、受講

修者数、授業の形態、学修の進め方、教員・他受者アンケートの結果をもとにオンデマンド学修の講者とのコミュニケーション、評価方法とともにメリットを維持し、デメリットを軽減する試みを

次ページ表１に示しました。授業用のプラットフ

継続しました。対象としたのは、教職課程科目のォームはMicrosoft Teamsです。次ページ表１内「教育心理学」です。この科目は、全ての学部のに赤字で示したのが主な改善点です。これらを分

教職課程履修者が履修できるよう同一担当者、同類すると、（１）課題忘れや取組みの先延ばしへ

一シラバスの講義が年に３コマ開講されているたの対応、（２）教員、他受講者とのつながりを実め（2020年度までは前期、後期に開講、2021年

感する機会を作る対応、（３）教員への質問・相度以降は前期にのみ開講）、公平性、効率性の観談をしやすくするための対応に大別できます。

点からも、知識の伝授を中心とする部分をオンデ
マンド学修とすることのメリットが大きいと考（１）課題忘れ・取組みの先延ばしの予防

え、コロナ禍を機にオンデマンド形式としました。

オンデマンド学修導入当初、学期終了時のアン

学生から寄せられる困りごと、要望、意見の一つ

ケートの「困ったこと」の中で最も多かったのが、一つに目を通し、現実的に対応可能な改善を試み

忘れや先延ばしなどスケジュール管理・自己管理

るというボトムアップの取組みを３年間にわたっに関わる内容でした。この点に関し、３年間に以て継続した結果、学生の「満足度」と「学修効果」

下の６つの対応を行いました。

の双方が好ましい方向に変化しました。本稿では、①

学習確認のためのテストを毎週Formsで実JUCE Journal 2023年度 No. 3 7

特 集

施し形成的評価とする（期末試験は廃止）。
②

期限を厳格化するとともに、期限の前日に

以下の２つの取組みを導入しました。
①

Teamsチャネルを通して期限を通知。

オンデマンドを主体としつつ、対面授業再③

開後は15回の授業の一部を対面とし（「ブレ各回のテストの不合格者に加え、未提出者

ンド授業」）、学修内容に関連したグループアには１回に限り再テストの機会を提供。（教員との直接的個別的な関係性が学修が順調でクティビティを実施。
②

受講者からの質問や感想を履修クラスに関はない学生の動機づけを高めると考え、再テわらず全受講者が閲覧できるよう、自動化ツ

ストの提出はチャットを通して行い、提出者ール（Microsoft Power Automate）を活用し、に個別にフィードバック）

各回のテスト内にある「授業に対する質問や④

取組み不良の学生への個別の働きかけとし感想」に記入した内容が自動的にTeamsに転て、３回連続でテストの提出がなかった学生、送されるように設定。転送された内容に「グ学期末２週間前時点で合格点に達しない見込ッドボタン」で反応し、質問や興味深いコメ

みの学生にチャットで連絡し、再テストの提ントについては応答を記入。

出を促す。
⑤

③

体育会所属の学生、実験実習等による繁忙期のある学生からの要望を受け、期限以前で授業内容に関連した時事ニュースや受講者のコメントに関連した文献の紹介などを随時発信。

あればいつでも取組むことができるよう、学期開始時にすべての授業動画と資料を提供
し、学習確認テストへのリンクも呈示。
⑥（３）個別の質問・相談をしやすくする工夫
オンラインによる教員への連絡に苦手意識があ

テスト提出時に、解答内容が学生のメール

アドレスに自動送信される設定を導入。

り、質問・相談に消極的になっている学生を念頭に、より口頭の会話に近い対話が可能なチャットの利用を推奨して随時質問・コメントを受け付（２）つながりを実感する機会の創出

け、「遅くても２日以内には必ず返信する」旨を「仲間と意見を交わし合うことができなかったのは問題だなと感じた」などの声に応えるため、伝え、困ったら遠慮なくチャットで連絡するよう促しました。

表１Ӡ 授業の概要と教育改善の主な内容
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8 JUCE Journal 2023年度 No. 3

特 集②合格率と成績分布：コロナ以前に70〜75％

３．取組みの効果
以上の取組みの効果として、学生の「満足度」と「学修効果」に関する指標を示します。

程度で推移していた合格率は、2020年度以降上昇し、2021年度以降は90％を超えています。出
席不良等による失格者を除外した合格率②に限って見ると、2020年度後期以降はほぼ100％で、（１）満足度について①困り度の減少：2020年度には４割以上だっ単位取得を希望する学生のほとんど全てが、合格

た「困ったこと」の記入率は年々減少し、2022水準に達していました（図４）。また４段階（S〜C）

年度では25％以下となりました（図１）。「困っ評価の比率でも、2020年度以降、S、A評価の比たこと」で最も多いのは、2020年度と同様スケ率が上昇しました。

ジュール管理・自己管理に関わる内容ですが、その割合は12.3％から8.3％に減少しました。教員への質問しづらさをあげる割合も9.6％から2.5％に減少しています。
②授業形態への要望と授業形態との相性：
2022年度調査で半数以上が「ブレンド授業」に対して「今のままでよい」と回答しました。コロナ前の一般的な授業形
態との比較では、

図３

コロナ以前の一般的な授業形態と比較してどちらが学修効果が高いと思うか

2021年 度 以 降 は大多数が以前よりも自分に合ってい
図１「困ったこと」記入率ると回答しています（図２）。

図４

合格率の推移４．考察
改善の方向性を総括すると「各々のペースとス
タイルに合わせた学びを保証しつつ、教員・仲間とのつながりも保持すること」であったと言える
図２

コロナ以前の一般的な授業形態と比較してどちらが自分に合っているかでしょう。ICTを様々な形で活用した「ブレンド授業」が、対面でない期間にも安定的、意欲的に学修に取り組むことを可能にし、より高い水準で（２）学修効果についての知識の習得をもたらしたと考えられます。ただ①学修効果に対する学生の評価：「ブレンド授

一方で、最新の調査でも8.3％の学生が課題忘れ業」について、コロナ前の一般的な授業形態よりや先延ばしに言及していることは銘記しておきたも効果が高いと回答した学生の割合は、オンデマ

いと思います。文字を介した情報伝達の限界であンドのみだった2020年度時点で既に50％近くにる可能性を考慮し、短い動画によって連絡事項を達していましたが「ブレンド授業」移行後の

配信し、
「見る」
「聞く」ことによる情報取得を可能

2021年度は90％を超え、2022年度は98.3％でしにすることなどを、今後の課題として検討中です。

た（図３）。
JUCE Journal 2023年度 No. 3 9

特 集

学びの質向上に向けたICT活用の取組み（その２）コロナ禍におけるオンライン・フィールドワークの新境地
清泉女子大学教授

１．はじめに安齋徹コロナ禍の直撃によって修学旅行客が激減すると

コロナ禍により現地に赴くフィールドワークのいう状況に苛まれていました。教員として「震災実施が困難になりましたが、Zoomなどを用いた10年」の東北に東京の大学生として何ができる

オンライン・フィールドワークが多く模索されまかを考え、「震災学習」、「民泊」に続く第３の柱した。これまでにオンライン・フィールドワーク

として「SDGs」に着目しました。「SDGs未来都の実績が積み上がり、一定の成果を収めています市」である陸前高田の人々を紹介する『陸前高田が、本稿では2020年度〜2021年度に実施した本SDGs物語』という冊子を通じて、SDGsを学ぶ場

学文学部地球市民学科の「陸前高田フィールドワ

としての陸前高田の魅力を発信し、将来的な交流ーク」の事例を紹介します。

人口の拡大を目指すことに取り組みました。
2021年度前期に事前学習に取り組み、夏休み

２．2020年度の「陸前高田フィールドワーク」にSDGsの17の目標に呼応する17の個人や団体に対するインタビューをオンラインで実施しまし2012年に企業人から大学教員に転身して以来、た。2021年度後期に17のインタビューをまとめ様々な地域連携・社会連携に取り組んできました

た『陸前高田SDGs物語』を作成すると共に、本が、2020年度に創設したのが「陸前高田フィー

学としては初めてとなるクラウドファンディング

ルドワーク」でした。当初は東日本大震災で被災を実施し増刷資金を捻出し、『陸前高田SDGs物語』

した岩手県陸前高田市を訪れる予定でしたが、新を全国の教育機関や旅行会社に送付しました。

型コロナウイルス感染症の蔓延に伴い現地訪問が困難になり、また授業もオンラインでの運営を強いられました。そこで「オンラインでできる」こ
とをとことん追求するプログラムを設計しました。
前期に現地からの「陸前高田オンライン講義」
を受講し、夏休みに現地の協力を得て「陸前高田バーチャル・フィールドワーク」を実施し、後期は「オンライン課題解決プロジェクト」に取り組
み、コロナ禍にあってすべての授業をオンライン
でやり遂げました。
写真１ 『陸前高田SDGs物語』の表紙

３．2021年度の陸前高田フィールドワーク

４．授業運営の工夫

2021年は東日本大震災から10年の節目の年で「陸前高田フィールドワーク」（通年授業）でした。復興事業の終焉に伴い風化の恐れがある中、は、2020年度は授業も含めて完全にオンライン、

10 JUCE Journal 2023年度 No. 3

特 集

2021年度は現地訪問に関してはオンラインとい2020年度・2021年度共に難度の高いフィールド

う制約がありましたが、一定の成果を収めることワークでしたが、①全員平等の役務分担と②有志ができました。以下のような工夫が奏功したものからなる企画チームによる運営を組み合わせて案と考えています。

件を牽引しました。

第１に、モチベーションの維持です。「陸前高田フィールドワーク」の受講生に対しては、同時

５．課題の克服

代に生きる者として、将来聞かれるであろう「東それまでのオンライン・フィールドワークを通

日本大震災の後に何をしたのか」という問いを突じて指摘されていた課題の解決に向けて、様々なき付けました。震災の体験談を見聞する機会も多

工夫を凝らしました。

く、生半可な気持ちでは取り組めないフィールド

第１は成果の可視化です。「陸前高田フィール

ワークでした。特に2021年度は受講生が34名とドワーク」では、実施後に学習成果を図るアンケ多かったのですが、震災10年に節目の年であり、ートを実施し、学生の満足度やスキルの伸長の把冊子『陸前高田SDGs物語』の作成という重たい握に努めました。2021年度の『陸前高田SDGs物

タスクに取り組むことがわかっていたことから語』ではクラウドファンディングの実施し目標以「史上最高のフィールドワークを目指そう」とい上の資金を集め、また配布に際しては、全国の読う旗印を掲げました。

者から「是非陸前高田の方々に会いに行きたいと思う」、「SDGsに合わせて各業界等でイキイキ働く方の記事がとても印象的であり、地域の魅力あふれる取組みを見て足を運びたくなった」、「東京の女子学生たちが真剣に真正面から震災復興と町おこし、地域住民と向き合い、探究を深めている
ことに感動した」、「学生の頃から社会課題に対して何ができるかを自分たちで考え、実行できることが素晴らしいと感じられる。日本の未来に対して希望が持てる」という感想も収集しました。
第２はインタビューの質の向上です。2021年
度の「陸前高田フィールドワーク」では、事前に

写真２ 2021年度の取組みメンバー

入念なインタビュー練習を積み重ね、全員共通のマニュアルを学生自ら作成するなど丁寧な準備を第２に、信頼できるパートナーの存在です。

行いました。インタビュー時もインタビュー担当

2020年度・2021年度の活動を通じて、一般社団

２名、記録担当２名という布陣で臨み、個人では法人マルゴト陸前高田には、オンライン講義の手なくチームで円滑なインタビューを行いました。

配、バーチャル・フィールドワークの運営、『陸計17回のインタビューを行いましたが、毎回担

前高田SDGs物語』インタビューの人選やインタ

当者が変わったにも拘わらず円滑に運営できましビュー当日の差配、冊子原稿のチェックなどで尽た。その成果を『陸前高田SDGs物語』という冊

力いただきました。2022年度の『陸前高田SDGs

子に結実させることができました。

物語』作成に際しては、株式会社タプコムに、体第３は双方向性です。2020年度の「陸前高田

裁のアドバイス、原稿の手直し・校正、見栄えのフィールドワーク」では、交流会の機会を設ける

チェックから印刷まで尽力いただきました。そのなど双方向性の確保に努めました。学生の自宅に他、陸前高田市、陸前高田市観光協会、岩手県東予め陸前高田の名産品を取り寄せて同じものを食京事務所、株式会社近畿日本ツーリスト関東、

べたり、地元のお母さんグループ「アップルガー

GoodMorning（クラウドファンディング運営会社）

ルズ」と「陸前高田の松の木」という踊りを一緒など信頼できるパートナーに恵まれました。

に踊るなど画面越しとはいえ五感に訴求する場面

第３に、重層的な組織運営体制の構築です。

を創出しました。また、2021年度の「陸前高田JUCE Journal 2023年度 No. 3 11

特 集

フィールドワーク」で取り組んだ『陸前高田「不満｣ ・ ｢大変不満」はともに0.0％という高い

SDGs物語』の作成に際しては、インタビュー後満足度でした。

も原稿のチェックというやり取りが続いたため、１回切りの関係には終わりませんでした。

学生からは「学習では震災当時の実話や復興支援を知識で学び、現地訪問では陸前高田の現状を

第４は、地域への貢献です。「陸前高田フィー

知り、自然と人々の熱量に魅了された。現地のルドワーク」では、フィールドワークの実施自体

方々の生の情報と実体験談をお話しいただいた経を目的とするのでなく、地域への貢献を志向しま

験は、筆者自身の宝物になった。この感動を忘れした。2020年度の「陸前高田フィールドワーク」

ないように、引き続き陸前高田に何かしらの形ででは、「オンライン課題解決プロジェクト」を通携りたい」、「想像できないほど絶望な状況の中、じて陸前高田が抱える地域の課題解決にグループ

必死に生きようとしている人たちの話を見聞し、で取組み、その成果を陸前高田市とマルゴト陸前

筆者は１日１日を大切に生きようと何回も思っ高田に還元しました。2021年度の「陸前高田フた。同時に、東日本大震災のことをまだ知らないィードワーク」では『陸前高田SDGs物語』を契若者に伝える責任が筆者たちにはあると思う。自機とした交流人口の拡大を目指して全国の教育機

然災害の恐ろしさ、命の重みというのを、現地の関や旅行会社に送付しました。

方が話してくださったお話と共に今後も繋いでい第５は、関係性の拡張です。2021年度の「陸きたい」、「当時はあまり考えることができなかっ前高田フィールドワーク」では、クラウドファン

た震災について、人々の想いを知り、考えること

ディングを通じた支援者の拡大と全国の旅行会社ができた。過去の経験を未来に引き継いで忘れなや教育機関への発信を試みており、社会的なインいことが大切だと思う」という感想が寄せられま

パクトを発揮することができました。

した。

６．教育効果とその確認

７．おわりに（１）2020年度の「陸前高田フィードワーク」

従来のオンライン・フィールドワークの課題を受講後に実施したアンケートによると、「大変克服した「陸前高田フィールドワーク」は、①学満足」52.2％、「満足」47.8％、「どちらともいびと成長を促す教育性、②震災の復興支援というえない｣ ・ ｢不満｣ ・ ｢大変不満｣ はともに、0.0％

社会性、③SDGsという未来性、④重層的な運営と高い満足度でした。

や様々な団体との協働という組織性、⑤クラウド

学生からは「オンラインだからできないと諦め

ファンディングの実施と全国への発信という波及るのではなく、オンラインでできることを考え、性などの点で、コロナ禍におけるフールドワーク

実施してみたこの陸前高田フィールドワークで過の新境地を切り拓くことができたと自負していまごした一年間は本当に充実していたと言い切るこす。

とができる」、「今までテレビで見たものに過ぎず、

コロナ禍にあって教育の現場も相当混乱しまし

対岸の火事のように感じられた事象が他人事ではたが、「コロナに負けたくない」という学生の悲ないと心から感じられるようになった」、「オンラ痛な叫びを受け止め、大学教員としての矜持が問インでの講義は講義の質が落ちてしまうのでは、

われる日々でもありました。生き方を問うフィーというような懸念が多くの人々の間で飛び交ってドワークを通じて、コロナ世代の学生に些かなりいたが、このFWについてはそんなことは一切なとも有意義な教育の機会を提供することができま

く、年間を通して安定し、かつ様々な人に支えらしたが、時間と空間を超えるICT教育の可能性もれながら報告書作成や企画進行が円滑に進められ垣間見ることができました。

た」という感想が寄せられました。

日本で唯一の地球市民学科では、現場での実践を重視し、国内外で様々なフィールドワークを行（２）2021年度の「陸前高田フィールドワーク」
受講後に実施したアンケートによると「大変満足」66.7％、「満足」30.3％、「普通」3.0％、12 JUCE Journal 2023年度 No. 3っています。今後ともフィールドワークの進化を追い求めていきたいです。

特 集

学びの質向上に向けたICT活用の取組み（その２）生成AIによるプログラミング・データサイエンス
演習の学修支援
日本女子大学
理学部数物情報科学科教授

１．はじめにAI技術の急速な発展は、多くの分野でその影響が議論されていますが、教育分野における影響は多大なものがあります。特に、ChatGPTのような生成AIが登場したことで、教育現場には新たな懸念が広がっています。これらの懸念には、AIの使用による学修効果の低下や不正行為の増加などが含まれます。しかし、同時に、このようなAI技術を積極的に活用することで、教育の質を向上させる機会も生まれています。
筆者らの目的は、生成AI（ChatGPT）を用いてプログラミング演習の質を向上させることです。
具体的には、生成AIを使ってプログラミング演習の学生の質問に対してアドバイスを生成する方法に焦点を当てます。筆者らは、AIを活用すること
で教員の負担を軽減しつつ、教員やティーチング
アシスタント（TA）の手が回らない部分を補足することで、わからないままプログラミング学修を挫折する学生を減らすことを目指しています。
本稿の構成は以下のとおりです。２節では、現在のプログラミング教育と課題を紹介し、３節では筆者等の開発したAIシステムを紹介します。４
節では教育実践について報告します。５節でまとめと展望を述べます。

倉光君郎まです。従来のプログラミングを専門技能として教えていた時代、英語をしっかり読んでエラーメ
ッセージを解読することが求められました。しかし、現在のようにプログラミング学修が全学部全学科に広がり、さらに中学生や高校生も学び始め
るようになると、まず「英語を解読せよ」という教え方は不可能になります。さらに、エラーメッ
セージの英文自体も、英語圏の利用者からみても
専門用語が混ざった難解な文になっていてわかりにくいと指摘されています。
このような状況で、経験豊富な教員やTAが近
くにいれば、学生にとって大きな助けとなります。
プログラミング演習の質問は、学生のリテラシー
不足から生じる基本的な問題から、ハードウェアの不具合やアルゴリズム選択などの高度な問題に至るまで多岐にわたります。これらの質問に適切に答えるためには、幅広い知識が必要です。しかし、経験豊かな教員やTAの数は限られており、学生たちが気楽に質問できる機会も十分ではありません[2]。

２．現代のプログラミング教育と課題
近年、プログラミングに関心を持つ若い学生が増えているため、Jupyterノートブックのようなプ
ログラミング学修に適したWeb環境が急速に普及しています。これにより、誰でも気軽にプログラ
ミングを体験しやすくなっています [1]。しかし、本格的なプログラミング技能を獲得するためには、発生するエラーを自分で解決できる能力の向上が必要です。
プログラミング言語は、ほとんどが海外で開発されているために、エラーメッセージは英語のま

図１ プログラミング演習の様子

３．KOGI：対話型学修支援AI
筆者らは、2019年頃より大規模言語モデル（LLM）を使って、対話AIがエラーに対するヒントを生成する学修支援システムKOGIを開発してJUCE Journal 2023年度 No. 3 13

特 集

図２ KOGI 対話型学習支援AI

きました [3][4]。KOGIは、Jupyter ノートブックな
どの標準的なプログラミング演習環境に統合され、エラーが発生したときに、自動的に対話ボットとして現れるようになっています。
学生は、解決策がわからないときに、対話ボッ
トに対して「どうしたらいいの？」などの質問を入力します。すると、KOGIが発生しているエラーなどの情報を自動的に追加して、大規模言語モ
デルと通信し、アドバイスを生成してくれます。
学生は、教員やTAを探すことなく、いつでも的
確なアドバイスが受けられるようになります。もし、アドバイスがわかりにくいときは、質問を追加することもできます。
KOGIの特徴の一つは、学生が親しみやすく質
問しやすくするようにキャラクター（ペルソナ）を導入している点です。キャラクターの設定は、TAが研究室で飼っている犬となっています。当初、筆者らが開発していた独自の大規模言語モデル（LLM）は、教員やTAの役割を果たすには精度 が 不 十 分 で し た 。 し か し 、 2022年 12月 にOpenAI社が開発したChatGPTを採用したことにより、誤回答の発生はほとんどなくなりました。
学生たちが友達感覚で質問しやすくするため、筆者等は、引き続き、KOGIのキャラクターで学修支援を提供しています。

４．教育実践と導入効果
KOGIは、2023年４月より、本学の理学部数物情報科学科の次の２つのプログラミング演習科目から導入されました。
「アルゴリズムとデータ構造」（２年生、２単位、履修者数80名）：この授業では、基本的なプログラミング技術（入出力、条件分岐、繰り返
し、関数の定義、リストや文字列の操作、ソートなど）を学びます。課題には締め切りがなく、学14 JUCE Journal 2023年度 No. 3

生は自分のペースで問題を解くことができます。
提出されたコードは自動で採点され、すぐに正解
か不正解かがわかります。
「機械学習」（３年生、２単位、対面形式、履
修者数60名）：この授業では、2年次に学んだ
Pythonプログラミングの技術を活用し、データ可視化や回帰分析などのデータサイエンスの基礎か
ら、機械学習の初歩的な課題に取り組みます。授業はまず講師の解説と実際にプログラミングを行うハンズオン演習から始まり、後半45分は自分で応用問題に取り組む形式です。
筆者らは、プログラミング演習の環境として、
Google社のGoogle Colab（Jupyter ノートブックのクラウド版）を使用しています。同様なプログラ
ミング環境を採用した演習であれば、特別な設定
なくKOGIは導入可能です。8月以降、中高生向けの情報オリンピック委員会アルゴリズム講習会、本学外の演習科目でも採用は広がっています。
筆者らはKOGIを導入する前、学生たちのAIへの過度な依存や不正利用を心配していました。しかし、KOGI導入後の最初の1週間の利用統計を分析した結果、予想外の傾向が明らかになりました。
140人の受講生のうち、30％がKOGIを一度も利用して質問することがなく、また効果的にKOGIを使用していると判断できる学生の割合は10％に満たないことが判明しました。
さらに、プログラミング演習後に受講生から集めた自由感想文のフィードバックについても定量的な分析を行いました。次ページ図３は、これらのフィードバックから、エラーについての報告件
数を週ごとに集計し、全体に占める割合を比較したものです。KOGI導入前の2021年度では、多い
週で30％以上の学生がエラーについて悩みを報告していました。しかしKOGIの支援を導入したことで、毎週１、２人がエラーについて述べる程特 集（ａ）最初の一週間のAIへの問い合わせ回数の度数分布
図３（ｂ）自由フィードバックにおけるエラーの相談の比率

学修支援に対する効果度に減少しました。学生から教員に対する質問内
容も、プログラミングのより本質的な疑問に関するものが増えました。教員やTAの立場では、エラー対応の負担が軽減し、より本質的な内容に集中できるようになりました。

５．まとめと展望
デジタル時代になり、ほとんどの仕事でデジタル技術が求められるようになってきました。特に、プログラミングは、アプリ開発だけでなく、デー
タサイエンスやデジタル創作などの分野でも重要な技能です。多くの若い学生や保護者が、この技能を学びたいと関心が高まっています。
本稿では、プログラミング・データサイエンス
演習へのChatGPTの導入を行った経験を紹介しました。筆者らは、ChatGPTをプログラミング演習
環境に統合したKOGIを開発し、リテラシーが不十分な学生でも生成AIへアクセスしアドバイスを受けやすく工夫しました。KOGIを活用した学生からのフィードバックを分析した結果、エラーで学修を進めなくなる学生は明らかに減少しました。最後に、ChatGPTを教室で運用して得られた経験から展望をまとめておきます。
ChatGPTは優れた大規模言語モデルですが、教育専用ではありません。ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習し十分な知識を獲得しています。
さらに、適切な対話ができるように訓練されています。しかし、教員の代わりになるように特別に設計されているわけではありません。教育現場で重要なのは、学生の疑問や理解度を見極めて、学力向上に役立つような回答をすることです。最近、国内でも大規模言語モデルの開発基盤が整い、より教育用途のAIの開発に期待が持てるようになっています。

AI時代の教育では、学生たちの倫理教育も大切になるでしょう。教員は、往々にしてAIによる不正を心配して、全体的に使用制限をかけることがあります。しかしながら、不正行為をする学生は、AIの有無に関わらず不正をするでしょう。学生た
ちにAI活用の可能性と不正利用のリスクについて
正しく教え、学生一人ひとりが正しくAIに向き合えるようにするのが大切だと言えるでしょう。

謝辞
本研究は本学倉光研究室の小原百々雅さん、佐藤美唯さん、小原有以さんの多大な協力と、JSPS
科研費の助成23K11374を受けて行われました。

参考文献[1] Michael Kölling, Neil C. C. Brown, Hamza Hamza,and Davin McCall. Stride in bluej – computing for
all in an educational ide. In Proc. of the 50th ACM
Technical Symposium on Computer Science
Education, SIGCSE ’19, pp. 63–69, 2019.
[2] 萩谷昌己. 情報教育の格差と, 情報学分野の参照
基準: 情報教育の基盤となる学問としての情報
学. 情報管理, 59(7):472–478, 2016.
[3] Kimio Kuramitsu, Yui Obara, Miyu Sato, andMomoka Obara. 2023. KOGI: A Seamless
Integration of ChatGPT into Jupyter Environments
for Programming Education. In Proc. of the 2023
ACM SIGPLAN International Symposium on
SPLASH-E. pp. 50–59, 2023.
[4] Momoka Obara, Yuka Akinobu, Teruno Kajiura,
Shiho Takano, and Kimio Kuramitsu. A preliminary
report on novice programming with natural
language translation. In IFIP WCCE 2022: World
Conference on Computers in Education, 2022.

JUCE Journal 2023年度 No. 3 15

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
0.0
0.0

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

90.0
90

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

60.0
60

‫≯≾≸⊂⊁⌏ݓ‬‫≯⊃≸⊂⊁⌏ܧ‬

30.0
30

00.0

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 (2022ᖺ
ᖺᗘ⛅)‫֍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

‫⏯ދ‬ओ

ਚࡲ

‫ދ⏯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

特 集

学びの質向上に向けたICT活用の取組み（その２）

ICTを活用した日台遠隔授業における異文化理解力と英語発信力養成の取組み
[1]

立命館大学
食マネジメント学部教授

大和田

和治

１．はじめに
本学食マネジメント学部の英語プログラムは、専門科目との連携を念頭に置き、次の３段階で英語学習者を養成することを目指しています。１回
生ではStep 1として自律学習者、２回生春学期ではStep 2としてキャリア形成を意識した学習者、そしてStep 3（２回生秋学期以降）では専門知識を備えた学習者の養成が目標です。このStep 3に相当するのが、英語を媒介言語とする専門外国語
科目Gastronomic SciencesⅠ〜Ⅳです。
本 稿 は 、 2022年 度 秋 学 期 の Gastronomic
SciencesⅠの実践報告です。学部開設次年度の2019年度より、台湾の輔仁大学人間生態
学部餐旅管理學系と、半期15回分の10回分（１コマは90分）を遠隔共同授業として行っています。本科目では、学部の英語教
育と専門科目を橋渡しさせるため、専門教員ではなく英語教員が担当しています[2]。

２．専門外国語科目「Gastronomic
SciencesⅠ」（１）科目の目的と形態
本科目の目的は、日本人学生が、異なる文化を持つ台湾人学生との英語によるやり取りを通して、食を軸とする異文化理解能力を深めること、及び自分の食文化を的確に説明できる英語発信能
力を高めることです。
2022年度は、日本人学生の履修者は11名、台湾人学生の履修者は38名でした。15回の授業のうち10回において、日本人学生は各自の自宅もしくはキャンパス内の教室から、台湾人学生は教室からZoomを使って参加しました。以下の図１
は、授業中のZoom画面の例です。
2022年度の授業内容とICTの活用状況を表１に示します。本年度はPBL（問題解決型学習）とし

図１

授業のZoom画面て、日台で同時にお茶の評価をする「オンライン
フードラボ」及び「フードツアー動画とデジタル
パンフレット」（最終グループプレゼン）を導入
しました。
表１

遠隔共同授業10回分とICTの活用（２）授業の進め方
日本人学生１〜２名と台湾人学生４〜５名の混合グループを８つ作り、グループ活動を中心に行いました。授業の前半約60分ではグループプレ
ゼン、オンラインフードラボ、最終グループプレ
ゼンを行い、後半約30分ではブレイクアウトル
ームで週ごとの食のトピックに関するディスカッ
ションを行いました。
毎週の課題は、振り返りレポート（英文250語、計10回）を提出することでした。最終グループ
プレゼンでは、日本の学生が作成したフードツア
ー動画を踏まえ、台湾の学生が新たな食品の提案をしました。最終課題として、各グループで、フードツアー動画と食品開発をまとめたデジタルパ
ンフレットを作成し、提出しました。
JUCE Journal 2023年度 No. 3 19

特 集

３．オンラインフードラボ
６・７回目の授業であるオンラインフードラボ
では、両校の教室全体をZoomで繋ぎました。学ッ プ し ま し た （ 図 ３ ）。 そ の う ち の 一 つ 、Arashiyama Active Food Tourのスナップショットを図４に示します。

生たちは、日台で同時に日本茶と台湾茶の評価を

なお、英文スクリプトの音読指導の際、学内のしました。その後、お茶と菓子をペアリングし、LMSを活用し、教員が指導内容をICレコーダに吹グループディスカッションを行いました（写真き込むなどして音声をアップしました（図５）。

１）。なお、両校の共通のプラットフォームとし

このような教員と学生とのやり取りを、授業外でて、Padletを導入しました。８回目のオンライン

約一か月続けた結果、学生一人の英文スクリプト

フードラボでは、事前に両校の学生がそれぞれ好について、やりとりは平均15回（SD = 10.6）にきな菓子をPadletに掲示し（図２）、相手校の菓子達しました。

で食べてみたいものを投票し合いました。そして、
最も投票の多かった菓子を送り合い、実食しました。

図３

写真１

英語ナレーション付きフードツアー動画

官能評価時の教室風景

図４ Arashiyama Active Food Tour

図２

日台の菓子の紹介と投票

４．フードツアー動画とデジタル
パンフレット（１）フードツアー動画
日本人学生は、各自５分間程度のフード
ツアー動画を英語ナレーション付きで作成しました。学生が作成した英語ナレーショ
ン付きフードツアー動画は全てPadletにア

20 JUCE Journal 2023年度 No. 3

図５

LMSを活用した発音指導特 集（２）デジタルパンフレット
まず、グループごとに、台湾人学生が、日本人学生が作成したフードツアー動画を視聴しました。次に、グループメンバー全員で新食品を提案
し、デジタルパンフレットを作成し、最終課題として提出しました（図６）。

っている以上に単調にスクリプトを読んでいたことに気付きました」
さらに、受講後の意識の変化に関する項目（「本クラスを受講して、あなた自身に何か変化がありましたか」）には、以下のような回答がありました。

「シャイな気持ちが減った。同じ日本人グループメンバーの影響を受け、間違っていてもいいんだ、話すことが重要なんだということに気づかされ自分から話せるようになっていった」「台湾のことになると、反応したり、知りたいなと思ったり、台湾に対して興味が前よ
りも大きくなりました。また、英語でコミュ
ニケーションをとり、友達ができ、発表した
図６

Food Tour in Kusatsuのパンフレット

５．授業アンケート結果

ことでまた、自信がつきました」「今までほとんど受験勉強のような勉強の英語しかしたことがなかったため、この授業

授業後にアンケートを日本人受講生11名に実を通して相手とコミュニケーションを取るた

施しました。以下にその一部を報告します。まず、めの「英語」の根幹を学ぶことができました」

動画作成に関する項目からは、動画撮影にはスマートフォン（10名）、デジタルカメラ（１名）を

６．おわりに使い、動画編集にはCapCut（２名）、inshot（４本科目の目的は、食を軸とする異文化理解能力名）、VLLO（４名）、PowerDirector（１名）を使と英語発信能力を養成することでした。アンケーっていたことが分かりました。また、動画一本のト結果から、前者については、日本人学生は、日編集時間の平均は4.6時間（SD = 1.7）、英文スク

台での茶文化の違いを認識し、日台の文化への興

リプトの音読練習時間の平均は3.7時間（ SD =味・関心をさらに持つようになりました。後者に2.1）でした。

ついては、フードツアー動画を作成する過程にお次に、発音指導に関する項目（「英文スクリプ

ける発音練習や、実際の台湾人学生との英語によトの音読を通して，自分の英語の発音についてのるやり取りを通して、分かりやすい発音で、物怖気づきについて具体的に述べてください」）にはじせずにコミュニケーションをとることの大切さ

以下のような回答がありました。

を実感したようでした。

「フィードバックを通して自分自身が単語の後につくsの発音が苦手なことや、イントネーション、stやthの発音の仕方、文節の区切りを理解しておらずただ読んでいるだけ
で、発音の基礎がなっていなかったことに気づきました」「自分が今までは発音できていると感じていたところもしっかり発音できていなかったことに気付きました。特に、vの発音が自分

参考文献[1] 大和田和治（2023a）「ICTを活用した日台遠隔授業における異文化理解力と英語発信力養成の取組み」、私立大学情報教育協会2023年度ICT利用による教育改善研究発表会資料集、142-145[2] 大和田和治（2023b）「日台遠隔共同授業における探究型英語教育の実践―Online Food LabとFood Tour Videoをとおして―」、立命館食科学研
究、8、1-14

は苦手だということに気付いたり、自分が思JUCE Journal 2023年度 No. 3 21

特 集

学びの質向上に向けたICT活用の取組み（その２）

SE育成を目指した情報と看護によるオンラインでの大学・異分野間連携演習の取組み
小谷

直樹

尾花

将輝

大阪工業大学
情報科学部講師

杉川

智

佐野

睦夫

摂南大学
看護学部講師

足立

安正

小堀

栄子

大阪工業大学
情報科学部講師
大阪工業大学
情報科学部講師

大阪工業大学
情報科学部教授

摂南大学
看護学部教授(左から小谷、尾花、杉川、佐野、 足立）やプログラミングといった下流工程に関わる内容

１．はじめに本稿は、2021年度より実施している大阪工業
大学情報科学部と摂南大学看護学部による大学・に偏重しているのではないかとの認識を抱くに至りました。

異分野間連携演習について、システムエンジニア

３．開講の経緯（SE）育成の観点から紹介します。

このような問題意識の下、異分野との連携を模

２．IT人材を取り巻く環境と大学教育の課題索する中で、大阪工業大学情報科学部と地理的に

近年、情報技術（IT）の発展と拡大が目覚ましりました。双方の担当者間で協議を進める中で、く、現代人は、各種アプリケーション（アプリ）

演習の実施計画がある程度見えたことと、双方のやサービスを意識的・無意識的に関わらず利用し学生にとって異分野を知ることは良い学びになるながら生活しています。もはや、生活に欠かすこであろうとの認識が一致し、異分野連携演習の話とのできない程、広く社会に浸透した各種ITサーが一気にまとまりました。また、本演習は、ビスを開発、運用、保守するには、これらの分野

2021年度からの開講に向けて、その前年度に、に関して専門的な知識を備えたIT人材の育成が求

本演習を試験的に実施する予定でした。

近隣である摂南大学看護学部との連携が持ち上がめられています。しかし、経済産業省の調査によ

しかし、2020年１月から日本国内でも流行がると、日本国内において2030年には最大79万人

始まった新型コロナウイルスにより、結局、事前のIT人材の不足が予測されています 。

実施ができず、何の知見もないまま、本番を迎え[1]

IT人材＝プログラムを書く人というイメージをることとなりました。2021年も、やはり新型コ

持つ読者も居られると思いますが、これは、一般

ロナウイルスの流行は続いており、対面かオンラにプログラマと呼ばれます。これに対してSEは、

インどちらかでの実施を選択しなければなりませ

顧客が抱える課題を聴取し、そこから実際にシスんでした。ここで筆者達は、この状況を悲観的にテムを構築していくための要件定義、要求仕様書、捉えるのではなく、新しいことに挑戦する絶好の設計書を作成する上流工程から、場合によっては、機会と捉え、オンラインでの実施を選択すること

これを請けて設計書に基づいて具体的にプログラにしました。看護学部の先生方から、オンライン

ミング等によって、開発、テスト、運用、保守をの活用は、これからの新しい時代の看護を担う学

行う下流工程まであります。ところが、大学４年生に対しても良い機会である、との意見も後押し

間の教育内容を上流から下流工程までの一連の流になりました。

れに沿って見直すと、情報に関する専門的な知識

22 JUCE Journal 2023年度 No. 3

こうして、情報科学部から47名、看護学部か特 集

ら10名の学生がオンライン上に集い、共同演習

現場で実際に使えるか、倫理的に問題がないか等

は始まりました。オンラインでの大学間演習が初をフィードバックします。顧客役の看護学部生は、めてであったため、問題なく演習が進められるか

１・２年次に病院や介護施設等での実習を行った

心配していましたが、双方の学生が高い意識を持経験を有していますので、看護の実践についてあって参加してくれたこともあり、無事に終えるこる程度の経験を有した状態で演習に参加していまとができました。最近２年は、情報科学部からはす。加えて、看護学部生が提示する看護上の課題

50人超、看護学部からは30人程度の参加があり、と設定は、実習や演習の際に遭遇した事例がベー双方の学生が異分野間連携演習に価値を見出してスとなっています。このような前提の下、それぞいるようです。

れの立場から意見を述べ合い、異分野間コミュニ
ケーションを通して協力しながらアイディアを練４．授業概要と教育改善の内容

り上げます。異分野間コミュニケーションを通し（１）授業概要

た要件定義に重きを置き、SE業務を疑似的に体本演習は２日間、全７回からなる集中講義です。

験できる演習と定義することで、単に異分野で学本演習の内容は、大きく分けて、・ 異分野間連携であるため、双方の学生が何を学んでいるかを知る技術交流会（第１、２回）
・ 双方の学生からなるチームを編成し、看護師が支援可能な患者の抱える課題（以下、「看護上の課題」とします）を情報技術で解決することを目指したグループワーク（第３、４回）
・ 各チームで考えたアイディアを発表、聴講、相互評価する発表会（第５〜７回）

ぶ学生同士が集まって漫然とグループワークをするのではなく、それぞれの立場と役割を明確化したロールプレイ型のグループワークへと昇華できました。最終的に、看護現場での課題と提案内容
をチームとしてまとめ、発表と質疑応答までを行います。
（２）改善内容の３つで構成されています。また、演習１日目

本演習は、SE役の情報科学部生には、上流工（第１〜４回）と２日目（第５〜７回）の間には、程を疑似的に体験することを通して、異分野の人

３週間の空白期間を設けています。各チームは、間を含めた他者と協力することや、自身がこれま

この期間にそれぞれの計画に基づいてグループワ

で学んだ知識や技術を活用して課題解決の方法をークを行い、看護上の課題を情報技術で解決する考えることを求めています。加えて、技術的な課

具体的なアイディアを練り上げます。１チームの題解決の視点のみならず、看護学部生の視点を交

人数構成は、情報科学部生５〜６人に対して看護えることで、人権や倫理に関する制約や配慮も必学部生２〜３人です。この間、教員が各チームに要な場合があることに気づかせる狙いもありま

対して直接指導はせず、学生たちが自由に考え活す。このような実践的な演習を通して、多角的な動します。ただし、各チームはグループワークを視点を備えたIT人材として、学生が、今後社会で行ったことを示すため、チーム内の全メンバーの活躍できる素養を身につけることを目指していま承認を得た議事録の提出を義務付けられています。

す。加えて、チーム内での貢献度に対する相互評

また、本演習は、完全オンラインで実施してい価を取り入れることで、「タダ乗り」にならないます。本演習で導入したバーチャルオフィス

ように促す工夫をしています。

oViceは、双方向での会話や画面共有によってス

本演習は、異分野間連携演習であることの特徴

ライドや動画を提示できるため、対面実施と遜色を最大限に生かして、双方の学生にSE（情報科のないコミュニケーションができます。次ページ

学部生）と顧客（看護学部生）の役割を与えてい図１に示すように、ブース形式やグループ形式とます。SE役は、顧客役が提示する看護上の課題

いったレイアウトの変更が容易です。対面実施のを聞き出し、情報技術の観点からどのように課題

ように、机や椅子の移動といった物理的な会場設を解決するか、これまで学んできた知識、スキル

営を必要としませんので、学生・教員ともに余計を総動員して考え、その策を提案します。顧客役な負担を軽減でき、演習に集中できます。コロナ

は、課題の提示とSE役から提案された策が看護

禍以降、実際の現場でも様々なオンラインツール

JUCE Journal 2023年度 No. 3 23

特 集

ションの難しさ」であり、24人の学生が取り上げていました。具体的には、「お互いの専門用語が通じない・分からない」という点で、「異分野の人と話す際には、専門用語に頼らない」、「分からないことは質問する」といった記述がありました。また、異分野の人間と話すことを通して、「課題の本質がどこにあるのか」を考える機会になったとの記述も見受けられました。紙面の都合（ａ）技術交流会

上割愛しますが、これら以外にも、学生は様々な気づきを得られており、オンラインを中心とした演習でも、異分野間コミュニケーションを重視した演習が成立していることを確認できました。

６．まとめ
本演習は、情報と看護による大学、異分野間連携を通して、これまでの教育では扱うことが難し
かった上流工程を疑似的に体験する機会を設け、（b）グループワーク
図１

バーチャルオフィスoViceでの技術交流会とグルー
プワークの様子

SEとしての素養を育成することを目指しました。
学生が自由記述した学びや気づきを分析すると、コミュニケーションの重要性、異分野間コミュニを用いた打ち合わせが増えているようです。

ケーションの難しさと面白さ、他者との協働、相手と課題の理解、といったことが多くあげられて

５．異分野間連携演習の教育効果とその確認
SE育成を目的とした本演習の教育効果について、演習後に提出された情報科学部生の学びや気づきから検証しました。

いました。これらから、オンライン演習でも、異分野間コミュニケーションを中心とした演習は十分に成立していることを確認できました。
異分野間コミュニケーションの困難さは、一般社会においても直面する問題です。しかし、これ回答（有効回答数48件：22年度）を俯瞰する

からの多様性や異分野融合による新領域を開拓すと、コミュニケーションに関する記述が40件あるには避けては通れない過程です。オンラインでりました。さらに、回答内容を精査分類すると、もこのような機会の提供と教育目的を達成できた最も多かった内容は、「コミュニケーションの重ことを有意義に思うとともに、オンラインを活用

要性」であり、31人の学生が取り上げていまし

することで、大学と分野の垣根を越えた１つの演た。特に、「話しやすい雰囲気作り」、「相手の話

習モデルを提示することができたと考えています。

を聞く」、「自分の意見を伝える」、「顧客のあいま

今後の課題は、本演習の教育効果を継続的に検いな要求から何が問題かを丁寧に聞き出す」等の証することと、情報と看護の双方の観点を含めた記述がありました。特に、「顧客からのあいまい

本演習の教育効果を検証することがあげられます。

な要求」は、実際にSEがよく遭遇します。SEが顧客の課題を解決しようにも、実は顧客自身が課

参考文献および関連URL

題をよく理解できておらず、対応に困るという場[1] 経済産業省，IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果，https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/daiyoji_s
angyo_skill/pdf/001_s02_00.pdf，2016（2023
年６月１日参照）

面です。SE役の学生は、実際の現場でも遭遇する場面を経験できており、本演習は、SE業務の疑似体験の場を提供できていることを確認できました。
次に多かった内容は、「異分野間コミュニケー

24 JUCE Journal 2023年度 No. 3

数理・データサイエンス・AI教育の紹介｢数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）プラス」選定校における教育実践取組みの紹介（その２）
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度は、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それを適切に理解し活用する基礎的な能力（リテラシーレベル）や、課題を解決するための実践的な能力（応用基礎レベル）を育成するため、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行う大学等の正規の課程（教育プログラム）を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。これにより数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力及び実践的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的としています。
本協会では、認定された教育プログラム（リテラシーレベル）の中から、先導的で独自の工夫・特色を有する教育プログラム（プラス）について、これまで大学からご協力いただきました教育実践などの取組みを令和４年度まで紹介しております。また、令和４年度から数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成する教育プログラム（応用基礎レベル）の認定が行われ、高等専門学校含めて「大学等単位」で27校、「学部・学科単位」では41校が認定されました。その中で、「認定教育プログラム（応用基礎レベル）プラス」の取組み（「大学等単位」６校、「学部・学科単位」３校）の中から、前号（９月号）と本号（12月号）に（「その１」、「その２」）として紹介させていただきます。なお、令和５年度に認定された（リテラシーレベル／プラス）、（応用基礎レベル／プラス）も次号（３月号）以降に順次紹介させていただくことにしております。
以下に「認定教育プログラム（応用基礎レベル）」、「認定教育プログラム（応用基礎レベル）プラス」の要件を掲載します。

認定教育プログラム（MDASH*-Advanced Literacy）の認定要件（「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 概要」より転載）

•
•
•
•

大学、短期大学、高等専門学校の正規の課程
学生に広く実施される教育プログラム（全学開講、学部･学科単位による申請可）
具体的な計画の策定、公表
学生の関心を高め、かつ、必要な知識及び技術を体系的に修得（モデルカリキ
ュラム参照）• 学生に対し履修を促す取組の実施• 自己点検・評価（履修率、学修成果、進路等）の実施、公表• 当該教育プログラムを実施した実績のあること

プラス選定要件：大学等の特性に応じた特色ある取組が実施されていること認定教育プログラム プラス（（MDASH- Advanced Literacy+)の認定手続き等（「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 概要」より転載）● 認定手続き等
・ 審査は外部有識者（内閣府・文部科学省・経済産業省が協力して選定）により構成される審査委員会において実施
・ 審査の結果を踏まえ、文部科学大臣が認定・選定
・ 取組の横展開を促進するため、３府省が連携して認定・選定された教育プロ
グラムを積極的に広報・普及● スケジュール
３月：公募開始 ５月：申請受付締切 ７〜８月：認定･選定結果の公表

JUCE Journal 2023年度 No. 3 25

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

数理・データサイエンス教育における学部・大学院専門教育に対する北海道大学の取組み
北海道大学
数理・データサイエンス教育研究センター
実践教育プログラム部門部門長

１．はじめに行木孝夫

た学部教育プログラムを中心に大学院教育プログ

本学の数理・データサイエンス・AI教育プログ

ラムまでを紹介し、本学の数理・データサイエン

ラムは、社会における多様な課題を解決できる能ス・AI教育の特徴である学部・大学院をシームレ

力、新しい課題を発見できる能力を持ち、データスに接続する教育プログラムの特徴を紹介します。

から新たな価値を見出すことができる人材を育成するものです。このような人材の持つべき能力と２．学部教育プログラム

して、数理的な思考の能力およびデータを分析し本学の学部レベル数理・データサイエンス・AI

活用する能力を身につけるために教育プログラム

教育プログラムは、一般教育プログラム、専門教を整備しています。この教育プログラムは数理・育プログラム、実践教育プログラムの３プログラ

データサイエンス教育研究センター（MDSセンムによって構成します（図１参照）。まず、これ[1]
ター）を中心として学内諸部局との連携のもとでら３プログラムを簡単に説明します。

運営しています。
本学の数理・データサイエンス・AI教育プログ（１）一般教育プログラム

ラムは文部科学省「数理・データサイエンス・AI

一般教育プログラムは、モデルカリキュラム

教育プログラム認定制度」において、2021年度（リテラシーレベル）に該当します。その主眼は、に認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラ

文理を問わず必要な数理・データサイエンスの基

ス[2]の認定を受け、2022年度には認定教育プログ

礎力を身につけることにあります。基礎力を身にラム（応用基礎レベル）プラス[3]の認定を受けてつけた上で専門教育プログラムに接続しますのいます。本稿では、応用基礎レベルの認定を受けで、学部１年生を対象とし、全学教育科目中の９

図１ 学部教育プログラムの全体概要

26 JUCE Journal 2023年度 No. 3

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

科目を一般教育プログラムに充当しています。９のもとでデータに隠れた意味を抽出し、現場に還科目のうち｢情報学Ⅰ｣は必修科目であり、全ての元する手段を身につけるとしています。生命分

学生が数理・データサイエンス・AIに触れるよう野・数理分野・社会分野への区分は、各学生が専に設計しています。

門分野のもとでデータサイエンス・データエンジ

９科目の内訳は、数学基礎・統計を学ぶ科目として｢線形代数学Ⅰ(行列とベクトル)｣、｢線形代数ニアリングの応用を考える際にも基準となりえます。

学Ⅱ(固有値と固有ベクトル)｣、｢入門線形代数学」、各科目群は基礎コースと発展コースに細分とし「微分積分学Ⅰ(微分法)｣、「微分積分学Ⅱ(積分法)」、ており、一般教育プログラムも含めると、数理・｢入門微分積分学｣、｢統計学｣を設定し、主にデー

データサイエンス・AIの基礎から応用までを特定

タの取扱いやプログラミング、アルゴリズムなどの研究分野や学部に限定することなく、シームレを学ぶ科目として｢情報学Ⅰ｣、｢情報学Ⅱ｣を開講

スに修得できる構成になっています。基礎コー

しています。｢情報学Ⅰ｣は専門教育プログラムのス・発展コースとも、修了要件を設定していま

前提ともいえますので、詳細に紹介します。

す。

｢情報学Ⅰ｣は数理・データサイエンス・AI教育

基礎コースの終了要件は、一般教育プログラム

プログラムの開始以前から１年次の必修科目であを修了した上で、基礎コース科目から６単位以上

り、文理の別なく履修するものでした。当初からを取得することです。数理・データサイエンス・

情報倫理や情報リテラシー、情報セキュリティなAI分野に関わる能力を確実に習得した人材であるどを学習していた内容に、数理・データサイエンと認定する目的で、修了要件に算入できる単位のス・AIに関する基礎事項を加えて構成していま

GPには3.0以上という条件を設定しています。数す。特に、代表的な言語であるPythonについて、理的な内容の基礎力を学習することを推奨する意

本学で開発したe-Learningシステム「Python演習

味もあって、一般教育プログラムから４単位を超システム」によって学習します。これにより、本えて取得した単位は４単位を上限として専門教育

学の学生は全員が１年生のうちにPythonの何たるプログラムに算入できます。ただし、理系の場合、かを知ることになります。

専門教育プログラムに算入できる科目は｢情報学一般教育プログラムの修了要件は、必修の情報学Ⅰを含む９科目から４単位以上を取得することです。

Ⅱ｣、「微分積分学Ⅱ｣、｢線形代数学Ⅱ｣のみとなっており、各科目の難易度を反映しています。
発展コースの修了要件は、基礎コースを修了した上で、応用コース科目から６単位以上を修得す（２）専門教育プログラム
専門教育プログラムは、モデルカリキュラム

ることです。修了要件に算入できる単位のGPは基礎コースと同様の3.0以上です。

[4]（リテラシーレベル）
およびモデルカリキュラム[5]（応用基礎レベル）を満たすように設計しています。
各学部から、専門性とともに数理・データサイ（３）実践教育プログラム
実践教育プログラムは、本学の教育プログラムの特徴の一つです。

エンス・AIの能力を同時に涵養しうる科目を中心

上記の一般教育プログラムと専門教育プログラに提供を受け、学部横断的に構成する教育プログ

ムは、AIや専門分野の基礎力を養う教育プログラ

ラムとなっています。文理の別なく全学部から積ムです。一方、モデルカリキュラム（応用基礎レ

極的に履修できるよう、生命分野・数理分野・社

ベル）では、課題解決型学習を効果的に取り入れ

会分野に分けて設定しています。2023年度は全ることを推奨しています。実践教育プログラムは、113科目となりました。MDSセンターからも学部卒業研究に取り組む学生を主な対象とします。卒横断科目として２科目開講しています。

業研究等を進める過程でデータ分析が必要となモデルカリキュラム（応用基礎レベル）は、デり、周囲に適切な指導者が見つからずデータ分析

ータサイエンス・データエンジニアリングの基本が困難となるようなケースを想定し、そのような的な概念、手法、応用例を学び、これら基礎知識学生に対して数理・データサイエンス・AIを専門

JUCE Journal 2023年度 No. 3 27

数理・データサイエンス・AI教育の紹介とする教員が個別に指導を行う教育プログラムでログラムを展開しています（次ページ図３参照）。

す。これはPBL（Project Based Learning）の側面

基礎力を学ぶデータサイエンス基礎力養成プログを持つ課題解決型学習でもあります。

ラムとPBLを中心とするデータサイエンス実践力

参画学生は次のように決定します。全学部を対養成プログラムによる構成となっています。

象として８月頃に受講生を募集し、９月に受講生と個別指導を担当する教員とのマッチングを行い（１）データサイエンス基礎力養成プログラム

ます。マッチングに際しては、応募者のテーマやこのプログラムは文理の別なくあらゆる専門分

データと、個別指導を担当する教員の専門分野や野で必要とされる数理・データサイエンス・AI分

指導可能分野を検討しつつ、最適な組合わせを目野の基礎力を学び、合わせて個々の大学院生の専指して設定します。

門分野の能力を強化することを目的としていま

募集時期は、卒業論文や修士論文の研究に間にす。提供科目は専門教育科目とDS（データサイ合うように設定しているものですが、早い時期にエンス）応用科目という２つの科目群に分かれて応募するには研究が一定段階まで進んでいる必要います。

もあるため、年によっては10月以降に再募集す

専門教育科目は、学部生向け専門教育プログラ

ることもあります。このように、学生の研究テー

ムと同様に、３つの科目群（数理分野・生命分

マに合わせた個別指導を実施するオーダーメイド

野・社会分野）に分かれ、2023年度は36科目が型プログラムとなっています（図２参照）。担当

提供されています。各専門分野において数理・デする教員は、本学数理・データサイエンス教育研

ータサイエンス・AI能力を養成する科目群であ究センターの専任の教員および学内の兼務教員かり、学生自身が自らの進路に数理・データサイエ

ら構成します。個別指導の回数は対面で１時間程

ンス・AIスキルを含めて進路設計し、社会が求め度の指導を３回と電子メール等での５回程度の指る複数の専門性に対応しうる能力を養成すること導としています。学生の専門分野における課題をを目的としています。

数理・データサイエンス・AI分野の側面から解決

DS応用科目は、社会展開力やコミュニケーシ

することで、専門分野と数理・データサイエン

ョン力の基礎を養成し、数理・データサイエン

ス・AIの両立を促進できると考えています。

ス・AI分野の応用として社会問題を解決する際に必要となるスキルを習得することを目的とし、次の10科目で構成しています：「プロジェクトマネジメント特論｣、｢パーソナルスキル特論｣、「科学技術コミュ
ニケーション特論I, II｣、｢創造的人材育成特別講義｣、｢科学技術政策特論｣、｢企業と仕事特論｣、｢グローバルマネジメント特論｣、「理系・科学技術系大学院生のステップアップキャリア形成Advanced

図２ 課題解決型学習

COSA I, II｣。
学生は特別にエントリーする必要はな

３．大学院教育プログラム

く、それぞれ４単位以上の修得で修了となります。

内閣府の策定した「AI戦略2019」では数理・
データサイエンス・AI分野におけるエキスパート（２）データサイエンス実践力養成プログラム

人材を育成する役割を大学および高専に求めていデータサイエンス実践力養成プログラムは課題ます。本学ではデータサイエンスの基礎力を学ぶ

解決型DS-PBLと社会展開実践DS-Designの２プ

学部教育（専門教育プログラム）からエキスパー

ログラムに分かれています。

ト人材育成へシームレスに接続する大学院教育プ

28 JUCE Journal 2023年度 No. 3

課題解決型DS-PBLは、企業や地方公共団体か数理・データサイエンス・AI教育の紹介

ら提供される課題、あるいは修士論文等の研究等をテーマにしたPBL演習を行い、実社会で解決す４．学部・大学院における実践教育プロ
グラムの詳細と経過べき課題を体験するとともに、社会問題解決に向前述の通り、学部教育プログラムと大学院教育

けた数理・データサイエンス・AI実践力を育成すプログラムにはPBLが重要な要素となっていまることを目的としています。修士論文等の研究をす。基礎力を養成するプログラム（学部では専門テーマとする場合は、学部教育プログラムの実践

教育プログラム、大学院ではデータサイエンス基教育プログラムに相当します。データサイエンス

礎力養成プログラム）のもとで確立したデータ分

実践力養成プログラムの受講生は学部教育プログ

析能力を基盤として、実践力を磨きます（図３参

ラムの実践教育プログラムと同時に募集します。

照）。

社会展開実践DS-Designは、主に実践力養成プ

以下、学部の実践教育プログラム、大学院の実

ログラムの応募者から希望者を対象としてプレゼ践力養成プログラムを総称して実践教育プログラ

ンテーション力を高める指導を実施しています。

ムと呼びます。いずれも2017年度から実施してまた、研究成果を社会に展開する発想力や、専門

おり、学部・大学院を合わせて毎年度20名程度

分野が異なる研究開発者や市民に伝えるためのコの参加者がいます。

ミュニケーション力の養成も行っています。
このような課題解決型のPBLおよび企業・地方
公共団体連携型PBLを経験した学生の中から、民文学部や経済学部からの受講も多い点が特徴
で、文理を問わない教育プログラムの成果ということができると考えています。

間企業や地方公共団体等との共同研究に参画する

2021年度および2022年度は実施形式を変更

学生が多く出現することを期待しています。そしし、応募者はまず基本的な数理・データサイエンて、可能な限り民間企業等との共同研究機会を設ス・AI分野のe-Learningを受講し、基礎的なデー

けて人材育成を進めるために、産学連携型の人材

タ分析力を身に付けた後にPBLへ進むものとしま

育成プログラムを用意しています。

した。これによって個別指導を担当する教員が入

図３ 学部・大学院をシームレスに接続する教育プログラムの全体

JUCE Journal 2023年度 No. 3 29

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

門的な技能を個別に教える時間を削減することが要な役割を果たしています。2023年度は情報でき、本来の卒業研究や修士論文の内容に関わる系・工学系・理学系の３部局を基礎とした産学コ

データ分析に集中できるという効果がありまし

ンソーシアムが活動しており、数理・データサイた。同時に、受講者にはe-Learning中の負担感がエンス・AI分野における産学連携の幅を広げてい増大し、指導の先が見通しにくいという短所もあます。その活動は、自然言語処理等を活用する

り、2023年度には2021年度までの形式に戻し、PBLベースの大学院生向け集中講義、インフラ管

e-Learningは個別指導の中で活用することに変更

理にデータサイエンスを活用するPBLなど、多岐しました。このように、実践教育プログラムの実に亘っています。

施形態は試行錯誤を重ねています。
受講者の感想は概ね好評で、特に周囲にはデー

６．終わりに

タ分析の指導者がいないにも関わらず研究テーマ

以上のように、本学における数理・データサイとしてデータ分析を実施する必要があるために受エンス・AI教育における学部・大学院専門教育に講した応募者からは特に好評です。そのようなニついて簡単に説明してきました。まず認定教育プーズをより広くくみとって、実践教育プログラム

ログラム（リテラシーレベル）プラスに認定され、を今後はさらに充実させる予定です。

2022年度には認定教育プログラム（応用基礎レ

５．地域連携および産業界連携

ベル）プラスの認定を受け、本学の教育プログラ
ムは独自性と同時にモデルカリキュラムにしたが本学は、数理・データサイエンス・AI教育強化

った質を保証されています。また、学部・大学院

拠点コンソーシアム[6]の拠点校として活動していそれぞれにおけるPBLを中心とする実践教育プロ

ます。現在のコンソーシアムの構成では、北海道

グラムについては、基礎力を養成しつつ実践力を

ブロックの代表校として、91校にPython演習シ

磨くプログラムとなっており、学部からでも大学ステムを提供しました。Python演習システムは院からでも参画できる教育プログラムです。

MDSプラットフォームとよぶMoodle上に展開す

本学の数理・データサイエンス・AI教育プログるものであり、これ以外にもR演習システムや本ラムは開始から５年目を迎えました。今後も数学データサイエンスセミナーと呼ぶe-Learning教

理・データサイエンス・AI教育の充実に努めま材を展開しています。

す。

特に北海道内の大学や高専に対しては、北海道
データサイエンスネットワークとして参画機関へ
MDSプラットフォーム上の教育コンテンツを提供しています。
また、本学では人材養成プログラムの一つとして「データ関連人材育成プログラム（D-DRIVE）」が採択されています。このデータ関連人材育成プ
ログラムで形成された産学コンソーシアムは博士課程におけるエキスパート人材の育成に重要な役割を果たします。ここで実施された共同研究では、博士課程学生をRA（Research Assistant）等として確実に雇用しながら実社会の課題解決に数理・
データサイエンス・AI分野の技術を応用します。
これらの活動は、モデルカリキュラムに基づいた教育プログラムを修了した学生のキャリアの一つになっており、導入から実践までシームレスな教
育・育成環境が整っています。社会実装の課題解
決を学ぶ上で、これらの産学コンソーシアムは重30 JUCE Journal 2023年度 No. 3

関連URL[1] 北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター
https://www.mdsc.hokudai.ac.jp[2] 令和３年度「数理・データサイエンス・AI教育
プログラム」の認定・選定について
https://www.mext.go.jp/content/20210804mxt_senmon01-000016191_2.pdf[3] 令和４年度「数理・データサイエンス・AI教育
プログラム」の認定・選定について
https://www.mext.go.jp/content/20220824mxt_senmon01-000188414.pdf[4] モデルカリキュラム （リテラシーレベル）
http://www.mi.utokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html[5] モデルカリキュラム （応用基礎レベル）
http://www.mi.utokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html[6] 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

東北大学のAIMD応用基礎教育
東北大学
データ駆動科学AI教育研究センター
センター長

早川

美徳

東北大学大学院
情報科学研究科教授篠原歩

東北大学大学院
情報科学研究科准教授

鈴木顕

１．はじめに(左から早川、篠原、鈴木）

バルリーダー育成、アントレプレナーシップ養成

何年も前の話になりますが、部局からの代表が等の現代的なリベラルアーツを、学部・学科の枠多く参加する教務関係の会議の場で、学生の英語組みを超えて学修できるカリキュラムの実現を目の実力を調査するために毎年実施している学力テ

標に設定しました。この「東北大学ビジョン2030」

ストの結果を巡って、資料の点数やグラフを見な

は、その後さらに更新され、2020年に「コネクがら意見を交わしていました。こうしたデータのテッドユニバーシティ戦略」を策定し、デジタル

解釈はともすると主観的・独善的になりがちなも

技術とデータを活用した大学の変革に一層力点がので、そんな様子を見かねたのか、数学がご専門置かれるようになっています。

の先生が『私は統計関係の授業を長らく担当してこうした目標を具現化すべく、2019年度から、

いるが、普段から学生にデータの平均しか見ない

新入生全員に基本的なAIMD教育を実施することのは小学生並み、と指導しています…』と発言さに加え、意欲的な学生に向けた学修機会を提供すれたことを、今でも思い出すことがあります。

るため、「東北大学挑創（ちょうそう）カレッジ」

それから時を経て、データやAIに関係するリテを創設しました。これは、欧米の大学で用いられラシーの重要性を誰もが認識するようになり、有る意味でのカレッジではなく、リベラルアーツ教

償・無償を問わず、教材や教育プログラムは量・育プログラムの枠組みの中で科目の新設や内容の質ともに格段に充実してきました。

見直しを行いつつ、定められた科目群から決めら

筆者らが所属する本学においても、ここ数年、れた単位を取得した者を認定することにより、課AIMD（本学では、AI、Math. & Data scienceの頭題に挑戦するマインドの醸成と、現代的な素養を文字をとって、AIMDと呼称しています）[1]教育体

涵養する機会を提供しようとするものです。学部制の整備に取り組んできましたが、本稿では、そや学年に依らず、全ての学生に対して挑創カレッの中でも全学部に向けた応用基礎レベルでの事例

ジの科目群は開放されています。

について紹介いたします。

当初、東北大学挑創カレッジは、グローバルリ
ーダー育成プログラム（TGLプログラム）、企業

２．東北大学挑創カレッジ

家リーダー育成プログラム（TELプログラム）、

本学では、現在の執行部体制がスタートして間

そしてAIMDをテーマとするコンピュテーショナ

もない2018年に「東北大学ビジョン2030」を公

ル・データサイエンス・プログラム（CDSプログ表し、「社会の転換期を生きる学生の創造力を伸ラム）の３つのプログラムからスタートしました。

ばす教育の展開」を重点戦略のひとつに掲げまし2022年 度 か ら は 、 東 北 大 学 SDGsプ ロ グ ラ ム

た。具体的な施策として、未来社会に立ち向かう（SDGsプログラム）と東北大学プルリリンガル・ための基盤となる学士課程教育を実現すべく、数スタディーズ・プログラム（TU PlusSプログラム）

理・データサイエンス・AI教育をはじめ、グローも新たに加わり展開しています。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 31

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

３．CDSプログラムの実施体制

るCDSの一部の科目では、担当者を見出すのは決挑創カレッジCDSプログラムは、発足当初から、して容易でない一方、受講者数は毎年順調に増加

意欲的な学生の好奇心と将来に向けての目標達成

しているため、担当者を含めた時間割の調整が科に応えられるようにと、従来は学部の専門教育で目委員会の大きな任務になっています。

実施されていた高度な内容を含む科目や、今後一層重要性を増すであろうAIに関する科目を新設

４．CDSプログラムの特徴と取組みし、これらに既存の基礎科目を組み合わせること

CDSプログラムは、全学教育の一環として実施で構成されました。結果として、数理・データサ

されていることから、全学部の学生に開放されてイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュ

おり、実際に文理を問わず多数が履修しています。

ラムが正式に公表される以前から、同カリキュラ

2022年度については、CDS必修２科目の履修延

ムをほぼ包含する内容を提供してきました。

べ人数は、人文社会系（文・教・法・経済学部）

CDSプログラムは、情報の基礎、統計の基礎、で169名、理工系（理・工学部）が855名、生命数学の基礎の３区分から科目群が構成されてお科学系（医・歯・薬・農学部）が63名でした。

り、「実践的機械学習Ⅰ」および「機械学習アルまた、大学院生も12名が受講しており、CDSはゴリズム概論」（それぞれ２単位）を必修として学び直しの機会としても機能しているようです。

います（表１）。これら必修科目については、次データ科学やコンピュータ科学に関する科目の殆節以降で改めて、その様子を紹介いたします。さどは５時限目に設定されているため、大学院生がらに、必修２科目に加え、情報の基礎から４単位、比較的受講しやすい時間帯であることも手伝って統計の基礎、数学の基礎からそれぞれ２単位以上いるのかもしれません。今後は分野に依らず、研を取得することが修了の要件となっています。本

究を進める上で機械学習等の知識やスキルが求めプログラム修了者には修了認定証の他、2022年

られるケースが益々増えるでしょうから、高年次。

の学部学生や大学院生への教育ニーズにも応えて度からは、オープンバッジを発行しています[注1]

また、これらの科目の多くは、「学都仙台単位互
換ネットワーク」に提供して学外に開放されていいく必要があると考えています。
CDSプログラムでは、データ科学やAIの実社会での最新動向やユースケース、社会の変容等、多ます。
挑創カレッジの運営は、学務全般を所掌する学様な観点に接する機会を与えるべく、企業の実務

務審議会のもとに置かれた挑創カレッジ運営委員

家の協力を得ながら、教材開発や学修の場を設け会が行い、CDS科目の運営や改善活動は、同じくる取組みを続けています。

学務審議会の各科目委員会（情報教育委員会、数リテラシーレベルの科目「情報とデータの基礎」
で用いるオンデマンド型ビデオ教材を、地元のAI

学委員会）が担当しています。
各科目には、企画担当運営部局を定め、授業担

人材開発企業と共同で開発したことをはじめ、教当教員の推薦等について責任を担うかたちで、全材開発にあたっては直接・間接的に実務家の意見

学から授業担当教員が出動する体制をとっていまを取り入れてきました。また、大手ｅコマースかす。専門的かつ最新の内容を扱うことが求められら提供いただいた実データを、データ処理のサン

表１ 全学教育のAIMD科目群（†CDS必修科目）
科目群

科目名

情報の基礎 情報とデータの基礎、実践的機械学習Ⅰ†、機械学習ア
ルゴリズム概論†、実践的機械学習Ⅱ、データ科学・AI
概論、情報教育特別講義（AIをめぐる人間と社会の過去・現在・未来）、情報教育特別講義（AI・データ科学
研究の現場）

プル用データとして、学内で公開しています。
「情報教育特別講義（AIをめぐる人間と社会の過去・現在・未来）」では、学内の教員に加え、大手IT企業、大手プラットフォーマー、AIベンチャー等から講

統計の基礎 統計学入門、数理統計学概論、数理統計学、情報教育特別講義（統計数理モデリング）

師を招き、AIと人間社会について現在進

数学の基礎 解析学入門、線形代数学入門、解析学概論、線形代数学
概論、解析学A、解析学B、線形代数学A、線形代数学Bっています。

32 JUCE Journal 2023年度 No. 3行形で考えるオムニバス形式の授業を行加えて、本学が包括連携協定を結んで

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

いる企業の協力を得ての「リアルビジネスにおけ

約４割、理学部が約３割、経済学部が約１割で、るデータサイエンス/AIの活用」と題する連続セ受講者の事前知識やプログラミング経験は様々でミナーや、特に文系の学部学生を想定した内容のす。当初からGoogle Colaboratoryを用いたハンズ「AI入門講座」シリーズ等、課外の学習イベント

オン形式で実施しており、突然のコロナ禍によるも企画・開催してきました。これらの講師は企業

完全オンライン化や、その後の教室の収容人数制の第一線で活躍している方々で、学生の反応も良限への対応を経て、対面とオンラインを併用する

好です。

現在の授業形態に落ち着きました。毎回、事前にまた、データ科学やAIのオンライン教育プラッ

Colaboratoryファイルと説明動画を公開しておき，

トフォームの開発・提供で実績のある地元企業の授業時間にはハイフレックス型で演習を進め、受協力を得て、一般社団法人日本ディープラーニン

講生の質問に対して教室では対面で、オンライン

グ協会が実施している「G検定」および「E資格」

ではSlackを用いて、ティーチングアシスタントの受験に向けた学修支援を2020年度から実施しとともに応答しています。

てきました。毎年１回、CDSプログラムの履修者

前期の「実践的機械学習Ⅰ」では、Pythonの機から希望を募り、資格取得に向けて企業が有償で械学習ライブラリscikit-learnを用いて教師あり学

提供しているオンラインコース（本学の教員が監習で学びます。チュートリアル用のIrisデータと修）の費用を大学側が負担する試みです（ただし、Digitsデータに対して、k近傍法や決定木、サポー

受験料は本人負担）。毎年、30名程度の学生が申トベクトルマシン、ランダムフォレスト、ニュー

し込み、年度中に受験し合格する者はその一部にラルネットワークによる分類器を、それぞれまず留まっていますが、事後アンケートから１年以上は使ってみることを優先します。そして各種パラ

経過した後に、「合格できたのは本プログラムをメータが分類結果にどう影響を与えるのかを通してご提供いただいた教材のおかげです」といMatplotlibやPlotlyによる2Dや3Dの可視化も使いったメッセージとともに、合格の知らせが届くこながら観察し、アルゴリズムの挙動を理解します。

ともあり、意欲的な学生の背中を押していると強さらに踏み込んで、 k近傍法や決定木をPythonプ

く実感しています。

ログラムで実装することにも挑戦しています。もこうしたCDSプログラムを含むAIMD人材育成

ちろん決して容易な課題ではありませんが、まずの取組みについては、IT関連企業、大手シンクタ

その導入として、「丸暗記学習器」と呼ぶ簡単な

ンク、大手プラットフォーマー、宮城県、仙台市、プログラムから始めます。このとき、ちょっとし等の有識者から成るAIMDアドバイザリボードにた作法にしたがうことでscikit-learn準拠として既意見や助言を求め、点検と改善に努めているとこ

存の分類器と同様に使えるようになることを体験ろです。

します。ライブラリの開発者側に立つこと自体は

次節以降は、CDSプログラムのコアとも言える

決して難しくないことを知るためです。この丸暗２つの必修科目について、その内容と状況につい記学習器は、その名の通り訓練例を丸暗記するだてさらに詳しく紹介することにいたします。

けで、未知のデータに対してランダムな予測を行

５．実践的機械学習

うという乱暴なものですが、それでも訓練例に対して100％の精度が出てしまうのが面白いところ

この授業は、人工知能を支える基盤技術であるで、この経験から「汎化性能」の重要性を実感し、機械学習について、実際に手を動かしてプログラ

評価法を学ぶ動機となることを期待しています。

ミングを行いながらそのエッセンスを学ぶことを

後期の「実践的機械学習Ⅱ」では、教師なし学

目標とするもので、2018年度後期に試行的に実習として階層型クラスタリングやk平均法に触れ施した展開ゼミ「実践 機械学習」の内容を拡充た後で、PyTorchを用いて深層学習に取り組みまし開講しています。受講者は年々増加し前期は約す。scikit-learnとの違いを緩和するライブラリ

250名、後期は約100名となっており、大多数を

skorchを介して，徐々に多層パーセプトロンや学部１年生と２年生が占めていますが、大学院生

CNNの扱いに慣れていきます。ニューロン数やや短期留学生もいます。学部別にみると工学部が中間層の数が分類精度や実行時間にどのような影JUCE Journal 2023年度 No. 3 33

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

響を与えるのかを観察し、特に訓練データが少な

６．機械学習アルゴリズム概論

い場合には分類精度が大幅に落ちてしまうことな「機械学習アルゴリズム概論」は2019年度にどを確かめます。またニューラルネットワークを新設された授業科目です。この授業は、「人工知構成する重み付き和や活性化関数について、それ能や機械学習といった言葉を最近よく耳にするけらの部品を単独で使ったり同等なプログラムを書

れど、何のことだかよく分からない」という学生いたりすることで理解を深めます。変分オートエ

を対象として、機械学習の設計図ともいえる「アンコーダや画像のスタイル変換などの応用例や、ルゴリズム」に着目しながら、機械学習の世界にさらには強化学習による迷路探索，制御問題にも連れまわすことを目的としています。

触れていきます。

初年度は50名程度しかいなかった受講者数もこのように盛り沢山な内容ですが、Python初心

年々増加し、2023年度には1,100名を超えまし

者向けの補助教材とその解説動画を併せて提供すた（図１）。学部生向けの授業ですが、大学院生

ることで、多様な受講者が理解度に合わせて取組

や短期留学生も受講しています。また、「学都仙めるよう配慮しています。毎回の講義では、動作

台単位互換ネットワーク」や、宮城県の「高大連の確認を主目的とする基本課題に加えて、難しめ携事業」を通じて、他大学の大学生や県内の高校の自由課題もヒントとともに提供しています。こ生も受講しています。さらに、東北地区＋新潟のれに対して興味を持った受講生がかなりの時間と８国立大学からなる「東北創成国立大学アライア

労力をかけたレポートを提出してくれますので、ンス」にも本授業の教材提供が行われており、学その中から印象的なものを幾つか全体共有してい内のみならず全国の数理データサイエンス教育にます。他人の優れたレポートを閲覧するのはお互貢献しています。

いに良い刺激になっているようです。
ブラックボックスにみえるAI・機械学習も、その中で行われているのはプログラムの実行によるデータ処理に他ならず、予測や分類には誤差が含まれていること、学習に用いるデータが異なると挙動が全く変わること、したがってもしもデータの前処理を間違ってしまうとその結果は全く無意味であり、また実行結果だけからその誤りに気付
くのは極めて困難であることなど、データサイエ
ンスの基本的な事項を受講生が専門分野に進む前に体感できる機会になればと願いながら授業を進めています。

図１ 「機械学習アルゴリズム概論」の受講者数の推移（その他には本学の大学院生・短期留学生の他、他大学の学生や県内の高校生等が含まれます。
）

授業を行う上で最も大切にしていることは、受講生との直接的なやり取りです。単に筆者が教壇でしゃべり続ける一方的な授業とならないよう、
様々な工夫をしています。その取組みのひとつとして、受講生には毎回授業の最後に、内容で気になった点、感想、疑問点などを自由に書いて提出してもらう時間を設けています。集まったコメン
トから、いくつかピックアップして、次の授業の
写真１ ハイフレックス型で実施中の「実践的機械学習 」の授業風景

際にフィードバックを行っています。受講生は自身のコメントが授業内で取り上げられると嬉しい
ようで、特に強制はしていないにも関わらず、毎34 JUCE Journal 2023年度 No. 3

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

回８割以上の受講生からコメントが寄せられています。

ご紹介して、本稿を閉じたいと思います。
「数学の基礎」の科目群では、宿題等の時間外

本授業は受講生の増加に伴い、2023年度から学習に、数学用ｅラーニングとして実績のあるはオンライン授業となりました。そのため、オン

WeBWorKを活用しています。全学のLMSとLTI

ラインの特性を活かして、反転授業を導入してい（Learning Tools Interoperability）によって連携すます。具体的には、受講生はオンデマンドで事前ることで、全ての学生が簡単に利用できる環境を

動画を視聴し、その後コメントを提出してもらい、提供するとともに、標準的な問題について、大学

コメントの内容に基づいてフィードバック形式で院生が実際に解いてみせるショート動画を制作

授業を行っています。また、授業がオンデマンド

し、オープンコースウェアとして一般に公開していとなったことにより、受講する時間の自由度も増ます[2]。

したため、以前は他の授業との兼ね合いで受講できなかった学生も受講しやすくなりました。

最近、とみに生成AIが各方面で注目されるようになりましたが、データ駆動科学・AI教育研究セ

授業では実際のデータを用いた実践や、最近ニンターの教員が中心となり、少人数制の課外講座

ュース等で話題になった最新技術の解説など、受「人工知能技術のためのプログラミング入門」を講生が意欲を持って取り組めるよう様々な工夫を毎年開講しており、AIによる自然言語処理の進ん行っています。特にソートアルゴリズムを解説すだ話題にも触れる機会を提供しています。この講る際には、コンピュータ内部と同様の動作を行う、座の修了者には、2023年度からオープンバッジ

手作りの実験装置を作成して、視覚的に理解を深を発行し、習得したスキルを認定する予定です。

めるための実演を行っています（写真２）。また、

また、学生の多様な興味に応えるべく、2024

先述の通り、受講生は高校生から大学院生までと年度からは「情報の基礎」科目群に「情報教育特幅広く、持ち合わせている前提知識にも大きな差

別講義（実践的量子ソリューション創出論）」をがあるため、初めての人を置き去りにすることな加え、実データを用いつつ、量子コンピューティ

く、一方では、ある程度知識を持つ人が退屈しなングの基礎から応用までを学部１年生の段階からいように、基礎から丁寧に解説しつつも、向上心学ぶことが可能となります。

がある人に向けた発展的な情報を発信する等、メリハリをつけた授業構成に尽力しています。

以上のように、全ての学生に応用基礎レベルまでのAIMD教育を提供する試みの、当初の目標は概ね達成しましたが、限られたリソース（時間割や教員数）の中で、いかに高度な質を確保しつつ受講者数の増加に対応するかが、喫緊の課題となっています。コンソーシアム活動等を通じて、機関の取組みや課題を共有しながら、適応性と持続性を兼ね備えたAIMD人材育成を目指したいと考えているところです。

注
写真２ ソートアルゴリズムの実演の様子

７．まとめ
東北大学CDSプログラムは、2022年度に文部科学省数理・データサイエンス・AI教育プログラ
ム（応用基礎レベル）に認定、加えて、同レベルのプラスにも選定いただくことができました。
最後に、その後の新しい取組みについても一部[注1] こうした取組みにより、本学は社団法人オープンバッジネットワークより「オープンバッ
ジ大賞優秀賞（教育機関部門）
」を受賞。

関連URL

[1] 東北大学AIMDウェブサイト：
https://aimd.cds.tohoku.ac.jp/[2] CDSオープンコースウェア：
https://ocw.cds.tohoku.ac.jp/

JUCE Journal 2023年度 No. 3 35

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

久留米工業大学の産学連携「地域課題解決型AI教育プログラム（応用基礎）」
久留米工業大学
学長補佐
AI応用研究所副所長・工学部教授
久留米工業大学
PCサポートセンター
教育研究コーディネーター
久留米工業大学
学長補佐・工学部教授

１．はじめに本学は、1966年の建学以来、「人間味豊かな産業人の育成」を建学の精神としており、「知・情・意」の調和のとれた実践的教育を行うことを教育理念としています。本学は2020年４月にAI応用研究所を設立し、AIの教育力・研究力が本学の新たな強みとなるように努めてきました。AI応用研究所のAI教育支援部門では、AIによる地域課
題解決を主眼とする実践的なAI教育プログラムを開発し、2020年度には「AI概論（１年後期、リテラシーレベル）」、2021年度には「AI活用演習（２年前期、応用基礎レベル）」を全学必修のAIコ
ア科目として新規開講しました[1]。
本学のAI教育プログラムの特徴は、AI・数理・
データサイエンスに関する知識や技術を学修するだけでなく、そこで学んだ知識・技術を活用して、人々の暮らしや社会の諸課題をどう解決し、より良いものにしていくかについて、他者との協働を通して考える地域課題解決型の教育であることです [1][2]。そして、本学の「地域課題解決型AI教育
プログラム」は、先導的で独自の工夫・特色があるとして、令和3年度文科省「数理・データサイ
エンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）
プラス」に選定され、さらに、令和４年度文科省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）プラス」にも選定されました。
本稿では、応用基礎レベルのプラス選定において、他の機関が参考となる取組みとして評価された[3]、学生の習熟度や専門性に応じた授業選択ができるAI教育プログラムのカリキュラム構成や、学科混成の選抜クラスの設置（地域課題解決型PBL）、AIチャットボットによるAI教育の支援、AIエンジニア育成のためのバーチャル留学について、紹介します。

36 JUCE Journal 2023年度 No. 3

小田まり子
八坂

亮祐

河野

央

(左から

小田、八坂、河野）２．地域課題解決型AI教育プログラム
本 学 の 「 地 域 課 題 解 決 型 AI教 育 プ ロ グ ラ ム（2023年入学生用）」のカリキュラムフローは、
次ページ図１になります。本教育プログラムの講義・演習は、正規の教育課程において、学生の所属学科を問わず、全学生が履修可能な科目群として設置しています。
１年前期開講の「コンピュータリテラシー」では、入学直後にPCを用いた実技テストを実施し、学科混成習熟度別クラス編成でICT教育を行います。
リテラシー科目「AI概論」（１年後期２単位）と応用基礎科目「AI活用演習」（２年前期２単位）
は、ともに全学必修のAIコア科目です。本学は工学系大学であるので、１年後期の「AI概論」も知識の獲得を目指した講義のみとせず、工学系学生に必要な教育としてPythonを用いた演習を重視しています。「AI概論」の最後には、機械学習（教師あり学習：近未来予測、画像分類）の一連の流れまでをプログラミングで体験します[2][4]。
全学２年生対象の「AI活用演習」は、応用基礎レベルに対応した講義・演習科目（必修２単位）です。次ページ表１に、「AI 活用演習」の教育内容を示します。１年後期の「AI概論」と２年前期の「AI活用演習」の、２つのコア科目の内容を合わせると、応用基礎レベルの必須項目[3]を全て網羅します。次ページ表１のように、「AI活用演習」
もPythonによる演習を重視しています。Moodle（LMS）から教材をダウンロードでき、自宅でも必携PCを用いて予習・復習ができます。また、毎講義後、小テストをMoodle上にアップしており、理解度確認のための復習も可能です。
高校までの学習履歴により、本学には数学の基
礎力が不十分な学生も在籍していますので、「数数理・データサイエンス・AI教育の紹介

学・統計
学基礎」
や「微分
積分学」
「線 形 代
数学」は、
習熟度別
クラス編
成として、
目の行き
届く少人
数教育を
行ってい
ます。
図１「地域課題解決型AI教育プログラム」（2023年度）カリキュラムフロー
表１
1回

2回

3回

4回
5回
6回
7回
8回
9回

全学共通AI応用基礎科目「AI 活用演習」のカリキュラム

内容（トピック・キーワード）

AIの活用例，学習理論: AI関連学問分野（高度AI， 10回
機械学習，Industry4.0,ビッグデータ解析・人工知能の変移・機械学習から深層学習へ・AIの応用
事例（物体認識，顔認証，自動運転）
11回
データ分析の進め方・仮説検証に関する理解：基礎統計・予測・仮説検証，t値（片側検定・両側
検定 ・2標本における解析・対応のあるt検定 12回
・対応のないt検定
仮説検証（Python）: 母平均の点推定 ・ 95%信頼区間の推定，上側信頼限界と下側信頼限界値表
示 ・t値（片側検定・両側検定）・ヒストグラム
・t検定 ・仮説検定
分散分析： 一次元分析・二次元分析・最小二乗法 ・F値・p値・有意差検証
一次元分散・二次元分散（Python）：データ読込，箱ひげ図，群間・郡内分散・分散分析
単回帰分析・重回帰分析の理解：回帰分析とデータ分類・単回帰分析・重回帰分析
SVM画像分類：SVM・画像分類・教師あり学
習・分類器の評価（混同行列）
回帰,決定木,ランダムフォーレスト：ホールドア
ウト法・交差検証・予測精度・過学習・バイアス
アルゴリズムの違いによる評価（Python）：回
帰・決定木・ランダムフォーレストによる家賃予測・変数列の選択・価格予測・予測精度によるモデルの最終評価・予測価格の誤差率・ヒストグラ
ム表示「AI概論」や「AI活用演習」においても、プロ
グラミング経験者やICTスキルの高い学生のモチベーション低下を招かないように、習熟度別クラス編成で実施しています。また、GPAが高い先輩

13回

14回

15回

内容（トピック・キーワード）

クラスタリング・主成分分析：教師なし学習・主
成 分 分 析 ・ 次 元 削 減 ・ ク ラ ス タ リ ン グ ・ kmeans法
クラスタリング（Python）：データの正規化 ・データの可視化（散布図）・クラスターの決定・
ｋ-means法による推定年俸予測
深層学習（ディープラーニング）の基礎：入力層・隠れ層・出力層・ニューラルネットワークの原理・Early stopping ・DNN
深層学習の応用：深層強化学習・ブートストラッ
プ・動的計画法 ・EMアルゴリズム，モンテカル
ロ法・畳み込みニューラルネットワーク(CNN),YOLO
ディープラーニングによる画像（Python）：前
処理・学習用データ・検証用データ・テストデー
タ・学習済みモデル・汎化性能・ホールドアウト
法・検証データ・画像認識
AIの課題と今後の発展：AI倫理・AIの社会的受容性・プライバシー保護・個人情報・機械学習の応用・深層学習の応用・AIとロボット・家庭用ロボ
ット・AIを活用したシステム

学生（基本情報技術者資格やG検定、E資格取得
者）がSA（Student Assistant）やTA (Teaching
Assistant)としてAIの演習をサポートしています。
本学のAI・数理・データサイエンス教育に関する先導性は地域連携課題解決型教育にあり、「AI
実践プロジェクトⅠ・Ⅱ・Ⅲ」や「インターンシ
ップ」、「ものづくり実践プロジェクト」などの産学連携のプロジェクトに、継続して取り組めるカ
リキュラム構成にしています。「AI実践プロジェ

JUCE Journal 2023年度 No. 3 37

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

クトI・Ⅱ・Ⅲ（選抜クラス）」では、地域企業や自治体の社会人とともにPBL（Project-Based
Learning）形式でAI技術を利用した地域課題解決に取り組み、知識・技能・思考力・判断力・表現力・発信力を身に付けます。また、学部上位学年での「ものづくり実践演習」や４年次の「卒業研究Ⅰ・Ⅱ」において、地域の課題解決を目的とした「ものづくり」やAIによる「社会実装」に取り組むこともできます。さらに、大学院の「高度AI
コーオプ実践Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ」では、企業のAIプ
ロジェクトに有償で取り組める制度を構築しており、段階的にステップアップしながらAIの実践技術を学び続けられます。

３．選抜クラスでの地域課題解決型PBLの取組み
2021年からAI応用研究所に寄せられた技術相談の中から課題解決のテーマを選び、学科混成の選抜学生がチームを組んで課題解決に取り組む
PBLを開始しました。2021年度は６テーマ [4]、2022年度は10テーマ、2023年度は14テーマと、テーマ数は倍増し、参加希望学生も増えてきました。
2023年度は総勢106名で、次ページ表２の取組内容の課題解決型PBLに取組みました。各々の課題は画像認識、感情認識、骨格認識、自然言語
処理（チャットボット）などの様々なAI関連技術を利用しており、農業、健康、医療、教育などの幅広い分野の課題解決に挑戦しました。２年生
52名がプロジェクトの主なメンバーであり、チームメンバーの振り分けは学生の希望を第一に、
男女比、所属学科のバランスを考慮して決定しま
した。教員15名と先輩学生17名がファシリテー
タ―としてプロジェクトを支援し、24名の社会人の皆様に連携協力していただきました。2023
年８月25日に本学で開催したPBL成果報告会では

写真１ PBL成果報告会（2023年８月25日）

38 JUCE Journal 2023年度 No. 3

14チームの学生が、本学多目的ホールで研究成果を発表しました（写真１）。成果報告会の様子
はWebexでも遠隔配信し、他の教育機関や産業界の皆様にも聴講して頂きました。地域課題解決
PBLに取組んだ学生は各自、研究成果報告書をまとめるとともに、チーム毎にポスターも制作（次ページ図２）し、2023年度は52名の学生が単位を取得しました。

４．AI教育用チャットボットによる学習
支援「AI概論」は全学必修科目であるため、受講者数が多く、また第１学年の学生が主であるため、パソコンの操作が苦手で、プログラミングの経験が乏しい学生も多く受講しています。そのため、プログラミングの実行時エラーを解決できないといった質問が多く寄せられ、その都度教員やTA・SAによる対応が求められていました。そこで、2020年度からLINE AIチャットボットを導入
し、いつでも、すぐに疑問が解決できるよう自律的な学習を支援してきました。チャットボットの回
答を基に学生自らで疑問を解決できるケースも多く、教員やTA・SAの負担軽減に繋がりました。2023年
度からは、ChatGPTと大規模言語モデル（LLM）を利用したフレームワークであるLangchain を組み合わせ、新たな「AI概論」チャットボットシステ
ムを構築しました（40ページ図３）。新チャット
ボットは従来のものと比較し、柔軟で自然な対話を行えるようになりました。また、文脈を踏まえての回答が可能となったため、学生の利用者数が増えています。最先端の生成AIを基盤としたチャットボットをツールとして使いこなすことで、AIに対する理解をより深め、これからのAI共存社会について考えるきっかけとする狙いもあります。

５．バーチャル留学（AIエンジニアコース）
本学では、2021年から毎年８月から９月にかけて、国際的視野を持つAIエンジニアの育成を目
指し、20日間（午前中２時間）のバーチャル留学を実施してきました。バーチャル留学は、本学の海外協定校であるセントラルワシントン大学と連携し、遠隔会議システムZoomを用いて実施しています（40ページ写真２）。2023年度には、アメリカ人講師が本学のメタバース・ラボに入り、本学学生と会話を行う語学研修も実施しました（40ページ写真３）。海外研修の最終日には課
題解決型PBLで取り組んだ内容について、英語で

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

表２ AIによる課題解決型PBLで取り組んだ地域課題の内容（2023年度）
分野

連携企業

課題提供者・AIによる課題解決手法

参加人数

建設

松尾建設株式会社

AIを用いた建築現場における危険予知活動の支援

学生４名 先輩１名、連携２名、教員１名

経営

JALエンジニア
リング

JAL整備本部/JALエンジニアリング『問い合わせ
Chatbot』

学生４名 先輩２名、連携２名、教員１名

建設株式会社 栗木工務店

コンクリートのひび割れ予測

学生２名、先輩１名、連携１名、教員２名

経営

株式会社丸信ホールディングス

ChatGPTを用いた顧客対応チャットボットの開発―営業日報の要約出力による業務改善―

学生４名、先輩１名、連携２名、教員１名

技術株式会社モノリシック
デザイン

人物の高精細切り抜きAI開発

学生４名、先輩１名、連携１名、教員１名

農業株式会社アイナックシ
ステム

ロボつみの進化：画像認識によイチゴの完熟度予測

学生４名
連携２名、教員１名

伝統工芸

伊万里市伊万里焼及び粘土組合

伝統工芸品（陶磁器）のDX化〜粘土生成と風鈴の分析〜

学生４名、先輩１名、連携１名、教員１名

農業

株式会社みらい蔵

土づくりに着目したAI活用によるデジタル農業の推進

学生３名、先輩２名、連携３名、教員１名

農業

株式会社味香り戦略研
究所

AIを用いた八女茶の味予測

学生４名、先輩１名、連携１名、教員１名

農業株式会社久留米原種育成会

収穫したキュウリの品質評価アプリの開発

学生４名、先輩１名、連携２名、教員１名

教育

広川町教育委員会 生涯学習課

Teachable Machineを用いた広川町スタンプラリーアプ
リの開発

学生４名、先輩１名、連携３名、教員１名

教育佐賀県立中原特別支援学校

学習者に寄り添うAIメンターの実現と教育実践・評価

学生４名、先輩１名
連携１名、教員１名

医療

九州大学病院

AI解析を用いたストーマ患者の装具選択モデルの開発

学生３名、先輩１名
連携３名、教員１名

健康株式会社テクノソリューション

AI・センシング計測によるトレーニング効果の定量化

学生４名 先輩２名
連携１名、教員１名

計

14テーマ

学生52名、先輩17名
連携24名、教員15名（ａ）バーチャルメンターの開発
図２（ｂ）キュウリの品質評価（ｃ）ストーマ患者の装具選択モデル

地域課題解決型プロジェクトのポスター例（2023年度）

JUCE Journal 2023年度 No. 3 39

数理・データサイエンス・AI教育の紹介

学することからもPBLやバーチャル留学は学生の研究意欲に多大な影響を与えていると考えています。

６．まとめ「地域課題解決型AI教育プ
ログラム」は2023年で４年目に入り、PBL参加学生の学会発表件数が増え、「学生会講演奨励賞」受賞者（2023年度電子情報通信学会九州支部学生会講演会）も出ています。また、査読付き論文の採録、大学 紀 要 へ 投 稿 、 E資 格 合 格（４名）などの実績も出てきました。
本学は、独立行政法人大学改革支援・学位授与機構の大学・高専機能強化支援事業の支援１（学部再編等による特定成長分野への転換等に係る支援）と支援２（高度情報専図３（新）「AI概論」用チャットボット利用画面
門人材の確保に向けた機能強化に係る支援）の両方に採択され、2024年度よプレゼンテーシり電子情報システム工学専攻学生の定員増、ョンを行い、質2025年度に工学部情報ネットワーク工学科学生
問に回答しましの定員増を図り、学生や教員の拡充を予定していた（図４）。
ます。今後は、学部や大学院の専門分野におけるPBLに 加 え 、
新たなAI教育により、地域ニーズに応えられる高バーチャル留学
度AI・データサイエンス人材の育成に努めてまい
写真２ バーチャル留学（Zoom） にも参加した学ります。
生は、英語によ写真３ メタバース語学研修

図４ 最終発表スライド

40 JUCE Journal 2023年度 No. 3

るコミュニケーション能力、専門分野における
英語のプレゼンテーション能力を向上させることにより、さらなる自信をつけています。2021
年度のバーチャル留学に参加した９名の内、６
名 が 2024年 ４月に大学院に進

参考文献及び関連URL[1] 久留米工業大学AI応用研究所, 地域課題解決型
AI教育プログラム (2022)（2023年12月１日参照）
http://aail.kurume-it.ac.jp/education/[2] 小田, 河野, 千田, 久留米工業大学における「地域課題解決型AI教育プログラム」, 私立大学情報
教育協会 大学教育と情報, No.1（通巻178号）,
pp.37-42 (2022)[3] 文部科学省,「数理・データサイエンス・AI教育
プログラム認定制度」応用基礎レベルプラス選
定結果, p.14 (2023)[4] 小田, 他，地域と連携した課題解決型AI教育プ
ログラム 「AI活用演習」選抜クラスでのPBLの実践的取組- ，久留米工業大学研究報告，No.44 ,pp.145-154 (2021)

私情協ニュース

1

2023年度ICT利用による教育改善研究発表会
受賞者決定

1．本発表会の趣旨
本発表会は、全国の国公私立大学・短期大学教職員を対象に、教育改善のためのICT活用によるFD（ファカルティ・ディベロップメント）活動の振興普及を促進・奨励し、その成果の公表を通じて大学教育の質的向上をはかることを目的としています。優れた発表に対しては、文部科学大臣賞（最優秀賞）、私立大学情報教育協会賞（優秀賞）、奨励賞を授与し、その教育業績を顕彰するとともに、本協会ホームページに掲載、公開しています。本発表会は今年度で31回目となり、これまでに文部科学大臣賞５件、私立大学教育協会
賞33件、奨励賞54件、佳作４点を顕彰してきました。なお、本発表会では毎年度、文部科学省の後援と文部科学大臣賞の交付が認められています。

2．選考方法および結果
2023年度のICT利用による教育改善研究発表会は、オンラインによる発表会を開催し、発表者全員に発表
映像の提出を事前に求め、８月25日に会場から46件の研究発表を配信するとともに、質疑は各発表者からオンラインで実施しました。発表会終了後、１次選考を行い、２次選考の対象８件を選考しました。発表会の視聴参加者は、発表者を除き125名（56大学・短期大学、賛助会員４社）でした。その後、９月23日に２次選考を行い、１次選考の発表収録ビデオ及び発表会論文を精査して、「私立大学情報教育協会賞（優秀賞）」
１件の授賞を決定しました。表彰式は、11月30日（木）に本協会の第38回臨時総会の冒頭に行い、文部科学省
専門教育課の森企画官による来賓挨拶、本協会の角田担当理事による発表会の概要説明と本年度結果報告の後、向殿会長から私立大学情報教育協会賞（優秀賞）の表彰楯の授与を行いました。受賞者は次の通りです。

2023年度ICT利用による教育改善研究発表会

二瓶裕之

右から文部科学省専門教育課 森企画官、受賞者代表の北海道医療大学二瓶氏、本協会向殿会長

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文部科学省

中山

章

森企画官

氏

受

賞

木村

治

者

氏

本協会

西牧可織

氏

向殿会長

私立大学情報教育協会賞■ 「生成系AIと共生した文章表現基盤教育の実践：次世代医療人育成を目指して」」
北海道医療大学 二瓶 裕之 氏、中山 章 氏、木村 治 氏、西牧 可織 氏
＜授賞理由＞

本発表は、生成系AIを組み込んで開発した統合型知的学修支援システムを活用して、薬学部初年次の文章指導教育においてグループディスカッション、レポートや文章添削に教育効果の向上を認めた報告である。生成系AIに教員を演じさせる、学生を演じさせる、相談役を演じさせることで、学生自身が生成系AIの信頼性や人間による判断の大切さを体験・検証しながら、批判的観点を持つことの重要性を醸成する文章表現基盤教育を実践した。
近年注目を集めている大規模言語モデルに基づいた生成系AIへの教育分野での活用について、本発表は開発したAPI（Application Programming Interface）の一般公開によって、他の教育分野における生成系AIの活用にも広く道を拓くことが期待できることから、私立大学情報教育協会賞を授与するに相応しいものと考えられる。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 41

私情協ニュース

公益社団法人 私立大学情報教育協会

2

2023年度 分野連携アクティブ・ラーニング対話集会
オンライン開催 開催要項
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42 JUCE Journal 2023年度 No. 3

私情協ニュース

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JUCE Journal 2023年度 No. 3 43

私情協ニュース

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44 JUCE Journal 2023年度 No. 3

私情協ニュース

3

令和５年(2023年)度
未来を切り拓く志を支援する｢学生による社会スタディ｣開催要項
公益社団法人私立大学情報教育協会

IoT、ビッグデータ、AI、ロボットなどによるデジタルトランスフォーメーションや生成AIなどの進展により、様々な分野で産業構造、人々の働き方、ライフスタイルが大きく変化しています。
このような中で日本には、社会が抱える課題解決の創出国として自ら新たな成長分野を創り出し、チャレンジしていくことが求められています。
その源は若者一人ひとりの力に負うところが大きく、とりわけ未来に立ち向かい、自ら切り拓く高い志と意欲に委ねられています。ここでは、情報通信技術を活用して新しい価値の創出の重要性に気づいていただき、早い段階から発展的な学びが展開できることを期待しています。

１．開催日時日
時：会場：

令和６年２月５日（月）12：30〜17：30
オンラインによるテレビ会議形式（Zoom使用）で実施します。

２．プログラム概要
Zooｍ 接続開始
12：00
開会挨拶
12：30
社会スタディの進め方について
12：40
13：00〜14：10 【有識者からの情報提供と意見交換】
情報提供
１．「未来は君たちの手にある- 生成AIを活用したイノベーション-」50分
修 氏 （中央大学国際情報学部教授、東京大学大学院特任教授）
須藤
意見交換
デジタル技術が産業・生活・文化に至る社会のあらゆる分野に浸透し、地球規模で、個人の幸せや社会の豊かさを実現する
20分
価値創造に結び付ける取り組みが進展しており、世界の主流は、DX（デジタル変革）に大きく変わろうとしている。未来は君たちの手にあるので、文理の境界を超え、新しい社会の創造に向けたスキルの習得や社会的実践を通じて「生成AIを活用した
イノベーション」にチャレンジして欲しい。
休憩
14：10
14：20〜15：05 ２．「意味のイノベーションによるアントレプレナーシップへのチャレンジ」
小西 一有 氏 （合同会社タッチコア代表、九州工業大学客員教授）
情報提供
グローバルなデジタル変革の中では、「問題解決のイノベーション」では競争に勝てない。大事なことは、「モノからコト」
35分
へのような人々の生活の豊かさや幸せ感をもたらす「意味のイノベーション」を実現することである。求められるのは、イノ
意見交換
ベーションを興し、既成概念、固定概念を覆すような独創的な製品やサービス、事業などを発想し、展開できるマインド、す10分
なわち「アントレプレナーシップ」である。そのために、学生時代から失敗をおそれずに新しい発想でチャレンジしてほしい。
15：05〜15：50 ３．「正解の学びから思考の学びでデジタル革命にチャレンジ」
情報提供
大原 茂之 氏 （東海大学名誉教授、株式会社オプテック代表取締役）35分
不確実性の時代にあっては、常に現状を振り返り未来を予測して活動することが求められ、サイバー空間上で分野を横断し意見交換て社会と連携する中で物事を予測して構想を実現していくことが不可欠になる。これからは教室だけでなく、サイバー空間で、10分
多くの人たちと意見交換する学びが求められる。そのために、自分で考え自分で発想する（創造力）と一つのヒントから多くを生み出す（応用力）を身に付け、デジタル革命の時代に主体的に活躍できる学びを作ることにチャレンジして欲しい。
休憩
15：50
16：00〜17：15 【気づきの整理と発展】
１．気づきの整理と発展のためのグループ討議※ グループで「情報通信技術を活用して未来社会にどのように向きあうか」について考える。
17：15〜17：30 ２．気づきの発表※ グループごとにまとめた結果を代表者が発表する。
閉会
17：30

３．募集対象国・公・私立大学の1年生・2年生で、オンラインによるテレビ会議（Zoom使用）に参加可能な方※機能」を用いて質疑応答・意見交換を行います。

（２）気づきの整理と発展のためのグループ討議（全プログラ
ム参加者のみ対象）「全プログラム参加者」は、有識者からの情報提供を受けて、
社会的課題を解決するためにICTやAI等を活用して未来を切り拓いていく取組みについて、自身の姿をイメージし、大学での学びにどのように取組もうとしているのかグループ討議を行い、その結果をグループで発表します。
なお、気づきの整理と発展のためのグループ討議は「情報提供のみの参加者」には配信されません。

Zoomにネット接続し、Webカメラ、マイク等を用いて参加できることが参加条件になります。

４．募集定員①「全プログラム参加者」 100名（グループ討議を含む全てのプ
ログラムに参加する学生）※ 申込が定員を超えた場合、一部の大学に参加者が偏らないよ
う抽選等の方法で参加者を決定します。
② 「情報提供のみの参加者」200名（有識者からの情報提供と質疑
応答・意見交換に限定して参加する学生）

５．応募方法と応募先ＵＲＬ

本協会の以下の申込サイトからお申込み下さい。参加費は無料です。

申込みサイト
http://www.juce.jp/sangaku/syakai-study/

６．応募締切令和６年１月22日（月）７．参加者の確定①

確定した｢全プログラム参加者｣、｢情報提供のみの参加者｣には、1月末に｢参加案内｣と「ZoomのURL」、「プログラムの進め方」などをメールで連絡します。

８．プログラムの進め方と学びの成果物の提出、修了証の発行について（１）有識者からの情報提供と質疑応答・意見交換（全参加者が対象）（３）学びの成果物について（全参加者が対象）①

終了後に、「学びの成果」を各自作成し２週間以内にメールで事務局に報告いただきます。（Ａ４､１枚）② 提出された「学びの成果」を本協会で審査し、３月末に｢修了証｣を郵送します。なお、｢全プログラム参加者」の中で「学びの成果」
が優れた内容については、｢優秀証｣を発行し、所属大学の学長に報告するとともに、本協会のWebサイトなどを通じて紹介します。

９．開催内容の公開について①

有識者からの情報提供、質疑応答は、個人情報に配慮してホームページ上で公開することがあります。なお、｢全プログラム参加者｣によるグループ討議の様子は公開いたしません。
② 参加者の｢情報提供、質疑応答、グループ討議｣の撮影・録画は、著作権・肖像権の観点から厳禁とします。

10．本件の連絡先
公益社団法人 私立大学情報教育協会 事務局 担当 森下〒102-0073 東京都千代田区九段北4-1-14 九段北TLビル4F
TEL：03-3261-2798 FAX：03-3261-5473
morishita@juce.jp

各有識者から35分程度の情報提供を行い、その後「Zoomの質問

JUCE Journal 2023年度 No. 3 45

私情協ニュース

令和５年(2023年)度

4「大学教員の企業現場研修」開催要項
公益社団法人私立大学情報教育協会

教員の教育力向上を支援するため、賛助会員の協力を得て、情報産業における事業戦略の動向、最新の技術
動向、社員教育制度の紹介、若手社員を交えた大学での学びに対する要望などの意見交換を通じて、授業改善に向けた気づきを提供するため、以下の企業４社の協力により開催します。
参加希望者は、下記サイトの開催要項をご確認いただき、申込書ご記入の上、各企業の申込締切日迄にメール添付又はFAXでお申込みください。
https://www.juce.jp/sangakurenkei/genbakensyu/
メール：info@juce.jp
FAX：03-3261-5473

株式会社内田洋行の協力による大学教員の企業現場研修
１．開催日時 ： 令和６年（2024年）２月21日（水）２．開催場所 ： 株式会社内田洋行 ユビキタス協創広場 CANVAS
３．募集人数 ： 30名（参加費無料）
４．申込締切 ： 令和６年（2024年）２月14日（水）

―

プログラム

13：00
14：00
14：50
15：30
16：45

―

１．未来の教室 FutureClassRoomLabo の紹介とユビキス共創広場CANVASツアー：60分
２．内田洋行の人事戦略の紹介：40分（30分＋質疑10分）
３．教育データ利活用に向けた取り組みの紹介：40分（30分＋質疑10分）
４．若手社員との意見交換：75分（15分×３人＋意見交換30分）
終了

株式会社日立製作所の協力による大学教員の企業現場研修

１．開催日時 ： 令和６年（2024年）２月27日（火）13：00〜15：00
２．開催場所 ： 日立大森ビル（東京都品川区南大井六丁目23番１号）６階会議室
３．募集人数 ： 30名 程度（参加費無料）
４．申込締切 ： 令和６年（2024年）２月20日（火）― プログラム ―13：00 １．事業概要、人材育成の取組の紹介（説明と意見交換）
13：30 ２．イノベーションの核となるICT活用事例の紹介（説明と意見交換）
14：00 ３．若手社員との意見交換 （大学での学びについて）
15：00 終了

NECネッツエスアイ株式会社の協力による大学教員の企業現場研修
１．開催日時 ： 令和６年（2024年）３月６日（水）13：30〜17：15
２．開催場所 ： NECネッツエスアイ株式会社 日本橋イノベーションベース 22F
東京都中央区日本橋室町３－２－１ 日本橋室町三井タワー 22F
３．募集人数 ： 30名（参加費無料）
４．申込締切 ： 令和６年（2024年）２月28日（水）― プログラム ―13：30 １．事業概要、事業戦略の紹介 （説明と社内見学と意見交換）
15：10 ２．イノベーションの核となるDX活用事例の紹介（説明と意見交換）
16：10 ３．人材育成の取り組み（説明と意見交換）
16：40 ４．若手社員との意見交換 （大学での学びについて）
17：15 終了

富士通Japan株式会社の協力による大学教員の企業現場研修
１．開催日時 ： 令和６年（2024年）３月７日（木）13：00〜15：00
２．開催場所 ： 汐留シティセンター
３．募集人数 ： 100名（参加費無料）
４．申込締切 ： 令和６年（2024年）２月29日（木）― プログラム ―13：00 １．事業戦略の紹介（20分）
13：20 ２．ジョブ型新卒採用へのチャレンジ（25分）
13：45 ３．若手社員との意見交換（大学での学びについて）（75分）
15：00 終了

46 JUCE Journal 2023年度 No. 3

私情協ニュース

5

令和５年度行事日程と加盟校の特典

令和６年予定月日

１月11日（木）１月20日（土）

２月 ５日（月）２月21日（水）２月26日（月）２月27日（火）

３月 ４日（月）３月 ６日（水）３月 ７日（木）３月27日（水）会議名

会場(対面・配信)および実施方法

新年賀詞交歓会（対面開催）

アルカディア市ヶ谷

産学連携事業 ［学生による社会スタディ］

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

FDのための情報技術研究講習会（対面開催）

追手門学院大学（大阪）

産学連携人材ニーズ交流会

アルカディア市ヶ谷（オンライン）

アクティブ・ラーニング分野連携対話集会（栄養・医療系） アルカディア市ヶ谷（オンライン）
産学連携事業 ［大学教員の企業現場研修］（対面開催） 内田洋行（東京、中央区）

産学連携事業 ［大学教員の企業現場研修］（対面開催） 日立製作所（東京、品川）

産学連携事業 ［大学教員の企業現場研修］（対面開催） NECネッツエスアイ（東京、日本橋）
産学連携事業 ［大学教員の企業現場研修］（対面開催） 富士通Japan（東京、新橋）

第39回臨時総会（対面開催）

アルカディア市ヶ谷

本協会加盟校の特典①

加盟校専用のビデオ・オンデマンドの仕組みを通じて、アクティブ・ラーニングや教学マネジメント等に関する話題性のある講演、教育改善・支援に関する事例発表の動画を教職員に配信することで、FD・SDの学内研修に活用できます。

②

教育の質的転換等の補助金申請（とりわけICT関連）について、希望に応じて個別に相談し極め細かい助言が受けられるとともに、大学組織向けの説明も個別に受けられます。

③「ICT利用による教育改善研究発表会」「私情協 教育イノベーション大会」の加盟校参加者は講演・発表
時のパワーポイントを会議終了後に閲覧できます。

④

加盟校限定の「教育改革FD/ICT理事長・学長等会議」「教育改革事務部門管理者会議」等、経営管理者向け会議に参加することで、教育改革とICTを結びつけた最新の戦略情報を得ることができます。

⑤

分野連携アクティブ・ラーニング対話集会で紹介された話題提供や、今後の課題に関する意見交換のビデオを視聴できます。

⑥

加盟校個別による情報化投資の独自調査を通じて、情報環境の整備状況および活用状況の点検・評価を行う
ことで、今後の対策について助言が受けられます。

⑦

本協会の賛助会員である情報産業の関係企業に本協会が仲立ちすることで、情報環境の整備に関して種々のアドバイスを受けられます。

⑧「私立大学教員の授業改善白書」（調査結果）等を通じて、分野別にICTを活用し先進的に取り組んでいる
授業改善の動向を把握できます。

⑨

会議・講習会の加盟校の参加費は、非加盟よりも有利に設定されています。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 47

事業活動報告1
2023年度 私情協 教育イノベーション大会 開催報告
本大会は、
「AI時代の教育と人材育成を考える」
をテーマに、大学としてどのように向き合うことが期待されるのか考察するため、国の教育政策を共有する中で、変革の世紀を生き抜く教育課題の論点、生成系AIの取り扱い、デジタル教材の著作権対応と生成系AIの対応、教育・学修支援DXと業務支援DX、学びの質向上を目指すICT活用、データサイエンス・AI授業のワークショップなど、喫緊のテーマを取り上げ探求するとともに、ICT
利活用による授業改善の研究や学修成果可視化などの実践又は研究事例の発表などを通じて、理解の促進を図ることにした。
１日目の「全体会」では、向殿政男会長（明治大学）から、「AI等の技術を生きとし生けるものの幸せに役立てられるか否かは、正に人間の叡知に期待されている。大学では、真理の探究を通じて自然との共存、科学技術との調和、人と人との共生など、倫理観を踏まえた全体最適を目指す学
びが望まれており、今、正に大学教育へ変革が迫られているのではないかと考えている」との挨拶の後、９月５日から７日に亘るプログラムがオンラインで実施された。

第１日目（９月５日）

全

体

会

【我が国の教育をめぐる現状・課題・展望】「新たな教育振興基本計画のコンセプトと高等教育の政策」

文部科学省総合教育政策局政策課企画官
廣田 貢 氏
教育振興基本計画は、平成18年に全面改定された教育基本法に基づき、政府が策定する教育に関する基本計画で、平成20年度以降５年おきに
これまで３期策定されてきたものである。その内容は、我が国の目指す教育の姿やそれを実現するための具体的な方策を示すものとなっている。
新しい基本計画を策定するために、まず第３期計画のフォローアップを行った。高等教育関係では、大学生の授業時間外学習時間が増加したこと、修士課程修了者の博士課程進学率が若干上昇したことなどが確認できた。次に、社会の現状や変化に関するデータから、人口減少が進む中で日本の一人あたりの労働生産性はOECD諸国の中でも下位となっており、どのようにして労働生産性を上げていくのかが大きな課題となっている。また、
グローバル化、情報化、グリーン化（脱炭素化）による産業構造の転換などにより、変化が激しく
予測困難な未来が待っている状況に、どのようにして未来を乗り越えていく人材を育てていくのかが求められている。一方で、18歳の意識調査では、自分の行動で国や社会を変えられると回答し48 JUCE Journal 2023年度 No. 3ている割合が、諸外国の中で極めて低く、社会に貢献できるという意識を高めていく必要がある。
そうした背景から作成した教育振興基本計画では、計画のコンセプトとして、「2040年以降の社会を見据えた持続可能な社会の創り手の育成」と「日本社会に根ざしたウェルビーイングの向上」とした。前者は、自らが社会の創り手になる意識をもって果敢にチャレンジをしていく人材（主体性、リーダシップ、創造力、課題発見・課題解決力、論理的思考力、表現力、チームワークなど）を備えた人材が求められている。後者は、日本社会に根差したウェルビーイングの向上という視点
として、個人が幸せや生きがいを感じていることと併せて、地域や社会全体が幸せや豊かさを感じられるものとなっていく教育を目指していく必要がある。ウェルビーイングとは、身体的・精神的・社会的によい状態にあることで短期的な幸福のみならず、生きがいや人生の意義などの将来にわたる持続的な幸福を含む概念である。この概念を含めたことが今回の計画において特徴的であると考えている。
こうしたコンセプトを受けて、今後の教育政策に関する基本的な方針として次の５点を定めた。
① グローバル化する社会の持続的な発展に向けて学び続ける人材の育成② 誰一人取り残されず、全ての人の可能性を引き出す共生社会の実現に向けた教育の推進③ 地域や家庭で共に学び支え合う社会の実現に向けた教育の推進④ 教育デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進⑤ 計画の実効性確保のための基盤整備・対話
これら５つの方針の中にはそれぞれ具体化したものを示している。例えば、①に「主体的・対話的な深い学びの視点からの授業改善、大学教育の質保証」、「専門知では課題解決が困難な中での文
理横断・文理融合教育の推進」、「グローバル化対応の留学等国際交流や大学等の国際化」、「リカレ
ント教育を通じた高度人材育成」など、②に「多様性、公平・公正、包摂性（DE&I）ある共生社
会への実現に向けた教育の推進」、④に「DXに至る３段階（電子化→最適化→新たな価値）において、第３段階を見据えた第１段階から第２段階への移行の着実な推進」などがある。
さらに、これら５つの方針に対して、16の目
標と100近くの対応する施策を策定した。これらの各目標はどの目標が初等中等教育でどの目標が高等教育といったものではなく、それぞれの教育段階で目指すものであると考えている。
この中で具体的に触れておきたい目標として、「グローバル社会における人材育成」がある。この目標に対する基本施策の例として、日本人・学生・生徒の海外留学推進、外国人留学生の受け入事業活動報告

れ推進、高等学校・高等専門学校・大学等の国際化、外国語教育の充実を示している。これを受けて2033年までの目標に「日本人学生・生徒50万
人派遣」、「外国人留学生の受け入れ・定着40万人」を示している。また、「教育の国際化」も示しており、高等教育機関において英語のみで卒
業・修了できる学部・研究科の数を学部で200（現状86）、研究科で400（現状276）にすること、海外の大学との交流協定に基づく交流のある大学の割合を80％（現状48％）にすること、ジョイ
ントディグリー・プログラムの数を50（現状27）にすること、ダブルディグリー・プログラムの数を800（現状349）にすることを示している。こうした計画の実現に向けて予算を確保するために、現在概算要求を行っている。
【質疑応答】【質問１】グローバル化の点について強調されていたように思われるが、これまで言われていたことと何か異なっている点はあるのか。
【回答】グローバル化について、これまでも重要だとしてきたが、教育基本振興政策の中に「グローバル化」を盛り込んだのは今回が初めてである。
日本学生の派遣、外国人留学生の受け入れ・定着、教育の国際化それぞれに目標を立て実現を目指していきたい。
【質問２】高等教育を担う人材（大学教職員）の育成について、何か検討していることはあるのか。
【回答】人材の育成は重要な問題であり、現場との対話を積み重ねながら、社会全体としての教育の方向性を作り上げていきたい。

【変革の世紀を生き抜く教育を考える】「『教育の未来』を築くイノベーションの学びとは｣東京財団政策研究所長、日本学術振興会顧問、
本協会副会長安西 祐一郎 氏
技術革新に伴う社会変容によって教育は転換を迫られてきたが、現在、AI技術の急速拡大による「知能」が拡張される社会において、教育の質的変換が必要となっている。このようなAIによる変
革の世紀における教育では、「イノベーションの学び」が必要である。
その学びとは、「学びの原動力(目標を発見し共有すること)によるスキルの学び」である｡この学びを進めるに､「主体性」だけではなく､｢信念｣、｢共感｣､「メタ認知」、「思考」、「イマジネーション(未来のイメージを体系化する)」、「知識」が必要となる｡
イノベーションとは、シュンペーターによると「価値を産み出す方法を変革し、社会を良い方向に変える大きな変化をもたらすこと」である。AI、デジタルの影響で、知識の概念が世界的に変わってきている。覚えたことが知識の時代から活用できなければ、社会で共有されなければ､知識ではない時代になってきている。この知識を「鍛える」
ことが重要で、大学教育では、知識創造・スキル
学習､問題発見・解決、臨機応変力を伸ばすように展開すべきである。そのためには、高等学校でアクティブ・ラーニングを行い、自分の目標を見つけたり、さまざまな人と付き合ったりしながら経験を積み、自分で知識を得る方法を知っておく

JUCE Journal 2023年度 No. 3 49

事業活動報告必要がある。その上で､大学において知識を自分で創り出す方法を学ぶべきである。しかし､現状はこの順序が逆になっているように思われる。
具体的には、12の「学びの基本項目」の学び方として、一つは、思考の方法（類推的思考、因果的思考、帰属的思考、批判的思考、合理的思考など）を身に付けるために、文章や映像をAIで大量に自動生成し、それを提示して鍛えることが大事である。二つは、社会的文脈の中で応用して知識の活用を鍛える。三つは、｢目標を発見する｣力
を体験の中で鍛える。四つは、協働学習で新しい知識を創り出す。五つは、｢言葉の力｣をつける。
他者の立場や痛みを感じとることが大事になる。
六つは、｢社会的関係を築く力｣をつける。

やるべきことが実は数多くあると思っている。
【質疑応答】【質問】国の方針として理工系人材の不足が言われており、そうした人材を増やす教育政策として、
AI・データサイエンスに取り組むことに大きなギャップを感じる。社会全体が理工系教育を重視することよりも、知識を鍛える教育を重視した上で、人文科学系、社会科学系、理工系という学びを全体的に底上げしていくようなことが大切と考えるが、行政との整合性との関係について伺いたい。
【回答】知識を鍛えていく、クリエイトしていく
ことが大事で、これからの時代の教育全体をどうすべきかという問題と、現在、理工系人材を増やそうとしている取り組みの問題とは、別の問題と思っている。後者は、社会の変革に対応するために必要な措置であって、社会の問題を深く考え、哲学をもってAIを乗り越えていくこととは別のことと理解している。
【国等が取組むデジタル人材の育成・確保】

数理・データサイエンス（DS）・AI教育の推進・普及と生成AIの取り扱い
文部科学省高等教育局専門教育課課長補佐
奥井 雅博 氏政策動向について、以下の５つの観点から、社会的背景が説明された。

一方、AIは「人間の持つ知的機能と同様の機能を情報処理（ソフトウェア、アルゴリズムなどを含む）によって実現すること、また実現されたもの」と言われるが、その実態は「人間が実現できない（あるいは想像できなかった）知的機能」をも含んでいる｡ また、人間の知的機能はその人の生きる中でその人に合わせて活用や適応が可能なもので、コピーや伝送が困難であったりコスト高であったりするが、AIによって実現されたものは誰にとっても知的機能であり、コピーや伝送が容易である。
こうしたAIの特徴を活かして教育を行う必要がある。具体的には、知識を鍛えるための教材を作成することができる。そうした問題に取り組むことで、社会的文脈の中で知識を活用できるような思考方法が身につくと思われる。また、大学で協働学習を行うことは意味があると思われる。チームでの議論をする中で、相手の気持ちを理解した
り、相手に共感しながら自分を表現したりといったことを通して社会的な力を身につけることができる。一緒に学びながら議論し、自分たちで新しい知識を創り出していくということがこれからの教育のあり方ではないかと思う。
但し、ものの見方や社会の参加の仕方、目標の持ち方といった内容を、教育のメソッドとして作
り上げることが必要で、スキルを身に付けることができるカリキュラムや教材を10年かけてでも開発していくことが重要である。政治や行政は、教育弱者がAIによってより分断されてしまわない
よう、重要な役割を果たす必要がある。AI礼賛ではなく、人間による時代を作っていくためには、50 JUCE Journal 2023年度 No. 3

１．高等教育段階におけるデジタル人材育成の政策動向18歳人口が80万人をきり、大学進学率が６割になる中で、一人ひとりの学びにどう付加価値をつけ、大学として学生を成長させていくのかが、非常に重要になっている。
世界時価総額ランキングTOP50の1989年は日本の金融、製造の多数企業が台頭していたが、2023年はこのランキングに登場していない。一
つの要因として、データサイエンのスキルが非常に遅れており、IT人材の不足もあげられる。
昨年、政府として理工系への転換・強化策・人材養成への組織改革を促す継続的な支援のための基金を設置した。メインとなる既存の学部とデー
タサイエンスを融合した成長分野を支える学部への転換支援と、大学院モデルとして数理・データ
サイエンス・AI、情報分野に特化した人材育成の強化という、２つの支援の取組みを進めている。
組織改組、教員確保が難しいなどの課題があると思うが、令和６年度概算要求において数理・デー
タサイエンス・AI、GIGAスクール構想、文化やスポーツ分野でもデジタル化、教育のDX化などを要求している。
２．数理・データサイエンス・AI教育の推進
ソフト面を含めたサービス業の人材があまりな
く、人文社会系学生のデジタル人材が求められている。このような人材不足の解決に向け、デジタ
ル田園都市国家構想基本方針の中で、デジタル人材育成の目標を５年間で230万人と掲げている。
リテラシー教育とデータサイエンスにおける応用基礎・専門の学びの推進を重点に、教育プログラ
ムを認定する制度を2021年度からスタートしており、３年目の現在、リテラシーレベルは382件、応用基礎レベルは147件認定している。また、数事業活動報告

理・データサイエンス・AI教育を進めるため、全国に９ブロックのコンソーシアムを形成し、現在230校が会員となっている。文科省においても事
例紹介によるアドバイスなど相談を受けるとともに、オンラインでの説明会も開催している。
３．産学連携によるデジタル人材の育成
文部科学省と経済産業省が連携して、デジタル人材を育成するための産学連携の会を設けている。一番大きな課題は、教員が不足している。データサイエンス・AI担当者不足に対して、地域企業との連携を深めるなど、実社会との繋りの中で、いわゆる実務をしている人を担い手に、コンソー
シアムの活動を通して教えることができる教員人材の育成を、コンソーシアムの代表校を中心に進めている。
４．人文社会科学系大学院におけるデジタル人材育成の推進
デジタルと掛けるダブルメジャー大学院教育構
想事業、人文社会系をバックグラウンドにしながら、かつ高度な情報スキルを身につけるような大学院レベルでの教育を展開する事業に、令和４年
度６大学が選定された。理工系だけが重要ではなく、人文社会系の高度なDX人材を育成していくことで、新規の公募ができるような形で令和６年度概算要求を拡充要求している。課題を設定して解決し、価値創造できるような、そういった人材を生み出していくことを念頭において、例えば、ビジネス分野はもちろんだが、GIGAスクールが浸透している教員養成、また、コンテンツ産業を支えるアート・デザイン・文化・スポーツ、いろいろな領域がある中で、デジタル人材の育成を推進していきたい。
５．大学・高専における生成AIの教学面の取り扱
い
生成AIの取扱いについて、文科省からも有識者の意見を参考に、利活用が想定される場面、留意すべき観点などをまとめて７月に各大学に通知した。各大学においても指針が公表されている。AIを使った事務改善というものもあるが、基本的には各大学の教育の実態に応じて、対応を検討することが重要で、主体的な学びの向上を目指す中で、どのように使うか、生成AIの全てが正しいというものではない点を留意しつつ、対応を適宜見直しながら活用していただきたい。
【質疑応答】【質問１】数理・データサイエンス・AI教育の推進のための認定制度の取組みは、国家戦略的に重要な人材育成で、急務である背景は理解できるが、人文社会系教員からみると、大学がすべて理系になるべしという懸念がある。全大学共通の学生
50万人を対象としたリテラシーレベルと考えてよいか。リテラシーレベルの３年間の達成率が32.5％ということで、目標は2025年度まで後２年間で67％を達成する計算になり、人文社会系の大学がネックになっているのではないか。人文社会系教員にチャレンジするモチベーションの向
上施策は何かあるか。
【回答】小中学校ではプログラミング教育、情報教育が進んだ生徒が間もなく大学に入学する。また、IT化がより進んだネイティブの子たちが大学に入ってきたときに、大学のIT化の遅れに驚くことがないよう、大学では戦略的に数理・データサ
イエンス・AI教育を推進すべきと思う。卒業後社会に出て仕事をするとき、統計的なデータをどう使うか、読み解く、データ集めて考えるということは慣用的なスキルになると思うので、大学が社会と接続、あるいは高校、小中高との接続の中で、理解を深めていただきたい。国がやりなさいというのではなく、大学の教育・研究戦略の中でどうしていくか、考えていただきたい。18歳人口減
少の中で、どのように大学として魅力を高めるのか、というのは一つの取組みになると思う。
【質問２】GIGAスクール構想が進み、一番のネ
ックはやはり大学教員へのFD活動と思う。理系になるというのではなく、文理の中で大きなかじ取りをするということの大事なトリガーは何か。
【回答】このような会に参加する方は意識がある方々だと思う。全員が同じ意識になることは現実的に難しいと思うので、意識のある方々で一定の仲間を作り推進する方法がよいと思う。例えば、社会学の中でもデータは絶対使って（分析等をして）いるので、自分の研究力を教育に展開していただくだけで、大きく変わってくると思う。何か新しいことやるというよりは、教員の教育・研究の中にデータサイエンス・AI・統計などを含めて、教育に少し振り向けてもらうというのが、一番早い解決策かなと思う。
【シンポジウム】「大学教育への変革を迫る生成系AIの取り扱い」

対話型ChatGPTに代表される生成系
AIの出現に、大学教員はどのように向き合うことが適切と考えればよいのか、学生に活用させる上で留意すべき
こと、使いこなすための訓練の必要性などを通じて知識偏重型教育から考えるプロセス重視教育への転換を含め、最初に６人の登壇者から意見が開陳された。特に強調された点を紹介する。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 51

事業活動報告＊

竹村 彰通氏（滋賀大学学長）
先端的なデータサイエンス・AI教育を推進している本学の背景から、生成系AIを使いこなし、生成系AIモデルを構築できる人材の育成を目指している。｢生成AIの理論と活用｣の授業では、生成系
AIを活用した実習として、就職の志望理由書を生成系AIで出力し、その結果を修正して高度なものに仕上げていくなど、積極的に取組む姿勢を示している。
＊ 須藤 修氏（中央大学国際情報学部教授）
現時点での生成AIとの付き合い方については、
プロンプトの書き方を工夫して使うことで､相談､アイデア、論文の壁打ち、翻訳、要約、ヒントを与えるツールとして構想力・創造力の育成手段として使える。但し、内容の信憑性に注意が必要で透明性、説明可能性で大きな問題を抱えている。
引用文の精査が必要で著作権の侵害に当たる可能性がある。個人情報、組織の重要情報をプロンプ
トに入れない注意が必要。将来、AIが作った文章が大半となり、レベルの低い内容となるので、出力内容にラベル付けして除外しないとモデル崩壊を起こすと言われている。
＊ 安西 祐一郎氏（東京財団政策研究所長、日本学術振興会顧問、本協会副会長）
生成系AIとは、膨大なデータ資源と機械学習技
術と高速AIコンピュータを駆使したユーザインタ
フェースのシステムであって、それ以上でも以下でもない。学びの場では｢部品｣と化していく。当たり前の知識を並べるのは得意だが知識の創造・
活用・相互理解の学びと教育は苦手。やり方の知識としてのスキルは苦手なので思考・推論の方法を学ぶことは非常に大事になる。文脈の理解は苦手なので繰り返し違った文脈を与える学びになる。ChatGPTができることを学ぶよりは、できないことを学びの場に入れることが賢明ではないか。
＊ 森本 康彦氏（東京学芸大学ICT／情報基盤センター、情報教育教室教授）
主体的な中で生成AIを仲間としてとらえれば、
協働的に一緒に学んで行こうよという立場になる
し､学修者が主体的に取組みながら生成AIを教員の代わりとするならば、足場かけ、アドバイスをしてもらい、それをヒントにしながら自分で学びを進めていく学修者本位の教育が可能となる。それを支える教員の存在が不可欠であることは言うまでもない。
＊ 金丸 敏幸氏（京都大学国際高等教育院附属
国際学術言語教育センター准教授）
英語を要約し自分の意見を英語で書くなど、課題の出し方が通用しなくなるので、英語の授業のあり方を抜本的に見直していかなければいけない
時期に突入したのではないか。一人ではできない
けれども、生成AIの助けがあれば学生の能力を伸ばしていくという共同学習が可能になる。その際、学生の主体性を引き出し、できないことができる
よう試行錯誤をサポートする教員の行動が求められる。
＊ 髙嶌 英弘氏（京都産業大学法学部教授）
個人情報保護は、プロンプトの中に個人情報を含めると全世界に出回る可能性があるので注意が必要。ChatGPTは、プロンプトに含まれる情報は学習しないという設定が可能。今後はAIサービス提供者側のシステムとしてオプトアウトの方向に進52 JUCE Journal 2023年度 No. 3

むのではないか。著作権法35条では､学習利用の場合は著作権者の承諾が不要という例外扱いをしているが、著作権者の利益を不当に害する場合には､著作権者の承諾が必要となる。他者の著作物を使用しても引用を明示していないので、生成AIの回答をそのまま授業以外のSNSなどで公表すると、著作権侵害になる可能性が高いので慎重な対応が求められる。
以上の意見を踏まえて、司会の辻 智氏（私情協情報教育研究委員会データサイエンス教育分科会アドバイザー、大阪公立大学研究推進機構特任教授）から、最初に論点１として、「生成系AIの出
現により、大学教育にどのような変革が求められるようになると考えるか」について、登壇者間でおおよそ次のような意見交換が行われた。
① 生成系AIを使って、これからの学び・教育
でどういうことを具体的にやっていくべきかが抜けている感じがする。そこが具体的には大事なのではないか。
② 英語を教える立場からすると生成系AIの導入によって自分の考えやアイデアをまとめ、
英語・日本語で海外や社会に向け発信し、思いを伝えられるような発信力のある学生を育成していくことが大事になる。
③ そのようなことをやっていこうと思うと、音声で対話のアシスタントをすることが当然出てくるので、音声の対話型AIが役に立つと思う。そういう意味での技術開発と、英語教
育の在り方について具体的に戦略を立てて行う話があれば、今後に期待できるように思う。
④ 生成系AIはヒントを与えてくれるので、問題はどういうアイデアを、どうやったら一緒にクリエイティブなことを考えられるか、という点に力を入れるべきだと思う。
その上で、生成系AIが入ってきた時の学修評価の問題について、意見交換した。
① 一回のテストがらみのレポートはもう意味がなくなると思う。レポートを書く時に結果よければすべて良しではなく、書いた内容について学生同士で意見・相互評価を行い、振り返りして改善していくプロセスを評価することが大事になると思う。その際にICTの支援ツールが開発されていることが期待される② 生成系AIを使いプロジェクト授業の中で評価する授業設計を行っている。そうしないと全体としての評価はできない気がする。
③ どこまで達成したかというよりも、どこまで伸ばせるかということが非常に大事と思う
ので、法律に抵触しない範囲で使いこなし、
自分のやりたいことを達成できたかどうかに、評価をシフトしていくことが重要ではな
いかと思う。
次に、論点２として、｢生成系AIを使いこなす
教育を大学としてポジティブに捉える必要があると考えた場合に、どのような点に注意して進めればよいか｣、危機管理体制を中心に、おおよそ次のような意見交換が行われた。
① 生成系AIは間違ったことを回答するので、信頼できないという意識をもたせること、著作権など法的な枠組みを理解する機会を設けるなどのリスク管理が必要となる。
② 生成系AIは、あまりにも変数が多すぎて説事業活動報告

明可能性がない。なんでその結論を出したかというのはブラックボックス状態になっている。その中で、AIが出力する画像に電子透かしを埋め込んで追跡可能にする技術が開発されつつあるが、クラウドレベルでは著作権管理もセキュリティ管理もサービスが高額で大学などでは使えない。Webベースのサービス
では、オプトアウトはできるので、その技術を受ける必要があるのではないか。
③ 文部科学省の指針を適切なものにするため、ノウハウ、知見を統合して検討できるよ
うな場として、私情協のイノベーション会議などで検討いただければと思う。
【メタバース(仮想空間)による教育を考える】

新しい世界を知る機会に東京大学バーチャルリアリテイ教育研究センター教授
雨宮 智浩 氏
メタバースの基盤技術は、VR（バーチャルリアリテイ）に根差していて､ユーザーの五感を刺
激し､現実と同じような環境を再現する技術として定義される。VRゴーグル、HMD（ヘッドマウ
ントディスプレイ）は、この定義に出てこない。
VR 学は人間にとって｢何がリアル化｣を追求する学問となっている。
VRの利点は、一つは、アバターを使用することで、顔を出さずに授業に参加でき、プロテウス効果と呼ばれるアバターを通してユーザーの行動
特性や外向性に影響を与える可能性がある。オムニバス講義では成績の向上、学修意欲に効果がある。二つは、空間性（3D空間）があることによって、どこからでも参加が可能で、教員からは学生の反応が分かる。学生同士ではいろいろな学生と交流ができるメリットがある。三つは、自分が見ている世界と同じ映像を得られる疑似体験（主観性）を強めることに効果がある。HMDを使うと、適度な緊張をもたらし、逃げ場のない状況を作るので、プレゼンなど事前練習に有効に機能する。一方、VRの注意点として、異なる装置を使用することにより、VR体験が講師と学生、または学生同士の間でVR格差・VRデバイドが問題になることがある。
ここではメタバースとは、｢オンラインで社会的な活動が可能な3Dバーチャル空間｣と定義する。教育分野では、メタバースを使用して大学のキャンパスを再現し、高校生向けオープンキャン
パスなどに活用している。また、メタバース工学部の中で、工学部のアピールをするため、1,000
名以上の女子中学生を含む中高生、社会人がVR
講演と実習を通じて、意欲的な作品を製作する機会が提供されている。学生のサークル活動は、メタバースを使用した勧誘活動が試みられている。
英会話の授業では、教員や学生が直接VR空間に入って、海外の人と身振り、目線などを全部共有しながら話せるので学習効果が高い。また、シミュレーションが得意で、リアルでは難しい避難訓
練の体験などもできる。
一方で、小さな文字の表示やリアルな体験の限界も指摘されている。
メタバースでしかできないことでは、やさしそ
うな顔と怖そうな顔のアバターを使用した授業を比較すると、やさしそうな顔の方が授業中の発言数が増えることが分かった。さらに、アバターを途中で切り替えることで、学生の印象や記憶にも影響を与え、授業内容をより良く覚えることが示された。このような手法は、学生の学習体験や記憶に変化をもたらす。アバターには、外見が変わると中身も変わるという心理学的な影響を持っており、アバターの外見を変えることで、行動や態度が変わる現象が観察されている。
VR体験には高性能なゲーミングPCが必要であり、同時接続数の制限やVR酔い、装着の重さな
ど、ユーザーとシステムの両面で課題が存在する。
VR技術の信憑性を持って教育に活用するには、学生のジェスチャーや表情を正確にセンサーで取得する必要があるが、学生にそれを納得させ、その価値を説明することが課題となる。
【質疑応答】【質問１】視覚、聴覚以外に触覚はどの程度可能なのか。
【回答】触覚は存在感やコミュニケーションにおいて重要である。現状ではバイブレーターが主流だが、触覚の研究は進展中で、おそらくVRの次なるブームとなると考えている。
【質問２】一人称と三人称視点で違いはあるのか。
【回答】HMDでは一人称になるが、ディスプレイ
だと三人称で行う人もかなりいる。好みが結構ある印象である。
【質問３】ゲームに慣れ親しんだ若い人に違いはあるか。
【回答】社会的に成功した人は、フォトリアルア
バターと言って、自分の見た目にそっくりなアバ
ターを使いたいという人が多いが、若い人はアバ
ターへの拒絶感は少なく、必ずしもリアルさを追求する必要はないと感じている。ゲーム的な要素やアニメ風のデザインが求められ、新しい視点を持つ学生たちが増えている。

第２日目（９月６日）

テーマ別意見交流
分科会A：生成系AIに対する大学対応（研修等含む）の紹介

東北大学における生成系AIに対する注意喚起発出の経緯と方針東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター准教授
三石 大 氏2023年１月末から２月にかけて、教育DXの方
向性や教育システムのグランドデザインを提案す
るデジタル教育アドバイザリ・グループによって、生成系AI（ChatGPTなど）の教育への注意喚起の検討を始め、３月末にWebサイトを作成し、教務係を通じて非常勤教員含む全教員に発出した。また、後期授業に向け９月中旬に、学内講習会（オンライン）で生成系AIに関する仕組み・技
術解説、教育・学習における留意事項の説明を予定している。
注意喚起に当たっての方針として、｢教員向け｣には、教室内での利用制限は可能だが、授業時間外の利用禁止は現実的でないこと、演習課題やレ
ポート課題の回答にAIが利用できることの具体例を示し、何も対策しない場合に成績評価の公平性に課題があることを紹介した。また、想定される対応策として、レポート課題に替えて、教室内でJUCE Journal 2023年度 No. 3 53

事業活動報告の筆記試験を行うとか、解答内容のヒアリングを評価するなどを紹介するとともに、教育の質向上につながることを感じている。但し、筆記試験が適さない授業で大人数の対応方法は、検討中で皆さんの知恵をお借りしたい。｢学生向け 」 には、
コピペは学修につながらないこと、AIの出力が必
ずしも正しいとは限らず、自身で確認する必要があることなどを紹介している。このような方針を
他の教育機関と共有し、引用や二次利用を自由に行えるように提供している。
【質疑応答】【質問】文部科学省からの通達後、何か変更した点はあるか。
【回答】文科省の通達と基本的な方針は一致しており、文科省も本学の方針を見ていたと考えられる。
近 畿 大 学 情 報 学 部 生 成 系 AIに 関 す る 学 生 向 け
Position Paper
近畿大学総合情報基盤センター長
井口 信和 氏
早い段階からChatGPTの影響を考慮して検討をはじめた。全学部における生成系AIの利用に関する方針が４月に間に合わないため、情報学部の学生向けに４月17日に情報学部長と学部長代理で利用に際しての方針を配信した。この中で、生成系AIを自らの能力を高めるために利用することを奨励している。
一方、レポート課題を生成系AIからの出力結果のみで提出することは禁止し、⾃ら作成した文章の校正、アイデアを練る過程で生成系AIを⽤いることは構わないとしている。出⼒結果を使⽤する
場合は、使⽤箇所と⼊出⼒や使⽤条件を明記することを求めている。
プログラミングの実習では原則禁止とした。手を動かし自身で考えながら問題に取り組むことが学びの本質であり、それを欠くと学生の成長を損ねることになる。学生からの反応は、利⽤が推奨されていることで、概ね好意的である。
使いこなすスキルは、一つは何をどう問い合わ
せるか、質問力としてのプロンプトエンジニアの経験をさせること、二つはAIが出力する文章の真偽を見極める、批判的思考・分析⼒を高めるためにそれ以前の学習が非常に大事であることを伝えている。
技術者倫理、特に著作権への配慮を徹底する教育を行っている。教員に対しては、安易に解答が得られない課題の検討と、生成系AIの使用についてのスタンスを学生に伝えることを呼びかけている。全学的には９月にChatGPTの全般的な話と課
題作成、問題作成にどの生成系AIを使っているかの話をFDとして開催する予定にしている。
【質疑応答】【質問】プログラミングの実習で禁止しても、正解が出たらわからないのではないか。
【回答】難しい。原則禁止としたが、ヒントを得るのはかまわない。その結果、うまく動いたのであれば、自分が解決したということを伝えてもら
えれば、使ってもいいかなと思う。教員間では、丸投げして正解が出るような課題は避けなければならないとしている。

54 JUCE Journal 2023年度 No. 3

ChatGPT等の生成系AIの使用に関する上智大学の対応と取り組み
上智大学学事センター長
池田 真 氏2023年１月に英語圏の大学における生成系AIなどの状況を確認し、学内の「教育開発領域」という会議で議論を本格的に行い、学生の立場から
課題や評価における使用の可能性を検証した。３月上旬には生成系AIに関する教員アンケートを行い、その時点で９割の教員が認識し、３割強が使用を経験していた。また、３月中旬にシラバスにおけるChatGPTへの対応・評価の仕方等を見直すようにしたところ、｢ChatGPTを利用しにくい課題を設けた｣、「非対面の課題による評価比率を下げた」、「非対面の課題をなくした」などの対策を考え、シラバスに反映していただいた。そのような中で、３月27日に｢生成AIに対する対応方針｣を発出した。
基本方針としては、本人が作成すべきものについて、生成系AIの使用は認めないとし、使用が確認された場合は厳格な対応を行う。但し、教員の指示があれば使用できるとしたが、「厳格な対応」
が切り取られ一人歩きした。５月〜６月に「生成AIと上智の学び」のFDを５回開催し、延べ500名参加した。そのような中で、６月30日に「教育における生成AI利用のガイドライン」を発出した。そこでは、学生、教職員で倫理的、法的、社会的側面を含めて広く学び議論を深めて行く、より良い世界を目指す実践の活用を積極的に継続するとし、禁止だけでなく積極的に検討を継続することも明記した。また、授業科目での取り扱い方、
積極的な活用の検討の明示、使用が疑わしい場合に聞き取りするなどの確認の手順も示している。
【質疑応答】【質問１】疑わしい内容を確認する手順は、何を参考にしたのか。
【回答】香港大学を訪問したときに聞いた。事例が１件だけあり、学生本人も少しだけ使ったことを認めた。処分でなく先生がしっかりと指導した。
【質問２】こういう手順はとても参考になる。資料をいただけないか。
【回答】学内で検討した上で回答する。
生成AIに対する大学対応
京都ノートルダム女子大学ND教育センター長
神月 紀輔 氏
「学生と一緒に考えようではないか｣という姿
勢を持つ中で､３月頃に取り扱いの方針について検討を始め､５月、６月、７月にFD委員会、教務委員会、ND教育センターの共同開催による研修会を教職員、学生にも参加を呼びかけ３回実施した。１回目は｢生成系AIとは何か？ その現状や仕組み」、２回目はユネスコの「高等教育における
ChatGPT利用のクイックスタートガイド」の解説､３回目は｢生成系AIを『本学の教育で』どう活用するか｣という形で対面により実施し、参加できない人には動画収録を配信した。３回の研修会の間に教員や学生自身で使用体験を重ね、理解をす す め た 。 ６ 月 に 全 学 教 職 員 集 会 で 「 生 成 AI
（ChatGPT等）利用について」学生向け文書の原案を提示し､６月末に正式に発出した。
そこでは、全面的に生成AIの使用を禁止するのではなく、学生が特性を知った上で、活用できる

事業活動報告

部分においては、自身の学習にうまく取り入れる
ことと、学びのプロセスや何を学ぶのか第一に考えること、レポートや課題は自分自身の言葉で作ること、個人情報の流出、著作権などに留意が必要であることを掲げた。今後は、学生が「自分たちでダメなものはダメとか考える 」時間を設け 、教員と情報を共有して丁寧に進めて行きたい。
【質疑応答】【質問1】非常勤教員からの反論はどういうものか。
【回答１】はじめは大学としてどうなのかをすごく問われた。学びの中でどう使っていくか、前向きに考えてほしいと丁寧に説明し、研修が進むにつれて理解が深まった。
【質問２】学生たちの意識はどうか。
【回答】ホームページにあるものがChatGPTに替わったととらえて、そのまま使うのはおかしいということは分かってきている。
生成系AIに対する取り組みの紹介
順天堂大学医学部一般教育准教授

川村 浩之 氏５月に学長から、全面的な生成系AIの使用禁止はしない。但し、個人情報と機密情報の流出には注意が必要との指針が発出された。特に、医療系学部は患者情報に触れる機会が多く、慎重な取り扱いが必要とされている。レポート等を生成系AIのみで作成することは不可、情報収集や文章校正に利用は可とし、授業でのAI使用は担当教員の指示に従うべきとしている。
医学部１年生では､レポート課題の回答に生成系AIの使用を認めたところ、学生からの反応は６割の学生がAIを知っており、利点として時間の節
約や質の高い文章生成、アイデアや情報の収集、学習効果の向上をあげている。AIを大学教育に許容すべきかについては賛否が分かれた。
教員向けのFD研修がローカルに行われているが、学部規模ではまだ行っていない。ローカルで
はAIの技術や使用方法の解説や適切な使用法、課
題設定についても議論が行われている。将来的にはChatGPTを活用した実験レポートの課題添削やフィードバックシステムの開発が計画されている。また、医療系ならではの応用（医療面接シミュレーションなど）を今後考えていかないといけない。
【質疑応答】【質問】１年生のアンケートは、意識が高い学生が多すぎないか。
【回答】問題点の注意を行った後のアンケートであることと、医学部生は受験の時に総論を書くことを訓練されているので、AIに頼らなくてもよいという意識がある。
以上の説明を受けた後、分科会参加者（教職員47名）に質問し、各大学としての対応について、挙手で傾向を打診した。
① 生成系AIについて、大学の指針・考え方を公表している大学は、約８割近くであった。
② 生成系AIの利活用を禁止している場面として、＊ レポート・課題提出に生成された結果をそのまま使用することを禁止している大学
は、約７割であった。
＊ 製作物の生成結果をそのまま使用することを禁止している大学は、約３割だった。
次いで、教員個人の受け止め方について、挙手で傾向を打診した。
③ 授業で生成系AIを使うことを考えているは、約５割強であった。また、使用場面としては、「論点・課題の洗＊「アイデア出し」全員、
い出し」約６割強、「情報取集」全員、「翻訳の点検」約８割強、「プログラミングの点検」約６割、「デザイン・曲などの政策」
約２割近くであった。
④ 誤情報、偽情報の確認方法を授業又は大学で紹介しているのは、約６割であった。
⑤ 著作権侵害の確認方法などの紹介を授業又は大学で紹介しているのは、約２割強であった。

分科会B：企業における生成系AI活用の対応（社員教育含む）紹介

生成AI 踏まえたデジタル人材育成施策の改訂について
経済産業省商務情報政策局情報技術利⽤促進課
調査官
島田 雄介 氏
経済産業省では産業全体の競争力強化や社会の課題解決を図るために、「企業のDX推進」と「デジタル人材の育成」を推進している。日本の DXが遅延している要因は、担い手不足で､量的にも質的にも人材ニーズの増加に供給が追い付いていない。その課題に対応するため、経営層を含む全ての企業人が見につけるべき知識・スキルと、新たな価値を見出すために必要なマインドスタンス（意識・姿勢・行動）を「デジタルスキル標準」
として整理し、DXを自分ごととして捉え、変革に向けて行動できるよう、学びの指針を提示した。
また､企業のDXを戦略的に推進するために､具体的に求められる人材類型（ビジネスアーキテクト、
デザイナー、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、サイバーセキュリティ）を掲げ、それぞれの役割・責任を体系化した｢DX推進スキ
ル標準｣の指針を策定した。
一方、生成AIの出現は、各企業におけるDXの進展を加速させ､企業の競争力を向上させる可能性があることと､求められるデジタルスキルも変化していることから、デジタルスキル標準（DX
リテラシー標準）について見直しを行い、８月に一部改訂した。
一つは、生成AIを積極的に使っていくことが望
ましいとし、生成AIツール、プロンプトの指標を学習項目に追加した。二つは、注意すべき点として、情報漏洩、法規制などに正しく対処しながら利用することを追加した。三つは、マインド・ス
タンスのところで、「問いを立てる」「仮説を立てる・検証する」というスキルも生成AIと共同していくためには必要であるなど、改めてリテラシーの中で発信した。今後も状況等を見ながら、このスキル標準も適宜適切なものとするようにして、人材育成の指針として活用していただけるように取り組んで行きたい。
【質疑応答】【質問１】日米間の人材の格差は、情報社会・情報技術に対する教育が遅れていたからとみられるが、高校での｢情報｣、大学でのデータサイエンス

JUCE Journal 2023年度 No. 3 55

事業活動報告の教育は、解決への一つの対策と考えられるか。
【回答】過去、日本ではデジタル関係への投資が少なく、ITベンダーに頼ることが多かったが、外部に頼らず自社でデジタル化を進めることが重要になってきた。高校、大学での教育によって、デジタルの知識を付けた人材が輩出されることは好ましく、他省庁とも連携しながらデジタル人材育成の拡大に取り組んでいきたい。
【質問２】文科系学生のITマインド、ITのスキル
セットの育成に経済産業省の考えはどうか。
【回答】理科系人材がまだ少ないこともあるが、文科系含めて文部科学省との連携、具体的にはデジタル人材育成協議会でさまざまな施策を検討しているところである。
社員が様々な業務に活用
パナソニックコネクト株式会社IT・デジタル推進本部戦略企画総括部戦略企画部シニアマネージャー
向野 孔己 氏国内の全社員にChatGPTとGPT-4をベースとしたAIアシスタント（ConnectAI）を展開している。AIアシスタントを始めた理由は、業務生産性の向上、社員のAIを使いこなすスキルの向上、シャドーAI（外部のAI）利用リスクの軽減を目指す
ため､社内で使えるAIのサービスを提供する必要があった。
利用に当たっての注意事項は、回答が正しいとは限らない｡ 最後は社員が判断する｡ 成果物ではなく､あくまで参考情報として扱う。情報は最新ではない（ChatGPTは2021年９月まで）ので２年間欠落している｡ 公開情報で学習しているので、社内情報は回答できない､英語の方が正確な回答が返ってくるなどとした。
活用方法は、｢聞く｣と「頼む」に分け､｢聞く｣ではアドバイスを聞く（例えば､会議進行のアドバ
イス）、専門知識を聞く（例えば､サブスクのサービス開発に法務面の注意点）、アイデアを聞く、ITサポートを聞くなど。
「頼む」では、判断を頼む､文章作成を頼む、資料作成を頼む、翻訳とプ
ログラムコードの作成を頼むなどがある。
実例として1,581件のアンケート結果を人が分析すると約９時間かかるところを、ConnectAIを活用すると６分に短縮し、90倍程度の生産性の向上につながり､ビジネスに有効と判断している。
【質疑応答】【質問１】社員の使用頻度や使い勝手などの評価はどうか。
【回答】AIの回答に対する評価結果は、５点満点中3.6点で72点、最新モデルのGPT4は4.2点、84点と非常に高い評価になっている。
【質問２】生成AIを使うにあたり、企業としては学生がどのようなスキルを身につけることに期待するか。
【回答】AIが非常に高度な回答をするので、それが正しいかどうか、判断できる知性と知識を身につけていただきたい。
化学素材の新規用途の探索に活用
三井化学株式会社DX推進本部DX企画管理部デー
タサイエンスチームリーダー
向田 志保 氏
自然言語処理を含む人工知能技術の発展と生成AIの登場によって、論文の内容そのものの分析が56 JUCE Journal 2023年度 No. 3

より簡単に実施できる環境が整ってきた。化学実験や材料開発など、多岐に亘る領域で新たな可能性が開拓されており、生成AIの進化はこれらのタスクの精度向上だけではなく、新しい化合物の提案や材料の特性予測など､高度な用途の利用事例が増えている。三井化学では、素材の新規用途探索や新規対応探索に注力しており、論文に加えて、ニュースやSNSなどのマーケティング情報を加味して顧客のニーズを分析することを試みている。
例えば、食品包材を電子部品に使える、建築材料
が半導体に使えるなど、ピンポイントで用途探索や材料開発などに結び付けられる。
ChatGPTの大きな問題としては、2021年９月までの情報しかないので、外部ソースへのアクセ
スができない。多種多様な大規模言語モデルを活用して、ドキュメントセット、公開データベースなどのアクセスを速やかに許可することで思考の連鎖を示させ、どこでつまずき間違えているのかが確認しやすくなった。
【質疑応答】【質問１】プロンプトエンジニアリングを駆使して、AIが収集したデータをAI自身に見直させて、間違っている可能性を見つけ出せるための事例の質問を考案したというが、その成果はどうか。
【回答】ChatGPTでほぼすべてのケースでハルシ
ネーションを防ぐことで、間違ったデータを特定することができるようになり、精度の高い文章、回答を得られるようになった。
【質問２】信州大学の学生にChatGPTを活用したレポート作成を課しているが、適切に作成されていたのか、何か特徴的なようなものは見出せたか。
【回答】誰でもできる、難かしい式が不要などの感想があり、今後研究室に配属されたら取り組みたい様子だった。ただ教員が使用を止めたりする場合もあるようで、そこは世代間の考え方の違いがあり、難しいところではあると思う。
やってTRYプロジェクトの紹介
ア サ ヒ グ ル ー プ ジ ャ パ ン 株 式 会 社 Data &Innovation室
服部 怜奈 氏生成AI技術が業務に溶け込む時代の到来を想定し､「ジェネレーティブAI『やってTRY』プロジ
ェクト」を立ち上げた。業務効率化、潜在ニーズの掘り起こしや理解、商品開発やサービスの創造につながる可能性が高いため、生成AI関連の商用サービスを使い、業務への有効な適用や効果創出の可能性を探っている。プロジェクト参加者からは、｢自身のバイアスを排除して思考を巡らせられる｣、｢論点を整理した指示をすると適切で現実的な回答が得られるなど有益な意見もあったが、事実と数値が違う、漠然とした質問には適切な回答が得られない｣などの声も寄せられている。AI
へのプロンプトの例文、不得意な分野や禁じ手の事例などを示した利用ガイドを配付し、指示文から画像を生成できるAIを提供しており、最新版でのGPT-4の提供も検討中である。全社員がWeb検索をするような感覚で生成AIを活用できる環境づくりを目指している。
【質疑応答】【質問】学生に対して、何かしっかりやっておいたほうがよいというアドバイスはあるか。
【回答】AIを使う側として、技術的なことはいら事業活動報告

ないが、AIの回答を見極める力、論理的な指示文を作成する力、つまり論理的に構造的に物事を考えて組み立てる力を養ってほしい。

分科会Ｃ：生成系AI授業活用事例の紹介

ChatGPTで英語教育の在り方を探究
立命館大学生命科学部教授
山中 司 氏ChatGPTのもたらす影響について、英語教育において大きな変革が起こっている。日本人は母語話者（ネイティブスピーカー）のような直観（native intuition）を持っていないので、中間言語（interlanguage）の状態に留まっていることが英語教育の課題となっている。ChatGPTを活用することで、ネイティブと肩を並べられるだけの表現を手にすることができる可能性が出てきた。また、単に答えだけを提供するだけでなく、個々人の英語能力に合わせた個別最適化の学びが実現できそうになっている。さらに、解説までしてくれることから、いつでも答えてくれるので、教員よりも非常に役に立つ。
ChatGPTの出力（表現）を自分のものにすることで、生身の英語を使ってコミュニケーションする、自分では考えられない高度な英語表現に触れ、自分のしたいことを経験させる中で、自分の英語力を高めていく可能性がある。加えて考えられるのが母語の復権である。生成AIを使って母語の直観を英語表現に変換することが可能になってきているので、日本の学生が自分の言語感覚を活かして、高度な英語表現を生み出すことができ、新しい世界が広がっていくが、このような学習の仕方に教育現場でも混乱も起るだろうと思う。
最後に、将来の英語テストにおいても、生身の英語力を評価することの重要性は変わるものではない。ChatGPTのようなツールを活用することで、
コミュニケーションの中で英語力をつけていく教
育が、今後は実現できる可能性があると考える。
【質疑応答】【質問】外国語教育全般を担当する教員の今後について。
【回答】教室設計や環境設計などの点で引き続き
ニーズがあると考えるが、現在必須となっている
英語教育の在り方については、今後議論されるかもしれない。
模擬授業を考えるグループワークにChatGPT使用
甲南女子大学文学部准教授 高尾 俊介 氏
山下香 氏
ChatGPTを活用したメディア表現学科における「メディア表現発展演習１」では、プログラミン
グ、ジェネラティブアート、建築計画、まちづくりなどを専門とする教員２人が共同で担当し、70名程度の１学年で実施している。授業では、｢メディア表現｣に関連する授業テーマを学生が選定し、そのシラバス作成や模擬授業の計画立案にChat GPTを活用した。授業の流れとして、まず、
フェーズ１で学生たちにはChatGPTや学生同士のグループワークを通して15回の授業計画を作成させた。テーマとしては、メディア表現の中で開講されている授業などを参照しながら、学生にとって興味をひいたり、直接的な学びになったりする授業を学生が検討する。次のフェーズ２で学生に模擬授業を実施させた。フェーズ１・２の中で、ChatGPTを個人又はグループの中で活用しながら、グループワークの中に１人AIがいるような形
で、シラバスの作成、模擬授業を計画立案した。
学生アンケート結果では、ChatGPTはグループ
作業では全員が役に立ったが、個人作業では活用に至らなかったという学生がいた。自由記述では、
例えば「何度も応答していくうちに、グループでの議論をきっかけとしてアイデアを出してくれるのが役に立った」、「本質的には人間が頑張る感じだ」というような答えがあり、役に立った場面と立たなかった場面が半々のコメントが見られた。
今後注目されるのは、AIに対応した思考プロセスであると考える。また、人間に、今後求められていく能力としては、アイデアを形にしたり、それを社会の中で実装したりする力ではないかと考える。このような気づきを今後の生成系AIを活用した授業の取組みに反映していきたい。
【質疑応答】【質問】仮想の学生を想定させたChatGPTを含めて行うグループディスカッションについて、詳しく説明してほしい。
【回 答 】 グ ル ー プ デ ィ ス カ ッ シ ョ ン に お い て 、ChatGPTに登場人物として複数人の視点を提供してもらい、複数のAIの登場人物を含めたディスカッションを行うことになる。

分科会Ｄ：働き方改革、業務支援DX

職員の働き方改革宣言（ビデオ講演）
上智学院人事局人事グループ主幹
千野 雅裕 氏学 校 法 人 上 智 学 院 で は 、 2020年 ４ 月 か ら 若
手・中堅層の職員20名程度で、部署横断型プロジェクトとして５つのチーム（意識改革・行動変
容、学生対応、環境・制度・モチベーション、
ICT活用、業務分析・業務の見直し）に分かれ、建学の理念のさらなる実現を目指して検討を進め、同年12月にプロジェクトチームからの提案を受け、「職員の働き方改革宣言」を決定した。
それを具体化するアクションとして、14の取組
みを掲げ、全ての活動が学生支援に繋がることを、職員一人ひとりが認識できるように作成した。
プ ロ ジ ェ ク ト の 活 動 に つ い て 、 2020年 度 と2021年度では、例えば各年度でアンケートをとり、職員が実際にどういうことを考えているのかなど確認を行うとともに、そのアンケート結果をもとに電子決裁システムを提案・導入した。2022
年度では、課題となっていた教職員会のコミュニ
ケーションの活性化策として、教職員交流会の実
施、創立記念行事プログラム｢働き方から上智を考える｣を実施する中で、教職員が相互に考えていることを理解し合う、課題認識の共有も行った。
会議運営の工夫としてのペーパーレスでは、最初にiPadでペーパーレスをはじめた。次いでコロ
ナ禍でのオンライン会議への導入により、役員会を中心に議案の収集、資料の共有化を進め、ペー
パーレスも同時に実現した。また、コラボフロー
としての電子決裁システムの取組みでは、自分の部署で運用・改善できる使い勝手の良いシステムを導入した。３年を超えて帳票数では１万件以上の利用があり、現在はコラボフォームを使う学生対応の充実を構想している。
意識改革・行動変容を進めていくキーワード
は、信頼と傾聴が重要で心理的安定性が確保されJUCE Journal 2023年度 No. 3 57

事業活動報告ていることが全ての意識改革の基本になると考えている。働き方改革を何のためにするのかについては、職員自らの働きやすさ・ワークライフバラ
ンスだけではなく、職員一人ひとりの働きがいを改革することで、教育研究活動の推進を図り、選ばれる学校法人にあり続けるため、職員の意識を本気で変えることが何よりも大切と思う。
国際交流業務のDX取組みと展望・課題
桜美林大学国際交流センター課長
中村 文武 氏国際交流分野でDXが必要な背景は、一つは、学園の方針で国際的に通用する大学となることを目指し、国際交流の人口が増えてきた。二つは、働き方改革の一環として、キャンパスの多拠点化に伴う各拠点の強みを発揮していく上で、情報共有できる環境を整えていく状況にあった。三つは、全体的な支援システムが汎用化する中で、多様化する学生ニーズにどうやって大学の強みを探っていくかという二律背反的な課題に対応していく状況にあった。
複数拠点での業務遂行体制を構築するために、紙の申請書類をなくし、データベースを一元化することで、教職員が共有する環境に期待を込めて、
デジタルツールに移行した。国際業務は、学内外のステイクホルダとの調整を図りながらすすめて
いくことから複雑になりがちで、シンプルなワー
クフローにすることで学生に利益をもたらせることを期待して、2015年に留学関連業務のDXを推進することになった。
留学生向けのデータベースとして、クラウド型のプラットフォームにsalesforceを導入した。クラウドに移行して実現できたことは、留学管理情報が一元化された（在籍管理、危機管理、プログ
ラム管理）、外部決済サービスと連携して請求・入金管理がシンプルになった、協定校との協定書
管理が簡単になり、統計が取りやすく業務の汎化が進んだ。反面、まだ実現できていないこととして、一つは、自分の国際交流体験が４年間の学びにどう繋がってきたかを学生自身が分析できるよ
うなデータの見せ方・活用、二つは、学内で保有する様々なデータをつなぐことで、どういう学びを積むことで国際経験ができるようになるのか、ストーリーが見えるように今後は進めていきたい。書類をデジタル化し、組み合わせてワークフ
ローを組んでいくというところまでデジタル化が進んできてはいるが、学生が自分で国際交流体験
を豊かなものにしていく、そういう行動変革を促していくところまでできるようになってから、初めてDXなのかと感じている。
【質疑応答】【質問１】留学支援という汎化が難しい領域で、DXにはどのようなシステムを利用し、独自の開発を行ったのか。
【回答】アジャイル開発のできるセールスフォー
スのシステムの最大のメリットを活用しながら、ニーズに適切に応じた開発を進めてきた。
【質問２】2015年からのDXは早い動きであるが、どんなきっかけでDX推進をスタートさせたのか。
【回答】私自身が前職でWebデザインをしていた
経緯で、業務改善のためにWebフォーム導入したことがきっかけとなり、効率化を実感したことから、徐々に学内でも浸透して理解されるようになって拡大した。

58 JUCE Journal 2023年度 No. 3

デジタル技術活用プロジェクトと業務自動化（RPA）の事例紹介
滋賀医科大学情報課主幹
石田 宙久 氏
大きな業務削減を期待してRPAの運用を開始
して４年目を迎えているが、さまざまな問題が発生して、試行錯誤しながら運用してきた。RPAの運用実績としては、令和４年末で年間2,636時間まで削減時間が詰みあがっており、ロボットの稼
働本数は44本になる。費用対効果は、ソフトウ
エアライセンスに比べ削減効果が120％まできた。
RPAで発生した問題と解決策では、①RPAのコスト問題で、サーバー型の高額な製品を導入した
ため、各ロボットによる業務時間の削減効果は小さく、費用対効果の実現が困難な状況に陥った。
解決策としては、無償版RPAの導入を進めた。②
引き継げないロボットが多数出てきたという問題
で、RPAの開発量が多いと引継ぎに問題が起きるので、簡素化して運用していくことが大事。事例としては、会計伝票のエラーチェック、科研費に関するメール送信、問い合わせ情報の可視化などがある。
国立大学には文部科学大臣の認可を受けて進める第４期中期計画の中で、令和４年から９年までの６年間で1,080時間の業務量削減という目標があり、AIやRPAなどのデジタル技術を活用した業
務改善を掲げている。12部署17名の事務職員が理事直轄のプロジェクトとして活動しており、各自で１つ以上のデジタル技術を用いた開発を行い、現在748時間の業務削減を行い72％達成している。今年度は、繁忙部署に特化した業務改善に取り組んでおり、対象業務の選定、改善案の検討を行っている。
【質疑応答】【質問１】「デジ活」のメンバーと、参加のモチベーションはどのように形成されたか。
【回答】第４期中期計画の目標もあり、開発に協力していただけないかということを、各課長にお願いして回り協力いただいた。若手の職員の方でRPAに興味がある方、スキルアップにもつながるということを説明して、参加いただいた。
【質問２】RPAの活用を人事異動が発生したときに、スムーズに引継ぎする工夫をされているのか
どうか、事例を伺いたい。
【回答】事務局で一旦引き取って、また新しい方が来られたらお伝えするというような形で、対応している部署もある。
【質問３】今後、病院のレセプトにPRAでチェックするなどの構想があるかどうか。
【回答】病院でもRPAの活用は行われている。聞いた話として、病院の朝に印刷する帳票を夜中に印刷して、朝の作業を楽にするロボットであった
りとか、病院の患者数を統計して毎日、病院長に提出するような業務も自動化し、メールでレポートが送られるようになっているとか、電子カルテを使って自動化し、いろいろなファイルを出力している。

事業活動報告

分科会Ｅ：学修者本位の教育､学びの質向上を目指すDXの試み

一人ひとりの個性を伸ばす目標・学修支援DXの取組み
日本経済大学業務推進部長､准教授
田代 雄三 氏
「個性を伸ばす」教育を大切にしているが、どんな学生なのかデータがなく、学生データの集計・分析が未整備、教育方法にデジタル活用の余地があるなどの課題があり、デジタルを活用する
ことで、個性を伸ばしていく教育を新しく考えられるのではないかと判断した。学生一人ひとりの目標を見える化、実行を支援するために、個別最適 な 学 修 を 支 援 す る ア プ リ と し て 、 2022年 に「日経大PEAK」の開発に着手し、2023年現在稼働している。
教育にデジタル技術を使う目的は、①学びの実
績を積み上げ、就職の質向上を目指す。②中退率の減少を掲げている。具体的には、就職の質向上に向けて、学生にスマートフォンで学期ごとの目標を設定させ、進捗管理を行い、教職員や友人が後押しをしていく体制をとっている。中退率の減
少には、学生の出席や成績の悪化をデジタルで自動検知し、学生にアラートを出し、アラートの出た学生に担当教員が支援を強化する仕組みを設けている。
アプリ利用率を向上させるため、全員が所属するゼミで強制的に使用している。また、授業の出席や目標の完了などでポイントが加算される
PEAKポイントも導入しており、活動指数として捉えている。さらに学生の活動を評価し､共有する仕組みが整備されている。このアプリは、まだ結果が出ていない段階であり、中退率や就職にどれだけ貢献できるかは確定していないが、数千の目標が登録され、新しい教育方法を開発・実施する機会となっている。
【質疑応答】【質問１】個人のプライバシー侵害に懸念を持つ
学生に、どう対策されたか。
【回答】入力したものは、他の学生に見えないよ
うに制御をかけている。内容的にセンシティブと思われるようなものは、センシティブ情報として別枠で入れられるようにしており、システム管理者と、入れた人しか見られないようにしている。
教員が交代して引継ぐときは見られるが、教員にも見られたくない場合には見えない所に入れるよ
う管理している。
【質問２】学生同士が見られない理由は、何かあるのか。
【回答】お互い刺激になって、いい面もあるかと思ったけれども、プライバシーがあるので、見せるとしたら、クラスの先生が、個人名が見えない形で、目標を皆で共有するようにしている。
【質問３】就職の質まで向上できそうな、手ごた
えはあるのか。
【回答】質に関しては、何らかの指標、例えば、上場企業の就職の内定者数とか、３つくらい指標を組み合わせて評価を考えている。学生が満足して決めたというよう結果を増やしていきたい。それにつながる手ごたえというと、学期の最初に自分で目標を明確にしておくことで、将来に向けた
ところでは役に立っているのかなと思っている。
どれだけ授業で使われたとか､資格取得者数など見えるようになってくると、手ごたえが期待できる。始まったばかりで追跡していく。
学修課程･成果の可視化を目指した医療系DXの取組み
東京医療保健大学学長戦略本部准教授
西村 礼子 氏
医療系教育DXを推進することが、目的なのではなく、医療系実践能力の向上をどのような目標と評価と方法で行うかという一貫性を保証していく仕組みをこの医療系DXで目指している。具体的には、コンピテンシー基盤型教育で何が実践できるようになり、医療の対象者にどのような成果がもたらされたのか、医療職の知識・スキル・態度が育成されてどのくらいの生涯学習能力に繋がったのか、それらを可視化することによって、どのような医療の質保証、教育の質保証、社会へのアカウンタビリティを発信できるのか、ミクロの段階からマクロの段階で教育評価を行っていく必要性があると考えている。
そのような経緯を踏まえて、３か月前にDXを取り入れ、スマートキャンパスの構築を目指して、
教育DX、研究DX、事務DXをどのようにDP、CP、APに落とし込んで学修データを評価していくか検討を進めており、学修成果と実践の一貫性のある教育と評価のスキーム作成を重要視している。
DXをすることで、教育デザインが学生に可視化されやすいように、一律のものを提供している。
科目と単元のデザインの可視化を行い、学修者や教職員がそれぞれの点数や出席状況を一覧化し、可視化する方法や、DPの重み付けに基づくルーブリックを学年・科目ごとで行う仕組みをつくる。それぞれの出席状況のログ、さらにはDPに達成状況をレーダーチャートで可視化し、教員と学生がインタラクティブにコメントを書けるような仕組みも用意している。知識だけでなく､バーチャルシミュレーションを取り入れ､パフォーマ
ンスレベル評価も重要視している。実際の授業動画を公開し、学生自身の自己評価、学生同士の相互評価、教員の他者評価、教員・学生の相互評価の形で、ログや評価が行われるような仕組みを取り入れている。
【質疑応答】【質問１】学生のDPの達成度も分かってくると、場合によってはDPを変えるとか、組み直すなどの観点から大切だと思うが、そのようなレベルに取り組まれているのか。
【回答】DPの各学年等に落とし込んだマトリクス
表を作り、各科目で何パーセントかを、DP１から5まで配分して教授会で決定し、今この機能を搭載したところになる。取組みが始まって２年目なので、カリキュラム改正までには繋がっていな
いけれども、学習評価に基づいたカリキュラム改
正、カリキュラム評価を狙っている。APやCP、DPに反映されていないと、入学した学生がこのDXの取組みについていけないといった評価が、
アンケートレベルであった。各学部、各学科で今後カリキュラム評価に落とし込んでいく必要性があるというところで、大学ビジョンにDXを追加した経緯がある。
【質問２】DXに基づいた、学生の意識改革を取組めているようでしたら、何か教えていただきたい。
【回答】新入生オリエンテーション時に、DXのオ

JUCE Journal 2023年度 No. 3 59

事業活動報告

リエンテーション時間を、４日間に分けて６時間とっている。PCサポートセンターの方々も含めて、リテラシー能力をあげられるような仕組みを設けている。さらに、４月と５月に参加型、任意型にはなるが個別補修も行いっている。
【質問３】DXの取組み以前の学生と、何か違いが出てきていることがあれば紹介いただきたい。
【回答】大学としてそのレディネスに差がある状
況で、情報収集能力は情報を要約するといったと
ころは力がついてきているのではないかと、科目レベルのアンケートでは出てきている。
DXによる時間・場所の制約を超えた学びの場創
出の取組み
金沢工業大学学長補佐、工学部教授
鈴木 亮一 氏
｢時間と場所の制約を超えた学びの創出｣の目標
として、①対面と遠隔の授業を最適に融合するため、デジタル教材やシステムを制作し活用する。
②実空間と仮想空間を融合した実験・演習で学生の学習意欲と満足度の向上を目指す。③産学連携
プラットフォームを活用した分野融合型教育の推進で､大学を越えたPBLを目指すことにしている。
期待している効果として、対面と遠隔双方のメリットを活かした効果の高い授業運営ができる。
対面と同様の臨場感ある学習環境を構築して積極的なコミュニケーションが生まれ、学ぶ意欲が向上する。専門分野が異なる学生、世代の異なる社
会人、海外の学生と多様性あるチームをつくり、問題発見から解決策を考えるPBLの経験ができることを目指している。
具体的な学修環境として、多地点を等身大で接続するシステム、ヘッドマウントディスプレイなどのVR・MR機器、教員の動きに合わせて自動追尾カメラが追従するシステム、自宅にいるけれども教室にいるような感覚で授業が受けられるハイ
フレックス授業ができる講義室、PBLがしやすい
演習型教室、SA・TAが学生の進捗状況をタブレ
ットで情報共有するシステムなどを整備した。実空間と仮想空間を融合した実験環境を作ることにより､学生一人ひとりが仮想空間の中で､実験装置を作るとか、仮説を繰り返し検証しながら実験ができるようになり、学生の評価も高く、実験ではいい成績をとる学生が増えた。また、oViceというソフトを活用しながら、仮想空間で学生の指導ができるようになり、オフィスアワーに質問に来る
学生よりも増えている。
産学連携プラットフォームの活用では、｢学都金沢｣のブランド確立を目指して、石川県の私立大学が個々の大学の特長を活かし、学問分野を超えて連携教育を実践する場を構築している。実際に等身大の接続システム等々を活用しながら、３大学で共同PBLを実施している。さらに、海外大学とのPBL、他大学の共同研究を計画している。
【質疑応答】【質問１】デジタル教材を利用した実験で、教材の導入後の成績分布でいい成績をとる学生の割合が増えた原因として、DXの何が有効だったのか。
【回答】一つの実験機器を６人・７人で共有していたが、DXでVRをチームで２台から３台自由に使えるようにすると、実験に関係しない学生は仮
想空間の中で実験してくれるようになり、効果があがった。もう一つは、従来実験する場所に行か60 JUCE Journal 2023年度 No. 3

ないと実験できなかったのが、私の研究室、他の場所で実験できるようになった。VRの仮想空間の中でもう一度実験したいと来てくれる学生が増えた。学生に連携のモチベーション、実験現象観
察のモチベーションが向上し、成績が上がったのではないかと考える。
【質問２】実験でパラメータを自由に変えることができることも、一つの特徴としてあげられていたが、学修効果として上がったことはあるのか。
【回答】それもあると思う。学生たちが場面要素の設定が違うのではないかとか、他のパラメータ違うのではないかという疑問をもって、自分たちでパラメータを調整して実験をシミュレーション
し、自分の仮説などを確かめて、レポートを書く、考察するとところにDXを導入することで、影響が表れたのではないかなと考えている。
DXによるバーチャルクラスデジタルラーニングの取組み
広島大学情報メディア教育研究センター長
西村 浩二 氏
DX推進基本計画を令和２年度に策定し、３年ごとに更新している。基本計画は、10年後のデジタル環境を見据えた長期的な基本方針と３か年で優先して実施する５つの全学的重要事項から成っている。特に、教育DXでは、学習者への効果的なフィードバックと教育方法の改善等の利活用が期待できる成果として掲げられ、｢デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン」の補助を受けて、次世代オンライン教育を実現する「バーチャルクラスルームデジタルラーニング（VCDL）」環境の構築とDXで拓く新しい教育方法の実現に向けた取組みがすすめられた。
具体的には、大学に来ることなくバーチャルク
ラスルームを構築し、その中で学びを支えるLMS
をGoogle Cloud上に構築し、連携大学間での教材の共有ができるmoodleへの移行など、LMSの増
強・拡張を図るとともに、教育・学習利活用ポリシー等の策定、動画コンテンツの作成などを整備した。その上で､大学連携による開発により、VRを含むデジタル教材を使った効率的・効果的な教育の展開や、開発したVR教材を使った県内初等中等学校教育の支援、障害のある学生への特別支
援教育指導者育成プログラムの展開等の取組みが進められている｡
VR教材の活用では、特に､医療系の臨床能力試
験のトレーニングをVRで行う世界初の試みや、画像診断装置で体の中を透視しながら、カテーテルなどで治療のトレーニングを行うVRシミュレ
ーターを開発するなど、新しい教育方法の実現に向けたアプローチが進んでいる。計画は３年ごとに進捗がまとめられ､事務の効率化や大学のIRデータの整備なども実施されている。
【質疑応答】【質問】補助金を導入して、ソフトウエアなり、
ハードウエア入れたりすると、少なくとも５年程度の継続性が必要になると思うが、予算はどう考えられているのか。
【回答】クラウドサービスを使って行くには、コストがかかってくるので、大学上層部に認識をしていただけるよう、DX計画の中にきちんと盛り込んでいく。かなり高度なVRの教材を作ると、コストが非常にかかり、継続性が問題になってく

事業活動報告る。今後は、汎用的で長期間使えるような形に作るとか、大学構成員による教材開発のサポートを重要視している。

分科会Ｆ：デジタル教材の著作権対応とChatGPTの対応
神奈川大学学長補佐、法学部教授

中村 壽宏 氏
著作権法は、デジタルコンテンツを作った著作
者等と著作物の利用を許された利用者の全体を著作権者として、権利者保護と権利制限による利用促進の二本柱となっている。保護の対象となる著
作物は、法律で、著作者人格権、著作財産権、著作隣接権となっているが、大学教育では著作者人
格権、著作財産権が重要である。著作者人格権は、コンテンツを作った人にだけ生じる権利で、出版社や学会等に譲渡することはできない。著作財産
権は、著作物にかかる経済的活動を他者から妨害されないための権利で、コンテンツコピーの複製権、ネットを使って著作物を配信する公衆送信権などがあり、著作者から他人に譲渡できる。
保護される著作物とは、「思想又は感情を創作的に表現したものであって、文芸、学術、美術、音楽の範囲に属するもの」となっているが、思想や感情表現の判断は難しいので、他人が創作したものは全て著作物と思ったほうがいい。著作物に当たらないものとは、誰でも思いつくありふれた表現、他人の創作物の模倣、単なるアイデア、憲法その他の法令､パブリックドメインなど。保護される期間は、著作者人格権は死亡によって消滅するが、著作財産権は70年間遺族によって相続される。
一方、利用者は他人の著作物を様々なシチュエーションで利用できる。特に、教育関係では著作権法35条で授業目的に利用する場合は、著作者の許諾を得ずに利用できる。但し、複製や公衆送
信又は伝達の態様に照らし、著作権者の利益を不当に害することとなる場合には､この限りではな
いとなっている。例えば、本からかなりのページを複製し配付する、購入が前提となっているテキストや問題集の複製は不当に害する例となっている。公衆送信では、他人の著作物をサーバーにアップロードし、教室内の学生に配付する場合や、学生が好きな時にデータをダウンロードして勉強する異時授業公衆送信も35条に基づく補償金制
度によって無許諾で利用できる。また、授業外で大学が他者の著作物を管理している場合、経年で利用するなどの場合にも補償金の支払いが必要となる。なお､他人の著作物をLMSに教員がアップロードすることは授業利用で､機関管理には該当しない。
補償金の支払いは、大学が毎年５月１日の在籍
学生数に720円と消費税を掛けた額をSARTRASという団体に支払う。プールされた補償金は
SARTRASの活動に伴う経費を除く残額が全部著作者に分配される仕組みになっている。他方、補償金の分配は、全ての大学で著作物の使用状況を調べているわけではなく、一部の大学に対して使用状況の報告を依頼し、その結果を踏まえて､フェルミ推定（実際に調査することが難しい数量や規模をいくつかの手がかりをもとにしながら、論理的に概算する）を行い、出版社などの分配業務

受託関係団体を経由して補償金を分配しており、全ての著作権利者に分配されていないという最大の問題がある。
生成系AIに関する著作権法上の問題としては三つの問題がある｡一つは、AIが情報解析のために利用する場合は、著作権者の許諾は不要として、早い時期に著作権法を改正している。しかし、他人の著作物をパターンとして蓄積する場合､画像生成系AIでは問題となるので注意が必要。二つは、他人の著作物をそのままプロンプﾟトとして、生成AIで要約するような場合は、著作物性はないが、プロンプト自体に創作的な意見を入れた場合には、著作物性があると考えられる。三つは、出力結果にプロンプトを投入したユーザーの思想・感情が反映されている場合は､ユーザーの著作物となる。しかし、そういうのが考えられない場合は、単なる操作者にすぎない。また、誰かが作った生成AIの出力が似ている場合は、絶対にこれを踏まえて作られているだろうという依拠性が要件になるので、証明されないと著作権侵害とは言えない問題がある。
京都産業大学法学部教授

髙嶌 英弘 氏生成AIの学習利用に際して、気を付けることは､社会に出て生成AIを使うことになるので､ビジネスベースでの著作権規制の概要を認識している必要がある。例えば、EUと取引のある企業に学生が就職した場合には、AI利用の包括規制法を成立させていることから、生成AIを使った文章や画像にAI製でであることを書かなければいけないな
ど、基本的な著作権の仕組みとChatGPTの適切な使い方について、教員も含めて学習していかなけ
ればいけない。
学生が著作権侵害をするような行為をどんな場合にするかという視点から見ていくと、一つは、生成AIを利用してそのまま文章や画像を授業だけに使っていたら問題はないが、SNSやホームペー
ジで公表する、自分の著作物として利用する場合には、既存の著作物との類似性、依拠性があれば著作権侵害になる。二つは、学生が自分で書いた文章の一部に生成AIで出力した文章を切り貼りし、類似性と依拠性が認められる場合がかなりあると思う。
生成AIの特徴は、引用の部分は全く明示されないので、部分的な利用であっても著作権侵害の危険は出てくる。どのように回避するか難しいが、一つの技術的な方法として、生成AIが出力した文章をアプリにかけると、元になった依拠性のデータを追跡して表示するシステムも開発されているようなので期待できるが、今のところやはり難しい。三つは、画像の生成AIに一番問題が生じやすい。キャラクターなど全く同じではないけれども、非常に類似画像になることが多い。例えば､プロ
ンプトの中で｢トトロと似たって｣指示した場合には依拠性がある。これを自分の名前で公表し、利益を得たりすると、スタジオジブリの同一性保持権侵害になるのは明らかで、学生が一番やりかねないような例と思う。
今の段階では、各大学が生成AIの学習利用の指針を作り、公表しなければいけないので、走りながら指針を作り、走りながら修正していくことになると思う。いずれにしても、学生も教職員も著

JUCE Journal 2023年度 No. 3 61

事業活動報告

作権教育を大学として行っていくことが急がれる。

分科会Ｇ：学びの質向上を目指すICT活
用の取組みオンライン「インタカレッジ民法討論会」
京都産業大学法学部教授
髙嶌 英弘 氏｢インタカレッジ民法討論会｣は、コロナ前は対面で毎年開催してきたが、2020年度と2021年度
はオンライン形式で実施した。この討論会は、教員が事例問題を提出し、各ゼミの学生が問題の解決に向けた法律論を立てて報告し、立論の適切さ、論理構成を他大学の学生から質疑を行い、個々のゼミだけでは実現できない大規模なオンライン共同学習を行うもので、真剣にならざるを得ない。
学生の主体性向上のために、報告内容に関して教員は一切助言や指導を行わない。学生の報告後に教員間で同じ問題について討論を行い、学生に参加させて多角的視点からの評価の重要性を認識してもらう場としている。
オンライン討論会では、Zoomを用いて画面共
有､ブレイクアウトルーム､チャット、ファイル送付、録画機能等を活用して行った。こうすることにより、学生の相互交流ができるだけでなく、学生の論理的 思考、文章作成力、プレゼンテーシ
ョン能力が向上した。また、その後の学生の学習
活動や就職活動にも役立っている。今後の課題と展望としては、討論会のノウハウを法学関係以外の大学教育全体に公表共有することと、全国規模の大学が参加できるようハイブリッド形式の検討を行い、参加大学以外への学生、教員の参加と、報告に対する評価の投票にも参加できるようにすることで、一層開かれた教育の場の提供を考えている。
【質疑応答】【質問１】発表する学生は何年生か｡【回答】３年生が中心であるが、２年生が発表することもある。但し、評価に関して学年は関係なく同じ基準で評価する。２年生で発表した学生が次年度に３年生として発表する場合もあるが、発表のレベルが向上していることが多い。
【質問２】オンライン討論会には、どのような人が参加しているのか【回答】討論会には、発表するゼミの学生、教員の他に、上級生や下級生、卒業生も希望があれば参加できるようにしている。
ICTで「空き家活用」の可能性を探究する地域連
携教育
共立女子大学建築・デザイン学部教授
髙橋 大輔 氏
１年生を対象とした課題解決ワークショップのグループ学習において、半期14回の内、前半の７回は調布市の行政の方が大学に来て講義を行う
中で、行政の方たちから、調布市の空き家を抑制するためにはどうしたらいいのか、それを市民に提案していくためにはどのようなアプリケーショ
ンを作ればいいのか、学生たちに課題を出していただいた。後半の７回は、鳥取県南部町の行政の方たちが、南部町の地域課題である町内の空き家
地域の居場所として学生たちが企画提案し、改修する課題を出していただいた。

62 JUCE Journal 2023年度 No. 3

グループ学習ではLINEを用い、IT会社にアプ
リケーション作成方法やアイデアを指導いただい
た後、Linyを用いてアプリケーションを作成した。
LINEおよびLinyを用いるのは、学生が慣れているICT環境の方が良いと考えたためで、授業開始
当初アプリケーション作成に興味を持ってもらえ
るかどうか不安があったが、そのようなことはな
く、学生は積極的に取り組んでくれた。アプリケーションの作成では、産官学連携だけではなく、質問形式で解決策、問い合わせ窓口があるアカウ
ントを高校生と大学生による連携も進めている。
最終的な講評については、調布市の場合は実際に対面で講評いただいたけれども、南部町の場合はオンラインで行政の方たち、町民の方たちと繋ぎながら質疑応答に対応するというプロジェクト
授業を行っている。
【質疑応答】【質問】調布市と鳥取県南部町を一つの授業で扱うとの話であったが､２つの地域差に学生が戸惑うことはなかったか。
【回答】授業時に説明を丁寧に行っているので､そのようなことは起こっていない。
ICTを用いたTeam-Based Learningの実施方法
東京女子医科大学医学部講師
茂泉(吉名) 佐知子 氏
TBLとは、知識を応⽤してグループで考え、教え合う能⼒を鍛える少人数のチーム学習法で、2019年まで、１・２年生を対象に対面で行っていたTBLの授業をコロナのために、2020年から
オンラインで実施することになった。TBLの流れ
は、
「予習」
、
「予習確認」、「学修内容の応用」の３段階ですすめる。先ず､予習項目が教員から発表され、予習確認テストに個人で回答する。その後、課題シートの問題に個人で回答した後、グループで討論し、どうしてその答えが正しいと思うか、何で他の選択肢が間違っているのかなど、根拠を基にグループで回答を作成して発表を行った
後、司会から解説を聞き、学生、ファシリテータ
ーがアセスメントを述べる。各グループには、討論がより深まるような声掛けをする役割を持った
ファシリテーターがついている。オンラインTBLの授業では、Zoomを用い、事前学習や課題提示などはLMSを活用した。グループ討議はブレイク
アウトルーム、発表資料の作成はGoogleスライドを用いた。司会やファシリテーターは、オンラインのトラブルに備えて同じ教室に待機し、学生はこの教室に直接電話をかけることでトラブルに対処してもらうことができた。こうした結果、オンラインでも対面同様の授業を行うことができた。
学生からのアンケートでは、「グループの人と話し合うことで、自分が誤解している部分が明らかになった」、｢わかったつもりになっていたけど、よくわかっていなかったことがあった｣など、対面でTBLを行えない場合でも、オンラインの実施が可能。今後は、対面とオンラインの良い点を取り入れながら、いろいろな状況に対応できるようにしていきたい。
【質疑応答】【質問１】学生が作成したスライド等を教育改善に用いているか｡【回答】教員とファシリテーターで過去のスライドを見て、問題の内容や難易度が適切であったか

事業活動報告

どうかを相談し、問題を改善している。その結果 、 授業で用いる課題の質が向上し、課題に対応した内容に関する試験問題の正答率が向上したよ
うに思われる｡【質問２】オンライン形式と対面形式で違いはあったか｡【回答】オンライン形式の方が課題の内容を丁寧につくる必要があるように感じた。教育効果については、あまり差は感じられなかった。

分科会H：文系学生向けデータサイエン
ス・AI授業のワークショップ

多学部横断的なデータサイエンス授業の実践例と生成系AIとの向き合い方
大阪公立大学研究推進機構特任教授､本協会情報
教育研究委員会データサイエンス教育分科会アド
バイザー
辻 智 氏
理系・文系の各学部から、データサイエンスの定義を教えて下さいってよく言われる。そのデー
タから意味のあるものを抽出して、さまざまな社
会活動に役立てていくとか、いろいろな定義がある。例えば、統計学とどう違うかという質問をよく受けるので、統計学を真理探究とすれば、デー
タサイエンスは共創活動という見方を私はしている。イメージにこだわって、定義にこだわらなくてよいと思う。
文系向けの授業では､学生を励起することが必要で、知的好奇心を刺激するとか、教える順序の向きは理系と逆、あいまいな領域は出てくるけれ
ども、あえて白黒つけない。海外の話題を沢山言ってあげると、文系の学生が結構食いついてくる。
私が担当の数理データサイエンス授業では、１
回目から15回目まで､トピックの内容ですすめているけれども、実はトピックだけでなく、最後の20分から30分くらいに、AI系のアプリ、ビジネ
スプレゼンスが使うような内容を盛り込んでいる。授業を受けながら興味を引くドキドキするよ
うなもの、例えば、セキュリティの体験ができる
アプリを入れながら、パイソンのプログラミングも入れながら、AIのアプリなど様々なものを入れながら、工夫していく。その後、学生の意見も取り入れて、少しずつ変えている。
DXの次はQX、量子コンピュータトランスフォ
ーメーションの時代に進んできている。スーパーコンピュータで数万年かかるような計算が量子コンピュータだと、例えば、10秒、20秒で計算が終わる可能性があるので、破壊的に沢山の計算ができ、地球上にあるデータがもしかしたら枯渇してしまうかもしれない。そうなってくると、AIがどんどんデータを作っていくけれども、人間が作ったデータが天然データとして価値が出てきて、魚の養殖と天然のような形で、区別して使われる時代が来るのではないかと思っている。QXの時代になってくると、天然データは皆でむさぼりあうことも起こってしまうのではないか、ということもあるので、DS、DX、QXは確実に進んでいることを感覚的にもっておくことを薦めたい。
テキストや画像に関する生成系AIとの向き合い方について、生成系AIが悪いのだということを、世論やメディアで意見が何となく引っ張られていく感じがする。生成系のAIやAIの問題になる前に、人間そのものがもっと倫理観というものをしっかりと養っていかないとダメだということを、デー
タサイエンス授業の中で紹介していけば、こういったことをする必要はなくなると思う。例えば、生成系AIを自由に使いすぎると、様々な悪いことに使いだす人もいるので、気を付けなければいけないということを、セキュリティの授業とも絡めて、伝えて行かなければいけない。
【質疑応答】【質問１】文系の学生には、この程度の怖さが必要なのだとか、自分自身の物差しを作らせておいて、ディスカッションを通じて全体知みたいな形にして行くのかなと思ったりしたが、そのようなことはあるのか。
【回答】このレベルまでができなければいけないとか、そういったことではない。一日中同じことを教えるのではなくて、学生たちが自分の主専攻の役に立つような物差しとか、使い方ができればいいなと思っている。理解していただくことよりも、自分の体質の合うものを使えるようになってもらいたい｡【質問２】DXとかQX時代に、どんな力を持っていれば対応できるか、またサポートして行けばい
いのか。
【回答】データサイエンス、DX、QXに対して、
例えば、Kaggleというホームページに行けば、パイソンのエディッタが立ち上がるとかを知っていて、簡単なものができるというくらいでもいい。
少しでも食わず嫌いにならないように、ハードルを下げてもらいたい。
【質問３】人文社会系なので、統計的な部分から初めて、数式を使わないように解析は他のエクセ
ル使う科目にまかせている。それでも統計の言葉など説明せざるを得ないが、カットしてもいいというようなところ、何か所かありますか。
【回答】沢山ある。文科省ガイドでは、全部やれとは書いてなくて、沢山項目がある内のどれかをやる形になっている。例えば、私は重回帰分析、
クラスタリング好きなので、結構入れるけれども、そうでないところは他の授業に譲ってきた。先生
が学生を乗せることができる内容でやったほうがいいと思う。
【質問４】ChatGPTの出力を学生が持ってきたときに､学生自身が考えてプロンプトを作ったので、学生自身が考えてやってきたという発想なのか、出てきたことを右から左に流したものと考えるか。
【回答】テキスト系、画像系の生成AIも一通り先生たちが使っていることをいつも意思表示しておくというのが抑止力になる。一番大切なのは、先生が毅然な態度をとっていれば、学生は無茶しな
いと思っている。

分科会Ｉ：メタバースによる大学授業活用事例の紹介メタバース・ラボでの課題解決型PBLの試み
久留米工業大学AI応⽤研究所副所長
小田 まり子 氏
令和２年度から地域課題解決型のAI教育プログ
ムを全学的に導入し、２年生以降のPBLに重点を置いている。令和５年度は、14のテーマで51名の２年生の学生が４〜５人のグループに分かれて課題解決に取り組んでいる。このPBLは、コロナ

JUCE Journal 2023年度 No. 3 63

事業活動報告

禍の影響でZoomを使用したオンライン会議シス
テムを活用している。また、令和３年度からはバーチャル海外留学も行っており、参加学生は20日間のバーチャル留学の後に、英語でプレゼンテーションを行っている。
昨年度から、学生、教員、地域の社会人が時間と場所の制約を越えて交流できるようなメタバー
ス・ラボの構築を始めた｡メタバース・ラボでは、
AIやDXを活用した地域創生を目指している。メ
タバース内でのコミュニケーション方法には、チャットや音声による会話も含まれ、パワーポイン
トのようなスライドを使用した授業やクイズイベ
ントなどもできる。メタバースの中で、学生と社会人との交流、地域との連携も可能であることも確認できている。また、メタバースを活用したバーチャル留学では、セントラルワシントン大学の教員との交流や自己紹介の場面が、設定されている。学修成果の可視化や次世代のコミュニケーシ
ョン手段としての影響を検証するためにも、メタ
バースを利用している。さらに、久留米市の不登校児童や生徒の居場所、保護者の交流場としてのメタバース・ラボの利用について、外部にも公開する仕組みを検討している。
【質疑応答】【質問】メタバースのプラットフォームについて
教えてほしい。
【回答】本学独自のプラットフォームである。本
学情報ネットワーク工学科がファンタスティック
モーション社と連携しながら開発している。
メタバースによる国際協働学修の実践報告
東北大学高度教養教育・学生支援機構准教授
林 雅子 氏
メタバースによる国際協働教育学修の取組みの背景として、2023年に文部科学省が遠隔教育の実施に関するガイドラインを発出し、メタバースの導入が推奨された。オンライン国際協働学習（COIL）の拡充に努め、国際共修として国内外の学生がオンラインで参加し、授業内外で交流・協働する取組みを行っている。コロナ禍においては、留学生が来日できない状況となったことから、メタバースを活用し、オンライン参加者と対面参加
者間の心理的な壁を低減するような工夫をした。
また、VRカメラを使って、留学生がリアルな日
本文化を体験できるようにし、メタバース内での学生の交流を促進した。この取組みにより、20ヶ国以上から学生が集まり、文化交流を深めている。メタバースを通じた留学体験を提供すること
で、学生たちが異文化理解に肯定的な意見を持つようになった。
2022年後期からは、メタバースVirtual Student
Exchange（VSE）も取り入れて、異なる場所にいる学生同士が、同一空間にいるかのようにディス
カッションやグループワークをできるようにしている。渡航できない学生にStudent Exchangeの機会を提供し、誰もが公平に教育を受けられる
SDGsの観点からも､学生たちと教員が一緒になって取組んでいる｡
メタバースに対しては、オンライン教育よりも学生の満足度が高くなっており、メタバースの教育分野の人材的可能性を示していると考える。

64 JUCE Journal 2023年度 No. 3

参加者アンケートの感想・意見（一部を紹介）
全体会について・ 国の方針と、生成系AIの大学における取扱いの全体像が聴けたので参考になった。
・ 生成AIの導入による教育現場での取り組みとこれからの時代が求める人材育成のノウハウの実例を学べる機会となりました。
・ 授業での生成系AIの扱いについて、方針をきちんと示す必要があると感じた。
「考える」へつなげる方法が大切だと実感する。
・ デジタル人材の育成・確保について、十分な情報が得られたため、非常に勉強になった。また、生成系AIに関する教育についても、早急に取り組む必要性を感じたため、来年度に向けて検討中である。
・ DSとAIの今後について強烈なパワーと進化を強く予感しました。特に、VUCAの時代と言われる現在と今後本学が進むイバラの道を灯す
希望が持てました。

分科会について・ 分科会Aの生成AIに対する大学対応の５大学の実践内容が、大変興味深く拝聴しました。
・ 分科会Bの企業におけるAIへの対応事例を知ることができ、これらの事例を教育活動に展開
したい。
・ 分科会CのChatGPTに関する具体的な手法をいくつか聞かせていただき参考になりました。
・ 分科会Dでこれからの大学職員の業務がどのように変化していくのか、参考とさせていただ
ける情報提供であった。
・ 分 科 会 Fの デ ジ タ ル 教 材 の 著 作 権 対 応 とChatGPT の対応について、大変勉強になりました。特に、卒業後に社会人として生成系AIの取り扱いについて、十分な知識を持たせておく
必要性に痛感した。
・ 分科会GのICTで「空き家活用」の可能性を探究する地域連携教育参考になりました。
・ 分科会Hの文系学生向けデータサイエンスについて興味深いお話しを伺うことができました。
・ 分科会Iの仮想空間で個別対応することで質問者が増えた点は興味深かかった。
・ 資料はカラーにして欲しかった、など
発表会について・ キャリア支援やレポート作成にあたっての生
成AI活用に関する発表内容について、早速参考にしたいと思う。
・ 各大学の取り組みが分かり、今後の方針を立てる上で役にたった。
・ 質問が少ないようで、もう少し意見交換を活発にするよう誘導していただいてもよかった、など

事業活動報告

第３日目（９月７日）
教育改善を目指したICT利活用の発表
Aー1

生成AIによる自己理解の深化 ポートフォリオを活用したキャリア支援の可能性
福山大学 前田 吉広
大学卒業後のキャリアを考察するために必要な自己理解のために、キャリア教育科目にて課題レポートの分析を生成AIを用いて行う試みを行った。具体的には、自立したコミュニケーション力の向上を目的として３か月間行う連続課題の成果物であるレポートを、
ChatGPT-3.5に読み込ませ、３か月間の成長分析、社
会人基礎力指標を用いた成長分析、弱点及び改善点の導出の３点で出力させる。結果としては多数の学生が肯定的な反応を示し、学生個人では困難な深い理解につながる可能性が示唆された。今後は、さらなるサン
プル数の増加やプロンプト改良につなげたい。
Aー2

教職科目における情報通信技術の活用（生成AIを含む）の導入に関する一考察
星城大学 坂本 雄士
2020年に世界的に流行した新型コロナウイルスによる児童、生徒のICT端末活用の促進や2023年初旬の生成AIへの学校教育における対応の課題など、学校環境
を取り巻く情報教育環境は著しい変化があり、教員養成における情報教育の重要性が高まっている。そこで、学習指導要領の改訂と教職課程科目間の系統性を考慮して、教職科目「情報通信技術を活用した教育の理論と方法」授業計画を検討した。その際には、教職課程全般を対象とした授業計画、ICT端末の児童、生徒への普及と利用環境の整備、生成AIの利用といった視点を加味した。さらに、教育の基礎理解に関する科目、教科の指導法との関連についても整理を行った。
Aー3

生成系AIツールを活用した学生の小論文作成支援の授業実践
城西短期大学 藤本 孝一郎
小論文作成能力向上のために、ルーブリック評価と生成AI（ChatGPT、Being）を組合せて指導した。具体的には、ルーブリックを文章制作注意評価表として形成して事前配布し、生成AIによる参考解答文の提示を行った。学生へのアンケートは好評価であった。特に、AIチャットツールの活用で模範解答のバリエーションが増えた点は、学生の作文能力の向上に役立つと思われる。今後は、作文能力の定量的把握なども加えてい
きたい。
Aー4

生成系AIの利用を前提としたレポート課題についての提案
東北学院大学 松本 章代
基礎的なプログラミング授業について、生成AIを利用した不正や正当に評価する試みを行った。具体的には、当該科目履修者にあえて生成AIを使用させた。その際に、①学生自身で書かせたレポートの後にChatGPTに同テーマでレポートを書かせて両方を提出、②最初からChatGPTでレポートを書かせて内容の正誤を検証させる、③ChatGPTに未経験のプログラミング
言語でプログラムを作成させレポートとしてまとめる、という３パターンで出題した。その結果、学生には生成AIの有用性、出力結果の検証必要性などへの理解が見られた。今後も、教員の採点労力を増やさないことを視野に入れて生成AIの不正利用を防止しながらも、その有効活用を探っていきたい。
Aー5

自主的な学びを促進するための大学授業におけるチャットボットシステム
福山大学 金子 邦彦
コンピューターサイエンス科目において、質問への自動回答を行うAIチャットボットを掲示板に組み込ん
で自主的な学びの促進をはかった。具体的には、15回分の授業資料を、問題集などのファイルをChatGPTに読み込ませてカスタマイズし、質問回答を行うようプ
ロンプトを与えた。多数の学生が関心を示し、抵抗感が見られなかった。今後は、受講者全員での質問・回答の共有とチャットボットの統合をはかりたい。
Aー6「情報活用演習（基礎）」の授業改善の提案 ～教育改革推進特別経費を受けて～聖徳大学 難波 阿丹
学内の教育改革推進特別経費の支援を受けてデータ
リテラシーの基礎教養を育む目的で、2022年度より看護学科「情報活用演習（基礎）」を開講した。内容はSDGsの17目標に関連付けて保健、医療、福祉に関係する公的機関のデータベースを基に、問題提起から解決案を行政機関へ提案する流れを採用した。さらに、
高校学習指導要領の改訂を視野に入れ、上述のデータベース活用を教材として授業改善を行った。これにより、看護学科の学生からは、データへの親近感やデー
タ分析の楽しさ、高校での学習との連結といった観点からの好評価を得た。これらの成果をもとに、後続のデータサイエンス科目のシラバスも作成した。今後は、他学部や他学科への効率的な展開をはかりたい。
Aー7

保健医療福祉の問題解決ためのPBLとDPPDAC
サイクル融合型データサイエンス
聖徳大学 栗盛 須雅子
2022年度より看護学科で開講した「情報活用演習（基礎）」では、後半（第７〜15週）をProblem-basedlearningによるアクティブラーニングを導入している。
その際に、滋賀大学データサイエンス学部で提唱されているPPDAC分析サイクルに新たにＤ（Data）を加えたDPPDAC分析サイクルを融合させた。これにより、
まずデータから問題を抽出し、その課題解決へ向かう
サイクルと手法を身につけさせることが可能になると考えている。受講した看護学科学生達には、積極的にデータに取り組む姿勢が見られた。
今後は、さらにデータサイエンス思考を習慣化させていきたい。現在は、DPPDAC分析サイクルの中心に
SDGsを据えているが、将来的には様々な保健医療福祉のデータ分析に向けた内容に発展させたいと考えている。
Aー8

富山短期大学における「データ・AI・情報リテラシー」教育への取り組み
富山短期大学 春名 亮
2023年度にMDASH初級レベルの認定を受けた教育プログラムの必修科目「人間と情報」に関して、ルー
ブリック評価や食物栄養学科、幼児教育学科、経営情報学科、健康福祉学科での授業アンケート結果について報告した。授業アンケート結果からは、経営情報学
科が他３学科に比して最も満足度が高いことが示された。今後は、学科を問わずMDASHへの意識向上をは
かりたい。
Aー9

近畿大学におけるDS・AIリテラシー教育の取り組み
近畿大学 溝渕 昭二
2022年度より「近畿大学データサイエンス・AI リ
テラシー教育プログラム」を導入した。まず、第Ⅰ期として、「データリテラシー入門」を開講したが、この科目は数理・データサイエンス・AI教育拠点強化コン
ソシーアムによって定められたモデルカリキュラムのサブセットのうち基礎と心得の学習内容を多く配分している。また、学習内容のアウトプットする機会が多
いことも特徴である。
授業形態は、オンデマンド授業を採用し、その動画
教材は通信教育部のノウハウを有した専用の収録スタ
ジオKICSを活用しており高品質である。また、受講生にはオンラインによるグループディスカッションを課し、理解度を深めている。2022年度は、全学で1,700
名を超える履修者があり、離脱者を除いた合格率は約90％であった。今後は、高校の情報Ⅰを履修した入学者に合わせてより高度な内容を含む教材を作成していくことが必要と考えている。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 65

事業活動報告

Aー16

Aー10

プログラミング言語学習に向けた入学前教育
東京情報デザイン専門職大学
丹野 嘉信、寺田 貢、藤原 修吾、高橋 果林（事務部）石神 敬広、村山 輝、小花 一貴
年次の必修科目である数学を題材としたLMSを用いた入学前教育を実施した。自己評価や入学前教育へのアンケート調査から、受講生には基礎的なプログラミ
ング言語スキルの習得による学習能力の向上が期待できる。教職員は受講者の進捗状況や理解度を把握することで個別に合わせた教育内容や大学生活へのサポートの提供などで、より効果的な教材作成などへの期待ができる。

物理教育におけるシミュレーションを利用した事後学習の試み
千葉大学国際未来教育基幹 藤本 茂雄
１年生の「力学入門」の座学の授業で、レポート課
題等で解いた問題を再度PCにてシミュレーションを行う事後学習を取り入れた試行について報告を行った。
プログラムの実行環境がパッケージ化されたCloud環境
でのシミュレーションの導入であったが、授業後半での実施のため一部の学生の参加ではあったが利用環境
としてはおおむね受け入れられた。対象授業がプログ
ラミングの授業ではないため、利用環境の構築も含めた検討を進めていく。

Aー11

Aー17

体育会系学生へのプログラミング教育の施行
神奈川工科大学 上田 麻理、田中 哲雄
松本 一教、田中 博
プログラミングが苦手な工学系・情報系学部の大学生を対象として、プログラミング学習のレベルと音読の有効性を明らかにするため、音読学習、シャドーイ
ング学習を取り入れたプログラミング講座を実施した
報告を行った。音読・シャドーイング・黙読による学
習効果は得られなかったが、プログラムの音読で効果がみられる層があることが示唆された。
Aー12

オンライン実行環境とLMSを活用したプログ
ラミング授業の演習課題の自己確認
流通科学大学 関 陽、平越 裕之
学習管理システムの学習支援の一つである自己採点型のテスト機能を使い、受講生がプログラミング課題の提出前にプログラムを自身で実行してプログラムの正しさを確認、表示される解説ヒントなどを手掛かりにプログラムを修正、再テスト実行する手法を演習に取り入れた。受講生自身にプログラムの実行結果を確認させることで、正しい課題を提出するという動機付けとなり、学習効果の向上につながることが期待される。
Aー13

ICTを使った「気づき」を育む日本語教員養成
神戸女子大学 安原 順子
十分な知識と指導力を持った日本語教員の養成を目指し、双方向授業に学習者オートノミーを育てる学習プログラムを構築するため、学習者の自律性を助ける、学生の「気づき」を引き出す形態を授業モデルに加え研究対象として行った。学生が外国人日本語学習者の使う日本語から文法・音声の誤用に気づき、レジュメ
としてまとめる「気づき」を育む試みは、学習者オートノミーを育てる日本語教員養成には大いに役立つと報告された。
Aー14

英語で学位取得する外国人留学生層対象のオンライン型日本語・キャリア教育学習モデル
関西大学 池田 佳子、眞鍋 均之介、池田 尋斗
外国人留学生と来日前から就職後以降も日本語習得を含めるキャリア教育を提供する英語トラック学位習得プログラムでは多くの日本語学習コンテンツを無償で使用できる。学習習慣の維持が困難という課題に向け、個人のペースで学ぶMLと日本語学習コーチと定期的セッションで学ぶ（CL）制度を組み合わせたブレン
ド型学習モデルを提案し、２側面から多角的な学習者支援アプローチを行いつつ、推進していくとの報告が
された。
Aー15

被服構成学実習におけるICT教材～オンデマ
ンド教材の事前配信による予習の効果～
武庫川女子大学 末弘 由佳理、坂田 彩美、影山 彩希
被服構成学の基礎的な知識・技術の実習科目において授業開始直後に一斉説明を行っているが、事前作成した動画を授業の前日に配信し、対面授業時の一斉説
明動画を授業終了後に配信する授業実践のアンケート調査の報告を行った。授業後半になると、授業進行に遅れた学生が自身のタイミングで以前の授業回の動画視聴が増えることから、事前配信動画による予習および一斉説明のみでは理解が不十分であることが検証された。

66 JUCE Journal 2023年度 No. 3

単語の自動抽出による予習促進問題の自動生成
東大阪大学 石川 高行、藤井 みゆき
学生に事前に読ませたい資料を形態素解析器にかけて、一定文字数以上の名詞を抽出したデータを基に穴埋め問題を自動生成するプログラムを試作した結果の報告を行った。日本語および英語の資料について自動生成が可能である。予習として試行した結果、日本語会話が堪能な留学生でも読み仮名問題で満点が取れな
いこと、満点を取るまで繰り返し受験する学生がいる
ことがわかった。必ず出題したい単語を容易に指定できる方法が求められる。
Aー18

発表辞退

Aー19

大人数講義におけるZoomを用いたグループ
ワークーポストコロナのICT活用授業
近畿大学 石上 敬子
大阪経済法科大学 芳中 千裕
対面授業で学生にスマホからZoomにアクセスさせ、
ブレイクアウトルーム上でグループワークを実施した
報告を行った。グループの人数は各10名程度で自動振り分け機能を用いて割り振り、チャット上で議論する。
消極的な参加者を許容しつつ、一定の水準のディスカッションが実現できた。Zoomとブレイクアウトルーム
機能、チャット・注釈機能を使った非対面グループワークは学生全体の受講意欲を高める効果を生じる可能性があるとしている。
Aー20

英語でつながるグローバル・アントレプレナ
ーシップ教育のDXで若者の居場所づくり
東洋大学 今村 肇
今の日本に不足する失敗を乗り越える起業家精神と
英語パワーコミュニケーション力をもつ「グルーバル・アントレプレナーシップ」教育のDXの実践と課題の報告を行った。境界を越えたコンテクストの共有からのクリエイティブなビジネスモデル創造が苦手な日
本の若者をビジネスとアカデミックの協働によるDX環
境で、プロトタイプングのプロセスを実際の現場で検証されたコンテンツを提供することが重要であるとした。
Aー21

ライティング支援施設のスタッフ教育：
Teams会議機能を用いた教育機会の補い愛知淑徳大学 中村 佑衣
ライティング支援施設における「長期的な指導力の維持」の改善策として学生チューターの育成方法にTeamsの会議機能を活用した報告を行った。Teamsの会議機能を利用することでキャンパスの垣根を超えた研修が可能となり、従来の能力差や偏りが解消され、学生チューター同士で不足を補えるようになり、長期的な指導力を底上げするための教育会の均等が達成された。理論に則った研修が行える研修素材の作成に努め効果を高めていく。
Bー1

コンピュータ実習を伴う遠隔ライブ授業における受講生の実習状況共有
東海大学 宮川 幹平、及川 義道、岡田 工
VR・ARコンピュータ実習を伴う遠隔ライブ授業において全体状況や個々の学習状況を教員・受講生ともに効率的に把握・共有し、受講生の学習活動を促す仕組みとして、２次元メタバース上に仮想的な教室空間

事業活動報告（以下、仮想教室）を構築し、遠隔ライブ授業の会場として運用する実践を進めている。
今回の実践では、通常回・まとめ回とも、仮想教室
において対面授業と概ね同等の学習活動を実現しつつあるが、机間巡視による個別対応の学生満足度こそ高いものの、同じような解説を何度も繰り返すことは珍しくなく、オンラインの仮想教室上で運営される授業
ならではの価値を示しているとは言い難い。その対策として、受講生の自動的な把握と誘導挿入の仕組みについて提案があった。
Bー2

臨床実習前の学内演習効果を高めるVR教育プロ
グラム構築に向けた基礎的研究
愛知淑徳大学 林 久恵、稲垣 尚恵、志村 栄二
臨床実習を控えた在校生を対象に、臨床実習の準備
性を効率よく高めるためVR教材を活用した学内演習を行った。その結果、臨床実習前の学内演習にて想定される問題をVRで提示し、グループワークを通して事前に対策を検討することにより、演習後に「不安感」「自己効力感」の改善が得られることが確認された。また、演習後に臨床実習を経験することで、心配事への積極的な対処法や思考制御に関するメタ認知機能の改善が得られ、不適切な認知傾向が修正される可能性がある。
Bー3

オンラインシミュレーションソフトウェアによる致死的な急性期疾患診療の反復学修昭和大学 鈴木 慎太郎、相良 博典、本間 哲也
土屋 静馬、泉 美貴
吸器・アレルギー領域で迅速かつ正確な診療技能が求められる、致死的な急性期疾患・病態を低学年の医学部生でも診療可能な状態に近づけることを目指し、学生のowned deviceで操作可能なオンラインシミュレーションソフトウェア（Body Interact、Take The Wind、
ポルトガル）による反復的な自己学修と提示したテーマに関連した反転授業を導入した。反復学修すること
でGlobal Score、個別の診療上のプロセスに関する得点（３種類）、コンヒテンシーとも改善する傾向にあった。
反復的に自主的に学修を繰り返すことができる点において、従来の医学教育、とくに臨床医学分野では“運”にかかっていた致死的な急性期疾患の診療機会を好き
な時に好きなだけ学べる環境として学生に提供できる
メリットは非常に大きい。
Bー4

大人数反転授業時におけるICT機器の活用試行
摂南大学 小林 正樹
富山短期大学 春名亮
今回、大人数授業かつ反転授業において、①学生の意見等をリアルタイムでスクリーンに投影することにより、他人の意見を知り、受け入れ、さらなる学びが深まり、思考の活性化につながる、②出席率の向上が見込まれる、③成績の向上（学修効果）が見込まれる、④知人が増えることにより、豊かな人生が歩める可能性が高まる等の効果を期待し、大人数反転授業を試みた。残念ながら統計的に有意な結果は見いだせなかったものの、次のステップの課題が観取された。それは、
BYODを必須とすることで更なる教育効果向上の可能性があること、教員の意図するグループの編成について課題があること、最適なグループの人数が不明なこと、シャトルカードの活用方法についての検討である。
Bー5

教養系授業における反転授業導入 ICTの力を借りて
豊橋創造大学短期大学部 伊藤 圭一
高校時代からコロナ禍で授業を思うように受けられず、進学した先の授業に「期待感」を持っている。教員が見過ごしがちな対面授業への「期待感」に応える
べく、ICTを活用した反転授業を行うことでその期待感に答えることを意図した授業改善の２年目の報告である。
教室で一堂に集まることによって学生同士のつながり、情報交換などが期待できるような状態にすることがで き、その効果は、①事前に不明点が明確になり意見交換が充実、②アウトプットの場を設けられ能動的になる、③教員が学生の状況を把握しやすい、である。
２年目からは動画教材の提供、Webでの連載記事を教材として活用も行った。
Bー6

プログラミング系授業の教育効果向上を目指し
た反転授業導入と教案の活用
日本大学短期大学部 金 炯秀
全分野の学生に対し、プログラミング系科目（以下「プログラミング基礎」という。
）に興味を持ちながら最後まで受講してもらうことを目指し、反転授業の導入と教案の活用を検討した。反転授業を導入する際、デジタル教材や授業動画を積極的に活用することにな
るため、資料等を掲載するのではなく、教案と連携させる。これにより、事前学習として授業動画のコンテンツを活用して学生は個別に講義を聞き、教室では課題や演習を含む様々な形の学習活動を行うことができる。さらに、授業後には、公開された教案に従って、当日行われた授業の様子を思い出しながら十分な復習
ができる。
Bー7

リメディアル教育情報系新学部における高大連
携リメディアル教育の取り組み
近畿大学 守屋 宣近、吉原 和明
半田 久志、井口 信和
近畿大学附属豊岡高等学校・中学校 西井 達史
数学の能力が不足している学生への支援のためのリ
メディアル教育に取り組んでいる。リメディアル教育を実施するにあたり、学生が高校での学習状況を反映させることも重要であることから、本学附属高校の教員とも協力して進めている。そこで、入学時に数学の学力テストを実施し、数学の能力が不足していると思われる学生に、個別連絡を行った。学生が参加しやす
いよう「数学リメディアルクラブ」（以下、リメディアルクラブ）という名称をつけ、通常の教室で多くの学生が集まりやすい環境で実施した。リメディアルクラ
ブでは、担当教員が質問対応をする以外に、学生の自主的な学習を促すため大学受験向けオンライン数学教材の視聴を勧めた。その結果、リメディアルクラブ参加学生には、一定の成績向上の効果があった。
Bー8

理系１年生を対象とした英語多読リーダー活用の有効性に関する調査研究
東京理科大学 ジエニングズ スティーブン
多読リーダー（graded reader）は、「様々なレベルの読解力を持つ第二言語学習者に適した難易度に言語が簡略化された本」と定義される。
多読リーダーを使用することで、少なくとも平均22語／分（コース終了後のクイズで多読した学生では22語／分)の読書速度が向上した。アンケートの量的な部分に関しては、回答者は、①多読リーダーを使うことの有効性に関する質問に対して、ほぼ肯定的な回答をしている、②多読リーダーは面白いだけでなく、読んでいる間に出会った単語や言い回し・文法が他の場面で役立っている、③読んだ本の内容を思い出すことがもたらす効果について、中程度に肯定的な「気づき」を示している。最後の質的な質問に目を向けると、建設的な批判だけでなく、肯定的なコメントも数多くあった。その結果、多読リーダー・プログラムは、学生が受講前に持っていた文法や語彙の知識と、口頭でのコミュニケーション能力向上の相乗効果を生み出すのに効果的であることがわかった
Bー9

機械翻訳（MT）を取り入れた英語リーディン
グ授業モデルの開発
大阪電気通信大学 南津 佳広
関西学院大学 工藤 多恵
本研究のリサーチクエスチョン（RQ）でリーディン
グの実験授業を、①MTの導入で学習者の英文内容理解は促されるか、②MTの導入で学習者の語彙は伸びるか、行った。関西圏の私立大学にて英語を専門としない学部３年生12名に対して英文理解を促進するためにMTを使用した。さらに、視覚・聴覚からの情報解析と内容理解を一致させるために、通訳訓練技法のシャドー

JUCE Journal 2023年度 No. 3 67

事業活動報告

イングとサイト・トランスレーションを導入し、リー
ディング・スピードを速めることを促した。
その結果、学生の振り返りから、個人によってその程度は変わるものの、英文の内容理解は促され、２回目のCASECスコアから読解力は向上したといえるのではないだろうか。振り返りの結果により、MTを導入することで受講生の「無機質な作業」感という心理的な負担は軽減され、内容理解へと意識が向くことも分かった。次に、語彙力が増えた学生が大多数を占める一方、インタラクションが機能せず、内容理解が促されていない受講生は、語彙の知識も増えていないことが明らかとなった。
Bー10

出欠打刻データ情報を用いた多欠学生の予防方法
文京学院大学 浜 正樹
出欠管理システムの出欠打刻データを用いた多欠席
学生の把握と予防対策についての報告が行われた。表
計算ソフトを用いて、出欠情報を可視化した。学修のつまずきの原因となる欠席を早期に把握することができ、出席数が不足することにより失格となる学生が生
じる科目をなくすことができた。これにより、欠席者の保証人への連絡も迅速化され、今後、退学率の低減が期待される。
Bー11

AIを活用したスクールバス混雑検知システムの開発計画と試作
共栄大学 伊藤 大河
スクールバスの混雑状況を検知するシステムの開発を計画中で、その試作状況についての報告が行われた。
バス内に設置したカメラから取得したリアルタイム映像をAIにより解析し、混雑状況を判定することが実現可能であることを、２種類の装置構成で確認した。本
年後期に実験を継続し、実際の車内の映像を用いて機械学習を進めることで、車内への実装を検討している。
Bー12

スナップショット監視付きオンデマンドなタ
イマー機能アドオン付きフォームの再試活用
専修大学 小川 健
再試験の実施において、日程調整が困難なため、オンラインテストの実施が必要となっており、その実施のためのフォームについて報告された。学生のオンラ
インテスト受験中に必要な監視方法として、受験状況をスナップショットによる写真で監視する方法を導入している。この結果、ごく一部の対面受験を希望する
学生を除き、再試験をオンデマンド実施することがで
きた。
Bー13

AI・IoT・DS分野における社会人の学び直し
PBL講座の実践
金沢工業大学 金井 亮
DXを推進できる人材養成プログラムとして実施した
社会人の学び直しのためのPBL講座についての報告が行われた。多種多様な年齢や携わる業務の受講者が、
「AI」
、
「IoT」
、
「データサイエンス」の基礎知識とスキルの習得を目指し、チームおよび組織として、要求仕様を満たすアイデアを創出し、提案アイデアを協力企
業関係者に発表報告した。アンケート結果から、参加者が満足感・達成感が得られたことが分かった。
Bー14

会計学授業での反復練習におけるICT活用の事例
京都産業大学 行待 三輪
学習支援システムMoodleを用いることにより、会計学の授業で反復学習を実施できる事例の報告が行われた。具体的な反復学習はMoodleの小テスト機能を用いて構築する。一方で、学生のフリーライドの予防、学生のWiFi環境の使用可否への対応などの問題点を改善する必要がある。今後、この方法による受講生の能力向上についての計量的な分析実施が課題として残る。

68 JUCE Journal 2023年度 No. 3

Bー15

日本語オンラインテストの評価と教育効果の可視化
城西国際大学 高木 美嘉
留学生に対する日本語についてのオンラインプレー
スメントテストに関する報告が行われた。プレースメ
ントテストの結果により、自分の能力に適したクラスに配置されるように調整を行っている。またクラス受
講後にも同じテストを実施することにより、学習効果を測定する意味も持たせている。今後、学習成果の可視化を実現して行くことを目指している。
Bー16

テキストマイニングを利用したレポート分析の活用
北海道医療大学 門 貴司
テキストマイニングと機械学習の技術を組み合わせて、学生のレポート内容を把握し、客観的なフィード
バックを行う手法についての報告が行われた。医療系
大学における実施例として、専門用語の辞書を取り込
むことにより、精度を向上させることができた。フィードバックとしては、学生に対してはワードクラウド、教員に対しては階層的クラスタリングを用いている。
Bー17

テキストマイニングによる情報処理科目の理
解度の分析と検証
中央学院大学 中野 健秀
文書作成および表計算ソフトウェアに関する情報処
理科目について、リアクションペーパーをテキストマ
イニングの手法で分析し、評価する方法についての報
告が行われた。分析結果として、抽出語の頻度分析の結果、理解度の高い層と低い層の２グループで比較することにより、文章量や抽出語の出現回数に差が生じていることが見られた。
Bー18

Office文書採点システムの構築と教育効果の検証
日本大学 毒島 雄二コンピュータの操作スキルの文書作成に関する初年
次科目における採点システムを構築し、それを用いた教育効果の報告が行われた。Microsoft Officeの課題に対して提出されたWordファイルを、VBAによりExcel
シートに抽出して、従来は複数の教員が目視で確認していた、書式などの設定を自動的に確認できるようにした。これにより評価結果の公開までの期間が短縮される効果が得られた。
Bー19

学生の情報環境利用状況から考える授業コンテンツ
日本大学 谷口 郁生
初年次の情報教育について、学生の情報教育利用状
況に基づいて制作された授業コンテンツの報告が行われた。コロナ禍のオンライン授業で作成されたコンテ
ンツを、今後アクティブラーニング形式の授業用の教材として使用する方向性を検討した。教材として、一定間隔でのクイズの実施、再生速度の選択、字幕の追加などについて取り上げ、今後その有効性などを検証する予定である。
Bー20

初年次以降のノートテイキングとICT活用の実
情調査
山梨学院大学 原 敏
２年次以降の学生のノートテイキングの状況についての報告が行われた。２年生が履修するノート作成法
を学ぶことを目的とせず、知識教授型といわれる板書の記録からノートテイキングが始まる科目のノート作
成状況およびICT利用について調査した結果、板書を書き写すことに満足し、自ら調べ知識を整理し学習するという態度が十分に見についていない可能性が高いことが分かった。

事業活動報告2
2023年度ICT利用による教育改善研究発表会開催報告
本発表会は、文部科学省の後援を受けて、全国の国立・公立・私立の大学・短期大学における教員を対象に、教育改善のためのICT利用によるFD活動の振興普及を促進・奨励し、その成果の公表を通じて大学教育の質的向上を図ることを目的として、平成５年(1993年)から開催しており、令和５年(2023年)で31回目になっています。
今年度も引き続きオンラインによる発表会とし、発表者全員に13分による発表映像の提出を事前に求め、８月25日（金）に会場から46件の研究発表を配信しました。その上で参加者と発表者の質疑応答は遠隔リア
ルタイムで行いました。当日の発表会終了後、１次選考を行い、２次選考の対象８件を選考しました。発表会のオンライン参加者は、発表者を除き125名（56大学・短期大学、賛助会員４社）でした。その後、９月23日（土）に第２次選考を実施し、授賞者を決定し、11月30日（木）の本協会第38回臨時総会冒頭に文部科学省専門教育課企画官立ち合いの下、表彰式を行いました（表彰式等の詳細は、本号の「私情協ニュース」で紹介しています）。
※以下の発表者名は、発表代表者名のみ掲載しています

Aグループ
A-1 オンデマンド授業における進行シナリオによるマルチインターアクティブ学修大妻女子大学 木下勇
オンデマンド授業は一般的に、リアルタイムでの質問や意見交換、討論ができず、ワークショップによる学習活動を行うことは困難である。そこで発表者はオンデマンド授業における双方向性を実現するために、LMSを活用した学
びを、シナリオを用意することで、個人での活動やチームでの活動の時間進行をガイドするようにした。本発表では、改善の試行錯誤の経過に加え、授業実践の結果、プロジェ
クトでの学生同士のコミュニケーションや、学生と教員との非同期型双方向コミュニケーションに一定の効果があったことについて報告があった。

A-2 講義で使用する映像の英語字幕の簡便作成：
環境科学関連講義を例として

崇城大学 池永 和敏
教育現場におけるグローバル化に必要なバイリンガルのテキストや映像教材の完備は、受け入れる留学生の人数に大きく依存している。しかし、発表者が受け入れた留学生は１名であり、バイリンガル教材の準備の場合には、手作業が余儀なくされた。テキストはAI自動翻訳を用いることで簡単に作成できるが、映像の英語字幕の作成は外注できない場合や専門知識がない場合には困難である。本発表では、その解決策として、ICTツール（Microsoft Strem、DeepL、
GOM Player）を用いて簡便に、英語字幕を作成し、映像のバイリンガル講義を実施した成果について報告があった。

A-3 コピー&ペーストが不可能なレポート作成アプリの開発とその運用結果の検証獨協大学 山田 恒久
レポート作成では、他者の意見をそのままとり入れるのではなく、自分の目で読み、自分の頭で理解し、その適否を判断および思考した上で、自分の言葉で表現することが重要である。しかし、学内のみならず、自宅などの学外においても、いわゆるコピー＆ペーストによるレポート作成を防ぐことは困難である。本発表では、受講生間の不公平感の発生を抑え、学修時間を充実させることを企図して、レポートを作成する上で不便を感じない程度にコピー＆ペーストを抑止するレポート作成用アプリを開発し、実践した結果について報告があった。

A-4 人のロボット化阻止に向けた情報学部における教育

神奈川工科大学 上田 麻理
生成系AIや絵文字等の非言語的コミュニケーションツー
ルが普及する中で、大学生の「考える力・自分の言葉で伝える力」の強化を目的とし、言語コミュニケーション能力を高めるための学習教材開発を行い、これらの２つの力を把握することを目標とした。関数グラフを学生に提示し、グラフの形状について数式を使わずに言葉のみで第三者に伝える「数学的な図形の概念の言語化アプリ」の開発を行い、これを用いた教育を実践した。その結果、ある程度の学生の数学的能力や理解力・説明力を計測するための知見を得たことについて報告があった。

A-5 作問学習による授業時間外の自主的な学修を促す
試み

武蔵野大学 中村 太戯留
事前に動画配信、確認クイズに答える反転授業を行っていたが、クイズの答え探し以上の学修がなされず、結果として授業外の学修時間が伸びないという問題があった。そこで、この問題を解決するために、クイズへの回答に代えて、ARCSモデル（学修意欲に関するモデル）を手掛かりとして「後輩たちを想定して４択形式の確認クイズを作成する」という作問学習の課題に変更し、これを実践した。
この結果、受講生から作問学習が高く評価され、授業外の学修時間の改善、到達目標の評価の改善、そして満足度の改善が確認されたことについて報告があった。

A-6 Excel問題の解答に対する正誤判定と採点の自動化の活用による教育効果の向上

流通科学大学 関陽
Excel中心の演習科目「情報処理入門」において、従来は大量のExcel課題ファイルの正誤判定や採点を教員が手動で行っていた。このため、受講生一人ひとりの可能性を伸長する個別最適化への対応ができていなかった。この点を改善すべく、Excel自動採点Bookを設計してVBAプログラムを開発し、人間判断の介在を考慮したExcel課題ファイルの正誤判定と採点の自動化を試みた。その結果、授業の演習
時間内で受講生へのフィードバックと再提出を複数サイクル行うことができたこと、受講生が典型的な間違いに関する解説を受けて再演習と再提出を行い、充分に理解できていない項目に対して的を射た学習ができたことなどについて報告があった。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 69

事業活動報告

A-7 地域のゴルフ場運営管理会社と連携した低学年向け課題解決プロジェクトの取組

帝京平成大学 庄司 一也
ゴルフ場における３日間の実践を含むキャリア教育を目的としたインターンシップ授業である。15回のプログラムにはエントリーシートの書き方、商工会議所連合会との連
携授業、ゴルフ場副支配人によるゴルフ業界研究講座、グループワーク、成果発表などが組まれている。教室内では「若年層・女性のプレイヤーを増やすためには」という課
題解決プロジェクトも行う。ICTを活用したグループワー
クの日程（８回分）では、Zoomにより教室の様子をリモー
ト中継しゴルフ場のスタッフに参加していただき、緊張感のあるプログラムとなっている。ゴルフ業界への理解が進み、同業界への参加学生の関心も向上したようであることなどについて報告があった。

A-8 官学連携PBLの教育効果について

大阪学院大学 呉亜矢
地域のニーズに応えるという観点から、吹田市との連携による「官学連携PBL」を取り入れた実践的なキャリア教育である。市から与えられた課題は①新たな定番商品の開発、②下水道の広報活動である。学生たちはこの２つのグループに分かれ、問題解決につながる情報収集から発表の準備まで４回のチーム学習を行い、報告会を実施した。
ICTの活用については、同市下水道部水再生室との連携で「若年層への下水道広報」を目的に動画を作成し、様々なSNSを媒体に発信をした。動画は吹田市のHPのリンクからみることができるという。教育効果の確認については、情報収集力、情報分析力、問題解決力など３つの能力と９つの観点によるルーブリック評価を実施していることについて報告があった。

A-9 顔認証システムによる新しい授業形態の開発

清和大学 松岡 東香
授業科目は「情報リテラシー」であるが、ここでは出席管理用末端に顔認証システムを導入することによって、より効率的な授業形態を実現した事例が報告された。これまでは、学生が授業開始前に学生証を出席管理用末端にかざして打刻する必要があり、認証を試みても失敗や手間がか
かり、学生証を忘れた学生は教務課職員から証明書の発行を求められていた。授業時間を消費し、教員の手間や負担も生じていた。本研究では、学生各自がカードを接触させて行っていた出席時のデジタル打刻を、顔認証システムの導入による非接触の実験を行った。学生の氏名・学籍番
号・成績・出席率などの情報を担当教員が把握する方法として、顔認証とARを融合したシステムを考案した。タブレ
ット端末で撮影中の教室の映像にARで学生情報を付加して表示することにも成功したことなどについて報告があった。

A-10 アプリとグループワークを活用した薬学部１年
次生の主体性を涵養する学修支援の実践

福岡大学 刀根 菜七子
薬学生が卒業後に、医療現場において自ら考え、多職種の人々とコミュニケーションを取りながら専門知識を活用できるようになるには、学部入学直後から学生に主体的な学びを習慣づけることが重要となる。そのために当該校では、アプリとグループワークを活用し、１年次生が正課外で主体的に学習できる機会を提供した。本発表では、参加者と対象としたアンケート調査の回答をテキストマイニン
グで解析した結果、「考え、話し合うことによる理解」、「学
習意欲の向上」などの話題を抽出できたことを踏まえ、そうした機会が、薬学生の主体性を涵養する学修支援方法の一つとなりうることについて報告があった。

A-11 ICTを利用した改善型PBLでの対人関係スキルの向上

日本歯科大学 田谷 雄二
Moodleはｅラーニングを支援する学習管理システムの一つで、高い汎用性を特徴としたICTシステムであり、各地の大学で使用されている。当該校の日本歯科大学生命歯学
部１年次の改善型PBL（LBP）では、Moodleを活用して、情報・伝達の周知徹底や学生教員間の意思疎通などにおけ70 JUCE Journal 2023年度 No. 3

る様々な問題を克服することで学生教育の向上を目指してきた。本発表では、Moodleの各種モジュールの適切な利用によって質の高い教育を支援するシステムを構築し、これを活用したLBP実習により、問題解決能力や対人スキルの向上にも大きな教育効果があったことについて報告があった。

A-12 コロナ禍におけるオンライン・フィールド
ワークの新境地徹
清泉女子大学 安齋コロナ禍により、現地に赴くフィールドワークの実施が困難となったことから、オンラインン・フィールドワークが各地で模索され、実績が蓄積されている。オンライン・フィールドワークの実績として一定の成果が種々報告されているものの、課題として、インタビューの限界や双方向性の欠如、地域貢献の不十分さなどが指摘されている。本発表では、当該校の文学部地球市民学科において2020、2021年度に実施された「陸前高田フィールドワーク」の事
例を通じて、そうしたオンライン・フィールドワークの課
題をどのように克服したのかについて報告があった。

A-13 オンデマンド学修のデメリット軽減を目指して改善を重ねた「ブレンド授業」の効果

城西大学 浅原 知恵
コロナ禍を機に、同一内容の授業を複数開講している教職課程科目「教育心理学」をオンデマンド形式とし、2020〜2022年度にかけて、受講者アンケートの結果をもとに授業形態のメリットを維持し、継続的にデメリットへの対応（①課題忘れや取り組みの先延ばしへの対応、②教員、他受講者とのつながりを実感する機会を作る対応、③教員への質問・相談をしやすくするための対応）を試みた。形成的評価への変更、再テスト制や対面アクティビティの導入、自動化ツールの活用等による改善の結果、授業評価、成績分布、合格率が向上したこと、受講生各々のスタイルに合わせて学びつつ、他者とのつながりも保持する上でICTを活用したブレンド授業が効果的である可能性について報告があった。

A-14 主体性を引き出すアクティブラーニングによる演習と学びの個別最適化を促す対話

実践女子大学 串田 紀代美
文学部美学美術史学科の演習科目で実施している口頭発表を目的としたアクティブラーニング型授業の取り組みに関する報告で、教員の指導を、発表後のフィードバックから発表前の準備段階に変更し、学生が直面した問題解決に向けLMSを通して学生と個別対話を繰り返した。また、LMSの活用を通じて、アクティブラーニング型授業に対する心理的抵抗感を軽減し、学生の口頭発表における満足度を高めることで主体的な学びを実現することを目指した。
個別対話による学生支援はメタ認知的方略による学修の自己モニタリングを促進する役割を果たし、学修意欲や主体性が高まり、学生の満足度が高い結果となることが授業アンケートで示唆されたことについて報告があった。

A-15 （発表辞退）
A-16 実務・研究を教育に繋げるPBL：

人生100年時代を生き抜く社会人基礎力の養成

摂南大学 塚田 義典
地域や企業の課題解決を行うため、ゼミ生が７つのプロ
ジェクトチームに分かれて実践・共創型PBLに取り組んだ事例である。AI就業支援チームでは、AIを利用して障がい者や高齢者の就労機会につなげる取り組みを行い、メタバ
ースチームは、水族館・博物館・美術館などをデジタルで再現して、新たな集客を獲得する取り組みを進めた。ICTの活用については、ChatGPTを含むAIの他、TeamsやZoomを活用して企業の実務者、有識者と学生が意見交換をする
機会を増やし、また、学生には、ICTは道具にすぎないのでその活用方法を自ら試行錯誤するように指導しているようである。担当者がAIの専門家でもあり、ICTが日常的に学生間で使用され、学び合って、後輩ゼミ生に受けつがれている。学生たちは当事者意識を持ち、主体性を強く意識するようであることについて報告があった。

事業活動報告

Bグループ
B-1 マルチビジョンシステムを活用した看護技術の演習：VR・POV教材作成を加えて秋田大学 武藤 諒介
看護教育において、患者役・看護師役の擬似体験が可能
な教材をマルチビジョンシステム、患者体験型VR動画、手技のポイントを提示したデモンストレーション動画等を組
み合わせて作成した動画教材を用いて看護技術の習得を支援した結果、学生から「わかりやすい」「理解が深まった」
といった評価を得て、この試みが事前学習や事後学習に役立つ可能性およびこのような教材を用いることで患者役・看護師役の実体験に置き換えられる可能性が示されたことについて報告があった。

B-2 スマートグラスによる教員の視野情報共有を活用した遠隔理学療法教育の取り組み

順天堂大学 高橋 容子
理学療法教育において実習の質を担保しながらオンライン化に対応させることを目指してウエアラブルデバイスであるスマートグラスを導入し、教員が装着したスマートグ
ラスからの機器操作や治療手技を実施している映像をモニター経由で学生に示して学生が映像を見ながら機器操作や手技を実施する方式で実習を行った結果、学生へのアンケ
ートによってスマートグラスを用いた実技指導が対面での実技指導と同程度の主観的習得度を示したことについて報告があった。

B-3 学生の主体的な学びを促す反転授業の取り組み：
大人数クラスでの効果と限界

畿央大学 前原 佳代子
入学者の基礎学力低下傾向や受動的学習姿勢からの脱却を目指して解剖生理学への反転学習の導入を試みた結果、
授業満足度は上昇したが単位未修得者数が増加し、その原因が時間の管理ができず事前・事後学修ができない学生、
時間外学修の必要性を認識しない学生、他人とコミュニケーションをとることが苦手な学生、他のメンバーに任せて話し合いに参加しない学生の存在であることを示唆し、それらの学生に対してどのように主体的な学びを促していくのかが今後の課題となることについて報告があった。

B-4 ロボットボランティア工作班のオンライン工作教室におけるICT利用の効果

日本工業大学 浦川 禎之
課題解決型の授業「ロボットボランティア」において、小学生向け工作教室の教材の企画および開発を行い、ICT
技術を利用したオンライン工作教室を実施した。オンライン
工作教室では、身近な材料の使用や分かりやすい説明が必要となる一方、動画やアニメーションなどICTツールの活用のため、学生がより本質的な説明を考えるようになり、「なぜ」「どうして」という疑問の大切さへの気づきが見られたことについて報告があった。

B-5 生成系AIと共生した文章表現基盤教育の実践：
次世代医療人育成を目指して

北海道医療大学 二瓶 裕之
生成系AIを組み込んだ統合型知的学修支援システムを独自開発し、AIが演じる学生・教員・相談役と学生が共に学ぶ
基盤教育を実践した。学生自身がAIを検証しながらAIを体験し、そのプロセスを段階的に深めることによって、批判的観点を持つことが生成系AIを使いこなすスキル修得につながるとの認識を醸成でき、AIの利用が日常となる次世代医療の現場で活躍する医療人育成を目指した教育に貢献できたことについて報告があった。

B-6 （発表辞退）
B-7 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 小池 裕也
当該校の「基礎化学実験」では、2021年度と2022年度の対面実験とオンデマンド実験を併用した「ハイブリッド
授業」を行った。実験室での対面実験を３回、動画視聴によるオンデマンド実験を３回の計６回の実験を実施した。
「ハイブリッド授業」の効果はLMSの「アンケート機能」
で検証した。アンケートの内容として、授業全体の評価、
事前・事後学習効果の検証、ハイブリッド授業における質問や相談の対応等について詳細な報告があり、併せてハイブリッド授業のメリットとデメリットが明確となったことことについて報告があった。

B-8 大規模言語モデル・対話型AIによるプログラミ
ング・データサイエンス演習の学修支援

日本女子大学 倉光 君郎
Pythonプログラミング演習を中心とした複数の科目において、大規模言語モデルを活用した対話型AIによる学修支援を導入した。発表では３年次の機械学習の講義「機械学習」の例が紹介された。履修者の３割が支援システムに対して質問をしていない現象や、一方で、質問件数は人的対応できないほどの数が来たこと、AI支援の導入により、学生がエラーを解決できず挫折してしまうという現象は減ったという内容の報告があった。

B-9 SE育成を目指した情報と看護によるオンライン
での大学・異分野間連携演習の取組み

大阪工業大学 小谷 直樹
SE育成にあたり、従来型の内容では情報の専門知識やプ
ログラミングなどの下流工程に関する内容に偏重しがちである問題点を解決するために、大学・異分野間連携演習を通して、要求定義・要件定義を中心とした上流工程を疑似体験する完全オンライン授業実践が報告された。看護学部の学生は看護の現場での課題を抱える顧客として、情報科学部の学生はSEとしての役割を演じる。完全オンラインでも学生間のコミュニケーションは成立しており、異分野間
コミュニケーションを通して、SEが実際に遭遇する場面が体験でき、演習の効果が確認されたことが報告された。また、実際に今後の技術者教育に有用な教育実践であることの報告があった。

B-10 ZoomとLMSを併用したチーム基盤型学修（TBL）の教育効果の改善

東京女子医科大学 西井 明子
医科大学でのLMSの活用を中心としたオンラインTBLに際して、当初は双方向性の討議を伴うチーム討論およびグループの回答（Team Readiness Assurance Test）のステップが実施困難となり、対面でのTBLと比較して学習意欲の低下、主体性の不足、フィードバックの遅れなどの問題が生じたため、Zoomのブレイクアウトルーム機能を用いて双方向性を確保して問題の解決を図ることでフルオンライン
TBL実施時に発生する教育効果の低下を防止できたことについて報告があった。

B-11 ICTを利用した教育改善への導入教育：

高校教員と大学教員の協働とICTへの誘い

千葉科学大学 野口 拓也
他者の学習方法を知るとともに自身の学力を把握し自らの理解度に基づいてICTツールを活用する能力の獲得を目的として、学習支援担当部署の元高校教員と協働して学生
自身の学びの理解度の把握に繋がる気づきと学生自身に合った多様なICT学習ツールの選択を促す導入教育を、学生の主体的学習促進のために用意された時間（まなび場）を用いて実施した結果、ツール使用率の向上とともに定期試
験の成績向上および成績のばらつき減少が観察されたことについて報告があった。

B-12 重篤な急性疾患の診療技能を高める臨床シミュ
レーションソフトウェアによる反復学修昭和大学 鈴木 慎太郎
重篤な急性疾患の患者への緊急対応および問題解決ができる人材育成を目的として、能動的な知識・技能の定着を目指してオンライン・医療シミュレーションソフトウェア
による事前反復学習とシナリオスタディを組み合わせたハ
イブリッド型反転授業を導入して自己評価可能な到達度把握とフィードバックを可能とした結果、学習の反復回数の増加に伴って理解度が上昇し、11回以上の反復学修でほぼ満点に到達できたことについて報告があった。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 71

事業活動報告

B-13 学修者の多様性を考慮した学習用動画を利用した夏季休業期間における学習の検討

福岡工業大学短期大学部 上村 英男
従来型の対面授業では、週１回ずつしか講義を受けることがでず、理解に時間がかかる学生や意欲の高い学生など、早い時期から学習に取り組むことを希望する学生にとっては障壁となっている可能性が考えられる。このため、予習・復習用動画を夏季休業中に配信し、学生の取り組み状況を調査した。夏季休業中の予習・復習にこの動画を活用した学生は、後期の授業に取り組む姿勢に変化が感じられたことについて報告があった。

なり、ICTを活用した事後学修を導入した。具体的には学
習者の自己調整学修能力を育むICT基盤振り返りノートの導入により教育効果を高めた。LMSを用いて初回授業で学期の目標を設定させ、学期中は遂行、内省、予見を繰り返し確認させて自己調整学習能力を向上させた。学習者と教授者がネット上で学習効果を相互確認することにより、単位未取得者比率を改善することができたことについて報告があった。

C-3 中国語教育資源のデジタル化の試み ：モバイル端末の利便性を活かして

中央大学 森寛敏
現代の化学教育では、「化学理論の基礎知識｣・｢実験スキル」に加え、現象を説明予測する「計算化学｣・｢機械学習」
まで求められるが、それら先端技術を含めたカリキュラムは整備されていない。本研究では、「有機・無機・物理化学の基礎知識を統合する実践的計算化学コース」を開発した。複雑系中の分子間相互作用・化学反応を計算化学的に定量化して考察することで、新時代の物質創成に求められる現代化学教育の改善を試みたことについて報告があった。

愛知淑徳大学 馮富榮
モバイル端末（スマホ）から利用できるオリジナル中国語メディア教材を長年かけて開発した報告である。モバイ
ル端末の利便性を中国語教育に活かしてより良い学習環境を提供するとともに、教育資源の無償化を図ることを目的としている。実際にはモバイル端末だけで音声を再生し単語検索ができるだけでなく単語暗記練習機能なども備えており、シャドーイング練習、単語の復習、文法項目の確認なども可能となっている。書き込み機能や日本語訳を求める学生からの要望など今後の課題もあるが、教育資源のデジタル化による教育効果と利便性を評価することができ、無償で他大学の教員も活用できるという汎用性のメリットもあることについて報告があった。

B-15 スポーツ健康科学部でのフリー統計ソフトEZR

C-4 管理栄養士養成課程における情報処理技術習得と福井工業大学 坂﨑 貴彦
従来Excelのみでスポーツに関する測定値解析を行ってきたが、大学生にとってそれらを細かく入力する作業は負担となり挫折する学生も多かった。統計ソフトを全員に使用させる予算の制約もあり、EZRを使った授業を実施した。
平常点、定期試験、授業評価等の結果を踏まえ、市販の統計ソフトに劣らない解析を行うことができたこと、導入後の履修者数も年々増加し、導入前と差がない成績を与える
ことができている。一部の学生は卒業研究にも活用し、教育の充実につながっていることについて報告があった。

昭和女子大学 林 真理子
管理栄養士養成に必須の「基礎栄養学実習」において、医療系学生が苦手とする数学的・煩雑な計算部分に「栄養計算・評価ファイル」を応用することで、そこを乗り越えて進んでいける便利さや自己肯定感を学生が容易に感じられるようになり、そのポジティブな経験が学生の学習意欲を高めていった。
さらに本効果は他の授業にも持続可能な波及効果をもた
らし、全体として教育方法の改善につながっていくことができたことについて報告があった。

B-16 トラッキングシステムを含んだICT教材による

C-5 管理栄養士国家試験合格率向上を目指した

日本大学 岩淵 範之
2020年度以降、コロナ禍の影響で、体験や実験の機会喪失、経験不足により「作業時の手際の悪さによる実験技術力の低下」という問題が浮上した。そのため、トラッキン
グシステムを導入してその結果を検証した。必修科目である応用生物科学実験における植菌操作に当たりアイトラッ
キングシステムを導入したところ、理解はできたがうまく操作できなった学生が一部に存在はしたものの、概ね、習熟度が上昇したことについて報告があった。

東京農業大学 福山 直人
昨今の学生による学力低下、主体性の低下という共通問題に対し、TBLによる授業形態、OODAループを取り入れた学修を実施し、その教育効果を検証した。TBLにより、学生とのグループに学習の質に対する責任をもたせ、能動的に学習するような「しかけ」を工夫した。その結果、グループ学習のパフォーマンスにより、①教育効果の客観的評価項目の一つである管理栄養士合格率が有意差をもって高率になった。②学生アンケートの結果、授業への活発な参加、議論の向上、学力の向上に関し、９割以上の学生が「向上した」ことなどについて報告があった。

B-14 有機・無機・物理化学を総合的に理解するための実践的な計算化学コースを活用した授業の充実

コロナ禍以降の実験教育での効果の向上

Cグループ

学生による栄養分析

IRとTBLの活用

C-1 SDGsと中国文化を取り入れたPBL型授業のC-6 ICTを活用した日台遠隔授業における異文化理解

関東学院大学 山田 留里
CLILを取り入れた中国語授業の実践報告である。中国文化とSDGsに関連する情報や知識をコラボさせたオリジナル
教材を活用してグローバル人材育成をめざしたPBL型中国
語授業である。その際にLMSを活用して授業の可視化を図り、課題アップロード、課題提出、コーストップなどへのアクセス回数や試験結果および自己評価を学生たちに可視化させ、授業への取り組みを高めさせ長続きさせる工夫を行っている。その結果、学生たちは中国語学修だけでなくSDGsにも関心をいただき、その後の専門科目のPBLへとつ
なげることができていることについて報告があった。

立命館大学 大和田 和治
単なる「異文化理解」に終わらせることなく、英語教育と専門教育（本報告では「食マネジメント」）を繋いでいくような「教育手法」を目指した。PBL学習を基盤におきつつ、専門外国語科目に海外との遠隔共同授業を導入し、学生が英語で、食に関する自らの文化を表現する力を養成する足場づくりを工夫した。英語の導入科目において、台湾の学生と日本の学生達が能動的に今後の様々な実践学習に発展していくためのモチベーションを高めていった。ICTを活用し、食の専門に関する英語表現能力を、学生が楽しみつ
つ多面的に鍛えていくことができたことで、一定の有効性が示されたことについて報告があった。

LMS可視化による教育改善の実践

C-2 韓国語ハイフレックス授業において自己調整能力を育むICTの活用法とその効果

中京大学 魏 ヘンニム
学習者本位の方針に基づいてICTを活用した対面授業と遠隔授業を組み合わせたハイブリット授業の実践教育の報告である。「韓国朝鮮語基礎」の授業をハイフレックス型で実施したが学習者の学修態度や成果のばらつきが課題と72 JUCE Journal 2023年度 No. 3

力と英語発信力養成の取り組み

C-7 表現内容指導法におけるICT機器の活用による客観的評価と表現力の向上

東京都市大学 大塚 習平
本研究は、新型コロナ禍におけるハイブリット型授業において、表現系科目（造形、音楽、身体、言葉）の指導時にiPad等のICT機器を活用し表現力の向上に取り組んだ実践

事業活動報告報告である。「保育内容表現指導法」におけるパネルシア
ター制作において授業開始時と終了時に書かせる「振り返りシート」のPDCAを実施した。その際に使用したツール
は、授業支援ツールWebClass、作品提出用格納ツールTCU
ストレージ、動画アップロード用YouTubeなどを活用した。
これらの試みの結果受講者一人ひとりが主体的に課題に取り組むことが可能となったことについて報告があった。

ClassroomなどのICTツールを導入して、学生のリーダーシップ、協調性、コミュニケーション力、およびプロフェッショナリズムの醸成および成績向上を目指した。この方法
により、簡単で費用効果の高いICTツールを使用してより質の高いアクティブラーニングが可能となった。また他大学においてもPBL型統合授業などで活用できる汎用性の高いプログラムとなっていることについて報告があった。

C-8 教員養成系学部におけるデータサイエンスに着目

C-13 ポストコロナ時代のICTを利用した観光通訳の畿央大学 椎名 美穂子
本研究は、教育学部の多くの学生が苦手意識をもつデー
タサイエンスに取り組むにあたり、「算数科指導法」にはExcel、「算数科概論」にはインターネットを活用した。その結果、前者では児童の多様な思考を認めることが大切であると気づき、後者ではお互いの思考を共有しながら、数値の意味を捉え直して意思決定する場面が見られた。大学を一つの社会と仮定して各々も授業を関連づけたデータサ
イエンスを試みることは、社会に出てから物事を関連付けて問題解決する力を育成することになる。今後は、この成果をもとにして、ＦＤ研修等を生かした学内の共同研究に幅を広げていきたいことなどについて報告があった。

城西国際大学 尾本 康裕
ポストコロナ時代の観光通訳クラスにおいてオンデマン
ド教育と対面授業を効率化した事例報告である。対面授業
での非言語コミュニケーション教育とオンラインでの文法、語彙、リスニングなどの練習を同時に組み合わせることにより教育改善を行った。オンラインでの練習においては学生たちが自分のペースで学修が可能となり、同時に対面授業では実践的な通訳の練習を行うこともでき、受講者の満足度も高まった。教員が毎回の練習をモニターしてフィードバックを行った結果、試験結果で伸びを確認することができ、アンケート調査でも成績の質の担保ができたことが明らかとなったことについて報告があった。

C-9 子ども子育て支援実践におけるICT活用の教育効果

C-14 ハイブリッド授業課題による、英語発話の「流した教育実践の意義と課題

京都女子大学 瀬々倉 玉奈
本研究は、保育学生であっても子どもとの関わり経験が乏しく、ましてや協働関係を結ぶべき養育者との関わりについては非常に少ない現状を鑑み、本学では保育学生を支援者として養成するために親子支援ひろば「ひっぱらん」
活動を通して保育学生の子どもに関わる質と量の改善に取り組んでいる。ICTツールを活用した子ども子育て支援活動は、現代社会に必要とされる非認知能力やOODA（観察、
状況判断、意思決定、実行）を育てることに通じているものと考えられることについて報告があった。

C-10 新学部英語カリキュラムにおけるメディア授業の試み

近畿大学 中川浩
オンラインツールやアプリケーションを活用した外国語（英語）教育の組織的取組みに関する事例報告である。Zoomを使用したオンライン授業と同時にSlackやGoogle Classroomを用いた個別対応も行っている。デジタル教科書を使用して英語４技能の修得を行い、結果をTOEICスコアで確認して次年度以降のクラス分けにも活用している。成績評価は「授業内ディスカッション」、「課題」、「レビューテスト」で行い、月１回FD会議を開催して担当者（専任教員と非常勤教員）間で進捗状況の確認や評価に関する意思疎通も行っている。TOEIC600点以上を目指す授業を行い、スコアもアップしていることについて報告があった。

C-11 Zoomを用いたオンライン交流とoVice（オヴィス）を用いたその改善

拓殖大学 永江 貴子
コロナ禍で海外留学が困難な中、あらたにICTを活用して海外での短期・長期研修を教員主導から学生主導の双方
向学修（交流）へと改善した事例報告である。学生たちによる自由な交流を可能にするプラットフォームとしてoViceを活用して、ポストコロナ時代のあらたな国際交流の枠組
みとなる可能性を示している。以前はZoomによる交流であったが、学生たちからもっと自由に交流したいという要望が寄せられ、oViceによる仮想空間（メタバース）を設定して個別の会話を容易に行えるようにした結果、学生たちは自ら相手を選択して多様な交流を行って相互理解を深めることが可能となったことについて報告があった。

C-12 臨床推論と患者コミュニケーションの育成：
PBL統合型英語授業におけるICT活用

日本大学 ジェーゴ エリック ハジメ
医学部生向けの４年次医学英語コースにおいて教育DXを設計・運用した授業実践報告である。具体的にはICTを活用した集中的な形成評価を含む評価方法を導入し、臨床推論力と患者とのコミュニケーション能力の向上をはかった。Googleスプレッドシート、Googleフォーム、Google

クラスの取り組み

暢さ」と「発音」に対する意識づけ

神戸学院大学 中西 のりこ「英語会話」の授業で、これまで弱点であった英語らしい発音で発話する訓練にShadowing課題を開発して授業に取り入れることにより教育改善を行った実践事例である。
学生が長続きしなかったシャドーイング学修にカラオケ採点という手法を取り入れ学生たちの関心を集めて学習効果を高めて長続きさせ、英語特有の流暢さと発音の正確さを高めている。成果はVersantという検定試験で確認されている。シャドーイングにカラオケ採点を活用するこの研究は、発音やイントネーションなどの修得などの面で、英語だけに限らず日本語学習を含めた多言語学習に応用可能な教育
方法で、汎用性も高く将来発展できる可能性が高いことについて報告があった。

C-15 ワークショップにおけるオピニオンリーダーの振る舞いに関する評価と実践

愛知学院大学 油井
毅
授業内で実施されたワークショップ型展開の基盤に「デザイン思考」を取り込み、その展開において、オピニオン
リーダーからのチームメンバーとの関わりの発話量を計測していった。「デザイン思考WSでは、オピニオンリーダー
は回を重ねるごとに周りの声を聞くようになっていく」を検証すべく計測がなされた。実際には、2019年、2020年度に授業内で実施されたデザイン思考WSにおける、チーム
内でのオピニオンリーダーによる振る舞いの検証になる。
検証の結果、オピニオンリーダーによる意思決定に一定の効果が期待されることが明らかとなったことについて報告があった。

C-16 LMSを使った教職協働による入学前教育

東京情報デザイン専門職大学 高橋 果林
本研究は、情報学系の入学予定者に対する入学前教育において、LMSの導入により教職協働による学生支援体制を構築する試みの報告である。具体的には、manabaを活用してオンラインによる講義動画の受講、小テストの提出により質問が可能となる体制を構築した。講義内容は前半では高校数学Ⅰ、Ⅱ、A、B、後半は数Ⅲの範囲と大学数学入門を含む内容で構成し、講義ではMicrosoft PowerPointを活用し、演習では小テストの自動採点機能を利用した。受講者・教職員に対する様々なアンケート結果から、教職員が受講者の着手状況及び習熟度の把握が容易に行えるようになり、入学前教育を通して教職協働体制を築き上げることができたことについて報告があった。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 73

募集

講演・発表会等アーカイブのオンデマンド配信 視聴参加の募集について
本協会では、アクティブ・ラーニング実現を目指した提案や教学マネジメントの仕組みづく
り、教育改善のための教育方法などに関する様々な会議、発表会等を開催し、講演、実践事
例の紹介などを行っていますが、これをデジタ
ルアーカイブし、大学教職員の方々にファカル
ティ・ディベロップメント（FD）、スタッフ・
ディベロップメント（SD）の研究資料として活用いただくため、オンデマンドで配信しております。大学では、教員の教育力向上と職員の教育・学修支援として、また、賛助会員企業では、大学での教育支援の状況やニーズを把握するための情報収集として、ぜひお役立て下さい。
詳細は本ページ末のURLよりご覧下さい。

● 申し込みと配信期限

参加申し込み受付：随時受け付けます。
配信期間：2023年12月１日〜2024年
11月30日（継続配信は再度、お申し込み
いただきます）● 配信分担金

12月１日から翌年11月30日までの１年分の金額となります。
12月１日以降の申込みも配信期限は翌年11月30日となり、分担金も下記の金額になります。
○正会員
視聴コンテンツ● 内容

本協会で実施した会議、発表会等の講演・事
例紹介のビデオコンテンツおよびレジュメで、配信の許諾が得られたものです。ただし、質疑
応答、討議、本協会の活動紹介などは除きます。
＜対象とする会議、発表会等＞
ICT利用による教育改善研究発表会、教育改
革FD/ICT理事長学長等会議、私情協 教育イノ
ベーション大会、短期大学教育改革ICT戦略会
議、教育改革事務部門管理者会議、大学情報セキ
ュリティ研究講習会です。
● コンテンツ数

2023年度 ： 89件
2022年度 ： 99件
2021年度 ： 109件

学生収容定員2023年度分のみ 2022年度分のみ 2021年度分のみ

2023年度と2022年度

7,000人以下

36,000円

3,600円

０円

39,600円

10,000人以下

48,000円

4,800円

０円

52,800円

10,001人以上

60,000円

6,000円

０円

66,000円※学生収容定員の算定方法は、正会員設置の加盟大学・短期大学の学生収容定員の合計とします。

○賛助会員（一律の金額）
視聴コンテンツ
2023年度分のみ 2022年度分のみ 2021年度分のみ 2023年度と2022年度
48,000円

4,800円

０円

52,800円● 問い合わせ先

公益社団法人 私立大学情報教育協会
TEL：03-3261-2798 FAX：03-3261-5473
E-mail:info@juce.jp

https://www.juce.jp/ondemand/● 申込単位と利用者●●

正会員（学校法人）、賛助会員（企業）
加盟大学・短期大学の教職員および賛助会
員企業の社員で、利用者数の制限はありません（学生は対象外とします）。

74 JUCE Journal 2023年度 No. 3

サンプルコンテンツを上記サイトからご覧いただけます。

入会案内

設立の経緯
本協会は、私立の大学・短期大学における教育の質の向上を図る
ため、情報通信技術の可能性と限界を踏まえて、望ましい教育改善
モデルの探求、高度な情報環境の整備促進、大学連携・産学連携による教育支援の推進、教職員の職能開発などの事業を通じて、社会の信頼に応えられる人材育成に寄与することを目的に、平成23年４組
本協会は、私立の大学、短期大学を設置する学校法人（正会員）
をもって組織していますが、その他に本協会の事業に賛同して支援いただく関係企業による賛助会員組織があります。

月１日に認定された新公益法人の団体です。
本法人の淵源は、昭和52年に社団法人日本私立大学連盟、日本私立大学協会、私立大学懇話会の三団体を母体に創立した私立大学等
情報処理教育連絡協議会で、その後、平成４年に文部省において社
団法人私立大学情報教育協会の設立が許可されました。

織
正会員は157法人（173大学、42短期大学）となっており、賛助会員46社が加盟しています（会員数は2023年12月１日現在のものです）。会員については本誌の最後に掲載しています。

事業内容
１．調査及び研究、公表・促進

１）ICTを活用した教育改善モデルの公表
人文・社会・自然科学の分野別に求められる学士力を考察し、学士力の実現に向けてICTを活用した教育改善モデルの提言を公表しています。また、インターネット上で多面的な視点
から知識を組み合わせる分野横断フォーラム型のPBLモデルの研究を行っています。
２）問題発見・解決型教育等（PBL）の研究
本質を見極める意識をもって行動するICTを駆使したPBL授
業の進め方、ICTによる学びのプラットフォーム作り、ビデオ
試問によるPBLの点検・評価・助言モデル構想を研究し、オープンに教員有志による対話集会を開催し、理解の促進を図ることにしています。
３）授業改善調査，情報環境調査
教育の質的転換に向けて教育改善に対する教員の受け止め方を把握するため「私立大学教員の授業改善調査」と情報環境の整備状況を振り返り課題を整理する「私立大学情報環境基本調査」
を実施、分析し、それぞれ白書を作成・公表しています。
４）情報教育のガイドライン研究①分野別情報活用能力ガイドラインの公表
人文・社会・自然科学の各分野における情報活用能力の到達目標、教育学習方法、学修成果の評価についてガイドラインを公表しています。
②社会で求められる情報活用能力育成教育のガイドラインの研究「問題発見・解決を思考する枠組み」を基盤に、健全な情報社会を構築するための知識・態度とIoT、モデル化、シミュ
レーション、データサイエンス、AI、プログラミング等を活用する統合した学修モデルを研究しています。
③情報倫理教育のガイドラインの公表④情報専門人材教育の学修モデルとデータサイエンス・AI教育の研究
イノベーションに関与できる構想力・実践力を培うための教育モデルとして産学連携による分野横断型PBL学修の仕組みを研究しています。また、データサイエンス・AI教育の取組み情報を収集し、本協会のプラットフォームにて公表しています。リテラシーレベルのワークショップも実施しています。
５）学修ポートフォリオの参考指針の公表「学修ポートフォリオ」の研究としてポートフォリオ導入に向けた共通理解の促進、ポートフォリオ情報の活用対策と教職員の関り方、ICTを用いたeポートフォリオの構築・運用に伴う留意点・課題についてを研究し、平成29年５月に参考指針をとりまとめ、公表し、eポートフォリオシステムの導入・整備・活用を呼びかけています。
６）「補助金活用による教育改革実現のための情報環境整備計画調査による財政支援の提案

２．大学連携、産学連携による教育支援の振興及び推進

１）インターネットによる電子著作物（教育研究コンテンツ）の利用推進を進めています。また、ICT活用教育の推進に向けて
改正著作権法の施行に向けて理解の促進を働きかけています。
２）イノベーションの育成に向け、大学と企業が連携する「産学連携人材ニーズ交流会」、若手社員との意見交流による「大学教員の企業現場研修」の支援、ICTの重要性を学生に気づかせる「学生による社会スタディ」を実施しています。

３．大学教員の職能開発及び大学教員の表彰

１）情報通信技術を活用したレフリー付きの教育改善の研究発表
２）教育指導能力開発（FD）のための情報通信技術の研究講習
３）教育改革に必要な教育政策及び情報通信技術の活用方法と対策の探求
４）短期大学教育を強化するための情報通信技術を活用した教育戦略の提案と「地域貢献支援活動コンソーシアム」による授業
モデルの研究５）情報セキュリティの危機管理能力の強化を図るセミナー６）ICTを駆使して業務改善に取り組む職員能力開発の研究講習

４．法人の事業に対する理解の普及

１）機関誌「大学教育と情報」の発行とWebによる公表
２）事業活動報告交流会の実施

５．会員を対象としたその他の事業

１）情報化投資額の費用対効果の有効性評価と各大学へのフィー
ドバック２）情報通信技術の活用、教育・学修支援、財政援助の有効活用などの相談・助言
３）IR等を支援する拠点校、クラウド活用を支援する国立情報学研究所と必要に応じて連携するとともに「日本オープンオンライン教育推進協議会（JMOOC）を支援
４）教育改革FD/ICT理事長・学長等会議、教育改革事務部門管理者会議の開催５）教職員の知識・理解を拡大するためのビデオ・オンデマンド
の配信

入会資格
正会員：本協会の目的に賛同して入会した私立の大学、短期大学を設置する学校法人で、本協会理事会で入会を認められたもの。

賛助会員：本協会の事業を賛助する法人または団体で本協会理事会で入会を認められたもの。

JUCE Journal 2023年度 No. 3 75

投稿規程

「大学教育と情報」投稿規程（2021年２月改訂）

１．投稿原稿の対象

教育の質向上を目指したデジタル・トランスフォーメーションに関する事例紹介、ICT活用による企業・社会と連携したPBL授業の取組みと効果・課題、数理・データサイエンス・AI活用教育の導入事例の紹介、情報活用・情報倫理教
育の効果的な授業事例の紹介、遠隔授業と対面授業を組み合わせたハイブリッド型授業の取組みの紹介、海外大学又は関係機関の情報など参考となる内容を対象とします。

２．投稿の資格

原則として、大学・短期大学の教職員とします。

３．原稿の書き方（１）字数
3,600字（機関誌２ページ）もしくは5,400字（機関誌３ページ）以内（２）構成（見出しの例： １．はじめに ２．＊＊＊ ３．＊＊＊）
本文には、タイトル、本文中の見出しをつけてください。
（３）本文
Wordまたは テキスト形式で作成し、Wordの場合は、図表等を文章に挿入し作成ください。
（４）図表等
図表等、上記字数に含みます。
（めやす：ヨコ７cm× タテ５cmの大きさで、約200字分）
１）写真：JPEGまたはTIFF形式とし、解像度600dpi程度としてください。
２）ブラウザ画面：JPEGまたはTIFF形式とし、解像度600dpi程度としてください。
３）その他図表：JPEG、TIFF、Excel、Word、PowerPointのいずれかの形式としてください。
（５）本文内容
１）教育内容ついては、学問分野、授業での科目名、目的、履修対象者と人数、実施内容、実施前と後の比較、教員や学生（TA等）への負担、教育効果（数値で示せるものがある場合）、学生の反応、今後の課題について記述ください。
２）システム構築・運用については、構築の背景、目的、費用と時間、完成日、作成者、構築についての留意点、学内からの支援内容（教員による作成の場合）、学内の反応、今後の課題について記述ください。
３）企業による紹介については、問い合せ先を明記ください。

４．送付方法本協会事務局へメール添付にて送付ください。
添付ファイルの容量が５MBを超える場合は本協会事務局にご相談ください。

５．原稿受付の連絡

本協会事務局へ原稿が届いた後、１週間以内に事務局より著者へその旨連絡します。

６．原稿の取り扱い

投稿原稿は、事業普及委員会において取り扱いを決定します。

７．掲載決定通知

事業普及委員会において掲載が決定した場合は、掲載号を書面で通知し、修正を依頼する場合はその内容と期日についても通知します。

８．校正

著者校正は初校の段階で１回のみ行う。その際、大幅な内容の変更は認めません。

９．
「大学教育と情報」の贈呈

掲載誌を著者に５部贈呈します。部数を追加を希望する場合は本協会事務局に相談ください。

10．ホームぺージへの掲載

本誌への掲載が確定した原稿は、機関誌に掲載する他、本協会のホームページにて公開します。

11．問い合わせ・送付先

公益社団法人 私立大学情報教育協会事務局
TEL：03-3261-2798 FAX：03-3261-5473 E-mail : info@juce.jp〒102-0073 東京都千代田区九段北4-1-14 九段北TLビル4F

76 JUCE Journal 2023年度 No. 3

名 簿

公益社団法人 私立大学情報教育協会社員並びに会員代表者名簿
157法人（173大学 42短期大学）（2023年12月１日現在）

北海学園大学・北海商科大学
安酸 敏眞（理事長）

聖徳大学・聖徳大学短期大学部
川並 弘純（理事長・学長）

北海道医療大学
二瓶 裕之（情報センター
裕之（情報センター長）
長）

中央学院大学大村 芳昭（学長）
芳 （学長）

北海道情報大学
中島 潤（情報センター
潤（情報センター長）
長）

帝京平成大学蜂屋 孝太郎（総合情報技術センター孝太郎（総合情報技術センター運営
運営委員会副委員長）
員会副 員長）東北学院大学松本 章代（情報処理センター
章代（情報処理センター長）
長）

東京歯科大学
一戸 達也（学長）

東北工業大学
半澤 勝之（情報サービスセンター
勝之（情報サービスセンター長）
長）

東洋学園大学今井 克佳（共用教育研究施設長）

東北福祉大学千葉 公慈（学長）
慈（学長）

青山学院大学宮治 裕（情報メディアセンター
裕（情報メディアセンター所長）
所長）

東日本国際大学・いわき短期大学
関沢 和泉（電算室長）
和泉（電 室長）

大妻女子大学・大妻女子大学短期大学部
安倍 達哉（教育支援センター
達哉（教育支援センター部長）
部長）

流通経済大学
井川 信子（総合情報センター子（総合情報センター長）
長）

桜美林大学
鈴木
木 克夫（大学院国際学術研究科教授）
克夫（大学 国 学術研究科教授）

白鴎大学
古瀬 一隆（情報処理教育研究センター
一隆（情報処理教育研究センター長）
長）

学習院女子大学
清水 將吾（国際文化交流学部准教授）
將 （国 文化交流学部准教授）

十文字学園女子大学
岡本 英之（法人副本部長、事務局長）
英之（ 人副本部長、事務局長）

共立女子大学・共立女子短期大学
福田 收（情報センター
收（情報センター長）
長）

城西大学・城西国際大学・城西短期大学
福田 光良（情報科学研究センター
良（情報科学研究センター所長）
所長）

工学院大学
田中 輝雄（学術情報センター
輝雄（学術情報センター工手
工手の
の泉所長）

女子栄養大学・女子栄養大学短期大学部
井手 政司（情報・ネットワーク
政司（情報・ネットワーク部長）
部長）

駒澤大学
坂野井
野井 和代（総合情報センター
和代（総合情報センター所長）
所長）

駿河台大学
平井 純子（メディアセンター
純子（メディアセンター長）
長）

実践女子大学・実践女子大学短期大学部
山崎 壮（情報センター
壮（情報センター長）
長）

獨協大学・獨協医科大学・姫路獨協大学
田中 善英（教育研究支援センター
善英（教育研究支援センター所長）
所長）

芝浦工業大学
角田 和巳（工学部教授）

日本工業大学
辻村 泰寛（先進工学部教授、教務部長、CIO
泰寛（先進工学部教授、教務部長、CIO））

順天堂大学
木南 英紀（学長特別補佐）

文教大学
佐久間 拓也（情報センター
拓也（情報センター長）
長）

上智大学・上智大学短期大学部
今井 康博（情報システム
博（情報システム室長）
室長）

文京学院大学
浜 正樹（情報教育研究センター
正樹（情報教育研究センター長、
長、DX
DX推進
推進センター
センター長）長）

昭和大学
泉 美貴（医学教育推進室教授）

江戸川大学
小口 彦太（学長）

昭和女子大学
金尾
尾 朗（学長）敬愛大学・千葉敬愛短期大学
増井 由紀美（メディアセンター
由紀美（メディアセンター長）
長）

白梅学園大学・白梅学園短期大学
倉澤 寿之（情報処理センター
寿之（情報処理センター長）
長）

秀明大学
大塚 時雄（秀明IT
時雄（秀明IT教育
教育センター
センター長）長）

成蹊大学
渕 史彦（高等教育開発・支援センター
史彦（高等教育開発・支援センター所長）
所長）

淑徳大学
松山 恵美子（総合福祉学部教授）
美子（総合福祉学部教授）

専修大学・石巻専修大学
髙橋橋 裕（情報科学センター
裕（情報科学センター長）
長）

JUCE Journal 2023年度 No. 3 77

名 簿

創価大学・創価女子短期大学
浅井 学（ｅ学（ｅラーニングセンター
ラーニングセンター長）
長）

文化学園大学清木 孝悦（理事長・学長）

大東文化大学
白井 康之（学園総合情報センター之（学園総合情報センター所長）
所長）

武蔵大学
竹
竹内
広宜（経済学部教授）
宜（経済学部教授）

高千穂大学
寺内 一（学長）

武蔵野大学
林 浩一（MUSIC一（MUSICセンター
センター長）長）

拓殖大学・拓殖大学北海道短期大学鈴木木 昭一（学長）
一（学長）

明治大学
阿部 直人（情報基盤本部長）

玉川大学
渡邊 透（学生支援
透（学生支援センター
センター長）長）

明治学院大学太田 和俊（情報センター
和俊（情報センター長）
長）

津田塾大学
青柳 龍也（計龍也（計算センター
センター長）長）

立正大学
白木 洋平（情報環境基盤センター
洋平（情報環境基盤センター長）
長）

帝京大学・帝京大学短期大学
冲永 佳史（理事長・学長）

早稲田大学
山名 早人（理事、理工学術院教授）
早人（理事、理工学術 教授）

東海大学
岡田 工（学長室部長（情報担当））

神奈川大学
佐藤 裕美（常務理事）

東京医療保健大学
亀山 周二（学長）

神奈川工科大学
西村 広光（情報教育研究センター（情報教育研究センター所長）
所長）

東京家政大学・東京家政大学短期大学部
小池 新（
新（コンピュータシステム
コンピュータシステム管理
管理センター
センター所長）所長）

相模女子大学・相模女子大学短期大学部
本橋 明彦（事務局長）

東京工科大学
生野 壮一郎（
壮一郎（メディアセンター
メディアセンター長）
長）

産業能率大学・自由が丘産能短期大学
宮内 ミナミ（宮
ミナミ（情報情報マネジメント
マネジメント学部教授）
学部教授）

東京女子大学加藤 由花（情報処理
由花（情報処理センターセンター長）長）

湘南工科大学
本多 博彦（メディア
博彦（メディア情報
情報センター
センター長）長）

東京女子医科大学
丸 義朗（学長）

新潟薬科大学下條 文武（理事長・学長）

東京電機大学小山 裕徳（総合裕徳（総合メディアセンター
メディアセンター長）
長）

金沢工業大学河合 儀昌（常任理事、情報処理サービスセンター
儀 （常任理事、情報処理サービスセンター所長）
所長）

東京都市大学山口 勝己（情報基盤
勝己（情報基盤センター
センター所長）所長）

福井工業大学
北上 眞二（情報メディアセンター
眞二（情報メディアセンター長）
長）

東京農業大学・東京情報大学
島田 沢彦（情報教育沢彦（情報教育センター
センター長）長）

山梨学院大学・山梨学院短期大学
長田 利也（法人本部情報基盤センター
利也（ 人本部情報基盤センター次長）
次長）

東京未来大学
杉本 雅彦（情報教育センター
雅彦（情報教育センター長）
長）

中京学院大学・中京学院大学短期大学部
林 勇人（学長）

東邦大学
逸見 真恒（ネットワークセンター
真恒（ネットワークセンター長）
長）

静岡産業大学
堀川 知廣（学長）東洋大学
村田 奈々子（副学長）

聖隷クリストファー大学
藤田 正人（教学事務統括センター
正人（教学事務統括センター長）
長）

二松学舎大学
小町 邦明（事務局長）

愛知大学・愛知大学短期大学部
岩田 員典（情報メディアセンター
員典（情報メディアセンター所長）
所長）

日本大学・日本大学短期大学部
大貫 進一郎（理事・副学長）

愛知学院大学・愛知学院大学短期大学部
引田 弘道（学長）

日本医科大学・日本獣医生命科学大学
林 宏光（ICT
宏 （ICT推進
推進センター
センター長）長）

愛知学泉大学・愛知学泉短期大学
寺部
部 曉（理事長・学長）

日本女子大学長谷川 治久（メディアセンター
治久（メディアセンター所長）
所長）

愛知工業大学鈴木
木 晋（計算センター
晋（計 センター長）長）

78 JUCE Journal 2023年度 No. 3

名 簿

愛知淑徳大学
松尾 貴司（情報教育センター
貴司（情報教育センター長）
長）

大阪工業大学・摂南大学・広島国際大学
吉野 正美（常務理事）

桜花学園大学・名古屋短期大学
大谷 岳（学長）

大阪歯科大学山本 景一（医療イノベーション
景一（医療イノベーション研究推進機構専任教授）
研究推進機構専任教授）

金城学院大学安藤 玲子（マルチメディアセンター
玲子（マルチメディアセンター長）長）

大阪樟蔭女子大学
森 眞太郎（理事長）

椙山女学園大学
米田 公則（学園情報センター
則（学園情報センター長）
長）

大阪女学院大学
橋本 誠一（誠一（ラーニングソリューションセンター
ラーニングソリューションセンター担当課長）
担当課長）

大同大学
君山 博之（情報センター
博之（情報センター長）
長）

大阪成蹊大学・びわこ成蹊スポーツ大学・大阪成蹊短期大学
山本 昌直（法人事務本部長）
直（ 人事務本部長）

中京大学
目加田 慶人（情報センター
慶人（情報センター長）
長）

追手門学院大学
辰巳 早苗（早苗（CXDCXD局基盤業務管理部
局基盤業務管理部システム
システム企画推進課長）
企画推進課長）中部大学
保黒 政大（総合情報センター
政大（総合情報センター長）長）

関西大学
谷田 則幸（則幸（インフォメーションテクノロジーセンター
インフォメーションテクノロジーセンター所長）
所長）

名古屋外国語大学・名古屋学芸大学
中西 克彦（理事長）

近畿大学・近畿大学短期大学部・近畿大学九州短期大学
井口 信和（総合情報基盤センター
和（総合情報基盤センター長）
長）

名古屋学院大学
肥田 朋子（学術情報センター
朋子（学術情報センター長）長）

四天王寺大学・四天王寺大学短期大学部
松岡 隆（高等教育推進センター
隆（高等教育推進センター長）
長）

名古屋女子大学・名古屋女子大学短期大学部
越原 洋二郎（学術情報センター
洋二郎（学術情報センター長）
長）

帝塚山学院大学
津田 謹輔（学長）

南山大学・南山大学短期大学部
ロバート・キサラ（学長）ロバート・キサラ（学長）

阪南大学
前田 利之（副学長、情報センター
利之（副学長、情報センター長）
長）

日本福祉大学原田 正樹（学長）

大手前大学・大手前短期大学
玉田 浩之（情報メディアセンター之（情報メディアセンター長）
長）

名城大学
加藤 雅士（情報センター
雅士（情報センター長）
長）

関西学院大学
巳波 弘佳（副学長）

大谷大学
廣川 智貴（研究・国際交流担当副学長）
智貴（研究・国 交流担当副学長）

神戸学院大学毛利 進太郎（図書館・情報支援センター
進太郎（ 書館・情報支援センター所長）
所長）

京都外国語大学・京都外国語短期大学
藤本 茂（副学長、総合企画部長）

神戸松蔭女子学院大学
古家 伸一（情報教育センター
伸一（情報教育センター所長）
所長）

京都光華女子大学・京都光華女子大学短期大学部
尾藤 恵津子（情報システム
津子（情報システム部長）
部長）

神戸女学院大学
三浦 欽也（情報処理センターディレクター）
欽也（情報処理センターディレクター）

京都産業大学山田 修司（副学長）

神戸女子大学・神戸女子短期大学
中坊 武夫（学園情報センター
武夫（学園情報センター長）
長）

京都ノートルダム女子大学
加藤 佐千子（図書館情報センター
佐千子（ 書館情報センター長）
長）

神戸親和大学高橋 一夫（学習教育総合センター
一夫（学習教育総合センター長）
長）

同志社大学・同志社女子大学
大久保 雅史（理工学部教授）

園田学園女子大学・園田学園女子大学短期大学部
堀田 博史（学術情報部長）

佛教大学
原 清治（副学長）

兵庫大学・兵庫大学短期大学部
高野 敦子（学修基盤センター
敦子（学修基盤センター長）
長）

立命館大学・立命館アジア太平洋大学
中本 大（教学部長）

武庫川女子大学・武庫川女子大学短期大学部
山﨑 彰（副学長）

大阪学院大学・大阪学院大学短期大学部
坂口
口 清隆（事務局長）

流通科学大学藤井 啓吾（学長）啓 （学長）

大阪芸術大学・大阪芸術大学短期大学部
武村 泰宏（学務部長）

畿央大学
冬木 正彦（理事長・学長）

JUCE Journal 2023年度 No. 3 79

名 簿

奈良学園大学仁後 公幸（大学事務局長）
幸（大学事務局長）

第一薬科大学小松 生明（副学長）

岡山理科大学・千葉科学大学・倉敷芸術科学大学
加計 晃太郎（理事長・総長）

筑紫女学園大学
持尾 弘司（情報化・ICT
弘司（情報化・ICT活用推進
活用推進センター
センター長）長）

吉備国際大学・九州保健福祉大学
加計 勇樹（理事長・総長）

福岡大学
末次 正（情報基盤センター
正（情報基盤センター長）
長）

就実大学・就実短期大学
矢吹 優子（事務部長）

福岡工業大学・福岡工業大学短期大学部
松木 裕二（情報基盤センター
裕二（情報基盤センター長）長）

ノートルダム清心女子大学
津田 葵（学長）

福岡女学院大学・福岡女学院大学短期大学部
藤村 まこと（まこと（情報教育
情報教育センター
センター長）長）

広島工業大学
鬼追 一雅（一雅（ICT
ICTセンター
センター副副センター
センター長）長）

長崎総合科学大学
大山 健（副学長、情報科学センター
健（副学長、情報科学センター長）
長）

広島女学院大学
小林 文香（副学長）

熊本学園大学
ジョセフ・トウメイ（eジョセフ・トウメイ（
e-キャンパスセンター
キャンパスセンター長）
長）

広島文化学園大学・広島文化学園短期大学
坂越
越 正樹（学長）

崇城大学
中山 泰宗（総合情報センター
泰宗（総合情報センター長）
長）

福山大学
金子
子 邦彦（共同利用副邦彦（共同利用副センター
センター長（長（ICT
ICTサービスサービス部門長）
部門長））

別府大学・別府大学短期大学部
西村 靖史（文学部長、理事）

久留米工業大学
森 和典（学術情報センター
和典（学術情報センター長）
長）

宮崎産業経営大学
白石 敬晶（情報センター
敬晶（情報センター長）
長）

西南学院大学史 一華（情報処理
一華（情報処理センター
センター所長、商学部教授）
所長、商学部教授）

鹿児島国際大学
大西 智和（情報処理センター
智和（情報処理センター所長）
所長）

聖マリア学院大学
井手 悠一郎（理事長補佐）

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80 JUCE Journal 2023年度 No. 3

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