⼤学全体でラーニングアナリティクスを始めるには？：
教育データ利活⽤ポリシーの策定について

京都⼤学
緒⽅

学術情報メディアセンター

広明

Learning and Educational Technologies Research Unit
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今回のお話しの⽬的
貴学でも、ラーニングアナリティクスをやってみようと思ってもらうこと！
そのために、教育データ利活⽤宣⾔をしようと思ってもらうこと！

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本日の話の流れ
1. ラーニングアナリティクスの始め方
2. 国内外の教育・学習データ利活用ポリシー
3. 我々の研究紹介

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教育のデジタル化の意義は？
(A)アナログからデジタルへの転換による教育・学習活動の効率化• 教科書やドリル、試験、⽣徒や保護者への通知、アンケートなどのデジタル化(B)今までできなかったことを可能にする• 遠隔講義やオンデマンド型授業など、場所や時間を超えて授業に参加可能• VR/AR等の技術を⽤いて仮想世界でも実験・実習を実施可能(C)教育学習活動のプロセスを記録して教育改善に役⽴てる• 記録されたデータを分析して、教育改善、学習改善に⽣かす（ラーニングアナリティクス）• 個⼈に適した教材や問題を推薦（アダプティブラーニング）(D)教員や学⽣の情報・データリテラシーの向上• 今後、社会で働くには必須のスキル
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Learning Analytics (LA)とは？
情報技術を用いて、教員や学生からどのような情報を獲得して、どのように分析・フィードバックすればどのように学習・教育が促進されるか？
を研究する分野

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教育・学習活動の学習ログを収集するシステム群

教育ビッグデータをリアルタイムに分析するツール群

教育データ収集・分析の研究例

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⼤学全体あるいは部局や学科全体で組織的にラーニングアナリティクスを始めるには？
1. ⼤学全体あるいは部署単位で組織的にLAを実施する意思決定
2. 学⽣・教員は⼀⼈⼀台のPCをもち、⼤学での家庭でも常時インターネットを利⽤できる環境を整備(BYOD)
3. LMS(Learning Management System)等の学習⽀援ツールを導⼊
4. 教育データ利活⽤のポリシーを作成・宣⾔
教育データを⽤いて研究を⾏う場合は、本⼈（保護者）の同意をとる
5. 組織内の成績などの教育データをLRS(Learning Record Store)に集約
6. 学⽣・教員向けの研修会を実施（システムの利⽤⽅法だけでなく、データに基づく授業の組み⽴て⽅、授業改善⽅法、データリテラシーなど）
7. 教員が授業に必要なデジタル教材・ビデオなどを作成して授業を実施

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LAを学内で始めるための壁
1. 学⽣が⼀⼈⼀台PCを持っていない。または家にPCを持ち帰れない。
教室には⼗分な電源がない。（家で充電してきてもらう）
2. ⼤学にLMSがない。LMSはあってもLAの機能がない。
教育データをLMSの業者が出してくれない。
限定したデータしかLMSから取得できない。
3. 教育データは個⼈情報なのでどう扱ってよいかわからない。
・教育データ利活⽤ポリシーのひな型があれば参考になる。
4. 教科書や問題集などの電⼦版の⼊⼿が困難なものが多い。
・全学⽣が紙の教科書や問題集をもっている場合は、（その学⽣のみアクセスできるのを前提に） PDF版を提供して配信可能にしてもらえないか。
5. 学内で分析に必要なデータが分散していて、⼗分な分析ができない。
・教育機関の執⾏部の同意がないとデータを集約できない。
6. LAを導⼊していても教員にあまり利⽤してもらえない。
・教員の研修やシステムの改善が必要。
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教育データの利活⽤ポリシーは益々重要に。
• コロナ渦の影響で、各⼤学にオンライン授業が広がった。
⼀⼈⼀台のPCやLMSを利⽤した授業が当たり前になった。
• 使うことで、⾃然と⼤量の教育・学習データが蓄積されるようになった。
・LMSのログ、テストやレポート、アンケートなどのデータ
・電⼦教材やビデオ教材そのものやそれへのアクセスログ
・ZOOMなどの授業の録画映像などなどこれらのデータを分析することで、学⽣の学習状況を把握したり、授業改善に役⽴てたりできそうだが、どのように扱ってよいか分からない、という問題がある。
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海外では、どのように教育・学習データを扱っているか？

1. ⽶国FERPA (Family Educational Rights andPrivacy Act)
2. ⽶国Student Privacy Pledge
3. 英国JISC Code of Learning Analytics Policy
4. EU DELICATE CheckList
5. EU SHEILA https://sheilaproject.eu/

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⽶国FERPA• Family Educational Rights and Privacy Act• 家族教育権とプライバシーに関する⽶国連邦法(1974)
正当な理由がある教育機関の関係者は、事前同意なしに教育データへアクセスが認められている。
・教育改善、⼤学改善・論⽂発表は対象外
別途学⽣の同意が必要
・データの保護義務が同時に発⽣

https://studentprivacy.ed.gov
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⽶国の各⼤学はFERPAを踏まえてStudents
Records Policyを策定

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⽶国Student Privacy Pledge• K12への学習システムのサービスプロバイダーが宣⾔をする

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英国JISC: Code of practice for learning analytics

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UKの各⼤学はJISCのPolicyを参考に
LA policyを策定
グラスゴー⼤学

Open University

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DELICATE Checklist
EU LACE project が作成
８つの観点からLearning Analyticsの実施時の注意点をまとめたもの。

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EU SHEILA Policy Framework

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それでは、⽇本では、同様の教育データ利活⽤ポリシーはあるか？

ない。
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日本学術会議からの提言「教育のデジタル化を踏まえた学習データの利活用に関する提言～エビデンスに基づく教育に向けて～」教育データ利活用分科会
2020年9月30日公開

提⾔内容：http://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/kohyo‐24‐t299‐1‐abstract.html
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提言の概要①学習データの種類とその必要性
AI

授業・講義データの記録

小学校

中学校

高等学校

学習ビッグ
データ

・学習データの利活用は、個人、組織、国レベルに分類
・時間割や成績、教材、質問紙調査、LMS(Learning Management System)等の利用による学習プロセスのデータを基本項目として収集・人工知能(AI)技術を用いて、教師の負担軽減やテーラーメイド教育を実
現・小学校、中学・高等学校、大学・大学院までを対象に、まずは、各教育機関で学習データを教育改善・授業改善のために利活用する。
・次に、次の段階として、学校や自治体などの法人内で収集した学習データを、各法人が個人情報に適切に配慮した形に加工して国全体で共有する。(国全体で共通の教育データ利活用ポリシーが必要)
・企業が学習データを囲い込まないように、学習データを学校に提供するよう、契約時に盛り込む。
・倫理審査委員会のような第三者機関を設けて、学習データの悪用を防ぎつつ適切に利活用が進むように定期的に見直していく
・学習データの共有のためには、書式や意味（言葉の解釈）、データ標準化すべき・学習データを国レベルで管理するための体制づくりと長期的な予算措置が必要④教員・LA専門員・研究者の養成③学習データ蓄積のための環境整備
AI

教育工
学

学習ビッグ
データ

１人１台の情報端末の実現

大学
学習ビッグ
データ

教育・学習の支援

家庭学習など②学習データ利活用のための制度設計常時ネットワークと接続

・一人一台の情報端末とネットワークを常時利用可能することにより、本格的なデジタル教科書や個人適応型学習を実現
・学習データを収集・利活用するための情報基盤システムの構築が必要
・情報モラル・データリテラシーなどの教育が重要

情報工学
データ工学

教育学
心理学

学習データ科学
人間工学/AI

認知科
学
脳科学

学習科
学

・学習データを活用して授業ができる教員の養成とそれをサポートする
LA専門員の配置
・効果的な教育方法や学習方法、AIによる新たな支援方法を見いだす、などの研究をできる、教育サイエンティストの研究者を養成
・全国レベルで連結した学習ビッグデータを用いて、教育工学、教育学、認知科学 などの様々な分野における学術研究を促進

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国全体での学習データ利活⽤のための制度設計
小学校

中学校

高等学校

大学
学習ビッグ
データ

• 小学校、中学・高等学校、大学・大学院までを対象に、まずは、各教育機関で学習データを教育改善・授業改善のために利活用する。
• 次に、学校や自治体などの法人内で収集した学習データを、各法人が個人情報に適切に配慮した形に加工して国全体で共有する。(国全体で共通の教育データ利活用ポリシーが必要)• 学習データの共有のためには、書式や意味（言葉の解釈）、データ標準化すべき （xAPI形式でLRSに集約して共有）• 企業が学習データを囲い込まないように、企業が学習データを学校に提供するよう、契約時に盛り込む。
• 教育データ利活用倫理委員会のような第三者機関を設けて、学習デー
タの悪用を防ぎつつ適切に利活用が進むように定期的に制度を見直していく
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「教育・学習データ利活⽤ポリシーのひな型」
https://axies.jp/report/publications/formulation/
2020年10⽉12⽇

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教育・学習データ利活⽤ポリシーのひな型

上⽥ 浩 (京都⼤)、⼭⽥恒夫 (放送⼤)，緒⽅ 広明（京都⼤）• 教育・学習データ利活⽤宣⾔(EDU宣⾔)
EDU• 教育・学習データ取扱８原則• 教育・学習データ利活⽤に関するガイドライン
宣⾔

８原則
これはあくまでひな型であるので、各⼤学で適宜、修正してほしい。

ガイドライン
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EDU (Educational Data Utilization)宣⾔[AXIES 会員⼤学]は，(⽇本を代表する・地域に貢献する)
⾼等教育機関として，⽇々の教育や学習に関するデータを安全な⽅法で取得・保持・分析し，客観的データに基づく教育改善や学⽣等の学習⽀援を図るととともに，データ利活⽤から得られた叡智を公開し，国⺠と⼈類の福利に貢献します．
⼤学全体で教育データの扱いとその利活⽤について宣⾔することは重要

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教育・学習データ取扱８原則
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.

利⽤⽬的を明⽰し，⽬的外には使⽤しません．
利⽤ならびに分析⼿法とその結果を明⽰します．
いつでも本⼈同意を取り下げることができます．
個⼈情報保護法などの関連する法令を遵守します．
いつでも⾃分のデータにアクセスできるようにします．このためのデータ分析ツールを提供します．
データの分析結果の公表については個⼈が決して特定されないようにします．
データに適切な安全管理措置を施します．
研究成果やデータの共有によって，⼈類の福利に貢献します．

各授業の教育データの扱いについて、組織全体で統⼀した指針を⽰すことは重要
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教育・学習データの利活⽤に関するガイドライン（ひな型）

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東北⼤学が2021.3.16にEDU宣⾔を発表

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EdTech企業向け学習者プライバシー宣⾔書
https://giga.ictconnect21.jp/declare/

我々のLEAFシステムも宣⾔に参加
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教育・学習データの利活⽤のまとめ
⼤学

教育・学習データ利活⽤ポリシー
AXIES [2020年10⽉12⽇]

教育のデジタル化を踏まえた学習データの利活⽤に関する提⾔
⽇本学術会議 [2020年9⽉30⽇]

教育・学習データ????

⾏政

学習者プライバシー宣⾔書
GIGAスクール構想推進委員会(ICT CONNECT 21) 2021年3⽉5⽇

⺠間企業

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個⼈的な意⾒
⾏政側への要望• ⼩学校から⼤学までの公教育は本⼈同意なしに教育データを収集して、各教育機関でLAなどにデータを利活⽤• それを匿名化して、データの意味を揃えた標準のフォーマットで国全体で共有・利活⽤できるように制度設計してもらえないか？
• 各法⼈がEDU宣⾔しなくても、国全体で宣⾔してもらえないか。
[別の問題ですが・・・]• 教科書や教材は、学⽣全員が本を購⼊していれば、デジタル版を⼊⼿して、その学⽣には配信可能にできないか？
• 教員が作成した教材を共有できれば。
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現在の我々の研究を紹介

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ラーニングアナリティクスを⽤いた
エビデンス駆動型教育に向けて

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我々の現在の研究①科研・基盤(S) (2016.5 ‐ 2021.3)
教育ビッグデータの蓄積・分析のためのクラウド情報基盤の開発②内閣府 SIP AI/ビッグデータ(2018.11 ‐ 2023.3)
エビデンスに基づくテーラーメイド教育の実現③⽂科省・先端技術を⽤いた教育実証事業
未来型教育 京都モデル 実証事業 (2019.1 ‐ )④NEDO「⼈と共に進化する次世代⼈⼯知能に関する技術開発事業 」
学習者の⾃⼰説明とAIの説明⽣成の共進化による教育学習⽀援環境
EXAIT(2020‐2025.3)
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LEAFシステムの概要 (科研基盤S)
LTI

xAPI

LRSLRS

教員・学習者

LRS

LTI

学びのeポータル: LTI/xAPI/LRS(Learning Locker)
xAPI: IEEE Actionable data book, CMI5
エビデンス
ポータル

教員・研究者・政策⽴案者

エビデンス
モデル

他の組織の教育データとブロックチェーンで連結

ERS
エビデンス
レコードストア

エビデンスを蓄積
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独⾃研究
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LEAFの導⼊状況（京都⼤学）[国内]• 京都市⽴⻄京中学(360名)・⾼校(820名)：
タブレットPCを⼀⼈⼀台が持参、持ち帰り• 京都市⽴七條第三⼩学校＋・・・• [予定]滋賀県教育委員会、⼤阪府⽴⾼津⾼等学校• 京都⼤学 +[海外]• 台湾（23⼤学）、インド(65⼤学)• 中国、トルコ,、タイ、…

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①BookRollの特徴
教員がデジタル教材（教科書、補助資料等）をPDF形式で登録すれば、学生は授業中・予習/復習時に、それをウェブブラウザで閲覧できる。
音声も学生に元のPDFをダウンロードされないので、内容が拡散しない。
BookRoll上での学生の行動は 学習ログとして記録される。
学習ログは分析されて、学習・教育を向上させるためのエビデンスとして利用できる。

Learning and Educational Technologies Research Unit36

②学習ログ分析ツール:LA-View

基本情報

全学⽣のスライドへのマーカーを重ねて表⽰

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マーカーとメモの可視化、閲覧達成率
どのページが難しいと感じたか？
どのページにたくさんの質問があるか？
Click to show memo contents

各学⽣がどこまで教材を読んだか？
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③⼿書き回答の分析
Group CGroup EGroup D

Answers
RightWrongGroup AGroup CGroup B Group D
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39GroupE

④学⽣個⼈やクラス全体の理解度を表⽰

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⑤問題の推薦
数学の問題の推薦単元中108問の中から推薦

英語の本の推薦
636冊の中から推薦

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⑥e‐Bookのための⻑⽂読解戦略
SQ3R active reading strategy
for paper-book [Robinson, 1946]

Preview

S

2SQ3R active reading strategy
for e-book [Chen&Ogata, ICCE2019]

2S Scanning & SkimmingSurvey

Q Question

Q Question

R ReadRRead

R ReciteR

Reply

R Review

R Reflection
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2SQ3Rの効果
2SQ3Rを活発に⾏った学⽣は、成績が⾼かった

Chen, A. et al., Improving EFL students’ learning achievements andbehaviors using a learning analytics‐based e‐book s, ICCE 2020, pp.1: 474

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⑦多読(Extensive reading)
英語のeBook約600冊から好きな本を読む
⾃分で計画をたてて実⾏する
⾃⼰管理能⼒を育成する
システムが⾃動的に本を推薦

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44多読学習の状況 中１年⽣
⼈数

⼀分間に読む単語数
WPM(Word per minute)

多読時間

多読スピード400
350

eBookを使うと⾃動的に計算できる!
WPM

⽇本⼈

348

300
263

250

Native200150

High School

75

250

University

100

450

50

⼀般のNative speaker 300 WPM

0100

128

137

121

127

123

6⽉

7⽉

8⽉

9⽉

10⽉

11⽉

12⽉

⼈数

120

101

101

86

54

37

97

多読時間

141

143

109

86

69

52

65

多読スピード

128

137

121

127

123

348263

2020年
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⑧グループ学習⽀援システム
パラメータの設定により、クラス全体のグループ編成を最適化

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⑨教育データと健康データを利用した
自己主導能力の育成:GOAL
BookRoll
読書時間
学習活動量
クイズ成績
閲覧達成率

+ERのために約550冊登録

Smart Watch
歩数
睡眠時間
心拍数
ストレスレベル

GOAL

=

計画作成数
振り返りメモ分析ノート
各スキルのスコア

約500台配布

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⑩BlockChainを用いた学習ログの連結:BOLL
分散したログや教材をアクセス制御しつつ連結①⾼校のLMSにBollを追加②中学のログへのアクセスを許可③可視化

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BOLLシステムの特徴
Connect learning logs across different systems• Manage decentralized user ID’s.
• Link the data in different systems to the same user.
• Ensure secure communication between these systems.
• Enable interpretability of connected data.
Verification and tamper-proof• Enable verification of learning logs.
• Prevent falsification of certificates and learning logs.
• Ensure secure access to learning logs.
Access management and availability• Provide a secure access to learning logs.
• Enable access control at any time.
• Ensure learning logs and associated permissions are always available.
Analytics and research• Enable tracking of access to learning logs and usage of learning resources.
• Anonymize data for research across different systems.

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Decentralized
Transferability
Traceability
High security
Verification

Full access
control

P2P access

Fault‐tolerant

Anonymize49

⑪エビデンスの抽出と検索
リアルワールド教育ビッグデータからのリ
アルワールドエビデンスをマイニング(REAL: Real‐world Evidence and learning library)
1. エビデンス抽出機能

２．ERSのデータ構造(CPI‐SRモデル)
Context

Problem

Indicator

Solution

Results

授業の属
性的情報（機関，教科，⼈数，期間など）

どのような問題を抱えていたか

どのような指標を⽤いて介⼊を判断したか介⼊の詳
細（⼿法や期間など）介⼊の結果（⽐較対象や統計的検定の結果も含む）

３．エビデンスポータルのホーム画⾯（学年・教科・問題、介⼊⽅法等によってエビデンスを検索）

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⾮営利型 ⼀般社団法⼈
エビデンス駆動型教育 研究協議会• 教育ビッグデータと「リアルワールドエビデンス」を⽤いた教育⾰新• LEAFシステムを教育機関に導⼊して、産官学の共同で教育データの利活⽤を草の根的に推進• 2021年5⽉25⽇設⽴予定
https://sites.google.com/view/ederc/ （サイト作成中）

是⾮、ご参加下さい。

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⼤学全体あるいは部局や学科全体で組織的にラーニングアナリティクスを始めるには？
1. ⼤学全体あるいは部署単位で組織的にLAを実施する意思決定
2. 学⽣・教員は⼀⼈⼀台のPCをもち、⼤学での家庭でも常時インターネットを利⽤できる環境を整備(BYOD)
3. LMS(Learning Management System)等の学習⽀援ツールを導⼊
4. 教育データ利活⽤のポリシーを作成・宣⾔
教育データを⽤いて研究を⾏う場合は、本⼈（保護者）の同意をとる
5. 成績などの教育データをxAPI形式でLRS(Learning Record Store)に集約
6. 学⽣・教員向けの研修会を実施（システムの利⽤⽅法だけでなく、データに基づく授業の組み⽴て⽅、授業改善⽅法、データリテラシーなど）
7. 教員が授業に必要なデジタル教材・ビデオなどを作成して授業を実施
話を聞くだけで終わらずに、是⾮、貴⼤学でも、EDU宣⾔をして、LAを始めるよう、⾏動に移してほしいと切に願うばかりです。
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ご連絡、お問い合わせは、以下まで
hiroaki.ogata@gmail.com

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