ラーニングアナリティクスは日々の授業にどのように取り入れられるか
堀越 泉
京都大学 学術情報メディアセンター

2024-01-11
国立情報学研究所 教育機関DXシンポ@オンライン
Learning and Educational Technologies Research Unit

堀越 泉 京都大学 学術情報メディアセンター 助教

2

経歴
2012

研究

（中高理科・生物）（教育情報工学・ラーニングアナリティクス）「2020年に1人1台のタブレットが配られます」

教職課程
(理科)

2015
2016

2018

教員

Active Learning & ICT利用の演習

学習者が何をやっているか見えない…
形だけ新しい学び方になっていないか不安…

「新しい学び方の実践のためには、データによる支援が有効では？」
高校教員

卒研

修士

新型コロナウイルスの流行
休校・ハイフレックス授業
初等中等でもLMSやデジタル教材の利用が当たり前に

Learning
Analytics!

教育情報工学研究室
上智大学
田村研究室

博士

2021
2022

PD

2024

大学
教員

教育情報学講座
京都大学
緒方研究室

堀越 泉 京都大学 学術情報メディアセンター 助教
基盤A プロジェクト

リアルワールド教育データからのエビデンス抽出・共有・利用のための情報基盤開発

基盤B プロジェクト

GOAL：データ駆動型の自己主導型学習者の育成支援

国立教育政策研究所プロジェクト「データ駆動型の教育」の実現に向けた実証、基盤開発およびポリシー検討

NEDO プロジェクト
学習者の自己説明とAI の説明生成の共進化による
JST SIPプロジェクト

教育学習支援環境EXAITの研究開発
デジタルツインを用いた個別最適な学び方・働き方の実現

4国立教育政策研究所

教育データ分析・研究推進事業 （R5〜R7）「データ駆動型の教育」の実現に向けた実証、基盤開発およびポリシー検討• 教育ICT 環境の整備と情報化は急速に進展し、LAの実現場への導入も開始されつつあるが、参考にできる事例や研修が少ない• 標準規格・仕様が整備されつつあるが、特に活動情報においては標準規格を用いたツールの接続および複数ツール横断の学習分析の事例は極めて少ない• データを匿名化して研究利用を行う構想もあるが、具体的にどの様な匿名化データを作成・分析すれば良いか、制度・研究の両面から十分に検討されていない
A. 授業開発・事例共有
事例xAPI

B. 標準化・ツール横断••

標準規格（LTI, xAPI）を利用した複数ツールの接続
標準化ログデータを用いた複数
ツール横断の学習分析・実証

xAPI
xAPI

LRS

• 様々な学校段階、教科・科目、活動における事例の収集• 事例の類型化と研修の開発、
事例共有

ラーニング
レコードストア

xAPI
研究用LRS••

匿名化データの作成と分析
教育データ利活用ポリシーの検討（初等中等向け・二次利用向け）

C. 制度設計・研究利用
6研究分担者・体制
基盤A

京都大学

緒方広明

基盤構築班

慶應義塾大学

星野崇宏先生

広島市立大学

毛利考佑先生

国立情報学研究所

西岡千文先生国研

授業開発・事例共有班

京都大学

堀越泉

東北学院大学大学 東北大学

稲垣忠先生

実証班

長濱澄先生

畿央大学

西端律子先生制度設計・研究利用班

国立教育政策研究所

高見享祐先生標準化・ツール横断班

法政大学

上田浩先生
熊本大学

早稲田大学

京都大学

東北大学

九州大学

喜多敏博先生

森田裕介先生

高橋雄介先生

長濱澄先生

島田敬士先生 森田裕介先生

早稲田大学

九州大学

大久保文哉先生

京都大学

堀越泉

7

授業づくりとラーニングアナリティクス
データ利活用教育事例ポータル

設計
データ駆動型の授業

授業の可視化・分析

評価

実施

データを活用した教え方・学び方の開発

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本日のトピック
ラーニングアナリティクスは日々の授業にどのように取り入れられるか• どんな授業ができる？：授業全体を設計する• データに基づく「アクティブリーディング」の事例• まずはここから：授業の一部で使ってみる• マーカー分析• どうやったら使えるようになる？： 事例共有、コミュニティ、 教員養成
• 事例共有ポータル• EDEコミュニティ• 教育実習での事例

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LEAF：教育ビッグデータクラウド基盤

教材配信システム

分析ツール

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ページ移動、メモ、マーカーなどの教材上の操作がログとして残ります。

11

12

どんな授業ができる？
データに基づく「アクティブリーディング」の事例
13アクティブリーディング• 読解学習の自律を促し、読解力とスキルを向上させる戦略• ２種類のリーディング• パッシブリーディング• 頭から順に受動的に読み進める• 結局「何を読んでいたのだろう」と理解せずに終わることも• アクティブリーディング• SQ4R(Survey：予測、Question：質問、Read・

Record：読み・記録、Recite：暗唱、Review：復習)• 紙でも行われてきたが、読解中の頭の中で起こっている活動を可視化するのは難しかった• データ駆動型AR：• 既存のAR戦略を３つのステップに簡略化• 読む前：質問と予想をメモに記入• 読み：マーカー、メモ、タイマー、辞書等を利用• 読んだ後： 回答、要約、プレゼン
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「読む前」段階

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「読み」段階

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「読んだ後」段階

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授業設計例：１授業で行う場合

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今回紹介する事例の授業設計
0-5
クラス全体

10

ルーティン

15

20

25

プラット
フォーム

LMS

35

40

45

50

クイズ
読む速度の登録

ペア
ワーク1

グループ
個人

30

読む前
活動1

読む前
活動 2ペア
ワーク2

読み活動

活動

Course top visit
Quize-Book

Reading
MemoMarkerTimer
Recommendation

LA Tools

Dashboard

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ツール横断でLRSにログを蓄積
xAPI
xAPI

xAPI

Analysis

Learning Record Store (LRS)
e-BookLearning Analytics Tools

LTILTI

Learning Management System (LMS)

20

授業中の活動の可視化：学習者1名

21

授業中の活動の可視化：クラス全体の様子（抜粋）22計画通りに進んだか・教員はどう動いたか

計画（黒線）と学習者全体の比較

教員（黒点）と学習者全体の比較

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なぜ一部の活動は難しかったのか
メモ機能を使った活動

マーカー機能を使った活動 ダッシュボードを使った活動

読む速さとの関係

語彙力との関係

24

まずはここから授業の一部で使ってみる
25

マーカーを用いた授業例① 予習・復習 教員 学習者
予習

授業前

この部分が苦手な人が多いのか

授業中復習• 解説する箇所 の選択• 発問 の検討• 指名する学習者 の選択
みんなの前では言いづらい少数
意見も拾える

問題、単語、記述など• クラスの理解度 の把握• 分からないところ に • 重点解説箇所 の計画• マーカー箇所を意識 して受講 • マーカーが残った箇所
マーカーを引く• 理解 したらマーカーを削除
を重点的に 復習
• 授業展開 の検討
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マーカーを用いた授業例② 小テスト
小テスト・答え合わせ

状況確認

教員 学習者

解説
デジタルクイズを作らなくても普段のプリントや教科書をPDFにするだけ で、リアルタイムに解答状況を踏まえた対話的な授業ができる！

マーカーが引かれたテキストのリストから、学習者の理解度状況を把握 できる• 間違えた問題・分からなかった問題にマーカーを引く• 全問正解の場合、全問正解 に引く• クラスの理解度 の把握• 解説する問題 の選択• 授業展開 の検討• マーカーが引かれた問題を重点的に解説27

様々な学校段階・科目における活用場面「デジタルコンテンツとしてのデジタル教科書の配信基盤の整備事業」における活用場面例

小学校 音楽高校 社会

小学校 英語小学校 特別支援学級

中学校 国語中学校 数学

中学校 技術高校 簿記

高校 デザイン中学校 理科28

教員・学習者それぞれの使用場面
教員

学習者

学習者を理解する
授業設計

発問・指名

自分を理解する
机間指導

振り返り

仲間を理解する共有

学び合い

自分を理解する
振り返り29

データを活用した授業の良いところ• 根拠に基づいた授業展開の調整が可能に• クラスや個人の理解度の把握し、重点解説箇所を計画・調整したり、発問・補足を行うことができる• みんなの前では言いづらい少数意見も拾える• 発言・議論・解答記入のハードルを下げる• クラス全体の前での発言、グループでの議論、プリントへの解答の記入など
は児童・生徒にとってハードルがある• それらの前にマーカーを引く活動を行うことで、発言・ 議論・ 解答記入へのハードルを下げる• 文字を書くよりも時間がかからない、何度でも引き直せる• 学習者自身の利用• 他の学習者の学びと比べて気づきを得たり、学習ログから自分の学びを振り返ることができる
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どうやったら使えるようになる？
事例共有、コミュニティ、 教員養成
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データ利活用教育事例ポータル
事例の蓄積・紹介• これまでの取り組みを事例記事として蓄積• データによる効果検証をつける• 事例蓄積・共有

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エビデンス駆動型教育研究協議会

現場の先生の実践報告

ラーニングアナリティクスシステムのハンズオン研修会
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教員養成におけるラーニングアナリティクス実証

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まとめ
学習データを用いた授業のいいところ• 今まで気がつかなかった学習者（児童・生徒・学生）の取り組みや頑張りが見える• 教室内の見え方の解像度が上がる• リアルタイムに根拠をもった意思決定 ができる
• 学習者が自身のデータを見て振り返る ・学び合う機会をつくることができる• 自動化による教員の負担軽減により、個別最適な学びを実現 できる「データ駆動型の教育」の実現に向けて• 授業・学びの作り方・考え方について教員側のアップデートも必要• まずは授業の一部で使ってみる• 良い事例を蓄積し、コミュニティで共有する

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Thank you
堀越 泉
horikoshi.izumi.7f@kyoto-u.ac.jp
https://researchmap.jp/izumi-horikoshi

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