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大学入試研究ジャーナル第 32 号，29-34，2022【原著】

タブレット端末利用型 CBTによるタブレット端末利用型
CBT による
時系列解答データログ分析の一考察
時系列解答データログ分析の一考察
安野史子（国立教育政策研究所）
史子 (国立教育政策研究所)
安野

我々は，これまでにCBTの総合的研究として，CBTで測れる能力を明確にすることを目指し，デジで測れる能力を明確にすることを目指し，デジ
我々は，これまでにCBTの総合的研究として，CBTタルの特性を活かした教科・科目ベースの問題を試作し，CBT システムも併せて開発し，継続的に調査研タルの特性を活かした教科・科目ベースの問題を試作し，CBT システムも併せて開発し，継続的に調査究を行ってきている。その一環として，開発した数学の問題を使って，高校生を対象にモニター調査を実研究を行ってきている。その一環として，開発した数学の問題を使って，高校生を対象にモニター調査
施してきている。そこで本稿では，モニター調査で得られた手書きストローク解答データの時系列ログをを実施してきている。そこで本稿では，モニター調査で得られた手書きストローク解答データの時系列
使って，解答変更回数，解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性について，探索的に分析を行っログを使って，解答変更回数，解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性について，探索的に分た結果を報告する。PBT では解答の履歴が不明だが，CBT でのログを活用することにより，解答の過程
CBT における制御の方向等が明らかになり，得点に現れない新たな能力評価の測定につながる可能性や，析を行った結果を報告する。PBT では解答の履歴が不明だが，CBT でのログを活用することにより，性が示唆される。
解答の過程等が明らかになり，得点に現れない新たな能力評価の測定につながる可能性や，CBT におけ
キーワード：CBT，タブレット端末，数学，手書き数式認識入力，時系列解答データログ
る制御の方向性が示唆される。
キーワード：CBT，タブレット端末，数学，手書き数式認識入力，時系列解答データログ
1 はじめに原ほか, 2020)。解答方式としては，2017 年までは，近年，わが国では大規模入学者選抜における CBT 解答用紙による解答方式 (安野, 2017, 2018; 安野ほ
1 はじめに2020)。解答方式としては，2017 年までは，解答用紙の活用の可能性について か, 2018)，2018 年以降は，解答形式が選択肢式と短(Computer-Based
Testing)
近年，わが国では大規模入学者選抜における CBTによる解答方式 (安野, 2017, 2018; 安野ほか, 2018)，(大学入試センターTesting), 2021) や，大規模調査のCBT 化 答式の設問について，解答入力システムを試作し，タ(Computer-Basedの活用の可能性について
2018 年以降は，解答形式が選択肢式と短答式の設問にについての議論がなされている。一方，海外あるいは(安
ブレット端末に解答を入力する方式も試みている(大学入試センター, 2021) や，大規模調査の CBT 化
ついて，解答入力システムを試作し，タブレット端末
CBTによる実施が標準的になり
国際学力調査では，, 2020, 2021a)。特に，本研究で用いたデータで，野についての議論がなされている。一方，海外あるいはに解答を入力する方式も試みている(安野, 2020,
NAEP(National
つつある。とりわけ，全米学力調査
実証的にオンライン手書き数式認識入力の有効性と問
国際学力調査では，CBT による実施が標準的になりつ
2021a)。特に，本研究で用いたデータで，実証的にオの科学 題点の検討をしてきている
Assessment of Educational Progress)(安野, 2021b)。
つある。とりわけ，全米学力調査
NAEP2009(National
ンライン手書き数式認識入力の有効性と問題点の検討分野におけるコンピュータを用いたインタラクティブ
では，時間の制御，入力の制御が可
一般的に CBT(安野,Assessment of Educational Progress) 2009 の科学分をしてきている2021b)。
(NCES,
2012)
や，
OECD
による
PISA2015の課題
能といったことが特徴として挙げられる。そこで，問野におけるコンピュータを用いたインタラクティブ課
一般的に CBT では，時間の制御，入力の制御が可OECD,
科学的リテラシー調査や協同問題解決力調査（
PBT(Paper題ごとに時間を制御するのかそれとも
題 (NCES, 2012) や，OECD による PISA2015 の科能といったことが特徴として挙げられる。そこで，問）では，既にインタラクティブな
2016;
OECD,
2017
) で合計のBased
Testing) と同様に問題冊子 (セット学的リテラシー調査や協同問題解決力調査 (OECD,
題ごとに時間を制御するのかそれとも
PBT(PaperICT
ツールを利用しながら問題を解決する力の測定
解答時間とするのか，設問において一度解答を確定し2016 ; OECD, 2017) では，既にインタラクティブな
Based Testing) と同様に問題冊子 (セット) で合計のがなされている。しかしながら，解答入力に関する議た解答を書き換えができないように制御したり，それ
ICT ツールを利用しながら問題を解決する力の測定が解答時間とするのか，設問において一度解答を確定し論は PC のタイピングと紙による手書きとの違いを論 に続く設問の条件設定を制御するのか，といった議論なされている。しかしながら，解答入力に関する議論
た解答を書き換えができないように制御したり，それじているものが多く，実装は，ラジオボタンやチェッとなる。西郡らが行った研究では，順次的な出題につは PC のタイピングと紙による手書きとの違いを論じに続く設問の条件設定を制御するのか，といった議論
クボックスを利用した選択肢式入力，キーボードある
いての検証を行うため，前の問題に戻ることができなているものが多く，実装は，ラジオボタンやチェックとなる。西郡らが行った研究では，順次的な出題についはバレット利用による文字や数式入力が目立つ。
(西郡ほか, 2017)
いように制御したシステムであったボックスを利用した選択肢式入力，キーボードあるいいての検証を行うため，前の問題に戻ることができな
CBTに関する研究は，本研究を含む我々の一連ののに対し，我々の開発システムは，
PBT と同様に，
はバレット利用による文字や数式入力が目立つ。
いように制御したシステムであった (西郡ほか,
2017)
CBT
の特性を活かした教科・科目ベースの問題を試
問題全体を俯瞰的に確認でき，解答者が解答したい順
本研究を含む我々の一連の CBT に関する研究は，のに対し，我々の開発システムは，PBT と同様に，問CBT で測れる能力を明確にすることを目的に作し，に解答したり，解答した問題に戻って見直したり，解CBTの特性を活かした教科
・科目ベースの問題を試作
題全体を俯瞰的に確認でき，解答者が解答したい順に
(
安野
,
2017,
2018,
2020,
2021a;
実施してきている
答を変更したりすることができる。上述の議論の決定
し，CBT で測れる能力を明確にすることを目的に実施
解答したり，解答した問題に戻って見直したり，解答
安野ほか
,
2018;
Yasuno
et
al.,
2019)
。特に，
2022
のためのエビデンスは，両方式の比較調査結果によるしてきている (安野, 2017, 2018, 2020, 2021a; 安野ほを変更したりすることができる。上述の議論の決定の年度から学年進行で施行される高等学校学習指導要領
CBT による時系列ログ分析を行うこことが多いが，か,
2018; Yasuno et al., 2019)。特に，2022 年度から
ためのエビデンスは，両方式の比較調査結果によるこ(学年進行で施行される高等学校学習指導要領
平成 30 年告示) (文部科学省, 2018) の数学及び理科とで，より詳細な情報が得られる可能性がある。
(平成とが多いが，CBT による時系列ログ分析を行うことで，の内容を視野に，大学入学希望者の高等学校卒業段階
そこで，本研究では，これまでに我々が開発した
30 年告示) (文部科学省, 2018) の数学及び理科の内容
より詳細な情報が得られる可能性がある。
CBT
ならではの評価に資する問題として，我々は，CBTを用いて，2019 年に高校生を対象に行ったモニを視野に，大学入学希望者の高等学校卒業段階の評価
そこで，本研究では，これまでに我々が開発した
3D，インタラクティブな動的コンテンツを含の映像，
ター調査の時系列解答ログを使って，解答変更回数，に資する問題として，我々は，CBT ならではの映像， CBT を用いて，2019 年に高校生を対象に行ったモニ(安野, 2017, 2018; 解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性につむ問題の開発を遂行してきている
ター調査の時系列解答ログを使って，解答変更回数，
3D，
インタラクティブな動的コンテンツを含む問題の
安野ほか
,
2019;
西村ほか
,
2020;
中村ほか
,
2020;
松
いて，探索的に追加の分析を行うことを目的とする。
解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性につ開発を遂行してきている (安野, 2017, 2018 ; 安野ほか, 2019; 西村ほか, 2020; 中村ほか, 2020; 松原ほか,

いて，探索的に追加の分析を行うことを目的とする。

- 29 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

冊子

γ
γ
γ
γ
γ
γ
γ
γ
γ

大問

第1問
第2問

小問

(1)
(2)
(1)
(2)

第 3 問 (1)∼(6)
第5問

赤
緑
青

δ
δ
δ

第1問

(1)
(2)
(3)

δ

第2問

(1)

第3問

(1)
(2)
赤
緑
青

δ
δ
δ
γ
γ
γ

第5問

γδ
γδ
第4問
γδ
γδ

(2)

(1)
(2)
(3)
(4)

表1
1 モニター調査冊子の構成及び結果
表
モニター調査冊子の構成及び結果
内 容
平均点a SD 形式 手書き数式認識による正解例

4 次式の因数分解(因数定理)

18.2 10.3 短答 (x − 11)(x − 23)(x − 29)(x − 111)
(60.7%)
選択

漸化式
20.2 11.1 短答 0.6an−1 + p(薬成分の体内残存量) (67.3%)
選択

20.9
5.8 選択(69.6%)
選択
選択
色玉の取り出し (8 個) 22.5 13.2 選択(75.0%)
選択
3 辺上の正三角形(フェルマー点)

絶対値を含む関数
三次関数の決定(導関数)

三角形の敷き詰め
色玉の取り出し (9 個)
正十二角形の頂点からなる三角形短答
19.3
8.2 短答(64.5%)
短答

10.2 13.3 短答(34.0%)
短答
選択
15.3(51.2%) 12.2 選択
選択
14.9 15.0 選択(49.6%)
選択短答
7.8 b 6.7 短答(26.0%)
短答
短答(f (x) =)x, (g(x) =)|x − a|, (h(x) =)|x − a| − aa<0a(a の範囲:) a > 0, (x の範囲:) x >279(a =) , (b =) −2417(f (x) =) x3 − x2 + 10x
3
2

220
4
5
12

配点は各大問30 点で 150 点満点，下段の括弧内は平均得点率。冊子別人数は γ 冊子 28 人，δ 冊子 43 人。
a
配点は各大問 30 点で 150 点満点，下段の括弧内は平均得点率。冊子別人数は γ 冊子 28 人， δ 冊子 43 人。
各冊子の結果は，γ 冊子 平均点 87.5 (58.3%), SD 23.3, δ 冊子 平均点 68.9 (46.0%), SD 33.4 であった。
各冊子の結果は，γ 冊子 平均点 87.5 (58.3%), SD 23.3, δ 冊子 平均点 68.9 (46.0%), SD 33.4 であった。
b 2 冊子合算での結果で，冊子別には γ 冊子 平均点 5.7 (19.0%), SD 5.3, δ 冊子 平均点 9.1 (30.5%), SD 7.3 であった。
b
2 冊子合算での結果で，冊子別には γ 冊子 平均点 5.7 (19.0%), SD 5.3, δ 冊子 平均点 9.1 (30.5%), SD 7.3 であった。
a2 分析データ(1) 調査日 : 2019 年 7 月下旬～11 月上旬(2) 調査日
調査対象者: 高等学校(全日制普通科)
CBT システムは，基本的に時系2本研究で開発した
分析データ(1): 2019年 7 月下旬∼11 月上旬第 3 学年
(あるいは第2
学年)の生徒で，「数学) 第I」「数学
列解答ログを収集することを前提に設計をしていなか本研究で開発した CBT システムは，基本的に時 (2) 調査対象者 : 高等学校 (全日制普通科
3 学年
II」
「数学Ａ」
「数学Ｂ」
を履修している(した)生
ったが，唯一，手書き文字・数式認識入力について，
系列解答ログを収集することを前提に設計をしていな(あるいは第 2 学年) の生徒で，「数学 I」「数学徒。
問題点の洗い出しや認識精度の検証のために，手書き
かったが，唯一，手書き文字 · 数式認識入力につい
II
」
「数学Ａ」
「数学Ｂ」を履修している (した)ストロークデータの時系列解答ログを取得するように(3)
調査内容て，問題点の洗い出しや認識精度の検証のために，手生徒。 : 数学は，現行 (平成 21 年告示) の高
等学校学習指導要領 (文部科学省, 2009) におしていた。そこで，本稿では，数学，物理，化学の合書きストロークデータの時系列解答ログを取得するよ(3) 調査内容 : 数学は，現行 (平成 21 年告示) の高
1)
け る数学の科目のうち，「数学 I」,「数学 II」,
わせて
10 冊子 のうち，数学の 2 冊子 (γ, δ 冊子)
うにしていた。そこで，本稿では，数学，物理，化等学校学習指導要領 (文部科学省, 2009) におけ1)「数
学
A」,「数学B」(ただし，(1)
確率分布のログについて分析を試みる。そのため，以下学の合わせて 10 冊子 のうち，数学の 2 冊子 (γ, δる数学の科目のうち，「数学 I」,「数学 II」,「数と統 計的な推測を除く) の内容で，すべての問
2.1
2 冊子に
冊子は，モニター調査の概要における数学の) のログについて分析を試みる。そのため，以下
学 A」,「数学 B」(ただし，(1) 確率分布と統
題に は，
動的オブジェクト (Dynamic Object)
関する部分の抜粋である。
2.1 は，モニター調査の概要における数学の 2 冊子に計的な推測を除く) の内容で，すべての問題にが含まれる。開発問題の中から，選択肢式と短2.1
モニター調査の概要
関する部分の抜粋である。
は，動的オブジェクト (Dynamic Object) が含
答式 の設問のみの問題を選び出し，オンライン開発した CBT の総合的な検証及び改善に資するた
2.1 モニター調査の概要
まれる。開発問題の中から，選択肢式と短答式
解答 入力冊子として γ 冊子, δ 冊子を構成しめ，以下の (1)～(6) のとおりモニター調査を実施した。
開発した CBT の総合的な検証及び改善に資するの設問のみの問題を選び出し，オンライン解答
た。た だし，γ 冊子と δ 冊子は，ほぼ同じ内容
ため，以下の (1)∼(6) のとおりモニター調査を実施
入力冊子として γ 冊子, δ 冊子を構成した。たで，難易度が異なるよう構成し (δ 冊子の方がした。
だし，γ 冊子と δ 冊子は，ほぼ同じ内容で，難- 30 -

タブレット端末利用型 CBT による時系列解答データログ分析の一考察

易度が異なるよう構成し(δ 冊子の方が難)，第難)，第4 問は共通問題としている。各冊子の問
4 問は共通問題としている。各冊子の問題構成
題構成を表1 に示す。
1に示す。
を表 : 1 冊子あたり 50 分 (配点は各大問 30(4) 解答時間点とし 150(4) 解答時間: 1点満点)
冊子あたり 50 分 (配点は各大問 30(5) 調査実施方法:
調査実施校において，電子問題冊点とし 150 点満点)
子が取り込んである 9.7 インチのタブレット端(5) 調査実施方法 : 調査実施校において，電子問題
末 (iPad, OS : iOS11) 2)，タッチペン，解答用紙
冊子が取り込んである 9.7 インチのタブレット
あるいはメモ用紙を受験者に配付し実施。
なお，
端末 (iPad, OS: iOS11)2) ，タッチペン，解答各端末は，LTE の WiFi ルータ (通信事 業者 :用紙あるいはメモ用紙を受験者に配付し実施。
Softbank) 経由でインターネットに接 続した
なお，各端末は，LTE の WiFi ルータ (通信状態で配付し実施 (1 ルータあたり端末 8～10
事業者: Softbank) 経由でインターネットに接台を接続)。
続した状態で配付し実施 (1 ルータあたり端末(6) 調査実施結果 : 調査実施校数は県立高等学校 4 校
8 ∼ 10 台を接続)。
(3 県)，調査実施生徒数 (受験者数) は 71 人 ( γ:(6) 調査実施結果: 調査実施校数は県立高等学校
28 人，δ: 43 人)であった 3)。表 1 に各問 題の4
校 (3 県標準偏差)，調査実施生徒数(受験者数)共
は 通問
71 人
平均点，
(SD) が示してある。
3)( γ: 284人，
δ: 43 人。表 1 に各問
題の第問の結果(表) であった1 参照) からもわかるよ(SD)が示してある。共題の平均点，標準偏差
うに, γ 冊子と δ 冊子は母集団が異なる 4)。
通問題の第 4 問の結果 (表 1 参照) からもわかるように, γ 冊子と δ 冊子は母集団が異なる 4) 。
2.2 時系列ストローク解答データログ

手書き数式認識入力による解答は，解答が数式また2.2 時系列ストローク解答データログ
は数値の短答式の設問，
すなわち表 1 に示す第 1, 2,4
手書き数式認識入力による解答は，解答が数式また問にあり，γ 冊子は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所ある。
は数値の短答式の設問，すなわち表 1 に示す第 1, 2,
ただし，第 4 問の 4 箇所は γ, δ 冊子共通である。
4 問にあり，γ 冊子は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所ある。
組み込んだ手書き数式認識入力システムは，解答者
ただし，第 4 問の 4 箇所は γ, δ 冊子共通である。
がタブレット端末画面の解答欄にタッチペン (または組み込んだ手書き数式認識入力システムは，解答指) で手書き入力し 5) ，解答者自身が数式認識結果
者がタブレット端末画面の解答欄にタッチペン (またを確認して確定する方式をとっている。認識結果が異は指) で手書き入力し 5) ，解答者自身が数式認識結果なっていれば再度書き直して認識結果の確認を繰り返を確認して確定する方式をとっている。認識結果がすことができる。
入力されたストローク解答データは，異なっていれば再度書き直して認識結果の確認を繰
最終解答のみではなく，認識イベントが実行される度
り返すことができる。入力されたストローク解答デーにログとして記録されるようにしている。取得していタは，最終解答のみではなく，認識イベントが実行さるログの情報は，「受験者 ID」，「問題 ID」，「ストロ
れる度にログとして記録されるようにしている。取得
ー ク デ ー タ (JSON 形 式 : JavaScript Object
しているログの情報は，「受験者 ID」, 「問題 ID」,
Notation)」, 「認識結果 (MathML 形式)」，
「ログ書
「ストロークデータ (JSON 形式: JavaScript Object
き込み時刻」である。
「ログ書
Notation)」, 「認識結果 (MathML 形式)」，
き込み時刻」である。
3 時系列ログ分析
3手書きのストローク解答データログの有効データ
時系列ログ分析の人数は，55 人 6) (γ 冊子: 21 人，δ 冊子 : 34 人)
手書きのストローク解答データログの有効データので，書き直しも含めた全ストローク解答データログ数
人数は，55 人 6) (γ 冊子: 21 人，δ 冊子: 34 人) で，は897 である。なお，このデータ数には，無解答やト書き直しも含めた全ストローク解答データログ数はラブルにより用紙に記入した解答データは含まれない。
897 である。なお，このデータ数には，無解答やトラ
このうち，問題と関係ないテキストの入力, 書きかけ，
ブルにより用紙に記入した解答データは含まれない。

設問

γ1(1)
γ2(1)
γ4(1)
γ4(2)
γ4(3)
γ4(4)
γ 冊子計
δ1(1)f (x)δ1(1)g(x)δ1(1)h(x)δ1(2)δ1(3)aδ1(3)xδ2(1)aδ2(1)b
δ2(2)
δ4(1)
δ4(2)
δ4(3)
δ4(4)
δ 冊子計

表2
2 解答回数表
解答回数
無 1 回 2 回 3 回 4 回 変更回数解答回数
解答( 計) ( 計)
5 14
1
0
1
4
20
2 13
5
1
0
7
26
1 12
7
0
1
10
30
0 18
3
0
0
3
24
1 14
6
0
0
6
26
6 15
0
0
0
0
15
15 86 2212
30 141
11.9% 68.3% 17.5% 0.8% 1.6%

0 32
2 16
5 18
4 27
7 26
13 17
13 17
13 20
14 18
3 24
3 27
3 28
14 20
94 29021.3% 65.6%

2
10
8
3
1
4
3
1
2
4
4
2
0
44

0
6
2
0
0
0
1
0
0
3
0
1
0
13

0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1

2
22
15
3
1
4
5
1
2
10
4
4
0
73

36
54
44
33
28
25
26
22
22
41
35
35
20
421

103

562

20
7
10
0

71
59
61
35

10% 2.9% 0.2%

2 冊子
109 376 66 143
合 計
19.2% 66.2% 11.6% 2.5% 0.5%
共通問題 2 冊子合計
4(1)4 36 11
3
1
3 45
7
0
0
4(2)
4 42
8
1
0
4(3)
20 35
0
0
0
4(4)

ノイズのみ ((無解答と同等)を欠損として除くと 844
ノイズのみ
無解答と同等) を欠損として除くと844
で，さらにこれから，手書き数式認識の書き直し
で，さらにこれから，手書き数式認識の書き直し 280280と，正しく認識されたにもかかわらず再度書き直したと，正しく認識されたにもかかわらず再度書き直した事例を除くと，562となる(安野(安野,
2021b)。これを22事例を除くと，
562 となる, 2021b)。これを時系列ログの分析対象データとする。
時系列ログの分析対象データとする。

3.1 解答の変更回数
3.1
解答の変更回数
本システムで，手書き数式認識入力の同一の解答欄
本システムで，手書き数式認識入力の同一の解答欄
における解答の書き換えは，手書き数式認識がうまくにおける解答の書き換えは，手書き数式認識がうまくいかずに同じ解答を書き直す場合と，解答を変更していかずに同じ解答を書き直す場合と，解答を変更して異なる解答を書き直す場合に大別される。前者は上述
異なる解答を書き直す場合に大別される。前者は上述のようにすでに除外しているため，後者について調べのようにすでに除外しているため，後者について調べると，表ると，表 22に示すとおりである。
に示すとおりである。
2 冊子を合計したログデータ数，すなわち，解まず，まず，2冊子を合計したログデータ数，すなわち，
7)
562 回で，そのうち103 回 103(18.3%)
答回数の合計は解答回数の合計は562 回で，そのうち
回 7)は解答の変更によるものである。
(18.3%) は解答の変更によるものである。
冊子が126
126(6
問××21
人),
次に，解答欄のべ数は次に，解答欄のべ数は γγ 冊子が(6 問
21 人),
δ
冊子が442442(13
問
×34
人
),
2
冊子合計で
568
とな
δ冊子が
(13 問×34 人), 2 冊子合計で 568 となる。
(解答回数
0回
109(19.2%)，
る。そのうち，無解答
そのうち，無解答 (解答回数
0 回)
が) が
109(19.2%)，解
解答変更が行なわれていない (解答回数 1 回) が 376
このうち，問題と関係ないテキストの入力, 書きかけ， 答変更が行なわれていない (解答回数 1 回) が 376
で，そもそも解答変更はそれほど多くない(66.2%)(66.2%) で，そもそも解答変更はそれほど多くない- 31 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 3 解答回数と最終解答の正誤の関係
表 3 解答回数と最終解答の正誤の関係
解答
1回
回数 [変更無]γ 冊子
正答 23 (26.7%)
誤答 63 (73.3%)
計 86
δ 冊子
正答 136 (46.9%)
誤答 154 (53.1%)
計 290
2 冊子合計
正答 159 (42.3%)
誤答 217 (57.7%)
計 376

2回
[変更 1 回]

3回
4回
[変更 2 回] [変更 3 回]

6 (27.3%)
16 (72.7%)220(0%) 0 (0%)
1 (100%) 2 (100%)1
2

18 (40.9%) 4 (30.8%) 0 (0%)
26 (59.1%) 9 (69.2%) 1 (100%)44131
24 (36.4%) 4 (28.6%) 0 (0%)
42 (63.6%) 10 (71.4%) 3 (100%)66
143

ことがうかがえる。変更回数も多くが 1 回で，変更 4
ことがうかがえる。変更回数も多くが 1 回で，変更 4
回以上は観察されなかった。
回以上は観察されなかった。
また，表 2 から，同一の大問内では，前の方の設問
また，表 2 から，同一の大問内では，前の方の設問
ほど，解答変更回数が多く，後ろの設問に行くほど，ほど，解答変更回数が多く，後ろの設問に行くほど，
解答変更回数が少なくなる傾向が見られるという，一
解答変更回数が少なくなる傾向が見られるという，一般的に予想される結果が観察された。
般的に予想される結果が観察された。

ク解答データログのみを取得するようにしていた。
ク解答データログのみを取得するようにしていた。
しかし，本データログのみからでもある程度の状況
しかし，本データログのみからでもある程度の状況は推測可能である。同一の解答欄で，解答の変更がなは推測可能である。同一の解答欄で，解答の変更がなされた
された 103103のデータについて，変更されるまでの時のデータについて，変更されるまでの時
間間隔を前後のイベントログの生成時刻の差により求間間隔を前後のイベントログの生成時刻の差により求め，グラフにしたのが図
め，グラフにしたのが図 11 である。解答変更の時間である。解答変更の時間分以間隔が最長だったのは間隔が最長だったのは 99 分
分3636秒で，すべて秒で，すべて1010
分
3030
秒以内が約
25%
，3 3
分以内で
内であった。また，
以 内であった。また，
秒以内が約
25%，
分以内
80%
を超え，ほとんどの場合，あまり時間が経過せず
で 80%を超え，ほとんどの場合，あまり時間が経過せ
1 冊子
50に解答の変更が行われていたことがわかる。
ずに解答の変更が行われていたことがわかる。1
冊子分で大問
5 題であることから，平均
1 題 10分の解答
50 分で大問
5 題であることから，平均
1題
10 分
時間を想定している。以上のことから，他の大問を解の解答時間を想定している。以上のことから，他の大いてから，戻って解答を書き換えた可能性はそれほど問を解いてから，戻って解答を書き換えた可能性はそないと思われる結果であった。
れほどないと思われる結果であった。

3.4 解答回数と総得点との関係
3.4
解答回数と総得点との関係
最後に，解答回数と総得点との関係について見てい最後に，解答回数と総得点との関係について見てい2 に示されているように，無解答が 20%程度
く。表く。表2 に示されているように，無解答が 20%程度あるため，各受験者の解答回数の合計への影響が大きあるため，各受験者の解答回数の合計への影響が大きい。1 冊子分の解答回数を合計しても，無解答と解答い。1 冊子分の解答回数を合計しても，無解答と解答変更で相殺される。つまり，足し込むと，1 問が無解変更で相殺される。つまり，足し込むと，1 問が無解
3.2
3.2解答回数と最終解答の正誤の関係
解答回数と最終解答の正誤の関係
答で，もう 1 問が 2 回 (変更 1 回) と，2 問ともが 1
答で，もう 1 問が 2 回 (変更 1 回) と，2 問ともが次に，解答の変更がなされて，それが正解に結びつ
次に，解答の変更がなされて，それが正解に結び 回(変更無) が同じ扱いとなる。しかしながら，分析
回 (変更無) が同じ扱いとなる。しかしながら，分析対
いているかを調べる。
表 3 は，
解答回数と最終解答の
3 は，解答回数と最終解ついているかを調べる。表
対象の人数も γ 冊子が 21 人，δ 冊子が 34 人と少な正誤についてまとめた表である。これから，解答回数
象の人数も γ 冊子が 21 人，δ 冊子が 34 人と少な答の正誤についてまとめた表である。これから，解答 いことから，無解答がないデータセットでの分析やグが1 回1(変更無)のみと，
2 回 (変更回) 1では正解いことから，無解答がないデータセットでの分析やグ
回 (変更無) のみと，
2 回 (1変更回) では ループ分けによる分析も困難である。そこで，図
回数が
2と
する割合は
ループ分けによる分析も困難である。そこで，図 2 とγ 冊子については差がみられなかったが，γ 冊子については差がみられなかっ 図
正解する割合は3 に示すように，解答回数と総得点との関係を散布
図 3 に示すように，解答回数と総得点との関係を散布
δたが，冊子は正解する割合が若干下がる傾向がみられた。
δ 冊子は正解する割合が若干下がる傾向がみら 図に表した。
図に表した。
さらに，解答回数が 3 回 (変更
2 回)
になると，
その
3回
(変更
2 回) になるれた。さらに，解答回数がγ 冊子は δ 冊子よりも設問数が少なく，選択肢式の実数自体がδ 冊子 1δ 人，
冊子γ13人と僅かであγ 冊子は δ 冊子よりも設問数が少なく，選択肢式の冊子 1γ 人，冊子
13 人と僅か 解答が多い。手書き数式認識による解答欄が，と，その実数自体がγ 冊子り，傾向としては正解する割合が下がっている。解答
解答が多い。手書き数式認識による解答欄が，
γ 冊子であり，傾向としては正解する割合が下がっている。 は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所であった。したがって，
γ
回数が4 回4(変更
3 回)の場合は，3 例のみであり，
は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所であった。したがって，γ回 (変更3回) の場合は，
3 例のみであ 冊子で解答回数が解答回数が7 以上であれば書き直しを行った解
すべて誤答であった。また，正答から誤答に変更した
冊子で解答回数が 7 以上であれば書き直しを行った解り，すべて誤答であった。また，正答から誤答に変 答欄が存在することになる(図 2)。逆に，5 以下であ例が，5 例観察された。
それらは，δ1(1)g(x),δ1(1)g(x),答欄が存在することになる (図 2)。逆に，5 以下であ
δ1(1)h(x),5 例観察された。それらは，更した例が，
δδ1(1)h(x),4(1) では，2δ4(1)回解答したうちの1 回目の解答が正答では，2 回解答したうちの
1 回目の

で
2
回目が誤答，
δ
2(1)
a
,
γ
4(1)
では，
3
回解答したう解答が正答で 2 回目が誤答，δ2(1)a, γ4(1) では，3
ちの
1 回目の解答が正答で2 回目, 3 回目とも誤答
回解答したうちの1 回目の解答が正答で2 回目, 3 回
への変更であった。いずれの場合も，1回目に書いた目とも誤答への変更であった。いずれの場合も，1 回

解答が正答であった。また，3回以上はそもそもサン
3 回以上はそ目に書いた解答が正答であった。また，
プルが少ないが正答，誤答,
正答と巡る例は観察され, 正答と巡る例
もそもサンプルが少ないが正答，誤答なかった。
は観察されなかった。
3.3解答変更の時間間隔
解答変更の時間間隔
3.3
問題の閲覧履歴や選択肢問題の時系列解答ログを
問題の閲覧履歴や選択肢問題の時系列解答ログを取得していれば，受験者がどのような順番で解答して取得していれば，受験者がどのような順番で解答していったかが詳細にわかるが，我々の開発システムでいったかが詳細にわかるが，我々の開発システムでは，は，手書き認識入力の検証のために，時系列ストロー
手書き認識入力の検証のために，時系列ストロー- 32 -








図1
1 解答変更の時間間隔
解答変更の時間間隔図                     ᇀ

タブレット端末利用型 CBT による時系列解答データログ分析の一考察

れば無解答の解答欄が存在することになる。同様に，
れば無解答の解答欄が存在することになる。同様に，
δδ 冊子で解答回数が冊子で解答回数が 14
14以上であれば書き直しを行っ以上であれば書き直しを行
。逆に，
12以
以
た解答欄が存在することになる (図った解答欄が存在することになる(図3)3)。
逆に，12下であれば無解答の解答欄が存在することになる。相下であれば無解答の解答欄が存在することになる。相冊子で解答回数が15
15回
回
関の有無よりも，例えば，
関の有無よりも，例えば，
δ δ冊子で解答回数が以上の受験者の得点の幅が広いが，高得点の受験者は，以上の受験者の得点の幅が広いが，高得点の受験者は，問題解決の過程を振り返って評価・改善する能力を有
問題解決の過程を振り返って評価・改善する能力を有していると判断できる可能性がある。
していると判断できる可能性がある。




ၜ࿾࿾







図 2 解答回数と総得点との関係(γ 冊子)









शးष෾ष



図2 解答回数と総得点との関係 (γ 冊子)





ၜ࿾࿾





図 3 解答回数と総得点との関係 (δ 冊子)








शးष෾ष



図3 解答回数と総得点との関係 (δ 冊子)



まとめと今後の課題
44 まとめと今後の課題
本稿での分析において用いた時系列解答ログデータ
本稿での分析において用いた時系列解答ログデー
は，手書き数式認識の有効性の検証のために収集してタは，手書き数式認識の有効性の検証のために収集しいたが，本稿の追加分析で，このようなログの有効活ていたが，本稿の追加分析で，このようなログの有効用の可能性が垣間見える。今後，問題の閲覧履歴や選活用の可能性が垣間見える。今後，問題の閲覧履歴や(最終解答のみならず，すべてのイベ
択肢の解答履歴
選択肢の解答履歴(最終解答のみならず，すべてのイ) を収集し蓄積していけば，受験者がすべての大ント
ベント)を収集し蓄積していけば，受験者がすべての問に解答後に振り返りをしているのか，大問の中で振大問に解答後に振り返りをしているのか，大問の中でり返りをしているのか，といったことが詳細にわか振り返りをしているのか，といったことが詳細にわかる。また，同じ設問で，多肢選択肢式と短答記述式のる。また，同じ設問で，多肢選択肢式と短答記述式の比較を試み，どちらが解答変更回数が多いのかといっ比較を試み，どちらが解答変更回数が多いのかといったことや，多肢選択式でのひっかけ問題のような設問たことや，多肢選択式でのひっかけ問題のような設問での迷いなどについても，実証的に示せるであろう。
での迷いなどについても，実証的に示せるであろう。
これらの情報は，これまでの単なる制限時間内にどこれらの情報は，これまでの単なる制限時間内にどのくらい正解できたかということだけでなく，数学的のくらい正解できたかということだけでなく，数学的な技能であったり，思考過程の振り返りであったりな技能であったり，思考過程の振り返りであったりとといったことを，数量的に評価することができる可能
いったことを，数量的に評価することができる可能性
性がある。
がある。
また，教科・科目特性にも関係するが，本稿の数
また，教科・科目特性にも関係するが，本稿の数学学の結果では，前の問題に戻って，見直しや解き直しの結果では，前の問題に戻って，見直しや解き直しををして解答が変更される事例はそれほどないと推察さして解答が変更される事例はそれほどないと推察され，また，ほとんど場合は，解答の変更も行われないか 1
れ，また，ほとんど場合は，解答の変更も行われない
回程度であった。
この結果から，
短答記述式であれば，1 回程度であった。この結果から，短答記述式でか西郡らが行った研究
(西郡,
2017)
のように，
順次的な
, 2017) のように，あれば，西郡らが行った研究 (西郡出題で，前の問題に戻ることができないという制御を
順次的な出題で，前の問題に戻ることができないとい行っても，解答者の解答状況にそれほど大きな影響がう制御を行っても，解答者の解答状況にそれほど大きあるとは考えられないが，多肢選択肢式については同な影響があるとは考えられないが，多肢選択肢式につ様の分析を行う必要があるであろう。
いては同様の分析を行う必要があるであろう。
西郡らが行った研究 ((西郡,でのアンケート
西郡, 2017)
2017) でのアンケート
西郡らが行った研究に，「前の問題に戻れない」「時間配分が気になる」「早に，「前の問題に戻れない」「時間配分が気になる」「早
く終わってからの確認が出来ない」といった意見があく終わってからの確認が出来ない」といった意見がったことを踏まえると，同一の問題セットで，両方のあったことを踏まえると，同一の問題セットで，両場合を比較し，制御による心理的要因が得点に影響を方の場合を比較し，制御による心理的要因が得点に影与えるかどうかも検証する必要がある。
響を与えるかどうかも検証する必要がある。
問題ごとの制限時間の類の時間制御についても，解問題ごとの制限時間の類の時間制御についても，解答変更の時間間隔のみならず，解答順序も含めて分析
答変更の時間間隔のみならず，解答順序も含めて分析
すると，どのような時間制御をすべきかについて考えすると，どのような時間制御をすべきかについて考える材料になるであろう。
る材料になるであろう。
CBT はこれまでのはこれまでのPBT
PBTでは知り得ることがなかっでは知り得ることがなかCBTった詳細な情報が得られるが，どのようなログを取得た詳細な情報が得られるが，どのようなログを取得し，し，どのような分析を行うと何が測定できて，有効でどのような分析を行うと何が測定できて，有効である
あるかは，これからの課題である。
かは，これからの課題である。
注
注

1)
冊子
冊子)，物理3 冊子，化学
1) 本調査は，数学
本調査は，数学 4 4冊子(α,(α,
β,β,
γ,γ,
δ δ冊子
)，物理 3 冊子，化学3冊
10 冊子の中から，1 受験者が異なる教科科目について最大 2
3子の計
冊 子の計
10 冊子の中から，1 受験者が異なる教科科目- 33 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

冊子の問題に解答している。数学
α 冊子, β 冊子は解答用紙へ記入について最大2 冊子の問題に解答している。
数学 α 冊子, β 冊する記述式で，数学 γ 冊子, δ 冊子はタブレット端末へ直接解答する
子は解答用紙へ記入する記述式で，
数学 γ 冊子, δ 冊子はタブ
オンライン解答入力式である。

2) iPad は，米国および他の国々で登録された Apple Inc. の商標である。
2) iPadは，米国および他の国々で登録された Apple Inc. の商

レット端末へ直接解答するオンライン解答入力式である。

ある。
3) 標で
本モニター調査は，数学，物理，化学あわせて9 高等学校 (4 都道
府県
)
のべ
636
人の高校生に実施し，ここでの分析対象データはこ3) 本モニター調査は，数学，物理，化学あわせて 9 高等学校 (4の調査の一部である。数学については，調査実施生徒数 (受験者数)
は 155 人 のべ
(高 2:636
38 人の高校生に実施し，ここでの分析対象
人, 高 3: 117 人) で，冊子別には，α: 44 人，
都道府県)
β: 40 人，γ: 28 人，δ: 43 人であった。
データはこの調査の一部である。数学については，調査実施

中村泰之・小林雅之・岡本英治・猿田祐嗣・寺崎清光・右近修
Assessment Governing Board, Institute of Education Sciences
治・安田淳一郎・安野史子「タブレット端末利用型(IES),
U.S. Department of (2020).
Education(2012). “Science in

CBT Hands-Onのための物理問題の開発とモニター調査による評価」
Action,and Interactive Computer Tasks From he『日本科学教育学会第 44 回年会論文集』, 127–130.
2009 Science Assessment, National Assessment of
西郡大・山口明徳・
Educational
Progress松高和秀・長田聡史・坂口幸一・福井寿at Grades 4, 8, and 12.” <https://nces.ed.
雄・高森裕美子・
園田泰正・
兒玉浩明 (2017). 「デジタル技> (2021 年
gov/nationsreportcard/pdf/main2009/2012468.pdf術を活用したタブレット入試の開発–多面的・総合的評価に向12 月 9 日).
けた技術的検討–」 『大学入試研究ジャーナル』27, 63– 69.
中村泰之・小林雅之・岡本英治・猿田祐嗣・寺崎清光・右近修 治・4) 生徒数数学の冊子は，
3 校は
冊子人
(α,(高
β, 2:
γ, δ)
校 (人)
いわゆる
(受験者数)
は4155
38を均等に，人, 高 3: 1117
で，県立最上位校の 3 年理系クラス) は 3 冊子 (α, β, δ) を均等に割り
α : 44 人，β : 40 人，γ : 28 人，δ : 43 人であっ冊子別には，
当てたことに起因する。

西村圭一・安野史子・根上生也・高橋聡・祖慶良謙・高橋広明・
安田淳一郎・安野史子 (2020). 「タブレット端末利用型 CBT
伊藤仁一・浪川幸彦・伊藤伸也(2020). 「タブレット端末利用のための物理問題の開発とモニター調査による評価」『日本科

わゆる 県立最上位校の 3 年理系クラス) は 3 冊子 (α, β,OECD(2017).
“PISA ・
2015
RELEASED
TRIAL
高森裕美子
・ 園田泰正兒玉浩明(2017). FIELD「デジタル技術
COGNITIVE
ITEMS.”
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けた技術的検討–」 『大学入試研究ジャーナル』27, 63– 69.
PISA2015-Released-FT-Cognitive-Items.pdf> (2021西村圭一・安野史子・根上生也・高橋聡・祖慶良謙・高橋広明・
年 12 月 9 日).
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12 月 9 日).
OECD (2017). “PISA 2015 RELEASED FIELD TRIAL
安野史子 (2017). 「高大接続を視野に入れたタブレットを用い
COGNITIVE ITEMS.”
る評価問題の試作 –映像や動的オブジェクトを含む問題–」<https://www.oecd.org/pisa/test/PISA2015-Released-FT『大学入試研究ジャーナル』27, 71–79.
Cognitive-Items.pdf> (2021 年 12 月 9 日).
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安野史子・西村圭一・根上生也・祖慶良謙・高橋広明・浪川幸
安野史子 (2017). 「高大接続を視野に入れたタブレットを用い
彦・伊藤仁一・三宅正武(2018). 「動的オブジェクトを有する評価問題の試作 –映像や動的オブジェクトを含む問題–」
る CBT 数学問題の開発」, 日本数学教育学会誌, 100(5),『大学入試研究ジャーナル』27, 71–79.
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安野史子 (2018). 「高大接続を視野に入れたタブレットを用い
Yasuno,F.,
Nishimura,K.,
Negami,S. and Namikawa,Y.
る評価問題の試作(2) –映像や動的オブジェクトを含む問題–」(2019).
“Development
ofMathematics『大学入試研究ジャーナル』28,
155–162. Items with
Dynamic Objects for Computer-Based Testing Using
安野史子・西村圭一・根上生也・祖慶良謙・高橋広明・浪川幸 彦・Tablet PC,” International Journal for Technology in伊藤仁一・三宅正武 (2018). 「動的オブジェクトを有す る
Mathematics Education, 26(3), 131–137.
CBT 数学問題の開発」, 日本数学教育学会誌, 100(5), 『数安野史子 (2020). 「高大接続を視野に入れたタブレット端末利学教育』72-3, 2–14.
用型 CBT の解答入力システムの開発と検討 ―手書き認識入Yasuno,F., Nishimura,K., Negami,S. and Namikawa,Y. (2019).
力を中心に―」 『大学入試研究ジャーナル』30, 112–117.
“Development of Mathematics Items with Dynamic Objects
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CBTTabletの開発とモニfor Computer-Based
Testing Using
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ター調査による評価 」 『大学入試研究ジャーナル』31,
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安野史子「タブレット端末利用型 CBT における解答安野史子(2021b).
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入力方法の検討－オンライン手書き数式認識の利用－」『京用型 CBT の解答入力システムの開発と検討―手書き認識都大学数理解析研究所 講究録』 2178, 21–30.
入 力を中心に―」『大学入試研究ジャーナル』30, 112–117.

5) た。
開発システムは，タッチペンと指のどちらでも手書き認識入力が可能となっているが，解答欄の大きさから指での入力は困難と判断し，全4) 数学の冊子は，
3 校は 4 冊子 (α, β, γ, δ) を均等に，1 校 (い員にタッチペンを配付して実施した。

6) ログの有効データ人数は，ネットワークや機器等の実施トラブルによδ)り，紙による解答をした受験者を除いているため，を均等に割り 当てたことに起因する。
2.1(4) の調査実
施者数とは一致していない。
5) 開発システムは，タッチペンと指のどちらでも手書き認識入

7) 力が可能1 回 (書き換え無) のみの解答が 376，2 回 (書き換え 1 回) が 66，となっているが，解答欄の大きさから指での入力
3 回 (書き換え 2 回) が 14，4 回 (書き換え 3 回) が 3 であることは困難と判断し，全員にタッチペンを配付して実施した。
から，書き換え回数の合計は
1 × 66 + 2 × 14 + 3 × 3 = 103(回)という計算になる。
6) ログの有効データ人数は，ネットワークや機器等の実施トラ

謝辞
2.1(4) の調査実 施者数とは一致していない。
本研究を遂行するにあたり，各教科の作題委員，調7) 1 回 (書き換え無) のみの解答が 376，
2 回 (書き換え 1 回)
査実施高等学校の関係者に感謝申し上げる。

ブルによ り，紙による解答をした受験者を除いているため，が 66，3 回 (書き換え 2 回) が 14，4 回 (書き換え 3 回)が 3 であることから，書き換え回数の合計は 1 × 66 + 2 ×
附記
本研究は
科研費
JP17H00822, JP18K18684
14 + 3 × 3 =JSPS
103(回)という計算になる。
の助成を受けたものである。
謝辞
参考文献
本研究を遂行するにあたり，各教科の作題委員，調独立行政法人 大学入試センター (2021). 「大規模入学者選抜に査実施高等学校の関係者に感謝申し上げる。
おける CBT 活用の可能性について (報告) 」.

文部科学省 (2009). 「高等学校学習指導要領 平成 21 年 3 月 告
附記示」 東山書房.
本研究は JSPS 科研費 JP17H00822, JP18K18684
文部科学省 (2018). 「高等学校学習指導要領 平成 30 年 3 月 告の助成を受けたものである。
示」 東山書房.

松原 静郎・長谷川 拓・北野 賢一・岩城 圭一・松高 和秀・ 山
参考文献
下 卓弥・杉山礼・林 誠一・柳澤
秀樹・安野史子 (2020).
独立行政法人
大学入試センター(2021).
「大規模入学者選抜「タブレット端末利用型
CBTのための化学問題の開発とモニに おける CBT 活用の可能性について (報告)」.
ター調査による評価」『日本科学教育学会第平成
44 回年会論文
文部科学省(2009). 「高等学校学習指導要領
21 年 3 月集』, 131–134.
告 示」 東山書房.
National Center
Education Statistics 平成(NCES),
文部科学省(2018).for「高等学校学習指導要領
30 年 3 月
National
Assessment
Governing
Board,
Instituteof告 示」 東山書房.
Education Sciences (IES), U.S. Department of
松原 静郎・長谷川 拓・北野 賢一・岩城 圭一・松高 和秀・ 山
Education (2012). “Science in Action, Hands-On and下 卓弥・杉山 礼・林 誠一・柳澤 秀樹・安野 史子 (2020).
Interactive Computer Tasks From the 2009 Science「タブレット端末利用型 CBT のための化学問題の開発とAssessment, National Assessment of Educational
モニター調査による評価」
44 回年会論
Progress at Grades 4, 『日本科学教育学会第8, and 12.” <https://nces.ed.
文集』, 131–134.
gov/nationsreportcard/pdf/main2009/2012468.pdf>
National
CenterStatistics (NCES), National
12 月for
9 日Education).
(2021 年型
CBT のための数学問題の開発
選抜試験への実装可能性の学教育学会第44 回年会論文集』,–127–130.
検討–」 『日本科学教育学会第 44 回年会論文集』, 123–126.
西郡大・山口明徳・ 松高和秀・長田聡史・坂口幸一・福井寿 雄・

安野史子 (2021a). 「タブレット端末利用型 CBT の開発とモ- 34 -