論文
DBSJ Letters Vol.4, No.2――――――――――――――――――――――――――――――――――――

ECA ルールを活用した e ラーニン
グシステムにおけるシーケンシン
グ制御の改善Improvements of E-learning System’sSequencing Based on ECA Rules

延原 哲也♥劉 渤江◆

庄司 成臣♦
横田 一正♠

Tetsuya NOBUHARA Nariomi SHOJI
Bojiang LIU Kazumasa YOKOTA
e ラーニングの標準として推奨されている SCORM2004 やQTI では学習者のアセスメント得点に応じて教材の提示順を制御（シーケンシング）できるが，形成的評価で重要な正誤パタンを把握することはできない．本研究では，ECA ルールを利用することにより，正誤パタンの把握とリアルタイムなシーケンシングを実現する．さらに，教科の観点をパタン化して正誤パタンとマッチングすることにより，問題個々の出来不出来を超えた，教科の概念理解に対応したシーケンシングが実現できることを示した．
We propose a new e-Learning sequencing model which
is based on learners’ response patterns. The model canmeasure learners’ conceptual understanding of subjects.
SCORM2004 and QTI have proposed score based simple
sequencing models but they can not handle response
patterns of questions that are important for formativeevaluations. We describe that ECA rule based control canhandle response patterns of questions effectively so that it
can realize a pattern based e-Learning sequencing.

ことを示す．さらに学習者個々の問題正誤パタンと，あらかじめ設定しておいた各教科の評価の観点パタンをマッチングすることによって，教科概念の理解度を詳細に評価する方式を新たに提案する．
また，本システムをデータ駆動型システムとして実現する
ことにより，コンテンツやアプリケーションにシーケンシングルールを個々に記述する必要がなくなり，アプリケーション開発の効率化とコンテンツの再利用性向上が期待できる．
さらに，複数の得点や観点パタンを同時に評価し，学習者に有用なフィードバックを即座に行うためにはアクティブ・データベース・システムがきわめて強力であることを示した．
２章で e ラーニングの標準化仕様の課題を述べ，３章でECA ルールを活用したシーケンシングの改善を提案する．
４章で関連研究を俯瞰し，５章で今後の展望と課題を記す．

2. e ラーニングの標準化仕様の課題
2.1 SCORM2004 のシーケンシングモデル
SCORM2004におけるシーケンシングはIMS Simple
Sequencing 1.0(以下IMS-SS) [3] とその拡張として実装されている．IMS-SSは図1に示すように，木構造に配置された

図 1 IMS-SS シーケンシング例
Fig.1

学習コンテンツの塊であるSharable Content Object (以下SCO)の提示順を制御する機構であり，SCOが学習者の得点や合否ステータスをLMSに通知する毎にシーケンシングルールに基づき逐次的に実行される方式である[4]．そのシーケンシングルール記述は図2に示したように，IF-THENルールがベースであり，実行できるActionパタンは限られている．

1. はじめにe ラーニングの普及に伴い，コンテンツの流通促進・再利用を目的とした標準化作業が世界的規模で進んでいる．近年
我 が 国 に お い て も Advanced Distributed Learning
Initiative ( 以 下 ADL)[1] が 提 唱 す る Sharable Content
Object Reference Model(以下 SCORM)の普及促進が盛んに行われている．しかし，最新仕様である SCORM2004[2]がリリースされて 1 年以上が経過した今日においても,主要なLearning Management System( 以 下 LMS) が 積 極 的 に
SCORM2004 を サ ポ ー ト す る に は 至 っ て お ら ず ，
SCORM2004 に対する様々な問題点が指摘されているのが現状である．
本論文では特に SCORM2004 が内包するシーケンシング機能の各種課題が ECA ルールを利用することで改善できる♥

学生会員 岡山県立大学大学院情報系工学研究科博士後期
課程 / ベネッセコーポレーション
tetsuya_nobuhara@mail.benesse.co.jp♦
学生会員 岡山県立大学大学院情報系工学研究科博士前期
課程 shoji@c.oka-pu.ac.jp◆
正会員 岡山理科大学総合情報学部 liu@mis.ous.ac.jp♠
正会員 岡山県立大学情報工学部 yokota@c.oka-pu.ac.jp

1

Examples of IMS-SS Sequencing

Conditions
Attempted
Objective Status
Known

If(not)SatisfiedObjective Measure
Known
Objective Measure
Greater Than
Objective Measure
Less Than

ThenPrecondition
Actions

Postcondition
Actions

Skip

Exit Parent

Disabled

Exit All

Hidden From Choice

Retry

Retry All

Activity Progress
Known

AlwaysStop Forward
Traversal

Completed

Attempt Limit
Exceeded

Exit Actions

ContinuePrevious
Exit

図2
Fig.2

IMS-SS のシーケンシングルール記述

Conditions and Actions of IMS-SS Sequencing Rule

また，SCORM2004ではSCOの粒度が規定されてなく入れ子構造が許されていないため，SCOは複数の問題を含むことになり，その合計得点やステータス単位でシーケンシングが決定されることになる．このように，SCORM2004では問題単位でシーケンシングの記述を行うことは困難である．

2.2 QTI,LIP 等の標準化の現状
IMS Question & Test Interoperability(以下 QTI) [5]はアセスメント構造とその集計仕様の標準であり，複数の LMS間やコンテンツ制作者間の相互運用性を保つことを目的とし て い る ． し か し ， 今 年 リ リ ー ス さ れ た 最 新 版 QTI
version2.0 においても IMS-SS との連携の方向性は示唆され日本データベース学会 Letters Vol.4, No.2

論文
DBSJ Letters Vol.4, No.2――――――――――――――――――――――――――――――――――――てはいるもののまだ定義されるには至っておらず，e ラーニングのシーケンシングとして利用はできない．
ま た ， IMS Learner Information Packaging( 以 下IMS-LIP) [6]は学校での教育履歴といった広義の学習者情報の標準を規定しており，e ラーニングシステム内での学習状態などの管理を目指してはいない．

2.3 標準化仕様の課題
このように現在推奨されつつある代表的な e ラーニングの標準化仕様におけるシーケンシング方式では，得点に基づ
くシンプルな逐次的学習順序制御は可能であるが，弱点補強などを可能にする問題単位の正誤情報に基づいたシーケンシングを行うことはできない．
また，独自にシーケンシングルールを拡張する場合でも，IF-THEN ルールがコンテンツ中に記述されているためにコンテンツの再利用が難しく，また，条件の変更も煩雑になるという課題を抱えている．

3. ECA ルールによるシーケンシング概念
我 々 は 得 点 や 偏 差 値 等 に よ る 総 括 的 評 価 (summativeevaluation)ではなく，ドリル型学習において重視される形成的評価(formative evaluation)で必要な具体的な診断情報を，問題の正誤パタンとして把握する方式を提案する．問題の正誤パタンにより複数の問題に共通する教科の観点の理解度の測定が可能となり，また，シーケンシングルールをデータベースに記述しアクティブ・データベース・システムで制御することによって，コンテンツの再使用性が確保されるメリットがある．

形成的評価においては，現在進行形，未来進行形という本来の教科単元軸ではなく，共通の意味カテゴリである「近未来表現の方法」の理解度を評価することがより重要である．
我々は，オーバーラップした意味カテゴリを図 4 のようなビューによる正誤パタンとして表形式で表現することにより，複雑な教科の観点を管理する方法を考案した．さらに，その誤答パタン毎に必要な支援活動をアクションとして記述することも可能となり，正誤パタンの監視によるシーケンシングが実現できる．
さらに，ある問題が誤答であった場合でも，どの誤答選択肢が選ばれたかによって，学習者のつまずきの理由がより具体的に把握できるようになるため，誤答選択肢まで含めた正誤パタンの管理を行うことが望ましい．
正誤パタンの作成作業は，問題作成時に出題のねらいや観点の吟味の実施などと並行で行えばよいが，最初から膨大なパタン設定は困難である．現実的な運用方法は，設定パタンの実際の反応などを確かめながら漸次的に増したり,修正を加えていくことである．膨大なパタンテーブルを作成する場
合には、評価したい問題のパタンのみを指定すれば、全問題を含めたパタンを自動作成するパタン・アクション・ジェネ
レータを実装すればよい．

3.1 提案システムの概念図
我々が提案するシーケンシングの概念を図 3 に示す．1)問
題正誤パタンの監視，2)教科の観点パタンとのマッチング，
3)学習者特性の参照，4)観点別指導の４つの関連する動作をすべて ECA ルールという一つのコンセプトのみで実現を図る．

図4
Fig.4

意味カテゴリと正誤パタンマッチング

Matching of Meaning Category and Score Pattern

3.3 学習者特性情報の参照
図3
Fig.3

システム概念図

問題の正誤パタンに応じて，適切な指導を Action として起動する場合，同じ正誤パタンでも学習者の特性に応じて指導内容を変更したほうがいい場合がしばしば存在する．

Basic System Concept

3.2 正誤パタンと教科の観点
ここで重要な点は，評価したい教科の観点がいかにシンプルなパタンとして表現できるか，ということである．通常各
問題は教科の単元分類順に配列されているのが一般的であるが，評価したい特定の観点が，複数の単元や問題に跨って含まれる場合も多く存在する．
図 4 の英語の文法問題の例に示すように，現在進行形で未来の予定を表す表現（②）と未来進行形で未来の見込みを表す表現（④）は，評価の観点としては同一観点を有している．
我々はこれを「意味カテゴリのオーバーラップ現象」と呼び重要視した．これは他の教科でもよく見られる現象である．

2

図 5 学習者反応タイプ[7]Fig.5

Learner Response Type日本データベース学会 Letters Vol.4, No.2

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図 5 に示したように同じ正答率でも，反応時間の違いにより，「早とちり」の場合や「理解不十分」の両方の可能性が存在する．したがって，解答時間も付加して正誤パタンを作成する．学習者の反応タイプに関する詳細な議論は本研究の範囲を超えるため，本研究では図 5 に示した簡単な反応タイプをベースに検討を行い，学習者が「学習特性」＝Criterionを有するとしてシーケンシングルールを考察した．

データベース操作のみで実現できることになる．
このことは 3.2 節で示したように，教科の観点と正誤パタンを表形式で編集する問題作成時の作業との親和性が高く，またルール条件の設定がコンテンツのみならず，アプリケーションに対しても非依存である完全なデータ中心指向で実現されていることになる．

3.4 ECA ルール
ECA ルールは一般的に Event,Condition,Action で構成される．我々は，２つの ECA ルールを連携することにより一連の機能を実現した．本システムでは図 6 で示したように，学習者が問題を解答し成績データが更新されるタイミングをトリガとして，Rule-1,Rule-2 が順番に実行される．

図7

PostgreSQL の ECA ルール記述イメージ

Fig.7

ECA-Rule Description in PostgreSQL

3.5 ECA ルールの移植性

図6

ECA ルール駆動の流れ

Fig.6

ECA-Rule Diagram① 成績パタンの生成 (Rule-1)
成績テーブル(SCORE-TBL)を監視し解答時間を含めた成績パタン(PTN-TBL)をリアルタイムに生成する．
②成績パタン-アクションテーブルの参照 (Rule-2)
注意を要する成績パタンとそれに対応する指導を関連
づ け た 成 績 パ タ ン - ア ク シ ョ ン テ ー ブ ル(PTN-ACT-TBL)をあらかじめ作成しておき，Rule-1 が成績パタンテーブル(PTN-TBL)を更新する毎に成績パタン-アクションテーブルを照会する．その際に学習者特性テーブル(LEARNER-TBL)を参照しその条件下でアクションを検索する．
③アクションの起動(Rule-2)②で実行されたマッチングが真の場合，成績パタン-アクションテーブルで記述されたアクションを起動する．
その際のアクションは，1)データベースコマンドの実行として“弱点解説ページ”を検索・表示する形態や，
2)外部アプリケーション連携方式で LMS を制御することによって“シーケンシング制御”を実施する形態，また，メールサーバを起動することにより“チアリングメッセージを送信する”形態などとして実行される．
Rule-1,Rule-2 の動作内容は図 7 のように表現することができる．ここで特筆すべきは，最終的に起動するアクションを選択する一連の条件はすべて４個の外部テーブル(成績TBL,成績パタン TBL,成績パタン-アクション TBL,学習者特性 TBL)のデータとして与えられており，ルールには一切具体的な条件値を記述する必要がないという点である．すなわ
ち，ルール条件の変更はすべてテーブルの追加，変更という

3

ECA ルールによって起動されたアクションがデータベー
ス検索結果として，解説内容などの表示を行う場合にはデータベース言語を起動するだけでいいため，アクションは比較的簡単に実装できる．一般的に多くの DBMS は ECA ルールのアクションとして，insert, delete などのデータ操作コマ
ンド，select などのデータ検索コマンド，rollback などのトランザクションコマンド, アプリケーション操作が記述可能な API 環境をサポートしている[8]．
しかし，ルール記述言語は一般的にルールエンジンに依存しており SQL のようにまだ標準化が進んでいない．現在ECA ルールの標準化に向けて W3C などでも検討が開始されたところである[9].
我々は知識資産としてのルール記述の相互運用性確保を考慮し，Event, Condition, Action 各々のルール記述からルールエンジン依存性を排除することを試みた．

図8Fig.8

ルール記述の標準化

Standardization of Rule Description

図 8 の点線枠で示すように，Condition,Action をそれぞれ記述した，WHERE,DO セクションをすべて標準的な SQL文で記述することにより，これらのルールを他の DBMS へ移植することが比較的簡単に行える．本研究ではルールの条

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件がすべてテーブル値として与えられるため，ルール記述を標準的な SQL 文のみで記述することができ，その結果高い移植性を実現した．

3.6 シーケンシングの拡張
以上のように ECA ルールを利用したシーケンシング制御は，SCORM2004 レベルの教材提示順の制御が実装可能であると同時に，その他様々な機能を起動することができる．図8 における Action は成績パタン-アクションテーブルから条件に合った Action-id を取得するものであるが，アクションの起動を監視する Wrapper ソフトなどにより，Action-id をメールアプリケーションへ仲介することによるチアリングメッセージの送信といった,現在注目されつつあるメンタリング，チュータリング機能の自動起動等も実現できる．
その他，①ある問題が誰も解答できない場合などに発動する指導者へのアラート，②学習者の理解度に応じた提示問題の難易度の変更，③学習者同士が教え合うことで理解度向をはかる協調学習ツール等の起動なども実現可能である．

4. 関連研究
問題単位の正誤パタンから学習者ひとり一人の診断情報や指導方法改善の評価情報を得ようとする試みはStudent-Problem Table(以下 S-P 表)分析として CAI 以前から存在していた．S-P 表は，テスト得点を図表的に表し，それぞれの学習者の正答・誤答パタンを個々に診断することが目的である．さらに，標準的な正誤パタンからの乖離度をCaution Index(以下注意係数)で表し個別指導情報を得ようとする試みである．注意係数は，e ラーニングでも事後分析を目的とした指導者向けに，図 9 のような形で LMS に実装されている例もあるが，具体的な指導対策情報を抽出するまでには至っておらず，また，学習者全員の学習完了後に表示される事後データである点が，リアルタイムなアクションの起動を目指した我々のアプローチとは異なっている．

また，ルールの条件をテーブル上のデータとして管理することにより，コンテンツやアプリケーションにルールを記述する必要がなくなるため，コーディング負荷が軽減されコンテンツの再利用性も確保されることを示した．さらに，SQLのみでルールを記述することでルール資産の移植性が改善できることが判明した．
SCORM2004 で本格的なシーケンシング方式が提案されているものの，ルール記述方法が煩雑であるためまだ商業的にはほとんど利用されていない．本研究における比較的簡素なルール記述方法は，きめの細かな学習者に対する個別対応が求められる今後の e ラーニングシステムにおいて重要な機能であると言える．
今後の課題としては，記述した一連のルールの動作の検証と確認ができるルール・オーサリング環境，教科の観点パタン編集用の GUI を持つパタン・アクション・ジェネレータの整備が挙げられる．本システムは現在 PostgreSQL 8.0.2のルール記述言語で実装し動作の評価中である．今後は実際に一連の英会話学習の e ラーニング・コースウエアを作成し，学習者による評価とシステムの改善を行う予定である．

[文献］[1] ADL, http://www.adlnet.org/[2] SCORM2004, http://www.adlnet.org/scorm/[3] IMS, "IMS Simple Sequencing Information andBehavior Model", Revision: 03 March 2003.
[4] 庄司成臣 小山嘉紀 延原哲也 劉渤江 國島丈生 横田一
正,"e ラーニングのための教材流通アーキテクチャの提案",DBWS2005.
[5] IMS, "IMS Question and Test Interoperability
Overview", January 2005.
[6] IMS, "IMS Learner Information Packaging
Information Model Specification", March 2001.
[7] 佐藤隆博，"教育情報工学入門" ,コロナ社，1989.
[8] Jennifer Widom, Stefano Ceri, Active Database
Systems", Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1996.
[9] Yuri Bogleav, "Interchange of ECA Rules with Xpath
expressions", W3C Workshop on Rule Languages forInteroperability, 27-28 April 2005
http://www.w3.org/2004/12/rules-ws/

延原 哲也

Tetsuya NOBUHARA

株式会社ベネッセコーポレーション所属．
岡山県立大学大学院情報系工学研究科博士後期課程在学中．
e ラーニングの研究に従事．日本データベース学会学生会員．

庄司 成臣
図９Fig.9

LMS での注意係数分析
Caution Index in the LMS

5. おわりに
本論文ではｅラーニングにおけるシーケンシング制御にECA ルールを活用することにより，問題単位の正誤パタンに対するレスポンスが可能となることを示した．さらに，教科の評価観点を表形式のパタン情報として管理することにより，複雑な教科観点の理解状況の把握とインクリメンタルなシーケンシング制御が可能であることを提示した．

4

Nariomi SHOJI

岡山県立大学大学院情報系工学研究科博士前期課程在学中．
2004 岡山県立大学情報工学部情報通信工学科卒業．e ラー
ニングの研究に従事．日本データベース学会学生会員．

劉 渤江

Bojiang LIU

岡山理科大学総合情報学部情報科学科助教授．マルチメディ
ア情報処理技術の研究に従事．情報処理学会，人工知能学会，日本データベース学会等正会員．

横田 一正

Kazumasa YOKOTA

岡山県立大学情報工学部情報通信工学科教授．データベースシステムの研究・開発に従事．情報処理学会，電子情報通信学会，人工知能学会，日本データベース学会，ACM，IEEE等正会員．

日本データベース学会 Letters Vol.4, No.2