広島工業大学紀要教育編
第 16 巻（2017）55-60

論文

ラーニングアナリティクス：
授業確認テストとフォローアップ確認テストの受験トレンド
廣瀬英雄＊（平成28年10月24日受付）

Learning Analytics:
Trends of Taking Tests for Learning Check Testing and Follow-up Program Testing
Hideo HIROSE（Received Oct. 24，2016）

Abstract
Due to the growth of freshman students who were taught insufﬁciently in high schools, we haverecently established the follow-up program system (FP system) aimed at helping students who needbasic learning. The follow-up system consists of learning check testing (LCT), follow-up program
testing (FPT), and collaborative work testing (CWT). Since the FP system was ﬁrst introduced, fourmonths have passed, and we have accumulated the testing results to some extent. In this paper, weshow the results of learning analytics focused on the LCT and FPT trends. From the analytics, wehave found that 1) class attendance ratios are extremely improved by introducing LCT, 2) students
well understand the meaning and signiﬁcance to the FP and LCT, 3) although some students are reluctant to attend the FP classes (FPC), some students eagerly accept the FPC and CWT, 3) students
want what they need the knowledge to be used promptly such as those used in examinations, but notfor future use, 4)
Key Words: Leaning analytics, Online testing, Follow-up program class, Learning check testing,

Follow-up program testing, Item response theory, Coefﬁcient of correlation.

うな役割を持っている。従って，学生にとってはストレス１．はじめにが発生する試験となる。これまで，LCT と FPT を実施し広島工大では 2016 年度からフォローアッププログラムてきたが，運用初期でもあるためか，そのテスト運用にか（follow-up program, FP）を開始した。数学の FP は，授業なりの変化が見られた。そこで，ここでは LCT や FPT の時間でのオンラインテスト（LCT, learning check testing），参加率，受験率，合格率などについてそのトレンドを調べ，フォローアップクラス（FPC）での CWT（collaborative

LCT や FPT あるいはそれらの母体である FPC で何が起

work testing），FPT（follow-up program testing） か ら 構

こっていたかを探っていきたい。

成されている。FP の中心は FPC であるが，FPC を支えているテストシステムが LCT と FPT である。それは，

CWT のように演習ではなく合否を決定する検定試験のよ＊＊＊

２．数学のフォローアッププログラム
図１に広島工大で取り組んでいる数学グループの FP の広島工業大学環境学部建築デザイン学科，データサイエンスリサーチセンター― 55 ―

廣瀬英雄

全体図を示す。図には，大きく LCT，CWT，FPT によっ

the follow-up system in our universityて運用されていることが示されている。ここで LCT, CWT,FPT のそれぞれについて簡単に述べておく。
LCT：LCT は，当該授業の内容の理解度を確認するた

portfolio

一問題にオンラインで解答する。評価は項目反応理論（IRT，item response theory）によって行なう。成績が一定水準に達しない場合には授業を補う意味で FPC 出席のIRTめに授業後 10 分程度で行なう小テストである。全学生同対象となる。LCT 実施後直ちに FPC メンバーが確定する。

CWT：CWT は，FPC で行なうオンライン演習のことである。アダプティブオンライン IRT システムを用いて学生が自ら演習を行う。この際，１テーブルあたり 10 人程度の FP 対象学生が集まっているところに１人のピアサポー

図２

フォローアッププログラムのシステム構成

ターが配置されている。FPC の担当教員は全体としてはこのピアサポーターを監督しながら授業を進行させる。つ

３．LCT のトレンド

まり，上級生が１年生を指導するような形態である。このため，ピアサポーター自身の成長も促すように配慮された

LCT 実施については毎週実施ということでスタートしシステムになっている。

た。始めた当初は，WiFi 環境の不安定さ，学生の PC 操

FPT：FPT は，FPC の成果を確認するテストであり，作の不慣れなどで，わずか 10 分のテスト時間にもかかわアダプティブオンライン IRT システムを用いている。確らず 30 分以上を費やして試験することがあった。また，認の範囲は，それまでの授業のすべてに渡っている。FPTLCT の目的が FPC 参加学生を選ぶためと位置づけてとらに失敗した学生は翌週も FPC を受講することになる。

えていたため，LCT 受験のインセンティブとして希薄であった。そこで，何回目かの授業時間に「FP の意味と意義，その中での LCT の位置づけ」ということできちんと説明

the follow-up program in our universityを行った。学生は理解してくれた。
５月になると，WiFi 環境の不安定さと学生の PC 操作の不慣れはともに安定してきて，テストも 15 分程度の時間内で済むようになってきた（ただし，トラブルに見舞われる学生が皆無になったということではなく，１クラスに数人は毎回何らかの不都合で受験ができない）。また，オンラインテストを教員も学生も負担に感じなくなった。学生の方は，かえって，毎週の授業開始前の 10 分間の緊張感と受験への準備からか，学生は LCT を前向きに受け入
LCT: Learning Check Testing

表１

CWT: Collaborative Work Testing

れてくれるようになっていた。そうしたこともあってか，

FPT: Followup Program Testing

LCT は自分の学習に役に立つツールであるという認識がフォローアッププログラムのテストシステムでき上がってきた。アンケートにもその結果が表れている。
図２に FP システムをハード的に支えているシステム構

中間まとめ以降は事前に決めてあった隔週での LCT 実施成を示す。このシステムは学内のポートフォリオシステムとした。従って，中間まとめまでは６回，中間まとめ以降と一体になっているので，LCT, CWT, FPT の評価結果は，では３回の合計９回実施ということになる。解析では講義

学生当人のみならず，科目担当教員，学科の学生アドバイと演習がセットになっているので同じ科目で 30 週，一方，ザー，学科内で割り振られたチューター教員，学生支援セ

線形代数では演習を設けていないので 15 週の授業時間でンターに迅速に連絡できるように連携がはかられている。

あるが，LCT 実施の頻度については，解析基礎でも線形代数でも同じ扱いとした。
ここではそういう背景を踏まえて，図３から８を見ていただきたい。図３は，受験可能者の合計である。履修登録
学生数は 1160 人である。その中で解析についてはほぼ― 56 ―

ラーニングアナリティクス： 授業確認テストとフォローアップ確認テストの受験トレンド95％がその対象になっていることが分かる。線形代数は，

図６は，LCT 不合格（未受験）率 =（LCT 欠席率）である。

一部の学科の開講が後期に設定されていたり，カリキュラムの同期がとれていないために独自の FP を行なっている

LTC不合格（未受験）率 =（LTC欠席率）

ためである。

FPT̲AB

LTC受験可能者合計
LCT̲AB

FPT̲LA0.1

LCT̲LA

0.08

1200

800

ま毎週実施と400

隔週実施

4回目

5回目

6回目

8回目

図3LCT 受験可能者合計

末
隔週実施

試
験0.02

試
験

200
3回目とめ

末

め

2回目

ま毎週実施

期

間

期

間0.04

中

600

0
1回目

中

0.06

1000

0
1回目

2回目

図6

LCT 不合格（未受験）率 =（LCT 欠席率）

3回目

4回目

5回目

6回目

8回目

9回目 10回目

9回目 10回目

図 7 は，LCT 合格者数である。

LCT合格者数

図４は，LCT 受験者数である。

LCT̲AB

LTC受験者数
LCT̲AB

1200

LCT̲LA

1000

1200

800

1000

中

中
ま毎週実施と400

末
隔週実施

め

ま毎週実施

400

期

間600とめ験0
1回目

2回目

3回目

4回目

図7
3回目4回目

図4

5回目

6回目

8回目

末隔週実施

試
験200

試

200
2回目

期間

600

800

0
1回目

LCT̲LA

5回目

6回目

8回目

9回目 10回目

LCT 合格者数

9回目 10回目

LCT 受験者数

図 8 は，LCT 合格率（合格者／全学生数）である。

LCT合格率（合格者数/全学生数）

図５は，LCT 参加率 =（受験率）である。

LCT̲AB

LTC参加率 =（受験率）
LCT̲AB

LCT̲LA

1

LCT̲LA0.8

1中0.6

ま毎週実施と隔週実施

3回目

図5

4回目

5回目

6回目

8回目

試
験0.2

試
験0
1回目

0.2

2回目

末隔週実施

め

末め

0
1回目と期

間0.4

ま毎週実施

0.4

中0.6

期間0.8

9回目 10回目

LCT 参加率 =（受験率）― 57 ―

2回目

3回目

4回目

5回目

6回目

8回目

9回目 10回目

図8LCT 合格率（合格者／全学生数）

廣瀬英雄

４．FPT のトレンド

FPC参加率FPT̲ABFPT のトレンドについては，図９から 14 を見ていただ

FPT̲LA

0.8

きたい。図９は，FPC 対象者数である。履修登録学生数
は 1160 人なので，ほぼ１割から３割が対象者数になって0.6いたことが分かる。

中

FPC対象者数FPT̲AB

期間

0.4

末ま試とFPT̲LA

験

め

0.2

400
012

3300
中
200

78

9101112

FPC 参加率

試と06

末

ま験

め

1005

図 11期間4

図 12 は FPT 不合格（未受験）率 =（FPC 欠席率）である。欠席者が増えるにつれて未受験のための不合格者が増1234567891011加している。

12

図 9 FPC 対象者数

FPT不合格（未受験）率 =（FPC欠席率）
FPT̲ABFPT̲LA1

図 10 は FPC 参加者数である。対象者数に比べて参加者は少なく，その程度は回を重ねる毎に大きくなっているこ

0.8とが分かる。

中0.6

FPC参加者数FPT̲AB

期間

末

ま0.4

試と

験め

FPT̲LA0.2

120080中023456789101112FPT 不合格（未受験）率 =（FPC 欠席率）

末

ま試と40

図 12

期間

1

験

め

図 13 は FPT 合格者数である。最初，合格者数が多いのは参加率が多いためである。段々参加者が少なくなってく1234567891011ると，未受験のための不合格の割合が高くなってきている。

12

期末試験対策講座のために一時的に回復を見せている。こ図 10 FPC 参加者数のとき，欠席が多いことを見込んで，いつもより多くの学生を FPC 対象者としている。そのため，FPC の参加者の図 11 は FPC 参加率である。FPC が始まった当初は 6-7

顔ぶれがこれまでと異なっていて初期に FPC を始めたと割の参加率であったが，段々と減ってきて中間まとめ直前きのような新鮮さがあった。にはほぼ１割しか参加しなくなってきている。それは９回目まで続くが，ここで期末試験に向けての特別講座（期末試験対策として，過去問を公開して問題を解答を説明する）を開いたところ，参加率が回復した。過去問公開は魅力的で多くの参加者が見込めると思っていたが，思ったよりは少なかった。

― 58 ―

ラーニングアナリティクス： 授業確認テストとフォローアップ確認テストの受験トレンド

不合格（未受験不合格／全学生数）率

FPT合格者数FPT̲AB

FPT̲LA

LCT̲AB90LCT̲LAFPT̲AB

FPT̲LA

0.3

60

中間

末

ま毎週実施

験め

期間

試と毎週実施

中末

ま30

0.2

期

試と0.1

験

め
隔週実施

012345

図 136789101101212

図 15

FPT 合格者数

34567891011

12

不合格率（未受験不合格／全学生数）率（LCT と FPT の不合格率のトレンド比較）

図 14 は FPT 合格率（合格者数／ FPC 対象者数）である。
図 13 と同様な傾向を見せている。

６．まとめ

FPT合格率（合格者数/FPC対象者数）
FPT̲AB

数学の FP は，授業時間でのオンラインテスト（LCT,FPT̲LA

learning check testing），フォローアップクラス（FPC）で0.08の CWT（collaborative work testing），FPT（follow-upprogram testing）から構成されているが，FP の中心は FPC

0.06
中0.04

試と0FPT である。ここでは LCT や FPT の参加率，受験率，合末ま格率などについてそのトレンドを調べ，LCT や FPT ある験

め0.02である。その FPC を支えているテストシステムが LCT と期

間

いはそれらの母体である FPC で何が起こっていたかを調べた結果，いろいろなことが分かってきた。それらを列挙

12

図 1434567891011

すると：12１）毎週実施の LCT では授業を圧迫するし，受験生にFPT 合格率（合格者数／ FPC 対象者数）も大変であろうということで，中間まとめまでは毎週，それ以降は隔週実施ということにしていた。その結果，LCT実施は毎週の方がよいという学生の期待に同調する形で，５．LCT と FPT の不合格率のトレンド比較

中間まとめ以降はテンションが下がってきて参加率が少し

ここでは，LCT と FPT とのトレンドを同時に比較して減っている。しかし，昨年度までに比べると授業に出席すみる意味で LCT と FPT の不合格率（未受験不合格／全学る割合はかなり高く，LCT 受験が授業出席の動機になっ生数）率のトレンド比較を行なってみた。図 15 にそれをていることは確かなようである。

示す。

２）LCT に比べ，FPT の受験率は激動している。最初

LCT の未受験による不合格率は全学生に対して 10% をは多くの学生が参加したが，FPC の設計が FPC に参加す下回ることはないが，FPT では，最初 ₅-10％だったものが，る学生側の期待に沿っていなかったためと思われる。学生段々と増えてきて，中間まとめ直前では 15％まで増え，は即効性のある支援を望んでいるが，数学グループでは真期末試験を迎える頃には最 20% にまで増えている。の実力，真の学力，困難に直面したときにも問題解決に向かって突き進んでいけるようにと期待して FPC を設計した。そこに不一致が見られたと感じる。しかし，即効性を期待するなら，過去問の解説を行なう期末試験対策講座には集まるだろうと思ったが，それほどでもなかった。学生が何を求めているのかが少し分からない。
３）FPC への出席率が悪いので，後半になって，LCT― 59 ―

廣瀬英雄

符不合格のしきい値を上げてみた。そのため，FPC のメンInternational Conference on Teaching, Assessment,バーが入れ替わった。この効果は思ったより大きかった。

and Learning for Engineering 2014（TALE 2014）, 5C_5,参画意識の高い学生が集まってきていた。やはり，自分かpp.52₈-₅33, December ₈-10, 2014.

ら問題に取り組もう，自分から成長を望む学生への支援シ5 ）‌Hirose, Hideo; Tokusada, Yoshiko; Noguchi, Kazuhisa,

ステムは機能するが，そうでない readiness できていない

Dually Adaptive Online IRT Testing System with

学生を対象にしての FPC は効果が薄いように思えた。

Application to High-School Mathematics Testing４）入学してくる学生の習熟度は明確に３つ程度に分け

Case, IEEE International Conference on Teaching,られるように思われ，実際には 3 グループは時間によってAssessment, and Learning for Engineering 2014

あまり変動していないことが分かっている。このことは，（ TALE 2014）, 6 B_ 1 , pp. 447-₄52 , December ₈-10 ,特の下位のクラスには，入学後の FPC よりも入学前と直2014.

後のリメディアル教育が必要であり，また重要であること

6 ）‌Hideo Hirose and Yoshiko Tokusada, A Simulationを示唆している。

Study to the Dually Adaptive Online IRT Testing

文System, IEEE International Conference on Teaching,献

Assessment, and Learning for Engineering 20141 ）Hideo Hirose, Meticulous Learning Follow-up Systems（TALE 2014）, 8E_3, pp.97-102, 2014.

for Undergraduate Students Using the Online Item

7 ）‌H. Hirose, T. Sakumura, Item Response Prediction for

Response Theory, 5th International Conference on

Incomplete Response Matrix Using the EM-type Item

Learning Technologies and Learning Environments

Response Theory with Application to Adaptive Online（LTLE2016）, pp.427-₄32, July 10-14, 2016.

Ability Evaluation System, IEEE International

2 ）‌H. Hirose, M. Takatou, Y. Yamauchi, T. Taniguchi, T.

Conference on Teaching, Assessment, and Learning

Honda, F. Kubo, M. Imaoka, T. Koyama, Questions andfor Engineering 2012（TALE 2012）, pp.₈-12, AugustAnswers Database Construction for Adaptive Online

20-23, 2012.

IRT Testing Systems: Analysis Course and Linear8 ）‌T. Sakumura, T. Kuwahata and H. Hirose, An Adaptive

Algebra Course, 5 th International Conference onOnline Ability Evaluation System Using the Item

Learning Technologies and Learning Environments

Response Theory, Education& e-Learning（EeL2011）,（LTLE2016）, pp.43₃-₄38, July 10-14, 2016.

pp.51-₅4, November 7-₈, 2011.

3 ）‌Y. Tokusada, H. Hirose, Evaluation of Abilities by9 ）‌H. Hirose and T. Sakumura, An Accurate AbilityGrouping for Small IRT Testing Systems, 5 thEvaluation Method for Every Student with Small

International Conference on Learning Technologies

Problem Items Using The Item Response Theory,and Learning Environments（LTLE2016）, pp.44₅-₄49,

Proceedings of the International Conference onJuly 10-14, 2016.

Computer and Advanced TEchnology in Education

4 ）‌Hirose, Hideo; Aizawa, Yu, Automatically Growing（CATE 2010）, pp.152-158, August 2₃-25 2010.

Dually Adaptive Online IRT Testing System, IEEE― 60 ―