オンライン授業を取り巻く環境− オンラインエデュケーションと人工知能技術の活用 −東京大学 大学院工学系研究科／大学総合教育研究センター
産業技術総合研究所 人工知能研究センター
美馬秀樹©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo概 要
Ⅰ： 高等教育とオンラインエデュケーション（OE）の動向
Ⅱ：ICT、AIを活用したOEの高度化
Ⅲ：OEの今後©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo社会の⾼度化と科学技術の深化
ものづくりと多様な知
基礎・教養

工学

LiberalArts

Engineering

⾮常に多くの知の活⽤と人間

Human

時間が必要

環境

Environment

社会Society©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

3

多様でグローバルな⼈材のモデル
国際コミュニケーション教育

工学知高度化教育

スーパーエンジニア

伝える力、理解力

考える力、創り出す力

問題解決能力工学知構造化教育
創造性工学教育

クリエーター

国際性

工学的素養
時代を見る力国際エンジニア

デザイン性

ものつくり
実験教育
インターン
シップ

（使命感・工学倫理）
実現力（創造性 応用力 チームワーク力／リーダー力（意思決定力、表現力、 ディスカッション力／コミュニケーション力））

専門性・研究能力

経営・管理能力
テクノマネージャー

チャレンジ
精神研究者

起業家
中島尚正編：「工学は何を目指すのか 東大工学部は考える」、東京大学出版会、2000 のP．261に、加筆©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo4

教育現場の課題

知のつながり• ⼩中⾼、⼤学に⾄る学習と研究と社会との連携の不⾜• 知識間の関連性（繋がり）を⽰す教材、および関連性を意識した学習指導の不在• 分野を跨いだ（例：⾃動⾞のメカニズムと環境）知識の相互の関連性を⽰唆する教材と学習指導の不在• 多様なゴールの実現を⽀援する段階別教育コンテンツの不在• キャリア・パスと必要とされる具体的能⼒とのリンケージに関する情報が不⼗分• プッシュ（コンテンツ配信）プログラムとプル（アウトリーチ）プログラムの不整合• 教官の時間不⾜• 創造性開発に向けた仮説検証型の実験・演習プログラムの不⾜• 知識と経験豊富な定年退職者の教育プログラム参画機会の絶対的不⾜

達成感の必要性

教育の高度化と負担の増加©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

これからの教育、⼈材育成• 座学のオンライン・コンテンツ化• 基礎的科⽬、教養、語学、FD• ⼀部演習教材のe-learning化• プログラミング、シミュレーション、etc.

• カリキュラム全体像の可視化• 教科のつながり• 次世代のLMS（Learning Management System）• e-ポートフォリオ• ゲーミフィケーション• LTI（Learning Tools Interoperability)• Personalization/Adaptation（個別化教育）• アクティブラーニング

教育のデジタル化、大学のサイバー化©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo教育のICT⽀援•⾼度リコメンデーション•授業カタログ
MIMAサーチ•学習歴の可視化（デジタルバッジ）•e-ポートフォリオ•⾃動ナンバリング•ゲーミフィケーション•講義の国際⽐較

達成度管理

履修選択

アセスメント
（定着性評価と成績評価は別）

授業履修演習•OECE-AHELO•Online Tools•LMS（Canvas,Moodle,etc.)•OCW、MOOCs(OE)•テスト問題バンク•Personalization /Adaptation•MOOCs•LMSの活⽤•…

©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

履修選択の⽀援©2020 Hideki Mima, Univ. of TokyoMIMAサーチによる全学講義の構造化− 東京⼤学授業カタログ−• 全学シラバスの検索・構造化・可視化・オープン化• 令和元年リニューアル• 学部前期〜⼤学院約12000講義• 英語による検索対応• スマートフォン対応• 年間約50万アクセス• 複数の他⼤学での活⽤• 東京⼤学中期⽬標達成状況報告書において特⾊ある取組みとして⾔及【辞典】 美馬秀樹, “MIMAサーチ”,『メディア用語基本辞典』〔第2版〕(渡辺武達・山口功
二・野原仁編),世界思想社, 2019年5月刊行.
【受賞】 工学教育賞“工学カリキュラムの構造化と可視化による新たな履修支援システムの構築と実用化”, 日本工学教育協会, 2016.
©2020 Hideki Mima, Univ. of TokyoMIMAサーチによる検索・可視化

キーワードから講義間の関連性を計算し可視化する©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo参考：ベネッセ教育総合研究所【調査研究】 高校生はどのように志望する大学を選んでいるか(2013/12/13)
http://berd.benesse.jp/koutou/topics/index2.php?id=2583 より©2020 Hideki Mima, Univ. of TokyoMIMAサーチ⼯学部アクセス統計Monthly Totals
14000
12000
1000 0
8000
6000

Hits

4000

2011/10

2011/08

2011/092011/06

2011/07

2011/04

2011/05

2011/ 02

2011/03

2010/122011/01

201 0/10

201 0/11

201 0/08

201 0/09

201 0/06

201 0/07

201 0/04

0

201 0/05

2000

工学部シラバス構造化(2010年4月～2011年10月)• 2006年度より公開• 現在の平均
約3,000-12,000 hits/ month• ⼯学部で５⽉、１０⽉（コース登録⽉）にアクセスが増加• 学生が実際にコース選択に活用していることが期待される
2008年より利用者が増加↓
知名度向上、利用の浸透©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

授業のオンライン化©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyoオンライン授業と教材、プラットフォーム、ツール
•
•
•
•
•

遠隔講義支援Ø Zoom, Google Meet, WebEx,…
ビデオ教材
Ø OCW, MOOCs, …
アニメーション／ナレーション型
Ø Webラーニングプラザ（JST), …
ゲーミフィケーション
Ø PicoCTF, …
電子教科書
Ø HyperWorkBook, … • 同期式（リアルタイム配信）• 非同期式（オンデマンド配信）• ブレンデッド（同期、非同期のブレンド）©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

UTokyo-OCW（OpenCourseWare)：
東⼤正規講義(資料、映像）のオープン化
http://ocw.u-tokyo.ac.jp/

コンテンツ数：（2020年6月8日時点）
講義シリーズ
講義公開数
講義資料（日本語）講義資料（英語）
講義映像（日本語）
講義映像（英語）©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

155
1394
1240
581
790
40

学修者の姿これらの結果はシステム設計、将来計画に最も重要
10代
4%
回答なし
13%

60代以上
11%

ユーザーの年代：
すべての年代に20代
均等に分布
25%

50代
30代

17%
40代

16%

14%

教育関係者ですか？

高学歴者が多数

16©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

UTokyo OCWの特徴
l

利⽤者は⾼学歴。

⻑時間、複数回利⽤ ⇔ 学修システムとして利⽤。

l

東京⼤学で開講されている正式科⽬l

講義資料、及び講義ビデオの公開がメインl

著作権許諾処理はすべて⼤学が⾏い、個々の教員は出典調査への協⼒のみ。

l

撮影、編集、著作権処理、教員とのやりとり、サーバーアップロード等、出来る限りの⾃動化、省⼒化を推進。

l講義が終了してから早いもので１週間、通常２〜６か⽉で公開

lオンライン教育プラットフォームとして以下の機能を実装
Ø CMS機能： 作業進捗管理
Ø データ管理
Ø 著作権データ（出典、画像＋履歴、著作権者、作業履歴）
Ø 検索機能Ø 講義を⾳声認識により⽂章化、キーワード情報、キーワードによるビデオシーク機能も提供

Ø 東京⼤学で開設されている講義全体との関連（MIMAサーチによる可視化）

17

⽬的と戦略• ⼤学の知の公開
ü当初は、グローバル化に向け、すべての資料を英訳→経費の問題
ü講義の質の向上（FDとしての側⾯）
ü他を知り、⾃分⾃⾝の講義を振り返り、教育⼒を向上• ⼤学のICTを⽤いた教育の課題解決（「ICTを導⼊すると教員の負荷が増える」は本末転倒）

ü教員の負荷低減
ü新たに加わる付随的問題は⼤学の⼿で解決（著作権許諾処理等）
ü個々の教員は講義の質向上に⼒を• 新たな戦略の必要性

ó

教育現場の急激な変化にどう役⽴てるかü⽬的を明確にし、そのための仕組み作り、及び
ü経済的に持続可能な仕組み作り、が必要18

世界（アメリカ）のオープン・エデュケーション
lOpenCourseWare 維持の難しさØ

l⽬的 （質か、量か）？

教員の負荷、維持経費、法的問題

MOOCｓ（Massive Open Online Courses）
ØCoursera, edX, Udacityü

2012年に⼤ブレークした、⽶国を中⼼とする名⾨⼤学の無料オンライン講義。⼀連の講義を受講し、途中に⼩テストや課題提出等も含み、場合によっては修了認定や単位まで得ることも可能。

lMOOCｓが現れた背景
Ø

学び⽅の変容（ネット、デジタル化社会）Ø

⽶国における⾼等教育財政の逼迫⇒⽶国州予算の縮⼩⇒
1．授業料の⾼騰
2．（州⽴⼤学、コミュニティカレッジで）提供できる講義数が減少

Ø

⾼等教育の代替として期待（州法改正）、州⽴⼤学の動き（カリフォルニ
ア、ジョージアなど）

19MOOCｓ のビジネスモデル
1. 宣伝、社会貢献
Ø⼤学、教員個⼈

2. ⼈材集め、⼈材紹介
Ø世界中から優秀な⼈材を集めることが可能
Ø優秀な成績を上げた者を企業に紹介 ：Udacity

3. 修了証販売 ：coursera
4. 教材提供 : edX⇒ 大学が教育産業に変身⇒ 無料（Open)である限り、財政的な困難は解消しないØ ネットを通じた学習グループの形成：
ü ミートアップによる生徒同士の共学習（JMOOC)

Ø 履修率の低さ（修了：Courseraの例で2-15%、平均4%）20

ビデオ教材の構築とAI活⽤©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo現状のオンライン教育の課題• アクセシビリティ• SDGs「教育機会の平等化」• ⺟国語以外での教育• ⾮健常者• コンテンツ開発コスト• ビデオ撮影• 編集• 著作権処理• 活⽤⽅法の提案• ビジネスモデル• アクティブラーニング、反転授業での活⽤©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo⾳声／画像（⽂字）認識技術の活⽤• 検索性の向上、字幕付与→アクセスビリティの向上• 視聴者の多くが1.5倍速再⽣→学習効率の向上への期待• トピックを中⼼に視聴• マイクロコンテンツ化OCW検索システム
キーワード検索エンジン

インデクサ

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ビデオ
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検索結果リストインデックス

ビデオインデックス
データベース©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

ビデオ音声／
文字認識エンジン

教育のグローバル化とインクルーシブ教育− 講義ビデオへの多⾔語字幕の⾃動付与 −• ⾳声認識と多⾔語翻訳の統合、分野適合化【論文】 Hideki Mima, Hitoshi Iida, and Osamu Furuse. Simultaneous Interpretation Utilizing
Example-based Incremental Transfer. In Proceedings of 17th International Conference on
Computational Linguistics/36th Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics (COLING-ACL'98), pages 855-861, August 1998.

【特許】 美馬秀樹, 飯田仁, “自動通訳装置”, 特許番号第3059398号, 2000.
©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyoオンラインコンテンツ化、公開化⽀援
フロー管理システムの構築とプラットフォー
ム提供
ビデオ撮影
検索⽤イン
デクシング

ストリーミ

ワークフ

著作権処理

ロー管理
編集

ング化
教員確認

©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

ビデオ撮影の要件• ３台のカメラによるビデオ撮影• 全体映像（固定）• 講師アップ映像（追跡）• 資料のみの映像（固定）• 撮影者が必要©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

映像の認識による話者の⾃動追尾• ⽬的：講師アップ映像の⾃動作成©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

さらには• ⾃動編集• ⾳声認識結果を利⽤した不要な箇所、不適切な箇所の⾃動除去• 著作権処理• データベース構築と全⽂検索／画像検索• 過去の著作権処理事例の蓄積と活⽤©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

著作権• 前提として、UTokyo OCW等のオープン化教材は、「授業⽬的公衆送信補償⾦制度」の対象外である• 配信映像（スライドだけではなく、映像全体）に含まれる著作物に対して著作権法に基づいた著作権処理を⾏う必要がある
UTokyo OCW 著作権処理に係るポリシー
ü 配信映像の著作権処理をすること
映像に映る、著作物と判断されるもの全てに対し著作権処理を⾏うü 使⽤に料⾦が発⽣するものは使⽤しないこと
ü 講義映像・講義資料にはCCライセンス（CC BY-NC-ND / 表⽰-⾮営利-改変禁⽌）を付与するため、それに基づいて処理を⾏うこと（許諾申請のときにCCライセンス付与することを明記して許諾を得る、CC BY-SA もし
くは CC BY-NC-SAの素材を使⽤する際には留意する等）ü 可能な限り、オリジナル資料の著作物を使⽤すること（削除処理や代替画像の使⽤を積極的には⾏わない）ü 現在は引⽤ガイドラインを設けていないため、著作権法に基づいた引⽤が可能な著作物も引⽤として処理しないこと
ü 肖像権・パブリシティ権・商標権など著作権以外の権利にも配慮すること©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

授業⽬的公衆送信補償⾦制度
従来• 他⼈の著作物を利⽤した教材を紙にコピーして、 児童⽣徒、学⽣に配付するのはOK• インターネットを経由して提供するのは授業⽬ 的でも35条の範囲外なので原則NG（要許諾）Ø遠隔合同授業等（対⾯での授業を、インターネットで遠隔地の 別教室等に同時中継）は、現在も無許諾・無償で利⽤可能

著作権法３５条の改正• インターネットを 利⽤した授業で著作物を利⽤することが可能• 遠隔合同授業等以外の授業でも、無許諾で他⼈の 著作物を利⽤した教材をインターネット経由で送信 （＝授業⽬的公衆送信）可能（利⽤ は「その必要と認められる限度」。著作権者の利益を不当に害するような利⽤は不可）。
• 授業で著作物をインターネット経由で送信する場 合、教育機関の設置者（教育委員会、学校法⼈等） は、ＳＡＲＴＲＡＳに補償⾦を⽀払う⇨2020年度に限り「無償」
https://sartras.or.jp/wp-content/uploads/seidogaiyo.pdf より抜粋
©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

演習型授業のオンラン化• 情報系はほぼ対応済み• 各種クラウド環境（AWS、Azure等)、共有、ペアプログラミング環境（Cloud9、 Google Colab、LiveShare等）、ツール類（Jupyter
Notebook、R、RapidMiner等）• グループワークの⼀例• ⼆つ以上のツールの併⽤• 例１：ZoomとGoogle Meet
• 各グループのディスカション状況をモニターしたい• Zoomで個々⼈と接続• 各グループはGoogle Meetでディスカッションを⾏い、そこに教員も⼊っておく• Google Meetは⼀つの端末に複数の会議の⽴ち上げが可能• 例２：Zoomとmiro• リアルタイムで複数の⼈が書き込んだり、付箋を使⽤• 物理実体を扱うもの（エンジン組み⽴て演習等）• リアルが必要な部分と、不要な部分を整理し、授業を再構築• リアルな部分を含めた学⽣間、学⽣と教員間の共有環境の構築が不可⽋©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

活⽤⽅法の開発：反転授業とその応⽤型（従来）

大事なのは、学生の学びを最大化する教育方法を採用することだよ！

（反転授業）
好きな時間・場所で何回でも講義をみて自分のペースで勉強。

部分的に反転するだけでも良いし、反転授業の応用型でなくても良い。

反教室で知識伝授

授業

⽶国サンノゼ州⽴⼤学のパイロット
授業では、ブレンデッド授業のコースの合格率が対⾯式のみに⽐較して２６％改善したとの報告がある
反転授業の応用編
自宅で宿題一斉形式のため、付いていけない学生もいる。
■

転授業中は、演習・ディスカッションで知識の咀嚼。

オンライン講義、オンライン演習で自分の水準・ペースで勉強。
参加型の授業、教員の個別指導で知識咀嚼。

Ø 反転授業×完全習得学習 （mastery learning）
学生一人一人が個々の単元を完全にマスターしてから先に進む。
授業内の活動は習熟度別。しかし、授業内容の進むペースは全員同じ。

Ø 反転授業×完全習得学習×個別学習 （personalized learning）
学生一人一人が個々の単元を完全にマスターしながら、自分のペースで先に進む。
結果として、同じクラスに多様な進み具合の学生が混在する。教員は個別対応。

反転授業×完全習得
学習（出典）”Flip Your Classroom: Reach Every Student in Every Class Every Day” Jonathan Bergmann、 Aaron Sams (2012/8/15)

32

最新の研究AI活⽤による教育学習データ分析©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo授業の⾃動分類とリコメン
デーション
履修の⾼度化©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyoカリキュラム構造化のための授業の⾃動分類• 授業を、ある分類体系（モデル）で⾃動分類する• 統⼀の体系で⾃動分類することで異なる組織や年代間での⽐較や連結が可能• 例えば、対⾯の講義とOCW、MOOCを関連づける

Ex. シラバスデータ
講義音声データ
etc.

⾃然⾔語処理と機械学習による⾃動分類

⻄洋哲学
レベル１
理論物理学
レベル２
機械⼯学
レベル３

©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

授業の分類と相補的教育
カリキュラムAX

講義

オンライン教材、演習等©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

授業の形体

学修データの活⽤©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo⼈材育成の⾼度化へ向けて• EdTechによるICT利⽤教育の⾼度化• 教育ビッグデータを活⽤した次世代デジタル学習⽀援環境を構築・運⽤• 教育へのAI／データサイエンスの応⽤とこれらを活⽤する⼈材育成⽀援（FD）を志向「いつでも、どこでも、だれにでも、何度でも」ラーニングアナリティクス
システム

学習モデルの⽣成
教員教育改善

学習データ
eポートフォリオシステム
デジタルバッジ

学⽣
学習活動
記録

データ分析（Learning Analytics）によるPersonalized 学習支援
ØPLR等による学習データの蓄積ØAI（機械学習）による学習モデルの構築とアダプテーション（リコメンド）©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

デジタル学習コンテンツ

ラーニングアナリティクスとアダプテーション• ⾃分の学習達成度を可視化• 先輩の学習履歴と進路（就職先等）への関連を学習し、⽬的に対してより最適な履修を選択する• ⾃分の今の学⼒に合った履修をリコメンド・ランキングから選択

類推

自分

電気電子
情報…

特徴抽出

学習履歴

先輩A群
特徴抽出

関連性・類似性の発見

学習履歴©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

情報系に就職- ソフトウェア--バイオインフォマティクス…

過去の履修履歴データのモデル化と活⽤
成績人数

科目2

成績人数

人数

科目1

成績人数

人数

科目3

学習履歴の可視化

成績群A
科⽬1科⽬1科⽬2科⽬3…

53

7

科⽬2科⽬3…

1
73

2

2
6

1

1

目標設定

学習履歴可視化
知の繋がりの可視化
キャリアデザインにあわせた履修選択

達成度確認
苦手分野発見
学習履歴マップ

関連科目
リスト

履修計画
履修登録・
受講履修
リアルタイム更新
履修後マップ確認
アセスメント

卒業生の就職先
産業分野
関連科目提示履修シミュレーション

43

履修シミュレーション

アダプテーション・モデル※芝浦工業大学との共同研究©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

Adaptation• 履修の適合化
学生A

総合評価

科目1

成績科目2科目3

成績

成績科目5科目4

成績

成績

成績

学生B

総合評価

科目1

成績科目3科目2

成績

成績科目7科目5

成績

成績

成績 人数

人数

科目2

振り返り

科目1飛び級
人数

学生C

科目3人数

成績
…

既有知識

学習状態X
振り返り

成績の統計
科目履修＋テスト
科目履修＋テスト

より適した事後履修科目の選択学習状態Y★同じ既有知識でも次の選択により成績に差が出る傾向にある等より、より適した次の履修科目をリコメンド©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

学習時系列の抽象化• よく似た学習状態、学習履歴（学習者や科⽬によらず）を統合し、抽象化• 全体像を可視化
過去の履修

抽象化
学習状態X
特徴抽出

既有知識
学力

学習状態Y
最適化:80
エキスパートシステム:90…

関連性・類似性の発見

特徴抽出探索:70
言語処理:80…

既有知識
学力©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

次の履修

学修データの収集©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

学修データの収集• PLR※の活⽤
東京大学授業カタログMyList

出展：集めないビッグデータコンソーシアム成果報告書

出展：履修履歴データベース※Personal Life Repository、 もしくはPersonal Learning Record©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

まとめと今後©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

まとめ〜コロナ対応での教訓も含めて〜• 情報の蓄積、共有から知識化へ• https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/• 個々のコミュニティーでの議論の蓄積• 物理的な制約からの脱却• 「いつでも、どこでも、だれにでも、何度でも」• 時間割の制限、教室の制限• これまでの教訓を活かす〜⼤震災等も含めて〜• 極端な⽅策は⻑続きしない• 授業の全部をオンライン化×• 対⾯もやはり必要• 全ての講義を同期式で×• ブレンデッド• 何が⽬的で何が重要なのかをどこかで⼀旦整理する必要がある• コロナ対応のプロセスを如何に残していくか©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo

NEDO⼈と共に進化する次世代⼈⼯知能技術開発事業「⼈と共に進化するAIオンライン教育プラットフォームの開発」
⼈と共に進化するAI
オンライン教育プラットフォーム
次世代セキュア型オンライン多⽅向配
信プラットフォーム
受講

指導

⼈⼯知能関連の基礎学問講座（動画＋演習＋テスト）
ゲーミフィケーション
ラーニング教材

AIによる
AI人材育成受講

指導教員⽤トレーニング教材
指導教員• 受講生は将来的に、ディープラーニングに代わる次世代人工知能技術を開発、日本と世界の産学におけるAI研究・社会実装を牽引

教育効果強化AI

AI⼤学⽣

教育効果測定AI

⼈⼯知能関連の基
礎学問を習得したAI

個別カリキュラ
ム⾃動⽣成AI• AI大学生は、将来的には、事実上、人格を持ったAIとして、人と共に進化する教育支援AIとして活躍

⼤量の教科書テキスト、学習記録データからの機械学習©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo47

ご清聴ありがとうございました

mima@he.u-tokyo.ac.jp
MIMAサーチ

検索©2020 Hideki Mima, Univ. of Tokyo