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生徒のプログラミング学習履歴データを講師間で共有できる
小中高生向けプログラミング教室管理システム
A programming classroom management system for elementary, junior high and high school
students that can share the programming learning logs of the students among the teachers
島崎 俊介*1,2,
郭 恩孚*1
宮澤 修*2,3,
安部 博文*1,2, 柏原 昭博*1
*1
*2
Toshiyuki SHIMAZAKI , ENFU GUO, Osamu MIYAZAWA , Hirofumi ABE, Akihiro KASHIHARA*1
電気通信大学*1
The University of Electro-Communications*2
電通大認定ベンチャー NPO 法人 uec サポート*2
NPO uec support*3
東京工業大学*3
Tokyo Institute of Technology
Email: shimazaki@uec.ac.jp
あらまし：電気通信大学プログラミング教室の問題点として，生徒数が増加し，講師間で生徒のプログラ
ミング学習履歴をデータとして共有することが困難だった．そこで本稿では，問題点解決を目的とした教室管理システムについて報告する．本システムを活用することで，出席回数や教材進捗率を定量的な学習履歴データとして共有でき，生徒カルテや授業毎の感想と SOAP を定性的な学習履歴データとして共有できる．2020 年 6 月現在，退室生徒を含む小中高生 132 名の学習履歴データが蓄積されている．これらを活用することで，講師間の連携による小中高生に最適なプログラミング学習支援，今後展開予定のオン
ラインプログラミング教室運営，
生徒の退室を防ぐ授業改善等の Learning Analytics の実践が期待できる．
キーワード：プログラミング教室，プログラミング教育，LMS，学習履歴データ，Learning Analytics

1.

はじめに

小中高生を対象としたプログラミング教室の需要が高まっている．筆者らも，2016 年より電気通信大学プログラミング教室（以下，当教室）を毎週日曜日に実践している．2020 年 6 月現在，生徒数は 90
名で 210 回の教室を実施してきた．当教室の問題点
として，生徒のプログラミング学習履歴をデータとして蓄積できておらず，生徒数が増えるに伴い講師
間で生徒の学習履歴を共有することが困難だった．
そこで本研究では，講師間で生徒のプログラミン
グ学習履歴をデータとして蓄積し，共有することを目的とした教室管理システム（以下，本システム）の開発を行った．本稿では，本システムの概要と，蓄積された学習履歴データの活用例について述べる．

2.

既存の LMS の調査

生徒の学習履歴を把握するシステムとして当初，高等教育機関で多く利用されている LMS(Learning
Management System)の Moodle を検討したが，小中高生が使用するには容易ではない．先行研究の調査結果，シンプルな特徴を持つオープンソース LMS のiroha Board(1) を基に，GPL を遵守の上，当教室独自
カスタマイズを行うことで本システムを導入した．

3.

図１ 生徒カルテ機能
3.2 出欠把握機能（定量的な学習履歴データ）
出欠把握機能では，生徒が登録した出欠履歴を授
業毎にグラフで可視化し，出席率を表示できる．

教室管理システム

3.1 生徒カルテ機能（定性的な学習履歴データ）
生徒カルテ機能では，生徒の顔写真，学年，入会
年月，
担当講師，
生徒の使用するコンピュータの OS，
受講時限，メールアドレスの情報を蓄積できる．

―1―

図２ 出欠把握機能

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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3.3 教材進捗把握機能（定量的な学習履歴データ）
教材進捗把握機能では，当教室で作成している
Python 教材とコンピュータサイエンス(CS)教材進捗
率，学習回数，最後学習日が記録される．

図３ 教材進捗把握機能
3.4 アンケート機能（定性的な学習履歴データ）
アンケート機能では，担当講師，生徒が設定した目標の達成可否，授業毎の生徒の感想を蓄積できる．

図５ SOAP 形式蓄積機能

4.

蓄積された学習履歴データの活用

4.1 定量的な学習履歴データの活用
現在，8 ヶ月にわたり蓄積された出席率と教材進捗率のデータの関係を分析している．現段階では，教室を退室する生徒の傾向が得られた場合，教室の授業改善エビデンスとしての活用を期待している．
4.2 定性的な学習履歴データの活用
SOAP を活用することで，講師間の生徒の学習履
歴共有が可能になり，問題点解決の第一歩となっている．また，毎週の感想を見ることで，生徒の教室
満足度や教材の理解度の把握も可能になった．今後，
これらのデータに基づくプログラミング学習支援やオンラインプログラミング教室の展開が期待できる．

5.

図４ アンケート機能
3.5 SOAP 蓄積機能（定性的な学習履歴データ）
SOAP とは，Subject，Object，Assessment，Plan の
4 項目に分けて患者の履歴を分析する手法である．
当教室では，本手法を生徒に適用し，講師が生徒の学習履歴を分析し，授業毎に 4 項目を記載することで，講師間で生徒の学習履歴の共有を行なっている．

おわりに

本稿では，電気通信大学プログラミング教室における教室管理システムについて報告した．2019 年 10月の運用開始から現在まで，132 名の小中高生が使用し，生徒も使い方に慣れ，順調に運用できている．
今後は本システムを継続的に活用し，蓄積された学習履歴データに基づき，生徒のプログラミング学
習の向上度合いや CT(Computational Thinking)の育成度合いを Learning Analytics 的アプローチで分析することで，本システムの評価を行う．
また当教室では，本システムに加え，オンライン
学習システムも存在する(2)．本システムは，対面授業用として開発したため，今後は，両システムを統合し，生徒のソースコードや成果物を蓄積でき，対面とオンラインの両方で活用可能なシステムを目指す．
謝辞
iroha Board をご提供頂いた株式会社いろはソフト
代表取締役の三浦幸太郎氏に感謝の意を表する．
参考文献
(1)

iroha Board:<https://irohaboard.irohasoft.jp/>(2020.05.25 参照)(2) 島崎俊介，宮澤修，安部博文: “電気通信大学プログラ
ミング教室におけるオンライン学習システムの開発と試行”,教育システム情報学会研究報告, Vol.35, No.1,
pp.7-12 (2020)―2―

P1-02

大学生の非認知的能力の計測を試みるゲーム開発
Game development for measuring non-cognitive ability of university students
竹内俊彦*1 *4, 草山太一*2, 立野貴之*3, 山本美紀*2 *4, 若山昇*2 *4*1 駿河台大学*1 Surugadai University*2 帝京大学*2 Teikyo University*3 松陰大学*3 Shoin University*4 教育テスト研究センター
4* Center for Research on Educational Testing
Email: takeuchi.toshihiko@surugadai.ac.jp
あらまし：目標に向かって頑張る力，他の人とうまく関わる力，感情をコントロールする力など，学力でも偏差値でもない非認知的な能力を身につけることが重要である．しかし，それらを定量的に測定することは難しい．先行研究では，非認知能力を測定する際に，被験者に質問紙を用いて自己評価させていた．
本研究の目的は，非認知能力を測定できるゲームを開発することである．我々は目標に向かって頑張る力，
他の人とうまく関わる力，感情をコントロールする力といった非認知能力のすべてを測定することを目的とした「お神輿担ぎゲーム」を考案した．
キーワード：非認知能力，計測，測定，評価，ゲーム

1.

はじめに

非認知的能力，たとえば「目標に向かって頑張る力，他の人とうまく関わる力，感情をコントロール
する力」は，社会生活で重要とされている(池迫，宮本 2015)．就職活動でも重視されるため，学生は非認知的能力を在学中に育成する必要がある．だが非認知的能力は，客観的な計測が難しい．非認知能力を計測する手法が確立されていないため，学生が自分の能力レベルが分からず，教育効果も測定しがたい．この能力は，いわゆる従来型の客観式テストで測るのは難しいと我々は考える．そこで本研究では，
非認知的能力を計るゲームを提案する．

2.

開発の方法

非認知的能力には大別して「目標に向かって頑張る力，他の人とうまく関わる力，感情をコントロー
ルする力」の３つの領域がある．我々はまず，非認知的能力に関連すると考えられるゲームを約 150 個(非電源ゲームも含む)検討し，それぞれのゲームで何が計れそうか，教育に関する研究者４人で探求した．
しかし検討の結果，短時間で３つの能力をすべて計測できるような既存の有名なゲームはないという結論に達した．なぜなら，ゲームの多くには，運，偶然性などの要素があり，面白くなるよう設計されているが，能力の測定に偶然性や運の要素は不必要だからである．そこで我々は，面白さは追求せず，
３能力を計測できるようなゲームの開発に焦点を当
てた．
もちろん，
「目標に向かって頑張る力，他の人とうまく関わる力，感情をコントロールする力」を，別々のゲームでそれぞれ計測することもできる．しかし，１回のゲームで３能力を計測できるならそのほうが望ましい．そこで，ゲームによる計測時間を短縮するべく，３つの領域を 1 回で計測するパフォーマン
スゲームを開発することにした．

3.

開発したゲーム

新たに開発するゲームで測定が必要となる能力には，「目標に向かって頑張る力，他の人とうまく関わる力」が含まれる．そこで複数人が同時に協力して短時間で１つの目標達成に向かって作業を行う，いわゆる「協力型」ゲームが望ましいと考え，お神輿担ぎゲームを考案した．
ゲームの内容は単純である．スクリーン上の四角
い「ワッショイ」のアイコンが現れ，プレイヤーはカーソルをできるだけ速く移動し，クリックする．
アイコンはクリックするたびに位置が変わる．プレイヤーは５分の間，アイコンを，できるだけ多くクリックする．クリックのたびにお神輿が少し持ち上がり，クリックが少ないとお御輿は徐々に下がっていく．お御輿を５分間担ぎ続ければ完遂であり，途中で地面についてしまったら終了となる．ゲームは実際のお御輿と同様，仲間とともに担ぐことを想定した．したがって，ギブアップ・ボタンを押すと，押した人はお神輿担ぎから「抜けた」ことになり，その人はゲーム・オーバーとなる．その分，残された人の負担が増える，という想定である．図 1 にお神輿ゲームの画面を示す．

―3―

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またクリック速度の変化の例を図 3 に示す．

図 1 お神輿ゲームの画面
図 3 クリック速度の変化の例
計測するものは，ゲーム中の５分間における担ぎ手の人数，お御輿の地面からの位置，及びクリックの時刻(ミリ秒)毎である．
このゲームによって非認知的能力の３領域を計測できると考えた．理由は以下のとおりである．
[1] 目標の達成力は，疲れても諦めない，クリック
回数が多い人ほど高いと想定して測る．
[2] 他者との協働力は，メンバーを変えて多数回・
シミュレーションしても，ある人の課題達成率の平均値が高ければ，その人は他者との協働力が高いと想定して測る．
[3] 情動の制御に関わる能力は，機械のように揺れない心が理想と仮定して測定する．具体的にはお神輿担ぎゲームは，メンバーが抜けるほど残された人は大変になり，10 分間，神輿を担ぎ続けられる確率も減るが，ここで「疲れたから」ではなく，「多くのメンバーが抜けてしまったから自分も」という理由で抜けるなら，他の人に情動を左右されてしまったことになるので，計れると見なす．つまりギブア
ップ・ボタンの使用回数や，クリック数の急減で測る．
10 秒毎のクリック回数とお神輿位置の例を図 2 に
示す．

4.

おわりに

３種類の非認知能力を同時に計測するゲームを提案した．本ゲームで得たデータを他の尺度と比較す
れば，妥当性・信頼性の分析が可能となる．識別力や困難度の調整は，多数回のゲームを行えば可能になるだろう．今後はゲームのデータを他の方法で得た尺度と比較したい．

謝辞
本研究は科研費（課題番号 19K03013）と教育テス
ト研究センター(CRET)の助成を得た．
参考文献(1) 池迫浩子，宮本晃司: “家庭，学校，地域社会における社会情動的スキルの育成”, ベネッセ教育総合研究所，pp.40-50 （2015）

図 2 10 秒毎のクリック回数とお神輿位置の例―4―

P1-03

HMD と AR を用いた自身の動作の左右差を確認するシステムの構築
Development of learning support system for recognizing motion differences
between left and right using HMD and AR
森 大樹，曽我 真人
Taiki Mori , Masato Soga
和歌山大学大学院システム工学研究科
Graduate School of Systems Engineering,Wakayama University
Email: s216284@wakayama-u.ac.jp
あらまし： 野球のバッティングや投球，ダンスの動作等，利き手側で習得済みの動作を非利き手側でも習得する必要がある場面がいくつか存在する．しかし現状ではそれらの動作を個人で練習する際，鏡を見るか自身の動作を背後から撮影しその映像を見ながら左右差を確認するしか方法はない．本研究ではそのような場面で活用できるビデオシースルーの HMD と AR を用いた 1 人称視点での左右反転動作提示システムの提案と構築を行う．
キーワード：拡張現実感，モーションキャプチャー，学習支援，ヘッドマウントディスプレイ，左右差

1． はじめにた側を利き手側，本システムを用いて練習する側を非

1．1 研究の背景

利き手側と記述する．

野球の投球やサッカーのシュート，ダンス等利き手
側，片側ですでに習得済みの動作を，非利き手側，反2．1 各機能についての説明
ビデオシースルーHMD 重ね合わせ表示体験機能

対側でも習得することによってメリットがある動作

初めて本システムを使用する学習者にビデオシー

がいくつかある．しかし，既に片側で習得済みの動作スルーHMD の見え方，モーションキャプチャーシス

を反対側でも習得するためにコーチの指導を仰ぐの

テムの認識範囲を把握してもらうための機能である．

は金銭的にコストがかかる．また，自身の動作を毎回学習者による手本動作の記録の為に使用する．

撮影して左右差を比較する場合，時間的にコストがか

モーションデータ表示機能

かるという問題点が挙げられる．

記録した手本動作のモーションデータを左右反転

そのため，単独で効率的に自身の左右反転動作を習得させ，指定した関節の軌跡を表示する(図 2 ピンク色

するためのシステムが必要とされる．

の線)．学習者は主に本機能を用いて軌跡を自身の指1．2 研究の目的定した関節でなぞるようにして動作の学習を行う．学

本研究ではビデオシースルーHMD，モーションキャ
プチャーシステムを用いて，自身の利き側の手本動作

習者の関節が軌跡に触れることによって音が鳴るよ
うになっている．

を左右反転した動作を PC 上で生成し，それを 1 人称
視点で，学習者が装着する HMD に AR で提示し，学習者が，非利き側の体で重ねるように追従する手法を提案する。さらに，試作システムを構築し，そのシステ
ムの有用性を検証することを目的とする．
図 1 モーションデータ表示機能

2． システム概要
本稿では説明を簡略化するため，手本動作を撮影し―5―

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2．2 本システムを使用した学習方法

事前テスト

非利き手側動作の学習

事後テスト

一致度

0

利き手側で手本動作を記録しそこから生成した指
定した部位の軌跡を左右反転させて表示し，学習者に

0.1
0.2

0.3

軌跡をなぞることで動作の習得を目指してもらう学

図 4 統制群の結果

習方法である．

表 1 各群の学習効果の値の平均値，中央値

フィードバックによる学習
上記の非利き手側動作の学習を行った後，または行

実験群
統制群

っている最中に行う学習方法である．非利き手側での動作の学習を行いながら，そのモーションデータを計測して保存し，その後，保存したモーションデータか平均値
1.07517113
0.872725998※(学習効果の値)=(事前テストの一致度)/(事後テス
トの一致度)

ら生成した指定した部位の空間内での軌跡を左右反学習効果の度合いの値に対して検定をかけた結果転させて利き手側に表示する．それによって学習者に有意差は認められなかった．

利き手側で利き手側と非利き手側との動作の差異をアンケート結果

感じてもらい学習効果を得ることを目的とした学習表25 段階評価アンケート結果方法である．
対象動作（投球動作）は適切か？
対象動作への理解は深まるか？
1 人称視点は役立つか？

3． 実験と評価
3．1 実験概要

中央値
0.849565022
0.773521467

平均値
3.9
4.3
4.3

中央値
4
4
4

本システムの有用性を検証するために 2 種類の実

5 段階評価に関しては全体的に高めの評価を得た．

験を行った．1 つ目は手本動作とのモーションデータ

特に対象動作に対する理解を深められるという点と，の一致度を測る実験である．被験者を，本システムをディスプレイ越し等ではなく 1 人称視点での手本動用いて動作の学習を行う実験群と，本システムを用い作の提示を行えるといった点で本システムは有効でずに鏡をみて動作の学習を行う統制群に分け，それぞあると考えられる．一方，今回実験で使用した投球動

れに学習前に行う事前テストと学習後に行う事後テ作に関しては少し，適切ではないといった回答もあっストを行い，事前テストと事後テストで得られたモー

た．記述式のアンケートでは「軌跡の可視化」「軌跡

ションデータと手本動作のモーションデータとの一に触れると鳴る音」「フィードバック」の機能が助け

致度の変化を実験群と統制群で比較した．なお，本実になったとの回答を得た．

験では学習の対象動作として投球動作を採用した．2

4． おわりにつ目はアンケート調査である．被験者全員に本システ

実験の結果モーションデータ同士の比較ではシステ

ムを用いた学習方法と本システムを用いない学習方

ムを用いることによって明らかな有意差は認められ法を体験してもらい，本システムについてのアンケー

なかったが，被験者からは高評価を得た．そのため，

ト調査を行った．

有意差を出すためには本システムの改良が必要だと

3．2 実験結果

結論付けた．

モーションデータの一致度の比較

参考文献

事前テスト

事後テスト

[1] 西野友泰，曽我 真人，瀧寛和「熟練者と学習者の視点を統合するスキル動作提示手法の提案」情報処理学会

一致度

0

インタラクション 2011(2011)

0.1
0.2

[2] 廣田一樹，石井和喜， 西野友泰，曽我 真人，瀧寛和

0.3「左右反転動作を用いた非利き側動作学習支援環境と左右差の分析」人工知能学会全国大会(2013)

図 3 実験群の結果―6―

P1-04

ゲーミフィケーションを活用した役割取得能力トレーニング用デジタル絵本（こころえほん Jr.ゲーム）の設計と実装－通級指導教室の小学校中学年以上を対象としたアプリ開発－

Design and Development of Using Gamification Digital Picture Book
“Kokoro-Ehon Jr. Game” for Role-Taking Ability Training for Children- Developing Apps for Children in Resource Room for 9 to 12 years old本間 優子
Yuko HONMA
新潟青陵大学Niigata Seiryo University
Email: hyuko@n-seiryo.ac.jp
あらまし：本研究は小学校中学年以上を対象とした、主に通級指導教室に通級する発達障害児向け役割取得能力トレーニング用デジタル絵本の設計と実装について示すことを目的とした。アプリの特徴は児童のトレーニングへのモチベーションを高めるため，ゲーミフィケーションを活用している点である。
キーワード：ゲーミフィケーション，役割取得能力，デジタル絵本，アプリ

1.

はじめに

ーニングの流れである。

役割取得能力とは，自分の考えや気持ちと同等に他者の立場に立って，その人の考えや気持ちを推し量り，それを受け入れ，調整して対人行動に生かす能力 （荒木，1990）であり，子どもたちが適応的な社会生活を送る上で不可欠な能力である。本間・井上（2018），本間（2018，2020）は，タブレット端末を利用した役割取得能力トレーニング用デジタル絵本を開発し，トレーニング実践を行い効果検証を行ってきた。本研究では本間・井上（2018）で作成した PDF 絵本を改良し，主に通級指導教室に通級する小学校中学年以上の児童を対象とした役割取得能力
トレーニング用デジタル絵本 iOS アプリ（こころえ
ほん Jr.ゲーム）の概要と基本機能，特徴を示すことを目的とした。

2. アプリの概要について
役割取得能力トレーニング用デジタル絵本は物語課題である。物語は本間・井上（2018）で作成された計 5 課題の課題に加え，本間・宮城（2017）で作成された課題を加えた計 8 課題で構成された。主に通級指導教室で使用することを想定し，週 1 回の指導×4 回（4 課題）が標準だが，再介入を想定し，計8 課題作成した。物語およびトレーニング内容は，児童が学校場面で遭遇しやすい，困った場面（対人葛藤を引き起こす）に主人公が遭遇し，相手の気持ちを考え，どう行動したらよいかを主人公になぞらえ考えるという内容である。物語は計 3 場面で構成され，それぞれイラストで各場面の状況が視覚的に理解できるようになっている。物語に加え，役割取得能力のトレーニング用の質問を計 3 題，物語聴取
後，トレーニングを担当する教師と一緒に回答を考え，ワークシートに記載するというのが一連のトレ

3. アプリの基本機能：ユニバーサルデザインについて児童の物語理解を促進するため，「すすむ」ボタンを押すと物語全体の朗読音声が流れる他，登場人物
をタップするとセリフ音声が流れるのに加え，セリフの字幕を「もじをだす/もじをださない」ボタンにて選択できるようにし，「もじをだす」を選択し，登場人物をタップすると，セリフが音声で流れるとともに，セリフの字幕もひらがなで表示されるように設計した。さらに背景画面をタップすると，物語内容の字幕も全部ひらがなで表示されるようにした。
加えてどこまで朗読が進んでいるかが視覚的に理解できるようにするため，プログレスバーを「すすむ」
ボタンに設置した。同様に物語課題を聴取した後に教師と行なうトレーニング用の質問 3 つについても，該当する質問番号をタップした際に視覚的理解を促進するため，イラスト（音符）がポップアップで表示される仕様とした。加えて，振り返り画面として，物語画面の最後にこれまでの 3 場面を縮小し，１つに収めたページを「ふりかえり画面」として新たに作成した（図 1）。

4.1. アプリの特徴：ゲーミフィケーションを活用したワークシート機能について
本間（2018，2020）では別途，紙媒体のワークシートをトレーニングに使用したが，タブレット上でトレーニングを完結させ，回答をログ化するため，開発したアプリにはワークシート機能を搭載した。
ふりかえり画面のワークシートボタンを押すと，ワークシートに遷移し（図 1），タブレット上で回答を記載することができる。

―7―

教育システム情報学会 JSiSE2020
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4.2. アプリの特徴：ゲーミフィケーションの活用と短期記憶のトレーニングを意図した神経衰弱ゲームの登載

タップでワークシー
ト画面へ
図１ ふりかえり場面とワークシート遷移ボタン
次にワークシート画面の一例を示す（図２）。最初に質問をし，質問に対する答えを 2 択で選択してもらった後，その理由について記載する。記載は Apple
Pencil を用いる。記載が終了後，教師が回答内容を考慮し，3 段階で得点化を行う。児童のトレーニン
グへのモチベーションを高めるため，今回開発したiOS アプリでは，ゲーミフィケーションを活用し，回答内容に応じて得点を与えることとした。各々児童のモチベーションや障害に柔軟に対応するため，
得点化について，おおまかな基準はマニュアルで示しているが，基本的には教師の裁量とした。さらに，
得点のまとめページを作ることで，トレーニングの成果が視覚化できるようにした（図３）。

前述したように，児童のトレーニングへのモチベーションを高めるため，回答内容に応じて得点を与えることとした。さらに，トレーニングのご褒美として，神経衰弱ゲームを行うことができるようにし，
よりいっそうゲーミフィケーション要素を高めることとした（図 4）。神経衰弱ゲームを採用したのは，通級指導教室で主に用いることから，ゲームを楽し
むだけではなく，ゲーム自体の付加価値として，児童の短期記憶の訓練にもなることを意図して採用した。ゲームの結果はログ化される。
神経衰弱ゲームは「かんたん」，「ふつう」，「むずかしい」の 3 段階の難易度であり，各々の難易度の中でもさらに 3 レベルに分かれており，計 9 つのゲームを楽しむことができる。制限時間はすべて難易度・レベルで 3 分間であり，プログレスバーで視覚化がなされた（図 5）① どちらかを選択
図４ 神経衰弱トップ画面

考えたことや、先得点化を行う図２③②

生と話し合ったことを記載

ワークシートの一例

図５ 神経衰弱ゲーム画面

5. まとめ以上，開発したアプリの概要と特徴について説明を行った。今後は実際にトレーニング実践に用いることで，効果検証を行うことが望まれる。
謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP 19K03093（基盤研究 C 代
表者：本間優子）の助成を受け実施された。

図３

得点のまとめのページ

注―8―

本アプリの基本機能は現在，特許審査中である。

P1-05

AR を用いた中国語文法学習支援システムの提案
Proposal of a Chinese Grammar Learning Support System Using AR
佐々木 涼太,曽我 真人
和歌山大学システム工学部システム工学科
インタラクションデザイン研究室
Email: s216116@wakayama-u.ac.jp
あらまし：グローバル化が進み，航空運賃の低価格化やゆるぎない日本食・文化の人気，日本にいても様々な外国人が闊歩する時代になった．その中でも大部分は中国語スピーカーであることが多い．しかし，義務教育で学ぶのは英語のみで，大学で学べる第二言語も選択しないで済む学部も少なくはない．そこで本研究ではAR を用いて，学習者を視覚的に理解し，楽しみながら継続できる文法の学習支援システムを提案する．内容
としては，AR マーカーをタブレット越しに見ると様々な 3D モデルとそれに合った単語が表示され，マーカーを正しい順番に並べるといったシステムである．また，そのシステムの有用性を検証するため，評価実験を行い，考察を行う.
キーワード： 学習支援,

拡張現実感,

Unity, Vuforia, AR マーカー

１．はじめに近年,アジア,中南米の発展とともに,インバウン
ド・企業の進出なども盛んにおこなわれている.日本
国中を闊歩する様々な外国人の中でも大部分を占めるのは中国語スピーカーであり,成長を続ける中国
経済を考えても,今後も需要は高まり続けるだろう
(1)

マーカー1

マーカー2

マーカー3

マーカー4

.また,そういった言語学習において継続可能な自主学習が必要不可欠で,特に暗記が多くなってしま
い単調でつまらない学習になってしまいがちである.
そこで本研究では,中国語学習者が飽きることな
く継続して学習を行える,文法学習の支援システムを提案する.システムには,より直感的で楽しみながら学習できるよう,様々な分野で取り入れられてい図 1 使用した AR マーカー

る AR マーカーを利用する.評価実験としては,15 名の被験者に本システムを利用し,SUS(2)とアンケートにする文法学習モードから構成される.

に回答してもらい,ユーザビリティも評価した.

2.1.単語暗記モード
単語暗記モードでは,マーカー1 を原点とし,その下部に表示されるエリアに,様々な 3D オブジェクト

２．提案手法本システムは Unity で作成し,ウェブカメラと 4や文字が表示されたマーカー2～4 をかざしていく

つの AR マーカーを用いて使用する.作成した AR マ

ことで,対応した文字が上部に表示される。その横にーカーとそれぞれの名称を以下に示す（図 1）.学習

表示されている Part1~5 のトグルを選択することで,内容は,中国語単語 12 語とそれを組み合わせて作る対応した 3D オブジェクトや文字が変化する.またそ中国語の文とする.システムは簡単な文を作成するの下の Answer のトグルを切り替えることで,和訳のための単語暗記モードと,学んだ単語を並び替え文

オンオフが可能である（図 2）.

―9―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

以上の流れを繰り返し,5 問解き終えるとかかった時間が表示される.システム遷移図としては以下の通りである（図 5）.

図 2 単語暗記モード

2.2.文法学習モード

図 5 システム遷移図

文法学習モードでは,学習した単語が 2~4 のマー
カーに表示され,学習者はそれらの単語を並び替え,
正しい文を作る.正解すると,和訳が上部に表示されるとともに,下部に次へ進むボタンが表示される（図3,4）.

３．評価実験
評価実験では中国語学習の未経験の大学生 15 名を被験者とし,本システムを使用し学習してもらう.
その後,SUS と本システムに関するアンケートを行い,ユーザビリティ性と有用性をメインに評価し,
自由記述アンケートの回答に着目,考察する予定で
ある.

４．まとめ
本研究では,AR マーカーを用いた中国語文法学習
支援システムを提案・構築した.評価実験で得た SUSの得点やアンケートをもとに暗記効率・文法理解の向上に向けて改善点を挙げ,より効率的かつ継続的な学習を支援できる システムを再構築していく必要が
図 3 文法学習モード１

ある.

参考文献
(1) 文部科学省“若者の海外留学を取り巻く現状について”，https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/ryuugaku/dai2/sankou2.pdf(2) 山岡俊樹，岡田明，吉武良治，田中兼一, ハード・
ソフトデザインの人間工学講義，武蔵野美術大学出版局,東京，（2002）

図 4 文法学習モード 2― 10 ―

P1-06

HMD を用いた VR 体験付随型の単語学習支援システムの提案
Proposal of an experience-based word learning support systemusing HMD by VR
木許 滉祐, 曽我 真人
Kosuke KIMOTO, Masato SOGA
和歌山大学大学院 システム工学研究科
Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University
Email: s216088@wakayama-u.ac.jp, soga@wakayama-u.ac.jp
あらまし：人間は体験を伴ったことはそうでないことよりも，比較的記憶に残りやすいとされている．ただし，一般的に学校で学習されることは体験を伴いにくく，また体験を伴う学習はひとりではやりにくい．
そこで本稿では，体験を伴う学習が一人で行えるシステムを語学学習を題材として提案する．具体的には，
VR 空間内に一つの世界を作り，HMD とそのコントローラーを用いて VR 空間内にあるオブジェクトに触れることで，そのオブジェクトに関連する単語を表示する．また，単語を修飾する単語などを変化させることによりオブジェクトに視覚的変化をもたらす．このように本稿では，学習者の認識，判断，行動のインタラクションのサイクルを VR にうまく取り入れる語学学習システム構築法の提案と評価を行う．
キーワード：VR, 学習支援, 体験, ヘッドマウントディスプレイ, 視覚的変化

1.

はじめに

4.

一般的には，人間は自ら体験したことはそうでないことよりも，比較的記憶に残りやすいとされている．ただし，学校で学習されることは体験を伴いにくく，また体験を伴う学習はひとりで簡単にできる
ものではない．そこで，本研究では体験を伴う学習が一人で行えるシステムを語学学習を題材とし，HMD と VR を用いて提案する．学習者が VR 空間内を自由に探索しながら，表示される単語や，オブジ
ェクトの視覚的変化をもとに学習する．学習時にポジティブな感情を伴うと記憶しやすくなるため，VR
空間や視覚的変化が学習者の感情を刺激することを
期待する．

2.

4.1 基本動作
VR 空間内のオブジェクトに対してコントローラーを使い触れると，そのオブジェクトを表す単語が目の前に表示される（図 1）．
4.2 修飾語による視覚的変化

関連研究

近年，VR を語学学習に導入する試みが始まり，
Legault らは， VR を用いた中国語の学習効果について報告している（1）．その中では，学習者が VR 空間
内のオブジェクトをポインティングすると，その単語の音声が提示されるなどの仕掛けがある．しかしながら，それだけでは，学習者の認識，判断，行動のインタラクションのサイクルを学習にうまく取り入れているとは言いがたい．

3.

システムの構成

本システムは HMD の HTCvive とそのコントロー
ラー，ゲームエンジンの Unity を用いて構築される．
Unity 上 で 作 成 し た VR 空 間 内 の 世 界 の 中 へ
HTCvive を使って没入し，その中でコントローラー
を使ってさまざまなオブジェクトに対してアクションを起こす．対象言語としてスペイン語を用いた．

研究目的

触れたオブジェクトの中には，オブジェクトを表す単語に修飾語がついている．この修飾語に触れると，ほかの修飾語が現れ，後に現れた修飾語に触れるとその修飾語に合わせてオブジェクトに視覚的変化をもたらす．
具体例として，「libro（本）」「desordenado（散らかった）」を表す表示（図 2）の，「desordenado」の部分を「ordenado（整理された）」に変化させると，「libro」「ordenado」を表す表示（図 3）となり，オブジェクトもそれに合わせて変化する．

そこで，本研究では，学習者の認識，判断，行動のインタラクションのサイクルを学習に取り入れる
ため，VR でオブジェクトの状態を提示し，学習者がそれを認識したのち，提示されている単語に触れると，その意味に応じた状態の変化が起こる仕掛けを提案する．また，学習者が VR 内で行動すると，その意味に対応する動詞の単語が表示される仕組みを提案する．そして，このようなサイクルを学習に取り入れた VR を用いた単語学習システム構築法の提案と評価を研究目的とする．

― 11 ―

図 1 単語が表示されたオブジェクト

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第45回全国大会
2020/9/2-9/4

具体例として，VR 空間内の世界を学習者が初めて移動したとき，「caminar（歩く）」の表示が目の前に現れる．

図 2 修飾語を変化させる前の「desordenado」の表示と散らかった本のオブジェクト

図 6 移動時に現れる「caminar（歩く）」の表示

5.

評価実験と結果

評価実験では，11 名の大学生に，本システムを使ってもらった後，5 段階評価と記述のアンケートを実施した．アンケートの結果を以下に示す．
5.1 5 段階アンケート

図 3 修飾語を変化させた後の「ordenado」の表示と整理された本のオブジェクト
4.3 動詞による視覚的変化
触れたオブジェクトの中には，オブジェクトを表す単語と動詞が表示される．この動詞に触れると，オブジェクトに対してこの動詞を行った結果が視覚的変化としてもたらされる．
具体例として，「libro（本）」のほかに「cerrar（閉じる）」の表示が現れ（図 4），そこで「cerrar」に触れると，本のオブジェクトが開いた
ものから閉じたものへと変化する（図 5）．変化後は「cerrar」が「abrir（開く）」へと変わっており，「abrir」に触れると元の開いたものへと変化する．

表 1 に本システムに関する 5 段階アンケートの結果を示す．
「5」が最も肯定的，「1」が否定的である．
表 1 本システムに関する 5 段階アンケートの結果（人）評点a

楽しいと感じたかb

通常の単語学習より効果があると思う
単語の探索への好奇心がわいたオブジェクトの変化が単語の意味を理解する手助けとなった
単語学習システムとして適している

c
d

e

1
0

2
0

3
0

4
4

5
7

平均値

0

1

2

6

2

3.82

0

0

0

3

8

4.73

0

0

2

4

5

4.27

0

0

3

5

3

4.0

4.64

5.2 記述アンケート
良かった点として，「楽しく学習できた」「視覚的変化により理解しやすかった」「探索が楽しい」という意見を得た．
改善が必要な点として，「酔う」「意味を単語が出たその場で確認できない」「パネルがオブジェクトと重なる」という意見を得た．

図 4「cerrar」の表示と本が開いた状態のオブジェクト

6.

まとめと考察本研究では学習者の認識，判断，行動のインタラ
クションのサイクルを学習に取り入れた VR を用いた単語学習システム構築法の提案と構築を行った．
アンケートの結果から，本システム構築法は，楽しみながら学習することに長けている，オブジェク
トの視覚的変化は変化を楽しみつつ，単語の意味を
分かりやすくさせることに有効であることがわかった．
参考文献

図 5 「abrir」の表示と本が閉じた状態のオブジェクト
4.4 行動による表示(1)

表示される単語の中には学習者が該当する行為を行った際に，その行為を表している単語を表示する．

― 12 ―

Jennifer Legault, Jiayan Zhao, et.al, “Immersive Virtual
Reality as an Effective Tool for Second Language
Vocabulary Learning”, Article, Languages, MDPI, 2019．
https://doi.org/10.3390/languages4010013

P1-07

スマホ VR を用いた英語教材の開発－紙媒体と VR 教材の英語学習における動機付けに関する調査－

Development of English teaching materials using smartphone VR- Survey on Motivation for Learning English in Paper Media and VR Materials 徳武 隼人*1, 柴田 滉一*1, ヨーク ジェームズ*2, 中山 洋*2
Hayato TOKUTAKE*1, Koichi SHIBATA*2, James YORK*2, Hiroshi NAKAYAMA*2*1
東京電機大学大学院*1
Graduate School of Tokyo Denki University*2
東京電機大学*2
Tokyo Denki University
Email: 19rmd26@ms.dendai.ac.jp
あらまし：本研究では、スマートフォンで VR 環境を構築できるスマートフォン VR を用いて、従来の学校の授業で行う紙媒体での授業と比較して、動機づけに効果的であったかどうかを検討した。その結果、紙媒体よりもスマートフォン VR を用いたときの方が楽しさや面白さがあり、動機づけを高めることができることが明らかになった。
キーワード：外国語学習，VR，スマホ VR，

1.

はじめに

2.

現在の日本では、国際化の影響を受け、英語能力の習得が求められている。特にコミュニケーション
能力の育成について改善をすべき課題があると言われている(1)。
York らの研究(2)より、VR 技術を用いることで既存の通信手段に比べて、英語学習が楽しくなる、面白くなるということが明らかになった。しかし、VR
環境を作成するためにはヘッドマウントディスプレイ（以下、HMD）や、性能の高い PC 等に加え、機材を設置するための広いスペースを必要とし、学校の授業等に導入するには困難である。また、学習者の動機付けは効率的な学習を行うのに非常に重要であり、外国語教育においてもさまざまな研究がされている(3)。しかし、学校の授業等で実際に使われている紙媒体に比べ、スマートフォン VR（以下スマホ VR）が英語学習の動機付けモチベーションに効果的であるかどうかについての具体的な研究報告はあまり見られない。そこで本研究では、現在普及しているスマートフォンで VR 環境を構築することができる図 1 のようなスマホ VR を用いることで、紙とスマホ VR で同様のタスクをそれぞれ行い、英語学習上の動機付けにどう影響するか調査することを目的とする。

図1

実験概要

本実験は関東地方の理工系大学の学生 6 名（男性
5 名、女性 1 名）と関東地方 S 市の高校の生徒 10 名
（男性 7 名、女性 3 名）の計 16 名で行った。
本システムでは、道案内のタスクを被験者に行わせた。今回は実生活にある建物群の代わりとして、
図 2 のように、3 種類の色付きの立方体に目印となる印を４種類つけた 12 パターンのブロックを配置した。このシステムを二人組の対話式で行わせ、その際に 1 つのグループにそれぞれ紙ベースとスマホ
VR ベースのタスクを行い、タスク終了後アンケー
トを実施する。なお本実験では被験者の英語能力をある程度統一させるために図形の単語、道案内の表現などを復習するためのプレタスクを行わせた。実験フローチャートを図 3 に示す。

スマホ VR 用ゴーグル

図2 実験に用いたマップ

図3― 13 ―

実験フローチャート

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2020/9/2-9/4

3.

実験結果

タスクの難易度や話しやすさを調査するため、アンケートにて 10 段階評価で回答を求めた。
3.1 アンケートの結果
次に実施したアンケートの内容と結果を記す。
「Q1：このシステムを用いたとき英語が話しやすかった？」について調査した。結果、T 検定（対応あり）による統計分析では、紙と VR に優位性は見られなかった。

図7

4.

図4

Q1 のアンケート結果「Q2：このシステムを用いた学習はおもしろかった？」について調査した。結果、T 検定（対応あり）
による統計分析では、VR の方が紙よりも優位（1%）に高かった。

図5

Q2 のアンケート結果「Q3：このシステムで解く問題は難しいと思った？」について調査した。結果、T 検定（対応あり）
による統計分析では、紙と VR に優位性は見られなかった。

Q4 のアンケート結果

結論と今後の課題

結果として、スマホ VR を用いることで学習に対して動機付けを高めることができた。理由として、
スマホ VR の没入感や感情移入などの効果によりこのような結果となったと考えられる。これらのことから、英語学習において、スマホ VR を用いることで学習積極性を高める手法の１つとなると考えられる。
今後の課題としては語学学習の面とシステム面について二つの課題が挙げられる。まず、 語学学習においては、本研究では英語能力に対して調査を行っていなかった。そこで、実際にタスクへの影響が出ているかビデオ撮影により、会話分析を行うことや、
テストを行うことで能力を検証し、英語能力への影
響を調査する。次に、システム面の課題としては 3D
酔いと操作性の二点が挙げられる。3D 酔いについては今回のシステムの感想についての自由記述欄に最も寄せられた意見である。長時間使用するとスマー
トフォンが熱を持ってしまい処理速度が低下する
ことで画面処理に遅延が発生し、3D 酔いを起こしやすい環境が生まれてしまっていた。そのため、ソフトの軽量化や、使用するスマホの性能を上げる必要がある。操作性については、現実では視界の高さや移動量が人によって異なるものである。しかし、今回はすべて同じ高さ、速さに統一されてしまっていた。そのため違和感を覚えてしまう被験者も見られた。また、今回は後ろへ移動するためには後ろを向いてから前進するという操作が必要であったのだ
が、現実では一歩後ろに下がるという行動が普通である。以上のような現実との乖離を少なくした環境の設定も検討する。
参考文献

図6

Q3 のアンケート結果「Q4：このシステムは英語を学習するときに効果的な学習法だと思った？」について調査した。 結果、
T 検定（対応あり）による統計分析では 、VR の方が紙よりも優位（5%）に高かった。

(1) 文部科学省 HP ：今後の英語教育の改善・充実方策について 報告～グローバル化に対応した英語教育改
革の五つの提言～、
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/102/houkoku/attach/1352464.htm（2020/06/08）(2) York, Shibata, Tokutake, Nakayama, (in press) Effect of
SCMC on foreign language anxiety and learning
experience: A comparison of voice, video, and VR-based
oral interaction. ReCALL Journal(3) Dörnyei, Z. (1998). Motivation in second and foreign
language learning. Language Teaching, 31(3), 117-135.

― 14 ―

P1-08COVID-19 対策としてのオンライン授業化に向けた FD 活動と授業実践
Faculty Development Activities and Class Practices for Online Classes to
Prepare for COVID-19
米満 潔*1, 古賀 崇朗*1, 永溪 晃二*1
Kiyoshi YONEMITSU*1, Takaaki KOGA*1, Koji NAGATANI*1*1
佐賀大学全学教育機構*1
Saga University Organization for General Education
Email: yonemik@cc.saga-u.ac.jp
あらまし：日本における COVID-19 の感染の拡大状況を鑑み，本学でも 2020 年前期の授業を，すべてオンラインで開講することが決定した．これを受けて，本学で実施可能なオンライン授業の方法を検討し，それらの実施に向けた FD 講習会を全教員に向けて開講し，学生にもオンライン授業の受講方法についての情報提供も実施した．また FD 講習会の内容に沿った手法で授業を実施し，オンライン授業による教育効果の確認および FD 講習会の内容の検証と改善を試みる．
キーワード：オンライン授業，FD，クラウド，協同学習，反転授業

1.

はじめに

2020 年 2 月以降，日本における COVID-19 の感染の拡大状況を受けて，多くの学会や研究会が中止もしくはオンライン開催となった．
佐賀大学（以降，本学と記す）でも，学内開催の学術イベントは中止となり，2019 年度の卒業式も2020 年度の入学式も中止となった．さらに，2020
年 4 月には，本学の 2020 年前期の授業を，すべてオンラインで開講することが決定された．
この決定により，大学から全学教育機構に対して
オンライン授業化に向けた教員向けの FD 講習会開催や教職員や学生向けの情報提供などが求められた．
オンライン授業への対応は，今年に限られたもの
ではなく，今後も継続していくはずであり，それゆ
えに改善も要求されることが推測される．本稿では，オンライン授業の継続と改善に向けて，本学におけるオンライン授業化に向けたこれらの FD 活動と，それを踏まえた授業実践について報告する．

2.

オンライン授業環境の検討

まず，本学が既に導入しているシステムの中でオンライン授業に利用可能なものを検討した（表 1）．
Live Campus は，サーバの空き容量が多くないこともあり，資料の配布や課題の提出での利用は控えて，教務システムのポータルとして通知連絡での使用とした．これまで Live Campus で実施していた資料の配布や課題の提出は，科目履修用か自学自習支援システムの Moodle もしくは Office365 の Teams を利用とした．ネット授業は，VOD コンテンツの
SCORM 対応のための開発と検証に時間が必要となるため，新たな科目の追加は行わなかった
これらのシステムは，基本的にオンデマンド型のオンライン授業に向いているものであるため，リア
ルタイムにコミュニケーションをとるためには新規にシステムの導入が必要となった． 教員の中に利用しているものがいる Zoom と他大学で利用実績がある Cisco 社の Webex が検討され，最終的に Webex が導入された．
表 1 利用可能なシステム※

Office365 は現在 Microsoft365 と名称を変更しているが，こ
こでは実践開始時の Office365 で統一する

3.

FD 講習会の実施利用するシステムが決まったので，各システムの使い方と授業動画の制作について資料を作成し，それらを教職員や学生に対して公開するオンライン授業ポータルサイトを開設した．
ポータルサイト開設後，教員向けに FD 講習会を実施した．FD 講習会は，まず，受講者全員にどのようなシステムが利用可能かを説明し（図 1），その後教員が利用したいシステムごとのグループに分かれて詳細な説明を行った．主なグループは，以下の 4つである．
Live Campus による通知連絡
Office 365 Teams による資料配布や課題

Office 365 Stream による動画配信PowerPoint を利用した動画作成
FD 講習会は，基本的に対面で実施した．三密回避のために，1)100 名程度が入る広めの教室を使用，
2)窓と教室のドアを解放，3)1 回の参加人数を 15 名に制限し間隔をあけて座る，という形態をとった．
ただし，Webex が利用可能になった後は，対面の他 Webex で参加するオンライン受講も実施した．オ
ンラインでは 100 名以上の参加があった．4 月に開催した FD 講習会を表 2 に示す．

― 15 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

FD 講習会以外にも，電話やメールでの問い合わせへの対応，個別の説明実施の希望への対応なども行った．

パソコン必携化のため，各自のパソコンを利用することができる．そこで，Webex でリアルタイムに授業を行い課題の説明をし，後は，各自演習行う形式とした．うまくできない，わからない学生は，Webexのチャットや会話あるいはメールでの質問でフォローしている．
4.2 情報メディアコミュニケーション
この科目は今年度新規に開講した科目である．シ
ラバス作成時には，対面授業で協同学習の手法を用いたグループワークを主体としたものを計画していた．しかし，今年度はオンライン授業化のため，教室での対面授業ができなくなり，オンラインでのコ
ミュニケーションに切り替える必要が出てきた．
そこで，まず，情報メディアやインターネットに関して理解してもらう授業動画を制作して Office
365 の Strem で配信し，それに関する個人の意見をまとめてレポートとして提出させることから始めた．
その後，そのレポートを元に，Webex でオンライン
コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン を と り な が ら ， Google のJamboard（ホワイトボードツール）などのグループ
ワークツールを利用するなど，オンラインでも有効なグループワーク手法について実践と検証中である．

図 1 オンライン授業方法選択
表 2 FD 講習会

5.
4.

授業の実践

以下，前期の担当科目のうち，授業すべての回において Webex を使用してリアルタイムで行っている
科目「情報基礎概論」と，授業をオンデマンドの動
画配信の回と Webex を使用してリアルタイムの回を組み合わせて行っている科目「情報メディアコミュ
ニケーション」での実践について述べる．各科目の概要を表 3 に示す．
表 3 実践科目の概要

4.1 情報基礎概論
昨年度までは，総合情報基盤センターのパソコン演習室で対面授業として実施していた．教員が指示したテキストの箇所に沿って，各自演習を行い，うまくできない，わからない学生を中心フォローする形態であった．資料の配布と課題の提出は，教務シ
ステム Live Campus を利用していた．
2020 年度前学期は，対面による講義・演習・実習・実験が原則停止され，情報基礎概論もパソコン演習
室での授業は行えない．ただし，本学は昨年度からまとめ

FD 講習会やポータルサイトでの情報提供については，今後，教員に対して，FD 講習会の受講状況や自身の授業への活用度合いについて調査を行う．
また，4 月の授業開始後に，Webex の試用版から
正 式 版へ の契 約 変更 に伴 う 機能 制限 の 変化 や，
Office365 の Teams の設定や機能の利用について変更
が随時なされている．今後，これに対応するための資料の修正が必要である．
これらの調査や修正も含め，来年度に向けてオンライン授業の環境整備や FD 講習会の実施計画や改善を図る．
前期に実施している 2 つの授業については，今後，学生に対して，オンライン授業の受講環境や授業の手法や進め方について調査を行う．これにより後期
及び来年度に向けて授業の手法や改善を図る．
今年度は，学びをとめないことを重視して，オンライン授業に関する教育の質や，著作物の利用に関しては，あまり厳しく問われることはないようである．ただし，これは，あくまで今年度限定の特例措置であると考えている．
大学としても，授業目的公衆送信補償金等管理協会（SARTRAS）への届け出など社会情勢変化への対応も求められ，教員個人としても，オンライン授業の改善だけでなく，その評価方法の確立，オンライ
ン授業から対面授業への回帰なども検討しなければならない．
本稿に記載されている社名，商品名，サービス名
は，各社が商標または登録商標として使用している場合があります．

― 16 ―

P1-09VR とモーションキャプチャを用いた大量調理動作訓練シミュレータの開発
Development of mass cooking Training systemusing Immersive VR and Motion Capture
櫻井 皓太*1, 渡辺 崇*1, 中山 洋*2
Kota SAKURAI*1, Takashi WATANABE*1, Hiroshi NAKAYAMA*2*1
東京電機大学大学院*1
Tokyo Denki University*2
東京電機大学*2
Tokyo Denki University
Email: 19rmd14@ms.dendai.ac.jp
あらまし：現在、VR 技術などのデジタル技術を利用した熟練者の動作を学習するためのシステムの研究が進められている。一方、栄養士養成施設において、時間や実習特質上の問題によって大量調理実習の実
施回数が少ないことから、学生が実習を通して十分な理解と経験を得られないという問題がある。その中で本研究では、HMD とモーションキャプチャシステムを用いた大量調理シミュレータを開発した。まず本システムでは、被験者が没入型 VR 空間で大量調理の疑似体験ができる。さらに、被験者がモーション
キャプチャシステムによって計測した熟練者の動作を、VR 空間上で様々な位置、角度から客観的に観察を行い、学習することが可能である。さらに本シミュレータの評価実験を行い、初心者の学習に効果があることが示唆された。
キーワード： VR, HMD, モーションキャプチャ, シミュレータ

1.

課題と目的

2.

栄養士資格の取得には、厚生労働大臣の指定した栄養士養成施設において法律で定められた栄養士資
格必修項目をすべて履修して卒業することが定められている。しかし、給食管理実習などの集団調理実
習は、実施回数が少なく、作業も分担して行うため
一人の学生が関わることのできる工程も少なくなり、実習の全体の十分な経験を得ることができていない。
また肉体的負荷のかかる実習の特質上、女子大学や女子短大が非常に多い栄養士養成施設での集団調理実習では、十分な配慮を必要とする。このような点から、学生が実習を通して十分なノウハウを得られていないという現状がある。この課題を鑑みて、先行研究では Kinect v2 と HeadMountedDisplay（以下HMD）を用いた大量調理シミュレータを開発した。
このシステムでは Kinect v2 を用いて収集した熟練者の動作データと被験者の動作を比較して評価と音声による教示を行うことを可能とした。また HMDを用いて Virtual Reality（以下 VR）上に調理場を再現し、動画によるお手本の提示と調理時における変化を体験することが可能であった。評価実験の結果、このシステムを繰り返し体験することによって、初心者の技能習得に一定の効果があることが分かった。
本研究では、HMD とモーションキャプチャを用いて大量調理を被験者に疑似体験させ、さらに学習者が熟練者の作業中の動作を VR 上で様々な位置、角度から客観的に観察学習を行うことを可能とすることで大量調理シミュレータによる学習効果の向上を図った。

大量調理動作訓練シミュレータの構築

2.1 大量調理動作訓練シミュレータの概要
本シミュレータは実際の大量調理実習の回転釜（大型の鍋のような器具）とスパテラ(調理用の大型のヘラ)で行う「炒める」「煮る」といった作業工程をモデルとして設定した(図 1）。
本シミュレータでは、この動作について VR 上で疑似体験できる。さらに、モーションキャプチャによって熟練者の作業中の動作を計測記録し、VR 上で被験者に再現提示することによって被験者が客観的に熟練者の動作を観察、学習を可能とする動作訓練シミュレータを構築した。

図 1 モデルの作業の様子
2.2 大量調理シミュレータのシステム構成
VR に没入するための HMD には HTC 社の VIVEを使用した。次に、身体動作を取得するためのモーションキャプチャシステムとして、IKINEMA 社のORION を使用した。ORION は HTC 社の VIVE trackerというセンサを身体に 6～8 箇所装着することによって、全身の動きをリアルタイムに記録できるシステムである。

― 17 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.

シミュレータの内容

5.

本シミュレータの全体図と VR 空間の様子を下記
図 2,3 に示した。被験者は HMD を装着した状態でトラッキングエリア中央に立ち、VIVE tracker をつけたスパテラを用いて具材を混ぜる作業を行う。その際、スパテラの動きは VIVE tracker を通じてトラ
ッキングシステムが認識し、VR 上に反映される。

実験結果

最終アンケートの「シミュレータ内のお手本は動作学習の参考になった。
」、「このシミュレータを用いた学習は動作習得に対して効果があると思う。
」の項目について、有意差が見られた（図 5）。
この結果より、本シミュレータによる 3D モデル
を用いたお手本動作の提示方法がモデルとした大量調理の動作について、体験者の学習に効果的である
ことが示唆された。
お手本が参考になった

平均

p<0.05

3.8
3.6
3.4
3.2
3

図 2 システム全体図
平均

HMD により被験者は調理場風の VR に没入できる。VR 上では音や色の変化が表現され、大量調理の疑似体験をすることができる。また、熟練者の動きを再現した 3D モデルによって動きの観察学習が可能となっている。

3Dモデル

3.3

3.7

平均

動作学習に効果があると思う

3.8
3.6
3.4
3.2
3
2.8
平均

p<0.05

動画

3Dモデル

3.1

3.6

図 5 アンケート結果

図 3 VR 空間の様子

4.

動画

6.

実験概要

2019 年 11 月 11~18 日に大学生 20 名を対象に、VR上で大量調理動作を学習する上で、初心者にとって適した熟練者の動作お手本の提示方法を探ることを目的に実験を行なった。被験者に動画によるお手本の提示を実装したシミュレータと、3D モデルを用いて熟練者の動きを再現したお手本の提示を実装したシミュレータの体験を順番に行わせ、各体験の直後と、全ての作業終了後に最終アンケートを回答させた。アンケートは４件法(4.そう思う,3.どちらかというとそう思う,2.どちらかというとそう思わない,1.そう思わない)で行なった。実験手順を下記の図 4 に示した。

まとめと今後の展望

本研究では HMD とモーションキャプチャを用いた大量調理動作訓練シミュレータを開発した。本シミュレータを用いて評価実験を行った結果、本シミ
ュレータが初心者の大量調理動作への理解に効果的であるということが示唆された。
今後の展望として、本実験と同時に取得した VR
上の具材が鍋に接している時間やヘラの座標データ
から、熟練者と初心者の違いを明らかにすることで定量的な評価や助言を与えるシステムの検討を進めている。また、より大量調理動作の学習効率を高めるための VR を利用した新しい練習方法の検討を行
っている。
参考文献
(1) Horibata Kaori, Arai Kenta, Nakayama Hiroshi, Fujikura
Junko: “Development of Cooking Simulator for thelearning of basic action of mass cooking” , The 13th Annual
Hawaii International Conference on Education Proceedings
Submission, (2017)(2) 原 皓輝, 中山 洋:“VR を用いた大量調理シミュレー
タの開発”, 東京電機大学修士論文, (2018)(3) 脇田 航, 齊藤 充行, 小林 康秀:“没入型 VR 環境における舞踊動作訓練システム”, 電気学会論文誌 C,
Vol.137, No.3, pp.495-501（2017）

図 4 実験手順― 18 ―

P1-10

教材設計科目の添削効率化と添削者育成のためのチェックリスト開発
Development of Checklist to Improve the Efficiency ofFeedback Making and Succession Planning in Instructional Design Course
平岡 斉士・石田百合子・鈴木克明
Naoshi Hiraoka, Yuriko Ishida, Katsuaki Suzuki
熊本大学教授システム学研究センター
Research Center for Instructional Systems, Kumamoto University
Email: naoshi@kumamoto-u.ac.jp
あらまし：教授設計を学ぶ科目の提出課題の添削の効率化と添削スキル修得を目的としてチェックリス
トの開発を試みた．熟達添削者がこれまで明示化せずにチェックしてきた内容をリスト化し，各項目についてチェックのためのスキルの必要性の有無がわかるようにした．チェック項目の特性を明確にすることによって，フィードバック案作成時に単純にチェックできる部分と，ダブルチェックの担当者がより注意を払ってチェックすべき部分とが明確になり，添削の効果・効率化が図られ，また添削者の育成も効率的に行われることが期待される．
キーワード：チェックリスト，添削スキル，OJT，添削効率化

1.

はじめに

教授設計を学ぶ科目（インストラクショナルデザインⅠ，以下 ID1 と略す）の提出課題に対する添削作業の効率化と添削者の添削スキル育成を主たる目的として，チェックリストの開発を行った．科目の3 つの課題のうち課題 2 のチェックリストを開発した．その開発意図と期待される効果について述べる．

の役割を担うこととなった．熟練添削者は，これまでチェック項目などを用いずにフィードバック案を作成してきたが，新たな体制になったことを機会に，添削自体の効率化ならびに添削者育成を効果的・効率的に行うためにチェックリストを作成することと
した．

3.
2.

ID1 の課題添削の概要

ID1 は独学用教材の作成を通じた教授設計スキル修得を目的としたフル e ラーニング科目である．
設計する教材のテーマは，学習者が自由に選択できる（例えば，コーヒーの淹れ方，ビジネス文書の書
き方，心音の聴診方法など）ため，提出物の内容も多種多様となる．3 つの課題に合格することが単位取得の要件となっている．各課題の提出物に対して教員から問題点の指摘と改善のためのアドバイスがなされる（以下，「添削」と呼ぶ）．課題が合格基準に達成していない場合は「合格の条件」とアドバイスとともに再提出が課せられる．
各課題の提出物の添削には，ID に関するスキルだ
けでなく，科目内容を熟知することが必要である．
また，学習者ごとにテーマが異なる提出物を一定の基準で添削し，そのテーマに即した修正方針をアドバイスすることは容易ではなく，練習が必要となる．
そのため，添削時には添削者育成の OJT（on the job
training）を兼ねたダブルチェックを行ってきた．具体的には添削者がフィードバック案を作成し，熟練した添削者（以下，熟練添削者）がチェックし，必要に応じて修正した後に，正式なフィードバックとして学習者に返却する，という手順をとってきた．
2014-19 年度の担当教員は 2 名であり，それぞれが添削者と熟練添削者の役割を担っていた．2020 年
度に ID1 に新たな担当教員が加わったため，従来の添削者が熟練添削者，新たな科目担当教員が添削者チェックリスト作成手順（１） 熟練添削者が課題 2 のフィードバック案を作成する時にチェックする項目を書き出して，課題 2 を構成する「全体・課題分
析図・指導方略表・目次・教材サンプル」に分けて整理した．
（２） 各項目に対して，平岡・鈴木（2016）に即して「あり/なし」,「OK/NG（/N.A.）」のいずれかのチェック方法を定めた．
「あり/なし」は，提出物内に該当する内容が含まれているか否かを判断するものである．
「OK/NG（/N.A.）」は該当する内容が適切か否かを判断するものである．N.A.は学習者が選んだテーマによっては必須とならない項目の場合にチェックされる．
（３） 各項目は，判断するためにスキルを要す
るものとそうでないものを選別した．たとえば「◯◯は適切か」の判断はスキルを要するが，「◯◯が書かれているか」は書かれているか否かだけを判断すればよい
のでスキルを要さない．

4.

使用方法と期待される効果

添削者はチェックリストを用いて提出物をチェックすることで，添削に必要な項目をもれなくチェッ
クすることができる．項目ごとのスキルの必要性の有無が明確なので，判断にスキルが不要な項目では，添削者がチェックした結果を踏まえてフィードバッ

― 19 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

ク案を作成すればよく，熟練添削者もチェックをす
るが負荷は軽い．判断にスキルが必要な項目は，添削者が自身の判断に即してフィードバック案を作成した上で，熟練添削者がより注意を払ってチェックする．その際にチェックリストとフィードバック案を相互に参照することで，添削者の添削意図を把握することができるため，添削者へのアドバイスの効
果向上も期待できる．こうすることで，添削者のフィードバック案作成と熟練添削者によるダブルチェ
ックにおけるそれぞれの注力点が明確になるため，

フィードバック作成の効率化と内容の適切性の向上が期待できる．また添削者自身が自らの添削スキルの不足部分を理解して改善することや，熟練添削者
からのアドバイスの適切性の向上にもつながるため，添削者の育成も効率的に行われることが期待される．
参考文献(1) 平岡斉士, 鈴木克明: “教材設計企画書の点検効率化のためのチェックリストの開発―評価方法の見直しとチェック項目の再設計―”, 教育システム情報学会
第 41 回全国大会予稿集, pp.257-258 （2016）

表 1 チェックリスト
項目

チェック

スキル

０．全体的なこと
全ての提出物が揃っているか。

あり/なし

教材名、自分の名前、日付などの基本情報が漏れなく書かれているか。

あり/なし

１．概要報告書
課題１に対する教員からのフィードバックを全文引用しているか。
上記フィードバックの各アドバイスに対し、どのように対応したか（しなかった場合はな
ぜ対応しなかったか）の説明がされている。
相互評価で得られたトリオからのコメントとその対応（しなかった場合はなぜ対応しな
かったかの理由）の説明がされている。
ページサンプルの選択理由が妥当である（概要報告書以外に書かれていてもOK）。
（最も独学が困難であると判断した理由が妥当か否か）

あり/なし
あり/なし
あり/なし
OK/NG

◯

OK/NG

◯

OK/NG

◯

OK/NG

◯

２．課題分析図
課題分析図が、学習目標全てに対して適切に用意されている（複数の学習目標が合体していても、学習目標間の前提・後続などが適切ならばOK）
学習目標の種類に応じた分析方法になっている。
下位学習目標の系列や並列の内容が妥当である。
（下の学習目標が上の学習目標の前提として適切）
チャンクと下位項目の関係が明記されている（どのチャンクにどの項目が含まれるかがわかるようになっている）
前提条件と課題との境界が明確になっている

あり/なし
あり/なし

３．指導方略表
課題分析図と整合性が保たれている

OK/NG

◯

指導方略表のテンプレートに即して適切に書かれている

OK/NG

◯

まとめの練習について「教材の最後の練習」としての役割が適切に記述されている

OK/NG

◯

４．目次
教材の目次になっている（前提・事前・事後テストが含まれていない）

OK/NG

課題分析図・指導方略表と整合性が保たれている

OK/NG

◯

指導方略表の該当チャンクの内容との整合性が保たれている

OK/NG

◯

練習問題などの正解・採点基準・合格基準などが書かれているあり/なし

５．ページサンプル「独学」で学ぶ者が戸惑わないように適切な指示文がある（合格だったらどうするのか、不合格だったらどうするのかなどの教示が書かれている）

OK/NG

練習問題が知的技能で不合格だった場合の教示が「できるようになるまで何回も練習しましょう」などと、言語情報/運動技能の問題の場合の指示ではなく、適切な誘導がされている

OK/NG/N.A.

※予備問題があればOK。その時点での合格は先送りとしていても、知的技能の問題として扱っていることがわかればよい。
評価条件となっている資料・ジョブエイドなどが添付されている― 20 ―

OK/NG/N.A.

◯

P1-11

履修証明プログラムにおける修了証明書（電子版）の開発と運用－ポートフォリオおよびデジタルバッジとの連携－

Development and Issuing of Digital Certificate of Completion-Connecting to ePortfolio and Digital Badge長岡 千香子, 喜多 敏博, 平岡 斉士, 山下 藍, 鈴木 克明
Chikako NAGAOKA, Toshihiro KITA, Naoshi HIRAOKA, Ai YAMASHITA, Katsuaki SUZUKI
教授システム学研究センター
Research Center for Instructional Systems
熊本大学
Kumamoto University
Email: cnagaoka@kumamoto-u.ac.jp
あらまし：一般的に edX や Gacco といった MOOC プラットフォームでは，コースを修了すると電子版の修了証明書が発行される．しかしながら、それらの証明書に記載されている情報は学習者名やコースのタイトル等が記載されているのみであり，その人がコース内で何を学習したのかが不明確であり（キャリア
アピール性の欠如），将来，自身の学びを振り返るきっかけにもなりにくい（リフレクション機会提供の欠如）．そこで本センターで提供している履修証明書プログラムでは，学習者のキャリアアピールおよびリフレクションを促すことを目的とした修了証明書（電子版）を開発し，実際に複数の科目を学習する履修証明プログラムで利用した．本大会では，証明書の全体像，実際の利用方法，アンケート結果について言及する．
キーワード：履修証明プログラム，証明書，e ポートフォリオ，デジタルバッジ，リフレクション

1.

はじめに

2.

一般的にオンラインプログラムでは修了や参加に対して証明書が発行される．その証明書の利用方法として想定される事例として，プログラムで何を学習したのかについて就職先等に対してアピールする（キャリアアピール性），将来，自身の学びを振り返るきっかけにする（リフレクション機会の提供）等が考えられる．
一方， edX や Gacco といった一般的な MOOC プ
ラットフォームで発行される証明書に記載されている情報は主に以下の通りである（表１）．

修了証明書（電子版）の開発

本研究では，第１章で言及した２つの目的（キャリアアピール性とリフレクション機会の提供）を実現するために，修了証明書（電子版）を開発した．
2.1 修了証明書に記載される内容
修了証明書は学習者の氏名，プログラムの名称，
デジタルバッジ画像，ポートフォリオへアクセスするためのボタン，発行者名が記載された「主要部（P1）」と，プログラムの各コースの学習活動名，学習活動に関する簡単な説明，及びその合否状況が記載された「補足部（P2 以降）」で構成される（図１）．
2.2 修了証明書の仕組み

表１：各 MOOC プラットフォームで発行される証明書に含まれる主な項目
edX
氏名，コースタイトル，
修了証明書
発行機関/発行者名，発行番号
Gacco
氏名，コースタイトル，
修了証明書
発行機関/発行者名
Future Learn
氏名，コースタイトル，
参加証明書
コース概要（２文程度）
発行機関/発行者名

証明書は自動で発行される．主要部の氏名，デジタルバッジ画像のリンク先，ポートフォリオへアクセスするためのボタンのリンク先，補足部の各学習
活動の合否は Moodle のプロフィール欄の値が反映される．学習者が Moodle にログインした状態でアクセスすると，自身のプロフィール欄に入力された値を元に証明書が作成される．証明書はリンク先などを保持した状態で PDF 形式でダウンロードも可能である．

表１の通り，一般的な証明書は学習者名やコースのタイトル等が記載されているのみであり，キャリ
アアピール性やリフレクション機会の提供という観点から見た際，十分な情報が記載されているとは言えず，あくまでプログラムを学習・修了したこと証明する程度にとどまっていると考えられる．

3.

修了証明書の運用開発した修了証明書は，実際に履修証明プログラムである「教育改善スキル習得オンラインプログラ
ム（科目デザイン編）」（2019 年 12 月から 2020 年 3月）で利用，発行された．証明書と連動させたポートフォリオ及びデジタルバッジの詳細は次の通りである．

― 21 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図１：修了証明書（主要部と補足部）、デジタルバッジ、ポートフォリオ
3.1 ポートフォリオ

3.2 デジタルバッジ

学習者はプログラム内で「モジュール１：大学教育に関する５つの物語」，「モジュール２：認知的発達を促す授業方法」，「モジュール３：評価と単位認定の見直し」，「モジュール４：学習目標の高度化」
といったモジュールと呼ばれる学習コンテンツを学
びながら，自身が所属機関で担当する科目の改善を行う．ポートフォリオには，改善前と改善後のシラ
バス，各モジュールで提出した課題，課題に対する教員からのコメント等が記載されている．
また，「自分自身の学び（過去と現在の比較）」として，自身の参加目的（過去の状況）とそれを達成できたのか（現在の状況）について振り返る学習活動，「身につけた知識・スキルをどのように活かすのか（未来に向けた行動計画）」として，プログラムで学習した知識やスキルをどのように活かしたいと思うのかについてまとめるための「リフレクション」というページを設置している．尚，ポートフォリオのすべてのページは学習者自身が目的に応じて自身で編集することが可能である．
上記のように設計し，証明書から１クリックでアクセスできるようにすることで，プログラムで何を学習したのか，どのような知識やスキルを身につけたのか（キャリアアピール性）と，プログラム内で何を学習したのか振り返るきっかけの提供（リフレクション機会の提供）を実現した．

学習者の各モジュールにおける学びは，Moodle の
デジタルバッジ発行画面上で一覧表示される．デジ
タルバッジはモジュール（コース）ごとに発行され，発行画面上にはそのモジュールで提出した課題や受験したクイズの成績などが表示される[1]．証明書から１クリックでデジタルバッジの発行画面へアクセスし，そのモジュール内における学びが一覧で確認できるようにすることで，リフレクション機会の提供を実現した．
3.3 運用後のアンケート調査
本プログラムでは 10 名の学習者に対して履修証
明書（紙媒体）とは別に修了証明書（電子版）が発行され，その内７名が事後アンケートに回答した．
「修了証明書は今後、どのような目的で利用します
か？」という質問に対して，「自身の学びを振り返るために利用する」と「将来、就職先等に提示することで自身の学びをアピールする」の両方と回答した
回答者が５名，片方のみと回答したのは，それぞれ１名ずつであった．
参考文献(1) 天野慧，長岡千香子，喜多敏博，都竹茂樹,鈴木克明,
平岡斉士:“学習者個別の情報付与と他者への公開を可能とするデジタルバッジアドオンの開発”, 教育シ
ステム情報学会誌, Vol.36, No.1, pp.28-33（2019）― 22 ―

P1-12

LMS をベースにした遠隔授業とその支援に関する実践報告
A Practical Report on LMS-based Distance Learning and its Support
篭谷 隆弘
Takahiro KAGOYA
仁愛大学人間生活学部子ども教育学科
Faculty of Human Life, Department of Child Education, Jin-ai University
Email: kagoya@jindai.ac.jp
あらまし：新型コロナウイルス感染症の感染防止対策のなか，学修機会を確保するため，本学でも令和 2
年度前期開講科目を遠隔授業とすることとなり，従来から利用していた LMS である Moodle をベースに授業資料の提示や学習活動を授業で利用する教員を支援してきた．前期授業開始前の実施計画として，全授業用コースの作成，教職員対象の講習会・学生対象のガイダンス，Moodle サーバーの増強・バックアップを行った．授業開始後１ヶ月が経過し，昨年度の 20 倍を超える利用がなされているが，システムとしては安定期な運用が行えている．今後 LMS の活用事例や有用性を共有し授業改善などにも生かしたい．
キーワード：LMS, Moodle, 遠隔授業

1.

はじめに

1.1 本学の遠隔授業に向けての検討
2020 年初頭にかけて広がりはじめた新型コロナ
ウイルス感染症（COVID-19）によるパンデミックは
大学教育にも大きな影響を与えることとなった．その大学構内での感染防止のため，令和 2 年度の授業について国内の多くの大学が教室内の面接授業を取り止め，インターネットを利用する遠隔授業にて学
修機会を確保することとなった．
筆者が所属する仁愛大学（以下，本学）でも令和
元年度末から様々な検討がなされ，本年度に入り副学長を長とし各学科長等で構成する遠隔授業等検討
作業部会が編成された．筆者も情報ネットワーク管理室長として，主に技術的側面について提言・助言をすることとなった．
本稿では，本学での遠隔授業の実践における全学システムの運用と教職員・学生に対する支援について記すこととする．
1.2 本学の主な学修 ICT 環境と支援体制
本学には 2 学部４学科および大学院をあわせて
1,234 名の学生，専任教員 61 名，非常勤講師 84 名が所属している（令和 2 年 5 月 1 日現在）
．全学的に学生が利用可能な PC 演習室は 5 室（計約 250 台），学生に１週間単位で貸出可能なノート型 PC を約 50 台
整備している．
学生の PC 必携化は行っていないが，自身所有の PC やスマートフォンなどを接続可能な
Wi-Fi アクセスポイントを全館において整備している．
LMS（学習管理システム）としては従来オンプレ
ミスの Moodle にて運用し，一部の授業では支援ツールとして資料提示や課題の提出，小テストの実施等に用いている．電子メールやクラウドストレージを利用するために，Microsoft 社の Office 365（A1 ライセンス）および Google 社の G Suite for Education

を契約している．
これらの運用・管理・利用支援は，筆者を室長とし，事務・支援を担当する職員 3 名で構成する情報
ネットワーク管理室が行っている．

2.

遠隔授業実施計画

遠隔授業等検討作業部会では，「令和２年度における大学等の授業の開始等について」(1)を踏まえ，「仁
愛大学の遠隔授業等の実施に関わるガイドライン」を定めた．ここでは，面接授業に代替しうる遠隔授業を同時双方向型とオンデマンド型に分類することとし，前期第１回（5 月 11 日）より原則すべての授業をいずれかの型で実施することとした．なお，一部の遠隔授業の実施が困難な科目（実験・実技系）
は今期開講しないこととした．
2.1 授業クラスに対応する Moodle コースの設置
昨年度までは教員が希望する場合に，コース作成のリクエストを行い情報ネットワーク管理室がコース設置をしていた（年間数十科目）が，このガイド
ラ イ ン を 受 け 開 講す る すべ て の 科 目 に 対 応す る
Moodle コースを設置することとした．例年学務課にて，授業時間割として，各学年・学科・クラスを対
象に曜日・時限・担当者・教室を取りまとめるが，これらを各コースに対応づけることとした．
コースを一括作成するため科目名や学部・学科カ
テゴリを列とする CSV ファイルをアップロードした後，授業担当者と科目名を列とする CSV ファイルをアップロードした．結果として 303 コースを新規に登録することとなった．なお，一部の授業については，複数クラスを教員判断で 1 コースに統合する
場合や，別途コースリクエストによりコースを作成する場合，前年度コースをコピーする形でコースを作成依頼する場合がある．
例年，面接授業の支援ツールとしてコースを利用― 23 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

していた場合には，その授業内で授業担当者がコース名と登録キーを学生に伝え，学生がコースに自己登録する形が多かったが，今期は第 1 回目から遠隔授業となることから，どの授業がどのコースに対応
するのかを学生に明確に伝える必要がある．そこで，時間割表に，Moodle のコース URL を埋め込み，それを PDF ファイルとして全学生に学生支援センターのコース上で配布することとした．授業登録期間
中，学生はこの時間割表 PDF を参照し，自身が登録を希望するコースに自己登録する．
2.2 教職員対象講習会と学生対象ガイダンス
本学では多くの教員が Moodle の利用経験が無く，
また Office 365 についてはメールの利用程度しか経験がなかった．そこで，4 月 15 日から 3 日間，13 時～18 時，教職員対象の FD/SD 講習会を実施した．内
容 は ， Moodle 基 礎 ， Moodle 応 用 と Office365 ，Microsoft Teams の利用とし，任意の時限に PC 演習
室に集合するか Teams にてオンラインで参加できるようにした．この講習にて，オンデマンド型授業の典型として各種ファイルやリンクの提示やフォーラ
ムの利用，課題の提示，小テスト等の学習活動を利用すること，Microsoft Stream 上に動画をアップロー
ドし共有 URL を提示する方法を示した．
同時双方向型授業としては Teams を利用し授業用
チームを各教員が独自に作成し Moodle にチーム
URL を掲載する方法を典型として示した．
4 月 22 日から 3 日間，新入生を主とする全学生対
象の情報サポートガイダンスを実施した（各日同一
内容を 2～4 限目）．各種アカウントと 2 段階認証，
Moodle の利用など，基本的な事項は動画にしたもの
を 示 し て い る が ，学 生 の不 安 を 払 拭 で き るよ う
Teams のチャットやビデオ通話により質疑応答を各
時限の 60 分以上にわたって行った．
2.3 Moodle サーバーの増強・バックアップ
本学では，従来の単一サーバーでの運用から 2019年度に移行し，Moodle サーバーをオンプレミスのHyper-V サーバー上の仮想化ゲスト OS（Linux）上に構築し運用してきている．
今回利用者の増大が予想されたことから，仮想ホストのメモリ割り当てを 4GB から 12GB に，CPU コ
ア数割り当てを 2 から 6 に変更した．
このサーバーを運用するにあたり，学外からの多数のアクセスにより，回線速度の低下や高負荷によるシステムダウン等の障害が発生した際のバックアップとして，クラウド VPS 上に同スペックのサーバーを構築し，短時間にて切り替えられる体制を整えた．

3.

授業開始後の Moodle 利用状況

5 月 11 日からの授業開始後，本稿執筆 6 月 9 日までの約１ヶ月間，懸念された大きな障害等は発生しないまま運用を進められている．
ここ１ヶ月間における同時アクセス（5 分間におけるユーザーイベントの有無で判断）は最大 500 名程度となっている．授業開始初日となった 5 月 11 日，
同時アクセス数が 300 名程度となった状況でレスポ
ンスが概ね 10 秒を超えるような症状が発生し，時限
開始時刻（9:00,10:40,13:00,14:40）前後での遅延による支障が生じた．サーバーCPU に対する高負荷が原因とみられ，CPU コア数の変更が反映されていなかったことが判明し，同日の夕刻にサーバーの再起動を行ったところ，翌日以降は 500 名を超えても 1 秒
未満のレスポンスが得られており，障害は発生していない．
Moodle 上の，昨年度と今年度の 5 月１ヶ月のイベ
ント数で比較すると，学生イベント比が 45,764：
1,279,029 で 28 倍，教師イベント比が 7,295:171,510
で 24 倍となっている．
4 週間における日毎の学生イベント数は図 1 のとおりで，週を経るごとにやや減少している．平日 1
日平均学生イベント数は約 70,000 となっている．

図 1 授業開始後 4 週間の日別学生イベント数

4.

今後の運用・支援に向けて

5 月には，教員からはコース設定やコンテンツ制
作方法に関する質問，学生からはログイン方法や課題の提出方法に関する質問などが多く寄せられたが，6 月には大幅に減少している．アクセス数はやや減
少しながら推移しているが学期末においての期末試
験や課題に応じて増加する可能性がある．遠隔授業となったことから教員・学生双方に大きな負担があることは事実であるが，逆に従来有用性について十分理解されていなかった LMS の授業での活用がこれを機に広がり，様々な活用事例も得られるものと考えている．そのための支援を強化したい．
謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP19K12280 の助成および
令和 2 年度仁愛大学共同研究費の助成を受けており，関係各位に感謝します．
参考文献(1) 文部科学省高等教育局大学振興課:“令和 2 年度における大学等の授業の開始等について”， 令和 2 年 3月 24 日付け元文科高第 1259 号― 24 ―

P1-13

成人学生に対する学習コミュニティ及び学習センターによるその活動支援に関する実態調査
Survey on Learning Communities for Adult Students and Support for Their
Activities by Study Centers at The Open University of Japan辻 靖彦*, 芝﨑 順司*
Yasuhiko TSUJI*, Junji SHIBASAKI**
放送大学教養学部*
Faculty of Liberal Arts, The Open University of Japan
Email: tsuji@ouj.ac.jp
あらまし：放送大学では，アクションプランの中で学生同士の学び合い・教え合いの推進を掲げている．
本稿では全国に 50 カ所存在する弊学の学習センターに焦点を当て，センターが主催する学習支援活動および学生同士の学び合いの実態を把握するためにアンケート調査を実施した．その結果を踏まえ，学習セ
ンターにおける学習支援の取り組みと学生コミュニティの構築に向けた現状と課題を整理した．
キーワード：生涯学習，遠隔教育，学生同士の学び合い，学習コミュニティ

1.

はじめに

生涯学習は第 3 期教育振興基本計画（文部科学省
2018）の中で推進が求められており，放送大学はその中で社会人に対して学び直しの機会を提供することが求められている．そのような状況のもと，放送
大学ではアクションプラン(1)の中で学生同士の教え合い・学び合いの促進を掲げている．
そのために本研究では，これまで全国の学習セン
ターを対象にアンケートとインタビューによる学生同士の教え合い・学び合いに関する実態調査(2)を行
い，学生サークルの現状と課題について整理を行ってきた．本稿では，先行調査よりも調査の幅を広げて学習センターの学習支援活動に焦点を当て，各学
習センターにおける学習支援の取り組みと学生同士の学び合いの実態を把握するためにアンケート調査を実施した．

2.

学習コミュニティおよびその活動支援に関する実態調査

2.1 アンケート調査の概要
全国の学習センターを対象に行った質問紙調査の概要を以下に示す．
目的 学習センターにおける学習支援への取り組み
および学生同士の学び合い・教え合いの実態を把握するため期間 2020 年 2 月 13 日～3 月 24 日
対象 全国 50 カ所の学習センターの所長先生
方法 Web アンケート
調査項目 以下の A)～C)の 3 カテゴリに対して合計14 問で構成されている．
A) 学習センターが主体となって行っている学習
支援への取り組みについて（5 問）
B) 学習センターにおける教え合い・学び合いを行うボランティアグループや学生サークルについて（5 問）C) 各学習センターにおける自己学習サイトの活用状況について（4 問）なお，本稿では A)と B)の回答結果についてのみ報告する．
2.2 回収率
本調査の回収率は 88.0%であり，50 の学習センタ
ーの中で 44 センターから回答が得られた．
2.3 分析結果 A) 学習センターが主体となって行っている学習支援への取り組み
調査項目 A)の回答結果を示す．始めに，学習セン
ターが主体となって行っている学習支援への取り組
みの有無について聞いた所，88.6%（39 機関/44）の
学習センターが何らかの取り組みを行っているとの回答が得られた．次に具体的にどのような取り組みを行っているかを複数選択で聞いた結果を図 1 に示す．これより，「客員教員等による学習会・セミナー
等」（88.6%，39 機関），「履修相談」（84.1%，37 機関），「卒論や修論の研究発表会や相談会」（63.6%，28 機関）の順に多い結果となった．更に，主な活動
3 つに対して開催頻度と参加人数を聞いた所，「客員
教員等による学習会・セミナー等」においては「月数回程度」の開催頻度で「6～10 名」の参加人数が最も回答数が多く，「履修相談」では「随時」開催しており各回「1～5 名」の参加人数と回答した機関が最も多く，そして「卒論や修論の研究発表会や相談会」では「年 1 回程度」の開催頻度で各回「21～50
名」の参加人数であると回答した機関が多かった．
2.4 分析結果 B) 学習センターにおける教え合い・
学び合いを行うボランティアグループや学生サークル
調査項目 B)の回答結果を示す．始めに放送大学における学習のための，学生同士の教え合い・学び合いを行うもしくは支援するボランティアグループや学
生サークルの有無について聞いた所，79.5%（35 機関/44）の学習センターにおいてそのようなグループ
やサークルが存在することが分かった．次に「存― 25 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/49

英語以外語学13

学生生活の過ごし方の相談

13

英語

37

具体的な活動ー履修相談

17

パソコン

24

学習上困難が生じた時の対応

8

心理学

22

パソコンセミナーの実施
図書施設の学習設備利用に関するセミ

7

ナー

16

入学者の集いに合わせたセミナー

4
20

25

30

35

40

45

24

2
17
18

0

16
7
23

パソコンのスキルアップ
16

外部講師や客員教員を招へいした学習会

1

度数

5

10

2

その他

8

リメディアルや学び直しの勉強会

15

18

11

発表の場の提供

放送大学における学び方全般についてのサポート

16

23

実験機器の貸与

9

試験対策

14

35

広報活動への支援

卒論や修論、レポート等に関する相談

0

12

12

その他のデジタル機器の貸与

3

その他

10

コピー機やプリンタ使用の便宜

8

オンライン授業の学習内容についてのサポート

8

PCやタブレットコンピュータ等の貸与

13

科目全般の学習内容についてのサポート

6

活動経費の（一部）負担

図 1 学習支援の取り組みの具体的内容（複数選択可）
特定の科目の学習内容についてのサポート

4

活動場所（部屋）の提供

度数
15

3
2

図 3 グループやサークルで学んでいる・
実施している内容（自由記述）

39

客員教員等による学習会・セミナー等

10

3

0

28

5

理数系学問

度数

会（卒研ガイダンスや大学院ガイダン…

0

3

学習サポート

卒業論文や修士論文の研究発表会や相談

その他

数学

20

25

図 2 ボランティアグループやサークルの具体的形式（複数選択可）在する」と回答した機関（N=35）に対して，そのよ
うなグループやサークルの具体的な形式について複数選択で聞いた結果を図 2 に示す．これより，「パソ
コンのスキルアップ」（65.7%，23 機関），「放送大学
おける学び方全般についてのサポート」（45.7%，16機関），「外部講師や客員教員を招へいした学習会」（45.7%，16 機関），「科目全般の学習内容についてのサポート」（37.1%，13 機関）の順に大きい結果となった．続いて，サークル名や活動人数，活動頻度等について分かる範囲で回答させた自由記述を分析した所，各サークルで学んでいる，もしくは実施している内容は図 3 のようになった．これより，サークルやグループで最も多いものはパソコンサークル（48.6%），次に英語（37.1%），続いて英語以外の語学（25.7%），心理学（22.9%）の順になった．
このようなグループやサークルに対して，学習セ
ンターが行っている支援内容の回答結果を図 4 に示す．これより，「活動場所（部屋）の提供」（100％，
35 機関），「コピー機やプリンタ使用の便宜」（68.6％，
24 機関），「PC やタブレットコンピュータ等の貸与」（65.7％，23 機関），「広報活動への支援」（51.4％，
18 機関）の順に回答の割合が高い結果となった
最後に各学習センターにおいて，学習支援やボラ
ンティアグループ・学生サークルに対する支援などの課題、あるいは放送大学の学生による主体的学習
活動への参加を促すためのアイデアなどを自由記述で回答させた所，懸念事項においては「サークルやグループの新陳代謝が無い」
記述が 29.5%（13 機関）

度数

5

10

15

20

25

30

35

40

図 4 学習センターがグループやサークルに行っている支援内容（複数選択可）と最も多くみられた．続いて「学生の不足」が 13.6%（6）の機関で，そして「若い学生の不足」が 9.1%
（4）の機関でみられた．主体的学習活動へのに参加を促すためのアイデアとしては「多くの学生が参加するイベント等」が 18.2%（8）の機関で回答がみられ，続いて「イベント実施を支援」するアイ
デアが 13.6%（6）の機関で，そして「学習センター
で定期的な意見交換の実施」が 9.1%（4）の機関で
みられた．

3.

まとめと今後の課題

前節より，弊学の各学習センターが実施している
学習支援の取り組みおよび，ボランティアグループ
や学生サークルで学んでいるもしくは実施している内容の実態がそれぞれ明らかになった．しかし，学習センターが実施している取り組みにおいては月に1 回以上の定期的に開催しているイベントには参加
人数にばらつきがみられ，そして学生同士の教え合
い・学び合いを促すグループや学生サークルにおいては「新陳代謝が無い」「（若い）学生が少ない」な
どの課題も明らかになった．
今後，これらの課題の解決方法として，多くの学生が参加したくなるような学習センターのイベントの実施といったオフラインでのアプローチ方法と，Web 上の学生コミュニティの構築や促進といったオンラインにおけるアプローチ方法を合わせて検討してく必要があると考えられる．
参考文献(1) 放送大学:“Vision’17”,
http://www.ouj.ac.jp/hp/gaiyo/action_plan.html（取得日：2020 年 6 月 9 日） （2017）(2) 辻 靖彦，芝﨑順司，”放送大学におけるリメディアル
教育に関する実態調査と学習コミュニティ構築への展望”，放送大学研究年報 第 36 号, pp.149-156，（2019）― 26 ―

P1-14

無意味綴り命題に対する三角ロジック組立活動の分析
Analysis of triangle-logic assemble-activity
for meaningless spelling propositions
中野 謙*1, 北村拓也*2 林 雄介*1, 平嶋 宗*1
Ken Nakano*1, Takuya Kitamura*2 Yusuke Hayashi*1, Tsukasa Hirashima*1*1 広島大学大学院工学研究科*1Graduate School of Engineering, Hiroshima University*2 広島大学学術・社会連携室*2Academic / Social Collaboration Office, Hiroshima University

Email: nakano-k@lel.hiroshima-u.ac.jp
あらまし：先行研究において，論理構造の外在化モデルである「三角ロジック」の組立活動が論理的思考力の育成に資することを示唆する結果が得られている．本研究では，その組み立て活動の演習にて扱う命
題の有意味・無意味に着目し，その違いが学習者の組み立て活動に及ぼす影響を文系大学生及び理系大学
生の二つの異なる群に対して調査した．結果として，どちらの群においても顕著な差が見られなかったので報告する．
キーワード：論理的思考力，Toulmin モデル，三角ロジックモデル，有意味命題，無意味命題

1.

はじめに

論理の構造的表現として， Toulmin モデルがよく知られているが，「根拠」，「理由付け」，「主張」の三要素で構成される論理表現はしばしば三角ロジックと呼ばれている(1)．この三角ロジックを論理の情報構造として捉え，モーダスポネンスもしくは三段論法に還元される演繹推論に限定したうえでオープン
情報構造アプローチ(2)を適用した三角ロジック組立演習がシステム化して実現されており，実験的使用
を通して論理的思考力の育成に寄与することを示唆する結果が得られている(3)．
本研究では，その組み立て活動の演習システムにて扱う命題の有意味・無意味に着目し，その違いが学習者の組み立て活動にいかなる影響を及ぼすのかを文系大学生及び理系大学生・大学院生の二つの異なる群に対して調査した．結果として，どちらの群においても顕著な差は見られなかったので報告する．

2.

システムの実験利用と分析結果

フィードバックを与える演習を実現している．実験的利用の結果として，論理的思考の調査問題において，統制群と比較して有意な学習効果があったことを示唆する結果を得ている(3)．
2.2 無意味綴り命題
三角ロジックで取り扱っている命題は，単純命題
もしくは含意命題であるが，それぞれ，ｐおよびｐ→ｑと表現できる．ここで，ｐやｑに現実世界では意味を持たない言葉（無意味綴り）が当てはまっている場合を無意味綴り命題とし，本稿では架空命題と呼び，意味を持った言葉で構成されている命題を
本稿では具体命題と呼ぶ．図 1 の命題は全て有意味
綴りで構成された含意命題としての具体命題である．
架空命題は，「キラはヒュゴである」，「ヒュゴはサラである」，「キラはサラである」といったものであり，これら用いて図 1 と同型の三角ロジックを構成できる．本研究では，具体命題としては，全て正しいものとして解釈できる命題を用意している．
2.3 演習と被験者

2.1 三角ロジック
三角ロジックによる論理表現の例を図１に示した．

図 1 三角ロジック
筆者らは，この三角ロジックの組み立てを学習者に行わせ，組み立てられたものをシステムが診断し，今回利用したシステムは，先行研究で開発した三角ロジック再構成演習システムにおいて，課題を本研究用に入れ替えたものである．演習はレベル 1 から 4 の 4 段階用意しており，レベル１は三角ロジッ
クの２カ所がすでに埋められており，学習者は１か所だけ埋めるものとなっている．レベル２では，学習者は２か所を埋めることが求められる．レベル３
では，三か所全部を埋めて一つの三角ロジックを完成させることが求められる．レベル４では，二つの三角形で構成される三角ロジックの組立が求められる．本研究では，各レベルで，具体命題を扱う課題と架空命題を扱う課題を用意した．架空命題は，具体命題の言葉を無意味綴りに変えて作っており，言葉が無意味かどうか以外は同型になっている．問題― 27 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

数は，レベル１は具体：６題，架空：３題，レベル
２：６題，３題，レベル３：３題，３題，レベル４：
３題，３題，となっている．
被験者は，文学部系大学生 14 名（文系群）と情報工学系大学生・大学院生の 17 名（理系群）であった．
文系群は授業の一環として利用し，理系群は実験として利用してもらった．いずれもすべての演習を終えるまで連続して行なってもらう形式をとった．ロ
グとしては，各レベルの各課題の開始時間（課題が表示された時間）と終了時間（課題に正解した時間）を記録し，その差分を課題の所要時間とした．また，各課題に対する部品組立操作も記録した．

の意味は論理の構造には影響しないため，この結果自体は望ましいものであるといえるが，年齢等の被験者の属性を多様にして同様の傾向がみられるかについては，引き続き調べる価値があると考えている．
また，現実世界では成立しない命題を取り扱う場合との比較に関しても，今後行っていく必要があると考えている．
2.5 組立手順の分析
三角ブロックのどの部分（主張，理由付け，根拠）から組み立てられるのかについてもレベル３，４について分析した．文系群では，具体命題・架空命題
ともに主張から組立てる場合が多く，具体命題で71%，架空命題で 74%であった．これに対して，理系群の場合は，根拠から組立てる場合が多くなり，
具体命題については，主張:46%，根拠:31%，架空命
題の場合は，主張:31%，根拠:37％であった．これらの結果は，具体命題と架空命題に差がないことを示唆するとともに，文系群と理系群の組立て方に違いがあることを示唆している．

3.
図 2 架空命題を扱った組立演習の例
2.4 所要時間に関する分析
各レベルでの各課題に対する平均所要時間を表１にまとめた．この演習はある課題を正解してから次の課題に進める達成進行型であるので，所要時間は
課題の難しさの指標となる．表１では３か所で具体課題の所要時間が架空課題よりも有意に短くなったが(ウィルコクソンの符号順位検定)，最も複雑な課題であるレベル４では，架空課題の所要時間が短かった（有意差なし）．また，すべてのレベルで具体課
題の所要時間がより短かったのは，文系で 2 名，理系で 5 名のみであった．また，群内での分散も大きい場合が多かった．これらのことから，三角ロジッ
クにおいては具体課題と架空課題という区分で所要時間において大きな差があるとは言えないと判断している．また，理系の大学生と文系の大学生では，所要時間が概ね理系群が短かったが，架空・具体間や各レベル間での傾向に差はなく，理系・文系の顕著な差は見られなかったと判断している．
また，時間だけでは熟考型とそうでない場合の区別ができないと考え，正解までの所要手数（カードを三角ロジックに当てはめた回数）についても同様の分析を行った．結果として，すべてのレベルにおいて両群とも具体課題と架空課題で有意な差が見られなかった．
三角ロジックの場合，自然言語文で書かれた命題を対象としており，文の理解においてはその文の現実世界における意味が有用であろうという仮定のもと本実験を行ったが，結果として文が現実世界で有意味であるかどうかは顕著な影響を与えないということがわかった．命題の構成要素が持つ現実世界でまとめと今後の課題

本研究では，三角ロジック組み立て演習を文系学部大学生と理系学部大学生・大学院生という性質の異なる２群にて実施した結果を分析した．その結果，
三角ロジック組み立て演習は，与えられる命題の有
意味・無意味によって大きな影響を受けないこと，
２群において三角ロジックの組立手順が異なること，が示唆された．これらの示唆を検証するために，被験者や条件に多様性を持たせたうえで，実験の規模を大きくする必要がある．
参考文献(1) Bryan，H. J.，et al.: “A NEW LEARNINGPROGRESSION FOR STUDENT ARGUMENTATIONIN SCIENTIFIC CONTEXTS” (2014)．
(2) 平嶋宗:“ディープアクティブラーニングを指向した
課題設計法としてのオープン情報構造アプローチ:外在タスク・メタ問題・仮説検証的試行錯誤”, 人工知能学会全国大会資料（第 32 回）(2018)(3) 北村拓也, 長谷浩成, 前田一誠, 林雄介, 平嶋宗:“論理構造の組み立て演習環境の設計開発と実験的評価”,
人工知能学会論文誌, 32 巻 6 号 C(2017)― 28 ―

表 1 問題別平均所要時間

P1-15

放射線技師養成における機械学習の動作原理を学ぶ学習活動
Learning Activity to Understand Action Principle of Machine Learning inRadiologic Tech Training Program*1*2

原田 義富 , 後藤 善友*1*2
Yoshitomi HARADA , Yoshitomo GOTO
*1
日本文理大学医療専門学校*1
Medical Collage, University of Nippon Bunri*2
別府大学短期大学部*2
Beppu University Junior College
Email: haradayt@nbu.ac.jp
あらまし：X 線画像から機械学習で何らかの予測を行うことなどは応用上も重要な研究として注目されている．そのため，教育的な視点から，医療関係者が機械学習の基本原理や限界などを体験的に理解できれば非常に意義深い．そこで本研究では，診療放射線技師を目指す学生 18 名が，インターネット上に存在する CT 画像から学習データとテストデータを作成し，学習活動を通じて，CT 画像の部位を自動識別する機械学習の動作原理の理解を試みた．その結果，学生の機械学習への関心が高まった．特徴量や学習データの追加が今後の課題である．
キーワード：機械学習，学習活動，サポートベクタマシン，再学習

1.

はじめに

昨今の医療分野では，医用画像を用いたコンピュー タ 支 援 診 断 （ Computer-aided detection(ordiagnosis)）など，機械学習への期待が高まっている 1)．中でも，放射線業務に携わる診療放射線技師
は，医師の負担軽減のための読影補助など，今後機械学習に触れる機会が増えると予想される 2)．そのため，教育的な視点から，医療関係者が機械学習の基本原理や限界などを体験的に理解できれば非常に意義深い．
そこで本論文では，診療放射線技師を目指す学生を対象に，インターネット上に存在する CT（Axial）
画像から学習データとテストデータを作成し，CT
画像の撮影部位（例えば，頭部や上腹部）を自動識別する機械学習の動作原理を，学習活動にて理解する試みについて述べる．

2.

対象

インターネット上に存在する CT 画像（頭部・胸部・上腹部）をそれぞれ任意に選択した 12 枚を用いる．しかし，これらの画像は，画像サイズ，解像度，
コントラスト，病変等も見られ規格が定まらないものを用いた．そして，それぞれ 10 枚を学習データ，
残り 2 枚をテスト画像とし，機械による撮影部位の識別を評価した．
また，機械学習には scikit-learn によるサポートベ
クタマシン（以下，SVM）を用いた．

3.

方法

本手法は，頭部 CT 画像と上腹部 CT 画像のそれ
ぞれ 12 枚を用いて，以下に述べる特徴量にて，事前に作成したそれぞれ 9 枚の学習データと，残り 1 枚の学習画像と 2 枚のテスト画像から，学生グループ
がフリーの画像処理ソフト（ImageJ）を用いて学習データとテストデータを作成する．学習データを
SVM に取り込み機械学習させることで，頭部・上腹部のテスト画像がうまく識別できることを確認する．
次に，上記と同様の手順で，胸部 CT 画像も含めて再学習させ，同じ特徴量を用いて頭部・胸部・上腹部 CT 画像を識別する．その結果，識別率が下がる場合があったため，機械学習を行うために必要な条件など機械学習の課題を検討する．
ここで本手法における SVM のデータ学習時間は，
2.2GHz の PC で約 2 秒程度であった．
3.1 特徴量の抽出機械が頭部 CT と上腹部 CT 画像を識別するためには，両者を識別する特徴量を数値データとして機械に学習させる（教える）必要がある．両者を識別する特徴量としてどのようなものが良いかを学生に考えさせた上で，頭部 CT と上腹部 CT の 2 クラスを識別する特徴量の例として，頭部と腹部陰影のそれぞれ縦幅と横幅の比（アスペクト比），左右対称性の 2 つを二次元の特徴量として採用し，機械学習のための学習データを取らせた（図 1）．具体的には，
頭部と上腹部 CT 画像をそれぞれ 1，-1 にラベリングして機械学習する．ここで 2 つの特徴量を用いた
理由は，1 つの特徴量では識別が必ずしも正しくできない可能性があるためである．
3.2 サポートベクタマシン（SVM）の利用
SVM の特長に，少ないサンプルによる学習でも高い識別能力が期待できる点が挙げられる．さらに 3.1
で述べた二次元の特徴量であれば，1 つの特徴量よりも情報量が多い．そこで，機械学習の方法として
頭部・上腹部の 2 つのクラスを識別するために SVM― 29 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4を用いた．非常に簡単な特徴量であっても，SVM の各種パラメータやカーネルを変化させることで領域を大きく二分することができる．SVM による学習の結果，頭部と上腹部 CT 画像のテスト画像を両方とも正しく識別できた．

もつ汎化性能や過学習にも触れることができた．

3.3 識別率への影響
一方，インターネット上の胸部 CT 画像 10 枚を“ラベル 0”として，頭部・胸部・上腹部 CT 画像 30 枚
全てのデータを再学習する．次に，それぞれのテス
ト画像の撮影部位を識別実験した結果，胸部 CT 画
像は 2 枚とも正しく識別できたが，カーネルを変えても頭部や腹部 CT テスト画像が誤識別となるものがあった．学習データセットが変更された際の，再学習手続が不適切だと，識別率が下がるなどの悪影響があることを認識する．

4.

調査1) 学生の機械学習認知度の事前調査
調査の結果，「知っている」，「聞いたことはある」，「知らない」，「興味なし」は，それぞれ 6%，
22％，72％，0％であった．
2) 学生の理解を計るために問題を出題
機械学習に関する概念や仕組みについて出題した記述式問題 2 問の正解率は 80.5％であった．
3) 識別率の向上と機械学習への課題
学生から「判別するものが増えたため，特徴量の変更・増加や学習データ数の増加，アルゴリ
ズムの変更を試みては」との意見が得られた．

5.

図 1 特徴量（左：縦横比，右：.左右対称性）

考察

AI（人工知能）という言葉の認知度は高いが，機械学習については 72%の学生が知らなかった．
本研究で用いた特徴量は，頭部 CT 画像では頭部
陰影の縦横比（アスペクト比）が大きく左右対称性も強い．一方，上腹部 CT 画像では縦横比が小さく
左右対称性も弱いという反対の傾向を示す．このため，インターネット上の画像では画像サイズなどの規格が様々であるが，頭部と上腹部 CT 画像を識別するための特徴量として，適当な特徴量や SVM の選択により，機械がデータをどのように学習し，どのように識別するか，調査 4 の 2)の結果から，学生が体験することで，機械学習の概念やプロセスの理解が見られた．
また，SVM がもつパラメータやカーネルを変えても学習データから境界線が引けること（図 2）を学
び，識別結果（表 1）と一連の流れを示すことで学習前よりも機械学習に対する高い関心が見られた．
一方，縦横比は小さく左右対称性の強い胸部 CT
画像を再学習させテストした場合，胸部 CT 画像は識別できても，現段階では頭部や上腹部画像を必ずしも正しく識別できるとは限らない．このことから，識別率向上のためには，特徴量や学習データ数の増加が必要などの意見が学生から上がり，機械学習が

図 2 頭部 CT 画像と上腹部 CT 画像の SVM による識別（上：ソフトマージン，下：ハードマージン）
表1

頭部・上腹部 CT 画像のテスト結果* 1：頭部 CT 画像，-1：上腹部 CT 画像

6.

まとめ

機械学習の代表例である SVM を用いた学習活動
により学生は機械学習の内容を理解できた．今後は，SVM の教材化をさらに進め，医療用データセットの整備や，もう少し簡単に学習できるコンテンツ整備を検討する．
参考文献(1) 木戸尚治:“ディープラーニング技術を用いたコンピュータ支援診断（CAD）”, 臨床放射線, Vol.62, No.10,
pp.1223-1228 （2017）(2) 土井邦雄:“診療放射線技師による読影支援に関する研究の必要性” , 日本放射線技術学会雑誌, Vol.70,
No.1, pp.86-88 （2014）― 30 ―

P1-16

視覚障害者用 e-Learning システムの応用と遠隔授業
Application and Distance Learning of e-Learning System
for the Visually Impaired
村上 佳久
Yoshihisa MURAKAMI
筑波技術大学 障害者高等教育研究支援センター
Tsukuba University of Technology
Email: pata_2000@yahoo.co.jp
あらまし：全盲と弱視を同一の教材で対応する視覚障害者向け学習支援システムの応用として，e-Learning
システムとして活用出来るよう改良された.また,合成音声機能を利用して,小・中学校の晴眼者向けの外国語教育に活用できることが示唆された．また，新型コロナウィルス対策で，遠隔授業を余儀なくされた場
合，生徒側の学習端末として機能することが示唆された．さらに，Teams などのテレビ会議システムに全盲や弱視が簡易に参加し，活用できることが確認された．
キーワード：学習支援，視覚障害，遠隔授業，e-Learning

1.

はじめに

材を検討することとした．

視覚障害者が利用する学習メディアは全盲と弱視で異なり，全盲は点字を利用し，弱視は拡大文字を利用する．更に弱視は，視覚障害の状況が個々に異なるため，拡大文字の大きさや字形も様々であり，さらにルーペや拡大読書器のような補償機器を併用する場合も多い．そこで，全盲と弱視という，視覚障害者でも異なる障害に対して，同一の教材で対応する学習支援システムを開発したが[1-5]，そのシステムの応用について様々な教材を検討した．本研究では，視覚障害者を対象とした学習支援システムを
e-Learning システムとして応用し，開発した教材を利用し，その効果を検証した．さらに，新型コロナ
ウィルス対策として，利用されるようになった，遠隔授業について，本システムの適応を検証した．

2.

視覚障害者の利用する教材
視覚障害者の利用する教材は 4 つに大別される．
①点字：主として全盲が利用②拡大文字：中度・重度弱視など③普通文字：軽度弱視など④音声教科書：重度弱視・全盲など(DAISY 等)

個々の視覚障害の状況によって，これらの教材を組み合わせて，利用することもある．本研究で開発された学習支援システムは，
1) タッチディスプレイ：画面拡大
2) 合成音声ソフト：音声出力3) 点字ディスプレイ ：点字出力の 3 つの視覚障害補償機能を同時に利用することにより，様々な種類の全盲と弱視に対応する．
そこで，この機能を利用した，視覚障害者向けの教

3.

教材開発

一般的に，語学学習において発音の練習は，文章を一度聞いて，その後に続いて発語するという学習方法が一般的である．例えば，英語の学習では，教員が文章を読んで，その後，続いて生徒が唱和するというのが普段の学習方法である．その学習形態を開発した学習支援システムを利用し，英語学習教材を試作した．実用英語技能検定（英検）の 3～5 級程度の教材を元に，日本語と英語を 1 行ずつ交互に記述して，学習支援システムを利用する．この教材利用に関して，学習支援システムの合成音声機能の設定が変更された．視覚障害者向けの合成音声ソフト
で最も利用されている，PC-Talker は，画面読み解析
部分と合成音声エンジンの 2 つの部分から構成されており，合成音声エンジンの機能として，
日本語合成音声：2 声
英語合成音声：1 声が利用可能である．さらに，追加オプションで，音声を追加することが可能である．この合成音声ソフトの設定を変更し，日本語の文章は，日本語の合成音声が対応し，英語の文章は，英語の合成音声が対応するようにする．さらに，日本語の合成音声は，
一般文章と設問や指示など，2 声に分けて設定した．
一方，点字出力の対応も，日本語は通常の日本語の点字出力とし，英語は，2 級英語点字のような短縮を伴った点字ではなく，平文の英語点字である 1級英語点字に変更した．図 1 に画面と点字ディスプ
レイの表示を示す．このように，メモ帳に書かれたテキスト文書を利用して，画面出力（指で拡大可能）・
音声出力・点字出力を同時に行うことにより，全盲― 31 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4と弱視の両障害に対応する．また，このシステムは，晴眼者も利用可能である．合成音声の出力が，日本
語では，日本語合成音声，英語では英語合成音声が対応するため，ネイティブに近い発音で聞くことが可能となる．Word やメモ帳だけで教材が作成出来る
ため、教員の教材作成の負担の軽減となった．

図 1 画面表示と点字ディスプレイ表示

4.

4.2 遠隔授業システム
遠隔授業システムには様々なものがあるが，視覚障害者が利用できるものとしては，Zoom と Teamsがある．両者ともに視覚障害者が Screen Reader で音声だけで利用することが可能である．ただ，全盲な
どは画面が見えないので，全盲自身がどのように相手に見えるかが判別できないため，カメラ位置に注意が必要である．1 対多数の遠隔授業に関しては，遠隔による音声の遅延などの方が問題となり，CPU
スペックが低い機器でも，対応することが可能であった．遠隔による音声の遅延は，通信回線の能力に依存する部分が大きいので，ここでは問題としない．
全盲でも合成音声だけで操作が可能で，授業に参加することが出来たことが，重要である．点字ディ
スプレイとともに Teams による遠隔授業を受信している様子を図 2 に示す．

遠隔授業

令和 2 年の初頭から，新型コロナウィルスによる感染症の影響で，学校閉鎖となり，授業も遠隔で行うことが求められた．実際に，視覚障害者が遠隔授業に参加することは可能であろうか．そこで，視覚障害者が遠隔授業に参加するため，現在運用しているシステムを元に新たに開発することとした．
4.1 基本システム
現在『GIGA スクール』として，小中学校に 1 人 1台のパソコンを配備する計画が進行しているが，このパソコンのスペックを基本に設計を行った．
Tablet 型ノートパソコン，12inch Touch Display
RAM : 4GB，SSD : 120GB,
CPU : Pentium Silver N5000と言う構成である．CPU の性能がやや低く，メモリも少ないが，このシステムに，現有のシステム[5,6]と同様のソフトウェア等を導入し，同じ構成とした．
画面表示は，Touch Display であり，指で文字の大きさの拡大・縮小が可能である．また全盲対応として，
画面読み Screen Reader を装備し画面文字情報を合成
音声で読み上げる．さらに，画面情報を読み上げるのと同時に，点字ディスプレイで点字をリアルタイ
ムで出力する．これで，大多数の視覚障害者に対応可能となる．表 1 に CPU の性能比較を示す．

図 2 遠隔授業用視覚障害者用学習支援システム

5.

全盲や弱視と言う異なる障害を同一の教材で対応する学習支援システムで利用する教材を開発し，健常者でも活用できる事も含めて，その有用性を確認した．また，このシステムを『GIGA スクール』用の機器に移植し，遠隔授業で活用できることが，示唆された．今後は，様々な教材を開発し，実際の授業において実証実験を積み重ねていきたい．

表 1 CPU の性能比較

CPU
Pentium G5420
Pentium S 5000

Single
156
80

Multi
406
238

おわりに

Gen.
9
9

『GIGA スクール』用としては一般的であるが，現有のデスクトップシステムよりも大幅な能力低下が懸念され，キー操作が早いと，点字出力などが，若干遅れることが懸念される．

― 32 ―

参考文献(1) 村上佳久:"視覚障害者の電子黒板と電子教科書の活用 ", 教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 講 演 論 文 集 ,I1-17,p3334(2014)(2) 村上佳久:"視覚障害者のための e-Learning システムの試作", 教育システム情報学会 講演論文集,I2-2,p213214(2015)(3) 村上佳久:"視覚障害者の電子化ノート", 教育システ
ム情報学会 講演論文集,I1-12,p23-24(2016)(4) 村上佳久:"電子黒板や電子教科書等の技術を応用した視覚障害者の家庭学習システムの開発",教育システム
情報学会 講演論文集,I1-02,p61-62(2017)(5) 村上佳久:"全盲と弱視を同一の教材で対応し，盲ろうにも対応する学習支援システム",教育システム情報学
会 講演論文集,P1-25, p49-50(2018)(6) 村上佳久:" ユニバーサルデザインに対応した，視覚障害者の e-Learning システム",教育システム情報学会 講
演論文集,P1-04, p7-8(2019)

P1-17

AI 開発においてクライアント側が持つべきリテラシの習得を促す教材の提案
Proposal of teaching materials that encourage clients to acquire literacy
in AI development
辻 泰輝*1, 山崎 治*2
Taiki TSUJI*1, Osamu YAMAZAKI*2*1
千葉工業大学大学院*1
Graduate School of Chiba Institute of Technology*2
千葉工業大学*2
Chiba Institute of Technology
Email: s1532102HU@s.chibakoudai.jp
あらまし：AI 開発の現場において「ベンダ側」と「クライアント側」が協調するには「クライアント側」にも持つべき知識や姿勢があると考える．そこで本研究では「クライアント側」が持つべき知識や姿勢を習得するための教育手法を提案する．ただし，開発現場で役立つ水準の教材提案を目的としているわけではなく，リテラシを得ることを目的とする．
キーワード：AI，AI 開発，クライアント，リテラシ

1.

AI 開発を理解した人材が必要であると考える．

はじめに

近年，AI 人材（エンジニア）の不足が懸念されており，2020 年には 4.5 万人，2030 年には 14.5 万人が．AI不足すると言われている（経済産業省，2019(1)）
技術の発展を推し進める上で，エンジニア人材の育成は重要である．しかし，AI を用いたビジネスの発展にはエンジニア人材だけでは不十分であり，AI を用いたいというクライアント（ユーザ）側に AI リ
テラシを持ち合わせた人材がいるかどうかも重要であると考える．
谷田部(2018)(2)は「AI ビジネスは，顧客（クライアント）の課題を（ベンダが）機械学習で解決可能かは詳細検討が必要であり，実際に PoC（Proof ofConcept）をしないと判明しない」と述べている．PoCとは，Proof of Concept の略で，「概念実証」という意味を持つ．新しい概念や理論，原理，アイディアの実証を目的とした試作開発の前段階における検証やデモンストレーションを指す．
また谷田部(2018)(2)は「情報の非対称性」という性質も AI ビジネスの障壁の一つとなっていると述べている． ここでの「情報の非対称」とは，AI ビジ
ネスにおけるクライアントとベンダが保有する情報や知識の不均等さのことを言う．このようなクライ
アントとベンダ間の差は，表 1 の通りまとめられる．
表 1 情報の非対称性
データ
業務知識
分析能力
計算機環境

クライアント
○
○
×
×

ベンダ
×
×
○
○

これらの課題をクリアするためにはベンダ側であるエンジニア人材だけでなく，クライアント側にも2.

目的

本研究では「AI 開発においてクライアントが持つべきリテラシを身につけるための学習方略を提案と実践を通じた評価を行うこと」を目的とする．
そこで，本論文では，学習方略の提案に向けた準備段階として，AI 開発においてクライアントが持つべきリテラシとして学習が必要な要件（内容／要件）の調査及び，調査に基づくリテラシを身につけるための学習（支援）方略を組み込んだ教育実践の枠組みについて提案を行う．

3.

クライアントが持つべきリテラシに必要な要件の調査従来型のソフトウェア開発と AI ソフトウェア開発の違いを調査し，その違いを元に「AI 開発において，クライアントが持つべきリテラシ」を定義する．
3.1 従来開発と AI 開発の違い
AI 開発が失敗する原因の 1 つとして，従来のシス
テム開発との技術的な特性の違いが挙げられる．従来開発と AI 開発の違いについて，経済産業省(2018)(3)の資料を元にまとめた情報を表 2 に示す．
従来型のソフトウェア開発では，まずソフトウェ
アの仕様を詳細に定義し，既に知られた法則や知識を念頭に，実装の工程を段階的に詳細化していくという演繹的な開発手法が用いられている．
これに対して，機械学習の手法を取り入れたソフ
トウェア開発においては，実際に観察される事象を用いた帰納的な開発手法を用いることから，仕様の定義，実装や評価の方法等に従来型のソフトウェア
開発とは異なる方法論が用いられる場合がある（経済産業省，2018(3)）．AI 開発に対して，従来の開発と同じイメージで取り組もうとすると，これらの技― 33 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
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術的特性の違いにより，失敗が起こりやすくなると考えられる．このため，クライアント側においても，
従来開発との違いを認識し，ベンダと協調していく
ための適切な知識を有することが求められる．
表 2 従来開発と AI 開発の違い

技術的性質
開発対象の確定

従来開発

AI 開発

演繹的アプ

帰納的アプロー

ローチ

チ

しやすい

契約初期は困難
未知の入力デー

性能確定・保証

しやすい

タに対する性能保証が困難

事後的な検証等

しやすい

困難

データへの依存低い

ノウハウの重要性

高い

より高い

開発手法

WF 型

探索的段階型

学習用データに左右される

3.2 クライアントが持つべきリテラシ
情報の非対称性（表 1）や AI 開発の特徴（表 2）
によってベンダ・クライアント間の協調体制が整わないことが AI 開発の失敗の原因の一つであると考えられる．ベンダ・クライアント間の協調体制を確立するためには，クライアント側は，以下の知識および姿勢を学習していく必要がある．
1. 情報の非対称性を理解し，ベンダへの情報提供に協力できる姿勢
2. 従来開発のように，始めから開発対象物に対する性能・価値の確定や保証ができないという認識を持てるようになる

4.

学習（支援）方略の提案

学習方略を提案する上で，その対象者を誰にするかは重要である．現段階では「社会人」と「情報系大学の学生」の 2 パターンについて検討しており，それぞれの特徴に合わせた学習方略の提案が必要である．
高等・中等・初等教育において，将来的な AI 人材の育成につながる教育プログラムの充実が今後はかられると考えられる．これにより，AI やデータサ
イエンス人材育成のための教育改革が進み，AI の技術（機械学習など）を学ぶ機会は増えることが予想される．特に，情報系の大学生を中心として， AI
ベンダ側の職に就く可能性が高い学生に対してカリ
キュラムの見直しが行われている．これから AI 社
会を支える社会人となる学生を，長期的に育成することも重要である．しかし，1.はじめにの冒頭で記述した通り，直近でも AI 人材不足が懸念されている現在においては，AI の利用を検討している社会人
を短期的に育成することも重要であると考える．ここでは，エンジニア職などに就いておらず，クライ
アントとして AI による業務上の課題解決を期待している社会人を対象とする．
4.1 実務経験を有する社会人を対象とした提案
社会人は実務経験を積んでいるため，AI 開発において起こりうる課題である「他社に自社のデータを渡す必要に迫られる不安（情報の非対称性）」や，「不確実な（保証のできない）ものに対する投資の難しさ」を理解しやすいという特徴が考えられる．他方，
実務上で経験した課題などを想定し，AI 開発を通じた課題解決に対する期待も抱きやすいと考えられる．
社会人を対象とした場合，AI 開発の失敗事例の記事に基づき，クライアント側の視点から「原因」「自社でも起こりうるか」「どうしたら解決できるか」などを検討（レポート提出）させる事例分析型の教育手法を提案する．その過程が「AI 開発の特徴」や「失敗原因」の理解を促し，尚且つ失敗事例と自身の働く環境を照らし合わせることで AI 開発に挑んだ場
合に発生する「情報の非対称性」や「不確実なものに対する投資の難しさ」をイメージしやすい学習となるのではないかと考える．
4.2 情報系大学生を対象とした提案
情報系の大学生は，「AI 開発におけるクライアン
ト側の理解不足」を意識させることが今後エンジニアとして働く上でも役立つのではないかと考える．
特に，情報系カリキュラムでは従来型のソフトウェ
ア開発に関する知識などを土台とした AI 開発の特徴の提示が効果艇だと考えられる．しかし，社会人とは異なり，実務経験のない学生にとって「クライアントの存在」を意識することは難しいという特徴が考えられる．
そこで， AI 開発の工程と従来ソフトウェア開発の工程をテキストに基づき比較させ，その違いをベンダ視点・クライアント視点のそれぞれから考察してもらうシナリオに基づく疑似体験型の教育を提案
する．従来開発と比較させることにより「AI 開発の特徴」を理解させ，さらにベンダ・クライアントの両視点を持たせることにより「協調体制の難しさ」の理解を促す学習となるのではないかと考える．
参考文献(1) 経済産業省：”-IT 人材需給に関する調査- 調査報告書”,
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf （参照 2020.06.09）(2) 谷田部卓：”IT 図鑑 これからの AI ビジネス”, 中央精
販印刷株式会社, 東京（2018）(3) 経済産業省：”AI・データの利用に関する契約ガイド
ライン”
https://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/2018
0615001.html （参照 2020.06.09）― 34 ―

P1-18

大学初年次向け日本語文章作成支援システムの実証開発
Experimental Development of Japanese Text Writing Support System
in The First Developmental Education
長谷川 哲生*1,山下由美子*3,山川広人*2,小松川浩*1
Tetsuo HASEGAWA*1 ,Yumiko YAMASHITA*3,Hiroto YAMAKAWA*2, Hiroshi KOMATSUGAWA*1*1 公立千歳科学技術大学 大学院光科学研究科*1 Graduate School of Photonics Science, Chitose Institute of Science and Technology*2 公立千歳科学技術大学 理工学部
*2 Faculty of Science and Technology, Chitose Institute of Science and Technology*3 帝京大学*3 Teikyo University
Email:hasegawa215@kklab.spub.chitose.ac.jp
あらまし： 学生のレポート中の非学術表現である「話しことば」の検出と「話しことば」を学術表現に推敲するためのシステムである「話しことばチェッカー」の研究を行ってきた. 専門的な日本語の複数の教員・専門家が知識を共有し, より教育効果の高いエキスパート型のデータベースを作るために, システ
ム上で専門家の学術表現の知識を共有概念化できる話しことば管理機能を開発した.
キーワード：学術表現，非学術表現，初年次，日本語，データベース

1.

はじめに

大学のユニバーサル化に伴い, 学生の文章作成能力の低下が問題視されている. 特に学生のレポート
中の非学術表現が問題点として挙げられている.この問題に対して, 本研究プロジェクトでは学生がレポートを作成する際に, 非学術表現である「話しことば」の検出と「話しことば」を学術表現に推敲するためのシステムである「話しことばチェッカー」（1）の研究を行ってきた. 「話しことばチェッカー」では, 日本語教育の専門家(以下, 専門家)が定義したルールに従い「話しことば」を検出する. そして, 話
しことばに対応する事例と修正例を学生へ提示することにより文章の推敲を支援する仕組みとなっている. この研究の重要な点は, 専門的な日本語の複数の教員・専門家が知識を共有し, より教育効果の高いエキスパート型のデータベースを作るかにある.
しかし, 本研究グループの「話しことばチェッカー」
は, 1 人の専門家の知識のみを活用しており, 複数の専門家の知識は活用できていない. 本研究グルー
プで開発してきたシステムにこのような課題が 2 つある. 1 つ目は, システムが専門家 1 人の知識をもとに話しことばを判定している点である. そのため,共有できる知識には限界がある. この課題に対しては複数の専門家の知識を共有概念化していく仕組みが求められる. 2 つ目は, 専門家が話しことばの知識をシステムで管理できない点である. 現状は, 専門家が直接, 話しことばの知識を管理することができないため, システム管理者が代わりに専門家の知識をシステムに反映している. そのため, 専門家が話しことばの知識を管理する仕組みが求められる.
この二つの課題に対して, 話しことばに対して複数の専門家の知識の共有を行うための機能の開発, 有用性の評価を行った.

2.

識を共有概念化できる機能の実装を目的とする.具体的には話しことばについての「提案機能」,「議論機能」, 「管理機能」を実装する。それにより, 複数の専門家の知識をデータベースに反映し, 知識の共有と専門家による管理を図り, 知識を共有化する機能としての有用性を計る.

3.

開発した機能3.1

概要

開発した 3 つの機能では, 専門家の学術表現の知
識を共有概念化することを目的としている. そのため, 一般の教員(以下, 教員)が話しことばの提案を行い, それについて議論し合った結果を専門的な知識の共有概念としてシステムに反映する機能を開発した. 具体的には, 話しことばを提案する提案機能,
提案を議論する議論機能, 決まった話しことばをデータベースに登録する管理機能を開発した.
3.1.1 機能の概念図開発した機能についての概念図を図 1 に示す. まず, ①専門家または教員が話しことばを提案する.
次に, ②提案された話しことばは, 複数の専門家と教員に掲示される. そして, ③提案について複数の専門家の間で議論が行われる. その後, ④管理者が議論で決まった提案の可否をシステムに反映する.
最後に, ⑤管理者が提案で採択されたものをデータベースに登録する流れである.

目的
本研究では, システム上で専門家の学術表現の知― 35 ―

図 1 話しことば管理機能の概念図

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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3.2

提案機能

提案機能は, 新規の話しことばを提案する「検出語の提案」, 例文・修正例・コメントを変更する「ヒント例文の変更」, 話しことばを削除する「検出語の除外」がある. 提案者はこの 3 パターンから 1 つ
選択し, 提案を行うことができる.
3.3 議論機能
議論機能は, 提案の一覧表示, 提案についてチャット形式での議論, 提案の採用・不採用の処理を行うことができる.
3.4 管理機能
管理機能は, 検出する単語の登録とヒント例文の変更, 検出する単語の除外処理を行う.

図 2 ある複数の被験者の提案

考察

4.

検証方法及び結果

5.

4.1

検証方法

機能を利用した後の結果から, 提案された件数は38 件であり, そのうち議論が行われ, 結論が出たものは 1 件であった. また, 提案に対して発言はされたが, 議論に至らなかったものは 7 件であった. 提案の数に対して議論が行われていない理由として,議論の結論を出すまでの時間が十分ではなかったことが考えられる. 議論が活発に行われなかった原因
は, 議論に参加した人数と検証方法, 機能の使用手
順の 3 点が挙げられる. 1 つ目の議論に参加した人数については, 機能利用後のデータから, 2 人のみで議論が行われていた. また, アンケート結果の「参加者が少なかったため, 3 名以上での議論になれば役立つと思われる。
」という回答からも, 2 名のみの議論では活発に行われていないことがいえる. 2 つ目の検証方法は, 検証時期や検証期間, 検証の趣旨の説明が不十分だったといえる. 検証期間については,
今回の検証では 7 日間のみの使用であり, 複数の提案に対して議論する時間としては, 十分ではなかったことも原因として挙げられる. 3 つ目の機能の使用手順は, 提案の一覧が図 2 のように表示され,個々の提案については, 種類をクリックしなければ議論の状況を確認できない. また, 提案が少ない場
合は, 議論する提案を把握しやすいが, 提案数が多くなった場合は, 議論の状況が確認できない. このため, 議論する提案を把握することは難しいと考え
られる.
参考文献

開発した 3 つの機能が，複数の専門家の話しこと
ばの知識を共有する機能として有用であるかを検証することを目的とし，専門家の試用を通じ，アンケ
ート調査を行った．話しことば管理機能では, 機能によって役割が分かれており, 専門家と一般の教員が提案と議論を行う. 管理者が議論と議論での決定内容をデータベースに反映するという役割で検証を行った. 検証では, 本研究で開発した機能がクラウド上で稼働するシステムで, 検証の手順, 機能の使用方法が書かれた検証マニュアルを前述した 4 名(以下被験者)に渡し, 実証実験を行なった. 検証期
間は 2020/1/14~1/21 の 7 日間とし, システムの試用と本システムの試用後でアンケート調査を行った.
アンケートは, 被験者が提案機能によって提案はできたか, 議論機能で議論を行うことによって, 話し
ことばの共有化につながったのかを調査する内容と
した.
4.2

検証結果

提案機能によって提案された話しことばが想定より多く 38 件集まった. 想定より多くの提案が行われた理由は, 専門家が「話しことばチェッカー」によって検出可能にしたい話しことばが多数あったことが考えられる. 被験者が提案した話しことばの一部を図 2 に示す. そのうち, 被験者により議論が行
われ, 結論が出て採用に至った件数は 1 件であった.
また, 議論に結論は出なかったが, 議論途中のデー
タは 7 件であった. 議論での発言回数は, 管理者が8 回で, そのほかの関係者教員は, 3 回程度となった.
議論内容は, 複数の被験者でシステムへの話しこと
ばの登録の有無を確認する内容であった.議論に要した時間は, 議論が開始されてから結論が出るまでの時間で計算すると, 約 18 分であった.
アンケート調査の結果では「この機能は, 話しことばについて議論することに役立ちましたか？」という質問に対し, 「そう思わない」具体的には「参加者が少なかったため, 3 名以上での議論になれば役立つと思われる. 」という意見があった.

(1)
山下由美子 他:”
「話しことばチェッカー」の開発と実証評価”, 教育システム情報学会（JSiSE）2019年度 第 5 回研究会

― 36 ―

A1-1

子ども向けプログラミング教室を対象とした産学連携アクティブラーニング科目の実践
An Active Learning Practice by Industry-academia Collaboration
to Conduct Programing School for Children
大木 宏明*2
西村 りさ*2
仲林 清*1*1*2
Hiroaki OHKI
Risa NISHIMURA*2
Kiyoshi NAKABAYASHI*1*2
千葉工業大学 情報科学部， 富士通ラーニングメディア*1
Faculty of Information and Computer Science, Chiba Institute of Technology*2
Fujitsu Learning Media, Ltd.
Email: knaka@net.it-chiba.ac.jp
あらまし：近年注目が集まっている子ども向けプログラミング教室を企画・運営することを目的としたア
クティブラーニング科目を産学連携で実施した．子ども向けプログラミング教室の運用実績がある企業
メンバーが，学生による企画・立案・運営の支援を行う．5 月からプロジェクトを開始し，夏休みに大学周辺地域の小学生を対象とした教室を大学の演習室で実施した．2018 年度・2019 年度に実施した科目の状況・学生の授業に対する評価などを報告する．
キーワード：子ども向けプログラミング教室，アクティブラーニング，産学連携

1.

はじめに

学生の自律的な学びを促すアクティブラーニングの重要性が高まっており(1)．地域貢献型のサービス
ラーニングの実践も行われている(2)．千葉工業大学
では，2018 年度より，行政や企業と連携して地域や社会における現実の問題に取り組み，現実の文脈の中で学生の成長を促すソーシャルアクティブラーニ
ングの科目を実施している．本稿では，科目の一環として，株式会社富士通ラーニングメディア（FLM）と連携して実施した「小学生向けプログラミング教室運営実践事業」(3)について報告する．

2.

学習目標

本科目は，地域の小学生向けのプログラミング教
室を学生が企画・運営する PBL 型の構成を採っている．通常の大学内に閉じた PBL ではなく， FLM と千葉工大の連携企画として，FLM のサイトで一般の受講者を募集しているため，企業が提供するサービスに準じた品質が求められる．
また，FLM は，従来から子ども向けプログラミン
グ教室 F@IT Kids Club(4)の運営実績を有するほか，
人材育成・研修に関して長年にわたる実績がある．
従って，学生にとっては，プログラミング教室の運営に関する知見を学ぶだけではなく，人材育成に関する豊富な知識・経験を有する社会人から，企業におけるプロジェクトの運営や業務推進の考え方を直接学び，職業観の醸成につなげることが可能となる．
さらに参加学生の多くは，情報系学科所属者を中心に，大学で何らかのプログラミングの授業を受講している．従って，この企画で，プログラミングをどのように教えるかを考えることを通じて，自身が学習した知識を内省・深化し，他者に伝える機会を持つことも科目の目標となる．

時期
4月
5～6 月
6～7 月
8月
9 月～

3.

表 1 全体の流れ
内容
3 年生を主に参加学生（10 名程度）募集．
キックオフ．教室テーマ設定．コースシ
ナリオ検討．広報活動．受講者受付．
シナリオ詳細化．教材・プログラム・ア
イテム作成．実施内容検討．
会場設営．リハーサル．本番
リフレクション．報告書作成．

学習設計

2018 年度と 2019 年度の前期から夏休みに掛けて科目を実施した．流れは表 1 の通りである．プログ
ラミング教室は，小学生全学年を対象としたスクラッチコースと，3 年生以上を対象としたロボットコース（レゴ®マインドストーム®EV3 使用）の 2 日間実施した．年度で統一的なテーマを設定し，それに沿ってコースのシナリオを設計している．例として，
2018 年度は「宇宙とプログラミング」というテーマを設定し，これを受けてスクラッチコースでは，エイリアンの侵略から地球を守るために太陽系の惑星を巡りながらアイテムを集めてプログラムを完成させていく，というシナリオを構成した．
このテーマを軸にプロジェクトを進める．5 月に全員でテーマ設定のディスカッションを行う．学生
は，スクラッチ担当，ロボット担当，広報担当の班に分かれ，コースシナリオのアイデア出し，参加者募集準備を行う．6 月に Web での受講者募集（図 1）
および，地域小学校にチラシ配布の依頼を開始する．
並行して，コース担当班はコースシナリオを詳細化し，これに沿って，プログラミング課題，アイテム
収集課題，配布教材（図 2）などを作成する．

― 37 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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クトを成功に導くことを意識したと考えられる記述が多く見られた．一方，「準備が予想以上に大変」だ
ったが，「本番で子どもの喜ぶ姿を見た達成感」という記述も多く，これが自己評価の高さにつながっていると考えられる．
表 2 受講者数
2018 年度
スクラッチコース
18 名
ロボットコース
24 名2019 年度
34 名
31 名

図 1 受講者募集ページ

図 3 2018 年度の実施模様

図 2 配布教材例

表 3 報告書自由記述例（下線筆者）

上記の期間中，FLM と学生の定例会議を週 1 回，
対面ないし Web 会議で実施した．ここでは，各班が進捗状況・成果物を報告し，次回までのスケジュー
ル・目標の意識合わせのほか，必要に応じて技術面での支援も行った．さらに，Slack を用いて随時オンラインでコミュニケーションを取った．各班ごとの会議・作業実施は学生の自主性に任せた．
当日は，大学の演習室でプログラミングを行うほか，学内の教室を惑星に見立て，惑星をめぐってクイズに回答し，プログラミングに必要なアイテムを集める，という活動を行う．参加学生は全員で，事前のシナリオ確認，会場設営，リハーサル，当日の受講者のサポートを行う．当日の受講者数は表 2 の通りであった．当日の模様を図 3 に示す．

4.

2018 年度 （学べたことは）会議で案を出す際に注意すべきことや WBS を使った計画の立て方と書き込み方，情報伝達の難しさと大切さである．会議で案を出す際に，ただ案を出すだけでなくその案を出した根拠やメリットなどをまとめて発言すると説得力がでて他の人からも共感を得ることができると学んだ．（略）2019 年度（学べたことは）サービスを受ける対象者を細かく分析する必要があることである．最初は単に小学生を対象に進めていけばいいと思っていたが，（略）ペルソナシートを作成しながら，今の小学生の行動分析や，（略）どのようなことをすれば喜び共感するのかも考え，まず自分たちの対象者を具体化した．これにより，対象者のプログラミング学習の習得基準を明確にすることができたため，小学生の目線で企画を考える
ことができた．

学生の評価

終了後にリフレクションの会合を行い，その後，個人ごとに報告書を作成させた．報告書は，活動内
容・感想・反省点の自由記述と，5 段階の自己評価（満足な活動ができたか）からなる．自己評価は，2018 年度の 1 名を除いて全員が 4 か 5 を付けており，平均値は 2018 年度が 4.45(n=10)，2019 年度が4.33(n=12)であった．
自由記述の例を表 3 に示す．「案や判断の根拠提示」，「受講者目線での企画」などの記述がみられる．
他にも，「メンバー間の意識共有」，「自分から動くこと」，「スケジュールが遅れた場合の対応」など，提供するサービスのレベルを意識し，現実のプロジェ

参考文献(1) 中井 俊樹：“アクティブラーニング”，玉川大学出版
部 (2015)(2) 石田 百合子，他：“サービスラーニングの原則・基準を活用した PBL 科目の授業設計・運営準備ガイドおよびワークシートの開発”，教育システム情報学会誌，Vol. 34, No.2, pp.196-201(2017)(3) “大学生とともにプログラミングで子どもたちを育成”，富士通の教育ビジョン－未来への学び－，富士通株式会社，p.28，https://www.fujitsu.com/jp/
imagesgig5/FJeduvision_EV190002.pdf (2019)(4) F@IT Kids Club, https://www.knowledgewing.com/oc/
fkids/― 38 ―

A1-2

メーカーと文芸学部の産学共同研究を起点とする芸術メディア実習
Training in Media Arts taking advantage of Collaboration with
Faculty of Arts and Letters and an Electronics Manufacturer
卯木 輝彦*1,*2, 谷田貝 雅典*2
Teruhiko UNOKI*1,*2, Masanori YATAGAI*2*1 株式会社フォトロン*1Photron Limited*2 共立女子大学*2Kyoritsu Women’s University
Email: unoki@photron.co.jp
あらまし：共立女子大学文芸学部とフォトロンは，バーチャル・リアリティ（VR）などの先進的映像技術を学校教育の現場で活用することを目指して，2019 年より産学共同研究を行ってきた．2020 年度から
は，共同研究プロジェクトへの学生の参画意欲向上を早期に図るため，筆者の一人が実務家教員として 2
年次専門科目「芸術メディア実習」の授業を担当することとした．本稿では，ここに至る経緯，授業の概要，4 月よりオンラインで開始をした授業の現状と学生の反応について報告をする．
キーワード：産学連携，共同研究，プロジェクションマッピング，360 度 VR 映像

1.

はじめに

共立女子大学文芸学部は，文学と芸術の世界をさ
まざまな視点からとらえることを通じて広い視野と教養を備えた豊かな人間性を養い，主体的に社会の発展に貢献しうる女性の育成を目指している．学びの指針として文学，芸術，文化，メディアの 4 つの領域が用意されており，メディア領域では広くメデ
ィアの理論とスキルを身に付けることができる．
フォトロンは，放送，教育，医用などの分野を対象に，映像・画像に特化した製品を開発しているメーカーである．グループ企業には，映画，テレビ，
アニメーションなどの制作会社や，映像の編集・加工サービスを行うポストプロダクションがある．
共立女子大学文芸学部谷田貝研究室とフォトロン
研究開発センターは，2019 年よりバーチャル・リア
リティ(VR)など先進的映像技術を学校教育の場で活用することを目的に産学共同研究を行ってきた（1）（2）（3）．文学・芸術とメディアの関係を学び，情報を分析的かつ情緒的に読み取る洞察力を持つ学生を擁する文芸学部との連携は，理工系学部との共同研究とは異なる感性での新たな発想が生まれ，教育現場で活用するシステムの検討には大変有意義である．
しかしながら，製造業では，理工系学部との共同
研究は性能向上，試作開発，知的財産権などの直接的な成果により企業内での理解が得られやすい一方，
文系学部との産学連携はその効果が定量的に見えにくく，採用活動の一環とみなされることもあり，研究活動として認知されにくい一面がある．共同研究
を安定的に継続させるためには，学会発表等の対外活動を活性化し，企業内部に成果を顕示することが不可欠であり，そのためには，学生の関連テーマへの興味を早期に喚起し共同研究プロジェクト参画意
欲を高め，研究体制を強化することが必要である．

それを実現するための手段の一つとして，筆者の一人が社会人教員として 2 年次専門科目「芸術メディア実習」の授業を担当することとした．
以下では，「芸術メディア実習」の授業の概要および授業開始後に実施したアンケートから得られた学生の反応について述べる．

2.

芸術メディア実習授業

2.1 概要
芸術メディア実習は，文芸学部 2 年次専門科目，
前期 15 回の授業である．
2019 年度までは谷田貝が担当し，映像表現が未発達であった時代の古典的な物語の空想法を題材として映像表現の利点と欠点を考察するとともに，映像表現が得意とする情動を喚起する映像の制作などを行ってきた．
2020 年度に卯木が引き継ぎ，前年度までの「映像メディアの特徴について映像制作を通して考察する」という基本的な方針は踏襲しつつも，新しい映像表
現媒体を利用した映像制作実習を取り入れることにした．先進的映像技術に対する興味関心を喚起し創造性を育てることを第一の目的としているが，さらに社会人教員であることの特性を生かし，社会との多様な連携により学生の成長の後押しをし各人のキャリアにつなげる授業にしたいと考えた．
実習の題材として「プロジェクションマッピング」と「360 度 VR 映像」の２つを取り上げた．プロジ
ェクションマッピングについては，フォトロンのグ
ループ会社において日本最大級の若手映像クリエイ
ターの祭典「東京国際プロジェクションマッピング
（4）
アワード」
を主催・運営をするなど，グループとして将来の映像コンテンツ産業の中核となる人材の育成や技術向上に力を入れている．また，360 度 VR

― 39 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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映像については，グループ会社においてハイエンドの 360 度撮影システムを所有しエンターテイメント，
産業，観光 PR など，さまざまなコンテンツ作成サービスを行っている（5）．いずれも今後の普及が期待されている技術である．このようなグループ企業のネットワークを生かした企業見学やクリエイターとの交流の機会の実施可能性をも視野に，授業における題材として選定を行った．

3.2 授業内容についての反応

2.2 方法プロジェクションマッピングおよび 360 度 VR 映
像ともに，授業の前半では，インターネット上に公開されている作品の鑑賞と分析を通して，映像表現に必要な基礎的な知識を得ることを目標とした．企
画・ストーリー・構成，使われている撮影技法・編
集技法・表現技法などについて学ぶとともに，通常の二次元映像と比較をして，各メディアの利点や欠点，表現力の違いなどを考察する．
授業の後半では，作品の制作を通して，機材や映像ソフトウェアの利用技術を習得し，先進的映像技
術を体感することを目標とした．360 度 VR 映像については，360 度カメラで撮影した映像を映像編集
ソフトにより編集し，VR ヘッドセットまたはスマートフォンでの視聴によりその臨場感や没入感を体
験する．プロジェクションマッピングについては，
屋外での本格的プロジェクションマッピングにも利用可能なソフトウェアを利用し，室内での小型プロジェクターによる小規模な作品を制作する．
本稿執筆時点 2020 年 6 月，新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響により，当初予定していた教室に集合して実習を行うことが困難な状況である．
2020 年度の授業では，映像制作は各自の自宅の PCで行い，VR ヘッドセットによる視聴やプロジェク
ターを用いた映像投影は，オンラインで可能な形態への変更を検討している．

3.

は，上位から「映像制作の現場を見てみたい」89.5%，「企業の職場を見てみたい」68.4%，「映像制作機器を見てみたい」52.6%，「就職先候補として」26.3%
であった．
これらの結果から，授業を履修しなければ知ることがなかった企業に対して，数回の授業受講後には授業内容と関連して高い関心を示すようになっていることが分かる．
授業内容に関する自由記述では，次のような意見があった．
「授業を通してより深く知ることができて楽しい．授業に関係なく実践してみたい」，「小さな液晶画面で見ていたとしても，そこにいるような感
覚等，現実からの拡張世界を作り出す表現メディアに改めて関心を持った」，「技術の進歩のおかげでこんな幻想的な映像や楽しい映像を身近に見ることが出来てすごいと改めて思った」，「様々な映像を観てきて，実際に挑戦・経験してみたい」，「撮影方法やかっこよく見える構図など，とても参考になった．
早く外で撮影したい」，「授業を受けて，カメラを持って散歩に行きました」．
これらのコメントからは，多くの優れた作品を見ることや実例をもとにした撮影技法を知ることによって，映像制作に対する関心が高まり実践への意欲が向上していることが伺える．

4.

まとめ

文芸学部とメーカーとの産学共同研究を活性化させることを目的の一つとして実現した社会人教員による芸術メディア授業の取り組みについて，その概要と学生の反応について報告をした．授業開始１か
月後のアンケート結果によれば，学生の企業との連携および先進的映像メディアに対する関心はいずれも高い．今後，継続的に学生のフォローアップを実
施したい．

アンケート

参考文献

学生の企業に対する意識および授業内容に対する反応を把握するため，第 4 回目のオンライン授業終了後にアンケートを実施した．アンケート実施のタイミングは，プロジェクションマッピングの作品鑑
賞、および 360 度 VR 映像と通常の 2 次元映像の撮影技法について実例を示しながらオンラインで解説を行った直後である．履修者 20 名のうち 19 名の学生から回答があった．学年の内訳は 4 年生 3 名，3年生 4 名, 2 年生 12 名である．
3.1 企業に対する意識「初回授業前にフォトロンを知っていましたか」という質問に対して「知らなかった」が 100%．
「フォトロンの社内見学をしてみたいですか」に対して「してみたい」は 84.2%．
「フォトロンのグループ企
業見学をしてみたいですか」に対して「してみたい」
は 89.5%であった．
「見学をしたい理由（複数回答）」(1) 坪谷里咲, 永岡慶三, 米谷雄介, 卯木輝彦, 林幹夫,
谷田貝雅典: “VR を活用した遠隔間地域学習の効果と教材開発について,”教育システム情報学会第 44 回
全国大会論文集, pp.111-112 (2019)(2) 黒木聡子, 卯木輝彦, 永岡慶三, 米谷雄介, 谷田貝雅
典:“対人好意を喚起できる VR コンテンツの評価実験,”日本教育工学会 2020 年春季全国大会講演論文集,
pp.235-236 (2020)(3) 杉澤香織, 卯木輝彦, 永岡慶三, 米谷雄介, 谷田貝雅
典:“初等中等教育課程の学習内容と実生活を結びつける VR コンテンツ,”日本教育工学会 2020 年春季全国大会講演論文集, pp.271-272 (2020)(4) 東 京 国 際 プ ロ ジ ェ ク シ ョ ン マ ッ ピ ン グ ア ワ ー ド ,https://pmaward.jp/ (2020 年 6 月 9 日アクセス)(5) IMAGICA Lab:“IMAGICA が「Jaunt ONE」を導入ハ
イエンド 360 度 VR コンテンツ制作を加速展開,”
https://www.imagica.com/news/jaunt-one/ (2020 年 6 月 9日アクセス)― 40 ―

A1-3

香川大学とネットワンシステムズ株式会社による情報セキュリティ教育プログラムの共同開発
Collaborative development of information security education programby Net One Systems Co., Ltd. and Kagawa University
西川 昌佐*1，喜田 弘司*2，後藤田 中*2，最所 圭三*2，柏谷 知美*1，槌井 恵子*1，
米谷 雄介*2，八重樫 理人*2，小野 滋己*2，高橋 体知*1，辻 秀典*1
Masasuke NISHIKAWA*1, Koji KIDA*2, Naka GOTODA*2, Keizo SAISHO*2,
Tomomi KASHIWAYA*2, Keiko TSUCHII*2, Yusuke KOMETANI*2, Rihito YAEGASHI*2, Shigemi ONO*2,
Taichi TAKAHASHI*2, Hidenori TSUJI*2*1 ネットワンシステムズ株式会社*1Net One Systems Co., Ltd.
*2 香川大学*2 Kagawa University
Email: m-nishikawa@netone.co.jp
あらまし：情報セキュリティ⼈材の不足が社会課題となっている．本研究では，実践的なスキルを有した
情報セキュリティ技術者の育成を目的とした，最新の情報セキュリティに関する技術を活かした情報セ
キュリティ教育プログラムの産学協同開発を目指す．香川大学創造工学部の「情報システム・セキュリテ
ィコース」の 3 年生を対象に，情報セキュリティ倫理や情報セキュリティ技術，および，ネットワークセ
キュリティ，攻撃対策を演習形式で学ぶ科目群において開発した教育プログラムを実施する．
キーワード：情報セキュリティ人材，情報セキュリティ教育，教育プログラム，産学協同開発

1.

はじめに

経済産業省「IT 人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」によると，2020 年には国内ではセキュ
リティ人材が 19 万 3000 人不足であり，情報セキュ
リティ人材の不足が社会課題となっている(1)．香川大学創造工学部では，情報セキュリティ人材育成のために 2018 年 4 月に「情報システム・セキュリティコース」を新設し，同人材不足の解消を目指して様々な教育・研究活動を実施している(2)．
情報セキュリティでは，最新の事例等を取り入れ，実践的なスキルにつながるカリキュラムを設ける工夫が求められる．そこで本研究では，実践的なスキルを有した情報セキュリティ技術者の育成を目的とした，最新の情報セキュリティに関する技術を活かした情報セキュリティ教育プログラムの産学協同開発を目指す．本稿では，香川大学創造工学部の「情報システム・セキュリティコース」の 3 年生を対象に，情報セキュリティ倫理や情報セキュリティ技術，
および，ネットワークセキュリティ，攻撃対策を演
習形式で学ぶ科目群のカリキュラム設計を紹介する．

2.

情報セキュリティ教育プログラムの開発

2.1 情報セキュリティ教育プログラムの開発要件
情報システム・セキュリティコースにおいては，
情報セキュリティを専門とする職種を目指す学生が入学してくる．その一方で，多くの学生にとって，
情報セキュリティに関する知識は，一般常識ではな
く， 高度な技術を学ぶ以前に，情報セキュリティ人

材としての基礎的な素養を身に着ける必要がある．
また，情報セキュリティ人材と情報セキュリティ専
門技術者は，求められるスキルが異なり，厳密に区別して教育プログラムを設計する必要がある (3)．これらを考慮して，開発する教育プログラムに 2 つの目標を設定した．
第 1 の目標として，今後当該コースを修了する学
生は，業種・職種が，情報セキュリティ分野に関連するか否かにかかわらず，情報セキュリティ人材として，社会からの一般要求レベルの知識習得水準を満たすこととした．つまり，すべての理系のエンジニアが身につけるべき情報セキュリティの基本技術を学ぶことを目的に，広く網羅的にセキュリティ技術の理解を主眼とした．このようなことから，将来，企業のエンジニアとなった際に，情報セキュリティ
面での基本的な問題に対処できることをゴールとした．特に，企業で実施される情報セキュリティを専門職としない対象者に対する教育・研修の水準とした．
第 2 の目標として，より高度な情報セキュリティに対処できる人材の育成とした．現在の情報セキュ
リティでは，攻撃者側が圧倒的に有利な状況にあり，これに対応できる ICT のエンジニア（ホワイトハッ
カー）の人材が必要な状況である．ICT の基本技術
は，OS，計算機言語，ネットワークであり，これらをセキュリティ面から理解することが必要である．
攻撃の手口と，その対策技術を学ぶことにより，将来，情報セキュリティ専門技術者として，セキュリ
ティ関連企業のエンジニアに，あるいは，一般企業― 41 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4の社内セキュリティのエンジニアになるための技術を学べることを基準とした．
2.2 開発した情報セキュリティ教育プログラム
香川大学創造工学部の「情報システム・セキュリ
ティコース」の 3 年生の約 40 名を対象に，本プログラムを実施する．情報セキュリティ倫理や情報セキ
ュリティ技術の基礎を学ぶ「情報セキュリティⅠ」（表 1）．および，ネットワークセキュリティ，攻撃対策を演習形式で学ぶ「情報セキュリティⅡ」，「情報セキュリティ演習」（表 2）を実施する．
表 1 カリキュラム「情報セキュリティⅠ」
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第 10 回
第 11 回
第 12 回
第 13 回
第 14 回
第 15 回

オリエンテーション【セキュリティ倫理編】
機密情報とは？
ソーシャルエンジニアリングとサイバー
攻撃
ネットワークを利用する際のセキュリテ
ィ観点での注意事項
まとめ、中間テスト【セキュリティ技術編】
セキュリティ技術の全体像
暗号技術 1：暗号の基礎、共通鍵暗号、公開鍵暗暗号技術 2：ハッシュ関数，メッセージ認証，デジタル署名，乱数
認証技術 1：パスワード、生体認証
認証技術 2：認証プロトコル、ID 連携
まとめ，中間テスト
PKI：トラストモデル，公開鍵証明、認証局
コンピュータ・ウィルス
最新の研究事例（人工知能を活用した研究
事例紹介）
まとめ，テスト

表 2 カリキュラム「情報セキュリティ演習」
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第 10 回
第 11 回
第 12 回
第 13 回
第 14 回
第 15 回

オリエンテーション【ネットワークセキュリティ編】
OSI 参照モデル（復習）FW，IDS/IPS，WAF などのセキュリティ機器
Web 技術＋Web サーバ構築演習（IIS）
Web サーバに対する攻撃とセキュリティ対策
まとめ 発表会【堅牢化サイバー演習編】
Linux 復習
堅牢化サイバー演習解説
堅牢化サイバー演習 1 回目説明＋競技
堅牢化サイバー演習 2 回目
事前対策 解説
発表会
データ保護 解説
事後対策 解説
全体まとめ

第 1 の目標を満たすべく，「情報セキュリティⅠ」
では，特に企業として必要とされる教育・研修の水準を参考に，ネットワンシステムズの教育サービス
である「ネットワークアカデミー」の講師と共に，当該授業を 3 回実施する．なお，ネットワンシステ
ムズの講師による授業は，3 回実施のうちの 1 回をあえてテレワークの働き方の流れを想定し，学生に興味を持たせる狙いでオンライン授業での実施とす
る．
第 2 の目標は，学生にとって実機に触れる機会を創出することがすることが一般的に難しいため，カ
リキュラムには，スイッチやルーターの実機を実際に見てもらい触ってもらう内容を含んだ．ネットワンシステムズの「ネットワークアカデミー」の講師と技術者を含めた講師陣で，実機を用いた実践的な情報セキュリティの演習を「情報セキュリティⅡ，
情報セキュリティ演習」にて 5 回実施する計画を立てた．

3.

教育プログラムのオンライン対応

新型コロナウイルス感染症の影響により，香川大学の第 1Q の授業は全てオンラインでの実施となり，
表 1 の「情報セキュリティⅠ」も全ての回がオンラ
インでの実施となった．ただし，オンラインの授業
実施を当初より一部想定していたため，映像配信も含め滞りはない．大きな問題もなく，各回の授業を実施できている．

4.

おわりに

本稿では，情報セキュリティ人材育成を目的とした産学共同教育プログラムについて紹介した．情報
セキュリティ人材および情報セキュリティ専門技術者の育成の区別を明確に意識したカリキュラムを検討した．現在，本教育プログラムは実施過程の段階にあり，今後は，実施結果をまとめた上で，プログ
ラム内での学生の理解度の分析に加え，プログラム
外への波及効果として，学生の能動的な情報セキュ
リティに関わる活動（例：セキュリティキャンプ参加）や企業への就職状況も含めた広い観点で，本プ
ログラムの意義について評価を行う予定である．
参考文献(1) 経済産業省:“「IT 人材の最新動向と将来推計に関する調査結果”,
https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11203267/www.meti.go.jp/press/2016/06/20160610002/20160610002-7.pdf（2016）（アクセス日:2020 年 6 月 3 日）(2) 香川大学:“香川大学改革構想 2018 年 4 月-START-”,
https://www.kagawa-u.ac.jp/information/approach/20184start/（2018）（アクセス日:2020 年 6 月 3 日）
(3) IPA:“いま求められるセキュリティ人材確保のために”,https://www.ipa.go.jp/files/000039528.pdf（2018）（アクセス日:2020 年 6 月 3 日）

― 42 ―

B1-1

計算論的思考力の定量的な測定を目的としたオンラインテストの開発
Development of an online test aiming quantitatively measurement ofcomputational thinking
矢野 里奈*1, 谷岡 広樹*1, 松浦 健二*1, 佐野 雅彦*1, 上田 哲史*1
Rina YANO*1, Hiroki TANIOKA*1, Kenji MATSUURA*1, Masahiko SANO*1, Tetsushi UETA*1*1 徳島大学*1 Tokushima University

Email: c612035023@tokushima-u.ac.jp
あらまし：2020 年度より小学校ではプログラミング教育が必修化されたが，学習者の能力の成長を定量的に測定する手法は確立されていない．本研究ではプログラミング教育によって養われるとされるプロ
グラミング的思考には計算論的思考が含まれると考え，計算論的思考力を客観的・定量的に測定するためのテストを開発してきたが，小学校教育の現状を鑑みて遠隔授業等にも導入できるようオンライン形式で公開した．本稿では，事前調査として大学生 38 名を対象に行ったテスト結果について報告する．
キーワード：プログラミング教育，ICT，Learning Analytics

1.

はじめに

2020 年度より全国の小学校でプログラミング教
育が必修化された．文部科学省から発行されたプログラミング教育の手引き (1)には，プログラミング教
育の目的や，プログラミング教育で育む「プログラミング的思考」の内容などが記載されているが，学習者のどのような能力がプログラミング教育によって育まれたのか測定する手法については言及されておらず，判断は現場の教員に委ねられているのが現状である．プログラミング教育で養われる能力を測定するためのプログラミングテストを，遠隔授業やオンデマンドでも実施可能なオンライン版とし，事前調査として大学生・大学院生 38 名を対象に行った．本稿ではそのテスト結果について報告する．

2.

関連研究

これまでに提案してきた手法(2)は，プログラミン
グ的思考力の定量的な測定方法を開発することによって，学習者の能力を測定することを目指し，ワー
クショップ（以降，WS）や授業後に筆記試験により効果を測定するという手法であった．実験には，独自に開発したテストを使用し，その結果として，プログラミング経験の有無がテストの結果に影響を及ぼしており，プログラミング経験によって養われた能力，いわゆるプログラミングスキルが測定できた．
しかしながら，プログラミング的思考の元となる考え方である「コンピュテーショナル・シンキング」
について測定できたとはいえなかったため，問題の拡充が必要である．

3.

コンピュテーショナル・シンキング

プログラミング教育の手引きでは，プログラミン
グ的思考の定義について，『「コンピュテーショナル・
シンキングの考え方を踏まえつつ，プログラミングと論理的思考との関係を整理しながら提言された定義である」とされている．コンピュテーショナル・
シンキングとは，英国をはじめとする世界各国でコンピュータサイエンスのカリキュラムに取り入れられている思考方法であり，Jeannette M. Wing のコラム(3)によって広く知られるようになった.日本では中島(4)が「計算論的思考」として翻訳したものが知られて い る ． 英 国 で は ， BBC の 記 事 (5) に よ る と ，「Decomposition（分解）」「Pattern recognition（パターン認識）」「Abstraction（抽象化）」「Algorithms（アルゴリズム）」の 4 つに分類されており，それらが合わ
さってコンピュテーショナル・シンキングの形を成すというように定義されている．

4.

提案手法

本研究では，BBC の記事の 4 つの分類に沿って問題を作成し，それぞれの能力について測定する手法を提案する．
Decomposition の問題の例を図１に示す．図形の動きを指定されたブロックに分ける問題である．この例では，図形が右へ移動しているという動きと，大きさを大きくするという動きに分けることができる．
Decomposition の問題としては，このほかにも，ブロックを指定された通りに組み合わせた場合にどのような動きになるか予測する問題が含まれる．
Pattern recognition では，例示された内容からパターンを読み取り，別の図形にパターンを適用する問題が含まれる．
Abstraction では，提示された情報の中から条件に合う要素を抜き出すという問題が含まれる．
Algorithms では，図 2 に示すような動きを表すブ
ロックを用いて，アルゴリズムを組み立てる疑似的なプログラミング課題である．この例では，オブジ
ェクトを前に 2 マス進ませればよい．このほか，通ってはいけないマスを指定したり，同時に 2 つのオ
ブジェクトを動かしたりする問題などが含まれる.

― 43 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

経験者よりも未経験者の方が大きいため，母集団においてコンピュテーショナル・シンキングの能力について，なんらかの差があると考えられる．
4 つの分類ごとの平均正解数を表 2 に示す。
Decomposition(Dec)は全 8 問，Pattern recognition(Pat)は全 8 問，Abstraction(Abs)は全 5 問，Algorithms(Alg)は全 9 問で構成されている．平均正解数を比較すると，Pattern recognition, Abstraction, Algorithms において差が出た．中でも Abstraction, Algorithms では，男性は女性に比べて 0.2 問程度とわずかではあるが正解数が多く，プログラミング経験者は未経験者に比べてわずかに正解数が多い．

図 1 Decomposition の問題例

表 2 各分類の平均正解数
全体
男性
女性
経験者
未経験者

7.
図 2 Algorithms の問題例

5.

実験

今回作成した問題は小学生を対象としているもの
であるが，事前調査として，実験対象を大学生・大学院生に限定して実施した．実験参加者は大学生（19歳～24 歳）38 名であり，実験期間は 2020 年 6 月 3日～2020 年 6 月 6 日の 3 日間である．
なお，本実験はすべてオンラインで実施された．
(URL: https://forms.gle/L69Nd56ars63gtSi8)

6.

Dec

Pat

Abs

Alg

8.00
8.00
8.00
8.00
8.00

7.97
8.00
7.95
7.95
8.00

4.84
4.94
4.75
4.95
4.72

8.55
8.67
8.45
8.60
8.50

おわりに

本稿では，プログラミング的思考力の定義を行う
際に参考にされたコンピュテーショナル・シンキン
グを測定するために，BBC が公表している定義をもとに独自のテストを開発した．また，事前調査として，学生（19 歳～24 歳）を対象に実験を行った．その結果として，性別やプログラミング経験の有無に分けたときの平均正解数はわずかであったが，分散が大きいことがわかった．
今後はこのテスト用いて，小学生を対象にオンラ
インテストを実施していきたい．また，ワークショ
ップや授業の前後による比較も実施し，提案手法の妥当性を検討したい．

実験結果と考察

今回のテストは Decomposition が 8 問， Patternrecognition が 8 問，Abstraction が 5 問， Algorithms
が 9 問の全 30 問で構成されている．表 1 にその実験結果を示す.
表 1 実験の結果
全体
男性
女性
経験者
未経験者

母数

平均正解数

分散

標準偏差

38
18
20
20
18

29.37
29.61
29.15
29.50
29.22

1.18
0.34
1.83
0.35
2.06

1.09
0.59
1.35
0.59
1.44

平均正解数を比較すると，男性は女性に比べて0.46 問多く，プログラミング経験者は未経験者に比べて 0.28 問多いが，わずかな差であった．しかしな
がら，分散を比較すると，男性より女性が大きく，謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18K11572 の助成を受けた
ものです．
参考文献
(1) 文部科学省:“小学校プログラミング教育の手引（第二版）”，（2018）(2) 矢野里奈，谷岡広樹，松浦健二，佐野雅彦，上田哲史：“小学生のプログラミング的思考力の定量的測定とその分 析”， 研究 報告 教育 学習支 援情 報シ ステム（CLE）, Vol.2020-CLE-30(22), pp.1-4（2020）(3) Wing, Jannettte M.: “Computational Thinking”,
Communications of the ACM, Vol.49, No.3, pp.33-35（2006）(4) 中島秀之：“計算論的思考”，情報処理, Vol.56, No.6.
pp.584-587（2015）(5) BBC: “Introduction to computational thinking”,
https://www.bbc.co.uk/bitesize/guides/zp92mp3/revision/1（2020 年 6 月 8 日閲覧）

― 44 ―

B1-2

IoT を用いた宿題提出機能を持つプログラミング学習環境
Programming Learning Environment with Homework Submission Function
Using IoT
野口 孝文*1，布施 泉*1，梶原 秀一*2，千田 和範*3，稲守 栄*3
Takafumi Noguchi*1, Izumi Fuse*1, Hidekazu Kajiwara*2, Kazunori Chida*3, Sakae Inamori*3
*1
北海道大学
*1
Hokkaido University*2
室蘭工業大学*2
Muroran Institute of Technology
*3
釧路高専
*3
National Institute of Technology, Kushiro College
Email: noguchi@iic.hokudai.ac.jp
あらまし：2020 年度から小学校においてもプログラミング教育が導入されるようになった．プログラミ
ング教育においては，実際にプログラムを作成し試行錯誤することが重要である．一方，2020 年の始めからのウイルス感染の流行により授業が開始されない状況が続いた．このような背景からプログラミン
グ教育においても自学自習を促す教材の開発が求められる．我々は，幅広い学習者の試行錯誤しながらの学びを促すために直感的に分かりやすい移動命令を持つ教材ロボットを開発してきたが，さらに自学自習を促すために，IoT 化によって通信インフラのない場所からも課題提出できる機能を開発した．
キーワード：プログラミング教育，ロボット教材，IoT ，LPWA

1.

2.

はじめに

2020 年の始めからのウイルス感染の流行により小学生から大学生まで長期間自宅待機を余儀なくされ，改めて遠隔教育や自学自習の教材を用いた学習が注目されることになった．一方，プログラミング
教育は適切な課題やそれに試行錯誤しながら取り組
むことができるプログラミング環境を必要とするため，自学自習が難しい科目の一つでもある．そこで手軽に利用できるプログラミング学習教材が求められている．
我々は，小型コンピュータを用い直感的に分かりやすい動作命令セットを持つロボットを開発し，大学等においてプログラミングの導入教育に利用してきた(1)(2)．そこでは，基本的な操作やプログラミングの学習をした後より深く学ぶために，絵を描かせるといった作品制作を課題にした授業を行っている(3)．
本論文では，ロボットを IoT 化することによって，課題の提出を通信インフラのない場所からも可能にして自学自習を支援することについて述べる．

8 個の LED と押しボ
タンスイッチ3, 4, 5

スピーカ
コンピュータ基板
プログラム実行/編
モード切り替えス
イッチ
押しボタンスイッチ1, 2
電源スイッチ

図 1 教材ロボット

教材ロボットの構造

図１に本教材ロボットを示す．ロボットは，2 つのモータに直結した車輪で移動する．ロボットを制御する命令セットには，モータ制御やセンサ入力を読み取る命令の他，演算命令等も用意している(4)．そして，ロボットを動作させるプログラムの入力や実行は，すべて図１のロボット上面にあるスイッチのみで行うことができるようにしている．一方，ロボットを PC に接続して，プログラム作成の支援をしたりプログラムを実行させたりすることもできるよ
うにしている．
本研究では，ロボットの PC 接続端子に通信機能を持つ基板を接続してロボットを IoT 化することによって，作成した課題プログラムを送信して他者と共有することを実現した．

3.

LPWA を用いた IoT

これまで，本教材ロボットで作成したプログラム
を他者と共有するには，ロボットを PC に接続してプログラムを転送し配送する必要があった．そのた
め PC のネットワーク接続は必須である．本研究では，IoT 化によって通信インフラのない環境からも，自学自習で作成した課題を提出できるようにした．
3.1 LPWA を利用したロボットの IoT 化
本研究では，IoT 化するためのチップとして，ソニー社製の ELTRES を用いた．ELTRES は LPWA（Low
Power Wide Area）モジュールである．送信出力が20mW と低いにもかかわらず 100km 以上の伝送能力がある．一方 ELTRES には，1 分間（最短の送信間― 45 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

押しボタンスイッチ
送信アンテナ
ELTRES チップ
教材との接続

GPS アンテナ

図 2 教材ロボットと送信システム
隔）に 128bit の送信機能のみという制約がある．
ELTRES は，水道やガスなどの使用量データの送信のほか，子供の位置確認やお年寄りの見守りなどに利用されている．ELTRES と教材ロボットの接続の様子を図 2 に示す．ELTRES 側には，教材ロボッ
トにある小型コンピュータと同様のものが組み込まれ，教材ロボットおよび ELTRES モジュールと通信を行っている．ERTRES 側のボタンスイッチを押すと，次節に述べるコマンドが教材ロボットに送られ，
教材ロボットからプログラムを取り出し，それを128bit ずつに分けて送信する．
3.2 ロボット操作のコマンド
教材ロボットは，基板下方に取り付けたポートを介して PC と通信をすることができる．教材ロボッ
トの押しボタンスイッチ 1,2 を押しながら電源投入
すると PC との通信モードが起動される．この状態
で PC から表 1 に示すコマンドを送るとロボットとの間でプログラムを転送したりプログラムを起動したりすることができる．
ELTRES 側の押しボタンスイッチを押すと，表 1に示した「dump」コマンドが教材ロボットに送り，プログラムを取り出すようにしている．プログラム
は図 3 の(c)に示す 16 進数で表示された Byte を単位としたデータの集まりである．

4.

教材ロボットのプログラムと送信データ

4.1 ELTRES の送信時間
教材ロボットのプログラム領域は 256Byte ある．
後半部分の 50 Byte ほどは回転角度や移動距離を調整するための属性値を保存しているため，約 200
Byte がユーザのプログラム領域になる．また，
ELTRES で 一 度 に 送 信 で き る デ ー タ 量 は 128bit

番地 命令 機械語
0 FOR 4 C4 繰返し
課題：下図のような四角形を連続して描1 FOR 3 C3 繰返し
くプログラムを作っ
2 FWD 4 54 前進 4cmてみましょう．
3 RGT C 6C 右回転 90°
4 ENDFOR F0 繰返し終端
5 FWD 8 58 前進 8cm
6 ENDFOR F0 繰返し終端
7 END
FF 終了
(b) プログラム(a) 課題C4C3546CF058F0FF0000000000000000(c) 送信データ
図 3 教材ロボットを使った課題例と送信データ(16Byte)であるため，複数回に分けて送る必要がある．初心者のプログラムの課題としては，数 Byte から 30Byte 程度（これまでに作成した課題例から）と考えられる．すなわち 2 回程度（3 分間に 1 回の通信のとき 6 分）の送信で終了できると考えている．
4.2 ロボットの課題例と送信データ
図 3 に課題の例と送信データを示す．学習者は教材ロボットに直接プログラムを入力し，試行錯誤しながら完成させる．完成後，教材ロボットを ELTRES
システムに接続し，送信ボタンを押す．数分待つと，送信データが送られる．この例の送信データは，
8Byte であるため，残りの 8Byte は 0 で埋められる．

5.

受け推進している．

表 1 教材ロボット操作コマンド
コマンド
start

利用例

address

address:0x00

accumulator

accumulator
accumulator:0xAB
IX
IX:0x10

flag
data
exec
exec1

data:0x54
exec:0x00
exec1:0x00

dump

dump:0x20

list

list:0x00

lit2

list2:0x00

stop

参考文献

明

コマンド転送モードの開始

address

IX

説

おわりに

本研究では，自学自習を支援するために教材ロボ
ットを IoT 化することによって，課題の提出を通信インフラのない場所からも可能にしたことについて述べた．ELTES の商用受信アンテナは全国に立てられてきているが，本研究では試験用に設置したアン
テナを用いて，アンテナから 20km ほど離れた地点から送信し受信を確かめている．今後，アンテナが設置されることにより，自習した結果を学校で集約
しコンピュータ上で分析し，個別または，全体に指導を行うことができるようになると考えている．
本研究の一部は，科学研究費基盤研究(B)(19H01727)をデータの書き込みおよび読み出し開始
位置を出力
データの書き込みおよび読み出し開始
位置の設定
アキュムレータの値を出力
アキュムレータに 171 を設定*
インデックスレジスタ IX の値を出力
インデックスレジスタ IX に 16 を設定*
フラグの値を出力
データの書き込み
00 番地から始まるプログラムの実行
00 番地の命令の実行
address で設定した開始から 32 個のデータをダンプ
00 番地から始まるプログラムをダンプ
00 番地から始まるプログラムをダンプ，
16 進データ付き
コマンド転送モードの終了(1) 野口孝文，梶原秀一，千田和範，稲守栄，"計測制御教
育のための教材ロボットの開発"，教育システム情報
学会研究報告，Vol.27，No.6，pp.217-220 (2013)(2) 野口孝文，梶原秀一，千田和範，稲守栄，"ロボットを用いた初心者のためのプログラミング教材の開発"，
FIT2014 第 13 回情報科学技術フォーラム，筑波，
pp.269-270（第 4 分冊) (2014)(3) 布施泉，野口孝文，梶原秀一，千田和範，稲守栄，“ロ
ボット教材を用いた個別学習を連携した協調学習”，
教育システム情報学会研究会報告，p７(2019)(4) T. Noguchi, H. Kajiwara, K. Chida and S. Inamori,“Development of a Programming Teaching1-Aid Robot
with Intuitive Motion Instruction Set”, Journal of Robotics
and Mechatronics, Vol.29 No.6, pp.980-991 (2017)― 46 ―

B1-3

短冊形のコードによるプログラミング入門教育
Programming Education using code blocks
1)1)

中西通雄, 2) 宮本友介, 3) 安留誠吾, 4) 西田知博, 5) 松浦敏雄

追手門学院大学経営学部,
4)2)

大阪大学人間科学部,
5)

大阪学院大学情報学部,

3)

大阪工業大学情報科学部

大和大学理工学部

Email: nakanishi.michio@gmail.com
あらまし：筆者らは、大学初年次学生を対象としたプログラミング教育に長年にわたって取り組んできた。この経験から、コードの文字入力間違いなどを避けられ、かつ特別な実行環境をインストールすることなく実行できるプ
ログラミング学習環境として ｗPEN を作成した。学習者は、Web ブラウザ上で wPEN を起動し、短冊型のブロックを組み合わせてプログラミングを行う。wPEN で使用する言語は、大学入試センターの情報関係基礎で用いられている DNCL に基づいており、コードは日本語で表現されている。本稿では、大阪大学人間科学部 1
年生に対するプログラミング教育の 2 年間の実践について報告する。
キーワード：初学者向けプログラミング環境、ブロックプログラミング、PEN、DNCL

1. はじめにを構成する。繰り返し構造（C 言語などの while 文や

プログラミング初学者がプログラムコードをタイプ入

for 文に相当）は青色で、条件分岐はピンク色で表示さ力すると、文法誤りやタイピング誤りに悩まされて、プロれる。また、繰り返しや条件分岐の短冊がネストされるとグラミング嫌いになってしまう。こんな姿を筆者らは長年自動的に色の濃淡が変わり、プログラムの構造が視覚にわたって見てきた。そこで 2006 年頃から、大阪大学

的に把握できるようになっている。プログラムを構成でき

でのリテラシー科目「情報活用基礎」で PEN を用いた

たら、「実行画面を開く」をクリックすると実行が開始さ。PEN は、れる（Figure 2 ）。実行中の命令は、ｗPEN 画面のプ

大学入試センターの情報関係基礎で用いられている疑ログラムの左側の行番号の部分に、緑色の三角形で示

似言語 DNCL に基づいており、たいていの命令は日本されている。

プログラミング入門教育を実施してきた(1)(2)

語表現になっている。また、プログラミング学習環境とし

wPEN 自体はブラウザ（現在は Firefox のみ対応）て、プログラム入力支援機能も充実しており、コード入力で動作するように JavaScript を用いて実装されている。

の誤りを減らすことができている。

学習者用機能だけでなく、例題作成などの指導者用の

しかし、PEN は Java 実行環境が必要であることから、機能も用意されているが、本稿では説明を省略する。

PC 教室あるいは自宅の PC の設定が面倒であるだけ
でなく、オンライン試験での利用も難しい問題があった。

3. 授業内容

そこで、Web ブラウザ上で動作する wPEN を開発し、20１9 年度は、PC 教室での 90 分×15 回の対面型

2019 年度に大阪大学人間科学部 1 年生対象の授業で試用した(3)(5)(6)(6)。本稿では、ｗPEN の概要と、実践したプ
ログラミング入門教育の内容などについて、2020 年度の実践も含めて紹介する。

2. wPEN の概要
ｗPEN の画面例を Figure
1 に示す。学習者は、右側の「選択肢欄」にある基本命令
セットや描画命令セットから必要な短冊を、左側の「編集欄」にドラッグしてプログラム

Figure 1 wPEN 画面― 47 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

10 名、「全く楽しくない」17 名。
期末試験は、例年、情報倫理の選択式回答問題 8 問と PC を用いたプログラミング実習の問題で構成している。後者は、穴埋め式の１問と、一から短冊を組み立ててプログラムを作る２問である。穴埋め式問題は、条件分岐の条件式などを問い、LMS にタイプ入力させたもの
を正規表現で採点するようにしている。また、「キーボードから２つの整数を入力し、それぞれ a, b とする。 １かFigure 2 実行制御画面

ら 100 までの整数の中で、a

授業のうち、4 回をプログラミング学習にあてた。
第 1 回：なぜプログラミングを学習するか。Scratch を用いたプログラミング約 40 分、wPEN での順次処理の倍数もしくは b の倍数である数の和を求めるプログラ
ムを作成せよ」、「Figure 3

第 2、3 回：ｗPEN で条件分岐、繰り返し

課題画面１を出力するプログ

第 4 回：ｗPEN での図形描画のプログラミング
Java 版の PEN を用いていた頃と同様に、3 教室の受講 者 （ 合 計 約 140 名 ） に 対 し て 、 毎 回 LMS（Blackboard）で自己評価のアンケートをとった。少な
くとも第 1 著者の担当した教室では、授業についてこれていないと思われる学生を見出して、TA（各教室に 2 名）にフォローアップするように指示した。
2020 年度も自己評価のアンケートをとったが、後述するように授業形態が変わり、個別のフォローアップができなかった。
さて、他学部では、2019 年度からこのリテラシー科目（2 単位科目）は対面授業 8 回、自宅学習のメディア授業 7 回を 8 週間でこなす形の授業となっていた。全学統一で、との要請を受けて、2020 年度は人間科学部もこの構成で授業を進めることになった。そこに、新型コロナウィルス感染の問題が勃発し、感染防止のために授ラムを作成せよ」といった問
題については、答案用紙にプ

Figure 3 課題画面１

ログラムコードを書かせて、それを目視で採点した。
2020 年度の期末試験は、情報倫理を無くし、プル蔵
ミング問題は難易度を下げた。wPEN では、受講者が作成したプログラムは XML 形式でブラウザ指定のフォルダ（標準はダウンロードフォルダ）に保存される。毎回の宿題で、XML 形式のファイルを LMS から提出させていたので、受講者は概ね問題無く操作ができていたと思われる。評価結果の比較は全国大会で発表したい。
[謝辞]本研究の一部は、JSPS 科研費 JP17K01088,
JP19K12281 の助成を受けた。
参考文献(1) 西田知博, 原田章, 中村亮太, 宮本友介, 松浦敏雄:

業はすべて非対面式の「メディア授業」で実施すること“初学者向用プログラミング学習環境 PEN の実装と評価”,
情処論, 48(8), 2736 - 2747 (2007).

となった。さいわい BYOD 制度になっていて新入生は全(2) 西田知博, 原田章, 中西通雄, 松浦敏雄: “プログラミン

員がパソコンを持っている状態であった。一部の学生はグ入門教育における図形描画先行型のコースウェアが学習にインターネット接続環境に問題を抱えていたが、なんとか与える影響”, 情処論 TCE, 3(1), 26-35 (2017).

授業を実施した。2019 年度と比べると 15 週が７週に(3) 松浦敏雄, 松本嵩大, 中西通雄, 西田知博： “カスタマなり（コロナ対応のため第 1 週の 2 回分も消滅）、しか

イズ可能な Web 上で動作する初学者向けプログラミング学

も対面型授業が全く無くなったため、宿題の量は 2019年度より減らさざるを得なかった。

習環境”，CIEC PC カンファレンス (2018.8)(4) 大宮大地, 松本嵩大, 松浦敏雄, 中西通雄: “試験問題作成機能と学習及び受験用機能を持つ DNCL プログラミン
グ環境”, 情処学会 CE 研究会、（2019.2）

4. 評価(5) 松浦敏雄, 大宮大地, 安留誠吾, 吉田智子, 西田知博,

2019 年度の第４回授業後のアンケート調査（有効
回答数１１２）の設問「プログラミングは楽しいですか？」中西通雄：“プログラミング学習環境 wPEN を用いた入門用教材”，CIEC PC カンファレンス（2019.8）に対しては、次の結果であった。

(6) M. Nakanishi, T. Matsuura, T. Nishida and D.

「とても楽しい」11 名、「かなり楽しい」7 名、「どちらかというと楽しい」44 名、「どちらでもない」15 名、「どちらかというと楽しくはない」8 名、「あまり楽しくはない」

Omiya: “Programming environment for novices withlearning and examination functions ” , ED-Media(2019.6)― 48 ―

C1-1

オンライン授業での高大連携シナリオ教材「マイリスペクトヒーロー・ヒロイン」の活用
Utilization of My respect Hero and Heroine scenario teaching materials
宮下 伊吉*1
Ikichi MIYASHITA*1
*1
三重大学
*1
Mie University
Email: imiyashita@ac.mie-u.ac.jp
あらまし：本稿では，高大連携講座におけるシナリオ教材の役割について，オンライン授業で取り上げ，
大学生による考察を試みた．その結果，「興味を持てる教材」であり，「やる気」になる工夫があったとの結果を得ることができ，高校生の興味関心が高かったことを裏付けることができた．
キーワード：高大連携，シナリオ教材，オンライン授業，主体的な創造活動，ゴールベースシナリオ

1.

はじめに
（1）
（2）

本稿では，先行研究
で明らかになった学習者
主体で能動的な学習に適した問題解決型のアプロー
チとして適切と確認された GBS（Goal-based scenarios）に基づき，初等中等教育におけるシナリオを用いた学習者主体で能動的な学習の実践結果で学習効果が示された事例の手法（3）（4）（5）を参考に，高大連携講
座で高校生向けのシナリオ教材を開発し，その役割について，オンライン授業で取り上げ，大学生の視点から考察を試みた．

講座では，最初に著者より全体の進行説明（10 分）のあと，3～4 人ずつのグループに分かれ，持参した事前ワークシートに記載の各自のヒーロー・ヒロイ
ンを互いに紹介しあい，そのヒーロー・ヒロインが力を合わせて取り組むミッション（「地球の危機を救え」）に関する資料が入ったタブレット端末（iPad）
をグループに 1 台ずつ貸与し，グループ毎にミッションを解決するストーリーを考え，発表を行った．
発表は，予めタブレット端末にインストールしておいた無料動画作成アプリの使用を指示した．（図 2）2．教材の概要
本稿で扱うシナリオ教材は，2019 年 7 月，著者が所属する大学にて実施した高大連携講座におけるシ
ナリオ教材「マイリスペクトヒーロー・ヒロイン」
である．教材の目的は，学習者である高校生の社会・世界との関わりへの関心を高めることであり，できるだけ講義をしないで（教えないで），教材のみで実現をめざした．
対象となる高校生（2 年生）は，M 県内の A 高校の協力を得て，17 名が講座当日に大学に集合した．
事前にワークシート（図 1）を配布し，各自がリスペ
クトするヒーロー・ヒロインをあげ，その特徴などを記載させた．

図 2 タブレット端末で無料動画作成アプリ使用例

3．受講者（高校生）の評価
受講者（高校生）からは，94%（17 名中 16 名）が今回の講座に興味を持てたとの回答を得た．（図 3）
あまり興味
とても興味深かった 47.1を持てな
まあまあ興味を持てた
かった47.1

まったく興味を持てなかった
0%

あまり興味を持てなかった
5.9
6%0
まったく興味を持てなかった

まあまあ興
味を持てた
47%

図 1 事前ワークシート

とても興味
深かった
47%

図 3 高校生が興味を持てた割合（n=17）― 49 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

興味を持つことができた理由は，「自分たちが尊敬するヒーローから地球の問題について考えるという発想がすごいと思った」「こんな事を考えた事がなかったので、貴重な体験ができた」等，今までにない発想や考えに触れることができた点などであった．

4．大学生からの評価
本稿作成時（2020 年 5～6 月），著者が所属する大学の前期授業はすべてオンラインで実施中であり，著者が担当する教養教育科目「現代社会理解実践（学
習意欲の理論と実践）」の授業もオンラインで 8 名の学生が受講中である．その 8 名にも，今回の高大連携講座のシナリオ教材を体験してもらうために，事前ワークシートに各自のヒーロー・ヒロインについて記載してもらい，教材への評価を指示したところ，次のような結果を得た．（図 4）

図 5 GBS 理論の 7 つの構成要素（2）
習目標は，学習者に直接示すのではなく，カバース
トーリーから創出された使命（ミッション）を学習者に提示するとしている（2）．今回のシナリオ教材「マイリスペクトヒーロー・ヒロイン」に取り組んだ高校生には，身につけるべきスキルなどの学習目標は明示せず，自分が尊敬する存在（ヒーロー・ヒロイ
ン）が，他の人のヒーロー・ヒロインと協力しあい，
地球の危機という困難なミッションを解決するスト
ーリーを楽しみながら考えるという主体的な創造活
動を体験してもらうことを主目的に教材を開発した．

6．今後の課題

図 4 大学生が興味を持てた割合（n=8）
特に高校生が「やる気」になる工夫があった点として，「ミッションが単純で分かりやすかった」「自分自身のヒーロー・ヒロインについて考えた点」「教
材の中の語句の親しみやすさ」「取り組みやすい課題とグループワーク」「ワークシートが工夫して作成されていた」があげられた．ただし，「高校生は何をめざしたらよいかわかって取り組めていたか」という点では，8 名中 1 名のみが「はい」との回答であった．
「地球の危機を救え」というミッションが与えられていたので，講座で何をすべきかは，はっきりしていたが，何のための講座だったのかということが高校生には分かっていなかったのではないかとの評価であった．

5．GBS 理論との関連
学習者主体で能動的な学習には問題解決型のアプローチが適し，学習者自身による目標や課題の発見・選択を前提している PBL（Project Based Learning），
AL（Active Learning）等のアプローチに対して，設計者が意図した学習目標達成のプロセ ス を学ぶ
GBS（Goal-based scenarios）に基づいたアプローチ（シナリオ教材やストーリー型カリキュラム）が具体的なスキルを学ぶ上で適切であることが先行研究から確認されている（1）。
GBS 理論には，７つの構成要素（使命，カバース
トーリー，役割，学習目標，シナリオ操作，フィー
ドバック，情報源）がある．
（図 5）その 1 要素の学

本稿では，「（自分が尊敬する存在＝）学習者の自己概念が反映する存在」を学習者同士で認めあう協
働創作活動のプロセスとワークシートによる工夫が，高校生の「やる気（＝主体的な創造活動）」につながったことを大学生の評価から確認することができた．
しかしながら，今回の結果だけで，高校生の興味関心が高まったことを裏付けることはできない．
著者が昨年実施した別の高大連携講座（SDGs 探
究 MAP を使って）では，学習目標を明示したワー
クショップ形式で，受講者（高校生）の興味関心が高まったという結果がでた（5 件法による評価，最（6）
高点 5 点中 4.7）
．今後の高大連携の中でシナリオ教材の活用を広げ，さらなる検証を行っていきたい．
参考文献(1) 根本淳子・鈴木克明編:“ストーリー中心型カリキュラ
ムの理論と実践”, 東信堂, 東京 （2014）(2) 根 本 淳子 , 鈴木 克明 : “ゴ ールベ ースシナ リオ(GBS)理論の適応度チェックリストの開発”, 日本教
育工学会論文誌, 第 29 巻, 第 3 号, pp.309-318（2006）(3) 小松裕貴, 村松浩幸, 今村貴之:“GBS 理論に基づいた中学校技術科におけるシナリオ型環境ゲーム教材の開発”, 信州大学教育学部研究論集 , Vol.4, pp.1-13（2011）(4) 西村和貴, 下村勉, 須曽野仁志:“ICT を用いた能動的な学習「青い目の人形とミス三重」の実践的効果の検討”, 日本教育工学会論文誌, 第 36 巻, pp.129-132（2012）(5) 山元有子，向後千春:“シナリオ作成を伴ったロールプ
レイング授業が批判的思考態度に及ぼす効果”, 日本
教育工学会論文誌，第 37 巻, pp.33-36（2006）(6) 宮下伊吉:“SDGs 探究 MAP を使った高大連携セミナー”, 日本教育工学会全国大会 2020 年度春季大会論集，pp.313-314（2020）― 50 ―

C1-2

教育システム情報学会第 39 回全国大会 JSiSE2014（和歌山大学）講演論文集、413-414

教育改善スキル修得オンラインプログラム第二弾「自律学習支援編」の構想
Conception of Educational Reform Skill Learning Online Program:2nd Course on Autonomous Learning Assistance鈴木克明・喜多敏博・平岡斉士・長岡千香子・山下 藍・張 暁紅
Katsuaki Suzuki, Toshihiro Kita, Naoshi Hiraoka, Chikako Nagaoka, Ai Yamashita, Xiaohong Zhang
熊本大学教授システム学研究センター
Research Center for Instructional Systems, Kumamoto University
Email: ksuzuki@kumamoto-u.ac.jp
あらまし：次世代の大学教員準備を目指して、教育系大学間共同利用拠点が提供するオンラインプログラ
ムの一環として構想した「教育改善スキル修得オンラインプログラム」の第二弾「自律学習支援編」の構想について概観する。自律学習支援編は、すでに無料版が全面公開され、有料版が履修証明制度によるプ
ログラムとして開始している「科目デザイン編」の後続にあたり、大学生を自律的な学習者に育てるために大学の授業にどのような工夫ができるかを提言することを目指すものである。
キーワード：インストラクショナルデザイン、自律学習支援、FD、高等教育、教育改善スキル

1. はじめに熊本大学教授システム学研究センターは、2018 年
度に「教授システム学に基づく大学教員の教育実践
力開発拠点」として文科省教育関係大学間共同利用拠点としての認定を受けた。2019 年 3 月より、日本全国の大学教員と大学院生を対象として提供するオ
ンラインプログラムの一環として構想した「教育改善スキル修得オンラインプログラム」の第一弾「科目デザイン編」の無料版・有料版を公開した(1) (2)。
オンライン大学院「教授システム学専攻」（以下、GSIS）
での教育実践とその背景にある教授設計学（以下、ID）を背景に、これまでの多くの大学における教職員職能育成プログラム（FD）が現在の大学での職能を発揮することに留まっていると考えられる限界を意識し、現状への適応ではなく次世代の大学を構築していく教員になる準備と位置づけた挑戦的な内容とすることを目指したものである。
本発表では、「科目デザイン編」に続く第二弾として構想して一部公開を開始した「自律学習支援編」の構想について、構成とデザイン提案の一部を紹介する。

はテキストとして用いることを予告して「あとがき」
のみを実際に活用した大学 1 年生向けの教科書『学習設計マニュアル』(3)を主たる情報源として採用した。モジュール２は ICT 活用を自律学習支援の観点から位置づけて 7 つの活用提案にまとめ、本センタ
ーの e ラーニング推進室で提供してきた Moodle 活用
ノウハウ集をリンクした形で独自開発した。モジュール１，３，４は、自分の学びのデザインのためのノウハウを伝授する大学生向けのテキストを通して、
自律学習を支援するために教員ができることは何かを検討することを目指し、テキスト読解、提案ごとの応用スキルの確認、そしてどのような科目でどのような提案を取り入れる可能性があるかを検討するという要素をそれぞれに盛り込んだ。
モジュール５は、これらの検討結果をまとめ、自分自身の担当科目をどのように変えていくかを検討し、その実現に向けての活動計画を立案する最終課
題とする予定である。
「科目デザイン編」と同様、自動採点が可能な部分は無料公開し、それ以外を履修証明制度の枠組みで有料講座化する計画である。
表 1：「自律学習支援編」の５つのモジュール

2. 「自律学習支援編」の構成
教育改善スキル修得オンラインプログラム「自律学習支援編」は「科目デザイン編」と同様に 5 つのモジュールで構成した（表１）。
「科目デザイン編」の続編と位置づけ、「科目デザイン編」で次世代の大学についてのイメージづくりとメーガーの 3 つの質問に依拠した学習目標の高度化、評価と単位認定の見直し、そして認知的発達を支援する授業方法の 3
領域についての 7 つずつの提案を検討し、現在担当
している、あるいは将来担当することが想定される授業をどのように再設計するかをすでに検討済みである者を対象として構成した。
「科目デザイン編」で

モジュール

テキスト

１：学生が自分の学びと向き合うきっかけをつくる『学習設計マニュアル』
第一部（第 1～5，16 章）

２：自学自習を促す ICT 活用

鈴木（2013）(4)を発展させて独自開発『学習設計マニュアル』
第二部（第 6～10 章）

３： 学びの場をつくる

４： 学習スキルを学ぶきっかけ 『学習設計マニュアル』
をつくる
第三部（第 11～15 章）
５：最終課題：自己変革への行 『学習設計マニュアル』
動計画を立てる（有料のみ） 第 19 章（第四部）― 51 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4
教育システム情報学会第 39 回全国大会 JSiSE2014（和歌山大学）講演論文集、413-414

3. デザイン提案

4. おわりに

表２に、モジュール 1 で扱う学生に自分の学びと向き合うきっかけをつくるためのデザイン提案７つ、表３には、モジュール 2 で扱う自学自習のためのICT 活用のための提案７つを示す。今後の形成的評
価と改善により最終案とする予定であることから（仮）とした。それぞれの提案内容は、テキスト各章で大学生に身につけることを推奨した考え方やノウハウに依拠している。それらを大学教員が意識することによって、自律的な学習が求められる場面が増え、その結果、自律的な学習者がより多く育ってくれることを期待して提案したものである。
入学したが学生らしく振舞えない大学生を対象にスタディスキルを習得させるための入門科目を設置する大学が増えている一方で、その試みが大学全体の教育の在り方や目指す方向性の吟味にまでつながっていない例が多い。そのことを踏まえ、入門科目に限らず大学のすべての科目で徐々に自律的な学習者に育てる継続的な試みが必要であるというスタンスで、デザイン提案をまとめている。
これからの大学には、大学が学校化し、学生が生徒化する流れに逆行する努力が求められており、そのためには、大学全体で自律的な学習を求め、それを支援することが不可欠である。本講座では、随所で「自分の担当科目ではどのアイデアが使えそうか、
またどんな使い方ができそうか、イメージを広げてみよう。
」というメッセージが届けられ、自分の科目の中でも何らかの行動が求められており、またそれが可能であることを感じ取ってもらえると期待している。

本プロジェクトで最初に公開した「科目デザイン編」は、2019 年 3 月から 2020 年 2 月までの間に、モジュール単位で延べ 7060 名（IP アドレス）のア
クセスがあった。また、無料版プログラムの修了要件を満たしてモジュール単位のデジタルバッジを取得した受講者の数は、延べ 122 名、有料版の履修証
明書獲得者は 10 名となった。
「科目デザイン編」の無料版公開と履修証明プログラムの実施継続に合わ
せて、今年度中に「自律学習支援編」の開発終了を目指し、モジュール単位で順次公開していくことを予定している。ポストコロナ時代の大学のレベルア
ップのガイドとして、また、プレ FD の努力義務化が通達されたことも追い風に、現役の大学教員や次世代の大学をデザインしていくことに関心を寄せている方々に、個人として、あるいは機関としての活用が広がることを期待している。
参考文献(1) https://kyoten1.cica.jp/moodle/(2) 鈴木克明・喜多敏博・平岡斉士・長岡千香子（2019.9）
教育改善スキル修得オンラインプログラム(科目デザイン編)の構想と無料版・有料版の公開．第 44 回教育
システム情報学会全国大会（静岡大学）発表論文集，425-426(3) 鈴木克明・美馬のゆり（編著）（2018）『学習設計マ
ニュアル：おとなになるためのインストラクショナル
デザイン』北大路書房(4) 鈴木克明（2013）e ラーニング活用による教授法の再構築に向けて．工学教育，61(3)：14-18

表 2：学生が自分の学びと向き合うきっかけをつくるデザイン提案（仮）（モジュール１）
内容

７つの提案

大学を学校にしない（で学生に育てる） 学生をどんな点でどこまで大人扱いするのかについて自分の考えを伝える
学びのオプションを広げる
学生に自分のライフスタイルと学習スタイルを意識させる
学び方のヒントを伝授する
深い学びに誘う

学生の学びを広げていくオプションが用意できそうかを考えて取り入れる
人生で何を重視するのか、学ぶ方法の得手か不得手を意識させる学んできた先輩として、自分の学びで得てきたヒントを伝授する
ペリーの発達段階のより深い学びに誘うことで自律的な学習を支援する

学問分野の特徴と学び方を伝える

学問領域から多くの収穫を得るための 8 つの質問を投げかける

将来に向けた学びの要素を入れる「将来に向けた学び」の要素を探し、なければ内容や方法を変える

表 3：自学自習を促す ICT 活用のデザイン提案（仮）（モジュール２）
内容

７つの提案
講義ビデオ公開で講義をやめる

学習する場所と時間と速度を自由にすることで自律的な学習を支援する資料をオンライン上にアーカイブする
リンク集の閲覧・作成・更新で情報収集させる

授業で使う様々な資料を公開して学生の主体的で能動的な活用を促進する

自動採点小テストを出席代わりにする掲示板で相互に学びつつオリジナリティを発揮させる実施の手間いらずで頻繁に組み込み、便利で学習効果も期待できるポートフォリオで自己アピールさせる

学習成果を振り返り、今後何に活用できるのかを考察・アピールさせる

オンラインで共同作業させる

グループ共同作業をオンラインで行い授業外での自律的な学びを支援する

現実世界との関連を示し、個々の興味に応じて内容に広がりを持たせる

好きな時に書き込み、自由に交流できる場所として便利なアイテム― 52 ―

C1-3

ICT を活用した発音の形成的評価を導入した
初修中国語授業の設計、実践と評価
Design, Practice and Evaluation of Primary Chinese Education
using Formative Evaluation of Pronunciation utilizing ICT
篠塚 麻衣子*1，*2, 合田 美子*2, 鈴木 克明*2
Maiko SHINOZUKA*1, Yoshiko GODA*2, Katsuaki SUZUKI*2*1 東京都立大学*1Tokyo Metropolitan University*2 熊本大学大学院*2Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University
Email: mshinozuka@st.gsis.kumamoto-u.ac.jp
あらまし：本稿は，2019 年度に実施した大学教養課程の初修中国語教育初年度教育における，ICT を活用した発音の形成的評価と，複数回の発音の総括的評価を含む授業に関する報告である．形成的評価後に声調，子音（舌面音，そり舌音，舌歯音）の正答率の平均値が統計的に有意に上昇したこと，学期末評価の文章発音では総括的評価一回の 2017 年度より 19 年度の正答率が統計的に有意に高いことが分かった．
キーワード：授業設計，中国語教育，発音，形成的評価，フィードバック

1.

はじめに

2.1 設計変更に対応する ARCS モデルの分類

本稿は，大学教養課程の初修中国語の授業設計に，ARCS モデルを援用し，発音を対象とした形成的評
価，単元ごと複数回の総括的評価を導入した実践について，特に発音学習に焦点を当てて報告する．
日本の中国語教育で発音や会話は重視され，教室活動で頻繁に取り組まれている（2012 年 6 月調査時
（1）
点の状況）
．中国語教育研究領域では，初年度学習
授業教室内での発音の個別フィードバックについて
受講者アンケートから効果を検討した研究（2）などが存在するが，形成的評価や複数回の総括的評価を含
んだ授業設計に関する研究はわずかで（3），多様な評価を行いながら 4 技能習得を目指す授業設計の研究は発展の途上にある．本稿が焦点を当てる発音学習
は 4 技能のうち，話す能力に繋がっている．
本稿は，発音学習において特に重要と考えられる
学習開始直後から前期末評価時までの評価にかかわる授業設計について，第一著者が従来実施してきた授業と新たに設計した授業における発音習得度を比較，報告し，初修中国語教育，ひいては初修外国語
教育の発音教育の発展の一助となることを目指す．

2.

発音評価に関わる授業設計

筆者らは，第一著者の担当する初修中国語授業について，授業を効率的，効果的，魅力的に改善するため，ID 理論から Keller（4）の ARCS モデルを援用
し，2019 年度に授業設計を見直した．以下で前期の発音学習に関する従来設計と新設計について述べる．
2018 年度までの履修者数は各年度 2 クラス計 30~40
名程度，半年に一度の総括的評価で学習者の発音習得度を確認していたが，学習を通して癖のついた発音の矯正が難しく，発音習得度に個人差が生じるという課題を感じていた．

以下で述べる授業設計の変更はいずれも，J. M.
Keller の ARCS モデルの内，Confidence 下位分類 C2（成功の機会），Satisfaction 下位分類 S1（内発的満足感･内発的強化），S2（報酬のある成果･外発的な報酬）を援用している．
2.2 発音にかかわる形成的評価について
2018 年度以前と以後に共通する対面授業内の発音練習では，全体発音と個別発音を交互に行い，学習者の発音状況に応じた教授方針･時間配分の調整，矯正フィードバックと称賛･確認的フィードバックをその都度行った．2019 年度は更に，特に初期の発音基礎学習期に，ICT（Moodle または LINE）を活用した音声ファイル提出と個別フィードバックを 1 度行った．発音の正誤，間違えた発音への修正アドバ
イスを含むフィードバックを文章で行い，特に間違いの多い場合には発音のコツを説明した音声ファイ
ルを添付した．
2.3 発音にかかわる総括的評価
2018 年度までは，総括的評価として 1 期 15 回年
2 学期の学期末に発音能力習得度を測定する評価試
験を実施した．出題内容は，中国語の発音表記法であるピンインで記された声調･子音･母音，教材既出のピンイン付きの文章とピンインなし文章である．
2019 年度の授業では，学習単元ごとに発音能力評
価試験を行った．初回はピンインで記された声調･子音･母音，第 2 回はピンインで記された鼻音付き母音と教材既出のピンインなしの単語･文章，第 3 回と第4 回は教材既出のピンインなしの単語と文章である．
試験時は ICT（LINE）を利用し音声を提出，提出後，提出音声に対する教員からの個別フィードバックを行った．フィードバックでは，間違い発音に対する― 53 ―

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矯正フィードバックを，正しい発音への称賛･確認的
フィードバックを文章により行った．
2.4 発音の評価方法について
発音の評価方法について，日本の中国語教育では教員による「独自の採点方法」が用いられていると指摘されている（5）．本稿では発音の評価にあたって，
中国で実施されている中国語母語話者向け国家試験「普通话水平测试」の評価ポイントから子音，母音，
声調，軽声，変調を採用し，評価を行った（6）．3 以
下の検証では，軽声，変調，声調を声調の一項目としてまとめて集計した．

3.

発音習得度の検証

表 2 より，声調，子音，母音を合計した全体的な正答率では有意水準 p<.05 において平均値に差があり，2019 年度が高いことが分かった．声調単独の正答率では平均値の差に統計的な有意性を確認できず，
子音と母音では有意水準 p<.01 において平均値に差があり 2019 年度が高いことが分かった．
3.3 小括3.1 の結果から，形成的評価を導入し ICT を活用した発音フィードバックが発音習得に効果的であるという示唆が得られ，3.2 の結果から，発音の総括的評価が一学期複数回である方が，既習文章の発音の習得において効果的であり，特に子音と母音の習得において効果的であるという示唆が得られた．

3.1 形成的評価について
2019 年度に行った形成的評価の対象は，声調（子音母音は Ma のみの単音節声調 4 種類，2 音節声調 9
種類），
子音（特に間違えやすいとされる舌面音 j/q/x，
そり舌音 zh/ch/sh/r，舌歯音 z/c/s の合計 10 種類）である．学習者には成績評価に含まれない形成的評価であると伝え，2 クラス計 69 名中，提出者数は声調が 57 名，子音が 38 名，両方提出は 35 名であった．
形成的評価で提出された発音と，提出約 1 週間後の 4 月 26 日に行った発音テストの発音について，形成的評価時とテスト時の正答率の平均値に差について対応のある t 検定を行い，表 1 の結果を得た．
声調，子音，その両者のすべてで有意水準 p<.01 において平均値に差があり，テスト時の正答率の平均値が高いことが分かった．
表 1 t 検定の結果
T
Df
P
56
声調
-3.83
3.24×10-4
37
子音
-3.02
4.51×10-3
34
両方
-3.16
3.31×10-3
3.2 総括的評価について
2019 年度の総括的評価の設計変更についての検証として，2017，19 年度の学期末評価で共通して出題されたピンインなしの教材文章の発音の正答率を比較する．2018 年度はデータの保存にトラブルが生
じ，学期末総括的評価受験者 45 名中データの欠損者
が 22 名いたため検証対象を 2017 年とする．2017 年度の受験者は 39 名，2019 年度は 54 名，いずれも 2
クラス合計の受験者数である．全体（声調，子音，
母音の合計），声調，子音，母音の平均値の差についてそれぞれ対応のない t 検定を行い，表 2 の結果を得た．
表 2 t 検定の結果
T
Df
P
91
0.044
全体
-2.05
91
0.106
声調
-1.63
91
子音
-4.85
5.02×10-6
91
母音
-4.54
1.70×10-5

4.

成果と課題

ICT の活用により，学習途中の発音学習状況の個別確認や，形成的評価と総括的評価後に学習者が繰
り返し参照できる文章と音声によるフィードバックが可能になり，発音習得が促進される結果が確認されたことは，大きな成果だと考えられる．課題として，形成的評価と総括的評価の個別フィードバックにかかる教員負担，総括的評価の回数増加による学
習者への負担が考えられる．今後の課題として，教員負担を軽減する方法の摸索や総括的評価の適切な回数や分量の検討，各総括的評価ごとの学習課題の習得度の検証があげられる．これらを今後の課題として提示し，本稿を結びたい．
参考文献(1) 砂岡和子, 山口高嶺:“我が国の仏独中西韓露語の授業
現場”，西山教行“新しい言語教育観に基づいた複数の外国語教育で使用できる共通言語教育枠の総合研
究”（日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究（A）
研究成果報告書）所収，pp.64-97（2014）(2) Quan Min:“Individual Practice and One-on-one Corrective
Feedback in the Acquisition of Chinese Pronunciation”，東京外国語大学論集 (Area and Culture Studies), 91, pp.69-92（2015）(3) 趙秀敏，張立波，上野稔弘，今野文子，三石大:“初修中国語ブレンディッドラーニング用教科書及びその指導法と評価方法の設計方針”，東北大学高度教養教
育・学生支援機構紀要, 2, pp.281-295（2016）(4) Keller, J.M.: “Motivation Design for Learning and
Performance ; The ARCS Model Approach”, Springer SBM,
New York（2009），鈴木克明監訳：“学習意欲をデザインする―ARCS モデルによるインストラクショナル
デザイン―”，北大路書房（2010）(5) 西宮藍子:“中国語における発音評価―流暢さが聞き手に与える影響―”，早稲田大学大学院文学研究科紀要，第 2 分冊, 60, pp-201-209（2015）(6) Su-Kui XU, Si WEI, Zhen-Hua LING, Qian-Yong GAO,
Li-Rong DAI and Qing-Feng LIU: “A Statistical ModelingApproach to Automatic Evaluation of Mandarin
Pronunciation”（邦題：統計的手法に基づく中国語発音の自動評価），
音声研究, 第 19 巻第 1 号, pp-44-52（2015）― 54 ―

C1-4

シェアリングエコノミーのビジネスモデルを主題とした学習手法の提案
Proposal of Learning Method on Business Model of Sharing Economy
長嶋 啓太*1, 仲林 清*2
Keita Nagashima*1, Kiyoshi Nakabayashi*2*1 千葉工業大学大学院*2 千葉工業大学*1Graduate School of Chiba Institute of Technology，*2Chiba Institute of Technology
Email: s1532116un@s.chibakoudai.jp
あらまし：本稿ではシェアリングエコノミーのビジネスモデルを主題とした学習手法を提案する．シェア
リングエコノミーは従来の産業とは違い，IT の普及により出現した新規のビジネスモデルといえる．経営と IT の両面からビジネスモデルを理解するために有効な学習主題である．しかし，学習者にとって抽象的なビジネスモデルの概念は理解が困難である．本研究は実在するシェアリングエコノミーの企業を題材にして既有知識の活用を図り，それらの抽象的な概念を学習者自らに再具体化させるなどの手法を適用し，学習主題の理解の深化を目指す．
キーワード：ビジネスモデル，シェアリングエコノミー，再具体化，既有知識の活用

1.

はじめに

企業経営のあり方は IT の進歩やカスタマーニー
ズの多様化など，あらゆる要因の影響を受けて日々変化している．それに伴い新たな価値を創造する新規のビジネスモデルが出現しており，同じ産業でも仕組みや考え方は従来の産業と大きく異なる．
新規のビジネスモデルを主題とした学習は，現代におけるビジネスの新たな価値を早期に理解する事ができ，有用性がある．本研究では実在する企業のビジネスモデルを題材として学習主題を設定し，学習手法の設計を行う．

2.

シェアリングエコノミー

シェアリングエコノミーは，個人が保有する資産の貸出や売買をインターネット上のプラットフォー
ムで仲介するビジネスモデルである．資産には「モノ」，「空間」，「移動」，「スキル」，「金」の 5 つのカテゴリーが存在する（1）．
事業主は互いのニーズが合うホスト（貸す人，売る人）とゲスト（借りる人，買う人）をマッチング
させる，ホストはゲストに対し資産を提供し，ゲス
トはホストに対しその分の料金を支払う．事業主はホストとゲスト（ないしどちらか片方）から取引が行われる度に手数料をとる（2）．

3.

学習主題

シェアリングエコノミーの基本的な性質や概念を抽象的な形で以下の 3 つに整理した．
（Ⅰ）ネットワーク外部性
シェアリングエコノミーはプラットホームビジネ
スの一種であり，ネットワーク外部性という性質が存在する．ネットワーク外部性とは，そのサービスの利用者が多いほど，サービスを利用する価値が向上する性質である．利用者は価値の高いプラットホームに一気に移動するため，事業主は似通ったサービスを提供する事業主を淘汰して市場を独占できる．

（Ⅱ）ニーズのロングテール化
シェアリングエコノミーの特徴としてゲストのニッチなニーズに対応できる点が挙げられる．従来のBtoC ビジネスでは業務効率化や利益向上のため，顧客のメジャーなニーズに対応するのが一般的であるが，シェアリングエコノミーでは大量のホストによってゲストのあらゆるニーズに対応できる．
（Ⅲ）個人間取引と安全性
シェアリングエコノミーの事業主はサービスの信頼性や安全性に配慮しなければならない．事業主は「資産」を直接的に所有しないため，ホストが提供するサービスが良くないと，事業主の展開するプラットホーム全体に悪影響を及ぼす可能性がある．

4.

学習手法

上に述べたようなビジネスモデルの概念は抽象度が高く，単なる知識付与型の学習手法では十分な学
習効果は期待できない．よって，本研究では以下の3 つの方針を適用する．
（a） 既有知識の活用
学習者にとって，より身近な事例をあげる事で経験や既有知識に結びつけ理解させる．シェアリング
エコノミーは新規のビジネスモデルであり，サービスを認知していない学習者が存在する可能性がある．
そこで，資産のカテゴリーの中でも比較的認知度の高い「モノ」「空間」「移動」に限定する．また，とりあげるサービスとして「モノ」では国内利用者数最大の mercari，「空間」では大手民泊サービスのAirbnb, 「移動」は Uber の事例をあげる(3)．
（b） 抽象化と再具体化
本方針について図 1 を用いて説明する．まず事例
1，2 として「モノ」「空間」のシェアについて説明を行う．それから抽象的な部分である特性や概念を自ら抽出させ，その後事例 3 として「移動」の事例へ再具体化させ，抽象的な概念や性質を理解させる．

― 55 ―

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図1

抽象化と再具体化（c） ディスカッション
抽象化された概念や性質を「移動」の事例に再具体化させる際に Uber のサービス内容を学習者自ら考察させる．学習者個人では難易度が高いことが想定されるため，学習者同士で意見を持ち寄りながら，再具体化させていく．
また，共有する資産により，利用者にとっての「価値」が変化する．各資産が固有に持つ「価値の違い」を同時にディスカッションする事で，資産に依存しない部分とする部分の両面を理解させる．

5.

学習課題の分析

課題階層分析を用いて学習でカバーすべき課題を詳細化した．図 2 に示す．最上位を「シェアリング
エコノミーの本質的な理解」とし，その下を「資産固有の価値」「資産に依存しない性質・概念」とした．
さらに数段階の階層に分け，細分化した．
下位層の黄色の部分は最初に実験者が詳細に説明を行う部分で，使用する教材の内容の大半である．
それ以外の上位層の説明は，用語などの必要最低限の説明のみを行い，前節で挙げた手法により，上位層の理解を目指す．

に段階 2 では段階 1 と同様に Airbnb と既存産業のホテル業との対比を行いしつつ説明する．
なお，3 つの学習主題を際立たせるような説明をせず，あくまでサービス自体を理解してもらうための客観的な説明を行う．例えば mercari と Airbnb には相互評価といった利用者同士がレビューをし合う機能があるが，表面的には既存産業の EC サイトにあるような「商品・サイトレビュー」となんら変わらない機能に思える．説明はこの点に留めるが，相互評価によって悪質な利用者を一目瞭然にし，プラットフォーム全体の安全性を担保する効果がある．
mercari と Airbnb の両事業主がなぜ相互評価を活用しているのか，また既存産業と本質的な違いは何かをすり合わせ，学生自らが踏み込んで考えること
で学習主題の抽象化を行う．その点をレポート 1 としてまとめてもらう．
最後の段階 3 では学習者同士のディスカッション
により段階 2 までに抽象化した「資産に依存しない
性質・概念」を Uber のサービスに当てはめていき，考察する．
同時に「資産特有の価値の違い」 についてもディスカッションを行う．あらかじめ実験者が準備した
複数の観点を与えて各事例を比較し，価値の違いを
学生自ら発見する．観点には例えば「利用者ニーズ」
がある．
「モノ」のシェアでは装飾品など，希少性が重視されるが，「空間」「移動」のシェアでは希少性は関係なく，リアルタイム性や安全性に価値がある．
上記の段階 3 の 2 回目のレポートに内容をまとめ，終了となる．

図3
図 2 予測される理解過程

6.

実験の流れ

参考文献

実験内容の検討

前節で述べた予測される理解過程に基づき実験の手順を 3 つの段階に分け設計した．図 3 を用いて説明する．
段階 1 ではシェアリングエコノミーの基本的な知
識や仕組み，メリットなどの概要を説明し， mercariと既存産業である小売業の対比しつつ説明する．次(1) アルン・スンドララジャン: “シェアリングエコノミー”，日経 BP, 東京 （2016）(2) 宮崎康二:“シェアリングエコノミー Uber，Airbnb が変えた世界”, 日本経済新聞出版社, 東京 （2015）(3) 長嶋啓太，仲林清:“シェアリングエコノミーのビジネ
スモデルを主題とした学習手法の提案”, 教育システ
ム情報学会研究報告 vol.35,no.1,pp35-42（2018）― 56 ―

D1-1

金沢大学新規導入科目「データサイエンス基礎」について
Kanazawa University's newly introduced course "Introduction to Date
Science"
森 祥寛, 笠原 禎也, 大野 浩之, 佐藤 正英, 高田 良宏, 井町 智彦, 東 昭孝, Nakasan Chawanat
Yoshihiro MORI, Yoshiya KASAHARA, Hiroyuki OHNO, Masahide SATO, Yoshihiro TAKATA, Tomohiko
IMACHI, Akitaka HIGASHI, Chawanat NAKASAN
金沢大学総合メディア基盤センター
Information Media Center, Kanazawa University.
Email: mori4416@staff.kanazawa-u.ac.jp
あらまし：金沢大学では，データサイエンス教育を実施することとなり，そのための授業として，新入学生に向けた導入科目「データサイエンス基礎」を開講することとなった．本報告では，その概要などを紹介する．なお，今年度は，新型コロナウイルスの感染拡大による特殊状況が存在しており，この有無に関わらず実施すべき内容と影響を受けた部分の両方を報告する．
キーワード： PC リテラシー教育，データサイエンス教育，Society5.0

1.

はじめに

現在，日本では，首相官邸や内閣府，その他の省
庁では，情報社会（Society4.0）の先に位置する超ス
マート社会「Society5.0 の実現」をキーワードとして，
さまざまな政策が示されだした.例えば，日本経済再生本部では，成長戦略実行計画や未来投資会議など
で，AI 時代の人材育成や Society5.0 の地方における社会実装などが示されている (1)．
一方で，金沢大学を始めとする高等教育機関では，
平成 10 年代半ばより，大学全体で IT を教育に活用
していくような取組が始まりだし，現代 GP や特色
GP のような文科省の補助事業によって後押しされてきた．併せて，最近では BYOD と呼ばれるような，
入学時にパソコンやタブレット端末などを新入学生に準備させ，授業などで使用する取組も進められてきた(2)．同時に ICT を活用していくために必要な知
識やリテラシーを学ぶ教育も進められた．このような流れは，平成 20 年代後半になると，初等中等教育でも進められるようになり，「教育の情報化の推進(3)」として，令和元年 6 月 28 日に教育の情報化の推進に関する法律が公布，施行され，この法律に基づいて，さまざまな取組が行われている．
これまで，大学などの高等教育機関で行われてきた ICT に関する教育は，社会全体の技術革新の中，「Society5.0 の実現」のために，大きな変換点を迎えている．その 1 つの要素が，「データサイエンス」をキーワードとして実施が求められている，所謂，データサイエンス教育である．データサイエンス教育の強化自体は平成 20 年代後半から動きがあり，令和2 年現在では，数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム(4)という形で，拠点校と協力校が設定され，その教育内容やモデルカリキュラムなどが提示され始めている．同時に，拠点校や協力校以
外でも，データサイエンス教育の実施が求められ，
既存のカリキュラムへの組込みが必要となっている．
これは人文社会理工医薬保健の別なく求められており，その対応に苦慮している大学，教員も多いだろう．金沢大学においても，状況は同様で，全新入学生に対して，データサイエンス教育を必修科目として実施することが求められ，これが必修科目「デー
タサイエンス基礎」の開講に繋がった．

2.

PC リテラシー教育の縮小とデータサイエ
ンス教育「データサイエンス基礎」の授業内容は，昨年度まで，情報処理基礎という名称で開講されていた必修科目の内容(5)(6)を引き継いでおり，総合メディア基盤センター教員（3 回），図書館職員（1 回），学類教員（4 回）で 3 つのパートに分けて実施した．基本方針はそのままに，図書館職員の担当パート以外に，
授業内容に，データサイエンスの要素を組み込んでいくこととなった．組込み場所としては，総合メデ
ィア基盤センター教員担当回では，第 3 回目に「データサイエンスの役割，データの取得と管理，AI な
どをキーワードとしたデータサイエンスの導入」という内容で入れ，その後，学類担当回にて，その学類が扱う学問分野で，データサイエンスをどのように活用しているかという状況に合わせた内容を盛り込むことになった．
この結果，パソコン操作に関するリテラシー教育が圧縮され，昨年まで授業時間中に教えていた内容
が，授業開始までに，学生自身で実施する課題となった． 学類担当部分の授業内容では，明示的に「データサイエンス」という文言を授業計画に含めているのは，6 学類等に限られていた．授業計画に書かれた授業内容の傾向として，これまで実施されていた Office 系ソフトウェアのリテラシー教育（文章作成，表計算，プレゼンテーションを全体的なもの）
から変更できていない学類が，人文社会系に存在しているが，総じて，表計算の使い方，特に統計的な解析に重点を置くように授業計画を立てている．やはり，人文社会系の学類では，データサイエンスの― 57 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表 1 データサイエンス基礎の授業概要
授業回
授業前
第１回，
第２回

担当教員
総合メデ
ィア基盤
センター

第３回
第４回

図書館

第５回～
第８回

学類

授業内容
各種 ID やアカウント取得
金沢大学特有のネットワー
ク，サービスの利用方法
情報倫理とネットワークセ
キュリティの学習
データサイエンス関連
データ収集や資料探索実習（文献検索による情報検索）
表計算ソフトウェアの扱いに重点をおいた Office 系ソフ
トウェアの使い方／学類毎のデータサイエンス教育

図 1 授業前課題のための教材資料

授業を実施できる教員が少ないようで，授業内容の計画立案には苦労をしているようだ．理工系の学類
では，データサイエンスに関しては，後々の専門教育にて実施している学類が多く，敢えて，この授業
では表計算に重点をおくにとどめているようにも見える．

3.

ICT 活用教材の準備とコロナ禍への対応

情報処理基礎からデータサイエンスへの変わり，
データサイエンス関連の教授内容が組込まれた結果，授業前までに，金沢大学のネットワークを利用する
ための ID 取得や Microsoft 社 Office365 用のログイ
ンアカウント取得，金沢大学のポータルサイトへのログインとメールアドレス登録などを，学生に課題として課した．これは新入学生に準備してもらった
携帯型パソコン（金沢大学では携帯型パソコン必携化を実施している）を，金沢大学での学習や研究，その他の活動に使用するための最初の作業であり，金沢大学が提供する ICT 関連のサービスを使用可能とするものでもある．そのため，教材は誰でもアクセスできるように GoogleDrive 上に作成し，学生には図 1 のようなプリントを 3 月 30 日に開催される履修ガイダンス時に配布，QR コードを用いてスマートフォンや携帯型パソコンから，アクセスさせた．
その上で，翌週 4 月 6 日から開始される対面授業にて一定のフォローを入れることとした．しかし，4 月
半ばの新型コロナウイルスの感染拡大による登学禁止措置と全ての授業を原則非同期型オンライン授業で実施するという金沢大学の方針によって対面授業
でのフォローアップはなくなり，授業開始日も繰り下げられた．幸い，授業前用の教材は完成していたため，これを拡張する形で Google スライドに，達成すべき事項とそのために必要な作業について解説し，学生からの質問等も対面以外で随時フィードバック
できる教材に変更，対面によるフォローアップ無く学習可能な教材にした．この教材へのアクセス用
URL を授業開始前の 4 月 14 日に配布， 4 月 20 日に授業を開始した．20 日には，システムに一部問題が生じつつも，大部分の学生が問題なく，ポータル
サイトを通じて，LMS の授業用コースにアクセスし，学習を開始できていたようだ．ただし，6 月段階でも，LMS 上のデータサイエンス基礎のコースにアクセスしていない学生もゼロではなく，今後，学生がどこまで対応できていたかの調査が必要となっている．第 3 回授業では，データサイエンスとは何かという視点から，その導入に関して，PowerPoint の機
能を用いて動画ファイルを作成，これを e ラーニン
グ用教材として使用し，課題と共に実施した．4 回
目は図書館の使い方についてなのでここでは割愛する．5 回目以降は，各学類にて授業内容を作成，実施
しているが，今年度については，昨年度までの授業
内容に，一部，データサイエンス的な要素を組込む形になっている．

4.

まとめ

現在の高等教育において，データサイエンス教育の必要性は高まっている．しかし，今年度は，登学禁止措置と非同期型オンライン授業によって，新しい授業内容や教授方法の検討にまで踏みこむのは難しかった．特にパソコンやネットワークの使い方を，パソコンを使ってネットワークを介して教えるしかない状況は非常に困難であった．次年度，状況が落ち着けば，本来の新しいデータサイエンスの授業として，授業を実施できると期待している．
参考文献(1) “日本経済再生本部”,
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/, (2020/06/08
アクセス確認)(2) 森祥寛, 佐藤正英, 大野浩之, 笠原禎也, 井町智彦, 高田良宏, 東昭孝, 二木恵, NAKASANCHAWANAT, "金沢大学における携帯型パソコン必携化に関する 12 年間の取組", 学術情報処理研究 23(1), 29-42, 2019(3) “教育の情報化の推進”,
http://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/index.htm,(2020/06/08 アクセス確認)(4) “数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム”, http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/, (2020/06/08
アクセス確認)(5) 松本豊司, 鈴木恒雄, 佐藤正英, 堀井祐介, "教科「情報」
を継続する「情報処理基礎」授業の構築", コンピュータ＆エデュケーション 21(0), 49-54, 2006
(6) 佐藤正英, 森祥寛, 松本豊司, "金沢大学での共通教育における情報教育と必携 PC の活用 (第 15 回学術情報
処理研究集会)", 学術情報処理研究 (15), 180-184, 2011

― 58 ―

D1-2

CSCL による LMS の利用率向上と主体的・協働的な学びの促進－新入生の興味・関心を活かしたアクティブ・ラーニング型授業の一事例－

Improvement of LMS Usage Rate and Enhancement of
Active/Collaborative Learning by CSCL
ー A case example of active-learning oriented class utilizing
interest and curiosity of new students ー
庄司 一也
Kazuya SHOJI
健康医療スポーツ学部
Faculty of Health Care and Medical Sports
帝京平成大学
Teikyo Heisei University
Email:k.shoji@thu.ac.jp
あらまし：本学では以前より学生の LMS の利用率の低さと主体性や協働的な学習態度に課題があった．
そこで両者を解決することを目的として，初年次教育科目「コンピュータ演習Ⅰ」において CSCL を取り入れ，自己紹介やそれに対する返信，さらには成果物の公開，他者との共有などを試みた．
その結果，以前より LMS の利用率が向上し，同時に主体的・協働的な学びも促進された．
本稿では上記の実践報告を行い，新たに表面化した課題について考察する．
キーワード：CSCL，manaba，アクティブ・ラーニング，新入生，興味・関心

1.

はじめに

以前より本学の LMS 利用において，学生の利用率の低さのほかリテラシー面の課題が存在した．そこで筆者はまず「LMS により多くアクセスすること」，そして「アクセス増によって，LMS リテラシーを向上させること」を意図して，LMS 電子掲示板
機 能 を 利 用 し た CSCL （ Computer Supported
Collaborative Learning コンピュータ支援による協調学習）に取り組んだ．
本学の全学科・全コースの 1 年次必修科目「コンピュータ演習Ⅰ」で，2 年間に渡って CSCL に取り組むことで，LMS の利用率向上はもちろんのこと主
体的・協働的な学びも促進することができた．特に今回は「新入生の興味・関心を活かした LMS 活用（アクティブ・ラーニング型）授業」を展開した．
本稿では上記 CSCL の取組を紹介するほか，アクセス数の向上についても触れ，またこれらの取組か
ら明らかになった課題を考察する．

2.

初年次教育科目で CSCL に取り組むことの意義と実践内容

今回は本学の全学 1 年次必修科目「コンピュータ
演習Ⅰ」において CSCL の取組を紹介する（なお，「コンピュータ演習Ⅰ」は，Windows の基本操作，Word，Excel，PowerPoint の基本操作，情報倫理，情報セキュリティについて学ぶ科目である）．本研究の対象クラスは，健康医療スポーツ学部 看護学科 1 年
次の「月曜 1・2 限クラス」と「火曜 4･5 限クラス」とする．理由は 1 年次科目といっても後期（秋学期）に開講する学科・コースもあるなかで，上記の看護学科クラスは前期（春学期）に開講されるためである．つまり，入学してすぐに受講する科目となる．
筆者が CSCL で意図していることの 1 つに，他者とともに学び，同時に人間関係の基礎構築に寄与させるというものがある．そして LMS 電子掲示板の授業利用においては 1 年目（2018 年度前期）は「自己紹介」だけであったが，2 年目（2019 年度前期）
は以下の 4 つのケースで実施した．
①自己紹介＆コメント（4 月）②Word で作成したチラシ提出（5 月）③メール練習（6 月）④PowerPoint 自己紹介プレゼンの振り返り（7 月）
これらの実施理由としては，①については入学後間もない時期での自己紹介の WEB による代替である．いくつかの授業で対面で行っているであろう行
いを電子掲示板を利用することで「文字（文章）」で説明することを意図した．②については，Word の成
果物を，本来は LMS レポート等に提出（アップロード）することで「担当教員と提出学生のみの閲覧・指導」となるところを，クラス全員で閲覧できるよ
うにした．③についても同様で，電子メールの送信練習でメールの文面を担当教員だけ閲覧できるのではなく，クラス全員が閲覧することで，「他者のメー
ル内容を見て学ぶ」ということをねらいとした．④については，PowerPoint を使用して対面で全員が受講生の前で自己紹介プレゼンを行う課題があるが，終了後の振り返りを電子掲示板で行うことで「他者がどのように学び，どのように感じたか」を共有することをねらいとした．
特に②については，チラシの完成度が高い者をLMS アンケート機能を使用して投票し，④についてもプレゼン優秀者についてアンケート投票を行い，― 59 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

得票上位者を LMS 上で公開した（他者評価）．
前年度（2018 年度）より自己紹介で LMS 電子掲
示板を利用していたが，他者への興味や返信コメン
トへの関心から LMS へのアクセスが他科目より高かったため， 2019 年度は②～④の課題を追加した．

ただ，アクセス数を増加させたことで電子掲示板をはじめとしたより多くの LMS 操作に慣れさせることに寄与した．もちろんコンピュータ実技の科目であるため対面での教育・学習も行ったが，2019 年度
は明文化した「態度目標」を設定するなどアクティ
ブ・ラーニング型授業として工夫をすることで，各課題において互いに協力しあったり，教えあったりする様子が伺えた．これに関して独自アンケートを実施した結果が下記のとおりである．
①主体的に学ぶことができた②やや主体的に③あまり主体的に④主体的に学ぶ

学ぶことができ

学ぶことはできな

ことはできな

た

かった

かった

２．（「態度目標」があったことで）本授業

42

では主体的に学ぶこと

12

1

0

はできましたか？
①とても高まった②やや高まった③あまり高まらな④全く高まらな⑤学びあうことかった

かったをしなかった３．「態度目標」に沿って他者と学びあう

30

こと（協働学習）で学

22

2

0

1

習効果は高まりましたか？
①とてもよい②ややよい③あまりよくない④全くよくない

１４．manabaの電子掲示板を利用した感想
はいかがですか？（自分が書いたコメントを

28

25

2

0

みなさんで共有・閲覧
でき、返信などもできる機能です）

図 3 独自アンケートの結果（n=55）以上のとおり，「主体的な学びの促進」「協働学習の成果」「LMS 電子掲示板の印象」において好意的・
前向きな回答が得られた．

図 1 ①自己紹介＆コメントの画面

4.

今後の課題

授業内で CSCL をより多く採用し，LMS の利用率が大きく向上した．加えて，主体性や協働的な学習
態度面に良好な結果が得られた．また，担当教員の目から見ても教室内での学びあいや教えあいなどがうまく機能していると感じた．
しかし一方で，電子掲示板の返信内容の稚拙さ（学習として相応しくないレベルのもの等）がいくつか見られた．また若干名ではあるがリテラシー向上が不足している者もみられた．これらについては今後
さらなる検討・改善が必要と考える．

5.

図 2 ②Word で作成したチラシ提出の画面

3.

LMS アクセス数とアンケート結果

上記の取組の結果，LMS のアクセス数がどのような結果になったか，また 2018 年度に比べどの程度増加したかを調査した．
表 1 「コンピュータ演習Ⅰ」ページビュー数
クラス（年度・曜日・時限）
ページビュー※すべて看護学科
クラス平均
460
2018 年度 月 1･2 限クラス
495
2018 年度 火 4･5 限クラス
744
2019 年度 月 1･2 限クラス
809
2019 年度 火 4･5 限クラス
2019 年度は前年度に比べ，電子掲示板のみならず課題を増やしたため表 1 は当然の結果ともいえる．

おわりに以上のとおり一定の成果が得られた中で，上述のとおり若干の課題も明らかになった．今後も「コンピュータ演習Ⅰ」の担当継続が予想されるので，引き続き LMS 利用率の向上のほか主体的・協働的な学びの促進を図っていきたい．
参考文献(1) 庄司一也, 柴田 怜,:“大学における情報教育の講義デザインー職業人に至るまでの初年次教育と学習継続力の一考察ー”, 情報コミュニケーション学会
第 15 回情報教育合同研究会, Vol.16, no.2, pp.28-31（2019）.

― 60 ―

D1-3

院内学級におけるベッドサイドティーチングの取り組み- 小児病棟への WiFi 導入
山本裕一*1，井口晶裕*2, 大浦泰則*3, 小柳千佳子*4*1

北海道大学情報基盤センター， *2北海道大学病院小児科，*3札幌市立幌北小学校ひまわり分校,*4*1

札幌市立北辰中学校ひまわり分校

Information Initiative Center, Hokkaido University

Email:sierra@iic.hokudai.ac.jp
あらまし：病院内に設置された院内学級では、入院加療中の児童が小児病棟から教室に移動して授業に参加している。一方、学習に参加できる状態であるにもかかわらず、無菌管理や個室管理中の児童生徒は教室での授業には参加できない。また新型コロナウィルス対策として、北海道において 5 月末まで教室での授業は行えず、今後も制限される可能性があるため、病室にいながら授業に参加できる体制を整えることが急務である。病院内には医療用 LAN は構築されているが、院内学級で利用している大学内 LAN からはセキュリティ上の理由からアクセスすることは出来ない。そこで小児病棟に学内 LAN を敷設し、WiFi 経由で授業に参加する体制を整えたいと考えている。

キーワード：院内学級、テレビ会議システム、初・中等教育実践

1. はじめにーバへのアクセスを可能とする体制を整えたいと考院内学級とは病院内に設置された病気の子供達が療養しながら学習する教室であり、長期や短期のえている。

2. 院内学級のネットワーク環境

入院のため生じる学習の遅れを少しでも解消することが第一義的な目的である。また入院や治療などで、北大病院には医療用 LAN の他に北大の学内 LAN

空間的にも心理的にも閉鎖的、抑圧的な状況に置かである HIENS が一部に敷設されており、院内学級でれやすい病気療養児にとって、「気持ちの開放を図り、も利用することが可能である、教室内の PC や外に開かれた友人との交流を図る」ことは回復へ向

iPad、ネットワーク機器、TV 会議システムは HINES

けての意欲を育てることにつながる。北大病院院内に接続されており、児童はこれらの機器を通じて

学級ひまわりではテレビ会議システムや SNS などを

SNS やメールにより友人や教員、家族などコミュニ

用いて海外のさまざまな人々と異文化交流をはかっケーションを日常的にとることができる。またている[1,2]。

HINES の他に札幌市教育ネットワークにも参加してしかしながら、学習に参加できる状態ではあるが、無菌管理、個室管理中の児童や、教室に来られない

おり、教育委員会が提供しているネットワーク資源
等にアクセスすることが出来る。

児童は異文化交流のみならず授業にも参加できない。
また新型コロナウィルス対策として、北海道において 5 月末まで教室での授業は行えず、今後も制限される可能性があるため、病室にいながら授業等に参加できる体制を整えることが急務である。病院内には医療用 LAN は構築されているが、院内学級で利用している大学内 LAN からはセキュリティ上の理由か
らアクセスすることは出来ない。そこで小児病棟に学内 LAN を延伸し、WiFi 経由での授業参加、教材サ

3. 小児病棟でのベッドサイドティーチング
病院内ではPHSのデータ通信機能を利用し、モバイ
ル環境下において学内LANにアクセスでき、内線電話としても利用可能なシステムを構築しており、病室でも利用することができる。現状では32/64Kbpsの帯域を利用することができるが、Skypeで映像を利用するためには複数回線を利用する必要があった― 61 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4(図1)。また接続できたとしても 良好な映像、不自然さを感じさせないレスポンスを得ることは難しい。そこで我々はモバイルWiFiルータを経由して教室のTV会議システムにアクセスする実証実験を行った。Skypeに比べて、格段に映像、音声の品質は良好であったが、利用できるWiFiルータの台数、コストの問題があり、限定的な利用にならざるを得なかった[3]。

を院内学級や病院側で行う必要はなく情報基盤センターの管理に委ねることができる。我々はこの APを２つの無菌室、個室、学生実習室、運動の可能なプレイルームに設置する予定である。これにより教室に行くことの出来ない複数の児童が同時に高品質な映像、音声でのやり取りが可能な TV 会議システ
ム通じて授業に参加することが可能になるばかりでなく、教材サーバに接続し課題に取り組むことが可能になると考えている。今年２月にインフルエンザによる病棟閉鎖、３月以降は新型コロナウィルスによる学級閉鎖などがあり児童生徒の学習機会が長期間失われたが、感染状況によっては今後も閉鎖される可能性があり、小児病棟への無線 LAN AP の整備は急務であると考えている。

5. 原籍校との通信、遠隔授業
院内学級での授業だけではなく、原籍校の担任や友達と Zoom などを通してコンタクトを取ることは、子供たちにとって復学への不安感をなくす上でも重要であり、無線 LAN AP の導入により容易になると思われる。また、高校生が長期入院する場合は

図 1 PHS 回線を利用したベッドサイドティーチング

院内学級のような体制はなく、小中学生のように院内学級での授業による学習が保証される訳ではな

4. 小児病棟への無線 LAN の設置い。このため、文科省による高等学校段階におけるひまわり分校では、原則ベッドサイドでの学習は行わないことになっており、放課後の補習も基本的に学校で行う形になっている。無菌管理中の児童生
徒や個室管理の児童生徒の病室に行くことは保護者の意向や感染の面からなるべく接触しないためである。そのような児童生徒の学習の機会を保障するために、限定的な利用に限られるモバイル WiFi ルー
タでなく、学内 LAN である HINES で利用されている無線 LAN システム HINES WLAN のアクセスポイン
ト（AP）を小児病棟に複数設置することを考えている。小児病棟がある 5F には HINES ハブポートが設置されている学生実習室があり、そこから児童の病室、無菌室への配線が簡単に行える事もあるが、病院内でのネットワーク利用で重要なセキュリティの確保が容易に行えるからである。HINES に機器を接続するためには予め MAC アドレスを登録する必要があり、更に AP にアクセス出来るのは学内システムにユーザ登録された教職員、学生のみで一般の入院患者や部外者は無線 LAN を利用できない。また初期設置コストは高額になるが HINES WLAN の AP として、集中型コントローラタイプの無線 LAN AP を導入院生徒に対する教育保障体制整備事業が開始されるところであるが、無線 LAN AP の導入により原籍校との広がりをもった取組が可能になると期待している。
参考文献(1) 山本裕一、西堀ゆり、吉田徹、『掲示板型ツー
ル「コラボード」と「コラボード広場」による院内学級での協調学習―院内学級での遠隔協調学習におけるシステム構築―』、教育システム
情報学会第２９回全国大会講演論文集、5556(2004)(2) 山本裕一,吉田徹,西堀ゆり、『院内学級における学習者・教授者間コミュニケーションの活性化』、『平成 1７年度情報処理教育研究集会講演論文集』64-65(2005)(3) 山本裕一，吉田徹，岩崎誠，吉井英一，西堀ゆり「高速モバイル通信による院内学級での遠隔授業の試み」，『平成２１年度情報教育研究集
会講演論文集』，325-328(2009)

入することにより、ユーザ認証、AP の様々な管理― 62 ―

E1-1

保育者養成校での ICT 保育・教育活用技能の養成－実践を通した“気づき”の教育効果－

Training ICT Childcare / Education Utilization Skills at Childcare Worker
Training School-Educational Effect of “Awareness” Through Practice神谷 勇毅*1
Yuki KAMIYA*1*1
鈴鹿大学短期大学部*1
Suzuka Junior College
Email: y-kamiya@suzuka.ac.jp
あらまし：小学校においてもプログラミング教育，プログラミング的思考を養う教育の展開が求められるようになった．2003 年に高等学校で教科「情報」の設置から 17 年の歳月を経て，小学校にまで及んだ教育においての情報であるが，筆者は，小学校の下の世代までこの流れが波及する可能性を考える．保育者養成校でも，幼稚園教諭免許取得に情報学は必修である．教員免許状を修めるには，教育方法と技術（情報機器の活用を含む）など，教育方法に関わる科目の履修も求められる．しかし，幼児教育の現場では，
この情報社会の中にあって，未だアナログ的要素が強く残る．本稿は，筆者が保育者養成校で取り組む，
幼児教育現場での ICT 保育・教育活用の教育展開の中で，実践を通した気づきの教育効果について論じる．
キーワード：保育者養成校，教育方法と技術，幼児教育，ICT 保育・教育活用，教育効果

1.

はじめに

3.

現在，教育に対する ICT 活用は当然ともなってきている．しかし幼児教育に限定すると，ICT を保育，教育に活用する動きは小学校以上のそれと比較しても活発では無い．しかし，保育者養成校で学ぶ学生
は，幼稚園教諭免許を修めるために，情報学が必修とされる．免許の取得に必修とされながら，現場ではその活用が見られないというこのギャップに疑問を感じ，筆者はこれまで保育者養成校における ICT
保育，教育活用技能を教育する授業展開１）を長年行ってきた．本稿は，筆者が行う保育者養成校での ICT
教育と実践を通した気付きの学びついて報告する．

2.

保育における ICT 保育・教育活用

幼児教育において，保育用務，園務面での ICT 活
用は，保護者への一斉連絡，園バス位置情報など様々見られる．それは，多忙を極める保育者の業務量低減に貢献している．しかし，保育，教育面の活用に目を向けると，その事例は非常に少ない．つまり，事務業務については ICT 活用の動きが見られるが，幼児に対し活用するという動きに中々至っていない
実情がある．しかし，近年の保幼小連携，接続の動き，小学校でのプログラミング教育の開始を考えると，現在は保育用務，園務面での活用が多く見られる幼児教育においての ICT 活用が，やがて ICT 保育，教育活用を向いても何ら不思議では無いと考える．
実際に，わが国においても幼児教育でタブレットなどを使った保育の実践を始める園も見られる 2）．この時代の到来を考え，筆者は，保育者養成校で取り扱う情報学も，ICT 保育，教育活用に対応できる技能の養成が必要だと考える．

保育者養成校での筆者の取り組み

筆者は，保育者養成校で担当する情報学の授業において ICT 保育，教育活用の技能養成を目的とし「電子紙しばい（図 1 参照）」を主題とする取り組みを行っている．この目的は，ICT 教材の制作技能と活用技能とを並行的に教育するところにある．合わせて，日常的な保育で行われる読み聞かせで使用する絵本，
紙芝居を電子化する事で，ICT 保育，教育活用のハードルを下げられる事に期待した．これは，幼児教
育と ICT 保育，教育活用の接点が未だ希薄であり，日常的な教具を ICT 教材に置き換える事で，保育者も戸惑い無く活用が出来るのでは無いかと考えた結果である．教材制作には専用のソフトウェアも見られるが，PowerPoint を採用した．PowerPoint は，学生らも使用経験があるという点を重視すると共に，一般的なソフトウェアを活用する ICT 教材制作技能の養成こそ，保育者養成校として取り組むべき課題― 63 ―

図１ 学生の電子紙しばい作品の一例

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4の 1 つと考えたためである．学生らも PowerPoint の使用経験はあるが，その殆どが発表資料スライドであり，PowerPoint での紙芝居制作経験を持つ者はこれまでに居ない．しかし， PowerPoint に関する基礎
知識は学習済みのため，基礎的な取り扱いについては確認程度で済み，発展，応用機能に特化した内容
で授業進行が可能である．電子紙しばいの特徴の 1
つは，アニメーションである．既存の絵本，紙芝居では実現が不可能な事が，ICT 教材では可能となる．
学生らも，この部分に ICT 教材の魅力を感じているようであった．問題は，制作過程での設計である．
どの部分をどのように動かし表現するか，また，望むアニメーションの全てが PowerPoint に搭載されているとは限らず，複数のアニメーションを組み合わせて目的とする動きを引き出す工夫も必要になる．
制作にあたっては「絵」が必要になるが，その絵も自身で描きスキャナで取り込む，折り紙を折りス
キャナで取り込む，版権フリーイラストを使うといった各手法，質感を求めるために，布や落ち葉，紙などをスキャナで取り込むなどの工夫は，授業進行
過程で学生らが独自に創造するよう促しを行う．また，使用する絵も，どうしても学生は「1 つの絵」
としてシーンをまとめてしまう傾向が強いが，電子
紙しばいの場合，各パーツ単位での描画が必要であり，この部分を理解させるための授業法の考察が一層必要である．

4.

実践を通した“気づき”の教育効果

課題として模擬保育（電子紙しばいを使った読み聞かせ）を課すが，幼児に対しての実践が不可欠と考える．2017 年度より勤務校近隣の現場園の協力を仰ぎ，幼児を対象とした実践も始めた．現場も，読み聞かせは頻繁に行うが，電子紙しばいの読み聞か
せはこれまでに経験が無く，現在の保育環境とどのように融合出来るかと強い興味を示した．出かけるにあたって，校内で準備，練習を行う．学生らは，
電子紙しばいの特性は，授業での制作過程を通じて理解すると同時に，これまでの読み聞かせ経験だけで補う事が出来ない技能が必要だという事に気付いている．現場園での実践を通し，終了後の意見交換で，「プロジェクタ，ノートパソコンを用意し投影したが，とっさの時に保育者の動きが制限されるため幼児教育でこの環境は不向きだと考える．」「機器から多数のケーブルが出ているため，子どもへの配慮が必要．
」「アニメーションに対する反応は，期待したものでは無かった．どこかに問題があるはず．
」「通
常の読み聞かせでは見られない反応もあったが，十分に教材を使いこなせていない．
」という気付きの意見を多数聞く事が出来た．気付きについては，菊地らが「活用の積み重ね」の重要性 3）に言及しており，
それは本研究においても同様と考える．これら気付きの意見は，現場で実践をして初めて気が付くもの
であり，学内のみの学習環境では，決して気付く事は無かったと考える． 特に投影環境について，
PowerPoint を使用する場合，パソコンとプロジェク
タで投影をするという事に安易に結び付けがちであり，大人の目線ではそれが当然と考えるが，保育者を目指す学生らの視点では，実践を通して保育者のとっさの動きが制限される，ケーブルが多く子どもに配慮が必要など，ICT 保育，教育環境ならではの気付き効果も見る事が出来た．

5.

まとめ

本稿は，筆者が保育者養成校で取り組む情報学，
ICT 保育，教育活用をテーマとした実践を報告した．
幼児教育での ICT の保育，教育活用については未だ賛否両論ある 4）．しかし，小学校以上の現場でこれほどまで使われるようになった ICT の波が小学校で止まるとは考えられない．筆者は，幼児教育独自の
ICT 保育，教育活用の方策が重要と考え，保育者養成に取り組んできた．学内での教育を通した保育者の ICT 保育，教育活用技能に現場での実践を加える
事で，実践を通した気付きによる高い学習効果を見る事が出来た．その気付きも，教員から何かしら示
唆されるものでは無く，学生らがそれぞれの目線で，自然に気付きが生まれた．教員から示唆された気付きと比較しても，自身で自然のうちに気付く事の学
習効果は非常に高いと評価する．幸いにして，長年の取り組みから現場園での協力を頂けるようになってきた．その一方で，2019 年度以降，残念ながら
COVID-19 の影響から，現場での十分な実践機会が得られない状況が続いている．1 日も早い好転を願って止まない．
参考文献(1) 神谷勇毅:“情報学演習授業への協調学習導入と教育
効果－電子紙しばい制作を例にした保育者 ICT 技能
養 成 － ” , 日 本 教 育 工 学 会 研 究 報 告集,JSET17-3,pp.145-150 （2017）(2) ベネッセ教育総合研究所:“幼稚園での ICT 活用は学
びの効率化よりも動機付け 学校法人信学会”
https://berd.benesse.jp/special/manabi/manabi_2.php （ 最終アクセス 2020.05.11）(3) 菊地達夫, 高橋さおり:“保育者・小学校教員養成課程
における連携授業による新聞活用の実践と効果”, 北翔大学北方圏学術情報センター年俸,vol.7, pp.85-90（2015）(4) 丸山幸三: “幼児教育における ICT 活用について－ワ
ークショップ実践から見えてきた情報教育のあり方”,
豊岡短期大学論集, No.14, pp.103-112（2017）― 64 ―

E1-2

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従来の学習支援

本研究における学習支援

理解すべきと考える内容 理解すべきと考える内容

理解すべきと考える内容 理解すべきと考える内容

教

テクストに
明示された
内容

学

教

テクストに
明示された
内容

学

明示されていない内容

課題化の対象(学習目標)

課題化の対象(学習目標) f ¤§"l®~pÇ""P° .#¼+/0x0ÞÞ"L^Yl®¡3ÁÞ¼+/0&" 3WO«)Ü ªÝ s·0ß "<3+@?
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教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

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フィードバックの提示  

例．
あなたがSWについて学んでいたとき，｢URIは分散的な知識発信を...」ということについて読み取ろうと意識して学んでいませんでしたね．

実装

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 )(&'.,
:D8$G"6>!"$I1"

学習者 
説明される知識IDリスト(γ)①，②



α#"AD0B
(>6<:B9% 

0*
@=48?  @=4
0*8?,7 0
B'+!

説明される知識IDリスト(δ)
⑤，⑥，⑦

β

2;-C3.&5
) /1$





!

γ

δ

説明すべき知識IDリスト(明示)①，②，③，④
説明すべき知識IDリスト(暗黙)⑤，⑥，⑦，⑧   

学習者モデル



明示知識

暗黙知識

OKリスト：①，②
NGリスト：③．④

OKリスト：⑤，⑥，⑦
NGリスト：⑧

フィードバック
ック パターン１）あなたがこの内容について学んでいたとき，{̲%̲}ということについて読みトテンプレート

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― 66 ―

E1-3

解説ページから演習問題ページに自動でリンクを生成する数学ウェブ教材－KIT 数学ナビゲーション－

Math web materials that automatically generate links from the explanation
page to the exercise page
-KIT Mathematics Navigation中村 晃, 西岡 圭太, 工藤 知草, 渡辺 秀治, 秋山 剛紀
Akira NAKAMURA, Keita NISHIOKA, Tomoshige KUDO, Shuji WATANABE, Koki AKIYAMA
金沢工業大学基礎教育部
Academic Foundations Programs, Kanazawa Institute of Technology
Email: n.akira@neptune.kanazawa-it.ac.jp
あらまし：演習ページの利用を促進するために，クローラで収集した演習問題から解説ページに張られているリンクのデータを基に逆方向のリンクを解説ページから演習ページにプログラムで生成することに
より学習者を演習問題のページへ誘導するシステムを開発した．このシステムにより，解説ページを参照
した学習者がいろいろな演習問題にチャレンジすることができるようになった．
キーワード：数学，演習問題，ウェブ教材，リンク

1.

はじめに

我々は，数学のオンライン参考書というコンセプ
トで 2004 年より「KIT 数学ナビゲーション(1),(2),(3)」の開発に着手し，コンテンツの充実を図ってきた．
2015 年からは物理の学習用に「KIT 物理ナビゲーシ
ョン(4),(5), (6)」，2017 年には材料力学の学習用に「KIT
工学ナビゲーション」の開発も進めてきた．これらの教材をハイパーリンクでシームレスに統合し，
KIT STEM ナビゲーションとしてインターネット上に公開している．KIT 数学ナビゲーションでは知識
構造の可視化(7)に取り組んだり，学習している知識の近傍の知識構造(数学，物理，工学を横断したもの)の可視化(8)に取り組んだりなど，コンテンツだけでなく機能強化も図ってきた．
KIT 数学ナビゲーションでは演習問題も作成しているが，google などの検索を通して KIT 数学ナビゲーションを利用する学習者は，演習問題の存在を認知することが難しく，あまり演習問題が利用されていなかった．そこで，クローラで収集した演習問題
から解説ページに張られているリンクのデータを基に，逆方向のリンクを解説ページから演習ページにプログラムで自動で生成することにより，学習者を演習問題のページへ誘導するシステムを開発した．

2.

容を読むよりも，さっと目を通して必要な情報のみを確認する傾向があるので，答を問題の次に記述す
るようにしている．ヒント，解説の部分は，基礎知識が書かれているウェブページ(解説ページ)をハイ
パーリンクで参照することにより，基礎知識が不十な学習者でも記載している内容が理解できるように配慮しながら作成されている．

3.

従来の演習ページへのアクセス方法

演習問題にアクセスするためには，カテゴリー分類した各カテゴリーのトップページの解説ページのリストの下部に演習問題へのリンクがある(図 1 参照)．KIT 数学ナビゲーションを熟知している学習者
は，各カテゴリーのトップページから演習問題のページにアクセスすることができる．KIT 数学ナビゲーションの利用者の 8 割程度は google などの検索エンジン経由である(2)．そのような学習者は直接解説ページにアクセスするため，演習問題の存在に気が付かない場合も多い．

KIT 数学ナビゲーションの構造

KIT 数学ナビゲーションは主に，解説ページ群と演習問題のページ群の 2 つの部分から構成されている．解説ページでは，検索しやすいように一つの知識を 1 ページに割り当てている．演習問題のページ
では，1 ページ 1 問としている．

演習問題へ
のリンク

2.1 演習問題ページの構成
演習問題のページは，問題，答，ヒント，解説の4 つの部分からなる．ウェブの利用者はじっくり内― 67 ―

図 1 指数・対数のカテゴリーのトップページ

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第45回全国大会
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4.

演習問題ページへの自動リンク生成機能

4.1 システム開発
サイト内のハイパーリンク解析用のクローラおよび自動生成リンク用のデータプログラムは，PHP とMySQL を用いて作成した．KIT 数学ナビゲーションのウェブページは従来から Perl を用いた CGI で表示している．この Perl のプログラムに，PHP と MySQLで作成した自動生成用リンクのデータを用いて，解説ページの上部に演習問題のリストページに繋がる
リンクを設置するプログラムを追加した．さらに，
演習問題のリストのページも CGI で動的に生成している．

ら詳細解答が記載されている演習問題のページへのリンクが張られている．
演習問題のページから「合成関数の導関数」の解説ページにリンクが張られていれば，この演習問題
リストに掲載されることになる．
4.2 開発した機能の利点
学習者は，解説ページで数学の知識の学習をした
後，連続して演習問題に取り組むことができ，知識の定着を図ることができる．
学習者は学習している知識がどのような問題に使われているか，演習問題のリストページを見ること
で，容易に把握することができる．

5.

おわりに

既に実装している数学知識構造の可視化の機能と今回開発した解説ページと演習問題を関連付ける機
能を組み合わせて活用することで，効果的にかつ効率的に数学を学習することができるようになる．このシステムを KIT 物理ナビゲーションにも拡張していく．

リンクをクリック「演習問題のリストのページ」へ6.

謝辞

本研究は JSPS 科研費 19K03154 の助成を受けた
ものです．

(1) 解説ページ

参考文献
リンクをクリック「演習問題ページ」へ(2) 演習問題のリストのページ(3) 演習問題ページ

図 1 解説ページから演習問題ページへのアクセスの導線
図 2 に「合成関数の導関数」の解説ページから演
習問題へのアクセスの導線を示す．ページタイトル
上部に「問題リスト」というリンクが CGI で生成され，演習問題のリストのページにアクセスすることができる．
「演習問題のリストのページ」では，Perlのプログラムによって演習問題のページから問題部
分のテキストのみを切り取られ，演習問題がリスト
状に並べられている(図 2(1)参照)．各演習問題から(1) KIT 数学ナビゲーション:
http://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/(2) Nakamura, A.: “Log Analysis of Mobile User Behavior fora Public-Facing Math e-Learning Site”, GSTF
International Journal on Education, Vol.1, No.2, pp.38-42(2013)(3) Nakamura, A.:“Self-adaptive e-learning website formathematics,” International Journal of Information and
Education Technology, vol. 6, no. 12, pp. 961-965 (2016)
DOI: 10.7763/IJIET.2016.V6.825.
(4) KIT 物理ナビゲーション:
http://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/physics/index.html(5) Nishioka, K. Kudo, T. and Nakamura, A.:“Learning
support website of physics with emphasis on connection
with mathematics,” Proceedings of The 9th International
Multi-Conference on Complexity, Informatics andCybernetics 2018, 13-16 March 2018, Florida, USA, pp.
155-157.
(6) Kudo, T Nishioka, K and Nakamura, A.: “Evaludation for
e-Learning Website of Physics by Browsing Path Analysis
and Cluster Analysis of Access Log”, Journal od ICT
Design, Engineering and Technological Science, Vol.2,
No.1, pp.16-22 (2018)(7) Nakamura, A.:“Graph Drawing of Knowledge Structure of
Mathematics”, The SIJ Transactions on Computer Science
Engineering & its Applications (CSEA), 2(4), 161-165.
(2014)(8) Nakamura, A. Kudo, T and Nishioka, K. : “Developmentof the Visualizing System of Knowledge Structure Basedon STEM e-Learning Website”, Proceedings of the 9thInternational Conference on Language, Innovation,
Culture & Education 2018, 55-61, Bangkok, Thailand,
February 24-25 (2018).

― 68 ―

E1-4

高等学校における LMS を活用したオンライン学習の導入事例
A Case Report on Introduction of Online Learning Using LMS in a HighSchool
志賀 栄文*1, 大和田 礼智*1, 渡辺 博芳*2
Hidefumi SHIGA*1, Ayanori OOWADA *1, Hiroyoshi WATANABE*2*1
茨城県立高萩清松高等学校*1
Ibaraki Prefectural Takahagi Seisho Comprehensive Upper Secondary School*2
帝京大学理工学部*2
Faculty of Science and Engineering, Teikyo University
Email: siga.hidefumi@mail.ibk.ed.jp

あらまし：本稿では，緊急事態宣言に伴う休校要請に対応して，生徒の自宅学習を支援するために，高等学校に LMS を活用したオンライン学習環境を導入し，利用を開始した事例について報告する．LMS の構
築，校内 Wi-Fi 環境の整備，及び全校生徒と全教職員への利用支援を行い，各教科で利用を開始した．導入の概要，及び教科での活用例や活用状況について述べる．
キーワード：初等中等教育，オンライン学習，LMS

1.

はじめに

新型コロナウイルス感染拡大防止のために緊急事
態宣言に伴う休校要請が出された．高等学校においては，県教育委員会から学習の保証に係る動画配信などを行うよう指示があった．そこで，本校においても，動画配信や自宅学習を実施するための課題の出題，回収，確認方法の検討，準備を行った．
本校の情報系選択科目においては，これまでも学習内容を補足するために LMS を活用したオンライン学習[1]に取り組んできた．また，筆者の一人は内地留学において高等学校での LMS の活用について研究を行った．
本稿では，全校生徒と全教職員を対象に LMS を活用したオンライン学習を導入し，利用を開始した
取り組み事例について報告する．

2.

LMS の導入

2.1 LMS の構築
今回の導入では，筆者の一人が高等学校での LMSの活用について研究で行った際のシステムを活用することにした．具体的には，サーバはさくらのレン
タルサーバ，LMS は Moodle バージョン 3.5 を利用した．LMS の構築にあたり，全校生徒と全教職員の利用を想定した．
2.2 オンライン学習に利用する機能
現在，多くの教育機関等が利用している Moodle は，
非常に多くの標準機能を備えている．しかし，全教
職員，全生徒を対象とするので，LMS の全ての機能を利用するのではなく，本校生徒の実態に合わせた学びに有効な機能を選択する．具体的には，以下の機能とした．

a 教材コンテンツの提供
教師は，文字・音声・画像・動画やリンク等を用
い，学習内容を見やすく分かりやすい教材コンテン
ツとして提供することが可能になる．また，生徒は
教材コンテンツを使い，いつでも，どこでも学習できるようになり，オンライン学習に取り組むことで，知識の定着が図れるものと考える．Moodle では，ページ，ファイル，ラベル機能を利用する．
b 生徒の学習記録・学習成果の確認
生徒が学んだ過程や成果を記録し，確認することで，自身の学習に役立てることができる．また，学習記録に教師がアクセスできることで，生徒の学習状況や習熟状況等を把握し，個に応じた指導を行うことが可能になると考える．Moodle では，課題，小テスト，アンケート機能を利用する．
c コミュニケーション
授業時間だけでなく，オンライン学習でも質問したり，意見交換をしたりすることで，気軽に学習に取り組むための学びの場として利用することが可能になり，生徒同士の協働学習を促進する．また，教師及び生徒同士の情報共有が可能になり，学習の過程を振り返ったり，生徒同士が参考にする資料としたりすることが可能になると考える．Moodle では，フォーラム，Wiki 機能を利用する．
2.3 LMS を利用するための校内 Wi-Fi 環境の整備
LMS の利用にあたり，校内に Wi-Fi 環境の構築が不可欠となった．そこで，家庭向け Wi-Fi ルーター
を授業用インターネット回線へ接続し，利用することとした．この Wi-Fi ルーターは，本校機械テクノ
ロジー系列の課題研究で構築していたものが流用できた．

― 69 ―

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第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表 1 教科ごとの利用状況(コース数)

教科

数

国語

教科

数

用途

数

17 芸術

5 LHR

6

地歴公⺠

7 家庭

2 部活動

1

数学

4 情報

1 進路指導

2

理科

12 工業

10 校務

1

外国語

5 商業

1

保健体育

3 福祉

1

教科合計

68 その他

10

図 1 全校生徒向け校内研修会の様子

3.

初期設定と校内研修

3.1 初期設定
教職員と生徒約 600 名のユーザ登録を情報系教員
が事前に行った．ユーザ ID，パスワード，LMS のURL をユーザへ通知するために，ユーザ登録シートを作成した．ユーザ登録シートは，ユーザがいつでも携帯し参照できるよう，カードとして切り離せるようにした．表面には，ID 情報を，裏面には，URL，
QR コード，パスワードの取扱いを記載し，セキュリ
ティ上大切なものとして管理するよう指導した．
3.2 ユーザマニュアルの整備
教師用利用の手引には，コンテンツ作成の機能についての基本設定や操作方法等を記載した．その他，
必要に応じ利用できるよう「動画・PDF コンテンツの作成方法」「課題・小テスト・アンケートの作成方
法」「校内 Wi-Fi への接続方法」について，本校の IT
環境に合わせたユーザマニュアルを追加した．
生徒用利用の手引には，LMS を利用する際の基本的な操作方法，学習を進めるための各機能の利用方
法，学習の記録の確認の方法及び自己評価による学習到達度を確認する方法について，文字だけでは伝わりにくい部分に図を使い説明する工夫をした．

4.

LMS の利用状況

例年，本校総合学科では 12 教科 168 の科目，約250 の講座が開講されている．これらのうち，12 教科 59 科目 68 講座で LMS のコースを開設して利用した．全講座の約 25%でコースが利用されたことがわかる．利用の内訳を表 1 に示す．国語科，理科，
工業科での利用が多かった．LHR(ロングホームルー
ム)や進路指導など，教科以外でコースを開設して利用する例もあった．
教科での具体例として，国語科では動画を取り入れた講座が作られた．作成した教師にインタビュー
したところ，普段の授業でスライドを使った教材を作成しているため，あまり手間をかけずに動画作成ができたとのことであった．
LMS のアクセスログから，校内研修会の後に全校生徒の 86%が LMS にアクセスして利用していることがわかった． 分散登校日に，一部の生徒に対してインタビューしたところ，オンライン学習による動画や課題は，学習内容を理解する上では十分に役立っているとの感想が得られた．

5.

おわりに

3.3 教職員向け校内研修会
研修会には，非常勤を除く全教職員 52 名が参加した．初めて LMS を利用する教職員を想定して，必要最小限の機能でコース作成，参加者登録，教材コン
テンツの追加，課題・小テスト・アンケートの追加に研修内容を絞った．本研修会後には，各教科で使い方の研修が自主的に行われた．それらの研修に，筆者ら情報系教員がアドバイザーとして参加し，教職員が疑問に思うこと，使い方等について実際に試用コースを使い，支援を行った．

2020 年度の社会情勢を背景として，高等学校において急遽 LMS を活用したオンライン学習の導入を行ったが，比較的多くの教師と生徒が利用することができた．このことから，通常登校に伴う対面授業
においても，本校生徒の実態に合わせた学びに有効
な LMS の活用を行えることが示唆された．
今後，生徒が校内で LMS を利用するために，ICT
活用の授業指針，校内 Wi-Fi 環境利用指針を整備していく予定である．

3.4 生徒向け校内研修会
生徒向け研修会は学年ごとの登校日に合わせて実施した．その様子を図 1 に示す．この研修会で，生徒は配付されたユーザ登録シートを使い，スマートフォンでログインできることを確認した．

(1) 志賀栄文, 渡辺博芳: 高等学校における学習管理シス
テム(Moodle)を活用した授業の設計に関する研究 ,教育システム情報学会第 37 回全国大会講演論文集,
A1-3, pp.16-17 （2012）参考文献― 70 ―

A2-1

遠隔授業における SEL の設計
Designing of Social and Emotional Learning in Online Learning
田中 洋一
Yoichi TANAKA
仁愛女子短期大学
Jin-ai Women’s College
Email: you@jin-ai.ac.jp
あらまし：2020 年度前期は，全国の大学において遠隔授業が実施されている．筆者は，遠隔授業だからこそ，SEL（Social and Emotional Learning）の設計が重要だと考えている．本稿では，非同期型や同期型の遠隔授業において，どのように SEL を設計し，実践しているかを報告する．
キーワード：SEL，Social and Emotional Learning，遠隔授業，Instructional Design

1.

はじめに

SEL（Social and Emotional Learning）とは，「社会
性と情動の学習」のことであり，欧米で広く実践されている自尊感情や対人関係能力の育成を目的とした教育アプローチである．Collaborative for Academic,
Social and Emotional Learning（CASEL）は，SEL において重要な５つの能力（「Self-awareness：自己理解」「Self-management：自己マネジメント」「Socialawareness：社会や他者の理解」「Relationship Skill：
対人関係スキル」「Responsible Decision-Making：責任ある意思決定」）をクラスルーム，学校，家庭や地域社会の中で育んでいくことを目的にしている．
筆者は，日本の高等教育における SEL の必要性を感じ，仁愛女子短期大学（以下，本学と記す）にて担当する「キャリアプランニング」の授業設計に，
マインドフルネス，質問ワークショップ，ライフデザイン・ポートフォリオの作成を取り入れている．
2020 年度前期は新型コロナの影響により，入学式を中止とし，5/7（木）にオンライン（非同期型）新
入生ガイダンス，5/8（金）にオンライン（非同期型）
２回生ガイダンス，すべての科目を 5/11（月）から遠隔授業として開始した．本学では，オープンソー
スの LMS（学習管理システム）である Moodle を用
いた非同期型（オンデマンド配信）を推奨しているが，必要に応じて Web 会議アプリ Zoom を用いた同期型（リアルタイム配信）を活用している．また，自宅における ICT 環境調査の結果にもとづき，５月末までは全科目においてスマートフォン対応とした．
対面で会ったことが無い新入生たちに対して，どのように学習共同体の意識づけをするかが筆者らの課題であり，SEL の必要性を強く感じたため，担当科目の再設計を実施した．本稿では，筆者が実践した遠隔授業における SEL の設計について報告する．

2.

キャリアプランニングでの SEL 設計
筆者が所属する生活科学学科 生活情報専攻（以下，

本専攻と記す）は，事務職に就く学生が多い．本専
攻学生全員が履修する１年前期選択科目「キャリアプランニング（以下，本科目と記す）」の授業目的は，
自分のアイデンティティを探り，自分の目標を設定，
行動プランを作成し，実行することである．そのため，ジェネリックスキルテスト及びその振り返り，
自己ＰＲの作成，働く価値に関するカードを用いたワーク，マインドフルネスの実践，ピアメンタリン
グ，ライフデザイン・ポートフォリオの作成を通して，自己理解及び自己目標の設定を行う．
本科目の到達目標は下記の５つである．
① 客観的に自己や他者を観察できる．
② 経験を省察することにより，マイセオリーを作成できる．
③ 自分の経験から判断し，ライフデザイン・
ポートフォリオを作成できる．
④ 自分の強みや経験にもとづき，他者に対して自己をＰＲできる．
⑤ 自分の強み・弱みを理解した上，自らの働く価値やキャリアを設計できる．
6/8（月）において，本科目は５回実施しているが，すべての回において SEL に配慮しているため，下記に，この５回分の授業設計を説明する．ヨーガ瞑想の動画に関しては，ヨーガ療法士の方に作成していただいた．
(1) 自己紹介【同期型】• Zoom の使用方法を学ぶ• 科目ガイダンス，教員紹介，キャリアとは• 対話ルールの説明• グループでの自己紹介１巡目① 氏名とニックネーム② 最近のマイブーム（オススメの過ごし方）• グループでの自己紹介２巡目① 氏名とニックネーム② 最近，心配なこと＆不安なこと― 71 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4③ ここ１週間で１番 Happy だったこと• 課題「自己紹介」：Moodle のプロファイルを変更① 印象が伝わる自己画像（一人での顔写真・
似顔絵・アバター）をアップロード② 自己紹介文の作成² ニックネーム（呼ばれたい名前）² 今の自分が好きなのは…
² 今の自分が嫌いなのは…
² 今の自分が得意なのは…
² 今の自分が苦手なのは…
² みんなに一言！
(2) 自分のトリセツ【非同期型】• 「何が起こるかわからない人生への準備のために」（児美川孝一郎教授＠法政大）の動画視
聴．キーワード：キャリア・アンカー，レジリエンス等• 課題：自分の取扱説明書を作って，みんなと共有．クラス全員分読んだ上，３名分へのコ
メント付け(3) マイドフルネス入門【同期型】• マインドフルネスの説明＆動画視聴• 呼吸瞑想の実践→グループでの共有• ジャーナリングの実践→グループでの共有• 「Well Being：幸福の４因子」（前野隆司教授＠慶應大）の動画視聴• 課題：呼吸瞑想＆ジャーナリングの記録(4) マインドフルネス：ヨーガ瞑想①【非同期型】
Breathing Exercise & Isometric Exercise• 「ヨーガ瞑想の説明」動画視聴• 「イス①手の上げ下げ」動画視聴＆体験• 「イス②脚の上げ下げ」動画視聴＆体験• 「イス③手と脚の押し合い」動画視聴＆体験• 「イス④ねじり」動画視聴＆体験• 課題：ヨーガ瞑想（座位）の記録(5) マインドフルリスニング＆ヨーガ瞑想②【同期型】＆【非同期型】• マインドフル・リスニング（同期型）• 「あおむけ①手と脚の上げ下げ」動画視聴＆体験• 「あおむけ②腿と手の押し合い」動画視聴＆体験• 「あおむけ③腰の上げ下げ」動画視聴＆体験• 「あおむけ④ねじり」動画視聴＆体験• 「あおむけ⑤膝かかえ」動画視聴＆体験• 課題：マインドフル・リスニング＆ヨーガ瞑
想（あおむけ）の記録

3.

振り返りシート

本科目では，毎回課題として「振り返りシート」を記述してもらう．内容は下記のとおり，コルブの経験学習サイクルにもとづいている．
① 経験「やってみよう！」
今回の授業＆課題で経験したことは何です

②

③

④

か？ なるべく具体的に書きましょう．
振り返り「どうだった？」
先の経験から自分が気づいたことや分かったことは何ですか？
マイセオリー「次はこうしよう！」
先の振り返りをふまえて，今後，他の場面でも活用できるようなマイセオリー（仮説や教訓）は何ですか？
チャレンジ「試してみよう！」
振り返りシートには書かなくていいですが，先のマイセオリーを実際に試してみよう！

SEL としても，この振り返りシートが重要だと考えている．本科目で実施した Zoom でのグループワーク（ブレイクアウトルーム）では，明確なインス
トラクションとタイトな時間制限をかけた上，全体メッセージによる各グループへの指示はしたが，各グループ自体は巡回しなかった．対面授業の場合，対話が活性化していないグループへは介入をしていたが，遠隔授業では放任した訳である．この効果は，振り返りシートで確認できた．学生は沈黙の時間を体験することにより気づいたことを振り返り，自分なりのマイセオリーを考えていた．そこで，筆者は，「沈黙や失敗を体験したことを大切にして欲しいこと．その時，どのようなことを感じたか，そこから何を考えたかが重要なこと．
」等を学生ごとへフィードバックした．

4.

おわりに今回，急な遠隔授業の運用が決まり，授業の再設計を実施したが，対面授業よりも，一人ひとりの学生に向き合えている感覚を感じている．今後も，SELに配慮した授業設計及びフィードバックを継続する
ことにより，学生の心理尺度や行動変容に対して，
どのような変化を及ぼすのかを分析していきたい．

謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP 19K03100 の助成を受けたものです．
参考文献(1) CASEL，https://casel.org （2020/6/8 閲覧）(2) 児美川孝一郎，“何が起こるかわからない人生への準備のために”，YouTube”わくわくエンジンチャンネル”，
https://www.youtube.com/watch?v=wHNdoUrPzxI，（2020/6/8 閲覧）(3) 前 野 隆 司 ，“ Well Being 〜 幸 福 の ４ 因 子 〜 ”，
YouTube”TEDxTalks”，
https://www.youtube.com/watch?v=UCKRPE8CLX0，（2020/6/8 閲覧）(4) Kolb, D. A. “Experiential learning: Experience as thesource of learning and development” ， Prentice Hall,Englewood Cliffs.（1984）― 72 ―

A2-2

スマートウォッチを利用した学習者の身体活動・心的状態の情報収集システムの検討
A Study on Data Collection System from Smartwatches for Analysis andObservation of Physical Activities and Mental States
多川 孝央*1, 山川 修*2Takahiro TAGAWA *1, Osamu YAMAKAWA*2*1 九州大学
情報基盤研究開発センター*1Research Institute for Information Technology, Kyushu University*2 福井県立大学 学術教養センター*2Center for Arts and Sciences, Fukui Prefectural University
Email: tagawa.takahiro.855@m.kyushu-u.ac.jp
あらまし：本稿では，スマートウォッチを用いて教室その他の学習環境における学習者の生体情報を収集するシステムと，その試験運用によって得られたデータから個人の活動状態や集団の状態について分析する試みを紹介する．加速度計のデータの分析からは学習者の活動の特徴は顕著には見受けられなかった一方，心拍計のデータからは授業の進行に対する反応と思われる似たタイミングでの緊張およびリラックスの様子を観察することができた．
．
キーワード：加速度センサ，心拍センサ, ウェアラブルセンサ, スマートウォッチ

1.

はじめに

Smartwatch

スマートウォッチは複数のセンサを内蔵しその情報をスマートフォン等の機器に送信する機能を有す
ること，また近年安価となってきていることから，研究および教育支援の目的で，学習・教育環境に導入し学習者の状態や行動を把握するために利用することが期待できる．本稿ではその見地から，１クラス程度の人数を対象としてスマートウォッチのセン
サデータを収集するシステムを試用し，実際の授業環境においてデータの収集を行った事例と，そのデータの分析の試みについて紹介する．

2.

Wi-Fi Router

Gateway(publisher)
Wi-Fi
connection

GW
1
Mosquito(broker)GW
2(subscriber)

BLE
beaconPC for Data Collection

MySQL

Sampling Rate: 25Hz

図 1 データ収集システムの概念図

データ収集システムの概要

ここでは本研究で用いたデータ収集システムについて紹介する（図 1）．学生の着用するスマートウォ
ッチは「ゲートウェイ」と呼ばれる機器と BLE beacon
によって接続し，そのゲートウェイは WiFi を経由してデータ収集用の PC と接続している．ゲートウェ
イと PC は MQTT プロトコルに基づいて通信を行い，ゲートウェイは MQTT プロトコルにおける「パブリッシャ」としてデータを送信し，PC 上にインストー
ルされたプログラムである mosquito が「ブローカー」
としてそのデータを受信，さらにデータは「サブスクライバ」に転送され，PC 上の MySQL データベースに格納される．このプロセスにおいては，ゲートウェイから PC にデータが転送されるタイミングで時刻の情報（タイムスタンプ）が付加される．ゲー
トウェイはスマートウォッチから受信したデータを
毎秒 25 回転送し，このためデータ収集のサンプリン

グ周波数の理論値は 25Hz となる．また，今回使用したスマートウォッチは 3 軸の加速度センサと光学式の心拍センサを内蔵している．後述のデータ収集の試行では 28 個のスマートウォッチと 2 個のゲー
トウェイを用いてセンサのデータを収集した．

3.

データ収集の試行

我々は上記のシステムを用いて，教室内での授業
においてデータの収集を試みた．対象は福井県立大学で 2019 年 12 月 4 日に実施された授業の 1 コマであり，対象者は 27 名の学生と 1 名の教員である．この授業では学生は 4 名から 5 名のグループに別れ，それぞれのグループでディスカッションを行い，さらにグループ内から 1 名を代表としてクラス全体に対するプレゼンテーションを行った．この授業を対象として学生にスマートウォッチを着用させ収集したデータを，次に紹介する分析の対象とする．

― 73 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

データ分析手法の検討

5.

おわりに

本稿ではスマートウォッチを用いた学習者の活動と心的状態に関連するセンサデータの収集と分析の試行について紹介した．収集したデータの一部から
は学習者やその集団の心的状態を分析できる可能性が示唆されており，今後はここから学習支援や，
Social and Emotional Learning(SEL)の実践または研究への応用が期待できる．一方，今回のデータ収集の試行は開発を進めている段階でのものであり，収集されたデータの欠損やタイムスタンプの重複といった問題への対応を分析の段階で行う必要があった．

(Hz)

11

3.5

26

35

3
2.5
2
1.5
1
0.5

10:45
10:47
10:49
10:51
10:53
10:55
10:57
10:59
11:01
11:03
11:05
11:07
11:09
11:11
11:13
11:15
11:17
11:19
11:21
11:23
11:25
11:27
11:29
11:31
11:33
11:35
11:37
11:39
11:41
11:43
11:45
11:47
11:49
11:51
11:53
11:55
11:57
11:59
12:01
12:03
12:05
12:07
12:09

0

図 2 身体の動きの周波数のグラフ
120 (beat per minute)

100
80

60
40

11

26

35

20

0
10:47
10:49
10:52
10:54
10:56
10:58
11:00
11:02
11:05
11:07
11:09
11:11
11:13
11:15
11:18
11:20
11:22
11:24
11:26
11:28
11:31
11:33
11:35
11:37
11:39
11:41
11:44
11:46
11:48
11:50
11:52
11:54
11:57
11:59
12:01
12:03
12:05
12:07
12:10

ここではデータ分析の試みと分析手法の検討について触れる．収集したデータより，学生のデータ 4
件と教員のデータ 1 件を対象として，加速度データと心拍データを対象とした分析の試行を行った．
加速度のデータを用いて人間の活動などを把握するために，身体の動きを振動の周波数として把握する方法がしばしば用いられる．歩行，対話，タイピ
ングなど活動の内容と身体の動きの周波数の値が対応する傾向があることなどが知られている(1)．図 2
は加速度データより算出した３名の学生の動きの周波数の変化のグラフであるが，ここでは増減の様子の類似性や時間帯での特徴などは見られない．これは，教室内のディスカッションなどにおいては特定の個人による連続した動きが行われることは少ないという，対象事例の特徴を反映したものと思われる．
心拍計のデータの分析では心拍数がよく用いられる．図 3 はスマートウォッチにより収集した対象者の心拍数データをグラフ化したものである（ただし11 番の心拍センサが途中で動作を停止しており，以後のデータが欠けていることに注意）．このグラフか
らは着用者間の傾向や値の増減に関する特徴などは見受けられない．心拍数の大小は運動強度と対応することが知られているが，一般の授業では激しい運動が行われることはなく，これが明らかな傾向が見られない原因であると考えられる．次に心拍数に代わるものとして CVR-R(Coefficient of variation of R-R
interval，R-R 間隔変動)と呼ばれる指標値の変化をグラフ化したものを図 4 に示す．CVR-R はある時間帯
における心拍間隔の値の標準偏差を平均値で割って得られる心拍間隔の変動の指標値であり(2)，自律神
経の状態と関連して値の大小により対象者の心的状態（リラックスあるいは緊張）を把握する簡易指標としてしばしば用いられる．図に見られる通り，全ての時間帯で一貫しているわけではないが学生間で増減の様子に似通った箇所が見られ，これらは授業の中で割り当てられた活動内容に対する学生の内心の反応の共通性を示すものと理解することができる．
ここから，スマートウォッチのデータを通じ学習環
境における個人の心的状態や学習者の集団における雰囲気等の推測が可能となり得るものと期待できる．

図 3 心拍数の変化のグラフ
0.25

0.2

11

24

26

35

0.15

0.1

0.05

0
10:49
10:50
10:52
10:54
10:56
10:58
11:00
11:02
11:04
11:06
11:08
11:09
11:11
11:13
11:15
11:17
11:19
11:21
11:23
11:25
11:27
11:29
11:30
11:32
11:34
11:36
11:38
11:40
11:42
11:44
11:46
11:48
11:50
11:51
11:53
11:55
11:57
11:59
12:01
12:03
12:05
12:07

4.

図 4 CVR-R の変化のグラフ研究および教育への応用のためにはこれらの点を改善し，さらに分析手法の検討を進める必要がある．

謝辞
本研究で用いたデータ収集システムはアイオーフ
ィット社(https://iofit.co.jp/)により構築されました．
また，授業でのデータの収集にあたり，福井県立大学の学生の皆様にご協力を頂きました．以上の皆様に感謝します本研究は科研費 JP17K01135, JP16H03083 およびJP20H01725 の助成を受けたものです．
参考文献(1) Ara, K., Akitomi, T., et al., Integrating wearable sensor
technology into project-management process, Journal of
Information Processing, Vol.20, No.2, pp.406-418 (2012).
(2) Malik, M., et al., Heart rate variability. Standards ofmeasurement, physiological interpretation, and clinical use.
European Heart Journal, 17(3), 354-381(1996).

― 74 ―

A2-3

SEL の能力向上に対する「森のリトリート」の可能性
Possibility of “Retreat in the forest” to improve SEL capabilities
中村 一浩
Kazuhiro NAKAMURA
慶応義塾大学大学院システムデザイン・マネジメント研究科
Graduate School of System Design and Management, Keio University
Email: n-kazuhi@keio.jp
あらまし：自然林の中で行われる合宿型対話プログラム「森のリトリート」では、「ひとり森で過ごす時間」と「参加者との対話」を繰り返すことで、参加者への大きな変容を促す。この変容を通じて得られる能力は、SEL で提示されている 5 つの能力向上に繋がるものと思われる。そこで「SEL の能力向上」と「森のリトリート」の関係について考察をする。
キーワード：森林効果、対話、心理的安全性、相互理解、関係性

1.

＜1 日目＞
正午：集合、オリエンテーション
午後：森の中で一人で過ごす
夕方：焚火を囲んで参加者と対話する＜2 日目＞
午前：森の中で一人で過ごす
正午：森の中で参加者と対話する（図 1）
午後：森の中で一人で過ごす
夕方：焚火を囲んで参加者と対話する＜3 日目＞
午前：森の中で一人で過ごす
正午：森の中で参加者と対話する、終了

はじめに

森林浴（近藤 2011）や注意力回復理論(高山 2012)など、人間が自然の中で過ごすことでストレスが低減し、能力の回復を図ることができことは数多く示されている。環境が人間に与える影響は大きく、SEL
で提示されている 5 つの能力もまた環境によって影響を受けるはずである。
自然林の中で行う合宿型対話プログラム「森のリトリート」において、SEL の能力向上と当該プログ
ラムとの関係について考察する。

2.

森のリトリートとは森のリトリートは、人里離れた「森」の中で行う
リトリートプログラムとなる。リトリートとは、通常は「隠遁・退却する」等の意味となり、そこから「日常から離れて過ごすことで自己を見つめなおす」
意味に転じている。したがって、一旦ビジネスの現場や日々の生活から離れ、自身の持つ問いや課題と向き合い、その解を見つける行為となる。
利用する森は、奥まった秘境というわけではなく、人や車が通らない程度の距離にあり、ある程度の広がりと安全性、そして植生多様な自然林に近い森が選ばれる。宿泊する場所はそこから近いペンション
やロッジとなり、日中は森で、夜はその宿泊施設で過ごすことになる。
現在は全国 8 か所（北海道～沖縄）の森で、春夏
秋冬すべての季節で開催しており、年間 20～30 回のプログラム実施をしている。開催のうち半数は企業向けのプログラムとなり、経営者やリーダークラスの研修として行われ、残りの半数は一般向け参加者
向けのプログラムとして開催される。
プログラム日数は 2 泊 3 日、参加者は 3～6 名、スタッフは 3 名の体制で行われる。通常は金曜の正午に集合し、日曜の正午過ぎに終了となる。3 日間のプログラムの概要は以下の通りとなる。

図 1 森の中での対話場面
オリエンテーションでは自己紹介とプログラム全体の概要説明をし、初日の森に入る際には森になじ
むための感覚を開く簡易なワークを実施する。そしてそれ以降は、基本的には、「ひとり森で過ごす時間」と「参加者との対話」を繰り返す流れとなる。
なお、森での時間を快適に過ごすため、寒さ対策のホッカイロや防寒具、また雨に備えた長靴やポンチョなど、状況や天候に応じた装備品を貸与し、一定の安全性と快適性を保ったうえで催行される。

― 75 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.

3 日目：洞察と理解の結果を、日常へ接続する

ひとり森で過ごす時間（森林効果）

前述のとおり、プログラムは人里離れた自然林の中で行われる。開けた場所はあるものの、基本的には手つかずの森である場合が多く、その植生や様相は多様であり、自然そのものである。倒木や土砂崩れの場所もあり、通常の森林散策では体験しないよ
うな環境に参加者は身を置くこととなる。
とはいえ、森で過ごす体験は、森林浴などでも明らかになっている通り、生理学的にも心理学的にも快適性をもたらす。血圧は下がり、脈拍は落ち着き、
リラックス状態となる。ポジティブ感情は想起され、主観的幸福度は増し、ストレスは軽減される。
そういった快適性は、身体の安心感を醸成し、心理的安全性の基盤形成へとつながる。これは、他者との対話を深めるための、自分の内側にある感情や思いなど、本音の声を出す際には非常に重要な要因となる。
また、植生豊かで多様な様相を呈している自然林
で過ごすことは、視覚を中心とする五感を通じて、
自然の循環や調和、生物連鎖を実感する体験となり、自身における過去体験や思念の想起・投影・アナロ
ジーへとつながる。これらは過去の蓋をした経験や、避けていた事案を浮かび上がらせるきっかけともなる。
この一連の感覚・体験が、後述する対話をより豊かで、広がりと深みのあるものとするのである。

4.

参加者との対話

対話とは、ある一定の信頼を基盤として、さらなる理解と探求のため、自身の想定や考えを保留しな
がら、応答を通じた相互交流のプロセスといえる（中村 2016）（小坂 2017）。そして、森のリトリートにおいて、対話をする対象は、自己、他者、森の 3 つがある。
自己との対話は、一般的には内省と同義となるが、身体感覚を元にした対話もあることから、メタ認知による言語化のみならず、からだメタ認知（諏訪2005）による言語化も対象となる。
森との対話では、言葉にならない自然からのメッセージを受け取る。大木が倒れた後の新たな命の芽
吹き、樹が朽ち果て土に還る様相など、循環や調和の実在からの気づきを得る。
これら、自己と森との対話から得た洞察を、参加者同士で分かち合う中で、相互理解を促進すると共に、お互いの想定を超えた新たな意味や理解が生まれることとなる。

5.

プログラム構造と効能「ひとり森で過ごす時間」と「参加者との対話」
を中心とした 3 日間のプログラムは、以下の構造で設計されている。
1 日目：日常から解放されて、森へなじむ
2 日目：対話から洞察を得て、理解を深めるプログラムの肝となる部分は「対話」であり、自己、他者、森との対話を通じて、その対象への理解が相互に交わりつつ、深まっていくこととなる。
一人ひとりの問いや課題が違うことから、そこから得られるものは必然的に人それぞれ違うものになり、共通する具体的なアウトプットを生み出すものではない。しかし、その体験を通じて得る深い自己
理解や他者との関係性、また自然とのつながりは共通のものとして感じ、持ち帰るものとなる。
プログラムの効能として、過去のアンケート実施における定量的な結果としては、自己効力感の向上
やポジティブ感情の上昇、関係性の深化、また主観的幸福度の向上がみられた。また定性的なコメント
として、自身や他者、自然への理解が深まるとともに、安心感の情勢、つながりの深化が見られた（山田 2018）。
日常生活への応用として、職務適応力の向上、対人関係の改善、またアイデア創出などの創造性向上も見られた。

6.

SEL との関係性と今後の展望

ここまでの記述で明らかな通り、プログラムで向上が期待される能力は、自己理解と他者理解であり、そこからの自己コントロールと対人関係構築となる。
特に身体感覚から得られる洞察や心理的安全性を元に話される本音の会話、感情の交流は、思考優位で得られる気づき・洞察に比べて、より深く体験に残るものである。
今後は、参加者へのインタビューによる質的研究を中心として、森林効果の有無、対話のメカニズム、
必要十分な時間軸について検証していく。

7.

参考文献

(1) 近藤照彦， 武田淳史， 小林功, 谷田貝光克:“森林浴が生体に及ぼす生理学的効果の研究”, 日温気物医学誌, 第 74 巻, 第 3 号, pp.169-177 （2011）(2) 高山範理, 香川隆英:“森林環境の回復効果に関する国内研究の動向”, 環境学会誌, 第 30 号, pp.8-12（2012）(3) 中村一浩, 保井俊之, 菊野陽子, 林亮太郎, 前野隆司:“対話（ダイアローグ）とデザイン思考を用いた人材育成・コミュニティ形成・事業創造”, 地域活性研究,
Vol8, pp11-19 （2016）(4) 小坂貴志: “現代対話学入門”, 明石書店, 東京 (2017)(5) 諏訪正樹: “身体知獲得のツールとしてのメタ認知的言語化”, 人工知能学会誌, 第 20 巻, 5 号, pp525-532(2005)(6) 山田博: “森のように生きる”, ナチュラルスピリット,
東京 (2018)― 76 ―

A2-4

Social and Emotional Learning (SEL)において重要となる３要素に関する考察
A study about three factors which should be important for SEL
山川 修*1
Osamu YAMAKAWA*1*1 福井県立大学学術教養センター*1Center for Arts and Sciences, Fukui Prefectural University
Email: yamakawa@fpu.ac.jp
あらまし：Social and Emotional Learning（SEL）においては，育成を図る能力として，自己への気づき，
他者への気づき，自己のコントロール，対人関係，責任ある意思決定，の５つが挙げられている．これら
５つの能力の向上のためには，昨年の JSiSE で筆者が発表した自律的学習者の 3 要素（内省，信頼，意味）が重要になるのではないかと考えている．これを実証するため，内省と信頼に焦点をあてた PBL の中で，SEL の５つの能力と大まかなところで重なる，情動知能の指標が向上した事例を紹介する．
キーワード：SEL，セキュアベース，情動知能

1.

はじめに

2018 年度の JSiSE の全国大会において，ダイアロ
ーグは，自律的学習者の 3 要素である「内省」，「信頼」，「意味」を創り出す機能があるというモデルを提案した(1)．また，2019 年度の JSiSE の全国大会では，その３つの機能のもとに「安心（セキュアベー
ス）」という共通項があり，内省という機能に関しては，内受容感覚と関係が深いのではないかという仮説を提案した(2)．今年度は，この３つの要素が，Socialand Emotional Learning（SEL）の５つの力である，自己への気づき，他者への気づき，自己のコントロー
ル，対人関係，責任ある意思決定，に関係するのではないかという仮説を提案し，それを実証するために，この３つの要素のうち，内省と信頼に焦点をあてた PBL の中で，SEL の５つの力と重なるところが多い，情動知能の指標が向上した事例を紹介する．

2.

セキュアベースと 3 機能

Bowlby が提唱しているアタッチメント理論 (3) によると人に対する信頼感からセキュアベースが形成

3.

社会のネットワーク
心のネットワーク信頼されるとされた．それを拡張して，人生の目的や意
味，瞑想や内省によってもセキュアベースが形成されうると考えると，ダイアローグが創り出す「内省」，「信頼」，「意味」の３機能は，最終的には個人の中にセキュアベースを創ると考えることができるという仮説を昨年度提案した(2)（図１）．社会のネットワークの中での信頼関係がセキュアベースを形成するのはアタッチメント理論が教える通りだが，セキュアベースが存在することにより信頼関係が築きやす
くなることもまた自然である．これと同様に，内省や意味に関しても，セキュアベースの原因であり結果でもあると考えることができる．この点を図１中では，双方向の矢印として表現している．内省に関しては，従来は，メンタルモデル（心のネットワー
ク）のみを対象として想定していた．しかし，身体感覚の認知がセキュアベース形成に関わっているのではないかという仮説のもと，図１では，内省が心と身体の双方のネットワークに及ぶのではないかと
仮定した．

人生の目的
挑戦

意味
身体のネットワーク

内省
Secure Base
図１ 内省，信頼，意味とセキュアベースの関係

SEL の５つの力

社会性と情動の学習（SEL : Social and Emotional
Learning）は，欧米で始まっているが，米国では 1994
年に設立された CASEL（Collaborative to AdvanceSocial and Emotional Learning）(4)を中心に進められている．CASEL では SEL を「感情を理解し適切に対処する，前向きな目標を設定し達成する，他人に対して思いやりを示す，他者と良い関係を築き維持す
る，責任ある意思決定をする一連のプロセスの学習」と定義している．そして，SEL の中で育成すべき重要な力として，「自己への気づき（Self- Awareness）」「他者への気づき（Social Awareness）」「自己のコン
トロール（Self-Control）」「対人関係（Relationship
Skills ）」「 責 任 あ る 意 思 決 定 （ Responsible
Decision-Making）」の 5 つをあげている（表１）．

― 77 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

情動知能の向上に寄与することを示唆している．

表１ SEL で育成すべき 5 つの力（CASEL HP より）
自己への気づき
感情の同定

自己のコントロール
衝動制御

5.

課題の同定

本稿で言及している「内省」「信頼」「意味」の３つの側面は，もともと，自律的学習者を育成するための３要素として抽出した要素である．この要素を育成することが，SEL の重要な 5 つの力を育むことにつながるのではないか，という点が，本稿で言いたかったことである．
従来から，この自律的学習者の３要素と，Goleman
がいう情動知能の関係は調べており，本稿でも説明したとおり，「内省」「信頼」に焦点をあてた PBL において，情動知能が向上することが示されている．
このことは，この３要素が，SEL においても重要な役割を果たすことを示唆している．
さて，CASEL では SEL を「感情を理解し適切に対処する，前向きな目標を設定し達成する，他人に対して思いやりを示す，他者と良い関係を築き維持する，責任ある意思決定をする一連のプロセスの学習」と定義していることは前述している．このうち，「感情を理解し適切に対処する」という点は「内省」で行っていることと同じである．
「他人に対して思いやりを示す，他者と良い関係を築き維持する」という点は，まさに「信頼」である．
「前向きな目標を設定し達成する」という点は，「意味」のところでやろうとしていることである．
「責任ある意思決定をする」という点は，この３つのどこかだけに当てはめることはできないが，「内省」「信頼」「意味」が揃ってはじめてできることではないだろうか．こう見てくると，SEL は，自律的学習者育成の方法とも重なって
おり，
「内省」
「信頼」
「意味」が，SEL のキーワードになりうるのではないかと考えている．

自己知覚の精密化 ストレスマネジメント 状況の分析
強みの認識

自己規律

自己信頼

自己動機づけ

評価

自己肯定

目標設定

内省

組織化スキル

倫理的責任

他者への気づき

問題解決

対人関係

他者視点の取得

コミュニケーション

共感

社会的参加

多様性の受容関係性構築

他者への尊敬チームワーク

ここであげられている 5 つの力は，Goleman がいう EQ（情動知能）(5)の 5 つの側面（自己認識，自己統制，意欲，共感，社会的能力）と重なるところが
大きい．

4.

地域の問題解決型 PBL

福井県内の大学間連携の一環として，複数の大学の学生の混成チームで，地域の方からの問題提起を受け，フィールドワークを通して自分達なりに問題
定義を行い，問題解決を図り，最後に寸劇で地域の方に解決策を提示しフィードバックを受ける，PBL
を 2014 年度から実施している(6)．
この授業は，週末を使い，5 日間の集中講義として実施しているが，授業設計の要は，セキュアベー
スの３要素のうち「内省」と「信頼」である．内省を促進するために，自ら問いを立てることを重視し，そのためデザイン思考を導入している．また，信頼に関しては，自ら信頼関係を創る体験をするため，
立教大学や早稲田大学で実施しているリーダーシッ
プの最小３要素(7)を取り入れている．この取り組み
は比較的うまくいっているが，その点を実証するため，2018 年度の実施の際，情動知能の質問紙である
日本語版 WLEIS(8)を使って 1 日目（プレ）の 5 日目（ポスト）の終了時に測定を行った．結果は表１のようであった．
表 1 情動知能の測定結果
N=27
プ レ
ポスト

自己の情動評価
19.0(5.05)
21.7**(4.22)

情動の調整
16.5(5.28)
18.6**(4.76)

考察とまとめ責任ある意思決定

他者の情動評価
19.6(3.63)
21.6*(3.43)

情動の利用
16.8(4.42)
18.1*(4.29)

括弧の中は標準偏差、**1%有意、*5%有意

日本語版 WLEIS には，5 つの下位尺度があり，それぞれ，自己の情動評価，情動の調整，他者の情動評
価，情動の利用である．これらは，Goleman がいう情動知能の 5 つの側面のうち 4 つに対応している．
今回この全ての尺度で向上が見られた．このことは，内省する力を高めること，信頼関係を創ることが，参考文献(1) 山川修，「自律的学習者育成のために必要なダイアロ
ーグの機能は何か 」，第 43 回教育システム情報学会
全国大会予稿集，pp.229-230，2018．
(2) 山川修,「ダイアローグに対して内受容感覚の果たす役割とセキュアベース」,教育システム情報学会第 44回全国大会講演論文集,pp.201-202 ,2019.
(3) Bowlby,L, Attachment & Loss: Vol.1. Attachment. New
York: Basic Books,(1969).
(4) https://casel.org/wp-content/uploads/2019/12/CASEL-Co
mpetencies.pdf(5) Goleman, F. "Emotional intelligence: Why it can matter
more them IQ?" Bentam Books, New York (1995).（土屋京子訳，EQ：こころの知能指数，講談社）(6) 山川修ら，「ディープ・アクティブラーニングのための 問いと関係性のデザインと実践Ⅰ」，日本教育工学会研究報告集，JSET 17-1，pp.703-708，2017．
(7) 日向野幹也, 松岡洋佑，「［増補版］大学教育アントレ
プレナーシップ ～いかにリーダーシップ教育を導入
したか」，BookWay，2017．
(8) 豊田弘司ら，「日本版 WLEIS（Wong and Law Emotional
Intelligence Scale）の作成」，奈良教育大学教育実践総合センター研究紀要，20 巻，pp.7-12．2011．

― 78 ―

B2-1

外部情報を用いたプログラム手続き生成の Word2Vec による fine-tuning
Program procedure generation by fine-tuning with Word2Vec using external
information
大西 朔永*1, 椎名 広光*2
Sakuei ONISHI*1, Hiromitsu SHIINA*2*1
岡山理科大学大学院総合情報研究科*1
Graduate School of Informatics, Okayama University of Science*2
岡山理科大学*2
Okayama University of Science
Email: i20im01os@ous.jp
あらまし：プログラムの理解の補助を目的に，ソースコードから手続きの自動生成を行っている．従来ソースコードと手続きの対訳ペアを Encoder-Decoder モデルに学習させていたが、課題の問題文とプログラ
ムを用いることで手続きを生成したほうが良いと考えられる。本研究では、問題文をコーパスとして、コメント側の分散表現を Word2Vec で学習することで、問題文の単語等を活かした手続き生成が可能となっている。
キーワード：アルゴリズム学習，手順生成，ニューラルネットワーク, fine-tuning

1.

はじめに

近年，AI やビックデータなど IT 技術の発展に伴い，プログラミングに関心が集まっている．これらの影響により，プログラミングの学習者が増加傾向にある．プログラミングの学習では，プログラミン
グ言語の文法の学習だけでなく，プログラムに必要な処理とその手順を理解することが重要である．
手続き学習の研究として，新開ら(1)の手作業によるアルゴリズムの学習についての研究がある．手続き学習には，ソースコードをプログラム手続きに変換する必要があるが，人手で各プログラムの手続きを作成するのは，コストが高く，困難である．そのため，プログラムのソースコードからプログラム手
続きを自動生成する手法の開発を行っている．先行研究としては，ニューラル機械翻訳をソースコードとコメントの各行に適用する手法がある(2)．
本研究では，外部情報のドメインに適したコメン
ト生成を目的に，ニューラル機械翻訳を対訳データに適用する手法(sep2sep モデル)に加えて，外部情報
をコーパスとした Word2Vec を用いたコメント側の分散表現の fine-tuning を試みている．外部情報として大学の情報科学科の講義で使用されたプログラムの問題文を用いているため，大学 1 年生向けのコメントが生成されると考えている．また，生成コメン
トに対し，人手と BLEU による評価をしている．

2.

手続き学習

プログラムには，プログラムの目的を達成するために，必要な処理とその処理の順序を正しく記述する必要がある．必要な処理を正しい順序に並び替える問題を解くことにより，プログラムの手順を理解することが手続き学習の目的である．手続き学習の例を図 1 に示す．

図 1 手続き学習の例

図 2 fine-tuning の概要

3.

外部情報を用いた fine-tuning

従来のプログラムのコメント生成では，プログラ
ムのソースコードとコメントを対訳データとして，
行単位で seq2seq モデルに入力することで，ソース
コードとコメントの関係性を学習させる．学習済み
モデルにソースコードを入力することで，ソースコードに応じたコメントが生成される．
本研究では，従来手法に対して，外部情報を用いた fine-tuning を加えた手法を提案している．finetuning の概要を図 2 に示す．最初に，学習済みモデ
ルのコメント側の分散表現を取り出し，Word2Vec の分散表現の初期値とする．次に，外部情報をコーパスとして Word2Vec の学習を行う．最後に，外部情― 79 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表 1 コメントの生成例(評価は人手による 6 段階評価)

表 2 評価の平均

図 3 fine-tuning による生成コメントの変化
報で調整された分散表現をモデルのコメント側の分散表現に戻す．その後は，fine-tuning した学習済みモ
デルにソースコードを入力することで，外部情報のドメインに適したコメントが生成される．
fine-tuning による生成コメントの変化を図 3 に示す．提案手法の利点は，外部情報のドメインに適したコメント生成である．(a)対訳データによる従来手法(sep2sep モデル)の学習に，(b)Word2Vec によって外部情報における言葉の使われ方を分散表現に学習させる fine-tuning を加える提案手法(fine-tuning モデル)は，モデルが持つドメイン A に関する情報を豊富にするため，生成コメントの質の向上に繋がると考えている．また，外部情報のみに含まれる言葉
が，Word2Vec で学習され，コメント生成時に出力可能となる利点もある．さらに，学習データの作成
コストの低減も利点として考えられる．従来手法(sep2sep モデル)では，ドメイン A の対訳データを大量に作成する必要がある．しかし，提案手法では，作成コストの低い外部情報(問題文等)も利用しているため，対訳データの必要量が少なく，データを用意するコストが低く抑えられると考えている．

4.

人手による評価

BLEU

sep2sep

4.632

0.667

fine-tuning

4.897

0.727

よる 6 段階評価(1~6)と BLEU(0~1)である．
人手による評価の平均と BLEU を表 2 に示す．従来手法(sep2sep モデル)と比べ，問題文を用いて finetuning したモデルでは，人手による評価が約 0.26，
BLEU が約 0.06 とある程度向上している．
コメントの生成例を表 1 に示す．sep2sep モデルとfine-tuning モデルの大きな差は，2 行目と 23 行目である．2 行目は 7 行目の配列の宣言で用いる定数を定義するコードである．sep2sep モデルでは無関係のコメントが生成されているが，fine-tuning モデルではこのプログラムに適したコメントを生成できている．23 行目は 15 行目から 1 文字だけ変化したコードである．sep2sep モデルは 15 行目と同じコメントを生成しているが，fine-tuning モデルは 23 行目のコードに適したコメントを生成できている．

5.

まとめ

外部情報による sep2sep モデルの fine-tuning を行
い，外部情報のドメインに適したコメントの生成を試みた．生成されたコメントの評価では，人手による評価と BLEU で fine-tuning の効果を確認できた．
現段階では，プログラムの行単位のコメント生成であるが，ブロック単位のコメント生成や疑似コー
ドの生成を本研究の最終目的としている．

生成コメントの評価

評価するモデルは，従来手法(sep2sep モデル)，
外部情報を用いて fine-tuning を行うモデルの 2 種類である．対訳データとして，大学の情報科学科の講義で使用された C 言語のプログラム 56 個を用い，外部情報として，講義で使用されたプログラムの問題文を用いた．評価方法は，クローズドテストで生成されたコメントを対象とした 6 人の大学 4 年生に

モデル

参考文献
(1) 新開他: “手作業の学習教材を活用したアルゴリズム
教 育 の試 み ”, 日 本教 育工 学 会第 31 回全 国 大会 ,pp.407-408 (2015)(2) 高橋他: “問題文に合わせたプログラミングコメントの自動生成”, 教育システム情報学会, 特集論文研究会, Jsise Research Report Vol. 33, no.7 (2019-3), pp.51-55,(2019)― 80 ―

B2-2
タンジブル型プログラミングツールを用いた
中学生向け協働学習型機器制御アルゴリズム実習システムの開発

Development of Cooperative Learning Equipment Control Algorithm Training
System for Junior High School Students Using Tangibles Programming Tools
千田 和範*1，山田 哲大*2，稲守 栄*1
Kazunori CHIDA*1，Tetta YAMADA*2，Sakae INAMORI*1*1 釧路工業高等専門学校 電気工学科*2 よつ葉乳業株式会社*1 Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology, Kushiro College*2 Yotsuba Milk Products Co.,Ltd
Email: chida@kushiro-ct.ac.jp
あらまし：タンジブル型プログラミングツールであるフローチャートブロックを組み合わせて，グルー
プで討論しながら機器制御アルゴリズムを学ぶことができる学習教材システムを開発した．本稿では，
このシステムの概要と実際に中学校で使用した結果について報告する．
キーワード：協働学習，タンジブルデバイス，ビジュアルプログラミング，問題解決型学習，QR

1.

はじめに

中学校における技術分野では「計測・制御のプロ
グラミングによる問題の解決」を扱うこととなり，計測制御システム元にした学習教材を必要としている．加えて，プログラミング初心者は課題を解くア
ルゴリズムの検討の際に，順次，分岐，反復をどのように組み合わせればよいかが分からないことが多い．また各学習者が個別作業のため，気軽に討論できない環境もプログラム学習の難しさに影響を与えている．一方，教育現場では問題解決能力の育成や主体的・対話的で深い学びの実現も求められている．
そこで本研究では，学習者がグループで討論しながらフローチャートブロックを組み合わせて，産業機器の制御アルゴリズムを実現するビジュアルベー
スの非言語型プログラミングによるアルゴリズム学
習教材の開発を行う．

2.

機器制御アルゴリズム実習システム

本学習システムは，図 1 に示す３つのユニットで構成される．まず，PC レスで協働学習を行いながら課題のアルゴリズムを検討するための，フロー
チャートブロック（以下，FT ブロック），ブロック
の組み合わせによって実現されたプログラムを入力するための QR コードリーダー，QR コードを解析し，機器を制御するための組込みマイコンと動作を確認するための産業機器模型によって構成される．
以下のこれらの項目の概要を説明する．
2.1 フローチャートブロック
ビジュアルプログラミング言語はテキスト記述型
言語に比べ，構文エラーがないため初学者にとって使いやすい言語と考えられている (2). 一方で，従来の一般的なプログラミング学習では PC を使った個

課題解決アルゴリズムを
フローチャートブロックを使ってグループ検討
処理ブロック

QRコードによるプログラム入力

実機模型による
動作検証

入力が
容易
コード解析／
制御用マイコン
即座に確認

反復ブロック分岐ブロック

検討しやすい（修正／再検討）

図 1．協働学習型機器制御アルゴリズム実習システム

人作業となる場合が多い．したがって行き詰ると学習に対する動機づけが著しく低下する．そこで，グループで協働しながらアルゴリズムの検討を可能とするために，図 2 に示す実環境下でのビジュアルプ
ログラミング用 FT ブロックを新たに導入する．
この FT ブロックはアルゴリズムを検討する際の基本となる分岐，反復，処理をブロック化し，これらのブロックを組み合わせて接続することで順次構造を表す．また初学者を対象とするため，各 FT ブ
ロックはテキスト記述型言語の命令文に相当する様な汎用的なブロックとはせず，例えば図 2 の処理ブ
ロック「指定した色を点灯する」の様に課題解決に必要な要素をある程度含んだ形でブロック化する．
これによって初学者であっても課題解決のためのア
ルゴリズムの検討が容易になる．また FT ブロックの使い方を説明無しに使える様に，各 FT ブロックは異なる形状のはめ合い部を有する．これにより学
習者はブロックの間違った組み合わせによる構文ミスに悩まされることなく，アルゴリズムの検討に専念することができる．合わせて各ブロックの識別はブロックに貼り付けた QR コードによって行う．

― 81 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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図４．協働プログラミングの様子
Q1:今までに使った/習った言語と比べて、今回のブロックを使う方はプログラムが作りやすいですか？
Q2:パソコンを使ったプログラミングと、今回の実態のあるブロックを使う
プログラミングはどちらが作りやすいですか？
Q3:PC を使ってプログラムを作る場合と、今回の様にグループでプログラムを作る場合、作りやすいのはどちらですか？

図２．フローチャートブロックの例
RaspberryPi 3B+

Q1

37%

Q2

37%

Q3

37%

11%

20%

40%

30%

5:とても良い33%

QRコードリーダー

産業機器模型
（信号機）

0%

19%

22%

11% 11%

33%

7% 11%

60%

80%

100%

4:良い
3:どちらでもない
2:良くない1:とても良くない

図５．アンケート結果

フローチャートブロック群

図３．実習システムの全体構成

2.2 制御用マイコンおよび QR コードリーダー
本実習システムは協働学習で用いられる関係上，様々な実施場所で運用されることが想定できる．そこで可搬性を考慮し，液晶モニタを付加した
RaspberryPi model 3B+を統括用コンピュータとして用いている．この RaspberryPi に QR コードリー
ダーHoneyweel 製 Genesis 7580g と信号機駆動ユニットを接続している．この全体像を図３に示す．
なお解析／制御プログラムは Python3 によって実装している．また，本人起因の間違い以外の動作不良は学習者の学習意欲を低下させるため，読取エ
ラーのない QR コードを用いてその要因を排除した．

3.

実習システムによる協働プログラミング

本システムを中学校での出前授業として実際に運用した．なお対象となった生徒は 1 年 27 名で，プログラミング学習の 1 回目の授業である．図 4 はその実習中の様子である．今回は 3 班に分け，同時に協働プログラミング実習を行ったが，どの班も 10 分程度でプログラミングを完了したことを確認した．
また，作業開始からある程度経過した段階で，会話を通してアルゴリズムの間違いに気が付いた生徒が，他の生徒に対して間違い個所や修正案を実際に指し示しながら取り組む様子も確認できた．これはテキスト記述式のプログラミング授業では見られない現象である．今回，3 班中 1 班は実際に信号機を動作させた際にアルゴリズムのミスが発覚したが，その班は休憩時間中に正しいアルゴリズムでプログラムを修正していたことも確認した．

生徒に対するアンケート結果を図 5 に示す．この結果より批判的な意見が少ないことから，タンジブ
ル型プログラミングツールは生徒にとって受け入れやすいシステムだということが分かる．また，担当教諭より「プログラムを組む活動，体験ともに主体的に学んでいました．まさにアクティブラーニング
でした」との事後コメントが得られた．このことか
らも本システムの有用性が確認できた．

4.

まとめ

本研究では QR コードを入力の媒体としてアルゴ
リズム学習に用いた中学生向けの「計測と制御」の導入用教材の開発を行った．そして製作した FT ブ
ロックを組み合わせて実機の制御を行い信号機表示
灯の点灯，消灯を決められた順序で実行する順次機
能，秒数による動作の分岐機能，一定期間の動作を繰り返す反復機能を実装することができた．及び実装した機能を用いたブロックを組み合わせて実際の信号機と同様の動きが再現できることを確認した．
また，実際の中学校の授業で運用し， 担当教諭から高い評価を得ることができた．
謝辞
本研究の一部は科学研究費基盤研究（C）課題番号
19K03102 の助成を受けたものである．ここに記して謝意
を表す．

参考文献
(1) 【技術・家庭編】中学校学習指導要領解説
文部科学省（2017）p12（2020 年 1 月 17 日確認）
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/educati
on/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2019/03/18/138
7018_009.pdf(2) 松澤芳昭，酒井三四郎：ビジュアル型言語とテキスト記述言語の併用によるプログラミング入門教育の試
みと成果，情報処理学会研究報告，Vol2013-CE-1192, pp.1-11 (2013)― 82 ―

B2-3

App Inventor を用いたシステム開発演習の実践
Practice of System Development Exercises by Using App Inventor
浦尾 彰*, 佐藤 朝美*
Akira URAO*, Tomomi SATO**愛知淑徳大学人間情報学部*Department of Human Informatics, Aichi Shukutoku University
Email: aurao@asu.aasa.ac.jp
あらまし：本稿では，ビジュアルプログラミング環境 App Inventor を用いたシステム開発演習の授業実践について報告する．ビジュアルプログラミング環境を利用して Android アプリケーションのシステム開発の体験をすることで，プログラミングにおけるつまずきを少なくすることができ，高い満足度が得られる
ことが示唆された．
キーワード：App Inventor，ビジュアルプログラミング，システム開発

1.

はじめに

本稿では，ビジュアルプログラミング環境 App
Inventor（1）を用いたシステム開発演習の授業実践について報告する．App Inventor は，マサチューセッ
ツ工科大学により提供されている Android 対応アプ
リケーションソフトウェア開発環境であり，図 1，
図 2 に示すように，画面のレイアウトやプログラミ
ングを，オブジェクトのドラッグアンドドロップで作成することが可能である．また，Web アプリケー
ションとして提供されており，高性能の PC でなくても動作するという特徴を有している．

2.

授業の構成

本章では授業の構成を示す．本授業は 15 週で構成
され，システム開発手順（要件定義，システム設計，
プログラミング，テスト等の一連の工程）を自分自身で課題設定し，実際に体験しながら理解することを目的としている．システム開発はグループで行われることが多いが，本実践は個人での開発を対象とした．
2.1 開発環境の理解
第 1 週から第 5 週では，開発環境の学習を行う．
ここでは，おみくじアプリやお絵かきアプリなどのサンプルプログラムを作成しながら，App Inventorを用いた Android アプリケーションの開発において，実現可能なこと，不可能なことについての理解を深める．学習には図 3 に示す専用の Web ページを準備し，学習者が各自のペースで学習できるように構成
した．

1

2

図 1 画面レイアウト23

図 3 学習用 Web ページ
2.2 要件定義，システム設計
1

図 2 プログラミング

第 6 週，第 7 週では，第 5 週までの内容を受け，自分で設定した課題（例．子ども向けアプリケーシ
ョンの開発）に対するシステム開発に向けた，ドキ― 83 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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ュメンテーションの作成を行う．具体的には，シス
テム開発に向けた要件定義を行い，システム設計書，工程表を作成する．第 8 週には中間発表として，自分が開発するシステムの概要について，他の受講者に発表を行う．
2.3 システム開発，テスト
第 9 週から第 14 週では，自分で設計したシステム
を実際に開発，テストし完成を目指す．
2.4 最終発表
第 15 週では，完成したシステムについて，実際に動作させながら最終発表を行う．

3.

図 4 作成作品例

授業実践

A 大学の 3 年生，4 年生 23 名を対象とし，2019
年 4 月から 8 月に実践を行った．
3.1 実践の概要

開発環境の理解においては，全受講者が全てのサンプルプログラムを問題なく完成させることができていた．受講者は全員 C，Java, Visual Basic のいずれかの言語の講義の単位を取得しているが，それらの言語と比較し，文法のエラーがほとんど発生しないために，容易に完成させることができるという声が多く聞かれた．
要件定義，システム設計においては，これまでに
定義書・設計書の作成，ソフトウェア開発の経験がほとんどない受講生が多かっために，ドキュメントの作成に戸惑っている様子が見られた．
システム開発については，開発環境の学習の時と同様に文法のエラーに対する不満はほとんど見られなかった．その一方で，サンプルプログラムで学習したもの以外を利用しようとすると，日本語での情報がほとんどないことから試行錯誤する様子や，他の言語では簡単にできることが，非常にたくさんのブロックを並べないと実現できないことに苦労する様子が見られた．
テストにおいても，経験不足からどのようなことをテストしたらよいのか分からず，最終発表時に開発者が想定していなかったバグを指摘されることや，
一部の機能を完成させることができていないということが生じていた．
3.2 作品例
作品例を図 4 に示す．このアプリケーションは子ども向けの作品であり，画面をタッチしスライドす
ると隠れている画像が徐々に見えるようになるものである．設定された制限時間の中で，できる限り早く隠れている画像を当てることが目的となる．
本作品は，サンプルプログラムで作成した動物当てクイズについて，出題されるバリエーションや問題数を増加したものである．このように，サンプル
プログラムで利用されていた画像などを変更したり，クイズにおける問題数を増やすなど，サンプルプロ
グラムを小変更したものは，全作品うち 2 割程度であった．
また，複数のサンプルプログラムの機能組み合わせたものが 5 割程度であり，サンプルプログラムでは全く登場しなかった機能を付加したオリジナルな作品は 3 割程度であった．
3.3 アンケート結果
講義終了後に行ったアンケートでは，授業の進度について 95%の学生が「適切」と答え，内容の理解についても 70%の学生が「理解できる，ほぼ理解できる」という解答であり，十分に理解できる内容であったことが明らかとなった．
自由記述の解答では，「サンプルプログラムが多彩でよかった」，「自分のペースで進めれられるのがよ
かった」，「各自のペースで進んでいくので教員への質問がしやすく，理解の助けとなった」，「自分で設定したテーマに取り組むことができるのでやりがいがあった」，「無理だと思っていた Android アプリの作成を自分一人でできてうれしかった」との解答が見られ，受講者の満足度は高かったことが示唆され
た．

4.

終わりに

本稿では，ビジュアルプログラミング環境 App
Inventor を用いたシステム開発演習の実践について報告した．ビジュアルプログラミング環境を利用して Android アプリケーションのシステム開発の体験をすることで，プログラミングにおけるつまずきを少なくすることができ，高い満足度が得られることが明らかとなった．
一方で，ドキュメンテーションの作成や，中間発表，最終発表については難しかったとの声も多く聞かれた．プログラミング以外の工程の改善が今後の課題である．
参考文献(1) MIT App Inventor, https://appinventor.mit.edu （ 参 照2020.06.01）― 84 ―

B2-4

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教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

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― 86 ―

C2-1

大学初修中国語ブレンディッドラーニングにおけるオンライン授業の設計
Design of Online Class in Blended Learning for Chinese Beginner's Course in
University
趙 秀敏*1, 冨田 昇*2, 大河 雄一*1, 三石 大*1
Xiumin ZHAO*1, Noboru TOMITA*2, Yuichi OHKAWA*1, Takashi MITSUISHI*1*1 東北大学*1Tohoku University*2 東北学院大学名誉教授*2Professor Emeritus, Tohoku Gakuin University

Email: xiumin.zhao.e2@tohoku.ac.jp
あらまし：筆者らは，大学初修中国語教育において，ID 理論に基づき，対面授業と授業後の e ラーニン
グを組み合わせた３段階学習プロセスによるブレンディッドラーニング(BL)を提案し実践してきたが，今
年度コロナによる全面オンライン化に対応して，複数のオンライン学習方法を組み合わせた新たな３段階
BL を設計し実践している．本発表では，今年度の授業設計とこれまでの実践の結果，およびポスト・コ
ロナのオンライン授業への展望について述べる．
キーワード：大学初修中国語，ブレンディッドラーニング，オンライン授業

1.

はじめに

筆者らは，大学初修中国語教育において，自習を促進し，学習意欲と学習効果を高めるため，ID 理論に基づき，対面授業，授業後の e ラーニングによる復習，及び次回授業でのテスト・発展学習からなる
３段階学習プロセスのブレンディッドラーニング（以下 BL）を提案，実践している．
また，急速なスマートフォンの普及に対応し，短時間で随時随所にミニ学習ができるよう，e ラーニ
ングによる復習を PC 利用からスマートフォン利用へ転換した．すなわち，スマートフォン利用の学習形態である Microlearning の設計原則に基づいて，音声機能やゲーム性等を活用した多様な練習コンテン
ツから成るアプリ教材を開発し，さらに学習状況を視覚的に提示するユーザーインターフェース，および学習ログを視覚的に提示する学習履歴システムを開発した．実証実験の結果，学習意欲の向上と維持，復習状況の改善，学習効果の向上が確認された(1)．
一方，今年度はコロナ禍により，授業が全面オンライン化になり，その緊急対応として，これまで提案してきた３段階学習プロセスモデルを全面オンライン化の３段階学習プロセスに変更して，新たな BLに取り組み始めた．試行期間とこれまでのクォータ
ー1 の実践に限られるが，設計したオンライン授業の利点と欠点がある程度見通され，今後の授業改善，オンライ化への推進に繋げることが期待できる．
本発表は，筆者らが大学初修中国語 BL において，今年度全面オンライン化への緊急対応としての授業
設計，および実践で確認されたこれまでの結果を報告し，さらに，ポスト・コロナにおける授業オンラ
イン化への展望を述べる．

2.

初修中国語 BL のオンライン授業設計
今年度全面オンライン化への緊急対応として，３段階学習プロセスは，段階 1 が，従来の対面授業から，オンデマンドによる新しい学習に，段階 3 は，
従来の対面授業によるテスト・発展学習から，リア
ルタイム対話型の学習活動に，それぞれ変更した．
一方，段階 2：授業後の e ラーニングによる復習は，過去年度と同様に Microlearning 型のスマートフォン
利用の復習とし，全体的に以下のような３段階学習
プロセスの BL を実施している（図 1）．

図 1 全面オンライン化の３段階学習プロセス
2.1 オンデマンド型の新しい学習
まず，段階１：オンデマンドによる新しい学習では，ISTU（Internet School of Tohoku University，東北大学インターネットスクール）の授業収録システムで収録した昨年度の授業動画の中から，出来の良い授業の動画を選定し，編集後に YouTube から配信する．新入生たちは，こうしたリアルな授業動画を視聴することで，実際の大学授業の雰囲気を感じ取ったり，まるで先輩たちと一緒に勉強しているように，楽しく中国語を勉強することが期待できる．
このほか，教科書のスキット会話と音読練習を収録した DVD 動画をストリーミング配信し，さらに，教科書，音声ファイル，授業スライド，参考資料なども学習者に提供する．こうした多様な教材と資料の提供を通して，細やかな学習支援を目指す．

― 87 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

2.2 Microlearning 型のスマホ利用の復習
段階 2：授業後のスマートフォンを利用した復習
では，スマートフォンの音声機能とゲーム性を活用した発音，単語，音読，リスニング，文型などの練習を行い，知識の定着を図る．本復習用アプリ教材
は，Microlearning を踏まえ，様々な動機づけ方略を取り入れて設計されており，学習者にとって気軽に継続的に復習に取り組むことができる．
また，今年度全面オンライン化により，教員からの確認やフィードバックを得にくい状況にあるが，学習者は本教材の録音再生，音声認識，正誤判定，
フィードバックなどの機能により，自律的な学習の実現が期待できる．一方，教員は学習ログ可視化シ
ステムにより，容易に学習者の進捗状況を把握・分析することができ，それを踏まえながら授業運営を進めることが期待できる．
2.3 リアルタイム対話型の学習活動
段階 3：リアルタイムの対話型学習活動は，Google
Meet で，発音の確認と指導，ミニ課題の発表などを実施する．本授業の学習者は，各クラス 30〜40 名程のため，活動の際には，学習者を複数の少人数グループに分け，教員と TA（Teaching Assistant，ティー
チングアシスタント）が，分担して指導に当たる．
これにより，学習者一人ひとりに対する丁寧な指導，また，学習者同士間のコミュニケーションや学習者のアウトプット活動の促進が期待できる．
なお，現状では，リアルタイムの対話型学習活動
は，毎回の授業で実施することが困難なため，1 学期に数回程度実施することとしている．
2.4 実践で確認された結果
本授業では，毎週，授業内容を配信するとともに，
Google Forms で授業出席および学習者の感想・要
望・質問を分析し，さらに学習ログ可視化システム
で復習状況を把握している．また，リアルタイムの発音指導授業で，学習者の発音習得度を検証する．
以上により確認された試行期間とこれまでのクォー
ター1 における実践結果について以下に述べる．
まず，オンデマンド型学習で配信している昨年度の授業動画に対しては，多くの学習者は「とても分
かりやすかった」，「面白かった」，「去年の授業の映像を見ながら学習することで，誰かと一緒に勉強している気分になれてとても楽しかった」，「先輩方と一緒に声を出して発音することで，中国語の四声を覚えることができた」などの感想を寄せ，本授業動
画のわかりやすさ，楽しさを評価している．
一方，本授業動画は，著作権法により，Web 上の歌や動画などが入った中国文化紹介部分を授業動画から削除した．例年の授業では，授業の途中で「一休み」コーナーを設けて，中国文化を紹介し，学習者の中国理解の促進，学習意欲の向上を図っている．
しかし，今年度の非同時型の授業配信では，文化紹介の内容を視聴できず，学習者からはこの部分も見たいという要望が寄せられている．

次に，スマートフォンを利用した復習では，学習ログ可視化システムから，多くの学習者が積極的に取り組んでいる状況が確認された．また，学習者から「アプリを使ってしっかり練習していきたい」，「ア
プリをやりこんで覚えていきたい」などの感想も寄せられ，高い学習意欲が確認された．
これまでのリアルタイムによる発音の確認と指導は， 発音学習終了前の計 2 回実施，自由参加形式とし，いずれか一回でも，あるいは二回でも可とした．
学習者総数，7 クラス計 239 名から，
150 名が参加し，このうち 30 数名は 2 回参加である．実施にあたっては，1 グループ約 6〜7 名で，無理なく指導することができ，また学習者は，カメラをオフにしているので，対面授業のような緊張感がなく，気軽に発音することができた．今回，参加した学習者の発音は，
従来対面授業を受講した学習者の発音にあまり劣る
ことがなく，よくできていることが確認された．一方，この活動は，1 グループ 7 名程度まで，また TAの補佐がなければ，実施困難と予想される．

3.

ポスト・コロナの授業への展望

初修語学において，オンライン学習は，知識のインプットや反復・ドリル練習などにおいて有効であり，今後大きな活用の可能性があると予想される．
一方，アウトプットやコミュニケーショ活動は，対面授業の方が実施しやすいと考えられる．以上を踏まえると，ポスト・コロナの授業への展望として，提案３段階学習プロセスでは，段階 1：オンデマン
ドでの質の高い授業動画による新しい学習，段階
2：人工知能（AI）を活用したアプリ教材による復習，段階 3：対面授業による豊かなコミュニケーシ
ョン活動の発展学習を行い，これらによって，よりオンライン化した３段階学習プロセスモデルに進化
させる．

4.

まとめ

本稿では，今年度全面オンライン化への緊急対応としての授業設計，および実践で確認された結果を報告し，さらに，ポスト・コロナの授業オンライン化への展望を述べた．今後は，今年度の授業実践を通して，ポスト・コロナの教育変革に向けてのオン
ライ化の可能性を検証していく予定である．

謝辞
本研究は，JSPS 科研費 19K00875，19H04223，
20K03119 の助成を受けたものである．
参考文献(1) 趙秀敏, 冨田昇, 今野文子, 大河雄一, 三石大:“大学
初修中国語ブレンディッドラーニングのためのスマートフォン利用復習教材「KoToToMo」の開発と実践”,
教育システム情報学会誌, Vol. 36, No. 2, pp.131-142（2019）― 88 ―

C2-2

自己調整学習を主題とする授業実践の学習効果分析
Analysis of Learning Effects in Course Practice on
the Subject of Self-regulated Learning
仲林 清*1 *2
Kiyoshi NAKABAYASHI*1 *2*1 千葉工業大学 情報科学部，*2 熊本大学 教授システム学専攻*1 Faculty of Information and Computer Science, Chiba Institute of Technology*2 Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University
Email: knaka@net.it-chiba.ac.jp
あらまし： 自己調整学習の概念や方略に関する内省・概念化を促し，学習者がこれらを意識して活用することをねらいとした授業実践を行った．大学 1 年生の学生を対象に，自己調整学習や学習理論に関する講義を行ったのち，この理論の観点から，中学生の学習の様子を描いたドキュメンタリービデオを視聴させた．その後，自らの学習経験とビデオの内容を対比したレポートを提出させた．2016 年度から 2019 年
度の 4 年間のアンケート結果の分析を行い，授業設計の効果を検証した．
キーワード：自己調整学習，ドキュメンタリービデオ，学び方の学習，既有知識の活用

1.

はじめに

2.

学習主題

21 世 紀 型ス キル の中 に “Learning to Learn andMetacognition”が位置付けられる(1)など，社会の急速な変化に対応するために，自律的に学び続ける能力が重要となっている．本稿では，大学生を対象に，自己調整学習(2)などの学習に関する学術的・体系的知識を自らの学習経験と結びつけて内省・概念化させ，メタ認知や学習方略の活用促進を意図した授業
実践(3)の学習効果について述べる．

自己調整とは，教育目標の達成を目指して学習者が自ら作り出す思考・感情・行為であり，学習過程
において，自身のメタ認知・動機付け・行動に能動的に関与することを指す．自己調整学習(2)は，予見段
階，遂行段階，自己内省段階からなる個人的フィードバック・ループとしてモデル化される．本授業実践では，以下を具体的な学習主題とした(3)．
(1) 予見段階での目標設定・動機付け・自己効力感(2) 遂行過程のセルフ・モニタリング(3) 自己内省段階における自己評価や原因帰属，それによる適応的／防衛的反応(4) 自己調整学習を促進するための教師の介入

3.

このような経験との結びつきの促進は，知識付与型の学習形態では，困難と考えられる．そこで，筆者が組織における問題解決などの学習に適用して効果を確認したドキュメンタリービデオとオンライン
レポート提出を組み合わせた授業設計の枠組み (4)（図 1）を適用する．学習の主題に即したドキュメ
ンタリーをビデオを視聴させ，これに関するレポー
トを課す．次の授業直前までにレポートをオンラインで集約して授業で配布し，教員が内容を適宜紹介する．これを必要に応じて繰り返す．
授業では 2 本のドキュメンタリービデオを使用した．いずれも学習が苦手な中学生と指導者のやりとりを描いており，大学生の学習者が自らの学習経験を想起しやすい内容と考えられる．また，登場人物の発言や行動を自己調整学習の観点から解釈することができる(3)．

授業設計

授業対象の大学生は，メタ認知や自己調整学習の能力を誰もが身につけているわけではないが，小中等の学習者に比べれば，前節に示した学術的・体系的知識を理解するのに十分な知的水準を有していると仮定できる．また，学習過程に関する経験があり，経験を客観的に振り返る能力も有していると期待できる．そこで，これらの学術的・体系的知識と学習
者自身の経験・既有知識とを結びつけさせて内省・概念化を促進する．

図 1 授業設計の枠組み

4.

評価

4.1 取得データ
2016～2019 年の前期に，情報系学科 1 年生を対象に授業を行った．授業前に自らの学習の工夫(5)，授業
後に同じく学習の工夫，経験との結びつき，授業内
容アンケートを行った．有効回答は 445 名であった．

― 89 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4(1) 学習の工夫
事前および事後に，過去ないし現在行っている学
習の工夫を最大 3 つ記述させ分類した．分類の基準
は文献(5)を参考にし，自己調整的だが具体的な行動が読み取れないものを対象に「抽象的自己調整」というカテゴリを設けた．分類例を表 1 に示す．
(2) 経験との結びつき
事後に，授業内容が結びついた自身の経験を記述させた．これを，否定的・肯定的内容の有無で 4 種に分類した．表 2 に例を示す．
(3) 授業内容評価アンケート
事後に，授業内容に関する 30 項目の評価アンケートを行った．因子分析の結果，「内容は役に立った」など 11 項目からなる授業内容因子，「他の人のレポートを読んで，様々なものの見方が重要だと感じた」など 8 項目からなる授業形態因子，「ビデオは余分な情報が多く何が言いたいのかよくわからなかった」など 8 項目からなる否定因子が抽出された．
表 1 学習の工夫の分類例
不適応的教科書の内容の暗記，一夜漬け
抽象的
日々の積み重ね，授業の復習
基礎
声に出して書く，要点だけをまとめる
抽象的自己調整
自己分析する，計画を立てる
自己調整
自分で説明できるまで内容を把握する
知らない単語はすぐに調べ、一つの意味だけでなく色々な意味も一緒に覚える。
その他
十分な睡眠をとる，音楽を聴きながら勉強する

表 2 経験の分類例
肯定
長期的な目標より短期で具体的な目標が必要だと、大学受験の時に感じていた。
否定
苦手だから、周りが頭いいからなどと言い訳していたことを思い出したこと
否定⇒肯定
模試の間違えた箇所を見るのが嫌いでしなかったが、少し復習するとわかるようになって嬉しかった。
なし
高校受験の時の勉強方法と背景がよく似ていたので中学校や塾と結びついた

4.2 データの分析
以上のデータについて分析を行った．
(1) 学習の工夫
表 3 に，事前・事後の学習の工夫の記述数と調整済み標準化残差を示す．この結果から，自己調整に分類される記述が有意に増加し，その他が有意に減少したことがわかる．

表 3 学習の工夫の記述数と調整済み標準化残差
分類
不適応的
抽象的
基礎
抽象的自己調整
自己調整
その他
合計

19
279
196
278
235
165
1172

事前
-0.70
-0.80
0.95
1.24
-4.96***
5.55***

23
289
175
247
331
80
1145

事後
0.70
0.80
-0.95
-1.24
4.96***-5.55***

表 4 授業内容評価の分散分析（学習工夫）
群
因子
授業内容
授業形態
否定

上昇群
123 名
0.179
0.207
0.176

上位群
109 名
0.163
0.130
0.149

下降群
80 名
-0.084-0.151-0.117

下位群
133 名-0.249-0.207-0.215

表 5 授業内容評価の分散分析（経験結びつき）
群
因子
授業内容
授業形態
否定

否⇒肯
88 名
0.171
0.128
0.243

否定
140 名
0.176
0.188
-0.002

肯定
116 名
0.020
-0.031-0.088なし
101 名-0.415-0.336-0.107(2) 学習の工夫と授業評価
自己調整に分類される記述の有無で学習者を 4 群に分け，授業内容評価の各因子得点の分散分析を行った．結果を表 4 に示す．ここで，例えば，上位群とは事前事後とも自己調整記述を行った群，上昇群とは事後のみ自己調整記述を行った群である．いずれの因子得点も上昇群＞上位群＞下降群＞下位群という関係となった．また，上昇群・上位群と下位群の間に 1％ないし 5％水準の有意差があった．
(3) 経験の結びつきと授業評価
表 2 の経験の分類で学習者を 4 群に分け，授業内
容評価の各因子得点の分散分析を行った．結果を表5 に示す．否定⇒肯定群，否定群の得点が高く，なし
群が低い傾向となっている．授業内容因子ではなし
群とその他の群に 0.1％水準の有意差が，授業形態因子では，なし群と否定⇒肯定群・否定群の間に 1％水準の有意差があった．
参考文献(1) P.グリフィン，他（編），三宅なほみ，他（監訳）：“21
世紀型スキル: 学びと評価の新たなかたち”，北大路書房 (2014)(2) Schunk, D. H. and Zimmerman, B. J.: “Self-Regulated
Learning: From Teaching to Self-Reflective Practice”,
Guilford Press (1998)(3) 仲林 清：“自己調整学習を主題とする授業実践における受講者の学習に関する意識変化”，教育システム情報学会研究報告, 31(6), pp.167-172 (2017)(4) 仲林 清：“組織における問題解決を主題とするビデオとオンラインレポートを活用した授業実践”，教育シ
ステム情報学会誌，Vol.32, No.2, pp.171-185 (2015)(5) 伊藤崇達：“自己調整学習の成立過程”，北大路書房(2009)― 90 ―

C2-3

学生による学生のための学習支援を中核とした学習支援モデルの開発－オンラインによる学習支援デスクの試み－

Development of a Learning Support Model by University Students
at Higher Education Institutions- A Trial of Online Learning Support Desk 宮原 俊之*1
Toshiyuki MIYAHARA*1
*1
帝京大学
*1
Teikyo University
Email: tmiyahara@main.teikyo-u.ac.jp
あらまし：近年の教育で求められる「何ができるようになったか」を多様な学生のもとでも実現するためには組織的な学習支援体制が必要である．本研究は，この総合的な学習支援体制のモデル開発を目的としており，その第 1 歩として，2018 年 4 月に学習支援デスクを設置したが，2020 年度は，新型コロナウイ
ルス感染拡大のためオンラインによる学習支援デスクを展開している．本発表では，その状況について報告する．
キーワード：学習支援，ピアサポーター，チュータートレーニング，研修設計

1.

はじめに

少子化などの社会環境の変化によって学生の多様化が進んでいる高等教育機関においても，近年の教育では，「何を学んだか」だけでなく「何ができるよ
うになったか」を重視する必要があるが，これらのことに対応するためには，授業時間内外において学
生・教員・職員に必要に応じて企業を加えた多様な協働（チーム）による組織的な学習支援体制が必要である．本研究は，この総合的な学習支援体制のモデル開発を目的としている．そして，その中核となるのは「学生による学生のための学習支援体制（以下，学習支援デスク）」である．
今回，新型コロナウィルス感染症の影響で 2020年度春期をオンライン授業によって実施している大学が多くなっているが，その中で，2018 年度から帝京大学八王子キャンパスで運用を開始した学習支援
デスクがどのような取り組みを行いどのような成果や課題がでてきているのかを報告する．そして，その後の対面授業とオンライン授業の双方に対応する
学習支援デスクへの考察とつなげていく．

学習支援デスクに常駐するピアサポーターが，相談者に対して効果的な学習相談を実現するためには，個々の能力開発は欠かせない．そのため，大学発行
資料の内容把握，想定問答集の作成やピアサポータ
ーのみのランチミーティング，関係教職員も加わった定例会議を実施し，組織として情報共有を図るとともに，ピアサポーター向けに様々な研修を行っている．その研修についても，研修自体の質保証のため，また，研修を受けたピアサポーターの質保証のため，数年後の ITTPC(International Tutor Training
Program Certification)の認定を意識した設計を行っ

年度
大学院
4年
3年
継続者

表 1 ピアサポーター内訳
2018 年度
2019 年度
2020 年度
－
1名
0名
16 名
10 名
7名
13 名
12 名
25 名
－
10 名
7名

相談内容

2.

学習支援デスクとは

帝京大学八王子キャンパスにおける通常期の学習支援デスクは，「まなぶを楽しむ」というコンセプトのもと作られた学習空間（ACT3）に設置され，選抜された学生からなるピアサポーターが常駐し，全学生の学習に関するすべての相談に対応している．活
動人数について表 1 に，相談件数と内容について表
2 に示す．この学習支援デスクにおいては，学生の主体的な学習支援運営をとおしての成長も期待しており，職員は運営のバックアップを中心に，教員は専門家としての見地から研修や運営にあたっての相談対応という形をとっている．

表 2 相談内容別件数
2018
2019
2020 年度
年度
年度
ｵﾝﾗｲﾝ Twitter
相談（※） 質問箱

授業全般

9

19

授業内容・課題

27

23

学習方法

－

7

ﾚﾎﾟｰﾄ・論文の
書き方

16

17

その他

17

26

1

1

69
92
2
合計
※2020 年度は，5 月 11 日～5 月末まで

― 91 ―

内
訳
は
，
表
３
169

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4ている．これは，ピアサポーターへの動機づけにも寄与できるほか，日本語でこの認定を学生が受けることができることへの影響も大きいと考えている．
この研修の一部は，学内の学生団体に所属する学生（大学の公的機関が抱える学生スタッフ）と合同で行い，学内の様々な人と交流し，見識を広げることへの期待もある．これらすべての研修を収録しLMS へアップすることで，復習する機会も提供している．なお，ピアサポーターに毎年度末に行っている調査では，ピアサポーターとして得たこととして，ゼロからのプロジェクト立上げ経験，帰属意識，視野の広がりをあげるケースが多い．

3.

オンライン学習支援デスクの取組み

2020 年度春期，新型コロナウィルス感染症の影響で授業開始が遅れている 4 月中旬に，ピアサポーターから，「SNS で不安が広がっている．ピアサポー
ターの SNS アカウントを活用し，学習支援デスクの学習相談を SNS 上の質問箱として運用できないか」と相談があり実施することになった．これは，先に述べたとおり，学生の主体的な取り組みの成果でもあり，歴代のピアサポーターが得てきたことを継承できていることを示している．
実際に 4 月下旬から SNS 上の質問箱を始めると，
6 月上旬までに 169 件もの質問があった（表 3 参照）．
この SNS 上の質問箱運用の流れは，相談のある学生
が Twitter からリンクされている Google フォームに質問を書き込むことから始まる．その内容は，スプレッドシートに自動入力され，ピアサポーターはその質問に対して回答案を作成，入力する．担当職員の承認をもって，Twitter に質問とともに回答を掲載
し一連の流れが終わる．匿名性や学生の SNS に対す
る馴染み深さもあり，件数は伸びている．一方，5
月より始めた GoogleMeet などを使用したオンラインの学習相談については，3 週間で 2 件と伸び悩んでいる状況であるが，告知が十分にできていない状況であり，6 月以降少しずつ予約が入り始めている（予約もオンライン予約）．
表 3 Twitter 質問箱の内訳

ピアサポーターの研修もオンラインによる試みを始めている．ピアサポーターとして活動するためには，採用が決まったあと，ロールプレイを含む 6 時
間にわたる導入研修の受講を義務づけているが，大学への学生の入構が禁止されていたこともあり，それを逆手にとり，一部ピアサポーターに対して，ロールプレイを ZOOM を使って行った．実際に参加したピアサポーターからは，対面よりも相談者が話している際に顔を見ていられず傾聴が難しいや，雑談をせずに本題に入ってしまい落ち着けなかったなど，
オンラインだからこそ起こりやすい課題についての意見が寄せられた．今後，オンライン授業と対面授
業の組み合わせた大学教育が進むことが予想される
ことから，研修プログラムについて検討を進めつつ，
すでに活動しているピアサポーターにもその研修を組み込み，効果の測定を続けていく．

効果の確認と今後の課題

4.

現在の学習支援デスクは図 1 に示すととおり，相談者から評価は高い．その一方，2019 年度に，学習支援デスクが設置されている「まなぶを楽しむ」というコンセプトのもと作られた学習空間（ACT3）の利用者に対して行ったアンケート調査では，その認知度は約 50%であった．また，学習支援デスクを利用したいとは思わないと答えた学生は約 13%にとどまるものの，実際利用したことがある学生は約 6%であった．これは，期待値は高いが，実際に利用する一歩が踏み出せていなことを示している．認知度が徐々に上がるなか，この点の克服が今後の最大の課題である．その一つのきっかけとして今回の SNS
上での質問箱やオンライン相談の仕組み使えるか，
今後測っていきたいと考えている．新型コロナウィ
ルス感染症の影響がなくなった後でも，オンライン
授業は継続されることが想定される中で，ピアサポ
ーターとしての学習相談ツールとして活用でき，かつ，質問のしやすさへの効果があることがわかればその意義はとても大きい．あわせて，ピアサポータ
ーの能力開発に向けても今回の取り組みの影響を測り，全体のモデルへの開発にもつなげていく．
データ集計についてご協力をいただきました帝京
大学学術情報グループに御礼を申し上げます．また，本研究は JSPS 科研費 JP18K13241 の助成を受けた
ものです．

相談内容

件数

履修・時間割 関連

43

授業内容

9

オンライン授業全般

21

学習方法

2

レポート・課題

7

2019

資格

17

2018

情報処理関連9

教科書・参考図書10

大学生活・その他

51

合計

169

疑問は解決しましたか？

90%

92%

94%

①解決した

96%

②解決していない

図 1 相談者調査― 92 ―

98%

100%

D2-1

Web 調べ学習における文章構成図作成支援システム
A Graphic Organizer System for Paper Writing in Web-based Investigative
Learning*1*1

原田 織子 , 柏原 昭博*1*1
Oriko HARADA , Akihiro KASHIHARA*1
電気通信大学
Email: oriko.harada@uec.ac.jp
あらまし：本研究では，Web 調べ学習で構築された知識を線形化するために，レポートの内容をつくる学
習過程を支援するシステムの開発を目的としている．本システムの特徴は，グラフィック・オーガナイザーという文章構造を図式化する手法を用いて，構築された知識構造から文章構造を表す文章構成図を作成する足場を築く点にある．
キーワード：Web，調べ学習，主体的学習，適応的支援，文章構造，レポート作成

1.

はじめに

Web 調べ学習とは，与えられた学習課題について，学習者が検索エンジンを用いて Web ページから網羅的・体系的に知識を構築する学習である．筆者らは，Web 調べ学習のモデルをデザインし，支援シス
テム iLSB (interactive Learning Scenario Builder)を開発した(2)．また，Web リソースからの知識構築・調べ
学習のレポートの目次作成の 2 つの学習過程を支援した(3)．本研究では，レポートの目次作成に続き，レポート内容を作る過程のモデルデザインと支援シス
テム開発を行う．レポート内容の作成には，文章の情報構造を図式化したグラフィック・オーガナイザーによる支援を提案し，レポート作成の一部を自動する．

2.

Web 調べ学習と支援システム

筆者らは，Web 調べ学習を知識構造化プロセスと知識線形化プロセスの 2 つの学習過程に分けたモデ
ルを立て，モデルに沿った学習を支援するシステム
interactive Learning Scenario Builder (iLSB) を開発してきた．知識構造化プロセスでは，「Web リソース探索フェイズ」「Navigational Learning フェイズ」「課題
展開フェイズ」の 3 フェイズを，展開すべき部分課
題がなくなるまで再帰的に繰り返し，初期課題に関する知識を構築する．プロセスが終了すると，「学習シナリオ」と呼ばれる課題展開の系列を表す課題構
造木が出力される．
知識線形化プロセスでは，学習者が調べ学習をした課題構造木を振り返り，学んだ知識構造の不十分な箇所への気づきを促進するために学習シナリオを線形化して学習内容のレポートを構成する．具体的には，「目次構造作成フェイズ」
・「文章構成図作成フェイズ」・「執筆フェイズ」の 3 フェイズがある．目
次構造作成フェイズはレポートの章や節，項を考えることに相当し，文章構成図作成フェイズでは章や節など目次の項目ごとの内容を考える．筆者らは，これまで目次構造作成フェイズまでの支援をしていた．本研究では，目次構造から文章を構成するための文章構成図作成フェイズを支援するシステムを開
発する．

3.

文章構造を表す「文章構成図」

本研究では，文章構成図としてグラフィック・オ
ーガナイザーを採用し，レポート内容となる文章を構成するための支援を検討する．グラフィック・オ
ーガナイザーとは，文章構造を図式化したもので，
Description, Sequence, Cause and Effect, Compare andContrast, Problem and Solution の 5 種類の基本構造(1)からなる．
グラフィック・オーガナイザーを用いる主な理由
は，iLSB との親和性の高さにある．調べ学習の結果となる学習シナリオは学習課題を表すキーワードで構成されるが，グラフィック・オーガナイザーも文章の構成要素をキーワードとして捉える．そのため，
Web 調べ学習から得られる学習シナリオを，そのま
ま文章構成図作成フェイズの入力とすることができ，
シームレスに Web 調べ学習の知識構造化プロセスと線形化プロセスをシームレスにつなぐことができる． また，文章を図式化することでレポートの文章
自動生成が容易になることも，グラフィック・オー
ガナイザーを用いる理由である．なお，本研究で用いるグラフィック・オーガナイザーを，以下では「文章構成図」と呼ぶ．

4.

レポート内容の作成支援

4.1 文章構成図を作成する手順
文章構成図作成フェイズでは，学習者はまず目次
構造作成フェイズで得られた目次構造から，レポー
トに含めたい目次の項目を選択する．次に，学習者は，選択した項目を項目間のリンク情報に基づいてグルーピングし，そのリンク情報と文章構成図の対応（表 1）から文章の 5 種類の基本構造のいずれが当てはまるかを考える．文章構成図の種類が決定したら，文章構成図のノードに項目のキーワードを入れる．最後に，キーワードのみでは，学習者本人以外が文章構成図を見た際にノードが表す情報が曖昧― 93 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4になる場合がある．そのため，説明が必要な文章構
成図内のノード・リンクにアノテーションを追加することができる．
4.2 文章構成図の自動生成
本研究では，目次構造から文章構成図を iLSB 上
で自動生成する．学習者が目次構造中の項目を選択
すると，選択項目間のリンクに基づき一つの文章構
成図に含まれるべきノード群を判断して文章構成図の基本構造を決定し，学習者に提示する．
例えば，図 1 のようにノードが選択されている場
合，親子関係にある選択ノードを 1 つのグループとする．この場合，{認知症, アルツハイマー病, 認知欠損}, {アルツハイマー病, カルパイン, アミロイド班, 神経原線維変化}, {認知欠損, 失語, 失認}の 3 つのグループができる．
次に，同じグループの中で，親子関係にあるノードのリンクに基づき，文章構成図の基本構造を選択する．表 1 に，リンクと対応する基本構造を示す．
例えば，{アルツハイマー病, カルパイン}の 2 ノー
ドは「原因」のリンクで結ばれているため，基本構造として Cause and Effect を選択する．また，同一グ
ループ内で，複数のリンクが存在する場合，対応する基本構造ごとにグループをわける．
例えば，{アルツハイマー病, カルパイン, アミロ
イド班, 神経原線維変化}のグループを見ると，アルツハイマー病 - カルパインは「原因」のリンクで結ばれていて，アルツハイマー病 - アミロイド班，アルツハイマー病 - 神経原線維変化は「特徴」のリンクで結ばれている．「原因」と「特徴」はそれぞれCause and Effect と Description に対応するため，{アルツハイマー病, カルパイン, アミロイド班, 神経
原線維変化}のグループは{アルツハイマー病, カルパイン}と{アルツハイマー病, アミロイド班, 神経
原線維変化}にわけられる．同様にして，{認知症, アルツハイマー病, 認知欠損}のグループも{認知症,アルツハイマー病}と{認知症, 認知欠損}の 2 つにわ
けられ，最終的に図 2 に示すように，5 つのグループができ，各グループと基本構造が 1 対 1 に対応す
る．

5.

図 1

表 1 文章構成図の基本構造とリンクの種類の対応
リンクの種類
クラス・インスタンス・
構成要素・構造・特徴
起原・背景
原因・影響・原理・作用
対策
類似概念・対比概念

まとめ

本研究では，Web 調べ学習の知識線形化プロセスの一フェイズとして，レポート内容となる文章を文
章構成図で表現することを提案し，文章構成図作成の場と構成図作成の一部自動化を実現した．今後は，評価実験を実施して提案手法の効果を評価すること，
文章構成図から文章を自動生成する手法の検討が挙げられる．
謝辞
本研究の一部は，JSPS 科研費 JP17H01992 の助成による．

目次構造の例（薄いグレーが選択中の項目）

文章構成図の基本構造
Description
Sequence and Order
Cause and EffectProblem and Solution
Compare and Contrast

図 2 自動生成される文章構成図
参考文献(1) Roehling, J. V., Hebert, M., Nelson, J. R., & Bohaty, J. J. :“Text structure strategies for improving expository reading
comprehension”, The Reading Teacher, Vol.71, No.1,
pp.71-82 (2017)(2) Akihiro Kashihara, and Naoto Akiyama: “Learning
Scenario Creation for Promoting Investigative Learning on
the Web”, Journal of information and systems in education,
Vol.15, No.1, pp.62-72 (2017)(3) 森下 夏暉, 柏原 昭博, 太田 光一, 長谷川 忍: “Web
調べ学習における学習シナリオの再構築支援”, 教育
システム情報学会 2019 年度第 6 回研究会, pp.169-176(2020)― 94 ―

D2-2

大学の初等教育における適応的学習環境の構築について
Design of Adaptive Learning Environment for the Freshman Education
金西 計英*1，高橋 暁子*1，戸川 聡*2Kazuhide KANENISHI*1, Akiko TAKAHASHI*1 and Satoshi TOGAWA*2*1 徳島大学*1The University of Tokushima*2 四国大学*2Shikoku University
Email: marukin@cue.tokushima-u.ac.jp
あらまし：高等教育では，初年次の学生に対し基盤的な知識の伝達が求められる領域が存在する．一般的に，このような基盤分野の学習として，演習の繰り返しによる定着が想定される．知識伝達の定着にｅラーニングを用いた自学自習が有効だと考える．本稿では，基盤分野を対象にした適応的学習システムを提案する．我々の考える適応的学習システムの構成の概要について述べる．今後，システムを実現し，適当的学習の効果を検証する予定である．本稿では，適応的学習システムの実現に必要な，アイテムバンクと学習履歴の蓄積についても提案する．
キーワード：適応型テスト, IRT, 機械学習, e-Learning, 知的学習支援システム

1.

はじめに

新型コロナウィルスは，我々の日常生活に大きな影響を与えた．グローバルに高等教育も影響を受けた．授業の全面的な遠隔化である．助走無くいきな
り全速力を求められる形となり，現場は大きく混乱した．結果的にｅラーニングが広く認知され，実践されることとなった．ｅラーニングが国内の高等教育において普遍的に取り入れられる下地が整ったともいえる．ｅラーニングの活用は多様化すると思われる．ｅラーニングの利用の一つとして，大学の初年次の教育へ利用が想定される．大学の大衆化によって学生の多様化が進み，高等から大学への学びの転換において，高校までの学習を踏まえた基礎的な知識やスキルの定着が求められる．リメディアル教
育に関連する部分のｅラーニング化が強く求められる．
高校と大学の学びの接続おいて，初年次の学生へ，知識伝達を主とした学習の着実な定着が求められる．
こうした分野において，基本的な学習スタイルは演
習の繰り返しである．能動的な思考が不要という分
けではではないが，定着のために演習の繰り返しは重要である．演習に基づく学習環境をｅラーニング
にて実現することが望まれる．そこで，我々は，初年次教育を対象に，基本的な知識の定着を支援する
ｅラーニングシステムの構築を目指す．
ここでの学習の基本形態は，演習の繰り返しとなるが，個人差が大きいことが想定される．繰り返しの回数はばらつくことになる．そのため，繰り返しにおいて，進度を制御することができれば，多様な学生に対応することができる．学習者の学習状態に応じた演習の提示といった，適応的な学習環境の実
現を目指す．適応的な学習環境の実現では，知識定
着の確認と，学習進度の制御が必要である．適応的な学習の制御において，学習状態の適切な評価と，学習の制御の実現が求められる(3)．学習状況の評価については，1990 年ごろから知的学習システムの研究で進められてきた．当時，計算機資源の能力が不足しており，理論的な可能性を示す形であった．2010
年以降の計算機資源の飛躍的な発展により，理論的に示されていた知的学習システム実現の可能性が高
まった．

2.

演習に基づくｅラーニングの構成

２.１ 学習過程の評価
演習に基づく適応的学習を実現するには，学習者の理解度の判定と，学習の進度の制御を実現する必要がある．以下に，判定と制御の概要について述べる．
理解度の判定は，基本的に，テスト（試験）に基づく．しかし，テストの結果を客観的に判定する必要がある．客観的にテストによって理解度を判定する手法として項目応答理論(Item Response Theory)がある．項目応答理論では，いろいろなテストの結果をロジスティックモデルによって学習者の特性値𝜃
求めるものである．項目応答理論において，アイテ
ムバンクと呼ばれる問題の集合を想定する．アイテ
ムバンク内の個々の問題に対して，問題の解答履歴
から難易度等が計算される．アイテムバンクと，特性値から，適応型テストを実現することができる(1)．
適応型テストは，CBT(Computer Based Test)の形を取る．テストは，アイテムバンクの問題が出題される．
テストは，回答率が一定になるように調整し，出題することが可能である．
適応型テストの事例として，医学系大学間共用試
験，IT パスポート試験等を挙げることができる．
２.２ 適応的学習の制御
適応的学習は，形態として適応型テストを繰り返― 95 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

すことを想定している．閾値を設定し，閾値を超えるまで繰り返せば良い．闇雲に，テストを繰り返すのでは効率が悪い．そこで，テストを受ける後，学習の理解不足を補い（練習を解き），再度テストに臨
むことになる．練習を解くことで，不足していた理解を補う．練習について，学習者の理解状態に応じて問題（練習）が提示されることが望ましい．
制御をおこなうため，問題の構造をシステムが理解する必要がある．アイテムバンクの問題で，問題と問題の関係を記述する必要がある．問題間の距離を記述する方法を考える．アイテムバンクの問題は，学習者の回答履歴が保存される．これは利用者と問題が軸となる 2 次元行列である．そこで，この 2 次元行列を 2 つの 2 次元行列に分解する．得られた行
列には，新しい軸を持つ．この軸が便宜上，問題間の関係を示していると考えることができる．問題の関係を記述した行列を作成することができる(2)．
問題の関係と，学習者のテストの結果から，学習者への問題提示の情報を得ることができる．ランダ
ムに練習を示すよりは効果的と考える．問題間の距離を用いて，学習の進度のコントトロールを目指す．

問題構造マップを含む．演習問題はアイテムバンクに蓄積され，演習，確認テストに用いられる（厳密には，演習用と確認テキスト用の問題は分けることが望ましい）．学習者が回答した履歴は解答履歴として蓄積される．解答履歴はロジテックモデルに基づ
き，難易度が計算され，各問題の難易度も蓄積される．また，解答履歴から問題間の距離を示すベクトルが計算され問題間の関係を示すデターベースとして保存される．学習者の学習進度は学習者モデルとしてシステム内に記録される．学習者管理モデルでは，確認テストの成績，練習問題の履歴が保存される．学習管理モデルに保存されたデータに基づき，
確認テスト後の演習問題が選択される．
適応型学習システムは，システムを構築するだけ
では，サービスを供することはできない．一定量のデータが必要となる．つまり，アイテムバンクへの演習問題の蓄積と，解答履歴の収集があってサービスが利用可能となる．本年度より，試作システムにおいて解答履歴の収集をおこなっている．図 1 にシステムでの練習問題の様子を示す(4)．

4.
3.

適応的学習システム

適応的学習システムの概要について述べる．
適応的学習で学習者は，知識の説明を受け（オンデマンドのビデオや，テキスト等），演習問題を解き，知識定着の確認テストを受ける．説明を一度受けて，全てを理解する学習者は少ないと思われるので，多くの学習者は，演習問題を解き，テストを受けることを繰り返す．演習と確認テストの繰り返しで，システムは学習者の理解状態に応じて演習問題を選ぶ．
システムは，定着が不十分と判断される知識に関する演習を提示する．確認テストは IRT により管理され，知識の定着が一貫して診断される，適応的学習システムは，基本的に，LMS へ機能拡張することで実現できる．教材提示や，問題の提示
は，既に LMS で実現されている機能である．
必要な，拡張機能は，学習者モデル管理機能，IRT管理機能によって構成される．なお，IRT 管理機能の中に，アイテムバンク（問題プール），解答履歴，

おわりに

本稿では、高等教育機関における初年次教育おいて基礎的な知識定着への要求があることを述べた．
こうした初年次教育に対し，ｅラーニングによる適
応的学習システムの活用について述べた．適応的学
習システムの概要について述べ，システムの中核機能である適応型テストについて述べ，問題間の関係の記述についても述べた．さらに，システムの構成と，サービスの内容について述べた．
試作システムを構築し，暫定的な問題プールを用いた運用を始めている．今後，IRT 管理機能等について，検証を進める予定である．
謝

辞本研究の一部は，科学研究費補助金基盤研究(C)（課題番号 19K03003）の支援を受けた．
参考文献(1) 加藤 健太郎, 山田 剛史, 川端 一光“R による項目応答理論”, オーム社, （2014）.
(2) Kikumi K. Tatsuoka “ Cognitive Assessment -An
Introduction to the Rule Space Method-, ” 情 報 処 理 ,Routledge, (2009).
(3) 平澤 梓, 光永 悠彦, 小松川 浩“項目応答理論を用いた適応型ｅラーニングによる学習効果に関する研究,”
教育システム情報学会学生研究発表会（北海道地区）,
17-18, (2014).
(4) 金西 計英, 高橋 暁子, 戸川 聡“初年次学習者を対象にした演習ベースのｅラーニングシステムについて,”大学 ICT 推進協議会 2019 年度年次大会予稿集, 473-

図 1.

476, (2019).

問題提示の例― 96 ―

D2-3

単文統合型算数文章題作問学習支援システム利用時における脳機能の NIRS を用いた計測
Brain function measurement using NIRS of learners using a learning
environment for problem-posing as sentence-integration
松本達海, 岩井健吾, 林雄介, 平嶋宗Tatsumi MATSUMOTO, Kengo IWAI, Yusuke HAYASHI, Tsukasa HIRASHIMA
広島大学大学院先進理工系科学研究科
Hiroshima University Graduate School of Advanced Science and Engineering
Email: matu-t@lel.hiroshima-u.ac.jp
あらまし：算数文章題の解法の定着において作問学習が有効であるとされているが，学習者による解答や教授者による評価のコストから教育現場での実施が困難である．この問題を解決し, 学習者が多くの作問学習を行えるように開発されたのが単文統合型作問学習環境モンサクンである. 本研究では近赤外分光法を用いて学習者の脳機能を測定し, 筆算や虫食い算,算数文章題の解決と比較することで単文統合型の作問がどのような問題なのかを調査する.
キーワード：作問学習, 脳機能，NIRS

1.

はじめに

学習者が問題を作ることで学ぶ作問学習は,算数
文章題の解法の定着において学習者の問題解決を向上させる方法および学習内容の理解を測定する方法,
問題構造を理解させる方法として有効であるとされている. 一方で, 教授者にとって作問学習は学習者が作成した問題の評価が困難なため, 教育現場で十分に実施されていない(1).
学習者がより多くの作問学習が実行できるようにするために開発されたのが単文統合型作問学習環境
モンサクン(2)である. モンサクンはこれまでの実践
利用から多くの作問課題を行えること, 問題解決への効果が示されている (3). また, モンサクンにおける作問プロセスを単文の組み合わせ探索として,操作ログから実際に行われている探索活動が分析されている.
本稿では, 比較の算数文章題を対象として，近赤外分光法(Near Infrared Spectroscopy : NIRS)を用いて脳機能を測定し,筆算や虫食い算, 算数文章題の解決と比較することで,学習者が単文統合型作問を実際にどのように認識しているかを調査する.

2.

問題解決と単文統合型作問の差異対象とするのは，一回の和差で解決できる比較の
算数文章題であり,例えば 「りんごが 5 こあり，みかんが３こあります．りんごはみかんより何個多いでしょう？」といったものである.問題解決はこの未知数を求める演習である一方, 単文統合型作問とは数量と物語を制約として, 与えられる単文を選択,
並べ替えて問題を作る演習である. 単文にはダミーも混ざっているため, 学習者はオブジェクトや数量の対応, 文構成などを詳細に考える必要がある．
本研究で仮定する問題解決と単文統合型作問の差
異は,単文統合型作問は探索が必要なために合理的で反省的な思考(3)が必要であることに対して，問題解決は決定的な解法が定まっているために合理的で反省的な思考は必要でないということである．この仮説を検証するために，合理的で反省的な思考が必
要な課題と必要ではない課題の特徴をそれぞれ筆算と虫食い算で調査し，それと問題解決と単文統合型
作問を比較するという 2 段階にわたって実験した.

3.

脳機能測定

3.1 実験環境
実験機器は島津製作所の研究用ポータブル光脳機
能イメージング装置 LIGHTNIRS を使用した. 被験者は椅子に座り, 機器を装着して机に置かれた課題を行う. 問題解決演習は紙で, 単文統合型の作問はモンサクンを用いてタブレット上で行った. 脳の計
測部位は前頭前野とした. 前頭前野の計測をした理由は, 思考や判断などの高次の活動を司る (4) ので,学習という性質上適切だと判断したからである.
3.2 実験 1(筆算と虫食い算学習時の測定)
被験者は工学部学生 3 名で行った. 実験 1 の目的
は, 使用している機器の信頼性を測るため, そして,モンサクンでの学習活動を特徴づけるための基準を得るためである. 1 つ目の目的のために実験の設定
は先行研究における筆算と虫食い算における脳機能の測定実験と同じ設定(4)を用いて, 同じような結果が測定できるかを検証する. 実験 1 では, 虫食い算を合理的で反省的な思考を必要とする課題とし, 筆算を必要としない課題として, それぞれの測定結果を基準とする.虫食い算を合理的で反省的な思考が必要とする課題とした理由は, 虫食い算を解く際にも探索的な思考が必要とされるからである. 逆に筆算は既定の手順に沿って問題を解くことができるので合理的で反省的な思考を必要としない課題とした.

― 97 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

タスクはまず 3 桁×3 桁=6 桁の筆算, その後 3 桁×3桁=6 桁の虫食い算(空欄の数は 6 つとし, 3 試行とも
空欄の位置は同一)を行った.
実験の流れとしては, 閉眼・安静状態の後, 実験者の「始め」の合図とともに開眼し, 筆算 5 問(虫食い算は 1 問)を解き始める. 筆算 5 問解答後, 被験者は「できました」といい, 閉眼・安静状態で 60 秒
休憩する. この流れで筆算を 3 回試行する. 虫食い算の場合も上記と同様である. 1 試行につき, 筆算は5 問, 虫食い算は 1 問とした理由は, 予備実験において筆算 5 問の所要時間が虫食い算の 1 試行目の解決
時間と概ね同様となる傾向にであったからである.
結果に掲載している CH は先行研究(4)で対象としていた CH(左前額部に位置)に相当する CH である.

図 3 文章題(比較)の測定結果

図 4 モンサクン(比較)の測定結果
文章題(比較)では比較の問題は難易度が高いこともあり, 最初の試行で解法の探索をする必要があったため, 虫食い算の波形の傾向に近いデータが得られた. そして, モンサクン(比較)では虫食い算の波形の傾向と類似した波形が得られた
今回報告した比較の物語だけではなく，モンサク
ンでの単文統合型作問では増加の物語でも実験 1 で得られた基準と類似した波形の傾向が得られており(6)，モンサクンの利用時には一貫して合理的で反省的な思考が必要であると示唆された.

図 1 筆算の測定結果例

図 2 虫食い算の測定結果例
筆算の波形の傾向としてはどの試行でも赤線の
oxyHb 濃度に大きな変化がなく, 同じような変化をしていることがわかる. 一方,虫食い算の波形の傾向は最初の試行での oxyHb 濃度変化が顕著であり,そのあとの試行では最初の試行ほどの変化が見られないことがわかる.
以上の傾向を合理的で反省的な思考を必要とする
課題と必要としない課題の判断基準として仮定する.
また, もう１つの目的の使用している機器でのデータの信頼性については先行研究(5)でのデータと測定したデータが類似した波形の傾向を示しているため一定の信頼性があることが確認できた.
3.3 実験 2(文章題とモンサクン学習時の測定)
被験者は工学部学生 1 名で行った. 実験 2 の目的
は実験 1 で得られた合理的で反省的な思考を必要とする課題と必要としない課題を判断する基準をもとに問題解決演習とモンサクンの学習時の影響を調査することである. タスクはまず問題解決演習として
文章題の逆思考問題(比較)8 問×3 試行を行わせた.
次にモンサクンとして逆試行問題(比較)1 問×3 試行を行った. 実験 1 で得られた基準を用いて調査する
都合上, 実験の流れは実験 1 と同様である.

4.

まとめ

本研究では, 単文統合型作問学習環境モンサクン
を利用時の脳機能を計測した. 結果としてモンサク
ン利用時に合理的で反省的な思考が必要とされると判明した. 今後は一般性を得るためにより多くの被験者で実験を行いたい.
参考文献(1) 中野 明, 平嶋 宗, 竹内 章 : “「問題を作ることによる学習」の知的支援環境“, 電子情報通信学会論文
誌, D-I, Vol.J83-D- I, No.6, pp.539-549, (2000).
(2) 横山琢郎, 平嶋宗, 岡本真彦, 竹内章:単文統合による作問を対象とした学習支援システムの長期的利用とその効果, 日本教育工学会論文誌, 30(4), pp.333-341(2007)(3) Supianto, A.A, Hayashi, Y. & Hirashima, T.:
Visualizations of problem-posing activity sequences
toward modeling the thinking process. Research andPractice in Technology Enhanced Learning (2016) 11:14(4) 道田 泰司： “批判的思考教育の展望”, 教育心理学年
報 第 52 集, p128-139, (2013)(5) 岡本尚子 “脳活動計測による問題解決過程の分析と教育への応用 “, 大阪大学 p61- p87(2010), 博士論文.
(6) 松本 達海, 岩井 健吾, 林 雄介, 平嶋 宗：”NIRS を用いた単文統合型算数文章題作問学習支援システム
利用時の脳機能計測”, JSiSE 学生研究発表会(2020)― 98 ―

D2-4

算数文章題における式の導出過程の三角ブロック組み立てプロセスとしての可視化
Visualization of formula derivation process in arithmetic sentences
as triangle block assembly process
山口 剛司*1， 犬丸 拓磨*1，岩井 健吾*1， 林 雄介*1，平嶋 宗*1
Tsuyoshi YAMAGUCHI*1,Takuma INUMARU *1,Kengo IWAI*1,Yusuke HAYASHI*1,Tsukasa HIRASHIMA*1*1 広島大学大学院先進理工系科学研究科*1Graduate School of Advanced Science and Technology Hiroshima University
Email:yamaguti@lel.hiroshima-u.ac.jp
あらまし：従来の算数文章題の演習での指導の困難さの要因の一つとして，解答として示されるものは式と計算結果のみであり，式を導き出す過程は頭の中で行われることが挙げられる．結果だけではなく，その導出プロセスを知ることができれば，学習者の間違いに合わせた支援が提供できる可能性がある．本研
究では，式の導出プロセスの可視化として，算数三角ブロックを利用した数量関係の再構成型課題における組み立てプロセスの可視化と学習者が問題を解いたデータの集計を行った．
キーワード：算数文章題，算数三角ブロック，組み立てプロセス，分析ツール

1.

はじめに

算数文章題の問題解決過程は，変換過程と統合過程から成る理解過程とプラン化過程と実行過程から成る解決過程に区分できるとされている(1)．この四つに区分される過程の中で統合過程が理解することが重要な過程であると同時に，最も困難であるとされている．統合過程では，理解過程で文章から理解したことを言語的に，また数量関係的に統合し，問題表象を構成する．この過程の外化表現として算数
三角ブロックモデルが提案されている．そのモデルを用いた学習支援システムである算数三角ブロック
システムの開発が行われ，小学校での実践利用により有効性が示されている(2)．
算数三角ブロックシステムの特徴は，従来の学習
環境で学習者が表出する式と計算結果に加えて，問題文から理解したことを数量関係に統合し，式を導出するという頭の中で行われる統合過程を学習者が表出しながら進めていけることである．統合過程を
算数文章題に含まれる数量概念を演算子に対応する
算数三角ブロックで連結して，数量関係構造を組み立てていくことと定義することで，統合過程で学習者が行うべきタスクを明確に示すことができる．そして，算数三角ブロックによる数量概念の連結をイ
ンタラクティブに実行できる環境を提供することで，学習者がそのプロセスを 1 ステップずつ確認しながら実行できる．
算数文章題における立式では，導くことができる
数式は一つだけではなく，数量関係の捉え方によって複数の立式が可能となる．算数三角ブロックで可能な数量関係構造を記述することで，学習者が作成した構造が妥当であるかの判定をすることができる
と共に，もし学習者が作った構造が妥当では無い場
合には，近い構造からの差分から修正のためのフィードバックができる．さらに導出プロセスの途中でも，どのような構造を目指しているかが分かれば，それに誘導する支援ができると考えられる． そこで，
本研究では，三角ブロックにおいて正解にたどり着
くまでの組み立てプロセスを可視化し，それを基に学習者が問題を解いたデータの集計を行うことで，組み立てプロセスを推測するための基盤を用意する．

2.

統合過程の外化支援システム

2.1 算数三角ブロック
数量関係的統合の段階で，数量概念同士を演算関係で関連付けるための枠組みとして，単一の二項演
算を基本単位とした三つ組み構造が算数三角ブロッ
クとして提案されている(2)．単一の三角ブロックは底辺に持つ演算子によって，任意の三つの概念についての二項演算を表現することができる．また，一致する数量概念を二つの三角ブロックで共有することで複数の二項演算も階層的に表現することができる．図１では一致する数量概念である結果 A を共有することで二つの三角ブロックを繋げている．

図 1 算数三角ブロック による表現
2.2 構造記述の三つのタイプ
三角ブロックにおいて主に表れる構造として(a)物語形，(b)求答形，(c)積和標準形が想定される．物
語形とは，問題文の流れ通りに組み立てられた構造であり，構造としては最も基本的とされている．求答形とは，問題文の答えにあたる概念が組み立てられたブロックの一番上にくる構造で，より計算式に近い構造といえる．積和標準形とは積と和の演算子だけを用いて組み立てられた構造であり，算数教育においてもこのような形式に直して考えることが行― 99 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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われている．本システムの実践利用によって，一貫して積和標準形で組み立て続けた学習者や様々な構造形を用いて組み立てることのできた学習者の算数の成績が良いことや，一貫して求答形で組み立てた
学習者よりも，難易度の低い問題では求答形で組み立てていたが，難易度が上がると物語形で組み立てるようになった学習者の成績の方が良いことなど，
算数成績と構造記述の関連性が示されている(3)．

3.

測できるようになると考えている．

組み立てプロセスの可視化と集計

3.1 組み立てプロセスの可視化
三角ブロックを組み立てる際，正解として考えられる構造は複数存在し，構造の中に含まれる三角ブ
ロックを組み立てる順番も複数考えられるため，正解にたどり着くためには様々な組み立てプロセスが存在する．ただし，算数三角ブロックシステムでは学習者に数量概念が提供されるため，作成できる構
造や通ることができる組み立てプロセスが限られており，全ての可能性の中で実際に作成された構造や起こったプロセスを分析することができる．本稿では，試験的に正解の構造のみをベースとして，実際に作成された構造やプロセスを分析対象とする．
例として，算数三角ブロックシステムに実装されている「よしお君は折り紙を 50 枚持っていて工作のために何枚か使いました。残った折り紙を 5 人
で分けると 1 人分がちょうど 6 枚ずつになりました。工作のために使った折り紙は何枚ですか。」という問題を用いる．この問題において正解として考えられる構造は図 2 に示す 4 種類である．また，その正解構造を上と下の三角ブロックに分解すると，全部で６種類の三角ブロックから成り立っていることが分かる．その 6 種類の三角ブロックに aから f のラベルを振り，正解までの状態遷移図として可視化したものが図 3 である．この図から正解にたどり着くためには 8 つのパスが存在することが分かる．
3.2 組み立てプロセスの集計結果から考察
図 3 の状態遷移図を基に，実際に学習者が問題を解いたデータから実際に使用されたパスを集計し，その人数を数値として表示したものが図４である．
集計結果から正解までは 8 つのパスが存在するが，よく使用されているパスやそうでないパスが存在することが分かる．三角ブロックの組み立て方を大きく分けると，階層構造の下の三角ブロックから組み立てていくボトムアップの形式と階層構造の上の方から組み立てていくトップダウンの形式に分けることができる．ここで示した例題では，ラベルの c ま
たは d を先に組み立てる組み立て方がボトムアップ
にあたり，図４ではそのパスをピンクの矢印で示している．よって，この問題ではボトムアップの組み立て方がよく使用されることが分かった．このように組み立てるプロセスを集計することで，その問題における学習者の組み立て方の傾向を知ることができ，学習者の組み立てプロセスを考察することや推図 2正解構造とラベル振り

図 3

正解までの状態遷移図

図 4

4.

集計結果

まとめ・今後の課題

本研究では，算数三角ブロックシステムにおいて複数考えられる正解までの組み立てプロセスを可視化し，学習者が問題を解いたデータを用いて，正解にたどり着いた学習者がどのプロセスを使用しているかの確認を行った．このようにデータを集計することで，学習者の考え方をより細かく捉えることができるようになり，支援の形を増やすことに繋がると考えている．今後は学習者個人に絞ったプロセスの集計や正解にたどり着くことのできなかった学習者のデータの集計を行い，実際に組み立てプロセスの推測を行っていきたい．
参考文献(1) 多鹿秀継：算数問題解決過程の分析，愛知教育大学研
究報告, 44, pp.157-167, 1995
(2) 尾土井 健太郎，山元 翔，平嶋 宗：“算数文章題の統合過程のモデル化とシステムによる外化支援の実現”，
教育システム情報学会研究報告, 27(6), pp.89-96, 2013.
(3) 山元 翔，尾土井 健太郎，前田 一誠，林 雄介，平嶋宗：“算数文章題における統合過程のモデル化と外化支援システムの実践利用”，2013 年度人工知能学会全国大会論文集, p.3D34in, 2013.

― 100 ―

E2-1

医療通訳養成ブレンド型教育プログラム Medioc の実践と検証－オンライン，対面学習との比較－

Implementation and Evaluation of Medioc: Blended Learning System for
Medical Interpreting-Comparison with Face-to-Face, Online Learning 大野直子*1, 岡部純子*２,濱井妙子*３
Naoko ONO *1, Junko OKABE *2 Taeko HAMAI *３*1
順天堂大学国際教養学部,国際基督教大学教育研究所*1Juntendo University Graduate School of Medicine, Faculty of International Liberal Arts,
International Christian University Institute for Educational Research & Service*2
フリーランスプログラマー*2Freelance Programmer*３
静岡県立大学 看護学部
*３
University of Shizuoka School of Nursing
Email: na-ono@juntendo.ac.jp
あらまし：外国人診療における言葉の問題はグローバル社会の課題であり，医療通訳の重要性は高まっている．本研究の目的は，医療通訳学習者，教育者がそれぞれのニーズに応じて利用可能な医療通訳教材としての，オンライン学習と対面学習の混合型学習プログラムであるブレンド型学習システムの構築と，その教育効果の検証であった．学習システム
Medioc を構築し対面，ブレンド型，完全オンライン学習にて実践したので報告する．
キーワード：オンライン学習，ブレンド型学習，ブレンディッドラーニング，e-learning，医療通訳

1.

はじめに

日本政府観光局（JINTO）によると，訪日外客数の推移は 2006 年の 7,334,077 人と比較して 2016 年には 24,039,700 人となり，10 年間で 3 倍以上に増加した（JTB 総合研究所，2018）．訪日外国人の増加に伴い，外国人患者が増加しており，病院の外国人患者受け入れ体制の必要性が高まっている．厚生労働省
は，平成 28 年 10 月 20 日から 12 月 12 日の期間に，医療機関，自治体，医療通訳サービス提供事業者それぞれに外国人受け入れの状況を質問紙を用いて確認し，1,945 機関から回答を得た．その結果，外来では 79.7％，入院では 58.5％の医療機関が外国人を受け入れていた（厚生労働省，2017）．
一方，訪日外国人旅行者からみた日本の医療機関について，観光庁が平成 29 年に実施した「訪日外国人旅行者の医療に関する実態調査」結果によれば，3,383 名の回答者のうち，医療機関で診療を受けなかった理由として「日本の医療機関について必要な情報が得られなかった」割合が 50％と最も高く（観光庁，2018），外国人患者受入れ可能な医療機関が外国人旅行者に認知されていない現状がうかがえる．
日本の病院への外国人患者受け入れには様々な課題がある．まず，日本の医療情報が外国に十分に周知されていないことである．遠藤（2012）は，ロ
シアでは日本の医療に対する評価や受診の期待は高いものの，日本の診療情報が他国と比較して少ないことを指摘している．また，日本で医療サービスを受けることになったとしても，外国人患者と受け入れ側の医療者双方が，現場で様々な困難に直面している．久保ら（2014）は，外国人患者受け入れをしている病院の多くが，受け入れた外国人患者への言語による対応や，文化・生活習慣の違いを踏まえた対応に困難を感じていることを報告した．
外国人診療における言葉の問題はグローバル社会の課題であり，医療通訳の重要性は高まっている．
医療通訳に関しては，様々なプログラムが大学や民間企業で実施されている．しかし，対面が主であり，ブレンド型学習やオンライン学習を主としたものはほとんどない．
Singhs（2003）は，ブレンド型学習を「次元の異なるメディアや複数の学習を組み合わせる学習形態」
であると述べている．岩田ら（2013）は，対面型授業とオンライン学習の利点を挙げ，その双方の利点を兼ね備えるものがブレンド型学習であるとした．
岩田ら（2013）によれば，対面学習の利点は，講義，演習，実験，討論などを講師が一度に大勢の受講生に実施できること，対面によるコミュニケーシ
ョンが可能であること，１つの場所に同じ時間に集合することから生まれる連帯感とラポール構築である．一方オンライン学習では，時間にほぼ無関係に迅速なフィードバックが行えること，受講生の都合に合わせて個々のペースで学習を進められること，
またインターネット等を使用することで，教室外の学習機会が拡充されることなどがある．またインターネット上にある国内外の各種リソースを活用できる．ブレンド型学習のプラットフォームとしては，
オープンソースの学習プラットフォーム Moodle を含め，各種の LMS（Learning Management System：学― 101 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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習管理システム）が使用されている．LMS では，オンライン上のアクセスを制限されたスペースにおいて，授業資料の掲載・閲覧，テストの作成や採点，
成績管理，利用状況の確認が可能である．また，掲
示板やチャット等の双方向コミュニケーションも可能である．上記のプラットフォームに載せるメディ
アとしては，パワーポイントを使用したスライド（音声有/無），Word や pdf で作成した文書や，ビデオク
リップ等がある．またオープンなプラットフォーム
で，受講者同士，または受講者と講師が双方にコミュニケーションできるものとしては，オンライン上の掲示板，チャット，Pukiwiki などが挙げられる．
本研究の目的は，医療通訳学習者，教育者がそれぞれのニーズに応じて利用可能な医療通訳教材としての，オンライン学習と対面学習の混合型学習プロ
グラムであるブレンド型学習モデルの構築と，対面，オンライン，ブレンド型教育プログラムを比較することである．

2.

方法

平成 22 年に対面授業である医療通訳養成講座を企画した．その後対面授業の内容を一部オンライン
学習（Medioc）にして，ブレンド型学習プログラムを作成し，プログラム内容を Jung らの「最適モデ
ル」を使用して検証，改良の指針を示し，検証した内容をもとに医療通訳ブレンド型学習プログラムのシラバスを作成した．また，比較のため完全オンラ
インのコースも実施した．
対象者はいずれも，20 歳以上で TOEIC650 点以上（目安）で，過去に医療通訳の経験がない者とした．
受講者の募集は，対面授業は地方新聞広告と SNS で，ブレンド型学習は，大学の選択科目の受講者に対して，オンライン学習の受講者募集は SNS で実施した．

3.

5 月にかけて，各自の所有する PC を使用してオンラ
イン学習のみを実施してもらった．オンライン学習
に関しては，自宅で学習できる医療通訳教材 Mediocを構築し，対面，ブレンド型，完全オンライン学習
にて実践した．それぞれの実践内容について報告する．

結果

対面学習，ブレンド型学習，オンライン学習の概要を表に示す．
表 対面，ブレンド型，オンライン学習の概要
対面学習
実施年
実施時間
内容

ブ レ ン ド 型 オンライン学習
学習
2010 年
2019 年
2020 年
20 時間
20 時間
20 時間
医療通訳に必要な下記のスキルを身に着けるための講習１）正確な通訳力
２）医療に関する専門知識
３）非言語コミュニケーション
４）異文化コミュニケーション
５）倫理に対する理解

対面学習は，2010 年 7 月に 3 日間，20 時間の講座を実施した．ブレンド型学習は，2019 年 10 月～2020
年 1 月にかけて，15 回の授業と自宅でのオンライン学習を実施した．オンライン学習は，2020 年 2 月～

図 Medioc 医療通訳オンライン学習システム
謝辞：本研究は JSPS 科研費 17K02940 の助成を受けたものである．
参考文献(1)厚生労働省（2017）.医療機関における外国人旅行者及び在留外国人受入れ体制の実態調査, 2018 年 8 月 20 日
https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-10800000Iseikyoku/0000173226.pdf(2)観光庁（2018）.訪日外国人旅行者の医療に関する実態
調査, 2018 年 8 月 20 日
http://www.mlit.go.jp/common/001228152.pdf(3)遠藤弘良(2012).「医療の国際化に関する国内医療機関の課題の明確化と国際情勢の把握に関する研究」『厚生労働科学研究費補助金（地域医療基盤開発推進研究事業） 総括研究報告書』1-83 頁，厚生労働科学研
究費補助金（地域医療基盤開発推進研究事業） .
(4)久保陽子，高木幸子，野元由美，前野有佳里，川口貞親（2014）. 「日本の病院における救急外来での外国人患者への看護の現状に関する調査」『厚生の指標』第 61 巻
第 1 号，17-25 頁，厚生労働統計協会.
(5)岡本敏雄, 松田昇:“知的 CAI における幾何の証明計画の認識と学習機能について”, 情報処理学会論文誌, 第30 巻, 第 8 号, pp.1046-57 （1989）(6)日本情報処理開発センター編:“CAI システム”, 日刊工業新聞社, 東京 （1972）(7)Rockart, J. F. and Morton, M.S.S.:“Computers and the
Learning Process in Higher Education”, McGraw Hill, NewYork （1975）JTB 総合研究所（2018）.インバウンド訪日外国人動向, 2018 年 8 月 20 日
https://www.tourism.jp/tourism-database/stats/inbound/(8)Singh, H. (2003) . Building Effective Blended Learning
Programs. Educational Technology, 43(6),:51-54.
(9)岩田淳・玉木祐子・汪曙東,John Clayton (2013) . 島根大学医学部におけるブレンド型学習を導入した医学英語
教育の実践 日本英語教育学会第 42 回年次研究集会論
文集 pp. 1-7.

― 102 ―

E2-2

KIT 物理ナビゲーションの演習問題の開発－アダプティブラーニングを支援する総合的なウェブサイトを目指して－

Development of Practice Problems on KIT Physics Navigation- Adoptive Learning 工藤 知草*1, 西岡 圭太*1, 秋山 綱紀*1，渡辺 秀治*1，中村 晃*1
Tomoshige Kudo*1, Keita Nishioka*1, Koki Akiyama*1, Shuji Watanabe*1, Akira Nakamura*1*1 金沢工業大学 基礎教育部*1Kanazawa Institute of Technology Academic Foundations Programs
Email: kudo@neptune.kanazawa-it.ac.jp
あらまし：物理の e ラーニングウェブサイト「KIT 物理ナビゲーション」を開発し，2016 年 3 月にウェ
ブ上に公開した。これまでに，1 ページ 1 知識で，力学，電磁気学，波動，熱力学に関する物理法則などのページを作成してきた。どのページからアクセスしても，自分の知りたい知識をピンポイントに知り，さらに，自分の知識に応じて，基礎や応用の知識を獲得するようなアダプティブラーニングを支援する総合的なウェブサイトを目指して，新たに，演習問題のページを開発した。
キーワード：e ラーニング，物理，ウェブサイト，演習問題，物理ナビゲーション

1.

はじめに

2.

2016 年 3 月から物理の e ラーニングウェブサイト
「KIT 物理ナビゲーション」(1)を公開している。2019
年 4 月から，新たに演習問題のウェブページを作成しはじめた（図 1）。ここでは，演習問題の例と，そのハイパーリンク構造について説明する。ここで，KIT 物理ナビゲーションには，以下の特徴がある。
・高校の知識から大学の知識へスムーズに学習することができる(2)。
・知識構造が可視化され，自分の知識を確認することができる(3),(4)。
・教科書のような積み上げ式ではなく，アダプティ
ブラーニングにより，自分の知識に応じた学習をすることができる(5)。
・物理，数学(6)，工学(7)の STEM（Science, Technology,
Engineering, Mathematics）の知識を総合的に学習することができる(5)。
・Google 翻訳で，英語などすべての言語に対応している。
このように，STEM の知識を総合的に学習できる
ウェブサイトを構築してきた。

演習問題

演習問題を新たに作成した。ここでは，演習問題の 2 つの例を示す。図 2 は 1 体問題の演習問題を示し，図 3 はエレベータと人の 2 体問題の演習問題を示す。ここで，図 3 は，図 2 の応用問題である。これらは，運動方程式を適切に理解し，運動方程式をたてて，解くことができるかを問う問題である。ここで，図 2 は，ラジオボタンで回答する形式にした。
正解を選ぶと，図 4 のように「正解！」と表示され，その下に解答と解説が表示される。

図 2 例題 1（1 体問題）

演習問題を追加
図1

KIT 物理ナビゲーションのトップページ

図 3 例題 2（2 体問題）

― 103 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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図 4 例題 1 の解答と解説
図 3 の演習問題に必要な知識として，等加速度直線運動，等速直線運動，垂直抗力があり，ハイパー
リンクで復習することができる。図 3 の設問（1）で，解答を押すと答えが表示され，解説を押すと詳しい解説が表示される（図 5）。そのときに，問題を解くために必要な知識を補いながら，どのページからアクセスしても，解けるように工夫した。解説において，「ニュートンの運動の第二法則（運動の法則）」
をクリックすると，運動の法則の意味を知ることができる。また，「運動方程式」をクリックすると，運動方程式のたてかたを学習することができる。
図 6 は，演習問題と関連する知識も含め，それらの難易度とハイパーリンク構造を示したものである。

図 6 において例題 2（2 体問題）の方が例題 1（1 体問題）よりも難しく，例題 2 からアクセスして，解けない場合は，より基本的な問題である例題 1 を復習して解くことができる。例題 1 が解けない場合は，さらに，「ニュートンの運動の第二法則（運動の法則）」と「運動方程式」を復習してから，再度，例題 2 にチャレンジすることができる。図 6 の矢印の向きは，
難しい知識からやさしい知識への向きを示した（リンクバックラーニング）。どの演習問題からトライしても，問題を解くことができるようにハイパーリン
ク構造を工夫する必要がある。

3.

まとめ

新たに演習問題を作成して，ウェブサイトで公開した。訪問者が，演習問題を解くために必要な知識を補いながら，アダプティブラーニングできるような総合的なウェブサイトを構築することを目指している。現在は，力学の演習問題を作成しているが，さらに演習問題を作成することが課題である。また，
クラスター分析(8) により，演習問題のウェブページ
のアクセスログ解析をすることで，適切なハイパー
リンク構造に改善することも課題である。
本研究は，JPSP 科研費 JP19K03154 「知識構造の可 視 化 と 連 携 し た演 習 とチ ャ ッ ト 機 能 を 備え た
STEM 学習環境の構築と分析」の助成を受けたもので，記して謝意を表します。
参考文献

図 5 例題 2 の解答と解説
例題 1（2 体問題）

例題 2（1 体問題）

等加速度
直線運動

加速度

力

質量

運動の法則

運動方程式
のたてかた

図 6 アダプティブラーニング(1) KIT Physics Navigation: Available at
http://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/physics(2) Kudo, T. Nishioka, K. and Nakamura, A.:““KIT Physics
Navigation” Showing Relationship Between High Schooland University”，Proceedings of the 14th International
CDIO Conference, pp.223 - 229 (2018)(3) Nakamura, A. Kudo, T. and Nishioka，K.:“Development ofVisualization System of Knowledge Necessary for Solving
Mathematical Questions”，International Journal of Recent
Technology and Engineering (IJRTE), vol. 7, 4S2, pp.305- 309 (2018)(4) Nakamura, A. Kudo, T. and Nishioka，K.:“Development of
the Visualizing System of Knowledge Structure Based on
STEM e-Learning Website”, Proceedings of the 9thInternational Conference on Language, Innovation,
Culture & Education 2018, pp.55 - 61 (2018)(5) Nakamura, A. Kudo, T. and Nishioka，K.:“The Concept of
Self-Adaptive
Integrated
Web
Based
Learning
Environment for STEM” ， Proceedings of The Fifth
International
Conferenceon
E-LearningandE-Technologies in Education, SDIWC Digital Library,pp.50 - 54 (2016)(6) KIT Mathematics Navigation: Available at
http://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/(7) KIT Engineering Navigation: Available at
http://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/engineering/index.html(8) Kudo, T. Nishioka, K. and Nakamura, A.:“Evaluation for
e-Learning Website of Physics by Browsing Path Analysis
and Cluster Analysis of Access Log”，Journal of ICT,
Design, Engineering and Technological Science, vol. 2,
no.1, pp.16 - 22 (2018)― 104 ―

E2-3

線形代数のためのＬＭＳ活用反転学習教材の開発と実践
Development of flipped learning model utilizing LMS for linear algebra course
吉冨 賢太郎*1
Kentaro YOSHITOMI*1*1
大阪府立大学*1
Osaka Prefecture University
Email : yositomi@las.osakafu-u.ac.jp
あらまし：大学初年次の「線形代数」の後期は特に抽象度が高く，認知的負荷を下げるためには，反転学
習教材による事前学習が効果的であると考えている. また，動画開発のポイントとして，短時間構成は当然だが，常に問い掛けにより理解しようという意識を持たせることが重要と考える．2019 年度後期において，このような視点で動画を再開発し，これまでのＬＭＳ上の問題教材を組み合わせて反転授業モデルを構築することができた. また，前期の比較的計算技能を多く含む内容についても，この手法は有効であると考えており，2020 年度前期は問い掛けを基軸とする動画の再開発と対応する問題教材の補強を実施
予定であった. コロナ禍の影響で結果的に強制的に当該開発を進めることとなったが, 2019 年度反転学習
モデルの効果検証と合わせて報告する.
キーワード：反転学習，LMS，オンライン小テスト，スマートフォン活用，線形代数(線型代数)

1.

はじめに

大学初年次における線形代数は理工系課程にとって必須の専門基礎科目である．昨今は高校の課程から行列や 1 次変換が消え，さらにベクトルの数学Ｃへの移行といった時代錯誤的な誤りをも今後補う必要があり，効果的な学習モデルの構築が必須である．
線形代数において，ＩＣＴ活用反転学習が効果的と考える状況は前期と後期で多少異なる．
前期においては，本来高校で履修すべき空間における平面図形や平面の一次変換・行列やベクトルの基礎的リテラシーを持たずに大学に入学してきた学生に対し，これらの概念を十分に理解してもらう必要がある，という背景がある．仮に高校で履修しても適正に教育されない可能性を考慮しても，一定の反復演習が担保されることによる差は無視できない．
実際，従来型授業で，高校履修時程度に空間図形の内容を全学生に理解してもらうことには困難であった．ＩＣＴを活用した即時フィードバックをともなう反転学習により，効果的な授業時間外学習を確保
し，基礎的な理解を前提とすることで対面授業での理解の深化が期待される．
一方，後期の履修内容には抽象度の高い内容が含まれる．例えば，抽象ベクトル空間・部分空間・一般ベクトル空間の間の線型写像・基底・次元公式・
表現行列・基底の変換行列・固有空間・直和・最小多項式などである．このような抽象概念に躓いたた
めに頓挫してしまったと見られる学生も過去に多く観察され，出席状況も悪化することがある．抽象概念は事前に慣れることにより，認知的負荷が下がる，という仮説を，後期の内容に関する反転学習環境の構築により検証したい．

2.

授業・学習モデル
反転学習は，その定義として事前学習，つまり予習が必要となる．予習には教科書を用いるのが最も基本的だが，数学，特に線形代数の教科書は，最初の段階で躓く学生も多く，教科書による予習は難し
いと考えられる．したがって，一般的な「動画教材」の利用ということになるが，筆者もこれまで 5 年以上にわたり開発してきた(1)．しかし，学生があまり視聴しない，学生の集中力が持たない，という現象も広く認知されており，原因は受動的な視聴姿勢にあると考えている．そこで「問い掛けを基軸とした教材」を意識し開発している．すなわち，能動的な事
前学習を行うために，以下の形式を意識して，スラ
イド・動画を開発した:
1．基本的な用語や主張の具体例による提示
2．例題の提示 3．例題の解説 4.まとめ・補足
2019 年度後期は，この形式で全面改訂を行い，対応する類題を LMS(Moodle)上の小テスト形式の演習問題として STACK(2)を用いて追加で開発・配置した．
なお，動画の音声としてスクリプトを利用してMac の読み上げを用いる試みも行った．低質な音声による学生の視聴意欲の低下が過去にアンケートにより判明したからである．開発には半期で計 200 時
間以上を要したが，今後読み上げソフトの改善やス
クリプトの修正により，他の教員の利用や改訂が容易となるという利点がある．
一方，2020 年度に入りコロナ禍にあって，オンラ
イン授業の実施が必須となったが，当初の予定通り
動画を上述のスタイルを徹底して改訂している．また，個々の動画に対応する演習問題も STACK の問題
をさらに大幅に新規開発し，昨年度開発の自動生成
多肢選択問題(3)も必要に応じ併用しながら，理詰めで考えさせる教材の開発に努めている(図 1)．
昨年度，自動生成多肢選択問題を大量に開発した．
しかし，問題数が多く今年度は他の教員と LMS のト― 105 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

ピックを共有する過程で支障があり，原則 STACK とし，多肢選択問題は補助的に利用している．STACK
でも多肢選択問題を作成でき，学生の解答負荷を下げることが可能である．STACK の多肢選択問題はフィーッドバック機能に不満があるが，今後の改善も期待され，STACK が利用可能な環境であれば保守性も考慮すると有効な問題構成手段である．

3.2 2020 年度前期

2020 年度前期はまだ本稿執筆時点で完了していないが，現在のところ，学生は順調に学習しているように見える．早い学生は最新のテーマにすでに取り組んでいる一方，小テストの期限に追われる様子の学生も見られる．
非同期型授業で学生の進度は特に固定されていな
いため，毎回のアンケートはとれていない．ただし，今後，終了前にアンケートをとり，学習教材の良かったと思う点，わかりにくかった点をできるだ
け詳しく調査したいと考えている．発表当日にはその結果を検証したい．

4.

図 1 LMS のトピック例(2020 年度)

3.

効果検証

3.1 2019 年度後期
毎回の授業で，その回の内容に関する自分の理解の振り返り，予習状況，質問があればコメントとして書く，という内容のアンケートを実施し，評価対象として取り組んでもらった．このアンケートの中で，事前学習により，理解がより深まったと思うかを尋ねた．多くのテーマでは，理解が深まったと考える学生が一定割合見られた(図 2a,b)．また，理解が困難と考えられるテーマもより明確となった．
‫ ূݕ‬1:֓೦ɾੑ࣭〣ཧղ౓֬ೝ
Q.ʮ˓˓˓ʯ〣֓೦ (ఆٛ) 〠〙⿶〛, 〽。ཧղ〜
શ。〒⿸ࢥ
い〟⿶
⿴〳〿〒⿸
ࢥい〟⿶
〞〖〾〝〷
‫⿶〟⿺ݴ‬

11(16:7%)

線形代数授業において，通常の対面授業や反転授業モデル構築に活用可能な「問い掛け」を基軸とする反転学習用動画・問題教材を後期の抽象的な範囲
で開発・反転授業モデルを構築した．学生のより深い理解の基盤としての有効性が期待される．今後は，理解困難と考えられる学習項目に絞って，APOS 理論等を使った効果測定の可能性を検討したい．
また，今年度前期も引き続き動画の改訂と問題の追加を行い，実質的な反転授業モデルの構築をしている状況である．学生の取り組みも概して活発で，問い合わせや質問が続く．個別の演習や小テストについて，取り組み状況を把握する時間がとれないが，通常対面で行うような質問への補足解説を ZOOM
で行っており，時間は 45 分から長くて 1 時間超におよび，参加学生は少人数だが充実している．
今回飛躍的に充実した教材について，今後はより精査するとともに，学生へのフィードバックの内容について，また，学生毎の取り組み状況の把握方法について，検討していきたいと考えている．多くの学生は，目の前にある教材に取り組み，わからなけ
れば質問し先へ進む．だが，どこかでほぼ止まってしまう学生も 2019 年度には一定数おり，これは通常の授業形態でも見られることだが，リアルタイムに学習状況を把握可能な状況の元で，個別対応をとるべき学生の早期抽出は，大きな課題である．

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まとめと今後の方針

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22 / 83
図 2a アンケートの結果の例(2019年度)

謝辞
本研究は JSPS 科研費 1 8 K 0 2 9 4 1 の助成を受けたものです．
参考文献

図 2b アンケートの結果の例(2019 年度)(1) 吉冨 賢太郎: “大学専門基礎数学における反転授業に向けた動画教材開発”，JSiSE Research Report, Vol.31,
no.1(2016-5), pp.107-113.
(2) Sangwin, C.: “STACK”, https://stack.maths.ed.ac.uk/(3) K. Yoshitomi, Generation of Abundant Multichoice or
STACK Type Questions Using CAS for Random
Assignments, ICMS 2018, LNCS 10931, Springer, pp.472477.
(4) http://www.las.osakafu-u.ac.jp/~yositomi/moodle_xml/― 106 ―

E2-4

情報技術による地域課題の解決を題材とした
社会人基礎力を涵養する授業の実践
Educational practice on solution of local problems using ICT
for cultivating basic abilities to work in society
勝瀬 郁代
Ikuyo Masuda-Katsuse
近畿大学 産業理工学部
Email: katsuse@fuk.kindai.ac.jp
あらまし：地域社会の課題を ICT で解決する事業を提案する活動を通じて社会人基礎力と主体的な学びを養う教養教育プログラムを提案する。プログラムの前半では ICT を活用した地域活性化のためのプロジェクトをペアで研究した。後半ではグループごとに地域の課題を抽出し ICT を活用して解決する事業を提案した。学生の振り返りアンケートの結果、授業到達目標の達成度と社会人基礎力の向上の主観的評価の両方において概ね高評価を得た。

キーワード：教養教育，ICT 利活用，地域課題，社会人基礎力，アクティブラーニング

1.

はじめに

近畿大学産業理工学部では，教養教育科目として，
情報リテラシーと Microsoft Office のスキルを学ぶ情報処理 I・II，IT パスポート試験の範囲を中心に一般
情報教育を実践する情報処理 III に加えて，2016 年度に「地域社会と情報」が新規に開講された． 本論
文では，この教養教育科目「地域社会と情報」の教育プログラムとして，自ら地域社会の課題を見出し，その課題の解決のために ICT を利活用できる能力を涵養するとともに，学習活動を通じて社会人基礎力を涵養するプログラムを開発し，実践した結果を報
告する．

2.

できるようにした．各週の振り返りシートの質問項
目は，授業への取り組み姿勢の自己評価と，授業到達目標に関わる自己評価からなる．授業最終回には，授業全体の振り返りを行う「最終振り返りシート」に回答してもらった．このシートでは，到達目標の達成度，授業への取り組み姿勢，社会人基礎力の変化などについて，主観的に評価してもらった．
表 1 授業計画
テーマ

具体的内容

形態

1

導入講義

到達目標とその意図，授業の進

座学め方と成績評価方法の説明

授業の到達目標と授業計画

授業の到達目標は次の 4 項目を設定した．
目標(1)：地域社会が抱える問題を認識でき，その問題の本質を正しく理解できる．
目標(2)：問題解決のための，人的・組織的ネット
ワークの必要性に気づくことができる．
目標(3)：地域課題の解決に利活用できる情報技
術・情報システムの基礎知識がある．
目標(4)：共通した問題解決へ向けて，協働して取り組むことができる．
授業計画は，二段階で構成される．第一段階では，各自治体が地域活性化のために ICT を利活用して実践した実践事例(1)を学び，第二段階で，自ら地域社
会の課題を見出し，ICT により解決する事業を提案
する．全 15 週の授業計画を表 1 に示す．
本科目の成績評価基準は，予習課題 20%，第一段階の事例研究協働活動報告書 20%，第二段階の事業
提案書 40%とプレゼンテーション 20%である．授業
到達目標の達成度はこれらの評価に複合的に反映される. さらに，毎授業の終わりに受講生が「振り返りシート」に記入することで，自らの達成度を意識

授業週

2～6

事例研究

総務省 ICT 地域活性化ポータル

ペア

(前半)

協働活動

の実践報告を教材として，ICT

ワークを利活用して地域社会の課題を解決する事例を学ぶ
7

事例紹介

地域の問題解決事例や利活用

座学

しやすい情報技術の紹介
8～15

事例提案

自ら地域社会の課題を見出し，

グループ

(後半)

協働活動

ICT により解決する事業を提案

ワーク

し，プレゼンテーションする

3.

振り返りシートによるプログラムの検証

3.1 授業到達目標達成度
各週の授業で実施した振り返りシートにおける達成度の評定から，達成度評価の推移を観察した（図1）．評定は，1:全く達成していない，2:あまり達成していない，3:やや達成した，4:十分に達成した，の 4 段階である。グラフより，実は授業開始時の達成度の評定が高いことがわかる．つまり受講生は当
初，「自分は最初からできる」と自己評価していたといえる．そして，協働活動が始まった 2 週目に評定値が大きく下がる様子が興味深い．自分の能力を客観的に知る機会があり，思っていたほど自分はできていなかったという“気づき”があったことが見て― 107 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

取れる．同様に，目標(1)については，解決すべき課
題の検討を始める後半 1 週目に，目標(2)については，
問題解決手段の検討を始める後半 3 週目に，目標(4)については，グループワークを始めた後半 1 週目にも大きく低下し，いずれもその後，次第に上昇していることがわかる．
後半協働活動における評定値の増加傾向を，ヨン
キー検定を用いて統計的に検定した結果,目標(1)は
p=0.0008492**, 目 標 (2) は p=0.09491, 目 標 (3) は
p=0.01478*, 目 標 (4) は p=0.006427** と な り ， 目 標(1)(3)(4)については，授業回を重ねるについて有意に向上していることがわかった．

図 2 社会人基礎力変化の主観評価
3.3 授業到達目標達成度と社会人基礎力向上の関係
図 3 は，社会人基礎力の変化の評定と各授業到達
目標の達成度の評定からグッドマン・クラスカルの順序連関係数を求め，プロットしたものである．社
会人基礎力のうち，働きかけ力と計画力以外は，いずれかの到達目標と，比較的強いもしくは強い相関があることがわかる．
目標(1)の達成度は，課題発見力，創造力，状況把
握力，規律性とやや強い相関があり，目標(2)の達成
度は，実行力，状況把握力，規律性とやや強い相関があり，目標(3)の達成度は，実行力，傾聴力，柔軟性とやや強い相関があることがわかる．目標(4)の達成度は，実行力，発信力，状況把握力，規律性の向上と強い相関が，主体性，傾聴力，柔軟性，ストレ
スコントロールの向上とやや強い相関があることがわかる．

図 1 授業到達目標達成度評価の推移

図 3 目標達成度と社会人基礎力向上の関係

まとめ

3.2 社会人基礎力向上に関する評定4.

図 2 は，この授業を受講したことでどれくらい社
会人基礎力が変化したかを自己評価した結果である．
評定 1 は「大きく後退した」，評定 2 は「少し後退した」，評定 3 は「変わらない」，評定 4 は「少し成長した」，評定 5 は「大きく成長した」である．評定値
を間隔尺度とみなして評定値の平均を計算した結果もグラフ中に示す． すべての基礎力において，大小に関わらず「後退した」と回答した受講生は皆無であり，大半の受講生は，少しもしくは大きく成長したと感じていることがわかる．

自ら地域社会の課題を見出し，ICT により解決する事業を提案する活動を通じて，主体的な学びと社
会人基礎力を涵養するプログラムを開発し，教養教育科目「地域社会と情報」で実践した．最終振り返
りアンケートの結果，授業到達目標の主観的達成度，社会人基礎力の向上の主観評価とも，おおむね高い評価を得ることができた．
参考文献(1) 総 務 省 ：“ 地 域 活 性 化 ポ ー タ ル ”，
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/top/loca
l_support/ict/index.html（参照 2020.4.10）― 108 ―

A3-1

ゴースト学習者参加による質問行動活性化支援システムの検討
Study on Support System for Activating Question Behavior
by Participation of Ghost Learners
磯山 敦*1, 羅 中偉*2, 椎木 卓巳*2, 卯木 輝彦*3, 國枝 孝之*4, 米谷 雄介*4, 後藤田 中*4, 八重樫 理人*4Atsushi ISOYAMA*1, Zhongwei LUO*2, Takumi SHIIKI*2, Teruhiko UNOKI*3, Takayuki KUNIEDA*4,
Yusuke KOMATANI*4, Naka GOTODA*4, Rihito YAEGASHI*4*1 香川大学工学部*1Faculty of Engineering, Kagawa University*2 香川大学大学院工学研究科*2Graduate School of Engineering, Kagawa University*3 フォトロン*3PHOTRON*4 香川大学創造工学部*4Faculty of Engineering and Design, Kagawa University
Email: s17t208@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：質問行動は，学習者の理解を促すために必要な行動であるが，様々な要因から質問行動をためらうことが報告されている．本研究では，ゴースト学習者の参加による質問行動活性化支援システムを開発する．本論文では，質問行動活性化支援システムについて述べる．
キーワード：ゴースト学習者，教育用映像コンテンツ，ゲーミフィケーション，質問行動活性化

1.

表 1 ダミー学習者とゴースト学習者の違い

はじめにユーザの体験である UX（User Experience）を意識したサービスやシステムをデザインしていく手法である UXD（User Experience Design）(1)が注目されている．羅らは，講義中の学習者の体験に関する調査を実施した(2)．この調査の結果，講義における質問行
動は，学習者の理解を促すために必要な行動であるが，様々な要因から学習者は質問行動をためらっていることが明らかになった．
ゲーミフィケーション(3)は，ゲームデザインやゲームの原則をゲーム以外に応用する活動全般を指し，
これを実際にサービスとして応用するためのフレームワークをゲーミフィケーションフレームワークと呼ぶ．ゲーミフィケーションフレームワークは，全部で 6 つの要素(「目的と利用者」，「可視化要素」，「目標要素」，「ソーシャルアクション」，
「プレイサ
イクル」
，
「改善・運用」)から構成される．
「目的と利用者」では，利用者の動機を理解し，「可視化要素」
では，動機実現にむけた達成度可視化する．
「目標要素」では，可視化要素を実現するためのアクション
やその難易度と，フィードバックの方法を検討する．
「ソーシャルアクション」では，利用者同士インタ
ラクション（相互作用）を検討する．
「プレイサイクル」と「改善・運用」では，システム全体からゲー
ミフィケーションの効果を検討する．ゲーミフィケ
ーションは，教育・学習支援の観点からも注目されており，長谷川(4)は，認知的スキル学習における支援方策とゲーミフィケーションは高い親和性を持つと述べている．

矢部ら(5)は，非同期型の教育用映像コンテンツを用いた学習において，ダミー学習者の参加による質
問行動活性化支援システムを開発した．ダミー学習
者は，実際には存在しない仮想学習者であり，AI チャットボットによって実現される．ダミー学習者は，
ゲーミフィケーションにおける「ソーシャルアクシ
ョン」により質問行動を活性化させる仕組みを実現するために用いられる．本研究では，非同期型の教育用映像コンテンツを用いた学習において，ゴース
ト学習者の参加による質問行動活性支援システムを提案する．本論文では，ダミー学習者とゴースト学
習者の違いと，検討しているゴースト学習者参加による質問行動活性化支援システムについて述べる．

― 109 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

2.

ダミー学習者とゴースト学習者の違いとゴースト学習者の種類

表１は，ダミー学習者とゴースト学習者の違いを示している．ゴースト学習者は，過去の自分と現在の自分を比較することにより，自分自身の学習理解の達成度の評価（ゲーミフィケーションにおける「可視化要素と目標要素」）を支援する．また，他の学習者とのインタラクションを通じて，他の学習者と現在の自分を比較することにより自分自身の学習理解の達成度の評価（ゲーミフィケーションにおける「可視化要素」と「目標要素」）を支援するだけでなく，学習意欲を向上させること（ゲーミフィケーション
における「ソーシャルアクション」）も目的としている．ゴースト学習者は，非同期型の教育映像コンテンツを用いた学習における「自身の過去の質問行動を再現したもの（本研究では，セルフゴースト）」と，「同じ内容を学習した他の学習者の質問行動を再現したもの（本研究では，フェローゴースト）」の２種類からなる．

3.

ゴースト学習者参加による質問行動活性化支援システムの機能提案

本研究では，ゴースト学習者参加による質問行動
活性化支援システムに，「過去の自身の質問行動を再現する機能（セルフゴースト再現機能，図 1 の赤枠）」と「同じ内容を学習した他の学習者の質問行動を再現する機能（フェローゴースト再現機能，図 1 の青枠）」の二つの機能を提案する．
セルフゴースト再現機能は，ゲーミフィケーションの「可視化要素」，「目標要素」に該当し，過去の自身の質問行動再現することで，今の学習理解の達成度を評価する．フェローゴースト再現機能は，ゲー
ミフィケーションの「可視化要素」，「目標要素」に該当し，他の学習者の質問行動を再現することで，今の学習理解の達成度を評価するだけでなく，ゲー
ミフィケーションの「ソーシャルアクション」を促し，学習意欲の向上を目指す．
矢部らは，ダミー学習者の質問の内容や出現のタイミングによっては，学習者はなんらかのネガティブな影響を受ける可能性があると述べている．すな
わち同じゴースト学習者でも，学習者によっては相反する影響（例えば，ある学習者は学習意欲を向上させるが，別の学習者は学習意欲を低下させる）を受ける可能性がある．学習者の意欲を向上させるゴースト学習者を選択する仕組みについても検討している．

4.

図 1 ゴースト学習者の行動の様子
行動を再現したフェローゴーストの２種類からなり，
質問行動活性化システムは，セルフゴースト再現機
能とフェローゴースト再現機能の二つの機能を有している．現在，学習者の属性から学習意欲を向上させる適切なゴースト学習者を選択する仕組みを検討するとともに，本システムの開発をすすめている．
参考文献(1) 池本浩幸，小内克彦:“UX デザインの潮流と展望”，
http://www.toshiba.co.jp/tech/review/2014/10/69_10pdf/a
02.pdf （参照 2020.06.08）(2) 羅中偉，矢部智暉，卯木輝彦，米谷雄介，後藤田中，
國枝孝之，八重樫理人:“講義コンテンツを用いた学習における質問行動を促すインタラクション機能の開発～学習者の学習状況調査（ペルソナ法，ジャーニー
マップ，インタビュー）について～”, 教育システム情報学会第 44 回全国大会，A2-2，pp.127-128（2019）(3) 根本啓一，高橋正道，林直樹，水谷美由起，堀田竜士，
井上明人:“ゲーミフィケーションを活用した自発的・持続的行動支援プラットフォームの施策と実践”，情報処理学会論文誌，Vol.55, No.6, pp.1600–1613 2014.
(4) 長谷川忍：認知的スキル支援学習におけるゲーミフィ
ケーションの役割，教育システム学会論文誌，Vol 36，
No.1, pp.9~16（2019）(5) 矢部智暉，羅中偉，卯木輝彦，米谷雄介，後藤田中，
國枝孝之，八重樫理人:“ダミー学習者参加による学習
者の心理的負担の軽減する質問行動活性化支援システムの開発と評価”，情報処理学会第 82 回全国大会，
4ZF-05（2020）

まとめ

本論文では，ダミー学習者とゴースト学習者の違いと，検討しているゴースト学習者参加による質問
行動活性化支援システムについて述べた．ゴースト
学習者は，過去の自身の質問行動を再現したセルフゴーストと，同じ内容を学習した他の学習者の質問― 110 ―

A3-2

ダミー学習者の参加による質問行動活性化支援システム
Development of a Support System with the Dummy Learner to
Activate the Learner’s Question Behavior
羅 中偉*1, 椎木 卓巳*1,磯山 敦*2, 卯木 輝彦*3,
國枝 孝之*4, 米谷 雄介*4, 後藤田 中*4, 八重樫 理人*4
Zhongwei LUO*1, Takumi SIIKI*1, Atsushi ISOYAMA*2, Teruhiko UNOKI*3,
Takayuki KUNIEDA*4, Yusuke KOMATANI*4, Naka GOTODA*4, Rihito YAEGASHI*4*1 香川大学大学院工学研究科*1Graduate School of Engineering, Kagawa University*2 香川大学工学部*2Faculty of Engineering, Kagawa University*3 フォトロン*3PHOTRON*4 香川大学創造工学部*4Faculty of Engineering and Design, Kagawa University
Email: s19g474@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：質問行動は，学習者の理解を促すために必要な行動であるが，様々な要因から質問行動をためらうことも報告されている．本論文では，ダミー学習の参加による学習者の質問行動活性化支援システムについて述べるとともに，システムの有効性を確認するために実施した実証実験の結果について述べる.
キーワード：講義コンテンツ，ダミー学習者，ゲーミフィケーション，質問行動活性化

1.

はじめに

ユーザーの体験を意識したサービスやシステムの デ ザ イ ン し て い く 手 法 で あ る UXD （ User
Experience Design）[1]が注目されている．我々は，講義中の学習者の体験に関する調査を実施した [2]．この調査の結果，講義における質問行動は，学習者の理解を促すために必要な行動であるが，様々な要因から質問行動をためらっていることが明らかになった.
ゲーミフィケーション [3]は，ゲームデザインやゲームの原則をゲーム以外に応用する活動を指し，UXD を実現する手段の 1 つである．ゲーミフィケ
ーションを実際のサービスやシステムに応用するためのフレームワークのことを，ゲーミフィケーションフレームワークとよぶ．ゲーミフィケーション
フレームワークは，全部で 6 つの要素 (「目的と利用者」，「可視化要素」，「目標要素」，「ソーシャルアクション」，「プレイサイクル」，「改善・運用」) からなる．特に「ソーシャルアクション」は，利用者同士の相互作用が発生させるような機能を指す．ゲーミフィケーションは，教育・学習支援の観点からも注目されており，長谷川[4] は，認知的スキ
ル学習における支援方策とゲーミフィケーションは高い親和性を持つと述べている．
本研究では，非同期型の教育用映像コンテンツを用いた学習を支援する，ダミー学習者(疑似質問者)の参加による質問行動活性化支援システムを開発した．ダミー学習者は，実際には存在しない仮想学習

図 1: 質問行動活性化支援システムの概要者であり，AI チャットボットによって実現される．
ダミー学習者は，ゲーミフィケーションにおける「ソーシャルアクション」により質問行動を活性化させる仕組みを実現するために用いられる．本論文では，開発した質問行動活性化支援システムの概要と，システムの有効性を確認するために実施した実証実験の結果について述べる．

2. ダミー学習者の参加による質問行動活性化支援システム
本研究で開発した質問行動活性化支援システムは，非同期型の教育用映像コンテンツを用いた学習において学習者の質問行動を促すシステムであり，学習者が PC および Slack をインストールしたスマー― 111 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 2: 実証実験で作成したジャーニーマップ
トフォンやタブレットなどの携帯情報端末上で利用可能なシステムとして開発した．
図 1 は，質問行動活性化支援システムの概要を示している．質問行動活性化支援システムは，「コンテンツ配信機能」，「質問候補提示機能」，「質問回答機能」の 3 つの機能を有している．「コンテンツ配信機能」は，Slack が提供している Slackbot を用いて，YouTube 上にアップロードした教育用映像
コンテンツを学習者に配信する機能である．学習者
が Slack のチャンネル内で視聴したい学習項目（例:「2-1 情報の符号化」）を入力することで，Slackbot
か ら 学 習 項 目 に 応じ た 教育 用 映 像 コ ン テ ンツ の
URL が送信される．「質問候補提示機能」は，学習者の質問生成の段階を支援する機能である．質問の生成を苦手とする学習者に対して，質問文の候補を提示することで，質問行動を促す機能である．「質問回答機能」は，Slack のチャンネル内で学習者の質問に対して回答をおこなう機能である．回答可能な質問については，AI チャットボットで回答をおこなう．「質問回答機能」は，事前に設定したタイミン
グでダミー学習者を参加させ，質問と回答を行う機能も有している．

3.

ダミー学習者を用いた質問行動活性化支援システムの実証実験

本研究では，非同期型の教育用映像コンテンツを用いた学習において，開発した質問行動活性化支援システムを用いて，ダミー学習者(疑似質問者)の参加が学習者に与える影響を確認する実証実験をおこなった．実証実験は，2020 年 1 月 15 日から 2020 年
1 月 24 日の期間で実施された．実証実験は，ジャーニーマップの作成，学習者に作成されたジャーニー
マップに基づくインタビュー調査，ダミー学習者が質問行動に与える影響に関するアンケート調査から構成される．図 2 は，実証実験で作成されたジャー
ニーマップを示しており，縦軸は学習者の講義中のモチベーション，横軸は講義時間を表している．時間軸に記載された Q1，Q2，Q3，Q4 は，ダミー学習者による質問のタイミングを意味している．図 2 の
赤枠は，作成されたジャーニーマップの変化が大きい場面を示しており，多くの被験者のジャーニーマ
ップが＋方向に振れていることがわかる．図 2 の赤枠の場面はいずれも，ダミー学習者が質問をおこなった場面と一致している． また，アンケート調査におけるダミー学習者が質問行動に影響を与えるかど
うかを確認する設問においては，被験者 15 名のうち13 名が「与える」，「少し与える」と回答しており，被験者がダミー学習者のアクションを好意的に捉えていることがわかった．ジャーニーマップやアンケート調査の結果は，ダミー学習者が非同期型の教育用映像コンテンツを用いた学習において，質問行動を活性化させる可能性があることを示している．

4.

まとめと今後の課題

今後の課題として，ダミー学習者の属性（質問の難易度）の重要性や，ダミー学習者のアクションのタイミングを検討する必要性が挙げられた．一方で，質問行動活性化支援システムの質問候補提示機能は，
アンケート調査の結果から質問候補を提示することの有効性は確認されたが，質問候補提示機能の利用
方法や質問候補の提示方法には課題があることが明らかになった．
参考文献(1) UX デ ザ イ ン の 潮 流 と 展 望 ， 入 手 先(http://www.toshiba.co.jp/tech/review/2014/10/69_10pdf/a
02.pdf)(2) 羅中偉，矢部智暉，卯木輝彦，米谷雄介，後藤田中，
國枝孝之，八重樫理人:“講義コンテンツを用いた学習における質問行動を促すインタラクション機能の開発～学習者の学習状況調査（ペルソナ法，ジャーニー
マップ，インタビュー）について～”, 教育システム情報学会第 44 回全国大会，A2-2，pp.127-128, 2019.
(3) 長谷川忍：認知的スキル支援学習におけるゲーミフィケーションの役割，教育システム学会論文誌，Vol
36，No.1, pp.9~16（2019）(4) 長谷川忍:“認知的スキル学習支援におけるゲーミフィケーションの役割”，教育システム情報学会論文誌，Vol.36, No.1, pp.916 2019.

― 112 ―

A3-3

ロボットとのスピーキング競争による自己効力感の向上
English Speaking Competition with Social Robot for Enhancing Self-Efficacy
柏原 昭博*1, 内村 圭佑*1
Akihiro Kashihara*1, Keisuke UCHIMURA*1*1
電気通信大学大学院 情報理工学研究科 情報学専攻*1
Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
Email: akihiro.kashihara@inf.uec.ac.jp
あらまし：ロボットとの英文読み合い競争によって，スピーキングに対する学習者のエンゲージメントを高めるとともに，自己効力感を向上させるシステムを開発した．本稿では，本システムでのロボットによる競争制御および感情表現制御について述べる．また，ケーススタディの結果について報告する．
キーワード：英語スピーキング競争，学習支援ロボット，エンゲージメント，感情表現，自己効力感

1.

はじめに

学びを支援する人型のソーシャルロボット（学習支援ロボット）は，学び相手として擬人化傾向があり，かつ物理的な身体性を有する点が他の学習メデ
ィアと異なる特性といえる(1)．こうした特性を活かすことで，存在感のある学び相手として学習者の興味・関心を惹きつけ，学びの効果を生み出す可能性が示唆されており，従来の学習支援システム研究で注力してきた学びの認知面だけでなく，心理面・情動面も支援できる可能性が拡がってきている．特に，ロボットの振る舞いを制御することで，人間教師と学習者間のように学習場や視線の共有を促し，より自然なコミュニケーションが可能となる(2)．また，
人間が他者とのコミュニケーション時に感じる心理的抵抗感や恥ずかしさなどネガティブな感情を軽減することも期待できる．
筆者らは，これまで英文読み合い（collaborative
reading）のための学習支援ロボットパートナーシス
テムを開発して，学習の場や視線の共有を促し，人同士に比べて学習者の心理的抵抗感を大幅に軽減できることを確認してきた(3)．本研究では，この知見を踏まえて，さらに学習者からの英文読み合い，特にスピーキングに対するエンゲージメントを引き出し，自己効力感を高めることを目的として，ロボッ
トとの英語スピーキング競争を可能にするシステムの開発を進めている．本システムの特徴は，ロボッ
トが競争相手の役割を演じ，かつ競争時の感情を表出することでロボットの擬人化傾向を制御し，学習者のエンゲージメントを引き出そうとする点にある．
本稿では，この英語スピーキング競争システムについて述べる．また、本システムを用いたケースス
タディの結果について報告する．

2.

英語スピーキング競争

2.1 エンゲージメント促進
エンゲージメント（engagement）とは，興味や楽

しみを感じながら学習対象あるいはプロセスに没入・熱中することであり，学習者の動機付けにも関連して学習の主体性を支える重要な役割を担っていると考えられる(1)．しかしながら，学習者のエンゲージメントをいかに引き出すかは，人間の教師にとっても明らかではない．筆者らは，これまで学び相手となる学習支援ロボットの振る舞いを通していかに学習者のエンゲージメントをシステマティックに促進できるようにするかについて検討してきた(4)．
特に，学習者のエンゲージメントに影響を与える心的な要因（エンゲージメント要因）に対して，ロボットがどのような支援が可能であり、その支援のためにロボットがどう振る舞うべきかを表現するモデルのデザインを進めている(2)．
本稿では，エンゲージメント要因として競争に着目し，学習者とロボット間の英語スピーキングレベ
ルの差を制御することを通して，学習者からエンゲージメントを引き出す試みについて述べる．特に，競争相手としての役割をロボットに与えた上で競争結果に応じた感情をロボットに表出させるためのロ
ボット擬人化傾向制御手法を提案する．また，英語
スピーキングに対する自己効力感が向上するかどうかを確かめることで，引き出されたエンゲージメン
トの効果を検証する．
2.2 ロボットの擬人化傾向制御
英語スピーキング競争において学習者のエンゲー
ジメントを引き出すために，本研究では異なる英文の発話を複数回繰り返す中で，ロボットが有するス
ピーキングレベルに対して徐々に近づき，最終的には追い抜き，学習者自らスピーキングの向上を実感するようなシナリオを想定している．このような競争シナリオにおいて，競争時のスピーキングの点数差や勝敗に応じて，ロボットに感情（喜ぶ，焦るな
ど）を表出させることで，学習者の情動面に働きかけてエンゲージメントを高めるとともに，競争終了
後には自己効力感が得られるように支援する．

― 113 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 1 英語スピーキング競争システム
図 1 に，本研究で開発中のシステムとの競争の様子を示す．本システムは Sharp 社製の RoBoHoN を用いており，競争で用いる英文，および両者のスピーキングの点数を表示する PC を備えている．学習者とロボットは，順番に PC 画面に表示された英文を発話する．システムは，音声認識器を用いて学習者による発話のスピードと正確さを認識し，点数を計算する．
この点数を踏まえて，ロボットは発話スピード・正確さを調整した上で，英文を発話する．英文を変えながら
このような競争を複数回行い，徐々に点数差が小さくなるようにロボットの発話が調整される．また，各競争において，ロボットが勝った場合（最初のうちはロボッ
トの勝利が続く），図 1 のような身振り手振りと音声でロボットが喜びを表現し，点数差が小さくなり，スピー
キングレベルが近づいた時にはロボットが焦った感情を表出するような振る舞いを生成する．そして，学習者が勝利した際は，ロボットは悲しいことを表現する
振る舞いを生成する．
以上のようなスピーキング競争を通して，学習者のエンゲージメントが高まるとともに，最終的には英語ス
ピーキングに対する自己効力感の向上をもたらすことが期待できる．

3.

する質問を含む事後アンケートを実施した．そして，
最後に，３つの条件での競争のうち，どれがロボッ
トに最も擬人化傾向を感じたか，自己効力感が得られたかを尋ねる全体アンケートを実施した．
事後アンケートの結果，擬人化傾向（どの程度ロ
ボットに人間らしさを感じたか？）と自己効力感（この競争学習を続ければ自信をもって人に英語を話せ
るようになるか？）に関する質問について，条件(1)において最も評点平均が高く，提案した競争の有効性が示唆された．
一方，最後に実施した全体アンケートでは，いずれも条件(3)が最も多く選択され，次に多かったのが条件(1)であった．条件(3)を選んだ被験者について調
べたところ，条件(1)での一連の競争において，ロボットの点数の最大落差が，他の被験者に比較して非常に大きいことが確認された．これは，条件(1)で学習者のスピーキング点数が安定せず，大きく上下したことに伴い，ロボットもそれに合わせてスピーキ
ングの速度や正確さを大きく変えたため，学習者にとってはロボットがわざと自分に合わせてスピーキ
ングしていることに気づいたと考えられる．このよ
うに，スピーキングレベルを極端に変更することは不自然で，それが原因で擬人化傾向を損ねたと考えられる．より自然な競争を実現するためには，点数差に応じたスピーキングの制御方法を検討する必要
がある．

4.

まとめ

本稿では，学習支援ロボットを用いた英語スピーキング競争によるエンゲージメントの促進と自己効
力感の向上について論じた．特に，競争相手の役割を担うロボットの競争方法と競争時の感情表現を制御することで，エンゲージメントを高める手法について述べた．
今後は，ロボットによる競争方法の洗練と詳細な評価実験を実施し，競争の有効性を検証したい．
謝辞 本研究の一部は，JSPS 科研費 JP20H04294と JP18K19836 の助成による．

ケーススタディ

理工系大学生・大学院生 8 名を対象として，英語
スピーキング競争システムを用いたケーススタディを実施した．このケーススタディでは，提案した競争方法の有効性を確かめるために，(1)提案どおりの競争，(2)ロボットが徐々に学習者の点数を追い抜く
ような競争，(3)学習者の点数によらずロボットが一定のレベルで発話するような競争，の 3 つの条件を設定した．ロボットの感情表現については，各条件下で勝敗に応じて喜びまたは悲しみの表現を行った．
また，条件(1)のみ点数差が小さくなったところで焦りの表現を行った．
各被験者は，各条件において７回ずつスピーキン
グ競争を行った（合計２１回）．また，各条件での競争後に，ロボットの擬人化傾向と自己効力感に関

参考文献(1) 柏原昭博：エンゲージメントを引き出す学習支援ロボ
ット，コンピュータ＆エデュケーション，Vol.46,
pp.30-37 (2019)(2) 柏原昭博：ソーシャルロボットを用いた学びの研究，
教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 誌 , Vol.37, No.2, pp.73-82(2020)(3) Y. Adachi, and A. Kashihara; A Partner Robot for
Promoting Collaborative Reading, Proc. of theInternational Conference on Smart Learning Environments(ICSLE 2019), pp.15-24 (2019)(4) A. Kashihara, T. Ishino and M. Goto: Robot Lecture forEnhancing Non-Verbal Behavior in Lecture, Proc. of the20th International Conference on Artificial Intelligence(AIED2019), pp. 128-132 (2019)― 114 ―

A3-4

デッサン人形をタンジブルインタフェースとして用いる
人体画スケッチ学習支援システム
Learning Support System for drawing Human Body using Dessin Doll
as a Tangible Interface
稲留 広貴, 曽我 真人
Hiroki INATOME, Masato SOGA
和歌山大学大学院システム工学研究科
Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University
Email: soga@wakayama-u.ac.jp
あらまし：本稿では，デッサン人形をタンジブルインタフェースとして用い，仮想空間の中にある３D 人
体モデルの姿勢を自由に変化させることができる人体画スケッチ学習支援システムについて述べる．これまでの人体画学習支援システムでは，あらかじめ用意された複数の人体画３D モデルの中から，学習者が選ぶことにより，人体画スケッチ学習を行っていたが，本システムでは，自由に姿勢を決定できる．
キーワード：人体画，スケッチ，スキル学習，タンジブルインタフェース

1.

はじめに

2.

本研究では，学習者がデッサン人形をタンジブル
ユーザインタフェースとして用い，デッサン人形の姿勢を変えることにより仮想人型モチーフの姿勢を変化させる手法を提案する．
文献(1)は，本研究と同じく仮想人型モチーフを用いた人物画スケッチ学習支援環境の構築を目的としている．この研究では，仮想人型モチーフを自由な視点から構図を決定し，人物画スケッチの骨格と輪郭線の診断を可能にしている．しかし，事前に用意された複数のモデルの中から，描きたいポージン
グのモデルを選ぶという方式であり，自分で好きなポージングを作り出すことが出来ないという問題があった．
一方，西澤ら(2)は，デッサン人形を対象として人物
画スケッチを行いデッサン人形の骨格と描いた絵の骨格を比較表示させることで骨格認識力の向上を実現した．本研究と文献(2)の違いとしては，文献(2)ではスケッチの対象がデッサン人形であり骨格を重視していたのに対して，本研究ではデッサン人形はタ
ンジブルインタフェースとして用いるのみで，スケッチの対象をデッサン人形の姿勢を適用した仮想人型モチーフとした．これにより，仮想人型モチーフの直感的なポージングは，様々な種類の仮想人型モ
チーフに対応可能となった．さらに，学習支援機能
としては，骨格診断フェーズだけでなく輪郭診断フ
ェーズを組み込んでいることが挙げられる．

提案手法とシステム

本システムは，図 1 のように，物理的には，PC，モニター，ペンタブレット，Web カメラ，デッサン
人形から構成される．
一方，動作フローは，図２のように，大きく分けて，(1)姿勢構図決定フェーズ，(2)骨格描画フェーズ，(3)輪郭線描画フェーズの 3 つのフェーズから構成される．

図２

システムの動作フロー

2.1 姿勢構図決定フェーズ
まず， 複数人の特徴点の検出と特徴点同士の関係の推定を行うライブラリである OpenPose(3)を用いる
ことによって，Web カメラで取得したデッサン人形の画像から関節座標を取得し，仮想人型モデルに反映させる．これにより，仮想人型モチーフの姿勢変更を実現し，先行研究[山田 2012，Soga2014]にあった問題点を解決する．姿勢を決定したのち，学習者
はモニター上で仮想人型モチーフの視点を決定する．
これにより，構図が確定するので，システムはその骨格と輪郭線を自動で抽出し，手本データとして保存する．
2.2 骨格描画フェーズ

図１ システムの構成

次に，学習者は，姿勢と視点が決定した仮想人型
モチーフをモニターに表示し，それを見ながら，ペ― 115 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

ンタブレット上で骨格を描画する．骨格の描画が終わると，システムが学習者が描いた骨格と，手本の骨格を重畳表示するとともに，ズレの大きさに応じて，色の濃さを変えて表示する．さらに，手本とス
ケッチ画の骨格の対応する特徴点同士のズレの度合いを評価式によって得点化し，表示する（図３）．
2.3 輪郭線描画フェーズ
骨格が描けたら，輪郭線をペンタブレット上で描画する．輪郭線が描画出来たら，システムが，手本と学習者が描いた輪郭線を重畳表示するとともに，ズレの大きさに応じて，色の濃さを変えて表示する．
さらに，手本とスケッチ画の輪郭線の対応する特徴
点同士のズレの度合いを評価式によって得点化し，表示する．

3.2 検証実験２
検証実験 2 の目的は，本システムの学習支援機能の有効性を検証することである．システムを使って人物画スケッチ学習を行う実験群 7 名とシステムを使わずに学習する統制群７名で実験を行った．事前テストと事後テストでは，両群ともこちらが用意した構図の仮想人型モチーフを，（ズレの可視化機能は用いずに）システムの描画機能のみを用いて描画し，得点を記録した．

図５

検証実験２の結果

図５に結果を示す．縦軸はシステムが算出する得点であり，得点が高いほどスケッチ画と手本とのずれが小さいことを示す．実験群のほうが統制群に比べ，事前テストと事後テストの間でグラフの傾きが大きく，向上値の大きい被験者が多いことがわかる．
3.3 検証実験２の結果の検定と考察

図３ 骨格診断フェーズのインタフェース

3.

評価実験

3.1 検証実験１
検証実験 1 の目的は，デッサン人形をタンジブル
インタフェースとして用い，仮想人型モチーフのポーズを変更する機能が，様々な形状の仮想人型モチーフに対して有効であり汎用性があることを検証することである．図４に示すように，左上のデッサン
人形の姿勢に対して，左下に示すように，複数の異なる仮想モチーフがデッサン人形と同じ姿勢となることが示された．図４の右側の図は，その仮想モチーフを用いてスケッチを行ったときのシステムによる自動診断の結果として，ずれの大きさに応じて赤い輪郭線の色の濃さを変えて表示された画面である．

実験群と統制群の差の検定には，ノンパラメトリ
ック検定手法である Wilcoxon の順位和検定を選択した．t 検定を用いない理由としては，データ数が少なく今回のデータの平均値が正規分布に従うと仮定出来ないためである．今回は帰無仮説に「平均値に差がない」，対立仮説に「平均値に差がある」と設定した片側検定を行った．実験群と統制群のスコアの向上値に有意差があるか確認するために検定を行った結果，p = 0.0474 となり，有意水準 5％の場合に帰無仮説が棄却されるため，平均値に有意差があることが示された．

4.

おわりに

本研究では，デッサン人形をタンジブルインタフ
ェースとして仮想人型モチーフの姿勢を変更する手法を提案した．そして，システムを構築し，２つの検証実験を行い，有効性を確認した．
参考文献

図４

検証実験１の結果(1) Masato Soga, Suguru Yamada, Hirokazu Taki:
Development of a Learning Environment for Human Body
Drawing by Giving Error Awareness for Bones andContours, 12th International Conference on Intelligent
Tutoring Systems，ITS2014，pp.640-643, 2014
(2) 西澤博大, 浦正広, 宮田一乘：姿勢推定を援用した実人型モデルの描画学習支援システム, 芸術科学会論
文誌 Vol. 18, 2019, pp.19-2，芸術科学会，2019(3) Zhe Cao, Gines Hidalgo, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser
Sheikh: OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose
Estimation using Part Affinity Fields, CVPR, 2017

― 116 ―

B3-1

回答者の認知負荷を考慮した大学初等数学のための自動作問
江原 遥

Yo EHARA
静岡理工科大学情報学部

Department of Informatics, Shizuoka Institute of Science and Technology
Email: ehara.yo@sist.ac.jp

あらまし： データサイエンス教育においては、線形代数や確率統計などの大学初等数学の習得が必要不可欠である。計算問題を解かせて新しい数学的概念を習得させるための計算問題の作問においては、例えば行列中の要素に桁の大きい数字が出てくるような、認知負荷の高い演算を防ぎたい。本稿では、逆行列や行列式などの計算で、問題中の行列の要素も答えも簡単な整数になるような問題を自動作問する手法を試作したので発表する。

従来、所与の演習問題を解くソフトウェアや Web サ
イトは1 など豊富に存在したが、式 2 のように計算が簡大学におけるデータサイエンス教育においては、「デー
単になる演習問題を自動生成するソフトウェアや Web
タ」の基本的な形である表やグラフの数学的表現である
サイトは少なかった。そこで、本稿ではこのための手法
行列に関する数学、すなわち線形代数や、基礎的な統計を試作したのでこれについて説明する。
教育が必要不可欠である。こうした大学の初等数学教育
提案手法は、大量の問題を乱数を使って生成して、条においては、講義を行っただけでは教育効果が不十分で件に合うものをフィルタリングする単純なアプローチをあり、実際に例題となる問題を解いて訓練すること、す取った。行列群などを用いて条件に合う行列を同定する
なわち演習が必須となる。筆者は所属大学の情報学部でアプローチもあるが、そうした手法は取らなかった。そ前期に線形代数/演習、後期に確率統計/演習を担当しての理由は、例えば、演習問題の計算においては、「答えいる（どちらも週 2 回× 90 分× 15 回）。
が 10 進数で 1 桁の整数になる」など、数学的な代数構演習のためには、例題となる問題が必要になる。この造の複雑さとは直接関係のない、慣習上の複雑さが計算際、どのような問題がよいだろうか？線形代数にしてもの難しさに大きく影響しているため、計算の難しさに関確率統計にしても、大学の初等数学教育において求めらする複雑な条件を入れにくいからである。提案手法のアれる計算は、大半が分数や小数の四則演算のレベルであプローチであれば、前述のような条件を簡単に入れ込むる。演習問題で確認したいのは、学生が適切な立式がでことができる。
きるかどうかであり、計算力の高さを見たいわけではな
本稿では、特にガウスの消去法による連立方程式の解
い。したがって、できるだけ少ない計算量で演習ができ
法（逆行列の計算）に着目する。数値計算で使われるガウることが望ましい。
スの消去法を Python のリスト機能を使って実装したもこうした「できるだけ少ない計算量」の問題は、一般のであるが、通常と実装と異なるのは、数値行列の要素に人手では作ることが難しい。例えば、次の２つの行列を数式処理システム (Computer algebra system, CAS)を用いて連立方程式を解く問題を見比べてほしい。
上のオブジェクトを用いて実装している点が異なる。こ

 


れによって、手計算と同様、要素を分数として丸め誤差−4x
3 −2 2 (1) のない形で計算したり、要素に文字を用いることが可 5 4 1   y  =  −1 能となっている。Python 言語上のライブラリとして無
5
z
4 5 4
償でインストール可能な数式処理システム (Computer

 


algebra system, CAS) ライブラリである sympy を用い
0x
0 −1 −1 て実装している。提案手法はGoogle Colaboratory 上で(2)
3 −2   y  =  −3 
 3
実装されており、
Gmail
アドレスと
Chrome ブラウザさ2z−1 −3 −1
えあれば動作するようになっている。
どちらも単純に整数を係数とするガウスの消去法の本稿ではガウスの消去法に限定して解説するが、同様演習問題である。しかし、式 1 の解は x = −83/112、の手法は、少なくとも線形代数の講義については、行列
y = −95/83, z = 97/83 とだいぶ手計算では複雑になる式の計算など他にも広く応用できると思われる。本稿ののに対して、式 2 の解は x = 4, y = −3, z = 3 と比較貢献は以下のとおりである。
的簡単になる。実際の演習問題としては、明らかに式 2の方が適切であろう。

1

はじめに

1 https://keisan.casio.jp/― 117 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4• データサイエンス教育の現場では、大学の初等数学教育のために計算量の少ない演習問題を自動生成したいニーズがあることを報告し、新しい方向性のタ
スクを報告した。

([[-3, 12, -9]],[[[-2, -3, -3, -3], [-1, -2, -2, -3], [-3, -1, 0, -3]]’====前進消去=====’,’2 行目を-1 倍する。’,’2 行目と 1 行目を入れ替える。’,’2 行目に 1 行目の 2 倍を足す。’,’3 行目に 1 行目の 3 倍を足す。’,[[1, 2, 2, 3], [0, 1, 1, 3], [0, 5, 6, 6]],
’3 行目に 2 行目の-5 倍を足す。’,[[1, 2, 2, 3], [0, 1, 1, 3], [0, 0, 1, -9]],[[1, 2, 2, 3], [0, 1, 1, 3], [0, 0, 1, -9]],’====後退代入====’,’2 行目に 3 行目の 1 倍を足す。’,[[1, 2, 2, 3], [0, 1, 0, 12], [0, 0, 1, -9]],’1 行目に 3 行目の 2 倍を足す。’,[[1, 2, 0, 21], [0, 1, 0, 12], [0, 0, 1, -9]],’1 行目に 2 行目の 2 倍を足す。’,[[1, 0, 0, -3], [0, 1, 0, 12], [0, 0, 1, -9]]]),• 実際に Web 上で簡単に問題を生成し、回答手順も生成する手法を提案・実装した。

2

実装

http://pr4.work/0/jsisemath に実装例を示す。紙
面の制限のため、ソースコードについては URL を参照してほしい。Gmail アカウントさえあれば、Colaboratoryを用いて動作させることができる。Colaboratory はブラ
ウザ上で通信相手のサーバ上の Python 言語をインタラ
クティブに動作させることのできる Jupyter Notebook
環境の一種であるが、この実装では、Colaboratory 独
自の機能は特に使っていない。したがって、計算機上に
Jupyter Notebook 環境を用意することができれば、動作させることができる。
入力として、問題の行列の要素として認める整数の範囲と、乱数で生成する問題数を指定する。Ax = b において、行列 A の要素とベクトル b の要素が指定範囲の整数からランダムに選ぶ。問題を多数作成し、解 x が存在
して簡単な整数値になるものだけを出力する。A や b の要素として、sympy ライブラリの Rational オブジェ
クトを利用する事で、除算が出てきた場合でも分数が使われるようにする。連立方程式の解には、通常のガウスの消去法を用いるが、計算過程に分数が出てきた時点で不適とみなして次の問題をまたランダムに生成する。
出力例を図 1 に示す。最初の [[-2, -3, -3, -3], [-1, -2,-2, -3], [-3, -1, 0, -3]] は、次の問題が条件に当てはまる
ことを示す。

−3−2 −3 −3




(3)
 −1 −2 −2  x =  −3 −3
−3 −3 0ガウスの消去法を用いているので、図 1 からわかるよ
うに、生成された問題から正解を導く手順も自動生成することができる。そのままテキスト形式でメモ帳などにコピー／貼り付けをすることによって学生にプロジェク
ターなどで回答手順を見せることができるように、回答
手順は特殊な形式を使わずテキスト形式で表示されている。図 1 では、最初の問題に負の数が入っているが、Aや b の要素として許される整数の範囲を正の値に限定す
れば、1 桁の自然数だけから表される問題なども簡単に作ることができる。また、前述のソースコードでは、複数の b を与えることができるようになっている。そのため、例えば b として [1, 0, 0]⊤ 、[0, 1, 0]⊤ 、[0, 0, 1]⊤ の 3
本を同時に指定することによって、掃き出し法によって逆行列も整数になるような問題を自動生成することも容易である。10, 000 個の問題を A や b の要素が −5 以上
4 以下になるようにランダムに作ったところ、33 個の問題が生成された。

図 1: 出力例

3

関連研究

知る限り連立方程式の解を回答手順とともに作問するが最も近い研究であると思われるが、目的と実装手段が異なる。1) では計算時間を制御することが目的であったが、本研究では計算時間を制御すること自体は目的とはしておらず、受講者が適切な回答手順を理解できているかを確認するため、興味のない計算部分については
なるべく簡単な問題を作成することが目的であった。実際、目的の違いのため、1) では複素数や有理数を係数とする連立方程式の問題を作成する機能もあるが、本研究では、そうした問題を作成することは最初から目的の範囲外である。また、1) では代表的な CAS の一つである
Mathematica を用いているが、連立方程式の解法についてのみ主眼が置かれており、行列式など線形代数の他の問題も同様のアプローチで可能なことや一部が文字定数になっている問題の生成については述べられていない。
実装の面では、提案手法では無償で利用できる Python
言語の機能だけを利用することによってより幅広い利用者が用いることができるようになった。
1)

4

おわりに

本稿では、データサイエンスのためにガウスの消去法の練習問題を解く手法を提案した。今後の課題としては、計算の認知負荷をより精緻にモデル化することが挙げられる。
参考文献(1) 森優貴, 雪田修一ほか. 計算量が制御された連立方程式の問題及び模範解答の自動生成. 第 76 回情報処理学会全国大会講演論文集, 第 2014 巻, pp. 831–833, 2014.

― 118 ―

B3-2

IoT 共通プラットフォーム FIWARE と広域データ収集基盤による
データ利活用実験プラットフォーム
Data Utilization Experiment Platform
Based on IoT Platform FIWARE and Wide Area Data Collection Platform
廣瀬雅也*1, 宇野 光純*1, 平井 遥*1，米谷雄介*1, 樋川直人*2, 米丸浩一郎*3,
高橋亨輔*1, 後藤田中*1, 國枝孝之*1, 八重樫理人*1*1
Masaya HIROSE , Mitsuyoshi UNO*1, Haruka HIRAI*1, Yusuke KOMETANI*1, Naoto HIKAWA*2,
Koichiro YONEMARU*3, Kyosuke TAKAHASHI*1, Naka GOTODA*1, Takayuki KUNIEDA*1, Rihito YAEGASHI*1*1 香川大学*1 Kagawa University*2 かがわ県民情報サービス株式会社*2 Kagawa Information Service Co., Ltd.
*3 日本電気株式会社*3NEC Corp.
Email: s17t261@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：Society5.0 に向け，データを利活用した地域課題の解決策を考案できる人材（データ利活用人材）が求められている．先行研究では，多様な背景をもつ市民がデータ利活用サービスのプロトタイプ開発を通じて課題解決の検証を可能にする人材育成プログラム（データ利活用人材育成プログラム）を開発した．本研究では，データ利活用人材育成プログラムのオンライン化，フィールドワーク化に向けたデー
タ利活用実験プラットフォームを提案する．
キーワード：スマートシティ，データ利活用人材，データ利活用実験，FIWARE，広域データ収集基盤

1.

はじめに

我々は，データ利活用による地域課題の発見，地域課題の解決に向けたデータ利活用サービスの創出を担う人材（データ利活用人材）の育成を目指し，
データ利活用人材育成プログラムを構築・運営している(1)．解決したい地域課題を有する参加者がデー
タ利活用による地域課題解決のアイデアを検証できるよう，IoT（Internet of Things）に基づくスマート
シティアプリケーション構築を簡便化するプロトタ
イプ作成の手段を開発した．プロトタイプ作成手段の充実と，地域住民による地域課題解決アイデアの創出との間には相補的な関係が見出された．本研究では，COVID-19 への対応や，さらなる参加者の拡大を目指し，本プログラムのオンライン化，フィールドワーク化を目指している．本稿では，これらの教育手段の提供に向けたデータ利活用実験プラット
フォームを提案し，データ利活用人材育成プログラム拡張に向けた構想を述べる．

2.

データ利活用実験プラットフォーム

データ蓄積には，オープンソースである IoT デー
タ利活用プラットフォーム FIWARE(2) を用いる．
FIWARE は，実世界のモノ・コトをデータで表現する標準形式（NGSI データモデルと呼ぶ）を定め，異分野のデータを統合管理する．
データ収集には，SINET 広域データ収集基盤を用いる．広域データ収集基盤は国立情報学研究所が提供する学術情報ネットワーク SINET の足回りとして提供されるモバイル網である(3)．各種キャリアモ
バイルで構成される仮想化ネットワークを利用する
ため通信カバー地域が広いことや SINET を経由した情報セキュリティの向上などが利点として挙げられる．広域データ収集基盤を介して IoT 共通プラットフォームにデータを蓄積する仕組みを構築する．

3.

オンライン教育に向けたデータ利活用人
材育成プログラムの拡張

3.1 現実に存在する地域・施設のデジタル化
オンラインで IoT を活用した実験を体験してもらうために，現実に存在する地域や施設に IoT センサ
や IoT アクチュエータを設置し，それらから収集されるセンサ情報や制御情報をデータ利活用実験プラットフォームによって収集する．
3.2 デジタル化された地域・施設の VR 体験機能
収集したデータに基づいて地域・施設を再現した
仮想空間を生成する．利用者は HMD やパソコンなどの機器を用いて仮想体験ができる．3.1 で設置した
IoT の構成要素を仮想空間上に同期し，センサ値や制御状態などの情報を可視化する．また，実空間で実施する施策を検討できるように，センサーオブジ
ェクトやアクチュエータオブジェクトを仮想空間に配置する機能を提供する．
3.3 データ利活用実験のデザイン
3.2 で構築した仮想地域・施設において IoT の効果を体験してもらうことを目的として，地域や施設に― 119 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

おける運営施策の効果測定を題材とする．仮想空間における学習者と実空間における地域・施設の責任者とが連携して仮想空間で立てた仮説を実空間で検証可能にすることで，実験を成立させる．これらの一連の流れをデザインした．
学習者は地域や施設の各箇所において誘発したい
人間の行動を定義し，それに対する運営施策を決め
る．IoT で収集可能なセンサ情報や制御可能なアクチュエータはあらかじめ定義しておく．表１に利用可能なセンサ・アクチュエータの例とそれらで測定できる値や環境に与えられる効果の例を示す．
学習者は地域・施設の課題に対する運営施策を考え，測定したい情報やもたらしたい効果を決めて仮想空間にオブジェクトを配置していく．例えば，あるキャンペーンで，施設の利用者数を増加させるという仮説を立てた学習者は，AI カメラセンサー・ポ
ッドを特定の箇所に設置する．
学習者が提案する運営施策と測定手段の組み合わせが地域や施設の運営担当者に実験計画書として伝わる．実験計画書には解決される課題と測定可能な効果，測定手段の構築の仕方が記述される．運営担
当者はそれらのアイデアに基づき実際の地域・施設で施策を試す．

4.

フィールドワーク型教育に向けたデータ
利活用人材育成プログラムの拡張

4.1 まちあるきオープンデータ収集活動
地域における有用な情報を収集し地図に落とし込む活動をデザインする．データ利活用実験プラット
フォームにデータを集め，地域コミュニティでデー
タの利活用方法を検討してもらう．本研究では，対象を地域減災に絞って，活動をデザインする．
4.2 減災に役立つ情報データベース
有事に必要な機能と代替サービスの一例を表２に示す．1 つの機能に対して複数の代替サービスが対応する場合もある．一方で１つの代替サービスが複数の機能を兼ねる場合もある．表２をデータベース
で作成することで地域コミュニティの住民は減災に役立つ情報を収集するといった活動に沿ったデータ
を簡単に登録することができる．
4.3 まちあるきオープンデータ収集活動を基盤とす
る地域減災計画策定活動のデザイン
まちあるきオープンデータ収集活動は主に次に示す(1)~(3)の手順で行う：(1) まちあるきを通して表２の代替サービスが地域のどこに存在するのかを収集し，モバイル端末から登録し地図上に可視化する．
(2) グループで議論したい「有事に実現したい機能」
を選択し，その機能を実現するための代替サービス
が地図上に表示する．
(3) 情報収集が終わった後に，地図を見ながらグループで災害発生後や避難後などのフェーズに応じてどのような行動をとるか等行動ルールを決定する．

表２に登録された有事に必要な機能を確保するために地域コミュニティとしてどのような対応を取るのかを各機能に関連付けて登録する．登録された内容を基に，不足している機能の補完や他コミュニテ
ィとの連携を考慮することができる．これにより有事に必要な機能とそれを達成するための方略が地図上に重畳表示される．この表示を基に，地域コミュ
ニティでの減災計画を立てることができる．
表１

センサ・アクチュエータと利用効果の定義

IoT 構成要素

効果

AI カメラセンサ

機械学習で任意の物体の数を数える

ー・ポッド

(1)

ことができる

空気品質センサ

二酸化炭素等が測定できる

エアコン

温度を任意の値に調整できる

パトランプ

異常の発生を利用者に知らせる

表２

有事に必要な機能と代替サービス(一例)

有事に必要な機能

代替サービス

断水時の水の確保

公園の蛇口

炊き出し場所の確保

学校や公園

家屋倒壊時の生活場所

学校や公園の場所

食料の確保

スーパー等の店の場所

病人や怪我人の治療

病院や AED の場所

5.

おわりに

本研究では，データ利活用人材育成プログラムのオンライン化，フィールドワーク化に関する構想を示した．今後は本構想に基づき教育プログラムや支援システムを具体化していく．実際の地域住民などに対して教育プログラムを実践し，効果を測定する．
謝辞
本研究の一部は令和２年度 科学研究費補助金 若
手研究 (課題番号:20K14084) の補助によるものである．
参考文献(1) Yusuke Kometani, Koichiro Yonemaru, Naoto Hikawa,
Kyosuke Takahashi, Naka Gotoda, Takayuki Kunieda,
and Rihito Yaegashi：“Development of a prototyping support tool for a data utilization skill-development pro
gram: Development and evaluation of a camera sensor
pod with an AI-based people-counting function”，LN
CS 12185，In Press.（2020）(2) FIWARE foundation: “FIWARE”, https://www.fiware.
org/（2020 年 6 月 4 日確認)
(3) 国立情報学研究所：“SINET 広域データ収集基盤実証
実験”，https://www.sinet.ad.jp/wadci（2020 年 6 月 4 日
確認）― 120 ―

B3-3

バスケットボールにおけるボール保持プレイヤの行動選択支援環境
Action selection support for basketball player holding a ball
箭野 柊*1, 松浦 健二*1, 谷岡 広樹*1, 和田 智仁*2, 後藤田 中*3,
Shu YANO*1, Kenji MATSUURA*1, Hiroki TANIOKA*1, Tomohito WADA*2, Naka GOTODA *3*1 徳島大学*1 Tokushima University*2 鹿屋体育大学*2 National Institute of Fitness and Sports in Kanoya*3 香川大学*3 Kagawa University
Email: ma2@tokushima-u.ac.jp
あらまし：バスケットボールにおいて，各プレイヤはシュートに向けてその場の状況を判断し，行動を選択する．本研究では，ボール保持プレイヤに着目し，その行動選択の学習支援を行う．手法として，パス，ドリブル，シュートに焦点をあて，ボール保持プレイヤが置かれている状況下での行動選択肢を試合デー
タから自動抽出する．さらに，その選択行動をシュートを目標として指標化する．自動抽出と指標の視覚化をするシステムの設計，構築を行う．
キーワード：バスケットボール，可視化

1.

はじめに

2.

バスケットボールにおいて，勝敗にはいかにシュートを多く決めるかが重要となる．シュートを打つ
際，ゴールからの距離や，敵プレイヤの有無によって成功率は変わってくる．シュートの成功率が低いと感じたならば，その時の状況に応じてシュートの成功率が高くなるように，パスやドリブルなどの行動を選択することが重要である．また，状況に応じた行動選択のためには，典型的な行動パターンの習得が必要となる．そのため本研究では，ボール保持
プレイヤに焦点を当て，その行動選択の支援環境を設計する．
箭野らはバスケットボールのオフェンス戦術の支援に関する研究を行っている(1)(2)．この研究では，試合データの中からカットスルー，スペース，ハンドオフと呼ばれる戦術が使用されているシーンを抽出している．また，試合データをもとにシミュレーシ
ョンの描画を行うが，その際に戦術を使用しているプレイヤの色を変化させることによって，シーンの中で見るべき場所を分かりやすくしている．学習者
はこのシステムを用いて戦術が使用されているシーンを繰り返し見ることにより学習を行う．箭野らの研究で支援の対象となっているオフェンス戦術では，
主にボールを持っていないプレイヤが対象となっている．
本研究ではボールを持っているプレイヤを対象とし，その行動選択の支援を行う．そのためにボール保持プレイヤの行動の選択肢とその行動がどれだけシュートにつながるのかを学習者に対して提示するシステムの構築を行う．

学習支援要件プレイヤは試合の中で，何かの行動を起こす際に試合状況の判断を行う．中川はプレイヤが状況を判断し，行動を起こすまでの情報処理は，「外的ゲーム
状況に対する選択的注意」，「ゲーム状況の認知」，「ゲーム状況の予測」，「プレーの決定」の 4 つの段階経て行われているとしている (3)．本研究では前半の 2段階に焦点を当てる．
「外的ゲーム状況に対する選択的注意」は，周囲の状況から見る場所を選択する段階である．試合の中で状況は常に変化を続けている．そのため時間をかけてすべてに目を向けることは難しい．したがってプレイヤは，価値のある情報源を選んで注意を向ける必要がある．
「ゲーム状況の認知」は，前段階で選択した情報源から得られる情報を基に現在のゲーム状況を認識する段階である．例として，プレイヤの位置関係やプレイヤとゴールまでの距離などが挙げられる．
これら二つの機能を強化することによって，学習者は的確に状況の認識ができるようになる．状況が認識できているならば，その状況に合わせた典型的なパターンから行動を選択することによって，シュートに近づくことができる．
本研究では，バスケットボールのボール保持者の行動の選択肢として，シュート，ドリブル，パスに着目する．そのために試合データの中から行動の選択肢を抽出する．さらに，それらの行動の選択肢に対して，個々の行動選択を比較した優先割合をおす
すめ度として計算する．これらの行動の選択肢とおすすめ度を視覚化することによって支援を行うシス
テムの構築を行う．システムでは，試合データを基― 121 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4に俯瞰視点でのシミュレーションを描画するが，その際にボール保持者の行動の選択肢とおすすめ度を同時に描画する．

3.

システム開発試合データとして 2016 年の NBA の試合データを用いる．この試合データにはプレイヤとボールの xy
座標が格納されている．

使用して，試合データに格納されているプレイヤとボールの位置に円を描画する．これをフレームごとの更新によって動画表現している．ボール保持者の行動の選択肢は，図 1 のドロネー図からボール保持者を含む線のみを残すことで提示する．またそれぞれのおすすめ度は，選択肢に対して線上に提示する，
この時ゴールまでの線には上がシュート，下がドリブルのおすすめ度を示している．

3.1 行動選択肢の抽出
行動選択肢の抽出に当たり，図 1 のようにドロネ
ー図を用いて各攻撃側のプレイヤとボールの位置関係を確認する．この時，ボール保持者から伸びている線を行動の選択肢として利用する．ボール保持プ
レイヤとゴール間を直接結ぶ線でシュート，ドリブ
ルを表し，ボール保持プレイヤと味方プレイヤ間の線はパスを表す．
図 2 システム画面

5.

図 1 ドロネー図の描画
3.2 おすすめ度の計算
次に各行動のおすすめ度を試合データから得られる位置関係をもとに計算する．
シュートは現在の位置から直接シュートするものを考え，ゴールからの距離と敵との距離を基に計算する．また，敵プレイヤの位置が近すぎる場合，選択肢からは除外する．
シュートはゴールから遠い位置で打ったとしても入る確率が下がってしまう．そのため敵の邪魔が入らないように気を付けながらもゴールへ近づく必要がある．一方，ドリブルは現在の位置からゴールへ近づく動きとし，その計算にはゴールからの距離と敵との距離を使用する．シュートとドリブルの選択肢は，これら二つの指標により，片方のおすすめ度が上がると他方のそれが下がることになる．
パスは，ボール保持者と直接線でつながれた味方
プレイヤへボールを投げる動きとする．その計算には，ボール保持プレイヤの位置に対して，パス相手の味方と敵プレイヤの距離を用いて計算する．
各行動のおすすめ度は，全体を 100％とする割合に変換して，学習者に提示される．

4.

システム概要図 2 はシステムの画面である．本システムでは，
K. Linou 氏の公開レポジトリのソースを改変してシミュレーションを構築した．Python の matplotlib をまとめ

本研究では，バスケットボールのボール保持者に着目し，その行動選択の典型的なパターンを習得するための支援環境を設計した．本システムでは，ボール保持者の行動と，その行動がどれだけシュートに近づくのかを計算したものを，おすすめ度として提示する．これにより，ある状況によってどのような行動の選択肢があるか，どの行動を選ぶのが良いのかを学習することができる．
今後の予定として，それぞれの行動のおすすめ度を計算する関数の作成がある．また，箭野らの研究であるオフェンス戦術の支援システムとの統合を行い，チーム全体のオフェンスへの支援を行うシステ
ムを構築することが課題として挙げられる．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18H03344 の助成を受けたも
のです。
参考文献
(1) 箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシ
スティフィン, 幸田尚也, 和田智仁, 後藤田中: 対戦
スポーツにおけるオフェンス基本戦術のシーン抽出とその応用, 教育システム情報学会第 44 回全国大会
講演論文集, pp.213-214, 2019.
(2) 箭野柊, 松浦健二, 谷岡広樹, カルンガルギディンシ
スティフィン, 幸田尚也, 和田智仁, 後藤田中: 集団
対戦型フィールドスポーツの戦術適用判断の支援環
境－バスケットボールのオフェンス基本戦術－，情報処理学会論文誌, Vol. 61, No. 3, pp. 657-666, 2020.
(3) 中川昭, ボールゲームにおける状況判断研究のための基本概念の検討, 体育学研究, Vol. 28, No. 4, pp.
287-297, 1984.
(4) 新井優太，家富洋，清水千弘: サッカーにおける集団
プレイの検出とその指標化に向けて，人工知能,
Vol.34, No. 4, pp. 511-516, 2019

― 122 ―

B3-4

左官職人の技能継承支援システム構築に向けた習熟過程における技能指標化の試み
Aiming to Develop a Skill Acquisition Support System for Plasterers
a Trial Approach of Skill Evaluation in the Learning Process
大江 孝明*1, 後藤田 中*1，萩原 周*2，川井 翼*2, 米谷 雄介*1，
神田 亮*1，八重樫 理人*1，林 敏浩*1，蟹澤 宏 剛*2
Takaaki OE, Naka GOTODA, Shu HAGIWARA, Tsubasa KAWAI, Yusuke KOMETANI,
Ryo KANDA, Rihito YAEGASHI, Toshihiro HAYASHI, Hirotake KANISAWA
*1
香川大学
*1
Kagawa University*2
芝浦工業大学2* Shibaura Institute of Technology
Email: s17t216@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：近年，建築技能者数の減少が進み，若手人材の育成が求められている．本研究は，左官職人の技能継承システム構築に向けて左官技術の習熟過程の指標化を検討した．習熟が異なる職人たちに対し，
画像解析ソフトによる分析を行った．初級者，中級者，上級者それぞれの技能動作を比較した結果，①下半身の安定②一定周期の動作の繰り返し③膝を起点とした腰と肩の連動④鏝と頭の距離が近いこと等が獲得動作の指標である可能性を示した．
キーワード：左官職人，モーションキャプチャ, 動作解析，映像分析

1.

2.

はじめに

日本の建設技能者数は 1995 年を境に減少を続けている．図１は，1970 年から 2065 年における建設技能者数の推移を過去のデータをもとに予測したグラフであり，今後建設技能者数の半数以上が 50 歳以上になるという試算になった．建設業の人材不足が懸念される中で，技能者の確保・育成は喫緊の課題となっている．しかし，一般的に熟練技能の伝承は
OJT(On the Job Training)が中心となっており，教育訓
練を行う為のマニュアルや評価基準などが統一していない為，模範的とされる動作が確立していない現状にある．
そこで，本研究では左官の熟練技能者の動作から，作業動作の型を発見し，技能学習者のステップアッ
プの段階に応じた具体的な動作の指標を提示することを目的とする．習熟が異なる職人たちの動作に対し，画像解析ソフトによる解析を行い，初級者，中級者，上級者それぞれの技能動作を比較する．

先行研究では４名の左官職人（左官 A，B，C，D）
を対象にヒアリング調査と作業時のモーションキャ
プチャを行い，動画を解析して熟練技能者と初学者の動きを可視化した後，各部位ごとの動きの差や各部位の連動性などから職人の動きを定量化することを試みた(2)．その結果，初学者は上半身と下半身が連動していないことが判明した．
そこで本研究は，左官職人の動作のさらに具体的な体の部位における動作の型の指標化を試みる．

3.

技能指標の定量化に向けた調査方法（3 ）研究対象として，一般社団法人「職人育成塾」と左官工事会社 S 工業にご協力いただき，経験年数16 年の男性（以下左官 E），経験年数 14 年の男性（以下左官 F），経験年数 6 ヵ月の男性（以下左官 G），
経験年数 2 ヶ月の男性（以下左官 H），経験年数 5 年の男性（以下左官 I），経験年数 4 ヶ月の男性（以下左官 J）の 6 名を研究対象とする．また，左官 E，Fの 2 名は一級技能士の資格を得ている．以上の６名に対し，ヒアリング調査と動画の観察を基にした仮説を設定し，その妥当性を検証する．

4.

図 1 建設技能者数の推移(1)

技能指標の定義

画像解析ソフトによる技能の測定

800×1600[mm]の木製ボードに下塗り(したぬり)と上塗り(うわぬり)を行ってもらい，作業風景を背面，側面，天井面から撮影した．被験者にはマーカとして直径 4cm の球体を体に付けた．
図２のマーカの設置箇所については国立科学スポーツセンターの「フィットネスチェックマニュアル」(4)
を参考に①頭頂部，②ヘルメットの鍔の中心，③耳
珠点，④頚稚点，⑤肩峰点（左右），⑥橈骨点（左右），― 123 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4⑦橈骨茎突点（左右），⑧大転子上端（左右），⑨膝関節裂隙（左右），⑩腓骨点（左右）の計 16 点にマーカを設置した．撮影した動画を無料の画像解析ソフト「kinovea」を用いて解析し，データをグラフ化して考察する．

図２ 測定風景5.

5.3 仮説②「肩，腰，膝の連動性」
図４より，側面から作業面に対する各部位の位置関係を見ると，肩，腰は水平方向へ連動しており，膝の位置がほとんど変化していないことが判明した．
これを仮説①の結果と併せて考えると，作業面に対して水平方向へのブレが少なく，垂直方向には「膝を支点として，腰と肩が連動している」ことがわかる．また，作業面に対しての距離が 1 番近い部位は「肩」であり，これは「膝を支点として上半身を前に出すことで作業面との距離を詰めている」のであるとわかる．
つまり，熟練者の作業動作の型は「塗る作業中において，作業面に対して垂直方向への膝の移動が少なく，腰と肩が連動している」ことであると考えら
れる.

研究結果

撮影した動画の観察から，熟練した左官職人の動作の型は①下半身の安定性，②肩，腰，膝が連動性④鏝と頭の位置関係，の３つがポイントではないかと判断し，仮説とした．尚，今回は画像解析ソフト「kinovea」を用いた測定結果を述べたが, 一方でマーカ不要となる計測方法についても同様の結果が得られるかも並行して試みている(5)．

5.1 仮説①「下半身の安定性」
図 3 は横軸を時間[ms]，縦軸を位置[px]として左官 E の各部位の水平変位をグラフにしたものである．位置が 0 の場合，水平方向の移動はなかったものとし，値が大きいほど右方向への移動が大きく，値が小さいほど左方向への移動が大きいものとする．図３から，上級者である左官 E は腰と膝の水
平方向の移動が少ないことが判明した．0~1000[ms]と 2500~4000[ms]における値の変化は，材料を練る作業を行っている間のものであり，次に塗る場所への移動を並行して行なっていた為である．背面から見て作業面に対して水平方向への移動が少ないということは「塗る作業中は下半身の水平方向へのブレが少ない」ということであり，「下半身が安定している」と言える為，仮説は妥当である．

図４ 左官 E の各部位の水平変位（側面カメラ）

6.

考察・まとめ以上の分析から，作業動作の型のポイントは「塗る作業中は作業面に対して下半身が水平方向，鉛直方向へ移動しない」ことであると判明した．
上級者がこの動作の型を習得していると定義した
為，これに対して中級者や初心者に必要な指標については，「塗る作業中に腰を固定する」こと，「塗る
作業中に下半身を固定ではなく安定させる」ことが必要であることが判明した．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP19K12270, JP18H03344 の助成を受けたものです.また，新日本建工株式会社との共同研究による．
参考文献(1) 国勢調査 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/(2) 技能労働者の技術習得に関する研究 2019 年度日本建築学会大会(北陸)学術講演梗概集，pp.171-172, 2019.

(3) 一般社団法人 職人育成塾
http://www.shokuninjuku.com/company/index.html(4) 国立スポーツ科学センター フィットネスチェックマニュア
ルhttps://www.jpnsport.go.jp/jiss/Portals/0/column/fcmanual/01_
BodyLineScanner.pdf(5)

図 3 左官 E の各部位の水平変位（背面カメラ）― 124 ―

左官初級者の塗り技術の学習を支援する映像システ
ムの提案,教育システム情報学会第 44 回全国大会講演
論文集, pp.29-30, 2019

C3-1

複数シチュエーションでの MIF 誤概念解消を目的とした物理学授業の検討
A Study of Physics Class
Intending to Resolve MIF-Misconception in Various Situations
石井 稜悟*1, 仲林 清*2
Ryogo ISHII*1, Kiyoshi NAKABAYASHI*2*1 教育システム大学情報学研究科*1 千葉工業大学大学院*1 Graduate School of Chiba Institute of Technology*2 千葉工業大学*2 Chiba Institute of Technology
Email: s1532017fs@s.chibakoudai.jp
あらまし：「物体が運動をするとき，進行方向には力が働いている」と考える Motion Implies a Force （MIF）
誤概念は，高校物理学を学習済みの大学生にも多く確認される．このような学習者は，質量や加速度，運動の法則といった学習者が正しく認識しやすいものから順序立てた説明を行い，それらの知識を結び合わ
せて「力」の説明を行えば，正しく「力」を認識できるのではないかと考えた．そこで，MIF 誤概念の解消を目的とした物理学授業について検討する．
キーワード：物理学誤概念，運動の法則，授業設計，映像教材

1.

はじめに

高校物理学を勉強する際，学習者が経験則に基づく誤概念を所持している可能性に留意する必要があ
る．経験則に基づく誤概念の具体例として，Clement（1982）が提唱した「運動をする物体には運動の向きに常に力が働いている」と考える Motion Implies a
Force （MIF）誤概念（1）が存在する．このような誤概念の保持は，高校物理学の初学者だけでなく学習済みの大学生にも多くみられ，学習のつまずきの原因となっている．このような，高校物理学を既習済みにも関わらず MIF 誤概念を保持してしまう原因は，
従来の教育が「力」というわかりにくい概念をあいまいな説明で行ったまま問題を解かせようとするためではないかと考えた．
そこで，高校物理学を学習済みにも関わらず MIF
誤概念を保持する学習者を対象とした，MIF 誤概念を解消するための物理学映像授業を検討する．

2.

に陥ることとなる．このふたつの解を論理的に考え比較したとき，MIF 誤概念を持つ物体の進行方向に働く力の有無について理解ができると考えた．
本研究では，経験則に基づいて問題を考えた時と，運動の法則に基づいて問題を考えた時のジレンマを学習者に感じさせ，運動方程式と力の理解へとつなげることで MIF 誤概念を解消させることを目的としている．

図 1 運動方程式と力研究の目的

本研究では，高校物理学を学習済みにも関わらず
MIF 誤概念を保持する大学生を対象とする．学習者
は高校物理学を学習しているため，質量や加速度，
運動の法則（慣性の法則，運動方程式）について一度学習している．学習者は物理学の問題において力について導き出したい場合，図 1 のように，質量と加速度について理解と，運動方程式（ma=F）用いる
ことで力を導くことができる．この力の導き方をMIF 誤概念が確認される問題にも用いることによって，MIF 誤概念を持つ学習者はそれまで働いていると思っていた進行方向の力が，運動方程式を解くと存在していない（F=0）ものであるというジレンマ

3.

実験結果

実験では，等速度運動シチュエーションを例として「力」を正しく認識させるための映像教材を作成した．映像教材では，質量や加速度，運動の法則についての確認を行った後，等速度運動シチュエーシ
ョンを例に用いて教育を行い MIF 誤概念の解消を試みる．その後，MIF 誤概念が確認される他シチュエーションの問題を提示し，等速度運動以外のシチュ
エーションにおいても学習者が MIF 誤概念の解消につなげることができるか調査した．
MIF 誤概念の保持状況について調査するため，
MIF 誤概念の調査に関連のある先行実験（2）（3）（4）を― 125 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

参考に，物体の水平転がし，鉛直投げ上げ，斜め投射の 3 シチュエーションの問題を映像視聴前と視聴後の共通問題として出題した．実際の問題例を図 2に示す．学習者は各図の物体の状態において，働いていると思う力を矢印で示す．その後，力を書きこんだ理由を別紙に記述する．また，映像視聴後にのみ，学習者が質量および加速度について正しく理解をしているか確認するための問題を提示した．
MIF 誤概念を持つ情報系学科の大学生 6 名を対象に実験を行ったところ，6 名中 2 名の学習者が MIF
誤概念の確認される 3 シチュエーションすべてで誤概念が確認できなくなった．しかし残りの 4 名の学習者については，映像の視聴前後で力に対する考え方の変化はあったものの MIF 誤概念は解消されない結果となった．
すべてのシチュエーションで MIF 誤概念が確認できなくなった学習者は，運動の法則を理解したこと
で力に対する考え方の変化がうまれたと解答していた．このことから，質量や加速度，運動の法則を個別にしっかりと理解し，理解したことを結び付けて力について考えることができたため映像教材視聴前に所持していた考え方が間違いであると気づくことができたと考える．しかし，MIF 誤概念を持ち続けた学習者は，MIF 誤概念が確認できなくなった学習者と比べて学習した知識を結び付けられておらず，運動の法則の理解度が低いことがアンケート結果からわかった．このことから，質量や加速度の知識は持っていたが，問題を解く際にそれらのヒントと運動の法則を結びつけることができなかったと考える．

存在するから」，「人が物体に力を加えたから」など，問題を経験則から判断した解答がほとんどであった．
この結果から，経験則に基づいて問題を考えた時と，運動の法則に基づいて問題を考えた時のジレンマを感じさせることができていなかったと判明したため，学習者にこのジレンマを感じさせるためのさらなる支援が必要であると考えた．
また，加速度と質量はすべての学習者が理解していることを確認できていたが，力に関しては理解できた学習者とそうでない学習者にわかれた．力について理解ができていない学習者は，運動の法則の理解が低い傾向にあったため，運動の法則に関する説
明方法の改善が必要であると考えた．
4.2 学習支援方策
学習者に力に対する考えのジレンマを感じさせるための支援として，問題の思考段階を文字として書き出す支援策を考えた．力を図中に書き込む前に問題の要素（質量，加速度など）と運動方程式（F＝ma）を学習者に書き出してもらえば，それらを書き出したとき（方程式を解こうとしたとき）と，経験則に基づき問題を解こうとしたときとの間のジレン
マが生まれるのではと考えた．頭の中だけで考え方を比べるのではなく，実際に文字として書き出して見比べることでジレンマが正しく解消されると考える．
運動の法則に関する説明方法の改善としては，例
題を用いた解説を行う前に，学習者自身に問題の状
況（加速度や質量）と運動の法則の結びつきについて考えさせるための工夫が必要であると考えた．今回作成した映像教材では，質量と加速度，運動の法則について説明を行った後，等速度運動の例題を用いて，問題の状況を判断し，運動の法則と照らし合わせて考えるという方法を説明した．これにより，知識の結びつけと例題解説を同時に行ってしまった
ことで学習者を混乱させてしまった可能性が考えられる．そこで，新たなアニメーションを用いるなど学習者が運動の法則を理解しやすくなる工夫を加え，例題解説を行う前の段階で正しい理解を持たせることが必要であると考える．
今後は学習者が論理的に問題を考えるための支援について今後検討していく．
参考文献

図 2 MIF 誤概念確認問題

4.

今後の課題と学習支援方策

実験結果をもとに，今後の課題と方策について検討した．
4.1 今後の課題
実験では，問題の図中に働いていると思う力を記入させ，なぜその力を記入した理由についての記述を求めたが，教材視聴前視聴後の解答共に，「重力が(1) CLEMEN. J “Students' preconceptions in introductorymechanics”, Am. J. Phys. 50, pp.66–71 (1982)(2) 徐丙鉄,安部保海,道上達広: “物理学における誤概念と答案分析”, 近畿大学工学部紀要. 人文・社会科学篇
45 , pp.1-22 (2015)(3) 神高垣マユミ：“大学生はいかに力のプリコンセプシ
ョンを変容させるか” , 発達心理学研究 15 巻 2 号,
217-229（2004）(4) 飯田洋治:“こう教えればもっとわかる“運動の法則””,
パリティ, Vol.19, No.7, pp.56-60 （2004）― 126 ―

C3-2

ユーザ登録型の日本語アクセント辞典アプリの開発
Development of Japanese accent dictionary on a smartphone with a user registration
function
秋山達弘、藤井研一

Tashuhiro Akiyama and Ken-ichi FUJII
大阪工業大学情報科学部

Faculty of Information Science and Technology, Osaka Institute of Technology
Email: kenichi.fujii@oit.ac.jp
現時点でのアクセント辞典の問題点を考察し、それを改善した新しいアクセント辞典の開発を目指した。とくに、日本語には多数存在する同音異義語のアクセントが明瞭に分かるようにすることを目指した。また
複合語の扱いも重視する。こういった語そのものの扱いの問題点の改善を目指す一方で、辞書として利用者が積極的に活用できるようユーザ登録の可能性についても試している。

Keywords: インターフェース、数式操作、タブレット PC
クセント辞典をスマートフォンやタブレット用のア

1. 現状のアクセント辞典の問題点
現在、多数存在する辞書の多くがデジタル化され、辞プリとして開発した。日本語には多数の同音異義語

書の活用が容易になり、幅広い利用が行われるようが存在する。これらはアクセントにより区別される。

になっている。またスマートフォンの普及に伴い、ス

例えば「はし」という単語には食事に用いる「箸」もマートフォンに特化したアプリケーションとしてのあれば、川に架かる「橋」などがある。これらは音国語辞典や漢字辞典、英語辞典などが、すでに多くが「は」の部分で落ちるのか、それとも「し」の部開発され利用可能な状況にある。

分で落ちるのかで聞いている人によってとらえ方がしかし、日本語のアクセント辞典というものは、俳変わるのである。本研究ではこの音の落ちる部分に優や声優、アナウンサーといった発話を専門とする職着目してアプリの作成を行った。アプリの特徴とし

業人や、それらの職業を目指す人が主なユーザとなて、容易に語の登録が行えるものとした。実際に語り、利用者が限定されるため、もともと数が少なく、 の登録しながら、本アクセント辞典の有効性を調べ、紙媒体のアクセント辞典として、『新明解日本語アクより良いアクセント辞典開発の基礎を築くことを目

セント辞典』[1] や『NHK 日本語発音アクセント新指した。

辞典』[2] などがあるだけである。また現在利用可能
なデジタル化されたアクセント辞典である『OJAD-

2. 開発環境

日本語アクセント辞書』[3] や『日本語教育用アクセ

本研究は Android OS を持つスマートフォンやタント辞典』[4] といったものには、人名などの固有名

ブレットを想定し、Android Studio を用いて開発し、詞も多数登録され、アクセントを調べる上で重要な開発言語として kotlin[?] を使用した。登録する語句単語が選別されて作られているわけではない。

とアクセントはデータベースを用いて管理するが、ス

このため、辞書として改善すべきと思われる点が未だ多く残されていると考えられる。そこで本研究

マートフォンでも利用可能な軽量のデータベースである Realm[5] を使用した。３ 本アプリの狙い

では俳優や声優、アナウンサーを目指す人に向けに、 繰り返しになるが、一般的な日本語のアクセント辞
特に同音異義語などアクセントを調べる価値の高い典には何十万という単語が記載されているが、アク語の比較が可能となる、利用者の立場を考慮したア

セント的に登録の必要のない語や、固有名詞も多数― 127 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

(a)

(b)

登録されている。また、ウェッブ上で利用可能なアクるといったことも考えていきたい。

セント辞典は、音声機能などの便利な機能があるものの、「胴上げ」などのような単語（胴）と単語（上げる）を組み合わせた複合語があまり登録されてい参考文献ない。そこで本アプリでは、同音異義語はもちろん[1] 金田一春彦, 秋永一枝『新明解日本語アクセント明確にするが、複合語の系統立てた登録も行なって辞典』, (三省堂、2015 年).

いく。複合語のように、語の組み合わせからなるものの数は膨大になると予想できる。全ての登録を目指すのではなく、利用者の要求を組み上げた語を中心に登録可能とし、極めて個人的な取り扱いが可能となる辞書の存在自体を議論した。

本アプリの画

面を図 1 に示す。図 1(a) には表示画面を、(b) には登録画面を示した。実際に登録単語はリスト構造で示す。ここで「追加」ボタンを押すことで図 (b) のよ
うな、登録画面へと遷移し、任意の語の登録を可能としている。登録画面の構成は、単語の追加日、単語、読み、アクセント記号、音の落ちる文字数、鼻濁音の音、無声化の音、出典といった項目を登録可能[2] NHK 日本語発音アクセント新辞典 (日本語)（NHK 出版、2016 年）.

[3] OJAD-日 本 語 ア ク セ ン ト 辞 書 、
http://www.gavo.t.u-tokyo.ac.jp/ojad/[4] 日本語教育用アクセント辞典、http://accent.ubiq.org/[kotlin] 田浩明 『はじめての Android プログラミン
グ第 3 版』, (2018 年).

[5] https://realm.io/jp/products/realm-database/.

とし、必要なもののみを登録できる。登録画面に登録事項を入力し、追加ボタンを押すことで辞書に単語が追加される。また、すでに登録している単語を押すことで再編集および削除も可能となる。

今後の方針としては本研究をもとにより実用的なものを開発したいと思う。具体的には一人のユーザが登録した単語をサーバで管理することで、ほかのユーザにも閲覧可能にする。今後の追加機能としては、音声機能を加えることでよりわかりやすくアクセントや鼻濁音、無声化を意識することができるようにす― 128 ―

C3-3

食育支援システムを用いた間食の食生活への影響と調査分析
The influence and survey analysis for eating habits of snack by food education
support system
櫻井 浩章*1, 中山 洋*1, 藤倉純子*2
Hiroaki SAKURAI*1, Hiroshi NAKAYAMA*1, Junko FUJIKURA*2*1 東京電機大学*1Tokyo Denki University*2 女子栄養大学*2Kagawa Nutrition University
Email: 20rmd12@ms.dendai.ac.jp
あらまし：日本における食育基本法(1)により，児童の食育が重視されるとともに教育関係者らはより食育を推奨するようになった．前提研究(2)では，食育支援システムにより朝，昼，夜の三食分の食生活の傾向と問題を明らかにした．しかし，前提研究で使用したシステムには間食のデータを収集する機能が存在しなかったため，間食を含めた一日分の食事情報の入力ができていなかった．そこで本研究では，新たに間食のデータを保存できるように新機能を追加し，間食を含めた四食に対する間食の量の可視化が行えるよ
うにシステムを改良した．また，データベースに保存された結果だけでなく，アンケート結果からも本機能の有用性を検証した．実験の結果，本機能により，被験者の食育における間食の現状を調査することが可能となり，日本の小学生は間食によって三食分の栄養素を補っているということがわかった．
キーワード：食育支援システム，食生活，栄養，間食，意識改善

1.

はじめに

2.
(1)

平成１７年７月に食育基本法 が施行され，教育関係者が児童に対しより活発に食育を推進するようになった．さらに，平成２１年３月からの学習指導
要領の改訂(3)により栄養素の項目が加わり，食育の学習をより効果的にかつ効率的に行う必要性が高まった．前提研究では被験者が朝，昼，夜の３食における食品の栄養素を分析し，保存されたデータから
どの食品が原因で栄養素等の過不足か食物提示機能
で明確化することで食生活の改善がみられるか調査を行った．その結果，栄養素等の過不足から生じる
食物の傾向と問題点を明らかにすることができ，被験者は３食の栄養素等の過不足に対する理解を深めることができた．
しかし，これまでの研究報告では３食分のデータは保存されていたが，１日分の食事，つまり間食を含めた４食の分析がされていなかった．間食の目的
は１日３食の食事では不足しがちな栄養素の補給であるとされているが，食生活やライフスタイルの変化により児童の肥満が急激に増加してきた．こうい
った中で現在の日本の小学生の摂取している食物における間食の傾向を明らかにする必要があると考えられる．そこで，本研究では，参加者の選択した間食を含めた４食分の食品データを保存し，参加者ごとに間食における栄養素等の過不足を明らかにする
栄養素提示機能を設けたシステムを開発し，間食を含めた４食の食生活における間食の傾向を明らかにすることを目的とする．加えて，収集した全データ
を，栄養素等の過不足から生じる食物の傾向と問題点を調査する．

システム概要本研究を行う上で使用するシステムは，前年度から更に改良を加えたものである．主に５つのステージで構成されており(図 1)，新機能の４食栄養比率画
面(図 2)によって間食を含めた４食の栄養素の比率を可視化し，エネルギーと食塩相当量に応じて棒グ
ラフを表示している．

図 1 ステージフローチャート

図 2 ４食栄養比率表示画面― 129 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.

実験概要

3.1 実験手順
対象は日本の H 市立 S 小学校の１０歳，１１歳の児童５５名とその保護者２０名とした．事前に用意した ID を児童と保護者に振り分け，その ID を使ってコンピュータによる食育授業を行った．保護者は自分の児童の隣に着席させ，受講させた．システムを使用した食育授業を行った直後にアンケート１を，また授業から１週間後にアンケート２を実施し，食生活の改善が見られたか調査を行った．これらは５件法で実施し，数字が大きくなるほど評価が高いものとする．
3.2 アンケート１の内容①.このシステムは使いやすかったですか．
②.このシステムを通して朝食についてよく考える
ようになると思いますか．
③.システムを使ったときに思ったことであてはまるもの全てに〇をつけてください．
③-1.食べ物のイラストがわかりやすかった③-2.食材がたくさんあって楽しかった③-3.食べ方のアドバイスが参考になった③-4.顔のマークの表示がわかりやすかった④.１つの栄養素における４食の割合を表す画面(図2)を見て１つの栄養素で間食をどれくらいとっているかわかりましたか．
⑤.間食におけるエネルギーと食塩の表示画面(図 2)をみて間食におけるエネルギーと食塩の取るべ
き正しい量がわかりましたか．
⑥.全体の栄養素を表示するグラフの画面(図 2)において，４食における間食のおおよその量はわかりやすかったか．
3.3 アンケート２の内容①.日本食は健康によいと思いますか．
②.普段家族と話していますか．
③.家族と食事について話していますか．
④.食事中によく話していますか．
⑤.１週間の内，間食は何回食べていますか．
⑥.食生活(間食)に対する意識はどうですか．
－授業前 －授業後⑦.食事内容(間食)に対する意識はどうですか．
－授業前 －授業後⑧.食育授業後で食事内容(間食)に変化がありました
か．

4.

結果

質問４
質問５
質問６

表 1 アンケート１の結果
児童
保護者
平均
標準偏差
平均
標準偏差
3.79
0.88
3.55
1.07
3.81
3.92

1.01
0.93

3.95
3.70

質問６
(授業前)
質問６
(授業後)
質問７
(授業前)
質問７
(授業後)
質問８
(授業後)

5.

表 2 アンケート２の結果
児童
保護者
平均
標準偏差
平均
標準偏差
3.22
1.05
3.11
0.98
3.76

1.04

3.52

1.06

3.36

1.04

3.14

0.81

3.84

1.07

3.61

0.91

2.82

1.40

2.82

1.25

結論

本研究は，食品の間食を含め１日４食分の食事を保存可能にし，栄養比率表示機能を追加することで，１日分の栄養素等の比率を可視化した．加えて，収集した全データを分析し，４食の食生活における間食の傾向と問題点を明らかにすることを目的とした．
その結果，アンケート１による栄養素比率表示画面の評価より，栄養素比率表示画面は児童も保護者問わず理解しやすいという評価が得られた．また，
今回対象の児童の収集したデータから，小学生の栄
養不足は，間食をあまり摂っていない人に比べ間食を多くとっている人は間食を摂取することにより，３食で足りていない栄養素を補っているということがわかった．
今後の課題として，アンケート２より今回のシス
テムでは間食に対する意識の変化は見られたものの，実際に食事をする間食の食事内容の変化が見られな
かった．そのため，間食の食事内容の変化を促す機
能等の追加を検討する．

6.

参考文献
参考文献

(1) 文部科学省 学校における食育の推進・学校給食の充実
http://www.mext.go.jp/a_menu/sports/syokuiku/（2020 年 6 月 1 日確認）
(2) 中山洋，大村周平:“食育支援システムにおける食事
刑事機 能の 開発 と評 価”， 東京電 機大 学卒 業論文(2018)(3) 文部科学省 学習指導要領「生きる力」
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/1383986.htm（2020 年 6 月 1 日確認）

1.20
1.35

― 130 ―

D3-1

推理小説を題材とした仮説推論スキル育成支援システムの検討
Abductive Inference Skill Training System Using Detective Novel
宮﨑 貴大*1, 油谷 知岐*1, 林 佑樹*1, 瀬田 和久*1
Takahiro MIYAZAKI*1, Tomoki ABURATANI*1, Yuki HAYASHI*1, Kazuhisa SETA*1*1
大阪府立大学大学院人間社会システム科学研究科*1
Graduate School of Humanities and Sustainable System Sciences, Osaka Prefecture University
Email: miyazaki@ksm.kis.osakafu-u.ac.jp
あらまし：問題を多角的に捉え，複数の仮説を検討した上で解決に臨むことが重要である．一方で，こうした仮説推論スキルの涵養に必要である自身の仮説立ての不十分さに気づく機会は必ずしも多くない．
本研究では，推理小説の読解過程で陽に仮説を設定していく学習課題を題材として，学習者が想定できていない仮説を捉え，その存在に気づきを促す納得性のある教示を生成する学習支援システムを検討する．
キーワード：推理小説，仮説推論スキル，適応的支援，仮説設定課題

1.

はじめに

未知なる事柄を明らかにする場合，手元にある情報に基づきあり得る妥当な仮説を立て，これを検証する活動が要求される．この検証時に新たな情報を得たときには，これまでに自分が立てた仮説が反故にならないか，あるいは新たな仮説を立てられないかといった影響範囲を検討して，理路を再構成していく「仮説推論スキル」の発揮が重要となる．
一方，このような仮説推論スキルは必ずしも意識化されない活動であり，どういう指針に従い，推論を進めるべきであるかの方略も暗黙的であるため，立てられうる仮説にそもそも気づけないことが少な
くない．また，新たに得た情報が，構成してきた理路にどのような影響を及ぼすかを意識的に訓練する機会もない．
この仮説推論スキルの育成に向けて，意識的に仮説推論できる学習課題を学習者に与え，自身の仮説
推論プロセスを十分吟味することの重要性に気づかせることが重要だと考えた．
本研究では，仮説推論を進めていく指針がトリッ
クパターン(1)として整理されている「推理小説」に着目し，この読解における仮説推論を題材に，明示的な仮説推論を課題化する学習支援システムの開発を着想した．本稿では，①推理小説の読解を通じ，明示的に仮説を記述させ，新たに得る情報から理路の再構築を要する学習課題をデザインし，②学習者が立てた仮説の不備や誤りを計算機システムが同定し，納得性のある教示を生成する仕組みを検討する．

2.

アプローチ

2.1 仮説記述フレームを用いた仮説設定課題
推理小説の読解を題材として学習者が生成する仮説を明示化させ，物語の進行に伴って段階的に得られる情報）に基づき，新たな仮説の構築，またこれまでの仮説の再検証（支持/棄却）を促す課題を設定する．具体的には，どのような動機や凶器，犯行方法が考え得るかといった推理小説に頻出する思考パーツを記述するための「仮説記述フレーム」を導入し，これに従い仮説を吟味する課題を設定する．
仮説記述フレームでは，登場人物のある一人を犯人と仮定し，どのような「凶器」
，
「動機」
，
「方法」
で犯行を成し得たかについて「人物―犯行に関わる情報」の対応関係を，選択肢形式で埋めていく方式を採っている．例えば「登場人物 A」を犯人と仮定
すると，あり得る「凶器」は「ナイフ」や「注射毒」，「動機」は「遺産相続トラブル」であるという仮説が記述できる．
「亡くなった『登場人物 A』の体からは毒が見つからなかった」が新たな情報として得られた場合には，凶器についての「注射器で毒を打つ」という仮説は棄却されることから，新たな情報獲得に伴う理路への波及範囲を検討させ，仮説推論プロ
セスを意識的に吟味させることを狙いとしている．
2.2 仮説推論プロセスの診断と適応的な教示の生成
学習者の仮説推論プロセスの不備や誤りを診断し，教示を生成するためには，その時点で学習者が得ている情報から導出可能／不可能な仮説と，学習者の設定した仮説の差分を捉える仕組みが必要となる．
この仕組みの実現のために，推理小説の内容を「シーン」単位で管理したセマンティックデータ(2)を活用する．任意のシーンまでに現れた情報（例．凶器や犯行時刻）を意味情報（小説セマンティクス）として推理小説文章と対応づけて埋め込むことで，どういう仮説が新たに設定，あるいは棄却できるかをシステムが導出できるようにする．
学習者が設定する仮説記述フレーム（2.1 節）には，犯行に関わるスロット（例．動機，凶器，犯行方法など）を小説セマンティクスと対応付けておく．このスロット毎に意図する選択肢を学習者に提示し，学習者が例えば，凶器スロットに「拳銃」を設定した場合に，「凶器」として「拳銃」を記述していることが，計算機が捉えることが可能になる．すなわちどのような仮説を立てたかを意味レベルで理解可能になる仕組みとなっている．これにより学習者の仮説設定がなぜ望ましくないか，どのような情報での参照を促すことで仮説の再吟味が可能になるかを捉え，それを教示する仕組みの実現を目的としている．

― 131 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図1

3.

仮説推論スキル育成支援システム

仮説推論スキル育成支援システム

3.1 システムインタフェースの概要
本研究で開発する仮説推論スキル育成システムのコンセプトを図 1 に示す．学習者は小説テキスト表
示エリアに表示される文章（図 1❶）を，ページ変更
ボタンを押下することで，ページを進めながら読み進める．なお，1 つのセンテンスに対して，1 シーンの小説セマンティクスが付与されている．このとき，任意のタイミングで仮説記述フレーム（図 1❷）エ
リア上で，小説の登場人物から犯人候補を設定し，選択肢（図 1❸）を選びながら仮説を設定する．選択肢は読解の進捗に関わらず一貫して同じものを提示し，学習者は，読解時点までの情報を統合し考え得る仮説を納得ゆくまで吟味できる．学習者が設定した仮説記述フレーム情報は，システムにより診断された場合，仮説設定の不足や誤りがある場合にはそれを指摘する教示（図 1❹）が提示される．学習者はこれを参照しながら，理路を再構築する活動に取り組む．
3.2 システム内部表現
読解状況に応じて設定すべき仮説を学習者が立てているかを，システムが診断可能にするために，本研究では，計算機可読な小説セマンティクス（図 1(A)）と推論ルール（図 1(B)）をシステム内部に備えておく．
小説セマンティクスは，「ナレッジグラフ推論チャレンジ」が提供するナレッジグラフ(2)を活用する．本
データは，推理小説の内容を「シーン」毎に部品化し，RDF 形式で知識化している（図 1(A)）．これに加えて，読解により得られる情報から推理小説の読解一般に推論できうる事柄とその因果関係を，トリックパターンを参考に記述した推論ルールを組み入れる．これらをもとに設定/棄却されるべき仮説を自動的に導出すると共に，なぜその仮説が設定/棄却できるかが説明可能な仕組みとなっている．
図 1(A)では，①小説テキスト表示エリアにある文章それぞれに対して，小説セマンティクスが付与されている（例．
「センテンス 1：ロイロットは豹を一頭，放し飼いにしている．」には，「『登場人物』である『ロイロット』が『豹』という『動物』を『飼っている』（シーン a）といった情報を保持している」）．
このような意味情報に基づいて，「センテンス 5：ジ
ュリアは自室に戻るとき，鍵を閉めた．」が小説テキスト表示エリアに現れた場合に，システムは，「『部屋間は行き来できない』，また『部屋の鍵が閉まっている』状況であれば，『動物』は部屋に侵入できない
ため，直接噛み殺させることで殺人することはできない」という推論ルール（図 1B）を参照し，仮説「『ロイロット』が犯人で，『豹』を凶器に『噛み殺させる』という方法で殺す」はこのタイミングで，棄却されると判断できる．これに基づき，学習者がセンテン
ス 5 まで読み進め，「ロイロットが犯人」とした仮説
記述フレームの「凶器スロット」に「豹」を選択している学習者が，これを棄却しない場合には，シス
テムは，「現時点では，『部屋間は行き来できない』
ことと，『部屋の鍵は閉まっていた』ことが明らかになっています．このことから仮説設定として不十分なところはありませんか？」という教示（図１❹）を生成できると考える．

4.

まとめと今後の課題

本研究では，学習者に自身の仮説推論プロセスを十分吟味することの重要性に気づかせることを目的に，推理小説の読解を題材とした仮説推論スキル育成支援システムを検討した．
今後は，システムの実装および評価実験を実施し，提案手法の有効性を検証していく．仮説推論スキルが高まったかどうかを確かめることは容易ではないため，検証方法を注意深く検討していく予定である．
参考文献(1) 江戸川乱歩: “江戸川乱歩全集 第 27 巻 続・幻影城”，
講談社（1988）(2) 川村ら：“第 1 回ナレッジグラフ推論チャレンジ 2018
開催報告─説明性のある人工知能システムを目指して─ ”，人工知能，人工知能学会，Vol.34, No.3, pp.396412 (2019)― 132 ―

D3-2

3 次元空間全体の物体を適用対象とした
力学 Error-based Simulation（EBS）の設計開発
Design and Development of a Mechanics Error-based Simulation (EBS)
based on Objects in the Entire Three-Dimensional Space
山崎 義徳*1, 東本 崇仁*1
Yoshinori YAMAZAKI*1, Takahito TOMOTO*1*1 東京工芸大学工学部*1 Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University
Email: c1718101@st.t-kougei.ac.jp
あらまし：従来の力学 Error-based Simulation(EBS)は教科書に掲載されるような簡単な図式に対しての力の入力とそれに伴う誤りの可視化を実現していた．また，誤りとして可視化される対象は学習者が力を描画した対象のみである．しかし，EBS の重要な観点である「顕在性」に関しては，より学習者がリアルにイメージしやすい 3 次元空間での可視化も効果的だと予想される．さらに，学習者が描画した物体のみならず，同様の関係性にある空間内の物体すべてに学習者の描画した誤ったルールを適用することでさらに顕在性を高められるとも考えた．そこで，本研究では，この従来の EBS をもとに，入力した力の適用
対象を 3 次元空間全体の物体へ拡張することで顕在性の向上を指向した EBS システムの設計開発を行う．
キーワード：Error-based Simulation，EBS，Virtual Reality，初等力学

1.

はじめに

力学の学習において，Error-based Simulation（EBS）
が有効であると言われている．EBS は「もしも学習者の誤概念が正しいとすればどのような現象が生起するか」をシミュレートするものである．学習者の有している誤概念に基づく現象と正しい現象を見せることで，学習者に自身が持つ概念は間違いだと気づかせることを狙っている[1][2]．しかし，従来 EBSは，教科書に掲載されるような抽象的な図（四角を用いて質点を表現するなど）を対象としていることが多く，教室内の知識としての修正にとどまる可能性がある．さらに，誤りの可視化の対象は描画した対象物のみであり，自分の身の回りのこととして考えづらい可能性がある．このような場合，EBS の重要な要素である「顕在性（学習者の考える正しい振舞いと可視化された振舞いの差）」について十分に発揮できないと考えられる．
この問題を解決するためには，学習者が入力した力は，その対象物だけでなく，身の回りの同じ関係性にあるすべての物体に働いている力だと認識させることが重要であると考える．たとえば，学習者が垂直に連なる 2 物体の問題に対して，上の物体が下の物体を押していないとした場合，ある人が他の人を背負ったとしても力を感じないことと同義となる．
このように身の回りのすべての物体に適用すること
で，正しい振舞いと EBS で生成された不自然なシミュレーションの差異（顕在性）を学習者にとって許容できないほど大きくする [3]という点についてよ
りよい解決策を提供できると考えた．
そこで本研究では，空間にあるすべての物体に学
習者の入力を反映させてシミュレートすることで，学習者に誤りを提示する．また，3 次元空間ですべての物体に対してシミュレーションを行うことで不自然さが強調され，この不自然さが顕在性の向上に有効だと考える．そこで，本研究では入力した対象
物以外のオブジェクトに対しても誤りの可視化の適用範囲を広げるとともに，3 次元空間での誤りの可視化を実現するシステムを設計・開発する．

2.

Error-based Simulation (EBS)EBS では，学習者が入力した力が正しい場合は正しい振舞いのシミュレーションを生成し，誤っている場合はそれに基づく不自然な振舞いのシミュレー
ションを行う．
EBS を有効に働かせる観点として「顕在性」，「示
唆性」，「もっともらしさ」があげられている．
「顕在
性」
は，
学習者が正しい振舞いだと考えたものと EBSで生成されたシミュレーションの差異である．その差異が学習者にとって許容できないほど大きければ，誤りに気づくことができる．しかし，通常の EBS では顕在性を向上させようとする場合，作為的なシミュレーションになることがあり，物体の正しい振舞
いとしての「もっともらしさ」の信頼がなくなってしまう場合がある．
「顕在性」と「もっともらしさ」を備えたシミュレーションを提示することができれ
ば，学習者が誤りに気づき，誤りからの学習が活発になる[3]．また，顕在化された差異が，学習者が学習すべきことを示唆できているかどうかを「示唆性」という．示唆している箇所と学習者の誤り箇所が合致していれば，その誤りの修正が可能になる[3]．

3.

― 133 ―

提案手法

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

学習者が誤りに気づくためには「顕在性」を向上させる必要がある．
「顕在性」を向上させると同時に「もっともらしさ」の信頼を失わない方法として，学習者が描画した解答に該当する空間すべての物体をシミュレートする方法を考えた．例えば，（机や地面の上にある）静止した物体に上方向の力のみを学
習者が入力した場合，描画した物体以外のすべての同じ関係にある物体を上昇される．この不自然さによって顕在性は向上し，学習者は生成されたシミュ
レーションがおかしな振舞いであることを認識する．
さらに，3 次元空間でのシミュレートを行うことで自らの身近な状況と結び付けたイメージが行え，「もっともらしさ」の向上を見込めると考える．

4.

図 1 の状況と同じ，ある平面上（地面や机の上）で静止したすべてのオブジェクトに対し，上向きに働く力が適用される．その結果，図 2 のように適用されたオブジェクト（机）は上方向に加速しながら上昇するシミュレーションが行われる．このように従来の EBS とは違い身の回りにある物体ですべてのオブジェクトを動作させ，不自然さを学習者に与えることで学習者は誤りを認識できる．

システム

本システムはゲーム開発用統合ソフトウェア
Unity2019(3,1,f1）で開発した．
4.1 力の入力 UI
図 1 に開発中のシステムの入力 UI を示す．入力
は画面上の図に矢印を用いて作図する形で行う．矢
印の入力はドラッグ操作で行い，右側の矢印を図に配置することで力を入力する．「力の大きさ」では，力の大きさを 3 段階変更することが可能で，右上部「リセット」はすべての配置された矢印の削除を行う．入力された矢印は，右の矢印群の中央にある消しゴムのイラストをドラッグし，入力した矢印に重ねることで個別に削除ができる．
「シミュレーション」
は シミ ュ レ ー シ ョン 用 の 画 面へ と 切 り 替 わる ．
「EXIT」は，問題選択画面へと戻る．

図1

図2

5.

シミュレーション結果

まとめと今後の課題

本研究では，空間すべての物体を適用対象として顕在性の向上を指向した EBS の設計・開発を行った．
今後の課題として，EBS のシミュレーションを 3 次元空間にした際に，EBS の有効性である「示唆性」があるのかを検討する必要があると考える．
さらに，本研究ではもともとは VR（Virtual Reality）の活用を想定している．VR によって学習者が視点移動を行うことで，より「顕在性」や「もっともらしさ」を向上し，不自然なシミュレーションを体験できるように，VR での利用を想定した力学 EBS の設計・開発を行う．また，本来物理の教科書で扱う
質点などは大きさを伴わない仮想の概念であるが，実在の机などのオブジェクトにマッピングすることの問題についての議論も必要である．今後は，上記を検討し，評価実験を行うことを予定している．

力の入力 UI

参考文献

4.2 シミュレーション機能
力の入力 UI から得られた力を，シミュレーショ
ン機能で実際の 3 次元空間の物体に適用し，運動させる．さらに，空間に存在するすべての物体に対して同じ力が適用可能である場合，すべての物体をシミュレートする．ただし，床・壁・学習者は，領域や観察者を意味する特殊なオブジェクトであり，今回はシミュレートの対象外としている．また扱う 3D
オブジェクトは身の回りにあるものを利用する（机や TV など）．シミュレーション部分の動作では，たとえば学習者が図 1 のように物体に上向きの力のみが働いているという誤った力を入力した作図を行った場合，床や壁などの適用外のオブジェクト以外の(1) 篠原智哉, 今井功, 東本崇仁, 堀口知也, 山田敦士,
山元 翔, 林雄介, 平嶋宗:“運動する物体にはたらく力を対象とした Error-based Simulation の中学校理科における実践利用”電子情報通信学会論文誌 D , J99D (4) : 439 - 451 （2016）(2) 今井功, 東本崇仁, 堀口知也, 平嶋宗:“中学理科における Error-based Simulation を用いた授業実践―「ニュートンに挑戦」プロジェクト―”,教育システム情報
学 会誌, vol．25, no.2, pp.194-203 （2008）(3) 平嶋宗 ,堀口知也: “誤りへの気づきを促進する誤りの可視化に関する研究”日本科学教育学会年会論文集
28(0) ,109-11 （2004）― 134 ―

D3-3

和差の算数文章題を対象とした作問課題分析ツールの設計・開発
Design and Development of Problem Posing Assignment Analyzer of
Addition/Subtraction Arithmetic Word Problem
岩井 健吾*1, 林 雄介*1, 松本慎平*2, 平嶋 宗*1
Kengo IWAI*1, Yusuke HAYASHI*1, Shimpei MATSUMOTO*2, Tsukasa HIRASHIMA*1*1 広島大学大学院工学研究*1Graduate School of Engineering, Hiroshima University*2 広島工業大学情報学部*2Faculty of Applied Information Science, Hiroshima Institute of Technology

Email: iwai@lel.hiroshima-u.ac.jp
あらまし：和差の算数文章題の作問を対象とした知的学習支援システム「モンサクン」が設計・開発されており，その有効性は実践利用において既に確認されている．この作問課題を設計する際，課題の内容を分析し，学習者に出題する課題を選定することが学習を促進する上で重要となっている．しかしながら，
この作問課題を分析する作業は教授者にとって容易ではない．そこで，本研究では作問課題分析ツールの設計・開発とその評価を実施した．
キーワード：知的学習支援，作問学習，算数文章題，作問課題分析ツール

1.

はじめに

2.

学習における理解は手続き的理解と関係的理解の二つに大別され，手続き的理解よりも関係的理解の方が重要とされている(1)．この関係的理解を促進する方法の一つとして作問学習がある．しかしながら，
この作問学習は，学習者が作成した問題の診断が困難なため，教育現場で十分に普及していない状況にある(2)．これに対して，先行研究において算数文章
題の作問を対象とした知的学習支援システム「モンサクン」が設計・開発されており，計算機上での問題の診断およびフィードバックを実現したものとなっている(3)．また，継続的な実践利用においてその有効性も既に確認されている．
このモンサクンの作問課題を設計する際，作問課
題の分析は学習を促進するために重要である．モン
サクンの作問課題では，作るべき問題の条件が指定され，その条件を満たすように与えられた単文カー
ドセットを用いて問題を組み立てる．この与えられた単文カードセットには正解となる問題を組み立てるために必要な正解カードの他に誤りを引き起こす
ための余分なダミーカードが含まれるため，学習者
はダミーカードから構成される組み合わせを誤りと判断することが求められる．また，ダミーカードの種類によって生じる誤りは異なることから，どのようなダミーカードを用意するかによって学習者が考慮すべきことは変わるという性質がある．そのため，
この分析は学習を促進する上で重要となっている．
しかしながら，この単文カードセットの分析は，単文カードの組み合わせ数が膨大となり（六枚の場合
120 通り），各組み合わせの統合的な意味を個別に解釈する必要があるため（一枚のダミーカードだけでは誤りと特定できない），教授者にとって負荷が高い作業となっている．そこで，本研究では作問課題分
析ツールの設計・開発を行い，その評価を実施した．

作問課題分析ツールの設計・開発

2.1 モンサクン
モンサクンでは，作るべき問題の物語種類と数式の条件（問題制約）を満たすように与えられた単文
カードセットから必要な単文を選択し，問題を組み立てる演習形式となっている．図 1 は，モンサクンの演習画面であり，この例では「9－3」で計算できる「増加問題」を右側に配置された 6 枚の単文カー
ド使って組み立てるものとなっている．
このモンサクンの作問課題は，問題制約と単文カードセットの二つにより学習者が考慮すべきことが決まるため，これらを分析することは重要である．
問題制約に関しては，作問タスクモデルに基づく分類が実施されている(4)．そして，この問題制約だけ
ではなく単文カードセットに関しても分析が必要なものとなっている．例えば，逆思考問題の作問の場
合，一和二差関係を考慮させる必要があるが (5)，単文カードセットの種類よって一和二差関係を考慮させるために必要な誤りが含まれるかどうかが異なるため，その誤りの分析が必要となる．さらに，見かけ上は異なるが作問課題に含まれる誤りの種類が同じとなる類題を作る際には，単文カードセットから規定される組み合わせを分析することが必要となる．

― 135 ―

図1

モンサクンの演習画面

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第45回全国大会
2020/9/2-9/4

2.2 作問課題分析ツール
本研究では，モンサクンの作問課題の問題制約と単文カードセットが分析可能な作問課題分析ツール
を設計・開発した．問題制約分析機能では，（１）順思考問題と逆思考問題の分類，（２）逆思考問題の場
合，物語式と求答式の分類，（３）物語種類の分類を分析することが可能となっている．単文カードセッ
ト分析機能では，作問課題に含まれる潜在的な誤りの分布（単文カードセットから作成可能な三つの単文カードの誤った組み合わせ）を分析することができる．つまり，単文カードセット分析機能では，作問課題に潜在的にどのような誤った選択肢が含まれているのかを分析することができ，一和二差関係を考慮させるために必要な誤りを検出することや複数の作問課題の誤りの分布の比較を行うことで類題となっているかどうかを検証することが可能となっている． 図 2 は潜在的な誤りの分布の分析結果の一例
である．モンサクンの作問課題では，誤りの種類が13 種類存在し，各誤りがどの程度作問課題に含まれているかを確認することが可能となっている．

図2

3.

潜在的な誤りの分布の分析事例度が変化するため，その誤りが含まれているかどうかを分析した．また，作問課題セット B に関しては類題となるように設計されたペアの誤りの分布が一致するかどうかを分析した．
3.2 分析結果
作問課題セット A，B を対象に問題制約の分析を実施した結果，両方の作問課題セットは作問タスク
モデルの分類に従っていることが確認できた．
作問課題セット A を対象に単文カードセット分析
機能を用いて一和二差関係を考慮させるための誤りに関して分析した結果，10 問中 3 つの課題でその誤りが含まれていることが確認できた．さらに，この作問課題セット A に対応する学習者のシステムログの分析をした結果，この誤りを含まない課題群よりも含む課題群の方が平均誤答回数は有意に多いことを確認できた(含まない群は 4.11 回，含む群は 5.97
回，有意差は p=0.000<p=0.001 であった)．したがって，この誤りを含む課題は含まない課題よりも難易度が高いといえ，作問課題セット A の設計意図とは反していることが分析ツールによって確認できた．
また，作問課題セット B を対象に単文カードセッ
ト分析機能を用いて潜在的な誤りの分布を分析した
結果，15 ペア中 3 つのペアが類題とはなっていない
ことが確認された．このことから，作問課題セット
B の意図とは反する作問課題が含まれていたことを確認できた．以上三つの分析結果から，本作問課題
分析ツールは課題設計の意図が反映されているかど
うかを確認できるものになっていると考えている．

4.

評価実験

3.1 実験概要
評価実験では，作問課題分析ツールの有効性を検証することを目的としている．この検証のために，
過去実践利用で用いられた二つの作問課題セット A，B を対象にそれらが教授者の意図通りとなっているかどうかを本作問課題分析ツールで確認を行った．
二つの作問課題セットは，三つのレベルで構成されるものになっており，作問課題セット A は各レベ
ル 12 問で各物語種類が 3 問，B は各レベル 10 問で各物語種類が 2 問で構成されるものであった．また，両方のレベルの分類に関しては作問タスクモデルにおける難易度に基づいて分類することが意図されていた．そのため，この意図通りになっているかどうかを問題制約分析機能により分析した．さらに，作
問課題セット A は各レベルの作問課題が同等の難易度となることが意図されており，作問課題セット B
は各レベルの物語種類が同じ作問課題は類題のペアとなることが意図されていた．そのため，作問課題
セット A に関しては，一和二差関係を考慮させるために必要な誤りを含む場合と含まれない場合で難易まとめと今後の課題

本研究では作問課題分析ツールの設計・開発を行い，その評価を実施した結果，その有効性を示唆する結果が得られた．今後の課題としては，今回設計・開発した作問課題分析ツールを基礎とした作問課題の編集・自動生成まで支援可能なオーサリングツー
ルの設計・開発を進めていきたい．
参考文献(1) R. Skemp: 新しい学習理論にもとづく算数教育—小学
校の数学, 平林一榮 (監訳), 新曜社, (1992).
(2) 平嶋 宗: 作問学習のモデル化，第 23 回人工知能学会全国大会論文集，pp.1-3，(2009)．
(3) 山元翔，神戸健寛，吉田祐太，前田一誠，平嶋宗: “教室授業との融合を目的とした単文統合型作問学習支援システムモンサクン Touch の開発と実践利用”, 電
子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 D, Vol.J96-D, No.10,
pp.2440-2451, (2013)．
(4) 倉山めぐみ，平嶋宗：逆思考型を対象とした算数文章
題の作問学習支援システム設計開発と実践的利用，人工知能学会論文誌，Vol.27, No.2, pp.82-91 (2012).
(5) 岩井健吾, 合田将治, 林雄介, 平嶋宗(2018)：図的中間表現としての部分全体図を用いた和差の算数文章題
演習環境の設計・開発とその試験的評価，電子情報通信学会論文誌 D，101, 6, 843-853― 136 ―

D3-4

テーマを想定読者に伝えるための小説プロット作成プロセスの提案
Plot-Creation Process for Conveying Theme to Expected Readers
芦田 淳*1, 徳丸 正孝*2, 小尻 智子*2
Atsushi ASHIDA*1, Masataka TOKUMARU*2, Tomoko KOJIRI*2*1 関西大学大学院
理工学研究科*1Graduate School of Science and Engineering, Kansai University*2 関西大学
システム理工学部*2Faculty of Engineering Science, Kansai University
Email: k088944@kansai-u.ac.jp
あらまし：小説執筆では、伝えたい事（テーマ）を想定している読者に伝えるために、骨組みであるプロットを作成することが多いが、小説の要素の発想方法がわからず執筆を断念する場合がある。本研究では、出来事と状態変化で表現されるプロットの構造を定義する。また、テーマを出来事とその結果で、読者の好みをストーリーの盛り上がりで表現し、それらから連想的に出来事と状態変化を発想する段階的にプロットを作成するプロセスを提案する。
キーワード：小説執筆，プロット，読者像，テーマ

1.

はじめに

2.

小説は、想定している読者に伝えたい事（テーマ）を伝えるための媒体として捉えることができる。テーマを想定している読者に伝えられるような架空世界の物語を小説として創造することは、意思伝達のトレーニングとなる。テーマを想定読者に伝えるためには、テーマに対してそれが伝わるような小説中の因果関係を設計することが重要である。また、想定読者に小説を最後まで読み、因果およびテーマを理解してもらうためには、読者の好みに応じた小説を作成する必要がある。しかしながら、何をどの様に発想していけばいいのかがわからず、小説の完成に至らない執筆者がいる。
文章作成支援の分野では、係り受けなどの文間関係に基づいて読者の理解を可視化し、伝えたい内容に対して誤解のない文章の作成を支援する研究が存在する(1)。また、小説の執筆支援の研究としては、登場人物の行動を外化させることで、矛盾のないス
トーリー展開の作成を支援する研究がある(2)。しかしながら、テーマや読者の好みに指向した文章や小説の作成支援についての研究はあまり見られない。
一般に文章作成の際には、実際に文章を執筆する
前に、執筆する内容について構造化する (3)。小説においては、この構造化において小説の骨組みとなる記述であるプロットを作成することが多い。本研究では、テーマ・読者像を持っている執筆者が、それらを反映した小説を作成できるようになるためのプ
ロットの構造を定義するとともに、プロットを作成するための一プロセスを提案することを目的とする。
なお、本稿ではテーマ・読者像を反映した一つの単純な小説ができることに焦点をあてており、小説の進行中で時系列の入れ替えが起こったり、同じ時間に異なる場所で発生するイベントがあるような、複雑な小説の実現は想定していない。

プロット構造図 1 に提案するプロット構造を示す。小説は全体を通じてテーマを伝える。したがって、プロットは頂点のノードがテーマを表現し、最下層に具体的に文章化される内容が表現される木構造で表現される。
本研究において、小説のテーマは小説中の読者が理解可能な因果列として展開される必要があるため、原因となるイベント、および、その結果となる状態で表現される。したがって、テーマの形式は「＜イベントを表す動詞＞なら＜状態を表す名詞＞」というように記述され、例えば「＜楽器を演奏する＞なら＜楽しくなる＞」というようなものである。
最下層は実際に文章化される内容であり、木の左から右に順に小説が進行する。小説はイベントがもたらす架空世界の状態変化であるため、架空世界の状態を記述する“状態”と、架空世界で起こる“イベント”の二種類で構成される。物語中の因果関係
はイベントを通した状態の変化で表現されるため、イベントと状態変化を全て記述することが、因果が伝わる小説を構成する十分条件である。したがって、プロットの最下層は状態とイベントが交互に現れる形となる。
図 2 に最下層の状態とイベントを表すノードが保持する情報（スロット）を示す。状態は状態に対応する時間・場所、状態の主体となる要素（オブジェクト）とその属性・属性値で構成される。このとき、状態を構成するオブジェクトは一つ以上であり、オブジェクトの属性は一つ以上存在しても良い。
小説を作成する際には、時間や場所、一定のイベ
ント、状態の一部が変化しないといった共通点で一連のイベントや状態を抽象化しまとめて考えることがある。このまとめたものをシーンと呼称しプロット構造の中で中間層と定義する。シーンはそれよりも下層のノードに対して制約を付加するものである。

― 137 ―

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シーンでどの様な属性が書かれるかによって制約が異なる。具体的な制約の種類は、シーンのスロットと下位層のスロットが同一である、シーンのスロッ
トが下位層のスロットの内容を包含する、シーンの最終状態のスロットの内容と等しい、の三種類である。プロットの頂点の直下のシーンは、小説の最も基本的な構造を示すと考えられ、本研究では起承転
結による四分割を採用する。

新たに発想する状態のスロットに制約を与えること
は、その制約を満たしたイベントや状態を連想することに繋がる。そこで既に発想された状態やイベントから制約を連想しシーンを作ることができる。また、上位のシーンを細分化することは具体的なイベ
ントや状態を発想することに繋がるため、シーンの制約を細分化して新たなシーンを連想したり、制約に合わせてイベント・状態を連想したりできる。
これらの作業を繰り返していくことによって、起の一番始めの状態から結の最後の状態までがイベン
トによる状態遷移を通して一本の因果で繋がれば、プロットは完成となる。

図 1 提案するプロット構造

図 3 プロット作成プロセスの概要

図 2 状態・イベントの表現

3.

4.

プロット作成プロセス

本章ではテーマ・読者モデルを持っている執筆者
が 2 章で示したプロット構造を作成するためのプロセスを提案する。プロセスの概要を図 3 に示す。
読者像について、小説の進行に応じて感じる感情の起伏を表現した感情曲線のパターンとして捉える。
読者は登場人物に感情を移入することが多いため、設定した感情曲線から登場人物の起承転結における感情変化を設定する。設定した感情はその登場人物を示すオブジェクトの属性“感情”の属性値となる。
また、執筆者は自身が想定しているテーマを「＜イベントを表す動詞＞なら＜状態を表す名詞＞」という形式で表現する。テーマが表す状態は小説の結論として設定されることで強調して伝達されるため、テーマで表現される状態を登場人物の結の状態とする。一方、テーマの条件部は結論部、すなわち最終状態の発端となるイベントであると考えられるため、結以前の起承転のどこかで生起するイベントとなる。
ここで、感情曲線を反映する登場人物とテーマを反映する登場人物は同じであってもよいし、異なっていてもよい。
以上よりテーマと読者を反映したプロットの要素を実現できた。これらの要素につながるイベントと状態変化を生み出す必要がある。イベント・状態の発想は、既出の要素のスロットから連想を手段として試行錯誤的に適用することで発想する。具体的には、因果の連続したイベントおよび状態を発想する
ために、状態のスロットを基にそのスロットが結果
もしくは原因となるイベントを連想する。イベント
を基に、そのイベントの原因もしくは結果となるス
ロットを持った状態を連想することができる。また、

おわりに

本稿では、想定している読者へ向けてテーマを伝えることができる小説を作成するためのプロット構
造、およびその作成プロセスを提案した。今後は本プロセスに沿ってプロット作成ができるような支援システムを考案していく。本研究グループではこれまで、読者の感情変化を感情曲線で表現し、感情曲線の選択から登場人物の感情の設定を支援するシステムを構築してきた(4)。また、質問を投げかけることで連想的にイベントや設定を想起する手法も提案している(5)。これらの手法をシステムに組み込むとともに、テーマの結論部を表現する状態に応じた登場人物の感情設定を支援する手法を提案していきたい。
参考文献(1) 松本章代, 山田未央佳, 山田翔, 鈴木雅人: “理工系学生を対象とした技術文書作成支援システム”, 情報処
理学会研究会報告, Vol. 2009, No. 15, pp.91-96 (2009)(2) Watanabe, T. and Arawasa, R.: “Computer-supported
Novel Composition Based on Externalization” Procedia
Computer Science, Vol. 35, pp. 1662-1671 (2014)(3) Hunter, W. and Begoray, J.: “A Framework for The
Activities Involved in The Writing Process”, The Writing
Notebook, Vol. 8, No. 1, pp. 40-42 (1990)(4) Ashida, A. Tokumaru, M. and Kojiri, T.: “Novel Writing
Support System for Target Readers’ Story Arcs andCharacters’ Emotional Changes”, Proc. of the 27 thInternational Conference on Computers in Education, pp.
22-31 (2019)(5) 芦田淳, 小尻智子:“小説執筆を対象とした質問提示型
アイデア導出支援”, 教育システム情報学会全国大会
講演論文集, pp.15-16 (2018)― 138 ―

E3-1

令和 2 年度コロナ禍における金沢大学総合メディア基盤センターの対応
Correspondence of Information Media Center, Kanazawa University in Corona
R2
森 祥寛, 笠原 禎也, 大野 浩之, 佐藤 正英, 高田 良宏, 井町 智彦, 東 昭孝, Nakasan Chawanat
Yoshihiro MORI, Yoshiya KASAHARA, Hiroyuki OHNO, Masahide SATO, Yoshihiro TAKATA, Tomohiko
IMACHI, Akitaka HIGASHI, Chawanat NAKASAN
金沢大学総合メディア基盤センター
Information Media Center, Kanazawa University
Email: mori4416@staff.kanazawa-u.ac.jp
あらまし：コロナウイルスの感染拡大によって，全国の大学で登学が禁止され，それに伴い ICT を活用した教育が実施された．これは金沢大学でも同様であった．本報告では，金沢大学の方針を踏まえ，総合
メディア基盤センターが実施した各種取組を紹介する．
キーワード：新型コロナ対応，ICT 活用教育，サポート体制

1.

はじめに

令和 2 年に入り，新型コロナウイルスが発生，時間を追って感染が拡大した．年頭には，我々もそれ程の危機感なく過ごしていたが，2 月の半ばを過ぎて危機感が高まり，3 月に入って，その感染拡大と共に，大学にも対応が求められた．
教育機関での対応が，大きく変化したのは，2 月
27 日に開催された，「第 15 回新型コロナウイルス感染症対策本部(1)」にて首相より発せられた，全国すべての小中高，特別支援学校を対象にした「3 月 2日から春休みまで臨時休校を行う要請」であろう．
これを受けて，高等教育機関以外の教育機関が 3 月に休校となり，多くの大学などでは，令和 2 年度の学期が 4 月初めに開始できないという状況を想定し，その準備をしていくこととなった．
大学の準備方針の多くは，新入学生を対象とした
3 月末からの大学入学に向けた各種取組の実施予定
繰り下げ（もしくは中止）と，ICT 活用型の教育の実施による教育継続のための準備であった．その後，新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言（令和 2 年
4 月 7 日発出）を受けての外出自粛要請などによって，学生および教員は大学への登学が禁止となり，
ICT 活用型の教育の実施が，さらに後押しされた．
これらの情報は，国立情報学研究所が主催する「4月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム(2)」（第 1 回は 3 月 26 日にオンラ
インにて開催）や JMOOC が主催する「新型コロナ
ウイルス流行下での教育・研究の継続方法に関する報告会(3)」（4 月 10 日にオンラインにて開催）によって，代表的な大学の取組の詳細が，広く情報共有されている．
本稿では，他の多くの大学と同様に，金沢大学でも行われた，新型コロナウイルスへの対応の内，ICT活用という切り口から，金沢大学総合メディア基盤センターの取組について紹介をする．

2.

令和 2 年 3 月からの金沢大学の対応金沢大学でも，令和 2 年初頭の新型コロナウイル
ス感染拡大への対応は，出張などの自粛要請や体調不良時における対処方法などへの注意喚起であった．
対応が大きく変化してきたのは，前述の第 15 回新型コロナウイルス感染症対策本部からであり，これを受けて，金沢大学は，2 月 28 日に「新型コロナウ
イルス感染症に係る勤務管理について（通知）」が出され，3 月 2 日から 3 月 14 日までの特別な勤務取扱
いが決められた（ 3 月 5 日の第 2 報によって，期間を 3 月 31 日までに変更された）．また，3 月 4 日に「[ 第１報 ] 新型コロナウイルス感染症の発生に伴う教育上の配慮（依頼）」が出されるなど，3 月に入り，金沢大学教職員の勤務に影響がではじめた．
そして，
3 月 20 日に，
令和 2 年度の授業開始日が，2 週間繰り下げられ，4 月 20 日から開始される旨が決定された．併せて，3 月 30 日から実施される予定であった履修ガイダンスや学類オリエンテーションなども，4 月 14 日から開催されることとなった．3
月末までは，何とか三密を避けるなどして，対面での授業実施を模索していたが，4 月に入り，急速な感染拡大によって，4 月 3 日から 6 日の間に ICT 活
用型の教育の実施，つまり非同期型オンライン授業の全学実施という方向性が打ち出されていった．
4 月 7 日の緊急事態宣言によって，日本全体が大きく外出自粛に動く中で，金沢大学も ICT を活用する形で，対面に寄らない授業が，少なくとも緊急事
態宣言が解消される 5 月 7 日辺りまで実施されることになった．この際，非同期型オンライン授業として，金沢大学では，
基本的に Microsoft 社の PowerPoint
内の機能を用いた，スライドに講義の説明音声を貼付け，それを動画ファイル（mp4 形式）として出力したものを，教材として LMS に掲載していくという形をとった．これは，多くの教員が PowerPoint のスライド資料を授業に使用しており，そこから動画ファイルの出力までの作業が，非常に簡単なものであったからである．なお，金沢大学では Microsoft― 139 ―

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社と教育機関向けライセンス契約を結んでおり(4)，教職員学生が PowerPoint などを使用できるというこ
とも，この背景となっているだろう．なお，教員が使用でき，履修する学生の了解も得られるのであれ
ば，WebEX や Zoom などに代表される Web 会議シ
ステムを使用した同時配信型オンライン授業を実施
しても良いとされた．そして，金沢大学では，4 月
14 日から 4 月 17 日に，20 日からの教職員の在宅勤務が導入され，その中で，4 月 20 日の授業開始日を
迎えた．

3.

総合メディア基盤センターによるサポート

金沢大学全体としての対応を受けて，金沢大学のICT に関するインフラ，プラットフォームを管理し，その活用とサービスの多くを所掌する総合メディア
基盤センターでは，令和 2 年 3 月の時点で，長年の活動の結果，教育などへの ICT 活用のための準備は整っていた(4)．例えば，インターネット上のポータ
ルサイト「アカンサスポータル」を介しての学生・教職員への情報発信と LMS の整備，ポータルやメ
ール，無線・有線ネットワークなどを含めた各種イ
ンフラおよびプラットフォームの維持管理，学生への生涯 ID 発行，G Suite による学生メール発行，研修会等の動画のストリーミング配信サービス，パソ
コン相談カウンターによる ICT 活用への対面サポー
トなどである．これらは今回の新型コロナウイルスの感染拡大への対応と関係なく完成していて，今年も途切れることなく，ICT に関するさまざまなサポートを全学に実施した．
例年，3 月から 4 月にかけて，総合メディア基盤センターでは，期間を限定したキャンパス内で接続可能な無線 LAN サービス，新入学生への金沢大学
ID(4)発行，新入学生が準備する携帯型パソコンのセ
キュリティ点検（金沢大学生協が実施）へのサポー
ト，データサイエンス基礎（平成 31 年までは，情報処理基礎）の授業で，新入学生に向けた，金沢大学のネットワークなどを使用するための指導といったことを行っている．令和 2 年度も同様のサポートを実施予定であった．
しかし，新型コロナウイルスの感染拡大によって，対応内容自体は，大部分が例年行われているものであったが，その対応量が膨大になるという事態が発生した．パソコン相談カウンターによるサポートを例に取ると，新型コロナウイルス対応として，対面でのサポートを中止した上で，サポート用メーリン
グリストでのメールの送受信の総量が，昨年同時期の約 3.5 倍となった．LMS を活用した授業数を第 1
クォーター学士課程授業科目で見ると，令和元年度
は 26.6%（授業数 2,093 のうち 556 授業）であった
ものが，令和 2 年度は 74.0%（授業数 1,822 のうち
1,348 授業）と約 2.8 倍に増加した．この総量の増大
は， 4 月当初，パソコン相談カウンターの人員整
備・強化などができないままに始まってしまい，担

当職員に大きな負担を強いることになった．LMS は，
4 月 20 日にはアクセスが殺到し，システム負荷が大きくなり，動作に遅滞が発生した．そこで，緊急メ
ンテナンスを実施し，使用 CPU，メモリなどを増強し乗り越えた．その後，2 度のメンテナンスを実施したが，システムダウンは起こすことはなかった．
今年度幸運に恵まれた事項としては，例年，情報処理基礎の授業で，総合メディア基盤センターの教員が担当の金沢大学内ネットワークの利用方法に関する教授内容が，令和 2 年度にデータサイエンス基礎への変更に伴い，授業内容の変更をうけ，授業開
始前に，いくつかの作業を学生だけで行うための教
材の準備が進められていた点である．この結果，対面授業ができない中で，学生に，金沢大学特有のネットワーク利用のための準備作業を行わせることができた．教材内の記載内容や，学生全員ができたかどうかが未確認など，問題もあるが何とか乗り越えることができたようだ．

4.

まとめ

金沢大学および総合メディア基盤センターでは，
これまでの ICT を教育や業務などに活用する取組を長年実施してきた結果として，この新型コロナウイ
ルスの感染拡大による状況の中でも対応できた．しかし，それだけ準備しても，運用システムのハード
ウェアスペックの不足や，オンライン上で双方向コ
ミュニケーションを必要とする教育のための環境整
備，そして何より，担当職員に無理をさせないための勤務体制と管理が必要であることが明確となった．
4 月に始まった緊急事態宣言は，5 月 7 日を越えて継続となり，その後，宣言解消するものの，学生，
教職員が自由に登学できない，いわゆるアフターコ
ロナという状況が続いている．金沢大学でも，当面の間，ICT 活用によるオンライン授業が続けられることとなった．今後は，ICT 活用教育実施による学
習成果などについても検証が必要である．
参考文献(1) 首 相 官 邸 新 型 コ ロ ナ ウ イ ル ス 感 染 症 対 策 本 部
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/novel_coronavirus/taisaku_honbu.html （2020 年 6 月 7 日アクセス確認）(2) 国立情報学研究所，” 4 月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム”，
https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/ （2020 年 6 月 7日アクセス確認）(3) JMOOC，” 4 月 10 日開催 新型コロナウイルス流行
下での教育・研究の継続方法に関する報告会（Ｗｅｂシ ス テ ム 会 議 ） の お 知 ら せ ” ，
https://www.jmooc.jp/200407jmooc/ （2020 年 6 月 7 日
アクセス確認）(4) 森 祥寛, 佐藤正英, 大野浩之, 笠原禎也, 井町智彦,
高 田 良 宏 , 東 昭 孝 , 二 木 恵 , NAKASANCHAWANAT, "金沢大学における携帯型パソコン必携
化に関する 12 年間の取組", 学術情報処理研究 23(1)29 - 42 2019 年― 140 ―

E3-2

オンライン大学における学生の履修傾向及び教職員による学習支援の実践
Students’ Learning Style and a Practice of Learning Support by Faculty andStaff in the Internet University
加藤 泰久
Yasuhisa KATO
東京通信大学 情報マネジメント学部
Department of Information and Management, Tokyo Online University
Email: kato.yasuhisa@internet.ac.jp
あらまし：高等教育のオンライン学習環境においては，メンタリングを効果的に実施することでドロップアウト率を下げられる可能性がある．インターネット大学の教職員による，学生へのメンタリングの実践について，2020 年度の実践結果について、2018 年度，2019 年度との比較を通して分析を行う．適切なタイミングで適切なメンターがメンタリングを実施することによりドロップアウトの学生をできるだけ少なくすることを目指して実施している授業実践について報告し、今後の課題について述べる．
キーワード：メンタリング，e ラーニング，ｅメンタリング，インターネット大学

1.

はじめに

ではなく，同期型の TV 会議システムやメンタリン
グを録画したビデオの活用も考慮したｅメンタリン
グのプロセスモデルについても提案されている(4)．
さらに，JMOOC の講座受講分析によりｅラーニン
グや相互評価に対する指向性が，学習継続意欲に影響を及ぼすことが指摘されている(5)．

新型コロナウィルスのパンデミックに伴い，通学制の大学においても急遽オンラインでの授業やオン
ライン授業とのハイブリッド化の検討を進めつつある．このような中，社会人の学び直しを中心としている通信制のインターネット大学においては，通常
通り 1 学期を開始し，昨年度とほぼ同様の大学運営を行っている．ただ，任意参加である対面のオリエ
ンテーションが開催できなかったが，学生からの問合せが多かった程度で，学習については昨年と同様に順調に進行しているといえる．
e ラーニングで学び続けるためにはオンライン学
習者スキル(1)を身につける必要があり，特に学習を継続させる主な要因の一つである学習意欲について
は重要な課題のひとつとなっている．オンライン大学においては，「学びを止めない」ための学生のメンタリングについて検討と実践を開学時から行っている．e ラーニングの学習環境においては，通学制の大学と異なる様々な課題，特にドロップアウトに関する課題が重要であり，学生の学習状況とドロップアウトに関する研究は多く行われており，ディープ
ラーニングを活用してドロップアウトの予測モデルを分析する研究も行われている(2)．
本講では，ドロップアウトをできるだけ少なくす
ることを目的としたインターネット大学における教育実践の中で，学習者支援の観点からメンタリング
に対するインターネット大学の取組について述べる．

3.

インターネット大学における学習環境

本講では 2020 年度 1 学期（4 月～6 月）におけるインターネット大学の教養教育のある科目に関しての 1 年生の履修傾向と学生へのメンタリングの実践について述べる．
昨年度からの変更は 1 学期の授業配信期間が 7 週
間 49 日から，今年度は 8 週間と 56 日となったこと．
また，1 回の講義（15 分相当の映像教材 4 本と小テストで構成）の標準配信期間が，昨年度の 4 週間から， 3 週間に短縮された．なお，この期間を過ぎても履修は可能であるが，遅刻扱いになり，遅刻 2 回
重ねると１回の講義が欠席とみなされる．
また，昨年度は各回 4 週間ずつの配信期間となり，最初の週が第 1 回・第 2 回，次の週が 3 回・4 回，と各週 2 回ずつずらしての配信開始となっていたが，今年度は配信期間全体は 8 週間で，各回 3 週間ずつの配信としたので，最初の 2 週は昨年度と同様 2 回ずつ開講し，3 週目以降は 1 回ずつの開講となり，昨年度とも一昨年度とも異なる配信パターンとなっ
ている．

2.

4.

インターネット大学での授業実践

e メンタリングe ラーニングにおける授業運営においてメンタリ
ングは重要な役割を果たしている．これを e メンタ
リングとよび，様々なメディアを活用して学習者に対する説明・指導・評価や助言・励ましなどが e メ
ンターにより行われており，メンターが規範とすべきガイドラインの策定方法についても既に提案されている(3)．また，非同期のコミュニケーションだけある教養教育科目の 2018 年度から 2020 年度の各
1 学期における学生の各回の学習率を図 1 に示す．
今年度はまだ終了していない単位認定試験を除き，
ほぼ，どの回も，2019 年度よりは各回の学習率が向上している．特に，第 3 回から第 7 回においては顕著である．学習率とは，第 1 回第 1 講の映像教材を最後まで視聴した学生を 100%とし，以降その学生― 141 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4の

5.

メンタリングによる学習者支援

6.

考察

7.

おわりに

本科目は 1 年生の必修科目で，全員が履修する必要があるが 4 学期間全て開講している．2020 年度は1 学期に 842 名が履修した． 教職員による主な学習者支援活動は表 1 に示すとおりである．

図 1

各回の学習率の内何人が各回または単位認定試験を終了したかについての人数比を％で表示している．例えば，第 8回については，約 80％という結果でなった．これは，
第 1 回第 1 講の履修を終えた学生全体の 80％の学生が第 8 回を履修し，残り約 20％の学生については第8 回が未履修ということを示している．単位認定試
験は全体の授業回の 2／3 以上の履修が受験条件である．また，図 2 は，授業配信期間 8 週間における
1 週間毎の学生の全体に対する進捗率の平均を示している．但し配信期間中 1 回も終了していない学生のデータは除いている．各週平均的に全体を履修す
れば，1 週間あたりの平均は 12.5%となる．

表 1 で示した通り，3 週目，つまりゴールデンウ
ィーク（GW）の中ほどに，専任教員（アカデミッ
ク・アドバイザー）から履修が遅れている学生全体に個別に声掛けのメッセージが送られている．今年
度の GW は非常事態宣言の最中でもあり，昨年度との直接比較は難しいと思われる．図 1 に示すように，
今年度は 1 回から 8 回の全体にわたり，学習率が概ね向上している．また，図 2 に示すように，各週における進捗率は今年度も全体の傾向としては，「GW前半」は比較的学習量が減少し，「GW 後半」に増加する傾向となった．このことは，教員からのメッセージが何らかの影響を与えている可能性は否定できないが，学生のテレワークの影響等さらに詳細な分析が必要である．単位認定試験が終了しておらず評価が確定していいないため，成績と学習率・学習進捗率の分析はまだ行っていない．

全体的に昨年度よりも学生の学習率が向上する結果となった．1 学期の成績確定後，成績と学習率・進捗率の関係を分析する予定である．また，学習成
果と学び方の関係の分析や学習者へのアンケート調
査等を通して，学習者支援活動計画を随時修正し，さらなるドロップアウト学生の低減を目指す．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費(19K12258)の助成を受けたものである．
参考文献

図 2

各週における学習進捗率の推移

表 1 学習者支援活動（一部を抜粋）
主体
対象学生
内容
指導補助者
科目履修者
挨拶，激励
AA として担当
開始前 専任教員
挨拶，激励する学生全員進捗が 50%未満
3 週目
専任教員
激励
の学生
ログインしてい
4 週目
職員
激励
ない学生
6 週目
指導補助者
科目履修者
激励
試験案内，
8 週目
指導補助者
科目履修者
激励
時期
開始前

(1) Michael Beaudoin et al., “Online LearnerCompetencies (The Ibstpi Book Series)”,
Information Age Publishing (2013)(2) Agrusti, F., Mezzini, M., & Bonavolontà, G.:“Deeplearning
approachforpredicting
university dropout: a case study at Roma Tre
University”, Journal of E-Learning and Knowledge
Society, Vol.16, No.1, 44–54 (2020)(3) 松田岳士, 原田満里子: “e ラーニングのためのメンタリング”, 東京電機大学出版局,東京(2007)(4) Tisdell, C. C., & Shekhawat, G. S.: “An Applied
E-Mentoring Model for Academic Development,
Reflection, and Growth”, International Journal
for the Scholarship of Teaching and Learning,
Vol.13, No.2, Art.6, pp.1-7 (2019)(5) 渡邉文枝, 向後千春: “ JMOOC の講座における e ラーニングと相互評価に関連する学習者特性が学習継
続意欲と講座評価に及ぼす影響”,日本教育工学会論文誌, (2017)― 142 ―

E3-3

情報教育における遠隔授業のデザイン－メリットと限界－

Design for Distance Learning in Information Education-Merit and Limit河合 博子
Hiroko KAWAI
商学部経営学科*1Graduate School of Commerce
高崎商科大学
University of Commerce
Email: kawai-hk@uv.tuc.ac.jp
あらまし：COVID-19 禍対策を契機に全国の大学に導入された遠隔授業の教育的効果が議論され始めている。本稿では、遠隔教育のイメージを「対面授業の代替」から「教師と受講生の対話から主体的・対話的で深い学び(ディープ・アクティブ・ラーニング)に繋げる教育手段」にデザインする機会とし、ZOOM を用いたリアルタイムの双方向型講義と YouTube 動画を用いた一方向のオンデマンド型講義のメリットを組合せたハイブリッド型の授業をデザインし、新入学生を対象とした情報処理教育における方法と実践ア
ンケート調査結果について報告をする。
キーワード：遠隔授業，デザイン，限界，方法

1.

はじめに

2.

2020 年春、COVID-19 禍による教育崩壊対策を契機として日本全国の教育機関に「遠隔授業」が導入されたことを背景に、遠隔授業の教育効果や限界に関
して教育関係者も語り始めている。
遠隔授業とは、遠隔システムを用い、離れた場所にいる受講生を対象として行われる講義である。遠隔システムには、①リアルタイムの双方向通信型と、②オンデマンドの一方向通信型、さらには、③両者を組み合わせたハイブリッド型がある。一般的に双方向型の情報技術ツールには、ZOOM の会議や Google
Hangout などがあり、一方向型の情報ツールにはYouTube 等の動画配信が用いられている。
この「遠隔授業」を「対面型教育」の単元の教育
内容を伝達するという代替的な教育手段に終わらせず、遠隔教育のイメージを「対面授業の代役」から「教師と受講生の対話から主体的・対話的で深い学び(ディープ・アクティブ・ラーニング)に繋げる教育手段」へと切り替える絶好の機会とするため、本研究は、大学教育者が学びと教えのデザイナーとして自らをさらに向上させるため、遠隔の機能を活かした教育デザインを検討する。
従来の対面中心の授業の効果は、場所的拘束によって視覚的、言語的、論理的に学生の学習意欲が、教師の話し方に依存する傾向が強く、必ずしも学生の自主的な思考や理解を保証しないという問題や、試験の成績の良さがその後の本人の学びの発展性を正確には予測できないなどの欠点が指摘されていた。

研究目的

本論は、遠隔講義を「ハイブリッド型（zoom &YouTube）双方向通信と一方向通信）授業の効果に関する学習成果とコメントシートやアンケート調査内
容の分析を通して、遠隔授業のあり方について考察することを目的とする。
2019 年度と同じ科目と同水準の内容について、2019 年度の対面式授業と 2020 年度の遠隔授業の違いを明らかにし、遠隔授業の特徴を効果的にする要件とその限界を分析する、さらに、その限界を利点に転換する方策についても検討する。

2-1 本学の遠隔授業全学的取組

本学も 2020 年 3 月以降、関東圏の他大学と同様、文部科学省高等局のガイドラインに従い、教学課を中心に遠隔授業の全学的運営体制となった。新入生の入学式およびオリエンテーションの中止、４月の授業開始を 4 月中旬 (2 週)に延期し、さらに５月 11 日に再延期後、遠隔授業を決定した。そして、（A）教学（B）教師、（C）受講者の学生達、各関係者から段階的に準備が進められた。
（１）ワンストップ情報サイト：
遠隔授業に関する情報を全て得られるポータルサイ
トの設置（教員と学生の情報共有、例えば、講義説
明 ZOOMID、トラブルの問い合わせ、課題の提出等（MELLY サイト）

― 143 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4（1） 非常用ホームページの設置：
学生が一斉にアクセスすることによって、各サーバが落ちたときのために、非常連絡用のサイトを設置した。
（2） ZOOM アプリを使った講義支援
講義開始前後のサポート：常時学生には、デバイス
や通信環境の支援、アプリ接続トラブルの対応相談窓口を設置した。
（4）遠隔授業の教員支援。サンプル授業、プレ授業、（5）受講環境への配慮(動画を最小限、画面の共有、
pdf ダウンロード、講義の録画、リンク先、同時双方向型でのカメラオフ、質問時以外のマイクオフ、
学生によるピアサポートの公募と研修など)接交流ができないこと。第 2 は、画面の範囲内で見渡すため、全員の把握がし難いこと。第 3 は、受講生と１対１の対話がし難いこと。(もろん、個別チャット機能などで話はできるがチャットのタイミング
が難しい)。第 4 は、機器の操作が多いので慣れが必要で、時には講義の中断なども起こりえる。さらに、(a)動画配信型では、受講生が好きな場所で、誰の目も気にせず、自分のペースで講義を視聴できるというメリットがあるが、一方的に講義内容を伝達する
ので、（1）受講生の反応、（2）視聴の様子、（3）疑問の有無が分かりにくいため、フィードバックやコ
メントシートでそれらをフォローする必要がある。
例えば、動画内容に即した練習問題を解かせたり、コメントシートで質問をださせる等である。

3.研究の方法
表 1：対面授業と遠隔授業の特徴比較

ハイブリッド遠隔授業の研究方法を示す。
3.1 研究期間とモデル
本研究の期間は、約 9 ヶ月である。4 月を隔授業
モデルの開発期間とし、5 月に成功事例や筆者自身
による改善、6 月をモデル完成期間、7 月を学習支援の成果分析期間とする。9 月の学会中間成果報告を経て、10 月～12 月の応用実践期間、1 月の最終成果報告を行う予定である。
3.2 研究対象【研究対象】は、情報教育の講義科目の授業である。
（A）「情報処理 I」 新入学の経営学科 1 年生 70 名
（B）
「ネットワーク情報論」 2 年～4 年生 40 名
【期間】５月 11 日から～８月６日【遠隔ツール】ノート PC、TV ワイドモニタ

河合作成

5.

おわりに

本稿では、情報教育として情報処理 I とネットワーク情報論の遠隔講義において、実践した教育効果
をアンケート調査により確認していく。本要項執筆
時では、授業プログラムの半分が終わった時点でのアンケート結果であるため、学会報告時には、最終アンケート結果とあわせて報告する予定である。

表 1：授業時間配分

参考文献

河合作成

4.

遠隔授業の効果

遠隔授業の効果は、当然、対面授業との対比において考察すべきである。このため、筆者は遠隔授業が始まる前の対面型授業との対比を試みた。
4.1 遠隔授業のメリット限界（1）国立情報学研究所「4 月からの大学等遠隔授業に関する取り組み状況共有サイバーシンポジウム
https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/（2）高崎商科大学 HP
https://www.tuc.ac.jp/news/2020/200409_1288.html（3）文部科学省「令和２年度における大学等の授業の開始等について」（令和２年３月 24 日元文科高第 1259号
https://www.mext.go.jp/content/20200324-mxt_kouhou0
1-000004520_4.pdf（4）文部科学省 「遠隔教育システム活用ガイドブック」
https://www.mext.go.jp/content/1404424_1_1.pdf

遠隔授業の難点は４つある。第 1 は、受講生と直― 144 ―

E3-4

中国の初等中等教育における休校中のオンライン授業の実態調査
A Survey on Online Lessons of Primary and Secondary Education
during School Closures in China
王 丹萱*1, 劉 星辰*1, 古 舒華*1, 森本 康彦*1
Danxuan WANG *1, Xingchen LIU*1, Shuhua GU*1, Yasuhiko MORIMOTO*1*
東京学芸大学*1
Tokyo Gakugei University
あらまし： 新型コロナウィルス感染症（COVID-19）の影響により世界中の多くの初等中等教育の学校が休校になった．これに対して，中国では，ICT 活用やインターネットの利用が推進され，特に，大規模なオンライン授業を開始した．しかしながら，中国の初等中等教育において，休校中に，どのような授業が実施され，どのような課題があったかについては明らかにされていない．そこで，本研究では，中国の初等中等教育における休校中のオンライン授業の実態と課題を明らかにすることを目的に，中国の初等中
等教育の教員に対象とし，アンケート調査とインタビュー調査を実施した．
キーワード：オンライン授業，初等中等教育，新型コロナウィルス感染症，ICT 活用，中国

1.

はじめに

新型コロナウィルス感染症の影響を受け，世界中の多くの学校で休校の措置をとることになった(1)．
これに対して，中国では，早期の段階の 2020 年 2 月
から，「学校を止めても学びは止めない」という方針のもと，ICT 活用やインターネット利用が推進され，特に，オンライン授業が積極的に行われるようになった．たとえば，小中高教員，児童生徒を対象としたオンライン教育プラットフォームの無料開放や，
中国教育テレビ CETV4 より児童生徒に向け無料授業動画の配信などが行われた(2)．しかしながら，中国の初等中等教育において，休校中にどのようなオンライン授業が実施され，どのような課題があったかについては十分に明らかにされていない．
そこで，本論文では，中国の初等中等教育における休校中のオンライン授業の実態と課題を明らかにすることを目的とする．具体的には，休校中のオンライン授業について，山東省，河南省を中心とした中国の小中高教員に対してアンケート調査とインタビュー調査を実施した．本論文では調査の結果と考
察述べる．

2.

調査方法

本研究では，中国の初等中等教育における休校中のオンライン授業の実態を調査するため，2020 年 4
月から 5 月の期間で，中国の初等中等教育の教員
表１対象者の地域の内訳
603 名（小学校：181 名，
地域
割合（人数）
山東省
52.90%(319 名)
中学校：147 名，高校：275
河南省
11.94%(72 名)名）を対象とし，Web ア
浙江省
11.28%(68 名)
ンケートツールを用い
上海市
4.48%(27 名)て，アンケート調査を行江蘇省
2.99%(18 名)
重慶市
2.82%(17 名)った（表１）．
海南市
2.65%(16 名)
このうち，休校前にオ
広東省
1.66%(10 名)
ンライン授業の経験があ
北京市
1.49%(9 名)
る教員は 190 名(31.5%)
その他
7.79%(47 名)

で，経験がない教員は 413 名(68.5%)であった．加えて，アンケート調査を実施した教員のうち，9 名（小学校：3 名，中学校：3 名，高校：3 名）を対象にインタビュー調査を実施した．
アンケートは，「オンライン授業の形態（単一回答
2 項目）
」
，
「同期型のオンライン授業の実施方法（複数回答 1 項目）」，「オンライン授業で扱ったツール（複数回答 1 項目）」，「授業外に児童生徒の学習状況を把握する方法（複数回答１項目）」，「休校後の学校
教育のあり方(2 件法 1 項目)」，
「オンライン授業に対する印象(5 件法 5 項目)」の全 11 項目と，
「オンライ
ン授業のメリットとデメリット」に関する自由記述で作成した．また，インタビュー調査では，「オンラ
イン授業を行った際に感じたこと」の回答を求めた．

3.

調査の結果

3.1 アンケート調査
本論文では，特にオンライン授業での形態や実施
方法，デメリットとメリットについて結果を述べる．
「オンライン授業の形態」については，同期型と非同期型を組み合わせた授業形態(以下，ブレンド
型)が 315 名(52.4%)と最も多く，非同期型のみの授業形式は 105 名(17.41%)と最も少なかった（図 1）．

― 145 ―

図 1 オンライン授業の形態「同期型のオンライン授業の実施方法」については，「挙手機能等を利用し，教師の質問（発問）に対して，児童生徒が自ら答える形で授業を行っている」と回答した教員が，同期型とブレンド型

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表２同期型のオンライン授業の実施方法
項目

挙手機能等を利用し，教師の質問(発問)に対して，生徒が自ら答える形で授業を行った
授業中，児童生徒のカメラを起動させ，児童生徒の表情などを見ながら授業の進め方を調整する．
授業中，投票機能等を利用し，教師の質問(発問)に対して，生徒が回答する形で交流を行った
授業前，教師がテーマを提示して，生徒がそのテーマにあった作品を制作し，授業中に発表する．
教師が提示した単元や授業内容に対して，生徒がグループで議論を行い，その内容を発表する．
その他

表３

オンライン授業の形態
同期型（n=183） ブレンド型（n=315）
126(68.85%)

191(60.63%)

111(60.66%)

165(52.38%)

75(40.98%)

122(38.73%)

70(38.25%)

130(41.27%)

27(14.75%)

84(26.67%)

3(1.64%)4(1.27%)

図 2

授業外に児童生徒の学習状況を把握する方法
オンライン授業の形態
項目

児童生徒は宿題や課題を教員に提出し，教員は提出されたものを確認する．

同期型（n=183）

非同期型（n=105）ブレンド型（n=315）

158(86.34%)

88(83.81%)

248(78.73%)

児童生徒から教員にチャットや電話等で連絡でき
120(65.57%)
るようにしている．

77(73.33%)

182(57.78%)

宿題や課題などを積極的に行わない児童生徒に
101(55.19%)
対し，教員がチャットや電話などで連絡をとる．

63(60%)

177(56.19%)

学習補助ツールを活用し，児童生徒を提出した
宿題や課題などを自動的に分析し，教員はその分析結果を確認する．

95(51.91%)

35(33.33%)

158(50.165)

保護者と連絡をとる．
101(55.19%)
児童生徒をグループに分けて，定期に各グループの代表者からグループ内の児童生徒の学習状 39(21.31%)
況を聞く．

49(46.67%)

177(56.19%)

20(19.05%)

115(36.51%)

その他

5（4.76%）2(0.63%)3（1.64%）

合わせて 317 名と最も多かった．
（表２）．
「授業外で児童生徒の学習状況を把握する方法」
については，「授業後，児童生徒は宿題や課題を教員に提出し，教員は提出されたものを確認する」と回答した教員が全ての授業形態で一番多かった．また，非同期型の授業のみを実施した教員は，授業中，児童生徒の状況を把握できないことから，授業外では他の授業形態よりも，電話やチャットを活用した交流を通して学習状況を把握しようと工夫している傾向がうかがえた（表３）．
「オンライン授業のメリットとデメリット」に関する自由記述について，メリットに関しては，特に「時空を超えて，児童生徒が学ぶことができる」，「授業の実施方法がより多様になる」「児童生徒は自分のペースで学ぶことができる」などの回答が多く得られた．デメリットに関しては，特に「学びの雰囲気が作ることが難しい」「児童生徒との交流が普段の授業より少ない」，「児童生徒の学習状況を把握することが難しい」，「児童生徒が積極的に授業活動を参加させることが難しい」，「児童生徒の自己管理能力が低い」などの回答が多く得られた．
最後に，「休校後の学校教育のあり方」において，従来の授業とオンラインでの授業を組み合わせることに対して，77.5%の教員が支持していた．（図２）3.2 インタビュー調査
インタビュー調査では，「年配の教員だけではなく，若い教員でもオンライン授業を開始した当初は，
ICT のツールの活用方法がよくわからなかった．そのため，学校で教員を対象に主に ICT ツールの活用

オンライン授業と従来の授業を組み合わせることに対する意識方法について研修をおこなった」，「オンライン授業の設計は普段の対面授業とあまり変わらなかったと言っている教員が多かった」といった回答が得られた．また，「自律性の高い生徒と自律性の低い生徒に対する学習効果の差が以前よりも大きくなった」といった回答も得られた．

4.

考察

調査結果から，休校中のオンライン授業においては，ブレンド型が多く，オンライン授業のメリット
として，いつでもどこでも利用でき，自分のペースで進めることができることが挙げられる．一方で，アンケートで「児童生徒の学習状況を把握することが難しい」などの意見が得られたことや，インタビ
ューで「自律性の高い生徒と自律性の低い生徒に対する学習効果の差が以前よりも大きくなった」といった意見が得られたことから，生徒が主体的に学んでいくことが難しいことや，生徒の学習状況の把握に課題があることが浮き彫りになった．したがって，
オンライン環境で ICT を活用した授業を設計する際には，児童生徒とのコミュニケーションを取って児童生徒の学習状況を把握すること，児童生徒が主体的に学ぶことができるような工夫が重要だと考えられる.また，図 2 の結果から，アフターコロナにおけるオンライン授業と従来授業を組み合わせた授業方
法や ICT の活用方法が今後の課題であろう．

5.

おわりに

本論文では，アンケート調査とインタビュー調査
から中国の初等中等教育における休校中のオンライ
ン授業の実態状況と課題を明らかにした．本論文で明らかとなった課題は中国だけではなく，日本のオンライン授業においても同様の課題が存在すると考えられる．今後は，より詳細に調査の結果を分析す
るとともに．調査の結果を，今後の学校教育にどう活かせるかについて検討していく予定である.
参考文献(1) UNESCO：“The Importance of Monitoring and Improving
ICT Use in Education Post-Confinement”（2020）
http://uis.unesco.org/en/blog/importance-monitoring-andimproving-ict-use-education-post-confinement（参照日
2020.5.28）(2) 教育部：“工业和信息化部办公厅关于中小学延期开学
期间“停课不停学”有关工作安排的通知”（2020）
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A06/s3321/202002/t20200
212_420435.html（参照日 2020.5.28）― 146 ―

A4-1

AR キューブを用いたビジュアルに楽しみながら学習できる
単語学習支援システム
Word Learning Support System learning by enjoying visually using AR Cube
谷村 里穂，曽我 真人
Riho TANIMURA, Masato SOGA
和歌山大学システム工学部
Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
Email: soga@wakayama-u.ac.jp
あらまし：本稿では，近年，英語に次ぐ第二言語の習得の重要性が増している．語学習得には自主学習の継続が必須であるが，初期段階で諦めてしまうことが多い．そこで本研究では，語学学習者が，楽しみながら勉強を継続できる単語学習支援システムを提案する．具体的には，立方体に AR マーカを張り付け，それをタブレット端末のカメラ越しに見ると CG 画像が表示され，立方体を回すことでその画像の意味が画像を含めた情報で表示されるシステムを提案する．評価実験として，本システムで勉強する群と，単語帳で勉強する群に分け，事前テストと事後テストを行う．また本システムに関するアンケートを行い，今後の課題について考察を行う．
キーワード：学習支援，拡張現実感，AR マーカ，語学学習，Unity

1.

はじめに

近年，日本人の英語圏以外への留学が増えている[1]．理由として，インバウンドや日系企業のアジア・中南米への進出などにより，英語以外の言語を学ぶ
重要性が増しているからであると考える[2]．習得には自主学習の継続が必須であるが，その困難さから初期段階で諦めてしまう場合も多い．特に単語学習は単調で飽きやすい勉強内容の１つである．
そこで本研究では，語学学習者が楽しみながら，勉強を継続できる単語学習支援システムを提案する．
システムには，近年様々な分野の学習支援システムに用いられている AR マーカ利用する．評価実験として，本システムと従来の単語学習方法との比較検
証を行う

2.

2.1 単語モード
単語モードでは，側面のマーカ 1～4 をかざすとCG 画像が表示され，上部のマーカ A をかざすと CG
画像の意味を表す単語が表示される．このように，立方体を左右に回すことで CG 画像が表示され，下に傾けることで，それらの意味を知ることができる．
システム遷移を以下に示す（図 2）．

提案手法

本システムはアンドロイドアプリケーションとして Unity で作成し，タブレット端末と AR マーカ６枚を貼り付けた立方体と共に使用する．作成した AR
マーカとそれぞれの名称を以下に示す（図 1）．学習
内容は，動物を表すスペイン語 45 語とした．システ
ムは「単語モード」「ゲームモード」で構成される．

図２

単語モードでのシステムの状態遷移

2.2 ゲームモード

図１ AR キューブの各面のマーカ

ゲームモードでは，問題となる単語が中央に表示
され，れぞれのマーカを端末のカメラにかざすと，異なる CG 画像が表示される．ユーザは正解の画像― 147 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

を立方体を回して探し出す．正解の画像を選択すると次の問題に進み，間違えると赤字で選択した画像の単語が表示される（図３）．以上の流れを 15 秒間繰り返し，制限時間後に正解数が表示される．シス
テム遷移図を以下に示す（図４）．

実験群と，紙の単語帳を使って勉強する統制群に分ける．両群ともに動物を表すスペイン語 45 語に関する事前テストを行い，その後 30 分間暗記時間を設ける．暗記後に事後テストを行う．テスト内容は，23問を日本語からスペイン語を選ぶ問題，22 問を写真
からスペイン語を選ぶ問題とした．また実験群の被験者を含む 14 名に，本システムに関するアンケートを行う．
3.2 実験結果
事後テスト結果の平均点，中央値，習得率（（事後テストの点数－事前テストの点数）/（満点数－事後テストの点数））の平均を以下に示す（表 1）
．
表1

図３

ゲームモードにおける間違い画像選択時

事後テスト平均点・中央値・習得率平均
平均点

中央値

習得率平均

実験群

31.5

27

63.3%

統制群

42.3

45

92.5%

3.3 考察テスト結果より，統制群のほうが全体を通していい結果となり，本システムの有用性は低い結果となった．理由として，本システムの暗記を効率的に行う機能の不足が挙げられる．特定の単語が調べられない，覚えたい単語を集中して暗記できないなどが，効率的に勉強できなかった原因だと考えられる．事
後テストの平均点と中央値に差があることから，個人の能力差も影響している可能性がある．自由記述
アンケートでは，発音音声や音楽についての意見も多く，これらを用いることで，より楽しく勉強を継続できるシステムになると考えられる．

4.

図4

3.

まとめ

本研究では，AR マーカを用いた単語学習システ
ムを提案した．評価実験より，従来の単語暗記方法と比べ，有用性が低い結果となった．理由として，
本システムの暗記を効率に行うための機能の不足が考えられる．
本システムの改善点として，暗記効率を上げる機
能を増やし，発音音声や音楽などを用いて，より多角的に楽しく勉強ができるシステムにすることが挙げられる．

ゲームモードでのシステムの状態遷移

実験と評価

実験では，本システムと従来の単語学習方法との比較検証と，本システムに関するアンケート結果より，有用性の検証と今後の課題を考察する．
3.1 実験概要
評価実験では，スペイン語学習の経験のない大学
生 16 名を被験者とし，本システムを使って勉強する

参考文献(1)文部科学省“日本人の海外留学状況”，
http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/ryugaku/__icsFiles/afieldfile/2017/12/27/1345878_02.pdf(2)文部科学省“若者の海外留学を取り巻く現状について”，
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/ryuugaku/dai2/sankou2.
pdf― 148 ―

A4-2

VR 空間で非言語動作への気づきを促すプレゼンテーションセルフレビュー
A Self-Review System for Promoting Awareness of Presentation Behaviors
with VR
平田 雄也*1, 柏原 昭博*2
Yuya HIRATA*1, Akihiro KASHIHARA*2*1 *2
電気通信大学 情報理工学研究科*1 *2
Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
Email: yuuya.hirata@uec.ac.jp
あらまし：プレゼンテーションのセルフレビューでは非言語動作の必要性や有効性を振り返ることが重要であるが，初学者にとって自分の行なったプレゼンテーションの非言語動作に対して正しい気づきを得ることは難しい．そこで本研究では，学習者が VR 空間の中でプレゼンテーションの練習を行ない，アバターが再現するプレゼンテーションを視聴することでセルフレビューを行なうシステムを提案する．本シス
テムでは自分自身のプレゼンテーションを客観的および主観的な視点から見直すことで非言語動作に対する気づきを促すとともに，VR 空間の特性を生かした体感や経験を伴うフィードバックによってプレゼンテーションのセルフレビューを促し，効果的な支援の実現を目指す．
キーワード：プレゼンテーション，セルフレビュー，Virtual Reality

1.

はじめに

プレゼンテーションのリハーサルにおいて有効な手法であるセルフレビューでは，自分自身で非言語動作の必要性や有効性を振り返ることが重要である．
しかし，「自分のプレゼンテーションの様子をビデオ撮影して動画を見直す」という従来のセルフレビュ
ー方法では，心理的抵抗感や自分自身を客観視することの難しさにより非言語動作の改善点に気づきにくいという問題が存在する．
先行研究ではロボットを用いて学習者のプレゼン
テーションを再現するセルフレビューシステムを提案し，学習者に非言語動作の改善点への気づきや心
理的抵抗感の軽減を促すことが確認された(1)．また，ロボットを用いてプレゼンテーションの診断結果をフィードバックすることでより改善点への気づきを促す支援も行われている(2)．しかし，初学者にとっては自分のプレゼンテーションに対する気づきを得ることは難易度が高く，そもそも非言語動作の有無
や意図に気付くことができないため改善点の見直しができないことが考えられる．
そこで本研究では，学習者に自分自身の行なった
非言語動作に対して的確な把握をさせることで改善
点への気づきを与えるセルフレビュー支援を提案する．アプローチとしては．学習者が VR 空間の中でプレゼンテーションの練習を行ない，その後アバターが再現するプレゼンテーションを客観的視点と主観的視点から視聴する．加えて，VR 空間の特性を生かした体感や経験を伴うフィードバックで非言語
動作への気づきを与える支援を行うことでプレゼン
テーションへの理解を促進する効果が期待される．

2.

だけで問題点に気づき，さらには実際に改善することは難しい．したがって，セルフレビュー支援では学習者自身にどのような非言語動作を行なったのかを把握させ，その意図や必要性を理解させる足場かけが必要である．
本研究では，VR 空間内でセルフレビュー支援を行う．VR を用いる理由としては，客観的および主観的の異なる視点からプレゼンテーションを見直すことができるからである．また，実際のプレゼンテーション会場を模した VR 空間内での練習や振動によるフィードバックなどのリアルタイム性や体感・経験を伴う支援がただ見直すだけの従来方式のセル
フレビューよりも非言語動作への意識を集中させてエンゲージメントを高め，自分の行なった非言語動
作の有無やどのような意図でジェスチャーを行ったのかについて効果的な振り返りを促進する効果が期待できると考える．
加えて，人型のアバターを用いてプレゼンテーシ
ョンの正確な再現が可能であることもセルフレビュ
ーにおける客観視を促進させて非言語動作の把握を促す効果が期待できる．

3.

支援の枠組み図 1 に支援の枠組みを示す．本システムでは学習者は 2 つのフェイズで学習を行う．最初のフェイズ
では学習者は VR 空間の中で実際にプレゼンテーシ
客観的な⾒直しプレゼンの記録

フィードバック

振動
映像表⽰
テキスト掲⽰セルフレビュー支援

セルフレビューとは自分自身のプレゼンテーショ
ンを振り返り，改善することである．しかし，初学者にとって自分のプレゼンテーションをただ見返す― 149 ―

フィードバックによるプレゼン把握⽀援
プレゼンテーション

主観的な⾒直しセルフレビュー

図 1．支援の枠組み

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

ョンを行なう．このとき，学習者のモーションデー
タ，発話，プレゼンテーションのドキュメントをシステムで記録する．次のフェイズでは，学習者は VR
空間の中でシステムによって再現されたプレゼンテーションを視聴する．ここでは客観的な視点と主観的視点からの振り返りを行なう．また，振り返り時には VR 機器を利用した振動や情報掲示によるフィードバックによって非言語動作の把握と理解を支援する．それぞれのフェイズについて以下で詳細を述
べる．

4.

プレゼンテーション機能

学習者は HMD を装着して両手にコントローラを持ち，VR 空間内でプレゼンテーションを行なう．
VR 空間の中には，プレゼンテーション会場，プレゼンテーションドキュメント，学習者自身の動きを反映するアバターが表示される．学習者はアバターの位置に立ち，アバターの目線と同じ映像を見る．
学習者の手や顔の動きを HMD およびコントローラ
ーでトラッキングすることでリアルタイムにアバターを動かして VR 空間内でプレゼンテーションを実施する．また，手に持ったコントローラーを操作することでスライドの遷移や指差しを行う．VR 空間
内のプレゼンテーション会場の外観を図 2 に示す．
このとき，システムは学習者の非言語動作やスラ
イド番号を記録する．また，学習者の発話の録音も行う．

5.

セルフレビュー支援機能

学習者は自分が行なったプレゼンテーションのア
バターによる再現を VR 空間で見直して非言語動作の振り返りを行う．再現されるプレゼンテーション
は収録時に記録したデータから自動生成される．ア
バターによる再現は自分自身の客観視を促進する効果が期待できる．また，音声は録音したものからピッチを変更して使用することで先行研究のように心理的抵抗感を軽減する効果が期待できる(2)．

図 2．VR 内のプレゼンテーション空間

図 3．客観的視点と主観的視点

セルフレビュー中には，アバターがジェスチャーを行ったタイミングに同期して手に持ったコントロー
ラーで振動を与えてタイミングについてのフィード
バックを与える．また，コントローラー操作でプレゼンテーションの巻き戻しや早送りを行ない，繰り返し見直すことが可能である．
提案システムのセルフレビュー支援機能には客観的視点と主観的視点の 2 種類の振り返り方法が存在する．各視点の様子を図 3 に示す．また，それぞれについて以下で詳細を述べる．
5.1 客観的視点からのセルフレビュー
学習者は聴衆として，アバターが行うプレゼンテーションを対面から視聴する．通常，プレゼンテー
ション実施中はドキュメント，オーラル，非言語動
作，聴衆の様子など多数の要素を意識しながら話す
ため初学者とって難易度が高い．自分自身が行なったプレゼンテーションを客観的に見直すことで指さしやジェスチャーなどの非言語動作に着目して振り返りを行ない，自分の非言語動作を把握してその必要性や有効性について的確な理解を行う．
5.2 主観的視点からのセルフレビュー
主観的視点からのセルフレビューでは，学習者自身とプレゼンテーションを再現するアバターの位置を重ねて，自分自身がもう一度同じプレゼンテーシ
ョンをしているかのように振り返りを行う．また，表示できる視界の範囲の制限や視線の方向の可視化
によって非言語動作の把握を支援する．特に，プレゼンテーション中の顔の向きや視線などの客観的な見直しでは分かりにくい非言語動作に対しても的確に理解を促すことができると考えられる．

6.

まとめ

本研究では VR 空間内でプレゼンテーションとセルフレビューを行う支援システムを提案した．また，開発したシステムについての詳細を述べた．提案シ
ステムの特徴は客観的および主観的な 2 種類の視点
からの振り返りと体感や経験を伴うフィードバックを行うことであり，プレゼンテーション初学者でも非言語動作の的確な把握や効果的な理解を促されることが期待される．
今後の課題としては，VR 空間内でのプレゼンテーション学習が非言語動作の理解支援に与える効果の有効性を確認するための評価実験などが挙げられる．
謝辞
本研究の一部は，JSPS 科研費 JP18K19836 の助成
による．
参考文献
(1) 柏原昭博，稲澤佳祐，“プレゼンテーションロボット
によるセルフレビュー支援”，第 82 回 先進的学習科
学と工学研究会(SIG-ALST)，pp.91-96 (2018)．
(2) 瀬谷遼太郎，稲澤佳祐，柏原昭博，“ロボットを用いたプレゼンテーションセルフレビュー支援”，教育シ
ステム情報学会 第 44 回全国大会，pp.233-234 (2019)．

― 150 ―

A4-3

アナロジーを用いたメンタルローテーション能力強化のためのAR 型学習支援システムの提案
Proposal of AR Based Learning Support System
for Strengthening Mental Rotation Ability using Analogy
河中 晋規*1, 松原 行宏*1, 岩根 典之*1, 岡本 勝*1
Shinki KAWANAKA*1, Yukihiro MATSUBARA*1, Noriyuki IWANE*1, Masaru OKAMOTO*1*1
広島市立大学大学院情報学研究科*1
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
Email: me67010@e.hiroshima-cu.ac.jp
あらまし：中学校数学の図形分野の問題を解くために必要なメンタルローテーション能力は，学習者の操作を伴った繰り返しの学習によって身に着けることが重要である．また，頭部を用いたアナロジーで，学習時間を短縮できたという報告がある．そこで本研究では，立方体マーカ用いた AR により学習者の操作を実現し，頭部を用いたアナロジーにより学習時間の短縮を目指した，メンタルローテーション能力強化のための学習支援システムを提案する．
キーワード：Augmented Reality，Analogy，操作，メンタルローテーション

1.

はじめに

中学校数学の図形の分野において，投影図や展開
図，回転体の見取り図などが扱われている．例えば
空間図形の単元では，与えられた二次元図形を，指定された軸に関して回転させたときの見取り図を問う，といった問題が挙げられる．このような問題を解くために必要な能力の一つとして，メンタルロー
テーション能力が考えられる．メンタルローテーシ
ョン能力とは，二次元あるいは三次元の物体を，頭の中でイメージとして回転させる能力のことである．
この能力を習得する際は，学習者が実際に積み木やブロックなどの立体的な物体を用いた，主体的な動作を伴う学習を行うことが重要である (1)．しかし実際の教育現場では，教科書等の紙面上に書かれた図
形で形状を確認するといった，学習者の操作を伴った学習が行われていない場合が多い．
そこで中野らは学習者の主体的な操作を伴った，
メンタルローテーション能力強化のための AR 型学
習支援システムを開発した(2)．中野らのシステムでは，立方体の AR マーカを操作する様子をスマートフォンで撮影し，その映像に三次元仮想物体の CGを重ね合わせて画面に出力する．これにより，学習者の主体的な操作を実現し，様々な角度から図形を観察することを可能にした．実験の結果，操作を伴わないディスプレイ上の学習と比べ，AR を用いた
学習は，正答数の増加に有効である可能性が示唆された．しかし，中野らのシステムでは，三次元上で操作を伴った学習を行うため，学習時間が大幅に長くなる傾向が見られた．また，メンタルローテーシ
ョン能力は，日々の繰り返しの学習によって身につくと考えられており(3)，短時間で効率よく学習することが重要である．
これらの問題を解決するために着目したのが，佐伯の研究である(4)．佐伯は被験者に二次元の画面上に左右二つの図形を提示し，それらが同じものであるか否かを解答させる実験を行った．その際，提示する図形には人の頭部を使ったアナロジーを利用した．実験の結果，使用しなかったグループと比較して，全体的に解答時間に有意差が見られた．
そこで本研究では，頭部を利用したアナロジーは，二次元上の学習だけでなく，三次元上の学習についても有効性が見られるのではないかといった仮説のもと，立方体マーカを用いた AR により学習者の主体的な操作を，頭部を利用したアナロジーにより短時間での学習の実現をそれぞれ目指した，メンタル
ローテーション能力強化のための学習支援システムを提案する．

2.

提案システム図 1 に提案システムの外観と使用するコントロー
ルマーカを示す．提案システムはスマートフォンとAR マーカを 6 枚組み合わせて立方体の形にしたコントロールマーカで構成される．各面はすべて異なるマーカで構成されており，各面の AR マーカの角度や距離からコントロールマーカの移動・回転を認識することができる．スマートフォンの画面には，認識したコントロールマーカの面に対応した図形が

図 1 提案システムの外観とコントロールマーカ― 151 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 4 図形観察時のシステム画面
テムの実現を目指した．

3.

図 2 一つの問題に対する学習の流れ表示され，コントロールマーカに移動・回転といった操作を加えることで，同様に動かすことができる．
これにより，学習者は操作を伴った学習が行える．
また，提案システムを用いた一つの問題に対する学習の流れを図 2 に示す．まず問題の出題が行われる．問題出題時のシステム画面を図 3 に示す．画面左右に，立方体と頭部を使ったアナロジーを組み合わせた図形が表示されるため，学習者はそれらが同じものか否かをできるだけ素早く解答する．表示される図形は左の図形が基準で，右の図形はそれを水平軸または垂直軸に関して，あらかじめ指定した角度分だけ回転したものである．解答の入力後，正解であれば次の問題画面に，不正解であればシステムを用いた図形の観察画面へ移行する．図 4 に図形観察時のシステム画面を示す．学習者は左上に表示される基準図形の形状や頭部の位置を参考にしながら，コントロールマーカを操作し，提示された図形が同じものか否かの確認を行う．確認後，再度同じ問題が提示され，解答を入力することで次の問題画面へ移行する.
このように立方体マーカと，頭部を利用したアナ
ロジーを組み合わせることで，学習者の主体的な操作を伴った，短時間での学習が可能な学習支援シス

図 3 問題出題時のシステム画面

機能保証実験

提案システムを用いることで学習時間の短縮が行えるかを確認するために，機能保証実験を行った．
最初にアナロジーを利用しない学習，次に利用した学習を，それぞれ 50 問ずつ計 100 問，図 2 に示す流れで行った．このとき出題する問題は，順番・種類は同じで，違いはアナロジーの有無だけである．
実験の結果，図 3 に示す問題画面での学習については，アナロジーを利用した方が，しなかった場合と比較して，全体的な解答時間，正答率ともに良い結果が得られた．このため，頭部を用いたアナロジ
ーにより，スムーズに心的回転を行えたと考えられる．一方で図 4 に示す観察画面での学習については，
アナロジーの有無による解答時間の差はほとんど見られなかった．これはマーカ型 AR の特性上，図形の表示に時間がかかり，スムーズにコントロールマ
ーカの移動・回転といった動作が行えなかったことが原因だと考えられる．

4.

おわりに

本研究では頭部を利用したアナロジーにより，三次元上の学習についても有効性がみられるのではな
いか，といった仮説のもと，アナロジーを用いた学
習者の主体的な操作が可能なメンタルローテーショ
ン能力強化のための AR 型学習支援システムを構築した．今後の課題として，システムの有効性を確認するための検証実験の実施や，操作性の向上のためのコントロールマーカ以外の操作方法の確立，頭部以外のアナロジーの利用などが挙げられる．
参考文献(1) 池谷裕二: “メンタルローテーション”回転脳”をつくる”, pp. 4-20, （2019）(2) 文部科学省:“中学校学習指導要領解説 数学編”,
pp.74-82, （2017）(3) 中野美登里，松原行宏，岩根典之，岡本勝：“AR を用いたメンタルローテーション課題の学習支援システム”，第 42 回教育システム情報学会全国大会, pp. 201208, （2017）(4) 佐 伯 胖 ：‘ Body analogy’ and the cognition of rotatedfigures, The Quarterly Newsletter of the Laboratoryof Comparative Human Cognition 3, pp.36-40, （1981）― 152 ―

A4-4

学外学習プログラムを対象とした学習プログラム検索システム「KadaRiku / カダリク」の開発- ゲーミフィケーションを用いた機能開発 -Development of KadaRiku which is the Search System
for External Learning Program- Development of functions using gamification 椎木 卓巳*1, 羅 中偉*1, 磯山 敦*2, 卯木 輝彦*3, 國枝 孝之*4,
米谷 雄介*4, 後藤田 中*4, 神田 亮*5, 八重樫 理人*4
*1
Takumi SHIIKI , Zhongwei LUO*1, Atsushi ISOYAMA *2, Teruhiko UNOKI*3, Takayuki KUNIEDA*4,
Yusuke KOMATANI*4, Naka GOTODA*4, Ryo KANDA*5, Rihito YAEGASHI*4*1 香川大学大学院工学研究科*1Graduate School of Engineering, Kagawa University*2 香川大学大学院工学部*2Faculty of Engineering, Kagawa University*3 フォトロン*3PHOTRON*4 香川大学創造工学部*4Faculty of Engineering and Design, Kagawa University*5 香川大学 地域連携・生涯学習センター*5Center for Regional Collaboration and Lifelong Learning, Kagawa University
Email: s20g466@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：香川大学では，文部科学省の COC 事業，COC+事業の採択をうけ，香川県内の自治体や企業と連携し，瀬戸内地域の課題解決や地域自治体・企業での就労体験を通じて地域理解を促す様々な学外学習プログラムを整備した．我々は，学習プログラム検索システム「KadaRiku / カダリク」を開発している．本論文では，ゲーミフィケーションを用いた学習プログラム参加促進機能の開発について述べる．
キーワード：学外学習プログラム， 検索システム， ゲーミフィケーション

1.

はじめに

香川大学は，文部科学省の COC 事業の採択をうけ，「自治体連携による瀬戸内地域の活性化と地（知）の拠点整備」事業を実施した．この事業では，香川県と 7 市町村を連携自治体とし，瀬戸内地域の課題
解決から地域理解を促す PBL（Project/Problem based
Learning）型教育プログラム（瀬戸内地域活性化プロジェクト）(1)を整備した．また，文部科学省の COC+
事業にも採択され，「うどん県で働こうプロジェクト～」事業(2)を実施している．この事業では，COC 事
業の自治体に加え，地域企業での就労体験を通じて地域理解を促すインターンシップ型教育プログラム（地域インターンシップ）を整備した．香川大学は，
COC 事業や COC+ 事業で整備した瀬戸内活性化プ
ロジェクトや地域インターンシップなどのローカル
教育プログラムを通じて，理念に謳う地域社会をリードするとともに共生社会の実現に貢献するローカ
ル人材の育成を目指している．
香川大学は芝浦工業大学と共同で，「地方と東京圏の大学生対流促進事業」の採択を受け，「うまげなかがわ感じてみまい！-うどん県住みます学生プロジ
ェクト-」(3)を実施している．香川大学が COC 事業
や，COC+ 事業で整備したローカル教育プログラム

を芝浦工業大学に提供するとともに，芝浦工業大学
が SGU 事業(4)で整備したグローバル教育プログラム
を香川大学に提供することで，「グローバルを理解したローカル人材」，「ローカルを理解したグローバル
人材」を育成することを目的としている．
香川大学では，瀬戸内地域活性化プロジェクトや地域インターンシップに代表される様々な種類の学外学習プログラムが提供されているが，矢部らが実施したアンケート調査の結果(5)，学生にそれら学外
学習プログラムに関する情報がうまく提供できていないだけでなく，学生は学外学習プログラムへの参加に躊躇している事が明らかになった．
我々は，学外学習プログラムを対象とした学習プ
ログラム検索システム「KadaRiku / カダリク」（以下，
カダリクとよぶ）(6)を開発する．本論文では，カダリ
クの概要について述べるとともに，ゲーミフィケー
ション(7)を用いた機能開発について述べる．

2.

「KadaRiku / カダリク」 概要

カダリクは，学習プログラムマッチング機能と学習参加促進機能を有している．学習プログラムマッ
チング機能は，検索ワードによるマッチング機能，開催期間によるマッチング機能，開催場所によるマ― 153 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

残り僅かになった学習プログラムは，多くの学生が参加申し込み完了していることから，何らかの共感と支持を集めた学習プログラムであると考えられる．
残定員数も，学習プログラムへの何らかの評価，すなわち「可視化要素」として利用できる．
3.3 レコメンド機能

図1

学習プログラム参加促進機能

ッチング機能，種別によるマッチング機能，参加した学生からのコメントによるマッチング機能から構成される．学習プログラムマッチング機能は，学生と学びの機会のマッチングを支援する．学習参加促
進機能は，お気に入り機能，残定員表示機能，レコメンド機能から構成される．学習プログラム参加促
進機能については，3.で述べる．

3.

レコメンド機能は，学生におすすめの学習プログ
ラムを推薦する機能である．矢部らが実施したアン
ケート調査の結果(6)，学生は学習プログラムに参加に値するレベルやスキルを有しているか不安に感じており，学生は学習プログラムへの参加に躊躇している事が明らかになった．レコメンド機能は，学生が有するスキルやレベルに応じた学習プログラムを推薦することができる． 学生が，学習プログラムに取り組み，スキルの獲得や自身のレベルを上げるプ
ロセス全体を，「プレイサイクル」として利用できる．

4.

ゲーミフィケーションを用いた機能開発

ゲーミフィケーションは，ゲームデザインやゲームの原則をゲーム以外に応用する活動全般を指し，
これを実際にサービスとして応用するためのフレームワークをゲーミフィケーションフレームワークと呼ぶ．ゲーミフィケーションフレームワークは，全部で 6 つの要素（「目的と利用者」，「可視化要素」，「目標要素」，「ソーシャルアクション」，
「プレイサ
イクル」
，
「改善・運用」）から構成される．本研究では，ゲーミフィケーション用いてお気に入り機能，
残定員表示機能，レコメンド機能を開発する．
3.1 お気に入り機能
お気に入り機能は，登録されている学習プログラ
ムを評価する機能である．カダリクを利用する学生
は，学習プログラムの情報を閲覧した際，「気になる」
および「受講してみたい」と感じた学習プログラム
に対して，「いいね」ボタンを押すことで学習プログ
ラムを評価できる．図 1 の星印は，「いいね」ボタンを示しており，星印の右の数字は，「いいね」ボタンが押された数を示している．
「いいね」が多く押された学習プログラムは，多くの学生からの何らかの共感や支持を集めた学習プログラムであり，「いいね」の数は，学習プログラムの何らかの評価，すなわち「可視化要素」として利用できる．

おわりに

本論文では，カダリクについて述べるとともに，
ゲーミフィケーションを用いた機能開発について述
べた．現在，学習プログラム参加促進機能のプロトタイプの開発すすめており，プロトタイプを用いたシステムの評価実験を予定している．
参考文献(1) COC PORTAL: “COC PORTAL”,
http://www.coc-all.jp/coc/about/ , (2020.02.06 閲覧)(2) 文部科学省: “地（知）の拠点大学による地方創生推進事業（COC+）”,
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/kaikaku/coc/,(2020.02.06 閲覧)(3) 香川大学:“うまげなかがわ感じてみまい「 う ど ん 県 住 み ま す 学 生 プ ロ ジ ェ ク ト 」” ,https://www.kagawa-u.ac.jp/coc/ , (2020.02.06 閲覧)(4) 芝浦工業大学:“スーパーグローバル大学創成支援（SGU）”,
https://www.shibaurait.ac.jp/global/summary/project/#sgu, (2020.02.06 閲覧)(5) 椎木卓巳, 矢部智暉, 米谷雄介, 後藤田中, 國枝孝之,
松永貴輝, 神田亮, 長尾敦史, 八重樫理人:“学外学習プログラムを対象とした LMS「KadaRiku/カダリク」
における学習プログラムのメタデータ構造”, 第 20 回
システムインテグレーション部門講演会, 1A1-02,
pp.3-6 (2019)(6) 矢部智暉, 浜田順子, 黒木昭博, 金潤和, 川池拓史,
米谷雄介, 後藤田中, 國枝孝之, 佛圓哲朗, 八重樫理
人:“アイデアソンを起点とした香川大学における新しい大学サービス創出の実践”, 学術情報処理研究集
会, Vol.23, No.1,（2019）

3.2 残定員表示機能
残定員表示機能は，学習プログラムの残りの定員数を表示する機能である．図 1 の各学習プログラムの下部に，それぞれ残定員を示めしている．定員が― 154 ―

B4-1

姿勢推定 AI と VR を活用した姿勢制御スキルの遠隔教育プロセスの提案とその支援システムの構築に向けた基礎的検討
Basic Study towards Development of Distance Education Support System for
Posture Control Skills Using Pose Estimation AI and VR
山内 真仁*1, 植松 祐斗*1，米谷雄介*1, 後藤田中*1, 國枝孝之*1, 八重樫理人*1
Naoto YAMAUCHI*1, Yuto UEMATSU*1, Yusuke KOMETANI*1,
Naka GOTODA*1, Takayuki KUNIEDA*1, Rihito YAEGASHI*1*1 香川大学*1Kagawa University
Email: s17t281@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：我々は，建設業従事者の労働安全教育を支援する VR 訓練環境を開発している．先行研究では，注意力を「動機」「認知」「判断」「身体制御」に分類し，「認知」「判断」の教育支援システムを開発した．
本研究では「身体制御」の教育支援システムを開発することを目的とする．先行研究の学習プロセスに基づき学習活動を設計し，それらを実現するための姿勢推定 AI および VR 技術を活用した姿勢可視化シス
テムを提案する．
キーワード：安全教育，労働訓練，注意力，姿勢推定 AI，VR

1.

はじめに

我が国の労働災害件数は，年々減少傾向にあるが，依然として，毎年およそ 1000 人の労働者が労働災害で亡くなっている(1)．労働災害の死亡事故の多くは，建設業の墜落，転落や挟まれ，巻き込まれ等の，安全に関する不注意，不安全行動が要因となっている．
このことより，建設業における不注意，不安全行動を防止する教育手段の充実が重要であることが分かる(2)．先行研究では，建設現場作業における注意力の評価・訓練に向けた VR 環境の開発をおこなった(3)．本研究では，死亡率が高い建設業における墜落，転落の防止を目的とし，体のバランスに対する注意を喚起する姿勢推定 AI と VR を利用した遠隔教育プ
ロセスの提案とシステム開発に向けた基礎的な技術検討をおこなったので報告する．

2.

姿勢制御スキルの遠隔教育プロセス

先行研究(3)では，注意力を「動機」
「認知」
「判断」
「身体制御」に分類し，「認知」「判断」の教育支援システムを開発した．本研究では「身体制御」の教育支援システムを開発することを目的とする．先行研究の学習プロセスに基づき学習活動を設計し，それらを実現するための姿勢推定 AI および VR 技術を活用した姿勢可視化システムを提案する．学習プロ
セスは「労働作業体験」「行動外化」「知識外化」「行
動と知識との差分確認」「行動の裏に隠れている判断の誤りに気付かせる」の 5 段階である．本プロセスに基づき，「身体制御」の学習プロセスを設計する．
(1) 「労働作業体験」のプロセス
教授者と学習者は遠隔地に存在し，同じ仮想空間にアクセスして，模擬的な労働作業を実行する．例

えば，天井の修繕作業などの作業内容を決めて実行
する．
(2) 「行動外化」のプロセス
遠隔地にいる教授者と学習者それぞれの労働作業
中の姿勢の変化をデータとして取得し，共有データ
ベースに蓄積する．
(3) 「知識外化」のプロセス
遠隔地にいる教授者から学習者にどういう点に気をつけて作業を行ったかを問いかける．学習者は，
模擬労働作業体験中に注意した箇所を列挙する．例
えば，体を反らさずに作業をすることや，つま先立
ちにならないなどの注意点を列挙する．
(4) 「行動と知識との差分確認」
学習者は，(2)で蓄積された行動データと,自分が列挙した知識とを比較する．このときに教授者の行動データも共有データベースに蓄積されていることから，学習者は自己の行動データと教授者の行動データを重ね合わせて比較することができる．
(5) 「行動の裏に隠れている注意の誤りへの気づき」
学習者は行動と知識との矛盾を見つけ，自ら誤りに気づく．教授者も学習者の誤りを把握し，必要に応じて自分の行動データとも比較するように学習者に促す．学習者は自分の考えを教授者に伝える．教授者は，自分と学習者との違いを強調して伝え，正誤についての判断を学習者におこなわせる．最終的に学習者は自分の知識に対して誤っている箇所について改善点を記録する．最終的に，改善点が妥当であるかの判断は教授者がおこない，誤りが修正されない場合は，直接的に教示をおこなう．

― 155 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.

システム設計以上の学習プロセスを実現するため，システムを設計する．本システムの概要を図１に示す．本システムの利用ステップは２つに分けられる．STEP1 は仮想空間における模擬労働体験であり，STEP2 は，労働作業の振り返りである．模擬労働体験において(1)労働作業体験と(2)行動外化を実行する．労働作業の振り返りにおいて，(3)知識外化(4)行動と知識との差分確認(5)行動の裏に隠れている注意に関する誤りへの気づきの 3 つを実行する．
STEP1 において労働作業中の姿勢の変化がデータベースに蓄積される．データは，労働作業者の名前
ごとに分かれて蓄積されていく．STEP2 では，データベースから，蓄積されている教授者と学習者の行動データを取得し，仮想空間上に可視化する．
(3)の知識の外化においては学習者が気をつけている箇所を言語化できない可能性もあるので，チェックリスト形式でアンケートに回答できる機能を提供する．また(5)の改善点の記録については，学習者が外化させた知識に紐づける形で改善点を記録できる機能を提供する．
STEP1
仮想空間内で模擬労働体験

STEP2
労働作業の
振り返り
(3) 作業中の注意箇所(2) 行動データ

図 2 例：写真から抽出された 2 次元骨格推定デー
タの仮想空間における可視化

5.

おわりに

本研究では，建設現場作業における注意力の評
価・訓練に向けた身体制御に関する注意力の遠隔教
育プロセスならびに姿勢推定 AI と VR 技術を活用した支援システムの設計と技術検証をおこなった．本稿では，静止画から 2 次元の骨格推定結果を仮想空間に重畳表示する試行をおこなった．
今後は，模擬労働作業体験をおこなっている学習者をステレオカメラで撮影し，3 次元骨格推定アルゴリズムを利用して抽出した学習者の時系列骨格推定データを仮想空間で再現する機能を開発する．知識を外化するためのアンケート機能や振り返り時の改善点記録機能を併せて構築し，遠隔教育プロセスの実証をおこないたい．

データベース

謝辞
本研究の一部は令和 2 年度 科学研究費補助金 若
手研究 (課題番号:20K14084) の補助によるものである．

(4) 自分と他者の行
動データ(1) 労働作業体験

図14.

(5) 自己の注意に関する誤りへの気づきシステムの概要とデータの蓄積・活用

行動外化・可視化機能の開発に向けた技術
的検討

模擬労働体験は先行研究のシステム(3)を用いる．
本研究では，(2)行動外化と(4)行動の可視化の機能の開発に向けて技術的な検討をおこなった．姿勢の変化を取得するために，姿勢推定 AI を利用する．本
研究では，OpenPose(4)を利用した．
OpenPose を利用することで人の姿勢が骨格モデ
ルデータとして推定される．OpenPose では，認識された人数や各関節の座標などの情報を数値データとして JSON ファイルに出力させることができる．このデータを仮想空間内に可視化する機能の開発に向けて技術的な検証をおこなった．
図２に OpenPose で抽出した骨格モデルデータを仮想空間において可視化した様子を例として示す．
今回は基礎的な検討として 2 次元の骨格推定アルゴ
リズムを用い，OpenPose のライブラリ(4)に含まれているサンプル画像を用いた．OpenPose により出力された JSON ファイルから各関節の座標データを抽出した．これらの座標を仮想空間にマッピングし，座標の点と点を線で結ぶことによって仮想空間上に骨格モデルを再現することができた．

参考文献(1) 厚生労働省：“平成 29 年労働災害発生状況”，https://www.mhlw.go.jp/file/04-Houdouhappyou-11302000-Roudouk
ijunkyokuanzeneiseibu-Anzenka/0000209094.pdf（参照 2019.06.14）(2) 厚生労働省：“労働災害発生状況”，https://www.mhlw.
go.jp/bunya/roudoukijun/anzeneisei11/rousai-hassei/（参照2019.06.14）“(3) 植松祐斗，後藤田中，國枝孝之，八重樫理人，米谷雄介，「建設現場作業における注意力の評価・訓練に向けた VR 環境の開発“ -他者との比較による学習を支援する仮想建設現場における危険個所登録/共有機能の開発-」，教育システム情報学会“ 2019 年度学生研究発
表会四国地区，pp215-216，2019(4) Gines“ Hidalgo,“ Yaadhav“ Raaj：“OpenPose“ -“ Real-time“
multi-person“ keypoint“ detection“ library“ for“ body,“ face,“ hands,“ and“ foot“ estimation”，https://github.com/CMU-P
erceptual-Computing-Lab/openpose（参照 2020.05.29）― 156 ―

B4-2

香川大学と共立女子大学におけるオンライン異文化・異分野学生交流 v ゼミの実践
A Practice of vSem : Online Intercultural / Interdisciplinary Student Exchange
by Kagawa University and Kyoritsu Women’s University
福田 裕樹*1, 檜垣 大地*1, 米谷 雄介*1, 卯木 輝彦*2, 谷田貝 雅典*3,
後藤田 中*1, 國枝 孝之*1, 八重樫 理人*1
*1
Hiroki FUKUDA , Daichi HIGAKI*1, Yusuke KOMETANI*1, Teruhiko UNOKI*2, Masanori YATAGAI*3,
Naka GOTODA*1, Takayuki KUNIEDA*1, Rihito YAEGASHI*1
*1
香川大学
*1
Kagawa University
*2
フォトロン
*2
Photron*3
共立女子大学*3
Kyoritsu Women’s University
Email: s20g481@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：我々は異文化・異分野の学生交流を促進する教育プログラムの開発を進めており，オンライン
異文化・異分野学生交流(v ゼミ)を支援する VR サービスを活用した仮想コワーキングスペースの開発に取り組んでいる．先行研究では，v ゼミの振り返りに利用できるような仮想コワーキングスペースにおける発話ログ収集機能，オブジェクトトラッキング機能の開発を行った．本研究では実践を通じて v ゼミの課題を洗い出し，機能改善の方針を検討する．
キーワード：アクティブ・ラーニング，学習コミュニティ，ゼミ，VR，異文化交流，異分野交流

1.

はじめに

2018 年，香川大学と芝浦工業大学は共同で，内閣
府「地方と東京圏の大学生対流促進事業」に応募し，採択された．2019 年から津田塾大学，東京農業大学
も本事業に参加している．こうした様々な文化/分野の大学が参画する中で，本事業が育成を目指す人材
像は変化し「(ローカルやグローバル，都市圏と地方，
性別など)様々な価値観を理解しそれぞれが抱える課題を認識するだけでなく，その課題解決の実践が行える人材」と再定義された(1)．こうした人材の育成に向けて，ゼミ活動やフィールドワーク型教育が不可欠である．ゼミ活動は大学教育の中心的な役割を果たすべし(2)という指摘もあり，今後支援の充実が求められていくと考えられる．
我々は VR サービスを活用したオンライン異文

化・異分野の学生交流(v ゼミと呼称)を支援する仮
想コワーキングスペースの開発に取り組んでいる．
先行研究では v ゼミの振り返りに利用できる仮想コ
ワーキングスペースにおける発話ログ収集機能(3)，VR トラッキングデータの収集・可視化機能(4)を開発した．本研究では v ゼミの実践を通じて開発中の仮
想コワーキングスペースに必要な機能を洗い出した．

v ゼミの実践2.

香川大学生と共立女子大学生との間で v ゼミをおこなった．本実践の目的は開発している仮想コワー
キングスペースに必要な機能を洗い出すことである．
v ゼミは表 1 に示す内訳で実施した．今回の実践ではシステムはオンライン VR コミュニケーションサ
ービス Mozilla hubs（https://hubs.mozilla.com/），

表 1 v ゼミの実践内容
工程

日時

参加人数

OP

アイスブ
レイク

文献レビ
ュー

VR ハンズオ
ン

クロー
ジング

香川
大学

共立
女子
大学

フ ォ
ト ロ
ン

2020/05/07 10:00 ~ 11:00

5分

30 分

20 分

-

5分

7

4

1

2020/05/08 10:00 ~ 11:00

5分

30 分

20 分

-

5分

4

1

1

2020/05/14 17:00 ~ 18:00

5分

30 分

20 分

-

5分

7

2

1

2020/05/21 17:00 ~ 18:00

5分

20 分

20 分

10 分

5分

6

11

1

― 157 ―

システム

Mozillahubs
Mozillahubs
Mozillahubs
Zoom& moot教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

moot（http s://mootup.com/slack/），テレビ会議システ
ム zoom を用いた．Mozilla hubs と moot は PC でもヘッドマウントディスプレイ(以下，HMD)でも利用可能である．Mozilla hubs と moot を利用した v ゼミの様子をそれぞれ図 1，図 2 に示す．Mozilla hubs は発話や非言語的表現に加え，空中に絵を描いたり 3D
オブジェクトの共有をおこなったりすることができる．moot は参加者間で同期された 360 度動画を視聴できるという特徴がある．
実践を続けていく中で，v ゼミ中のすべての活動
を VR 空間で行うのではなく，VR 空間での活動はアイスブレイク，共同研究相談，共同作業，ブレー
ンストーミングなど要所，要所で使用すべきであるとの意見が得られた．このことから第 4 回目(5 月 21日)の実践においてはテレビ会議と VR のブレンド型で実施した．
文献レビュー報告を zoom で実施し，
moot では 360 度動画を視聴した．

4.

仮想コワーキングスペースに必要な機能の検討

音声対話の内容が可視化されることがコミュニケーションを促進させる可能性があることが分かった．
異文化・異分野の参加者が混在している v ゼミでは用語の理解度の差によるコミュニケーションの阻害が考えられる．これらのことから，VR 空間における参加者の発言を可視化，記録し非同期に確認する方法が有用ではないかと考えられる．
また，コミュニケーション阻害を軽減するためには非言語的表現の実現が重要であると思われる．そのためには，HMD から視線情報などの身体的動作を収集し，アバターに反映させる方法などが挙げられる．
これらを踏まえ，発話の可視化および視線など身体動作の活用の有無が v ゼミにおけるコミュニケー
ションの促進や快適さに影響を与える可能性があり，
これらのデータがゼミ活動を評価するための指標として利用できると考えている．

5.

おわりに

本研究では v ゼミを支援する仮想コワーキングス
ペースの開発を行っている．本稿では，v ゼミの実践について述べた．実践を通じて得られた意見から，発話内容の記録・可視化や，参加者の視線の記録，
非言語的表現への活用によって，v ゼミの学習評価
や学習支援が可能であると考えられる．今後は，v ゼ
ミにおける学習活動を定常的に記録し，分析を通じて，ゼミ支援の方法論を充実させたい．

図 1 Mozilla hubs を使用している様子

謝辞
本研究の一部は令和２年度 科学研究費補助金 若
手研究 (課題番号:20K14084) の補助によるものである．
参考文献
図 2 moot を使用している様子

3.

v ゼミ実践で得られた意見

今回，HMD を使用している参加者と PC を使っている参加者が混在した．言葉のみでは伝わりきらない発話者の意図を理解するために非言語的表現が重要であることなどの PC を使っている参加者と HMDを使っている参加者との表現の差についての意見が多かった．HMD を用いた参加者はアバターの手を動かすことができ，それによって非言語的表現をおこなっていた．ノート PC を使っている参加者からは身振り手振りがあるとコミュニケーションの助けになるという意見がえられた．
VR コミュニケーションサービスの改善点として，音声の対話がラグ等で聞き取りづらいときに，字幕が吹き出しのように表示されるとコミュニケーショ
ンが取りやすいのではないかという意見が得られた．

(1) 八重樫理人: “うどん住みます学生プロジェクト-地方(香川大学)と東京圏の大学(芝浦工業大学、津田塾大学、
東京農業大学)による高度人材育成事業-”，大学時報，
No.392，pp.28-35(2020)(2) 永岡慶三，米谷雄介：“ゼミ活動を大学教育の中心に :SMS:統合ゼミ活動支援システムの提唱と開発状況-”，
日本教育工学会研究報告集，Vol.16，No.1，(2016)(3) 福田裕樹，米谷雄介，卯木輝彦，谷田貝雅典，後藤田中，國枝孝之，八重樫理人: “アクティブ・ラーニング
型学習コミュニティのための VR コミュニケーショ
ン環境の開発-発話データに基づく学習評価に向けた
デ ータ 収集機 能の 開発-”, 教育 シス テム情 報学 会
2019 年度学生研究発表会四国地区，pp.217-218 (2019)(4) 檜垣大地，米谷雄介，後藤田中，國枝孝之，八重樫理
人: “VR を利用したドローン手動操縦スキルの訓練環
境-操縦技能の熟達過程の可視化機能の開発-”, 教育
システム情報学会 2019 年度学生研究発表会四国地区，pp.219-220 (2019)― 158 ―

B4-3

アンケート調査結果と SNS を利用したチャットボットによる合理的配慮のWeb アクセシビリティ計画
Reasonable Accommodation for Web Accessibility Plan by Chatbot UsingSNS
上野 昇*1,*2, 光原 弘幸*3, 獅々堀 正幹*3
Noboru UENO*1, *2, Hiroyuki MITSUHARA*3, Masami SHISHIBORI*3*1 徳島大学大学院先端技術科学教育部*1 Graduate School of Advanced Technology and Science, Tokushima University*2 四国大学生活科学部*2 Faculty of Human Life Science, Shikoku University*3 徳島大学大学院社会産業理工学研究部*3 Graduate School of Technology, Industrial and Social Sciences, Tokushima University*1 Email: c501947004@tokushima-u.ac.jp
あらまし： 「障害者差別解消法」が施行され，それに則って合理的配慮の提供が始まって約４年が経過している今日，四国大学でも，それぞれの障がいに応じた配慮計画を実施し学修支援の改善が日々なされている．本学では学修支援，特に合理的配慮に関する学生と教職員との連絡手段は，既存の大学ポータル
システム，メール，SNS，対面等の手段を活用しているが，どれがベストなのか，配慮を必要とする学生に対して Web アンケートを実施した．その結果，ほぼ全員が SNS（LINE）による連絡手段を希望していることが判明した．これを踏まえ，学生にとって慣れている LINE と，忙しい教職員にとって業務負担の軽減が期待される AI チャットボットを組み合わせた Web アクセシビリティ計画について発表する．
キーワード：合理的配慮，学修支援，SNS ，AI チャットボット

1.

はじめに

合理的配慮の提供を継続していく中で，ICT を活用した障がいを持つ学生の学修参加や教職員とのコ
ミュニケーション方法は多種に渡り(1)，支援の時期によっても内容が異なってくる．入学時は特定の学生を対象とするのでなく，全学生に対し平等に学修支援ができる環境が大切であり，この段階において学生の様々な相談や質問を教職員が分析することで，合理的配慮の学生かどうか見極める大切な時期と考える．また配慮手続きや配慮提供後の相談や質問も重要であり，継続的なサポートが必要と考えられる．
このようなことから，3 つの段階に則ったコミュニ
ケーション方法を提案する．

2.

3 つの段階図１が示すのは，大学入学から卒業するまでの学
修支援，特に合理的配慮を必要とする学生への対応
フローであり(2)，大きく次の 3 つの内容に分類でき
る．
(a) 匿名性を重視した支援：入学後，心配ごと等の学生アンケートの結果や学修状況により，質問や相談を行い，学生の状況により配慮申請を打診する．
(b) 合理的配慮の手続き：申請の手続き及び配慮
計画に基づいて提供を開始する．
(c) 配慮提供後の日常的支援：配慮計画実施に伴う学修相談や教職員からの情報提供，配慮の評価や見直し，卒業等による配慮提供の中止等も行う．

図１

3.

支援の 3 つの段階

アンケート

今回，合理的配慮における学生と教職員とのコミュニケーション，例えば，学修支援の相談や質問，配慮の手続き，配慮提供後の相談等，どのような改善が求められているのか Web によるアンケート調査を実施した．
3.1 結果次の表１は，質問の全 11 項目の内，4 項目をピックアップした．

― 159 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表 1 質問の一部

質問 1：大学の教員や職員とあなたの連絡方法で，どのような手段があなたにとって都合よいですか？（複数
選択可）
学生 A
ポータルサイト．メール
学生 B
メール
学生 C
LINE 等の SNS, メール
学生 D
LINE 等の SNS, メール
学生 E
LINE 等の SNS, メール
質問 2：大学の講義など大学生活全般について，そのサ
イト上で質問と連絡ができる．
学生 A
必 要
学生 B
必 要
学生 C
必 要
学生 D
必 要
学生 E
必 要
質問 3：そのサイト上で，合理的配慮の新規申請や変更，停止ができる．
学生 A
必 要
学生 B
不 要
学生 C
必 要
学生 D
必 要
学生 E
必 要

（質問 4～7 は省略）

質問 8：講義を休んだ際，代替課題をそのサイト上で確認し，提出物のアップができる．
学生 A
必 要
学生 B
必 要
学生 C
必 要
学生 D
必 要
学生 E
必 要

（質問 9～11 は省略）
3.2 分析
都合の良い連絡手段として，全員がメール，そして半数以上の学生は LINE 等の SNS と回答している（質問 1）．なお，既存の大学ポータルサイトは，教職員から学生への一方的な連絡しかできない理由により，選択の少なさに反映されている．それ以外の質問に関して，今後予定する Web アクセシビリティ
計画に必要な機能を質問したところ，学修全般について Web 上で質問や相談ができること（質問 2），講義を休んだ際の代替課題を Web 上で確認や提出できること（質問 8），また，合理的配慮の手続きや変更等ができること（質問 3），この 3 つの機能について，ほとんどの学生が必要と回答している．
これ以外に注目する回答として，「匿名で相談できる」機能を希望する等，質問や相談の充実を重要視する学生が多いことが判明した．他大学の調査結果
でも障がいを持つ学生に対して，最も必要な支援として，学修や大学生活等の個別面談が最も重要と回答した教員が多いこともマッチングする(3)．
3.3 考慮すべき課題
アンケート結果より，導き出されたのが次の 3 点を課題として Web アクセシビリティ計画を進める．
(1) 匿名性を重んじる相談は Web をベース
(2) 各学生の個別相談や手続きは LINE をベース
(3) 教員の業務負担を考え AI チャットボット活用

4.

AI チャットボットの計画

5.

おわりに

図 2 はアンケート結果より導き出された考慮すべき課題，匿名性を重んじる相談について，Web ベースで AI チャットボットを組み込んだ場合の UI デザ
インである．
この Web アクセシ
ビリティの特徴は，匿名性を維持するためログイン機能を設けず，学生であれば誰でも質問できるよう対象者を広げていることです．常にアバター（ロボット）の「こちらは匿名で何でも相談や質問できるチャットボットです．」とトップに表示し，学生は気軽に質問等が可能です．学生が担当教員と直接連絡を希望する場合は，下段に「担当先生にコメントする」ボタンを表示
させ，学生が連絡フォームに質問内容を記入できるようにする．
図 2 UI デザイン

今後，全学生対象，視覚障がい，聴覚障がい，肢体不自由，精神障がい，発達障がい，それぞれの特徴的な質問事項(4)を踏まえ，AI チャットボットに質問文と回答文を登録していきシステム構築していく．
参考文献(1) 近藤 武夫:“大学における障害のある学生の ICT 利用−支援技術および合理的配慮の観点から−”一般社団
法人 CIEC，
コンピュータ＆エデュケーション，
40 巻，
pp.14-18（2016）(2) 四国大学 学修支援センター：“合理的配慮ガイドブック”，障がい学生支援委員会，pp.2-8（2018）(3) 金彦志:“大学の障害学生における合理的配慮提供に関する検討−教員アンケート結果を中心に−”，宮城學
院女子大學研究論文集，研究論文集 127 号，pp.35-48（2018）(4) 後藤悠里,佐藤剛介,村田淳,望月直人,桑原斉,中津真美,
植田健男:“高等教育機関における障害学生が抱える困りごとの検討−自由記述回答の分析を通して−”，全国高等教育障害学生支援協議会，高等教育と障害，第1 巻，第 1 号, pp.34-44（2019）― 160 ―

C4-1

今迄にない独自の英語発音矯正法に基いた e ラーニングサービス『ネイティブの口』のご紹介～3DCG 画像で、英語の発音に必要な発声発語器官の筋肉の動きの理論的理解が可能に～

Introduction to the new e-learning service “Native no Kuchi”
based on the unique accent reduction for English~3DCG images make it possible to theoretically understand the muscle movementof the vocal speech system for English pronunciation ~直井 雅一*1, 富田 大輔:*2, 王 牧子*2
Masakazu Naoi*1, Daisuke Tomita*2, Oh Makiko*2*1 合同会社プロンエイド*1PronAid, LLC*2 英語発音矯正専門スクール Discovering Sounds*2Discovering Sounds -Accent ReductionEmail: *1masakazu_naoi@pronaid.co.jp,*2daisuke_tomita@discoveringsounds.com
あらまし: 英語の発音に必要となる発声発語器官の筋肉のトレーニングを取り入れた新しい英語発音学
習法を紹介させて頂きます.今回開発した，e ラーニングシステムでは，音声記号差分化表示や，透明化させた 3DCG モデルにより，学習者は，自らの発音の誤りを明確に認識でき，適切な発声器官の状態を直感的に分かりやすく学ぶことが可能です.日本語母国語者が，スムーズに，自然な英語の発音を習得できる理論的方法をご説明したいと思います.
キーワード:英語発音,筋肉トレーニング,発音矯正,e ラーニング

1.

開発の目的と背景

日常生活において“話す”ことは，言葉自体の意
味の他，心理面や感情の情報も伝達でき，コミュニケーションの発信手段として，非常に大きな役割を担っています.
ベネッセ総合教育研究所が中 1～高 3 の 6,000 人に対して行った大規模調査“中高生の英語学習に関する実態調査 2014”によると，”英語を勉強する上で，大切なことは何だと思いますか？“という質問に対して，中学生の 53.4%，高校生の 59.8%が，”英語でたくさん会話をする“と回答し，この回答の割合は
質問中一番高い値であったという結果があります.
（文献番号（1））このことは，中高生達が実際の生活において英語で話したいという意欲を持っていることを示唆しています.
発音に関して，生理学的には，発声や発語に関係する器官が働きますが，言語によって，その音声学的特徴が異なる為，複雑に連携している発声発語器
官の働き方にも違いが生じます.日本語は音響特徴
において，欧米系の言語との差異が大きく，また，
一方，外国語の発音学習の際の母語の干渉の問題も存在しています（文献番号（2））.このような背景は，日本人の英語の発音学習をより困難なものにしています.私達日本人がこの困難を乗り越えるには，従来の発音学習（手本となる“発音”をよく聞き，各々の発音の調音点や調音方法の説明を手がかりに，手本となる発音を自身で発音できるように行う学習）に加えて，新しいアプローチが必要なのではないかと考えました.その結果，英語の発音に必要な発声発
語器官の筋肉の動きに注目した体系的筋肉トレーニ
ング法（以下「英語発音筋エクササイズ」と略）の考案に至りました.
英語の発音学習に関しては，学習者側が感じる壁に加えて，指導者側の発音指導への不安という壁も存在し，問題解決の為に様々な検討が行われている
現状もあります（文献番号（3）,文献番号（4））.この「英語発音筋エクササイズ」は，今迄，両者に立ちはだ
かっていた英語の発音学習に対する抵抗感を少しでも取り除き，学習者も指導者もストレスなく，楽な気持ちで自然に英語音声でのコミュケーションが実現できる為の有用な方法になると考えています.詳
細のトレーニング法については富田大輔著書（文献
番号（5））をご参照下さい.
当スクールでは，通常は，生徒と先生が対面して（直接対面の他，Skype も含む），筋肉トレーニング
から始まる英語の発音学習を行っておりますが，今回，学習者，並びに，指導者が，独りでも「英語発音筋エクササイズ」を含む英語発音学習に取り組め
るような 3DCG e ラーニングシステム「ネイティブの口」を開発致しました.以下で，その特徴をご説明
致します.

― 161 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/42.

英語発音学習 e ラーニング システム
「ネイティブの口」の特徴

3)推奨スペック
OS: Windows 10,CPU: Intel Core i3 4160 3.60GHz
以上,メモリ:8GB,モニタ: 解像度 1920×1080 以
上以下に，今回開発した，e ラーニングシステム「ネイティブの口」（以下，「ネイティブの口」と略）の特徴を記載致しました.
１) 今回開発した「ネイティブの口」は，英語の発音に必要な発声発語器官の筋肉トレーニン
グを土台にし，英語の全母音/子音・単語・文章の自習発音練習を可能にしたシステムで，以下のような段階を経た内容です.
【Step1】：理論的に考えられた英語に必要な発声発語器官の筋肉のトレーニングを行い，個々の英語の発音練習の土台を作る【Step2】:Step1 で習得した筋肉の動きを応用しながら，個々の母音・子音・単語・文章などの発音を体系的に学習する
2)この「ネイティブの口」では，練習している自分自身の姿が画面に表示されます.その隣で，お手本となる発声発語器官の動きの 3DCG 画像を表示しながら学習を進めることができます.以
下に示した図 1 は，実際の「ネイティブの口」の画面になります.お手本は図 2 のような 3DCG
画像で示される為，自分自身の発声発語器官の動きを視覚的に確認しながらの学習が可能です。
“何故お手本の音と違うのか？”“何を，どのように直したらよいか？”を学習者自らでじっくり考えながら，発音の練習を行えることが大きな特徴です.

図 1「ネイティブの口」での学習場面

4)運用開始日：2020 年 3 月

5)対象者
英語発音学習者全般、並びに、英語発音指導者（年齢，学習用途や目的などによる単語のレベル等の調整可能）3.

今後への課題グローバルレベルでの活躍に必須となる英語でのコミュニケーション能力の育成は，持続可能な社会の担い手を育む教育 ESD(Education for Sustainable
Development)の重要な要素です.学習する側と学習を指導する側の双方向の進歩により実現される ESDを実証できるツールとして，『ネイティブの口』の効
果的な活用方法を今後より深く検討する予定です.

参考文献(1) ベネッセ教育総合研究所 (2014).「中高生の英語学習に 関 す る 実 態 調 査 2014 」， Retrieved from ．
https://berd.benesse.jp/up_images/research/Teenagers_Eng
lish_learning_Survey-2014_ALL.pdf 2020 年 2 月 4 日
引用．
(2) 清水克正 (2008).「L2 音声学習とその理論的背景」名
古屋学院大学論集 言語・文化論 第 19 巻 第 2 号（2008 年 3 月）
(3) 松宮新吾 (2013).「小学校外国語活動担当教員の授業
指導不安にかかわる研究（授業指導不安モデルの探求と検証」.関西外国語怠大学研究論集 関西外国語大学,関西外国語短期大学編 (97):2013.3 p.321-338(4) 折井（秋田）麻美子 (2015).「英語音声教育研修の必要性-発音教育に関する中学校教員の意識調査から-」.
早稲田大学 教育・総合科学学術院 学術研究（人文科学・社会科学編）第 63 号 p.203-222 2015 年 3 月(5) 富田大輔著「アヒル口体操でネイティブのように英語がしゃべれる」サンマーク出版 2015 年出版

図 2 発音トレーニング実施時の 3DCG 画像（上図は斜め 45°の画像）― 162 ―

C4-2

外国語学部学生のコミュニケーション能力
Communication Skills of Foreign Language Students
長谷川 信, 吉田 和央
Makoto HASEGAWA, Kazuo YOSHIDA
岐阜聖徳学園大学外国語学部
Faculty of Foreign Languages, Gifu Shotoku Gakuen University
Email: m.hasegawa@gifu.shotoku.ac.jp
あらまし：英語によるコミュニケーションを通して英語を学ぶ機会は多いが，初級レベルの学習者には，
英語コミュニケーションへの不安等から積極的に会話に参加ができずにいる．これらの中には，コミュニケーションを不得手とする学生もいるために，コミュニケーション能力を評価して，日本語によるコミュ
ニケーション能力を高める支援をすることで，英語コミュニケーションへの参加も促す．本稿では，コミュニケーション能力評価のアンケートと TOEIC IP テストにより，コミュニケーション能力と英語能力の関係を明らかにする．
キーワード：英語学習，コミュニケーション能力，TOEIC

1.

はじめに
（1）

政府主導の「グローバル人材育成」が進む中で ，各大学でも英語教育に力を入れており，ネイティブ
教員を増員し，All English の授業も拡大させるなど，特色ある教育課程を編成している（2）．英語専攻系の学科も人気で，多くの学生が入学するが，英語能力には差があるため，多くの大学ではレベル別の少人数クラスを編成して，対話型授業を実施している．
また，英語能力を底上げするために，授業以外の環境をキャンパス内外で整備するなどの取り組み（例えば，語学ラウンジ，留学生の受け入れ，留学生との共同生活寮など）がみられる．いずれも，英語によるコミュニケーションの機会を増やすことで，英語能力の向上を目指している．しかし，初級クラスの学習者にとって英語でコミュニケーションを取る
ことは容易でなく，心理的不安や性格要因などが影（4）響してコミュニケーション学習への課題も多い（3）（5）．
そこで，学生にはコミュニケーション能力を高める支援から始め，次のステップで英語コミュニケー
ションによる英語学習に進むことで，英語を得意としない学生へ学習効果を高めることを検討する．本
論文では，アンケート評価により，学生のコミュニ
ケーション能力と英語能力の関係を明らかにする．

5 つ力（聴く力，観る力，感じる力，質問する力，
伝える力）に分解しており，各 5 問の合計 25 問に，あてはまる：2 点，ややあてはまる：1 点，あてはまらない：0 点，無回答：0 点で回答・集計する．ここでは，5 つのコミュニケーション能力の得点合計をその個人の総合得点(50 点満点)として扱う．
表 1 アンケート人数と TOEIC クラス
クラス
回答人数
TOEIC 得点
29
A組
高
36
B組
↑
35
C組
↓
32
D組
低
132
合計

3.

結果

コミュニケーション能力の評価アンケートの得点
は，図 1 に示す分布となり，平均点は 22.5 点となった．今回のアンケートによる，5 つの力の相関係数を表 2 に示す．いずれも正の相関を示しており，聴く力と観る力，観る力と感じる力の相関が高く，聴く力と感じる力，観る力と質問する力の相関が低い
特徴が見られた．
表 2 5 つの力の相関係数

2.

調査方法

地方私立大学の外国語学部外国語学科 1 年生を対象に，コミュニケーション能力の評価アンケートを2019 年 10 月に実施した．学生は入学時に TOEIC IP
を受験しており，得点別に 8 段階にクラス分けされている．ここでは，8 クラスを順番に 2 クラス 1 組に再編成した組み合わせで集計している．
コミュニケーション能力の評価アンケートは，平尾(*3)のアンケートを用いて，132 名の回答を得た．
アンケート調査票では，コミュニケーション能力を

聴く力
見る力
感じる力
質問す
る力
伝える力

― 163 ―

聴く力

観る力

感じる
力

質問す
る力

1.00000.77900.39811.00000.75511.00000.51220.43750.66251.00000.59660.70870.59680.6356

伝える力

1.0000教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

果に差をもたらしたとも考えられる．一方で，今回のアンケート調査では，約 30 規模のクラス単位で評価したが，今後の学習支援とその評価のためには，
個人別のコミュニケーション評価を明らかにして，継続的にコミュニケーション学習や英語学習の効果を計測する必要がある．

[%]
30
25
20
15
10

5.

5
0

[点]
図 1 コミュニケーション能力の得点分布(全体)各クラスのコミュニケーション能力評価の平均得点を図 2 に示す．
概ね TOEIC IP の高得点クラスが，コミュニケーション能力評価においても高い平均点を得た．また，上位 2 クラスと，下位 2 クラスではコミュニケーション能力評価において，常に上位・下位の関係が見られた．

まとめ

コミュニケーション能力は，社会から求められる力であるが，学生の身についておらず，企業側の評
価と学生自身の評価にギャップがある能力である（7）．
就職が近づくと学生たちも意識しはじめて，積極的にコミュニケーションを取ろうとする様子が伺える．
一方で，英語学習における英語コミュニケーション
は，授業の一部として捉えられ，初心者クラスで英語学習に目的意識を持たない学生に，十分な効果が得られているとは言い難い．今後は，初年次から実施されている，コミュニケーション能力を高める授業や学習支援を活用して，英語コミュニケーション
学習への意識や効果を評価していく予定である．
参考文献

[点]
8.0

A組

B組

C組

D組

(1) 吉田文:“「グローバル人材の育成」と日本の大学教育?
議論のローカリズムをめぐって”, 教育学研究, 81 巻,
2 号, pp.164-175 （2014）(2) 古家聡, 櫻井千佳子:“日本の大学における英語教育の役割：教養教育の観点から”, The Basis, Vol.3, pp.5-19（2013）(3) 大場浩正:“協同学習に基づく英語コミュニケーショ
ン活動が英語学習意欲や態度に及ぼす影響 : テキス
トマイニングによる分析”, 上越教育大学研究紀要,
Vol.34, pp.177-186 （2015）(4) 野口朋香:“英語学習における不安とコミュニケーシ
ョン能力 : 不安軽減のための教室環境づくりへの提言”, 外国語教育メディア学会機関誌, Vol.43, pp.57-76（2006）(5) Maclntyre, P.D., & Charos, C.:“Personality, attitudes, andaffects as predictors of second language communication”,
Journal of Language and Social Psychology, Vol.15,
pp.3−26 （1996）(6) 平尾元彦, 重松政徳:“大学生のコミュニケーション能力 と キ ャ リ ア 意 識 ” , 大 学 教 育 , Vol.4, pp.111-121（2010）(7) 経済産業省:“大学生の「社会人観」の把握と「社会人基礎力」の認知度向上実証に関する調査”（2010）

7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

図 2 クラス別コミュニケーション能力得点

4.

考察

TOEIC IP でクラス分けした，英語能力の上位グループでは，コミュニケーション能力の評価においても高い得点となり，英語能力の下位グループでは，
コミュニケーション能力においても低い得点となった．
大学受験においては，自学自習が主となり英語によるコミュニケーション学習は少なくないが，高校の授業などにおいては積極的に英語コミュニケーシ
ョンの学習が取り入れられている傾向があり，高校までの生活におけるコミュニケーション活動の得手
不得手が，そういった授業方法から得られる学習効― 164 ―

C4-3

統語規則の違いの明示的な学びを指向した和文英訳演習システム―英語 5 文型を対象とした和文英訳段階的構造変換演習―
Learning of Differences in Syntactic Rules between Japanese and English
in Translation Exercise System- Exercising of Two-step Structure Conversion in 5 Sentence Patterns 藤田 茉佑*1, 林 雄介*1, 平嶋 宗*1
Mayu FUJITA *1, Yusuke HAYASHI *1, Tsukasa HIRASHIMA *1,*1 広島大学 先進理工系科学研究科*1 Graduate School of Advanced Science and Engineering Hiroshima University
Email: hujita-m@lel.hiroshima-u.ac.jp
あらまし：日本語と英語では単語に文法的役割を与える方法（統語規則）が異なる（屈折重視と語順重視）
ことが，英語学習及び日本語学習の困難さの一つの要因になっているとされている．本研究では，その違いの明示的な学びを目指して，和文英訳を，(1)単語に基づく単語変換と(2)単語の屈折に基づく語順変換，の二つの段階で明示的・操作的に行う演習システムを，5 文型の形式で表現できる英文の範囲で設計・開発した．大学生及び英語教員による試験的利用の結果も報告する．
キーワード：５文型，対照言語学，統語論，和文英訳，段階的構造変換

1.

現を試みる．

はじめに

日本の英語教育は 1980 年頃を境に読解能力の習得を目的とした文法訳読重視から，音声情報を中心としたコミュニカティブ・ランゲージ・ティーチング（CLT）に変化してきたとされている (1)．本来これらは二者択一的なものではなく，相互補完的な関係にあると解釈すべきだとの指摘があり(2)，CLT では基本的な文法事項が身についていない生徒には効果的でない場合があることも報告されている(3)．
英語教育に有用であるとして，言語学の一分野である対照言語学で行われている，対照分析（目標言語を基本の言語と比較対照すること）が知られている．Lado によると 2 言語の比較は音，文法，語彙，
書記，文化の 5 部門によって行われるとされている．
文法構造の仕組みには語順・語尾変化・機能語・音調・強勢などがあり，これらの異なりのあるところに第二言語としての学習の困難点が多く，無いところに少ないとされている(4)．語順・語尾変化・機能語はすべて統語規則に関するものであり，つまり単語に意味を与える方法が異なるということである．
日本語は「は」「が」「に」「を」など文法上の意味を示す「機能語」を実質的な意味を示す「自立語」の後ろに配置することで，文中の単語の意味を特定す
る屈折重視の言語で，英語は語を並べる順番，語順
によって意味を特定する語順重視の言語である(5)．
本研究では，英文和訳においてこの違いを明示的．
操作的に学習者に行わせる演習を設計・開発する．
英語と日本語において語順に違いがあることは教えられているが，語に意味を与える文法的役割の違いがあることは教える対象になっていない．本研究では，このような英語と日本語の構造の違いが明確に成立していることが保証でき，かつ，英語学習における重要な基本とされている 5 文型の範囲での実2.

段階的和文英訳変換モデル

図 1 に段階的和文英訳変換モデルを示す．段階的和文英訳変換モデルは和文から英文へ段階的に変換するためのモデルである． このモデルは和文，自立
語・機能語分離文，自立英語・機能和語混在文，英文と 4 つの段階で変換が行われているという考えに基づいている．

図 1 段階的和文英訳変換モデル
このモデルでは，まず和文を自立語と呼ばれる名詞や動詞の語幹と，機能語と呼ばれる助詞や動詞の活用部分に分離する．例えば「エミは昼食を食べます」という和文を「エミ」
「は」
「昼食」
「を」
「食べ」
「ます」というように分ける．これが自立語・機能
語分離文となる．次に自立語を和単語から英単語に変換したものが自立英語・機能和語混在文となる．
最後に機能語に基づいて語順変換を行うことで英文が完成する． 例えば「は」という助詞があれば主語と判断し，英文では最初に配置する，というような― 165 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4ことである．

3.

演習システムの設計・開発

本演習では和文英訳を，「段階的和文英訳変換モデル」に基づいて，①和文組み立て，②単語置き換え，③文節並び替え，④振り返りという 4 つの手順で段階的に変換を行わせる．①和文組み立てでは日本語の単語群から和文の文章を組み立てる．②単語置き換えでは作成した和文の単語をタップするとそれに対応する英単語の候補が表示され，それをタップすることで英単語に置き換えた文章に変化する．現在
は候補が 1 つのみ表示される．③文節並び替えでは，
5 文型のＳやＶなどの要素を，「意味順モデル」(6)を参考にして日本語のガイドとして表現し，そのガイドに沿って②で置き換えた文章を先頭から英文の構造に並び替える．この際のシステム画面を図 2 に示
す．④振り返りでは①から③までで文章をどのように変換したか振り返るものとなっている．
学習者の誤りに対しては①から③の各段階で正誤判定を行う．現時点での実装では，各段階に対して誤りが存在した場合，誤りが存在することのみを指摘しているが，今後どの箇所が間違いを指摘するフィードバックを実現する予定である．

に役に立つと思うか」については，初学者や理系的な考えを持った学習者，英語や 5 文型が苦手，英語の語順の意味を理解していない，英訳で何をしていいか分からない学習者，などが挙げられた．
(2)について 4 名の英語教員(高等学校・高等専門学
校)に 1 人平均 15 分，各文型最低 1 問，全 10 問程度
利用してもらったうえで，英語教育への利用の可能性についての意見をもらった．結果，演習としての活動およびシステムによる正誤判定・フィードバッ
クにおいて不適切との指摘はなかった．肯定的な意
見としては，「小学生，中学生など初学者や文法の苦
手な人への学びなおしに有用ではないか」「システム
を拡張していけば幅広い層をターゲットにできるだ
ろう」「日本語の文法的役割を考えることは今まで英語学習であまりされていないが必要だと思う」などがあった．改良を要する点としては，「英語から日本
語への変換を行う」「単純作業をなくす」「単語を語群選択にする」などが挙げられた．
これらの試験的利用の結果から，先に上げた 2 点をそれぞれ確認できたと判断している．また，高専においては授業において試しに利用すること可能であるとのコメントも得ており，現在，高専生での利用を前提としたシステムの改良を進めている．

5.

図 2 文節並び替え

4.

試験的利用

本試験的利用は，(1)学習システムに関する研究を行っている情報系大学生・大学院生にとってシステ
ムが「利用可能」であること，(2)現場の英語教員にとってシステムが「学習に利用可能・有効」だと思えること，の 2 点を確認するために行った．
(1)について確かめるための予備実験を，21 名の学生に対して行った．まず英訳のモデルについて説明
し，その後システムを実際に利用して 5 文型各 3 問
計 15 問に取り組んだ後，アンケートに回答してもらった．結果として，システムの利用の平均時間は 9分 58 秒(標準偏差 1 分 37 秒)であった．アンケートの結果から 86%の人が「システムを利用可能」である，90%の人が「システムは学習の役に立つ」「シス
テムによって日英の統語規則に気付くことができた」と回答した．しかし「英訳の理解が深まったか」については扱っている問題が簡単だったこともあり，「既に理解している内容のため深まることはなかった」との意見も見られた．また，「どのような学習者

まとめと今後の課題

本研究では，日本語と英語の統語規則の違いの明
示的な学びを実現するために，和文英訳を，(1)単語に基づく単語変換と(2)単語の屈折に基づく語順変換，の二つの段階で明示的・操作的に行う演習シス
テムの設計・開発を行った．試験的利用の結果から
今後さらに開発を進めるうえで十分な根拠を得たと考えている．
今後は学習者による実践的利用を行い，5 文型に対する態度や説明，理解度の変化から演習の意義を確かめ，より良い演習に改良するため学習者の振る舞いを分析していく予定である．
参考文献(1) 濱雪乃：“英語教育における CLT を中心としたコミュニケーション能力の育成をめぐる一考察: 小学校
英語教育への展望.” 人間発達研究 32，pp.19-37 (2017)(2) 伊藤崇，大和隆介：“コミュニケーション活動と文法指導が融合したメタ認知的活動を伴う授業の実践とその効果に関する研究”岐阜大学教育学部研究報告
教育実践研究 7.5 pp.181-197 (2017)(3) 西嶌俊彦：“文型論と英語教育.” 四国大学紀要 46
pp.97-108 (2016)(4) Lado Robert ： ”Linguistics across cultures: Applied
linguistics for language teachers”．Univ of Michigan Pr,(1957)(5) 高見澤孟：“新・はじめての日本語教育 1 日本語教育の基礎知識”．アスク(2004)(6) 田地野彰：“どこからやり直せばいいかわからない人のための「意味順」英語学習法” ディスカヴァー・
トゥエンティワン(2011)― 166 ―

C4-4

優先的に学習すべき語の用例の視覚的な自動推薦
江原 遥
Yo EHARA
静岡理工科大学情報学部
Department of Informatics, Shizuoka Institute of Science and Technology
Email: ehara.yo@sist.ac.jp

あらまし： 外国語学習の語彙学習においては、従来、単語テストの結果から、学習者が学習すべき語を自動的に提示して推薦する人工知能技術はあった。しかし、語には複数の意味を持つ多義語が多くあり、各意味ごとに代表的な用例がある。本稿では、母語話者生コーパスと学習者の単語テスト結果のみから、入力された語について、学習者が知らないと推測される代表的な用例を自動的に判定し、学習者に推薦する手法を提案する。

1

はじめに

本稿では 10) を要約する．外国語学習において，語彙学習は学習者が学ぶのに必要な時間が長いうえ，読解力をはじめとする全般的な語学力と相関が高いため，特に支援を要する．語彙学習の支援においては，学習者が適切な語の使い方を学べるよう，各単語の主要な使い方（用例）を学習者に提示したいニーズがある．母語話者の作文や発話を集めた大規模コーパスは，均衡コーパスなどの形で多くの言語で容易に入手可能であるので，こうしたコーパス中の，ある単語の出現のうち，どの出現が学習者が覚えるべき主要な用例に相当し，どの出現が例外的であるのかがわかれば，学習者にとって有用と思われる．
この時，単にコーパス中の当該単語の出現箇所を羅列するのではなく，次のような提示を行うと，より語彙学習に有用であると予想される．

1. 多義語については語義を考慮し，類似した語義を持
つ出現をまとめて提示してくれる機能

図 1: “period” の主要な用例．丸い各点は，“period” の各用例（コーパス中の各出現）に対応する．各点の色は例外的である度合い（エネルギー値）を表し，緑色ほど例外的，赤色ほど主要と判定されている．右下の赤い点が多く集まる部分にある，灰色の▲が基準点であり，基準点からの距離が近い点 10 点に対応する用例が，テキストの形で右側に示されている．テキストの前の数値は，実際の各用例のエネルギー値である．本稿の文例は，全て BNC1) から取得した．

2. 覚えるべき主要な語義の出現と，例外的な語義の出 した高品質なデータセットが知る限り存在しないので，例を通じた質的評価と間接的な量的評価を行った．
現を分けて提示してくれる機能2

深層異常検知しかし，このように．語の出現ごとに語義を付与したり，深層異常検知の近年の代表的な手法として，覚えるべきかどうかを判定する作業を，人手で行うことは，アノテーションコストが高すぎ，非現実的である． DAGMM7) が 挙 げ ら れ る ．DAGMM は ，ク ラ ス
語義については，近年，文脈を考慮して単語の各出現 タリング手法として有名な混合ガウスモデル（Gaussian（用例）ごとに，異なる埋め込みベクトル表現を求める Mixture Model, GMM）を深層化し，異常検知の機能「文脈化単語埋め込み」の手法が，主に自然言語理解のタ を持たせた手法である．高次元ベクトルを次元圧縮し，スクにおいて大きなブレイクスルーを起こしており 6, 3) ， 低次元表現で GMM に基づくクラスタリングをした上，語義曖昧性解消にもすでに利用されている 8) ．文脈化単 直感的には各クラスタ中心からの距離の和として理解
語埋め込みベクトルは出現ごとの意味的情報を含んでい できる「エネルギー値」を計算し，どのクラスタ中心かるため，上記の 1，2 の機能を実現する上で重要である らも遠い点を異常として検知する．語義曖昧性解消にと思われる．しかし，文脈化単語埋め込みベクトルは， 関連して，文脈化単語埋め込み表現をクラスタリング
通常，数百次元程度の高次元ベクトルであるため，その して，各クラスタを語義とみなしてまとめる手法が提まま提示しても外国語学習者は理解できない．文脈化単 案されている 8) ．GMM はクラスタリングの代表的な語埋め込みベクトルを用いて，上記の 1，2 の機能を実 手法であるため語義曖昧性解消の既存研究との親和性・現するためには，まず，文脈化単語埋め込みベクトルを 解釈性を考慮して，DAGMM を選択した．DAGMM
次元圧縮し，可視化することが必要になる．次に，1 の は自然言語処理では応用例は少なく，知る限り他に固実現のため可視化空間でのクラスタリング，2 の実現の 有表現抽出での応用例があるのみである 5) ．
ために各ベクトルの主要度の計算の，3 種のタスクを行
DAGMM は，入力ベクトル ⃗x をオートエンコーダを用う必要があろう．この 3 種のタスクを同時に行う手法と いて低次元表現 ⃗z に変換し，⃗z から ⃗x を再構成する深層
x′ = g(⃗zc ; θd )して，「教師なし深層異常検知」7) が挙げられる．この 学習モデルである．再構成したベクトルを ⃗手法では，深層学習によってデータを可視化次元に圧縮 とし，低次元表現を ⃗zc = h(⃗x; θe ) とする．再構成したベ
し，クラスタリングを行いながら，どのクラスタからも クトルと元の入力の近さを測る関数を ⃗zr = f (⃗x, ⃗x′ ) と離れているデータ点を外れ値（異常）として検出する． する．ここで，この近さとしては複数の関数が利用でき
そこで，本研究では，文脈化単語埋め込み 3) と教師な る．DAGMM の特徴は，低次元表現と再構成の誤差をし深層異常検知 7) に基づき，人手のアノテーション情報 つなげた ⃗z = [⃗zc , ⃗zr ] を最終的な潜在表現として利用すなしで 1，2 の機能を実現することで，語の多義性・主 ることである．再構成の誤差が，潜在表現空間での距離
要性を学習者に提示する手法を提案する．評価について に直接影響する．
は，語の各語義について，学習上の優先度を人手で付与― 167 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 2: “period” の例外的な用例．例外的と判定された緑
色の点に合わせて基準点を設定し，この緑色の点に対応
するテキストが，右側の一番上に表示されている．

3

実験結果

ことが示されている．
図 2 には，緑色の例外的な用例の例を示す．右側には“light or missed period” という用例が出ている．“period” には，「期間」という意味の他に，「生理」という意
味があり，これは「軽い，または来なかった生理」と訳されるものである．この意味での “period” は，少なくとも “period” の主要な用例ではなく，例外的な用例と判定されていることがわかる．また，この例外的と判定された用例でも，“period” は名詞として使われており，固有表現の一部などでもない．従って，この用例は，品詞推定や固有表現抽出を用いて捉えることは難しい．
最後に，各単語の異常度の閾値をパラメタとして，閾値未満の出現のみを単語頻度とみなし頻度修正を行いながら学習する多層ロジスティック回帰 11) を実装し，間接的な精度評価を行った．100 語種について 100 人をテストした単語テストデータ 4) を用い，23 語 ×100 人，計
2, 300 件を訓練，10 語 ×100 人，計 1, 000 件をテストに用い，学習者の単語テストの正答/誤答の予測精度を用いて評価した．BNC 中の単語頻度をそのまま特徴量に用いた場合と，異常度を用いた頻度修正を行った場合では，どちらも精度は 0.75 であった．従って，提案手法は既存手法と同等の精度を達成しながら，図 1 や図 2 に示す詳細な分析が可能であることが示された．

イギリス英語母語話者による英語の均衡コーパスとして，代表的な British National Corpus（BNC）のうち，10 万文に対して BERT3) を適用し，最も上位の層（出力に近い層）から文脈化単語埋め込みベクトルを得た．BERT モデルとしては，bert-base-uncased を用いた1 ．文脈化単語埋め込みベクトルの次元数は 768 である．入力された単語に対して，対象データ中の全単語の出現と，各出現に対応する文脈化単語埋め込みを取得できるようにした．
4 おわりに実装は，第三者によって公開されている DAGMM の
本稿では，語彙学習者の目的で，語の用例を，多義性
PyTorch 実装をもとに行った2 ．訓練のハイパーパラメ
や主要性を考慮して提示する，教師なし深層異常検知に
タは，次元数の他は，この実装で用いられているものと同一とした．特に，DAGMM のクラスタ数は 4 と設定 基づく手法を提案した．提案手法によって判別された主要な用例は，主要用例数のみを特徴量に用いた間接評価
されている．
9)との比較のため，“period” という語を例に議論す では通常の単語頻度と同等精度でありながら，質的評価
で，主要な用例，例外的な用例を適切に認識できる事がる．紙面での見やすさを考慮して．DAGMM による用示された．今後の課題としては，言語資源を作成し，例
例の潜在表現 ⃗z の 3 次元表現の最初の 2 次元分を用い，外的な用例の詳細な数値的な精度評価を行うことが挙げ
図 1 と図 2 に “period” の語の用例の可視化例を示した．
2)
対象の 10 万文中，“period” は 376 回出現した．各点が られる．さらに， などを拡張し，語彙学習を強化学習の観点からモデル化することも面白い．
“period” の各出現の文脈化単語ベクトルを 2 次元座標上で表現したものであり，各出現に対応している．各点の 謝辞
色はエネルギーの値を表す．この値は高いほど例外的，本研究は，科学技術振興機構 ACT-I 研究費 (JPすなわち，緑色ほど例外的と判定されている．逆に赤いMJPR18U8)，ならびに日本学術振興会科学技術研究費ところほど例外的ではない，主要な用例と判定されてお補助金（18K18118）の支援を受けた．また，産業技術
り，直感的にはヒートマップと解釈できる．
横軸・縦軸は，それぞれ，DAGMM の潜在空間表現 ⃗z 総合研究所の AI 橋渡しクラウド (ABCI) を使用した．
の第 1 次元，第 2 次元である．灰色の三角形の点は基準
参考文献
点であり，この点に図上で最も近い順に，10 点を並べ，これに対応するテキスト 10 件が，用例として右側に提 (1) BNC Consortium. The British National Corpus. 2007.
Choﬃn, Fabrice Popineau, Yolaine Bourda, and Jill-Jênn Vie.
示されている．用例の左側にあるのは，実際に計算され (2) Benoı̂t
DAS3H: Modeling Student Learning and Forgetting for Optimally
SchedulingDistributed Practice of Skills. In Proceedings of the 12th
たエネルギー値である．基準点はマウスでドラッグしてInternational Conference on Educational Data Mining (EDM 2019),
動かせるようになっており，学習者は興味のある点の近May 2019. arXiv: 1905.06873.
くに基準点を移動させることによって，どのような用例 (3) Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina
Toutanova. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformがあるのかを把握できる．
ers for Language Understanding. In Proc. of NAACL, pp. 4171–4186,
Minneapolis, Minnesota, June 2019.
まず，図 1 を見ると，2 つのクラスタに分かれている (4) Yo
Ehara. Building an English Vocabulary Knowledge Dataset of
ことがわかる．この可視化が，各用例の語義を反映してJapanese English-as-a-Second-Language Learners Using Crowdsourcing. In Proc. of LREC, May 2018.
いれば，学習者にとって，「はじめに」で説明した，1 の (5) Ying Luo, Hai Zhao, and Junlang Zhan. Named entity recognition
only from word embeddings, 2019.
機能のためには有用であろう．しかし，元の高次元ベクPeters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner,
トルを 2 次元で表現することは難しく，各クラスタが語 (6) Matthew
Christopher Clark, Kenton Lee, and Luke Zettlemoyer. Deep Contextualized Word Representations. In Proceedings of the 2018 Conference
義を反映していないこともある．可視化・クラスタリン
of the North American Chapter of the Association for Computational
グの観点では有用でない結果であっても，学習者にとっLinguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers),
pp. 2227–2237, New Orleans, Louisiana, June 2018. Association forては，学習の優先度が高い用例が示されていれば，2 のComputational Linguistics.
機能の観点では有用であろう．図 1 では，各点の属して (7) Bo Zong, Qi Song, Martin Renqiang Min, Wei Cheng, Cristian
Lumezanu, Daeki Cho, and Haifeng Chen. Deep autoencoding gausいるクラスタに関わらず，クラスタの中心部分が赤く，sian mixture model for unsupervised anomaly detection. In Internaクラスタの端の部分が外れ値として判定されていること
tional conference on learning representations, 2018.
(8)
芦原和樹, 梶原智之, 荒瀬由紀, 内田諭. 多義語分散表現の文脈化. 自然言語処がわかる．図 1 には，基準点をクラスタの中心部分に置理, Vol. 26, No. 4, 2019.
いた場合の例を示す．基準点の周りの，「期間」という広 (9) 江原遥. 文脈化単語表現空間上の範囲の学習による語の多義性を考慮した頻度
計数法. 第 243 回自然言語処理研究発表会予稿集, 2019.
く知られた意味の “period” の用例が右側に並べられて. 外国語語彙学習のための教師なし深層異常検知に基づく語の用例の多いる．このように，深層異常検知によって，異常度が低 (10) 江原遥
義性・主要性の提示. 人工知能学会年次大会予稿論文, 2020.
い語を，語の主要な用例として提示する事が可能である (11) 江原遥. 深層異常検知に基づく多義語のコアミーニングを考慮した既習語予測
モデルの定式化. 言語処理学会年次大会予稿論文, 2020.
1 https://github.com/huggingface/transformers
2 https://github.com/danieltan07/dagmm― 168 ―

D4-1

共感的理解を通した学習の設計－「学習者による共感的理解」のタスク化－

Learning through Empathic Understanding- Tasking Empathic Understanding for Learners*1

平嶋 宗*1
Tsukasa HIRASHIMA*1広島大学大学院先進理工系科学研究科*1
Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University
Email: tsukasa@lel.hiroshima-u.ac.jp
あらまし：「共感的理解」とは，「相手を正しいとみなし，相手の言うことを辻褄があうように解釈」することである．「教授者による共感的理解」を扱ったといえる研究は，誤りに関する学習者モデリングや認知カウンセリングなど数多く存在するが，「学習者による共感的理解」を扱った研究は見当たらない．本
稿では，学習における「共感的理解」の意義を論じると共に，共感的理解を通した学習を実現するための「共感的理解のタスク化」としてのオープン情報構造アプローチについて述べる．
キーワード：共感的理解を通した学習,タスク化,オープン情報構造アプローチ,能動的受動/受動的能動

1.

はじめに

「共感的理解」とは，「相手を正しいとみなし，相手の言うことを辻褄があうように解釈」することである(1)．この「共感的理解」は，カウンセリングにおける基本的態度として提唱されたものであり(2)，
その有効性が実践的に認められている．教師が学習者に対して共感的理解することの有効も指摘されており(2)，市川の認知カウンセリングにおいても学習支援者にとっての基本的態度として重視されている(3)．また，知的学習支援における誤りに関する学習者モデリングの一部は，学習者が教師とは異なった
知識あるいは問題認識の下で合理的にふるまってい
ることを前提としており(4)，この共感的理解と同様の考え方に基づいているといえる．
前述の共感的理解の例は，「他者のための共感的理解」であったが，道田は，他者を共感的理解にする
ためには，自己の思考に対する反省的で合理的な思考，つまり批判的思考が必要になるとして，共感的理解の主体にとっての意義を指摘しており，これは「自己のための共感的理解」といえる． また，この自己のための共感的理解を行うことは，共感的理解（もしくは批判的思考）スキルの学習効果（スキル学習）と，思考の対象となった内容についての学習効果（内容学習）が見込めると考えられる．本稿では，内容学習のための学習者による共感的理解をタスク化する方法について論じる．
ここで，学習内容や教授者の説明内容を「理解」することの必要性は自明であるともいえる．しかしながら，問題はその実行の難しさにあり，この実行の難しさの原因は，「理解」の具体的な作業やゴールが不明であることといえる．
「共感的理解」は「辻褄があった解釈」として「理解」を再定式化しており，
ゴールや作業を具体化できる可能性がある．
本稿では，「教授者や他者学習者の思考やその結果の再構成」として，学習者による共感的理解のタスク化を試みる．このタスク化のために，まず，心的表象とそれに対する操作として思考を捉えることができると仮定する（表象仮定）．次に，その表象および操作を近似的に外在化可能であると仮定する（外在化仮定）．この二つの仮定・近似の元，教授者ある
いは他者学習者が思考やその結果を外在的に記述し，それを部品化して学習者に提供・再構成させることを持って，共感的理解のタスク化とする．
このタスクにおいて，他者の表象を再構成する際に学習者が参照できるのは自分自身の理解であると仮定できる（自己参照仮定）．また，自分自身の理解と再構成を試みている他者の理解が比較されると仮定できる（比較参照仮定）．さらに，うまく再構成できない部分が，共感的に理解できない部分として具体的に抽出されることになるとも仮定できる（差分抽出仮定）．これらは，学習者が共感的理解を試みる
効果としての「反省的で合理的な思考（批判的思考）」を体現していると考えられる．筆者は，思考やその結果を外在的に記述し，その記述を操作可能にする
ことで学習活動を設計する方法をオープン情報構造
アプローチ（5）と呼んでいる．本稿では，このオープン情報構造アプローチを踏まえた上での共感的理解の図式化と，具体的なタスク化の事例を紹介する．
なお，「共感」は，身体反応を前提とする情動的共感と前提としない認知的共感に分けることができ，
さらに認知的共感は思考に関する共感と情動に関する共感に分けられるとされる(6)．本稿で取り上げる
共感的理解は，思考に関するものであるので，思考的共感，と呼べるであろう．さらに，本稿では「相手の言うことを辻褄があうように解釈」できる知識
状態を導くこととして共感的理解を定式化すること
から，知識的共感，と呼べると考えている．ここで，共感とは認知プロセスと情動プロセスの相互作用の― 169 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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結果であり，認知プロセスのみに言及する場合は，「共感」とせず「共感的理解」とするべきであるとの指摘もある(7)．この指摘に従うと，本研究の対象
は，知識的共感的理解となる．本稿では，この知識的共感的理解を指して共感的理解とする．

2.

知識的共感的理解の図式化

2.1 基本形
知識的共感的理解の図式を図 1 に示した．まず，他者の主張（振る舞い等を含む）が観測される．この主張が自己のものと異なっている場合，その主張は自己とは異なった知識状態から導かれたとみなし
たうえで，その知識状態を導く．他者の主張が合理的であると解釈できる知識状態が導ければ，「辻褄があうように解釈」できたことになる．この知識状態の推定は，推論形式としてはアブダクションとなる．
このアブダクションを行う上での仮説やその要素の提供元となるのが，自己の知識状態（問題等に対する認識も含む）である．このため自己の知識状態及びそこから自己の主張が導かれた過程に対する内省は必須ものといえ（自己参照），また， 自己の知識状態から導かれたものとなることから，比較や差分抽出が可能になると期待できる．

学習者の知識であり，批判的思考の対象となる．表象が再構成できれば，学習者にとっては共感的理解ができたことになる．再構成できない部分，あるいは納得いかない部分がある場合においても，これは共感的理解の一つの様相となる．
筆者が研究しているキットビルド概念マップについては，教授者や他者の知識状態の表象が概念マップとして外在化されると仮定した上で，その再構成を学習者に行わせている．また，算数数学の文章題を大衆とした一連の研究についても，教授者の表象を学習者が再構成することによる学習であり，同様の図式で説明可能である．
この図式では，学習者が説明や記述を理解しようとする行為は，単なる受動ではなく，能動性を持った活動であるといえ，能動的受動と呼べる．また，学習者が意見表明する行為も，協調を前提とするのであれば，他者が共感的理解できるようにという意
味で受動性を持つ行為となり，受動的能動といえる．

図２
図１ 知識的共感的理解

3.

2.2 学習者による共感的理解
教授者の説明や教科書の記述を理解する際に，その説明や記述が辻褄のあったものとして解釈することが共感的理解となる．2.1 および 2.2 で述べた共感的理解では，自己の知識状態が他者より優れている，
少なくとも同等であることが仮定されていた．これに対して，上記の共感的理解では，自己の知識状態に足りない部分を補うために，説明や記述を理解しようとすることになる．このため，共感的理解の難度は高いものとなる．難度が高くなれば認知負荷により遂行が困難であり，また遂行できても学習の余
裕がなくなる可能性がある．この解決策がオープン
情報構造アプローチに基づく再構成による共感的理解である．
この図式化を図 2 に示した．まず伝える側は，その知識を外在的記述すること（表象の外在化）が求められる．その表象を構成要素と関係に分解することで，部品が作られる．その部品を学習者に提供し，表象の再構成を求める．この際に参照されるのは，再構成による共感的理解

まとめ「共感的理解」は，学習支援における設計指針として有用なものであると考えている．この共感的理解を用いた既存の学習支援の分析・整理，および新しい研究の提案を今後行っていく．
参考文献(1) 道田泰司：”批判的思考における soft heart の重要性”，
琉球大学教育学部紀要(60)，161-170(2002)(2) Rogers, C. R.: Empathic: An unappreciated way of
being. The counseling psychologist, 5(2), 2-10 (1975).
(3) 市川伸一：”.認知カウンセリングの構想と展開”. 心理学評論, 32(4), 421-437(1989).
(4) 平嶋宗：学習者モデリングと適応的インタラクショ，
人工知能学会誌，14(1), 17-24.(1999).
(5) 平嶋宗,林雄介メタ問題設計法としてのオープン情報
構造アプローチ. SIG-ALST-B509, 55-60(2018)．
(6) 長谷川寿一：“共感性研究の意義と課題”，心理学論評，
58(3),411-420(2015).
(7) Cuff, B. M., Brown, S. J., Taylor, L., & Howat, D. J.
(2016). Empathy: A review of the concept. Emotion
Review, 8(2), 144-153.

― 170 ―

D4-2

学習失敗リスクを考慮した学習用教材選択のリスク考慮型強化学習によるモデル化
江原 遥
Yo EHARA
静岡理工科大学情報学部
Department of Informatics, Shizuoka Institute of Science and Technology
Email: ehara.yo@sist.ac.jp

あらまし： 本稿では、外国語語彙学習に適したテキスト選択のように、学習者に適した教材を自動的に選択し推薦する問題を考える。難度の高い教材は、意欲を損なうなど学習に失敗するリスクが高い一方、既習事項が少な
く、学習に成功すれば高い学習効果が得られると期待され、ハイリスクハイリターンである。難度の低い教材は、その逆である。本稿では、適切な教材を複数選ぶ問題が、リスク考慮型強化学習（分布強化学習）という機械学習の問題として自然にモデル化できることを示す。

のため「教材」という言葉で統一しているが、推薦する単位を「教材」と呼んでいるだけであり、例えば用語の本稿では、学習者に適した教材を自動的に選択し学習
説明や適切な計算問題、指示・指導なども一種の教材と者に逐次的に推薦していく問題を考える。具体的には、
考え同じ枠組みでモデル化できる。
下記のプロセスを繰り返すことを考える。
上記の枠組みは強化学習（reinforcement learning）と1. システムが学習者の現在の能力に合わせて所与の教 してみることができる。強化学習は幅広いモデルを内包
材の中から自動的に教材を選択し、学習者に対して する枠組みだが、一般に、意思決定を行うエージェント（agent）と環境（environment）からなる。環境には状推薦する。
態（state）があり、逐次的に環境が変化する。エージェ
2. 学習者はシステムが選択した教材に挑戦し、学習に ントが逐次的に行動（action）を選択すると、環境から成功すれば能力が向上することもあり得るが、学習 報酬（reward）が返され、報酬を通じて行動の適切性をに失敗することもあり得る。
判断することができる。強化学習では、次の時点だけ
3. システムの目的は、直近の回だけでなく将来的な能 ではなく将来にわたる報酬の累積値を価値観数（Value
Function）としてモデル化し、この価値観数を最大化す
力の総向上量を最大化する事である。
るようにエージェントを学習する。上記の例における
上記のプロセスは、相当に一般的な枠組みであり、多 「システム」がエージェント（意思決定主体）、「学習者」
くの教材推薦がこの枠組みを用いて記述される。例え が強化学習における環境に対応し、「学習者の（現在の）ば、語彙学習の例でいえば、読解教材用のテキストを選 能力」が状態に対応し、教材選択が行動（action）に対択する多読支援システムが挙げられる。この場合、学習 応し、学習者の能力向上が報酬に対応する。
の「成功」はテキストを読みこなせた（内容の理解にま
学習者に対する教材推薦の過程を強化学習でモデルで至った）、学習の「失敗」はテキストの読解に失敗し 化する事には、いくつかの利点がある。まず、強化学習
たことに対応し、「能力の向上」は例えば読解によって は、直近の学習効果だけを最大化しようとするのではな
獲得した（と推定される）語彙量などが相当する。ある く、将来的な学習効果（報酬）の累積総和の期待値をモ
いは、語学学習ではなく数学やプログラミングなどの教 デル化し、これを最大化しようとする。「将来的な学習育においても、「教材」の単位や学習の成功/失敗の定義 効果」は測定が難しいが、教育において本質的に重要でを明確にすれば、上記の枠組みで教材推薦の過程をモデ あり、これを陽にモデル化していることは重要である。
ル化していくことが可能である。
また、直近の学習効果を最大化する問題も、将来的な報また、上記のプロセスは、個人化学習支援と、クラス 酬を大きく割り引くことで表現できるため、強化学習になどの複数の学習者の単位（学習者集合）への推薦の両 よるモデル化の方がより一般的なモデル化になっている方をモデル化できていると考えられる。1. のステップで と言える。
学習者個人のテスト結果などの特性を考慮して教材を選
次に、強化学習によるモデルは機械学習分野で理論的択する場合は個人化学習支援のモデルと捉えられるし、 な性質が研究され、モデルがよく分類されている。特に、学習者の属性（学年など）だけを考慮するようにして、 教育における教材推薦においては、「リスク考慮型強化学「学習者」をクラスなどの「学習者の集合」に置き換え 習」という種類の強化学習モデルが従来の教材推薦の場て考えれば、各クラスの進捗に合わせた教材推薦をモデ 面ではあまり考えられてこなかった「リスク」をうまくル化しているともとらえられる。また、本稿では一貫性 モデル化できているように思われる。これは、単純に将

1

はじめに

― 171 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
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来的な学習効果（報酬）の累積総和の期待値を最大化し でのリターン分布は次の形で定義される。
ようとするのではなく、学習効果がどの程度安定的に得PCπ (c|s) := Pr(Ct ≤ c|St = s, M (π))(1)
られるか（リスク）をも考慮して、適切な行動選択（教材推薦）を行おうとするモデルである。
今、リターン分布の推定は可能であるとする。例えば、
例えば、前述の読解教材選択のタスクであれば、「難 学習者の単語テストから推定される状態から、学習者がしく大抵の場合読めないが、まれに読解に成功すれば語 所与のテキストの読解に成功する確率分布は、リターン
彙量を一気に増やすことが可能なテキスト」というもの 分布の一種とみなせ、1) の方法で推定可能である。このが存在するかもしれない。学習効果（報酬）の期待値だ 時、リターン分布の期待値の最大化だけを目的とするのけ考慮するのであれば、そうしたテキストでも期待値が がリスクを考慮しない強化学習である。5) でも述べられ
高ければ選択されうる。しかし、学習においてそうした ているように、何を「リスク」として定義するかは様々
テキストを積極的に選択したいかといえば、通常はそう なモデル化の方法がある。例えば、リターン分布の分散はならないと考えられる。実際に学習に成功したごく一 をリスクとしてとらえる方法は、現代ポートフォリオ理部の学習者については高い学習効果が認められたとし 論 4) として知られている。現代ポートフォリオ理論とても、大半の学習者にとって学習効果が認められない教 リスク考慮型強化学習の関連性については 3) が詳しい。
材であるならば、公平性の観点から、そうした教材は通リスクをどのように定義したとしても、同じリスクで常避けられる。このような「この学習者にはまだ早すぎ あればリターンが大きい方が望ましいことは明白である。
る」、「成功したら素晴らしいが危険すぎる」という「リ このように、許容できるリスクを最初に定め、許容できスク」を考慮して教材を選択することは、従来は教員の るリスクのもとでのリターン（Value-at-Risk, VaR）を
直観に頼るところが多かったと思われる。強化学習を用 最大化するモデル化を行えば、リスクを考慮した意思決
いて、この直観を適切にモデル化できれば、これまで人 定を行ったと言える。5) では、VaR を最大化する具体的間の教員が行ってきたような学習者の力量を総合的に考 な方法として、リターン分布の q 分位点（確率 q で起こ慮した高度な教材選択を自動化することが可能になるか りえる最小リターン値）を最大化する方法を紹介していもしれない。
る。具体的には、(2) で表されるリターン分布の q 分位点
そこで、本稿では、リスク考慮型強化学習を用いて教 を、(3) のように最大化する方策を探すモデル化と、こ育分野における推薦過程をモデル化できることを示す。 れを実際に解くための論文が紹介されている。ただし、強化学習においては、このように、期待値だけを考慮す Π は考えられる方策の集合である。
る方法は安定的に良い結果を得られない場合があること
Qq [PCπ |s] := inf {PCπ (c|s) ≥ q}(2)が知られている。このような場合に、価値観数として期c∈R
待値だけではなくリスクを考慮する「リスク考慮型強化∑
学習」が知られている 5) 。リスク考慮型強化学習は「分Qq [PCπ |s]
(3)
max
π∈Π
s∈S
布強化学習」の一種であり、累積報酬の確率分布の期待値だけではなく確率分布全体の形を考慮して行動を決定 4 おわりにする手法とみなせる。
本稿では、「この学習者には、まだこの教材は難しい
2 関連研究かもしれない」といった、人間の教員が日常的に行って
2, 1)
筆者は
において、読解用教材選択の応用におい いるリスクを考慮した教材選択の過程が、リスク考慮型て、機械学習の識別器の結果を統合 (aggregate) して、 強化学習の枠組みで自然にモデル化できることを示し
簡単な単語テスト結果から学習者がテキストの読解に成 た。今後の研究としては、具体的な教材推薦の実験設定
功する確率分布を与える手法を提案した。この研究では、 でシミュレーションを交えるなどして実験し、リスク考
確率値を考慮することによって、学習者がテキストの読 慮型強化学習がどの程度適切な教材推薦を行えるかを定解に成功するかどうかを単語テスト結果だけから予測す 量的・定性的に計測することが挙げられる。
る予測精度が実際に向上することを確かめたが、この読解成功確率の確率分布を精度向上以外の方向性で有効活用する方法については述べられていなかった。

参考文献(1) Yo Ehara. Uncertainty-Aware Personalized Readability Assessments for Second Language Learners. In
2019 18th IEEE International Conference On Machine
3 提案するモデル化
Learning And Applications (ICMLA), pp. 1909–1916,
5)
December 2019.
に従って表記を定義する。学習者の状態集合を S 、(2) Yo Ehara. テキストカバー率の確率的拡張に基づく語彙
取りえる行動の集合を A とし、学習者が状態 s にある
テストのみからの個人化読解判定. 2019.
時にどのような行動を取ればよいかという方策を確率 (3) Javier Garcıa and Fernando Fernández. A comprehensive survey on safe reinforcement learning. Journal of的に表す関数を π(a|s) とする。方策 π に基づくマルコ
Machine Learning Research, Vol. 16, No. 1, pp. 1437–
フ決定過程を M (π) とする。時刻 t の学習者の状態を
1480, 2015.
St 、割引率 γ での割引累積報酬（リターン）を Ct := (4) H.M Markowitz. Portfolio selection. The Journal of∑K
Finance, Vol. 7, No. 1, p. 77–91, 1952.
limK→∞ k=0 γ k Rt+k とする。この時、方策 π のもと(5) Tetsuro Morimura. 強化学習 (機械学習プロフェッショナ
ルシリーズ). 講談社, 2019.

― 172 ―

D4-3

Web 調べ学習における複数の学習シナリオ間の関連度算定手法
Calculating Relevance between Learning Scenarios in Web-based Learning
太田 光一*1, 山内 拓磨*1, 長谷川 忍*1, 柏原 昭博*2
Koichi OTA*1, Takuma YAMAUCHI*2, Shinobu HASEGAWA*1, Akihiro KASHIHARA*2*1 北陸先端科学技術大学院大学*1Japan Advanced Institute of Science and Technology*2 電気通信大学*2The University of Electro-Communications
Email: ota@jaist.ac.jp
あらまし：Web 調べ学習では，学習者が主体的に Web リソースを選択しながら学習を進めていくため，設定した学習課題において学習するべき項目やその学ぶ順序(学習シナリオ)を学習者自身で決定しつつ学習を行う必要がある. しかし学習途中で Web ページのハイパーリンクや検索エンジンの検索結果などの情報から，初めに設定した課題とは関係のない事柄への興味の遷移が起こり得る. これを許容し別の学習課題として学習を行った場合，複数の学習シナリオが作成されることになる．それらシナリオ間での知識構造を関連付けることでより高い学習効果が期待できるが，学習中に関連を見つけるのは容易ではな
い. このような問題に対して，本研究では学習者にシナリオ間の関連を提示するために，Linked Open Data
(LOD)を用いて２つの学習課題に関するキーワードの情報から関連を表す指標として課題関連度を算出する手法を提案する.
キーワード：LOD，Web 調べ学習，課題関連度，学習シナリオ

1.

はじめに

Web 調べ学習では，学習項目やその学習順序（学習シナリオ）が予め示されているテキスト教材とは異なり，学習者自身が非構造なリソースである Web
リソースを選択し，学習シナリオを作成しながら学習を行っていく必要がある. 先行研究では Web 調
べ学習モデルが提案され，このモデルに沿った学習環境として interactive Learning Scenario Builder (iLSB)が開発されている(1)．
一方，より学習者の主体性を重視した場合，初期課題には沿わないが新たに興味を持った課題を別の初期課題として展開することが考えられる．これを許容すると，異なる初期課題を持つ複数の学習シナリオが作成されることになる．
このとき，ある概念についてそれを取り巻く他の概念と関連付けて認識・記憶しながら学習することでより高い学習効果が期待できる（2）．しかし異なる
学習課題から得た知識構造を関連付けることは学習者にとって容易なことではない．
この問題に対して，本研究ではシナリオ間の関連性を表す指標として，Linked Open Data(LOD)を用いた課題関連度の算出手法を提案する．

2.

Web 調べ学習モデル

本研究では，Web 調べ学習プロセスを以下の 3 フェイズで構成されると定義し，これらのフェイズを新たに部分課題が展開されなくなるまで繰り返すことで，学習シナリオが作成されることと捉えている．
1.Web リソース探索フェイズ
学習課題を端的に表すキーワードを用いて学習に用いる Web リソース群を探索・収集する

2.Navigational Learning フェイズ
Web リソースを閲覧しながら，学んだ項目をキーワードとして抽出し，関連杖を行い，課題に対して学んだ知識を構築する．
3.学習シナリオ作成フェイズ
さらに学習が必要な項目を学習課題の部分課題として展開し，学習課題を構造化する．

3.

課題関連度の算出

3.1 Linked Open Data
Linked Open Data (LOD) とは Web 上でデータ同士を結び付けて公開する仕組みのことである．本研
究では，Wikipedia 日本語版から情報を抽出した LODである DBpedia Japanese を用いる．
DBpedia Japanese は RDF と呼ばれる形式のデータ
RDF データから構成されるものである．RDF データ
は主語，述語，目的語の 3 つの要素からなる組（トリプル）でリソースに関する関係情報を表現され，
クエリ言語 SPARQL を用いて検索可能である(3)．
また，DBpedia Japanese ではそのページ内で関連付けている Wikipedia の他のページへの数（出次数）と Wikipedia の他のページから関連付けられている数（入次数）の情報を得ることができる．
これらの情報をもとに課題関連度の算出を行う．
3.2 算出アルゴリズム
前節で述べた LOD を用いて，iLSB の Keyword
Repository に蓄えたキーワードの情報からその課題に対する関連語句集合を取り出し，他の課題のものと比較することで課題関連度を算出する.
図 1 は課題関連度の算出に用いる処理のフローで― 173 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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ある. 𝑄𝐴 は iLSB 上の課題ノードで，課題を表すキー ワ ー ド ( 課 題 キ ー ワ ー ド ) 𝑞𝐴 と そ の Keyword
Repository に 蓄 え ら れ た キ ー ワ ー ド 群 𝑘𝑒𝑦𝐴1 ,𝑘𝑒𝑦𝐴2 , ⋯ , 𝑘𝑒𝑦𝐴𝑛 からなるキーワード集合である(𝑄𝐵も同様). DBpedia Japanese におけるキーワード𝑥の関連語句集合を𝑅(𝑥)と定義し，キーワード集合𝑋 ={𝑥1 , 𝑥2 , ⋯ , 𝑥𝑛 }の関連語句集合を𝑅(𝑋) = 𝑅(𝑥1 ) ∪ 𝑅(𝑥2 ) ∪ ⋯ ∪ 𝑅(𝑥𝑛 )で定義する.

る要素数を③課題間結合度とし，それらの組み合わ
せで課題間の関連付けを行う．

4.

ケーススタディ

提案した課題関連度による関連付けと，人手による関連付けがどのような関係にあるかを評価するた
めにケーススタディを行った．表１，２は課題間距
離と課題間結合度，課題間距離と課題間類似度をそれぞれ組み合わせた際の課題間の関連を表したものである．表の左上に行くほど，関連が強い課題間が表現されている．
表１ 課題間距離-課題間結合度

表２

課題間距離-課題間類似度

図 1 Web 調べ学習モデル
図１が示す𝑄𝐴 から見た𝑄𝐵 の課題関連度の算出手順について説明する.
step1. 関連の有無を調べる課題𝑄𝐴 , 𝑄𝐵 についてそ
れぞれ関連語句集合𝑅(𝑄𝐴 ), 𝑅(𝑄𝐵 )を抽出するためのクエリを送信する.
step2. 𝑅(𝑄𝐴 )と𝑅(𝑄𝐵 )の積集合(𝐼1 )をとる.
step3. 𝐼𝐴1 が 空 集 合 で な い 場 合 ， 𝐼𝐴1 に DBpedia
Japanese 上で𝑄𝐴 の課題キーワード𝑞𝐴 と相互につながる語句(相互接続する要素)が含まれているかを調べ
る. 相互接続する要素が含まれていない場合，
step4. 𝐼𝐴1 の関連語句集合𝑅(𝐼𝐴1 )を抽出するためのクエリを送信する.
step5. 𝑅(𝐼𝐴1 )と𝑅(𝑄𝐴 )の積集合(𝐼𝐴2)をとる.
step6. 𝐼𝐴2が空集合でない場合， 𝐼𝐴2に対して step3.
の操作を行う. 相互接続する要素が含まれていない
場合，この step6.で扱った積集合について step.4-step6.
の操作を行う. これを相互接続する要素が現れる，
もしくは関連語句集合を取得した回数(ステップ数)
が一定回数に達するまで繰り返す.
関連語句として現れるものには一般性の高いと思われる語句も含まれている. これを除去するために入次数と出次数について閾値を決定し，フィルタリングを行う. 閾値は DBpedia Japanese 上のリソースの入次数・出次数の傾向を調査し，経験的に入次数についての閾値は 1000，出次数についての閾値は300 とした.
算出時，相互接続する要素が現れるまでにかかったステップ数を①課題間距離，𝑅(𝑄𝐴 )と𝑅(𝑄𝐵 )の積集
合𝐼1 の要素数を②課題間類似度，現れた相互接続すこれらの表と，人手による関連付けの分類結果を比較した結果，課題間距離-課題間類似度は人手による関連付けと近い傾向，課題間距離-課題間結合度は人手による関連付けとは異なるが人が意識しづらい意
外性のある関連を見つけられる可能性が示唆された．

5.

まとめ

本研究では，複数の学習シナリオに対して課題間の関連を提示するために LOD に基づく課題関連度を提案した．
課題関連度に基づく関連付けと人手による関連付けを比較した結果，人手による分類とは異なるが意外性のある関連を見つけられる可能性が示唆された．
今後の課題として，課題関連度の傾向を踏まえた提示手法の検討，および支援システムの実装とその評価実験が挙げられる．
謝辞
本 研 究 の 一 部 は ， JSPS 科 研 費 基 盤 研 究 (B)(No.17H01992)の助成による.
参考文献(1) Akihiro Kashihara, and Naoto Akiyama: “Learning
Scenario Creation for Promoting Investigative Learning on
the Web”, Journal of information and systems in education,
Vol.15, No.1, pp.62-72 (2017)(2) G. Siemens, “Connectivism: A learning theory for thedigital age, ” International Journal of Instructional
Technology and Distance Learning, 2(1), 3-10, 2005.
(3) 使う・つなげる国立国会図書館の Linked Open Data:
https://www.ndl.go.jp/jp/dlib/standards/lod/index.html― 174 ―

E4-1

IoT 技術者育成のための PBL を用いた教育プログラムの開発－第 4 報 教育プログラムの実施－
Development of Education Program Using PBL to Bring Up IoT Engineer- 4th Report, Carrying Out Our Education Program *1

*1

*1

*1

*1

土江田 織枝 , 千田 和範 , 赤堀 匡俊 , 稲守 栄 , 髙 義礼 , 香山 瑞恵*1*1*1
Orie DOEDA , Kazunori CHIDA , Masatoshi AKAHORI ,*2*1*1
Sakae INAMORI , Yoshinori TAKA , Mizue KAYAMA*1*2
釧路工業高等専門学校
信州大学工学部*1*2

National Institute of Technology, Kushiro College*2
Faculty of Engineering, Shinshu University

Email: yoshida@kushiro-ct.ac.jp
あらまし：令和１年度から釧路高専では複数分野教員の連携でおこなわれる PBL 型演習（4 年次，複合融合演習という）の実施が始まった．筆者らの演習は IoT 技術における基礎事項を分野横断的に網羅した PBL 課題で提供することが特徴であり，またその目的は，センサ等からのビッグデータを効果的に活用できるスキルを獲得させ，課題解決ができるようにすることである．筆者らの取り組みについては，
平成 29 年度より本会の全国大会にて，演習（教育プログラム）の内容とその実施計画（第１報）[1]・
センサ情報のサーバへの送信と蓄積について仮設サーバを用いておこなった検証結果（第２報）[2]・演
習内容に対する教育手法の観点からのまとめと考察（第３報）[3]として報告してきた．本稿では，令和1 年度に実際に演習をおこなった成果や，明らかになった課題等について述べる．
キーワード：IoT,技術者育成, PBL ,協調学習,教育プログラム

1.

はじめに

釧路工業高等専門学校(以降，釧路高専と略す)では，令和１年度の開始を目標として平成 29 年度より
複数分野の教員が授業グループを構成し，分野横断的な共通教育による PBL 型演習授業(以降，複合融合演習と呼ぶ)の計画を進めてきた．これに対し，筆者
らのグループではローバーの開発を通して IoT 技術者を育成する PBL 型演習テーマを創出した．その目
的は，センサ等からのビッグデータを効果的に活用できるスキルを獲得させ，課題解決ができるようにすることである [1]～[3]．なお，筆者らの演習テーマ
は，IoT 技術者育成において複数分野の知識で協調学習をおこなうところに新規性がある．本稿では，
本演習での成果ならびに明らかとなった課題につい
て述べる．

2.

教育プログラムの概要

本授業は通年の必修科目(週 1 回 90 分×２コマ)
で４年次の学生を対象としている．釧路高専では創造工学科を機械・情報・電子・電気・建築の５分野で構成しており，筆者らのグループは建築分野を除いた４分野の教員４名からなる．令和 1 年度はこれに７名の学生を加えた人員構成であった．実習では出身分野に偏りが生じないように学生達を２班に分けて進めた．本教育プログラムは初めの４回で，ローバーの開発に必要な基礎知識(図 1)を習得させる「技能研修」をおこなう．研修は４分野の教員が用意した e-Learning 教材を使い，自身の理解度に合わせて進める．４分野の技能研修は，同一開講となるため，各班でローバー開発において誰がどの分野を担当するのかを決めてから各自受講するが，同一の内容で２回開講することで，他分野の内容も受講できるようにした．技能研修後は実際にローバーの開発を始める．ローバーは基礎編と応用編の２段階で作成することとした(各６回ずつ)．

3.

ローバー開発ローバーは，モータのコントロールやセンサ情報の取得は Arduino で，学内の IoT サーバとのデータのやり取りは Raspberry Pi でおこなう．また，ローバーの本体や回路は CAD で設計し，アクリル板や回路基板から作成する．基礎編では技能研修で学んだ知識を元に初めて実践作業をすることになるため，最低限の知識で完成できるものとした．また，自身が担当する分野を意識しつつ，班のメンバーとコミュニケーションをとりながら，ローバー開発に必要な工程を足並み揃えて経験することを目的とした．

― 175 ―

図 1 技能研修における学習内容

教育システム情報学会 JSiSE2020
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一方，応用編では基礎編での経験を活かせると考え，ローバーを走行するコースに複数の障害物を設置するなど難易度を上げた．さらに，ローバーにカメラを搭載し，その画像を見ながら外部 PC からローバーの走行経路を制御できる機能を付与することも必須とした．走行経路の確認については，サーバに保存した３軸の加速度データ等を使用することとしてローバーに IoT の要素を組み入れた．また，各班でローバーに特徴が出せるように，基礎編の評価結果(走行コンテストと作品紹介のプロモーションビデオ)から上位のモータやタイヤ，センサなどを各数種類の中から選択できるようにした．

4.

演習結果

ローバーの開発後におこなった走行コンテストの結果であるが，基礎編では障害物の無い直線のみの
簡単なコースであったにも関わらず，二班とも完走できなかった．その理由は班内でのコミュニケーシ
ョン不足から，ローバーの仕様についての理解が各
自ばらばらで，連系できなかったことが挙げられる．
また，CAD を使った本体や回路設計において何度かやり直しが必要となり時間をロスしたため，十分な
チューニングができぬまま走行コンテストをおこなったことも理由となっている．これに対し，応用編
では，基礎編よりもコースが複雑（カーブ有）となり，障害物も置かれた状況でのコンテストとなる．
加えて，センサデータやローバー操作信号（前後左右への進行）をサーバへ送信する仕様を実現することも課される．教員側の当初の予想では，センサデータの活用やサーバとの通信は技能研修で学ぶので，応用編において確実に実装できるものと考えていたが，実際には思いのほか捗らなかった．結局，セン
サデータのサーバへの送信はなく，またサーバを介さずに，カメラ画像のみを PC に直接送信し，制御信号（前後左右）を PC からローバーへの直接送る形となってしまった．当初期待した仕様と，学生の最終仕様について図２に示す。それでもカメラ画像を頼りに二班とも障害物やカーブをパスしてゴールにたどり着くところまでは開発できた．
教員側の思惑通りに進まなかった面が多々あるが，本教育プログラムの有効性についてアンケート調査をおこなった結果を次に示す．技術習得の理解度については，設問１は「技術研修で自身が受講した分
野の内容を使って開発をおこなえたか」とし，設問２は「個人ごとに学んだそれぞれの要素（専門の知識）をチーム内で融合してローバーを作成できたか」とした．また，ローバーの完成度に対しては，設問３で，「基礎編では直線コースを走行する動きを実現できたか」とし，設問４では，「応用編では障害物を避けて走行する動きを実現できたか」とした．
回答の選択は，「できた」から「できなかった」の４段階とした．回答の結果を図３に示す．これらの結果から技能研修においてローバー開発に必要な専門知識を習得し，それを活用して開発がおこなえたことがわかる．また，ローバーの完成度についても応用編では（教員側には不満の残る結果となったが）実装したい走行を実現できた（なんとか最低目標である完走ができた）ことがうかがえた．今後は学生がセンサデータをサーバに送信するなど IoT の要素を絡めながら演習を実施できるように指導要領を改
善したい．

5.

まとめ

本稿では令和 1 年度に初めておこなった演習の結果について報告した．基本事項（参考プログラム等）
はすべて用意し，最低限これだけで IoT の要素（サーバ利用）を含めたローバー作成をおこなえるはずであったが，学生には実現できなかった．しかし，カメラ画像と制御信号でコースを完走させるところ
までは彼ら自身で進めることができた．今後は学生
が IoT の要素を絡めながら演習を実施できるよう指導要領を改善したい．今後も学生達が意欲的に取り組めるような内容に検討を続ける予定である．

図 3 アンケートの結果
参考文献[1] 千田和範他,IoT 技術者育成のための PBL を用いた教育プログラムの開発,第 42 回教育システム情報学会全国大会発表論文誌，DVD,pp.171-172(2017)[2] 高 義礼他,IoT 技術者育成のための PBL を用いた教育プログラムの開発-第 2 報, センサ情報のサーバーへの送信と蓄積について-,第 43 回教育シス
テ ム 情 報 学 会 全 国 大 会 発 表 論 文 誌 ，DVD,pp.143-144(2018)[3] 土江田織枝他,IoT 技術者育成のための PBL を用いた教育プログラムの開発-第 3 報, 教育プログラ
ムの実施内容について-,第 44 回教育システム情報学会全国大会発表論文誌，DVD,pp.343-344(2019)

図 2 目標の仕様と実現できた仕様との相違― 176 ―

E4-2

入学前教育における Moodle を使用したグループワーク実践
Group Work Practice using Moodle in Pre-university Education
*1

*1

*1

*1

*1

*2

時田 真美乃 , 平井 佑樹 高野 嘉寿彦 , 小山 茂喜 , 勝木 明夫 , 新村 正明 , 松村 宣顕
*1
*1
*1
*1
*1
Mamino TOKITA , Yuki HIRAI , Kazuhiko TAKANO , Shigeki KOYAMA , Akio KATSUKI ,*2*1
Masaaki NIIMURA , Noriaki MATSUMURA ,*1
信州大学学術研究院総合人間科学系*1
Institute of Humanities, Shinshu University*2
信州大学学術研究院工学系*2
Institute of Engineering, Shinshu University
Email: m_tokita@shinshu-u.ac.jp*1

あらまし：信州大学における 2020 年度工学部推薦入試合格者に対する入学前教育の 1 つとして，グループワークを実践した．Moodle を使用して非同期分散型で行い，参加者を約 4 人のグループに分け，課題をひと月に 1 題提示した．解答提出までは対話はグループ内に限定されるが，提出後には，他のグループの解答やフィードバック内容を全員が閲覧可能になるように設計した．本稿では参加者の成果やアンケート回答内容をもとに，この学習デザインの良さや改善点について議論する．
キーワード：入学前教育，グループワーク，非同期分散型，e ラーニング，協調学習

1.

表１ 課題１−３の内容と実施月

はじめに学生の力を伸ばすための高大接続改革が，文部科学省で進められている．本稿はその改革への対応に関わる本学の 2020 年度入学予定者の入学前教育（１）における，グループワーク実践について報告するものである．地理的・時間的な制約を超えて入学前の不安の払拭や自己肯定感を高めるという入学前教育
全体の目的を共有した上で，対面式でないグループ
ワークの中で，参加者がコミュニケーションを取りながら個人で取り組む以上の学習成果を得ることを目的として実施した．

2.

+-
+-.
+-/
+-0

&

*')+-  -"%!+#$,()+-


.
/
0

非同期分散型グループワークの実践内容

本グループワークでは，本学で使用している
Moodle を利用した．実質的なグループワーク参加者
は 28 名であり，2020 年 1 月から 3 月までの約 3 ヶ月間，毎月１題ずつ課して実施した．１グループは工学部の先輩学生（SA）2 名と合格者 3−4 名で構成され，意見交換しながら課題解決する．初めにグループ内で自己紹介し実践を開始した．1 ヶ月のフローを図１に，課題の概要を表１および図 2 に示す．




) + *

 &(
%
'
) 20 *

図１

 
$("
#!
) 2
*


&(%

) 3
*

グループワーク課題のフロー図２

グループ課題はいずれもグループワークの議論に向くような視点の変換を必要とする問題解決型の課題とした. グループ議論促進のため，SA には参加者の解答へコメント等を投稿し，励ますよう依頼した．

課題１−３の説明の一部

教員のフィードバックについては，どのグループにも一律に模範解答を提示するだけでなく，グルー
プの解答の良いところ，改善すると良いところを記載した．また，グループワーク実現に向けて，moodle― 177 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4のモジュール共通設定の分離グループを使用し，図１のフェーズ④［他のグループの課題提出内容を見る工程］になった時に可視グループに設定するようにした．（図３）

表４ 学習履歴やアンケート回答の相関分析
r
0.83
0.82
0.54
0.45
0.50
0.44
0.77
0.45

%.. *+& ,-(2) /'!(1)*+& ,-(2) /$(6)) (3)/'!(1)) (3)/$(6)+& #" (5)/*+& ,-(2)+& #" (5)/) (2)+& #" (5)/'!(1)$(6)/  (※（）内は表３の項目番号

図３3.

moodle における分離/可視のグループ設定

実践結果

グループワーク実施後のアンケートとグループワークの学習履歴及び提出物の評価について示す．
3.1 個人のグループ学習に対する評価

3.2 グループの成果に対する評価
グループの課題の評価は．課題が提出されたか否かで 1 点/0 点，解答が模範解答の内容をほぼ含んでいるものを 2 点，一部含んでいるものを 1 点，含んでいないものを 0 点とした．結果を表５に示す．グ
ループ課題点は全体の項目に示す．

アンケートは 5 段階（そう思う〜どちらでもない〜思わない）尺度で行い，16 名が回答した．
表２

表５ グループ課題点（点）とコメント数

グループワークアンケート結果（人）O2TB
I-&)$*/.HKE
J ,7AK @ 
*&)$KEJ ,
7AK @ <9=1%( (#)!")J ,7AK @ 
NL3;D ,7G,7AK @ 
SAU84R+QV  5:&)$')0F &)$')6?  >4
S CM P 

1
2
3
4
5
6
7
8
9

5 4 3 2 1
11 3 1 0 1
13

2

1

0

0

12

3

1

0

0

11

5

0

0

0

5

3

5

3

0

6

3

5

2

0

Avg
5.6
1.9
1.9
1.3
1.6
0.8





A
B
C
D
E
F
G
H
I

3
2
3
2
2
3
2
2
2

2
2
2
3
3
1
2
0
3

2
0
1
3
2
3
2
1
2

 SA

7
4
6
8
7
7
6
3
7

35
21
17
26
41
31
26
14
23

11
6
8
8
5
8
8
7
6

表６ グループ課題点との各相関!!
"/"/  "/  "/  /   /  /  / / 

個人の学習履歴における平均値

"$
1 2   !# 
3   
4   
5   !# 
6  また，グループ単位で「表 3 に示される確認項目」を算出しその結果とグループ課題点との相関係数が，0.4 以上のものを表６に示す．

表２に示すように「そう思う」の回答は，自分の解答を書くこと，自分のグループの他の参加者の解答を見ることについては 11 人(69%)であり，教員のコメントを見ることについては 12 人(75%)であった．
そして他者グループの解答を見ることについては
13 人（81%）が回答していた．
次に学習履歴から表３に示す項目を確認した．
表３



SD
3.86
0.85
1.62
1.32
1.91
0.95

課題１〜３について６つの確認項目の総数を計算
し，確認項目内やアンケートとの相関を分析した．
そのうち相関係数が 0.4 以上になったものを表４に示す．特に注目すべき結果は，グループ内の他者から解答についてのコメントをもらっていることが，自分の解答を更新したり，最後にグループ内の解答を提出することと関連がみられたことである．

r
0.88
0.64
0.59
0.57
0.81
0.75
0.47
0.69
0.79

特に，他者からコメントがあるほど，グループの課題点が高いという結果が得られた．

4.

まとめと今後の課題

非同期分散型でのグループワークの実施方法や結果の概要を述べた．非同期分散型であっても，他者コメントを積極的に取り入れることや，他グループの解答も閲覧可能にすることで、課題解決が達成できる可能性が示された．今後 SA の介入方法についての工夫や，議論を促進するコメント等も調査する．
参考文献(1) 平井佑樹, 時田真美乃, 高野嘉寿彦, 小山茂喜, 勝木
明夫, 新村正明, 松村宣顕:“2020 年度工学部推薦入試
合格者に対する入学前教育の実施”, UeLA & JADE 合
同フォーラム 2019, pp.34-38（2020）― 178 ―

E4-3

アプリを使った石神井川での水環境学習について
A study for learning process about water environment in the Shakujii River
using smartphone application*1*2

清水 康生 , 井上宮雄
*1
*2
Yasuo SHIMIZU , Miyao INOUE*1㈱日水コン 経営企画本部・経営企画部*1
Nihon Suido Consultants Co., Ltd.
*2
東京家政大学 家政学部・環境教育学科*2Tokyo Kasei University
Email: simizu_y@nissuicon.co.jp
あらまし：東京家政大学では，学生の有するスマートフォンを利用して，水環境の理解を目的とした授業を行っている．環境省のホームペイジに公開されている水環境健全性指標は，調査に適したアプリ版（水辺へ Go！）として公開されている．授業では，同アプリを活用した水環境調査を行い，その調査結果を基にした，身近な水環境のあり方に関する議論とグループ発表を行っている．水環境調査の対象は，大学の近傍を流れる石神井川である．この授業内容をアクティブ・ラーニングの事例として紹介する．
キーワード：アクティブ・ラーニング，スマートフォン，アプリ，水環境健全性指標

1.

はじめに

表1

本稿では，企業が生業とする専門分野に関して，
東京家政大学で授業を行っている事例（CSR 事業）について報告する．専門とするのは土木工学に位置付けられる水を専門とする環境分野である．授業の対象は，家政学部の環境教育学科の学生である．環境を対象とする点が共通している．授業の内容は，身近な水辺（河川）をどのように評価するか，その視座について水環境健全性指標 1)を適用して授業を行っている．以下では，担当した授業の位置付けと同指標の概要を説明し，アクティブ・ラーニングを意識した授業の進め方について詳しく紹介する．

2.

水環境授業の概要

同大学の家政学部環境教育学科において，必修科目である環境分析実験Ⅰの授業枠で講義・実習を行った．令和元年度の授業時間は，１回目 125 分と２
回目 215 分を合せた 340 分が半期の授業時間である．
同じ条件で 2 クラスの授業を秋から初冬にかけて実
施する．実習先は，大学から徒歩 5 分程の石神井川沿川にある加賀第二公園地先である．

3.

水環境健全性指標とそのアプリ版

石神井川は掘り込み河道で典型的な都市河川である．授業では，同河川をどのように評価するかについて，水環境健全性指標を使って学生に説明した．
この「健全：Soundness」とは，自然環境と人間活動がその場に於いてバランスしている状態である．同指標は 5 つの調査軸から構成されており，全部で 20の個別指標を有している．各指標により調査者は３段階の点数で河川を評価する．これら５つの視座，
20 の視点で川を眺め，レーダーチャートで表示することで，川の良さが明確になる．同指標による調査
は，調査ツールとして開発したアプリ 2)を利用した。

水環境健全性指標

調査軸
Ⅰ．自然なすがた自然
環境 Ⅱ．ゆたかな生きもの

Ⅲ．水のきれいさ人
Ⅳ．快適な水辺間活動Ⅴ．地域とのつながり

4.

個別指標
①流れる水の量②岸のようす③魚が川をさかのぼれるか①川原と水辺の植物②鳥のすみ場③魚のすみ場④川底の生きもの①透視度②水のにおい③ＣＯＤ①けしき（感じる）②ごみ（見る）③水とのふれあい（触る）④川のかおり（かぐ）⑤川の音（聞く）①歴史・文化②水辺への近づきやすさ③日常的な利用④産業などの活動⑤環境活動

授業の進め方について

アクティブ・ラーニング（Active Learning）を意識して，次のような手順で授業を進めるものとした．
①石神井川についての講義（１日目）
学生数は，各クラス全 35 名程度で，授業に際して 5～6 名のグループに分かれる．石神井川を対象として，流域の概要（一級河川で流域面積など河川整備計画の概要），石神井川の歴史（昔の河川の姿など），
掘り込み河道の河川断面形状・計画洪水流量など，生息生物の特色，河川の水質（水質環境基準の達成状況など），河川の親水施設の配置など水環境の構成
要素を ppt により説明する（図 1）．次いで，水環境
健全性指標の説明を行い，簡易水質調査法を適用した水質（COD）の調査方法も解説する．

― 179 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4②河川調査の実施・水質調査の体験（１日目）
大学の近傍にある加賀第二公園付近へ移動し，地先で河川観察を行い，採水・水質調査を行う（図 2）．
教室に戻り，10 日後までに水環境健全性指標のアプリ「水辺へＧｏ！」を使った調査を実施し，結果を写真と共にアプリ上で登録することを課題とする．
③自主的な河川学習（２日目）
授業終了の後日，各学生が自主的に石神井川の加賀第二公園付近を訪問し，20 項目の調査を実施する．
※それら調査データは授業実施者（筆者ら）が共有・集計し，次回授業用の資料として取りまとめる．
④教室内でのグループディスカッション（３日目）「石神井川を身近に感じるためにはどうしたらよいか？」を本日の授業テーマとする旨を説明する．
調査結果資料を学生に配布し，学生たちの調査結果について集計した図表を用いて解説する（図 3）．
その後，現場である石神井川の加賀第二公園地先へ移動し，初回授業の際に訪問した場所で再び河川の状況を観察し，川の変化（季節，景観，水質・水量，
住民の活動状況など）を調査して，教室に戻る．
⑤ｸﾞﾙｰﾌﾟﾜｰｸとｸﾞﾙｰﾌﾟﾃﾞｨｽｶｯｼｮﾝ（３日目）
グループ内での議論と整理にはＫＪ法を適用する．
意見を模造紙上に抽出してもらい，その後，体系化を行ってもらう．この間は１時間ほどの時間を確保してグループ内で様々な議論を行い，アイデアを出し合ってもらう（図 4）．後半の時間は，各グループの成果を全員で発表してもらい，意見交換も行う．
以上の①～⑤の手順で授業を進めた．当初，石神井川を対象とすることやアプリを使う点など違和感を持つのではとの心配があった．しかし，昔は渓谷河川と呼ばれた石神井川は新鮮に映ったようで，かつアプリの利用も非常にスムーズに行われた．最初の授業では，水辺にあまり関心を示していない様子であった学生だが，実習を終えて教室に戻りグループでの議論を始めた頃から熱心となり，最後のグループ毎の発表では，想像力を働かせて考えたことを積極的に述べる場となり，授業時間を大幅に超えての発表会となった（図 5）．

5.

図 1 石神井川の紹介（河川の特徴）

図 2 簡易水質調査と透視度計による調査

図 3 学生による調査結果（第Ⅱ軸：ゆたかな生き物）

まとめ

本稿では，水環境健全性指標を適用したアプリにより，身近な水辺を学習するための，アクティブ・
ラーニングを意識した授業展開について紹介した．
水環境の良さを講義で伝えるだけでなく，様々な見方を実際の現場に出て体験することで理解が深まったと思われる．今後，継続して授業を行い蓄積したデータについても考察を加える予定である．

図 4 課題に対する議論・グループワーク

参考文献
1)

2)

環境省水・大気環境局水環境課：水辺のすこやかさ
指標（みずしるべ）「みんなで川へ行ってみよう！」
HP．http://www.env.go.jp/water/wsi/index.html（2019）㈱日水コン HP：
「水辺へ Go！」
http://www.nissuicon.co.jp/mizube/― 180 ―

図 5 ＫＪ法の結果をグループで発表

E4-4

Leveraging ubiquitous technologies for collaborative online learning
Zilu Liang*1,2*1Faculty of Engineering, Kyoto University of Advanced Science*2
Institute of Industrial Science, The university of Tokyo
Email: liang.zilu@kuas.ac.jp

Abstract：In this paper we present the use of a set of ubiquitous technologies to support collaborative
learning in a virtual learning environment. The tool set mainly consists of Microsoft Teams and Sutori andcould be augmented with other third-party technologies such as Google Drive and Dropbox. We present
two case studies—an app development course and an academic writing course—to exemplify how to use
this tool set for effective collaborative online learning.
Keyword: computer supported collaborative learning, online learning, multimedia

1.

Introduction

Simply put, collaborative learning refers to pair orgroup study towards a shared learning goal. There has
been increasing evidence that collaborative learning
leads to better learning outcomes compared to individual
learning [1, 2]. However, it has been a big challenge toachieve collaborative learning in a pure virtual online
learning environment where the interaction pattern
among teachers and students is altered due to lack offace-to-face contact. The works in literature in computer
supported collaborative learning research mostly focus
on a blended learning environment where learning occurs
across physical and virtual settings, and hence may have
limited application to a pure virtual online setting.
In our paper, we describe the use of a set of ubiquitous
technologies to support collaborative learning in a purevirtual learning environment. The tool set mainly
consists of Microsoft Teams and Sutori and could be
augmented with other third-party technologies such as
Google Drive and Dropbox. We present two casestudies—an app development course and an academic
writing course—to exemplify how to use this tool set foreffective collaborative online learning.

2.

Theoretical Framework

This work builds on theories of computer-supported
collaborative learning (CSCL). CSCL can be conductedin many forms, ranging from collaborations within small
group to massive collaborations for knowledge building
and creation [3], and from interpersonal collaboration tohuman-machine collaboration (e.g. robots and agents) [4].
Jeong and Hmelo-Silver proposed 7 core affordances oftechnology for collaborative learning, including (1)engage in a joint task, (2) communicate, (3) shareresources, (4) engage in productive collaborative
learning process, (5) engage in co-construction, (6)monitor and regulate collaborative learning, and (7) findand build groups and communities [5].
In our case studies, we adopted cloud-based
ubiquitous technologies to support learning in a purevirtual online learning environment. As has been shownin previous studies, cloud-based services can provide
cost-effective solutions to educational needs [6, 7]. In
what follows, we first present the learning design insection 3. In section 4, we present demonstrate how ourapproach support the seven affordances of collaborative
learning.

3.

Methodology

Our case studies focus on an app development course
and an academic writing course. Both courses are foruniversity freshmen and are offered through English
medium instruction. The basic information and design ofthe courses are summarized in Table 1.
Table 1 Basic Information and Design of Courses
Course I: Android App
Development
Level
Class size
Learning
goalYear 1
41
Basic knowledge of app
development andsoftware project
management

Technology
usedSutori web app,
Microsoft Teams,
Flipgrid, Google Drive,
GitHubAll learning materials
assembled on Sutori andattached to MS Teams
before class
Whole class activities
and one-to-one real-timetrouble shooting anddebugging using MS
Teams video meetings
Casual Q&A using MS
Teams chat feature
All code is pushed to
GitHubGroup presentation

Pre-classactivities
In-class
activities

Post-classactivities
Homework
submission
Assessment

4.

Course II:
Introduction to
Academic Writing
Year 1
2
Technical
communication
skills including
academic writing
and presentation
Sutori web app,
Microsoft Teams,
Dropbox
All learningmaterials
assembled on
SutoriCo-creating
learning materials
on Sutori/
Directly attachedto Sutori
Original papers
submitted to /presentation in realconferences

Results

The course design combines multiple technologies tosupport the seven affordances of computer supported
collaborative learning [5]. The mapping of both courses
to the seven affordances are presented in Table 2 and― 181 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

Table 3. Students created tangible learning artifacts using
the technologies.
Table 2 Seven-Affordance Mapping of Course I
Affordances
Technology Learning
Learning
Activity
Artifact
Establishing a
joint task
Communication

Sutori

Sharingresources

MS Teams

Engaging
inproductive
processEngaging
inco-construction

GitHubMonitoring andregulation
Finding andbuilding group
andcommunities

GitHub5.

MS Teams

SutoriFlipgrid
GitHubMS Teams,
GitHubTeacher
explain tasks
Real-time
debugging;
Q&A
anddiscussions
using chat
Sharing
screenshots
and files
Project
planning/

Co-creatingpresentation
slides;sharingself-intro
videos;creating new
apps
ProjectmonitoringGroup
project,
publishingoriginal
code on
GitHub,peer
evaluation

Group
presentation
slides;self-intro
videos; newapps

Post threads
in
MS
Teams
Shared res
ourcesScrum
backlogs

Scrum
board
Publicrepositories
on GitHub;
peer
feedback

Table 3 Seven-Affordance Mapping of Course II
Affordances
Technology Learning
Learning
Activity
Artifact
Establishing a
joint task
Communication

Sutori

Sharingresources

Sutori, Dropbox

Engaging
inproductive
processEngaging
inco-construction/

Monitoring andregulation

Sutori

Finding andbuilding group
andcommunities/

MS Teams

Teacher
explain tasks
Discussions
through video
meeting andchat

Discussion

Our approach of combining Sutori, MS Teams and a
few third-party technologies supports the sevenaffordances of CSCL and can be applied to courses of
distinct learning goals. The benefit of combining theseubiquitous learning technologies not only lies in theenhanced learning efficiency and learning experience ina virtual learning environment, but also the enrichededucational outcomes. Students produced a variety oflearning artifacts, ranging from presentation slides topublic repositories to publications in real academic
conferences. Moreover, being exposed to various
ubiquitous technologies enhanced students’ digital
literacy, which is a critical skill needed in Society 5.0.

6.

(2) Nokes-Malach, T.J., Richey, J.E. and Gadgil, S.: “When is
it better to learn together? Insights from research on
collaborative learning”, Educational Psychology Review,
27: p. 645-656 (2015).
(3) Halatchliyski, I., et al.: “Explaining authors’ contribution
to pivotal artifacts during mass collaboration in the
Wikipedia’s knowledge base”, International Journal ofComputer-Supported Collaborative Learning, 9: p. 97-115(2014).
(4) Leelawong, K. and Biswas, G.: “Designing learning byteaching agents: The Betty’s brain system”, International
Journal of Artificial Intelligence in Education, 18: p.
181-208 (2008).
(5) Jeong, H. and Hmelo-Silver, C.E.: “Seven affordances ofcomputer-supported collaborative learning: how to support
collaborative learning? How can technologies help?”
Educational Psychologist, 51(2): p. 247-265 (2016).
(6) Liang, Z. and Chapa-Martell, M.A.: “A top down
approach for teaching web development on cloud”, inIEEE International Conference on Teaching, Assessment
and Learning for Engineering. Wollongong, Australia(2018).
(7) Liang, Z., et al.: “Empowering globalization ofengineering education with open-source e-learning
platform and cloud computing technology”, in Annual
Conference of Japan Society for Engineering Education
International Session. Tokyo, Japan. p. 19-24 (2017).

Sutori,DropboxConclusion and Future WorkWe demonstrated how the use of multiple ubiquitous
technologies can support collaborative learning in a
virtual online environment in courses of different nature.
Our future work includes collecting feedback fromstudents and a formal evaluation of the approach.
References(1) Springer, L. and Stanne, M.E.: “Effects of small-grouplearning on u ndergraduates in science, mathematics, engineering, and technology: a meta-analysis”, Review of
Educational Research, 69(1): p. 21-51 (1999).

― 182 ―

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憧れや目標を持つことの学びへの影響－大学生における生涯学習とキャリアレジリエンスとの関係－

Effects of Admiration and Objectives on Learning-Relationship with Lifelong Learning and Career Resilience of Undergraduate Students合田 美子*1, 山田 政寛*2
Yoshiko GODA*1, Masanori Yamada*2*1
熊本大学教授システム学研究センター*1
Research Center for Instructional Systems, Kumamoto University
*2
九州大学
*2
Kyushu University
Email: ygoda@kumamoto-u.ac.jp
あらまし：本研究は, 憧れや人生の目標を持つことがどのように学びに影響しているかを明らかにするための基礎研究である. 大学生 67 名を対象とし, それらが生涯学習やキャリアレジリエンス(CR)とどのように関係するかを明らかにすることを目的としている. 生涯学習尺度(Wielkiewicz & Meuwissen, 2014)とCR 尺度(児玉, 2015), やりたいことの方向性, 憧れ・目標に関する 2 つの質問への回答を分析した. 憧れや目標を持っていることは, 生涯学習および CR の 5 要因のすべてに, やりたいことの方向性は, CR の未来志向以外の要因と正の相関があった. また, 重回帰分析の結果, 大学生の時点で, やりたいことの方向性, 憧れや目標を持つことは, 生涯学習や CR の分散のうち、半分程度を有意に説明していた.
キーワード：キャリアレジリエンス，生涯学習，大学生

1.

はじめに

憧れや夢, 理想, 目標などを持つことは学習の動機に繋がるとされてきた. 小さい時の感激や感嘆がその後の人生に影響するという報告もある. ギフテ
ッド教育においても, 憧れや目標はその後の学習にとって重要な要因である. 自己調整学習や共調整学
習, 社会的共有学習は, 学校教育の成功に必要とされる. 一方, 変化に富み多様な社会へ適応するために, 生涯学習(1)や, リスク対処, キャリア形成を促す
心理的特性であるキャリアレジリエンス(CR)(2)が必要である. CR は, 失敗から学ぶなど, 学びと関係がある. 大学生の生涯学習と CR 全体は, 有意に関係しているとされる(3). 学校教育で成功するだけでな
く, 社会に適応し, 生涯を通じ, 主体的に学び続けるために考慮すべき要因を探るため, 憧れや目標を持つことの学びへの影響を調査する.本研究は基礎
研究と位置づけ, 大学時点での, 人生の方向性, 憧
れと目標が, 生涯学習, CR とどのように関係しているのかを明らかにすることを目的としている.

2.

れ・目標に合う質問 2 項目の合計 52 項目と影響をうけた事柄についての自由記述を含んだ. 生涯学習
に関しては, Wielkiewicz Lifelong Scale (LLS)(4)を採用
した. LLS は, 5 段階リッカート尺度で 16 項目から構成される. CR 測定には, 4 段階リッカート形式の 34
項目から構成される児玉(2015)の尺度を使用した(5).
問題適応力, ソーシャルスキル, 新奇・多様性, 未来
志向, 援助志向の 5 要因が含まれる. 著者らが用意した 2 項目は, 「Q1 幼いころからやりたいことの方
向性にブレはない」「Q2 こんな人になりたい, こん
なことをしたい, こんな生活をしたい, という憧れや目標がある」であり, 4 件法で回答してもらった.
自由記述では, 「これまでの人生で, 影響を強く受けたもの, こと, ひとについて, 記述してください.
いつごろ, それは起こり(出会い), その時に感じたことを書いてください. また, そのことを今, どのように感じているか書いてください. もし, 影響を受けたもの, こと, ひとがない場合は, 大切にしている言葉または好きな言葉について, 説明してくだ
さい. 」と指示した.

研究方法

2.1 調査方法と調査対象者
2019 年 1 月に Moodle 上のアンケート機能を使い質問紙調査を実施した. データ収集にあたり, 研究の目的とデータの使途, 参加の任意性を説明した.
対象者は, 国立大学工学部 93 人(男性 74 人, 女性 19人)であったが, 欠損値のない 67 人(男性 51 人, 女性
16 人)のデータを分析した.
2.2 質問紙
質問紙は, 2 尺度合わせて計 50 項目と, 方向性, 憧

3.

結果

尺度の信頼性は, 生涯学習はα=.95 と高く, CR では, 未来志向性(α=.55)以外は, .75〜.93 と高めであった.
やりたいことの方向性と憧れ・目標への回答は,
表１の通りである. やりたいことの方向性を持ち続けている学生は約半数いた(選択肢 3 と 4 の合計
53.73%). ま た , 憧 れ や 目 標 を 持 っ て い る 学 生 は61.20％であった.

― 183 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

方向性と憧れ・目標と, LLS 全体と CR の 5 要因の相関については表 2 の通りである. 憧れや目標を持っていることは, 生涯学習および CS の 5 要因のす
べてに, やりたいことの方向性は, CS の未来志向以外の要因と正の相関があった. LLS 全体, CR 各要因
を従属変数, 質問２項目を独立変数とし重回帰分析を行った. この２項目で, LLS 全体, CR の各要因を有意に説明しているという結果になった(LLS: R2= .40, CR1: R2 = .55, CR2: R2 = .68, CR3: R2 = .58, CR4:
R2 = .65, CR5: R2 = .48).
自由記述を分析すると, 未記入または特になしという回答の学生が 17 名いた. その他の 50 名は, 影響のあった事項または好きな言葉などを, 自己の経験を踏まえて具体的に記述していた. 例えば, 「私は父が技術者ということもあり, いつも近くで機械などをいじっている父の姿を見てきた. そのため, 私
も機械などをいじるのに興味が出てきて工学部の進学を決めたきっかけの一つになっている. これから,新しい時代になってくるにつれ機械などがさらに発達してくると思われるため, 街づくりなどに役に立つような研究などをしていき少しでも貢献していきたいと考える. 」

4.

表 1 方向性, 憧れ・目的の質問の回答者数と割合

Q1幼いころからやりたいことの方向性に

選択肢

n

%

1全くあてはまらない

4

5.97

2あてはまらない

27

40.30

3あてはまる32

47.76

4非常によくあてはまる

4

5.97

1全くあてはまらない

2

2.99

2あてはまらない

24

35.82

3あてはまる35

52.24

4非常によくあてはまる

6

8.96

ブレはない

Q2こんな人になりたい, こんなことをしたい, こんな生活をしたい, という憧れや目標がある

注：N = 67.
参考文献
(1)

考察とまとめ(2)

やりたいことの方向性, 憧れや目標を持つことと,
生涯学習と CR には, 正の相関が存在する結果となった. また, 方向性と憧れ・目標をしっかりと持っていることで, 生涯学習と CR が有意に高くなる可能性が示唆された. 大学生の時点でのやりたいことの方向性, 憧れ・目標をもつことは, 社会に適応するための継続的な学びに対し肯定的な影響がある可能性が示された. 今後は, 学びの他の側面も考慮し, 大学生だけでなく, 幅広い年代の対象者において調査を行い, 生涯にわたる学習に影響する要因を更に明らかにしていきたい. 本研究の意義として, 年代に合わせた学び, 成長に合わせたフィードバック, 支援をするための手法をデザインするための基礎情報を提供することが挙げられる.

(3)

(4)

(5)

中央教育審議会: “初等中等教育と高等教育との接続の改善について(答申). 第 3 章高等教育の役割”(2009)http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/old_chukyo/
old_chukyo_index/toushin/attach/1309749.htm ( ア ク セ
ス:2019 年 6 月 17 日)
児玉真樹子: “大学生用キャリアレジリエンス測定尺
度の開発,” 学習開発学研究, Vol.10, pp.15-23. (2017)
合田美子, 山田政寛, 新目真紀, 半田純子, 長沼将一,
上田勇仁.: “大学生における生涯学習とキャリアレジ
リエンスの関係”, 第 44 回教育システム情報学会全国大会, pp.53-54. (2019)
児玉真樹子: “キャリアレジリエンスの構成概念の検討と測定尺度の開発”, 心理学研究 86, pp.150-159(2015)
Wielkiewicz, R. M. and Meuwissen, A. S. “A Lifelong
Learning Scale for Research and Evaluation of Teaching
and Curricular Effectiveness,” Teaching of Psychology, Vol.
41, No.3, pp.220-227 (2014)

謝辞
本研究は科学研究費助成事業研究課題番号(17K18659,
20H01727)の助成を受けたものです.

表 2 方向性と憧れ・目標と, LLS 全体と CR の 5 要因の相関
Q1やりたい

Q2憧れ

生涯

CR1チャ

CR2ソーシ

CR3新

CR4未

CR6援

ことの方向

や目標

学習

レンジ

ャルスキ

奇性

来志向

助志向

性
Q1 幼いころからやりたいことの方向性にブレはない
Q2こんな人になりたい, こんな

Pearson r

ル
1.00

p
Pearson r

.60**

.60**

0.21

.50**

.61**

.48**

0.19

.34**

0.00

0.09

0.00

0.00

0.00

0.12

0.00

1.00

.52**

.64**

.72**

.68**

.69**

.56**

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

ことをしたい, こんな生活をしたい, という憧れや目標がある

p

0.00

注：* < .05, **< .01, N = 67.

― 184 ―

P2-02

日本語使用の振り返りを促す「REFLECTION−BOT」の専門家レビュー
An Expert Review of "REFLECTION-BOT"
which Promotes Reflection on the Use of Japanese
甲斐 晶子*1, 松葉 龍一*1, 合田 美子*1, 和田 卓人*2, 鈴木 克明*1
Akiko KAI , Ryuichi MATSUBA*1, Yoshiko GODA*1, Takuto WADA*2, Katsuaki SUZUKI*1*1*2
熊本大学教授システム学研究センター
タワーズ・クエスト*1*2
Research Center for Instructional Systems, Kumamoto University
Towers Quest Inc.
Email: akai@kumamoto-u.ac.jp
*1

あらまし：
「REFLECTION−BOT」は,留学生が日常生活における日本語使用についての気づきをコミュニ
ケーション・アプリ「LINE」を用いて継続的に記録するための疑似対話型入力システムである．本 BOTを用いた実践について，実施した教員に概要と所感についてのインタビューを実施した結果，筆者らが意図した用途での有効性が予期され，同時に実用化に向けた改善点も明らかになった．
キーワード：日本語教育，リフレクション，言語接触場面，学習者オートノミー

1.

はじめに
(1)

「REFLECTION−BOT」 は，留学生が日本語使用についての気づきをコミュニケーション・アプリ「LINE」を用いて継続的に記録するための疑似対話型入力システムである．日常生活における日本語使
用頻度や遭遇した状況・場面とそこでの自身の対処等を記録し内省することで，次の学習目標設定へつなぐ意図で設計された．教員による質問・対話での促しと日誌形式による記録手法の双方の利点を折衷的に取り入れており，低次段階の振り返り活動への寄与が期待できる．
本報告は上述の設計意図に同意を示した協力教員が，大学の初年次教育科目において一学期間にわた
り本 BOT を授業に取り入れた際の事後インタビュ
ー結果を簡潔にまとめた速報である．

2.

「REFLECTION−BOT」の概要

開発したシステムは，LINE 上で動作するいわゆる「BOT」と呼ばれる自動発言機能である．ユーザー
は管理者ごとに発行される QR コードを用い，LINE
内に本 BOT を架空の「友だち」として登録できる．
その「友だち」が個々の出来事について一連の問いかけを行い，それに対するユーザーからの返信が記録される．入力された情報は管理者ごとに発行される参照用 URL を用いて csv 形式でダウンロードでき，一覧できる．また，外部 e ポートフォリオサー
ビスに連携するための出力形式にも対応可能である．
本 BOT は留学生にとって身近で慣れたコミュニ
ケーション・アプリである「LINE」を用いた点，Push型の通知機能で入力を促す点，対話型インタフェー
スである点，短い質問に短く回答する形式である点に特徴がある．学習日誌に替わるものとして学習者の自律性を尊重し能動的な記入を期待する姿勢は保持しつつも，記入忘れ防止用の通知機能を有する．
その通知時刻は学習者が決められ，それにより学習者にとって都合が良い時間帯に記入を促せること，
また自己決定することで，より自分ごととして捉えることから，記録やその後の行動変容を起こしやす
くなると期待されている．
本 BOT は，特に大学初年次教育における必修日本
語科目のような，日本語運用能力の強化のみならず
学習目標の設定等の自律学習態度の養成が期待される授業において，その活動支援を意図し設計した．
教員が学生の記録を見ながら定期的にリフレクショ
ンを深めるための介入を行っていくことを想定している．例えば，記録のうち特に印象に残ったものを問い，なぜ印象に残ったか，何が問題だったか，これまでにも同様の問題が無かったか，次の課題は何か等のより高次な問いかけをしていく．こうすることで，学習者の行動の意味づけや学習目標の方向性の再検討をすることが考えられる．また，留学生同士でそれらの気づきを共有し相互コメントをする等
して他の留学生の日本語使用状況や日本語学習への取り組み方について知り，それを自己の学びに反映させることができるようになる．

3.

授業での実践概要

某私立大学では留学生向け初年次日本語必修科目
を３種類提供している．そのうちの一科目を担当する教員全員（全３名，うち１名は筆頭筆者）が本 BOTを用いた活動の実施を決め準備した．授業開始前，
担当教師全員で打ち合わせを重ね，以前の筆頭筆者による実践結果を共有した．改めてより書きやすく，
より行動変容につながる質問項目を検討した結果，当初の設計時に設定した質問群から以下の５問へと変更し，そのようにシステムを修正した．
(1) 今日，日本語はどれぐらい使ったかな？
１〜５でどのくらい？
(2) その中で，一番覚えていることを教えて．
(3) なんでそれを覚えているの？
(4) そのことについて，今，どう思ってる？
(5) じゃあ，これからどうする？
また，共通科目としての統一事項として，初回の授業で日本語の気づきを記録することについてオリ― 185 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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エンテーションを行った後，週に一度の授業に合わせ，日本語学習あるいは日本語そのものについて，
気づいたことをメモしておくよう指示すること，記録ツールの選択肢の一つとして本 BOT を紹介することを定め，必要な資料準備を分担した．その後の授業内活動については各教員の裁量とした．

4.

協力教員へのインタビュー

対象と目的
実際に新入生が履修登録した２クラスを対象とし，筆者が関わっていないクラスを担当した教員１名（以降，教員 A と呼ぶ）に，学期終了後に非構造化
インタビューを行った結果を報告する．教員 A は日
本語教育分野で約 20 年の教授歴を有し，自律学習支援の経験も豊富な熟達者である．授業内での活動実態および教員の直感的洞察を尋ね，本 BOT の有効性や改善の方向を探ることを目的として実施した．
聞き取り結果
教員 A が担当したクラスの履修者は約 10 名であった（学生の特定を避けるため詳細の数字は伏せる）．
初回の説明時には履修者の 100％が本 BOT での記録を選んだ．しかし，求められた回数の入力を最後まで継続できた学生は約 20％で，週に一度であれば記録したという学生を含めると約 37％だった．当該クラスは新入生 50％と再履修生 50％で構成され，特に再履修生のうち 50％は初回以外でほとんど記録がされなかった．継続的に記録した学生が少なかった点については，質問項目の不適合とモチベーションの問題であろうとの指摘があった．
教員 A は初めのうちは BOT の項目通りに記録す
るよう学生に求めたが，実際に気づきを書いた学生は多くみられず，大半が授業で聞きかじったり分からなかったりした言葉やアルバイトで知った俗語な
ど，単語レベルの記録であった．それにより，質問項目(4),(5)への回答がしにくそうに感じられた．そのため，質問項目(5)のように行動変容の意向について尋ねても，「覚える」「勉強する」等の浅い記述しか見られず，徐々に学生に対し個別の介入を始めた．
例えば，アルバイトに関する言葉が度々記録されていた学生には，翌週までにアルバイトに関連する言葉を集めるという課題，キャビンアテンダントを目指す学生にはバイト先で接客用語を探す課題等，学生のニーズや興味によって異なる課題を与え，質問項目(4),(5)への回答の代わりに入力するよう指示した．教員 A は学生らが入力する内容が大きく「気づき」「語彙」「精神面」の 3 タイプに分類されるとしたうえで，「気づき」以外を入力した学生にとっては現行の質問項目群では特に(4),(5)が答えにくくなる点を指摘した．また，記入内容が上記 3 タイプのいずれかによって，その後の質問項目を変える機能を提案した．
教員 A は学期末に学生による自己評価を実施しており，記録しなかった理由についても尋ねていた．

そこでは，母語が文字化けした等の操作面での混乱だと説明する記述も見られたが，肌で感じた印象では単に面倒そうな様子だったと述べている．教員 A
はそれよりも，学生が記録後すぐにフィードバックを欲している様子が観察されたことを重視しており，実際に自己評価でもそのように記述した学生がいたことを紹介した．その解決策として，学生が記録をした際に教員が Push 型での通知を受け取れると良いと語った．現行のシステムは管理画面にログインしないと記録の有無が確認できない．当然，四六時中の返信を約束するのは現実的ではないとした上で，それでも通知があれば利便性が向上すると述べた．
本 BOT の可能性については，自律学習支援の良いツールになりそうだ回答した．単なる語彙収集であれば BOT ではなく紙のノートの方が一覧性において優れている．それよりも，初めは単語レベルの記録であっても，現状で最も多い言語使用場面がどこかを認識させたり，ある表現がどのような場面で使えそうかを考えさせたりしすることで，言語使用場面を拡大していくよう教師が誘導していくことが重要であると強調した．

5.

まとめ

本 BOT はオートノミー促進の支援として，学習者が自身と対象言語との関わりを意識化し，具体的な目標設定に結びつけることを意図し，設計したものであるが，今回のインタビュー結果から，自律学習支援および日本語教育の熟達者である教員 A からも
本 BOT の有効性が予期される回答が得られた．
一方で，システムとしては管理者側の通知機能および一律な質問項目の不自由さについて改善点が挙げられた．特に，答えにくさや分岐については，学生に対して行った評価実験(1)での結果と一致する．
単なる語彙の記録にとどまる学生が多かったことも同様の結果であった．語彙の記録は本来の活動意図とは異なるが，実際には気づきが無く，見聞きした言葉を記録することしかできない学生が多いことが予期される．教員が学生に寄り添いその時点から出発し誘導していけるよう，質問項目を編集できる機能は追加が必要であろう．分岐については，設定が複雑になることにより敬遠する教員が出る可能性もある．さらなる検討が必要である．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 16K21342 および 20H04297の助成を受けました. また，実践に賛同し，調査を快諾してくださった先生方に深く謝意を表します．
参考文献(1) 甲斐晶子,松葉龍一,合田美子,和田卓人,鈴木克明:“日本語使用に関する低次段階のリフレクション記録シ
ステム「REFLECTION－BOT」の設計と実装”,教育シ
ステム情報学会誌，37(4)（2020 印刷中）

― 186 ―

P2-03

教育 AI・学習記録データを活用した個別最適化された学びのモデルの提案
Proposal of a Model of Personalized Learning Using Educational-AI and Leaning-data
森本 康彦*1
Yasuhiko MORIMOTO*1*1 東京学芸大学*1Tokyo Gakugei University

あらまし：現在，先端技術を効果的に活用し、誰一人取り残すことのない個別最適化された学びを実現することが不可欠であると言われている．しかし，この実現のために，何のデータを用いて，どのように最適化された学習支援を提供すべきかわかっていない．そこで，本論文では，教育 AI と学習記録データを活用した個別最適化された学びのプロセスをモデル化し，その実現のための枠組みについて明らかにする．
キーワード：個別最適化された学び，学習記録データ，e ポートフォリオ, ダッシュボード，機械学習

1.

はじめに

子供たちが持続可能な社会の創り手として，予測不可能な未来社会を自立的に生きていくために必要な資質・能力を身に付け，生涯にわたって学び続けていくことが求められている．このような中，文部科学省では，多様な子供たちを誰一人取り残すことのない「個別最適化された学び」の実現の重要性を指摘しており，その実現には，支援ツールとしてのICT 環境と先端技術が不可欠であるとしている(1)．
個別最適化された学びの先進的な実証事業として，学習者の能力に応じて適応的に問題を提示する AI
ドリル教材を使用した学習が進められているが，これは知識・技能の効率的な習得が可能になるとされる一方，これだけでは学習指導要領が求める思考力・
判断力・表現力等の育成に資するものではなく留意が必要であるとも指摘されている(2)．つまり，学習者が必要な資質・能力を身に付け，主体的に学び続けていくためには，学習履歴（ログ）だけでなく，その学習過程において，学習者から実際に生成される学習成果物や振り返りの記述などの学習記録をあわせた学びのポートフォリオとしての学習記録データ（e ポートフォリオ）を活用した支援が期待される．
そこで，教育 AI，特に，学習記録データ分析による機械学習の利用が期待されているが，何のデータを用いて，どのように最適化された学習支援を提供
すべきか，などは現在まだ明らかになっていない．
本研究では，先端技術として，教育 AI と学習記録
データに注目し，これらを活用して個別最適化された学びを実現させ，それを支援する枠組みを明らかにすることを目的にする．本稿では，教育 AI と学習記録データを活用した個別最適化された学びのプロ
セスのモデル化について述べる．

2.

個別最適化された学びとは日本が目指す個別最適化された学びは，世界一般
で言われる Personalized Learning がそれにあたる．この学びは，個々の学習者のさまざまな違いや個性に応じた，学習者中心の学び方であり，近年では ICTの進歩により効果的な実行が可能となり，特にアメリカを中心に注目を集めている(3)．

そもそも Personalized Learning は，どのような学びなのだろうか．本研究では，著書や論文等の文献をもとに Personalized Learning の学びとしての要件について整理した e.g.,(4),(5) ．
要件①: 学習者自身が主導する学習者中心の学び
要件②: 資質・能力の育成を重視したコンピテンシ
ー・ベースの学力観に基づいた教育
要件③: 目標設定に積極的に学習者が関与する
要件④: 学習者が自己調整しながら学び続ける
要件⑤: 学習者は，個に応じた学習支援（足場かけや誘導）を受けることで学びが促進される
要件⑥: 学習者の学びを多面的・多角的に評価する
要件⑦: 教科等横断的なカリキュラムをマネジメン
トし，学習成果による教育の質保証を行う
要件⑧:ICT 環境と先端技術（教育 AI，学習記録データなど）を効果的に活用した教育

3.

個別最適化された学びを構成する要素

前章の要件から，個別最適化された学びは，学習者が将来必要とする資質・能力を習得するために，
ICT を活用して自らが，教科等横断的に，学校の枠を超えて学び続けること，その際，学習者は自身の学びの責任者として自己調整学習を行うこと．また，個に応じた最適な学習支援が先端技術を活用して提供されること，エビデンス（データ）に基づく多面
的・多角的な学習評価から学習成果による質保証がなされること，がわかる．しかし，教育 AI を活用して学習支援を行う際に，何のデータを用いて，どのような分析を行い最適化された学習支援をどのように提供すればいいのかがそもそも明らかにされていないため，その実現を困難にしている．そこで，こ
こでは，これらの元データとなる個別最適化された学びを構成する要素項目について抽出する．
個別最適化された学びのプロセスにおいて蓄積される学習記録データ（e ポートフォリオ）を活用・分析することで学習状況を把握し多面的・多角的に評価することは可能である．しかし，学習状況に応じた適応的な学習支援を行うならば，それだけの情報では不十分である．具体的には，データ化されない
学習記録データ（表 1）に含まれない重要な要素が― 187 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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ある．それらは，自己調整の状況を表す要素 e.g., (6)と学習スタイルに関する要素 e.g.,(7)があげられる．本研
究では，これら要素群の抽出と整理を行った（表 2）．
表１と表２に対応し収集されたデータを組み合わせて用いて分析し，個の学習状況を同定することで，個別最適化された学習支援が可能となる．
表 1 学習記録データ（e ポートフォリオ）の一覧(8)
分類

項目

主な内容
説明
正 課 内 の 行 授業等の内外における行動・活動の履歴
動・活動履歴
正課外の行
諸活動における行動・活動の履歴
動・活動履歴

学習
ログ

学
習
履
歴

操作ロ
グ
活動の
様子
テスト/
アンケ
ート

学
習
の
記
録

学習
成果物

思考プ
ロセス

学
習
記
録

解決プ
ロセス

操作履歴

ICT 機器の操作履歴

観察の記録

活動の様子を観察して記録したもの

テスト
アンケート

テストとその結果
質問紙等のアンケートとその結果

発問
作品
レポート
日誌
実技
体験
プレゼンテ
ーション
議論・対話
ワークシー
ト
メモ・ノー
ト
情報収集・
分析の記録
演習の記録
実習の記録

教員による発問とその回答
授業や実習等で制作（製作）したもの
授業や実習等で作成された文書
自身の活動や振り返りを綴った文書
実技のパフォーマンスを記録したもの
体験活動を記録したもの

課題解決の
記録

プレゼンテーションを記録したもの
議論・討論した記録，対話の記録
思考プロセスをワークシート等に記録したもの
獲得した知識や技能，思考したことや気づきなどを記録したもの
学習の際に副次的に生成したり，収集したりしたもの演習したことを記録したもの
実習したことを記録したもの
設定した課題・問いや仮説，それを解決するための見通しや道筋の構想，課題・問いの解決の評価，
仮説の検証などについて記録したもの

振り返
り

学びの振り
返りの記録

学習者自身による学びの振り返りの記述，ラーニ
ング・ジャーナル

ゴール
設定

学習目標
学習計画
自己評価
相互評価
教員評価
他者評価
評定
表彰・顕彰
検定・資格

設定した目標やゴール，めあてを記録したもの
学習の計画や見通しを記録したもの
自己評価の内容を記録したもの
相互評価の内容を記録したもの
教員評価の内容を記録したもの
他者評価の内容を記録したもの
評定等の評価を記録したもの
大会・コンクール等での表彰・顕彰の取得状況
資格や検定，免許等の取得状況

評
価
の 学習評
記 価
録
表彰・
検定

表 2 個別最適化された学びの構成要素
要素名
資質・能力
目標／
ゴール
マインドセ
ット
学習方法
メタ認知的
活動
チーム
環境
タイムマネ
ジメント
学習スタイ
ル

4.

データを収集する．データは，学習記録データと表
2 の各要素をデータ化したものを適宜組み合わせて，
データ分析を行う．
（Ⅲ）では，分析結果をダッシュ
ボードに見える化することで，学習ファシリテーター役の人に，学習支援のための情報提示を行う，もしくは，直接本人に対して学習支援としての足場か
けや次の学びへの誘導を行う．そして，学習者は学びが促進されて行く（Ⅰ）．

説明
育成を目指す資質・能力（コンピテンシー）に関する要素．日
本では三つの柱で説明されている．
学習の目標（ゴール）に関する要素．習得目標と遂行目標に分けられる．
学習者のマインドセットに関する要素．モチベーション，自己効力感，興味・関心など．
学習者の学習を構成する要素．学習方法のほか，学習方略，
学習内容，学習教材など．
学習プロセスにおけるメタ認知に関する要素．セルフ・モニ
タリング，セルフ・コントロール，セルフ・アウェアなど．
学習チームに関する要素．協働する仲間，教員やコーチ，専門家，保護者など．
学習環境に関する要素．使用 ICT，場所などの物理的環境．
時間に関する要素．学習期間，学習時間，スケジュール，時間管理など．
学習スタイル，認知スタイルに関する要素．教授・学習方法の好み，情報処理スタイル，認知・人格スタイルなど．

個別最適化された学びのモデル

教育 AI（機械学習を想定している）と学習記録データを活用した個別最適化された学びは，３つの段
階の繰り返しから成る（図 1）．
（Ⅰ）では，学習者が自らの学びを主導し，その過程では学習記録データを蓄積・活用して，自己調整を繰り返しながら取組
む．
（Ⅱ）では，学習者の学習状況を把握するための

図 1 教育 AI・学習記録データを活用した
個別最適化された学びのモデル

5.

今後について

本論文では，教育 AI（機械学習）と学習記録デー
タを活用した個別最適化された学びのプロセスのモ
デル化を行った．しかしこれは，始まりに過ぎない．
これから，実際に本モデルに基づいて，実践の積み
重ねの中から密なデータを収集し，そのデータの前処理を試行錯誤して機械学習の予測モデルを構築したり，既存 API と組み合わせたりしていく必要がある．この予測モデルの構築自体が次の研究そのものであると言える．
謝辞
本研究は科研費（20K03174）の助成を受けたものである．

参考文献
(1)
(2)

(3)
(4)
(5)
(6)

(7)
(8)

― 188 ―

文部科学省:“新しい時代の初等中等教育の在り方論
点取りまとめ”(2019) < https://www.mext.go.jp/
content/20200106-mext_syoto02-000003701_2.pdf>
文部科学省:“新時代の学びを支える先端技術活用推進方策（最終まとめ）”(2019) < https://www.mext.go.jp/
component/a_menu/other/detail/__icsFiles/afieldfile/2019/06/24/1418387_02.pdf>
UNESCOInternational
Bureauof
Education:“Personalized Learning” (2017)<https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000250057>
Bray, B. A. & McClaskey, K. A.: “Make Learning
Personal: The What, Who, WOW, Where, and Why”,
Corwin (2014)
Zmuda, A., et al.: “Learning Personalized: The Evolutionof the Contemporary Classroom”, Jossey-Bass (2015)
Zimmerman, B. J., “Academic Studying and theDevelopment of Personal Skill: A Self-Regulatory
Perspective”,
EDUCATIONALPSYCHOLOGIST,
33(2/3), pp.73-86 (1998)
青木久美子: “学習スタイルの概念と理論－欧米の研究から学ぶ”, メディア教育研究, Vol.2, No.1, pp.197212 (2005)
森本康彦, 稲垣忠: “初等中等教育におけるラーニン
グ・アナリティクスの展望”, 41(3), pp.209-220 (2018)

P2-04

理工系単科大学における学生の情報機器操作スキルの経年変化
Secular Changes of Students' Skills of Operating Information Processing
Equipment and Software for Learning Activities in a Science and Technology
College
石田 雪也*1, 小俣 昌樹*2, 金子大輔*3, 古賀 崇朗*4, 吉川 雅修*2
Yukiya ISHIDA*1, Masaki OMATA*2, Daisuke KANEKO*3, Takaaki Koga*4, Masanobu YOSHIKAWA*2*1 公立千歳科学技術大学*1Chitose Institute of Science and Technology*2 山梨大学*2University of Yamanashi*3 北星学園大学*3Hokusei Gakuen University*4 佐賀大学*4Saga University

Email: y-kawani@photon.chitose.ac.jp
あらまし：大学生の情報機器操作スキルを自己評価するチェックリストを開発した．本発表では，ある理工系単科大学の学生を対象として，1 年次，2 年次，3 年次と 3 年間にわたって本チェックリストを実施
した結果について述べる．特に，3 年間にわたって受検した学生の経年変化に着目して報告する．
キーワード：初年次情報教育，情報操作スキル，自己評価

1.

はじめに

大学における初年次教育の中でも情報教育については，入学生の多様化に伴い（1），どのような情報教育が必要かについてさまざまな議論が行われている．
本研究グループはこれまで，新入生の情報に関する基礎知識に着目し，それらを調査するためのプレイスメントテストを開発し，実際にいくつかの大学
で複数年度にわたりその調査を実施してきた（2）．さらに本研究グループでは，初年次情報教育において求められる操作スキルについても着目し，複数の大学で共通に活用できる，操作スキルを自己評価するためのチェックリスト（以下，「スキルチェック」とする）を開発し，プレイスメントテスト同様に複数の大学での調査を実施してきた（3）．
本研究では，上述の調査を実際に実施した結果について，入学時からの推移を比較検討することを目的とする．本稿では，理工系単科大学である A 大学の新入生を対象に，3 年間にわたって本調査を複数回実施した結果について述べる．

2.

スキルチェックの概要

をできる）場合にチェックすることになるが，チェックする項目が 1 つもない場合のために「上記のいずれもできない」という項目を設けた．このほか，
学生が日常的に利用している端末（パソコン，スマートフォン，タブレット等）を確認する項目も 40 項
目とは別に設定した．

3.

調査概要

本調査を実施した A 大学は，入学定員が 240 名の理工系単科大学である．調査の対象としたのは 2018
年度の新入生であり，この学生を対象として，その後 3 年次まで 4 回にわたって調査した．それぞれの実施回の実施時期と回答者数を表 1 に示す．1 回目
は入学直後に，2 回目は初年次情報科目終了時に，3回目は 2 年次の 2019 年 4 月に，4 回目は 3 年次の2020 年 4 月に実施した．A 大学において，チェック
カテゴリの Word・Excel・PowerPoint の操作に関する授業科目は，初年度前期だけであり，それ以降は授業科目として設定していない．スキルチェックはいずれも学内ポータルシステムのアンケート機能を用
いて Web 上で実施した．1 回目と 2 回目は調査日当

スキルチェックは，複数の大学で共通に活用でき，
学生自身が容易に測定できるものを目指して開発した．調査項目は以下の 4 つのカテゴリにわけ，それぞれに具体的な操作を合計 40 項目設定した．具体的な項目数は，(a)コンピュータ操作が 10 項目，(b)インターネット・電子メールが 6 項目，(c)Word が 14
項目，(d)Excel, PowerPoint が 10 項目である．各カテ
ゴリには，その項目に該当する（つまり，その操作― 189 ―

表 1 実施期間と回答者数
実施時期
回答者数
2018 年 4 月（入学直後）
252 名
2018 年 7 月
252 名（初年次科目終了時）
2019 年 4 月（2 年次）
119 名2020 年 4 月（3 年次）
226 名

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

日の受講生全員（必修科目のため初年次学生全員）を対象とした．3 回目（2 年次 4 月）はキャリア系科
目の調査日当日の出席者を対象とした．4 回目（3 年
次 4 月）は，3 年次学生全員を対象として実施した．

4.

調査結果

1 回目から 4 回目までの全体の調査結果を表 2 に示す．なお，比較を行うため，4 回すべての調査に回答した 94 名を対象とした．表は 4 つのカテゴリ別
及び全体のチェック項目数の平均とカッコ内に標準偏差を示している．
まず，授業前後の調査結果を比較する．全体のチ
ェック項目数の平均について，入学時点，授業終了時，2 年次，3 年次の結果について対応のある 1 要因の分散分析を行った．その結果，有意な主効果が見られた(F(3,279) = 169.83, p <.001)．ボンフェローニの方法による多重比較の結果，入学時点と初年次授業後，入学時点と 2 年次，入学時点と 3 年次について有意差（p<.001）が見られた．
入学後の情報の授業で，コンピュータの操作に関する内容を扱っていることから，授業で扱った項目の内容を習得したと学生が判断していることが示唆された．また，初年次の授業で一度習得した内容は，年次を経ても習得し続けていると学生が判断していることが示唆された．なお，カテゴリ別に平均チェック数を比較してみると，全体のチェック数と同様の結果が得られた（検定結果は省略）．
次に，設問別の回答者数割合の比較を行う．設問
別にみると大きく 3 つのパターンに分けることができる．1 つ目は，年次が進行するごとにポイントが増加する項目である．2 つ目は初年次の授業後に比べ，2 年次にポイントが減少し 3 年次に再度増加する項目である．3 つ目は，初年次の授業後から 2 年
次，3 年次とポイントが徐々に減少する項目である．
表 3 に年次進行でポイントが増加する例を，表 4 に減少する例を示す．
表 3 のポイントが増加していく設問は，「USB メ
モリ等を使い，自宅と大学など複数のパソコン間でファイルをやりとりできる」，「指定されたフォルダ
表 2 全体調査結果 (n = 94)
回
項目数
1
2 (後)
3(2 年)
4(3 年)

PC
10
7.63(2.77)
9.49(1.24)
9.69(0.96)
9.82(0.76)

ネット
6
4.13(1.57)
5.41(1.09)
5.38(1.15)
5.61(0.89)

Word
14
7.63
(3.98)
13.13(1.94)
13.11(2.26)
13.16(1.95)

Excel/PP10
3.71(3.10)
9.19(1.39)
8.80(2.21)
8.87(1.76)

合計40
23.10(9.74)
37.22(5.11)
36.98(5.48)
37.46(4.74)

表 3 全体調査結果（ポイント増加）
項目
USB メモリの使用
フォルダ内のファイル表示
添付付きメールの送信

1
54.3%

2
81.9%

3
91.5%

4
96.8%

67.0%

92.6%

94.7%

95.7%

48.9%

85.1%

86.2%

92.6%

表 4 全体調査結果（ポイント減少）
項目
文字列の検索・置換
絶対セル参照小数点の桁数設定

1
24.5%
13.8%
26.6%

2
86.2%
80.9%
95.7%

3
84.0%
77.7%
88.3%

4
78.7%
68.1%
86.2%

内にあるファイルを表示できる」，「添付ファイル付
きの電子メールを新規に作成し，送信できる」である．前述のとおり PC 操作を学ぶ科目は，初年次前期の科目のみである．このことから学生生活での PC
操作（他の科目のレポート課題等）により，操作ができるようになったと考えられる．
一方，表 4 のポイントが減少している項目は，「文字列の検索，置換ができる」，「オートフィルの際に相対的に動かないよう，絶対セル参照を用いて計算式をコピーできる」，「小数点以下の桁数を指定された桁数に変更できる」である．特に表 2 にも示した
Excel の操作に関する項目が他の項目とは異なり，全体的にも減少が見られる．これらは，学生生活において使う機会が少なく，初年次の授業時に理解した操作を忘れてしまったと考えられる．
表 4 同様にポイントが徐々に減少している項目の入学時点での平均ポイント値は 25.7％（40 項目中 6
項目）であるのに対して，表 3 のように増加している項目の平均ポイント値は 64.4％（40 項目中 15 項目）と 39％の差がある．授業後の理解度とその後の学生生活の中での活用の頻度による理解度の変化については，本調査だけでは分析できない．入学時点
での理解度と年次の推移による理解度の変化についての検証のためには，今後ヒアリング調査なども含めた評価が必要である．

5.

おわりに

本研究では，理工系単科大学における学生の入学時からの情報機器の操作スキルの自己スキルチェッ
クの 3 年間の経年変化についての調査結果を示した．
入学時点と比較して初年次授業後の理解度については PC 操 作 ， イ ン タ ー ネ ッ ト 関 連 ， Word ，Excel/PowerPoint の 4 カテゴリすべてにおいてポイントが増加していることがわかった．さらに 2 年次、3 年次と年次を推移しても多くの項目が授業後の理解度をそのまま持続できていることが示された．ただし Excel の操作などにおいて徐々に理解度が減少するものも見られたことから，今後の継続検証が必要といえる．
参考文献(1) 神部順子ほか，大学における初年次情報教育に関する基礎調査．日本教育工学会研究報告集，第 43 巻, 第 1号, pp.261-266（2019）(2) 金子大輔ほか，大学の初年次学生を対象とした情報に関する基礎知識調査の開発と調査結果の分析．日本教
育工学会論文誌，第 40 巻, 増刊, pp.201-204（2017）(3) Kaneko, D. et al. Development of a Self-Evaluation
Checklist of Computer Operational Skills for First-year
University Students. In Proceedings of World Conferenceon E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, andHigher Education, pp.530-534（2018）― 190 ―

P2-05

看護過程の展開能力を定着させるための学習支援システムの提案

Proposal of a Learning Support System to Promote Ability for Extension of
Nursing Process
南條 頌貴*1, 小松川 浩*1
Nobuki NANJO*1, Hiroshi KOMATSUGAWA*1*1
公立千歳科学技術大学大学院 光科学研究科*1
Graduate School of Photonics Science, Public Chitose Institute of Science and Technology
Email: m2190100@photon.chitose.ac.jp
あらまし：看護初学者が看護実習で行う課題解決を想定したシナリオ事案を設定し，このシナリオの中で，試行錯誤しながら解決のための情報の整理，判断，解決策の検討を図える学習支援システムの提案を行う．
支援システムの設計では，シナリオベースの学習理論であるゴールベースシナリオ理論で扱う設定項目に沿って構築した．
キーワード：ゴールベースシナリオ理論，看護過程，ARCS モデル

1.

はじめに

我が国の新卒看護師の離職率は約 7.8%である[1]．
離職する主な原因は「能力のギャップ」である．このギャップを埋めるためには，看護に関する課題を解決する能力が重要である．初学者向けの実習系科目である看護過程は，看護を科学的・組織的・個別的に看護上の問題を解決するための座学中心の講義
系科目ツールである[2]．実践的な課題を取り扱う看護実習と課題解決に向けた事例を座学で扱う看護過程を繋ぐ，課題解決志向の個別学習支援システムの確立が期待される．本研究は，この学習支援システ
ムの開発を目的とする．初学者には看護実習で遭遇する具体的なシナリオに沿って試行錯誤することが課題解決の上で重要と考え，システムの設計を行った．具体的には，インストラクショナルデザイン手法に基づくゴールベースシナリオ理論 （ 以下，
GBS(Goal-based Scenario)と呼ぶ．）の要素フレームに沿ってシステムの設計を行った．さらに，授業外での自己学習を想定しているため，学習意欲を維持させる方策の設計については，ARCS モデルを参考に
した．

2.

用いた手法

2.1 GBS 理論
行動することによって学ぶシナリオ型教材の設計するための理論であり，R.C.SHANK によって提唱された．現実的な文脈の中で「失敗することにより学ぶ」経験を疑似的に与えるための学習環境として，物語を構成するための理論である[4]．
GBS は以下の要素の 7 つから構成させる．
学習目標，使命，カバーストーリー，役割，シナリオ操作，情報源，フィードバックである．
2.2 ARCS モデル
ARCS モデルは学習意欲を引き出すための動機付けである．学習意欲に関する概念は 4 つに分類する
ことができる．注意（以下，A(Attention)と呼ぶ．），
関連性（以下，R(Relevance)と呼ぶ．），自信（以下，C(Confidence)と呼ぶ．），満足度（以下，S(Satisfaction)と呼ぶ．）の 4 つの要因である[5]．

3.

システムの設計

3.1 GBS 要素のフレームに沿った設計
根本・鈴木ら（2005）が作成した GBS を構成する
各要素を活用して，本研究で対象とする看護実習でのシナリオ及び実現する機能を設計した．表１に対応する内容を示す．
学習目標は，看護実習を想定した課題解決に向けて以下の３つとした．(1)情報の整理を正しくできる(2)問題を特定し，原因を突き止めることができる．
(3) 問題を解決する方向性を決めることができる．
この 3 つの課題を看護過程に当てはめると以下のようになる．(1)情報の整理はアセスメントにあたる．
(2) 問題の特定，その原因は看護問題にあたる．
(3) 問題を解決する方向性は計画にあたる．
シナリオ文脈は実習先で実践的な看護を体験し，看護過程を展開する内容とした．シナリオ操作は学習支援システムのユーザ機能とした．
本研究では，自学自習を想定しているため，学習意欲の維持のために ARCS モデルを参照した工夫を施した．具体的に，注意を促す役割として，2 人のキャラクター（分身である看護実習生と指導する看護師）を導入した．
フィードバックの方法は指導員の看護師からのコメントや 5 段階評価にすることでどのくらいできていたかを可視化する．看護には正解がないため，ユーザに正解を与えないが，問題の特定だけはユーザに正解を与えないと今後のシナリオに影響を及ぼす
ため正解を提示することにした．この部分は ARCS
モデルの自信に繋がることを意識して，学習者に情報を見せるようにした．
実践的な看護実習を想定しているため，システム上で情報源を提示することはしない．但し，講義で使用した教科書や参考書などのシステム以外から得ることができるので情報源とした．

― 191 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表1
GBS 要素

シ
ナ
リ
オ
文
脈

使命

カバー
ストー
リー
役割

学習目標

シナリオ
操作

シ
ナ
リ
オ
構
成

フィー
ドバッ
ク
情報源

GBS 教材の各要素
GBS 教材の設計
・患者やカルテの情報を S か O に分ける．
・優先順位が高い患者の問題の特定，その原因の突き止め．
・特定した問題を解決する方向性
・看護実習として，現場で看護を実践する．
・患者やカルテの情報を基に看護過程を展開する．
看護実習生
・情報の整理を正しくできる．
・問題を特定し，原因を突き止めることができる．
・問題を解決する方向性を決めることができる．
・指導する看護師から質問をされる．
-情報が S か O か-優先度が高い患者の問題を特定，問題を起こしている原因の突き止め-問題を解決するための援助の方
向性・導員の看護師からのコメント
・結果を 5 段階で評価・数値化し，グラフにプロットする．
・教科書
・参考書

2 つ目の学習目標である「問題を特定し，原因の突き止め」を図るためにユーザに以下の操作を取り組ませる．最初に患者の問題の一覧を画面に表示させ，その中から優先度が最も高い患者の問題を特定させる．ユーザが優先度の高い患者の問題を選択できているかを確認するために，指導する看護師を登場させ本当に選択した判断で良いのかを確認してくれる．次に特定した問題の原因となった情報を選択する．この情報は整理した情報の中から選択を行う．
この選択は正誤判定を行わないことでユーザが自ら答えを見つけ出すために試行錯誤をする．終了後は指導する看護師からの評価や 5 段階評価を行う．
3 つ目の学習目標である「問題を解決する方向性」を図るためにユーザに以下の操作を取り組ませる．
援助の方向性の一覧を画面に表示させ，その中から
より確からしい援助の方向性を選択する．この選択は正誤判定を行わないことでユーザが自ら答えを見つけ出すために試行錯誤をする．終了後は指導する看護師からの評価や 5 段階評価を行う．
次に，ARCS モデルを参考にした設計については
表 2 に示す．
表 2 ARCS モデルを参考にした設計
A:注意
・2 人のキャラクターの登場
・10 分程度で終わるシナリオ
R:関連性
・課題を取り組むことで，実際の現場
で役立つ．
C:自信
・表 1 のシナリオ構成のフィードバッ
クと同じである．
S:満足感
・条件を達成することで報酬を与える．

3.2 システムの開発
以上の設計指針に基づき，学習支援システムを開発した．まず，ユーザが取り組む課題について説明する．図１に，一つ目の学習目標である「情報の整理」を図るためのシナリオ操作を実現するシステムの機能インターフェイスを示す．

4.

今後の取り組み2020 年 8 月に看護実習を控えた文教大学の学生に使用してもらう予定である．システムの評価を行う
ために ARCS モデルに沿ったアンケートやヒアリン
グ調査を実施する予定である．
参考文献

図1

開発している画面

主観的，客観的の上に情報が表示され，ユーザはどちらであるかを選択することで，情報が主観的，客観的に整理される．右側のバーは 1 つの問題に対して選択している時間を表している．ユーザが解き終えると指導する看護師が評価をする．また，ユー
ザが瞬時にできた状態を知らせるために 5 段階評価
を用いて，ユーザに可視化する．

(１) 公益社団法人 日本看護協会，“「2018 年度 病院看護実態調査」結果報告”，< https://www.nurse.or.jp/up_pdf/20200330151534_f.pdf>2020 年 6 月 1 日アクセス(２) 著 ロザリンダ・アルファロ-ルフィーヴァ
監訳 本郷久美子:“基礎から学ぶ看護過程と看護診断第 7 版” （2012）(３) 朴恵一ら，“ゴールベースシナリオ（GBS）理論に基づく情報活用能力育成教育の実践” 日本教育工学会
論文誌，pp.165-186，(2010)(４) 根本淳子，鈴木克明，“ゴールベースシナリオ（GBS）
理論の適応度チェックリストの開発”日本教育工学会論文誌 29(3)，pp.309-318，(2005)(５) John M.Keller，“学習意欲をデザインする:ARCS モデ
ルによるインストラクショナルデザイン”鈴木克明
訳，北大路書房，(2010)― 192 ―

P2-06

モバイルデバイスに対応した線形代数における行列変形アルゴリズム学習システムの改良
Further Development of a Mobile Learning System
for Matrix Deformation Algorithms in Linear Algebra
樋口 三郎*2
Saburo HIGUCHI*1*1
龍谷大学先端理工学部*1
Faculty of Advanced Science and Technology, Ryukoku University
Email: hig@math.ryukoku.ac.jp
あらまし：理工系大学低年次で学ぶ線形代数には，行列が入力されたとき，基本変形と呼ばれる基本的操
作を特定の順序で行って，得られる行列を出力として返す形のアルゴリズムが多く存在する．この学習をモバイルデバイス上で効率よく実行するシステムを開発している．大学初年次の授業で試用したところ，
従来からある基本変形と行列式の計算を混同する学習者，このシステムを導入して試行のコストが減少したため見通しなく計算を繰り返す学習者，が観察された．これらの学習者を支援するため，その時点までの計算の履歴を常時表示する機能を追加した．
キーワード：e ラーニング，数学オンラインテスト，線形代数，チュータリングシステム

1.

はじめに

数学の e ラーニングの普及が進んでいる．例えば，
STACK は LMS である Moodle の小テストの問題タ
イプであり，数式処理システム Maxima をエンジンとして，数学の問題のランダム生成と，学習者の数式による解答の自動採点とフィードバックを行える(1)．
一般に、数学の学習では，学習者が，最終的な答だけでなく，論理的な説明や計算過程や証明が重視される．実際，紙上の数学の演習問題では，解答に至る過程の記述を求めることが多い．
このような論理的過程を e ラーニングで自動評価するには困難がある．等号で結んで数式を計算する
過程，論理式を同値変形する過程に限定しても，変形の前後が等しいかどうかは数式処理システムで判定しうるが，学習課題に即した過程の記述として飛躍があるかどうかの判定は容易でない．
仮に自動評価が可能だとしても，過程をすべてシ
ステムに入力することは，学習者に，紙への記述よりも多い労力を要求することになる可能性がある．
等号で結んで計算する場合などでは，式のごく一部を変形するだけでも全体を書くのが普通である(あるいは，変形する部分を変数に一時的に代入するよ
うな手続きを記述する必要がある)．
数学のすべての分野についてこの 2 つの困難を克服した e ラーニングシステムを構築することは望ましいが困難である．ここでは数学の中でもこれらの困難を扱いやすい分野においてシステムの構築を試みる．具体的には線形代数の行列変形アルゴリズムを取り上げる．
行列の基本変形とは，行列の 1 行の全成分を一斉に非零定数倍する，ある行を定数倍して他の行に加える，2 行を交換する，からなる操作の集合である．

基本変形は行列の階数やジョルダン標準形を変えないことから， 与えられた行列に対して，基本変形を部品として，基本変形の列を組み立てて適用することにより，与えられた行列を求められる形に変形するアルゴリズムが多く存在する．よく知られたもの
としてガウス-ジョルダン法があり，連立 1 次方程式の求解や行列式の計算などに用いられる．(2)
行列変形アルゴリズムの学習目標を，あらかじめ定められた基本変形をアルゴリズムに従った順序で与えられた行列に適用できること，とすれば，学習者が入力すべき過程は変形の列、すなわち基本変形のタイプ，行番号，係数という組の列であり，選択方式で入力できる．この入力は，同じ成分を何回も手書きで写すより容易である．
従来の紙上の演習では，学習者が具体的な行列にアルゴリズムを適用して，行列の変形の様子を順に紙に記していくことが行われてきた．その際に本質的でない計算ミスが起きることがある．直接的に変形を入力すれば，そのような計算ミスで学習が阻害されることがない．また，入力された変形の列がア
ルゴリズムに従ってているかどうかもあいまいさな
く判定が可能である．

2.

授業での試用と問題点

報告者は，このアイデアに基づき，数の四則演算と基本変形の行列への作用を理解している学習者が，基本変形の列を適切に組み立てることを学習するためのシステムを，共同研究者と共に開発してきた．
特に，システムをスマートフォンでの実行に対応させ (3)，普通教室での授業実で試用し観察を行った(4)．
学習者は，意図通り，単純な計算ミスに煩わされることなく変形を行い，アルゴリズムを学習した．
一方，変形の入力の容易さが予期しない形でも働― 193 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 2 改良されたシステムでの基本変形による簡図 1 改良されたシステムでの基本変形による行約行列への変形の過程の表示

列式の計算過程の表示

いた．変形の入力やその取消が簡単に行えるため，十分に考えずに，また適当に変形を繰り返して何とかアルゴリズムの出力に到達すればよい，と考えていることを疑わせる操作の例が観察された．これは，学習目標が, 正しい出力を得られるだけでなく，アルゴリズムを正しく適用できることであることが伝わっていなかったことを意味する．また，システムが変形途中の 1 つの行列を表示し，変形の列に注目させる表示になっていなかったことも原因として考えられる．
さらに本システムの使用後に紙で評価を行うと，ガウスジョルダンのアルゴリズムと，定数倍を保持した行列式の計算とが区別できていない学習者が観察された．これは，変形の列を表示していなかったため，行列と行列式という 2 つの対象の差が強調されなかったためである可能性がある．
この 2 点を解消すべく，変形の列を常時表示する
ようにシステムの改良を行った．

するものになる．この部分がアルゴリズムに従ったものにできるようになる，という形で，学習目標を具体的に示すことができる．
また，行基本変形による行列式の計算の場合は，括弧による行列と変形の矢印でなく，縦棒による行
列式と等号で表示し，係数もあわせて表示する(図 2)．

3.

改良されたシステムの仕様

バックエンドは従来のシステム(2)(3)と共通で，学習履歴を記録するデータベースを備えたアプリケーションサーバと Web サーバからなる．教授者は PC のブラウザを用いて設定を行う．一方学習者は，スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末の Web
ブラウザ上で学習を行う．
システムは，各学習者が扱っている行列，それに対して行った行基本変形，その時刻を記録する．上で述べた問題を解決するため，開始からその時点までの変形の過程を紙に手書きするのと同じような形で常時表示するようにした(図 1,2)．
数式の表示には MathJax を用いる．基本変形の適用に加え，直前の変形を取り消す undo 操作があり，これも記録するが，直前の操作を表示しないという形で過程表示には反映する．また，「最初からやり直す」操作があり，これも記録するが，この操作以降だけを表示するという形で過程表示に反映する．これにより，過程表示は，紙のテストで，鉛筆と消しゴムで不要部分を消去した，清書された過程に相当4.

改良されたシステムの評価

本システムはモバイルデバイス上で仕様通りに動作することを報告者および協力者が確認した．
今後は，学習者として想定される大学生によるユーザビリティの検証，線形代数の適切な学習段階にある被験者によるこの機能の効果の検証を行うことが必要である．さらに，授業で実際に学習に使用しての検証を行う予定である．

5.

まとめ

線形代数において，行列に基本変形を次々に作用させる操作を繰り返すことによりモバイルデバイス
上で学習を行い，その操作履歴を記録するシステムの改良を行った．授業で試用を通した明らかになった問題点を解消するため，操作の追加のたびに履歴を表示する機能を追加した．

― 194 ―

参考文献
(1) 中村泰之， 秋山實:“STACK と Moodle による数学 e ラーニング”， 数理解析研究所講究録 Vol．
1735， pp．9-15 (2011)(2) 薩摩順吉， 四ツ谷晶二: “キーポイント線形代数”， 共立出版 (1992)(3) 田中円， 樋口三郎:“モバイルデバイスに対応
した線形代数における行列変形アルゴリズム学習シ
ステムの開発”， 教育システム情報学会 第 43 回全国大会論文集， pp．153-154 (2018)(4) 樋口三郎: “基本変形による行列簡約化の学習支援システムとその授業内での試用”，数理解析研究
所講究録 2142， pp．169-173 (2020)

P2-07

遠隔授業における動画配信の視聴者維持率と学習行動に関する考察
A Study on Audience Retention Rate of Video andLearning Behavior in Online Courses
澤崎 敏文
Toshifumi SAWAZAKI
仁愛女子短期大学
Jin-ai Women’s College
Email: sawazaki@jin-ai.ac.jp
あらまし：非同期型で遠隔授業を実施する場合，オンデマンド型での授業動画の配信においては，学習者
は自身のペースで自由に動画閲覧できることが利点である一方で，内容をどの程理解しているか等の把握が困難である．そこで，配信動画の視聴者維持率（YouTube アナリティクスにより取得）と，授業のポイントとなる箇所を比較し，学習者の学習行動についての考察を行った．今後広がりを見せるであろう遠隔授業設計に関する発表である．
キーワード：遠隔授業，オンライン授業，YouTube，授業設計, 学習行動

1.

定公開）により配信．授業動画の閲覧期間は当該授業日から課題の〆切となる 1 週間とした．
(2) 授業に付随した演習課題を各回 1～2 題設定．
課題は，その回の授業内容を振り返り，確認ができるものとした．課題は，確認テスト形式，
レポート形式，指定されたビジネス文書等の作成を行う形式等がある．
(3) 毎回，LMS のフォーラム機能から教員による指示，課題ごとの双方向でのコメント，メッセージツールの活用を行い，非同期ではあるが最低限の双方向性を確保した．

はじめに非同期型で遠隔授業を実施する場合，オンデマン
ド型での授業動画の配信においては，学習者は自身のペースで自由に授業動画を閲覧できることが利点である一方で，教員側で学習者のリアルタイムな受講状況を把握することが困難である．
面接授業であれば，教室内での学生の反応等を確認することで，リアルタイムでの授業の進行・内容等の調整が可能となるが，非同期であるが故の把握の難しさがある．
そこで，実際に授業で利用された動画の視聴者維持率と，当該授業のポイントとなる箇所を比較し，その維持率の変化を予測した授業設計を実施．その結果から学習者の学習行動についての考察を行った．

2.

オンデマンド型による遠隔授業の流れ

今回の対象としたのは，新型コロナウイルス対策
により遠隔授業となった以下の授業である．なお，
本授業はビジネス実務士資格取得のための必修授業であり，同専攻 74 名中，66 名が受講している．
当該授業がオンデマンド型を採用している理由は2 点ある．1 つ目は，受講人数が多い一方でグループワーク等の演習が比較的少なく個別に演習可能なこと，2 つ目は学生の家庭での通信環境等への配慮である．
授業名：ビジネス実務演習
受講生：本学生活情報専攻 2 回生 66 名
受講状況：全員が対面なしの遠隔授業（オンデマンド）
遠隔授業の流れを LMS（Moodle）上に授業回ごとに授業動画，課題等を掲載し，課題等に関するフィードバックを毎回行うとう形式とした．
具体的な流れは以下のとおり．
(1) 10～20 分程度の授業動画を数本，YouTube（限図１ LMS(Moodle)の授業画面

3.

視聴者維持率からみる学習行動の変化

YouTube の管理画面である YouTube Studio には動画個別の分析機能があり，この「エンゲージメント」の項目で「視聴者維持率」の確認ができる．視聴者
維持率とは，「動画の各時点での視聴回数を，動画の全視聴回数で割った割合」であり，視聴者が動画をどれぐらい見続けたのかが確認可能である．グラフの上昇は視聴者が繰り返し動画を閲覧したことを示― 195 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

し，グラフの下降は視聴を停止したことを表す．これらにより，視聴者がなぜ閲覧を継続，反復，停止
したかの考察が可能となる．なお，個人の識別はできない．
図 2 は視聴者維持率のグラフであるが，グラフが後半に上昇していることから，学生は動画の後半部分をよく見ていることがわかる．また，グラフ中盤の縦線と上部の画面は対応しており，学生はこの場所も比較的よく見ている．逆に，その他の場所は多くの学生が視聴をスキップしている可能性も示している．動画最後の部分は課題提示と詳細説明に関する部分であり，中盤の縦線部分は課題に類似したサンプルが解説されている．このことから，学生は課
題実施のためにこの箇所を繰り返し見ていると推測できる．

習者は動画を最初から最後へとシーケンシャルに閲覧しているわけではなく，教科書や課題で与えられたキーワードの箇所を探すようにランダムに閲覧していることが推測できる．

図 3 視聴者維持率の変化と動画の対比(2)4.

図 2 視聴者維持率の変化と動画の対比(1)
このように，学生は，授業動画そのものを，面接授業と同等に捉えているのではなく，「動画による教科書」として捉え，飛ばしながら，かつ，戻りながら閲覧している学習行動を推測することが可能である．
そこで，この傾向を確認するために，以下の動画
設計で，次回の授業を組み立てた．
(1) これまでと同様の授業動画を作成(2) その動画に 3 か所，動画の流れとは無関係にキーワードを挿入．ただし，その授業の内容と関連するキーワードとした．
(3) その授業の追加課題として，最後に，動画中に登場したキーワードを全て使って，簡易なレポートの作成を指示した．
この動画の視聴者維持率は図 3 のとおりである．
グラフでは，これまでの動画の視聴傾向同様に，課題等が出される最後の箇所で視聴者維持率の上昇がみられたのに加えて、明らかにキーワードが登場した 3 か所での上昇が確認できた．このことから，学まとめ

遠隔授業における学生のこのような学習行動は，今後増えてくると予測されるオンデマンド型の授業
設計において，授業動画をどのように活用（組み立て方も含めて）すべきか，課題等とどのように連動させるべきかとう点で参考になると考える．
授業は最初から最後までの流れで聞くものという前提でオンデマンド型の授業動画を準備したとしても，学生は教員の意図通りの閲覧をするとは限らない．むしろ，授業動画はスキップ可能であるという前提に立てば、逆に，YouTube 動画配信のチャプター機能等を活用して授業動画内にインデックス（目次）を明示して，学生に意図した箇所へのアクセスを容易にすべきではないか．反復・継続した視聴をさせるような授業設計とし，それに連動した課題を設定する方が学習効果は高いのではないかという仮説を立ててみた．
動画をインデックス化，細分化することで，１コ
マのまとまった授業として見てもらえないことに抵抗を感じる教員が多いことも想像できるが，1 コマ（約 90 分前後）分の動画を視聴したこと，教室に座っていたということに価値があるのではなく，能動的（アクティブ）に学んだ結果としての学習成果を示すことができれば，面接授業以上の効果を期待す
ることも可能ではないかと考える．
今後は，様々な授業パターンによる学習者の学習行動を比較し，オンデマンド型での遠隔授業時における学習効果の高い授業設計のあり方について詳細な検証を行いたいと考えている．

― 196 ―

P2-08高専における遠隔授業への切り替えによる成績変化の一事例
A Study of Grade Change by Switching to Remote Class at A College ofTechnology
福嶋 茂信
Shigenobu FUKUSHIMA
大阪府立大学工業高等専門学校 総合工学システム学科
Department of Industrial Systems Engineering, Osaka Prefectual University College of Technology
Email:fukusima @osaka-pct.ac.jp
あらまし：新型コロナ禍の影響により，配布プリントと板書とによる一般的な対面授業を，遠隔で実施するようにした．科目は通年科目の論理回路である．できる限りのディジタル化を目指し，①講義のリアル
タイム配信，②小テストの電子化，③チャットやアンケートを用いたフィードバックの 3 点について主に変更した．授業への参加度に低下が見られ，また成績分布の仕方についてマイナスの影響が見られた．
キーワード：遠隔授業，オンラインテスト，学習評価

1.

はじめに

2020 年 6 月現在，日本のいたるところで遠隔会議システムを用いた活動が行われている．教育分野でもリアルタイム遠隔授業が実施されているが，試行錯誤による改善中といえるだろう．これまで本校（大阪府大高専）ではほぼ 100%の授業参加を前提に授業を準備していた．遠隔授業化による影響はかなり大きいと思われる．本稿では，当校の専門科目で見られた影響について報告する．

2.

スタイル

主教材

評価対象の遠隔授業

通年科目の一部について，遠隔授業に切り替え，
授業回数 7 回分（通年分の 1/4 弱）を実施した．
2.1 科目（論理回路）の概要

補助教材

今回対象とした科目は，専門科目の論理回路である．電気電子情報系では広く教えられる科目である．
本校でのこの科目について列挙する．
・電子情報コース専門科目・3 年生(学齢 16 歳)
・学生数 31 名（例年とほぼ同数）
・通年（90 分授業）
・必履修科目・主な内容：数の扱い（N 進数など），論理式，簡単化，組合せ回路，順序回路，状態遷移
一昨年度の学生について，本科目の成績と GPA との関係を求めたところ，相関係数は 0.84（強い相関あり）であった．3 年次 17 科目の中で 6 番目に高い値であるので，学年成績と連動する科目である．
ここで分析する授業範囲は，「数の扱い」である．
中身は，計算方法といった手続き型知識(1)の習得を通した理解が必要である．このため，授業時間外での試行錯誤的作業も求められる．この範囲の小テス
トの点数と年度評価との間の相関係数は例 0.6 前後あり，十分な関係がある．

評価表 1. 授業方法の変化
対面（従来）
遠隔（今回）
板書と演習
リアルタイム配信(Zoom)（普通教室）
プレゼン資料
Moodle 画面
配布プリント Youtube 動画（授業 1 回あたり約 5
分×約 2 本）・教科書
・教科書
Moodle 上
Moodle 上・講義データ・講義データ
・過去問
・過去問
・小テスト
筆記試験
オンラインテスト
紙面提出物
データ提出

2.2 対面授業からの変化
教員は Zoom を利用し，リアルタイムで授業を行う一般的な方式を採った．学生側は自宅の PC 端末，
あるいはスマートフォンなどの携帯端末で授業に参加する．
板書を用いた対面授業からの変化を表 1 にまとめる．これまでは，配布したプリントの問題を黒板で解く形で進めていた．プリントの元のプレゼンデー
タは，e-Learning システム Moodle 上で公開していた．
今回，プレゼンデータを遠隔で解説した．加えて，別途用意した 5 分弱の動画の閲覧を交えながら進めた．

3.

遠隔授業の評価

出席と授業についてのアンケート調査について分析する．さらに，オンラインの小テストの実施と結果の分析を行った．．

― 197 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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3.1 学生の授業参加と学生からの評価

3.2 小テストの評価

例年のこの授業の出席率は 99%以上である．出席の記録は，Zoom のチャット機能を利用しておこなった．今回記録した 6 回の授業について，平均で78.5％であり，最低の回は 58.1%，最高の回で 90.3%であった．例年と比較すると非常に低い出席率となった．
授業終了時に Moodle のアンケート機能を用い学生に評価を求めた．授業方法と，専門用語の理解とを対象とし，5 段階で選択してもらった．6 回のアンケート結果の平均を下表に示す．
授業方法については，「授業の説明はわかりやすく，
進み具合は適切でしたか」という問いに対する解答を求めた．専門用語については，各授業で 2～4 個を選択した．回答者数は授業によってばらついたが，平均的をとると 55%の受講者が参加した．少なくとも回答した学生からは，例年並みの十分な評価が得られた．

Moodle の小テストモジュールを用いて実施した．
このモジュールの利用が初めての学生が多いと考え，
小テスト 1 週間前に同類の問題を繰り返し利用できるように公開した．自宅で受けるオンラインテスト
では，電卓や教材を利用できるため，時間を筆記試
験の半分(計 25 分)で行った．準備の都合上，2 回に分けて実施したところ，2 回とも受けた学生は全体の約 2/3 にとどまった（一方だけならば，約 80%が参加した）．
2 回の小テストに参加した学生の正答率は，昨年度のそれとほとんど同じ(約 2/3)であった． より大
きな変化は成績の分布の仕方である．昨年度の成績分布との違いを図 1 に示す．図中の折れ線は，成績分布のヒストグラムから得られる平均は分散から求まる正規分布である．この折れ線との差は，正規分
布からどれだけ離れているかを示すことになる．
成績の分布は二極化しており，成績不振者の成績の低下が心配される結果となった．本校の場合，学生側の端末の性能などのネットワーク環境の影響もあることが分かっている．そのこと以上に，出席率，
オンラインテストへの参加率の低下への対策が必要である．加えて，授業を理解できない学生への個別的な対応が不十分であったと感じている．

表 2. 学生からのアンケート評価
評価（5 段階）
授業の
進め方
専門用語
の理解

高
(4,5)

普通
(3)

低
(1,2)

55.0%

33.20%

11.5%

55.7%

32.8%

11.5%

4.

おわりに

本校の 3 年次科目「論理回路」について，リアル
タイム遠隔授業を実施した．5 分程度の動画やオンライン小テストを実施するなど，できる範囲でディジタル化を図った．参加している学生のアンケート
評価は十分であった．一方で，出席率の低下，成績分布の二極化といった悪い影響が見られた．

15
10
5
0
0-50

51-60

61-70

71-80

81-90 91-100

参考文献
(1)
渡辺 由仁“手続き的知識と概念的知識とから見た高校生の数学的知識の形成過程について",上越数学教育研究，第 24 号，上越教育大学数学教室，2009 年，
pp.141-154.

(a)2019 年度成績
6
4
2
0
0-50

51-60

61-70

71-80

81-90

91-100(b) 2020 年度成績
図 1 成績分布の比較（ヒストグラム：学生数の分布，折れ線：正規分布への近似）― 198 ―

P2-09

授業映像の同時収録と公開が，学習者の学びに与える影響－授業実施形態と学習者が持つ印象－

The effect to the student's learning
using video recording and broadcast at the classroom-Impressions of lesson type and learners 坪倉 篤志*1
Atsushi TSUBOKURA*1*1
日本文理大学*1
Nippon Bunri Univ.
Email: tsubo@atlab.org
あらまし：学習者のユニバーサル化に伴い，各種学習者特性に合わせた教育が求められている．現在，授業の同時収録と公開が，学習者の学びに与える影響について調査を行なっている．今回，授業の実施形態と授業を同時収録した授業動画の公開に対し，学習者がもった印象について，アンケート調査を行った．
今回は，授業実施形態と学習者の印象について報告を行う．
キーワード：講義収録，ライブ配信，セミリアルタイム公開，LMS/CMS，アダプティブラーニング

1.

はじめに

学習者のユニバーサル化に伴い，各学習者特性に合わせた教育や学習者対応が求められている 1-3)．これまで，学習者の学習への取り組みの改善に向け，様々な手法の試行に取り組んできた 4-7)．いずれの手法も全体的に改善傾向が見られた．ところが，ター
ゲットとする学習者層の改善につながらない場合が多くあった．そこで 2017 年度に新たな手法として，演習系科目にて，講義収録と公開を試行した 7)．この結果，全体的な改善と出席率の改善傾向が見られた．対象とした授業では，解説に用いたパソコンで画面収録用ソフトウェアを用いて動画収録，手作業
で LMS/CMS(moodle)に掲載した．同様の手法にて，他の授業にて実践した結果，全体的に効果的な結果が得られた．しかし授業の実施形式や教室環境に対して，学習者が授業動画に対する印象は明らかにされていない．
そこで今回，担当している様々な実施形式の授業
全般で，授業の同時収録と公開を行った．公開方式
は，授業内で１つの解説が終了するごとに公開する
セミリアルタイム公開方式で実施した(一部，講義形
式の授業を除く)．本稿では，調査結果から，授業形
式や教室と授業動画に対する学習者の意識調査結果について報告を行う．

2.

セミリアルタイム公開方式の講義収録

授業での講義収録と公開は，多様な学習者 (コンピュータに対する習熟度，日本語能力，既有知識・技能)1,6)と学習者特性(質問を行わない・質問を行えない学習者)への対応として取り組み始めた．そのため，授業中に教授者が説明していたことを，できるだけ早く学習者が手軽に再視聴できるようにする必要性があった．そこで，授業における解説一つの時間は基本的に 10 分までとし，この解説の間，動画収録を行う．解説が終了後，動画収録を停止し，収録した動画ファイルを，LMS/CMS(moodle)に掲載した．
即時公開生を重視するため，編集を行わない，撮って出しを基本とした．まずは学習者が再度視聴した
いことに対応するため，できるだけ早く学習者が視聴できるコンテンツの提供を重視した．
2.1 講義用コンピュータでのソフト収録
講義で解説に用いるコンピュータの画面と，解説音声を同時収録し，moodle に掲載する手法で行った(図 1)．解説音声の集音は，Polycom Communicator(PPVOIP-C100S)を用いた．画面と音声の収録は，A
G-デスクトップレコーダー8)を用い，入力装置(マウス操作，キー入力)の強調表示は ORAKUIN9)を使用．
録画時間:授業の中で説明している時間．一つの解説:10 分程度 (他 1〜2fps,画面サイズ 50% or 100%，
リアルタイムエンコーディング)．説明終了後，手作業で moodle に掲載し学生に口頭でアナウンスした．
講義資

ビデオ映像

moodle

図 1,解説用コンピュータと画面
2.2 試行した授業形態と教室環境
今回，授業形態と教室環境に対する学習者の授業
動画に対する印象を調査するため，様々な授業にて実施した．授業形態は，学習者がコンピュータを用いて演習を行う演習形式と，学習者は講義を聴いて取り組む講義形式に大きく分類した．講義形式は，学習者はノートと鉛筆で受講する一般的な座学である講義形式(座学)と，パソコンの演習室で授業を行うが，講義内で課題に取り組む際，新たにパソコン― 199 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

操作と知識の修得が不要な課題に取り組む講義形式(座学＋パソコン利用)に分類した(表 1)．
表 1，実施授業と実施形態の対応

3.

対象学年

授業

演習
※1

授業動画

講義

パソコン

一般

セミリア

授業

演習室

教室

ルタイム

後

1

1

2

3

○

3

2

○

4

2

○

5

3

○

60%

80%

100%
知っていた・よく視聴した2(Ep)

知っていた・少し視聴した(1〜2回程度)

3(Lp)

知っていた・視聴していない
知らなかった図 2,授業動画の公開について(授業別)
1(Ep)

○

2(Ep)

○

4.

3(Lp)
○

4(Lp)

○

5(L)

※1,使用ソフト:始めて操作

演習:E,講義:L※2,使用ソフト:一部始めて操作

パソコン演習室:p

実施結果

授業の実施形態と学習者の印象の調査のために２種類のアンケート調査を行った．
アンケート調査１は，授業１(略称 1(Ep))にて授業
内容の区切り毎に同アンケート調査を継続して行った．具体的には第 5,12,15 回講義である．継続した調査から，学期内での１科目の中での学習者の印象の変化を捉える．調査結果より，「授業での解説を動画で収録し，公開していましたが，知っていましたか？
(表 2)」より，授業が進むにつれて試聴する傾向が見られる．
「授業内で収録している動画を公開するタイ
ミングは何時が良いですか？（表 3)」より，約 70%の学習者が授業内での授業動画の公開を希望していることがわかる．特に授業期初期は授業内(解説中)が多く，後半になるに従い授業内(解説後)が増える
傾向にある．授業 1 は多くの学習者が始めて操作するソフトであることが関係していると考える．
表２,授業動画の公開について
5

12

15

10%

21%

25%

知っていた・少し視聴した(1～2回程度) 43%

46%

56%

知っていた・視聴していない

41%

31%

19%

知らなかった

6%

1%

0%

知っていた・よく視聴した

40%

5(L)

略称

○

○

20%

4(Lp)

配信方式

※2

0%
1(Ep)

表 3,授業動画を公開するタイミングの希望
5

12

15

授業内（解説中）

33%

26%

10%

授業内（解説後）

33%

51%

54%

授業後

30%

19%

29%

不要

4%

3%

5%

etc

0%

1%

3%

アンケート調査２では，様々な実施形態の授業で調査を行った．
「授業での解説を動画で収録し，公開していましたが，知っていましたか？(図 2)」では，演習系科目にて試聴する傾向が見られる．しかし講義系科目でも，一定数の視聴者はおり，他の調査結果からも「不要」との回答は 10%未満であった．

まとめ・展望今回，様々な授業実施形態の授業にて，授業中に収録した授業動画をセミリアルタイム形式で公開を行った．また特定の授業では，学期内を通して調査を行い学習者の授業動画に対する印象の変化も調査した．これら結果から，演習系科目では授業動画を視聴する傾向が強い．特に初めて操作するソフトウ
ェアに関しては，授業期の中でも早い時期ほど，より早く試聴したい傾向が見られた．全ての授業において，授業動画が不要とした意見は 10%未満であり，逆に全ての授業において，よく試聴していた学習者もいる．以上より，どのような授業実施形態でも授業動画は必要な学習者がいる．また演習系科目ほど，さらに初めて操作するソフトウエアがある程，早い時期から授業動画を試聴したい傾向も見られた．
本調査は本学のネットワーク環境，LMS 環境など
から，全て手作業で行うセミリアルタイム形式で実施している．今後はネットワーク設備やサーバ設備を整備し，自動化することから，多くの授業での授業動画の自動収録と，学習者がオンタイムで一時停止や巻き戻し再生しながら授業を試聴できる環境が構築できる．これにより学習者の学習速度特性にあわせた学びの提供が可能になると考える．
参考文献(1) 松髙,大学生の不登校に関する要因の検討,広島文教女子大学心理臨床研究,7-1-8(2017,03)(2) 阿濱, 木村,葛,佐田,知的財産教育における反転授業の導入と学習効果 Moodle を活用した教育実践に基づいて,教育システム情報学会誌 34(2), 202-207, 2017(3) 三石,今野,長谷川,LMS 上で配信する板書型授業を収録したビデオの復習教材としての可能性の検討,教育システム情報学会誌 34(2), 144-154, 2017
(4) 坪倉，松原，林，足立，西野，制作課題における評価者視点の学習のための相互評価システムの研究，JSiSE research report 29(7), 21-28, 2015-03(5) 坪倉，金，振り返り学習が課題取り組みに与える影響と学習者支援方法の検討，日本文理大学紀要 43(2),95-105, 2015-10(6) 坪倉，高橋，福島，鈴木，積極的アプローチによる,多様な学習者に対応した学習者支援環境の研究 : 試行報告，電子情報通信学会技術研究報告 信学技報116(266), 33-38, 2016-10-22(7) 坪倉，課題への取り組みの改善に向けた，各種試行と効果 -ビデオ同時収録と公開-,教育システム情報学会
全国大会論文集 第 43 回全国大会, pp293-294,2018(8) AG-デスクトップレコーダー, http://t-ishii.la.coocan.jp/
hp/ag/(19/06/18 アクセス)(9) ORAKUIN，http://orakuin.eksd.jp(19/06/18 アクセス)― 200 ―SP-1

IC 学生証を用いた出退勤管理システムの開発
Development of Attendance Management System using IC Student ID
山本 望実*1, 油田一彌*2, 尾崎 拓郎*3
Nozomi YAMAMOTO, Kazuya YUDA, Takuro OZAKI*1 大阪教育大学 教育学部
*1Faculty of Education, Osaka Kyoiku University*2 大阪教育大学 教育学研究科*2Graduate School of Education, Osaka Kyoiku University*3 大阪教育大学 情報処理センター*3Information Processing Center, Osaka Kyoiku University
Email: g177340@ex.osaka-kyoiku.ac.jp*1
あらまし：大学組織のひとつである，ICT 教育支援ルームの学生スタッフ出退勤管理を客観的に記録できるよう，出退勤管理システムを構築した．提案システムでは，個人識別可能な IC 学生証を用いることで，勤務者の出退勤や時刻情報を記録することが可能となる．提案システムを導入した結果，管理者がシステ
ムから出力された出退勤記録を用いて信頼度の高い出退勤管理運用の可能性を示唆することができた．
キーワード：出退勤管理，IC 学生証

1.

はじめに

大阪教育大学の組織のひとつである ICT 教育支援
ルームでは，全学的な ICT 利活用の推進のため，教職員や学生に対して，学生スタッフが主に支援を行っている．学生スタッフの出退勤管理は，主に紙媒体の出勤簿への押印で管理しているため，学生スタ
ッフ（勤務者）の申告と担当教職員（管理者）の勤
務実態の確認によって勤務の確認を行っている．この作業は，確実な出退勤管理を行うためには必要なプロセスである一方，管理者にとっては，集計作業
や管理作業等の負担を強いるものであり，勤務者にも信頼性のある勤務実績の報告が求められることとなる．
そこで本稿では，管理者及び勤務者双方に客観的な出退勤情報の管理を行うことができる，簡便な出退勤管理システムの構築とその運用状況について報
告する．

2.

ICT 教育支援ルームにおける従来の出退勤
管理方法

ICT 教育支援ルームでは，紙媒体の出勤簿への勤
務時間帯の記入及び押印によって出退勤を確認する方法を採用している．本来，出勤当日の勤務終了時
刻に管理者が出退勤の事実を承認するべきであるが，管理者の不在が頻繁に発生し，後日確認するといった，信頼に基づいた出勤簿への記入作業が行われる状態が続いた．出勤表への誤記入や未記入となった
場合，その場で確認が取れず，後日書き直しをする
ケースや，後日に出勤簿への記入押印をまとめて行うケースもあり，本来の出勤日に管理者からの出勤
事実の確認が確実に行えているとは言えない状況である．
そこで，勤務場所における勤務者の現在状態の俯瞰と出退勤事実を客観的に把握するために，Web を用いたコミュニケーションシステムを導入した．管理者がその場にいなくとも，勤務者より勤務場所の状況報告を行うことができるようになった．しかし，これは勤務者の自主申告によるものであるため，申告漏れや虚偽申告が行えてしまう状況にあり，遅刻や早退をしていたとしても，確実にその状況を把握する術がなく，信頼性に欠ける出勤管理方法であることが問題となっている．

3.

提案システム

2 章のような状況を受けて，出退勤管理の信頼性を向上させるために，本学学生が所持している IC 内蔵の学生証を用いて，出退勤記録を行うことを試みた．IC 学生証の活用は，大学では出席確認システムに多く利用されている(1)ため，その仕組を参考にした．また，業務管理となるため，勤怠管理の面からも調査を行った．行政機関においては，IC カード及び業務用 IC カードリーダを用いた堅牢なシステムを構築しているところもあるが(2)，プロトタイピン
グのしやすさと新たな出退勤管理システムの普及を目的とし，安価に構築できる仕組みを目指した．
3.1 Raspberry Pi の活用
提案システムの概要図を図 1 に示す．提案システ
ムの基盤には Raspberry Pi 3 Model B+を採用した．
これは，一般的なノート PC よりも安価で低電力であることや，GPIO が備わっているため，外部接続機
器等の接続が容易であることが理由として挙げられる．提案システム利用者に対するフィードバックとして，液晶ディスプレイやブザーを GPIO 経由で取り付けている．また，管理者への通知を，外部シス
テムの API を利用して行っている．

― 201 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

100%
80%

94%

88%
75%

82%

79%

94%

76%

91%

89%
79%

89%

82%

94%

94%

25

89%

88%

20

73%

60%

65%

63%

65%

65%

54%

40%

15

63%

50%

10
5

20%
0%

図 1：提案システムの概要

15 14 17 18 13 24 14 11 17 15 12 19 13 11 17 17 9 18 16 11 17

8 8 9

15 12 19 10 8 11 17 16 18 16 15 17

11/
05 - 08

23 - 25

01/
06 - 10

11 - 1518 - 2212/
02 - 06

09 - 1316 - 20

14 - 16

出勤記録件数

退勤記録件数

出勤率（出勤記録件数/配置件数）

退勤率（退勤記録件数/配置件数）

20 - 240

27 - 31

配置件数

図 3：提案システムへの記録件数及び利用率

3.2 SNS への通知機能
提案システムには，SNS を利用した管理者への通知機能を備えた．これにより，勤務者の出退勤記録
時に，管理者の在籍場所に関わらず，客観的な勤務
者の出退勤情報をリアルタイムにシステムから通知することを可能にした．
3.3 クラウドスプレッドシートとの連携
出退勤記録の保存のため，クラウドサービスである Google スプレッドシートへの記録を行うようにした．出退勤処理に連動して，日時及び出退勤者を識別可能な情報を記録することにより，管理者は場所の制約を受けずに記録の閲覧が可能になった．

4.2 提案システムの利用者アンケート
提案システムの信頼性を示すため，勤務者を対象とした利用者アンケートを実施した．アンケート実
施の概要は次のとおりである．
対象者：勤務者（ICT 教育支援ルーム学生スタッフ）
対象調査人数：15 名（うち回収 11 名：回収率 73.3%）
対象調査期間：2020 年 2 月 1 日〜2 月 4 日
利用者アンケートから得られた 2 種類の頻度（システム利用時の停止頻度及び IC カード読み取り失敗頻度）を図 4 に示す．いずれの項目も 8 割以上の割合で「全くない」「ほとんどない」の回答を得た．

3.4 提案システムのユーザー視点からの利用フロー

システム停止頻度

提案システムの勤務者視点での利用フローについて，図 2 に示す．勤務者を個人識別可能な IC 学生証
をカードリーダにかざすことで，提案システムに登録された勤務者情報と照合し，本人識別を行う（図2①）．登録情報が確認された場合は，記録成功のフィードバックを勤務者に行い，出退勤情報を管理者への通知，スプレッドシートに記録を行う（図 2②③）．登録情報に存在しない場合は，記録失敗のフィードバックを行う（図 2④）．

読み取り失敗頻度

図 2：ユーザー視点での提案システム利用フロー

4.

25 - 29

提案システムの試験運用

提案システムの有効性を示すため，プロトタイプ
を勤務場所である ICT 教育支援ルームの出入口付近に設置し，勤務者への出退勤時に提案システムの利
用協力の依頼を行った．システムは 2019 年 11 月から稼働を開始している．

5

5
6

0%

20%

1

3
40%

全くない

ほとんどない 1割程度

半分くらい

頻繁に

60%

2
80%

100%

3割程度

ほぼ毎回

図 4：システムの停止頻度及びIC カード読み取り失敗頻度5.

試験運用の考察

4 章で示した提案システムの出退勤記録及び利用者アンケートより，完全な信頼性を示すことができないながらも，比較的高い利用率であった．これら
より，提案システムは，業務利用を前提とした際に，管理者及び勤務者に対して俯瞰的な記録や，信頼性を示すことができた．

6.

おわりに

本稿では，管理者・勤務者双方にとって信頼度の高い出退勤管理運用を可能にするべく，IC 学生証の利用に着目した出退勤管理システムの構築をし，その運用を行った．今後の課題として，システム利用者に対するインターフェースの向上及びシステム稼働に対する信頼性の向上が上げられる．

4.1 提案システムによる出退勤記録

参考文献

提案システムを用いた，2019 年 11 月から 2020 年
1 月までの出退勤の際のシステムへの記録件数及び記録率を図 3 に示す．図 3 より，配置件数に対しての，出勤時の平均利用率は 85.7%，退勤時の平均利
用率は 69.0%であった．

(1) 高尾哲康，学生証 IC カードを利用した授業支援，富山国際大学現代社会学部紀要，第 10 号，第 2 巻，pp.49- 56 (2018)(2) 石島悌，公設試験研究機関向けの IC カードを利用した出退勤管理システムの構築と評価，情報処理学会研究報告，Vol.2015-IOT-30 No.11，pp.1 – 6 (2015)― 202 ―

SP-2

英語５文型を対象とした段階的構造変換としての和文英訳演習システムの設計・開発
Design and Development of a Structural Conversion Support System
for 5 Sentence Patterns for English Translation Learning藤田 茉佑*1, 林 雄介*2, 平嶋 宗*2
Mayu FUJITA *1, Yusuke HAYASHI *2, Tsukasa HIRASHIMA *2,*1 広島大学工学部*1Faculty of Engineering Hiroshima University*2 広島大学工学研究科*2 Graduate School of Engineering Hiroshima University
Email: hujita-m@lel.hiroshima-u.ac.jp
あらまし：日本語と英語では単語に文法的役割を与える方法（統語規則）が異なる（屈折重視と語順重視）
ことが．それぞれをベースとした英語学習及び日本語学習の困難さの要因になっているとされている．この困難を克服する一つの方法として，学習者がその違いに気付き，受け入れるためには，日本語から英語への変換，および英語から日本語への変換の過程における屈折及び語順の機能を明示化して学習者に経験させることが有望であると筆者らは考えている．本研究ではこの考えに基づいて，５文型を対象とした英訳を，(1)単語に基づく単語変換と(2)単語の屈折に基づく語順変換，の２つの段階に分けて学習者に明示的・操作的に行わせる英訳演習システムを設計・開発した．より具体的には，日本語の単語群から和文を組み立て，和文中の単語を英単語に置き換え，各文節を英語の構文構造に並び替え，格助詞を取り除き，これらの手順を振り返る，という５つの手順で段階的に和文英訳を行わせる．
キーワード：５文型，対照言語学，統語論，英訳支援

1.

和文英訳演習の設計・開発を試みた．

はじめに

日本における英語教育は，1980 年代を境に，読解能力の習得を目的とした文法訳読重視の教育から，音声情報を中心としたコミュニケーション活動重視のコミュニカティブ・ランゲージ・ティーチング(以下，CLT)に変化してきたとされている (1)(2)．しかしながら，実践的コミュニケーション能力の習得と文法指
導とは，本来，二者択一的なものではなく，相互補
完的な関係にあると解釈すべきであるとの指摘があり(3)，また，CLT では基本的な文法事項が身についていない生徒には学習効果が上がらない可能性があることも報告されている (4)．日本人は日常的に英語に触れる機会が少なく，授業時間だけで母語のように大量のインプットから自然習得することは難しい
ため，最低限基礎的な文法を理解する必要があると指摘がなされている(4)．本研究でも，母語の知識を活かし，それと比較しながら英文法を学ぶ必要があるという立場をとる．
母語の知識を活かし学ぶ場合に重要となるのが，日本語と英語における統語規則の違いである．英語
は語を並べる順番，語順によって各単語がどのような意味を持つか特定する語順重視の言語であるのに対し，日本語は「は」「が」「に」「を」などの格助詞
を単語の後ろに配置することで意味を特定する屈折重視の言語である．現在の教育の中で英語と日本語の語順の違いは習っても，文法的役割を与える方法が違うことはほとんど取り上げられていない．そこで本研究では，この違いの明示的な経験を指向した

2.

和文英訳のモデル化

和文英訳，英文和訳の手順は主に構造解析，単語変換，語順変換の３つに分けられると考えられる．
構造解析では原文の文法からその文節が主語，目的語，述語などのどの要素にあたるのかを判断する．
単語変換は原文の単語から訳文の単語へ辞書や知識をもとに置き換える．語順変換では原文の構文構造
から訳文の構文構造に沿った文章になるように語を配置する．このモデルはルールベースの機械翻訳でも用いられている一般的なものであり，また，英語教育においても「意味順モデル」(5)はこれに対応する実践方法とみることができる．
なお，現在行っているシステムの実装では，和文英訳のみを取り扱っているが，今後は，構造解析の部分および，英文和訳も取り扱うようにシステムを拡張する予定である．

3.

演習システムの設計・開発

3.1 システム概要
本システムは段階化された手順で日本語の単語群
から英文の組み立てを行う和文英訳演習システムである．システムの中で扱う文章は５文型に限定する．
これは５文型の範囲であれば意味の解釈を行うことなくシステマティックに計算機で処理可能だからである．また，現時点では学習の対象を英語の初学者でも使えるものとするため，修飾語や代名詞を扱わ― 203 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

ず，主語や目的語など各要素は１語のみという制約の下での設計となっている．
3.2 和文英訳段階的構造変換演習
本演習では和文英訳を，①和文組み立て，②単語置き換え，③文節並び替え，④助詞取り除き，⑤振
り返りという５つの手順で段階的に変換を行わせる．
①和文組み立てでは日本語の単語群から和文の文章を組み立てる．②単語置き換えでは作成した和文の単語をタップするとそれに対応する英単語の候補が表示され，それをタップすることで英単語に置き換えた文章が表示される．③文節並び替えでは，５文型のＳやＶなどの要素を，「意味順モデル」(5)を参考にして日本語のガイドとして表現し，そのガイドに沿って②で置き換えた文章を英文の構文構造に並び替える．日本語のガイドは「だれが何が/は」「どうする」「何を」と記述されており，主語や動詞といった言葉の意味を理解していない学習者でも直感的に分かりやすいものとなっている．④助詞取り除きでは
「は」
「が」
「に」
「を」などの格助詞をタップして取り除く．⑤振り返りでは①から④までで文章をどのように変換したか振り返るものとなっている．③文
節並び替えと⑤振り返りの手順でのシステムのイメージをそれぞれ図 1，図 2 に示す．
学習者の誤りに対しては①から④の各段階で正誤判定を行う．現時点での実装では，各段階に対して謝りが存在した場合，誤りが存在することのみを指摘しているが，今後どの箇所が間違いを指摘するフィードバックを実現する予定である．

3.3 予備的評価
本システムでは，現在のところ，５文型それぞれに５問ずつ課題が実装されている．このシステムを
４名の英語教員（高等学校・高等専門学校）に１人
平均１５分，各文型最低１問，全１０問程度利用してもらった．演習としての活動およびシステムによる正誤判定・フィードバックにおいて不適切との指摘はなかった．さらにコメントとして，「小学生，中学生など初学者や，文法の苦手な人への学び直しに有用ではないか」「システムを拡張していけば幅広い層をターゲットにできるだろう」「日本語の文法的役割を考えることは今まで英語学習であまりされていないが，必要だと思う」「ICT 教材として利用してみたい」といった感想を得ており，今後さらに開発を進める上での十分な根拠を得たと考えている．

4.

まとめと今後の課題

本研究では，学習者に日本語と英語の統語規則の違いに気付き受け入れることを目的として，屈折・語順の機能を明示した演習の設計・開発を行った．
今後は，まずシステムが学習者にとって利用可能であるかをテストする．その後演習の意義を確かめるために，システムの利用前後で一般的な整序問題に取り組み，成績が向上することを確かめる．さらに，この演習が目的である統語規則の違いを理解させるようなものになっているかを検証するため，利用者の振る舞いを分析しシステムを改善していきたい．
また，現在は英語の初学者でも使えるように支援を強くしているが，今後はシステムを利用しながら対象となる学習者を検討し，単語置き換えで英単語を語群から選ばせる，修飾語や代名詞を取り入れる，
各要素の単語数を増やして複雑にする，英文和訳に応用する，など拡張していくことでより幅広い学習者を対象にできるのではないかと考える．
参考文献

図 1 文節並び替え(1) 文部科学省：“今後の英語教育の改善・充実方策について 報告～グローバル化に対応した英語教育改革の五つの提言～”(2014)(2) 濱雪乃：“英語教育における CLT を中心としたコミュニケーション能力の育成をめぐる一考察: 小学校
英語教育への展望.” 人間発達研究 32，pp.19-37 (2017)(3) 伊藤崇，大和隆介：“コミュニケーション活動と文法指導が融合したメタ認知的活動を伴う授業の実践とその効果に関する研究”岐阜大学教育学部研究報告
教育実践研究 7.5 pp.181-197 (2017)(4) 西嶌俊彦：“文型論と英語教育.” 四国大学紀要 46
pp.97-108 (2016)(5) 田地野彰：“どこからやり直せばいいかわからない人のための「意味順」英語学習法” ディスカヴァー・
トゥエンティワン(2011)

図 2 振り返り― 204 ―

SP-3

教員志望の学生によるプログラミング教育の実践と意識の変容分析－プログラミングに関する学習活動の E 分類に着目して－Analysis of Teachers College Students’ Recognition Changes by Doing
Programming Education at an Elementary School-Focus on the E-Classification of Learning Activities on Programming Education佐佐木 穂花*1, 北澤 武*2
Honoka SASAKI*1, Takeshi KITAZAWA*2*1 東京学芸大学教育学部*1Faculty of Education, Tokyo Gakugei University*2 東京学芸大学教職大学院*2 Graduate School of Teacher Education, Tokyo Gakugei University
Email: a171412p@st.u-gakugei.ac.jp
あらまし：本研究では，文部科学省のプログラミングに関する学習活動の E 分類に着目し，教員志望の学生が小学生にプログラミング教育を行った．そして，学生を対象にプログラミング教育に対する意識調査を行い，プログラミング教育を経験することでプログラミング教育に対する意識にどのような変容があるのかを分析した．結果，プログラミング教育を学生が経験することは，教師観や児童観の理解に繋がると認識することが分かった．
キーワード：小学校，プログラミング教育，教員養成，大学生，教師観，児童観

1.

はじめに

2.3 手続き平成 29 年 3 月告示の小学校学習指導要領から，小学校段階におけるプログラミング教育が必修化された（1）．この小学校学習指導要領の総則には「プログラミングを体験しながら，コンピュータに意図した処理を行わせるために必要な論理的思考力を身に付けるための学習活動」と記載されている．児童にプログラミングを体験させるために，文部科学省は段階を設けた．A～D が教育課程内で行われる学習
活動，E，F が教育課程外で行われる学習活動として６段階に分類している（2）．
本研究では，学校を会場として児童にプログラミ
ングを体験させる E 分類に着目した．そして，教員志望の学生によるプログラミング教育を小学校と連携して開催し，この実践後の学生の意識の変容を分析することを目的する．

2.

概要

実践の流れを計画に際し，実践内容や準備に関する意見を本実践にかかわる学生に問うた（3）．その結果，「オリジナルタイマーを作ろう」のテーマで実践することにした．本研究ではプログラミング教育ロ
ボット「embot（https://www.embot.jp/）」を使用した．
授業の導入では，本時のめあての確認を児童にした後，授業で使用するロボットを組み立てた．次に，基本的なタブレットの操作の説明をした後，児童にタイマーの機能についてイメージを持たせるために
実際のタイマーを映像で提示した．そして，自分が作りたいと思うタイマーをワークシートに記入させ，これが完了次第，プログラミングを作成させた．
まとめでは，児童が作成したロボットとプログラ
ミングを全体共有する活動を行った．そして，実践を通して学んだことや今後やってみたいことなどの振り返りを行った．
2.4 分析方法

2.1 対象本研究に参加したのは都内教員養成大学の教育学部生６名と大学院生１名の計７名であった．
本実践に参加した児童は，都内公立小学校４～６
年生 29 名（４年生：15 名，５年生 11 名，６年生３名）であった．学校を通じて募集し，本実践の趣旨に本人と保護者から同意を得た者であった．
2.2 実践の内容
2019 年 11 月 9 日（土）13:30〜15:30（２時間）に，「オリジナルタイマーを作ろう」という内容でプロ
グラミング教育の授業を行った．学生の一人が中心となって実践の流れを作成し，他の学生はティーム・
ティーチング（以下，TT）として関わった．

プログラミング教育の実践後，学生の意識の変容を分析するために，学生（７名）にアンケート調査を実施した．アンケート項目は，プログラミング教
育を指導する自信がついたかなど全 10 項目（５件法）を問うた（表１）．アンケートの各項目について，全体の傾向を分析するために，中央値３を母平均とするｔ検定（対応なし）を行った．また，児童のつまずきに対してどのような支援をしたかなど全５項
目を自由記述で問うた．

3.

結果と考察

3.1 アンケート結果― 205 ―

中央値３を母平均とするｔ検定の結果を表１に示

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表 1 アンケートの結果（３を中央値とする対応なしのｔ検定）
平均値 標準偏差 t 値 効果量(r ）質問項目
1．「大学生によるプログラミング教育」を経験し，プログラミング教育を指導する自信がついた.

3.71

0.76

2.50

.71

2．「大学生によるプログラミング教育」を経験し，プログラミング教育で子供がつまづくところを理解できた.

4.00

0.58

4.58 *.88

3．「大学生によるプログラミング教育」を経験し，子供のプログラミング能力を理解することができた．

4.14

0.69

4.38 *.87

4．「大学生によるプログラミング教育」の経験は，小学校算数（小5：正多角形）のプログラミングを活用した指導の役に立つ．

3.14

1.22

0.31

.13

5．「大学生によるプログラミング教育」の経験は，小学校理科（小6：エネルギー）のプログラミングを活用した指導の役に立つ．

3.57

0.79

1.92

.62

6．「大学生によるプログラミング教育」の経験は，小学校総合的な学習の時間のプログラミングを活用した指導の役に立つ．

4.57

0.54

7.77 **.95

7．「大学生によるプログラミング教育」を経験することで，小学校の各教科等でプログラミングを活用する授業を設計しやすくなる． 4.43

0.79

4.80 *.89

8．「大学生によるプログラミング教育」を経験することで，STEAM教育のイメージが膨らむ．

4.71

0.49

9.29 **.97

9．「大学生によるプログラミング教育」を経験することで，プログラミング教育の必要性を理解した．

4.00

0.82

3.24

.80

10．「大学生によるプログラミング教育」の取り組みは，教員養成系大学で導入すべきである．

4.57

0.54

7.77 **.95*p < .05; **p < .01

す．以下，詳細を述べる．
3.2 児童理解に関する分析
アンケート項目のうち，項目２（t (6) = 4.58, p < .05,
M = 4.00, SD = 0.58），項目３（t (6) = 4.38, p < .05, M= 4.14, SD = 0.69）において，有意差が認められた．
また，これら全ての項日で平均値が中央値３よりも高い値を示し，肯定的な回答であった．
自由記述では「児童のつまずきに対してどのような支援をしましたか」と問うた．結果，「理想のプログラミングに必要な要素を会話の中で引き出した」，「ロボットの次の動作を考えさせ，ブロックを構成させた」のように，児童が理想とするプログラミン
グを作るためには何が必要なのか，といった問いかけをすることによって児童自身でつまずきの解決方
法 に気 付 か せ る 支援 に 関 す る内 容 が ７ 件 中４ 件
（57.1%）得られた．
加えて，「「大学生によるプログラミング教育」で学んだことは何ですか」と自由記述で問うた．その結果，「児童の興味関心、苦手分野」，「児童の主体性を生かすために、ヒントを与えすぎない」という回答が７件中５件（71.4%）得られた．このことから，大学生が実際に児童を相手にプログラミング教育の授業を行うことで，児童がつまずくポイントの理解や児童の能力など実態を把握できることが分かった．
3.3 教師観に関する分析
アンケート項目のうち，項目６（t (6)=7.78, p < .01,
M = 4.57, SD = 0.54），項目８（t (6) = 9.30, p < .01, M= 4.71, SD = 0.49），項目 10（t (6)=7.78 , p < .01, M =4.57, SD = 0.54）において有意差が認められた．また，すべての項目において平均値が中央値３よりも高い値を示し，肯定的な回答であった．
自由記述では，「プログラミング教育を行うために身に付けておかなければならない教員の能力は何ですか」と問うた．結果，「教員の論理的思考力」という回答が７件中５件（71.4%），「使うソフトやプログ
ラミングの基本的な操作方法の理解」という回答が７件中３件（42.9％）得られた．以上より，プログラ
ミング教育を経験することで，プログラミングの授業のイメージがつき，設計しやすいと感じる学生が存在することが分かった．また，大学でプログラミ
ング教育を行うための知識や技能を身に付けておくことが現場で役に立つと感じることが分かった．

4.

まとめ

本研究では，文部科学省のプログラミングに関する学習活動の E 分類（2）に着目し，教員志望の学生が小学生にプログラミング教育を行った．そして，学生を対象にプログラミング教育に対する意識調査を行い，プログラミング教育を経験することでプログ
ラミング教育に対する意識にどのような変容があるのかを分析した．結果，プログラミング教育を学生が経験することは，教師観や児童観の理解に繋がると認識することが分かった．
今後の課題として，本研究に参加した小学生の認識と学生の認識の差異を分析したり，対象となる学
生数を増やしたりすることが求められる．加えて，学生にプログラミング教育を指導するための能力をより身に付けるために教育課程内のプログラミング
教育を体験できる大学のカリキュラムを検討したりすることが今後の課題として挙げられる．
謝辞
本研究は科研費基盤研究 C（18K02814），および 2019年度東京学芸大学共同研究「産学連携によるプログラミン
グ教育の普及スキームに関する研究」の支援を得た．

参考文献(1) 文 部 科 学 省 （ 2017 ）「 小 学 校 学 習 指 導 要 領 」<http://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/mi
cro_detail/__icsFiles/afieldfile/2019/09/26/1413522_001.p
df >（参照日 2019-12-10）(2) 文部科学省（2018）「小学校プログラミング教育の手引（第二版）」<http://www.mext.go.jp/component/a_men
u/education/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2018/11/06/
1403162_02_1.pdf> （参照日 2019-12-10）(3) 山﨑夏乃羽ほか:“現場教員と教員養成学部生のプロ
グラミング教育の授業デザインに関する差異分析”，
教育システム情報学会 2019 年度学生研究発表会（関西支部），印刷中，2020― 206 ―

SP-4

建設現場作業における注意力の評価・訓練に向けた VR 環境の開発-他者との比較による学習を支援する仮想建設現場における危険個所登録/共有機能の開発-

Development of VR Environment for Evaluation and Training of Attention inConstruction Site Work- Development of Dangerous Location Registration / Sharing Function in Virtual
Construction Site to Support Learning by Comparison with Others 植松 祐斗，米谷 雄介，後藤田 中，國枝 孝之，八重樫 理人
Yuto UEMATSU，Yusuke KOMETANI，Naka GOTODA，Takayuki KUNIEDA，Rihito YAEGASHI
香川大学
Kagawa University
Email: s16t209@stu.kagawa-u.ac.jp
あらまし：我が国では，毎年およそ 1000 名の労働者が労働災害により死亡している．その多くは，安全に関する不注意，不安全行動が原因である．本研究では，不注意や不安全行動を定義づけし，VR 技術を用いた職場体験・技能訓練の枠組みを設計した．それらの枠組みに基づいた訓練環境として，自己と他者との間で危険個所に対する判断を比較可能にする危険個所登録/共有機能を開発した．
キーワード：労働災害，労働訓練，不安全行動，注意力，VR，BIM

1.

はじめに

我が国の労働災害件数は，年々減少傾向にあるが，依然として，毎年およそ 1000 人の労働者が労働災害で亡くなっている(1)．労働災害の死亡事故の多くは，建設業の墜落，転落や挟まれ，巻き込まれ等の，安全に関する不注意，不安全行動が要因となっている．
このことより，建設業における不注意，不安全行動を防止する教育手段の充実が重要であることが分かる(2)．以上を踏まえ，本研究では，建設現場作業における注意力の評価・訓練に向けた VR 環境の開発を目的とする．

2.

傾いているなど身体の制御に関する誤り，のようにそれぞれを解釈できる．
労働作業者が危険な目に合うまでのプロセスを図
1 のフローチャートに示す．本研究では，これらのうち，場所に対する危険知覚と危険評価を行動として外化させ，誤りに気づかせるシステムを設計する．

学習プロセス
(3)

作業を
開始する

労働内容を
把握する

ＮＯ

その作業及びその周辺の状況を理解して行動を起こす
ＮＯ

ＮＯ

ＮＯ

不注意か

危ないと思っていなかったか

見落とし、気づかなかったか身体のバランス
を崩した

YES

YES

YES

YES

先行研究 において，注意力の学習プロセスを定
YES
安全な
危険な
危険な
不安全状態か義した．学習プロセスは，「労働作業体験」「行動外
行動を行う
行動を行う
目に合う
[7]
化」
「知識外化」「行動と知識との差分確認」「行動の※不安全状態：事故が発生しうる状態また事故の発生原因を作り出されている状態
裏に隠れている判断の誤りに気付かせる」の 5 つの機械や物やほかに作業場所、自然的な要因、作業環境も影響するプロセスに分けた．
図 1. 労働作業者が危険な目に合うまでのプロセス
リスク要因を分類するため，国土交通省の「建設現場の事故防止等のためのヒヤリ・ハット事例等の
3. システム設計
共有について」に収集されたデータベースの内，内本システムの概要を図 2 に示す．本研究のシステ
装工事業におけるヒヤリ・ハットの原因の内容を集
ムを 2 つのステップに分ける．STEP1 は，「労働作業計し，上位カテゴリを抽出した(4)．上位から「不注意」
体験」「行動外化」の部分にあたり，VR を用いて模「危ないと思っていなかった」「見落とし，気づかな擬労働をさせることで，労働作業者に実際に行動をかった」「身体のバランスを崩した」の順で多かった．
おこなわせて判断をさせるステップとなる．STEP2「不注意」は，注意するべき場所にそもそも注意をは，「知識外化」「行動と知識との差分確認」「行動の向ける気がないケース，「危ないと思っていなかった」 裏に隠れている判断の誤りに気付かせる」の部分には，注意するべき場所は合っているが，危険性を低あたり，STEP1 におこなった行動を俯瞰的視点からく見積もるなどの評価における誤り（場所に対する
再生し，複数のユーザがお互いの不適切な行動を指危険評価の誤り），「見落とし，気づかなかった」は，摘しあい，知識に基づき労働作業者自身が自分の判注意を向ける気はあったが，注意するべき場所に注断を振り返るというステップになる．データは，デ意を向けていなかったなどの知覚における誤り（場ータベースに労働作業者の名前ごとに行動データと所に対する危険知覚の誤り），「身体のバランスを崩して蓄積されていく．STEP2 では，データベースかした」は，注意をする，しないに関わらず，姿勢がら，蓄積されている全員分の行動データを引き出し，― 207 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

労働作業者本人と他の労働作業者の行動データが比較できるように可視化し，労働作業者に行動を振り返らせ，判断の不足に気付かせる．振り返り終了後には，振り返り中に気付いた判断の誤りに基づき，修正された行動データや，他の労働作業者からの，または他の労働作業者への行動データに対するコメント，フィードバックのデータを蓄積する．

4.

システム開発危険知覚の誤りを表出させる行動として，労働作業者には，VR 空間内で労働作業体験をする際に，危険だと思う場所にコーン形状のマーカーを設置してもらう．他のユーザと設置したマーカーの位置を比較し，危険マーカーの数，設置場所の違いにより自身の危険知覚に対する不足を知ることができる．
評価の誤りを表出させる行動として，ユーザには，危険だと思う場所に設置したマーカーに危険であると評価した理由をコメントとして追加してもらう．
他のユーザとコメントを比較することで，ユーザは自身の場所に対する危険性評価の不足を知ることができる．
以上の考え方に基づき，実際に開発したシステムの画面を図 3，図 4 に示す．このように，労働作業者は自分が危険と知覚した場所に，コーンを設置でき，コメントを追加することができる(図 3)．さらに，他者が設置したコーンと自分が設置したコーンの場所やコメントを比較することができ，知覚の不足や評価の違いから，自分の足りない視点を振り返ることができ，実際の現場において注意を向けるな
どの意識向上につながるのではないかと考えられる．

5.

図 2. システムの概要とデータの蓄積/活用方法

内装工事業専門家に対するインタビュー

本システムの妥当性を評価するために，香川県内の建設業者に対して，本システムのデモを行い，意見を収集した．当該建設業者は，リスクアセスメン
トに力を入れており，安全教育に対する意識が高い．
取締役 2 名，安全担当 1 名，設計担当 2 名，に対してインタビューを行った．方法としてはスマート
フォンのミラーリング機能を用いて著者がシステム利用のデモを見せ，その後，設計担当，安全担当の方々に体験してもらった．
肯定的な意見としては，以下の通りであった:
・ゲーム感覚で机上の訓練より飽きにくい(全員)・実際の新任教育勉強会で利用したい(取締役)
改善点としては，以下の通りであった．
・危険理由を体系化して選択式にしてほしい
・場所に対する危険だけでなく，行動に対する危険も追加してほしい(墜落，工具の扱いなど)
・音声入力による，理由入力に対応してほしい・視覚だけでなく，異音など他の知覚の危険を追加してほしい・建設業者側でステージにオブジェクトを配置するなど，BIM 登録機能を追加してほしい

図 3. 労働作業者行動データ登録機能

図 4. 登録行動データ閲覧機能

6.

おわりに

本研究では，建設現場作業における注意力の評価・訓練に向けた VR 環境の開発を行った．本システム
では，労働作業者に危険だと思う場所にコーンを設置し，そのコーンに設置理由をコメントで追加してもらい，それらの情報を他の労働作業が設置したコーンと比較することによって評価を行う．また，このシステムを内装工事業専門家にインタビューする
ことによって，本システムの妥当性を評価した．
参考文献(1) 厚生労働省：“平成 29 年労働災害発生状況”，
https://www.mhlw.go.jp/file/04-Houdouhappyou11302000-RoudoukijunkyokuanzeneiseibuAnzenka/0000209094.pdf（参照 2019.06.14）(2) 厚生労働省：“労働災害発生状況”，
https://www.mhlw.go.jp/bunya/roudoukijun/anzeneisei11/r
ousai-hassei/（参照 2019.06.14）(3) 植松祐斗，後藤田中，國枝孝之，八重樫理人，米谷雄介，「安全な職場づくりに向けた注意力訓練システ
ムの提案」，第 44 回教育システム情報学会 全国大会
講演論文集，pp171-172，2019(4) 交通労働省：“建設現場の事故防止等のためのヒヤリ・ハット事例等の共有について”，
http://www.mlit.go.jp/totikensangyo/const/totikensangyo_
const_tk2_000107.html（参照 2020.02.07）― 208 ―

SP-5

介護分野における行動・状況推定に向けた屋内位置追跡システムの構築
Development of An Indoor Location Tracking System
for Behavior and Situation Estimation in Nursing Field
新田 拓真*1, 林 康弘*2, 清木 康*3
Takuma NITTA *1, Yasuhiro HAYASHI *2, Yasushi KIYOKI *3*1, 2
武蔵野大学データサイエンス学部*3
慶應義塾大学環境情報学部*1, 2Faculty of Data Science, Musashino University*3
Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
Email: *1 s1922025@stu.musashino-u.ac.jp, *2 yhayashi@musashino-u.ac.jp, *3 kiyoki@sfc.keio.ac.jp
あらまし：本研究では，意味の数学モデル[1]を用いた意味的行動・状況推定方式に基づき，複数の IoT
デバイスから得られる屋内の人やモノのセンサ情報と，ある状況文脈とセンサ情報の対から構成される知識ベースとの類似度に基づき人やモノの行動・状況推定を行う．今回，介護分野を対象として，屋内に設置されるセンサ群の情報から人の行動履歴を可視化する屋内位置追跡システムのプロトタイプを構築した．その取り組み状況について示す．
キーワード：Indoor Location Tracking System, Cyber-Physical Space, Sensing-Processing-Actuation, Elderly Care

1.

はじめに

経験豊かな介護従事者とそうではない介護従事者との間に生ずる技能差を可視化できれば，65 歳以上の人口の割合が 21%を超えた日本[4]においても，良質な介護サービスを提供できる可能性がある．
これに向けて，サイバー・フィジカル空間を構成する基本技術（SPA: Sensing-Processing-Actuation）の活用により人やモノの行動・状況の推定を行う意味
的情報サービスが研究されている[3]．本研究では，
意味の数学モデル（MMM: Mathematical Model of
Meaning）[1, 2] を用いた意味的行動・状況推定方式に基づき，複数の IoT デバイス（micro:bit, Raspberry
Pi, Ultra Wide Band, Beacon 等）から得られる屋内の人やモノのセンサ情報と，行動文脈とセンサ情報の対から成る知識ベースとの類似度から行動・状況推定を行う．
今回，介護分野を対象として，屋内各所に設置されるセンサ群から得られる情報により人の動きを可視化する屋内位置追跡プロトタイプシステムを構築した．本稿ではその取り組みの状況について示す．

2.

norm(dik) = {dik - min(dtk)} / {max(dtk) - min(dtk)}……（1）ある状況文脈(er, r=1…p)とその際のセンサ群 (s1〜sn) から得られるセンシングデータ群 (c11 〜cpn)からなる行列 CX（図 2），その転置行列は CX’ として表され，状況文脈の知識ベースに相当する．

図 1 行列 S

図 2 行列 CX

式 2 の通り行列 S’と行列 CX’の類似度は計算され，センシング結果との類似度の高い状況文脈がその時の屋内空間の状況推定結果として得られる（図 3）．
sim(S’, CX’) = S’・CX’ ……（2）

意味的行動・状況推定方式

本方式は意味の数学モデル（MMM: Mathematical
Model of Meaning）を用いる[1, 2]．屋内空間に設置される n 個の異なるセンサ群 (s1〜sn) から一定時間(t, t=1…m) ごとに得られるセンサデータ群 (d11 〜（図 1）．
あるセンサ (sk,dmn) は行列 S として表される
k=1…n) がとり得る値の最大値と最小値は max(dtk)と min(dtk) として表される．屋内のセンシング対象の状況推定のために，ある時間 i にセンサ sk がとり得る値 dik は式 1 の通り正規化される．正規化された値群から成る行列は S’ として表され，それぞれの値の定義域は 0〜1 である．

― 209 ―

図 3 行列 S’と行列 CX’の類似度計量

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.

介護分野を対象とした屋内位置追跡シス
テムの実装

本システムは（機能 1）介護施設内に設置されるセンサと介護従事者が持つセンサとの無線通信により介護従事者の位置を追跡し，（機能 2）その人の行動を可視化する．本システムの構成図は図 4 に示される．実装にあたって，センサとして micro:bit が用いられた．micro:bit は部屋ごとに設置され，かつ，介護従事者も保持する．データの収集とデータベースへの送信として Raspberry Pi，データの格納・分析として PostgreSQL が用いられた．プログラミング言
語には Python が用いられた．
（機能 1）センサから収集されるデータが格納されるデータベースの構造は図 5 に示される．図 5 中の上段のテーブルは時間・場所・その場にいる人・温度や明るさなどの空間の環境に関する情報・モノの動きに関する情報の実測値が格納される．図 5 中の下段のテーブルは時間・場所・そこにいる人・その場所における滞在時間・センサから取得したデータから推定される行動・状況の意味が格納される．
（機能 2）本システムの可視化 UI のイメージは図 6に示される．人やモノの移動履歴と場面に応じて介護従事者の行動・状況意味は画面上に表示される．
可視化により介護従事者の状況が容易に把握され，介護従事者間の技能向上の機会作りが期待される．
+

(
BH

3 HF

L1

2

L1
2
&

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3 HF

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L1

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C :E
3

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3 HF
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dbc(

je

C :E
.

. C D
dbc

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BA

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je

dbc)

H B M EDEDF

E

図 4 システム構成図
-

5

2

4 3

5

2

図 7 実際に取得できたデータの画面

5.

E
E
D

L1
FLH

C :E
3
)

31

参考文献

-

5

まとめと今後の課題

本稿では，意味的行動・状況推定方式の概要と，介護分野を対象として，屋内の各所に設置されるセンサ群から得られる情報から人の動きを可視化する
屋内位置追跡システムの構築に向けた取り組み状況について示した．
今後の課題として，（機能 1）意味的行動・状況推定の実装と，（機能 2）図 6 に示される可視化 UI の構築を行うことが挙げられる．

--

実験および考察本システムにおける機能 1 の有効性と実現可能性を検証するために，センサによる介護従事者の位置
情報追跡のための実験を行なった．この実験により，micro:bit 同士の通信の強さが 1（一番弱の設定）のとき，鉄筋コンクリートの建物において壁や扉を隔てれば隣同士の部屋を識別できることがわかった．
図 7 はある空間の環境に関するデータ，モノの動きに関するデータ，いつ，誰が，どの空間に居るかといった位置情報が一元的に格納されていることを示している．

D
ED ED
(: ED

D: ED

1EH


1 H

4.

) H

3 HF
1L ED B HAE1

図 6 可視化 UI イメージ図

2

4 3

1

1

5

-

-

-

-

-

-

図 5 データ構造(1) Kiyoki, Y. Kitagawa, T. and Hayama, T., “A metadatabasesystem for semantic image search by a mathematicalmodel of meaning”, ACM SIGMOD Record, vol. 23, no. 4,
1994, pp.34-41.
(2) Yasushi Kiyoki, Xing Chen, Shiori Sasaki, Chawan
Koopipat: “Multi-Dimensional Semantic Computing with
Spatial-Temporal and Semantic Axes for Multi-spectrum
Images in Environment Analysis”, Information Modellingand Knowledge Bases XXVII, pp.14-30, IOS Press, 2016.
(3) Yasuhiro Hayashi, Ryota Nakamura, Osamu Hasegawa,Yuichi Kitano, Yasushi Kiyoki: “A Cyber-PhysicalLearning Environment Design for Study Trajectory
Creation”, 2019 International Electronics Symposium on
Knowledge Creation and Intelligent Computing(IES-KCIC). 2019.
(4) “現代社会福祉辞典”, 社会福祉辞典編集委員会 編，
大月書店，2002.

― 210 ―

SP-6

学習者状態に基づくインタラクティブなロボット講義システムとその評価
An Interactive Robot Lecture for Adapting to Learners
菅原 歩夢*1, 後藤 充裕*2, 柏原 昭博*1
Ayumu SUGAWARA*1, Mitsuhiro GOTO*2, Akihiro KASHIHARA*1*1
電気通信大学大学院情報理工学研究科*1
Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications*2
NTT サービスエボリューション研究所*2
NTT Service Evolution Laboratory
Email: ayumu.sugawara@uec.ac.jp
あらまし：大学や e-Learning で行われるプレゼンテーション形式の講義では，学習者の状態に基づいて講義スライドの提示順序や講義内容の説明順序を変更することが学習者の講義理解のために重要である．
そのためには学習者の状態を把握する必要があるが，講義中に学習者の状態を把握することは容易ではなく，人間講師でも必ずしも適切に行えるわけではない．そこで，本研究では学習者の状態を推定し，その結果に基づいて講義を動的に変更するロボット講義システムの開発とシナリオ変更の評価を行った．
キーワード：ロボット講義，インタラクティブ講義，講義シナリオ

1.

はじめに

e-Learning におけるプレゼンテーション形式の講義は，学習者へ講義内容を分かりやすく伝達することを目的として行われる．このような講義プレゼン
テーションは，講師が講義内容をスライドとして表現して，口頭説明や非言語動作を伴って実施される．
特に，学習者の講義理解を促すためには，適切な非言語動作の活用や，学習者の状態に合わせたプレゼ
ンテーションが重要である(1)(2)．しかし，経験豊富な講師でも，講義中に終始非言語動作を活用したり，学習者の状態を把握しながら講義を行うことは必ずしも容易ではない．また，e-Learning システム上の制
約によって学習者の状態を把握できないということも考えられる．
そこで，本稿では，学習者の状態を把握し，その状態に基づいてロボットがインタラクティブに講義を実施するロボット講義システムと，ロボット講義の妥当性の評価方法について述べる．

2.

ロボットによる講義支援の効果

ロボットによる講義の代行は，学習者の講義に対するエンゲージメント(講義を聴こうとする姿勢)を引き出す効果が期待できる．関連研究(3)によると，
講義という文脈において，学習者の注意・集中を維持し続けることは熟練の講師でも困難であると指摘されているため，学習者のエンゲージメントを引き出すことは重要である．また，講師による不適切な
非言語動作は学習者のエンゲージメントを阻害してしまうことが考えられる．
また，学習支援メディアとしてのロボットは，PCやタブレット端末とは異なり，人間として認識されやすい．また，身体性を有しているため視線や学習

図 1 インタラクティブなロボット講義の枠組みの場が共有されやすく，共に学んでいるという感覚が得られやすい．このような特徴から，ロボットとのインタラクションでは真正性の高いコミュニケー
ションを実現することができる．そのため，学習者の注意・集中のコントロールもしやすい．したがって，講義を代行するロボットは，学習者のエンゲー
ジメントを促進することができると考えられる．

3.

インタラクティブなロボット講義

インタラクティブなロボット講義の枠組みは図 1に示すように学習者の状態推定フェイズ，講義シナリオの再構成フェイズ，シナリオに基づく講義プレ
ゼンフェイズの 3 フェイズで構成される．
学習者の状態推定フェイズでは，講師が学習者の状態を想定して作成した講義シナリオに基づいて，ロボットが講義プレゼンテーションを実施しながら学習者の状態をスライド単位で推定する．講義シナ
リオとは，「プレゼンに興味を持ってほしい」，「講義
内容を理解してほしい」などの意図と，意図に合わ― 211 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

生する音声ファイル名，ジェスチャーが設定された講義の意図が含まれており，Sota は指定されたタイ
ミングでサーバーと通信してスライドを切り替えな
がら，音声ファイルを再生し講義プレゼンを実施す
る．再構成された講義シナリオもこのフォーマット
に則っているため，Sota が受信した動作シナリオを実行することで，講義シナリオが変更された講義プレゼンが実施される．

図 2 ロボット講義システムの構成せた非言語動作やスライドの提示順序，オーラルでの説明内容で構成されるもので，本研究では，講師が講義の準備段階で学習者の状態を想定しながら講義シナリオを作ると考えている．講義の際には推定した学習者の状態と講義シナリオで想定されている
学習者の状態とを比較する．
講義シナリオの再構成フェイズでは，その比較の結果状態が一致する場合には講義シナリオに従って
プレゼンテーションを実施し，状態が異なる場合には，推定した学習者の状態に対応するために講義意図を変化させる．そして，講義意図の変化からどのようにシナリオを再構成するかを導くシナリオ制御
モデルと照合して，スライドシーケンスに着目した
講義シナリオの再構成を行う．
シナリオに基づく講義プレゼンフェイズでは，ロボットが再構成した講義シナリオに基づいて講義プ
レゼンテーションを実施する．

4.

講義システムのアーキテクチャー

本システムの構成を図 2 に示す．講義のベースとなる講義シナリオは先行研究のシステム(4)を用いて作成する．
学習者の状態推定フェイズでは，講義シナリオに基づいて，講義ロボットが講義プレゼンテーションを実施しながら，システムは Kinect を用いて学習者のスケルトンデータと顔のトラッキングデータを取得し学習者の状態を推定する．推定した学習者の状態から講師が持つべき意図を導き出し，講義シナリ
オで想定されている講師の意図と比較を行う．
講義シナリオの再構成フェイズでは，スライド単
位で再構成を行う．予め再構成のためのスライドや
非言語動作，口頭説明の音声を用意しておくことで，講師の意図の変化のパターンに合わせて適切なスライドに変更して再構成を行う．具体的には，「スライドを変更しない」，「スライドへの指差しをするジェ
スチャー」，「余所見しないで前を見てくださいという音声」のセットを予め用意しておき，次のスライドへ切り替わるタイミングで，スライドへ指差しをしながら学習者へ注意を行うというような講義シナリオの変更を実現できる．
シナリオに基づく講義プレゼンフェイズでは，
Vstone 社製の Sota(5)を用いて，先行研究のシステムで生成される動作シナリオを Sota に送信することで講義を実施する．動作シナリオには，スライドを切り替えるタイミング，実行するジェスチャー，再

5.

評価方法

シナリオ変更の妥当性を客観的に評価するために評価実験を行う予定である．被験者には動画を見てもらいながらアンケートに回答してもらう．動画の内容は，講義を受講している人と講義をしているロボットの両方が映っているもので，同じ振る舞いをしている人に対して，シナリオ変更を行いながら講義をするロボットの動画とシナリオ変更を行わずに講義をするロボットの動画の 2 パターンを用意する．
動画中のスライドの切り替わりごとに講義の進行の妥当性に関するアンケートを行い，アンケート結果
を実験群と統制群で比較して評価する．

6.

まとめ

本稿では，学習者の講義理解のために，講義シナリオを学習者の状態に基づいて動的に変化させるためのロボット講義システムを構築した．また，インタラクティブなシナリオ変更の妥当性を客観的に評価する方法を提案した．
今後は，本評価方法を用いてシナリオ変更の妥当性を評価するとともに，学習者の講義内容理解を促進するかを検証する予定である．
謝辞
本研究の一部は，JSPS 科研費 JP18K19836 の助成による．
参考文献
(1) A. Melinger and W. J. M. Levelt: "Gesture and thecommunicative intention of the speaker," Gesture, vol.4,
pp.119-141, (2004)(2) 奥井善也, 原田史子, 高田秀志, 島川博光: "講義中の反応に基づく説明方法と教材の改善," 情報処理学会
論文誌, vol.50, no.1, pp.361-371, Jan.2009.
(3) 柏原昭博: "エンゲージメントを引き出す学習支援ロ
ボット," コンピュータ＆エデュケーション（コンピュータ利用教育学会会誌）, vol.46, pp.30-37, (2019)(4) Tatsuya Ishino, Mitsuhiro Goto, and Akihiro Kashihara, ”A
Robot for Reconstructing Presentation Behavior in Lecture.”
Proceedings of the 6th International Conference on HumanAgent Interaction, pp.67-75, Southampton, United
Kingdom, (2018)(5) 普及型社会的対話ロボット「Sota（ソータ）」,https://www.vstone.co.jp/products/sota/― 212 ―

SP-7

神経活動同期性に基づく道徳的対話における伝達感評価尺度の構築
Construction of an Evaluation Scale of Communicative Sensationin Moral Dialogue Based on Brain Synchronization
下田 香織*1, 田和辻 可昌*2, 松居 辰則*3
Kaori SHIMODA*1, Yoshimasa TAWATSUJI*2, Tatsunori MATSUI*3*1
早稲田大学 人間科学部*1
School of Human Sciences, Waseda University*2
早稲田大学グローバルエデュケーションセンター*2
Global Education Center, Waseda University*3
早稲田大学人間科学学術院*3
Faculty of Human Sciences, Waseda University
Email: nksk-ab@ruri.waseda.jp
あらまし：道徳的対話では話者同士の伝達感評価が高くなることが重要であると考えられる．本研究では．
道徳教育における対話の効果の検討手法を新たに提案することを目的に，道徳的対話を行う話者の伝達感評価について，道徳観の変容との関連の検討，および生体計測を用いた伝達感の測定を実施した．実験の結果，伝達感の高さは道徳観の変容に重要であり，話者同士の脳同期性と関連することが明らかになった．
キーワード：道徳教育，伝達感，脳同期，階層分析法

1.

はじめに

道徳教育では，自己開示内容を含む対話が重要であると考えられている（1）．しかし，道徳教育場面での対話の形式化が問題視されている（2）．対話の形式化とは， 道徳の授業において，学習者が一般的に道徳的であるとされる意見を述べ，自分の意見を開示しない傾向を指す．対話の形式化は，学習者の道徳観の変容を阻害する原因であると考えられる．
一般に，感情情報開示場面では，話者の伝達感（対話内容が伝わったと主観的に感じる程度）が高くなると考えられている（3）．対話の形式化を判断する上で，伝達感評価は重要であると考えられるため，道徳観の変容を目的とした対話では，話者の伝達感が高く保持される必要がある可能性がある．
また，道徳教育には，適切な指導方法が確立されていないという課題も存在する（2）．指導方法が確立できない原因として，道徳教育の効果を検討する具
体的な尺度が存在しないことが挙げられる．特に，学習者間での指導方法の効果の検討に着目すると，道徳教育の効果について生体計測等を用いたリアル
タイムかつ客観的な評価尺度の構築は，道徳教育の改善を目指す上で，有効であると考えられる．そこで，本研究では， 道徳教育における対話の効果の検討手法を新たに提案することを目的に，道徳的対話を行う話者の伝達感評価について，道徳観の変容との関連の検討，および生体計測を用いた伝達感の測定を実施した．

2.

伝達感評価と道徳観変容の関連の検討

道徳教育場面では伝達感が高く保持されることが重要であると考えられる．そこで，実際の対話場面

での伝達感評価と道徳観変容の関連を検討するため，
文部科学省ホームページ（4）で公開されている，物語
型道徳教材を用いた，2 者対話実験を行った（実験 1）．
2.1 実験手続き
実験 1 では 2 人 1 組の実験ペアを作成し，物語型
道徳教材に取り組むよう指示した．実験参加者は各々物語を黙読後，対話課題として，物語の内容と関連する質問項目（5~6 項目）に沿って 15 分間自由に対話を行った．物語の内容と関連する質問項目については，東京都教育委員会ホームページ（5）で公開されている，道徳教材活用事例集から抜粋した．
2.2 質問紙調査
実験 1 では対話課題の前後で質問紙調査を行った．
調査項目は主に伝達感評価，道徳観に関するアンケートであった．伝達感評価尺度については杉谷（3）の実験内で用いられた尺度を参考に作成した．教示
文は，「対話課題に取り組んだ際，あなたが話した内容がパートナーにどの程度「伝わった」と感じましたか．
」であり，評価方法は 9 点満点による点数評価を採用した．
また，道徳観に関するアンケートについては宮地（6 ）の提案したアンケートと同様のものを作成した．
実験参加者の対話課題前後での道徳観の変容は，宮地（6）によって提案された階層分析法（AHP）を用いた道徳的意識の定量化手法を用い評価した．実験 1で使用した物語には「生命の尊さを学ぶ」など，学
習目標となる項目が指定されていた．また，道徳観に関するアンケートの各項目も文部科学省が公開している，道徳教育指導教材の学習目標から抜粋した．
そこで，実験 1 では実験参加者の道徳観の変容について，対話課題前後での物語の学習目標となってい― 213 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

る項目の，AHP によって算出される重みの変化に基づいて実験参加者の道徳観の変容を評価した．
2.3 結果と考察
実験 1 の参加者は，19 組 38 名（男性 20 名，女性
18 名，平均年齢 22.1 歳）であった．実験 1 では，
AHP によって算出された，課題の内容と関連した項
目の重みが対話課題前後で双方でプラスに変化している実験ペアを対話成功群，それ以外の実験ペアを
対話失敗群として，実験ペアの伝達感評価の合計値
をマン・ホイットニーU 検定を用いて比較した．その結果，対話成功群の伝達感評価が高くなる傾向が明らかになった(p<.1)．このことから，話者同士の伝達感評価が高くなることが，教材の内容に沿った適切な道徳観の変容に重要である可能性が示唆された．

3.

NIRS を用いた伝達感の測定

近年，学習者と教師の心理的距離の評価方法として，NIRS を用いた脳同期現象の測定が提案されている（7）．そこで，対話中の実験参加者の脳同期計測を行い，伝達感と脳同期性の関連を検討した（実験 2）．
3.1 実験手続き
実験 2 では，実験 1 と同様の対話実験を行った．
実験 2 では対話課題の際，左右 2 チャネル型の NIRS
（HOT-1000，NeU）による計測を行った．脳同期性の評価については，実験ペアの NIRS による計測データの類似性を評価する指標であると考えられているウェーブレットコヒーレンスを用いてを行った（8）．
3.2 結果と考察
実験 2 の参加者は 10 組 20 名(男性 12 名，女性 8名，平均年齢 22.0 歳)であった．実験 2 では，実験ペアでの伝達感評価の合計値が高い 5 組を伝達感高
群，低い 5 組を伝達感低群とした．両群のウェーブ
レットコヒーレンスの平均値を，対話課題全体（15分間）周波数ごとにグラフ化し比較を行った（図 1）．
グラフから，左チャネル，すなわち前頭前野背外側部（BA46）付近のチャネルでの，神経活動の同期に関連するとされる 0.01 から 1Hz におけるウェーブ
レットコヒーレンスについて，0.2Hz 付近では伝達感低群(赤点線)が，0.7Hz 付近では伝達感高群(青実線)が高くなる特徴が明らかになった．

図 1 BA46 付近のチャネルの脳同期性の比較
実験 2 の結果，伝達感の高さは BA46 付近の脳同期性と関連することが示唆された．BA46 の同期は教授学習場面での協調性は相互的な注目と関連することが明らかになっている（8）．

4.

まとめと今後の課題

実験の結果，教材の指導目標に沿った道徳観の変
容は，伝達感の高さによって評価できる可能性，および伝達感の高さは BA46 付近の脳同期性と関連する可能性が明らかになった．現時点では評価尺度の構築には至っていないが，実験の結果，道徳的な対話を行う話者に対して，生体計測を用いた伝達感評
価尺度を構築し，道徳教育における対話の効果の検討することが有効であることが示唆された．
教師-学習者間での脳同期と学習者同士の脳同期については異なる特徴が見られることが明らかになっている（9）．今後は，教師・学習者といった社会的役割を割り当てた状態での実験を行い，実際の学校教育場面での，伝達感を利用した道徳の授業評価について，実現性の検討を行う必要がある．
参考文献(1) 堀田竜次，假屋園昭彦，丸野俊一:“道徳の授業における対話活動が道徳性の変容に及ぼす効果”, 鹿児島
大学教育学部教育実践研究紀要, Vol.17, pp.195-211（2007）(2) 松尾直博:“道徳性と道徳教育に関する心理学的研究の展望-新しい時代の道徳教育に向けて-”, 教育心理学年報, Vol.55，pp.165-182 （2016）(3) 杉谷陽子:“インターネット・コミュニケーションと対面コミュニ
ケーションにおける情報の伝わり方の差異についての意見書”,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kaikaku/dai3/siryo
u3_2_2.pdf ，(2020/01/08 閲覧).
(4) 文部科学省ホームページ: https://www.mext.go.jp/a_menu/
shotou/doutoku/ (2020/01/08 閲覧).
(5) 東京都教育委員会ホームページ: http://www.kyoiku.metro.t
okyo.jp/school/document/morality/reference04.html，(2020/01/08 閲覧).

(6) 宮地功:“道徳授業における道徳意識変化の定量的測定とその分析”, 教育情報研究, 第 12 巻, 第 4 号,
pp.15-22 （1997）(7) 黒田恭史，岡本尚子，前迫孝憲:“NIRS を用いた脳活動計測技術がもたらす教育神経科学の可能性”, 日本
レーザー医学会誌, 第 36 巻, 第 2 号, pp.176-185（2015）(8) Takayuki Nozawa, Kohei Sakaki, Shigeyuki Ikeda,
Hyeonjeong Jeong, Shohei Yamazaki, Kelssy Hitomi dos
Santos Kawata, Natasha Yuriko dos Santos Kawata,
Yukako Sasaki, Kay Kulason, Kanan Hirano, Yoshihiro
Miyake, Ryuta Kawashima:“Prior physical synchrony
enhances rapport and inter-brain synchronization during
subsequent educational communication ” , Scientific
Reports, Vol.9, No.12747 （2019）(9) Suzanne Dikker，Lu Wan，Ido Davidesco，Lisa Kaggen，Matthias Oostrik，James McClintock，Jess Rowland，Georgios Michalareas，Jay J.Van Bavel，Mingzhou Ding，David Poeppel:“Brain-to-Brain Synchrony Tracks
Real-World Dynamic Group Interactions in theClassroom”, Current Biology, Vol.27, pp.1375-1380（2017）― 214 ―

SP-8

研究授業レビュー支援のためのマルチアングル動画提示による
アノテーション作成手法
Annotation Making Method with Multi-Angle Movies for
Review Support System in Research Class
小森 公兵, 岡本 竜, 三好 康夫
Kouhei KOMORI, Ryo OKAMOTO, Yasuo MIYOSHI
高知大学 理工学部
Faculty of Science and Technology, Kochi University
Email: b20m6g29@s.kochi-u.ac.jp
あらまし：本研究では中山間地域小規模校における教師教育を対象とした研究授業レビュー支援システムの構築を目指している．本システムでは非同期的かつ遠隔によるレビュー支援環境を実現するため，複数の視点からの動画撮影とレビュアへの提示による授業の再現，および，それらに対するアノテーション作
成の機能を実現する．本報告では，我々が提案するマルチアングル動画の提示方法とそれらに対するアノテーション作成の手法について述べる．
キーワード：教師教育，中山間地域，遠隔合同授業，研究授業, レビュー支援，マルチアングル動画

1.

はじめに

高知県の中山間地域における小規模校では少子高齢化の影響により，研究授業の実施回数や参加者数の確保が困難であることが先行研究(1)における県立高等学校の教員・学校長を対象としたアンケート調
査により明らかになった．その原因としては，研究授業が通常業務や校務と同時並行して行われること，
中山間地域での学校間の距離が遠いことに起因して指導主事や学外教員を呼ぶことが困難であるなどの理由が挙げられている．そこで本研究では，この時間・距離的な問題を遠隔かつ非同期的なレビュー支援の実現により解決し，研究授業を通じた教師教育の質的向上を目指す．本稿では，本研究が提案する研究授業レビュー支援環境と，その主な機能となる授業の録画・再生による再現機能と，複数のアングルから撮影された動画に対するアノテーション作成
手法の検討・試作について述べる．

2.

研究授業レビュー支援環境

本支援環境は，研究授業における参観授業，および，その後に行われる検討会でのレビュー作業を電子化して支援するとともに，当日参加できなかった者にもネットワークを通じて非同期・遠隔でレビューに参加させることを目的としている．レビュー作
業では，授業を複数のカメラで撮影したマルチアン
グル動画と授業者が電子的に作成した指導案を専用
ソフトウェアでレビュアに提示することで研究授業を再現する方式を用いる．本方式では，以下の２点における支援を主眼としている．
(1) 学内外における研究授業の再現
研究授業に対するレビューを可能とするためには，レビュアが授業風景を観覧しながら指摘対象を確認する必要がある．研究授業では生徒から見た授業者の所作や黒板やプロジェクタなどの提示情報，授業者側から見た生徒の様子など，多くの事柄が指摘対象となる．したがって，研究授業を再現するためには，単一の視点ではなく複数の視点からの撮影が必須となる．また，研究授業は授業者が作成した指導案をもとに進められるため，学習指導案の参照も必要である．本環境ではマルチアングル動画と電子化された指導案をレビュアに配信・提示することで，研究授業の再現を行う．これにより同期的な環境におけるレビュー作業を支援するとともに，遠隔かつ非同期的にも研究授業に参加することを可能とする．
(2) 授業動画と指導案へのアノテーション作成
一般に授業後の検討会では，授業内容に対し，参観者により口頭による指摘・検討が行われる．しかし，指摘内容は様々であり，細かな内容や構成などへの指摘を的確に表現することは難しい．そこで，
本研究では，レビュアに対して収録した動画と電子化された学習指導案へのアノテーション作成を支援するツールを提供する．

3.

動画に対するアノテーション作成手法

本支援環境では，研究授業を複数のカメラで撮影したマルチアングル動画を同期的に再生させることにより，従来の研究授業と同様に複数の視点から授業を参観させる．また，授業者と生徒のインタラク
ションなどの因果関係も考慮 (2)すると，指摘対象として様々な事象が含まれるため，さらにアノテーシ
ョン作成における作業負荷が高くなる．そこで本研
究では，指摘対象を視覚的に提示し，作業負荷を軽減させることを目的に，これまで静止画を対象としていたビジュアルアノテーション手法(3)を動画を対象として拡張する．動画に対するアノテーションの付与には，どのフレームに対する指摘であるかを指定する必要がある．そこで，図 1 に示すように開始
フレーム(S)と終了フレーム(E)を記録することで付― 215 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

与したい複数のフレームを範囲指定し，各フレーム毎に座標情報を記録することで，授業者や生徒，板書などの視覚情報への指摘箇所を動画再生時に示す．
また，座標情報を必要としない発言などの聴覚情報へのアノテーションはフレーム番号のみを記録する．
再生においては，授業者の発言に対する生徒の反応など，指摘内容によっては，複数の動画を異なるタイミングで参照することが必要となる．この場合には図 2 に示すように，1 つの指摘を複数の動画の異なる時間に対応付けることで関連性を表現する．

た．またフレーム番号を扱うよりもフレームに対応
する再生時間を取得する方が容易であるため，タイ
ムライン情報を記録する方法としている．また，レビュアが複数存在している状況で指摘箇所が長時間に及ぶ場合，他の指摘箇所との表示の重なりが多発
し，指摘を見落とす可能性がある．そこで，終了時間を記録せず開始時間から一定の時間を経過した場
合には非表示とする方法を用いた．表示においては，授業者の言動による生徒の反応など，指摘内容の関連性を視覚的に提示するため，図 3 に示すように，
指摘内容を表示するリストを色分けしている．また，授業全体に対する指摘を行うことも考慮し，特定の位置や時間をもたない指摘にも対応している．

図 1 動画に対するアノテーション作成

図 3 試作ツールのインタフェース

図 2 複数動画間でのアノテーションの関連性

4.

5.

研究授業の再現機能の試作

本研究では前章までに述べたマルチアングル動画の配信とムービ・アノテーション手法を含めた研究
授業の再現機能を試作した．図 3 に実装したツールのインタフェースを示す．
4.1 レビュー作業のための動画配信方式
高等学校の授業時間は１時間程度であり，カメラの台数に比例して扱う動画のデータ量は増加する．
720p，2Mbps の H.264 圧縮動画を用いる場合，１時間で約 1GB であり，3 台のカメラを使用する場合は
約 3GB とデータ量が極めて多い．したがって，全ての動画を受信し終えてから再生を開始する方法はレ
ビューの即時性を損なうため現実的ではない．そこで，本研究ではプログレッシブダウンロード再生を参考に，動画を分割し配信することで，配信開始から再生までの待機時間の短縮を試みた．
4.2 授業動画に対するムービ・アノテーション手法
ムービ・アノテーションでは，指摘対象がフレー
ム内で移動する場合，フレーム毎に座標情報を取得して記録する必要がある．しかし，本研究では授業
中は授業者と生徒の移動が少ないことから，フレー
ム毎の座標情報を開始フレームの座標情報のみとしおわりに

本稿では，遠隔かつ非同期的に研究授業をレビューするため，試作した研究授業の再現機能について述べた．現状での再生開始時間は，LAN 環境においては 1 秒以下と実用的であるが，通信速度の遅い
WAN 環境では約 5〜8 秒程度の時間を要する．今後
は研究授業レビュー支援環境の開発に向け，一層の通信速度向上を図るとともに，複数動画を適切に連動させるための関連性について考察する．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17K01131 の援助による．
参考文献(1) 梶谷拓実，岡本竜，三好康夫：“研究授業を対象とした遠隔非同期レビュー支援システムの提案 ―電子化
学習指導案作成支援ツールの試作―”，JSiSE 学生研
究発表会，pp.219-220（2019)(2) 古門良亮，磯貝浩久：“サッカー競技者の複数対象追跡スキルレベルによる視覚探索方略の違い”，スポー
ツ産業学研究，Vol.29，No.2，pp.91-107（2019)(3) 渡邊悠人，岡本竜，柏原 昭博：“プレゼンテーション・
リハーサルにおける視覚的なアノテーション手法を指向したレビュー支援環境の構築と評価”，電子情報通信学会教育工学研究会技術研究報告書 Vol.113,
No.482, pp.7-12（2012）― 216 ―

SP-9

適応型学習システムにおける類似問題提示ロジックの提案
A Proposal of Logic for Setting Similar Exercises in Adaptive Learning System.
阿部 晃大*1, 小松川 浩*1
Kodai ABE*1, Hiroshi KOMATSUGAWA*1*1
公立千歳科学技術大学 大学院光科学研究科*1
Graduate School of Photonics Science, Chitose Institute of Science and Technology
Email: abe215@kklab.spub.chitose.ac.jp
あらまし：先行研究の CBT システムでは, 学習者の進捗に応じた学習内容を提供している. しかし, CBTのテスト利用時に類似問題が連続して出題され, 学習者の解答に影響を与える可能性があり, 真正な理解度の推定に課題が残っていた. 一方で, 学習者自ら学習することを想定する場合, 類似問題を提示し反復的な学習を促すなどの教育的効果の観点まで考慮できていなかった. 本研究では, CBT における類似問題を考慮した出題ロジックの検討を通じて, 適応型学習システムにおける教育的効果の向上を目的とするシステムの提案を行う.
キーワード：e ラーニング, CBT, 類似問題

1.

近年の AI 技術の進歩により, ICT を活用した学習支援において, 学習者個々人の習熟度に応じて問題の提示を行える e ラーニングシステムの研究が注目されている. 公立千歳科学技術大学(以下, 本学)の e
ラ ー ニ ン グ シ ス テ ム 「 CIST-Solomon 」 は ,Computer-based Training/Testing(以下, CBT)システム
により学習者の進捗や理解度に応じた学習内容を提供している(1). しかし, 先行研究で開発された CBTシステムでは, 問題の類似関係まで活用できていな
い. これにより CBT システムのテスト利用時に高い類似関係にある問題(以下, 類似問題)が連続して出題され, 学習者の解答に影響を与える可能性があり,真正な理解度の推定に課題があった. 一方で, 学習
者自ら学習することを想定すると類似問題を提示し反復的な学習を促すなどの教育的効果の観点まで考慮できていなかった. 本研究では, こうした一連の課題に対して, CBT システムにおける類似問題を考慮した出題ロジックの検討・開発・評価を目的とし,適応型学習システムにおける教育的効果の向上を目指す類似問題提示ロジックの提案を行った.

2.

1.
2.

はじめに

適応型学習システム

CIST-Solomon では学習者の到達状況を確認する
テスト機能やその到達状況に合わせた適応的な学習機能といった CBT システムを実装している(1).
2.1 理解度テスト
教員が学生の知識の理解の度合いを測定することを目的とした機能である. 理解度テストでは項目反応理論を用いて学習者の能力を逐次推定しながら,能力にあった問題を出題する(2). 問題は計 7 段階の難易度(レベル)に分類されている. CIST-Solomon ではテスト機能と学習機能は, 同一の学習教材を利用している. そこで, テスト機能として利用する観点から本機能は, 同じ問題が短い期間内に繰り返し出
題されることを防いでいる. 出題の優先順位を以下に示す.

解いていない問題
解いて一番時間が経過している問題

2.2 復習機能
学生の学習状況・理解度に合わせて問題が自動的に出題される機能である. 復習機能では過去に間違えた問題を優先的に出題するロジックを適用している. しかし, 学習者の過去の解答履歴をもとにした理解度が優先されるため, 必ずしも間違えた問題が出るわけではない. 学習者の推定したレベル内に間違えた問題がある場合, 推定したレベル外に間違えた問題があっても出題はされない. また, 間違えた
問題がない場合でも出題は行われる. 出題の優先順
位を以下に示す.
1.
2.
3.

3.

間違えた問題
解いていない問題
解いて一番時間が経過している問題

類似問題の定義

システム上で類似問題の判別を行うために, 類似問題の定義を行った. 類似問題の定義は, 1) 解答者がある 1 つの問題の解答が分かっているとき, 解いている問題の解答が受動的に分かる関係 2) 連続した出題が行われたとき問題の意図が同義だと捉えられる関係とした. 類似問題の判別は, 類似度機能1で算出される類似度を活用した.

4.

類似問題提示ロジック

類似問題の定義を踏まえ, 出題ロジックの改良を図った. 本研究では理解度テストと復習機能に用いられる出題ロジック二つの改良を行った.
4.1 理解度テストのロジック
理解度テストの出題では, 連続した類似問題の提示を抑制する出題ロジックにする必要がある.
改良した理解度テストの出題の優先順位を以下に示す.
1 CIST-Solomon に実装されている機能. 問題の文字から抽出した単語同士をコサイン類似度で比較し, 0~1 の数値で類似度合いを表す.

― 217 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

1.

出題された問題に類似しない問題
1.1 解いていない問題
1.2 解いてから一番時間経過している問題
2. 出題された問題の中で解いてから一番時間経過している問題に類似する問題
2.1 解いていない問題
2.2 解いてから一番時間経過している問題
4.2 復習機能のロジック
復習機能は, 過去に間違えた問題を優先的に解くことができるが必ずしも間違えた問題が出る仕組みではない. そのため, 間違えた問題とその類似問題を提示することでより効率的に学習を図れると考えた. 復習機能の出題ルールを以下に示す. なお, 間違えた問題は, その問題の中で一番低いレベルから出題する.

また類似問題全体の出題回数が少なくなったことが分かる．一方で, 問題の不足により, 同じ問題が複数回提示されるという課題が残った.
5.2 復習機能の評価
類似問題を活用する出題ロジックは, 本学の学部
2.3 年生 20 名に使用してもらい, アンケートを実施した. 抜粋したアンケート結果を図 3 に示す.

1 と 2 を繰り返して問題を提示する
1. 間違えた問題 (1 の問題が無い場合は終了)
2. 間違えた問題の類似問題※類似問題がない場合, 他の間違えた問題を出題する

5.

評価

5.1 理解度テストの評価
本学の学部 2 年生の講義「アルゴリズムとプログ
ラミング」で実施した, 再帰処理の理解度テスト
3 回分の出題順から類似問題の出題傾向を集計した．
図 1 が昨年度(受講者 80 名)の結果, 図 2 が本研究の出題ロジックを適用した, 今年度(受講者 89 名)の結果である．横軸は, 対象の問題の提示後, その問題の類似問題が提示される間に出題された問題数とし,縦軸を集計数とした. なお, 横軸の「連続」とは, 類似問題が連続して出題された場合である.
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0


1

2
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180
160
140
120
100
80
60
40
20
0

2

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5

3

図 1. 類似問題の出題傾向(2018 年度)

図 3. 類似機能のアンケート結果(抜粋)また, 学生に対してアンケートについてのヒアリングを実施した. 項目 1 を満足していないと答えた
理由としては, 正答したレベル以上の問題しか提示されないこと, 復習機能独自の学習方法が確立されていないことが挙げられた. 項目 2 は間違えた問題を集中的に出題すること, 項目 4 は類似問題も解く
ことで知識の定着につながることが肯定的意見の要因となった. 一方で, 項目 3 では, 自身で復習機能の学習方法を選択できた方が良いと感じている学生もいることが確認できた.
類似問題を活用し学習を進めることで教育的効果の向上が図れる可能性があることを示した. しかし,学習者自身で学習方法を選択できないなど, 機能面
で未完成であり改良が必要であった.

6.

今後の展望

今後の展望としては演習問題の追加と復習機能の改良が挙げられる. 同じ問題が複数回提示される課題に関しては類似問題の偏りが原因だと考えられる.
そのため, 演習問題を追加し, 類似問題を充実させることで同じ問題が提示されることを防ぐことができる. 復習機能では, 学習方法を選択する機能を含めて実装することを目指す.
参考文献



1

2
1

2

3



5

3

図 2. 類似問題の出題傾向(2019 年度)
この結果から類似問題が連続的に出題されるという課題点については抑制ができているといえる.

(1) 吉田史也, 上野春毅, 光永悠彦, 山川広人, 小松川
浩：”CBT を有する適応型学習支援システムの開発と評価”, 第 42 回教育システム情報学会全国大会(2017).
(2) 吉田史也, 光永悠彦, 山川広人, 小松川浩：“IRT ベースの WBT システムの試作と情報系授業への適用実験“, 第 41 回教育システム情報学会全国大会(2016).

― 218 ―

A5-1

地域あんしんマップ『浜ぁどまっぷ』の実用化に向けた紙地図の試作と評価
Prototype of paper map for practical use of regional safety map"Hamādo-map" and its questionnaire survey
岡崎 泰久, 谷口 友望 , 三島 伸雄
Yasuhisa OKAZAKI, Tomomi Taniguchi, Nobuo MISHIMA
佐賀大学理工学部
Faculty of Science and Engineering, Saga University
Email: okaz@cc.saga-u.ac.jp
あらまし：本研究では、これまで開発を行ってきた ICT を活用した住民参加型地域あんしんマップ作成支援システムの情報を活用した紙地図の地域あんしんマップを作成し、その評価を行う．この紙地図は、地域住民が日常的に目にすることで、地域の危険情報を認知し、防災意識を高めることを目的としている．
地図作成にあたり、システムから危険個所の情報を抽出し、株式会社ゼンリンの電子地図帳 Zi20 に取り込んだ．さらに、地図上に表示されるアイコンや危険なエリアの情報のデザインの変更と、防災施設および災害時に役立つ情報の追加を行い、A2 サイズの地域あんしんマップ『浜ぁどまっぷ』として作成した．
対象地域の地域住民およびこの地区の防災に関わる市役所職員を対象としたアンケート調査を実施し、実用化に向けた課題を明らかにした．
キーワード：地域防災，住民参加，歴史的地方都市，防災マップ，あんしんマップ

1.

はじめに

近年多発する自然災害をうけて，災害対策としてハザードマップが注目されている．しかし，通常のハザードマップは，細かな地域の危険情報までは十分考慮していない場合がある．歴史的な町並みを有する地方都市（歴史的地方都市）では，古い家屋や狭い道，小さな水路など，ハザードマップ作成の際に基準として浮かび上がらないところに危険がある
ことも多い．住民が日常生活の中で感じる不安を，住民目線で浮き彫りにすることが望まれる(1)．
我々は，江戸時代からの古い町並みが残る佐賀県
鹿島市肥前浜宿(2)をモデル地区として，地域に根差す防災を目標に掲げ，地域の自主防災組織と連携しながら ICT を活用したあんしんマップ作成支援するステムの実践開発研究を行ってきている(1)．
本研究では，モデル地区として選定した肥前浜宿において，地区の自主防災活動の一環として地域と連携して収集した危険情報をもとに，新たに紙地図の地域あんしんマップを作成し，これまでの活動にかかわっていない一般の地域住民や，この地区の防災に関わる市役所職員を対象としたアンケート調査を実施することにより，地域あんしんマップの実用化に向けた課題を明らかにする．

2.

紙地図版地域あんしんマップ『浜ぁどまっぷ』の試作

地図の作成には，株式会社ゼンリンの電子地図帳
Zi20 を使用した．これまでの活動で集めた地域の危険個所の情報（危険の種類，位置情報）を，ICT を活用した地域あんしんマップ作成支援システムのデータベースから抽出（CSV 出力）し，Zi20 にイン

図 1 作成された地域あんしんマップ（試作版）
ポートした．また，これまでのアンケート等の結果を踏まえて，危険情報を示すアイコンのデザインを一部修正した．一定の地域に広がる危険地域の情報
は，システム内に組み込まれているため，プログラ
ムを参照しながら，手作業で Zi20 の図形情報として描画して入力した．加えて，凡例として危険個所のアイコン（火災・水害・地震・その他の危険），浸水しやすい低い土地や地震の際に通れなくなる危険のある道などの情報の説明を行うことに加えて，災害時避難する際に役立つ情報を新たに掲載した．これ
らの情報を，株式会社ゼンリンの自主防災マップ（A2 版）として出力した．
今回試作した紙地図版地域あんしんマップ『浜ぁどまっぷ』を図 1 に示す．ゼンリンの地図情報の上に，アイコンと図形表示で，情報を提供している．

― 219 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

やや

どちらとも

やや

そう思う

そう思う

言えない

思わない

思わない

見やすいと思うか？

地域住民

31%

50%

13%

0%

6%

（視認性）

市役所職員

9%

27%

36%

27%

0%

リスク

配色

文字

凡例情報

アイコン

18%

43%

18%

14%

7%

0%

33%

42%

0%

25%

分かりやすい・適当である項目 地域住民
（了解性）

市役所職員

表 1 アンケート結果（一部抜粋）

3.

アンケート調査

4.

3.1 調査方法
肥前浜宿の地域住民 21 名，鹿島市役所職員 12 名を対象に，2020 年 1 月 16～24 日に実施した．調査
項目は，地域住民に対しては，紙地図と電子地図の比較やマップの視認性・了解性，情報の正確性・妥
当性，地図の実用性など 14 項目，市役所職員に対しては，マップの視認性・了解性と，今後の改善点な
ど 5 項目である．
3.2 地域住民への調査結果
紙地図と電子地図の比較では，三分の二が紙を好む結果となった．電子地図の需要もあるが，全体的には紙地図の方が好まれる結果となった．
視認性については，約 8 割が肯定的な評価をしている．一方で了解性については，アイコンやリスク，
地図の凡例情報が十分とは言えず，改善の余地があることが分かった．
情報の正確性・妥当性については，ハザードマッ
プに掲載されていない身近な危険情報が掲載されていると約四分の三が肯定的に評価している．一方で，『記載情報が少ない』，『自分が危険と思う情報が載っていない』，などの否定的な意見も散見し，情報収集と評価の再検討が必要であることが示された．
実用性については，約 9 割が肯定的に評価している．災害時に備えるための資料，あるいは，日常での防災意識向上を図ることに役立つと評価されており，実用性は一定の評価を得ることができた．
3.3 市役所職員への調査結果
視認性については、肯定的な評価は三分の一にとどまっている．了解性についても，地域住民と同様，リスクの分かりやすさ、凡例情報、アイコンの見やすさなどについて，改善の余地があることが明らかになった．
また，この地区の防災に関わる立場から，地図上に示された危険情報が明確に伝わるように，凡例での説明や，アイコン等のデザインを検討することや，実際に避難することを想定した避難ルートや災害時に有用な電話番号の追加などの掲載情報の充実等の意見・コメントをいただくことができた．

まとめと今後の課題

本研究では，住民参加型地域あんしんマップ作成
支援システムの情報を活用した A2 サイズの紙地図の地域あんしんマップを作成し，アンケート調査を通じてその評価を行った．この地域あんしんマップ
は，地域の自主防災活動として実際にタブレット端末を用いて集めた地域の危険情報や，自主防災ミー
ティングで指摘された情報をもとに作成されている．
対象地域の地域住民およびこの地区の防災に関わる
市役所職員を対象としたアンケート調査を実施した
結果，地域住民が目にすることで地域の危険情報を認知し，防災意識を高めることについては一定の評価を得た．一方で掲載されている危険情報の了解性や正確性・妥当性については改善の余地があることが明らかになった．当該地区の防災に関わる市役所
職員から，掲載情報の改善や新たな情報の追加，凡例情報の改善について意見・コメントを得ることができた．
今後の課題として，危険情報が明確に伝わるように，危険情報を示すアイコンや危険地域の情報の了解性高める改善を行うとともに，地域の自主防災組
織と連携して，掲載する情報の新たな収集・精選を行った上で，実際の防災行動・避難行動につなげる
情報を掲載していくよう改善を図っていくことが挙げられる．
謝辞
本研究は，JSPS 科研費 19H02315 の支援を受け，佐賀大学
プロジェクト研究所での一研究として行ったものである．
研究の遂行にあたり，ご協力いただきました肥前浜宿の皆様，和久屋准教授，林田名誉教授，および，岡崎研究室の皆さんに感謝いたします．

参考文献(1) 岡崎泰久, 松尾将, 三島伸雄："歴史的地方都市における ICT を活用した住民参加型地域防災マップの評価",
教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 研 究 会 報 告 vol.33, no.6,
pp.139-144 (2019.3).
(2) 肥前浜宿まちあるきパンフレット
https://saga-kashima-kankou.com/wp/wp-content/uploads/2017/09/hizenhamashukumachiaruki.pdf(3) ゼンリン電子地図帳Ｚi20 | 株式会社ゼンリン
https://www.zenrin.co.jp/product/pdf/catalogue_zi20.pdf― 220 ―

A5-2

防災のための土砂災害シミュレーションを備えた３次元地形モデルの開発
Development of 3D Terrain Model with Simulation of Debris Flow Disasterfor Disaster Prevention
村瀬 孝宏*1, 杉原 健一*2
Takahiro MURASE*1, Kenichi SUGIHARA*2*1 中京学院大学 短期大学部*1Junior College, Chukyo Gakuin University*2 岐阜協立大学 経営学部情報メディア学科*2Information Media, Gifu Kyoritsu University
Email: murase@chukyogakuin-u.ac.jp
あらまし：基盤地図や Google Earth から現状ある｢表面のみで成り立つ３次元地形モデル｣の構築は可能であるが，地層などの内部構造を持つ３次元地形モデルは現状ほとんど構築されていない．力学シミュレー
ションの行える要素で構成される内部構造を持つ３次元地形モデルは，仮想空間内で，｢地層が地表と平行となる流れ盤に沿う土砂崩れ｣等の土砂移動現象を再現し，防災教育等を支援することができる．本研
究では，この｢内部構造を持つ地形｣の基になる等高線群を外周線などのキー等高線から自動作図し，土石流や土砂崩れなどの土砂移動現象をシミュレートできる内部構造を持つ 3 次元地形モデルを自動生成するシステムを提案する．
キーワード：自然災害シミュレーション，３次元ＣＧ，地理情報，自動生成，防災教育，地形モデル

1.

はじめに

山岳地帯の多い国々では，自然災害，特に斜面崩壊，雪崩，土石流などの大規模な粒子流による災害を起こしやすい傾向がある．現地調査では，作業が非常に危険であり，発生時の直接測定は困難または不可能でさえあるため，調査する者は災害発生後に土石流の災害を調査する必要がある．さらに，それらの発生と破壊力の確率的な特性により，土石流に関する詳細なデータを収集することは非常に困難である．これらの問題があるため，数値シミュレーシ
ョンと物理シミュレーションは，土石流を予測および防災する効果的な方法である．また，３次元地形

GIS Application

モデルは，土石流の動的な動きと破壊力を理解する上で，不可欠な破壊後の動きを制御する重要な役割を果たす．
本研究では，2 次元地図の主要な等高線から大量の土石流をシミュレートする内部構造を持つ３次元地形モデルを構築することを可能にした．これにより，内部構造の粒状要素の層を構築し，ニュートン
力学に基づいて土石流のシミュレーションを行うことができる．

2.

内部構造を持つ３次元地形モデルの開発
これまでの研究で，｢キー等高線から表面のみで成GIS Module

CG Module(ArcGIS)(Python & Visual Basic)(MaxScript)*電子地図やオルソ画像の蓄
積*地形モデルを生成する外周
線（キー等高線）の描画* ArcPy(ArcGIS)をインクル ー ド し た Python に よる電子地図上のキー等高線の頂点情報の取得* ストレートスケルトン手法による等速度線群の生成*等速度線点群からのBス
プライン曲線の生成*造成平面，法面等の各フィーチャの点群に対して三角面の割り当てとフィーチャ毎に個々のテクスチャマッ
ピング*高さ，等高線点群の密度，地形モデルへのテクスチャマッピング
用イメージコードなどの｢属性情報｣(左下)* 点群に対してドローネ

三角形分割* 分割された三角形群をフィーチャ(造成平面等)の境界線に基づいて，分類断層を持つ３Ｄ地形モデル*地層を構成するように土石流等をシミュレー
トできる複数の要素を三角面上へ配置*土石流数値実験のための境界条件となる整備案の３Ｄモデルの設定，様々な設定の流体物の生成
土砂移動現象のシミュレーション

図１ 内部構造を持つ３Ｄ地形モデルの自動生成システムの構成と自動生成のプロセス― 221 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

り立つ３次元地形モデル｣の自動生成システムは開発した．また，基盤地図や Google Earth，３次元レーザ計測等で今ある｢現状の表面のみで成り立つ３次元地形モデル｣の構築は可能であるが，力学シミュ
レーションが可能な要素から構成される地層などの内部構造（図-１右参照）を持つ３次元地形モデルは現状ほとんど構築されていない．
そのために，次の方法により，自動生成を行った．
(1)ストレートスケルトン法を用いて地形を囲む外周線であるキー等高線から地形表面の元になる等高線群の生成(2)不連続面(層理面や断層など)の向きと傾斜に基づいて，断層境界面(地層エンベロープ)の生成(3)土砂移動現象をシミュレートする地層の構成
要素(動的摩擦係数などを与えた多面体)を配置する
位置の算出
本システムを活用することにより，地層に相当す
る内部構造を持つ３次元地形モデルを自動生成し，｢流れ盤に沿う土砂崩れ｣，受け盤斜面の｢トップリン
グ｣というような土砂移動現象を，仮想空間の中で，このレイヤーを持つ３次元地形モデルで再現し，防災教育等を支援することを研究目標とする．

3.

地層構成要素による力学シミュレーション

土石流の流れは，水の流れと乾燥した土粒子や砂礫の流れとの中間的な力学で支配され，粒子間の衝
突と摩擦， 粒子と水との相互作用を考慮して土石流のシミュレーションを行う．土石流の解析で多用される DEM(離散要素法)では，個々の粒子の挙動を追跡し，粒子間接触力が重要となる高濃度の粒子流動の数値解析が可能であるが，本研究で使用する 3ds
Max の MassFX による物理シミュレーションでも，(a) 地形を囲むキー等高線

重力影響下での個々の粒の運動を追跡可能である．
このミュレーションでは，粒の形状，｢反発｣｢静止摩擦｣｢動的摩擦｣が設定可能，複雑な地形モデル，砂防堰堤などの構造物，橋，堤防といった社会インフラや家屋も仮想空間に配置し，数値実験が可能となる．
図２は，ストレートスケルトン法(以下 SS 法)により電子地図上の地形を囲む「キー等高線」(同図(a))
から３次元地形モデルを自動生成するプロセスを示す．同図(b)は表面モデルを構築するための SS 法で後退する縮小ポリゴン群，(c)は生成された点群にドローネ三角形分割及び三角形群に三角面の割り当て，(d)は自動生成された内部構造を持つ３次元地形モ
デル及びテクスチャマッピングし自動生成した３次
元地形モデルを表す．また(e)は，３次元地形モデル
上に地層構成要素を配置し，構成要素の土砂移動現象の力学シミュレーションを表す．

4.

まとめ

これまでの研究で，地形を囲む外周線であるキー
等高線から，それに囲まれる｢盛り上り｣である３次
元地形モデルを自動生成するシステムを開発した．
本研究では，この３次元地形モデル上及び内部に断層などのレイヤーを持たせることを目指した．そのためにキー等高線から等速度線群を自動作図，その点群をドローネ三角分割し，土砂移動現象をシミュレートできる要素を｢ドローネ三角面｣上に複数個配置し，レイヤーを持つ 3 次元地形モデルを自動生成した．
本システムは効率的に内部構造を持つ 3 次元地形
モデルを自動生成することが可能である．今後は「土砂災害のメカニズムの解明」．｢土砂災害を予測｣等の防災教育に役立てる予定である．

(b) 表面モデルを構築するための (c) ドローネ３角形分割による３SS 法で後退する縮小ポリゴン群 角面の割当と要素位置の算出(d) 内部構造を持つ３D 地形モデル(e) ３D 地形モデル上に地層構成要素を配置し，構成要素の土砂移動現象の力学シミュレーション
図２ 内部構造を持つ 3 次元地形モデルの自動生成プロセスと構成要素の流下のシミュレーション― 222 ―

A5-3

他者の登山ヒヤリハットからの主体的な学びの評価
Evaluation of Proactive Learning by use of Others' Nearly-missed Accidents嶌田 聡
Satoshi Shimada
日本大学 工学部
College of Engineering, Nihon University
Email: shimada.satoshi@nihon-u.ac.jp
あらまし：これまでに，著者らは技術指導を受ける機会のない登山者でも実践的な知識を主体的に学べる方法を提案している．提案方法は，遭難事故になりかねない他者のヒヤリハット体験記事の閲覧による疑似体験から経験学習に基づいて学べるよう支援している．登山経験の少ない登山者でも主体的な学びで他人の体験を分析して学びにつながるように分析表を導入していることが特徴である．本稿では初級レ
ベルの登山者を対象として行った分析表の導入効果の検証結果について報告する．
キーワード：リスクマネジメント，経験学習，技能伝承，オープンラーニング，登山

1.

はじめに

山岳事故や遭難は年々増加しており，その対策は社会的にも重要な課題となっている．山岳会に属さない「未組織登山者」の増加で山岳会などの組織内での登山者の育成が機能していないことが事故増加の主な要因である．この対策として，著者らは対面での指導を受ける機会のない登山者でも実践的な知
識を主体的に学べる Web サイトを構築している（1）．
構築した Web サイトでは他者のヒヤリハット記
事を教材とした経験学習を支援している．登山経験の少ない登山者でも主体的な学びで他人の体験を分析して学びにつながるように分析表を導入していることが特徴である．本稿では，設計した分析表を用いることで，初級レベルの登山者でも主体的な学びが行えるかを評価した結果を報告する．

2.

提案方法

2.1 登山の学びサイト
構築したサイト yamanabi は経験学習（2）の各プロ
セスを以下の方法で実現している．Step1 の具体的な経験は，他人の遭難事故になりかねないヒヤリハッ
ト体験を通じた疑似経験とする．ヒヤリハット体験
をエピソード風に描写した記事を教材とする．
Step2 の省察では，他人の体験記事を分析する．登山経験の少ない初級から中級レベルの登山者にとって，他者のヒヤリハット体験の振り返りで主体的に学ぶ方法は困難と考えられる．指導者の介在なしに遂行できるように分析の観点を明示した分析表を導入している．利用者は提示された分析表に記入することで省察を行う．Step3 の概念化は，分析表に記載した内容に基づいて得られた知識や発想をまとめる．
Step4 の積極的な実践では，専門家・他者との意見交
換や登山活動での実践によって，体験記事の分析か
ら得た知識を検証して確認及び修正を行う．

備，登山コース，山の状況（気象，積雪など），ヒューマンファクタ（登山者の知識，技術，経験など）がある．分析が行いやすいように、リスクマネジメ
ントの対象を、外的要因の装備，登山コース，山の状況と、登山者の内的要因であるヒューマンファクタに分けた．ここで，ヒューマンファクタは多岐にわたる要素を含み，経験の少ない登山者は分析することが難しいので詳細化した．
ヒューマンファクタを詳細化するためにリスク対策行動をモデルした．リスク回避や低減は登山者の意図に従って行なわれる．この意図的な行動を計画
的行動理論（3）でモデル化し，実践的知識が態度や行動を決定し，態度が行動に影響を及ぼす仮説モデルを設定した．仮説モデルから質問紙を設計し，リス
ク対策の経験がある登山者 267 名の調査結果の因子
分析と重回帰分析からリスク対策行動モデルを導出した（1）．そのモデルの因子をヒューマンファクタの分析項目とした．
登山活動の工程は計画時，出発直前，行動中に分割することができるので，外的要因の分析を行う表
1(a)に示す３×３要因分析表とヒューマンファクタを分析する表 1(b)の登山者分析表を導入した．
表1

疑似体験の振り返りに用いる分析表(a) ３×３要因分析表
計画時

行動中

登山コース
山の状況
(b) ３×５登山者分析表
計画時
楽観的・希望的解釈
調査・観測結果に基づくリスク
対策行動

2.2 分析表

安全最重視の行動

Step2 の省察で導入した分析表は次の方法で設計した．登山のリスクマネジメントの対象として、装リスク低減行動の継続的実践― 223 ―

出発直前

装備

その他

出発直前

行動中

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2020/9/2-9/4

3.

実験方法

分析表を用いることで，ヒヤリハット記事からの主体的な学びを初級者でも実践できるかを検証する．
3.1 対象学びサイトに登録されている道迷いと気象遭難のヒヤリハット体験記事 2 件を対象とする．被験者は，大学ワンダーフォーゲル部の１，２年生の男子で登山歴が 1 年から数年の初級レベルの 7 名である．
3.2 実験手順
各ヒヤリハット記事に対し，分析表を用いない従来方法による学びと，分析表を用いた提案方法による学びを以下の手順で実施する．従来方法は，閲覧しているヒヤリハットに遭遇したときにはどのように対応すべきだったか，また，未然に防ぐにはどのようにすればよいかを検討し，自由記述形式でレポートにまとめる方法とした．
手順１：ヒヤリハット記事の閲覧による疑似体験
手順２：従来方法による学びでレポートの作成
休憩（30 分）
手順３：ヒヤリハット体験者が作成した分析表も同時に提示し，再度，疑似体験を行う．
手順４：提案方法による学びでレポートの作成
各手順での作業は学習者が完了の判断をするまで実施した．最後に，５件法で学習効果に関する質問紙
調査を実施する（１：思わない，３：どちらでもな
い，５：思う）．

で分析の視点を拡大させたことがテーマ数の増加と学びの深さにつながったといえる．
最後に，質問紙調査の結果を示す．分析表があると「分析しやすい」は平均 4.2(σ=1.0)，「考えが明確になりやすい」は 4.3(σ=0.79)，「学ぶべき知識や技術が見つかりやすい」は 4.1(σ=0.91)であった．いず
れの項目も高いスコアであり，分析表は学習者に受け入れられたといえる．

5.

おわりに

他者のヒヤリハット体験を教材とした経験学習での学びにおいて，初級レベルの登山者でも提案した
要因分析表と登山者分析表を用いることで学びの深さとひろがりが拡大することを検証した．本研究はJSPS 科研費 20K12116 の助成を受けた．
表2

学びの深さの分類方法

レベル

学びの到達レベル

１：知る

単一の知っている知識を表面的に適用したのみ

２：理解

単一の知っている知識をどのように適用すべきかを疑似体
験で振り返り，理解した

３：統合

複数の観点からの分析を通じて，知っている知識の統合や新しい知識を獲得した

４：応用

知識統合に加え，疑似体験や類似した状況において，どのように適用すればよいかを考え，効果的な方法を学んだ

提案方法
従来方法
学びのレベル

結果と考察

従来方法と提案方法で，それぞれ 7 人×2 記事の合計 14 件の学習レポートが作成された．
まず，レポートの質的分析を学びのテーマ数と深さを特徴量として実施した．学びのテーマ数はレポ
ートでまとめられた知識のテーマを特定し，テーマ数を計数した．
学びの深さは，ICE アプローチの「Idea」「Connection」「Extension」を参考に表２に示す 4 段
階に分類した．分析結果を図 1 に示す．同一被験者の従来方法を△，提案方法を〇として線で結んでいる．同図より，△から〇へは右上に変化している傾向が読み取れる．14 件のうち 2 件は，テーマ数は同
じだが学びの深さは提案方法が向上しており，残りの 12 件は学びのテーマ数と深さの両方とも提案方法の方が向上した．
次に，学びレベルの向上の要因を調べるために，提案方法で作成された 14 件のレポートについて，概念化の学びテーマに関連する分析表の項目数を調査した．同一のレポートで複数のテーマがある場合には，各テーマの関連項目数の最大値を採用した．調査結果を図 2 に示す．テーマ数と分析表の関連項目
数の比が 1 対 1 のレポートは 3 件と少なく，1 対多となっているレポートは全体の 83％を占める 14 件であった．特に，1:4 のレポートが 5 件と多かった．
多くのレポートにおいて，分析表に記載した複数の項目から知識をまとめており，分析表を用いること

3
2
1

4
3
2
1

0

1

2
3
4
学びのテーマ数

5

0

1

2
3
4
学びのテーマ数5(b)気象遭難の事例(a) 道迷いの事例

図 1 レポート内容の変化に関する分析結果

6
レポート数

4.

学びのレベル

4

4
2
0

1

2

3

4

5

分析表の項目数

図 2 学びテーマに関連する分析表の項目数
参考文献(1) 嶌田聡: 他者のヒヤリハット体験を用いた経験学習
による登山者の主体的な学びの支援，教育情報システ
ム学会 第 5 回研究会,A-8(2019)(2) David A. Kolb:Experiential Learning:Experience as the
Source of Learning and Development,Prentice Hall(1984)(3) Ajzen.I. :The Theory of planned behavior,Orga-nizational
Behavior and Human Decision Processes,Vol.50, pp.179211(1991)― 224 ―

A5-4

医療面接実習のフィードバックのための非言語情報の可視化と検索機能
Visualization of Nonverbal information and Search Function for Medical
Interview Practice Feedback
矢寺 大亮*1, 西屋 克己*2, 唐牛 祐輔*2, 小尻 智子*3
Daisuke Yatera*1, Katsumi Nishiya*2, Yusuke Karouji*2, Tomoko Kojiri*2*1 関西大学大学院 理工学研究科*1Graduate School of Science and Engineering, Kansai University*2 関西医科大学*2 Kansai Medical University*3 関西大学 システム理工学部*3Faculty of Engineering Science, Kansai University
Email: k483177@kansai-u.ac.jp
あらまし：医療面接実習では、医学部教員は模擬患者と医療面接をした医学生に、面接の内容や態度についてフィードバックする。本研究ではこれまで非言語情報を対象としたフィードバックを支援するため、模擬患者と医学生の非言語情報を可視化するシステムを構築してきた。このシステムでは多様な非言語情報が可視化される場合、フィードバック箇所を探すことが困難となる。本稿では、医学部教員がフィードバック箇所の特定を容易にするため、注目する非言語情報の状態や、それらの組み合わせを指定して該当箇所を検索する機能を提案する。
キーワード：医療面接、非言語情報、可視化、検索、フィードバック支援

1.

はじめに

医師が患者から診断に必要な情報を収集すること
を医療面接という。医療面接において、医師は患者の身体や精神に起こっていることを適切に聞き出す
ため、患者との信頼関係を構築し安心させるような態度をすることが重要である。
医学教育のカリキュラムに、医療面接を練習する
ための実習がある。これは、あらかじめ病名などが設定されている模擬患者を相手に医学生が模擬医療面接を実施するものである。この実習では医学部教員が二人のやり取りを観察しており、面接終了後に医学生の話した内容や態度についてフィードバックを行う。この実習において、医学部教員のフィード
バックは実習の効果を上げるために重要である。しかしながら通常の実習では医学部教員が実習内容を思い出しながら簡単にコメントする形式が多く、実習内容全体を網羅した評価をすることが困難である。
また、医学生は緊張のため自身の振る舞いを覚えていないことも多く、医学部教員のコメントが医学生に振る舞いの洗練に繋がりにくいという問題がある。
医学生に医療面接の流れを習得させることを目的に、Ziebarth らはシミュレーションゲームを開発した[1]。このシステムでは医学生の実施した流れが不適切であればフィードバックが与えられるが、人間の患者への振る舞いまでは判断されない。振る舞いを洗練するためには医学部教員の指導が必要である。
本研究グループではデータに基づいた医学部教員のコメントが医学生に実感を与えることができるという信念のもと、模擬医療面接の記録とデータの面
接データの可視化によって、医学部教員による効果

的なフィードバックを実現するシステムを構築してきた[2]。このシステムは、信頼や安心に影響する感情や態度は非言語情報によって伝えられるという考えのもと、模擬医療面接中の医学生と模擬患者の非言語情報の有無を、それぞれの非言語情報ごとに時系列に沿って可視化するようになっている。しかし可視化する非言語情報が多くなると非言語情報間の関係を認識することが困難となる場合がある。そこ
で本稿では、医学部教員が注目する非言語情報の状
態や、それらの組み合わせを指定して該当箇所を検索することのできる機能の提案を目的とする。

2.

非言語情報可視化システム

本研究グループがこれまで構築してきた非言語情報可視化システムは、センサを用いて取得した医学生と模擬患者の非言語情報を取得し、撮影した映像
と共に非言語情報ごとに時系列バーに配色して表示する。図 1 に構築したインターフェースを示す。非言語情報がその種類に応じて色が割り当てられており、時系列バー上の色の違いによってどの非言語情報がいつなされたのかが把握できるようになっている。可視化された非言語情報の関係を見ることで、
例えば模擬患者を不快な表情にしたタイミングなどを把握することができ、医学部教員は模擬医療面接
中の医学生の態度の確認することができる。また、時系列バーを医学生に見せることで、データに基づいたコメントを与えることができる。

3.

医学部教員が注目する箇所

医学部教員がフィードバックを行う際、注目する箇所の例として以下のようなものが挙げられる。

― 225 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図1するための入力ボックスを配置している。3 章で定義した形式に入力する要素を選択できるようになっている。
検索の結果は、一目で該当する箇所を認識できる必要があるため、すでに可視化されている非言語情報の時系列バーの色の濃さを変更することで結果を表現する。該当する箇所の色は濃く、それ以外の箇所の色を薄くする。検索結果の表示例を図 3 に示す。
検索結果では検索結果の対象となる 3 か所のみが濃く表示されているのがわかる。

可視化インターフェース⚫

模擬患者の表情が悲しんでいる間に、医学生が頷いている箇所⚫ 医学生が話した後に、模擬患者が話した箇所⚫ 模擬患者の表情が悲しむ前に、医学生の表情が喜んでいる箇所
上記のように、複数の情報の組み合わせに注目することが多い。情報の組み合わせ方は多数存在する
ため、あらかじめすべて定義しておくことは困難である。そこで上記のような医学部教員の検索したい箇所を以下のように一般化する。

図2

検索機能を有するインターフェース[人]の[非言語情報]が[非言語情報の状態]である[時間関係 ]に、 [ 人] の [非言語情報 ] が [非言語情報の状
態]箇所
ここで各項目に入る値を表 1 のように定義する。
[人]には医学生か模擬患者のどちらかを指定できる。
[非言語情報]には表情や頷きなどのシステムが模擬
医療面接中に取得した非言語情報を指定できる。[非言語情報の状態]は、指定された非言語情報がどのような状態なのかを指定する。例えば[非言語情報]に[表情]を選択した場合、その状態である[喜びである]
や[悲しみである]などが指定できる。また[時間関係]
はに、[間]や[前]など前半部と後半部の時間関係を指定する。これらの各属性を指定することによって例
えば「模擬患者の表情が悲しみである間に、医学生の頷きがある箇所」というような検索ができる。このような形式にすることで、別々の情報同士の関係を検索することができる。
表 1 検索形式に入力できる要素
項目値
人
医学生・模擬患者
非言語情報
表情・頷き・顔の向き など喜びである・悲しみである・
非言語情報の状態 ある・ない・患者方向である・
医学生方向である など
時間関係
間・前・後

4.

プロトタイプ・システム

3 章で定義した形式で非言語情報を検索できるシ
ステムを構築した。図 2 に検索機能を有するインターフェースを示す。このインターフェースでは録画された映像を上部に、取得した非言語情報を可視化したものをその下に配置している。最下部には検索

図35.

検索結果の表示の遷移

おわりに

本稿では、医学部教員が注目したい非言語情報の特定を容易にすることを目的に、非言語情報を検索することができる機能を提案した。この機能によって医学部教員がフィードバックを与えたい非言語情報間の関係が、模擬医療面接のどこに該当するのかを一目で把握することが可能になる。今後は実際の医療面接にシステムを導入し、検索機能の有効性を評価する必要がある。
本システムは医学部教員が意識している非言語情報間の関係が存在している箇所を把握するためには有用であるが、意識していないがフィードバックを与えるべき箇所には気づくことはできない。今後は複数の非言語情報間の共起・前後関係を分析して可視化することで、医学部生の態度への気づきを促す
ことのできるインターフェースを構築する。
参考文献(1) 矢寺大亮, 西屋克己, 唐牛祐輔, 小尻智子:“表情変化の可視化に基づいた医療面接練習支援システム”, 信
学技報, Vol.18, No.510, pp.75-80 （2019）(2) Ziebarth, S., Kizina, A., Ulrich, H. and Dini, La.: “A
Serious Game for Training Patient-Centered Medical
Interviews”, IEEE 14th International Conference on
Advanced Learning Technologies, pp.213-217（2014）― 226 ―

B5-1

2020 年度工学部推薦入試合格者に対する入学前教育の結果報告
Results of Pre-university Education for Students Passed the Early Entrance
Examination in the Faculty of Engineering
平井 佑樹*1, 時田 真美乃*1, 高野 嘉寿彦*1, 小山 茂喜*1, 勝木 明夫*1, 新村 正明*2, 松村 宣顕*1
Yuki HIRAI*1, Mamino TOKITA*1, Kazuhiko TAKANO*1, Shigeki KOYAMA*1, Akio KATSUKI*1,
Masaaki NIIMURA*2, Noriaki MATSUMURA*1,*1
信州大学学術研究院総合人間科学系*1
Institute of Humanities, Shinshu University*2
信州大学学術研究院工学系*2
Institute of Engineering, Shinshu University
Email: yhirai@shinshu-u.ac.jp
あらまし：信州大学総合人間科学系では，本学 2020 年度工学部推薦入試合格者に対し，数学や統計学に関する入学前教育を e ラーニングシステム上で実施した．本入学前教育は個別ワークとグループワークで構成される．個別ワークでは，高校数学に関する問題を各合格者が入学前教育期間中に自由に解答する．
グループワークでは，数学や統計学に関する課題に対し，先輩や他合格者と意見交換しながら柔軟に解を導く．本稿では，本入学前教育の成果について議論し，一定の成果が得られたことを報告する．
キーワード：入学前教育，数学教育，e ラーニング，協調学習，自己肯定感

1.

はじめに

2.

文部科学省が現在進めている高大接続改革では，大学の入学者選抜で受け入れた多様な学生に対して，
高校教育との円滑な接続を図りながら教育活動を実施し，学生の力を伸ばすことが求められている．これへの対応として，多くの大学が AO 入試や推薦入試合格者等の早期合格者を対象とし，入学者の自己効力感を高める補習を行う等を目的とした入学前教育を行っている．
著者らが所属する本学総合人間科学系でも，初年次教育担当部局を含む学系として，2020 年度入学予
定者から入学前教育を実施するに至り，その準備状
況や 2020 年 1 月までの活動状況を別稿（1）にて先行的に報告した．本稿では，その後の状況も含めた本
入学前教育の成果について報告する．

図 1 入学前教育用システムの一画面（1）

本入学前教育の概要

本入学前教育の目的は，各合格者が(a)入学前の不安等を払拭し，(b)地理的・時間的な制約を超えて，(c)学習に対する自己肯定感を維持する／高めることである．各合格者の通信状況を考慮して前述の(b)に対応するため，moodle ベースの e ラーニングプラ
ットフォーム（図 1）における完全な非同期分散型の入学前教育を実施した．また，今年度から新たに始める取り組みであることから，対象は標題の合格者（職業教育を主とする学科出身の合格者を除く）
51 名とし，所属高校等の事情も考慮して，本取り組
みへの参加は任意とした．
本入学前教育は 2020 年 1 月から 3 月までの約 3ヶ月間実施した．高校数学と統計学を学習対象として次の(1)と(2)のワークで構成し，いずれも学部 1 年
次での学習につながる単元を採用した．
(1) 個別ワーク
個別ワークは，入学前教育期間中に各合格者が自由に取り組むものである．大学 e ラーニング協議会（2 ）が提供する高校数学および統計的データ解析に係る教材を採用し，著者らが予め問題・解答・解説
をチェックした上で合格者に提供した．
(2) グループワーク
グループワークは，工学部の先輩学生（SA）や他の合格者と共に意見交換しながら柔軟に解を導き，グループとして課題解決する演習であり，1 ヶ月に 1
課題のペースで実施した．課題は次の 3 つである．
⚫ 二分探索法で該当者を見つける課題（1）⚫ モンティ・ホール問題の応用形で「4 つのドアから 1 つの当たりを見つける」確率の課題⚫ 「2 つの間の関係性」に関する簡単な報告内容
から疑似相関である可能性を見抜く課題― 227 ―

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第45回全国大会
2020/9/2-9/4

グループ編成については，入学前教育開始前アンケート（後述）の回答内容に基づいて著者らが決定した．各グループにおいて合格者 3～4 名と先輩学生2 名の計 5～6 名となるようにし，グループは入学前
教育期間中固定とした．前述の(a)に対応するため，各合格者へのサポートは先輩学生が主となって行うようにし，前述の(c)に対応するため，著者らもグループとしての回答内容に基づいてフィードバックを与える等をした．

表 1 数学履修状況アンケート回答結果（数学 5 科目の自己評価理解度平均値）の比較
年度
2018
2019

2020

3.

実施結果

前述の対象者 51 名に対して 34 名が本入学前教育への参加を表明した．このうち 2020 年 3 月まで参加
した（ログインしていた）合格者は 29 名であった．
3.1 学習に対する自己肯定感に関する評価
標記の評価を「高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケート（3）」を用いて実施した．このアンケートは毎年 4 月に実施し，任意で高校数学各科目に対する自己評価理解度を回答するものである．理解度は次の 4 段階である．
⚫ 段階 4: 他者に説明することができる⚫ 段階 3: 理解している⚫ 段階 2: やや不安がある⚫ 段階 1: 理解しているとはいえない
著者らは，このアンケートにおける自己評価理解度が高いほど，学習に対する自己肯定感が高いと定義した．表 1 に数学 5 科目（数 I・II・III・A・B）の自己評価理解度平均値について，様々な区分で比較した結果を示す．区分の「推薦以外」と「推薦」
では，本学工学部生において，推薦入試合格者か否かで分割している．2020 年度推薦入試合格者については，さらに本入学前教育を 2020 年 3 月まで受講したか否かで分割している．本入学前教育受講者については，さらに入学前教育開始前（2019 年 12 月にアンケート実施）と本学入学後で比較した．
表 1 の結果を見ると，本入学前教育受講者の平均
値は 10%水準で非受講者と比較すると高く，2018 年
度や 2019 年度推薦入試合格者の平均値と比較しても高い．しかし，本入学前教育実施前後の比較では大きな変化は見られなかった．そのため，本入学前教育の効果として，自己肯定感の向上まではいかなかったものの維持は出来たと考えられそうだ．
3.2 入学前の不安等払拭に関する評価
標記の評価を，入学前教育後アンケートを用いて実施した．ここでは表 2 に示すような質問項目について，任意に次の 5 段階で回答するよう依頼した．
⚫ 段階 5: そう思う
⚫ 段階 4: どちらかと言えば，そう思う⚫ 段階 3: どちらでもない⚫ 段階 2: どちらかと言えば，そう思わない⚫ 段階 1: そう思わない
表 2 では，各質問項目に対する各段階の回答数を示している．表 2 を見ると，「参加して良かった」や

N
Avg.
SD.
区分
p値
396 2.97 0.52
推薦以外
1.83e-06(*)
60 2.61 0.57
推薦
397 3.00 0.48
推薦以外
7.80e-03(*)
56 2.80 0.51
推薦
300 3.01 0.52
推薦以外
1.25e-03(*)
49 2.76 0.42
推薦
27 2.66 0.37
├ 非受講
0.063(*)
22 2.89 0.44
└ 受講
22 2.96 0.49
├教育前
0.325(**)
22 2.89 0.44
└教育後
* Mann-Whitney の U 検定における p 値** Wilcoxon の符号付順位和検定における p 値

表 2 入学前教育後アンケート回答結果（回答数）
5
質問項目
システム操作（ログイン，コ3
メント投稿等）は簡単だった．
本入学前教育に参加して良か
11った．
本入学前教育を通して，入学
1後の不安等がなくなった．
来年度の入学生に，本入学前
7
教育の参加を勧めたい．

4

3

2

1

6

0

7

0

4

1

0

0

2

3

3

7

6

2

1

0

「来年度の入学生に勧めたい」に対しては肯定的な回答が多く，本入学前教育に対して好印象であったことが伺える．しかし，不安等の払拭については否定的な回答が多い．これについては，今般の新型コ
ロナウイルスに係る入学後の不安が，本アンケートの回答にも影響してしまった可能性が考えられる．

4.

まとめと今後の課題

本稿では，完全な非同期分散型入学前教育の実施
方法や結果の概要を述べた．本稿で示した結果から，
本入学前教育を受講することによって自己肯定感を維持できる可能性が明らかになり，受講した合格者に好印象を与えることができた．今後は，グループ
ワークでの合格者同士のやり取り等，定性的な分析を行うことにより，来年度以降の実施に向けた課題
点の洗い出し等を行う予定である．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17K01118 の助成を受けている．

参考文献(1) 平井佑樹, 時田真美乃, 高野嘉寿彦, 小山茂喜, 勝木
明夫, 新村正明, 松村宣顕:“2020 年度工学部推薦入試
合格者に対する入学前教育の実施”, UeLA & JADE 合
同フォーラム 2019, pp.34-38（2020）(2) 大学 e ラーニング協議会: https://uela.jp/ (参照 20.6.1)(3) 平井佑樹, 高野嘉寿彦, 小山茂喜: “高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケートの分
析”, 大学入試研究ジャーナル, Vol.29, pp.48-54（2019）― 228 ―

B5-2

特別支援学校教員を対象とした高専のモノづくり教育を通じた教育の実践と教育効果
Educational Practice and Effect through Technical Education of National
College for Teachers of Special Support schools
舩木英岳*1, 丹下裕*1，福井繁雄*1，畑亮次*1，井谷武史*1，金森克浩*2
Hidetake FUNAKI*1, Yutaka TANGE*1, Shigeo FUKUI*1, Ryoji HATA*1, Takeshi ITANI*1,
Katsuhiro KANAMORI*3*1 舞鶴工業高等専門学校*1 National Institute of Techonology, Maizuru College*2 日本福祉大学スポーツ科学部*2 NIHON FUKUSHI UNIVERSITY, Faculty of Sport Sciences
Email: funaki@maizuru-ct.ac.jp
あらまし：本研究では、「特別支援学校教員に対してモノづくり力の向上を図る出前授業を実施する」ことで、教員が自ら問題解決できる力を養成することを目的とした技術教育を実施している。このプロジェ
クトは 2015 年度から 5 年間継続して、2019 年度に終了した。プロジェクトの成果を検証するために、これまでに実施してきた出前授業のアンケート結果により教育効果を定量評価して、将来ビジョンを述べる。
キーワード：特別支援学校教員、出前授業、LMS、高専の初等教育手法

1.

はじめに

舞鶴高専では、福祉情報教育ネットワークの事業とは別に平成 22 年から、地元の京都府立舞鶴支援学
校と連携して支援機器の試作品の開発等を行ってきた。これらの活動の中で、特別支援学校教員（以後、教員）は支援機器活用に対する関心が高く、自分で支援機器を自作できる教員もいるが、多くの教員は電子工作に関する知識や経験が乏しいため、支援機器の開発や製作が困難であることが判明した。そこ
で、我々は教員が基礎レベルの電子工作に関する知識を学習できる出前授業と学習管理システム（Learning Management System，以後 LMS）の構築が必要であると考えた。
本取り組みでは、「特別支援学校教員に対してモノづくり力の向上を図る出前授業を実施する」ことで、教員が自ら問題解決できる力を養成することを目的としている。そして、出前授業で実際に使用できる機器を自分たちで製作することで、「十分な機器の確保」、「故障時のメンテナンス技術の習得」および「新たなニーズへの発展」へと繋げる。これまでの取り組みで出前授業の実施中に、教員同士が互いに教え合う姿が見られるようになり、技術教育の成果が上がった 1)。本取り組みは、平成 27 年から継続しており、今年で 5 年目を迎える。このプロジェクトの全体的な検証のためにも、これまでに実施してきた出
前授業のアンケート結果をもとに、参加者の教育効
果を定量的に評価する。

2.

に示す全国高専が連携している福祉情報教育ネット
ワークでは、技術教育の電子工作のレベルが中級レ
ベルのものとなっており、学習者は支援機器を作るだけの作業となっているため、教員の技術力は身に付いていない。そこで本研究では、技術力を身につけるために基礎レベルのはんだ付けや簡単なスイッチの製作等の技術教育を行い、機器の改良や故障した場合の修理等が行える技術力を身に付けられるよ
うな技術教育システムの開発に取り組んでいる。
本研究で提案する技術教育手法では、LMS の教材に「失敗から学ぶ」を取り入れることで適切な事前学習を行い、学習内容を定着させるための出前授業（支援機器の製作会）を行う技術教育システムを構築した。
「失敗から学ぶ」では、失敗例を図や動画で原因や対処方法を解説することで理解が進む工夫を施した。
出前授業を実施するに当たり、特別支援学校を訪問して現状調査を行い、教員から現場の声を聞き、
福
祉
情
報
教
育
ネ
ッ
ト
ワ
ー
ク

これまでの取り組み

2.1 技術教育手法の構想
図 1 に本研究の技術教育手法の構想を示す。図 1
図1― 229 ―

技術教育手法の構想

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

要望が多いニーズを抽出している。そのニーズに基づき、主体的に取り組む高専教職員と研究室の学生が力を合わせることで技術的な問題を解決し、専門的な知識や技能を特別支援学校教員にも平易に理解できるような出前授業を企画して実施している。
2.2 出前授業の一覧
これまでに実施した出前授業の一覧を表 1 に示す。
教員に対する出前授業は、平成 25 年から年に数回程度実施している。実施時期としては、教員が時間の余裕がある夏休みや年末・年度末が多く、支援機器の活用に関する講演会と事例紹介、2 時間の作業実習が確保できるような日程で設定している。
表 1 出前授業の一覧
実施年度

出前授業における製作物

平成２５年度
平成２６年度100Vスイッチの製作
マウスの改造BDアダプターの製作
音声・呼気スイッチの製作

平成２７年度

磁気スイッチの製作
タブレット端末タッチスイッチの製作
握りスイッチの製作

平成２８年度iPad miniの活用

員個人の技術力向上の軌跡ではなく、出前授業に参加した教員グループが身につけた技術力を評価する形になる。出前授業における最新のアンケートの回
答者数は、18 名であった。以下に質問事項を挙げる。
Q1 工具や計測器を正しく使うことができる
Q2 回路図があれば支援機器が製作できる
Q3 電子部品の知識が習得できた
Q4 製作物が壊れた場合、自分で直せる
Q5 他の先生に教えられる自信が付いたQ6 ハンダ付けは自信が付いた

4.

アンケート結果と考察

アンケート結果を図 3 に示す。図より質問事項 Q1、
Q6 は 80％以上、質問事項 Q3 は 60％以上の「はい」が得られている。このことから教員が出前授業に参加することで、基礎技術力が身に付いていると考えられる。自由記述欄には、「説明書があれば一人でできるようになった」、「仕組みを知り、理解できるようになった」、「説明書通りに、作ることができる」などといった前向きな意見が出てくるようになった。

引っ張りスイッチの製作
打楽器を叩くスイッチの製作
物体通過を検知するスイッチの製作

平成２９年度マウスの改造
握りスイッチの製作
フィードバック付きタイマーの製作
iPad miniの活用

平成３０年度

3Dプリンタで作る立体造形の導入教育
LEDイルミネーションの製作

令和1年度

振れば絵が出る残像イルミネーションの製作
Pyonkee（ピョンキー）を用いたプログラミング

2.3 e ラーニング教材の一例
本研究で作成したコンテンツの一例を図 2 に示す。
本研究では、基礎レベルの教材としてはんだ付けの学習、部品の説明、工具の使い方、計測器の使い方を作成した。また、過去の出前授業の教材に失敗例を取り入れる等のブラッシュアップを図り作成した。
最後に学習者と管理者が交流できる掲示板と Q&Aを作成した。

図3

アンケート結果

特別支援学校において情報教育が進むにつれ、出前授業の教材は、特別支援学校教員の要望によりハードウェア系からソフトウェア系に移りつつある。
時代の流れから、今後はスイッチ教材を利用したプ
ログラミング教育に移行する方向で検討する。

5.

まとめ

本研究では、5 年間のプロジェクトの教育効果を評価した。出前授業に参加することで、基礎技術力が身に付いている教員が多くいることが分かった。
今後は、教員の要望の変化に応じて、ソフトウェア
系の教育教材を作っていこうと考えている。

図2

3.

謝辞：本研究は、日本学術振興会科学研究費（基盤
研究(C)：課題番号 15K01112）の補助を受けて行われた。関係各位に謝意を表する。

制作したコンテンツの一例

アンケートの内容

参考文献

毎回の出前授業において教員の技術力を評価する
ために、自己評価アンケートを実施している。このアンケートは、個人の特定を避けるために匿名で実施しているため、時系列でみたアンケート結果は教(1) 丹下裕, 舩木英岳，木下博美，福井繁雄，古林達哉，
金森克浩，「高専と特別支援学校の地域連携による技術教育」，第 63 回工学教育研究講演会，pp.583-584，（2015.9）．

― 230 ―

B5-3

大学間単位互換履修登録・学修支援システムの運用
Introduction of Registration and Learning Management Systems
on Interuniversity Credit Transfer Activities
杉山 将人*2， 安部 明雄*2
阿部 一晴*1，*1Issei ABE ，Masato SUGIYAMA*2，Akio ABE*2*1 京都光華女子大学 キャリア形成学部*2 公益財団法人大学コンソーシアム京都 教育事業部
Email: i_abe@koka.ac.jp
あらまし：大学コンソーシアム京都における大学間連携主要事業に，加盟大学等による単位互換がある．
その一環として提供していた e ラーニング授業は一旦その役割の見直しのため 2019 年 3 月に提供を終了した．これに伴い，e ラーニング授業提供のために開発したプラットフォームは，単位互換履修登録・学修支援システムとして再構築した．「e 京都ラーニング」という名称で運用しているこれらのシステ
ムの概要と展望等について報告する．
キーワード：単位互換授業，大学間連携，コンソーシアム，履修登録

大学コンソーシアム京都は，1998 年 3 月に文部大臣（当時）より財団法人（2010 年より公益財団法人に移行）としての設立認可を受けた．法人格を持つ
大学コンソーシアムとして，全国最大規模の事業を展開している．この中でも加盟大学相互の単位互換
事業は，財団の前身である「京都・大学センター」
設立当初に開始された中核事業である．提供科目数も減少してはいるが，現在も 400 科目前後で推移している．ピーク時は年間のべ 10,000 名を超える受講者があったが，ここ数年受講者数は縮小傾向にある．

たが，受講者数は 1,842 名とこれまでより大幅に減
少した．2019 年度は 415 科目の提供，1,271 名の受講であった．全体の受講者数はここ数年減少しているが，提供科目数，受講者数ともに，現在も大学間の単位互換制度としては日本最大規模を維持している．(表 1)
これとは別に「京(みやこ)カレッジ」という名称で提供している社会人向けの生涯学習に毎年のべ1,500 名前後の出願があり，このうち一部科目は単位互換事業に相乗りという形での受講となっている．
(表 2)

2.

表 2：京カレッジ(生涯学習)事業の推移(2012～2019 年度)

1.

はじめに

単位互換事業の概要

大学コンソーシアム京都が実施している単位互換
事業は，他大学が開講する科目を履修し，修得した単位が所属大学の単位として認定される制度である．

年度

2019
2018

表 1：単位互換事業の推移(2012～2019 年度)

2017

年度 協定大学 提供大学 提供科目 出願者 履修者
2019
45
40
415
1,405
1,271
2018
45
40
427
1,984
1,842
2017
46
40
435
2,549
2,400
2016
48
41
457
3,369
3,120
2015
48
43
589
3,615
3,412
2014
48
44
516
5,287
4,702
2013
50
46
540
5,754
4,952
2012
51
45
551
6,055
5,601

この単位互換事業には，約 50 大学・短期大学が単位互換包括協定を締結し，毎年 400～450 科目前後を提供している．受講者数は，ピークであった 2001
年度にのべ 14,000 名を超える出願，10,000 名を超える受講があった．
ここ数年の推移を見てみると，2016 年度は提供科
目数が 457 科目と前年度より大きく減少したものの3,120 名の受講があった．2017 年度は 435 科目を提供し 2,400 名が受講，2018 年度も 427 科目を提供し

2016
2015
2014
2013
2012

3.

科目
提供
出願
提供
科目数 科目数
大学等
31大学
2機関
34大学
2機関
30大学
2機関
31大学
2機関
34大学
2機関
34大学
1機関
36大学
1機関
36大学
1機関

出願者数
＜実数＞

＜延べ数＞

一人あ
たり併
願科目
数

受講
許可
者数

前期

後期

合計

前期

後期

合計

257科目 122科目

812名

7名

819名 1,558名

12名

1,570名 1.9科目 1,329名

274科目 120科目

773名

14名

787名 1,407名

15名

1,422名 1.8科目 1,297名

276科目 127科目 1,048名

7名

1,055名 1,655名

24名

1,679名 1.6科目 1,315名

314科目 154科目

21名

833名 1,576名

34名

1,610名 1.9科目 1,292名

812名

449科目 178科目

809名

10名

819名 1,921名

25名

1,946名 2.4科目 1,7４3名

373科目 172科目

698名

18名

716名 1,701名

47名

1,748名 2.4科目 1,525名

428科目 194科目

506名

16名

522名 1,074名

40名

1,114名 2.1科目-

469科目 228科目

596名

18名

614名 1,265名

62名

1,327名 2.1科目-

e ラーニングへの取り組み

この単位互換事業には，2011 年度から，一部加盟
大学の取り組みを発展・拡大した e ラーニングによる授業の提供が加わった．しかし，単位互換制度そのものを取り巻く環境の変化等から一定の役割は終了したと判断し，e ラーニング科目に関しては 2018
年度末を以て，その提供を終了した．この間，合計
103 科目の e ラーニング科目の提供をおこない，のべ 4,757 名の受講があった．

― 231 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

e ラーニング科目の提供は，2008 年度からの文科
省 戦略的大学連携支援事業としての採択が基になっており，その事業趣旨に鑑み，長期的な視点で取り組んできたが，大学コンソーシアム京都の「第 4ステージプラン（2014～2018 年度中期計画）」において，事業コストの問題からサーバー保守期限を踏まえた事業継続について判断が必要となっていた．
事業開始から 10 年にあたる 2018 年度一つの区切りとし，大学コンソーシアム京都における 10 年間にわたる単位互換 e ラーニング科目の提供を一旦終結した．
ただし，e ラーニング提供プラットフォームの中核である moodle は，通常の単位互換・生涯学習事業
におけるレポート提出，資料配布，受講者への連絡，
小テスト等でも使用されており，これらの機能を今後も維持するためにはソフトウェアのバージョンア
ップ，ハードウェアの更新等を継続していくことと
なった．

4.

履修登録・学修支援システムの概要

前述の e ラーニングへの取り組みのためのプラッ
トフォームとして「e 京都(いーこと)ラーニング」という名称のシステムを開発，運用してきた．(図 1)

実際の履修登録は以下の様な流れとなる．
(1) 単位互換制度で科目を履修しようとする学生は，
Web 上の大学コンソーシアム京都ホームページより「e 京都ラーニング」に進む．
「新規登録」を選び，自分の情報登録を行う．全て登録すると「確認画面」の表示ののち，本人にシステムが生成するワンタイ
ムパスワードを含んだメールが届く．
(2) このメールに記載してある URL にアクセスし，ID とパスワードと共に，メールで送られてきたパス
ワードを入力すると登録が確定する．この段階では，
メールアドレスの確認，学生の ID と学生本人に決めさせたパスワードでシステムにログインできることを確認させている．
(3) 「e 京都ラーニング」にログインできた学生は，次に科目の出願を行なう．出願画面にはその学生が履修することができる科目のリストが表示される．
授業科目には予め出願できる大学情報が付記されており，それにより出願可能な学生が決まる．学生はその科目リストから目的の科目を選び，志望理由を記載し出願する．
学認による Shibboleth 認証にも対応しており，当該機関所属の学生は，上記新規登録の手順を省略して出願が可能である．
現在のところ，協定大学に所属する学生のみが対象であり，京カレッジ（生涯学習）の受講生は紙ベースの手作業による出願処理を継続している．今後
それらもこのシステムで対応できるように検討していく必要がある．

5.

図 1：e 京都ラーニング

このシステムは，e ラーニング授業提供終了後も単位互換事業に関する情報ポータルとして継続利用されることとなり，運用を維持するためのハードウ
ェア，ソフトウェア及び人的リソースのための予算も確保されている．単位互換事業に参加する学生の受講に必要とされる情報（休補講情報など授業に関するお知らせ，教室案内や試験・レポート実施情報など受講に関する重要な掲示など），提供科目のシラ
バス情報等はすべてここで提供される．
また，このシステムの内部では moodle が稼働しており，必要に応じて単位互換授業（主に科目提供大学の教室で実施されるオンキャンパス科目以外）での学修支援システム（LMS）としても利用される．
各大学で運用される教務システムのコンソーシア
ムにおける単位互換版という位置づけであるが，最も重要な役割は単位互換科目の履修登録機能である．

まとめ

約 10 年間にわたり取り組んできた大学コンソー
シアム京都における e ラーニングは，役割を終えたが，開発したシステムは継続して活用されることになった．一方，単位互換事業そのものも大きな転換点を迎えており，これまでの実績を活かしつつ，見直しを進めている．具体的には，(1)大学設置基準の見直しに伴う事業の改善 (2)京都ならではの特色ある科目の展開と加盟校・学生の参加の促進 (3)グローバル科目の開設及び求められる e-ラーニングの仕組みづくり (4)リカレント教育の推進といった視点
で改革を進めることとなっている．特に，新たな ICT
技術やデジタルコンテンツを活用した e ラーニングの仕組みづくりの検討という課題も具体的に示されており，再度 e ラーニングへの期待も高まっている．
参考文献(1) 阿部一晴，馬渡明，福廣張順：“大学間単位互換 e ラーニング授業の課題と展望”，教育システム情報学会，
第 44 回全国大会講演論文集，pp.373-374，(2019)(2) 阿部一晴，馬渡明，福廣張順：“大学間単位互換 e ラーニング授業 10 年間の取り組み”，教育システム情報学会，第 43 回全国大会講演論文集，pp.67-68，(2018)(3) 公 益 財 団 法 人 大 学 コ ン ソ ー シ ア ム 京 都 ，
http://www.consortium.or.jp/ (2020)(4) e 京都ラーニング，https://el.consortium.or.jp / (2020)― 232 ―

C5-1

ELECOA における教材オブジェクト間通信削減方式の実装と評価
Implementation and Evaluation of Methods for Reducing the Amount ofCommunication between Courseware Objects in ELECOA
森本 容介*1, 仲林 清*2
Yosuke MORIMOTO*1, Kiyoshi NAKABAYASHI*2*1 放送大学*1The Open University of Japan*2 千葉工業大学*2Chiba Institute of Technology
Email: morimoto@ouj.ac.jp
あらまし：e ラーニングシステムのアーキテクチャである ELECOA において，通信要否の評価やキャッシュにより，教材オブジェクト間の通信回数を削減する実装を行った．そして，SCORM のテストコンテ
ンツを用いて通信回数の削減効果を評価した．本実装により，マルチプラットフォームに配置したコンテ
ンツの動作速度の向上が期待できる．
キーワード：ELECOA，SCORM，分散環境

1.

はじめに

著者らは，拡張可能な e ラーニングシステムのアーキテクチャである ELECOA を提案している(1)(2)．
ELECOA は，教材オブジェクト間の通信によって，学習制御機能を実行する．教材オブジェクトは，複数のプラットフォームに分散して配置することができる．このとき，教材オブジェクト間の通信回数を削減することが動作速度の向上につながる．本研究では，通信回数の削減方法を検討し，実装した．また，SCORM のテストコンテンツを用いて，削減効果を評価した．

2.

ELECOA の教材オブジェクト間通信

ELECOA では，階層構造を持つコンテンツの各ノードに教材オブジェクトを対応づける．コンテンツの起動時に，サーバ側で，コンテンツの階層構造に従った教材オブジェクトのツリーが作られる．ある時点で学習中のノードをカレントノード，カレント
ノードの教材オブジェクトをカレントオブジェクトという．カレントノードに対応するリソース(コンテンツの“ページ”)が学習者の Web ブラウザに配信される．学習者からの学習制御の要求は，“学習コマンド”としてカレントオブジェクトに送られる．学習コマンドを受け取ったカレントオブジェクトは，以下の処理を順に行う．
(1) ロールアップ処理：カレントオブジェクトから
ツリーのルートまで，各ノードの教材オブジェ
クトが持つ学習状態を更新する．
(2) ポストコンディションルール処理：学習コマン
ドを，ルールに従って置き換える．カレントオ
ブジェクトからツリーのルートまで，各ノードの教材オブジェクトが持つルールが評価される．よりルートに近い方が優先される．
(3) シーケンシング処理：学習コマンドを実行し，次のカレントノードを決定する．自ノードをルートとするサブツリー内で次の配信ノードを探し，決定できなければ，親に処理を依頼する．
(4) 学習コマンドリスト生成処理：シーケンシング
による新しいカレントノードへの移動後に，ツリー内の制御状態を更新し，その時点で実行可
能な学習コマンドのリストを生成する．ツリー
内の制御状態とは，カレントノードとその先祖ノードであることを表すフラグ等であり，学習状態の決定や，次節で述べるキャッシュの削除判断に影響を及ぼす．
いずれの処理においても，教材オブジェクト間の通信が発生する．なお，ELECOA では，ツリーのノードをまたいで学習状態を共有する目的で，“共有学習目標”と呼ぶ教材オブジェクトを用いる．直接通信可能な経路は，ツリーの親子ノード間，およびツリーのノードとそれに結びつけられた共有学習目標
間に限られる．

3.

教材オブジェクト間通信の削減方式

通信を不要と判断したり，キャッシュを用いたりすることにより，教材オブジェクト間の通信を省略できる．本研究では，各処理に応じて，次のような方式を設計した．
3.1 ロールアップ処理の通信削減
子ノードは，学習状態が変化していないなら，親ノードにロールアップコマンドを送らない．変化した場合，ロールアップコマンドとともに学習状態と自身の配信可否を伝え，これを親ノードがキャッシ
ュする．これにより，親ノードは子ノードへの学習
状態問い合せ通信を削減できる．キャッシュは新しい試行の開始時など，適切なタイミングで削除する．
なお，自身の配信可否は，シーケンシング処理の通信省略に用いる．

― 233 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

テスト
ケース
SX-03

SX-05

計

Step
3
4
5
2
3
4

[R]

php-elecoa[P][S]

表 1 通信回数の比較結果
js-elecoa
[C]
[R]
[P]
[S]

[R]

削減率
[P]
[S]

(中略)
3
1
2
1 93% 50%21
2
1 96% 50%2
1
3
1 96% 50%
6
1
4
1 82%
0%
6
1
6
8 82%
0%
15
2
5
1 86% 33%
(中略)
21697 770 1915 1289 2651 498 1588 1002 88% 35%[R] ロールアップ処理[P] ポストコンディションルール処理[S] シーケンシング処理[C] 学習コマンドリスト生成処理
46
46
47
33
34
108

2
2
2
1
1
3

2
2
3
4
6
5

2
2
1
1
10
3

3.2 ポストコンディションルール処理の通信削減
先祖ノードのいずれにもポストコンディションル
ール処理のルールが設定されていない場合，親ノードへのコマンド送信を省略する．先祖ノードにルールが設定されているかは，教材オブジェクトの配置時に確認し，各ノードが保持する．
また，2 回目以降のポストコンディションルール
処理が不要と判断できる場合は，省略する．たとえば，学習状態によりコマンドを置き換えるポストコ
ンディションルールが成立せず，かつその後学習状
態が変化していない場合は，2 回目以降を省略する．
3.3 シーケンシング処理の通信削減
ある子ノードが配信できないことがキャッシュに記録されている場合，その子ノードへの配信可否の問い合わせを省略する．
3.4 学習コマンドリスト生成処理の通信削減
ツリー内の制御状態の更新において，以前のカレ
ントノードと新しいカレントノードの最小共通祖先
より上位への通信を省略する．

4.

[C]

通信回数の削減効果の評価

4.1 評価方法
ELECOA の実装として，PHP を用いた php-elecoa，および php-elecoa を JavaScript で再実装した js-elecoaが存在する．前章で述べた教材オブジェクト間通信の削減方式を js-elecoa にのみ実装した．
SCORM 2004 3rd Edition には，適合性テストに用いるテストコンテンツ(テストケース)が 100 種類用
意されている (3)．それぞれのテストケースには，テストを進めるための手順(ステップ)が定義されている．ステップ数はテストケースによって異なり，1～18 である．
SCORM の一部の機能は，仕様が不明確であるため実装していない．それらの機能を使ったテストケースである SX-04a と SX-04b を除いた 98 種類のテ
ストケースを用いて，php-elecoa と js-elecoa の通信回数を比較することにより，削減効果を確認した．
なお，php-elecoa と js-elecoa では，コンテンツの

[C]

0%
0%
0%
0%
0%
0%

50%
50%
0%
0%
20%
67%

17%

22%

起動方法が異なる．そのため，各テストケースのス
テップ 1 は除いて比較した．
4.2 評価結果
教材オブジェクト間の通信回数を，2 章で述べた 4
種類の処理に分けて集計した結果を表 1 に示す．ここでは，SX-03(総ステップ数 5)と SX-05(総ステップ数 18)の一部のステップのみを示している．たとえば SX-03 のステップ 3 では，ロールアップ処理がphp-elecoa の 46 回に対して，js-elecoa では 3 回に削減できており，削減率は 93%である．一方，シーケ
ンシング処理はどちらも 2 回であり，削減できていない．表 1 の最下行は，98 種類のテストケースの，ステップ 1 を除くすべてのステップにおける通信回数の合計である．いずれの処理も通信回数を削減できているが，特に通信回数の多いロールアップ処理
は，88%減と大幅に削減できている．これは，学習状態のキャッシュにより，学習状態を問い合わせる
通信を大幅に削減できたためであると考えられる．

5.

まとめ

本研究では，ELECOA における教材オブジェクト間の通信回数削減方式を設計し，実装した．そして，
SCORM のテストコンテンツを用いて通信回数の削減効果を評価した．今後は，各処理の特性，カレントノードの深さ，カレントノードからのエッジ数などに着目した詳細な分析を行いたい．
参考文献(1) 仲林清, 森本容介: “拡張性を有する適応型自己学習
支援システムのためのオブジェクト指向アーキテク
チャの設計と実装”, 教育システム情報学会誌, Vol.29,
No.2, pp.97-109 (2012)(2) 仲林清, 森本容介: “拡張性を有する学習支援システ
ムにおける再利用性向上のための教材オブジェクト
デザインパターンの設計と実装”, 教育システム情報
学会誌, Vol.35, No.3, pp.248-259 (2018)(3) Advanced Distributed Learning Initiative: “SCORM®
2004 (3rd Edition) Conformance Test Suite ” ,https://adlnet.gov/projects/scorm-2004-3rd-edition-confor
mance-test-suite/ (参照 2020.5.17)― 234 ―

C5-2

部局におけるオンデマンド配信サーバを持つ意義－筑波大学医学系の例から－Significance of Having an On-Demand Delivery Server in A Department- Case in University of Tsukuba 讃岐 勝*1, 柳川 信*2, 片山 京子*2
Masaru SANUKI*1, Makoto Yanagawa*2, Kyoko Katayama*2*1 筑波大学医学医療系*1Faculty of Medicine, University of Tsukuba*2 筑波大学医学医療エリア支援室*2 Academic Service Office for the Medical Sciences Area, University of Tsukuba
Email: sanuki@md.tsukuba.ac.jp
あらまし：COVID-19 の影響でオンデマンド授業が開始された．学生の視聴状況や学習環境などはアクセ
スログを解析することで明らかになる．本稿では、筑波大学医学群医学類（医学部医学科に相当）を例に数か月の状況について報告をするとともに，実際のトラフィックなどについても紹介する．
キーワード：オンデマンド教育，アクセス解析

1.

はじめに

COVID-19 の影響により教員・学生ともに十分な準備をする期間もなくオンライン・オンデマンドの授業が開始された．国立情報学研究所(NII)が主催するオンライン集会などでは各学校における取り組みが紹介されているが，事例を紹介する中で知見を深めている状況であり，教育工学で研究される「どのように学習を深めたかなどの学習効果を検証する」
といったことはされていない．学習効果については多くの既存研究があるため（2），e-learning の学習効果について本稿では触れない．
動画コンテンツの配信に限ると，Microsoft Stream
や YouTube が利用している場合にはユーザごとの視聴ログを解析することは難しく，COVID-19 の影響
でオンデマンド授業がどのように視聴されたかたの解析は難しい．
筑波大学医学系（医学群および医学系大学院を指す）では，部局で管理する動画配信サーバによってコンテンツの配信を行った．本サーバでは，ユーザごとの視聴ログを保存できており，どのように学習がなされたかについて解析が可能である．
本稿では 2020 年 4 月 1 日～5 月 31 日までアクセスと短い期間であるが第 1 報としてアクセス解析の結果を報告する．また，配信するうえで部局にサーバがあったためにできたことについて報告する．第2 章ではシステム構成について述べる．第 3 章では上記期間におけるアクセス状況について示し，簡単な解析を行う．第 4 章で考察をし，まとめる．

2.

サーバなどの構成およびコンテンツ情報

動画配信サービスは所轄部局の医学系で管理する
Mediasite 社の配信サーバを利用した。本サービスは，
世 界 中 で 広 く 利 用 さ れ て い る ． LDAP, Active
Directory, Shibboleth, LTI など様々な認証方式が可能であり，システムの拡張がしやすいのが特徴である．

表 1 はハードウェアを含めた情報である．COVID-19
以前よりオンデマンド授業を推進していたおかげもあり，高スペックな構成であるが，2020 年 4 月からの配信においてはギリギリのスペックとなっている．
表 1 ハードウェア構成
項目
ルータ
/FW

Yamaha
RTX5000

仮想基盤

HP 製 DL560Gen10✓ SAS 2.4TB×8✓ CPU 80cores✓ メモリ 256GB

Storage

HP 製
StoreEasy 1660
✓ 64TBSINET5 へ接続：
IN/OUT ともに4Gbps にチーミング
仮想基盤の中に、Mediasite 社 の 配 信サービスを構築．リ
ソースに余分はな
くすべてを必要に応じて割り振り済．
7TB がすでにコンテンツとして保存

動画配信サーバでは，視聴のための URL のみを発行しており，学生は manaba 上に張り付けられた URL
をクリックすることで視聴できる．manaba と動画配
信サーバは Shibboleth 認証でログイン可能できるた
め，両システム間は Single Sign-On によって，1 回のログインのみで相互にアクセス可能なように工夫をし，アクセスログも取りやすい仕組みとなっている．
2.1 コンテンツの作成方法
収録機による収録（1），自動収録による方法，音声付き PowerPoint または mp4 ファイルによるデータの提供があり，いずれも動画配信サーバにて配信が可能である．
コンテンツを作成する過程において，次のような質問などがあった．

― 235 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4







質問：視聴したユーザは特定できるのか？
特定は可能であり，どの程度視聴したかについても解析可能である．
質問：コンテンツ利用に係る著作権について
改定個人情報保護法が 2020 年 4 月 28 日から施行されるので，教科書のコピーなどは利用して構わない，ただし，web の画像の利用について
は所有者が特定できない場合があるので注意．
質問：個人情報に関する問い合わせ
患者の個人情報については削除すること．座学の場合には未処理のことがあるので，昨年度のコンテンツを利用する場合には注意すること．

問い合わせの趣旨は情報が漏洩してしまった時の心配であったが，ログが詳細にとれる・スクリーン
ショットなどを取りそれが流出した場合には処分する，といった厳戒態勢のもと配信を行ったためか，
通常の座学に近いオンデマンドコンテンツが配信さ
れていた．

3.

視聴数において，サーバへの接続がうまくできな
かった 6,561 視聴を含む．さらに，バッファリングがうまくいかない場合も全体の 1 割程度あったことを，ログから確認している．サービスとして，ビットレートをコントロールする機能を有するが，医療系において資料を荒く見せても学習効果は期待できないとうい判断から，あえてコントロールする機能は使わず，通信が安定する時間に視聴するようアナ
ウンスしている．コンテンツの配信は 1.5Mbps 程度の動画が主であり，学生のほとんどの通信回線において別の作業さえしていなければ視聴ができるギリ
ギリの設定となっている．図 1 において，24 時間通信があるのはこの影響かもしれない．
注意：実際に 1.5Mbps 未満のコンテンツを作成してみたが，荒くて理解を助ける画質ではなかった．また，大きな画面で見ないと学習できないことから，
スマートフォンを利用する学生は非常に少ないと想定していたが，実際には 10%がスマートフォンを利用していた．これは学生が学習環境を整備できなかったことを表しており，フォローが必要と考える．

アクセスログ解析

表 2 は 2020 年 4 月 1 日～5 月 31 日までアクセスについて表したものである。

視聴数
コンテンツ
数

同時接続数
視聴ユーザ

接続先

表 2 アクセス状況
75,130 回
1,503✓ 医学類、医療科学類の授業✓ 医学系大学院の授業✓ 医学群が提供する全学共通科
目
最大 305 接続
2,242 ユーザ
（筑波大学の学生数は 17,000 名程度（大学院を含む））
5,046 IP アドレス
ログには FQDN も保存されるためアクセス元の地域まで特定可能

医学系に所属する学生は 1,200 名程度あるが，全学の共通科目の一部でも利用されたため，1,000 名程度
想定しなかったユーザがいた．視聴できないとのト
ラブルは報告されなかったので，オンデマンド授業
は配信出来ていたことの確認となる．
図 1 は，2020 年 5 月 25 日～5 月 31 日の通信量をそれぞれ示したものである．平日は 100Mbps(同時アクセス数 100)以上のアクセスが常にあり，400Mbps
を超えることもある．

図1

4.

考察とまとめ急に始まったオンデマンド授業において，部局でサーバを持つことはクオリティを担保できて非常に有効と考えるが，知見が乏しいため運用に強いられる負担が大きい．NII のように情報を発信し知見を共有する必要性があると感じた．
サーバの構成を考える際に視聴が想定されるユー
ザ数の 10%くらいが同時アクセスすると仮定して構成されるが，実際のオンデマンド授業では 20-30%く
らいのアクセスが少なくともあった．本環境では1,000 ユーザくらいが対象であったが，全学の共通科
目でも利用された．これからサーバを設定する場合には想定されるキャパシティを再考する必要がある．
コンテンツの画質・クオリティはコントロールできない方が学生の学習に差がないため，ビットレートのコントロールできない機能は有効であったと考える（細かい血管・造営の画像もしっかり確認できるクオリティで配信）．
参考文献(1) 柳川信，讃岐勝，片山京子: “医学部の授業におけるオ
ンデマンド配信はどこまで可能か？－個人情報と著作権よる視点から－”，本報告集に掲載予定，(2020)(2) Buch, S. V., Treschow, F. P., Svendsen, J. B., & Worm, B.
S. : Video- or text-based e-learning when teaching clinicalprocedures? A randomized controlled trial. Advances inmedical education and practice , 5, 257–262 (2014).

2020 年 5 月 25 日～5 月 31 日までの通信量（赤線：配信，青線：サーバへのインポート）― 236 ―

C5-3

在宅学修に向けた Teams を使ったオンライン授業
Online class using Teams for home study
梶木 克則
Yoshinori KAJIKI
甲子園大学 栄養学部
College of Nutrition, Koshien University
Email: kajiki@koshien.ac.jp
あらまし：コロナウイルス下で在宅学修に向けてオンライン授業の実施方法が検討され，マイクロソフトとの契約で Office365 の機能を利用できることから，Teams を使うことが決まった．その他，学生への授業に関する通知と教材配布に関するルールと方法が決められた．学生側の受講環境と教員側のオンライン
授業体制整備など，実際には多くの問題を抱えながら始まった．それら一連の経緯と実践内容を報告する．
キーワード：オンライン授業, Teams, Office 365, ポータル

1.

はじめに

新型コロナウイルスの感染拡大の対策として，とにかく自宅待機の体制が取られ，各種行事は取りやめとなり卒業式も行われない事態となった．その後の入学式，オリエンテーション，健康診断，通常の授業開始も全て中止となった．
2 回生以上の在学生については，大学配布のメー
ルアドレスを通じての連絡方法が使えたが，新入生についてはメールアドレスとパスワードの配布とメールアプリの使い方の指導が必要であった．学部によりその実施手順は同じではなかったが，新入生のメールによる連絡体制が徐々に浸透した．
通常であれば新学期が始まれば，オリエンテーシ
ョンで説明を受け，履修登録を 1 週間程度の期間を設けて，教務委員会担当の教員のチェックを受けながら，1 年間の履修科目を決める作業が始まるが，そうした説明やチェックが対面で出来ない状況となった．特に履修登録の経験のない新入生にとって，科目を選ぶ際の判断や，教職関連の科目の扱いは，メールや文書では伝えにくい，個別指導の必要な部
分らしく，1 回生の担任の教員は苦慮されていた．
そうしたこともあり，履修登録の最終期限を 1 ヶ月以上設けられていたりと，履修者が確定しない期間が長く続いた．
これまでｅラーニングやポータルサイトの全学的な利用が行われないままになっていたこともあり，
在宅学修に向けて課題の配布ととりあえずの期限などが検討された．ゴールデンウイークまでの期間をとりあえずの課題による在宅学修の期間として設定
し，その後の状況を見ることとなった．その後も状況は変わらず，追加の課題を配布する期間を設け，5
月 14 日からはオンライン授業の運用開始が決められた．
4 月当初から長引くであろう在宅学修に向けてのオンライン授業のやり方は検討されてきたが，全くの未経験であったため，決め手となるツールがどれなのか，Teams を使うにあたって問題が生じないのかなど，暗中模索であった．Office365 の契約を踏まえて，Teams を使うことが決まり，全くの初心者状
態からの運用開始となった．
まず大きな問題となったのが，教員側のメールのアカウントと学生向けのメールのアカウントを大きく分けて設定していたことで，Teams への学生メン
バーの登録がスムーズにいかない問題が発生した．
やむなく，学生側の方に各教員のメールアドレスを追加登録することで，解決した．
大部分の教員はオンライン授業の経験などなく，
Teams も全員知らず，世の中はテレビ会議の画面を見せるオンライン授業が流行りだし始めた状況で，
とにかく一度 Teams の講習会を開く必要があった．
講習会に向けてマニュアル作りも必要であったが，とにかく使う側の先生方に Teams の基本的な機能を体験していただくことを第一に，マイクロソフトが提供していた最新のアニュアルをお手本として，基本的な操作方法と画面の様子を説明した．その他，講習会がその後も開催され，いくつかの機能について紹介された．学生向けの講習会は特に行われず，教員がオンライン授業を始める中で，徐々に慣れていったという使われ方になった．
これらのオンライン授業を始めるにあたっての経
緯と共に，Teams を使ってのオンライン授業の実践
内容について報告する．

2.

在宅学修のやり方

オンライン授業をすぐには始められないため，まずは課題に取り組んでもらう形で，連休までの期間に向けて各科目２つの課題を用意し，郵送で送った
り，メールに添付して送られた．まだ履修登録も確定していない時期で，必修科目を中心に実施された．
2.1 オンライン授業が始まる前に履修登録と共に教科書販売が行われるが，今回教科書の注文を業者が受けることはできないため，学生からの注文を大学を経由して書店に送る形で，自宅に教科書が届くことになった．

― 237 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

そうした教科書が届いていない状況も考慮しての課題であったり，オンライン授業の開始となった．
課題中心の連休前までの期間から，すぐにオンラ
イン授業を始める前に 1 週間の移行期間が設けられた．
2.2 オンライン授業が始まると移行期間は連休後から 5 月 13 日までの 1 週間で，3 週目という設定で，3 つ目の課題か，Teams を使ったオンライン授業を実施するかどちらかを選ぶこととなった．その後 14 日からは 4 週目に入り，基本的に Teams を使ってのオンライン授業が始まった．
5 週目の期間にオンライン授業に関するアンケー
トが実施され，事前の連絡，配布教材，授業の内容などについて調査された．特に学生からの要望等は聞かれなかった．

3.

オンライン授業実施に向けて

Teams を使ってのオンライン授業を実施することが決まった後，学生側の通信環境とパソコン環境についてアンケート調査が行われた．

きないという不具合が発生した．そのため，学生側のアカウントに，教員のメールアドレスを追加することで対応した．
3.5 とにかく講習会を開くことにオンライン授業が始まる連休の前に，教員向けに
Teams の講習会を実施しておく必要があった．急な開催でマニュアルを用意する時間もなく，マイクロソフトの Teams に関する中学生向けのマニュアルを参考に，
4 月 30 日に講習会を実施した．会議の開催，いいねを使った出席者情報の集め方，画面を共有して学生に教員画面を見せる方法，ファイルの配布方
法とエクセルの共有による同時編集（リアルタイム
アンケート）など．
3.6 オンライン授業の経験者
以前から Zoom を使って経験されている教員から，
オンライン授業の際の注意事項として，学生は基本
的にマイクは Off，教員の目線はカメラに向けるなど，具体的なノウハウが教授された．

4.

3.1 通信環境のアンケート調査
全体の 80%の回答率で，パソコンを持っていないという学生が多く回答者の 15%に達した．スマート
フォンはほぼ 100%に達するものの，スマートフォ
ンだけでオンライン授業を受けるには，できない事も出てくることが懸念された．
3.2 パソコンの貸出し
パソコンを持たない学生向けに，大学内のノートパソコンを貸し出す準備が進められ，実際に貸し出しの申し込みがあったのは，調査結果の半数程度となった．パソコンの貸し出し以外に，通信容量制限のためにオンライン授業を受けにくいという調査結果も出ていたために，「通信環境整備資金」として，在学生全員に一律 30,000 円を支給することが決定された．
3.3 先生の中には Zoom をお使いの方も大部分の教員は遠隔授業のためのツールなどを使ったことが無く，Teams も初めてであるが，以前か
ら学会関連や講習会などで Zoom というテレビ会議のツールをお使いの教員もおられることが分かってきた．そうした経験やノウハウを学内での講習会で説明していただき，たいへん参考になった．
3.4 Teams を教員・学生で使うにあたりTeams を使うことは，マイクロソフトとの契約の中で，Office365 の ProPlus というサブスクリプショ
ンで Teams に関連した機能を使えることから，決定した．本学では教職員と学生のメールアカウントを別に設定していた関係で，Teams のチーム名を決めて学生をメンバーに登録する際にスムーズに登録でオンライン授業の開始

オンライン授業開始前から，学生への連絡について，メールで授業に関する連絡を送ると，1 週間に20 通ものメールが届くことになり，見落とし，混乱の原因になりかねないと考えられた．そこで，ポー
タルのお知らせという機能を使い，授業に関する連絡と教材配布を行うことが取り決められた．このお知らせという機能は，履修登録と連携していて，科目ごとの履修者宛に文面とファイルを配信でき，一人ひとりが画面を開いたかどうかを，読んでいなけ
れば「未読」という表示で示してくれる．便利な機能がある反面，メールのように手軽に使えるアプリ
ではなく，毎回ログインをしなければならない不便
さもある．
Teams を使っていく中で出席を取る方法についての要望が出てきたときに，出席者リストをダウンロードできる機能が追加され，学生ごとに参加と退出の時刻が追加記録された csv ファイルをダウンロー
ドできるようになった．これまで色々なやり方で出席者の確認が行われてきたが，最も確実なやり方が提供された．

5.

まとめ

本学でのオンライン授業開始までの経緯を含めて，Teams での出席のとり方までを大雑把に説明した．
大学での授業でパワーポイント見せながら説明されていた授業内容であればそのまま Teams を使って置き換えできる．しかし，大部分は準備と後処理に大変な労力が必要となり，慣れないこともあり負担が大きい．
必要に迫られてこうしたオンライン授業を実施したことにより，今後の授業のやり方が変わることは大いに実感している．

― 238 ―

C5-4

クラウドと IoT デバイスを活用した教育支援環境のための
適応的危機管理フレームワーク
Adaptive Crisis Management Frameworkfor Educational Assistance Environment
using Cloud Computing Platform and IoT Devices
戸川 聡*1, 金西 計英*2
Satoshi TOGAWA*1, Kazuhide KANENISHI*2*1
四国大学経営情報学部*1
Faculty of Management and Information Science, Shikoku University*2
徳島大学高等教育研究センター*2
Research Center for Higher Education, Tokushima University
Email: doors@shikoku-u.ac.jp*1
あらまし：大学などの教育機関では，LMS，各種 ePortfolio など，様々な教育支援システムが運用されている．今日の大学における教学活動は，これら教育支援システムの存在なくして円滑な運営は困難である．
一方，災害復旧や減災の観点からクラウドの利活用が活発となっている．しかし，教学活動継続の障害となる危機は自然災害だけではない．起こりえる脅威の種類に応じた減災戦略の選択が重要である．本稿では，クラウド基盤と IoT デバイスを活用した教育支援環境の減災フレームワークを提案する．特に，エッジデバイスによるシステム減災も考慮したクラウド基盤の適応的利用について検討する．
キーワード：クラウド基盤，教育支援システム，危機管理，適応的減災，IoT デバイス

1.

はじめに

2011 年 3 月に発生した東日本大震災は，東北地方を中心に甚大な被害をもたらした．2018 年 9 月に発生した北海道胆振東部地震では，最大震度 7 を記録したことに加え，北海道内全域における停電，いわゆるブラックアウトが発生した．北海道全域の停電解消には約 1 ヶ月を要した．我々が拠点を置く四国
地方は，南海地震の発生が予測されている．土木学
会は南海地震発生後 20 年間の経済的被害が 1,410 兆円に上る国難レベルの災害になるとの推計を発表している（１）．
自然災害は地震や津波だけではない．2019 年 9 月の令和元年房総半島台風は，千葉県を中心に甚大な被害をもたらした．建物の損壊だけではなく，電力網への壊滅的被害により，1 ヶ月を超える長期間の停電をもたらした．同年 10 月の令和元年東日本台風
では，関東地方と東北地方を中心に 13 都県において
大雨特別警報が発令された．集中豪雨や洪水など，
我々が日常的に遭遇する確率の高い自然災害においても激甚化が進んでおり，従来の想定を超えるシス
テム減災の枠組みが求められている．これは単なる建物の損壊を対象とするものではなく，広域かつ長期間における停電への対応など，これまで想定されていない障害に対しても，その対策を視野に入れなければならない．
災害に対する備えは必要不可欠である．東日本大
震 災 以 降 ， 情 報 シ ス テ ム の 災 害 復 旧 （ Disaster
Recovery, DR）と事業継続計画への取り組みが進んでいる．これは教育支援システムなくして教学活動継続が困難な大学も例外ではない．特に，反転授業のための学習教材が e ラーニングで提供され，学習履歴から学習者のふるまいを紡ぎ出すラーニングア
ナリティクス実践のためには，LMS を含む教育支援
環境の保全は必須課題と言える．
DR 環境実現のため大学においても e ラーニング
へのパブリッククラウド適用が推進されている．現時点で適用されるクラウド基盤は IaaS ベースのものが主流であり，LMS を単に仮想マシンとして実装する事例が多い．クラウドに最適化された教育支援シ
ステムも増加しつつあるが，過負荷に対し柔軟であるとも言いがたい．クラウドは万能ではない．特定クラウド事業者への教育支援環境の移行は，新たな単一障害点を生むことにつながる．
これまで我々は，クラウドを活用した e ラーニン
グ環境のシステム減災の枠組みを提案してきた（２）．
そのなかで，スマートフォンで受信した緊急速報をトリガーとするマイグレーションの枠組みにつき検証を続けてきた．危機の多様化にともない DR の枠
組みも変化しつつある．教育支援環境の減災には，
脅威の種類に対応した適応的な減災戦略の実行が不可欠になったと言える．加えて，現在進行中の新型
コロナウイルスによる遠隔講義実施では，新たな課
題も明らかになりつつある．
そこで本稿では，クラウド基盤と IoT デバイスを活用した LMS 減災フレームワークを提案する．特にクラウド基盤と IoT デバイスを活用し，システム
減災ポリシーの選択による適応的システム減災の実
現を目指す．適応的危機管理フレームワークの概要を示し，プロトタイプ実装と評価実験の結果について述べる．

― 239 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

適応的危機管理フレームワーク

2.

図 1 に，提案する適応的危機管理フレームワークの概要を示す．

減災ポリシーを適応的に選択することで，学習履歴なども含む教育支援環境の保持を実効的に担保できると考える．

POD
コンテナ

AMAZON
Aurora コンテナ

コンテナ

クラウド事業者A

MySQL

GoogleCloud SQL コンテナ

コンテナ

クラウド事業者G

システム減災ポリシー（緊急速報）

適応的に選択

コンテナ

3.

コンテナ

連携大学プライベートクラウド

システム減災ポリシー（国民保護情報）
POD

スマートフォン
減災ポリシー
選択サービス

DNS
コンテナ

MySQL
コンテナ

コンテナ

コンテナ

自大学プライベートクラウド

緊急速報（地震・災害）国民保護情報（J-ALERT）

IoT
デバイス

学習者

学習者

学習者

図 1 危機管理フレームワーク
プライベートクラウド基盤に実装される減災ポリ
シー選択サービスには，スマートフォンを経由して緊急速報のメッセージ ID が通知される．メッセー
ジ ID により，受信された緊急速報が自然災害関連
か国民保護情報関連か判定できる．自然災害に関連する脅威の場合，主としてクラウド事業者によるパブリッククラウドへの移行を減災ポリシーとして選択する．これは，自然災害に対する DR 戦略として，
クラウド事業者が構築するデータセンター冗長化が有効に機能すると判断するためである．また，巨大地震など壊滅的災害に被災した場合，自大学に構築したプライベートクラウド基盤そのものが消失する可能性が高い．この点からも自然災害への減災ポリシーとしてパブリッククラウド移行が有効と考える．
一方，国民保護情報への危機対応として，連携大学のプライベートクラウド基盤への移行をポリシーとして選択する．連携大学が大都市圏ではない前提
で，国民保護情報の対象となる脅威に対して，都市圏のデータセンターへ環境を移行しない方が，稼働確率を向上できると考えるためである．
学習者の自宅や災害避難所等に配置される IoT デ
バイスは，クラウド上に配置される大学の LMS と連携し，当該学習者に特化した LMS サーバとして機能する．IoT デバイス上の LMS は，クラウド上に配置される大学 LMS のサブセットとして構成される．これにより，クラウド基盤に構築される LMS
においても受容できない負荷をオフロードする．ク
ラウド基盤の活用による教育支援システムの適応的運用がシステムの水平展開による減災戦略だとすれ
ば，IoT デバイスによる教育支援システムの部分的運用は，システムの垂直展開による減災戦略であると言える．
これら，危機管理の対象となる脅威の種類に応じ，プロトタイプ実装と評価提案するフレームワークの有効性を検証するため，
プロトタイプシステムを実装し評価実験を行った．
表 1 にプライベートクラウド基盤を構成するノード
コンピュータの仕様を示す．また，表 2 に IoT デバイスとして使用したボードコンピュータの仕様を示
す．
表 1 ノードコンピュータ仕様
Intel Xeon E3-1225v6
CPU(Quad Core)
64 Gbytes
DRAM 容量
1.0 Tbytes (SATA600)
SSD 容量4.0 Tbytes (SATA600)
HDD 容量Ubuntu Server 20.04 LTS
OS
64bit edition
表 2 ボードコンピュータ仕様
Raspberry Pi 4 Model B
プロダクト名4 Gbytes
DRAM 容量32 Gbytes (microSHDC)
ストレージ容量Ubuntu Server 20.04 LTS
OS
64bit edition
ノードコンピュータには LMS として Moodle 3.7.6を導入し，大学側 LMS を想定した運用を行った．
ボードコンピュータにも同様に Moodle 3.7.6 を導入
し，特定の学習者のみの使用を想定した設定を行った．また，ボードコンピュータには hostapd を導入
し，無線 LAN のアクセスポイントとすることで，利用者 PC から IoT デバイスの存在を意識させることなく LMS の利用を可能とした．ボードコンピュ
ータとノードコンピュータ間の LMS 用データベー
スを適宜同期させることで，学習履歴の保全が可能であることを確認した．

4.

おわりに

本稿では，クラウド基盤と IoT デバイスの活用による教育支援危機管理フレームワークの提案を行った．フレームワークの構成につき説明し，プロトタ
イプシステムによる有効性を確認した．今後は，シ
ステム減災戦略での水平垂直戦略における適応的運用方法の洗練を行う．
参考文献(1) 土木学会レジリエンスの確保に関する技術検討委員
会，”国難をもたらす巨大災害対策についての技術検討報告書”, 2018 年 6 月．
(2) Togawa, S. and Kanenishi, K.:”Adaptive Control Methodof e-Learning Infrastructure to Ensure Sustainable
Operation against Multiple Crises”, Proc. of 12th Int’l
Conf. of Education, Research and Innovation, Vol.1,
pp.4015-4021 (2019).

― 240 ―

D5-1

リフレクション支援ツール「RePraCard」に搭載の初年次ゼミ活動時におけるグループワークをサポートするための機能
A Tool for Supporting Group Work in the First-Year Seminar
喜久川 功*1, 安藤 博文*2, 内田 智秀*3
Isao KIKUKAWA*1, Hirofumi ANDO*2, Tomohide UCHIDA*3
*1
常葉大学
*1
Tokoha University
*2
静岡大学
*2
Shizuoka University
*3
名城大学
*3
Meijo University
Email: kikukawa@sz.tokoha-u.ac.jp
あらまし：近年，大学における初年次ゼミ等においては，スタディ・スキルやソーシャル・スキルに関する教育の実施が求められている．このような中，著者らは，リフレクション支援ツール「RePraCard」を開発し，さらには，本ツールを活用して，初年次ゼミ形式の授業において，スタディ・スキル等のトレー
ニングに関する教育実践を行ってきた．本稿では，「RePraCard」を活用した初年次ゼミ活動時におけるグループワークをサポートするために実装した「クラスルーム」機能について述べる．
キーワード：初年次ゼミ，リフレクション，グループワーク，学習活動支援ツール，クラスルーム機能

1.

はじめに

近年，大学等では，「初年次ゼミ」として位置付けられる授業において，スタディ・スキル教育の実施が求められている．また，スタディ・スキルと合わ
せてソーシャル・スキルに関する内容も学習活動に含めることが有効とされている(1)．
このような中，著者らは，リフレクション支援ツール「RePraCard」の開発を行い，また，本ツールを活用して，筆頭著者が担当する初年次ゼミ形式の授業「人間力セミナー」において，スタディ・スキル
等のトレーニングに関する教育実践を行ってきた(2) ・ (3)
．具体的には，アンケート調査の設計と実施，調査結果（データ）の整理・分析，分析結果に基づいたレポートの作成，発表用資料の作成とプレゼンテーション，といった一連の取り組みを課題として学生に課し，さらには，学生が授業内・外で行った活動内容や，それに伴う気づきやふり返りの内容といったものを RePraCard に記録し，繰り返し参照することによって，授業内活動と授業外活動が密接に連動した学習活動となるよう，指導を行った．
本稿では，まず，2 章において，RePraCard の基本機能であるリフレクション支援機能について概説す
る．本機能を用いることで，上述したような授業内・外の活動が密接に連動した学習活動となるように，学習者を導くことが可能になると考える．次に，3章で，RePraCard の拡張機能ともいえる「クラスルーム」機能について述べる．本機能は，スタディ・
スキルと合わせてソーシャル・スキルに関する学習
活動を進めていく際に行われる「クラス全員での活動」や「グループでの活動」をサポートするために設計され，搭載された．この二つの機能はシームレ

スな連携が可能となっているため，両機能を効果的に用いることで，スタディ・スキルやソーシャル・
スキルに関する学習活動の展開・進行が，よりスムーズに実施できるようになると考える．

2.

リフレクション支援機能

ここでは，「RePraCard」のリフレクション支援機
能について，概説する．まず，学習者は，RePraCard
上で，自身が行った活動の内容や，気づきやふり返り等の内容を，【カード】として自由に登録・管理することが可能である（【カード】には，「コメント」の入力に加え，写真などの「ファイル」の添付も可能）．また，学習者は，各自の【学習テーマ】を設定・登録することが可能であり（授業者から課される場
合もある），【学習テーマ】ごとに【スケジュール】の設定も可能である．さらには，各【学習テーマ】
ごとに，【学習の記録】が管理可能となっており，【学
習の記録】には，自身が作成したファイル等を蓄積することが可能となっている．加えて，RePraCard
では，【学習テーマ】ごとに【カード】を関連付けたり，関連付けを解除したりすることが可能となっていて，学習者は，【学習テーマ】ごとに【学習の記録】と【カード】の関係を適切に編集・更新する活動を継続して進めることによって，自身のふり返り活動をより深めていくことが可能となっている(3)．

3.

「クラスルーム」機能

この章では，実際の「RePraCard」の画面を用いながら，「クラスルーム」機能について概説する．
図 1 左は，学習者用 ID 側から見た「クラスルー
ム」機能のトップ画面である．

― 241 ―

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第45回全国大会
2020/9/2-9/4

学習者用 ID では，図 1 の①から，「先生からのお知らせ」を確認することが可能となっている．なお，
授業者用 ID では，クラスに登録されている学習者
用 ID に対して，「お知らせ」を通知したり，「ファイル」を提供したりすることが可能となっている．
授業者は，この機能を用いることで，グループワー
クの内容や，事前に行っておくべき活動といった，各種の指示を学習者に対して周知することが可能となっている．
図 1 の②からは，学習者自身が授業者に対して公開したデータの確認が可能となっている（ここに登録されたデータは，授業者と自分自身のみが閲覧可
能）．なお，学習者は，授業者またはクラス全員に対し，【学習の記録】の中から開示したいデータを精選して「公開データ」とすることが可能であり（もちろん，非公開に戻すことも可能），クラス全員に公開した場合は，図 1 の③から確認することが可能となっている（こちらに登録されたデータは，クラス全員が閲覧可能）．また，「公開データ」の閲覧時には，コメント機能が提供され，これを用いて，複数のユーザー間でコメントの交換も可能である．学習者は，
グループワークの様々なタイミングにおいて，これらの機能を用い，作業の事前準備を進めたり，お互いのデータを共有したり，意見交換を行ったり，先生にアドバイスを求めたり，といったことが実行可能である．なお，これらの機能は，対面でグループ
ワークを行うケースにも，オンラインでグループワークを行うケースにも利用可能であり，ケースに応じて柔軟に利用することが可能となっている．
また，図 1 の④には，グループとして公開したい
データを検討するための「グループ活動支援ツール」を設けた．なお，グループは，新規に作成すること以外にも，適宜，メンバーチェンジや再設定等も可能となっている．
なお，これらの「クラスルーム」機能に加えて，「先生のお勧め」機能も搭載した．これにより，授業者は，「先生やクラスに公開されたデータ」の中からデータを精選し，クラス全員に対し，「お勧めデータ」として提供することが可能である．学習者は，先生から提供された「お勧めデータ」を参考に，自身の活動を進めることも可能である．

4.

おわりに

本稿では，リフレクション支援ツール「RePraCard」の「クラスルーム」機能について，報告を行った．
現在，筆頭著者が担当する初年次ゼミ形式の授業「教養セミナー（前期）」と「人間力セミナー（後期）」において，RePraCard を活用した授業を進めている
ところである．今後，本実践を通して得られたデータの分析を踏まえ，本ツールの有効性の検証を試みていく．
謝辞
本研究は，JSPS 科研費 16K00492 の助成を受けた．
参考文献(1) 佐藤浩章 編:“大学教員のための授業方法とデザイン”, 玉川大学出版部, 東京 （2010）(2) 喜久川功, 北彩乃, 北川興輔, 杉浦寛:“授業内外連動型学習をアシストする LMS におけるリフレクション
支援機能”, 教育システム情報学会第 44 回全国大会
講演論文集, pp. 223-224 （2019）(3) 喜久川功, 安藤博文, 内田智秀:“リフレクション支援
ツール「RePraCard」の提案”, 日本教育工学会 2020年春季全国大会（第 36 回大会）プログラム集, pp.
131-132 （2020）

①

②

③

④

図 1 「クラスルーム」機能― 242 ―

D5-2

リメディアル教育におけるアクティブ・ラーニングの導入と効果的なピア・
インストラクションのグループ構成について
秋葉 広人，芝崎 順司
Hiroto AKIBA，Junji SHIBASAKI
文化科学研究科情報学プログラム
Division of Arts and Science,Informatics
放送大学
THE OPEN University of Japan
Email: hiroto9354@gmail.com
あらまし：本研究では，アクティブ・ラーニングの手法の 1 つであるピア・インストラクション（PI）をリメディアル教育に導入する．特に PI を進める上で，効果的なグループ構成について明らかにする．PIのグループ構成の評価は理解度と学習者の自己評価による学習意欲で行う．理解度は，問題の正誤だけでなくその回答に対する自信の有無も測定する．このことにより，学習者のリメディアル教育での学習意欲の向上や，学習内容の理解の深まりが期待できる．
キーワード：リメディアル教育，ピア・インストラクション，グループ構成，アクティブ・ラーニング

1.

はじめに

高等学校までに学習した内容が，大学や専門学校などの専門学習につながらず，入学初年次にリメデ
ィアル教育が実施されている．一方で文部科学省が
平成 29･30 年改訂 学習指導要領改訂の考え方において，主体的･対話的で深い学び（「アクティブ・ラーニング（AL）」）の視点からの学習過程の改善を掲げているように AL を通しての学びへの期待が高まっている．
AL の手法の 1 つである PI は，C.H.Crouch(1)らが10 年間の実践により，概念的思考力と定量的思考力の両方の習熟度が向上したことを示し，次いで，Eric
Mazur (2)がその学習手法について具体的に紹介している．その後多くの PI による教育実践が行われており，PI の学習効果は，多くの先行研究から深い学びを進めるに当たって認められている．リメディアル
教育は既習内容を深めることや専門分野への応用など，その特性を考えると導入することによる効果が大きいことが考えられる．AL のグループ構成については，ランダムに組み換えすることが良いと記述されているものが多いが，グループ構成の AL への影響が研究されているものは少ない．効果的なグループ構成が明らかになることで，学習者の学習意欲が高まったり，効率よく学習を進めたりすることが期待できる．本研究では，学習者の理解度を問題の正誤だけでなく，回答に対する自信を測定し効果的なグループ構成の評価を行う．

2.

グループ構成の方法

本研究におけるグループ構成の基本的方法は，講義内容をまとめたノートについて，学習者同士が相互評価を行うことによる．具体的には，学習者全員のノートから，各自が自分にとって分かりやすいノートを３つ選ぶ．この評価を元に，ペアを構成する．
このことにより知識・思考が似ている学習者のペアが構成されると考えられる．この基本的ペア構成方法とともに，学習者による評価に加えて教員によるノート評価を行って，評価の高いものと低いものを組み合わせる方法も考察する．これら２つの方法についてアクションリサーチを行って検討し，どちらで研究を進めるのかを判断していく．

3.

PI の進め方PI は図 1 の手順で行う．
1．講義を受ける
2．学習ノートを作成する
3．ペアを構成し，学習者に通知する
3．ピア・インストラクション(1) 概念テスト(2) フィードバッグ(3) ピア・インストラクション(4) 概念テスト(5) 正解の説明(6) 事後アンケート

図 1 PI の手順
学習ノートは講義内容について A4 サイズ用紙 1枚を目安に，人に説明できる内容にすることを条件に無記名で作成させる．作成したノートはスマートフォンでスキャンさせ，提出する．提出されたノートを Google ドライブに保存して共有し，学習者同士が評価する．
学習者による学習ノートの評価では，各自が自分にとって分かりやすい内容のものを３つ選び，順序を付けずに教員に報告する．この学習者による評価をもとにペアを構成し，PI に取り組ませる．PI の始
めに概念テストを行う．今回は LMS ツールの 1 つである Moodle の活動「フィードバック」を活用す
る．この概念テストは問題の正誤だけでなく，図 2のように回答に対する自信の有無も学習者に回答さ― 243 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

4.2 概念テストの結果

問題「0.05260」を科学的な表記方法として最も適切なものを答えよ。この解答に対する自信も含めて、解答群の中から 1 つ選びなさい。
(1) この問題に対する自信を答えよ。
自信あり
自信なし
(2) 「0.05260」を科学的な表記方法として最も適切なものを答えよ。(選択肢 略)

第 4，5 回講義の概念テストの結果は以下の通りである．図 5，6 は第 4 回，図 7，8 は第 5 回の講義の結果である．すべて，「学習者による評価」をもとにグループ構成を行い，PI を実施している．
〔設問1〕PI前

図 2 概念テスト例
せる．概念テストの結果を学習者にフィードバック
したあと，あらかじめ指定したペアの中で概念テストの解答について討論させる．討論の時間は 5 分～
10 分程度を設定する．その後 PI の初期段階で実施した概念テストの内容と同じ問題に取り組ませ，PIの効果を測定する．最後に，教員は正解を解説し，自己評価および総合評価を測定するための事後アン
ケートを実施する．

4.

自信あり

26

自信なし

12

自信なし

2

3

自信あり

1

自信あり

0

自信なし

2

自信なし

1

〔設問2〕PI前

PI後
15

正解

正解

26

自信あり

9

自信あり

14

自信なし

6

自信なし

12

14

3

不正解

自信あり

6

自信あり

2

自信なし

8

自信なし

1

図 6 第 4 回講義 概念テスト設問 2〔設問1〕PI前

正解

30

自信あり

26

自信あり

29

自信なし

4

自信なし

1

0

不正解

今年度，現時点まで 7 回の講義を行っているが，以下のようなグループ構成で PI を実施した．
・第 1 回目（PI 実施なし）
・第 2，3 回…ランダム
・第 4，5 回…学習者による評価のみ
・第 6，7 回…学習者の評価＋教師による評価
図３，4 は第 4 回講義の PI 後に実施したアンケー
トの結果である．

PI後
30

正解

4.1 学習意欲，理解の深まり

0

不正解

自信あり

0

自信あり

0

自信なし

0

自信なし

0

図 7 第 4 回講義 概念テスト設問 1〔設問2〕PI前

PI後
15

正解

正解

25

自信あり

12

自信あり

20

自信なし

3

自信なし

5

15

不正解

n＝30

不正解

3

自信あり

13

自信あり

1

自信なし

2

自信なし

4

図 8 第 4 回講義 概念テスト設問 2

5.

どちらか
といえば
はい(11)
37%
はい(18)
60%

図 3 ペア学習で，相手と共感することが多く学習意欲が高まった

どちらか
といえば
はい(12)
40%

1

不正解

図 5 第 4 回講義 概念テスト設問 1

本研究は，対面講義を前提に計画を立てていたが新型コロナ禍により，オンライン講義で進めている．
講義およびペア学習を除いては，計画通り進めている．講義とペア学習は Web 会議ツールの 1 つである
「Zoom」を活用して，実施している．現在研究は進行中であるため，途中の結果についてまとめた．

いいえ(1)
3%

28

14

不正解

結果

どちらかといえばいいえ(1)…

正解

自信あり

不正解

いいえ(1)
3%
どちらかといえばいいえ(0)
0%

PI後
26

正解

n＝30

考察

オンラインによる PI だったことで学習者の学習
意欲の高まりや理解の深まりにマイナスの影響がでるかと思ったが，結果を見る限り，マイナスの評価は見受けられない．概念テストの結果については，
各設問 2 において，「不正解・自信あり」の学生が見受けられた．これらのデータについて，個別の分析を行い，グループ構成による影響があるか研究を進める．また，第 6，7 回の「教師による評価」を加えたグループ構成との比較をし，今後のグループ構成の方法について検討する．
参考文献

はい(16)
54%

図 4 ペア学習で，相手の説明が適切
で，理解が深まった(1) Catherine H. Crouch and Eric Mazur，Peer Instruction:
Ten years of experience and results, American Journal of
Physics Vol.68，p970-977，（2001）(2) Eric Mazur，Peer Instruction：A User’s Manual，Pearson
Education Limited，p1-16，（2014）― 244 ―

D5-3

表計算ソフトウェア演習への公開データの活用
Utilization of public data for Spreadsheet Software Exercise
吉根 勝美*1
Katsumi YOSHINE*1*1
南山大学経済学部*1
Faculty of Economics, Nanzan University
Email: kyoshine@nanzan-u.ac.jp
あらまし：大学新入生を対象にした表計算ソフトウェアの演習では，架空のデータではなく，その後の専門的な学習につながる実際のデータを用いる方が望ましい．
本稿では，経済学部への新入生を対象にして，ウェブスクレイピングの技術を用いて，公開データから表計算演習のための教材を開発した 2 つの事例を紹介する．具体的には，公開されている地価情報や求人情報の個別データから，表計算演習の例題として使用可能な教材を生成する．
キーワード：公開データ，公的統計，データ処理演習，統計教育，ウェブスクレイピング

1.

はじめに

大学生に対する統計教育において実際のデータを使用すること―Use real data―の重要性は，アメリカ
統計学会による「統計教育における評価と指導のガイドライン」の College Report 2016 でも示されている(1)．筆者が所属する学部の 1 年次必修科目「データ処理入門」では，行政機関や地方自治体が発表している公的統計を使用している．例えば，愛知県統計年鑑から百貨店の販売額を抽出して，表計算ソフ
トウェアの基本操作演習の教材としているが，単位をわざと伏せておき，県内の年間百貨店販売額の規模を推測させる教材でもある（図 1）．
公開されている公的統計の多くは，調査統計や業
務統計であり，集計される前の個々のデータが有する“reality”が失われてしまうのはやむを得ない．
しかし，ウェブ公開されている公的な統計データの中には，情報提供を目的とする検索機能を用いて，個々のデータに 1 件 1 件アクセスすることが可能な場合がある．そこで本稿では，ウェブスクレイピン
グの技術で自動収集して教材化する 2 つの事例を示し，統計教育教材としての可能性を考えたい．

市の住宅地の平均価格等がまとめられている．例
えば，名古屋市千種区について，標準地数 26，平均
価格 248,900(円/㎡)，上位の価格 385,000(円/㎡)，下位の価格 159,000(円/㎡)という記載があり，基本統計量の説明題材にふさわしい“real data”である．
この個別データは，「標準地・基準地検索システム～国土交通省地価公示・都道府県地価調査～」 (3)から得ることができる．例えば，図 2 のように「名古屋市千種区の住宅地」を検索条件として指定すると，
図 3 のように 26 か所の調査地点の地価公示情報が 2
ページにわたって表示される．

図 2 公示地価の検索条件指定画面⋮

図 3 公示地価の検索結果表示
図 1 公的統計による表計算ソフト演習用教材の例

2.

事例 1（地価情報）

国土交通省の地価公示のうち，「令和２年地価公示(2)にみる地価の状況」 を参照すると，全国の主要都

この検索過程をウェブスクレイピングで自動実行するプログラムを作成した．
言語は Python 3.7.5 で，使用ライブラリは，Requests 2.22.0，BeautifulSoup
4.8.1，Selenium 3.141.0 である．使用ブラウザは― 245 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

Google Chrome 83.0.4103.97（64 ビット）で，Selenium
WebDriver は ChromeDriver 83.0.4103.39 である．
作成したソースプログラムはおよそ 50 行からなる．住所と地価を抽出した結果を CSV ファイルに出力した．その一部を図 4 に示す．平均，最小値，最大値を計算するための例題であるとともに，文字列の一括置換機能（(円/m²)の削除）やソート機能（価格の昇順，降順）を学ぶ演習にも利用可能である．

図 4 個別の地価情報から生成された CSV ファイル3.

事例 2（求人情報）

厚生労働省は，公共職業安定所（ハローワーク）
における求人，求職，就職の状況をとりまとめ，求人倍率などの指標を作成し，一般職業紹介状況として毎月公表している．このようなデータは，学習者にマクロ的な視点で観察させるのに必要ではあるが，“reality”を感じさせるのは難しい．そこで，厚生労働省職業安定局が提供する「ハローワークインタ
ーネットサービス」(4)から地域の実際の求人情報を抽出して，表計算ソフト演習用の教材としたい．

⋮

図 5 求人情報の検索条件指定画面

形態，賃金額）のデータを抽出して，CSV ファイルを出力する Python プログラムを作成した．ソースプ
ログラムはおよそ 80 行である．このプログラムを2020 年 6 月 9 日に実行したところ，検索結果は 79件あった．図 7 に CSV ファイルの一部を示す．このデータを用いて，文字列操作による賃金額の下限，
上限の抽出，フィルター機能によるデータ抽出の演習が可能である．

図 7 個別の求人情報から生成された CSV ファイル

4.

おわりに

本稿では，学習者が“reality”をより感じられるデータから教材を作成することを目的として，ウェブスクレイピングの技術を用いて，地価公示データ
や求人情報データを収集して，表計算ソフトウェア
演習で利用可能な教材データの作成事例を紹介した．
いずれも Python プログラムにより，データの自動収集が可能となった．
ウェブスクレイピングによりデータを自動的に収集するときには，Web サービスの利用規約でスクレイピングが禁止されていないかどうかを確認する必要がある．また，Web サービスに過度な負担をかけないようにする必要がある．今回作成したプログラ
ムでは，待機時間を随時設けている．
政府が全大学生の受講を目指している初級水準の人工知能教育では，表計算ソフトによるデータ分析
実習用に，実際の商品の購買データなどを実社会から集め，各大学向けに公開する計画があるという新聞報道もある(5)．このように，大学生の統計教育における“Use real data”の重要性は変わることないので，同様の事例を積み上げてアーカイブ化し，教材
データの共同利用の促進を目指したい．
参考文献

図 6 求人情報の検索結果 1 件分の表示
就業場所と希望職種を「名古屋市瑞穂区」「介護、福祉」と指定すると（図 5），求人情報が 1 ページに30 件ずつ表示される（図 6）．この検索過程を自動実行し，求人区分，雇用形態，賃金（求人種別，賃金(1) GAISE College Report ASA Revision Committee:“Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics
Education
College
Report2016”,
http://www.amstat.org/education/gaise (2016)(2) 国 土 交 通 省 : “ 令 和 ２ 年 地 価 公 示 ” ,https://www.mlit.go.jp/totikensangyo/totikensangyo_fr4_0
00380.html(3) 国土交通省: “標準地・基準地検索システム～国土交
通省地価公示・都道府県地価調査～”,https://www.land.mlit.go.jp/landPrice/AriaServlet?MOD=
0&TYP=0(4) 厚生労働省職業安定局: “ハローワークインターネッ
トサービス”, https://www.hellowork.mhlw.go.jp/(5) 日本経済新聞: “AI「普段使い」へ教育―政府・大学などモデル案、学生に基礎力 担い手拡大”, 2020 年 2
月 4 日付夕刊 (2020)― 246 ―

D5-4

非対面授業の開始時に求められる支援とは－授業開始から 3 週間の支援内容の分析－

What Kind of Support is Required at the Start of Non-Face-to-Face Classes?
- Analysis of Support Provided during the First Three Weeks of the Semester金子 大輔*1, 黒田 康平*2
Daisuke KANEKO*1, Kohei KURODA*2*1
北星学園大学経済学部*1
School of Economics, Hokusei Gakuen University*2
北星学園大学 IR 広報戦略室*2
Institutional Research and Planning Office, Hokusei Gakuen University
Email: kaneko@hokusei.ac.jp
あらまし：北星学園大学では，非対面授業の実施を支援する専門のチームを設立し，学生や教員の支援を行っている．本稿では，教員や学生に対して実際に行われた支援について取り上げる．授業開始から 3 週間の支援について，件数の推移や支援の内容をまとめるとともに，そこから 2 点を取り上げ，今後，さらに検討が必要と考えられる項目について述べる．
キーワード：遠隔授業，非対面授業，サポートチーム，学生支援，教員支援，出席

1.

はじめに

北星学園大学（以下，本学とする）では，新型コロナウイルス感染拡大を防止する観点から，2020 年
度の前期を非対面授業実施期間と設定した．この間は原則として対面授業を行わず，遠隔授業（オンラ
イン授業）を含めた非対面での授業を実施することとなる．本学における非対面授業は，Zoom を用いた
同時双方向型の遠隔授業と，Moodle を用いたオンデ
マンド型の遠隔授業が中心となっており，担当教員
はそれぞれの科目の状況に合わせて，どのように授業を実施するかを決定している．
ただし，ほとんどの教員や職員，そして学生にとっても，非対面授業の本格的な実施は初めての経験である．そのため，非対面授業の実施を支援するための専門のチーム（以下，サポートチームとする）
が設立され，教員や学生の支援を行うこととなった．
サポートチームには，教員 2 名のほか，教務系を含む複数の課からの職員や，ラーニングコモンズで学習サポートを行う職員数名が加わっている．なお，
このサポートチームとは別に，教室から Zoom を用
いて同時双方向型遠隔授業を実施する教員の補助を専門に実施するために設置されたチームもあるが，本稿においては取り上げない．
本研究は，授業開始から 3 週間の間に，サポート
チームが行った相談内容を検討することで，非対面授業の実施時，とくに授業の開始時に必要とされる支援ついて明らかにすることを目的としている．本稿では，実際にサポートチームが受けた問い合わせについて，その件数の推移や相談内容をまとめるとともに，今後検討が必要な点についても述べる．

2.

非対面授業の概要
本学では 4 月 27 日の週が授業開始であったが，前期が非対面授業期間となったことに伴い，その週を全休講とし，5 月 11 日より授業を開始することとした．それは履修登録を 5 月 1 日までに終わらせ，
5 月 8 日までに全科目・全履修者を本学の公式 LMSである Moodle に登録するためであった．本学には教務系のポータルサイトがなく，授業の情報を履修者に一括して提供する場がない．そのため，Moodleに全科目を登録することで，臨時のポータルとして活用することとした．また，Zoom と Office365 のラ
イセンスを，非常勤講師を含め全教員分用意した．
上記から，本学における非対面授業の実施方法は，(1)Zoom を用いた同時双方向型遠隔授業，(2)Moodleを用いたオンデマンド型遠隔授業，(3)双方を組み合わせた授業の 3 パターンが基本とされた．ただし(1)の場合であっても，Moodle 上でミーティング ID とパスワードを受講生に伝達することとした．
さらに，Moodle のストレージ容量増加やアクセスの輻輳をなるべく避けるために，動画などの容量が大 き い 資 料 に つ い て は ， Office365 に 付 随 す る
OneDrive 上にアップロードし，URL のみを Moodle
で共有することとした．

3.

サポートチームへの問い合わせの概要

3.1 問い合わせの方法
サポートチームへの問い合わせ方法として，電話とメールが用意された．メールアドレスは学生向けの遠隔授業のウェブサイトに掲載された．このウェブサイトはサポートチームの Twitter などでも適宜紹介するようにした．電話については，代表電話にかかってきた問い合わせのうち，遠隔授業に関係するものを全てサポートチームに転送することとした．
さらにこれらの情報は，Moodle 上に設置された学生向けの e 掲示板にも掲載された．学生には 5 月 8― 247 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

日に e 掲示板について一斉メールで周知されており，ほとんどの学生が問い合わせ先を知ることが可能であった．
3.2 問い合わせ件数の推移
表 1 から表 3 に，5 月 11 日から 29 日まで，1 週間ごとの問い合わせ件数を示す．学生，教員ごとに，電話件数，メール（スレッド数，受信数，送信数）
を示す．5 月 11 日から始まる第 1 週はかなり多くの問い合わせがあったが，第 2 週では教員からの電話
問い合わせ以外は大幅に減少している．さらに第 3
週では，どの問い合わせもほぼ半減していることがわかる．なお，土日の問い合わせについては，電話は受け付けずメールの受信のみ行った．土日に返事をすることはせずに月曜に対応することとしたため，
表では月曜にまとめて計上した．
3.3 主な問い合わせの内容
問い合わせの内容は多岐にわたるが，学生からの問い合わせは大きく(1)Moodle や Zoom の不具合が原因のもの，(2)自身のパソコンの不具合が原因のもの，(3)設定ミスや操作ミスなど，教員や学生自身に原因があるもの，(4)その他に分けられる．教員からの問い合わせはそれらに加えて，(5)Moodle や Zoomの授業での活用方法に関するもの，(6)学生からの相談に答えられず助けを求めるもの，に分けられる．

1週
日
5/11
5/12
5/13
5/14
5/15
計

表 1 問い合わせ数（第 1 週）
学生
教員
Tel Mail 受信 送信 Tel Mail 受信 送信
42
35
45
35
4
11
18
15
30
25
36
23
3
17
29
24
32
32
49
39
5
12
22
31
14
27
36
34
4
14
24
17
24
3
4
7
4
12
14
16
142 122 170 138 20 66
107 103

2週
日
5/18
5/19
5/20
5/21
5/22
計

表 2 問い合わせ数（第 2 週）
学生
教員
Tel Mail 受信 送信 Tel Mail 受信 送信
9
17
23
21
7
8
11
10
10
5
7
8
9
9
21
16
6
15
20
16
5
4
7
7
8
9
15
11
5
3
7
6
7
3
7
6
4
6
15
11
40
49
72
62 30 306150

表 3 問い合わせ数（第 3 週）
3週
学生
教員
日 Tel Mail 受信 送信 Tel Mail 受信 送信
5/25 2
11
16
13
2
4
4
3
5/26 3
3
4
3
3
3
4
2
5/27 3
2
3
3
7
0
0
0
5/28 8
3
3
3
4
2
4
3
5/29 1
6
7
5
2
1
4
2
計 17
25
33
27 18 1016
10

問い合わせによっては，教務に関する内容や高度に専門的な内容，授業そのものに関する内容など，
サポートチームで回答できる範囲を超えているものもあった．そのような問い合わせには適宜，適切な部署等を紹介するなどした．

4.

今後の検討が必要となる項目

問い合わせの内容から 2 点を取り上げ，今後，さらに検討が必要となる項目について述べる．
4.1 Moodle の不具合回避と教員支援の必要性
第 1 週は，アクセス集中により何度か Moodle のサーバが停止し，問い合わせが殺到した．Zoom のミーティング ID なども Moodle で案内することになっていたため，多数の学生が授業にアクセスできない状態となった．そのため，ピークをずらした Moodleの利用や，負荷の多い機能（小テストのシャッフル
機能や自動出欠機能）の利用停止を呼びかけたり，サーバの停止後 10 分程度で復旧できる体制を整えたりした．サーバ停止の回数が減少すると，これらの問い合わせも減少した．
ただし，教員の設定ミスが原因の問い合わせは，
学生・教員ともに，どの週においても見られた．たとえば，授業の情報が掲載されていない（非表示になっている），課題の提出ができない（課題モジュールの設定ミス）などである．教員の設定ミスはMoodle だけでなく Zoom でも見られ，ID とパスワ
ードを間違って掲示している，ミーティング参加者にアカウントを求める設定にしている（本学では学生にアカウントを取得させていない）などがあった．
また，日本語が苦手な外国人教員が，指示を理解できておらず，準備ができていない事例もあった．
上記から，非常勤講師も含めた全ての教員にわか
りやすく情報提供を行い，ミスを防ぐ方法についての検討が今後必要となる．
4.2 非対面授業における出席の再検討
学生からの問い合わせでは，出席に関するものも多かった．第 1 週では「出席の仕方がわからない」「キーワードを入れても出席にならない」などがあった．その後の週においても，「出席したはずなのに欠席になっている」などの問い合わせが続いた．
この理由として，Moodle の自動出欠機能が教員の意図通りに機能しなかったことや，複数の教員がオンデマンド型でも授業時間中に限定して出席を取ると誤解していたことなどがある． くわえて，出席に対して神経質になっている学生が多いこと，とくに出席のイメージがまだ掴めていない新入生は，その傾向が強いことが考えられる．
非対面授業における出席のあり方は，対面授業におけるそれとは大きく異なる．また出席は学生の評
価にも関わってくる点である．そのため，非対面授業における学生の評価という観点から出席について検討する必要がある．そしてその結果は，学内で広く共有されるべきものであろう．

― 248 ―

A6-1

看護師養成校におけるデジタル教科書の導入
An Introduction of digital textbooks in nursing school*1*2

田中 雅章 , 神田 あづさ*1*2
TANAKA Masaaki , KANDA Azusa*1
ユマニテク短期大学*1
Humanitec Junior College*2
仙台白百合女子大学*2
Sendai Shirayuri Women's College
Email: m_tanaka@jc-humanitec.ac.jp
あらまし：筆者が所属する学園の看護師養成課程では，2015 年からデジタル教科書の利用を始めた．翌年からデジタル教材が追加された．入学時から看護師国家試験受験の時期までの 3 年間にわたりデジタル
教科書お利用ログを収集した．収集した利用ログを国試の合否別に分析した．本稿では国試の合否から学生の学習分析結果を報告する．
キーワード：デジタル教科書，デジタル教材，学習分析

1.

はじめに

初等教育機関において，2020 年からデジタル教科
書の導入が始まった (1)．看護系の高等教育機関においてもデジタル教科書やデジタル教材の導入が進みつつある(2)．筆者が所属する学園の看護師養成課程
で，2015 年にデジタル教科書の運用を開始した．看
護師養成課程の教科書は使用する冊数も多いうえ 1冊当たりのページ数も多い．1 年間で使用する教科
書 50 冊の内 39 冊の約 80%がデジタル教科書として利用を開始した．さらに，2016 年からは授業で使用するデジタル教材もデジタル教科書と同じように利用を開始した．デジタル教材の作成は学内の教員だ
けでなく，担当科目の非常勤も含めて取り組みを行った結果，390 アイテムの登録が完了できた．
このデジタル教科書の仕組みは，透明テキスト付
きの PDF（Portable Document Format）ファイルである．これによってデジタル教科書の本文中の用語検索が可能になる．さらに XML（Extensible Markup
Language）を重ねることによって，紙の書籍と同様に，目次，しおり，マーカー，フセンメモ，ページ
メモ，一覧などの機能がデジタル教科書上で実現できている．
本稿は自動収集された利用ログを活用して，学生の学習履歴の分析を試みた．学生の学習実態を把握し，国家試験の合否理由の分析を試みた．

2.

書の利用期限を設けることができる．さらに出版社の既存利益を確保するために次の規則で運用している．
デジタル教科書を利用するためには，従来の紙の教科書を購入が必要で，デジタル教科書代は期限付
きの利用権である．それでも教科書データの提供を拒否する出版社があった．スタート時に 100%デジ
タル教科書の実現できなかった理由は，そうした理由があったためである．

システム概要図 1 電子書籍配信サービスの概要
この配信サービスには，タブレットのデジタル教
科書専用アプリから自動的に利用ログを収集する機能がある．学生が専用アプリの操作を行うたびに１件のログが発生する．このログをカウントすること
で，学生が学習したと判断する．

電子書籍配信サービスの概要

この電子書籍等配信サービスを図 1 に示す．同サービスは 2010 年から 8 大学で行われた電子学術書利
用実験プロジェクトをベースとして実用化されたシステムである(3)．
図 1 の左上の図は，既存の紙の教科書をデジタル教科書化するには出版社の協力が必要であることを示す．近年は，書籍データの PDF 化が進んでいることが多く，書籍データの提供に係る出版社の負担は比較的少ない．この配信システムは，デジタル教科

3. 利用ログの分析
1.分析対象者
分析対象者は2015年に入学したデジタル教科
書1期生の国試を受験した52名である．その内47名が合格し，5名が不合格である．
2.調査期間2015年4月から2018年3月までである．なお，看国試は2018年2月18日に行われ，合格発表は3月26日であった．

― 249 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.データ収集方法と分析手順
52名の3年間分のデジタル教科書やデジタル教
材の利用ログを使用した．3年間の総ログ数は550万件である．利用ログを個人の月別にサマリー集
計する．次に集計した個人の月別のサマリー集計
をExcelに読み，詳細な分析とグラフ化を行った．

4. 結果
1.年間の学習量

2.相対的学習量
合否別相対的学習量を図 3 に示す．相対的学習量とは図 4 に示した絶対的学習量の 52 名の平均値を基準として，合格群の平均値と不合格群の平均値を比較したものである．合格群は 47 名と人数が多いため学習傾向に大きな差は認められない．それに対して不合格群は合格群に比べ学習量の不安定さを示す．
160%

図 2 に利用ログの度数分布グラフを示す．1 人当たりの平均利用ログ件数は 3 年間で，約 87,000 件であった．3 年間で最も利用ログが多い学生は 16 万件近くになり，
少ない学生は 4 万件に満たなかった．
ある程度の個人の学習量に差があることは予想していたが，実際は予想以上であったことを示している．

合格

140%

不合格

120%
100%
80%
60%

図3
5

0
40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000

図2

利用ログの度数分布

2.絶対的学習量
図 3 に絶対的学習量のグラフを示す．絶対的学習量に含まれる利用ログは，学生が利用したデジタル
教科書とデジタル教材の両方を加算したものである．
10,000
8,000
6,000

2018年2月

2017年12月

2017年8月

2017年10月

2017年6月

2017年4月

2017年2月

2016年12月

2016年8月

2016年10月

2016年6月

2016年4月

2016年2月

2015年12月

2015年8月

2015年10月

2015年6月

2015年4月

図3

2017年…

2018年2月

2017年…

2017年8月

2017年6月

2017年4月

2016年…

2017年2月

2016年…

2016年8月

2016年6月

まとめ

デジタル教科書を導入した目的は，学生の学習環
境の向上を図るためであった．学習分析の結果から，
国試の合否分析を行うことができた．これを活用して国試のための学習指導の基礎資料を得られることができた．デジタル教科書の利用ログを学習分析に活用することは学習指導に有効であることを示唆し
た．
参考文献

2,000
0

相対的学習量不合格群は 1 年生の 5 月から相対的学習量が上下を繰り返している．最初はデジタル教科書に興味を持ち異常な使い方を繰り返している．やがて，デジタル教科書に興味を持たなくなり学習量の減少を示している．2 年生の病院の臨地実習が始まる頃は臨地実習でいっぱいの様で，実習現場で学んだことや
曖昧になっていた知識など，教科書を通した学習行動が認められない．
特に 3 年生である受験年度は，一番大切な時期であるにもかかわらず学習量が極めて不十分なうえに学習量も不安定であることを示した．また，受験直前の 12 月から 1 月にかけて体調を崩すことが心配される異常とも思える追い込み的な学習をしていたこと
を示した．

5.

4,000

2016年4月

2015年…

2016年2月

2015年…

2015年8月

10

2015年6月

20%

2015年4月40%

15

絶対的学習量

夏休みや冬休み期間中は利用が少なくなることを示している．また，9 月から 11 月の期間は 11 月に利用のピークが認められた．これは，毎年 9 月から
11 月が後期の授業期間で，12 月から病院の臨地実習が始まるためである．

(1) 学習者用デジタル教科書の制度化,文部科学省
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/kyoukasho/seido/1
407731.htm,2020.4.1(2) 田中雅章, 看護師養成課程で導入が始まっている電子書籍サービス, 情報処理, Vol.58.№7,pp.630-633,
2017.7(3) 島田貴史,“慶應義塾大学における電子学術書利用実験プロジェクト最終報告:既刊書・電子学術書の学術利用の可能性”,情報管理,vol.55,№5,pp.318-328,2012.8― 250 ―

A6-2

医学部の授業におけるオンデマンド配信はどこまで可能か？
－個人情報と著作権よる視点から－

Possibility of on-demand distribution in medical faculty- From the viewpoint of personal information and copyright 柳川 信*1, 讃岐 勝*2, 片山 京子*3
Makoto YANAGAWA*1, Masaru SANUKI*2, Kyoko KATAYAMA*3*1 *3
筑波大学医学医療エリア支援室*1 *3
Academic Service Office for Faculty of Medicine, University of Tsukuba*2
筑波大学医学医療系臨床医学域*2
Department of Clinical Medicine, Faculty of Medicine, University of Tsukuba
Email: yanagawa.makoto@md.tsukuba.ac.jp
あらまし：医学部の授業においては個人情報・著作権がしばしば問題になっている．筑波大学医学類では2019 年度より在学生に視聴させるため全ての授業を収録，2020 年には COVID-19 の影響により収録物をオンデマンド配信することで授業を開始しているが，オンデマンド配信を始めるにあたり教員及び提供する側が注意するべき問題点がいくつか浮かび上がった．本稿ではこの問題点について述べる．
キーワード：医学部授業，個人情報，著作権，オンデマンド配信

1.

はじめに

医学は人体の機能・構造・病態について研究し，診断・治療・予防方法を開発する学問である．それには検体を実際に目で見るだけでなく，より詳しく
ミクロ・マクロのことまでも考慮される．そのため医学を学ぶ医学部の授業では遺伝子・細胞レベルの変化，臓器に関する疾患，身体全体を扱う病態，社会的観点からの考察といった多岐にわたる話題が扱われることとなる．科学技術の進歩，それに伴う社会の形態によって，個人を識別可能な情報も変化す
る．学問は「検体の持つ情報をいかに記述できるか」ということに重きが置かれ，さらに検体として人体を使うことの多い医学では「個人情報」の取り扱いに対してより一層の注意を払うことが必要である．
筑波大学医学類（医学部医学科に相当，以下，医学類）では 2019 年度より全ての授業を収録し在校生に視聴させる試みを始めた．2020 年度には COVID19 の影響によりオンライン授業として昨年度の収録物をオンデマンドで配信することによって授業を開始している．
オンデマンド配信を始めるにあたり，教員及び提供する側が注意するべき個人情報・著作権取り扱いに関する問題を再確認することとなった．本稿ではこれらの問題について報告するとともに，個人情報を含むようなコンテンツをセキュアに配信する方法についても報告をおこなう．

2.

収録環境と編集・確認体制

2019 年度の講義は主に PowerPoint 等で作成された講義スライドをスクリーンへ投影し行われている．
スクリーンに投影された映像（PC 画面）と教員を映
すカメラ映像の 2 つを配信用として収録した．これ
らの収録はすべて独自に用意した遠隔自動収録システムを使用した．収録した動画は以下の工程を経て配信用コンテンツとしている（図 1）．
1． 1 コンテンツにつき 2 人体制で対応．1 名が確認・編集を行い，別の 1 名が再確認を行う．
2． 実際に授業を担当した教員へコンテンツの確認と使用許諾の申請．
3． 配信（または未使用）
．
配信

収録

再編集

確認
未使用

編集・確認

図 1 コンテンツ公開までの流れ
2019 年度に収録された講義は 882 コマで（実習・演習は除く），事前に配信を行わないことが決まっていた講義を除く 794 コマに対してこの作業を行なった．
2020 年度の授業は，2019 年度に収録したコンテンツを授業担当者に再度確認を取り，使用可能であれ
ばそのまま使用，使用不可であればオンデマンド配
信用前提の授業として再度収録を行なっている．

3.

医学部授業に関する個人情報・著作権

3.1. 対面授業時の取り組み
常に 100 人以上を対象が受講対象のため，講義はPC スライドを使用して行なっている．PC スライドの中には病態を説明するために使用許可を得た患者の画像・動画を使用していることがある．そのため授業中のカメラ・スマートフォン等の使用を禁止し，それらの画像・動画が流出しないように対応してい― 251 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

る．PC スライドとは別に講義資料を配布しているが，そこではスライドで使用している個人情報に関わる箇所は削除されている．
3.2. 配信用コンテンツ作成時の取り組み
動画編集の際に実際に削除・または匿名化を行なった事例について述べる．なお 2019 年度は授業収録
初年度であったため，講義を行う教員全員（約 380名）に収録の事実が認知されておらず，講義資料がオンデマンド配信を意識して作成されていないことがある点には留意されたい．
個人情報について
表 1 は確認・編集段階で実際に削除または匿名化を行なった事例をまとめたものである．
表 1 コンテンツに含まれる個人情報
診療科・専門分野
内容
総合診療科
在宅診療の実際を紹介する
動画・画像
神経内科
患者の全身画像皮膚科
患者の顔面画像眼科
虹彩，網膜（眼底）が映る
手術動画・画像小児科
患者の顔面画像共通
学生の名前
レジデント・教員の写真
家族の写真
著作権について
改正著作権法が 2020 年 4 月 28 日に施行され，著作物がオンデマンド配信授業でも通常の対面授業と同様に使用可能になった．しかし 2019 年度の配信では改正法が施行される以前に行われたものであるた
め，以下に挙げる箇所に関して動画から削除している．(1) 出典が曖昧な参考資料．(2) 出典は明記してあるが使用許諾の確認が取れていないもの．
2020 年度の授業のオンデマンド配信では改正法が施行されたことを受け，2019 年度のコンテンツでは削除していた使用許諾の取れていない資料を復元し配信している．
その他
オンデマンド配信をするにあたり，授業内容に関係のないと思われるキャラクター，または授業と関係のない雑談なども教員からの要望でコンテンツからは削除している．

4.

配信環境

4.1. 2019 年度
2019 年度に試みたオンデマンド配信は，配信場所
を入退室ログが記録可能な生体認証付き視聴覚室に限定した．動画視聴には moodle を使用しログインには LTI 認証連携を用いた．また視聴可能な学生は，学類長へ視聴申請を提出し許可を得た者のみとしている．さらには複数人で視聴していないことを室内に設置されている監視カメラの映像と入退室ログを精査し確認している．
4.2. 2020 年度
2020 年度は COVID-19 の影響でオンライン授業が開始された．主に前年度に収録したコンテンツを
manaba を通じてオンデマンド配信している．

5.

問題点

コンテンツ作成時に起こった問題を挙げる．
1． 講義資料を前任者より譲り受けている．
2． 患者自身の画像・動画を対面授業のみを前提として使用許可を得ている．
1 は講義担当者の急な変更等により講義資料を前年度のものを使用したため許諾の確認が取れないという問題である．この問題は医学部の授業が各コー
ス各授業で担当教員が異なるという特性上しばしば起こり得る．
2 について．病態の説明に患者自身の画像・動画を使用している場合がある．この際，患者に対して
対面授業で使用することの許可は得ているがオンデ
マンド配信授業で使用するとの許可を得ていないということがある．

6.

オンデマンド配信はどこまで可能か

オンデマンド配信の問題点の一つに，受講者の視聴環境をこちらが認知できないということがある．
対面授業では受講者の動向を確認しながら授業を行うことが可能であり，カメラ・スマートフォン等の使用を禁止することができる．一方，オンデマンド
配信の場合受講者に対して配信画面の記録を完全に抑止することはできない．それゆえ，これを踏まえたコンテンツ作りが必要となってくる．少なくとも医学類では 2019 年度に行われている授業を収録後，編集を加えずそのまま配信することはできなかった．
身体の内部を扱うような分野では個人情報はほとんど使用されないが，身体の外部を扱う分野では個
人情報（患者の全身像など）が病態の詳しい理解に必要な場合があり，しばしば使用される．オンデマ
ンド配信として使用することの許可が取れていれば良いのだが，現状そうでないことが多い．したがって配信用コンテンツとして使用するには，使われている個人情報を出版されている書籍等に記載されている写真やイラストなどに置き換える作業が必要不可欠である．しかし，「オンデマンド配信をするからそのための講義スライド・資料を作成しておいてね」とお願いしたところですぐにできるわけではない．
学生側の動向を完全に制御できない以上，医学部の授業のオンデマンド配信を実現できるかどうかは，
Ø 教員側のオンデマンド配信への理解とそれを意識した資料作りØ 提供する側の個人情報・著作権に関する知識と確認作業に費やす時間
これらにどこまでリソースを割けるかに大きく依存するだろう．

― 252 ―

A6-3

Moodle を用いた臨床実習代替教材の提案
Learning Materials as Alternatives for Bed Side Learning with Moodle
淺田 義和*1, 河北 博文*2, 伴 信太郎*3, 岡崎 仁昭*1, 川平 洋*1, 松山 泰*1, 門田 守人*4
Yoshikazu ASADA *1, Hirobumi KAWAKITA *2, Nobutaro BAN *3, Hitoaki OKAZAKI *1, Hiroshi KAWAHIRA *1,
Yasushi MATSUYAMA *1, Morito MONDEN*4*1
自治医科大学, *2 日本医療機能評価機構, *3 愛知医科大学, *4 日本医学会連合*1
Jichi Medical University, *2Japan Council for Quality Health Care,*3
Aichi Medical University, *4 The Japanese Medical Science Federation
Email: yasada@jichi.ac.jp
あらまし：新型コロナウイルスの感染拡大にともない，医学部をはじめとした医療系教育機関において，
特に臨床実習の休止が相次いでいる．今回，筆者らは厚生労働科学研究の一環として，動画・音声・LMS（Moodle）を用いた実践知識の補強を目的としたアウトプット型教育コンテンツの作成を行った．本発表
では，特に臨床推論や視診・聴診，診療録の記載といった内容を Moodle 上で仮想臨床実習として体験・学習できる教材について報告する．
キーワード：医学教育，Moodle，臨床実習，新型コロナウイルス，オンデマンド教育

1.

はじめに

新型コロナウイルスの感染拡大にともない，医学部等の医療系教育機関においては，病院等での臨床実習の休止が相次いでいる．座学講義に関しては同
期型・非同期型によるメディア授業にて代替運用されている事例も多々あるが，実際に臨床で行う実習については開催が困難である．
ICT を活用した医学教育コンテンツは欧米をはじめとして活用され始めている．しかし，開発や維持に関する経費が多額にかかる点，学習履歴が自由に扱いづらい点，などの課題も存在している．また，救急蘇生に関する内容が中心であり，医学教育モデ
ルコアカリキュラム（1）等で記載される症候・疾患に対して対応するにはやや不十分である．
このような状況への対応策の一つとして，筆者ら
は動画・音声・LMS（Moodle）を用いた実践知識の補強を目的としたアウトプット型教育コンテンツの作成を行った．本稿では，教材開発やプラットフォーム検討時の注意点と合わせ，実際に作成した教材の紹介と今後の課題・展望について述べる．

2.

教材開発の方向性検討

2.1 理想とする医学教育コンテンツの検討
臨床推論のプロセス（2）を元に，コンテンツの枠組みとなる診療プロセスを検討した．具体的な作成にあたっては，臨床現場を設定とした問題解決型学習を目指した．以下にその概略を示す．
冒頭で臨床現場と患者の設定を提示し，その後患者の診療を進めていくシナリオの中で，5～10 題程度の設問を解く形式を基本とした．その設問を解き，正解・不正解を確認し，同時に提示される解説を読むことで，学習者が自己学習できる設計とした．また，シナリオの中に提示される情報は，できる限り臨床現場を再現した形を目指し，「臨床実習の代替」という表現に適したコンテンツを目指した．すなわ
ち，臨床医が視覚で得る情報は静止画や動画で，音声で得る情報は音声で，視覚・音声ともに頼る情報
は音声付き動画で示すことを原則とした．さらに，臨床実践を診療録や病歴要約にまとめて提出させる課題を含めた．これは，臨床医に必要な業務能力を高めることや，知識の精緻化・体系化にも役立てることが可能という考え方に基づいている．
以上を踏まえ，①双方向性，②参加型・体験型，③学習意欲を鼓舞する，④より臨床に近い，⑤EBM（Evidence Based Medicine）との連携，⑥体系的・統一的，⑦音声データ・動画・画像診断，⑧文献・ガイドライン，⑨学習時の利便性（スマートフォンでも学習可能）などを網羅させた．
2.2 使用するプラットフォームの検討
本研究では，LMS として Moodle を採用した．その理由として，①オープンソースであり，サーバ環
境さえ整えば導入が容易である点，②小テスト，フォーラム，課題などのデフォルト機能のみでもコンテンツが作成可能である点，③学習者はスマートフ
ォンやタブレットを含めてブラウザ経由でアクセスできる点，④学習履歴を詳細に記録することが可能であり，学習分析等に役立てることができる点，⑤
詳細な作り込みは必要になるが，双方向性の確保が可能である点，などがある．

3.

開発した教材の構成

2.1 で触れた項目を踏まえ，作成されたシナリオ(3)について Moodle の小テスト機能を用いた教材化を検討した．以下，Moodle 上で設定する際の注意点を整理する．なお、本研究では Moodle 3.8 を用いた．
3.1 小テストの設定：順次ナビゲーション
一部の教材では診療の時間軸に沿ってシナリオが進行する．この場合，後半の設問を読むことで前半― 253 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4の正解が推測できてしまうこともある．このため，学習者が戻って正解を選び直すことを禁止する必要がある．そこで，小テストの設定として，一部のシナリオではレイアウト項目のナビゲーションメソッ
ドを「順次」とした．これにより，学習者は小テス
トでページ遷移後，前のページには戻れなくなる．
3.2 小テストの設定：即時フィードバック
医療面接を Moodle 上で実装する場合，患者との仮想的な対話を設定する必要がある．今回は小テス
トのフィードバック機能を用いて，学習者の選択に対して回答が表示されるようにした．
具体的には，学習者に対して「次に聴くべきことはどれか」といった設問を提示し，各選択肢のフィードバックとして患者の受け答えを文字や動画で示す，という形式とした．

図 1 動画による追加情報提示の例

ッグ&ドロップマーカーを，診療録を入力させる問
題では作文問題を，それぞれ用いた．

4.

Moodle の小テストを用いる場合，いくつか機能面での限界も存在する．まず，シナリオを進めるにあ
たっての分岐を作成することができない点が挙げられる．前述のように，ある設問の正誤に応じて提示する情報を変えることは可能である．しかし，正解すれば患者が回復に向かう，そうでなければ急変する，などのストーリー分岐は小テスト機能では不可能である．この場合，Moodle の基本機能であるレッ
スンにて代替できる．また Moodle 3.9 より標準機能として導入予定である H5P においても，分岐を含む
シナリオ型教材が作成可能である．いずれの場合においても作成の時間的負荷は生じるが，現実に即した教材とすることで学習意欲の向上が期待される．
また，作文問題を用いる場合，教師権限で採点を行うまでは活動完了の条件を満たさないという仕様になっている．このため，1 つの設問を完了したら
解答解説の PDF を表示する，といった作りとするには不向きである．この場合，診療録の入力について
のみ課題またはデータベース等を扱うことが考えられる．課題であれば入力欄は 1 つのみであるが，容易に設定することができる．データベースは設定の負担がかかる反面，実際の診療録の画面や形式に即した形での入力欄を作成することが可能となる．
本研究では小テストを主として作成を進めてきたが，その限界と合わせ，Moodle の他の基本機能を組み合わせることも今後の可能性として視野に入れる必要があるだろう．
付記
本発表内容は，以下の研究助成を受けている．
l ICT を活用した卒前・卒後のシームレスな医学教育の支援方策の策定のための研究（研究代表者：門田守人） 分担研究 ICT を活用した医学教育コンテンツ等の開発（研究分担者：河北博文）l 卒前・卒後のコンピテンシー獲得に至る多様なプロセスを支援する多面的な評価情報が集約化されたダイナミックシラバスの開発とその効果検証に関する研究（研究代表者：岡崎仁昭）

図 2 ドラッグ&ドロップでの問題例
なお，デフォルトで使われている遅延フィードバ
ックではすべての問題を回答し終わるまで情報が提示されない．そのため，小テストの設定として問題の挙動の問題動作を「即時フィードバック」とした．
これにより，学習者は選択肢を選んだ後にチェックボタンを押すことで追加の情報が得られるようになる．なお，この形式は検査オーダーや聴診箇所の選択などの問題としても利用可能である．
3.3 小テストの設問設定
小テストの設問としては多肢選択を基本としたが，画像に対して正しい位置を答えさせる問題ではドラ小テストの限界と他の機能の検討

参考文献(1) 文部科学省．医学教育モデル・コア・カリキュラム（平成 28 年度改訂版）．
https://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/toushin/__icsFiles/afieldfile/2017 /06/28/1383961_01.pdf ( 最 終アクセス 2020 年 06 月 03 日)(2) 松村正巳：臨床推論．日内会誌 2017；106：2562-7(3) 厚労科研 門田班 河北グループ
https://kawakita.medmdl.com/moodle/ ( 最終アクセス
2020 年 06 月 03 日)― 254 ―

B6-1

マーカレス AR を用いて仮想の災害状況を可視化するアプリとその予備実験
A Mobile Application for Visualizing Virtual Disaster Situations Using
Markerless Augmented Reality and Its Preliminary Experiment
光原 弘幸*1, 獅々堀 正幹*1
Hiroyuki MITSUHARA*1, Masami SHISHIBORI*1*1 徳島大学大学院社会産業理工学研究部*1Graduate School of Technology, Industrial and Social Sciences, Tokushima University
Email: mituhara@is.tokushima-u.ac.jp
あらまし：災害を自分事として捉えることは，防災を学ぶ上で重要であるが，災害状況を想像することが難しく，これに至っていないことが懸念される．そこで本研究では，スマートフォン越しに現実世界を見ると，そこに仮想的な災害状況が広がっているという可視化をマーカレス AR で実現する．試作システム
による予備実験を実施し，リアルに災害状況（炎，瓦礫，避難者）を可視化できたことなどが分かった．
キーワード：マーカレス AR，スマートフォンアプリ，災害状況可視化，リアリティ，防災教育

1.

はじめに

自然災害が多発する近年，防災教育の重要性が特に高まっており，ICT 活用防災教育も充実しつつある(1)．防災を学ぶ上で，まずは災害を自分事として捉えることが重要である．例えば，自分の地域のハ
ザードマップや被災事例から，災害の危険性（例えば，津波浸水深）を知ることで，避難場所の確認が動機づけられるだろう．しかし，災害により目の前の光景がどのような状況になるのかを想像することは難しい．危険性を知識としてもっていても，危険性を実感するには至っておらず，“どのように命を守るか”について考えたり対策したりしないことが懸念される．言い換えると，災害状況を想像できなけ
れば，災害を自分事として捉えるに至らないという懸念がある．
本研究では，災害を自分事として捉えるには，リ
アリティのある災害状況の可視化が必要である，と考えている．このような可視化は，現実世界と仮想世界を融合する AR (Augmented Reality)により実現できるだろう．そこで本研究では，屋外を対象に，
マーカレス AR を用いて仮想の災害状況を可視化す
るスマートフォンアプリを試作している．災害状況の位置を緯度経度で指定しておき，学習者がスマー
トフォン越しにその位置を見ると，そこに災害状況が広がっているという可視化の実現をめざす．
本稿では，試作アプリを概観した後，その予備実
験（比較実験）について述べる．

2.

試作アプリ

試作アプリは，カメラおよび GPS レシーバを内蔵
し，AR フレームワークである ARCore に対応したAndroid スマートフォン端末で動作する．
2.1 可視化する災害状況
試作アプリでは，さまざまな災害状況の中から，位置を指定できる災害状況を可視化の対象とした．
具体的には炎，瓦礫，避難者であり，3 次元 CG（3DCG）

をマーカレス AR で端末のリアルタイム映像に重畳表示する．
炎と瓦礫に対しては，重畳表示する位置を緯度経度で指定しておく．避難者に対しては，複数の通過
点の緯度経度に加え，避難の速さ（走って逃げる／
歩いて逃げる）も指定できる．
2.2 処理手順
マーカレス AR を用いて仮想の災害状況を可視化するまでの手順を示す．
I.
学習者（ユーザ）から許可を得た上で，現在位
置（緯度経度）を取得する．
II. 設定した災害状況の緯度経度を取得する．
III. リアルタイム映像を端末のディスプレイに表示する．
IV. 学 習 者 に 端 末 で 周 辺 を 撮 影 す る よ う 促 し ，ARCore の Vertical Plane Detection 機能でリアルタイム映像から平面を検知する．
V. 設定した災害状況 3DCG が重畳表示される．重畳表示の位置に違和感があれば，位置を調整できる．
VI. 避難者が設定されていれば，避難者の 3DCG ア
ニメーションを重畳表示する．
2.3 視覚的リアリティの向上
試作システムにおいて，災害状況 3DCG と平面の位置合わせの精度は十分ではない．そこで，ARCoreの Raycast 機能を用いて，端末画面をタップすることで平面との接触位置を取得し，重畳表示の位置を調整している．
災害状況をリアルに可視化するには，太陽光や照明を考慮した 3DCG の表示が求められる．そこで，
ARCore の Light Estimation 機能を用いて，リアルタ
イム映像の明るさや色合いを推定し，それらの推定値に応じて 3DCG に陰影処理を行う．
炎，瓦礫，避難者を可視化したスクリーンショッ
トと試作システム利用時の様子を図 1 に示す．

― 255 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.2 実験結果と考察

図 1 試作アプリによる災害状況の可視化
表 1 アンケート結果の平均値と標準偏差要素
グループ A グループ B グループ C
4.0 (0.0)
4.14 (0.35)
4.33 (0.47)
リアリティ
3.8 (0.4)
3.0 (1.06)
3.66 (0.47)
緊迫感
3.2 (0.98)
3.0 (0.75)
2.83 (0.68)
恐怖
3.2(0.98)
2.57(1.05)
2.83 (0.68)
不安
3.4 (0.49)
2.71 (1.03)
3.16 (0.68)
焦燥感( )内は標準偏差2.4 関連研究
AR 活用型避難訓練システムが積極的に研究開発されいる(2)．例えば，著者らのスマートフォン HMD
用アプリは，シナリオに基づいてマーカ型 AR で災害状況を可視化する(3)．CERD-AR という iOS アプリ
は，電子地図上で火災や家屋倒壊などの災害状況の範囲を設定しておき，マーカレス AR で可視化する(4)．Disaster Scope は，深度センサ搭載のスマートフ
ォンを用いることで，空間の形状を考慮したリアルな浸水状況を表現できる(5)．Catal らの避難訓練ゲー
ムは，リアルな災害状況の可視化よりも，ゲーム性を考慮した AR による情報提示手法を模索している(6)．本研究の試作システムは，避難者の可視化にも焦点を当てており，今後，避難訓練用に改良される．

3.

予備実験

試作アプリを通じて災害を自分事として捉えられるかを，避難者の可視化による影響も含めて検証するために，予備実験を実施した．
3.1 実験方法
被験者は徳島大学の学部 3～4 年生の 18 名であり，
防災意識などに偏りのないよう，3 グループに分けて試作アプリを利用させた．すべてのグループに共通して，炎と瓦礫を可視化した．グループ A（5 名）
は避難者の可視化なし，グループ B（7 名）には歩いて逃げる避難者，グループ C（6 名）には走って逃げる避難者を可視化した．
被験者は指定された場所から試作アプリを通じて災害状況を見た直後，5 段階尺度（1～5）のアンケートに回答した．本実験では，リアリティや緊迫感といった要素が災害を自分事として捉えることに影響すると考え，これらの要素をどの程度感じたかを尋ねることにした．

アンケート結果として，平均値と標準偏差を表 1に示す．グループ間の平均値に有意な差はなかった．
リアリティに関しては，すべてのグループで平均値
が 4.0 以上となった．避難者の可視化の有無にかか
わらず，災害状況をリアルに可視化できたと考えられる．グループ C の平均値がもっとも高かったことは，走って逃げる避難者の可視化がリアリティの向上につながると期待できる．緊迫感，不安，焦燥感
に関しては，グループ B の平均値がもっとも低く，
恐怖に関しては，グループ C の平均値がもっとも低かった．これらの要素においてグループ A の平均値
がもっとも高かった．このような結果は，避難者の可視化がリアリティを向上させる一方で，緊迫感などを低下させ，災害を自分事として捉えることにつながらない可能性も示唆している．緊迫感に着目す
ると，グループ C の平均値がグループ B よりも 0.66
高い．低い緊迫感は「急いで避難しなくても大丈夫」と思わせ，ゆっくりとした避難が失敗につながることが懸念される．グループ C はリアリティの平均値
がもっとも高いこともあり，走る避難者を可視化することが災害を自分事として捉えさせることに効果的だと考えられる．

4.

おわりに

本稿では，マーカレス AR を用いて仮想的な災害
状況（炎，瓦礫，避難者）を可視化するスマートフ
ォン用の試作アプリについて述べた．予備実験を通じて，可視化が比較的高いリアリティを有していることなどが分かった．
今後は，避難訓練において，歩く避難者を可視化することで，意図的に誘発した避難失敗から学ばせることを検討し，避難訓練アプリを完成させたい．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18H01054 の助成を受けた．
参考文献(1) 光原弘幸: “ICT 活用型防災教育システムの現状と展望”, 教育システム情報学会誌, Vol.35, No.2, pp.66-80(2018)(2) Lovreglio, R. and Kinateder, M.: “Augmented Reality for
Pedestrian Evacuation Research: Promises andLimitations”, Safety Science, Vol.128, 104750 (2020)(3) Mitsuhara, H. and Shishibori, M.: “Evacuation Training
Using Scenario-based Augmented Reality Game”, Proc. of
VARE2019, pp.42-50 (2019)(4) CERD-AR, https://bitbucket.org/nro2dai/cerd-ar/(2020.6.1 アクセス可)(5) 板宮朋基, 吉村達之: “複合現実による災害想定没入
体験アプリ Disaster Scope の開発と避難訓練における活用”, 日本災害情報学会誌, Vol.16, No.2, pp.191-198(2018)(6) Catal, C., Akbulut, A., Tunali, B. et al.: “Evaluation ofAugmented Reality Technology for the Design of an
Evacuation
Training
Game”,
VirtualReality,https://doi.org/10.1007/s10055-019-00410-z (2019)― 256 ―

B6-2

VR を用いた様々な状況での地震時の避難行動学習支援システム
Learning Support System for Evacuation Movements in Earthquake Situations
using VR
鈴木 一郎*1, 松原 行宏*2, 岩根 典之*2, 岡本 勝*2
Ichiro SUZUKI , Yukihiro MATSUBARA*2, Noriyuki IWANE*2, Masaru OKAMOTO*2*1
広島市立大学情報科学部*1
Faculty of Information Sciences, Hiroshima City University*2
広島市立大学大学院情報科学研究科*2
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
Email: mf67005@e.hiroshima-cu.ac.jp*1

あらまし：VR 空間内のダイニングキッチンとオフィスの 2 つのシーンで地震災害に遭遇させ，避難行動を体験するシステムの構築を行った．学習者は VR 空間内を移動し，机の下に入る等の避難行動を行いながら危険な場所から脱出するまでの過程を体験することができる．また学習時に危険な行動を行った場合，その行動に応じたフィードバックが表示される．検証実験では学習者が避難行動を行いながらシステムを体験できたことが確認できた．
キーワード： 地震避難訓練，Virtual Reality，Head Mounted Display，学習支援

1.

はじめに

多くの企業や病院・施設などでは災害が発生した時のために防災訓練が行われている．しかし防災訓
練は「訓練回数が少ない」，「訓練シナリオに沿って行動しているだけである」などの様々な問題点が挙げられている(1)．これらの問題解決のため ICT を用
いた防災訓練システムが広く開発されている．中本らは，地震時の家具転倒防止対策の意識喚起を目的とした人工現実感(以下 VR)を用いたシステムを開発した(2)．これは寝室の家具が倒れる様子を体験させるシステムである．CG 映像と VR 映像を用いた比較実験により，VR 映像のほうがより家具転倒の意
識喚起を行えることが確認できた．東京消防庁は全方位の立体映像と揺れ・風圧・熱による地震・火災・
風水害の疑似体験が体験できる VR 防災体験車を導入した(3)．しかしこれらの防災訓練システムでは地震後の避難行動を体験することができない．
そこで本研究では，学習者に VR 空間上の様々な場で地震災害に遭遇させ，その後避難行動をさせるシステムの構築を行った．避難時に危険な行動を行った場合にはその行動に応じたフィードバックが表
示される．

2.

HMD

メッセージ

ハンドトラッキン
グコントローラ(a) システム画面(b) UI の外観
図 1 システム画面と UI の外観(a) オフィス(b) ダイニングキッチン

提案システム図 1 に提案システムのシステム画面と外観を示す．
システムは Head Mounted Display（以下 HMD）機器から構築される．今回はプロトタイプとしてオフィス（図 2(a)）とダイニングキッチン（図 2(b)）の 2
つのシーンで地震の避難訓練システムを体験させるシステムを構築した．これらのシーンは比較的日常で過ごすことが多い場所の中で地震時に危険となるものが多いという理由から決定している．また，学習後に図 2(c)に示すフィードバックシーンで自身の― 257 ―

詳細説明表示欄

行動表示欄(c) フィードバックシーン
図 2 地震避難訓練システムを構成するシーン

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表 1 ダイニングキッチンでの地震後のフィードバック画面の表示の一部
行動表示欄に
詳細説明表示欄に表示される文章表示される文章
机からの落下物や，棚などが倒れてくることが打撲の回数 n 回あります
地震時は机の下に潜り身を守りましょう

ガス火を自分で消した（火を消した場合に表示）

危険な行動です
緊急地震速報が鳴っているときは，火元から離れるようにしましょう
震度５以上の揺れでガ
スは止まります

ガス火を消さなかった（火を消さなかった
場合に表示）

安全な行動です
緊急地震速報が鳴っているときは，火元から離れるようにしましょう
震度５以上の揺れでガ
スは止まります行動を振り返ることができる．学習者は，VR 空間
内をハンドトラッキングコントローラのトラックパッドの入力によって移動することができ，その場から一歩も動かずに限られたスペースでシステムを実行することが可能である．トラッキングセンサーが内蔵された HMD を頭部に装着することで「机の下に入る」といった避難行動を，図 1(b)のようにしゃがむといった現実と同様の動作で行うことができる．
また，システム内には様々な危険物があり，学習者が接触すると，その危険物によってどのような怪我をしたかを知らせるメッセージが図 1(a)のように画面中央に表示される．
怪我をせずに部屋を脱出することが，システム内での学習者の目標であり，扉まで到達しドアノブをハンドトラッキングコントローラで触れることで部屋から脱出することが可能となる．脱出後学習者はフィードバックシーンに移動し事後フィードバック
を確認することができる．事後フィードバック内容の一部を表 1 に示す．学習者は直前のシーンでどのような怪我をどの程度したか，地震発生時には無理して火を止めに行くことは危険であるのか (4)といった避難訓練体験中には意識しにくい事柄をフィー
ドバックシーンで確認することができる．

3.

検証実験

検証実験では，VR 空間内で地震を体験し部屋から脱出までの過程を体験できるかを，実際にシステムを利用させ，その時の被験者の移動の座標推移をデータとして取ることにより確認した．被験者は 2
名（A, B）とした．実験の手順として，被験者には

S

S
G

移動の軌跡
G
(a) 俯瞰図での軌跡(b) 仮想環境内での軌跡
図 3 ダイニングキッチンでの移動の軌跡
最初に移動方法などのシステムの扱い方について説明，練習をしたのちに，オフィス，ダイニングキッ
チンの順でシステムを実行させた．また各シーンの実行後にフィードバックシーンで事後フィードバッ
クを確認している．その後，フィードバックの提示方法が適切であったかどうかなどのシステムに関するアンケート調査を行った．
図 3 に被験者 A のダイニングキッチンでの移動の軌跡を示す．図 3 の「S」は開始地点，「G」は目標地点を示している．図 3(b)より，被験者 A がダイニ
ングキッチンでテーブルの下に入り落下物からの避難行動を行った後に，目標地点まで移動していることが確認できる．このことから，被験者 A は避難行
動を行いながらシステムを体験したことがわかる．
アンケートで「地震中の危険な行動についての理
解は深まったと思いますか？」という質問に対し両者とも肯定的な意見が得られた．また「ガスを消さなくていいことが分かった．」という意見も見られたため，フィードバック内容が正しく学習者に伝わったことが確認できた．

4.

終わりに

VR 空間内のオフィスとダイニングキッチンで地震災害に遭遇させ，避難行動をさせるシステムの構築を行った．検証実験では，学習者が避難行動を行いながらシステムを体験したこと，フィードバックの提示が学習者にとって適切であったことが確認できた．今後の課題として，学習効果を検証する必要がある．また，システムの課題として実際に被災する状況の追加が挙げられる．
参考文献(1) リスク対策.com:“【最終回】震災対策訓練を考える～
シナリオなき訓練のススメ～”,https://www.risktaisaku.com/articles/-/1503（2020 年 6 月
3 日閲覧）(2) 中本涼菜, 吉野孝, 今西武:“VR を用いた防災教育のための地震体験システムの開発”, 情報処理学会関西支部大会講演論文集, pp.5-9（2016）(3) 東京消防庁: “VR 防災体験車の概要”,
https://www.tfd.metro.tokyo.lg.jp/ts/bousai_fukyu/ （2020年 6 月 3 日閲覧）
(4) 三井住友海上: “知ろう・備えよう災害対策”,
https://www.ms-ins.com/special/bousai/taisaku/tips_05/（2020 年 6 月 9 日閲覧）

― 258 ―

B6-3

運転ストラテジを組み込んだ段階的危険予測スキル学習支援システムの開発
Development of Learning Support System
for a Stepwise Hazard Prediction Skill adopt a Driving Strategy
辻 文武*1, 松原 行宏*1, 岩根 典之*1, 岡本 勝*1, 山元 翔*2
Fumitake TSUJI*1, Yukihiro MATSUBARA*1, Noriyuki IWANE*1, Masaru OKAMOTO*1, Sho YAMAMOTO*2*1 広島市立大学大学院情報科学研究科*1Graduate School of Information Science, Hiroshima City University*2 近畿大学工学部*2Faculty of Engineering, Kindai University

Email: me67014@e.hiroshima-cu.ac.jp
あらまし：自動車で安全かつ余裕のある運転を行うためには，危険予測は必要である．先行研究では危険予測の適応的な能力を身につけてもらうため，オブジェクトに着目しながら危険予測を段階的に学習できる支援システムの設計・開発を行った．本研究では，運転ストラテジも運転プロセスの一部であると考え，ドライバの運転ストラテジを定性的に表現した Field of Safe Travel を追加したシステムの開発を行った．
キーワード：危険予測運転，Virtual Reality，学習支援システム

1.

はじめに

自動車による交通事故は，平成 30 年中に約 43 万件発生しており(1)，年々減りつつあるが未だ多くの事故が発生している．交通事故の一つの原因として，起こりうる危険を予測しながら安全な運転を心がける，危険予測運転が十分にできていないということがあげられる．この危険予測の学習は，自動車学校
で危険予測ディスカッションとして行われており，学習者は写真等で提示された実際の運転状況から危険を見つけ出すという事例ベースの学習が行われている．これまでに我々は，実際に危険予測を行う際には，運転状況下にあるオブジェクトの認識とそのオブジェクトの取りうる動作と結果により，危険が起こりうるかを予測していると仮定し，オブジェク
トとその動作に基づく危険の予測を，段階的にオブジェクトを増やしながら学習できる，運転時の危険
予測学習支援システムを設計・開発した．
本研究では，運転状況下のオブジェクトの動きを踏まえて，道路のどの位置を走行するか決める運転
ストラテジを実際の運転時に行っていると仮定し，運転ストラテジを組み込んだ危険予測学習支援シス
テムの設計・開発した．

2.

先行研究の危険予測学習(2)2.1 段階的学習
車の運転時のプロセスである認知・予測・判断・操作に基づいて，先行研究では，運転状況下に存在するオブジェクトの発見(認知)，それぞれの取りうる動作に基づき，運転に支障があるものを発見(予測)，その情報に基づいて適切な運転操作を決定し(判断)，実際に運転操作を行う(操作)として定義している．したがって，危険予測の学習では，道路上のオブジェクトの特徴理解が必要であると考えた．

しかし，実際の運転時のようなオブジェクトが多くある状況を提示し，それぞれのオブジェクトについて特徴理解をすることを繰り返すことは， 学習負荷が高くなりすぎ，また時間などのコストも増大する．そこで先行研究では，「歩行者と道路のみ」の単純な状況で予測を行い， 段階的にオブジェクト
を増加・変更しながら学習を進めていくことで，網羅的に危険予測を学習する方法を提案し，これをシステムに実装することでコストも低減することを試
み，実験によって有効性があることを確認した．
2.2 先行研究における危険予測運転
先行研究では認知・予測・判断・操作の枠組みに，
Situation Awareness(3)という人の行動モデルを適応した(図 2)．このモデルを踏まえて，危険予測とは，運転状況中に存在する，運転に関係する要素を取り出し(Lv1)，要素ごとの関係性を整理する(Lv2)．その要
素から次の状況を予測し(Lv3)，安全な行動を選択(Decision) ， 実 際 に 操 作 を し て 結 果 を 検 証 す る(Performance Of Action)．
「運転に関係する要素」とは，オブジェクトのことであり，「関係性」とはオブジェ
クトの配置のことになる．
「次の状況の予測」は，オ
ブジェクトの振る舞いを踏まえた上で，危険な配置に移行しないかを推測することになる．次に適切な，
安全につながる動作を選択し，行動する．

― 259 ―

図 1 Situation Awareness教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4(a)従来のシステム(b)提案したシステム
図 3 システムでの Field of Safe Travel の提示例

図 2 Field of Safe Travel の例

3.

提案システム3.1 運転ストラテジを考慮した危険予測運転
先行研究のシステムでは，Situation Awareness のDecision に当たる「安全な行動の選択」について，「減速する」や「方向転換する」等，どの動作をするかのみであった．また，Performance Of Action に当たる「実際に操作をして結果を検証する」について
は，テキストでのフィードバックを行っており，安全な走行経路がどのようなになるのか具体的に示していなかった．
そこで，運転状況下のオブジェクトから，運転ス
トラテジを定性的に表現した Field of Safe Travel(4)という概念を使用した．これは，周囲のオブジェクトの配置と取りうる行動から，危険にあう可能性の低い走行経路をドライバは選択するというものである．
図 2 は，右端にいる自車が直進をする状況を表しており，周囲のオブジェクトの現在の配置とこれから取りうる可能性のある範囲を等高線で表している．
自車の進行方向上に示されているものが危険にあう可能性が低いと考えられる安全な移動領域であり，周囲のオブジェクトの等高線や道路の形状等によって曲がったり，長さや幅が伸縮したりする．この領域の幅の中央を走り続けることによって，最も安全に走行することが出来る．Field of Safe Travel の概念を取り入れて運転プロセスを見直した結果，危険予
測とは，運転状況中に存在する，運転に関係する要素を取り出し(Lv1)，要素ごとの関係性を整理する(Lv2)．その要素から次の状況を予測し(Lv3)，安全な行動の選択と安全な走行経路の選択(Decision)，選択に基づいて実際に操作をして結果を検証する(Performance Of Action)．
3.2 Field of Safe Travel を適応したシステム
Field of Safe Travel の領域と周囲のオブジェクトの等高線等を最初から全て書かせることは学習負荷が高いと考え，いくつか提示した中でその学習状況下に最も近いものを選択してもらう選択式で実装をした．不正解の選択肢には，周囲のオブジェクトの等
高線，自車の安全な移動領域が違うものをそれぞれ用意した．これによって，学習者はそれぞれの違いを探し，現在の状況下ではどれが合っており，他のものはどこがどのような理由で違うのか考えることが出来る．また，Field of Safe Travel は俯瞰した図で表されるため，演習手順が「安全な走行経路の選択」の間はシステムの上部に俯瞰した映像を提示している．正解の選択肢を選択するとアニメーションが再生され，領域の幅の中央を走行していることを，実際の運転時の目線と俯瞰した場合の両方で確認しながら体験することが出来る．

4.

おわりに

本研究では，運転ストラテジを定性的に表現した
Field of Safe Travel を適用した危険予測学習支援シ
ステムの開発を行った．
Field of Safe Travel の領域は，直進やカーブなど道路の形状と進行方向によって作られ，その他の前方に位置する車両や信号など正面のオブジェクトは奥行きを制限，縁石や溝，壁，白線などのオブジェク
トによって幅が制限される．今後は，これらの領域に影響を与えるオブジェクトについてもシステムに実装する学習シーンを増やしていき，どのオブジェ
クトによってどのように領域が変化するか，Field ofSafe Travel についてもより学習できるようにしていく予定である．また，今回は Field of Safe Travel を選択してもらう形でシステムに実装を行ったが，説明をした後に周囲のオブジェクトの等高線も含めて学習者に書いてもらうという形でも実装を行い，実験結果の理解度の違いなどを比較し，より理解しやすいシステムを開発していく予定である．
参考文献(1) 内閣府：第 2 節 平成 30 年中の道路交通事故の状況，
https://www8.cao.go.jp/koutu/taisaku/r01kou_haku/zenbu
n/genkyo/h1/h1b1s1_2.html（2020 年 6 月 3 日閲覧）
(2) 辻文武，山元翔，松原行宏，岡本勝，岩根典之：臨場感を高めた段階的危険予測スキル学習支援システムの開発, 教育システム情報学会第 44 回全国大会論文集, pp. 257-258 （2019）(3) Endsley, M.R.,:” Toward a theory of situation awareness indynamic systems”, HUMANFACTORS, 37(1), pp.3264(1995)(4) Gibson, J.J., Crooks, L.E., :”A THEORETICAL FIELDANALYSIS OF AUTOMOBILE-DRIVING” , The
American Journal of Psychology, 51, pp.453-471 （1938）― 260 ―

B6-4

OpenFlow を用いたルーティング学習教材の開発
Development of Learning Materials for Routing by Using the OpenFlow
石川 有彩*1, 吉原 和明*2, 井口 信和*3, 渡辺 健次*4
Arisa ISHIKAWA , Kazuaki YOSHIHARA*2, Nobukazu IGUCHI*3, Kenzi WATANABE*4*1
広島大学教育学研究科*1
Graduate School of Education, Hiroshima University*2
福山大学工学部*2
Faculty of Engineering, Fukuyama University*3
近畿大学理工学部*3
Faculty of Science and Engineering, Kindai University*4
広島大学人間社会科学研究科*4
Graduate School of Humanities and Social Sciences, Hiroshima University
Email: m196554@hiroshima-u.ac.jp*1

あらまし：高等学校学習指導要領解説情報編には，学習内容として「情報通信ネットワークの仕組みと構
成要素を理解する」ことが示されている．しかし，実世界の情報通信ネットワークの構成要素である，ルータや L2 スイッチなどは教材として用意することが難しく，体験的な学習が行われていない．そこで本
研究では，OpenFlow という技術を用いて，様々なネットワーク機器の演習を行える教材の開発を行っている．
キーワード：教材開発，情報通信ネットワーク，演習，OpenFlow，可視化

1.

はじめに

高等学校学習指導要領解説情報編 1 には，学習内容として「情報通信ネットワークの仕組みと構成要
素を理解する」ことが示されている．しかし，実世界の情報通信ネットワークの構成要素である，ルータや L2 スイッチなどは教材として用意することが難しく，体験的な学習が行われていない．
そこで本研究では，OpenFlow という技術を用いて，様々なネットワーク機器の演習が行える教材の開発を行っている．

2.

教材の開発

2.1 OpenFlow
OpenFlow はソフトウェアによりネットワークの制御機能を自由に設計・実装することができる技術である．OpenFlow は「OpenFlow スイッチ（以下，スイッチ」と呼ばれる転送部と，「OpenFlow コント
ローラ（以下，コントローラ」と呼ばれる制御部に分かれており，コントローラでスイッチの転送機能を自由に設計・実装することができる．
つまり，コントローラからスイッチに指示を与えることで，スイッチにルータの機能を持たせたり，
L2 スイッチの機能を持たせたりすることができる．
本研究では，コントローラに「Ryu」を，スイッ
チには「Open vSwitch（以下，OvS」を用いた．
また，Ryu には WSGI に対応した Web サーバの機能があり，REST API を作成することができる 2．この機能を利用して，外部からスイッチの IP アドレスや経路情報などを設定することができる．

2.2 システムの構成
教材の開発には 4 つの Raspberry Pi 3 を用意し，1
つはコントローラ，残り 3 つはスイッチとして用いた．Raspberry Pi 3 には WiFi モジュールが内蔵されており，無線通信を行うことができる．
システムの構成を図１に示す．コントローラとスイッチ間の通信や，スイッチ同士のシステム上の通信は無線で行った．また，OpenFlow で制御するネッ
トワークは有線で構築した．
本研究では，ホストから有線ネットワークに pingを送信し，ICMP パケットが流れる様子を LED テー
プの光で可視化する．

 

 


 

 


 

 

図１. システムの構成
2.3 パケットキャプチャ
ICMP パケットの流れる様子を LED テープの光で可視化するためには，パケットをキャプチャする必要がある．本研究では，OpenFlow を用いたパケット
キャプチャの方法を考案した．
まず，ping を実行した時に送信される，ICMP パ
ケットがスイッチへ来た時，スイッチはそのパケッ― 261 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

トを適切に処理しつつ，コントローラへ転送する．
パケットを受け取ったコントローラは，そのヘッ
ダ情報を解析し，送信元 IP アドレスや宛先 IP アド
レスなど，LED テープを光らせるための情報が入ったメッセージを生成する．そして，そのメッセージを無線でスイッチへ送信する．
メッセージを受け取ったスイッチはその内容から，
自機が制御している LED テープをどのように光らせるかを決定する．
2.4 メッセージを用いた LED テープの制御
LED テ ー プ は ， ス イ ッ チ と し て 用 い て い る
Raspberry Pi で制御しており，LAN ケーブル一本にLED テープが一本対応するように用意した．
スイッチが LED テープを制御するには，光の流れる方向と光らせるタイミングを決定する必要があり，その判断材料となるのがパケットのヘッダ情報である．そこで，コントローラが Raspberry Pi にメッセージを送ることで，LED テープの制御を行うようにした．
メッセージには，パケットがどのポートから入ってきたかを表す「in_port」と，そのパケットの宛先
タイプ，送信元 IP アドレス，宛先 IP アドレスもし
くはゲートウェイの IP アドレスの情報が格納されている．
宛先タイプとは，パケットキャプチャしたスイッチにとって，ping の宛先がどの位置にあるかを分けたものである．以下のように分けられる．
A) ping の宛先が自機B) ping の宛先が自機のリンク上にあるC) ping の宛先が自機のリンク上にはない
このメッセージを用いた LED テープの制御の流れを述べる．
まず，コントローラからパケットキャプチャのメ
ッセージを受け取ったスイッチは，送信元 IP アドレ
スと自機の IP アドレスを照らし合わせ，ping の送信元がリンク上にあるかどうかを調べる．送信元がリンク上にあれば，自機が制御している LED テープのうち，in_port 側に対応しているものを光らせる．送信元がリンク上になければ，別の Raspberry Pi が送
信元から自機のもとへ光を流し終えるまで待機する．
次に，宛先タイプが A なら，光の向きを変えてもう一度光らせる．これで，自機に光が流れ込んだ後，自機から光が出て行く，という ICMP エコー要求とICMP エコー応答の様子を表現することができる．
宛先タイプが B なら，宛先がある側の LED テー
プを光らせる．
宛先タイプが C なら，ゲートウェイがある側のLED テープを光らせる．
このように，メッセージの内容に応じて LED テー
プの制御を行った．
2.5 ルーティングの実験
図１の構成で，OpenFlow スイッチにルータの機能を実装して実験を行った．

まず，コントローラでルータのアプリを実行する．
次にスイッチで LED テープを制御するためのプログラムを実行する．そして，スイッチの IP アドレスや経路情報を HTTP メソッドでコントローラに送信
して設定を行う．
この状態で ping を送信して実験を行った．図２はホスト 1 からホスト 2 へ ping を送信し，その流れをLED テープの光で可視化している様子である．右下の LED テープはホスト 2 とスイッチの間のパケットの流れを表現している．

図２. 実験の結果
ホスト 1 から全てのインターフェイスへ ping を送信した場合と，ホスト 2 から全てのインターフェイ
スへ ping を送信した場合の実験を行った．結果，全ての場合で正しくパケットの流れを可視化すること
ができた．

3.

おわりに

本研究では，OpenFlow を用いたルーティング学習
教材の開発を行った．本教材では，コントローラからスイッチにルータの役割をするよう指示して，その際のスイッチの IP アドレスや経路情報を設定することができる．また，そうして構築したネットワークを流れるパケットの流れを LED テープの光の流れで確認できるようにした．
今後は L2 スイッチや Firewall なども OpenFlow で実装し，それらで構築されたネットワークを流れる
パケットを，LED テープの光で可視化できるようにする．また，生徒が IP アドレスや経路情報を設定する際のインターフェイスについても考える必要がある．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 18K11570 の助成を受けたも
のです．
参考文献
(1) 文部科学省:高等学校学習指導要領解説情報編, p.35
（2018）(2) RYU project team:"REST 連携-Ryubook1.0 ドキュメン
ト", <https://osrg.github.io/ryu-book/ja/html/rest_api.htm
l>(2020 年 6 月 2 日アクセス)― 262 ―

C6-1

交通事故の疑似体験を適応的に引き起こすための運転シミュレーションのデザイン
Designing Driving Simulation for
Creating Adaptive Experience of Virtual Accident
齊藤 玲*1, 柏原 昭博*1, 内藤 弘望*2, 松浦 健二*2, 戸井 健夫*3, 栗田 弦太*3
Rei SAITO , Akihiro KASHIHARA*1, Hiromu NAITO*2, Kenji MATSUURA*2, Kakeo TOI*3, Genta KURITA*3*1
電気通信大学*1
The University of Electro-Communications
*2
徳島大学
*2
Tokushima University*3
三菱プレシジョン株式会社*3
Mitsubishi Precision co., ltd
Email: rei.saito@uec.ac.jp*1

あらまし：日本の交通事故発生件数は年々減少傾向にあるが，道路交通法違反の取締り件数は 2018 年において約 600 万件であり，取締りを経験した運転者は将来的に事故を起こす危険性が高いことが報告されている．そこで本研究では，運転者の運転操作から安全に対する意識を診断し，安全意識の欠落に合わせた運転場面を設定するシナリオ制御モデルを提案する．本モデルの特徴は，運転者に自らの運転操作で疑似的な事故を引き起こさせることで安全意識を向上させる点にある．
キーワード：交通安全，運転シミュレータ，Failure-driven learning

1.

はじめに

日本における交通事故発生件数は年々減少傾向にあるが，2019 年の道路交通法違反の取締り件数は5,711,488 件となっている(1)．交通事故と交通違反の間には，違反取締りを受けた回数が多い運転者ほど将来的に交通事故を起こすリスクが高いという関係が報告されている(2)．また，飲酒運転の取締りを除いて，違反取締りを受けた運転者のうち，半数以上が自らの違反を反省していないことが指摘されている(3)．このことから，単に交通違反を取り締まるだ
けでは運転者の交通事故のリスクを低減させるためには不十分である．そこで，交通違反取締りを受けた運転者に対して，安全運転に対する意識(安全運転意識)を高めることは，将来的な交通事故のリスクを低減させる上で有効であると考えられる．
本研究では，運転シミュレータ上で，運転者の安
全運転意識に応じた交通事故を発生させる運転シミ
ュレータのシナリオ制御モデルを提案する．運転シミュレータの操作から運転者の安全運転意識を診断し，運転者ごとに適応的な交通事故を引き起こす危
険性の高い場面を提示し，交通事故を疑似体験させることで，運転者の内省を促し安全運転意識を向上させることを目指す．

2.

交通安全教育と運転シミュレータ

日本では，交通違反の取締りを受けた運転者に対して，座学に加えて実車と運転シミュレータを用いた講習が行われている．運転シミュレータは，実車では困難な交通事故などの危険な場面を疑似体験させることを目的に使用されており，交通事故を引き起こす危険性の高い場面を提示し，自らの運転操作により交通事故やヒヤリハットの疑似体験をさせる
ことで，安全運転意識を高める効果が期待できる．
一方で，現状の運転シミュレータでは，運転者が体験する運転シナリオはあらかじめ定められている．
また，交通事故が発生し得る危険な場面では，事故の要因が複雑であり，事故原因を同定することや運
転者の安全運転意識がどの程度であるか推定することも容易では無く，運転者に適応的な指導を行うことは困難である．
そこで，本研究では将来的に交通事故を引き起こす危険性が高いと考えられる交通違反者を対象に，運転者の運転操作に基づき運転シナリオを適応的に提示するためのシナリオ制御モデルを提案する．本
モデルにより，運転者ごとに適応的に交通事故が発生するシナリオを提示し，事故を疑似体験させることで運転者の運転と交通事故を結びつけ，安全運転意識を向上させる運転シミュレータの実現を目指す．

3.

運転シミュレータのシナリオ制御モデル

本研究で提案するモデルでは，一回の運転体験は
複数の交通事故の危険性がある場面の組合せで構成され，運転者の運転操作に応じて次に遷移する場面を決定する．シナリオは複数の場面により構成され，各場面は歩行者や駐車車両などの対象と歩行者の移動や横断などの行為により構成される．
本モデルでは，運転者が運転シミュレータで運転体験をする中で，危険対象となる歩行者等に対応した運転操作から，危険対象への運転操作の不足を判定し，不足した運転操作に応じた交通事故の危険が― 263 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 1 横断歩道周辺における運転シミュレータのシナリオ制御モデル
ある場面を提示する．ここで交通事故を起こした場
合には，モデルから事故原因の特定を行い運転者に
フィードバックを行う．これにより，運転者の安全
運転意識の不十分さへの気付きを促す．また，運転者の安全運転意識を見極めるために，シナリオの各場面を構成する対象・行為を単純なものからより複雑なものへと遷移させ，体験した場面において事故回避に必要な運転操作が取られていなかった場合には，同様の場面にて事故が発生するように対象や行
為を変化させ，事故を疑似体験させる．本モデルが提示する場面の変化は，量的な変化と質的な変化の2 つの変化で構成される．量的な変化では，運転者が注意を向ける必要のある対象を増やし，運転者の注意を分散させる．質的な変化では，運転者が注意を向ける対象の種類を変えることで，運転者の注意の処理方法を変化させる．これらを組み合わせ，運転者に提示する場面を段階的に難しくすることで，運転者の安全運転意識の見極めを実現する．
本研究では，運転シミュレータのシナリオ制御モ
デルの第一段階として，左右からの侵入車両や右左
折によるハンドル操作による影響を受けにくいことから，歩道付き片側 1 車線の直線道路の横断歩道周辺におけるシナリオ制御モデルの作成を行った．横断歩道周辺におけるシナリオ制御モデルを図 1 に，想定する道路状況を図 2 に示す．図 1 では，各ノードが一つの場面における注意を向けるべき対象を表し，リンク上のボックスは事故回避に必要な運転操作とその有無を表す．横断歩道周辺におけるシナリ
オ制御モデルは，7 つの基本的な場面により構成され，それぞれの場面において危険対象に対する事故回避に必要な運転操作の有無から，安全運転意識の診断を行う．事故回避に必要な運転操作が行われなかった場合には，危険対象が移動し交通事故が発生する場面へと遷移する．図 1 の一つ目のノードの場面を例にとると，横断歩道付近に歩行者が立ち止まっている際に，歩行者が横断する可能性を予測し，

図 2 想定する道路の概略
減速したかを確認する．減速していない場合は，歩行者に対する意識が低いと診断し，歩行者が横断する場面へ遷移させることで事故を発生させる．

4.

結論

本論文では運転シミュレータを用いて運転者の安
全運転意識を向上させるための運転シミュレータのシナリオ制御モデルを提案した．本モデルでは，運転者の安全運転意識に適応的な交通事故を疑似体験させることで，安全運転意識向上への動機を高めることが期待される．
今後の課題として，本モデルに基づく運転シミュ
レータの開発と評価を行うこと，ならびに横断歩道
周辺以外の場面に拡張し，安全運転意識の診断に必要な要素の体系化を行うことで，様々な場面での安全運転意識の診断を可能にすることが挙げられる．
参考文献(1) 警察庁交通局: “令和元年中の交通死亡事故の発生状
況 及 び 道 路 交 通 法 違 反 取 締 り 状 況 等 に つ い て ”,
(2020)(2) 矢野 伸裕: “交通事故を起こした運転者の事故以前の交通違反履歴”, 日本心理学会大会発表論文集, Vol.73,
pp.1336 (2009)(3) 石村 映美, 森本 章倫: “交通安全に寄与する交通取締り計画に関する研究”, 都市計画論文集, 第 51 巻,
第 3 号, pp.655-660 (2016)― 264 ―

C6-2

アイトラッカーの作業分析による熟練工技術伝承コンテンツの作成
Contents for transmitting skill of skilled worker by work analysis of Eye-tracker
広瀬 啓雄*1, 尾崎 剛*1 , 山本 芳人*2, 市川 博*3
Hiroo Hirose*1, Takeshi Ozaki*1, Yoshito Yamamoto*2, Hiroshi Ichikawa*3*1 教育公立諏訪東京理科大学工学部情報応用工学科*1Suwa University of Science*2 東京理科大学*2 Tokyou University of Science*3 大妻女子大学*3 Otsuma Women’s University
Email: hirose@rs.sus.ac.jp
あらまし：熟練工の暗黙知を習得するには，多くの学習と経験が必要となる．本研究の目的は，熟練工のスキルを効率よく新人作業員に伝達するの支援である．具体的には，アイトラッカーをつかい，熟練作業者と新人作業者との視線の違い，注視点の違いなどを，視線解析動画により解析を行う．視線解析をする
ことによって熟練工の作業を分析し，技術の伝承を支援するためのマルチリンガルな学習支援コンテンツを作成した．
キーワード：学習支援コンテンツ，技術継承，視線解析，暗黙知，視線分析

1.

はじめに

熟練工の技術を，若手作業員に継承することは，
ものづくりをしている企業にとって，最重要戦略の一つと言える。しかしながら，熟練作業者が何十年もかけて習得した技術を，マニュアル化する作業は容易でなく，多くの企業の課題と言える。
本研究では、熟練作業者の技術を新人作業者へと伝承するための学習支援コンテンツを作成する。熟
練工の技術を分析する際，新人作業者と熟練作業者が作業している様子を，アイトラッカーにより録画した動画を分析し，そこから熟練作業者の作業の特徴を明らかにする。さらに，熟練作業者のヒアリン
グにより，熟練作業者の技術をマニュアル化する。
日本の中小規模の製造業では，技術研修生など，東南アジアを中心とした外国人作業が多い。そのため，ブラウザにより多言語で閲覧できるコンテンツ作成を目的とする。

2.

アイトラッカーにおる作業分析

2．1 実験概要
実験目的は，熟練作業者と新人作業者の作業手順，
作業内容，作業効率を，作業者の視線を含んだ動画で分析し，明らかにする。さらに，その違いの原因を熟練作業者にヒアリングし，作業内容マニュアルにその結果を組み込む。
実験方法は，入社 3 年目の 3 年目作業者と，入社50 年の熟練作業者に，15 分間同じ作業している様子
を，通常のビデオと，視線が入ったビデオで録画し，作業内容の違いを分析した。
今回分析した作業は，C 型ブルドン管圧力計の溶接された内部機構に，指針を取り付け，溶接された内部機構を手作業で調節することにより，圧力計の計測値を調整する作業である。この作業を習得するまでに最低半年は要する難易度で，これまでの経験で熟練者となるまでには 5～10 年くらい要するとされている。
使用したアイトラッカーは，ゴーグル型検出器に
視線カメラと眼球撮影カメラにより視線情報を毎秒
30 フレームの間隔で計測する。計測された視線情報
は CSV ファイルで保存され，この CSV ファイルを分析した。
2．2 動画解析結果
収集したデータから，3 年目作業者と熟練作業者の 100ms 以上同じ場所を注視した回数の比較を図 1に示す。熟練作業者は，注視回数が少ないが，最長でも注視時間が 500ms で，300ms 以上注視する回数が極端に少ないことが分かった。
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0

3年目作業者

熟練作業者

図 1.注視時間と注視回数の比較
次に，3 年目作業者と熟練作業者の作業個数別の注視時間と作業時間の推移を，図 2，図 3 に示す。

― 265 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

これより，熟練作業者は，ほぼ一定の注視時間と作業時間で作業しているが，3 年目作業者はばらつきが大きいことがわかる。
250

221

200
150

129

111

100

102

87

66.5

32.1 29.5 38.1 30.9

50

86

67

56

19.4 10.775

5.8 10.3

0

注視時間

図 2.

作業時間

3 年目作業者の注視時間と作業時間の推移

250
200
150
100
50

106
76

70

41
16.5 24.1 7.1

48

分析結果を，熟練作業者及び工場責任者にプレゼンし，なぜ，このような差が発生するかのヒアリングをした。その結果，次のようなことが指摘された。
（1）図 1 の注視回数が少ないのは，一つの作業をしながら，別な作業もしているとのこと。
（2）図 2 の 3 年目作業者の作業時間が，作業初めのころに長く，熟練作業者は最初から一定な理由は，作成する圧力計の型により，調整する場所がおおよ
そ決まっている。
（3）図 4 のロッドを見る時間が少ない理由は，（1）に関連するが，実験した型番の調整は，経験的に調整すべき箇所がわかっているため，ロットを注視する必要がない。また，マスターゲージを見る回数が少ないのは，調整するとき圧力計の音で，調整の量が想像できる。

60

69

98
64

64

10 10.1 14.7 14.8 12.7 13.5

21.8

0

注視時間

3.2 技術伝承コンテンツの作成
ヒアリングの結果，現在使われている紙のマニュアルを参考に，通常の動画および視線入り動画を組み込んだマニュアルを作成した。この工場では，こういった手作業の多くは，外国人技能実習生が作業をしている。このため，紙ベースの日本語のマニュ
アルは存在するが，教えるときは，マンツーマンで片言の日本語と母国語を交えて，教育していた。こういった理由から，作業者の母国語でも表示する機能が望まれたため，Web-Based のマニュアルとし，Google 翻訳 API を使って，自動的に翻訳する機能を付加した。

作業時間

図 3. 熟練作業者の注視時間と作業時間の推移
次に，熟練作業者と 3 年目作業者の，注視していた部品の比較を，図４および表 1 に示す。これより，熟練作業者くらべ，3 年目作業者はロッドおよびマ
スターゲージを注視する時間が多いことがわかる。
熟練作業者

3.3 評価作成した Web-Based マニュアルを熟練作業者及び工場責任者に見てもらい，ヒアリングした結果，視線が入っている作業の勘所がためわかりやすい，自動翻訳のため外国人技能実習生が一人で勉強できるなどポジティブな評価を得られた。

3年目作業者

0
ロッド

1000
目盛盤

2000

3000

4000

マスターゲージ

5000

その他

図 4.注視箇所の比較
表 1.注視箇所割合の比較
ロッド
目盛盤
マスターゲージ
その他

3.

3.1

3 年目作業者
30%
23%
27%
20%

熟練作業者
27%
37%
15%
21%

4.

技術伝承コンテンツ
熟練作業者及び工場責任者へのヒアリング

まとめ

技能伝承するための Web ベースのマニュアルを作成したが，主観的な評価のみで客観的な評価をしていない。今後は，教育効果，作業効率に着目し，Web ベースのマニュアルの評価，改良を進める。
参考文献(1) 『Talk Eye Life』竹井機器工業― 266 ―

C6-3

Web 調べ学習における知識整理を伴う学習シナリオ再構築支援
Sequencing Question Tree for Reflection on Web-based Investigative
Learning
森下 夏暉*1, 柏原 昭博*2, 太田 光一*3, 長谷川 忍*4Natsuki MORISHITA*1, Akihiro KASHIHARA*1, Koichi OTA*2, Shinobu HASEGAWA*2*1*2 電気通信大学大学院*1*2 Graduate School,The University of Electro-Communications*3*4 北陸先端科学技術大学院大学*3*4 Japan Advanced Institute of Science and Technology
Email: natsuki.morishita@uec.ac.jp
あらまし：Web 調べ学習では，学習者は Web リソースを選択し，主体的に学習課題についての知識を構築しながら，さらに学ぶべき項目を部分課題として展開し，学んだ項目と順序(学習シナリオ)を作成する．
一方，学んだ学習課題やその関連項目をより深く理解するためには学習シナリオを系列化することが有効である．本稿では，学習者が作成したシナリオを系列化し，初期課題をテーマとするレポートを作成するプロセスをモデル化する．また，モデルに沿った支援を施すツールを開発し，Web 調べ学習で構築した知識のより深い理解を促すかどうかを評価したケーススタディについて述べる．
キーワード：Web，調べ学習，主体的学習，レポート作成，知識整理

1.

効果を検証するために評価実験を行った．その結果，はじめにWeb 調べ学習の目的は，与えられた課題(初期課題)に対して単にキーワード検索して意味を調べることでなく，主体的に初期課題と初期課題に関連する項目を網羅的・体系的に学び，課題に関する知識を構築することである．Web 調べ学習ではテキスト
教材と異なり，学習者が学ぶべき項目やその項目の順番を表す学習シナリオが与えられていない．そのため知識の構築と学習シナリオの作成を同時に行う必要がある．そのため，学習にかかる認知的負荷が高い(1)．このような問題に対して，筆者らは Web
調べ学習のプロセスのモデル化し (2)，モデル通りの 学 び を 可 能 と す る 支 援 ツ ー ル interactive
Learning Scenario Builder (iLSB)を開発した．
しかし，構築した知識が断片的で学んだ項目間の関係が不明瞭であることや，初期課題を網羅的に理解する上で十分な項目を学んでないことに学習者が気づくのは難しい．これに対し，学んだ知識を系列化することで学習の不十分さに気づき，初期課題
に対するより深い学びを促すことができる．こうした系列化は，学んだ知識を論理的に整理することに相当する
そこで，本研究では，学習者が作成した学習シナ
リオを系列化することで，初期課題をテーマとするレポートの目次を作成する場を提供する．そのために，学習シナリオをレポートの目次として系列化す
るプロセスをモデル化し，それに沿った支援ツール
を iLSB の一機能として実装する．これにより，学習者の学習シナリオを系列化するプロセスに対して足場形成を行う．

足場は有効に機能することが示唆された．

Web 調べ学習モデル

2.

Web 調べ学習モデルは以下の 3 つのフェイズからなる．まず，Web リソース探索フェイズでは，課題
キーワードを用いて Web 空間から学習リソース群を収集する．次に，Navigational Learning フェイズでは，収集した学習リソース群を探索し，学んだ項目
間を関連づけて，課題に対する知識構築を行う．そして，課題探索フェイズでは，構築した知識を振り返り，学習課題を理解する上でさらに学ぶべき項目
を部分課題として展開する．
学習者はこの 3 つのフェイズを部分課題が出なくなるまで再帰的に繰り返す．これにより，初期課題
を根ノードとして，展開した課題を子ノードとする
木構造として学習シナリオが作成される．

学習シナリオの系列化手法

3.

本研究における系列化とは，学習シナリオから初期課題をテーマとするレポートの目次を作成することであり，初期課題をタイトルに含むレポートの目
次を作るロセスとしてモデル化した．本モデルは，
次の 3 フェイズで構成される．
i) Categorizing フェイズ⚫

chapter making：学習シナリオに含まれる課題
キーワードからレポートの章を作成する．

⚫

clustering：章としなかった課題キーワードすべてを各章に属する節として分類する．

ii) Hierarchization フェイズ

また，提案したモデルとそれに沿った足場形成の― 267 ―

作成した章と節を階層構造として表現する．

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4iii) Sorting フェイズ
レポートの目次として，作成した章・節の順序が妥当でない場合，その順序変更を行う．
以上のモデルに基づいて，本研究では図 1 に示すように学習者が学習シナリオの系列化を行う場を提供する．本枠組みでは，学習者が iLSB を使って学習シナリオを作成し，系列化モデルに沿って系列化する．このとき，目次構造を修正する必要性を感じた場合は前のフェイズに戻ることができる．
図 2 各群の評価
図 3 に，各群での手動作成した目次構造と自動作成した目次構造の評価の差について片側 t 検定を行なった．その結果，有意差は見られなかったが実験群の方が評価の差が大きかった．

4.

図 1 支援の枠組み
ケーススタディ本ケーススタディの目的は，系列化モデルおよび開発した支援ツールが学習シナリオの系列化に対する足場として有効であるかを確認することであった．
被験者は，理工系大学生と大学院生合計 15 名であった．そのうちの 8 名には「火山について調べなさい」という初期課題を与え，残りの 7 名には「認知症について調べなさい」という初期課題を与えた．まず，全被験者に iLSB を用いて初期課題について調べ学習を行ってもらった．その後，それぞれの初期課題のグループのうち，4 名は支援ツールを用いて系列化を行ってもらい(実験群)，残りの被験者は紙を用
いて系列化を行ってもらった(統制群)． その上で，学習シナリオから自動で生成した目次構造と，被験者が作成した目次構造を熟達者 2 名が 7 件法を用いて評価し，これらの評価結果について分析を行った．
図 2,3 に各群の評価平均の結果を示す．図 2 では，各群について初期課題ごとと全体の場合で自動作成した目次構造に対する熟達者評価と被験者が作成した目次構造に対する熟達者評価の間で両側 t 検定を行なった結果，統制群では評価の有意差は見られなかった．一方，実験群では，全体で目次構造の評価
が 5％水準で有意(t(14)=-2.74,p<.05)に高かった．また，
初期課題ごとでは火山の場合評価の有意差は見られず認知症の場合統制群では評価の有意な増減は見られ な か っ た が ， 実 験 群 が 10 ％ 水 準 で 有 意 (t(6)=2.04,p<.10)に高い傾向にあった．

図 3 各群の評価の差以上から，提案した系列化モデルに沿った支援ツールが学習者の学習シナリオの系列化に対する足場として有効に機能することが示唆された．

5.

結論

学習課題に対して深い理解を促すために，学んだ
課題の系列化は有効である．これは，系列化を通して学んだ項目やその項目間の関係の不十分さに気づくためである．そこで，学習者が初期課題をテーマとしたレポートを作成する場を提供した．そこでは，学習者は学習シナリオをレポートの目次として系列化するモデルにそって系列化が行われる．また，モデルに基づく足場形成が学習シナリオ系列化に対して機能するかどうかを検証するためにケーススタデ
ィを行い，有効性を確認した．
今後の課題として，系列化の各フェイズにおける学習者への適応的支援を実現したい．

謝辞
本研究の一部は,JSPS 科研費 JP17H01992 の助成
による．
参考文献

― 268 ―

(1) Zumbach, J., & Mohraz, M. (2008). Cognitive loadin hypermedia reading comprehension: Influence of text
type and linearity. Computers in Human Behavior, 24(3),875-887.
(2) Akihiro Kashihara, and Naoto Akiyama：Learning
Scenario Creation for Promoting Investigative Learning on
the Web, Journal of Information and System in Education,
Vol.15, No.1, pp.62-72 (2017)

C6-4

プレゼンテーション・スキル育成のためのスライド修正操作の抽象化支援環境の提案
Generalization Support of Slides Correction Operation
for Presentation Skills Development
福原 佳祐*1, 小尻 智子*2
Keisuke FUKUHARA*1, Tomoko KOJIRI*2*1 関西大学大学院理工学研究科*1 Graduate School of Science and Engineering, Kansai University*2 関西大学システム理工学部*2 Faculty of Engineering Science, Kansai University
Email: k213395@kansai-u.ac.jp
あらまし：輪講のようなプレゼンテーションを伴う活動において，聴衆者からの質問は自身のプレゼンテーションの問題点を暗に指摘しているものとなっている．本研究ではプレゼンテーションのうち話題の説明方法に焦点をあて，聴衆者からの質問に基づいて話題の構成に関する知識の獲得を支援する環境を提案する．自身の話題の構成方法の問題点とその改善方法は，聴衆者からの質問に基づいて修正したスラ
イドの箇所から判断することができる．個々のスライドの修正内容は具体的な発表内容に特化している
ため，それらを抽象化することで，一般的な話題でのプレゼンテーション・スキルを得ることができる．
そこで，本研究ではスライドの修正ができる環境と，修正箇所の一般化を支援する機能を有するシステムを提案する．
キーワード：プレゼンテーション・スキル，振り返り，スライド修正，抽象化

1.

はじめに

輪講のようなプレゼンテーションを伴う活動では，聴衆者からの質問はプレゼンテーションの問題点を暗に指摘しているものとなっている．発表者が質問からプレゼンテーションの不十分さに気づいて修正することは，プレゼンテーションの質を向上させ，聴衆者に理解しやすい発表をするためのプレゼンテーション・スキルを向上させることにも繋がる．しかし，発表者は質問から自身のプレゼンテーションの作り方の不適切さを自覚してプレゼンテーショ
ン・スキルの改善に繋げることは少ない．
プレゼンテーション・スキルを支援する研究として，プレゼンテーションに内在する意味的構造を理解させる研究がある(1)．しかし，意味的構造を知識として理解できても，具体的な事例として理解できな
ければ自身のスライド作成に関するスキルの育成に繋がらない可能性がある．自身のスライドの問題点を認識し，修正する必要があると考えられる．
本研究グループではこれまで，輪講を対象に発表者が整理した文書の理解内容と，理解内容に基づいて作成したスライド，発表時に得られた質問をそれぞれ記録できる環境と，それらを比較してプレゼン
テーション・スキルの振り返りをさせる環境を構築してきた(2)．しかし，この環境では質問の内容がプレゼンテーション・スキルではなく，輪講の内容理解に依存するものも存在し，プレゼンテーション・ス
キルに焦点をあてた振り返りが困難であった．また，自身のスライドの不適切な箇所の認識はできても，その他のプレゼンテーションに活用できる一般的なスキルとして習得できない発表者が存在した．
スキルを獲得するためには，まずスキルとして活用する知識を知る必要がある．本研究ではプレゼン
テーション・スキルに必要なスライド作成に関する知識，すなわちスライドを用いた話題の説明方法に関する知識獲得支援に焦点をあてる．発表者のスライドはその時点の発表者の知識に基づいて作成されるため，質問として指摘された内容は獲得していな
い知識を指摘するものとなっている．そのような知識は個々の発表で指摘された問題点の改善内容を一般化することで獲得できる．そこで本研究は質問に基づいてスライドを修正できる環境と，修正箇所の一般化を支援する機能を有するシステムを提案する．

2.

話題構成に関する知識の獲得支援方法

話題の構成に関する知識は，以下の形式で表現することができる．
if ＜プレゼンテーションの条件＞
then ＜話題の構成方法＞
プレゼンテーションは発表者の理解内容を聴衆者に伝える手段である．話題の構成はその時の発表者の理解内容と，プレゼンテーションの環境に応じて異なる．したがって，＜プレゼンテーションの条件＞には，発表者の理解内容，聴衆者や発表の長さなどのプレゼンテーションの環境が入る．一方，＜話
題の構成方法＞には，入れるべき話題，入れない話
題，話題の順番となる．
これらの知識の欠如はプレゼンテーションでの質問で指摘されるため，修正内容を一般化したものは― 269 ―

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第45回全国大会
2020/9/2-9/4

欠如していた知識とみなすことができる．修正内容
から知識を獲得するためには個々の修正内容に対して，①プレゼンテーションの状況の認識，をしたう
えで，②修正内容の一般化，をする必要がある．
そこで，本研究では図 1 のインタフェースから成る話題構成知識獲得支援システムを提案する．このシステムは，修正前後のスライドと，スライドごとに配置された話題の内容を示すスライド情報表示エリアと，修正内容とプレゼンテーションの条件を整理できる修正内容整理エリアで構成される．修正内容整理エリアでは修正内容に関して整理すべき項目が列挙されており，個々の項目を埋めることで話題
構成知識に必要な条件が整理できるようになっている．

図 1 話題構成知識獲得支援システムの修正内容整理インタフェースのイメージ図
また，完了ボタンを押すと，整理したすべての修正内容からプレゼンテーションの条件の共通性に基づいて分類して図 2 のように表示される．共通した
プレゼンテーションの条件を＜プレゼンテーションの条件＞，修正内容を＜話題の構成方法＞と捉えることで話題構成知識が獲得できるようになっている．

ゼンテーションの時間に対するスライドの枚数を意味するスライド一枚当たりの時間，修正されたスライドの話題と関係のある話題とする．一方，修正内
容は修正の種類と修正されたスライド，修正された
スライドの前後に存在するスライドに関して，内容と重要度，修正内容との関係とする．
表 1 プレゼンテーションの条件における整理項目
と選択肢
項目
選択肢
聴衆者の知識少ない・普通・多い
スライド一枚当たりの時間 短い・適度・長い
発 表 者 が 理 内容
概要・背景・手法・
解している
利点・欠点，など
修 正 さ れ た 重要度
低い・普通・高いス ラ イ ド の 修正したス 原因・結果・並列・
話 題 と 関 係 ライドの話 抽象化・具体化
のある話題
題との関係
表 2 修正における整理項目と選択肢
項目
選択肢
修正の種類
追加・削除・移動
修 正 さ れ た 内容
概要・背景・手法・スライド
利点・欠点，など
重要度低い・普通・高い
修 正 し た ス 有無
あり・なし
ラ イ ド の 前 内容
概要・背景・手法・のスライド利点・欠点，など
重要度低い・普通・高い
修正したスラ 原因・結果・並列・イドとの関係 抽象化・具体化
修 正 し た ス 有無
あり・なし
ラ イ ド の 後 内容
概要・背景・手法・のスライド利点・欠点，など
重要度低い・普通・高い
修正したスラ 原因・結果・並列・イドとの関係 抽象化・具体化

4.
図 2 話題構成知識獲得支援システムの話題構成知識記録インタフェースのイメージ図

3.

プレゼンテーションの条件と修正内容の整理項目

表 1 にプレゼンテーションの条件，表 2 に修正内容を整理するための項目を示す．提案する話題構成
知識獲得支援システムでは，修正項目やプレゼンテーションの条件の共通点を基に話題構成知識を表現する．共通点を取得しやすくするため，各項目の取りうる値を選択肢として用意することとする．
プレゼンテーションの条件は聴衆者の知識とプレおわりに

本稿では，プレゼンテーションの伴う活動において，スライドの修正から話題を構成するための知識を獲得するための手法について提案した．今後は提案したシステムを実装するとともに，システムを用いて修正内容を一般化することで，発表者がプレゼンテーション・スキルを獲得できるかを評価する．
参考文献(1) 柴田康生, 柏原昭博, 長谷川忍: “プレゼンテーション
ドキュメントの意味的構造作成支援の評価”, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.112, No.500, pp.121-126（2013）(2) 福原佳祐, 小尻智子: “輪講を題材とした読解／発表
能力育成のための振り返り支援環境”, 電子情報通信学会技術研究報告，Vol.118，No.510, pp.93-98 （2019）― 270 ―

D6-1

アカデミックスキル演習におけるクラス間評価の統一化
Integration of Inter-Class Evaluation in Academic Skills Program石川 貴彦
Takahiko ISHIKAWA
名寄市立大学保健福祉学部
Faculty of Health and Welfare Science, Nayoro City University
Email: ishikawata@nayoro.ac.jp
あらまし：大学におけるアカデミックスキル演習の評価をクラス間で統一するため，シラバスに対応した観点別評価を作成し，それぞれのクラスが受講者をどのように評価したのかを検討した．その結果，担当年数の長いベテラン教員は評価が高い傾向にあることを確認し，それは過去の受講者の評価から求まった基準を，教員の授業改善によって今回の受講者が超えるという状況が年々繰り返されることで生じたものであると考察した．
キーワード：アカデミックスキル演習，観点別評価，クラス，統一化，担当年数

1.

2.

はじめに

大学における初年次教育の一環として，アカデミ
ックスキル演習を全学共通必修科目で導入するケースが多くみられる．本学でも「基礎演習」という名称で開講し，日本語表現，情報収集，レポート作成，
ディスカッションなどを１年間かけて必修かつ少人数教育で取り組んでいる．演習は約 200 名の受講者を 10 名以下の少人数クラスに分けて行うため，のべ20 名の教員が担当する．このことから，受講者がどの教員のクラスに配属されても同一の内容を学べる
よう，基礎演習の実施ガイドラインを作成・共有したが，評価に関しては担当教員の一存であり，レポートの出来や受講態度など独自判断に委ねていた状
況だった．
こうした一存は，教員のこれまでの担当経験から培った“匙加減”でわりかし的確に評価され，ゼミなどの少人数教育ではそれが大目に見られていたと感じる．しかしながら，こうした少人数の演習でさえも明確な基準を設けて評価することが学力の真正な評価であり，いわゆるゼミに限って特例で評価するのは望ましい方法ではない．また，複数のクラスに分かれて演習を進めるため，クラス間で評価を統一することが受講者への評価の公平性を担保する上では重要である．この真正な評価のツールにはルーブリックが一般的であり，アカデミックスキル演習
においては，神田(1)が「大学入門ゼミナール」，近藤(2)
は「基礎ゼミ」で用いた報告があった．しかし，近藤が指摘するように，ルーブリックによる評価項目の細分化は負担の多い評価方法となりかねない危険性を孕んでおり，演習では真正性・公平性と負担軽減の両立を図った評価が望ましいと考えた．
そこで本研究では，真正性・公平性の２つを満たしながら，ルーブリックほどは負担をかけないであろう観点別評価を適用して，アカデミックスキル演
習の受講者を評価することを試みた．そこからクラス間の観点別評価を比較し，評価の統一化について検討した．

アカデミックスキル演習の観点別評価

2.1 演習の概要
2019 年度のアカデミックスキル演習は 24 クラスで運営し，通年で 15 コマ実施した．主に教養教育の教員が演習を担当するが，７名しか担当できないた
め１人２クラスを受け持ち，そのクラスを A・B（例
えば石川 A，石川 B）と分けて隔週で演習を行った．
通年科目で 15 コマとしている理由は，２クラス交互に実施すると年間 30 コマになり，教養教育の教員で14 クラス確保できるからである．不足分は学科教員や非常勤講師で補充し，実施ガイドラインによって演習の到達目標と内容および提出課題を統一した．
到達目標を以下に示す．
・要点をつかみながら文章を読む力を身につける・文章を書くための基礎を学ぶ
・600～800 字程度の小論文を書く
・文献調査・資料検索などの情報収集ができる力を身につける
・データ分析，データ解釈を通じながら問題発見，
問題解決を探求できる力を身につける・能動的・主体的に学ぶ姿勢を身につける・ディスカッションを通じて複眼的・多角的視点を育む
2.2 観点別評価
上記の到達目標に応じて７つの観点を挙げ，観点毎に S：よくできている，A：できている，… D：できていないまでの５段階を設定した．担当教員には15 回目終了時までに観点別評価を全て埋めて，そのS～D の個数から総括的評価を行うように依頼した．
例えば S が４つ以上で，A が３つ以内であれば総括的評価は S，素点では 95 点または 100 点と定めた．
そして，S が４つ以上で１つでも B か C が含まれるなら，総括的評価は S または A，素点は 90 点または85 点というように分類パターンを用意し，演習の評
価を統一した．

― 271 ―

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表１ 各クラスにおける観点別評価（担当年数順）

3.

クラス間の評価の比較と統一化の考察

観点別評価をクラス間で比較・共有するため，成績入力後に筆者宛に評価の提出を依頼し 19 クラス
から集めることができた．19 クラスの観点別評価を一覧にまとめたところ，クラス間での差が大きいことに気づき，観点毎に平均より上の値を網かけ太字で表した（表１）．すると，ベテラン教員ほど平均値が高い傾向にあると思われ，担当年数順に観点別評
価を並べ替えた．そして，担当年数と各観点の合計
点との相関を Spearman の順位相関係数で求めた結果は ρ=0.65 となり，担当年数が長いほど合計点が高い傾向にあることがわかった．
筆者は担当年数の長い教員の一人であり，評価が高くなった理由を自己省察すると，過去の受講者の評価から定まった基準というものが内在し，その基準を今回の受講者が超えれば S や A と判定し評価は高くなる．ただし，過去と今回の間には，授業改善が加わることが注意すべき点である．過去の受講者において低かった観点を教員は改善し，今回の受講者に指導した効果が表れて，それが評価に伴ったと考える．例えば，段落構成が過去では不十分だったので，今回の演習では説明や添削を手厚くし，それに受講者が反応した結果，段落構成ができて内容も十分な小論文が仕上がった．その小論文を評価すると，文章を書くための基礎や，小論文を書くといった観点は S や A となる．逆にここまで書けているな
らば，B や C はつけられないという判断になる．ベテラン教員はこうした授業改善が毎年繰り返され，演習の改善点を徐々に修正した結果が評価の高さにつながったといえる．

4.

したがって，クラス間の評
価の差は，担当教員の授業改善も含めた演習の成熟度の違いであると考察する．その一方で，年数の浅い教員が低目に受講者を評価したのは，教員が要求するレベルと，受講者の達成度を照らして判断し，その多くが求めるレベルに達しなかったと推測する．浅い
教員の多くから受講者の不出来を指摘する意見が挙がった
ことも，この推測を後押しするだろう．これはベテラン教員のような，過去の事例を踏まえた評価基準がまだ備わっておらず，自身の要求レベルで評価したことに根本的な違いがある．クラス間の評価の統一化は，共通の観点で評価するだけでなく，何を拠りどころにして評価するかという前提から統一することも必要
である．

まとめ

本研究ではアカデミックスキル演習において，全てのクラスが共通に用いる観点別評価を作成し，担当教員に受講者の評価を行わせた．そして各クラスの観点別評価を比較し，演習の評価の統一化について検討した．
共通の観点に基づいて評価したことで，これまでの“各教員の匙加減”という曖昧さを解消したという点では一歩前進した．さらに，担当教員が授業改善を繰り返すことで培われた演習の成熟度が，評価の高低に影響することや，観点別に評価するにしても，教員の拠りどころに違いがあることもわかった．
こうした評価の高低差を縮めるためには，過去の受講者の事例紹介や，授業改善によって修正された演習方法の開示など，経験の浅い教員への情報提供を充実するとともに，評価を教員間でオープンにして，学習会等で統一化の意識を高めていくことが解決策になると考える．
参考文献(1) 神田大吾: “評価ツールとしてのルーブリック―「大学入門ゼミナール」の評価の信頼性を高めるために―”,茨城大学人文社会科学部紀要. 人文コミュニケーショ
ン学論集, Vol.2, 41-57, （2018）(2) 近藤百世:”東北大学全学教育基礎ゼミにおけるアクティブラーニングの実践―ルーブリック評価と中心とした学習支援体制構築の試み”, 東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要, Vol.4, 355-366,（2018）― 272 ―

D6-2

キャリアに関する複数アンケート相関性のデシル分析
Decile analysis of multiple questionnaire correlations regarding careers
赤城 大吉*1, 溝淵 智哉*2, 濱崎 利彦*2
Daikichi AKAGI*1, Tomoya MIZOBUCHI*2, Toshihiko HAMASAKI*2*1 広島工業大学情報学部*1Department of Computer Science, Hiroshima Institute of Technology*2 広島工業大学大学院工学系研究科*2Graduate School of Science and Technology, Hiroshima Institute of Technology
Email: bk17004@cc.it-hiroshima.ac.jp
あらまし：大学におけるキャリア関連科目において各学生の適正判断のため複数のアンケートが用いられる事が多い．各アンケートにはそれぞれにテーマがあり，それらアンケート間に相関性があるとするならば，その事より各学生に対してキャリア教育をより効果的に実施できる可能性がある．このような視点に立って，アンケートデータの上位項目に注目してデータの相関性を見出す手法であるデシル分析のこの分野における応用性を検討した．
キーワード：アンケート，キャリア，相関係数，デシル分析

1.

はじめに

大学入学時点で希望職種が正確に決まっている情報系学生は多くない．しかし，4 年間の履修科目計
画の初期設定および初年度の履修科目の確定は入学
後すぐに行わなければならない．そのため一貫性の乏しい暫定計画を立ててしまい，明確なイメージを持つことなく 4 年間を過ごしてしまう可能性がある．
また，専門的な講義は 2 年後期～3 年前後期に集中しており，実際に講義を受けた時には他の講義を受講することが出来ない場合が多い．そのため，学生の目指すキャリアの明確化は入学後速やかに行われるべきである．そこで学生の目指すキャリアの明確化を支援するため，キャリアプランの参考例を提供することは，彼らが大学でキャリアを計画する際に役立つと考えられる（1）．本研究では，学生に実施
した自己分析アンケートから得られた結果を各カテ
ゴリに焦点を当て順位付けした後，10 段階のグループで分け特徴を抽出する手法であるデシル分析（2）を行い，抽出された特徴から異なるアンケート間に存在する相関性の分析結果について報告する．

2.

自己分析アンケートの概要

本研究では，2 種類の自己分析アンケート「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」（3）を実施した．
「あなたの学習スタイル」は株式会社ラー
ニングバリューが学習方法を振り返るために作成した全 9 問の自己探求チェックリストである．それぞれの項目の和を求めることで学習スタイルは「Do」「Look」「Think」「Plan・Grow」の 4 種類に分けられ，点数が高いものほど自身の学習スタイルに近くなる．
「キャリア・アンカー」はある人物が自らのキャリアを選択する際に最も大切な価値観や欲求，周囲に左右されない不変なものを表す言葉である．
「キャリ
ア・アンカー」は 40 問の質問を 6 段階で点数付けした結果を集計することで専門（TF），全般管理（GM），
自立・独立（AU），保障・安定（SE），起業家的創造性（EC），奉仕・社会貢献（SV），挑戦（CH），生
活様式（LS）の 8 つのカテゴリに分類される．

3.

デシル分析

デシル分析とは，マーケティング分野における顧客の特徴量を抽出することを目的としたデータマイ
ニング手法のひとつである．顧客データに対して順位付けを行い，10 等分にグループ分けをした後，各グループの購買比率や売上高構成比を算出するというものである．

4.

分析方法

本研究は 2017 年の学生 62 名，2018 年の学生 48
名のデータを使用した．
「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」は入学してすぐに実施した．
まず得られた各アンケートの合計値を算出し，算出した合計値の中央値を基に標準化を行った．そして標準化した学習スタイルやキャリア・アンカーのデータを各カテゴリで順位付けを行い，10 等分のグループに分けた．その後各グループの合計，平均，分散そしてグループの平均を配列としてカテゴリごとに相関係数を算出した．

5.

分析結果

前項に記述した処理を行った結果，アンケートの相関に変化があった．処理を行わずアンケートの相関を算出したものを表 1 に示した．学習スタイルのカテゴリで処理を行い，アンケート相関を算出したものを表 2 に示した．キャリア・アンカーのカテゴ
リで処理を行い，アンケート相関を算出したものを
表 3 に示した．

― 273 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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表 1 学習スタイルとキャリア・アンカーのアンケート相関
Do
Look
Think
Plan・Grow
TF-0.2240.139
0.186-0.155GM
0.113-0.170-0.0760.160
AU-0.100-0.022-0.0100.128
SE-0.0750.258
0.047-0.249EC-0.070-0.345
0.082
0.322
SV
0.108
-0.084-0.092
0.095
CH
0.003
-0.261
0.077
0.173
LS
0.215
0.272
-0.164-0.284

TF
GM
AU
SE
EC
SV
CH
LS

表 2 学習スタイルの各カテゴリで処理をした後のアンケート相関
Do
Look
Think
Plan・Grow-0.6420.352
0.549-0.4510.486-0.592-0.3010.705-0.613-0.104-0.1670.487-0.1920.774
0.209-0.637-0.202-0.874
0.289
0.864
0.350
-0.332-0.2530.341-0.094-0.743
0.478
0.514
0.663
0.624
-0.422-0.579

表 3 キャリア・アンカーの各カテゴリで処理をした後のアンケート相関
Do
Look
Think
Plan・Grow
TF-0.7280.490
0.557-0.555GM
0.305-0.655-0.2790.619
AU-0.498-0.138
0.120
0.438
SE
-0.2690.833
0.201-0.682EC-0.013-0.722
0.166
0.820
SV
0.236
-0.190-0.196
0.142
CH
0.026
-0.628
0.140
0.548
LS
0.815
0.778
-0.460-0.835
表 1，2，3 の結果から，処理をする前の相関係数
より処理をした後の相関係数の方が強く現れている
項目を多数確認することができた．処理をする前の相関係数が 0.01 以下だった場合,処理をした後相関係数が 0.5 を超える項目は見られなかった．また処理をする前の相関係数が 0.2 を超える場合，0.6 以上の相関係数になる項目が多かった．また表 2 と表 3の結果から，異なるカテゴリで処理をした相関係数
を見ると近い値が出ていることがわかる．値の差を見ると±0.2の範囲に収まっているものが多い．

6.

考察

前項の結果から，項目間で強く相関が現れていなかったとしても，処理を行うことで相関の概略を把握することができると考える．また異なるカテゴリで処理した相関係数を見ると近い値が出ている．Doを降順にグループ分けを行った Do と TF の相関が-0.642 だった．それに対して，TF を降順にグループ分けを行った Do と TF の相関が-0.728 だった．このことから異なるカテゴリでグループ分けを行ったとしても，同様なカテゴリの相関を確認することが出来た．このことから関係の存在しているカテゴリは特定の集合になりやすいのではないかと考えられる．

7.

おわりに

本研究では自己分析アンケートにデシル分析を適用することで，学習スタイルとキャリア・アンカーの相関に関する考察を行った．結果から異なるアン
ケートのカテゴリに存在する相関が強調されることが確認できた．この相関を利用することにより，本研究で目標としていた学生の目指すキャリアの明確化への支援や学生がキャリアプランを計画する際に役立てることができると考える．最後になるが，Cross Validated という WEB サイトに”
Is using decile tofind correlation a statistically valid approach?”という題
目で議論がなされていた（4）．議論では，グループ内での平均化を行うことでデータのばらつきを減らしてしまうことが指摘されていた．本研究では平均化を行うことでデータのばらつきを減らしたデータ分析を行った．しかしデータを利用する際に標準化することにより絶対的な考え方ではなく相対的な考え方でデータを扱っているため，直感的に読み取れる
データにおいて，本研究で試した手法は定量的な意
味合いを与えることができると考える．

8.

今後の課題

今後の課題は，グループ分けの条件を変更した分析を行うことが挙げられる．グループの個数を変更したことによる相関係数の変化を調べることによって別の特徴を抽出ができると考えている． また，本研究では使用していない IT 分野について回答する
アンケートやパーソナリティ特性について回答する
アンケートも実施している．今後はこの 2 つのアン
ケートに対してもアンケート間の相関性について確認を行っていきたい．2 つのアンケートの相関性も見ることによって，被験者が持っている学習スタイ
ルまたはパーソナリティ特性によってキャリアプラ
ンの支援や産業分野への興味を示すことなどのフィードバックを行うことができると考えている．
参考文献(1) 溝淵智哉, 濱崎利彦:“キャリアプランに関するアンケ
ー ト デ ー タ の ク ラ ス タ ー 分 析 ”, 2019 IEEE SMC
Hiroshima Chapter 若手研究会講演論文集, pp．73-74,（2019）(2) 守口剛:“購買データからみたブランドの顧客構造”,
繊維製品消費科学, 2001 年, 第 42 巻, 第 10 号, pp．
624-629(3) エドガーH シャイン（金井寿宏）:“キャリア・アン
カー自分のほんとうの価値を見つけよう”, 白桃書房,
東京, （2003）(4) Cross Validated:“Is using decile to find correlation a stati
stically valid approach?”, https://stats.stackexchange.com/
questions/106016/is-using-deciles-to-find-correlation-a-sta
tistically-valid-approach（参照 2020.6.6）― 274 ―

D6-3

学習者自身では気づくことが難しい変化を抽出するための変化点検知を用いた自己評価支援システムの開発
Development of a Self-assessment Support System to Extract Learners'
Unaware Changes by Use of Change-point Detection
枝窪 悠*1, 森本 康彦*2
Haruka EDAKUBO*1, Yasuhiko MORIMOTO*2*1 株式会社デジタル・ナレッジ*1Digital Knowledge Co. Ltd.
*2 東京学芸大学*2Tokyo Gakugei University
あらまし：現在，学習者は様々な学習活動において，自己評価しながら学び続けていくことが求められている．自己評価を行う際に，学習者自身では気づくことが難しい変化に気づかせることで，自己評価を促進され，学びが深まることが期待される．そこで本研究では，自己評価の変化を抽出し，自己評価を支援することを目的とする．これまで，ダミーデータを用いたシミュレーションと，学習者自身では気づくことが難しい変化を抽出できるか検証するための実践を行ってきた．本論文では，自己評価を行う際，抽出された変化点に基づいてプロンプトを提示するシステムを開発し，その実践と評価について述べる．
キーワード：自己評価，データマイニング，変化点検知，数値データ，Change Finder

1.

はじめに

現在，学習者は，様々な学習活動において，自身の学びを自問自答して振り返り，調整，改善しながら学び続けていくことが求められている．この活動
こそが自己評価（Self-assessment）であり，学習者が主体的に学ぶ上で欠くことはできない．
しかし，自己評価は，その時の学びに集中して振り返ることは，経験的に容易なことはわかるが，学びを継続的に行っていく中で，自分がどう変容したのか，それはいつどのようなきっかけで起きたのかを，中・長期的な視点で振り返ることはなかなか難しい．もし，自己評価を行う際，蓄積された自己評
価の記録から，学習者自身では気づくことが難しい
変化に気づかせることができたら，より自己評価が促進され，さらに学びが深まるのではないだろうか．
そこで本研究では，自己評価の変化を抽出し，自己評価を支援することを目的とする．これまで筆者
らは，数値データを用いた自己評価に焦点を当て，変化点検知の動作を検証するためのシミュレーショ
ンと，学習者自身では気づくことが難しい変化を抽出できるか検証するための実践を行ってきた(1)(2)．本
論文では，学習者が自己評価を行う際，抽出された変化点に基づいてプロンプトを提示するシステムを開発し，その実践と評価を行う．

2.

変化点検知を用いた自己評価の変化の抽出方法(1)(2)

本研究では，自己評価の数値データに焦点を当て，変化点検知を用いて自己評価の変化を抽出することを試みてきた．変化点検知とは，入力された時系列
情報の異常を検知することができ，入力されたデー
タのパターン（増加，減少などの傾向）が変化した時点を把握することができる．

これまで筆者らは，まず 10 段階の数値データを用いて変化点検知を行うことができることを確認した．
次に，実践を行い，自己評価の数値データから抽出された変化点について「変化点の前後で自己評価の変遷に変化が起きたと思う」と「思わない」の回答
結果の比率が 1:1 となった．このことから，学習者に変化点が抽出された時期を提示することで，学習者自身では気づくことが難しい変化に気づかせることができる可能性が明らかになった．
本研究では，自己評価を支援する方法としてプロンプトを活用することとする．プロンプトとは，学習者がある行動を実行するために問いかけ，学習者の振り返りを支援するものであると述べられている(3)．つまり，自己評価を行う際，学習者自身では気づくことが難しい変化に気づかせる適応的なプロンプトを提示することで，モニタリングを行うきっかけを与えることが可能になると考えられる．

3.

変化点検知を用いた自己評価支援システ
ムの開発

学習者が自己評価を行う際，抽出された変化点に基づいてプロンプトを提示する web アプリケーションを開発した．本システムは，インターフェースはHTML，CSS，JavaScript，エンジン部は Java，データベース部は MySQL，変化点検知の分析を行う演算部はオープンソースである Python(Ver3.5)のライブ
ラリである Change Finder（忘却パラメータを 0.02，
AR モデル次数を 2，平滑パラメータを 5，変化点ス
コアの閾値を 30 に設定）を用いる(1)．
本システムの機能を以下に示す．
機能１：自己評価蓄積機能
学習者は，スライダーを用いた 20 段階の自己評価と，その理由について記述できる（図 1 左）．

― 275 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

機能２：自己評価確認機能
学習者が，すでに入力した自己評価の記録内容を確認することができる．
機能３：自己評価の変化抽出機能蓄積された自己評価の数値データから変化点にあたる回を抽出する．
機能４：プロンプト提示機能
機能３で変化点であると抽出された回のうち最新の回について，学習者に「その時点を境に，自己評価が変化したことが検知されました．これに心当た
りはありますか？」とポップアップが出る．学習者
が，心当たりがあると答えた場合，「あなたの中で，何が，どのように変わりましたか？」「なぜそう変わったと思いますか？」「今後，それはどう生きると思いますか？」のプロンプトを提示する（図 1 右）．

回答が 189 件，「ない」の回答が 550 件であった．
質問紙調査に関して，中央値を 4 とする 1 標本のWilcoxon の符号付き順位検定を行い，中央値の差について分析した結果，全項目で中央値が高く，有意差が認められた（p < .01）
．このことから，本システ
ムを活用することで，自己評価を行う際，根拠を持って自身のパフォーマンスを評価し，これまで学んだことと繋げながら，日々の活動に主体的に取り組む可能性や，自己評価に取り組んでいく過程で，自身の成長・変容を実感し，自信に繋がる可能性が示唆された．また，半構造化インタビューでは，「プロ
ンプトをきっかけにその前後の振り返りを見返し，変化があったと気づくことができた．
」や「過去の経験から今の活動に活かせる教訓を見つけることができた．」といった回答が得られた．このことから，自己評価を行う際に変化点に基づいてプロンプトを提示することで，学習者に，これまでの活動を振り返って原因分析を行ったり，次に向けて計画を立て直したりするきっかけを与える可能性が示唆された．

5.
図 1 自己評価画面とプロンプトの表示

4.

実践と評価

4.1 実践の概要
2019 年 12 月 2 日～2020 年 2 月 16 日に，社会人，大学院生，大学生 20 人を対象に実践を行った．実践
期間中，毎日「今日の活動に対してどれくらい主体的に取り組めたか」について自己評価させた．また，プロンプトの提示は 2020 年 1 月 10 日から実施した．
4.2 評価方法
学習者が本システムを活用することの効果を検証するため，事後に質問紙調査と半構造化インタビューを行った．質問紙は，自己評価に取り組む際の活動と期待される効果を明らかにするため，「自身のパフォーマンスの把握・分析」，「学びのつながり」，「主体性」，「自己効力感」の 4 観点，全 11 項目を 7 件法
（7 が高い）で作成した．
4.3 結果と考察
実践中，抽出された変化に「心当たりがある」のおわりに

本研究では，自己評価の変化を抽出し，自己評価を支援することを目的に，抽出された変化点に基づいてプロンプトを提示するシステムを開発し，その実践と評価を行った．
今後は，変化点検知による自己評価支援機能を，
初等中等教育向けの学習評価支援システム，もしくは，高等教育向けの e ポートフォリオシステムに実装し，実践的な効果検証を行っていきたい．
謝辞
本研究は科研費（18K02825）と科研費（20K03174）の助成を受けたものである．

参考文献(1) 枝窪悠, 森本康彦:“変化点検知を用いて自己評価の変化を抽出する方法”, 第 44 回教育システム情報学会
全国大会, pp.189-190. （2019）(2) 枝窪悠, 森本康彦:“数値データを用いた自己評価から抽出された変化点の効果検証”, 日本教育工学会 2020年春季全国大会, pp.133-134. （2020）(3) M.Bannert, “Effects of reflection prompts when learningwith hypermedia”, Journal of Educational Computing
Research, vol.35, no.4, pp.359-375. （2006）

表 1 質問紙調査の分析結果（N=20）
質問項目
観点 1. 自身のパフォーマンスの把握・分析
1 自己評価に取り組む際に，その時の状況について，深く考えることができたと思う．
2 自己評価に取り組む際に，根拠を持って自身の状況について評価するようになったと思う．
観点 2．学びのつながり
3 自己評価に取り組む際に，より良い取り組み方はなかったか考えようと思っている．
4 自己評価に取り組む際に考えたことや気づいたことを，次につなげていこうと思っている．
5 これまで取り組んできた自己評価が，今の自分に活かされていると思う．
観点 3．主体性
6 日々活動していく際に，最大限の成果を出すことは大切であると思う．
7 日々活動していく際に，責任感を持って取り組むことは大切であると思う．
8 日々活動していく際に，これまでの経験を基に，見通しを持つことは大切であると思う．
観点 4．自己効力感
9 日々の活動において，困難な課題に直面しても，最後までやり切れると思う．
10 自己評価に取り組んでいく過程で，自身の成長・変容を実感することができたと思う．
11 自己評価に取り組んでいくことは，自信に繋がったと思う．

中央値

四分位偏差

z

r

p

6.000
5.500

0.500
0.500

4.009
3.471

0.896
0.776

**
**

6.000
6.000
6.000

1.000
0.500
0.875

3.249
3.522
3.774

0.726
0.788
0.844

**
**
**

6.000
6.000
6.000

0.500
0.375
0.500

3.674
3.919
3.993

0.822
0.876
0.893

**
**
**

5.000
6.000
5.000

0.500
1.000
0.500

3.686
3.445
3.445

0.824
0.770
0.770

**
**
**

** p < .01― 276 ―

D6-4

グループチュータリングにおける大福帳の活用：学習者の記述内容の特徴
Utilization of the Daifuku-cho (Shuttle Card) in Group Tutoring:Characteristics of Learners’ Descriptions
渡邊 浩之*1*2, 鈴木 克明*1, 戸田 真志*1, 合田美子*1
Hiroyuki WATANABE*1*2, Katsuaki SUZUKI*1,Masashi TODA*1, Yoshiko GODA*1*1
熊本大学大学院教授システム学専攻*1
Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University*2
九州大学基幹教育院*2Faculty of Arts and Science, Kyushu University
Email: hwatanabe@st.gsis.kumamoto-u.ac.jp
あらまし：本稿では, 学生チューター育成のためのプログラムの一環として，グループチュータリング
におけるチューターと学習者との間で One-Minute Paper の類型である大福帳を活用し，その効果をまとめた．これは，大福帳をチューター自らが成長するためのツールのひとつと考えており，学習者とのコミュ
ニケーションを補足することが目的である．まず，大福帳の記述内容をカテゴリー分析し，正課授業で教員が行ったものと比較して，学習者の記述内容の特徴を明らかにすることを試みた．
キーワード：学生チューター，グループチュータリング，コミュニケーション，大福帳，One-Minute Paper

1.

はじめに

近年，学生チューター（以下「チューター」という．
）を中心にした学習支援のプログラムが様々な大学で行われている．これは，学生間で行うことがポ
イントとなっている．Topping は，学年を超えた小グ
ループでの個別指導にフォーカスした 11 件の研究において 9 件で非常に肯定的な成果であった(1)と報告している．これらは，学年を超えた学生相互のチュータリングは有効性があることを示している．
これまで，筆者らは，学習支援者の中核であるチューターの育成と質の向上に関する研究を行なって
おり，学習者を支援する際に必要となる要素を抽出したガイドラインを作成，実行した(2)．また，コミュ
ニケーションを内容の主体としたオンライントレー
ニングを設計，試行し，一定の評価を得た(3)．特に後者では，経験学習サイクルを活用した．しかし，これらは主にチューターからの自己評価およびアンケートによる効果測定であり，毎回のグループチュー
タリングにおける学習者側からの疑問点や意見等については明らかではなかった．
そこで，この課題を解決するため，コミュニケー
ションツールである大福帳を活用することに着目した．先行研究では，大福帳を「チューター」と「学習者」の間，すなわち学生同士で使用したとの報告
は，ほとんど見られない．これは，一般的なピアチュータリングの場合は，１対１の場合が多いため，不要だと思われるからである．しかし，授業と同様のグループチュータリングの場合は，グループ内で気後れする学習者がいないとも限らない．そこで，大福帳をグループチュータリングにおいて「チューター」と「学習者（主に初年次生）」の間のコミュニ
ケーションを補足する目的で活用した．まず，大福帳を活用した際の学習者の記述内容の特徴を，正課
授業で教員と行ったものと比較して，その特徴を明らかにすることを試みた．

2.

先行研究

海外において学生と教員の間で正規の授業間で用いられるコミュニケーションツールが，One-MinutePaper(OMP)である．これは，「技術を必要としないシンプルで柔軟性があり, 広く応用可能な技術である」．OMP は，カリフォルニア大学バークレー校の物理学教授 Charles Schwartz が，1980 年代初頭に発案し，また，Angelo and Cross がこれを普及させたと言われている(4)．
その手続きは，授業の終わりに 5〜10 分ほどの時間を取り「今日の授業で学んだ最も重要なことは何ですか？」「今日の授業で未解決の質問は何ですか？」という質問に答えてもらうものである(5)．
日本においては，類似ツールとして，三重大学の織田が開発した大福帳(6)があり，正課授業において教員が使用していた．この大福帳が OMP と異なる点は，授業を担当の講師が学生にコメントするという点である．須田は，コミュニケーションツールを
リアクションペーパーと呼び，コミュニケーション
カード，一枚ポートフォリオ，何でも帳などそれらの機能や効果について詳細なレビューをおこなっている(7)．これらの結果から，本稿では，担当者が，学習者に対してコメントをするという機能があり，両者のコミュニケーションを深めることができる大福帳を適用するにした．

3.

― 277 ―

研究方法
本研究での対象者は，地方私立大学法学部の 3 名

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4のチューターと 6 コマ分（1 回 90 分）の学習者総数
32 名（すべて 1 年生で男性 10 名，女性 22 名），述べ数 37 名である．チューターの属性についてだが，
A と B は共に 3 年生（男性）で前年度からチュータ
リングを行っている．また，C（男性）は法科大学院生であり，今回が初めてのチュータリングとなる．
そのスタイルは，各チューターに任せられており，科目は，民法と憲法が対象となっている．
試行期間は，2017 年 10 月中旬から 2018 年 1 月中旬までの 3 か月間，10 回実施した．学習者は，主に1 年生であり，参加人数が異なるため（1 名から 4 名）
グループの学習の場合も 1 対 1 の場合もある．
大福帳（図１）およびその使い方は，向後と同様のものを使用し(8)，チューターは，学習者に対して，最初に使い方を配布し説明した．
また，大福帳への記述内容も，向後と同様にセッションに関する質問，要望，感想，雑談とした．記入に要する時間は，学習会の各回の最後の約 5 分で書くように指示した．チューターはこの指示を受けて，毎回全ての学習者から回収後，次回学習会の最初に返却した．最終回には，大福帳およびグループ
チュータリングに関するアンケートを行った．
試行の結果，述べ数 37 名全員の学習者から回収した．

4.

表 1 正課授業（向後）(8)とグループチュータリングの学習者の記述内容
1(5.54)(6.97)

2(3.14)(3.54)

3(2.83)(1.14)

4(1.16)

5(0.62)(0.03)

6(0.36)(0.03)(0.48)

リー分析の結果は，表１のとおりである．右欄の数
値は，記述内容の平均個数である．グループチュー
タリングでは，「内容に関係ないことや個人的なこと」
が 2 番目で，正規授業では，4 番目であった．これは，学習者にとって教員よりも学生同士の方が，親近感が増すことが要因であると推測される．

6.

今後の展開

本稿では，大福帳をグループチュータリングで実施した結果，第一段階としてカテゴリー分析を行い記述内容の特徴が分かった．今後は，チューターの返信内容の分析を進め，チューターが学習者の状況を把握できていたかを調査する予定である．

分析方法

分析は，向後の授業で大福帳に書かれた内容と全13 回の平均個数の多い順の集計結果 (8)を流用して「カテゴリー分析」を行った．グループチュータリ
ングの使用では，どのような差があるのかということを検証した．

5.

試行結果

試行の結果，大福帳に学習者が記述している文字
数は，約 140 字であり Twitter での文字数と同程度であることが分かった．これは，向後の結果である 125
字〜150 字程度と同様である．フォーマットが同様なのでこれは予想されたことである．これに対してチューターから学習者への返事の文字数は 30 字か「受ら 100 字となっていた．向後ら(9)の調査により，講生は返事を欲している」ということが分かっていたので，チューターには，なるべくコメントを返す
ようにと指示したことが守られていた．次にカテゴ
20
年度（ 春 ・ 秋 ）大 福 帳
コミュニケーション・カード

担当

科目名

アドレス

学生番号

名前

ふりがな

月／日

言いたいこと。聞きたいこと。あなたからの伝言板。

1
／

2
／

3

あなたへの伝言板

参考文献(1) Topping, K. J.:“The Effectiveness of Peer Tutoring inFurther and Higher Education: A Typology and Review of
the Literature”, Higher Education, Vol.32, No.3, pp.321345（1996）(2) 渡邊浩之, 鈴木克明, 戸田真志, 合田美子：“チュータ
リングガイドラインの開発と形成的評価について”，
リメディアル教育研究, Vol.9, No.2, pp.161-172 (2014)(3) 渡邊浩之, 鈴木克明, 戸田真志, 合田美子：“実践と内省を結びつけるチューター育成プログラムの開発”,
教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 誌 , Vol.36, No.4, pp.257262(2019)(4) Stead, D. R. : “A Review of the One-minute Paper. ”Active
Learning in Higher Education”, Vol. 6, No.2，pp.118-131(2005)(5) Angelo, T. A., Cross, K. P. : “A Handbook for College
Teachers, 2nd ed. ”, Jossey-Bass Publishers, San
Francisco(1993)(6) 織田揮準: “大福帳による授業改善の試み”，三重大学
教育学部研究紀要(教育科学)別冊，Vol. 42, pp.167-169(1991)(7) 須田昂宏：“リアクションペーパーの記述内容をデー
タとしてどう活用するか, 教育論叢, 名古屋大学大学
院教育発達科学研究科 教育科学専攻，No.58,pp. 19-34（2015），日本教育(8) 向後千春：“大福帳は授業の何を変えたか”
工学会研究報告集, Vol.5, pp.23-30 (2006)(9) 向後千春, 高橋直樹：“大規模授業での 『大福帳』 記
入に対する返事の要望”， 日本教育心理学会第 47 回
総会発表論文集，pp.400 (2005).

図 1 大福帳(8)

／

4
／

5

― 278 ―

E6-1

学習データより実験補助情報を生成提示する実験支援システムと「e-実験ノート」の開発
Development of Experiment Support System and "e-Experiment Notebook" that
Generates and Presents Supplementary Experimental Information from Training Data
稲守 栄*1, 千田 和範*1
Sakae INAMORI*1, Kazunori CHIDA*1*1
釧路工業高等専門学校*1
National Institute of Technology, Kushiro College
Email: sakae@kushiro-ct.ac.jp
あらまし：これまで基礎知識不足による協働作業が苦手な学習者を支援する実験ナビシステムの開発・運用をしてきた．運用過程で，使用する計測器の選択ミスや計測範囲を外した計測ミスの例が見られた．また従来のシステムでは使用できる時間と場所が限られていたため，実験後のレポート作成時まで支援できない．そこで本研究では，学習者の実験取組み状況や理解度に応じた支援内容をリアルタイムに変更可
能な実験支援システムの開発を行う．
キーワード：デバイス活用，協調学習，学生支援，学生実験

1.

はじめに

近年の教育現場では，21 世紀型スキルの向上を目指した教育が注目されている(1)．筆者らも，問題解決能力やコミュニケーション能力の向上を目指すため，
問題解決型 PBL 実験や計測型実験において，基礎知識不足により協働作業が苦手な学習者を支援する実
験ナビシステムの開発と運用をしてきた (2)．このシステムを用いて，実験前に学習することで，学習者の実験補助や基礎知識を定着させ，他の学習者との協働作業が円滑となった．しかし，学生実験における学習者全体にかかわる問題として，使用する計測器の選択ミスや計測範囲を外した計測ミスの例が見られた．これらのミスは，検討考察時に見つかることが多く，この時点での再実験は，学習者のモチベーション低下へとつながる．また従来のシステムを使用するには，時間と場所の制限があるため，実験後の検討考察時にもシステムの活用をすることができなかった．
そこで，本研究では学習者が実験中の理解や知識獲得を促進させるため，各グループの実験取組み状
況や学習者の理解度に応じて，支援内容をリアルタイムに変更可能な web アプリ形式の実験支援システ
ムの開発を行う．

2.

ペアプログラミング手法に基づいた実験・
実習ナビゲーションシステム

これまでの研究背景として，基礎知識不足による協働作業が苦手な学習者を支援するため，ペアプロ
グラミング手法に基づいた実験・実習ナビゲーションシステムの開発と運用をしてきた．このナビシス
テムには，
図 1 の様に実験機材に貼り付けられた AR
マーカーにタブレット端末をかざすと，タブレット
端末画面上に 3D で実体配線図が表示される「かざ図1

実験ナビシステムの使用例

す情報表示機能」や実験のヒントなどを表示させる機能がある．このシステムにより，実験前の学習者の学習支援をすることができた．

3.

これまでの学生実験の問題点

本校電気工学分野 4 年の学生実験では，実験ナビ
システムを用いた試行錯誤型実験および計測型実験を行っている．これらの実験の中で，学習者の様子を観察すると次の問題点があることがわかった．
 計測型実験において，実験テーマごとに計測器を変更するため，その試験に適切な計測器の選択を間違えることが多くみられる．
 計測をする学習者 1 人に対して使用する計測器が複数台になる場合があり，重要な計測範囲を外してしまう場合がある．
 実験終了後の検討考察時には，実験で得られたデータ処理をする際，これまでの座学で学習した事柄とつなげることができずに，検討考察ができない場合もある．

― 279 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

これらの問題点は，学習者が実験の内容を十分に理解しきれていないことが原因である．そのため，積み重なったミスにより，再実験とつながる．この再実験は学習者の実験に対するモチベーションを著しく低下させることになり，実験からの知識習得の妨げとなる．
これらの問題点を改善するため，学習者が実験中の理解や知識習得を促進させるため，各グループの実験取組み状況や学習者の理解度に応じて，支援内容をリアルタイムに変更可能な web アプリ形式の実
験支援システムの開発を行う．本システムには，これまで開発してきた実験ナビシステムの支援機能を基に開発する．

4.

実験支援システム

これまで挙げてきた学生実験での問題点を改善するため，図 2 の様な実験支援システムを開発する．
この実験支援システムは，統括管理システム，クラウドサーバーと『e-実験ノート』で構成する．本シス
テムは，学習者が実験中に実験内容を理解できていることや知識の定着をさせることができるよう，支援内容をリアルタイムで変更できるよう構築する．
次に，学習支援システムの詳細について説明する．
4.1 Web アプリ『e-実験ノート』
実験中に学習者が，計測器の選択ミスや重要な計
測範囲で計測値の取りこぼしなどの問題点がわかっている．それらを改善するため，第 2 章で述べた実験ナビシステムに，さらに 3 つの機能を追加する．
 適正計測器判定ツール
計測器に付けた QR コードを読み取ることで，その試験で必要な計測器なのかを判定させる．
 簡易グラフ生成ツール
実験中に計測値を入力させることで簡易グラフ化させる．さらに，そのグラフから問題点の有無を支援する．
 考察検討サポートツール
実験結果から注意点を促し，アドバイスを行う．
これらの機能を持つ e-実験ノートを web 形式にすることで，学習者が支援を受けたいタイミングで支援を受けることができる．

図2

実験支援システムの構成図

そこで，本研究では Google が提供する Firebase を利用する．Firebase には，リアルタイムでデータを同期させることができる Realtime Database や web アプリの利用者の管理をするために必要な認証機能であるAuthentication がある．これらの機能を活用し，学習者の参照ログなどを分析に必要なデータを収集する．

5.

学生実験導入に向けての取り組み

今回は，これまでの実験ナビシステムで支援してきた本校電気工学分野 4 年の試行錯誤型実験と計測型実験の各 1 テーマに導入する予定である．導入に向けて，e-実験ノートと統括管理システム，クラウド
サーバーとの連携をさせることができた．今後は，
e-実験ノートの各ツールの参照ログなどの分析を統括管理システムで行えるようにする．

6.

おわりに

本研究では，学習データより実験補助情報を生成提示する実験支援システムと『e-実験ノート』の開発を行った．まず，これまでの研究背景として実験前に限定された学習者に対して支援してきた実験ナビ
システムについて説明した．次に，学生実験全体の問題点を挙げ，学習者全体に対して学習支援をする
ための実験支援システムについて説明した．学生実
験導入に向けて，統括管理システム，e-実験ノート，
クラウドサーバーを連携させることができた．
今後は，学生実験導入に向けて，各ツールや参照ログの分析より学習支援を強化していく予定である．

4.2 統括管理システム
e-実験ノートの開発やサポートコンテンツの更新を行うための環境が必要となる．統括管理システム
は，web アプリの開発や学習者の参照ログや入力された実験値から，学習者のつまづきや不備を分析す
る．これにより，学習者の理解度に応じた支援内容を変更させることで，より学習者が必要とする支援を可能にする．
4.3 クラウドサーバー
本学習支援システムでは，web アプリの開発に必要なデータや学習者の参照ログなどの学習データの収集が重要となる．また，支援内容の変更などリア
ルタイムでデータの同期をさせなければならない．

謝辞
本研究は科学研究費奨励研究 課題番号 20H00870 の助成を受けたものである．ここに記して謝意を表す．

参考文献(1) 久保田祐歌:“大学におけるジェネリック・スキル教育の意義と課題”, 愛知教育大学教育創造開発機構紀要,
Vol.3, pp.63-70(2013)(2) 稲守栄, 千田和範, 野口孝文:“ペアプログラミング手法を用いた学生実験を効果的に支援するための Ex ナ
ビの開発と運用”, 信学技報（教育工学）, Vol.1, No.319,
pp.47-50(2015)― 280 ―

E6-2
クラウドサーバを介した IoT デバイス連携による臨場感強化型 VRHMD システムの開発

Development of VRHMD System with Enhanced Realism
by Linking IoT Devices via Cloud Server
千田 和範*1，日下拓人*2，稲守 栄*1
Kazunori CHIDA*1，Takuto KUSAKA*2，Sakae INAMORI*1*1 釧路工業高等専門学校 電気工学科*2 ジョンソンコントロールズ株式会社*1 Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology, Kushiro College*2 Johnson Controls, Inc
Email: chida@kushiro-ct.ac.jp
あらまし：VRHMD を用いることによって，視覚的に高い臨場感が得られるシステムが様々な分野で活用されつつある．しかし，視覚以外の感覚情報を扱う場合，触覚については一部実現されつつあるが，まだ事例は少ない．そこで本研究では IoT デバイスをクラウドサーバ経由で VRHMD と連携させることで、これまで困難であった感覚情報の提供による高度な臨場感が得られるシステムについて報告する．
キーワード：VR，IoT，臨場感，クラウド，体験型学習

1.

はじめに

IoTクラウドサーバ

VR 技術は高い臨場感を与える視覚情報によって，ユーザーの関心を引き理解を深めさせることができるツールとして近年教育現場で注目を集めている(1)．
これまで，VR は高性能 PC が必要だったが，最近では PC が不要なオールインワン型 VR ヘッドマウン
トディスプレイ（以降 VRHMD）が利用できつつある．このため，クラス単位での授業活用も考慮できるようになってきた．この様に高い臨場感が得られる VR であっても視覚情報および音声情報を提供することが限界で，触覚情報などを提供するためには高価なハプティックデバイスに頼るほかなかった．
ここで，最近産業界で注目を集めている技術に IoT技術がある． IoT 技術とは通信機能が組み込まれたセンサーやアクチュエータなどがインターネットを介して接続され互いの情報・機能を相互交換する仕組みである．この IoT 技術でネットワーク接続が可能となったセンサーやアクチュエータユニットを
VRHMD と連携することで，様々な感覚の擬似的な再現が期待できる。また IoT 技術で用いられるクラウドサーバ経由で VRHMD がお互いに接続できれば、これまで単独でしか活用できなかった VR 教材
を協働学習のために用いることも容易となる．
本研究では、VR 用 HMD に IoT デバイスを連携させることで、これまで困難であった体感情報の提供により臨場感を強化することができる臨場感強化型 VRHMD システムの開発を行う．

2.

臨場感強化型 VRHMD システムの構成

臨場感強化型 VRHMD システムの概念図を図１に示す．この臨場感強化型 VRHMD システムは，
VRHMD を中核に，様々な感覚情報を提示するためのアクチュエータ，環境情報を取得するためのセン

VRHMD

仮想環境状態（イベント信号）
外部メッセージ

制御命令

センサ情報
WiFi機能付
組込みマイコン

制御命令

アクチュエータ
(送風機)

センサー
(温度計)

アクチュエータ(モータ)

図１．臨場感強化型 VRHMD システムの概要

サー，それらを統括制御する Wi-Fi 機能付組込みマ
イコン，そして VRHMD や組込みマイコンの各種情報などを蓄積する IoT クラウドサーバ（以後サーバと呼ぶ）から構成される．本システムは，まずVRHMD の内部状態となるアクションやセンサーからの計測信号がサーバに送信される．この送信された信号はデータとしてサーバに保存される．同時にサーバに接続している組込マイコンは定期的にサーバに蓄積されたデータを確認し，データの種別に応じて対応するアクチュエータを動作させる．これにより，今までの VR システムでは困難だった
様々な感覚情報を体験者に提示できるようになる．
またサーバに蓄積されたデータは VRHMD からもアクセスできるため，複数の体験者はサーバを介してメッセージをやり取りすることも可能となる．し
たがって，従来は体験者単独でしか利用できなかった VR 環境を複数の体験者で共有し体験できる可能性がある．また教師がサーバにイベント信号を送信することで，そのサーバに接続されている VRHMD
や臨場感強化型 VRHMD システムを一斉に制御するという使い方も可能となる．

― 281 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.

臨場感強化型 VRHMD システムを用いた地
震災害体感システムの試作

3.1 地震災害体感システムの概要
今回，臨場感強化型 VRHMD システムの検証用として，地震災害体感システムを試作した．この試作したシステムは，これまでの VRHMD では映像でしか表現できなかった地震災害を，地盤の揺れと地震によって生じた火災による熱を映像に合わせて提示することによって，臨場感を強化したものである．
ここで，VRHMD には Oculus 社製 Oculus Quest，
IoT デバイスおよびアクチュエータ制御用として，
SwitchScience 社製 ESPr Developer，IoT クラウドサーバとして Google 社の Firebase を使用した．試
作した体感システムを図２に示す．揺動ベースは搭乗者の安全を考慮し左右に 12mm/s，揺動幅 200mmを限界値とした．また，熱風生成器は市販のヒートガンを流用した．これらのデバイスは ESPr を介して Firebase に Wi-Fi 接続されている．また，図２の VRHMD の隣の画像は，VRHMD に投影されている映像となっている．
3.2 VRHMD，IoT デバイスと Firebase 連携
地震災害体感システムにおいて，VRHMD から
IoT デバイスを制御する方法について説明する．まず VRHMD 上の何らかのアクションをトリガーとして，Firebase 上の RealtimeDatabase の指定したノードに設定されたパラメータを変更する．今回，そのアクションをスティックコントローラの操作とした．このアクションを VRHMD が検出した時点
で ， VRHMD は Firebase の ノ ー ド
dev_RockingBoard（以降 dev_Brd）と dev_HotAirを図３の様に“stop”から“run”に書き換える．
次に，IoT デバイス側について説明する．まず揺動 ベ ー ス を 制 御 す る ESPr は 一 定 時 間 ご と に
firebase の決められたノード，ここでは dev_Brd の値を監視する．その値が“run”に変化した時点で，ESPr に接続された揺動ボードの制御を開始する．
こ こ で は ESPr に 接 続 さ れ た Cytron 社 製
SmartDriveDuo-30 を介して直動モータを正弦波状の動きをするように制御した．なお，揺動ボードの停止は VRHMD 側ではなく，揺動ボードが一定時間動作した後，ESPr が当該ノードの値を“stop”に変更することで対応した．
熱風発生用 IoT デバイスについても，揺動ボードと同等の制御系で構成した．この様に IoT デバイスの増設は非常に簡単に実現できる．ただし，熱風発
生器は 100V 動作のため，マイコンから直接制御はできない．そこで，マグネットコンタクタ（omron
製 J7AN-E3）を経由することで IoT デバイス制御
用マイコンでも対応可能とした．この方法により，市販の家電の利用も容易になると考えられる．

熱風発生
デバイス

VRHMD

Firebase

熱風発生
デバイス

揺動ベース
（内部）

揺動ベース

図２．臨場感強化型 VRHMD を基に試作した
地震災害体感システム

停止時

図３．体感システムの Firebase のノードと値の状態

VRHMD からのイベント信号を元に所定の揺動動
作，熱風の知覚ができることを確認した． VRHMD
で見た映像と足場が揺れることで，これまで実現できなかった臨場感を強化できた．しかし，揺れている映像の振幅と，揺動ベースの振幅が一致していないなかったため，違和感が生じることがわかった．
また，イベント信号を送信してから臨場感強化型
VRHMD システムが動作を開始するまで若干のタイムラグがあることがわかった．これらの問題点は今後の臨場感強化のためにも改良を行っていく．

5.

まとめ

今回開発した臨場感強化型 VRHMD システムは，
VRHMD とアクチュエータを，IoT デバイスを用いて連携することで，これまで困難だった臨場感の強化が可能となった．今回提案したシステムは Wi-Fi
機能付組込みマイコンを介してアクチュエータやセンサーを制御する構成のため，市販されている様々な センサーやアクチュエータを組み合わせる事で多様な臨場感を提示できる可能性がある．
今後は様々な臨場感を提示するために臨場感強化型 VRHMD システムのバリエーションを増やすことと，今回明らかになった応答性能の改善などを行っていく．
謝辞
本研究の一部は科学研究費基盤研究（C）課題番号
19K03102 の助成を受けたものである．ここに記して謝意
を表す．

参考文献

4.

地震災害体験システムを用いた体感実験
今回作成した臨場感強化型 VRHMD システムは，(1) 袖山賢治: “拡張現実(AR)と仮想現実(VR)の教育分野への応用”, 日本教育工学協会 第 42 回全国大会，A-2-3（2016）― 282 ―

E6-3

タブレットを使用した中学校での幾何学学習支援教材の開発
Development of an educational material supporting the geometry learning in junior highschools
藤井研一

Ken-ichi FUJII
大阪工業大学情報科学部

Faculty of Information Science and Technology, Osaka Institute of Technology
Email: kenichi.fujii@oit.ac.jp
中等教育で学ぶ幾何学は論理的思考法の基礎を築く上で重要である. 本研究では、中等教育で学ぶ幾何学学
習支援に特化したアプリケーションソフトウェアの開発を行った. 特に、直感的な操作が可能となるようなユーザインターフェース実装を模索した. このため、操作は従来の幾何学の作図を踏襲した. 論理構築という幾何学証明問題の本質的な部分に集中した学習が可能となることを目指した．

Keywords: インターフェース、数式操作、タブレット PC
なっており、数学への自信を持てない学生が多数を

1． はじめに中学校で学習する初等数学は、論理的思考を築くた

占めていると考えられことになる．この結果は、憂めの基礎となる科目として重要であり、学習者すべ

慮すべきものであり、数学に対する教育方法の検討てが理解すべき科目と考えられる. にもかかわらず、 課題と考えられる. 中学校数学の主な教授内容であ小学校から中学校へかけての教科内容のギャップが、 る代数と幾何学のうち、代数は具体的な数値から抽学習者に大きな負担を与えて、学習への意欲を阻害し象的な記号操作が主体となる．一方、幾何学は、合ているとも考えられている．教育成果検証の国際的な同や相似の証明を扱うことで論理的な思考力を形成調査である国際数学・理科教育動向調査 (TIMSS)[1]する．幾何学の学習においては、作図が重要となり、には日本からも小学校 4 年生と中学２年の学生が参例えば二等辺三角形の作図や角の二等分線描画など加している．このため、10 歳前後の学習者の変化をを定規、コンパス等を用いて実習する．もちろん、こ知るための指標として適していることになる．

のような身体を用いた操作による学習は、理解獲得

2015 年度に実施された国際数学・理科教育動向調 の重要な要素である．Van Hiele[3] の提唱した「学査 (TIMSS2015) 結果が文部科学省のサイト [2] では、 習水準理論」にある幾何学習における５つの思考水
数学に関する結果はどちらの学年も、参加国・地域別

準に従うと、このような作図は、第２及び第３水準の５位であり、望ましい結果と考えられる．しかし、 の理解につながると思われる．この水準の達成の上同時に実施された学習者の意識アンケートでは、(1)に、第４水準である、幾何学理論を構成する演繹法「数学は楽しい」、(2) 「数学は得意」、(3) 「数学をの理解が獲得されると思われる．すなわち具体から勉強すると日常生活に役立つ」、(4) 「将来自分が望抽象に変容する段階が、作図と共に達成されている

む仕事につくために数学で良い成績をとる必要があと考えられる．しかしながら、不正確な作図によりる」の４項目すべてで．肯定的な回答が国際平均を学習者の論理的な思考が中断される可能性も考えら

大きく下回っている．特に項目 (4) への肯定的な回れる．このような問題点は、 ICT 機材の導入により答は国際平均に比べ 15 ポイントも低い．この調査結軽減できるものと考えられる．本研究では、何がど果からは、日本の中学生は高い学力を持つにもかかの程度軽減できるかを調べる目的で、幾何学問題理

わらず、数学を「得意」とは思えないという結果に解を支援する教材を作成した．これにより、学習者― 283 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

が、Van Hiele の第三水準以降の学習へ円滑に移行で学記号に関しては LaTeX[4] を利用することで可能ときることを目指した．

なる. タブレット上では、MathJax[[5] を使用することで、LaTeX による表示が可能となる．これを利用

2． 図形操作

本アプリケーションソフトウェア（以下アプリ）は、 した証明記述支援は学習者の論理理解に重要となる．
中学生の幾何学学習に特化して Apple 社の iPad 上で開発を行った. 幾何学の学習に使用する機能以外を省

どのようなものが効果的か現在検討を進めている．

4． まとめき、操作習熟にかける時間を抑えるよう努めた. 本ア

中学校での数学学習を支援するためのソフトウェア

プリは、(a) 問題表示、(b) 作図、(c) 証明記述の３を開発した．これにより目先の計算の手間や作図につから構成されている．この中で作図は、学習者が囚われることなく、代数や幾何学の学習が可能とな問題解決を試みる上で最も重要である．タブレット、 り、数学的思考の獲得を容易にできることを目指し
スマートフォン上ではドラッグ、タップ、フリック、 てタブレット PC 上で動作するソフトウェアの設計
スワイプなどの指によるインターフェース（I/F）操を行なった，学習時に、タブレット PC の I/F の積作が基本になる．作図を容易にするために、ドラッ 極的活用が代数および幾何学の学習に有効と考えらグ操作により任意の平面図形を正確に描けるようにれ，タブレット PC の教育用とへの利用で意味をもI/F をデザインした．作成する必要のある図形として

つと考えられる．開発と同時にこのような効果の検は、三角形を含む多角形、円、直線が挙げられる．幾証も進めている．

何学を考える上で、作図に必要なものとしては、直線に関しては、平行、同一の長さがある．また角に対しては、直角が基本にあり、その整数による除算、

参考文献

乗算の角の作図が挙げられる．これらを特定の操作[1] Internationalにより実現出来るように考えた．さらには直線の交

uation点の作る角が他の角とどのような関係にあるか見てhttps://timssandpirls.bc.edu.

Association

of

for

Educational

the

Eval-

Achievement,

取れることも考慮した．いずれにしろタブレットを用いた作図は、試行錯誤が容易なため、思考に連動した作図が可能となる．より具体的な作図機能として、直線のコピー、直角および特定の角度入力、二等辺設定が、筆記による描画と同様な操作、記号入力で可能となるように I/F を設定した. ただ、図形に関する情報をすべて表示してしまうことは、幾何[2] 文 部 科 学 省,
動 向

調

国 際 数 学・理 科 教 育査（TIMSS）の 調

査

結 果,

http://www.mext.go.jp/a menu/shotou/gakuryokuchousa/sonota/detail/1344312.htm[3] 数学教育の理論と実際 数学教育研究会 （聖文新社)、 2010.

学学習者、特に初学者にとっては問題があると考えている．例として、角度、辺の長さ等に関して、どの程度まで表示をすべきかを測る尺度を見出す必要がある．これについては本ソフトウェアの試行により確認する予定である．

[4] The

LaTeX

project,

https://www.latex-

project.org.
[5] Mathjax, https://wwwmathjax.org.

任意の多角形や補助線を正確かつ容易に描画消去可能とすることで、試行錯誤が容易となり、学習者はタブレットを利用しながら、問題に集中して取り組むことが可能となると考えている． 次に、論証の記述について、どこまで学習者が行うのかについても検討する予定である. まずは幾何学固有の記号（図形を示すもの、角度表示、線分の表示）等の表示を可能とする必要がある．数― 284 ―

E6-4

コロナウイルスによる外食産業の課題と AI アプリによる可能性
Impact of Food Service Industry by Coronavirus and Utilization of AI Apps
大久保 友晶, 木 川 裕
Tomoaki OKUBO, Yutaka KIGAWA
日本大学 法学部
College of Law，Nihon University
Email: kaka5963@icloud.com
あらまし：環境省の 2020 年 4 月 14 日報道発表資料によれば，2017 年度のわが国の食品ロス量は年間約612 万トンであり，その内事業系廃棄物が約 328 万トンであった．現在，コロナウイルスの影響での学校
給食や外食産業等の需要の減少に伴う農家における農産物の廃棄問題など，食品ロスは今後ますます増加
していく可能性がある．本稿では，将来消費の中心となる大学生の食品ロスに対する意識調査や食品ロス削減のためのマッチングアプリ「TABETE」についての認知度調査を実施し，食品ロス改善への可能性を提案していく．
キーワード：AI，食べ残し，事業系食品廃棄物，外食産業，SNS，コロナウイルス

1.

はじめに

今日，世界では，食品ロスを含め食品廃棄物の量は年間約 13 億トンで，年間の生産量を 40 億トンとすれば，その約 3 分の 1 を廃棄しているのが現状となる．これは世界の飢餓人口の 10 億人を十分に養える1分量である．
もちろん，この深刻な「食品ロス」問題に対しても，ロスを削減するためのいくつかの試みが持たれている．例えば，今回の新型コロナウイルスの影響で学校が休校してしまい，余ってしまった牛乳を積極的に引き受け，販売している大手コンビニチェー
ンなどもある．さらに，近年，AI や ICT の技術も凄
まじい勢いで発展しており，それらを利用した取り組みもある．たとえば，わが国では食品ロス削減を目的とした「TABETE」というアプリが挙げられる．
このアプリの特徴は，まだ美味しく食べられる食品
を捨てざるを得ない状況にある飲食店から，利用者
が 1 品から「お得」に購入することによって飲食店を「レスキュー」できる仕組みとなっている．このようなアプリを活用することで飲食店と利用者のマッチングが進み，利用者が増えることで，食品ロスの削減につながると考えている．しかし，現在アプリの認知度はあまり高くないようである．
本稿では，このアプリの認知度等の調査を実施することで，どのように普及させ，それを食品ロスの削減につなげていけるかについて提案するものである．

2.

わが国の食品廃棄の現状

国連 WFP レポート「考えよう、飢餓と食品ロスのこと。
」（2018.9.18）

3.

食品廃棄の社会的問題

最近，食品廃棄の社会的問題として，恵方巻きの大量発注が挙げられる．需要に見合った数以上の大量発注を行い，結果的に恵方巻きの大量廃棄を招いている．その廃棄額は約 10 億円以上5といわれている．
なぜ食品廃棄物がこんなにも出てしまうのだろう
か．この廃棄が起こる原因の 1 つとして考えられるのが，店舗で売れ残った商品を廃棄する基準となっている「3 分の 1 ルール」という商慣習である．
日本の食品業界では，「3 分の 1 ルール」という商慣習があり，賞味期限が切れておらず，まだ食べられる状態の商品がこのルールにより廃棄されている．
具体的に説明すると，製造日から賞味期限までの期
2

わが国の 2017 年度の食品廃棄物等は年間 2,550 万トン，うち食べられるのに捨てられた食品，つまり食品ロスの量は年間 612 万トンであり，その内訳は
1

事業系廃棄物が約 328 万トン，家庭系食品廃棄物が約 284 万トンであった2．これは，環境省が統計を開始した 2012 年と比べて減少の傾向は認められるものの，食品ロスを国民一人当たりに換算すると“お茶碗約一杯分（約 132g）の食べもの”が毎日捨てられている計算3になる．わが国では，家計における食費は消費支出の中での 4 分の 1 を占めており，平成
30 年度 8 月の農林水産省の資料によると，食料自給率は約 38 パーセント4で，食料の多くを海外からの輸入に依存している．それにも関わらず，こうして食料を無駄にしている現状があり，これら食品ロスを削減することはわが国の喫緊の課題である．

環境省，「我が国の食品廃棄物等及び食品ロスの発生量の推計値（平成 29 年度）の公表について」令和 2 年 4 月
14 日
3
総務省人口推計(平成 29 年 10 月 1 日)平成 29 年度食料需給表（確定値）4
平成 29 年度食料自給率・食料自給力指標について
5
宮本 勝浩「恵方巻きの販売高と廃棄処分による損失額」
関西大学プレスリリース No.86― 285 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

間のうち，最初の 3 分の 1 が小売店に届ける「納品期限」であり，3 分の 2 が店頭に並べられる「販売期限」とされている．もちろん慣習なので義務ではないが，納品期限が過ぎた商品は小売店から拒否され，販売期限を過ぎたら店頭から撤去6されてしまう．

4.

わが国の食品廃棄の取り組み方

前述したように，わが国では食品廃棄に対して，
AI や ICT を活用した取り組みを実施している．特に，「TABETE」という食品ロス削減のためのプラット
フォームアプリは，閉店間際など，まだ美味しく安全に食べられるにもかかわらず廃棄のリスクに陥る
食事を「食べ手」とつなぐことで，最後まで売り切
ることを目標にしているサービスである．
加盟店数は 319 店，東京が中心であるが，他の県でも徐々に浸透している．このアプリは，月額制ではなく，各店舗の商品ごとに値段が決まる．アプリの上に出てくる食品の詳細を確認した上で，引き取り予定時間，個数を選択し「お会計してレスキューに向かう」をタップし，お店に到着したら，「レスキ
ューを完了する」ボタンを店員さんに押してもらえば，食事を受け取ることができる仕組みとなっている．
「TABETE」の実績はアプリ創設から一年間で登録者数は約 20 万人で，掲載店舗数は約 450 店舗にまで拡大している．

5.

TABETE の認知度調査と「食品ロス」の意
識調査

このアプリを活用することで飲食店と利用者のマッチングが進み，利用者が増えることで，食品ロスの削減につながるとの考えから，「TABETE」の認知度調査と「食品ロス」の意識調査を実施した．
当然，このアプリや食品ロスの認知度が低ければ，利用者数の増加は見込めず，「食品ロス」の削減には
つながらない．しかし，「食品ロス」の認知度が高まり，アプリの必要性を伝えることができれば，問題解決につながる可能性もある．
本調査において，被験者は文系大学生 301 名に調査を実施し，アンケート実施時期は，2020 年 6 月初
旬である．
まず，
「食品ロス」に関する問題について関心があるかという問いに対して，約 77%が「関心がある」と回答した．
次に緊急事態宣言後，テイクアウトのサービスを利用したことがあるかの問いに対して，約 6 割が「利用したことがある」と回答した．
設問 3 には，設問 2 でテイクアウトのサービスを利用したとの回答者に，「どのアプリを使用したか」（複数回答可）と尋ねたところ，74 名中約 81%が「Uber Eats」を利用したと回答した．その次に 23%

が「出前館」を利用したと回答した．
「TABETE」を利用したとの回答は残念ながら 0%であった．
設問 4 では，テイクアウトサービスの非利用者に，「どのアプリを知っているか」（複数回答可）と質問したところ，267 名中約 87%が「Uber Eats」を知っていると回答した．その次に約 6 割が「出前館」を知っていると回答した．
「TABETE」を知っているとの回答は 3%であった．
設問 5 では，「もし食品ロスを削減する目的のアプリがあれば利用したいと思うか」という質問に対して，301 名中の約 89%が「利用したい」と回答した．

6.

参考文献
(1)
(2)

(3)
6

森田悦子，
「なぜ日本の食品襲者多いのか，理由は食品業界のある慣習」，AERA dot.（2016 年 12 月 5 日）
https://dot.asahi.com/aera/2016120100161.html?page=1

おわりに

今回の調査はプレ調査ということもあり，被験者数も 301 名と十分とは言えなかった．今後は被験者数を増やし，また「TABETE」を利用している店舗の利用度調査に加え，海外の「食品ロス」に対する
ICT を活用した取り組みも併せて研究していきたい．
今回の調査で明らかになったことは，食品ロス削
減のプラットフォームであるアプリ「TABETE」の認知度がほぼゼロであった．しかし，被験者の「食品ロス」への関心の高さや，「食品ロス」を削減する
目的のアプリがあれば，「利用したい」との前向きな意見も多数あり，このアプリの認知度を高め，有効に活用することで課題を解決する可能性が見えてきたといえる．
今後もコロナウイルスの影響により，外食産業への再度の自粛要請や営業時間の短縮の要請が考えられ，外食産業は昔のように戻れるか不透明である．
外食ができない状況であれば，なおさらテイクア
ウトの必要性は上がる．実際，今回のプレ調査でもわかったように，緊急事態宣言後にテイクアウトのサービスを利用したことがあると回答したものは301 名中約 6 割であった．テイクアウトの需要が高まり，かつ「食品ロス」の意識が高まれば，必然的にアプリのニーズは高まるはずである．さらに SNSの広告等で「TABETE」の認知度を高めることで，「食品ロス」を削減させ，外食産業の経済的ダメージを少なくすることができれば社会全体への貢献につながるだろう．
今後日本の生活様式は新しい生活様式へと変わっていき，with コロナの意識が必要となる．一人一人が高い意識を持って，「食品ロス」について関心を持
つ社会であればと切に願う．

(4)― 286 ―

国連 WFP レポート「考えよう、飢餓と食品ロスのこと。
」（2018.9.18）
環境省，「我が国の食品廃棄物等及び食品ロスの発生量の推計値（平成 29 年度）の公表について」令和 2
年 4 月 14 日
総務省人口推計(平成 29 年 10 月 1 日)平成 29 年度食
料需給表（確定値）
農水省「平成 29 年度食料自給率・食料自給力指標について」（平成 30 年 8 月 8 日）

A7-1

ヘルスリテラシーの視点を取り入れた小学生向け認知症啓発教材と評価尺度の開発
Development of Dementia Awareness Educational Materials and Evaluation
Scale for Elementary School Students with a Health Literacy Perspective桝田

聖子*1, 三上 滉史*1, 高田賀章*1, 真嶋由貴惠*1

Seiko MASUDA*1, Koji MIKAMI*1, Yoshiaki TAKADA*1, Yukie MAJIMA*1*1 大阪府立大学大学院人間社会システム科学研究科*1Graduate School of Humanities and Sustainable System Sciences, Osaka Prefecture University
Email: s_masuda@kis.osakafu-u.ac.jp
あらまし：わが国では認知症高齢者の急激な増加に伴い，効率的・効果的な認知症啓発教材の開発が喫緊の課題である．我々はこれまで，小学生を対象として知識の差異を考慮し実践的に学ぶロボット教材を開発してきたが，小学生が認知症の症状と行動を結び付けて理解することは難しかった．そこで，これまで開発した小学生向け認知症啓発教材を見直すとともにヘルスリテラシーの視点を加え，その評価尺度を開発したので報告する．
キーワード：ヘルスリテラシー，小学生，認知症啓発教材，評価尺度

1.

はじめに

WHO の報告(1)によると，認知症患者は 2050 年には世界で 1 億 5 千万人，わが国では 1 千万人に上るとされ，認知症への啓発を図るための認知症サポー
ター養成講座(以下，講座とする)が多くの地域や学校で開催されている．講座では，認知症高齢者を偏見なく正しく理解し，適切に対応することを学ぶ．
しかし，講座終了後の参加者で認知症高齢者に対して，「少しの声かけや手助けで実行できることが多い」
や「出現している症状には意味がある」への理解が70%にとどまっている(2)．
筆者らはこれまで，小学生が認知症高齢者を偏見なく正しく理解し対応できる力を育成するロボット
教材を開発したが，認知症高齢者と家族の困りごとのイメージ化や認知症による症状の意味を理解することは難しかった (3)．そこで，認知症啓発教育の中に，小学生が得た情報から状況判断して行動ができるようヘルスリテラシー(以下，HL とする)の視点を取り入れる必要があると考えた．本稿では，小学生が講座をとおして HL を養うことができるよう，我々が開発したロボット教材を見直すとともに，ロボット教材の効果を測定する評価尺度の開発を行ったので報告する．

2．先行研究2.1 HL 教育
Nutbeam は，HL について，知識を理解する「機能的 HL」，個人のスキルを高める「相互作用的 HL」，
個人とコミュニティの活動ができるスキルを高める「批判的 HL」の 3 つがあるとしている（4）．学校教
育や生涯教育等で長期的に HL を高めることは，個
人の健康だけでなく，コミュニティ全体の健康を高める(5)．また，HL の高い人は特定の健康問題だけでなく，新たに生じた健康課題にも応用できると考えられている(6)．小学生では，健康教育と防災教育をつ
なぐ HL 教育デザインによって，災害時の健康問題に着目した健康教育をとおして HL の向上が報告されている(7)．本研究では，小学生が認知症高齢者のできることに着目し，「少しの声かけや手助け」，「出現
している症状の意味」を理解した対応ができるために HL は必要なスキルと考える．
2.2 小学生向け認知症啓発教材
小学生を対象とした講座では，認知症の基礎知識
および認知症高齢者への対応方法をスライドや紙芝居，寸劇やグループワークを行っていることが多い．
これらの教材は，講座を開催する講師役のキャラバ
ン・メイトが手探りで作成している．講座で学んだことを確認するために，認知症高齢者への声かけや対応方法を実際に体験した結果をフィードバックすることが必要である．しかし，そのようなプログラ
ム殆どない．そのため，筆者らは学んだことをフィードバックするための教材が必要である．
筆者らが開発したロボット教材では，小学生が認知症への学びを効果的に共有することができた．ロ
ボットは，擬人化や身体性によって学習の場や視線の共有，学習者の注意をコントロールし集中を促す
こと，情動の効果，向社会的行動などの学習効果が期待できる(8)．ロボットの利点を活用することで，小学生の柔軟な発想を養い，認知症高齢者の尊厳を保つ接し方を学ぶ経験によって HL を高める教材となると考えた．

3．教育プログラム
3.1

本プログラムにおける HL への対応

当日の授業計画を表 1 に示す．学習目標は，「相手の気持ちを知ろうとする」，「相手に寄り添う声かけ― 287 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

表2ができる」とした．本プログラムでは，ロボットによる情動効果や向社会的行動を高めるために新たにロボットによる寸劇を追加した．本プログラムにおける HL への対応は，展開部分①で寸劇や講義，ク
イズによって機能的 HL に対応させて認知症に関する基礎的な知識を養う．次に，展開②でグループワークやまとめをと相互作用的 HL と批判的 HL に対応させ，グループメンバーや地域関係者と相談して認知症の人に適切な対応を考えるスキルを養うこと
とした.

しつもん

表 1．本プログラムにおける HL への対応
流 れ

内

容

教

材

ロボット教材に対する意見と講座前後の質問項目

HLへの対応かいとう(勉強した後)

1 ペッパーとの勉強は楽しかったですか

とてもたのしかった ・ たのしかった ・ す
こしたのしかった・あまりたのしくなかった

2 ロボホンとの勉強は楽しかったですか

とてもたのしかった ・ たのしかった ・ す
こしたのしかった・あまりたのしくなかった3

ペッパーの話しはわかりやすかったです よくわかった ・ まあまあわかった ・ あまかりわからなかった・まったくわからなかった

4

ロボホンの話しはわかりやすかったです とてもたのしかった ・ たのしかった ・ すか
こしたのしかった・あまりたのしくなかった5

今日のスライドはわかりやすかったです とてもたのしかった ・ たのしかった ・ すか
こしたのしかった・あまりたのしくなかった

6

クリッカーを使うとわかりやすかったですか

よくわかった ・ まあまあわかった ・ あま
りわからなかった

認知症（にんちしょう）はだれでもなる
びょうき

はい ・ いいえ ・ わからない

昔のことはおぼえている

はい ・ いいえ ・ わからない

うれしい、かなしい気持ちはかわらない はい ・ いいえ ・ わからない

導入 あいさつなし

機能 からだを動かすことはできる的なれた人やものがあると家でくらせる
HL

コミュニケーションロボットによる寸劇（自分の家がわからないロボじいさん編）

Pepper
RoBoHoN（昔と今が混在するペッパーおばあちゃん編）
展開①

機能的HL
年をとること・高齢者の特徴
認知症について(症状の理解、対応方法の理解)
対応のポイント

スライド
Pepper

スライド認知症の対応を考える

ワークシート

発表、ピア評価により表彰

Pepperワークシート

まとめ

地域の取り組み・まとめ

スライド

地域の民生委員・西堺警察からオレンジリング
授与

オレンジリング

3.2

はい ・ いいえ ・ わからない

何回もおなじことをきいたりする

はい ・ いいえ ・ わからないものわすれがある

はい ・ いいえ ・ わからない

知っている人やものがわからなくなる

はい ・ いいえ ・ わからない

こまっているのは、にんちしょうの人とそ
はい ・ いいえ ・ わからないの家族と思う批 にんちしょうでこまっている人をみかけた はい ・ いいえ ・ わからない
判 ら大人につたえることができる
的 にんちしょうでこまっている人がいたら助 はい ・ いいえ ・ わからない
HL けたい・ こまったときに助けてくれる人がいるまち はい ・ いいえ ・ わからない
相 はくらしやすい
互 にんちしょうの人にどう声かけをすればよ はい ・ いいえ ・ わからない
作 いか知っている
まちでにんちしょうの人をみまもるほうほ
用
はい ・ いいえ ・ わからない
うを知っている的
はい ・ いいえ ・ わからない
HL もっとにんちしょうのことを知りたい

休憩

展開②

はい ・ いいえ ・ わからない

相互作用的
HL

いま勉強したことは、これから役に立つ
はい ・ いいえ ・ わからない
と思う

批判的HL

参考文献

評価尺度

開発したロボット教材のどの要素が認知症啓発教
育に効果があるかを明らかにするため，評価尺度を考案した．認知症高齢者の支援に関する評価尺度はないため，認知症サポーター小学生養成講座副読本(9)を参考に項目を作成した．表 2 は，ロボット教材に対する意見と講座前後の質問項目である．ロボッ
ト教材の楽しさやわかりやすさ，認知症に関する知識の習得(機能的 HL)，認知症の人の気持ちを理解して適切に対応できる力(相互作用的 HL)，地域で認知症の人を支えるまちづくり(批判的 HL)について確認する内容とした．HL に関する項目は，講座前後で回答を求めることとした．
今年の 3 月に，開発した教材と評価尺度を用いて小学生に対する認知症啓発教育を行う予定であった.
しかし，新型コロナ感染防止対策のため中止となった．次回の開催は，今年度中に総合的な学習の時間
2 時間を充てて実施する予定である.

(1) WHO：“Global action plan on the public health response
to dementia 2017 – 2025”,https://apps.who.int/iris/
bitstream/handle/（参照 2020.6.6）(2) 宮野公惠，成松玉委，藤井博英：“認知症サポーター事業に関わる現状と課題”，東京情報大学研究論集
Vol. 21 No. 2 pp. 67-75（2018）(3) 村嶋琴佳，桝田聖子，真嶋由貴惠，中村裕美子：ロボット教材を活用した小学生向け認知症啓発プログラ
ムの実践と評価，JSiSE2019 第 44 回全国大会講演論
文集，pp.89-90（2019）(4) Nutbeam D:“The evolving concept of Health Literacy”,
SOC Sci Med. 2008:67(12) , pp.2072-2078 （2008）(5) 村田淳子, 荒木田美香子, 白井文恵：“Health Literacyの概念分析－保健センターで展開される健康教育の場において－”，日本看護化学学会，Vol.26，No.4，
pp.84-92 （2006）(6) 石川ひろの：“ヘルスコミュニケーションとヘルスリ
テラシー”，保健医療社会学論集，Vol.22 ，No.2，pp.1621（2011）(7) 江藤真美子，山田政寛：“健康教育と防災教育をつなぐヘルスリテラシー教育デザインとその効果”，日本
教育工学会論文集，pp.461-475（2018）(8) 柏原昭博，“エンゲージメントを引き出す学習支援ロ
ボ ッ ト ”， コ ン ピ ュ ー タ ＆ エ デ ュ ケ ー シ ョ ン ，
Vol.46,No.1,pp.30-37（2019）(9) 全国キャラバン・メイト連絡協議会，“認知症サポーター小学生養成講座副読本”（2014）― 288 ―

A7-2

撮像画像を用いた重心位置算出アプリケーションの構築
Construction of Application for Calculating Center of Gravity Position Using
Photographed Image上田 秀治*1, 林 亜遊*2, 本岡 健太郎*2, 西 恵理*1
Shuji UEDA*1, Ayu HAYASHI*2, Kentaro MOTOOKA*2, Eri NISHI*1*1 摂南大学*1Setsunan University*2 大阪医療福祉専門学校*2Osaka College of Medical and Welfare
Email: *1shuji.ueda@edu.setsunan.ac.jp，eri.nishi@ele.setsunan.ac.jp
あらまし：リハビリテーションにおいて，体位変換時の重心の移動を把握することは重要である．本研究では，携帯端末のカメラ機能を利用して，撮像画像から身体重心位置を算出するアプリケーションを構築
し，作業療法士の専門学生 16 名と工学系の大学生 10 名に重心位置の理解に関する問題に解答させた．その結果，工学系大学生の方が問題の正答率が高い結果となった．アプリケーション全体や各機能についての評価は非常に良く有用性が高い事が示された．
キーワード：重心位置算出，携帯端末，撮像画像

1.

はじめに

2018 年度厚生労働省の調査において，身体機能の回復を目的としてリハビリテーションを行っている患者数は 40 万人を上回っており，年々増加傾向にあることが報告されている (1)．身体運動において，身体各部の位置関係や身体各部にかかる負担の予測，動作における効率面からの評価に際し，身体重心位置を知ることは非常に重要である (2)．身体重心位置の求め方の一つに各体節の加重平均を用いた計算法がある．この計算法で算出した重心位置は図 1(a)では丹田付近，図 1(b)では身体の外(3)となり，リハビ
リテーション時においても身体重心位置は常に変化していることが想像できる．しかし，この手法は撮像した画像を座標化する等の行程が必要であるため，重心位置の算出に時間を要する．
そこで本研究では，携帯端末のカメラ機能を利用した，任意の体位で身体重心位置を算出できるアプ
リケーションの構築を目的とする．また，被験者に重心位置を解答させ，本アプリケーションを用いて，正答の確認および本アプリケーションに関するアン
ケート調査を実施する．被験者は，①身体重心位置について学習経験のある作業療法士専門学生，②学
習経験のない工学系大学生，とする．

2.

スキップボタンを設置した．さらに，算出した重心
位置を視覚的に把握しやすいように身体の中心線を表示できるようにした（図 2(b)）
．

重心
重心

(a) 立位姿勢 1(b) 立位姿勢 2(3)図 1 姿勢による身体重心位置中心線

重心位置算出アプリケーションの構築

本アプリケーションソフトでは，各体節の重心位
置と各体節の体重に対する割合を用いて加重平均を算出する手法を用いた．使用者は撮像した画像に対し，13 個の各体節の重心位置をタップするだけで身体重心位置が表示される．図 2(a)に各体節の重心位
置がタップされた際の表示画面を示す．また，身体の一部が欠損している際の重心位置を算出できるよ
うに，一部の体節の重心位置を未選択にするための重心(a) 各体節の重心位置選択(b) 中心線表示
図 2 構築したアプリケーションの操作画面の一例― 289 ―

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学習経験の違いによる重心位置の理解度
およびアプリケーションの有用性に関する実験

80

正答率[%]

3.

3.1 実験方法
被験者は，身体重心位置に関する学習経験のある
作業療法士専門学生 16 名，経験のない工学系大学生
10 名の計 26 名とした．
実験に使用した画像は解剖学的立位姿勢：立位 A（図 1(a)参照），左股関節離断時を想定した解剖学的
立位姿勢：立位 B，重心位置が身体外にある立位姿
勢：立位 C（図 1(b)参照）の 3 種類である．まず初めに，被験者に図（立位 A，B，C）を印刷した紙を提示し，重心位置を解答させた．次に，アプリケー
ションを操作させ，表示された重心位置を確認させた．その後，本アプリケーションの評価に関するア
ンケートを実施した．

4.

考察

本アプリケーションを用いて，身体重心位置を解答させた結果，立位 A においては作業療法士専門学
生の正答率が高くなり，立位 B および立位 C においては工学系大学生の正答率が高くなった．これは，作業療法士専門学生は，学習において教科書等で頻出される基本的な姿勢に関する重心位置の把握は容易であったが，欠損等の任意の体位変化による重心位置の算出は不慣れであったと考えられる．一方，工学系大学生は，物体の重心に対する認識能力に長けていたと考えられる．しかし，立位 B と立位 C において，どちらの群の被験者も正答率は 20.0%程度
であり，重心位置の変化についての理解度が低かった．本アプリケーションの利用は，任意の体位変化における重心位置の理解度を高めることに有用であると考えられる．
本アプリケーションの評価においては，「悪い」と回答した被験者は 0 であり，有用性が高いことが示された．特に，欠損箇所除外機能において，全ての被験者から良い評価が得られたことから，臨床における有用性が高いと考えられる．
また，今回の実験方法では，画像が鮮明である必要があったため資料の図を使用したが，本アプリケーションは撮像した任意の体位をタップするだけで，

40
20
0
立位A

立位B

立位C

作業療法士専門学生(16名) 工学系大学生(10名)

図 3 学習経験の有無別における重心位置の正答率
80
60
評価[%]

3.2 実験結果
図 3 に学習経験の有無別における重心位置の正答率を示す．立位 A における正答率は，工学系大学生（60.0%）と比較して，作業療法士専門学生（68.8%）の方が高かった．一方，立位 B と立位 C における正答率は，作業療法士専門学生（12.5%）と比較して，工学系大学生（20.0%）の方が高い結果となった．
図 4 に本アプリケーションの評価に関するアンケート結果を示す．欠損箇所除外機能においては，全ての被験者から良い評価が得られた．中心線表示機
能と全体の使用感に関する評価においても，良い評
価が 80.0%以上得られた．

60

40
20
0
欠損箇所除外機能 中心線表示機能

非常に良い

良い

普通

全体の使用感悪い

図 4 本アプリケーションの評価に関するアンケート結果
重心位置が表示される．そのため，車いす乗車時における重心変化や杖使用時における転倒シミュレー
ション等に使用することも可能である．

5.

まとめ

本研究では，携帯端末のカメラ機能を利用した，
任意の体位で身体重心位置を算出できるアプリケー
ションを構築した．また，被験者に重心位置を解答させ，本アプリケーションを用いて，正答の確認および本アプリケーションに関するアンケート調査を実施した．その結果，学習経験の有無に関わらず，感覚的に重心位置を把握することは困難であった．
つまり，任意の体位における重心位置を算出できる
本アプリケーションは，教育だけでなく臨床においても有用であると考えられる．今後，画像解像度や撮影条件による影響について検討していく予定である．
参考文献(1) 厚生労働省:“第 2 編保健衛生”, 厚生統計要覧（平成30 年度） （2018）(2) 久保祐子, 山口光國, 大野範夫, 福井勉:“姿勢・動作分析における身体重心点の視覚的評価の検討”, 理学
療法学, Vol.33, No.3, pp.112-117 （2006）(3) 嶋田智明:“日常生活活動のキネシオロジー第二版”,
医歯薬出版株式会社, p.33 （2008）― 290 ―

A7-3

採血技術における熟達者の視線特徴の分析－VR 型看護教育システム提案に向けて－Analysis of gaze characteristics of expert in blood sampling technique- Toward VR-type nursing education system proposal陳 璞*1，真嶋 由貴惠*1，桝田 聖子*1
Pu Chen*1， Yukie Majima*1，Seiko Masuda*1*1 大阪府立大学 人間社会システム科学研究科 現代システム科学専攻*1 Graduate school of Humanities and Sustainable System Sciences，Osaka Prefecture University
Email: mdb04020@edu.osakafu-u.ac.jp
あらまし：近年の新人看護師の離職理由に，看護技術への不安があげられている．そこで本研究では，看護技術の向上を支援するために熟練看護師のスキルとコツを数値化してわかりやすく学習できる VR 型
看護技術教育支援システムの構築を目指している．本稿では，採血技術の数値化において，ラダーレベルと成功率の高い看護師を対象として，「時間配分」・「血管選択」と「穿刺」時の視線行動に着目して分析し，抽出した特徴について述べる．
キーワード：採血技術，手順，暗黙知，視線分析，時間配分，血管モデル，VR 学習システム

1.

はじめに

新人看護師の離職理由(1)の中で，「教育終了時点の能力と現場で求める能力とのギャップが大きい」という看護技術の未熟さによる項目が大きく占めている．新人看護師は基礎教育で学んだ看護技術だけでなく，臨床現場に即した熟練看護技術を学ぶ必要がある．しかし，熟練した看護技術は個人の暗黙知であり，教授することは難しい．真嶋ら(2)は「看護技術提供場面を映像や音声で示したことで，学生のイメージ化を助け，看護技術習得に関する達成度を高めることができる」ことを指摘している．そこで本研
究では，看護技術の向上を支援するために熟練看護師のスキルとコツを数値化してわかりやすく学習できる VR 型看護技術学習支援システムの構築を目指している．
本稿では，採血技術の数値化において，ラダーレ
ベルと成功率の高い看護師を対象として，採血手順の「時間配分」および「血管選択」と「血管穿刺」
時の視線行動に着目して分析し，抽出した特徴について述べる．

2.

採血における視線行動(3)

われわれは看護技術の中でも特に実施頻度が高く，かつ看護基礎教育での実習がしにくい「採血」技術において，19 名の臨床看護師を対象に難易度別血管モデルでの採血実験（各 5 回）を行い，実施時の看護師の脳波や脳血流量，視線，手指の圧力ならびにその時の思考等について，データ収集および分析を行っている．中でも視線行動に関しては，すでに以下のことを明らかにしている．
2.1 血管モデルによる「時間配分」と成功率
採血の手順において「血管選択」を行う時間配分が血管モデルの種類により異なることが明らかになった．その割合は「細い」→「蛇行」→「深い」で徐々に大きくなっていた．一方，「穿刺」の時間割合
は「蛇行」が他より大きかった．また，「蛇行」では，「血管選択」の時間割合が小さくなるほど成功率も低くなっていた．
2.2 成功率と視線行動との関係
同じラダーレベル（Ⅳ）の看護師の中で，5 回の採血において成功率の高い看護師（成功率 80％；ID.9）と低い看護師（成功率 20％；ID.2）の 2 つの手順（「血管選択」と「穿刺」）実施時の注視箇所について比較した．これより，成功率が高い ID.9 は成功率が低い
ID.2 より，「血管選択」時には注視範囲は広く腕全体を見ていた．逆に「穿刺」時は「穿刺」する点に集中していることがわかった．

3.

研究目的

本研究では，VR を用いた採血技術学習支援シス
テム(4)にアドバイスを追加するために，適切な「時間配分」と「血管選択・穿刺」時の視線行動の特徴を抽出することを目的とする．

4.

研究方法

視線データからの熟練知を抽出するために，対象者は，難易度の高い蛇行血管モデルで採血を実施したラダーレベルⅣ，Ⅴの看護師のうち，採血成功率が高い（≧80％）看護師 4 名とした．その際の技術
手順については，動画データから目視で確認した．
看護師は同じ血管モデル（「蛇行」）に 5 回注射す
る中，同じ部位を刺す場合と別の部位を刺す場合がある．そこで「血管穿刺」部位の同一性に着目し，同一の部位に穿刺した第一回目を対象技術として分析した．ただし，一回の手順の中で「2 回以上の穿刺（刺し直し）」や「血管選択なしでの穿刺」などの不適切なものは除外した．

― 291 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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5.

結果

5.1 対象者別採血の成否と穿刺箇所「蛇行」血管モデルにおける 4 名の対象者の穿刺箇所を表 1 に示した．
表 1 対象者別採血の成否と穿刺箇所線移動（“←”）」の有無により大きく 2 群に分ける．
表 2 に示すように，成功率 100％の看護師は横への視線移動を行い穿刺の場所を決定した後，「縦への視線移動（“↑↓”）」を行う．注視範囲も小さくなっていく様子が見られた．
(2) 「穿刺」時の視線行動「穿刺」時の特徴として，「血管選択」で定めた個所の注視範囲は最初に最も大きく，穿刺に向かって徐々にその範囲を小さくしていた．図 2 に，その動きの特徴と各対象者にみられた回数を示した．

図 2 「穿刺」時の視線範囲の特徴とその回数

6.

5.2 採血における各手順の時間配分
表 1 に示した各看護師が穿刺した異なる箇所の１
回目の採血手順の時間配分とそれらの平均を図 1 に
示した．

考察

5 回の採血の中で，看護師によって選択する穿刺部位が異なることから，「各手順の時間配分」は，選択した箇所ごとに示した．これにより看護師の通常の注射習慣が反映されると考えられる．ID.18 の看護師は 5 回とも異なる箇所に刺し，他の看護師より全体的に安定していることから，熟練した技術を持っていると思われる．また，円グラフで示した平均時間配分は ID.18 の看護師に近いことから，VR 型採血
技術学習支援システムにおいて提示する各手順別の時間配分の参考になると思われる「視線行動の特徴」に関しては，成功率の高い看護師は，「血管選択」時に，「横に見る」ことで一つの血管を選択し，次いで「縦に見る」ことで血管の走行を把握すること，また「穿刺」に向けて注視箇所を縮め「穿刺」箇所に集中していくことから，これらの順にアドバイスを出すことが重要であると考えられる．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17H04433，JP19K22774 の助成を受けた．また，本研究にご協力をいただいた看護師の皆様に感謝する．

参考文献

図 1 穿刺箇所別の採血手順の時間配分
5.3 視線行動の特徴(1) 「血管選択」時の視線行動
表 2 「血管選択」時の視線行動「血管選択」時の視線行動に関しては，「横への視(1) 日本看護協会：“新人看護職員の早期離職実態調査”，（2004）(2) 真嶋由貴恵，迫田真幸，前川泰子，曽我真人：“自己学習支援システムデザインと初学者の看護スキル習
得状況（スキルの分析・教育・学習と支援環境／一般）”，
電子情報通信学会技術研究報告 ET 教育工学，Vol.111，
No. 39，pp. 65‒70（2011）(3) 陳璞，真嶋由貴惠，桝田聖子:看護教育における“技”の伝達を促進するための熟練看護師の視線分
析,JSiSE Research Report,Vol35(1).pp.13-17（2020）.
(4) Yukie Majima, Seiko Masuda, Takeshi Matsuda:“Development of Augmented Reality in Learning for
Nursing Skills”, Studies in Health Technology andInformatics, Vol.264, pp.1720-1721（2019）.

― 292 ―

A7-4

SNS を活用した大学生向けの健康教育コンテンツの提案と開発- スマホ依存を解消するために Proposal and development of health education content
for university students using SNS- To eliminate smartphone dependence 狭間 祐至*1, 真嶋 由貴惠*1, 桝田 聖子*1
Yuji HAZAMA*1, Yukie MAJIMA*1, Seiko MASUDA*1*1
大阪府立大学現代システム科学域*1Colledge of Sustainable System Sciences, Osaka Prefecture University
Email: sba00219@edu.osakafu-u.ac.jp
あらまし：近年, SNS は急速に発展し, 10 代, 20 代の若い世代を中心に活発に利用されている. しかしその一方，健康意識に関しては他の年代と比べて低くなっている. そこで本研究では,行動変容モデルの無関心期および関心期の大学生を対象に健康意識の向上をはかることを目的として, 月間 3300 万人ものユー
ザーが利用し, 主に写真や動画の共有のための SNS である Instagram を活用した健康教育コンテンツを提案, 開発する. 今回は特に, 大学生を中心に問題になっている「スマホ依存」にフォーカスする.
キーワード：SNS, 健康教育, 大学生, 健康意識, Instagram, スマホ依存

1.

2.

はじめに

近年，スマートフォン(以下，スマホ)の使用者は増加するとともに若年化している．MMD 研究所によれば，早い人で中学入学時からスマホを使用している．スマホは, 通話・パソコン・個人情報管理・カメ
ラ・マルチメディアプレーヤーなど多様な機能を備えており，その利便性が著しく向上している．また，SNS アプリやオンラインゲームの登場は，遠隔地とのコミュニケーションの利便性向上と娯楽の要素も拡大させることになったことから，ネット利用の促進に拍車をかけている．
しかし，一方でスマホを介したインターネット依
存症の増加が強く懸念されている．例えば，スマホ
やインターネットの長時間使用による視力低下，運動不足による筋力低下，睡眠障害(1)，また，うつ病，
攻撃性の出現といった様々な心身の健康問題が生じる可能性が高い(2)ことが報告されている．
これらのことから，スマホに対する関わり方を見直すためのきっかけ作りが必要である．特に，スマホの利用率や利用時間が高い大学生 (3) の行動変容は重要であると考える．しかし, これまでの研究では, 大学生のスマホの使用に関しては，現状報告や対応策の提示にとどまっており，意識改革までには至っていない.
そこで本研究では大学生を対象に，SNS の中でも利用者が急増している Instagram を用いて，スマホの悪影響について意識させるだけでなく，スマホの健全な使用方法を通して健康的な生活習慣を身につけることができる健康教育コンテンツを提案，開発することを目的とする．

先行研究

2.1 大学生と健康意識
青年期である大学生の時から, 健康的な生活習慣を身につけることは, その後の健康状態にとって極めて重要である．しかし，青年期は身体機能が充実している時期であり，生活習慣の影響は直ちにあらわれにくい．そのため健康に対する意識は必ずしも高くないと指摘されている(4)．
2.2 スマホと健康
スマホと健康に関する先行研究として，伊熊(2016)は，スマホの使用が大学生の生活や健康にどのような影響を及ぼしているのかを調査(1)した．その結果，「スマホの過剰使用は規則正しい睡眠習慣の継続に悪影響を与えている」と考えた．戸部ら(2)は「インターネットの使用が長時間におよぶことによって，生活習慣の乱れ，目の疲労，頭痛などの身体的不調，心疾患等，心身に悪影響を及ぼす可能性が指摘されている」と報告している．
2.3 行動変容ステージ
行動変容ステージとは対象者を準備性や実践期間に応じて 5 段階（無関心期，関心期，準備期，実行
期，維持期）に分類するものである．

図 1 行動変容ステージモデル
これにより，対象者がどのステージにあるのかを把握し，それぞれのステージに適した介入を行いな― 293 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

がら，対象者のステージアップを支援し，望ましい行動の定着を可能にするというアウトラインである(5)．
2.1 でも述べたように，一般的に大学生の多くは
健康への意識が低く，健康行動に関しては行動変容
ステージにおける無関心期であると言える．よって，
本研究では無関心期から関心期に大学生の健康意識を移行することを目的としたコンテンツ制作を行う．

3.

Instagram の採用

介入手段として Instagram を用いた．その理由としては，以下の 3 つの点が挙げられる．1 つ目は日本
においても月間 3000 万人以上の人が写真投稿型
SNS である Instagram を使用し，またその中でも特に大学生の年代の使用率が高いということ．2 つ目は大学生が日常に使用するツールで教育コンテンツを提供することにより，無関心期の学生を関心期に移行させる可能性が大きいと考えたこと．3 つ目としては，Instagram は昨今，単なる日常写真の投稿だ
けではなく，学びになるテキストが中心となるコン
テンツも増えてきていること，などである．
今回特に，Instagram の 24 時間で投稿が消えるス
トーリーという機能を活用し，ただ受動的にコンテンツを消費するだけでなく，よりインタラクティブに大学生らと関わることのできるコンテンツの制作を行うこととする．

4.

「効果的な行動に関する知識や情報，気づき」を得るきっかけとして，スマホから離れることができる
簡単な方法やスマホの使用状況を把握する方法を教えるコンテンツ（図 4，図 5）等も作成した．

5.

まとめ

本研究では，写真投稿型 SNS である Instagram を活用し，大学生に対して，健康への意識を行動変容
ステージにおける無関心期から関心期へ移行させる
ための健康教育コンテンツの提案と開発を行った.
今後は，大学生を対象に，今回開発，制作した教材
コンテンツを使用した実践を行い，前後でのスマホ使用状況の違いや意識変容，その他の健康行動変容の状況からコンテンツの評価を行う予定である．
また，本研究ではスマホ依存について焦点をおいたが，発信する Instagram アカウントでさらに大学生の健康に関する様々な情報を発信していこうと考えている．大学生や若い人を無理やり e-learning 教材へ誘導するのではなく，彼らが実際にいつも使用しているものを意識させない程度に，学びの場に変える第一歩として本研究があればと考えている．

健康教育コンテンツ

本研究で制作した Instagram で投稿をする健康教
育のためのコンテンツ例として図 2～図 4 に示す．
無関心期から関心期へ移行させるアプローチ法として，津田ら(5)は「行動変容が自分にとって，どのような恩恵をもたらしてくれるのかの気づきを促す」ことが重要であると述べている．このことから, 大学生に対して，スマホと健全に距離をとることで受けることができるメリットや，デメリットをそれぞれ
わかりやすくまとめた（図 2，図 3）コンテンツを作成した．例えば，様々な恩恵の 1 つであるメラトニンの減少を防ぎ，質の高い睡眠をとることができる(1)というメリットで動機づけを行う．

図 2：メリット

図 4 スマホの使用状況を把握する方法
参考文献(1) 伊熊克己:“学生のスマートフォン使用状況と健康に関する調査研究”，北海道学園大学経営論集，13(4) ，pp.29- 42 (2016）(2) 戸部秀之，竹内一夫，堀田美枝子: “児童生徒のインタ
ーネット依存傾向とメンタルヘルス，心理・社会的問
題性との関連” ，学校保健研究，52，pp125-134 (2010)(3) 総務省 : “平成 30 年版 情報通信白書”(4) 明田朋子，元村直靖 : “メタボリックシンドローム予防の視点からみた生活習慣調査 : 看護学生と親との比較” ，大阪教育大学紀要 第 58 巻，第 1 号，pp65~79(2009)(5) 津田彰，堀内聡，金ウィ淵，鄧科，森田徹，岡村尚昌，
矢島潤平，尾形尚子，河野愛生，田中芳幸，外川あゆ
み，津田茂子 : “多理論統合モデル（TTM）にもとづく
ストレスマネジメント 行動変容ステージ別実践ガイド” ，久留米大学心理学研究，9，pp77~88 (2010)(6) 戸田雅裕，西尾信宏，竹下達也 : “新しいスマートフォ
ン依存尺度の開発” ，日衛誌，70，pp259~263（2015）

図 3：デメリット

また，同じアプローチ法として述べられていた― 294 ―

B7-1

学習行動頻度を用いた中高生版主体的学習分類尺度の開発
Development of Autonomous Learning scale
for junior and senior high school student
白澤 秀剛*1, 河合 類*2Hidetaka SHIRASAWA*1, Rui KAWAI*2*1
東海大学情報教育センター*1
ICT Education Center, Tokai University
*2
トモノカイ
*2
Tomonokai Co.,Ltd.
Email: sirasawa@tokai-u.jp
あらまし：中学校が 2021 年度から，高等学校が 2022 年度から新学習指導要領がスタートする．その中で，「主体的に学習に取り組む態度を養う」ことが謳われている．一方で，何をもって主体的学習と言えるのか，どんな態度が主体的学習に取り組む態度と言えるのかについては，抽象的な議論や理想論的な説明にとどまっており，主体的学習を評価する指標が確立されていない．教育用 ICT デバイスの導入効果や指導方法の評価を定量的に行うには，主体的学習の評価指標が不可欠である．そこで我々は，2019 年度に発表した大学生版主体的学修分類尺度開発の手法を，中高生にも適用し，中高生版の主体的学習分類尺度を開発した．因子分析の結果は大学生版と同様に２因子となり，この２つの因子を用いて主体的学習を４分類することができた．開発した尺度を用いて４校を分析したところ，学年進行とともに自ら学習する行動の頻度は減少し，理解できない自分との直面や教員からの指摘を避けようとする行動が増加する傾向があることが分かった．また，学校毎に主体的学習分類の割合に差があることも見えてきた．今回の発表では，中高生版の主体的学習分類尺度開発の概要と，それを用いた学年進行による主体的学習行動の変化分
析，学校毎の主体的学習分類構成比の差などの分析結果について述べる．
キーワード：主体的学習，学習方略，学習行動，アセスメント

1.

はじめに

中学校が 2021 年度から，高等学校が 2022 年度から新学習指導要領がスタートする．新学習指導要領の検討においては，学校教育法第 30 条に示されている学力の重要な３つの要素，(1)基礎的・基本的な知識・技能，(2)知識・技能を活用して課題を解決するために必要な思考力・判断力・表現力等，(3)主体的に学習に取り組む態度，を踏まえたとある．その上で，新学習指導要領第 1 章第１款の中で「主体的に学習に取り組む態度を養い」との記述がなされている．新学習指導要領の中では主体的学びを，「主体的・対話的で深い学び」とし，いわゆるアクティブ
ラーニングの１要素として捉えられている．主体的学びとしては，「見通しをもって粘り強く取り組む力」
や，「学びを振り返り，次の学びや生活に生かす」などが挙げられている．これらは，生徒の主体性をア
セスメントしようとしたときには抽象度が高く，主観的な評価に頼ることになることが予想される．
教育用 ICT デバイスが主体的学びに与える影響や，各種指導方法が主体的学びに与える影響などを定量的に分析するためには，単に主体的である，または
主体的でないといった０か１かの判断基準ではなく，どの程度主体的な学習ができているのか，またはできていないのかといった段階をアセスメントできる
ような指標が必要である．そこで我々は，2019 年度に発表した大学生版の主体的学修分類尺度開発の手法(1)を中高生にも適用し，中高生版の主体的学習分

類尺度の開発を行うこととした．大学生版の主体的学修分類尺度は，大学生が普段行う学習方略の頻度によって主体的学習を分類したものである．この尺度を開発する際，単に学習効果を高める学習方略だ
けでなく，学種内容を理解できない自分との直面を避けたり，教員から指摘を受けることで自分にストレスがかかることを回避しようとしたりする方略や行動なども入れた尺度を開発した．結果として，知識や技術を獲得して学習を進める行動である獲得方
略と，自己の実力不足が露呈したり教員からの指摘を受けたりすることを回避する回避方略の２因子構造が見られ，この２種類の行動頻度の高低の組み合わせにより，主体的学習を４種類に分類することができた．今回の中高生版も，これら大学生版と同様の開発手法を用いて開発をした．加えて，この中高生版主体的学習分類尺度を用いて，学年毎に主体性がどのように変化するのか，また主体的学習分類の構成比は学校毎に異なるのかどうかの分析を行った．
今回は，これらの開発経緯と分析の結果について報
告する．

2.

中高生版主体的学習分類尺度の開発

2.1 予備調査
協力を承諾してくれた中高一貫校で予備調査を実施した．予備調査は自由記述の質問紙によって行い，
質問項目は次の４つである．(1)得意科目であなたが行っている勉強方法を理由と併せて教えてください．

― 295 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4(2)苦手科目でついついやってしまう勉強方法を理由と併せて教えてください．(3)ついついやってしまう授業中の態度を理由とともにできるだけ多く教えてください．(4)あなたが見たり聞いたりしたことのある明らかに不適切だと感じる学習方法や学習態度があれば教えてください．この中で(4)の質問は回答
者自身のことではないとすることで不適切な学習態
度や学習行動を抽出することを目的とした質問である．この予備調査で得た約 2000 名からの回答から，269 種類の学習行動が抽出された．そこから KJ 法を用いてこれらの学習行動を集約し，57 個の学習行動を得た．
2.2 本調査
予備調査で抽出した 57 個の学習行動の頻度を「いつもする」から「全くしない」までの５件法で尋ねる質問紙及び Web 上の質問フォームを作成し，４つの学校の生徒に対して調査を実施した．調査したのは，中学からの中高一貫クラスと高校からの高校入学クラスが並立している私立の中高一貫校が３校，私立の高校１校の計４校で実施し，4198 件の有効回答を得た．
2.3 分析
4193 件の有効回答を用いて因子分析を行った．ス
クリープロット及び大学生版主体的学修分類尺度の分析結果を参考に因子数を２因子とし，最尤法プロ
マックス回転による探索的因子分析を行った．2 因子それぞれのクロンバックのα係数もそれぞれ 0.85
以上で内的整合性も高いことを確認した．
第 1 因子は「努力しても無駄と感じた時は勉強しない」「授業中に当てられないように，ノートを見ていたり，下を向いていたりする」など学習や能力評価から回避する行動で構成されるため「回避因子」と命名した．第 2 因子は「満点や高得点を目指して練習問題を何度も行う」「あらかじめ学習計画を立てておいて勉強を進める」など知識を得たり高得点を目指したりするなどの行動で構成されるため「獲得因子」と命名した．
大学生版主体的学修分類と同様に，下位尺度得点
を偏差値に換算し，偏差値 50 以上と 50 未満で分け，以下のように主体的学習を分類することとした．

回

低

避

い

参加志向

動
の
高

度

い

防衛志向

主体的学習分類尺度による分析

開発した主体的学習分類尺度を用いて，学年による主体的学習分類の構成比変化と，学校毎による主体的学習分類構成比の比較の２種類について分析を行った.図 1 は学年による主体的学習分類の構成比を分析した結果，図 2 は学校ごとによる主体的学習分
類の構成比を分析した結果である．

図 1 学年による主体的学習分類構成比

図 2 学校による主体的学習分類構成比4.

考察

大学生と同様に「獲得因子」と「回避因子」の 2因子の構造が見られた．この分類を用いて分析してみると，学年が進んでも成長志向＋完了志向の合計には大きな変化はないものの，成長志向の割合が減っていることがわかる．さらに，防衛志向は学年とともに増加していく．すなわち，学年進行と同時に，回避行動が増加することを示している．この傾向はどの学校でも同様であるが，学校ごとの構成比には大きな差がある．これは学校の指導方針の影響だと考えられる．この尺度を用いて継続的に調査を実施することで，教育用 ICT デバイス導入前後の変化の分析や，指導方法と主体的学習の変化との関係を分析し，主体的学びの育成に寄与する指導方法の開発への貢献が期待できる．

成長志向

行

頻

3.

完了志向

本研究は東海大学人を対象とする研究倫理委員会
承認番号 19006「アクティブラーニングの教育効果測定(主体的学修のモデル化)」で承認されたもので
す．
参考文献

低い

高い

獲得行動の頻度

図 1 主体的学習の４分類(1) 白澤秀剛, 岩屋裕美, 結城健太郎: “学習方略による主
体的学修分類尺度の開発”, 第 44 回教育システム学会
講演論文 (2019)― 296 ―

B7-2

SDL レディネスに着目した科目選択支援システムの試作と評価
Development and Evaluation of Enrollment Advising System for Students
Focused on Self-Directed Learning Readiness松田 岳士*1, 重田 勝介*2, 近藤 伸彦*1, 渡辺 雄貴*3, 加藤 浩*4
Takeshi MATSUDA*1, Katsusuke SHIGETA*2, Nobuhiko KONDO1, Yuki WATANABE*3, Hiroshi KATO4*1 東京都立大学 大学教育センター*1University Education Center, Tokyo Metropolitan University*2 北海道大学*2Hokkaido University*3 東京理科大学*3Tokyo University of Science*4 放送大学*4The Open University of Japane-mail: mat@tmu.ac.jp
あらまし：大学生の履修科目選択支援システムを開発し，学生の協力を得て，システムの利用効果を確認する評価を行った．4 大学から 51 名の学生が参加した評価の結果，学生自身の弱点として表示された能力を獲得しようとする科目選択行動を促進する効果や，自らの自己管理学習レディネスや獲得したい能力に応じた科目に導く効果がみられた．また，学生の多くは表示内容をおおむね理解できたと考えており，システムの有用性も認めていたことが示された．
キーワード：自己管理学習レディネス，科目選択支援，教学 IR，ヒューリスティック評価

1.

はじめに

本研究の背景にあるのは，教学 IR（Institutional
Research）によって収集されるデータを学生が役立
つ形でどのように提供できるかの模索である．教学
IR は，教学マネジメントへのエビデンス提供，認証評価を含む外部評価への対応，情報公開等における役割を期待される一方で，教学 IR データの分析結果を学生へフィードバックする方法・効果に関する研究は不十分である．
報告者らは，大学における科目選択や授業時間外学習の多くが，学生の自己管理学習（Self-Directed
Learning，以下 SDL）として展開されていることに注目し，学生による教学 IR データの活用を想定して，履修科目選択を支援するシステム Decision Support
System with Institutional Research Data （以下 DSIR）を開発した (1),(2) ．本発表では，複数大学の学生がDSIR を実際に試用，評価した結果を報告する．

2.

た他の授業のレコメンド（図 1 右側）の 4 種類のデータが表示される．これらのうち，④の授業リコメ
ンド機能は，単に単位を取りやすい科目を示すことにならないよう，「学生のレディネスと授業の求める
レディネスとのマッチング」と，「学生の目標と授業の求めるレディネスとのマッチング」の 2 種類の視点から，いわば「相性のよい科目」と「目標に合致した科目」のリストを表示する．今回評価の対象としたのは，①と④の機能である．

3.

評価の目的・方法

3.1 評価の目的
本評価の目的は，大学生の履修科目選択支援シス
テム，DSIR を対象とした形成的評価の結果を検討し，DSIR に表示される内容の理解度や，システムの効果を確認することを通して，今後予定している追加の機能開発や改善に寄与する示唆を得ることである．
3.2 評価の方法開発したシステム

DSIR は，スマートフォン向けのインターフェースを持ち，学生による目標設定機能，および科目シラ
バス特性と学生の SDL レディネスの適合度自動算出機能等が実装されている(2)．松浦らが開発した日本語版 SDLRS(3)を用いて単位取得可能性に関連する情報を提示する．具体的には，①授業が求める SDL
レディネスのレベルと学生自身の SDL レディネスとを比較したレーダーチャート（図 1 左側），②過去の成績分布，③単位取得確率，④学生の目的に応じ

本研究では多様なユーザに探索的に使用させ，幅広くデータを集めるヒューリスティック評価(5)の方法を採用し，4 大学から 51 名の参加を得た．評価に参加する学生は自身の端末（多くはスマートフォン）を使って，実際に DSIR にログインし，SDLRS アン
ケートに回答すると表示されるレーダーチャートを確認してから，いったん科目を選択するよう求められた．次に，今期の目標として修得したい能力と履修しようとする科目を追加したり削減したりするよ
うに指示された．

― 297 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

はいなかった．
最 終的に選 択され た科目には，ハート３つもしくは星３つで推薦された科目が多 く含まれた．最終的に 2 科目以上を履修科目として選んだ参加者 46名のうち，ハート３つの科目も，
星３つの科目も全く含 まなかったのは，2 名だけであった．
5.2

図１ DSIR の画面（抜粋）
履修選択する科目が確定したら，学生は DSIR からログアウトして，終了後アンケートに回答した．
終了後アンケートでは，画面の表示内容の理解度，実際の履修登録における DSIR 使用意思，システム改善への提案などが問われた．

4.

評価の目的・方法

4.1 評価の目的
本評価の目的は，大学生の履修科目選択支援シス
テム，DSIR を対象とした形成的評価の結果を検討し，DSIR に表示される内容の理解度や，システムの効果を確認することを通して，今後予定している追加の機能開発や改善に寄与する示唆を得ることである．
4.2 評価の方法
本研究では多様なユーザに探索的に使用させ，幅広くデータを集めるヒューリスティック評価(4)の方法を採用し，4 大学から 51 名の参加を得た．評価に参加する学生は自身のスマートフォンを使って，実際に DSIR にログインし，SDLRS アンケートに回答すると表示されるレーダーチャートを確認してから，いったん科目を選択するよう求められた．次に，今期の目標として修得したい能力と履修しようとする科目を追加したり削減したりするよう指示された．
履修科目が確定したら，学生は終了後アンケートに回答した．終了後アンケートでは，画面の表示内
容の理解度，実際の履修登録における DSIR 使用意思，システム改善への提案などが問われた．

5.

結果

5.1 DSIR の効果
使用効果は，学生の科目選択結果や操作履歴から
検 討す る ． ま ず ，目 標 と す る能 力 と し て 自ら のSDLRS の低い因子を選ばなかったのは 2 名だけであった．30 名は選んだ能力の二つとも，SDLRS の低
い方から二つと一致した．さらに，最も身につけたい能力として，最大値が示された能力を選んだもの

信頼度・理解度

終了後アンケートによると，
実験参加者 51 名のうち，DSIRを実際の履修登録で「使おうとは思わない」と答えたのは 7 名（全体の 13.7%）であった．そのうち，システムが示すデータに疑問を持ったのは 1 名だけであった．
次に，DSIR の画面に表示されている言葉の意味としてあげた 11 の対象のうち，最も低い平均値を示した項目，すなわち理解度が低かった項目は，「『自己効力感』の意味が理解できた」（5 段階リッカートス
ケールで 3.45）であり，，「『相性』の意味」（3.74），「『学習への愛着』の意味」（3.90）が続いた．それ以外の 8 項目は 4 以上の平均値であった．

6.

考察

評価の結果，DSIR には学生自身の弱点である能力を獲得することを促進する効果や，学生自身の SDL
レディネスや獲得したい能力に応じた科目選択に導く効果がみられた．また，学生の多くは表示されている内容をおおむね理解できたと考えており，シス
テムの有用性も認めていたことが示唆された．
一方で，実際に使用する場合，ユーザビリティを損なう表示内容や，理解度が低い用語があることが指摘され，改善の余地が示された．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 16H03082 および 19H01717の助成を受けたものです．
参考文献(1) 松田岳士，渡辺雄貴，重田勝介，近藤伸彦，加藤浩, “科
目選択支援に SDLRS を用いるシステム開発のための基礎研究 ―成績との関係の検討―”，日本教育工学会
研究報告集 JSET17-1，pp.63-68 (2017)(2) 近藤伸彦, 松田岳士, 渡辺雄貴: , 重田勝介, 加藤浩,
“自己管理学習レディネスと目標設定に基づく科目
選択支援システムの開発”, 第 7 回 大学情報・機関
調査研究会論文集, pp.100-105 (2018)(3) 松浦和代, 阿部典子, 良村貞子, 神成陽子, 升田由美
子, 阿部修子, 浜めぐみ, “日本語版 SDLRS の開発―
信頼性と妥当性の検討―”, 日本看護研究学会雑誌,
No.26, Vol.1, pp.45-53 (2003)(4) Karoulis, A. and Pombortsis, A., Heuristic Evaluation of
Web-Based ODL Programs. GHAOUI, C. (Ed.) Usability
Evaluation of Online Learning Programs, 88-109 (2003)― 298 ―

B7-3

学習評価の可視化と共有が学習プロセスに与える影響に関する考察
A Study on the Influence of Visualization and Sharing of Learning Assessmenton the Learning Process
近藤 伸彦*1, 畠中 利治*2, 松田 岳士*3
Nobuhiko KONDO*1, Toshiharu HATANAKA*2, Takeshi MATSUDA*3*1, *3 東京都立大学大学教育センター*1, *3 University Education Center, Tokyo Metropolitan University*2 福知山公立大学情報学部*2 Department of Informatics, The University of Fukuchiyama
Email: kondo@tmu.ac.jp
あらまし：本研究が対象とするアクティブラーニング型授業では，複数のクラウドサービスを利用し，学習行動や演習課題への評価の可視化と常時フィードバックを行っている．本発表では，その可視化・共有のしくみについて紹介するとともに，学習行動のログデータをもとに，学習評価の可視化と共有が学習プ
ロセスに与える影響について考察する．
キーワード：学習評価，可視化，共有，相互評価，学習プロセス，ラーニングアナリティクス

1.

はじめに

近年，学習成果の可視化についての議論が盛んである．とくに，教学 IR（Institutional Research）とラーニングアナリティクスの融合により，学生の学習プロセスと学習成果をリアルタイムに可視化し，実効的な教育・学習支援を行うことが期待されている．
本稿では，学習プロセスや学習成果をリアルタイ
ムで可視化し，受講者全員で共有する試みについて紹介し，学習評価の可視化と共有が学習行動に与える影響について考察する．

2.

学習評価の可視化と共有

2.1 対象となる授業とその特徴
本研究は，首都大学東京（現東京都立大学）の 2019年度開講科目「教養としてのデータサイエンス」を対象とする．本授業は，クラウドツール Scrapbox を用いて，調べ学習の結果を「オンラインノート」と称する学生別の簡易 Wiki にまとめることと，これを用いた演習課題への取り組みを主軸としている．
2.2 ポイント制
オンラインノート作成と演習課題については，評
価を「ポイント」として定量化した．オンラインノ
ートは作成量に応じてポイント化し，演習課題は採点結果をポイントに置き換えるものとした．総合ポ
イントと成績の関係は学生に明示している．
2.3 スプレッドシートによる可視化と共有2.2 で述べた「ポイント」は，Google スプレッド
シートで可視化し，常時 Web 上で閲覧できるものとした．学生には本授業特有の ID を割り当て匿名化
したうえで，全履修者のポイント情報を全員で共有するものとした．図 1 はポイントの集計表の一部である．図 2 は学生 ID ごとにポイント状況を可視化したシートであり，観点別のポイント・総合ポイン
トや暫定成績等が一目で確認できる．図 3 は演習課

題のフィードバックシートである．ポイントだけでなく，詳細な採点結果を確認することができる．再提出されたものは再度採点・フィードバックされる．

3.

実践結果

本稿では 2019 年度の実践結果として，研究へのデータ使用許可が得られた 42 名の結果について示す．
3.1 演習課題の採点・フィードバックと再提出
全 18 種類の課題について，1 度目の提出はのべ 271あり，このうち採点結果が満点でなかった課題について，再提出されたものは 77.4%に上った．また図3 のように，採点結果をふまえて正しく修正されるケースが多く，評価の可視化とフィードバックにより学習行動が促されているものと推察される．
3.2 オンラインノートへの評価の可視化と行動
オンラインノートについては，文字数に応じてポイントを付与し，14,400 字で最大の 24 ポイント，以降はポイントが加算されないものとした．図 4 は公開を開始した第 7 回以降の文字数の推移であるが，ポイント上限となる 14,400 字を超えたところでそれ以上文字数が増加していないケースが散見される．
表 1 は，ノート文字数の推移と，曜日ごとのノート作成時間合計，および最終総合獲得ポイントについて，特徴的な学生 6 名を抜粋したものである．
14,400 字を超えた部分は赤枠で囲んでいる．学生
A・D のように，14,400 字を超えても，すなわち成績評価に関係しなくてもノートを作成し続ける学生
もいれば，学生 B・C のように，最大ポイントを達成したら作成をやめる学生もいた．今後このような学習行動の違いについて，能動的学習の観点からもさらに分析を進めたいと考えている．
3.3 学習曜日の偏りと学習成果
表 1 では，オンラインノートの作成に要した時間（システムのログから 10 分単位で推計したもの）を― 299 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 1 ポイント集計表

図 2 学生別の学習状況可視化シート

図 3 演習課題の採点とフィードバック
表 1 オンラインノートの文字数合計の推移と曜日ごと作成時間，および最終ポイント
学生

オンラインノート文字数合計
第7回

第8回

オンラインノート作成時間の曜日ごとの合計（分）

第9回 第10回 第11回 第12回 第13回 第14回 第15回

最終

月

火

水

木

金

土

日

曜日
集中度

最終
ﾎﾟｲﾝﾄ

学生A

13,485

13,61017,247

19,437

22,27322,28023,89623,89623,89623,896

200

210

280

190

400

270

250

0.016

108

学生B

7,170

7,623

13,60013,602

15,162

15,162

15,162

15,162

15,162

15,162

20

30

60

60

30

30

70

0.047

80

学生C

3,906

3,906

3,906

5,793

6,623

8,917

15,285

15,285

15,285

15,285

220

100

130

190

140

50

40

0.069

72

学生D

3,429

3,396

7,255

16,686

16,861

18,181

18,20918,36019,345

19,345

30

10

10

100

60

290

230

0.251

90

学生E

5,282

5,316

5,499

6,358

6,674

9,310

9,691

12,95013,185

13,185

0

100

140

240

0

0

20

0.404

72

学生F

3,089

4,214

4,450

5,968

9,596

9,596

11,547

13,38013,401

15,001

0

0

30

100

0

0

20

0.558

61

曜日ごとに合計して示している．ここで，「曜日集中度」として，便宜的に，情報エントロピーΣ(-Plog2P)を正規化して 1 から減じたものを算出した．ここでの P は，
作成時間合計の曜日ごとの割合としている．
この指標は，1 に近いほど特定の曜日に偏った学習，
0 に近いほどまんべんなく学習していることを示す
ものとなる．
「曜日集中度」が高い学生は，授業日である木曜日の未明と前日の水曜日に集中していることが多く，期限直前まで先延ばしするタイプが多いと推察できる（ただし，学生 D のように，週末に集中するタイプもいるため注意が必要である）．図 5
は，この「曜日集中度」と最終的な総合獲得ポイン
トとの関係を散布図にて示したものである．
「曜日集中度」が高いほど最終ポイントは少ない傾向にあり，学習スタイルが行動結果に現れている．今後，このような学習スタイルをログから推定して適応的な学
習支援を行うといった展開が考えられる．

図 4 第 7 回以降のオンラインノート文字数の推移

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP19K03005 の助成を受けたものである．また，首都大学東京（現東京都立大学）
2019 年度「教養としてのデータサイエンス」履修者のみなさまに謝意を表する．

図 5 「曜日集中度」と最終的な総合獲得ポイント― 300 ―

B7-4

自主運営組織における効果的リーダーシップに関する一考察
Consideration of leaders' proactive behavior in an effective team伊藤 鐘史
Shoji ITO
京都産業大学
Kyoto Sangyo University
Email: sito1980@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし：めまぐるしく変化する状況に対して臨機応変に対応することが求められるスポーツチームや一般企業における営業部など自主運営組織のリーダーたちは, どういった行動を取るべきか. 本研究では,競技経験のあるラグビーから組織に効果的な影響を与えるリーダーシップについて検討する.
キーワード：ラグビー，リーダーシップ，組織, チーム, 主体性

1.

はじめに

人間社会には大小さまざまな組織が存在する. 一
般企業における営業部やスポーツチームなどのメンバーは, そのチームの管理者から目的, 目標等の指示を受け, 自主的に行動する. その自主運営組織は,めまぐるしく変化する状況に臨機応変に対応し行動すること, さらにはそれらを迅速に行うことが求められる.
そんな自主運営組織にも様々な問題があり, その原因は, 信用, 信頼の欠如, チーム内の連携不足, リ
ーダーシップ, モチベーションに関することなど多岐にわたる.
本研究では, 自主運営組織に効果的な影響を与えるリーダーシップについて検討する.

2.

研究目的

本研究の目的は, 自主運営組織に効果的な影響を与えるリーダーシップについて考察し, その効果的リーダーシップを提案することである.
その研究の成果を多くの組織の現場において活用
し, 一助となることを目指しているため, 管理者の個人的な能力という要因の分析を避ける.

3.

効果的リーダーシップの考察

社会人ラグビーチームにおいて主将を経験したチームでは, 日本ラグビー最高峰のトップリーグ（1部リーグ）での優勝を目標に掲げていた. 主将在任 3
年間の戦績は, 11 位, 13 位（2 部リーグへ降格）, 2
部リーグ 1 位（1 部リーグへ昇格）と目標達成は出来なかった.
チームの目標達成のため主将として取り組んだことを 2 つ挙げる. 一つ目は, ポジション毎にリーダーを任命し, 週に 1 回リーダーミーティングを実施したことである. 監督, リーダーと共に 1 週間を振り返り, 改善案を議論し翌週のトレーニングに反映した. 二つ目は, 練習開始前の円陣で, 「日本一の練習をしよう」と同じフレーズを毎日のコメントの最後に添え, チーム目標をチームメイトに意識させた.

3.1 事例の問題分析
この 2 つの取り組みは, 時間の経過と共に形骸化した. その原因は, 主将を中心にリーダーの主体的行動による改善が日々行われなかったことであると思われる.
リーダーミーティングの目的は, リーダーとの議論から創造的なアイディアを生むことであり, 練習
前の掛け声においては, 全員の意識をチーム目標に集中させトレーニングの質を向上させることであった. 主将には, これらの目的を遂行するためリーダーやチームメイトと日々意見を交わし, 改善しようとする主体的行動が必要であったと考えられる. 主体性が備わっていれば, 監督からの指示の有無に関係なくチームを結束させ, 状況に応じて意思決定しうる.
ラグビーでは, 試合中監督から細かい指示を受けることは殆どない. 試合が開始すれば, 得点やミス,
反則がない限り, プレーは流動的に継続されるため指示を受ける機会が少ない. そこで重要になってくるのが主将のリーダーシップである. 試合を優位に進めるためチーム状況を把握, 意思決定し, 試合のわずかな時間でチームメイトに伝え合意形成し, 行
動に移すようリードする.
ラグビーにおける成績上位チームでは, 試合時間が止まった際, 素早く円陣を組みリーダーが中心となって情報交換し, 意思決定する方法が体系化されている. 一方, 下位チームでは, メンバーがそれぞれ個別に会話するシーンがしばしば見られ, コミュ
ニケーションの方法が体系化されていないことが多い.
3.2 効果的リーダーシップの提案
図 1 に試合におけるチーム内のコミュニケーショ
ンフローを示した. 主将は, 状況認識するため各リーダー, チームメイトから情報を集め, 状況および問題を把握する. 次にチーム戦略に影響を与えている問題の解決, 改善方法を各リーダーから提案させ,複数案の中から主将が意思決定し, チームメイトは合意形成した上でチームとして行動する.

― 301 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

様々な状況に臨機応変に対応するため, コミュニケーションフローを迅速かつ繰り返し行う能力が求められる. それを可能とするため主将を中心に出来る限り多くのメンバーに主体性が備わっていることが求められる. 主体的行動が習慣化していれば, 状
況ごとに最善と思われる意思決定, 行動が容易となりうる. 加えて, 日々チーム内でコミュニケーションを図ることから, そのチームに合うコミュニケー
ションフローが確立され, 状況認識から行動までのスピードが上がると考えられる.
そしてこのフローの背景にはチーム内の信頼関係が存在する. 主将に対する信用, 信頼がなければ,主将の意思決定に対するチームメイトの合意形成は弱くなり, チームプレーの精彩や熱意に欠ける.
主将の主体的行動, つまりチームをより良くしようとする取り組みやその姿勢, 日々のコミュニケー
ションなどからチームメイトとの信頼関係を高める必要がある. その信頼関係と確立されたコミュニケ
ーションフローが相まってチームに効果的な影響を与えると考えられる.
以上のように, チームに効果的な影響を与えるリーダーシップとして, リーダーによる主体的行動を提案する.

ていたが, それ以降は監督からの指示を受ける前にリーダー自身に気付きがあれば, リーダーが選手を集めて意見するようになった.
スポーツ史上最大の番狂わせと呼ばれる「ブライトンの奇跡」は, RWC2015 イングランド大会で日本代表が南アフリカ代表に勝利した試合のことである.
試合終盤, 選手の主体性を問われる場面に日本代表は直面した. ロスタイムに相手の反則によりペナル
ティキックを得た日本代表の選択肢は 2 つあった. 1
つは, ペナルティーゴールを狙い, 引き分け（勝ち点2 獲得）にする. 2 つ目は, スクラムを選択し, トライ
をして逆転勝利（勝ち点 4 獲得）を狙う.
後者よりも前者の方が成功の確率は高かった. 監督からインカムを通じてあった指示は, 前者だった.
確実に勝ち点 2 を獲得し, 当時の日本代表の目標であった決勝トーナメント進出の足掛かりにするという定石な考え方だった. しかし, 主将は後者を選択した. リーダーグループによって主体性を意識的に伸ばしていなければ, 監督の指示通りに同点を狙っていたのかも知れない.
提案の有効性
この試合の勝利は, あらゆる要素が絡み合い生まれたものであるが, その一要素に選手の主体性が含まれているといえる.
主将を中心としたリーダーグループによる主体的行動はチーム内の信頼関係, 結束を高めた. その信頼関係は, 試合中主将の意思決定に対するチームメ
イトの合意形成のスピードや忠誠心にプラスの影響を与えた.
そして日々コミュニケーションを繰り返したことからチームに合ったコミュニケーションフローが確立した. よって RWC の試合においてリーダーの意
思決定, チームメイトの合意形成, チームの行動はすべて迅速だった.
上述のラグビー日本代表の事例から, チームに効
果的な影響を与えるリーダーシップは, リーダーによる主体的行動であるという本提案に有効性がある
といえる.

4.

5.

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図 1 チームコミュニケーションフロー

提案に関する事例検証

ラグビーワールドカップ（以下, RWC）2015 イン
グランド大会に向けて, ラグビー日本代表として活動していた頃, 監督からリーダーグループに対して,「選手の主体性を向上させるように」と指示された.
リーダーグループで協議し, 取り組んだ内容は次の 2 点である. 1 点目は, リーダーミーティングの方法として通信アプリ LINE を利用したことである.
日々のトレーニング終了後に, Good（良かった点）,
Bad（悪かった点）, Next（改善案）の 3 項目をリー
ダー各自がLINE にコメントし, 入力後, 改善案を具体化するミーティングを実施した. 2 点目は, リーダ
ーがトレーニング中のミーティングの主導権を握ったことである. 以前は, ミスが連続して起こった際,
監督が時間を止めて選手を呼び集め, 修正点を述べおわりに

本研究では, 自主運営組織に効果的な影響を与えるリーダーシップについて考察し, その効果的リー
ダーシップを提案することを目的とし, リーダーによる主体的行動を提案した.
本提案の事例検証において, リーダーの主体的行
動はチーム内の信頼関係の高め, コミュニケーショ
ンフローを確立するという有効性を確認した.
今後, さらにスポーツチームや企業組織についての事例検証を行い, リーダーシップに関する研究を進めていきたい.
参考文献(1) 開本浩矢 編著:“入門 組織行動学（第 2 版）”, 中央
経済社（2016）― 302 ―

C7-1

人工心肺装置の回路組立及びプライミング操作教示システム
Operation Teaching System for Blood Circuit Assemblyand Priming of Artificial Heart-lung Machine
金平蓮*1, 川口和紀*1, 藤本英雄*2
Ren KANEHIRA*1, Kazunori KAWAGUCHI*1 and Hideo FUJIMOTO*2*1 藤田医科大学*1 FUJITA Health University*2 名古屋工業大学*2 Nagoya Institute of Technology
Email: kanehira@fujita-hu.ac.jp
あらまし：本研究では臨床工学分野における医療機器の操作教示に着目している。そこで、いつでも、どこでも人工心肺装置の「回路組立」「回路プライミング」を学習できる教示システムを提案した。操作感や臨場感を考慮し、学生が興味を持ち継続して学習できるように、フリーアプリケーション「脱出ゲームメーカー」を用いてシステム作成を行った。そこで「直接操作」による練習可能なシステムによって操作技術と訓練効果の向上を図った。
。
キーワード：教育訓練システム、臨床工学、医療機器の操作、スキル学習支援

1.

はじめに

医療現場では様々な医療機器が使用され、これらを専門に扱う臨床工学技士（Clinical Engineer, CE）
が機器の操作、管理、点検、修理まで幅広い業務を行っている。これらの機器は、その取り扱いを誤ると治療ができなくなることは勿論、「いのち」にかか
わるものまである。また、時代とともにその業務内容は変化してゆくと考えられ、臨床工学技士に対して、高度な専門知識と技術力が要求される (1)。そこ
で、臨床工学技士教育課程において、ICT を用いた
コンピュータ教育訓練支援システムが期待されつつある(2)。特に視覚情報と共に操作情報を用いた教示訓練が最も重要である(3)。
本研究では今までのスキルアップを中心とした教育訓練システムの研究開発において、実装置を準備することなく、低コストで、作業を模擬体験、繰返し練習することができるコンピュータ教育訓練支援
システムの開発を行ってきた(4)。
人工心肺装置は心臓外科手術中の患者の心肺補助を目的に用いられ、その操作は臨床工学技士の重要な仕事であり、知識や技術の定着には時間がかかる。
本論文では人工心肺装置の操作法教示システムを取り上げ、学習効果の向上を目指すと同時に技術操作
教示の方法を解明するヒントも期待される。そこでマルチメディアを用いて、人工心肺装置の「回路組立」と「回路プライミング」を絞って操作教示シス
テムを構成し、システムの有効性を確かめるため検証実験を行った。

2.

を持ち継続して学習できるようにフリーアプリケー
ション「脱出ゲームメーカー」を用いてシステム作成を行った[6]。脱出ゲームを用いることにより、各デバイスをアイテム欄に割り当て、正しく設置でき
れば次に進めるというシステムの構成が可能となった。また、回路組立では、脱出ゲームメーカーを用いた操作シミュレーションにて教示を行った。回路
プライミングでは、教示動画と操作シミュレーショ
ンにて教示を行った。
回路組立教示システムは主に 3 つの部分から構成される。
1 はアイテム、人工心肺装置の各デバイスを撮影
し、アイテムとして利用できるように準備した(図 1)。
2 はシーン、操作シミュレーションの各場面を管理し、それぞれの場面では、操作に必要な項目を作成し、今回は開始から終了まで全 32 シーンで構成された(図 2)。
3 はイベント、全ての操作結果、次の操作内容、シーンの移動、テキストや動画 URL の表示及び効果音(SE)の再生、アイテム増減、IF 分岐（AND、OR）、
数値加算、画像表示、などの管理を行う(図 3)。

教育訓練システムの構築

2.1 システムの構成方法
本研究では実機と近い視覚効果と操作感覚によって繰り返し学習できる電子練習教材を作成した。教示システムの操作感や臨場感を考慮し、学生が興味― 303 ―

図1

アイテム例

図2

シーンの管理例

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

図 5 は鉗子をかける位置に対応する番号を選択す
る操作の学習場面を示す。

タップする
箇所にイベ
ントを作成

図3

イベントの画面

2.2 教示内容「回路組立」教示では、まず人工心肺装置の本体、各部品を写真撮影し、アプリケーションに取り込んだ。そして、アイテム欄に各部品を割り当て、実際の組立順序に従って使いたい部品を選択し、適切な箇所に設置すると回路が組み上がっていく。もし誤った選択をするとゲームオーバーとなり、間違えたシーンから再開できるようにした。
例えば、図 4 (a)にアイテム（人工肺）を使用する
箇所にイベントを作成し、組立訓練ができように設定した。学習者が組立てるべき部品を選んで組立を行い、図 4 (b)に正しく人工肺が接続された直後のシーンを示す。

(a)
図4

決定
ボックス

数値
ボックス

図5

いつでもどこでも学習できるように教示動画は動画配信サイト「YouTube」にアップロードし、アプリ
ケーションとリンクさせ、教示データと操作を確認することによって学習効果を高めた。
2.3 検証実験構成されたシステムの有効性と改善点を確かめる
ため、本学科の 4 年生 10 名を対象に検証実験を行った。回路組立と回路プライミングの学習前後の理
解度の変化をアンケート調査にて行った。実験結果
は 100％の学生が学習前と比べて理解が深まったと答えた。90％の学生が本システムを利用して知識が身に付いたと答えた。また、スマートフォンやタブ
レット端末などでいつでも、どこでも手軽に学習ができ、直接操作ができるため、教科書での学習と比べて理解がしやすいという答えが多かった。今後の課題として、回路組立とプライミングに加えて術中操作など新たな内容の追加、及び見やすさの向上や細かなシステムの改善などの意見もあった。

3.

(b)「人工肺」の組立例「回路プライミング」の教示では、人工心肺装置のプライミング手順を写真と教示動画で撮影して教示データを用意し、動画に解説や注意ポイントを追加した。操作教示は動画ベースで行い、ポイントとなる鉗子操作はアプリケーションで確認し、リアル
タイムで正誤判断を受けることができる。
動画と操作シミュレーションを併用して行う必要性として、以下な要因を考えた。
 時系列に従って詳細な操作および手順が分かる。
 液体の流れであるため静止画より分かりやすい。
 静止画より動画は鉗子操作やタイミングが分かりやすい。
 動画と操作シミュレーションを併用することによってリアルタイムで正誤判断を受けることができ、学習効果を高める。
回路プライミングの教示ではゲーム性と理解度の向上を考慮し、ダイヤル型での謎解きシステムを作成した。

ダイヤル型謎解きシステム

まとめ

本論文では、操作方の教示に重点をおいたマルチ
メディア型電子教材システムを作成し、その有用性が得られた。また、ゲーム性を持たせた学習によってモチベーションが維持でき、学習効果が高まったといえる。本支援システムは、知識だけでなく操作の学習効果が得られることが検証実験によって確認された。
謝辞：本研究の一部は JSPS 科研費 17K01441 の助成を受けたものである。
参考文献(1) 日本医工学治療学会: http://www.jste.gr.jp/index.html(1989-2020)(2) 医療の質・安全学会学術集会: http://qsh.jp/conference/(2005-2019)(3) K. Furukawa, Skills Science Introduction: Approach to theelucidation of human skill, Ohmsha (2009)(4) Ren Kanehira, et al.: Arm Model and Puncture Training
System in Hemodialysis, Advances in Intelligent Systems
and Computing series, Vol. 1075, Springer Nature, pp. 962969 (2019)― 304 ―

C7-2

スキルテックによる新たな技能訓練システム構築に関する取り組み－技能五輪を事例として―

Challenges of Establishing New Skill Training System using Skill-Tech-A Case of Skills Competition菊池 拓男*1, 杉田 大輔*1 山下 龍生*1 羽田野 健*2
Takuo KIKUCHI*1, Daisuke SUGITA*2, Ryusei YAMASHITA*1, Takeshi HADANO*2*1
職業能力開発総合大学校*1
Polytechnic University*2
合同会社ネス*2
NESS LLC
Email: kikuchi@uitec.ac.jp
あらまし：本稿では，技能と最新のテクノロジーを融合したスキルテックの概念を提案する．スキルテッ
クは，「技能（Skill）と ICT など最新のテクノロジー（Technology）を融合して，技能を「活かす」「継ぐ」「支える」ための持続可能な新たな仕組みやサービスを作り出すことを目指すものである．ここでは，「支える」に関して，筆者らが現在進めている技能五輪選手の技能訓練取り組み事例について紹介する．
キーワード：技能五輪，スキルテック，熟練技能者，技能訓練

1.

はじめに

熟練技能の世界一を決める技能五輪国際大会（以下，国際大会）において，上位国の勢力図は大きく変化し，上位国の常連であった我が国の成績は振る
わない．これは，近年国際大会に参加し始めたもの
づくり新興国，特に中国やロシアの熟練技能者の育成策が際立って結果を出しているのが一因である．
筆者らは，このような我が国の熟練技能者の育成に関する課題に対応するため，スキルテックを活用した新たな熟練技能者の技能訓練法の開発を行っている．ここでは，その取り組みについて紹介する．

一つである．
「支える」は，技能を習得しようとする
者，指導する者を対象に，様々なデータ，アプリやシステムを提示してアシストするものである．技のスピード，正確さ等をリアルタイムに測定し分散等の統計分析や，熟練技能者の作業データとの比較をグラフなどで容易に比較できるようにするなどして，客観的かつ可視化されたデータに基づいた効果的な訓練を可能とする．例えば，過去のメダリストや他国選手の作業データを管理，分析・比較し，大会での戦略確認に活用することも想定する．

3.
2.

スキルテックとは近年，スポーツの分野におけるスポーツテック（１）に代表されるように様々な分野において最新のテクノロジーとの融合による革新的な取り組みが行われている．技能の分野においても，技能科学（２）のように暗黙知である技能を見える化して継承しようとするものなど様々な研究や取り組みがあるが，スキル
テックは，技能（Skill）と ICT など最新のテクノロジー（Technology）を融合して，技能を「活かす」「継ぐ（つなぐ）」「支える」ための持続可能な新たな仕組みやサービスを作り出すことを目指す新たな概念である．スキルテックは技能の付加価値を向上させ，関連産業をより発展させようとするところに目的がある．3 つの目的のうち，「活かす」は，スキルテッ
クにより従来とは異なるものづくりやビジネスモデ
ルの創造を目指していくアプローチである．「継ぐ」
は，我が国のものづくりを支える基盤である技能を持続的に継承させようとするものである．熟練者の技やスピードをアニメーション等で可視化し，若年者でもその凄さと重要性を認識できるようにすることで，技能尊重機運の醸成を図っていくこともその技能五輪とスキルテック

3.1 技能五輪とその訓練の現状
国際大会は，青年熟練技能者を対象に隔年で 72 の国と地域が参加し開催される唯一の世界レベルの技
能競技大会（2019 年第 45 回大会では 56 の職種で競われた）である．しかし，金メダル獲得数上位常連国であった我が国は，第 45 回国際大会においては史上最低の成績（金メダル 2 個のみ）であった．他方，
ここ数年の間に国際大会に参加し始めた中国など新興国の伸びは驚異的で，中国の金メダル獲得数は世界一の 16 個となった（３）．これまで強みとしてきたものづくり職種を含め，「我が国はメダル獲得数を伸ばすことが困難な状況」（４）に追い込まれている．
この低迷の要因は文献（５）にまとめられているが，筆者らは，指導者のスキルと訓練方法に着目している．現状では，国際大会出場選手の指導法に関する標準モデルは存在せず，指導員が個々のノウハ
ウや経験を頼りに指導している場合が多い．また，指導者の技能評価スキルも十分とはいえず，日々の訓練の成果や大会での成績が訓練計画に効果的にフィードバックされていない．熟練技能の効率的習得のための，「いつ，どのように，どのくらい」指導す― 305 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
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れば「どれくらい習得できる」のか，という課題の解決策が示されていない．また，国際大会会場や訓練現場では，選手の技能に関する様々なデータを収集しようとする試みはあるが，データの収集方法や，それらデータの統計分析法及び結果の効果的な利活用法が検討されていない，などの課題がある．
3.2 「支える」への展開事例
ここでは，前項で示した課題に対応するため，ス
キルテックによる指導員を「支える」ための取り組
み事例を紹介する．
(1)Mixed Reality を用いた技能評価者訓練システム
熟練した技能評価者の育成には，客観的かつ十分な情報を与え様々なパターンに対応できる認知スキーマを形成する訓練が必要であり，そのための MR
による各種情報表示によるアシスト機能を有してい（６）
る（図 1）．同時に，被評価者も本システムを活用することで，自ら熟練技能の評価ポイントを確認しながら効果的に訓練することができる．

（９）
Metrics : STM）を提案している（図 2）．STM は，様々な訓練パラメータや選手のスキルを指標化し，国際大会等の技能競技大会での得点と結び付けて評価する方法であり，訓練により習得した技能のレベル指標をベーシック・スキル STM，失点に関するものをコンダクト・スキル STM と呼んでいる．コン
ダクト・スキルとは，自分を理解し，動作を自己制御するための心理的技能である（１０）．

図 2 技能訓練指標の収集

4.

おわりに

本稿では，技能と最新のテクノロジーを融合させたスキルテックを活用した技能訓練を効果的に行おうとする取り組みについて紹介した．これらは，今後更なる実証研究を進める予定であり，2021 年以降に行われる国際大会の様々な職種の選手強化の場で活用することを目指している．

図 1 MR による技能評価者訓練システム(2)訓練計画の数理モデルによる最適化
訓練時間をポートフォリオ最適化問題として捉え，指導員が技能五輪における目標得点増加率を設定することで，効率的な訓練時間の配分比率が算出される方法を提案している（７）．これにより，これまで指導員のノウハウや経験に頼り，その成果の評価が曖昧であった訓練計画の策定が可能である．
(3)モーションキャプチャソフトによる形式知化
光ファイバ融着接続競技会で世界一となった熟練技能者を対象に，モーションキャプチャソフトを用
いてデジタル化した技能データを相関と回帰式を得ることで，作業時間の短縮に有効な部位を特定する
ともに，作業時間の推定を行った（８）．また，熟練度を要する動きについて明らかにしている．これにより，数値データを用いた客観的指導ができる．
(4)訓練・作業データの収集・分析
選手の訓練では，作業時間，作業スピード，ミス率など多くの訓練データが存在する．また，実際の国際大会における自国の選手及びライバルとなる他
国選手の作業データも極めて重要なデータとなる．
これらの様々なデータを自動的に収集しクラウドに保存，自動的に様々な統計分析をすることで，指導者が効果的な訓練を行う判断根拠となり得る客観的なデータ等を示すアプリの開発を行っている．また，分析した訓練データを活用し訓練計画の策定に統計学的根拠を与えるための技能訓練指標（Skill Training

謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 16K01504 並びに
19H01744 の助成を受けたものです．
参考文献(1) スポーツ庁：“新たなスポーツビジネス創出に向けた市場動向”，（2017）(2) 圓川隆夫ら：“技能科学入門”，日科技連出版，（2018）(3) Worldskills international：https://worldskills.org/（2020）(4) 厚生労働省：“技能五輪国際大会に出場する選手の競技力強化に関する指針”，（2018）(5) 釜石英雄：“技能競技大会を通じたものづくり人材育成への取組”，工学教育，68 巻， 1 号，pp. 6-11，（2020）(6) Takuo KIKUCHI, Takeshi HADANO, Peng XUEHAI,
Zhao LIN, Wang YANFEG ：“ Development of Skill
Evaluation System Using Mixed Reality and Measuring theEffect of Evaluation Quality”，工学教育，68 巻，1 号，pp.49-57（2020）(7) 山下龍生，菊池拓男：“効率的な熟練技能の訓練計画
選定における最適化問題の適用ついて”，工学教育，
68 巻， 1 号，pp. 58-62，（2020）(8) 菊池拓男，添野純矢，山下龍生：“情報ネットワーク
施工職種における熟練技能者の技能データ解析と指導法への展開”，工学教育，68 巻，1 号，pp.42-48（2020）(9) 菊池拓男,遠藤雅樹,山下龍生,羽田野建：“技能五輪国
際大会における選手強化策に関する考察 2－技能データ分析官の育成－”,第 26 回職業能力開発研究発表
講演会論文集,19-H-2（2018）(10) 羽田野健,菊池拓男：“高度熟達技能者の多元的コンダ
クト・スキルに関する検討‐技能五輪選手を対象とした実証研究‐“,技能科学研究誌,Vol.34, pp.62-71,（2018）― 306 ―

C7-3

チームスポーツにおけるプレーの理解を促すシミュレーションモデル
Simulation model for understanding plays in team sport*1*2

廣瀬 はるか , 柏原 昭博*1*2
Haruka HIROSE , Akihiro KASHIHARA*1 *2
電気通信大学*1 *2
The University of Electro-Communications
Email: haruka.hirose@uec.ac.jp
あらまし：チームスポーツのプレー理解は，一般的に試合映像を視聴して行なわれるが，受動的に視聴するのみでは適切かつ十分に理解することは難しい．本研究では，学習者が試合映像を閲覧し，映像内のプ
レーをシミュレーションすることを通して再構成するシステムを提案する．学習者自身が再構成することで能動的かつ俯瞰的な理解を支援するとともに，それに対するフィードバックとして再構成したシミュレーションと映像の差異の提示や，プレー動作を予想させることで学習者自身のリフレクションを促す．
キーワード：スキル学習，チームスポーツ，プレー理解，シミュレーション

1.

2.

はじめに

チームスポーツは，教育現場において体育の授業
1の中で実践されている（ ）．チームスポーツでは複数のプレイヤーが同時にプレー動作を行なう．アメリ
カンフットボールのようなスポーツでは，毎プレー直前にプレイヤー同士が各々の役割，相手チームの特徴，試合の状況を共有し，最適と考えられるプレーを選択するため，各プレイヤーが互いの役割やプ
レー動作を理解していることが必須である．
プレーを理解する手法として，一般的には動画を
2
視聴する方法があるが （ ），チームスポーツでは複数のプレイヤーが画面上でそれぞれ異なる動作を行なうため，熟練者のような経験知識が無ければ，何故プレーが成功もしくは失敗したかを十分に理解出来ずに漠然と視聴してしまうといった問題が起こる．
3
関連研究 （ ）では，バスケットボールの戦術適応
判断支援という文脈で，システムが試合映像から基本戦術を自動抽出し，学習者は特定の戦術シーンのみを選択して視聴し，同時にシステムが俯瞰的な視点からのシミュレーションを試合映像と同期させて描画することで，抽象化されたプレイヤー群と映像中のプレイヤー群の相互理解を促進するという試みが行なわれている．しかしながら，この研究では，学習者が映像に対して能動的に操作を行なうことや，学習者の知識や理解度に応じた支援はなされていな
い．
そこで，本研究ではアメリカンフットボールの初心者を対象に，試合映像を見ながらシミュレーショ
ンモデルを用いてプレー動作を学習者自身に再構成させることで，プレーがどのように行なわれているのかに対する能動的かつ俯瞰的な理解を促進し，さらにプレー動作を予想させることで，さらなる理解を促すことを目的とする．

チームスポーツにおけるプレー理解

チームスポーツでは，複数のプレイヤーがそれぞれ異なる動作を行なうため，しばしばプレーの状況が複雑化する．熟練者は，これまでの経験から蓄積されたプレーに関する知識を有するため，プレー動
画のどのプレイヤーに注目すれば良いかの判断や，プレー動作の意図を把握することに長けているといえる．
一方，初心者はチームプレー動作を理解するのが困難である（4）．また，一般にプレー動画からの情報
獲得は経験的に行なわれることが多く，初心者が漠然とプレー動画を視聴するだけではプレー動作とその意図を理解することは困難である．また，初心者がプレーを学習しようとする目的で動画を視聴する
場合，動画というメディアの特性から受動的になることが多い．そのため，動画において学ぶべき重要な箇所がわからず見落としてしまい，効果的に理解できないといった問題が生じる．
一方，動画を視聴する際に，動画に対して学習者が能動的に操作することができれば，学ぶべき内容
を深める手助けとなり，学習効果の向上につながると考えられる．
そこで，本研究ではアメリカンフットボールを題
材に，パスプレーに限定して，広い範囲でパスター
ゲットとなり得る複数の選手が異なる動作を行なう
複雑な状況を動画で再生するだけではなく，シミュ
レーションモデルを用いて，学習者がプレイヤーを動作させながらそのプレーを再構成することで，プレーの理解を促す方法を検討する．また，同様にプレーを予想させる方法についても検討する．

3.

支援の枠組み図 1 に，本支援の枠組みを示す．本支援は，①プ
レー理解フェイズ，②プレー予想フェイズからなる．
まず，フェイズ①の目的は，映像におけるプレー― 307 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

解を促す．

5.

図 1 支援の枠組みの理解である．学習者は，試合映像を見ながらシミュレーションモデルにおけるオブジェクト（選手に相当）に対して，映像と同様の動作を付与する．その後，モデルを実行した結果であるプレーシミュレーションと映像を同期して再生することで，両者が同じ動作となっているかを確認する．両者のプレーが一致していない場合には，再度映像を見ながら動作を付与し直すことで，プレー毎にプレイヤーがどのような動作を行なっているかを能動的に操作しながら理解する．このような操作は，プレー動作を再構成することに相当する．
フェイズ②の目的は，試合シーンの一部を閲覧し，その後のプレーを予想することにある．学習者はプ
レー開始から投球が行なわれるまでの数秒の映像を閲覧し，その後どのプレイヤーにパスをするかを予想する．最後にプレー映像の続きを閲覧しながら予想した内容の正誤を確認する．

4.

シミュレーションモデルを用いた再構成

ここでは，シミュレーションモデルを用いた試合
映像の再構成について述べる．
シミュレーションモデルでは，学習者は俯瞰的な視点からプレーを再構成する．俯瞰的な視点は，複数のオブジェクトとその位置との全体的なバランスを理解するといった，広い空間範囲で取得される情報を考慮した状況を理解するためにスポーツの戦術分析で頻繁に使用される（5）．特に，チームスポーツ
においては，複数のプレイヤーが前後に重なり合って動いているため，動画内のプレイヤーの位置関係をより明確にする効果がある．
シミュレーションモデルでは，映像に対応したフィールドと，プレイヤーの初期位置を描画しておき，プレー開始から終了までの秒数を指定しておく．学
習者は試合の映像を閲覧しながら，指定された秒数
内でのプレイヤーの動作を付与していく．学習者の操作するオブジェクトはパスプレーに関わるプレイ
ヤーに限定する．学習者の操作が終了した後，再構成したシミュレーションと試合映像とを同期して再生することで両者を比較し，プレイヤーの動作やボールの投げられるタイミングが一致しているかを確認する．ここで両者が一致していない場合には同様の操作を繰り返し，学習者に試合映像と学習者自身の俯瞰イメージとの差異を提示して適切なプレー理

プレー予想支援

次に，プレーの予想とその支援について述べる．
学習者は，パスが投球されるまでの短い映像を閲覧し，その時点でのプレイヤーの位置関係から，どのプレイヤーにパスを投球するのが最良かを予想する．
予想する際は，パスターゲットとなり得るプレイヤ
ーを選択肢から選ぶ．なお，ターゲットとなり得る
プレイヤーの候補が 3 名以上いる場合は，選択肢を絞り込むことで，システムが最良の選択肢を 1 つに限定することや，学習者の理解度に合わせた問題設定が可能となる．
その後，学習者はプレーの続きの映像を閲覧し，予想の正誤を確認する．予想が正しかった場合は，その他の選択肢の誤りを提示し，予想が誤っていた
場合には，正解の選択肢を選択するまで解答を提示せず，他の選択肢について再考させる．このように，他の選択肢の可能性を模索した後に，解答を提示することで，学習者自身のプレー理解に対するリフレクションを促す．

6.

まとめ

本研究では，アメリカンフットボールの初心者を対象に，試合映像を閲覧し，映像内のプレーをシミュレーションモデルで再構成することによって能動的かつ俯瞰的な理解を促進する手法を提案した．加えて，プレー結果の予想とそれに対する学習者のリ
フレクションを促す手法について述べた．
今後の課題としてはシミュレーションモデルに基づくプレー再構成システムの開発と，有効性を確かめるための評価実験の実施，試合映像からのシミュ
レーションの自動生成手法の提案といったことが挙
げられる．
参考文献
(1) 平成 29・30 年改定 高等学校学習指導要領, 解説等：
文部科学省
https://www.mext.go.jp/content/1384661_6_1_3.pdf(2) 相原伸平，杉山恵玲奈，澤田みのり，松本実，伊藤浩
志:“競技スポーツの実践現場における ICT 活用”, 通信ソサエティマガジン, No.46 秋号 2018，電子情報通信学会，pp.98-104（2018）(3) 箭野柊, 松浦健二 , 谷岡広樹, ステファンカルンガ
ル, 幸田尚也, 後藤田中, 和田智仁:“対戦スポーツ
におけるオフェンスの基本戦術のシーン抽出とその応用”, 第 44 回全国大会教育システム情報学会（JSiSE），pp213-214（2019）(4) 田中雅人: “ボールゲームに求められる認知スキル”，
愛媛大学教育学部保健体育紀要, vol.4, pp103-112（2003）(5) Satoshi Gondo, Kasumi Tarukawa, Tomoo Inoue, Ken-ichi
Okada: “Soccer Tactics Analysis Supporting System
Displaying the Player’s Actions in Virtual Space”, Proc.
IEEE 18th Int. Conf. on Computer Supported Cooperative
Work in Design, pp581-586（2014）― 308 ―

D7-1

キャリアプランに関するアンケートの項目反応理論を用いた分析
Analysis of Career Plan Questionnaire Using Item Response Theory
溝淵 智哉*1, 赤城 大吉*2, 濱崎 利彦*1
Tomoya MIZOBUCHI*1, Daikichi AKAGI*2 Toshihiko HAMASAKI*1*1
広島工業大学大学院工学系研究科*1
Graduate School of Science and Technology, Hiroshima Institute of Technology*2
広島工業大学 情報学部
*2
Department of Computer Science, Hiroshima Institute of Technology
Email: md20009@cc.it-hiroshima.ac.jp
あらまし：キャリア志向性の分類でよく知られるキャリア・アンカーなどの心理量を測定するアンケートの尺度構成および，信頼性の分析は極めて重要である．そこで本研究では，項目反応理論を心理量の測定を行うアンケートに適用し，信頼性の分析を行った．
キーワード：項目反応理論，信頼性，教育心理学，キャリア教育

1.

はじめに

大学において，指導方法の評価やキャリア教育の場では従来様々な種類のアンケートが実施されている．一般的に心理量を測るアンケートに対する信頼性を確保し，それに基づいて学生に指導やアドバイスを行うことは難しい．一方で，キャリア教育など
でアンケートを用いる大きな理由は，学生の志向を判断し，より具体的なアドバイスを提供できると考えられているからである．
そこで，本研究ではキャリア志向アンケートでよく知られている「キャリア・アンカー」(1)を学生に実施した場合の信頼性について分析を行った．

2.

キャリアプランに関するアンケート概要

本研究では「キャリア・アンカー」と呼ばれるアンケートを使用した．これは，米国の心理学者である Edgar Henry Schein によって提唱された概念であり，ある人物が自らのキャリアを選択する際に最も大切な価値観や欲求を表すものである．Schein はキャリア・アンカーを表 1 のような 8 つのカテゴリに分類した．
表 1 キャリア・アンカーのカテゴリ
カテゴリ
（因子）
TF
GM
AU
SE
EC
SV
CH
LS

意味
専門・職能別コンピタンス
全般管理コンピタンス
自律・独立
保障・安定
起業家的創造性
奉仕・社会貢献挑戦
生活様式

るが，このような心理量を扱う場合においては，間隔尺度として扱うことが多いので，今回もその慣習に従うものとする．

3.

項目反応理論（Item Response Theory: IRT）

IRT は テ ス ト 理 論 の 理 論 体 系 の 一 つ で あ り ，
TOEIC や，IT パスポート試験などの能力試験や，臨
床検査，学力調査といった国内外の様々なテストの開発・評価に活用されている．また，宇佐美（2019）
は「IRT はいわゆるテスト（試験）だけでなく，測定の性能評価や効率化等を目的として，（教育）心理学研究における尺度の作成のためにもすでに広く活（宇佐美, 2019, p321）とも述べて用されている．(2)」おり，本研究の対象であるキャリア・アンカーのような（教育）心理学で扱われるようなデータにも適用することが可能であると考えられる．
3.1 段階反応モデル(Graded Response Model: GRM)
GRM は 2 母数ロジスティックモデルを一般化させたもので，複数の回答の順序性をモデルに組み込
むために工夫されたモデルである．このモデルのもとでは，各被験者の反応は一般に𝜃（受験者能力）で表される潜在変数に関係づけられる．また，GRM
は以下の式で与えられる．
𝑝!" (𝜃)1=
1 + exp (−1.7𝑎! 0𝜃 − 𝑏!" 2)(1)
1−
1 + exp (−1.7𝑎! 0𝜃 − 𝑏!"#$ 2)
ここで，𝑗は項目，𝑐は項目𝑗に対して回答された値，，𝑎! は
すなわち６件法の値，𝑏!" は境界母数（困難度）
識別力母数を示す．また，識別力母数𝑎! は等しいと仮定する．

また，このアンケートは，6 件法のリッカート尺
度を用いたものであり，1 つのカテゴリに対し 5 項目の計 40 項目で構成される．厳密には順序尺度であ4.

― 309 ―

分析方法
分析で使用したデータは，本学情報学部の学生

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

382 名分のもので，2016~2019 年度入学の新入生を対象に行った４年分のデータである．
まず，項目反応理論においては，因子ごとの一次元性が前提となるため，固有値のスクリープロットに基づいた因子分析によって各因子の因子負荷量を確認し，一次元性を確認する．その後，GRM によって項目母数を推定し，各項目の特徴を捉え，テスト
情報量から信頼性について考察する．
また，４年分のデータと，それぞれ 1 年分のデー
タのみで IRT を適用したものとの比較も行う．

分析結果と考察

16 年
0.70
0.44
0.45
0.09
0.61
0.43
1.20
0.13

17 年
0.16
0.36
0.47
-0.55
0.68
0.20
0.40
-0.16

18 年
0.59
-0.06
0.42
-0.16
0.32
0.59
0.86
0.28

19 年
0.38
0.02
0.28
0.48
0.05
0.45
0.58
0.67

4 年分
0.43
0.36
0.38
-0.06
0.57
0.46
0.74
0.15

ケートの質問項目からの削除，もしくは項目の再検討が必要であろう．しかし，１年ごとのデータでは
GM，LS の項目も削除や再検討の必要性も考えられる．また，４年分データのテスト情報曲線を図 2 に示す．𝜃 = 0 付近で情報量が最大であり，測定精度が高いことがわかる．𝜃 によって測定精度が大きく変化していると言える．

77

Test Information Function

66

固有値 MAP
2.48
0.08
0.76
0.21
0.72
0.46
0.65
1.00
0.40
-

55
44

因子1
因子2
因子3
因子4
因子5

情報量

0.5
1.0
1.5
2.0 2.5
2.5
0.5
1.5
2.0
1.0

固有値
SV.eigen

因子ごとの一次元性の確認のため，因子ごとに得られた固有値のスクリープロットと MAP（最小平均
編相関）因子分析結果を図 1 に示す．また，ここでは例として SV 因子のデータを示す．第 1 因子の固有値は 2.48 であり，さらに MAP は第 1 因子で最小となり 1 因子構造を支持している．よって一次元性が満たされていると考えて良いだろう．

TF
GM
AU
SE
EC
SV
CH
LS

Information

5.

表 3 １年ごとおよび 4 年分因子別の識別力母数平均

-4−4

−2
-2

00

2

2

44

Ability

11

22

33

44

受験者能力（!）

55

図 2 ４年分データのテスト情報曲線

Index

因子数

図 1 スクリープロットと MAP 因子分析結果
また，カテゴリカル因子分析の結果を表 2 に示す．
表中の項目 SV1 は SV 因子の質問項目の 1 つ目という意味である．この結果を見ると，因子負荷量はどの項目も 0.50 を超えており，削除すべき項目はないと考えられる．このように全ての因子について一次
元性の確認を行った．
表 2 カテゴリカル因子分析結果
項目
SV4
SV1
SV2
SV3
SV5
因子寄与

因子 1
0.82
0.77
0.62
0.61
0.53
2.30

共通性
0.67
0.60
0.34
0.37
0.28

これらのことから，１年ごとのデータの変化に注
目すると，年ごとでは一定はなくゆらぎが存在し，測定精度が𝜃 によって大きく変化することが確認された．しかし，４年分のデータに注目すると，GM
因子は 0.36 であり，豊田（2002）が基準とする 0.2以上の値(3)であることから一定の識別力を有しているとも考えられる．

6.

まとめ

IRT を用いてキャリア・アンカーの信頼性について分析した．年ごとにゆらぎが存在していることから，アンケート解釈の際にはゆらぎが存在することに注意し，慎重に検討しなければならないだろう．
また，質問項目の削除や再検討を行う必要があり，その方法論についても調査すべきである．
参考文献

つぎに，表 3 に GRM による識別力母数 a の推定
結果の因子ごとの平均を４年分のデータと，１年ごとのデータ別に示す．４年分のデータでは SE 因子の項目で負の値を取っており，１年ごとのデータでは，GM，SE，LS の因子で負の値を取っていることがわかる．４年分のデータを見ると，SE 因子はアン(1) Edgar Henry Schein, 金井 寿宏 訳 : “キャリア・アン
カー 自分のほんとうの価値を見つけよう”, 白桃書房 （2003）(2) 宇佐美 慧, 荘島 宏二郎, 光永 悠彦, 登藤 直弥 :“項目反応理論（IRT）の考え方と実践”, 教育心理学
年報 （2019）, Vol.58, p321-329(3) 豊田 秀樹 : 項目反応理論入門編, 朝倉書店 （2002）― 310 ―

D7-2

シミュレーションを利用した peakshift 法の適用範囲検討
Verification and Validation of Peakshift Method with Simulation
高橋 聡*1, 北澤 正樹*2, 吉川 厚*3Satoshi TAKAHASHI*1, Masaki KITAZAWA*2, Atsushi YOSHIKAWA*3*1 関東学院大学*1Kanto Gakuin University*2 北澤技研*2Kitazawa Tech
*3 東京工業大学*3Tokyo Institute of Technology
Email: satotaka@kanto-gakuin.ac.jp
あらまし：本研究では peakshift 法の適用可能範囲について分析を行う．peakshift 法とは，異なる試験群に対する組織ごとの合格者数に基づいて，試験の難易度を評価する手法である．本研究では，試験群を各大学の入学試験とし，組織を高校として評価を行う．まず，シミュレーションを利用して，大学毎の入試
難易度の分散や高校毎の学力の分散などに対する peakshift 法の感度分析を行う．さらに，実際の受験データを利用し，シミュレーション結果の妥当性検証を行う．
キーワード：Peakshift，大学受験，項目反応理論

1.

はじめに

数多くの試験結果が保存されている．一方でそれらは，個別の試験内容で構成されているため，試験間の難易度の比較を直接行うことは難しい．異なる試験でも IRT(Item Response Theory)(1)などの手法を利用すれば，相対的な評価が可能となる．しかし，IRT では試験間に共通問題が含まれている必要があり，通常，計画的に試験問題が作成されている．そのため，独自で実施されている試験間の比較を行う
ことはできない．
この課題に対して我々は peakshift 法を提案した(2)．
peakshift 法とは，異なる試験群に対する組織ごとの合格者数に基づいて，試験の難易度を評価する手法である．これにより，これまで個別に蓄積されてきた試験の相対的な難易度評価が可能となる．
本論文ではこの peakshift 法の適用範囲について検討する．なお，試験として大学入学試験を，組織として高等学校（以下，高校）を題材とする．

2.

peakshift 法(3). 高校群 Hi からの合格率を用いて，難易度順位
未決定の大学を X-means によりクラスタリン
グする(4). 高校群 Hi からの合格率の平均値が最も高いク
ラスタに属する大学を新たな大学群 Ui+1 とする(5). 大学群 Ui+1 を難易度順位 i+1 とする(6). 難易度順位未決定の大学が無くなった場合は終了する．難易度順位未決定の大学が存在する場合は(2)へ戻る．
peakshift 法では，(3)において X-means を使用しているため，結果にランダム性が存在する．そのため，複数回試行を行い，大学の平均難易度順位を算出する．そして，その平均難易度順位を順位として並び替え最終的な難易度順位とする．これは，平均難易度順位が整数値とならないためである．

3.

仮想データによる検証

3.1 シナリオ

peakshift 法のアルゴリズムの概略は以下の通りである．なお，可読性を考慮して，試験を大学，組織を高校としてアルゴリズムを記述した．また，高校
数を m，大学数を n，ループ回数を i と置く．前提条
件として，最高難易度の大学は与えられているものとし，(1)において初期大学群 U1 として使用している．これは，大学受験を題材とした場合，東京大学などが該当する．
(1). 初期大学群 U1 を難易度 1 位とする
(2). 大学群 Ui への合格率の合計が高い高校を⌊|Ui|×m÷n⌋校だけ選択し，これを高校群 Hi とする

一都三県の 2017 年の大学偏差値ランキングおよび高校別の大学への合格者数を参考に，表 1 のシナ
リオでシミュレーションデータにより仮想の合格者
データを作成した．データの算出方法は以下である．
(1) 高校間の学力分布の平均値，高校間の学力分
布の標準偏差，高校数を用いて，正規分布で高校毎の平均学力分布を生成する．
(2) (1)で生成した各高校の平均学力，高校内の学力分布の標準偏差，各高校の生徒数を用いて，正規分布で高校毎の生徒の学力分布を生成す
る．
(3) 大学の期待学力の平均値，大学の期待学力の標準偏差，大学数を用いて，正規分布で大学― 311 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4毎の期待学力分布を生成する．
(4) (2)で生成した生徒が受験する大学を決定する．
この決定では，大学受験選択の際の学力差分
上限・下限，(3)で生成した大学毎の期待学力分布を利用する．
(5) 大学の期待学力が高い大学から順に，大学受験者の上位から大学の入学者数まで入学者を決定する．より上位の大学で既に入学者として判定された生徒は，入学者として使用しな
い．
(6) 大学毎に，入学者の中で最も低い学力より高い学力の受験者（生徒）をすべて合格者として判定する．
シナリオ 1 では，高校間の期待学力と大学の期待学力の標準偏差の大小の影響を検討した．これは，教育政策などにより，高校間の学力の差が広がった
場合や狭まった場合を考慮したシナリオである．
シナリオ 2 では，大学受験選択の際の学力差分上限・下限の大小の影響を検討した．これは，景気動向などにより，受験できる大学数や挑戦する大学の上限が影響を受けることを考慮したシナリオである．

図 1 シナリオ 1

順位相関ヒートマップ

図 2 シナリオ 2

順位相関ヒートマップ

表 1 シミュレーション設定
パラメータ
シミュレーション回数
高校数
高校間の学力分布の平均値
高校間の学力分布の標準偏差
高校内の学力分布の標準偏差各高校の生徒数
大学数
大学の期待学力の平均値
大学の期待学力の標準偏差
各大学の入学者数
大学受験選択の際の学力差分上限
大学受験選択の際の学力差分下限

シナリオ 1100
1000
50
1,3,5,….19,21
10
300
100
50
1,3,5,….19,21
1500
5
5

シナリオ 2
100
1000
50
10
10
300
100
50
10
1500
1,3,5,7,9,11
1,3,5,7,9,11

3.2 仮想データの検証結果
シナリオ 1 および 2 の結果を図 1 および 2 に示す．
シナリオ 1 では，高校間の期待学力と大学の期待学
力の標準偏差がそれぞれ 11 以上程度で安定して順
位相関係数 0.9 以上程度の値を示している．
一方で，それ以下の値になると順位相関係数は下がっていく．
シナリオ 2 では，全域に渡って順位相関 0.8 以上
程度の値を示しており，大学受験選択の際の学力差
分上限・下限の大小には影響を受けにくいことがわ
かる．

4.

5.

本論では peakshift 法の適用可能範囲について検討した．仮想データの検証結果から，高校間の期待学
力と大学の期待学力の標準偏差がそれぞれ 11 以上程度の場合に順位相関係数 0.9 以上の値を示すことがわかった．また，大学受験選択の際の学力差分上限・下限の大小の影響は受けにくいことがわかった．
さらに，実データを用いた検証では順位相関係数
は 0.8~0.9 程度の値となった．実データはシナリオ 1
において，高校間の期待学力と大学の期待学力の標
準偏差がそれぞれ 10 程度の場合に対応するため，図1 の結果とほぼ一致していることがわかる．

実データによる検証

一都三県の 2017 年の大学偏差値ランキングおよび高校別の大学への合格者数を利用して検証を行った．なお，塾および出版社の公表データ（A, B, C 社の 3 つ）を利用した．
100 回の試行の平均値を取った結果，順位相関係
数は A 社 0.90，B 社 0.86，C 社 0.89 となった．

まとめ

参考文献
(1) Hambleton, R. K. and Swaminathan, H.: “Item response
theory: Principles and applications”, Springer Science &Business Media, New York （2013）(2) 青木亮磨, 北澤正樹, 高橋聡, 吉川厚, 山村雅幸: “系
統的な欠損を持つデータにおける項目序列決定手法の提案” , 2019 年度 JSiSE 学生研究発表会・発表論文,
pp.63-64― 312 ―

D7-3

学習者のメタ認知喚起を支援するダッシュボード"メタボード"の形成的評価
Formative Evaluation of Learning Analytics Dashboard “Metaboard” for Enhancement ofMetacognition
山田 政寛*1, Lu Min*1, 陳 莉*1, 合田 美子*2, 島田 敬士*1
*1
九州大学
*1
Kyushu University
*2
熊本大学
*2
Kumamoto University
Email: mark@mark-lab.net
あらまし：本稿では，学習者のメタ認知を喚起することを目的に、ラーニングアナリティクスのアプローチを踏まえ、学習ダッシュボード”メタボード”の開発を行った. 具体的には、授業受講者全体と個人について、授業資料の各ページに対する学習行動を比較することができるものである．本システムについて形成的評価を行ったところ, 他者比較ができ、自分の学習に対して内省意識が高まる等のインターフェースについては高評価であったものの, 行動に移すまでには機能追加が必要といった課題が指摘された.
キーワード：ダッシュボード, ラーニングアナリティクス, メタ認知, 自己調整学習

1.

はじめに

教育現場における情報通信技術(Information andCommunication Technology: ICT)の利用が広まる中、学習方略の選択や学習のマネージメントなどの自己調整学習を行動レベルで支援するシステム開発がされている([1]など). 自己調整学習を支援する重要な点として, 自己調整学習における重要な要素である
メタ認知を高めることがポイントとなる[2]．自己調
整学習意識を高め、行動を促進させるシステムとして学習行動を可視化するダッシュボード([3]など)の開発されているが, 総括的な学習行動の可視化されているものが主なものであり, 学習行動の詳細なレベルまで可視化し, メタ認知を喚起するダッシュボードの研究は数少ない状況にある. 本研究は学習者のメタ認知を喚起することを目的にデザイン・開発
されたダッシュボード”メタボード”[4][5]の形成的評価の結果について報告する.

2.

メタボード

メタ認知喚起を支援する学習ダッシュボード”メタボード”は eBook viewer である”BookRoll”[6]上の使用に対して行われた学習行動（マーカー、メモ、
読んだ時間）、BookRoll と連動した知識マップ構成
ツール”BR-Map”[7]に利用されたマーカーやメモの数、ページ遷移を可視化するツールである。その授業の受講者全体と自分と学習行動の比較をすることが可能となる。図 1 にそのインターフェースを示す。
メタボードは学習管理システムと LTI（Learning
Tools Interoperability）連携されており、BookRoll と連携し, LTI 対応されている学習管理システムであれば利用可能である．本稿ではメタボードの形成的評価を行い, その結果について説明する.

3.

形成的評価

被験者は K 大学学部生 2 年生 1 名、4 年生 4 名であった. 評価は 2 時間, 行われた。はじめにツールの説明、ならびに事前質問紙を行った．事前質問紙ではメタ認知尺度(Metacognitive awareness inventory:
MAI)[8]を用いた. メタ認知尺度は 2 因子 19 項目から構成され、5 段階評価（1：全くあてはまらないー
5：非常にあてはまる）で回答を求めた．続いて、メタボードの利用を行った。具体的には、各被験者が過去受講した Moodle 上のコースへアクセスし、そのコース内に登録されたメタボードにアクセスするように求めた。続いて、メタボードにて、各授業回
資料における学習行動を確認するように求めた．その後、事後質問紙として、ダッシュボード評価尺度[9]、良い点、改善点等に関する自由記述への回答を求めた。
本尺度は 4 因子 30 項目から構成されており、5 段階（1：全くあてはまらないー5：非常にあてはまる）で回答を求めた．本稿では自由記述の回答を整理して説明する．

4.

結果

メタボードの良い点、改善点について下記のことが指摘された．良い点として、「他者と自分の違いを一見で理解でき、内省がしやすいこと」、「自分との学習方法との違いと一致度も把握でき、非常に参考になる」、「他者の行動を追いかけてみると、たしかに 4 ページと 13 ページが関係していることがわかり、自分の学習にも参考になる」といった指摘がなされた．他者比較としてのインターフェースとしては概ね良い評価を受けていることが示された．
メタボードの改善点としては「ハイライトや滞在時間でソートができる機能もほしい」、「リマインド機能や他者の勉強時間やハイライト数などを簡単に把握できる仕組みがあったらよい」、「自己内省の後の学習計画まで結びつけるのにはもう一段階、機能を増やす必要があると感じる」「スライドの閲覧時間に応じて色の濃淡を変えているが、もっと明確にわ
かりやすい色にするのがいい」といった、インターフェース以外にも学習の改善をまで橋渡しする機能― 313 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4の要望も示された．

5.

(4)

今後の課題

今回は学習ダッシュボード”メタボード”の形成的評価を行い、本システムの有用な点と改善点を確認した。今後はシステムの改修を行うとともに、実際の授業で行い、メタ認知の喚起、学習行動の変容に対する効果を検証する.

(5)

(6)

謝辞
本研究は JST AIP 加速研究 JPMJCR19U1, JSPS 科研
費 19Ｈ01716, JP 20K19939 の支援を受けている.

(7)

参考文献
(1) Perry, N.E., & Winne, P.H. (2006). Learning from
Learning Kits: gStudy Traces of Students’ Self-Regulated
Engagements with Computerized Content, Educational
Psychological Review, 18, pp.211-228(2) Tobias, S. & Everson, H. T. (2002). Knowing What You
Know and What You Don’t: Further Research on
Metacognitive Knowledge Monitoring, Research Report
No. 2002-3. College Entrance Examination Board.
(3) Bodily, R., et al. (2018). The design, development, andimplementation of student-facing learning analytics

(8)

(9)

dashboards. Journal of Computing in Higher Education,30(3), 572–598. doi:10.1007/s12528-018-9186-0
Chen, L., et al. (2019). Design of learning analytics
dashboard supporting metacognition, Proceedings of
CELDA 2019, pp.175-182
Lu, M., et al (2020). Development of a Learning
Dashboard Prototype Supporting Meta-cognition forStudents, Companion Proceedings 10th International
Conference on Learning Analytics & Knowledge(LAK20), pp.104-106
Ogata et al (2015). M2B system: A digital learning
platform for traditional classrooms in university,
Companion Proceedings 7th International Conference on
Learning Analytics & Knowledge (LAK17), pp.155-162
Yamada et al (2018). BR-MAP: Concept map systemusing e-book logs, 15th International Conference on
Cognition and Exploratory Learning in the Digital Age,
pp248-254
Harrison, G. M., & Vallin, L. M. (2018). Evaluating themetacognitive awareness inventory using empiricalfactor-structure evidence. Metacognition and Learning,
13(1), 15-38.
Park, Y.,& Jo, I. (2019) Factors that affect the success oflearning analytics dashboards. Education Technology
Research and Development, 67, pp.1547–1571.

図 1. メタボードのインターフェース（上部：全体のリーディングパス、スライド閲覧時間、マーカ
ースやメモ、知識マップオブジェクトの有無表示、下部：各ページの学習行動可視化エリア）― 314 ―

E7-1

特別支援学校教員を対象としたスイッチ教材の IoT 化を目指したプログラミング教育
Programming Education for IoT of Switch Teaching Materials
for Teachers of Special Support Schools舩木 英岳*1, 丹下 裕*1, 福井 繁雄*1, 畑 亮次*1, 井谷武史*1, 土出 隆之*2, 金森 克浩*3
Hidetake FUNAKI*1, Yutaka TANGE*1, Shigeo FUKUI*1, Ryoji HATA*1, Takeshi ITANI*1,
Takayuki DODE*2, Katsuhiro KANAMORI*3*1 舞鶴工業高等専門学校*1 National Institute of Techonology, Maizuru College*2 京都府立舞鶴支援学校*2 Kyoto Prefectural Special Support School in Maizuru*3 日本福祉大学スポーツ科学部*3 NIHON FUKUSHI UNIVERSITY, Faculty of Sport Sciences
Email: funaki@maizuru-ct.ac.jp
あらまし：本研究では、特別支援学校教員が自作したスイッチ教材等の更なる活用を目指して、特別支援学校教員を対象としたプログラミング教材を開発する。提案するプログラミング教育は、特別支援学校教員が担当する児童生徒の障害に応じて授業サポートができる仕組みづくりを実現することを目的とする。
初年度はプログラム教育入門教材を開発し、出前授業を実施した。また、教員からの要望を調査し、舞鶴支援学校における目指すべきプログラミング教育を明確にした。
キーワード：教師教育、プログラミング教育、ビジュアルプロラミング、IoT、スイッチ教材

1.

はじめに

支援機器と技術は、障害のある児童生徒の教育において不可欠なものとなる。最近は、情報機器の発達により、多様なニーズに応じた機器が開発され、利用されつつある。今後はますますこうした機器による支援方策に期待が集まり、利用も進むと考えられるが、そのためには更なる研究開発と、サポート体制の整備が望まれる。そのためにも、メーカーとリハビリテーション工学の専門家、地域の特別支援
教育センター等の関係機関と学校、そして保護者との連携と協力が求められる 1)。
様々な専門分野のシーズ技術を有する国立高等専
門学校の教職員により、全国 KOSEN 福祉情報教育
ネットワーク（以後、福祉情報教育ネットワーク）が平成 24 年 9 月に設立され、現在、舞鶴高専も含んだ多くの連携高専が参加している。平成 26 年度より、特別支援学校において様々な障害を持つ児童生徒に合わせた支援機器の製作とその充実化に取り組んできた。この取り組みは、支援機器の活用に対する関心が高いが、電子工作に関する知識・経験が乏しい
ため、支援機器を開発・製作したくてもできない特別支援学校教員（以後、教員と呼ぶ）や、対象児童生徒に合わせた支援機器の改良、既存の支援機器が故障した場合の修理を行うことが困難な教員に対して、電子工作の基礎レベルの技術力習得を目的としたものであり、高専の初等教育方法を取り入れた教育システムの構築を行うことで教員の技術力向上に一定の成果が得られた。教員が製作したスイッチ等は、実際に授業において活用され、児童生徒がスイッチ機器を操作することでそれぞれに役割を持たせた結果、児童生徒の授業への関わりが受け身から積極的な参加に変化し、学習意欲の向上、身体機能の向上に繋がったという報告がなされている 2)。
本研究では、教員が自作したスイッチ教材を含む支援機器のさらなる活用を目指して、特別支援学校
教員に特化したプログラミング教材を開発することを目的としている。初年度はプログラム教育入門教材を開発し、出前授業を実施した。また、教員からの要望を調査し、舞鶴支援学校における目指すべき
プログラミング教育を明確にした。

2.

特別支援学校教員のバックグラウンド

2020 年 2 月 19 日に京都府立舞鶴支援学校本校で「プログラミング～フローチャート編～」の出前授業を行い、教員のバックグラウンドに関するアンケートを実施した。当日の参加者数は 72 名（男性 21
名、女性 51 名）であった。受講の主な目的（複数回答者あり）は、①現在の仕事に生かすため 41%、②
将来の仕事に備えて 14%、③自己啓発のため 14%、
④勤務先の指示 30%、⑤その他 1%であった。④勤
務先の指示が多い理由は、それまでの取り組みは自由参加であったが、今回から校長指示のもと学校行事となったためである。
プログラミングに興味がある教員は、参加者数の75%（とても興味がある 8%、まあまあ興味がある
39%、興味がある 28%、あまり興味はない 24%）を占めている。また、今までにフローチャートを学習した経験がある参加者は 6%、ない参加者は 68%で― 315 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

あった。このことより、参加者のほとんどが初学者であるが、プログラミング教育に興味を示していることが判明した。

3.

プログラム教育入門教材による出前授業

3.1 教材の制作
出前授業では、プログラム教育入門教材として「フローチャート編」を制作した。この教材は、プログ
ラムにおけるアルゴリズムの理解を目的としたもの
で、三大要素である逐次処理、分岐処理、繰り返し
処理を、基礎から学習できる内容とした。今回の出前授業における最終目標は、参加者がイメージしやすい日々の生活に直結した行動をフローチャートにすることで、プログラミング的思考を体験してもらうことであり、この経験は児童生徒の教育にも役立つと考えたからである。
参加者に課した課題
１．職場に行く日の朝、起きてから家を出るまでの間にしていることをフローチャートにしてください。
（順次処理）
２．横断歩道を渡る手順をフローチャートにしてください。
（分岐処理）
３．自動販売機でジュースを 5 本購入するためのフローチャートを作ってください。（反復処理）
４．カップ麺を作る手順をフローチャートにしてください。カップ麺は手元にあり、お湯を沸かすところからフローチャートを作ってください。

4.

プログラミング教育の構想

本研究のプログラミング教育の構想を図 1 に示す。
本研究は、先行する研究 2)の中級レベルに相当する
ものと位置付けており、特別支援学校の教員が担当
児童生徒の障害に応じてより円滑に授業やクラス運営のサポートができる仕組みづくりをプログラミン
グで実現することを目標として設定する。
最初に Scratch や KOOV などのビジュアル型プロ
グラミング言語を用いてプログラミング的思考を育
み、次に MESH を用いた IoT プログラミング教育を行う。最終的には、各教員が MESH やスイッチ教材
を用いて、授業で活用できる IoT ガシェットの制作を目指す。制作した IoT ガシェットは、MESH やス
イッチ教材を揃えれば他の教員でも利用できるため、多くの教員が授業等で活用することが期待できる。
また、プログラムの修正が行えるようになれば、他の教員が制作した IoT ガシェットをベースとして自分の担当児童生徒に合わせたものに改良できるため、活用の範囲はさらに広がる。
応用

上級
レベル

後進教育支援・IoTガシェットの製作（アプリを用いたスイッチ教材の融合）
後進教育支援導入2

・IoTプログラミングの導入

プログラミング
能力の向上（例題を通したIoT技術の習得）

導入1

後進教育支援・ビジュアルプログラミングの導入
中級レベル

・フローチャートの基礎（処理の表し方の練習）

IoTガシェット
の知識習得

表1

正答率

問題

正答率(%)

問題

正答率(%)

1

100

3

77

2

65

4

94

LMSによるeラーニング
基礎レベルのコンテンツ充実特別支援学校教員の習得可能なこと
フローチャー
トの作り方

3.2 評価と考察

これらの要望については、今後、ビジュアルプロラ
ミングを対象とした教材を制作し、適用を考えることで実現できるものが多い。

高専の実践教育「課題解決型プログ
ラム教育」の導入（電子パーツとフローチャートの連結）
事前準備

IoTガシェット
の製作

科研費基盤C（課題番号：15K01112）の成果フローチャートの正答率を表 1 に示す。この結果
より、問 2 の正答率が少し低いことが分かる。問 2では、信号判定で青でなかった場合の処理ができない参加者が多く、「信号が赤ならば青になるまで待つ」という動作をフローチャートで表現できなかったためである。問 1 や問 3 の順次処理、反復処理は、初学者でもフローチャートが書きやすい題材であることから正答率が高い。問 2 や問 4 のような自由度が高い問題設定では、フローチャートをどこまで細かく指示すればよいか迷うという記載があった。また、
アンケート自由記述の要望欄に次の意見があった。
・micro.bit を使ってドローンを操作したい。
・子供たちがレゴのように作った物を動かしたい。
・水族館などの施設を作りたい。

新たな取り組み

福ネ（
中
祉ッ心
情ト校
報ワ
ー
教ク熊
育 本
高
専
）

題材：スイッチ教材
・高専の実践教育「失敗から学ぶ」の導入
・LMSによるeラーニング
・基礎レベルのコンテンツ充実

特別支援学校教員の習得した技術
簡単な支援
電子部品の
機器の作成
知識習得
技術

電子工作技術力
の向上

基礎
レベル

舞
鶴
高
専

技術教育

工具や計測
器の使い方

図1

5.

プログラム教育の構想

まとめ

本研究では、初年度はプログラミング教育入門教材を開発し、出前授業を実施した。また、教員からの要望を調査し、舞鶴支援学校における目指すべき
プラグラム教育を明確にした。今後は、プログラミ
ング教育の構想の通り、特別支援学校の教員の理解度を確認しながら教育を進めていく。
謝辞：本研究は，日本学術振興会科学研究費（基盤
研究(C)：課題番号 15K01112，20K03086）の補助を受けて行われた．関係各位に謝意を表する．
参考文献(1) 文部科学省「教育の情報化に関する手引」作成検討会（平成 30 年度）（第 4 回）配付資料
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/056_01/s
hiryo/1421740.htm(2) 丹下裕, 舩木英岳，木下博美，福井繁雄，古林達哉，
金森克浩，「高専と特別支援学校の地域連携による技術教育」，第 63 回工学教育研究講演会，pp.583-584，（2015.9）．

― 316 ―

E7-2
大学生によるオンラインサポートを伴う小中学生向けeラーニング活用実験

Experiment of e-Learning Utilization for Learners in Compulsory
Education with Learning Support by University Students​
.
*1​
*2​
*3
米田 司​
,須
​ 田 香織​,小​ 松川 浩​*1​*2
Tsukasa Yoneda​, Suda Kaori​*3, Hiroshi Komatsugawa​*1*3​
公立千歳科学技術大学大学院 光科学研究科*2​
公立千歳科学技術大学 理工学部
*1*3​
Chitose Graduate School of Science and Technology Graduate School of Light Science*2​
Chitose University of Science and Technology Faculty of Science and Technology
Email : y​oneda215@kklab.spub.chitose.ac.jp

あらまし​: 先行研究で行った​義務教育での家庭学習支援を想定した e​​ラーニング活用実験では, 継続的なeラーニング学習(活用)に繋がらない課題があった. そこで本研究では， e ラーニングを小中学生が継続的に利用する ような新たな活用方策として, 大学生によるオンラインサポー
トを伴う e​​ラーニング活用方策 を提案し, ​C​ OVID - 19​の影響で休校中である児童生徒を対象に​千歳市(北海道)教育委員会と連携し活用実験を行った.
キーワード​：I​CT，e ​ラーニング​,​初等中等教育​ 海道教育委員会と連携し, 小中学生を対象
北に​全道規模で行った. 発行アカウント数は18000 を超えた. 勉強時間を左側縦軸で棒グラ
フ, 1​​ヶ月の間に​e ​ラーニングに接続したアカ
ウントの数を右側縦軸で折れ線グラフ, 横軸は(3)​
年月として実証実験​のデータを図 3​.1​に示
す.

1​
. 背
​ 景
​近年,小中学校などの義務教育での教育の情報化が推進されている. ​ICT 環境の整備に伴い,学力向上のための I​CT を活用した学習アプリ
やシステムへの期待も高まっている. 平成 3​0
年には, 北海道でも教育の情報化の指針が示され, 学校・家庭の両輪での I​CT 活用推進の必要性や, 遠隔教育での e​ ​ラーニング活用の必要性(1)​も示されている​. 本研究グループは, 平成 1​0
年から全道をフィールドに義務教育期間での家庭学習での ICT ​活用の観点で, e ​ラーニング(2)​
利用に関する実証実験を行なってきた​. ​しかし, 実証実験の結果，アカウントを配布したのみで学習活動に関する支援を行わない場合には, 継続的な利用に繋がらないことが分かった
(3)​
.
2​
.目
​ 的
​先行事例の「継続的な学習に繫がらない」
課題に対して, 個別学習指導を組み合わせた新
しいオンライン型のeラーニング学習方策を提案する. 特に, コロナウイルスの影響で, 学校閉鎖になった機会に実際に Z​ oom ​を活用した学
習支援と組み合わせて実施することで, 提案モ
デルの有用性を評価する.

図 3​.1​月別勉強時間とアクセスアカウント数
アカウントの配布直後は, 利用学校も少なく勉
強時間も少なかった. 長期休業に入る前の​7 ​月と​11 ​月にアカウント発行の申請が集中したため利用者の急激な増加に伴い勉強時間も伸びた. しかし, 一時的な利用後, 勉強時間は減少し3 ​月ではほとんど利用されていない.

3​.先​ 行研究の実証実験

4​. 小​ 中学生向け​e ​ラーニング活用方策の提案― 317 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

4.1 ​大学生によるオンラインサポートの活用実験​先行研究の結果を踏まえ,​​本研究では, e​ラーニングの学習とオンラインの学習支援を組み合わせることで, e​ ​ラーニングの取組に継続性が出ると考えた．そこで, e​ ​ラーニングの利用を促す仕組みとして, 大学生によるオンラ
インサポートを伴う​e ​ラーニング活用方策を提案した. サポートを希望した児童生徒に対し, ビデオ会議アプリ​Zoom ​を用いて授業形式
で学習指導を実施し, 共通の教材として e ラー
ニングのコンテンツを用意した. C​ OVID - 19
によって千歳市の小学校や中学校が閉鎖していた 2​020 ​年​5 ​月から実施した.

トのみならず, 学校の課題での質問などあらゆる学習に関する相談を受け付けた. サポートの際に学校の課題に取り組む生徒もいたが, オン
ラインサポート利用者の1 ヶ月間の​e ​ラーニン
グの接続日数は, 4.35 日であった. 非希望者は,
1.59 日であることから,​e ​ラーニングの継続的な利用を促すことに成功した.
5. ​今後の取り組み​サポートでの授業を学校の予習や復習に移行したり, 不登校の生徒に対してのサポートとして実施する.
6​. ま​ とめ​今までの取り組みにより, e ​ラーニングを全
道の小中学生に配布することはできたが継続的な利用は見られなかった. そこで, 学習の継続を促すため, Zoom を用いた大学生によるオ
ンラインサポートを伴う小中学生向け e ​ラー
ニング活用実験を実施した. 千歳市教育委員会と連携し, 千歳市内の小中学生に対し, 本学の教職課程を受講している学生によるオンライ
ンでの学習指導を行った. 今後は, 学校の再会に備え, サポートの内容を学校の授業に合わせたものに移行していく.

4.2 ​オンラインサポートの仕組みと体制
千歳市教育委員会が窓口となり生徒の募集を行い、個人情報の取り扱いを行った. e​ ​カ
レッジという​e ​ラーニングシステムのアカウ
ントの発行やマニュアルの整備・利用支援は
システムサポートの学生が行った. 教職課程を受講している学生​が​指導案の作成と指導を行った. それぞれの関係図を図​4.2 ​に示す. オ
ンラインサポートの利用申請を千歳市教育委
員会に行い, その申請データをシステムサポー
トの学生に共有し, 利用希望者に対して, Z​ oomの接続確認と, 教職の学生への共有を行った,
教職の学生は, 担当の生徒に指導を行った. オ
ンラインサポートは, Z​ oom​を用いて, 生徒と教員が顔を合わせて授業形式で指導を行った.

参考文献

1. 長谷川理 : “初等中等教育における e
ラーニングの運用方策とその活用方法に関する研究”
https://cist.repo.nii.ac.jp/index.php?action=pages_view_main&active_action=reposit
ory_view_main_item_snippet&index_id=
20&pn=1&count=20&order=7&lang=japa
nese&page_id=13&block_id=21

図 ​4.2 ​オンラインサポートの役割と流れ2.

北海道教育委員会 : “北海道教育推進計画”
http://www.dokyoi.pref.hokkaido.lg.jp/hk/
ksk/kyouikusuishinkeikaku30.htm(2019年 1 月アクセス)3.

米田司：”実証データに基づく義務教
育向け e ラーニング活用方策の提案”

https://www.jsise.org/society/presentat
ion/2019/pdf/01_hokkaido/a03.pdf​(20

4.3 ​オンラインサポートの現状と評価​オンラインサポートは,​Zoom ​を利用した授業形式で行い週に 2​ ​回程度実施した. 現在(​2020 年​ ​​6 ​月), オンラインサポートの利用申請
者数は小学生 6​6 ​人, 中学生​23 ​人であった. オ
ンラインサポートでは, e​ ​ラーニングのサポー

20​年6​​月アクセス​)― 318 ―

E7-3
スクラッチプログラミングの実習における教員の問題解決の特徴－プログラミング能力尺度の試作－

Characteristics of Teacher's Problem Solving in Practice of Scratch
Programming- Prototype of programming ability scale 山本 光*1, 松下 孝太郎*2
Ko YAMAMOTO*1, Kotaro MATSUSHITA*2*1 横浜国立大学*1Yokohama National University
Email: yamamo-ko-zf@ynu.ac.jp*2 東京情報大学*2Tokyo University of Information Sciences
Email: matusita@rsch.tuis.ac.jp
あらまし：完全実施された小学校プログラミング教育では，教員のプログラミング未経験者が多くいることが課題となっている．また，プログラミング的思考を育むことがその目標とされているが，教員のプロ
グラミング的思考に関する資質や能力を測定した研究は少ない．本研究では，コンピューテショナルシン
キング到達目標を参考に，プログラミング能力尺度の試作を行った．スクラッチプログラミング実習に参加した延べ 352 人（有効回答 292 人）を対象に調査を行った．その結果，プログラミング能力尺度の因子
構造は 5 因子が妥当であり，それぞれ「問題解決」，「評価説明」，「探求忍耐」「問題克服」，「解決共有」であることが明らかとなった．
キーワード：プログラミング教育，Scratch，教員研修，教師教育，尺度構成

1.

はじめに

2.

新学習指導要領の完全実施に至り，小学校での教科におけるプログラミング教育が行われている．筆者らは 2017 年度より 3 年に渡り教員免許更新講習や公開講座などにおいて，教員のプログラミング教育を実践している．教員のプログラミング教育に対する不安は実習を通して好意的に変化することや，実習前後で，どの教科でプログラミングを実践するか，どの学年で実践を行うかについて意識の変化を明らかにしてきた山本ら(2018,2019) (1)(2)．
さらに，実習を通じて教員の学校種や担当教科によらず，自ら手を動かしプログラミングすることで，
プログラミングの能力も向上すること実感できた．
しかし，小学校のプログラミング的思考を育成する
目標を実現するために教員のプログラミングの学びの過程において，どの程度プログラミングに関する資質や能力が向上するかといった定量的な評価は，日本国内においては研究途上である．
一方で，日本のプログラミング的思考の元となったと言われる米国のコンピューテショナルシンキン
グ（以下 CT）の研究は盛んに行われているお．特に英国の CT 教育関連機関では，CT 到達度目標が 8 項
目 24 問の指標として公表されいる(3)．
本研究では，その CT 到達度目標を参考にプログ
ラミング実習を受講した教員を対象に，プログラミ
ング能力尺度の作成を試みる．

目的と方法

2.1 調査の目的
プログラミングの実習を受講した教員の問題解決の特徴を捉えること，そのために日本の教員のプロ
グラミング能力尺度の作成を目的とする．
2.2 調査対象者と期間
調査対象は，教員免許更新講習でプログラミング
関連科目に参加した小学校から高等学校の教員を対象とする．調査期間は 2018 年から 2019 年のうち合
計 8 日間で，対象人数は延べ 352 人である．上記講習会の内容は，1 時間の講義の後，約 5 時間のプロ
グラミングの実習を行った．実際に行ったプログラ
ミング環境は，ビジュアルプログラミング言語のス
クラッチを用いた．教科書には「親子でかんたん ス
クラッチプログラミングの図鑑（技術評論社）」を利用し，簡単なゲーム作成や教材開発までを行った．
2.3 調査の方法
調査データの収集方法は，個人情報についての注
意および同意を得たうえで，上記の講義の際に学校種や教員経験などのフェイスシート，および CT 到
達度の 8 項目 24 問（詳細は表１参照）に関して，「あてはまる」「ややあてはまる」「ややあてはまらない」「あてはまらない」の 4 件法で実施した．CT 到達度
尺度の英文翻訳は著者が行い，数名での意味チェックを行った．

― 319 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

3.

結果

解析に用いたデータは 352 人のうち重複や欠損値を除き 292 人であった．紙面の都合により，フェイ
スシートや基本統計量は割愛するが，CT 到達度尺度の因子分析の結果を表１に示す．因子分析に当たり，天井効果や床効果を考慮し，因子相関が高いことが予想されたので，最尤法，プロマックス回転で実施
し，固有値や MAP 推定量，スクリープロットにより 5 因子が妥当であると判断した．
適合度の指標を確認し，RMSEA=0.056 で CFI=0.94，
表１

AIC=586.4 であり，モデルの適合は充分であると判断した．さらに各因子の信頼係数は，第 1 因子 0.819，
第 2 因子 0.832，第 3 因子 0.785，第 4 因子 0.777，第5 因子 0.543 であり，第 5 因子以外は十分な信頼度があることが示された．
各因子の解釈は，それぞれ第 1 因子は「問題解決」，
第 2 因子は「評価説明」，第 3 因子は「探求忍耐」第
4 因子は「問題克服」，第 5 因子は「解決共有」と命名した．

CT 到達度尺度の因子分析結果

項目

Factor1

Factor2

Factor3

Factor4

Factor5共通性

問題の最も重要な部分の構造を見つけることができる

.819

.195

.000

-.107

-.119

.710

問題の最も重要な部分に注目ができる

.714

.066

-.173

.114

-.012

.522

複雑な問題を部分に分けることができる

.596

-.015

-.035

.153

.012

.447

同じ問題の様々な解決策を探求することができる

.354

.012

.341

-.051

.108

.438

新しい問題を解決するために、既知の考えを適応させることができる

.352

-.169

.192

.127

.252

.409

問題と解決策のパターンを特定することができる

.346

.207

.134

.107

-.008

.445

問題を説明する方法の1つに、こだわらないことができる

.270

-.021

.184

-.081

.236

.260

問題解決をどのように拡張できるかを説明できる

-.064

.717

.143

-.012

.015

.579

自分の解決過程を評価する基準を、決めることができる

.093

.671

-.106

-.163

.254

.535

設定した基準に照らして自分の解決過程を評価できる

.059

.526

-.030

-.112

.434

.583

複雑な問題に対処するために分解と抽象化をどのように使用したかを説明できる

.304

.463

.200

.024

-.281

.582

問題解決でのあいまいさをどのように対処したか説明できる

.130

.463

.053

.175

-.122

.440

評価がどのように問題解決を改善するのに役立つかを、説明することができる

.031

.459

-.052

.198

.080

.377

仲間の全ての人の才能を使って話し合いを進めることができる

.059

.334

-.212

.158

.312

.311

仲間に有益なアイデアを提供することができる

.197

.220

.042

.081

.123

.278

開発、確認、そして改良を通してくり返し実験できる

-.018

-.011

.766

-.025

-.073

.506

成果物が改良されるまで、開発、改良、確認を複数回行うことができる

-.029

-.025

.758

.060

-.090

.538

最初の解決策を見つけても、探求を続けることができる

.062

.105

.512

-.101

.115

.383

解決策が明白でなくても、難しい問題を解決するとき、忍耐ができる

-.014

-.041

.476

-.029

.250

.328

失敗や挫折から学び、困難な問題の解決を後回しにしないことができる

-.106

.198

.443

-.032

.102

.285

くり返し実験を使用すると作業がどのように改善されるかを説明できる

-.270

.378

.411

.231

.079

.511

.210

.086

.009

.642

.008

.713

新しい問題を解決するために、どのように解決策を適応させたかを説明することができる
問題を克服して解決策にたどり着いた方法を、説明することができる

.088

.023

-.027

.605

.240

.586

仲間同士の考えを共有することを勧めることができる

-.150

.094

.028

.144

.606

.409

問題を解決するには複数の方法があることを認識することができる

.234

-.195

.321

.068

.342

.444

因子間相関

1.000

.626

.619

.567

.480

1.000

.533

.537

.349

1.000

.566

.388

1.000

.272
1.000

4.

考察

教員のプログラミング能力の到達度を測るプログ
ラミング能力尺度を試作した．この結果で得られた尺度構造は，日本の教員が持つプログラミング能力を測る指標となっている．一方で，信頼性の確認はできたが，妥当性の確認をする必要があり，項目関連妥当性などの検討が今後は必要である．

5.

おわりに

本研究は，科学研究費補助金基盤 C(課題番号17K01111)のもと行われた．関係各位に感謝する．

参考文献(1) 山本光，松下孝太郎:“スクラッチプログラミングの実習を受けた教員が想起する授業スタイル調査の項
目開発”,教育システム情報学会第 43 回全国大会,
pp.439-440 (2018)(2) 山本光，松下孝太郎:“スクラッチプログラミングの実習を受けた教員が想起する授業科目の調査結果”,
教育システム情報学会第 44 回全国大会, pp.165-166(2019)(3) Hampshire Inspection and Advisory Service: CT Skills,
http://code-it.co.uk/greenscreen,― 320 ―

E7-4

高校情報科教員を対象とする実践的で継続的な研修環境の設計
Designing a Practical and Continuous Training Environmentfor High School Information Teachers
西野 和典*1, 山口 真之介*2, 大西 淑雅*2, 尋木 信一*3, 浅羽 修丈*4
Kazunori NISHINO*1, Shin’nosuke YAMAGUCHI*2, Yoshimasa OHNISHI*2,
Shinichi TAZUNEKI*3, Nobutake ASABA*4*1
太成学院大学経営学部*1
Faculty of Business Administration, Taisei Gakuin University*2
九州工業大学*2
Kyushu Institute of Technology*3
有明工業高等専門学校*3
National Institute of Technology, Ariake College*4
北九州市立大学*4
The University of Kitakyushu
Email: k-nishino@tgu.ac.jp
あらまし：高等学校の情報科教員の授業力向上を目的としたオンライン研修環境の設計について提案する．
研修受講者は，授業設計・授業評価システム及び熟練した教員から支援を受けながら，授業の設計，実施，評価を繰り返し行うことができる実践的で継続的な研修環境を実現する．熟練した教員による授業評価を経て，教材，指導案，授業動画をデーベースに蓄積することによって事例を増やし，研修環境を充実させて情報科教員の研修や教員養成で活用する．
キーワード：高校情報科，教員研修環境，オンライン，リフレクティブ思考，実践的研修，継続的研修

1.

はじめに
(1)

2018 年 3 月に改訂された高等学校学習指導要領
で，情報科は「情報技術を活用して問題の発見・解決を行う学習活動」を重視する「情報Ⅰ」と，「情報Ⅰ」を発展させて情報システムやデータサイエンスの基礎等を学ぶ「情報Ⅱ」の 2 科目構成となる．
「情報Ⅰ」は，文理を問わず全ての高校生が履修する共通必履修科目として，2022 年度から授業が開始される．今回の学習指導要領の改訂で情報科の学習内容は格段に高度化する．一方で，情報科の授業担当教員の多くは，新教育課程での情報科の授業実施に不安を抱えており，情報科の学習内容に関する知識と授業スキルを修得するための実践的かつ継続的な教員研修環境の構築は喫緊の課題である．
そこで，筆者らは，高校情報科教員の授業力向上のための研修環境として，研修受講者が所属する学校現場で，授業の設計・実施・評価を繰り返し行うことができる実践的で継続的な研修環境の構築を目指している．本稿では，授業に関する多様なリフレクションを誘発する機能を有した授業設計および授業評価システムの設計について提案する．

2.

実践的かつ継続的な研修環境

2.1 情報科の教員研修
情報科教員に対する研修が求められてはいるものの，現職教員が学校を離れて研修を受ける機会は限られている．
「情報Ⅰ」の授業開始が 2022 年 4 月に迫る中，文部科学省から 2019 年 3 月には『高等学校

情報科「情報Ⅰ」教員研修用教材』(2)が公開され，都道府県単位で情報科の学習内容に関する短期の研修は始まりつつある．情報科教員の指導力向上には，時間をかけた研修が求められるが，高校教員は多忙であり，学校を離れて研修施設に赴き，継続的に研修を受けることは難しい．また，研修内容も指導主
事の講話や事例紹介を聴くような内容の研修が多く，研修で得たものを実際の授業で活用する段階までカ
バーする実践的な研修は少ない．
情報科のように専任教員が少ない教科では，研修を希望する教員が，所属する学校内で情報科教育に熟練した教員（以下，熟練教員と記す）から，継続的にメンタリングを受けながら授業力を高めていく
ことは難しい．そこで本研究では，長期に亘って学校を離れて研修を受けることが難しい状況であっても，所属する高校現場で，オンラインで継続的な研修を受講できる環境を構築する．
2.2 リフレクティブ思考を促す研修
本研究で構築する研修環境では，高校教員が単に研修用のｅラーニング教材を視聴するだけでなく，
図 1 のような授業設計支援システム(3)を用いて学校
で実際に行う授業を設計する．
所属する学校に居ながら，日々の授業を通じて情報科の授業設計・評価を継続的に行うことによって，授業力を向上させる．このように，授業実践を伴い継続的に行う研修をオンラインで支援するシステムの構築は，情報科の新たな研修手法を提案する研究である．

― 321 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

開発する授業設計支援システムは，図 1 のように，各授業設計プロセスで，作成内容をインストラクショナル・デザインの理論のうちガニェの学習成果の5 分類，9 つの教授事象や ARCS モデルの観点に沿って研修者自身に検証させる方法を取り，Lin ら(4)の 4 タイプのリフレクティブ思考【Process displays】【Process prompts】【Process models】【Reflective social
discourse】を各プロセスで生起させるように工夫す
る．授業評価支援システムも同様で，この 4 タイプのリフレクティブ思考を促す仕組みを導入する．また，他研修者や熟練教員と情報を交換しつつ，授業の設計と評価を行うことができるよう工夫する．

4.

図 1 授業設計支援システムの概要

3.

用の資料を収集し，さらに経験が浅い情報科教員には作成が難しい教材や優れた指導案を熟練教員の協力を得て作成して，データベースに蓄積する（図 2の①～③で利用）．図 2 の④に必要な授業動画は，筆者らが既に開発している情報科教員研修用ｅラーニ
ング動画教材（プログラミング，情報ネットワーク，
情報倫理等），および熟練教員の授業動画（一部収録済）から授業設計に有用な授業場面をテキストで検索できるようにインデックスを付加し(5)データベー
スに登録する．研修受講者は，データベースに登録した指導案，教材，授業動画等の情報を参照しつつ，
リフレクティブ思考を働かせながら授業設計を行う．
研修受講者が実施した授業は撮影し，熟練教員や研修指導主事（評価者）に授業動画を公開する．評価者は，授業動画を視聴し，筆者らが開発した授業
評価システムを使って授業コメントを入力する．研
修受講者は，その評価コメントに基づいて指導案等を改善する（図 2 の⑥）．研修受講者と熟練教員とで受講者が作成した教材，指導案，授業動画を確認し，良質なものはデータベースに登録してコンテンツを充実させていく．

総合的な研修環境の構築

研修受講者は，2.2 節で述べたように，リフレクテ
ィブ思考を働かせながら，図 2 右側の授業設計支援
システムを用いて図 2①～④のステップを経て授業設計を行う【研修１】．さらに，研修受講者は，授業を実施後，撮影した授業動画を授業評価支援システ
ムを用いて視聴し，授業を振り返る．また，熟練教員からの助言を受け，教材や指導案の改善を行う【研修２】．この【研修 1】→授業実施→【研修 2】を繰り返すことで，実践的かつ継続的な教員研修を実現
する．
高等学校学習指導要領解説情報編や文部科学省が公開している情報科教員研修用教材(2)等の授業設計

おわりに

本稿では，高校情報科教員対象の実践的で継続的な教員研修環境の設計について提案した．この研修環境を構成する授業設計および評価支援システムについては今後開発していく．研修環境が整えば，教員研修を所轄する教育委員会や学校現場の協力を得ながら，実際の情報科教員の研修で活用していきたい．さらに，今回提案したオンラインで熟練教員の支援を受けながら，教育現場で授業設計，授業評価・改善を繰り返し行う形式で進める教員研修の評価，および情報科教員の授業力向上について検証を行っていきたい．
謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP20K03149 の助成を受
けている．
参考文献
(1) 文部科学省：“高等学校学習指導要領（平成 30 年告示）”（2018）(2) 文部科学省：“高等学校情報科「情報Ⅰ」教員研修用
教材（本編）”，https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/
zyouhou/detail/1416756.htm（参照：2020 年 6 月 1 日）
(3) 浅羽修丈, 西野和典：”多角的なリフレクションの刺激を提供する教材中心型の情報科授業設計支援シス
テムの概要”，日本情報科教育学会第 12 回全国大会講演論文集，pp.49-50（2018）(4) Lin, X. et al.:”Designing technology to support reflection”,
Educational Technology, Research and Development，
Vol.47，No.3，pp.43-62（1999）(5) Ohnishi, Y. et.al.:”Prototype Design of Playback andSearch System for Lecture Video Content using Google
Cloud API”, Procedia Computer Science 159, pp.1517–
1526 (2019)

図 2 実践的・継続的な情報科教員の研修環境― 322 ―