2021 PC Conference

Arduino を用いた視覚障害者支援装置の製作
穐山颯河*1・大津輝渡*1・岡本進平*1・松本虹輝*1
指導教員：池崎秋芳*2
ikezaki2802@news.ed.jp*1: 長崎県立長崎南高等学校普通科 3 年*2: 長崎県立長崎南高等学校◎Key Words

Arduino，障害物
2.2 パッシヴブザーの使用

はじめに

1.

私達は視覚障害者の事故件数が多いことを知り、事故を防ぐ装置はどのようなものがあるか調べた。京セラが開発した「スマート白杖」を知り、『自分たちで「スマート白杖」のような装置を安価で作ることはできないか？』というリサーチクエスチョンができた。そこで様々なセンサーを動かすことができる「アルディーノ」の存在を知り、『アルディーノで視覚障害を持つ方の生活を支援する装置をつくることができる』の仮説を立て、装置を作り始めた。

超音波センサーを使用して距離を計測した後、音を鳴らし、障害物との距離を知らせるため、超音波センサーとパッシヴブザー（図１）を使用し、パッシヴブザーで音程を変えて音を鳴らす。パッシヴブザープログラムとして
下記スケッチ(2)を作成した。
1
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」
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2. 製作方法
2.1 超音波センサーの使用
超音波センサーを用いて距離を計測し、データを収集する。超音波センサーのプログラムとして下記スケッチ(1)を作成した。
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#define echoPin 2 // Echo Pin#define trigPin 3 // Trigger Pindouble Duration = 0; //受信した間隔
double Distance = 0; //距離
void setup() {Serial.begin( 9600 );pinMode( echoPin, INPUT );pinMode( trigPin, OUTPUT );}void loop() {digitalWrite(trigPin, LOW);
delayMicroseconds(2);digitalWrite( trigPin, HIGH );delayMicroseconds( 10 );digitalWrite( trigPin, LOW );Duration = pulseIn( echoPin, HIGH );if (Duration > 0) {Duration = Duration/2;
Distance = Duration*340*100/1000000;
Serial.print("Distance:");Serial.print(Distance);
Serial.println(" cm");}delay(500);}
スケッチ(1)

int melo = 200; // 音の長さを指定
int pin = 11; // ブザーを接続したピン番号
void setup() {}void loop() {tone(pin,262,melo) ; //ドdelay(melo) ;tone(pin,294,melo) ; //レdelay(melo) ;tone(pin,330,melo) ; //ミdelay(melo) ;delay(1000) ;}スケッチ(2)

上記スケッチ（２）により、一秒間隔でドレミの３音が発生するように設定した。

図 1 使用した超音波センサーとパッシヴブザー

2.3 超音波センサーとパッシヴブザーの組み合わせ
超音波センサーとパッシヴブザーを使用する際にプログラムしたスケッチを組み合わせ、一部書き換えること-1-

2021 PC Conference
により、一定距離で特定の音が鳴るようにプログラムした。下記スケッチ(3)をスケッチ(1)の 23 行目と 24 行目の間に挿入する。
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if(Distance <= 100){tone(pin,330,melo) ;delay(melo) ;} else if(Distance <= 30){
tone(pin,294,melo) ; // レdelay(melo) ;} else if(Distance <= 60){
tone(pin,262,melo) ; // ミ
delay(melo) ;}スケッチ(3)

また、超音波センサーとパッシヴブザーのアルディーノへの配線は下の図２のようになる。

考察5.

実験 1、2 を通して、実際に視覚障害者の方に利用していただくためには、超音波センサーの検知範囲を狭め、更に長い距離も安定して計測できるよう改善する必要がある。また、実験 2 において、壁等の物体には反応するが、ガラスには超音波センサーが反応しなかった点から、有機物と無機物に対しての検知の違いがあると考える。

改善案

6.

今回の実験において以下の2 点を改善案として考えた。
(1) 計測範囲の制御について(2) 使用者にとって邪魔にならない装着方法について

6.1 計測範囲の制御について
今回の実験において、距離計測の対象以外を検知してしまうこともしばしばあったため、計測範囲を狭める必要がある。計測範囲を狭める方法として、すり鉢状にした紙を超音波センサーのトランスミッターとレシーバーそれぞれに付け、その紙の内側に布を貼り付けることで振動を吸収し、誤検知を減らすことができるのではないかと考える。

6.2 使用者にとって邪魔にならない装着方法

図２ 超音波センサーとパッシヴブザーの配線

3. 支援装置の試用
3.1 実験 1
アルディーノを机の上に固定し、発泡スチロールの板を用意した。そして、横にメジャーを設置し、10cm、20cm、30cm と 10cm 間隔で正常に距離を出力できるかを確認した。

3.2 実験 2
研究班の生徒に目隠しをさせた状態で装置を手に持たせ、校内を歩いて実際に障害物を回避できるかを検証し
た。

4. 結果
4.1 実験 1 について
発泡スチロールの板との距離の測定においてはある程
度正確に測ることができた。しかし、近くに別の障害物がある場合はその障害物に超音波が反射して誤検知することもしばしばあった。

4.2 実験 2 について
壁等の物体に対してはある程度正確に測ることができた。しかし、ガラスに対しては正確に計測できなかった。
人に対しては、お互いが歩行している場合は距離を検知し、避けることができた。
また、実験 1 の結果と同様に、誤検知することもしばしばあった。

過去に長崎県内の特別支援学校に勤務していたことがある本校の教員によれば、視覚障害のある方は体の皮膚で物体との距離を予測されているとのことであった。そのため、この装置が皮膚感覚を邪魔することがないようにする必要があると考える。その改善案として、服や装飾品の上に取り付けることがあげられる。またそうすることで特殊な装置をつけているという違和感をなくし、普段の服装に馴染ませた上で使用することが可能であると考える。さらに、聴覚で周囲を感じる際の妨げとならない
ような音質や音量などについても考慮する必要がある。

終わりに

7.

今回の実験結果から、現状の支援装置では遠距離にある物体の計測、また検知範囲が広いが故に発生する誤検知等があるため、実際に公道において使用することはまだ難しいと考える。そのため、今後さらに実験を重ねて、より、現実的に使用することができる支援装置の製作を続けようと考える。また、視覚障害を持つ方に実際に使用していただき、使用した感想や意見を募りそれらを元に更なる改善を行っていく。

謝辞
本研究を進めるにあたり、プログラミングや実験方法などについてご指導いただいた長崎総合科学大学の蒲原新一教授に心より感謝致します。

参考文献(1) Massimo Banzi, Michael Shiloh：“Arduino をはじめよう第三弾”，オライリージャパン（2015）(2) 高本孝頼：“Elegoo Super Starter Kit for UNO”
，ELEGOO“みんなのArduino入門第１版 第3刷”，リックテレコム（2015）-2-

2021 PC Conference

数学演習用問題作成プログラムの作成
菅藤 龍太*1・井手 渓樹*1・石飛 悠花＊1
指導教員：吉田 優*2・池崎 秋芳*2
Email: ikezaki2802@newws.ed.jp*1: 長崎県立長崎南高等学校普通科 3 年*2: 長崎県立長崎南高等学校◎Key Words

1.

JavaScript、問題作成

はじめに

この研究は長崎南高校の SSH 活動の一環として「数学の問題を作成するプログラムを自分で組めるか」というリサーチクエスチョンをもとに研究したものである。
我々は、「問題とそれに対応する答えや公式、関数などをプログラムし、答えを出力できるようにすれば問題を作成できる」という仮説を立て、JavaScript を用いて、プログラムを作成した。

2. 製作過程
2.1 製作動機

図 2 制作した Web ページ

制作の契機となったのは、前述のように校内での SSH活動である。また、この活動では、単に研究を行うのではなく、SDGs の 17 の目標に対して、いずれかの達成に寄与するような取り組みを行うという目的があった。加えて、元々私達がプログラムに興味があったこともある。そこで、SDGs の目標の 1 つである、「4.質の高い教育をみん
なに」に寄与するものとしての「だれもが使用可能な算
数・数学問題集」として今回の取り組みを始動した（図１）。

3. 各種プログラムの内容
3.1 四則演算
目標は、「問題を自動生成するプログラム」を作成することであるため、ページが切り替わるたびに再抽選される変数を二つ定義し、式中の数字が毎回ランダムで変化するようにした。また、正解・不正解の判定の際にページが切り替わるため、localStorage を利用して、正解する度に変数の範囲が拡大するようにプログラムした（図 3）。

図１ SDGs の 17 の目標
2.2

製作手順

前述の目標から、製作したものを最終的には Web ペー
ジの形でインターネット上にフリーで公開することを考
えた。
（図 2）
。そのため、使用するプログラム言語に、ブラウザ上で動作することができる JavaScript を選択した。
その後、html の形式で Web ページのようになるように制作を開始した。

-3-

図 3 問題の難易度変化（上:1 問目 下:5 問目）

2021 PC Conference

3.2 2 次方程式

においてもまだ、不足している部分が多かった。そのため、この活動を継続させる際は、問題作成プログラムの充実・改良をしていくことが考えられる。具体的には、2 次関数、極限、高次方程式の追加や、微積分の極値、定積分の追加、因数分解の解のパターンの追加等が考えられる。

制作したもののなかで、最も難航したプログラムである。2 次式の解である以上、入力フォームが 2 つ必要になる。また、解答と参照する際には解答順は正否と無関係であるため、正しく判定させる必要があったこと。さらに、
解のパターンを正と正、正と負、負と負の 3 つが出るよ
うプログラムした点ことの 2 点によって、プログラム本
体が、かなりの長文になってしまった（図 4）。

4.2 目下の懸念と発展

図 4 プログラム本体の長さの比較（左:足し算 右:2 次方程式）

3.3 因数分解
現状は、2 次式のみ完成した。制作したもののなかでは、比較的容易にプログラムを組むことができた。しかし、作成できたのは、解答が（x+a）²の形になるものしか生成できていない。改良の方法として、２次方程式のプログラムを一部流用して、解のパターンを増やすことが考えられる。

3.4 等差・等比数列
問題の形式としては、製成した数列の第４項までを提示し、それらから指定した項までの和を求めさせる形式となっている。この際、解答が煩雑にならないように、正解が必ず整数になるように変数を調整している。また、等差数列においては末項も変数によって指定しているが、等比数列では解答があまりに莫大な数値となる可能性があるために末項は固定している。

3.5 微積分問題の形式は、製成された関数の導関数・原始関数をそれぞれ求めるものになっている。また、積分については等差・等比数列と同様に、解答が煩雑なものになるのを防ぐために原始関数の各項の係数が必ず整数となるように調整してある。本来はそれぞれの関数における極値、または定積分を求めさせる予定だったが、プログラム本体が複雑なものになり、断念した。また、入力する際にどうしても x の累乗の形式で入力しなければならないため、解答を選択式にする等の改善案を検討している。

今回はプログラム言語を用いて「形式の決まった数式に対して変更可能な数値を、変数を用いてランダムに設定する」という形での問題作成プログラムをくんだ。しかし、当然ではあるがこの方法だと決まった形式の問題しか製成されないため、ある程度習熟した人にとっては、使い道がなくなってしまう可能性がある。それを解決する方策として考えられることは 2 つある。
1 つは前述したようにさまざまな内容、主に今回制作したものよりもより高度な問題を追加していくことで習熟度に合わせて問題の難易度を変更できるようにすること。
この方法を取る場合、今までのアプローチと方向性は同じであるため、実際に行うことは大きく変わることはない。しかし、この方法でも、やはり問題の形式自体はあらかじめ組んだプログラム以外のものは出来ない。そのため、当初の懸念を常に内包し、それの解決に対する終わりの際限がなくなってしまう。
2 つ目の方策としては、AI を利用するものだ。AI に１
つのジャンルの問題のパターンを学習させ、使用者が選択した分野の問題のパターンをランダムな変数を代入して出力するようにすることである。AI の自動学習能力を使えば、無数の問題のパターンを記録させることも可能ではあるので「自由に問題を製成することができる問題
作成プログラム」という当初の目的における最も理想的なものを作ることができると考えられる。しかし、これまで行ってきた取り組みとは全く別のアプローチとなるため、実戦に移すとなると今までとは全く異なる知識が必要となってくるため、実際に行うのは現段階ではかなり難しいと思われる。

5.

おわりに

本稿では SDGs「4.質の高い教育をみんなに」への寄与を目的として作成した数学演習用問題作成プログラムの概要及び今後の展望についてまとめた。校内の SSH 活動がきっかけとなった今回の取り組みではあるが、現代の技術を正しく活用して問題を解決しようとする試みはとても有意義なものだったと思える。今後は内容をより充実したものにして行き、最終的にはインターネット上で公開できるような形にすることを目標にしている。また、より複雑な関数が必要とされる際には、よりこういった処理を得意とする別のプログラム言語を使用することも検討している。引き続き、こういった活動を通して、紹介的に IT 分野への発展へ寄与し得るようにしていきたい。

4. 今後の展望
4.1 内容の充実
先述したように、この取り組みは校内の SSH 活動が契機となって始めたものであるため、活動した期間が 1 年であること。それに加え、肝心の JavaScript の運用に関する知識は必要に応じて調べていったために、技術的な面-4-2021 PC Conference

ＡI よ、ウォーリーをさがせ！
― 画像認識を用いた野鳥検出 ―太田 蓮真*1・岸本 敬詞*1・後藤 心榮*1
指導教員：藤原 正人*2
Email: masfujiwara3126@gmail.com*1: 兵庫県立小野高等学校 普通科科学総合コース 3 年*2: 兵庫県立小野高等学校 教諭◎Key Words

1.

テンプレートマッチング カスケード分類器

はじめに『ウォーリーをさがせ！』はその名の通り、人混みの中からウォーリーを探す遊び絵本であり、幼少期に遊んだという人も少なくないだろう。私たちは、現在野鳥の会が行っている野鳥の飛来数のカウントを最終目標にしている。その予備段階として、画像認識を用いたウォーリーを探すプログラムの構築を目標とした。

2.

また、プログラムによる画像の比較作業の際に使用されるのが下記の数式（図２）である。
これは比較した各所での画像の類似度を数値として算出する式であり
dx,dy は走査位置

I（x,y）は壁紙の画素値
T（x､y）はテンプレート画像の画素値を表している。

研究の目的

ウォーリーを検出するプログラムの構築を初目標とし、その応用として現在日本野鳥の会が行っている野鳥の飛来数のカウントや識別を最終目標とする。
図２ NCC 値（類似度）の算出式

３. ウォーリーの検出(テンプレートマッチング)③ 検出する。
cv2.matchTemplate を使用
結果を（図３）に示す。
【結果1】
ウォーリーを検出することができた。

図１ テンプレートマッチングのプログラム (1)【方法1】
Python を用いて画像認識ライブラリ
OpenCV を運用し「テンプレートマッチング」手法によってウォーリーを検出する。
図３ ウォーリーの検出結果① 元画となるウォーリーの壁紙から検出対象のウォー
リーの顔を切り出す。
② 切り出したものをテンプレート画像として上記（図１）のプログラムによって照合する。

４. 考察
【考察1】
テンプレートマッチングによってウォーリーを検出することができたが、テンプレートマッチングは以下の3点-5-2021 PC Conferenceの特性より自然の中で、個体差や飛んだり泳いだりと写真の写り方が変化する野鳥の検出には適さないことがわかる。
ア） 元画に対してテンプレート画像を切り取った時のま
まのサイズ比で使用せねばならない。
イ） 元画とテンプレート画像の向きを一致させねばならない。
ウ） 元画から切り取った以外のウォーリーはテンプレー
ト画像にできない。
図５ 野鳥の検出結果

これらの課題を克服するために、野鳥検出には異なる方法を用いた。

【考察2】

５. 野鳥の検出（カスケード分類器）① 正解画像、不正解画像を集める。

カスケード分類器は正解画像を複数枚使用し、全てと類似するものを検出するプログラムである。これによってデータに保存されていない姿でも検出することができる。実際に今回の結果画像を見ると、正面からの姿、横向きの姿、飛んでいる姿と様々な姿を捉えることができている。
また、さらにサンプル数を増やすことで精度の向上が期待出来る。

今回は共に150枚使用。
不正解画像は関係のない風景などを使用した。

６. おわりに【方法2】
複数の正解画像から作ったベクトルファイルを用いて野鳥を検出する「カスケード分類器」を製作する。

② それらからそれぞれベクトルファイルを作成する。opencv_createsamples.exeを使用。
③ ベクトルファイルからカスケード分類器を作成する。opencv_traincascade.exeを使用。
④ 作成したカスケード分類器（図４）を用いて野鳥を検出する。

私たちは今回、テンプレートマッチング手法によるウォーリー検出プログラムを作成した。その考察から課題を解決するためにカスケード分類器を用いて野鳥の検出に挑戦した。さらに精度を向上するためこれからの展望としてはサンプル数の増加、カスケード分類器の二重化などを行っていこうと思う。

謝辞
株式会社ブレインの皆様のご協力のもとここまで研究を進めることができました。ありがとうございました。

参考文献
(1)

図４ カスケード分類器のプログラム【結果2】
写真中の野鳥19羽に対し、分類器は9羽を検出した。検
出結果は右上の画像（図５）である。

-6-

http://labs.eecs.tottoriu.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_tutor
ials.html

2021 PC Conference

高齢者ドライバー運転支援アプリケーションの開発
小林 麟太郎*1
Email: vip@rintaro.tech*1: 兵庫県立小野高等学校2年◎Key Words

1.

Node.js, Ruby on Rails, Slack

はじめに

近年、高齢者ドライバーに関する事故が社会的課
題となっている。内閣府公表の令和2年交通安全白

ザー名、Emailアドレス、パスワード(bcryptによってハッシュ化)に加え危険運転等のログを格納する。(図3)

書によると75歳以上の高齢運転者による死亡事故
件数は令和元年には401件となっており、減少傾向にあるものの依然としてその数は多い。
今回はこのような社会的課題の解決策として高齢者ドライバー運転支援アプリケーションの開発を行なった。本アプリケーションはネイティブアプリ
ではなくWebアプリとして開発することでOSに関わらず利用すること が可能である。
これを通じて高齢運転者に関する事故件数を減らすことを目標とした。

2. 開発方法
2.1. 構成
本研究ではRuby on Rails, Node.js v14をインストー
ルしたAWSオハイオ地域のサーバーを用いて開発し、ホスティングはHeroku(AWS east)サーバーを用
図1・図2. 危険速度感知時の表示・履歴表示いた。なお一部アクセスはリバースプロキシを経由するシステムを構築した。

2.2. 位置情報に基づく運転状況の取得
位置情報はGeolocation APIを用いて毎秒取得し、スピード項目から危険速度を超過しているかどうか・
急激な速度上昇があるかどうかを検知する機能を開発した。また目安となる現在地を地図上に表示する機能についても実装を行なった。
もし危険速度を超過した、あるいは急激な速度上昇を検知した場合は音声ガイダンスと警告画面によってユーザーに分かりやすく警告を発することができる。(図1・図2)

2.3. MySQLとの連携

図3. MySQLデータベース連携図

2.4. API関係の処理とNode.js

フロントエンド、データベース関係をRailsで処理していたのに対しAPI関係の処理は全てNode.jsに分散させるシステムを構築した。

ユーザー登録・ユーザーごとの運転履歴機能を実

Node.js側のサーバーでのAPI関係の処理としては装するためMySQLとRailsとの連携についても行っ

位置情報から天候情報を取得するためのOpenた。このデータベースにはユーザー識別に必要なユー

Weather APIの処理・Slackと連携するためのSlack-7-

2021 PC Conference

OAuth2.0の処理をメインに開発した。
Railsサーバーでの処理:

Slack OAuth2.0認証についてはSlackの認証ページ
からトークンをRailsサーバーにてGETリクエストで受け取り、これをNode.jsサーバーにPOSTする。

https://github.com/K-Rintaro/yogurutoSekken

トークンを受け取ったNode.jsサーバーは該当ユー
ザーのUser ID並びにUser nameを取得し、これをRails側に返却する。そして返却後データベースに登Node.jsサーバーでの処理:録することでSlackとの連携を可能にした。(図4)

https://github.com/K-Rintaro/
tomatoSekken

6.

おわりに

様々な天候・道路状況でテストを重ねどのような状況下でも運転支援を円滑に行うことができ、実用化に向けて基となるアプリケーションの開発を完了することができた。
特にGeolocation APIは端末によって精度が大きく
図4. Slack認証・連携図

4.

考察と展望

本研究開発ではRuby on Rails, Node.jsの2つのサーバーを用いたシステムを構築し高齢者運転支援アプ
リケーションの開発・運用を行なった。
特にフロントエンドでのデザインの改良によって高齢のドライバーの方でも読みやすく、そして理解しやすい運転支援方法の確立に成功した。
また、履歴機能やSlack連携機能等によりご家族の方々でも逐一状況を把握することを可能にし高齢者ドライバーに関する交通事故を少しでも減少させる一つの手立てとなったと考えられる。
今後はGoogleが提供する、Road APIを用い危険速度を各道路の状況に合わせて動的に変更することが可能なシステムの開発を行うなどの新しい機能等の提案・実装を通してより有効性のあるものにアッ
プデートする必要がある。

5.

異なり、テストを通して誤差の把握や機能改善を繰り返し行うことでより利用し４やすい形で提供することに成功した。
将来的には車に搭載できる一つのデバイスとして開発を行い、更なる機能改善や実効性の向上に努めていきたい。

7.

おわりに本 研 究 開 発 は キ ラメ ッ クス 株 式 会 社 運 営 のTechAcademy奨学生制度に採択されております。ご支援いただきましたTechAcademyの方々並びにメンターの方々には心より感謝申し上げます。

参考文献(1) Slack API | Slack (2021年7月1日閲覧) - https://
api.slack.com(2) Geolocation API - Web APIs | MDN (2021年7月1日閲覧) - https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/
Geolocation_API

ソースコードについて

本研究開発を通して作成した全てのソースコード
はオープンソースとしてGitHubにて保管している。
なお全てのコードにはMITライセンスが適用される。

-8-

2021 PC Conference

Programing 教育推進のための教材の作成
長田悠生*1
指導教員：藤原正人*1

Email: masfujiwara3126@gmail.com*1: 兵庫県立小野高等学校生物部◎Key Words Programing 教育, R 言語, 構造化 Programing

1.

はじめに

近年、日本では Programing 教育に多くの関心が集まっており、文部科学省も小学校の Programing 教育に力を入れている。そのような中で、今求められている
Programing 教育のための教材はどのようなものが必要となっていくのか。小学生が Programing に興味を持って進んで学習するような教材は、わかりやすさと自分でProgram をしたという実感を感じることができることが大切だろう。そこで、私は Programing 言語の中でも比較的簡単な R 言語を用いて、より実践的で初心者にもわかりやすい教材を作成した。

2.

3.2 Programing の基本知識
ほとんどの Programing 言語に共通して存在する 定数
変数 関数 などの Programingをするうえで必ず必要になる知識を学習することができる。

3.3 R の基本的な使い方
R 言語を全く使用したことのない初心者の方が最初につまずくポイントについて画像を用いてわかりやすく解説した。

概要

この Programing 教材は、R 言語による実践的な
programing の手引きに加えて、Programing 全体の理解を深めることができるような構成になっている。実践的な内容としては、Programing の最も単純な制御構造からなる構造化 Programing を理解し、実際に生徒が 1 からProgram を書くことができるような内容の構成にした。
Programing 全体の理解を深めることについては、実践問
題と関連付けながら、各所に散りばめることで生徒の理解を早める工夫をした。

3. ページ構成
3.1 R の install方法
多くの 画像を用いて、初心者でも簡単にインストールすることができるように作成した。また、R 言語についての概要も示した。

3.2と 3.3の sample page

3.4 R の基本的なコマンド
R 言語を使用するうえで必ず必要になるコマンドをカテゴリーごと(R基本コマンド, グラフ, R特有の関数の 3 つのカテゴリー)に分類し、使い方がややこしいコ
マンドについては画像を多用し、スムーズに理解することができるような工夫をした。また、多くのコマンドの説明に copy & paste で実行可能な使用例を示した。
実行可能な使用例がコマンド説明とともに示されていることは、Programing 学習をスムーズに進める大きな助けとなる。
「R の基本的なコマンド」の章の最後に、ここまで学習した知識が身についているかどうかの力試
しができるように練習問題を付けた。

3.5 構造化 Programing

3.1の sample page(左 : Rの概要, 右 : インストール方法)

構造化 Programing を構成する 3 つの制御構造 (順次処理型, 条件分岐型, くり返し型) の構文をそれぞれ実行
可能な使用例と説明で示した。Program の構文は初心者
が最も学習に苦労する部分の 1 つであるため、ただ文章を連ねるのではなく、構文そのものに書き方のルー-9-2021 PC Conference
ルを示した。また、処理内容を箇条書きにし、番号を振ることでその構文がどのような処理を行うのかを順序だてて理解することができるように工夫をした。この工夫によって、構文のミスによるエラーのデバッグを初心者であっても容易に行うことができるようになる。そして、実践問題を step1 ~ last step のような段階的な問題形式にすることで学習に対するモチベーション
を下げることなく、意欲的に Programing 学習に取り組めるように配慮を施した。

3.5の sample page3.4の sample page(左 : 基本コマンド, 右 : グラフ)

3.5の sample page(練習問題)

4.

3.4の sample page(R特有の関数)

3.4の sample page(練習問題)

使用言語

今回、私は教材に R 言語を使用した。R 言語を選んだ理由は、初心者でも比較的学習しやすい言語だからだ。近年、Python が流行しているようだが、Python はバックエンド Program のために初心者が嫌煙しがちな黒い Terminal 画面での操作が必要になる。そのため、Programing 初心者が途中で挫折する可能性が非常に高い。
しかし、R 言語は多くの操作を GUI で行うことが可能だ。このことは、初心者にとって学習をスムーズに進めるための重要な要素の 1つとなる。
5. さいごに近年、Programing 教育についての話題が多くのメディ
アで取り上げられている。しかし、Programing 教育を推進していくためには、様々な課題があるように思われる。今回、私は Programing 教育を推進していく中で最も重要な要素の 1 つである教材に着目し、作成した。
Programing言語を Scratchなどのビジュアルプログラミン
グではなく、少しハードルの高い記述式の Programing
言語を選んだ理由は、PC がどのような仕組みで動いているかを実際に Program を組みながら体験してほしいからだ。記述式の Programing 言語は、ハードルが高い
ために学習していく中で何度もエラーを解決しなければならないことがあるだろう。その中で、PC についての理解が深まっていく。そして、問題解決のための論理的思考も身につくだろう。今回作成した教材がPrograming教育推進の一助になればよいと考えている。

- 10 -

2021 PC Conference

形態分析 vs 分子系統解析―スミレ属の分類検討―
池邉 智也*1・西村 悠生*1・山口 夏巳*1
指導教員：藤原 正人*2
Email: masfujiwara3126@gmail.com*1: 兵庫県立小野高等学校生物部*2: 兵庫県立小野高等学校◎Key Words

1.

分子系統解析，スミレ属，葉緑体 DNA，核 DNA，中古生層，柱頭

はじめに今まで植物は形態的な特徴や染色体数などをもとに分類されてきた。しかし，改訂新版『日本の野生植物』平凡社(2016)(1)は核酸の塩基配列を解析した手法，分子系統解
析を用いた被子植物系統研究グループによる APGⅢ被子植物分類体系の系統樹をもとに編纂され，従来の植物図
鑑と植物の分類は大きく様変わりした。
スミレ属は形態的に大変よく似通っており，非常に分類が難しい。私たちスミレ班は７年前から，この属の分類を分子系統解析の手法で見直せないか，Yoo ら(2010)(2)の論文を参考に研究に取り組んできた。特に３年前から取り組んできたコミヤマスミレ(Viola maximowicziana)では，
葉緑体 DNA の matK 領域，trnL-F 領域で，形態分類とまったく異なった結果が明らかになり，また，コミヤマスミ
レ に 形 態 的 に 似 て い る とさ れ る オ リ ヅ ル ス ミ レ(V.stoloniflora)についても分析を行ったが，従来の分類と違った結果が得られている。さらにコミヤマスミレの研究の際にコミヤマスミレの分布が地質と関係があることもわかってきた。
私たちはこれらの事実をもとに地質と種の分布にどういう関係があるのか，スミレ属の分類は分子系統解析を用いると形態的特徴による従来の分類方法とどう異なるのか，フィールドで分布を調べ，実験室では，葉緑体 DNAだけでなく，この手法でよく用いられる核 DNA の ITS 領
域の分析を行っている。

葉緑体 matK 領域，trnL-F 領域，核 ITS 領域を増幅，電気泳動で確認後，clean-up キットで精製した。
精製物は兵庫教育大学で DNA 濃度を測定し，DNA 濃度を調整，macrogen-Japan へシーケンス分析を依頼した。
得られた結果を MEGA ver.X，SequenceMatrix 等のフリーソフトで解析，系統樹を作成した。表１に各領域の PCR条件，プライマーを示す。
表１ 葉緑体，核 DNA の各領域反応条件とプライマー
matK 領域＜プライマー＞

f5'

GGGGGATTGCAGTCATTGTAGA

r3'

AAATACCAAACCCGCCCCTT＜PCR条件＞
94℃

１min

94℃

30sec

55℃

20sec

72℃

94℃

５min

１cyclehold

４℃

trnL-F 領域

１cycle80sec

35cycles

30sec

35cycles＜プライマー＞

f5'

CGAAATCGGTAGACGCTACG

r3'

ATTTGAACTGGTGACACGAG＜PCR条件＞
98℃

２min

98℃

10sec

60℃

15sec

68℃

68℃

10min

1cyclehold

４℃

ITS 領域

１cycle＜プライマー＞

f5'

GGAAGTAAAAGTCGTAACAAGG

r3'

TCCTCCGCTTATTGATATGC＜PCR条件＞

2. 研究方法
2.1 サンプル採集
小野高校のある兵庫県北播磨地方を中心に，個体群の中から５個体選び，夏葉の成葉を数枚採集した。遠方のものはスミレ愛好家の方や植物園に依頼し，提供してもらった。また，代々スミレ班の先輩方が，修学旅行や夏合宿，研究発表会等で遠方に出かけた折に採集したもの，指導していただいている先生が採集されたものを冷凍保存，ないしはシリカゲルで乾燥保存し，実験に用いている。
サンプルはすべて経度緯度を記録し，生育環境を記録した。また，７ヶ所の植物園からサンプルの提供を受け，分子系統解析に使用した。

2.2 分子系統解析
成葉から５mm 角の葉片を切り取り，CTAB 法を用いてDNA を抽出した。DNA 抽出物は冷凍保存し，PCR 法で

95℃

３min

98℃

10sec

１cycle
55℃

２min

72℃

５min

１cycle

hold

72℃

２min

24cycles

４℃

先ず，分子系統解析は７代前の先輩たちから，葉緑体
DNA の matK 領域から始まった。matK 領域は植物バーコーディング(4)に用いられる領域で，実験の結果 Yoo ら(2010)(2)の論文とよく似た結果が得られた。その後，プライマー領域に約半分のスミレ属で変異があることがわかり，プライマーを設計，表１にあるプライマーを用いている。３代目からは葉緑体 DNA の trnL-F 領域と核 DNA の
ITS 領域を追加，新しい種のサンプルを入手するたびに，この３領域での分析を行った。

2.3 形態分析- 11 -

スミレ属の種，節の詳細な分類は花柱の柱頭の形態が

2021 PC Conference
重要な形質で，
浜栄助(1975)(3)によるとスミレ属は図１のように13 節に分類される。
この分類を再確認するために，花を採集できた種について，柱頭の形状について実体顕微鏡で観察，スケッチ，写真撮影を行った。
また，野生絶滅種のオリヅルスミレを環境省新宿御苑
管理事務所温室第一課長併任保護増殖専門官,関様より個体の提供を受け，シマジリスミレ(V.okinawensis)，オ
キナワスミレ(V.utchinensis)は沖縄美ら島財団総合研究センター植物研究室，天野様よりＦＡＡで固定した花の提供を受け，柱頭の観察，撮影をした。タチスミレ(V.raddeana)は群馬県の自然保護指導員，青木様より個体の提供をいただき観察した。

図１ 花柱の柱頭の形状による分類（浜 1975）

2.4 分布調査と地質
コミヤマスミレは小野高校のある北播磨地方では分布が限られている。確認できている生育場所は渓流沿いで湿度が高く，かつ，スギ植林下のようなかなり暗い場所となっている。そこで，スミレ属のサンプル採集の際に，コ
ミヤマスミレに関しては同じ条件の場所を特に注意して探索してきた。条件が同じでもほとんどの場所で生育が確認できないため，ＱＧＩＳを用いて地質と何らか関係が無いか調べた。
図２ 葉緑体 DNAmatK＋trnL-F 領域の系統樹

3. 実験結果
3.1 分子系統解析
葉緑体 DNA の matK 領域，trnL-F 領域についてはSequenceMatrix を用いて，２つの領域を合わせて系統樹を作成した（図２）。
図２の系統樹を見ると，従来，ミヤマスミレ節（sect.
Patellares）に分類されていたマルバスミレ(V.keiskei)およびコミヤマスミレが明らかにツクシスミレ(V.diffusa)と同じクレードにまとまっている。念のために私たちは産地の違うものを複数分析してみたが，この２つの領域ではツクシスミレに関してはスミレ愛好会の方から分けていただいた台湾産のヤマツクシスミレ(V.diffusa subsp.tenuis)
を含め，まったく変異がなく同じ塩基配列を示した。マル
バスミレについては和歌山県有田川の個体のみが1761 塩基のうち１つだけ変異があったが，他の地域のサンプルには変異がなかった。コミヤマスミレは３塩基の差がある２つのハプロタイプが存在した。そのハプロタイプの分布を図４に示した。ハプロタイプ２は中央構造線に沿- 12 -

図４ コミヤマスミレの２つのハプロタイプの分布

2021 PC Conferenceって分布が見られた。
核 ITS 領域の結果を図５に示す。葉緑体 DNA の結果をより正確なものとするために核 DNA の最も植物分類に使われるこの遺伝子間領域の分析を始めた。しかし，現在
は途中段階で正確な結果を得ることが出来ていない。図５はブートストラップ値が低すぎ，また，重要な種が抜けており，不完全である。しかし，これからの研究の参考になるところも多い。オリヅルスミレはオキナワスミレ，シマジリスミレと別のクレードとなり，コミヤマスミレは
ミヤマスミレ節と別のクレードとなっている。

(1975)(3)にある平頭形，オリヅルスミレはまったくこの２種とは異なり，むしろツクシスミレに似ていた。

図６ 花柱の柱頭のスケッチ
アツバスミレ(Vmandshurica var. triangularis)
アカネスミレ(V.phalacrocarpa var. phalacrocarpa)
イシガキスミレ(V. tashiroi var. tairae)
アリアケスミレ(V. betonicifolia var. albescens)
ゲンジスミレ(V. variegata var. nipponica)
シハイスミレ(V. violacea var. violacea)
コスミレ(V. japonica) コミヤマスミレ
はミヤマスミレ節，
オキナワスミレはウラジロスミレ節
ツクシスミレはツクシスミレ節とされる。
図５ 核 ITS 領域の系統樹（実験途中）

3.2

形態分析

スミレ属での重要な形質である花柱の柱頭の観察結果をスケッチ（図６），写真（図７）に示した。
図１の浜栄助(1975)(3)にあるようにコミヤマスミレの柱頭の形状は他のミヤマスミレ節のスミレに似ていた。
柱頭には花粉がつきやすいように分泌物が出る穴が観察される。柱頭上部から観察した場合，ミヤマスミレ節のス
ミレの柱頭ではその穴に対して上部が扇状に広がった形状となるが，ツクシスミレは穴のある方が広がっており，
コミヤマスミレの柱頭の形状はツクシスミレとは違っていた（図６，７）。マルバスミレもミヤマスミレ節と同様の形状であった（図７）。
ウラジロスミレ節とされているオリヅルスミレについて，改訂新版『日本の野生植物』平凡社(2016)(1)では柱頭の形状を「平頭形？」と“？”をつけて記載しており，
オキナワスミレについて，平頭形としている。また，シマ
ジリスミレは正式に記載がまだされておらず，オキナワ
スミレのところに，近縁種として記載，「両種をエゾノタ
チツボスミレのグループに入れると言う意見もある」と記載している。図７を見ると，オキナワスミレとシマジリ
スミレの柱頭の形状は大変よく似ており， 浜栄助- 13 -

上段の３種はミヤマスミレ節
下段の３種はウラジロスミレ節とされている左，ツクシスミレは
ツクシスミレ節図７ 花柱の柱頭

2021 PC Conference

3.3

コミヤマスミレの分布と地質

コミヤマスミレは形態的特徴も他種のスミレと異なり，大変多毛で，葉質が大変薄い。葉の模様に変異が多く，白い斑の形状や斑の有無まで様々である。先述したように
大変暗い，渓流沿いに生育地が限られている。
しかし，暗く，渓流があればどこでも見られるわけではなく，当地域ではこの条件の合う場所を調査してもほとんど見られない。そこで，ＱＧＩＳを用いて，地質との関係を分析してみた。その結果を図８に示す。図の▲印はコミヤマスミレの生育環境にあっている場所であるが，コ
ミヤマスミレが見つからなかった場所を示している。今までの調査の結果では，図８のようにコミヤマスミレの分布は中古生層に限られていた。

これらのことから，オリヅルスミレもウラジロスミレ節
ではなく，別節であると思われる。
コミヤマスミレは北播磨地方では大変珍しいスミレの１つである。中古生層はマグネシウム塩が多く，植生が豊かであるといわれており，逆に流紋岩の火砕流である場
所は流紋岩質凝灰岩で物理的風化を著しく受けやすく，植生が貧弱である。全国の普通種がこの場所ではほとんど生育していないことも多く，コミヤマスミレもこの地質には生育せず，中古生層に分布すると思われる。
現在のところ，中央構造線に沿った場所にハプロタイ
プ２があり，今後，サンプルを増やし，ハプロタイプの分布を調べていきたいと考えている。

5.

改訂新版『日本の野生植物』平凡社(2016)(1)にウラジロ
スミレ節(sect.Serpentes)と分類されているオキナワスミレ，
シマジリスミレ，オリヅルスミレの３種はまったく違ったクレードになり，同節のスミレとは思えない結果となった。核 ITS 領域について，種数，サンプル数を増やし，分析中である。この分析によってコミヤマスミレ,マルバ
スミレ，ツクシスミレについても関係が明らかになってくると思われる。形態分析については，春の花期には柱頭の形状をさらに多くの種，サンプルで確認し，また，多毛である点以外のコミヤマスミレ，マルバスミレ，ツクシス
ミレに共通する形態的特徴を探したいと考えている。さらに染色体の核型分析も行い，分類を確定していきたい。

図８ コミヤマスミレの生育場所

4.

おわりに

考 察

葉緑体 DNA の結果から考えると，コミヤマスミレ，マルバスミレは明らかにツクシスミレ節に分類されるべきである。しかし，生殖器官である花柱の柱頭の形状から分類すると，やはり従来のミヤマスミレ節が妥当だと思われる。がく片に多数の毛が生える点はこの３種で共通しており，コミヤマスミレ，ツクシスミレは種子が他のミヤ
マスミレ節の種子より小さい点も似ている。
ウラジロスミレ節とされているオリヅルスミレ，オキ
ナワスミレ，シマジリスミレは一見形態的に似ている。しかし，シマジリスミレは小型であるが，タチツボスミレ節のスミレにも似ている。オリヅルスミレの匍匐枝を出すという特徴はツクシスミレに似る。葉緑体 DNA の結果からは明らかに３種は別節のスミレと考えられる。花柱の柱頭の形状からはオキナワスミレとシマジリスミレは近縁種，オリヅルスミレはまったく別節と思われる。
葉緑体 DNA 分析と形態とのズレから，より正確な結果を得るため，核 ITS 領域による分類に取り組んでいる。まだ，重要な種の分析が出来ておらず，比較のための外群に用いているパンジーの分析も行えていない。また，個体数も少なくブートストラップ値が小さく，今回の系統樹は未完成のものである。しかし，この系統樹から重要な結果が予想できるように考える。
先ず，コミヤマスミレはミヤマスミレ節が分岐する前に別のクレードを形成しており（図５），このことから柱頭の形状はミヤマスミレ節のものと似ているが，ミヤマ
スミレ節とは異なった種で，別節に分類される可能性がある。オリヅルスミレについては柱頭の形状も他の２種と異なっており，図５の系統樹でタチツボスミレ節，ニオ
イスミレ節と分岐する前に別のクレードに分かれている。

謝辞
ご指導いただいた以下の先生方に深く感謝します。
・兵庫教育大学認識形成系教育コース自然系教育分野
笠原恵 先生，山本将也先生
・お茶の水女子大学理学部生物学科 岩崎貴也先生
・三木市通史専門委員，日本地質学会会員 坂口隆康先生
国立博物館植物研究部筑波実験植物園 国府方 様，
広島市植物公園 濱谷様，岡山市半田山植物園 銅谷様，
沖縄美ら島財団総合研究センター植物研究室 天野様
環境省新宿御苑管理事務所温室第一課長併任保護増殖専
門官 関様，咲くやこの花館館長 久山様，群馬県自然保護員の青木様からサンプルを提供いただきました。感謝
申し上げます。
本研究に際し，中谷医工計測技術振興財団より科学教
育振興助成金を頂きました。また，本校はスーパーサイエ
ンスハイスクール（SSH)事業より助成を受けています。

参考文献
大橋広好，門田裕一他編：“改訂新版日本の野生植物”，巻３，pp.209-227，平凡社（2016）．
(2) Ki-Oug Yoo,Su-Kil JANG：“Infrageneric relationships of Korean
Viola based on eight chloroplast markers”，JSE,48 (6),pp.474–481(2010)．
(3) 浜栄助：“原色日本のスミレ”，誠文堂新光社(1975)(4) Japanese Barcode of Life Initiative：「陸上植物のバーコーディ
ング」
https://www.jboli.org/protocol/植物のバーコーディング,(2015
年 5 月 11 日閲覧)
いがりまさし：“山渓ハンディ図鑑６ 日本のスミレ”, pp171-177,
山と渓谷社(1996)，(1)- 14 -

2021 PC Conference

魅力的なホームページとは何か
森下 実優*1・柳田 海*2・安江 日向子＊3
指導教員：鈴木 研太
Email: suzuki-k@kishiwada.osaka-c.ed.jp*1: 大阪府立岸和田高等学校文理学科３年*2: 大阪府立岸和田高等学校文理学科３年*3: 大阪府立岸和田高等学校文理学科３年◎Key Words

ホームページ，情報伝達，視覚効果，
2.2 Scrapbox でまとめる

1. はじめに
1.1 研究目的
岸和田高校の現在のホームページ（以降 HP）の問題点
として、以下のようなものがあげられる。
・TOP ページのインパクトがない
・サイトマップが機能していない
・掲載されている写真が古い（表示されないものもある）
・未更新のまま放置されているページがある
他にも在校生が自粛期間中に使用していたページなど、
今ではほとんど使用されていないものが目に付きやすい
ところに残されている。このままだと実際に見てもらいたいページが目立たず、高校の現状を伝えるには不十分だと考えた。よって主にそれらの問題点を改善し、「魅力的な HP」にできるよう改善案を作成していくことを目的とする。

2.1 の結果を参考に公立の HP を Scrapbox というソフトを使用してまとめ直した。
（*2 写真）Scrapbox を利用する利点は、写真が張り付けできるため、高校の TOP ページを一覧にして見ることができ、また#（ハッシュタグ）
をつけて分類することできるため、似ている系統ごとにわけられる。
（*2 写真）1.2「魅力的な HP」とは岸和田高校の HP を見たとき、「パッとしない。
」というのが率直な感想だった。その“パッとしない”というのが具体的に何かということを考えたとき、“魅力”という 1
つのキーワードにたどり着いた。今の HP には載りきれていない魅力がまだまだあるのではないか。具体的には、学校の目の前にある岸和田城や全学年で盛り上がる文化祭・体育祭などの学校行事、さらに課題研究におけるゼミ
活動も全国的に比較して活発である。それらの魅力を HPを通して見ている人に伝え、少しでも岸和田高校に興味を持ってくれる人を増やすことを目指した。

2. 研究手法
2.1 他校の HP を調査
大阪府下公立高校 159 校、大阪府知事認定私立高校 96
校を google スプレッドシート（*1）を用いて、・PC に対応しているか・その HP のいいところ、微妙なところ
・対応している言語の数
・その他気づいたこと
これらの調査項目を立ててまとめる。
google スプレッドシート（*1）
https://docs.google.com/spreadsheets/d/14p4DF__ta8nJB4eoGnGrcfLYfaS54kVclUfttPOc-g/edit?usp=sharing↓2.1 と 2.2 を踏まえてみえてきたこと＜見やすい HP>
・写真が多いため学校の雰囲気が伝わりやすい
・適度な余白がある
・色の統一感がある 等＜見にくい HP>
・文字が多い・色がカラフルすぎる
・スクロールが長い 等
以上の過程を踏まえて、
１． 閲覧者が知りたい情報をすぐに見つけられる
２． 岸和田高校と他の学校との違いがわかる
この二点を改善するにあたって意識する。

2.3 サイトマップの作成
岸和田高校の HP のサイトマップをホワイトボードに書き出し、それらを参考に改善案のサイトマップを書き出す。

- 15 -

2021 PC Conference
・現在のサイトマップ

2.4 HP における視覚的効果を調べるア）使用カラー○メインカラー：濃い緑
勤勉、決断力、協調性、努力家、信頼性といったメッセ
ージを送ることができる。そのことから当校の目標とす
る「すべての教育活動を通じ、生徒・教職員がともに、主
体的な学びで成長する学校」に適しているため使用することにした。
○ベースカラー：白
白は 0 からのスタートや出発という印象付けができる色であり、白が持つ広がりや希望を与える印象から、中学生の人が岸和田高校のＨＰを見たときに岸和田高校での生活をスタートさせる印象を持ってもらいやすくするため。
○文字カラー：濃いグレー
Web サイトでは一見黒を使っていることが多いが、真っ黒と白ではコントラストが強すぎて目に負担がかかってしまうため少しでも目に優しくするために濃いグレーを使用した。
○アクセントカラー：薄いグレー
万能カラーであるグレーは寒色系の色と合わせるとス
マートで引き締まった印象になる。また、グレーは日本の伝統色として好まれ日本人は粋な色として認識するので、伝統を大切にする岸和田高校のホームページに適していると考えた。

・改善案のサイトマップイ）使用フォント
○UD デジタル教科書体 NP-R
UD(ユニバーサルデザイン）デジタル教科書体はゴシッ
ク体の良さである線の太さが均一という点と、明朝体の良さである可読性が高いという点を併せ持ったフォント
であり、ロービジョン、ディスレクシアに配慮されて作られたものであるため「読みやすい」「わかりやすい」と高く評価されていて判読性、可読性の高さが幅広いシーンで受け入れられている。
ウ）字間
字間が狭いと緊張感が生まれるが、窮屈な印象を受けやすく読みにくく感じる。逆に字間を広げることでゆったりする感じになるが、広すぎると間延びして見えてしまう。文字サイズの 5%～10%の字間が読みやすいと言われているので、8％にした。
エ）行間
行間が詰まっていると文字がごちゃついて見え読みにくくなり、また、行を飛ばしたり同じ行を読んでしまうことも考えられる。このような文章は読みにくいだけでな
く、読者の目を疲れさせてしまう。日本では、多くのサイトが 1.5～2.0 の行間を採用しているので、この HP も 1.5を採用することにした。
オ）余白
余白があることで読み手は自然に目を休められるため、途中で読み飽きてしまうのを防いだり、読み手に注目してほしい情報を見つけてもらいやすくなる。
また意図的に余白を作る効果としては、見栄えが良く- 16 -

2021 PC Conferenceなることに加え、Web サイト内で次にどこに移動すればよ
いかわかりやすくなったり、内容を理解しやすくなる点
がある。

参考文献
(1)

大阪府ホームページ
大阪府立公立高等学校・支援学校等 分布図
2021 年 6 月 14 日
https://www.pref.osaka.lg.jp/kotogakko/gakuji-g3/(2)

大阪府ホームページ
私立高等学校の一覧（全日制・通信制）
2021 年 6 月 14 日
https://www.pref.osaka.lg.jp/shigaku/syoutyuukou/itirankoukou.html(3)

読みやすい行間と文字サイズ｜Web’Notes
2021 年 6 月 14 日
http://webnonotes.com/design/word/(4)「緑・グリーン」が人間に与える効果
2021 年 6 月 14 日
https://beehave.infodex.co.jp/entry/green(5)

ウェブラボスタッフブログ
Web サイトにおける文章を読みやすくするデザインのポイントについて2021 年 6 月 14 日
https://www.weblab.co.jp/staff/creator/8344.html(6)

モリサワ UD デジタル教科書体について
2021 年 6 月 14 日
https://www.morisawa.co.jp/topic/upg201802/(7)

Web サイトを読みやすくする、
「行間」
「段落」
「カーニング」の法則
2021 年 6 月 14 日
https://www.serendec.co.jp/blog/line_karning/(8)

なぜ Web デザインに余白は重要なのか？ 参考にすべき 9
つの事例
2021 年 7 月 13 日
https://blog.hubspot.jp/whitespace-web-design(9)

龍仁ひとみ 色の心理学〈枻出版社〉
2020 年

2.5 改善案の作成
Adobe XD を使用して HP の改善案を作成した。
↓実際に作成したもの
https://xd.adobe.com/view/e402d2d7-dd46-4306-9fd914d14dfe42d2-b151/

3.

展望実装できることになれば Adobe XD では不可能だった動きをつけたり、改善案をよりよくする方法を探る。また、実装されたときには「どれだけ見る人が増えるのか」「見た人はどう感じるのか」を調査したい。

- 17 -

2021 PC Conference

課題研究のコツ―これで君も課題研究マスターだ！―
坂上 凜太
指導教員：鈴木 研太
Email: suzuki-k@kishiwada.osaka-c.ed.jp*1: 大阪府立岸和田高等学校文理学科 3 年◎Key Words

課題研究，情報，ゼミ活動

はじめに

1.

周りのみんなが淡々とゼミ活動を進めていく中で私は何度も研究テーマ、研究内容を変更し、試行錯誤を繰り返していたが、違和感はなくならなかった。どうすればいいだろうと悩んでいた時、ある友達が「課題研究について疑問に思うことが多く、研究が進まないのなら、課題研究について研究すれば？」と言ってくれた。思い返すと、ゼミ決定の時には各ゼミがどんな特徴を持ったゼミなのかがあまり説明されていなかったり、研究が始まると、研究に関する疑問（例えば、一年を通しての研究の中でどのような過程で研究を進めていけばいいのかがわからない）があったりした。
自分以外にも研究が進まず悩んでいる人はいるはず。
そのため、自分の経験と、同じく課題研究を行った同学年の生徒の意見をもとにして、課題研究に関する判
断材料となる資料を作成しようと考えた。

2. 研究目的とそれによる貢献内容
2.1 研究目的
課題研究を進めるにあたって、進行の目安となる判断材料を作成する。
① 年間スケジュール② ゼミ紹介文

2.2 貢献内容
スムーズに研究を進めることができ、限られた時間の中でより研究内容を深めることができる。

3. 研究手法
3.1 アンケート調査
・対象：岸和田高校 74 期生高校 2 年（集まったのは 256 名）
・準備物：アンケート用紙

3.2

アンケートの実施計画

結果をグラフに表して考察を行い、判断材料の作成に移る。
・期間：2020 年 10 月 16 日～21 日（6 日間）
・配布クラス数：8
・集計：10 月 22 日
・分析：10 月 29 日～- 18 -

2021 PC Conference【年間スケジュール】- 19 -

2021 PC Conference【個人・グループ活動のメリット・デメリット】

4. 考察
研究の年間スケジュールについては、二年生になってから本格的に始めても間に合うことがわかっている。では一年生の間は何を行えばいいのか。私は、ゼミ活動に力を入れるよりも、情報の授業で PowerPoint や Excelなどの使い方をマスターして、今後の課題研究に必要な知識を一年生の段階でつけておくことに力を入れるべきだと考える。これらの知識は、ゼミ活動だけでなく、大学生、社会人になっても必要なものであるので、将来のことも考えると一年生の時に一番力を入れるべきことはそれだと考える。また、もう少しさかのぼって、一年生のゼミ決定について考える。②で述べたように、私は自由に研究を行うために、理科系のゼミ以外に入ることが重要だと考えている。そのためにすべきことを考えてみると、＜グラフ 2＞より最初決めるテーマはさほど重要ではないことがわかるので、「自分が入りたいゼミをきめたら、そのゼミが気に入りそうな仮のテーマと内容を考えて提出する。その後、見事ゼミには入れたら、仮のテーマを放棄して自分のやりたいテーマに変える。
」という案がいいのではないかと感じた。もちろん自分が本当に研究したいテーマがそのゼミとかけ離れすぎていると変更を認めてもらえない可能性があるので、そこは注意する。
春休みには各ゼミごとに課題が出されるので、そこで研究を少しでも進めることができれば、周りから一歩リードすることができる。
（まだ焦らなくても大丈夫）
二年になると課題研究の授業が 2 時間入ってくるのでそこで研究を進めていく。最低でも 7 月には研究テーマと大まかな研究内容を考えておく（9 月初旬の中間発表に間に合わせるため）。8 月の夏休みでスライドを完成させる。ここで一年生の時に学んだ知識が生きてくる。
中間発表後、10 月、11 月のあたりはアンケート調査など研究を本格的に進めるチャンス。しかし 12 月に入ると各ゼミで論文の課題が出されるので、それまでにできるだけアンケートなどは終わらせているとスムーズに進む。一月末には発表本番があるため冬休み明けは論文作成、発表スライド作成、研究の追い込みでみんなが焦りだし、放課後も残って活動している人が多かった。放課後には残りたくない、クラブは休みたくないと思っている人は、冬休みの間に論文もしくは発表スライドのど
ちらかをほとんど終わらせておくと冬休み明けに余裕ができる。
ところで、テーマ決定時のポイントは 2 つある。1 つ目の局面はどんなテーマで研究をするかである。テーマが決まると 2 つ目の局面は、個人で進めるか、グループで進めるかということになる。この 2 つ目の局面は、慎重に行う必要がある。グループの方が心理的にも安心感があるが、安易にメンバーを決めてしまうと後々自分が後悔することになる。そもそも自分の研究はグループで行った方が効率がいいのか、メンバーは活動に積極的に取り組んでくれるのかなどといったことをしっかり考えてから決めることが重要になる。
これらから考えると、①で先に述べた 4 つのゼミ（物理、化学、生物、地学ゼミ）は、グループ活動はもちろん、メンバーも強制されるので、誰と組むかを考えることもできない。なので、個人的にはこれらのゼミ以外
で、自分が研究したいことができそうなゼミに入るべきだと感じる。※もちろん、理科系のことを調べたい人
は、4 つのゼミに入るべき（専門的なアドバイスがもらえるので）。

- 20 -

2021 PC Conference

5. おわりに
課題研究を行う生徒で何か悩んでいることがあったら、一度この研究の成果物と論文を読んで欲しい。研究テー
マや内容を決定するきっかけ、今すべきことは何かという問いの答えがみつかれば幸いだ。私の先行研究に加えて、先に述べた「各ゼミに対する生徒の評価」を研究するだけでも今後の生徒の大きな判断材料になるだけでなく、自分自身も課題研究に対しての見方や感じ方が変わり何か思うことが必ずある。なぜなら課題研究に何の興味もなかった私でも、研究を通してこの活動の必要性を導き出すことができたからだ。
論文はだいたい概要と結論を見たら書かれていることがわかる。また、この論文を読んで色々考えつくしたが研究したいことがひとつも見つからないという生徒は、ぜひこの研究の後を引き継いでみてほしい。
また、これから課題研究活動を行っていく予定の学校
においては、この”生徒目線の意見”を参考にしていただければ幸いである。

謝辞
本研究を進めるにあたりご指導いただいた指導教員の鈴木研太先生に心より感謝申し上げます。また、岸和田高校 74 期生の皆さまには、お忙しい中での本調査へのご協
力、誠にありがとうございました。おかげさまで 256 名の方から貴重なデータをいただくことができました。
最後に本研究にご支援いただきました多くの方々に深く感謝し、お礼申し上げます。

参考文献
大阪府立岸和田高等学校. ”岸高 ’e’ 博物館”
https://sites.google.com/view/khs-digital-archive/（参照 2021.07.13）- 21 -

2021 PC Conference

学習用動画の再生率と学習目標の提示の関係について
平野 佑晟*1・大森 藤輝*1
市村 歩夢*1・指導教員：大橋 秀人*1
ohhashi-h03@tochigi-edu.ed.jp*1: 栃木県立栃木高等学校 SSH クラブ学習科学班*2: 栃木県立栃木高等学校◎Key Words

学習動画，学習目標，オンライン授業，学習科学，SSH

1. はじめに
1.1 研究の背景
私たち SSH クラブ学習科学班は今まで近隣小学校への訪問による児童の主体性についての研究や小学生を対象とした教材開発などの活動を行ってきた。今回はオンラ
イン学習の分野に初めて着目し、動画を用いた授業における、より効果的な学習方法の検討を試みた。
2020 年 3 月に新型コロナウイルスの感染拡大の影響で全国の学校が一斉に休校となったため、私たちは例年通りに学校で授業を受けることができなかった。本校の先
生方は独自の YouTube チャンネル（Tochit Archive）を開設して学習用動画を投稿し、私たちが自宅でも学習に取り組める環境を作ってくださった。その学習用動画を視聴していく中で、視聴の対象者が同じでも、再生回数にばらつきがあることに気がついた。
また学校再開後に、オンライン授業を効果的に行うための観点について学び、授業内で学習目標の提示が学習者にとって必要なことであるという知見（１）を得た。私た
ちはその知見を基に、動画の再生回数に差が生まれた理由を探るため、学習目標の提示の有無に着眼し、研究を行った。

1.2 先行研究
私たちが学校再開後に参加した、東京理科大学理学部教授である渡辺雄貴氏の「オンライン授業を効果的にす（１）
るための 7 つの方法」という講演会では、教育工学の観点からオンライン授業をより効果的に指導するための方法が述べられていた。
現在は、新型コロナウイルスの影響でオンラインによる授業の実施が求められている状況である。このような状況下では、指導者主体の授業（一斉講義）になりがちであり、受講のペースが学習者に委ねられている。学習者が自分で学習計画を立てなくてはならない。学習計画を自分で立て、自ら学びの環境を整えるような学習者を渡辺氏は「大人の学習者」と名付けている。
この「大人の学習者」は学びの目的や性格がそれぞれ違うため、指導者に直接援助を求めにくいオンラインによる授業は、対面式の授業よりも学習の質が下がってしまう可能性があると述べていた。つまり、対面式の授業であれば学習者が立てた学習計画の修正を指導者に直接相談して学習の質を維持できるが、オンラインの場合では学習者が自分で計画の不備に気づいて、自ら修正しなければならず、質の維持が難しいということである。そのため、
現在学習者に求められていることは学習者本人の現状の姿と、あるべき理想の姿とのギャップを知る、メタ認知能力であるとした。
そこで、指導者が学習者にメタ認知能力を発揮させ、効果的な学習に導く方法の一つとして、学習目標の提示が挙げられていた。学習目標の提示は、学習者の学習意欲の調整を可能にし、さらに自らの学習達成度を把握できるようになるため、効果的な学習をすることにつながるとした。

1.3 本稿における各用語の定義
本稿における各用語の定義は以下の通りである。
・「再生回数」：各動画に示されているその動画の視聴回数。
・「視聴対象生徒数」：ある動画が対象としている生徒の人数を示す（タイトルに「2 年国語」のように視聴対象生徒が示されていた場合、この科目は 2 年生全員が受講しているため視聴対象生徒数は2学年の生徒数と同
数とする）
。
・
「再生率」
：再生回数を視聴対象生徒数で割った値。
（再生率＝再生回数/視聴対象生徒数）
・「学習目標」：動画を視聴することによって「何ができるようになるか」ということが明示されている場合、その内容を「学習目標」とみなした。

仮説

2.

再生率が高い動画は学習目標が明示されている。

3. 検証について
3.1 検証対象
以下の条件をすべて満たすものを検証対象にした。
①学年の全生徒を視聴の対象とした動画②再生率が 1 以上の動画③休校期間（4 月 23 日～5 月 31 日）に投稿された動画④国語・数学・英語の 3 教科の動画
投稿されている動画 323 本中、検証対象にした動画は47 本である。

3.2

検証方法

検証対象とした動画における、再生率の算出および動
画内での学習目標の提示の有無を視聴して検証した。

- 22 -

2021 PC Conference

4.

結果

謝辞

検証対象とした動画は 47 本、そのうち学習目標が提示されていた動画は 7 本であった。その割合は 14.9%であった。

本研究を進めるに当たり、動画をご提供くださった
栃木高等学校の先生方に感謝いたします。

参考文献＜示されていた学習目標とその動画の再生率＞
学年
学習目標の内容
再生率教科
１年
これから、予習の仕方、特にノー
8.16
国語
トの作り方についてお知らせしていきます
１年
今回は漢文の予習の仕方につい4.06
国語てお示ししていこうと思います
１年
今回は第２文型、第３文型のCと4.05
英語
O の見分け方を押さえてください
２年
すらすら読める・訓点がつけら
1.84
国語
れる・訳が言える
３年
基本的な性質を使えるようにし
1.29
数学
よう
３年
１，聞き取りのポイントを意識
1.89
英語
しよう ２，単語、語句を確認しよう ３，段落ごとの内容を理解しよう
３年
１，聞き取りのポイントを意識
1.73
英語
しよう ２，単語、語句を確認しよう ３，段落ごとの内容を理
解しよう

5.

(1)
(2)

考察

今回は再生率が高い動画のみを検証の対象にしたため、仮説に基づけば検証したすべての動画で学習目標が示されているということになるはずだったが、学習目標が示されていたものは 7 本のみという結果となった。学習目
標の提示の有無が再生率の差には有意に働いていないと言える。学習者は動画のサムネイルやタイトルから自分に視聴が必要なものかを判断し、その動画を視聴するかを決定しているのではないかと考えられる。
課題としては、再生回数のカウントの仕方が明らかにされていないため、検証方法が適切でなかったことが考
えられる。

6.

結論

再生率が高い動画であっても、学習目標が示されているわけではない。

7.

今後の展望

生徒が視聴する動画をどのように決定するのかを調べ、視聴された動画の共通点を調査したい。また、動画のタイ
トルやサムネイルについて、生徒が視聴したいと思うものはどのようなものか調査したい。さらに、学習目標の提示の有無が生徒に与える影響についても調査を進めていきたい。

- 23 -

大島 純
千代西尾祐司 「主体的・対話的で深い学びに導く学習科学ガイドブック」(2019)東京理科大学 教育支援機構・教職教育センター 渡辺雄
貴「オンライン授業を効果的にする７つの方法」（2020）

2021 PC Conference

国際交流ボランティアでのzoomを使った諸外国との繋がり
東谷優里
指導教員：山名和樹
Email: k_yamana@shotoku.ed.jp
1: 東京都私立聖徳学園高等学校3年◎Key Words

1.

国際交流，グローバル，オンライン，グローバル教育，zoom

はじめに

私は、2020年3月に聖徳学園の国際交流ボランテ
ィアという団体の代表を務めることになった。こ
こ数年で団体活動が急激に活発化してきたのだが、コロナ禍によって予定されていたイベントの中止、増してや登校もできない期間もあった。そんな状況の中でも、試行錯誤しながらオンラインを使って団体活動を続けた。zoomを使いながらの国際交流活
動は参加生徒の声を聞きながら、より良いものに改善していくことができたので、それを紹介していくとともに、今までは知ることのできなかった、
オンラインでの交流特有の良さや、更なる問題点と改善方法を紹介していきたい。

2.

国際交流ボランティアについて

国際交流ボランティアとは聖徳学園中学・高等学
校のグローバル教育の一環として生まれた団体だ。
約８年前にできた団体で、生徒主体で「聖徳学園と世界を繋ぐ」ということを目的として日々活動している。主な活動内容は、日本に来ている外国人を学校に招き交流会を企画・運営することである。
また、学校外でもアフリカ布を使ったワーク
ショップを通して募金を集めたり、プレゼンテー
ションなども行っている。また、コロナ禍での活動
として、学校全体で余っているマスクを集めて、フィリピンに寄付をしたり、緊急募金活動を行い、国際交流ボランティアと繋がりがあるフィリピンの団体やルワンダの幼稚園に寄付を行ったりしている。

3.

オフライン時の国際交流について

オフライン時の国際交流は、外国人を学校に招き、椅子取りゲームなどの遊びを通して仲を深めた

り、クイズを通して外国を学んだり、お互いに文化紹介を行っていた。実際に日本の文化紹介として書道パフォーマンスを行ったり、折り紙を教えたりなどもしていた。また、外部のイベントに参加した
り、ワークショップを出展しているときに出会う外国人と交流していた。

4.

オンラインでの国際交流

4.1. スロベニア

６月

１２月

初めてのオンラインでの国際交流は2020年６月にスロベニアの学生と行った。聖徳学園の美術の先生と交流したスロベニアの学校の先生との繋がりがあったことがきっかけだ。スロベニアの学生と聖徳学園生共に、各自の家からzoomで参加した。スロベ
ニアの公用語はスロベニア語だが、英語も常用語となっていて、交流は英語で行った。日本人とスロベ
ニア人合わせて約２０人で行った。
スロベニアの国際交流の流れとして、まず初めに全員で挨拶をした後、各学校の学校紹介を行った。その後、約5人ずつにブレイクアウトルームで分かれる。そして、一人一人の詳しい自己紹介を行ったり、好きな食べ物は何かなどの簡単な質問を交わしてフリートークをしながら交流を行った。ブレイクアウトルームに分かれる日本人メンバーは事前に決めていて、下級生と上級生が混ざるようにして、上級生が英語力のカバーをできるように工夫しました。初めてのオンラインでの国際交流ということで、堅苦しい空気になってしまわないか、またコ
ミュニケーションが途切れてしまうことが無いか不安でしたが、実際はとても盛り上がり、笑顔で溢れていた会となった。事後の生徒の感想としては、英語の勉強を力を入れて行い、次の交流ではさらに深い話題に触れて交流をしていきたいという声が多かったが、問題点として、少人数のフリートークの時間では必ず何か話さないといけないが、英語を喋- 24 -

2021 PC Conference
ることに慣れておらず、上手く会話ができなかった
り、話題が思いつかないということが挙げられた。
zoomの機能としてブレイクアウトルームで少人数に振り分けることは、一人一人が外国人と交流できるというメリットがあるが、周りに頼れなくなってしまうというデメリットがあることが分かった。
コミュニケーションに必要な英語力が足りないという面では、そもそも英語を実際に使ってみる機会が無かったと声を上げる生徒も多かったので、各自英語を勉強しながらも、オンライン交流を重ねることで慣れていくのではないかと思った。

加した。コロナ禍で東京オリンピックが延期になったことに対しての心境や不安などのオリンピックに関する話題はもちろん、、日本文化の好きな所や日本旅行の思い出などの話もしてくれた。今まで
は、オフライン時の交流も含め、学生との交流が多かったため、オリンピック選手という普段は関われないような方々と話すことはとても新鮮だった。また、今回の交流会は質問形式で行い、質問をとしてルーマニアのオリンピック選手の考えや文化のついて深く学ぶことができた。生徒の感想としては、今まで東京オリンピックについてあまり興味が湧かなかったが、交流することで楽しみになったというものや、日本について詳しい上にとても好んでくれていて驚いたという声が多かった。

写真2

ルーマニアオリンピック選手にインタビュー（7月）

写真1スロベニア交流会（６月）

4.2. ルーマニア

4.3. スロベニア

12月

７月

7月には、東京オリンピック2020に出場予定だったルーマニアのオリンピック選手にzoomでインタビューを行うことができた。聖徳学園は東京都武蔵野市にあり、武蔵野市はルーマニアのホストタウンです。その繋がりがきっかけとして、ルーマニアのオリンピック選手と繋げてもらうことができた。そして、立命館大学の学生の皆さんが英語のサポートとしてインタビューの協力をしてくださった。事前に聖徳学園の生徒と立命館大学の学生の皆さんで2回打ち合わせをした。ルーマニアの国について調べて共有しながら、当日の流れに着いてや、インタビ
ュー時に聞く質問の内容や、質問の英語での表現の仕方を話し合って決めた。インタビュー当日は、卓球選手のエリザベタ・サマラさん、射撃選手のラウラ・ジョルジェタ・コマンさん、体操選手のマリ
アン・ドラグレスクさん、フェンシング選手のアナ・マリア・ポぺスクさんが来てくださった。今回は、選手の皆さんは各自の家からzoomに参加してもらい、聖徳学園の生徒は学校の一室に集まって参７月に交流したルーマニアの学生と再び交流会を行った。今回は前回の話題が思いつかない・英語が出て来ないという課題を改善するためにも、クリスマスと新年の過ごし方について紹介し合う会を行った。スロベニアの学生の皆さんはサンタクロー
スの帽子やトナカイのカチューシャなどを付けてくれたり、zoomのバーチャル背景を利用して、クリスマスの背景に設定してくれて、雰囲気をクリスマ
スムードで盛り上げてくれた。全員が参加している
部屋で、各自用意してきた、自国のクリスマスの過ごし方・新年の過ごし方をプレゼン資料を共有しながら発表した。その後、各自ブレイクアウトルー
ムに分かれ、独自のクリスマスの仕方を紹介しあった。今回は話すテーマを前もって決めておくこと
で、事前にクリスマスの話題で使うような英語を調べて準備しておくことができた。そのため、話題に詰まったり、咄嗟の英語が出てこないという問題をおおよそ解決することができた。しかし、新たな問題点としてプレゼン資料の画面共有方法が分からない生徒が多く、スロベニアの学生を待たせてしまう時間が何回かあった。特に中学生はまだiPadの- 25 -

2021 PC Conference
使用に慣れてない生徒も多いので、改善方法としてzoomの細かな使い方も団体で教えあうことにした。

が悪くなってしまったり、同室でzoomを繋げてい写真3

スロベニアの学生が使用した

プレゼンスライドと交流風景（12月）

4.4. ロシア

３月

３月には聖徳学園のALTの先生の繋がりをきっか
けに、ロシアのサハ共和国の先住民族用の高等学校の学生の皆さんと交流した。今回はロシアの学生と聖徳学園の生徒共に、各校の一室に集まって交流した。新たに、画面越しでも異文化紹介をしたり、出し物ができないかと考えた。そして、日本人メン
バーは浴衣や剣道着などの和服を着て、ロシアの学生の皆さんは一人一人、自分自身の先住民族の衣装を着て行った。交流内容もフリートークだけではなく、日本人メンバーはロシアの民族歌として有名なカチューシャという歌を練習して披露した。ロシアの学生の皆さんからは、先住民族ダンスを全員で披露してくれたり、個人で先住民族の歌や詩を披露してくれた。画面越しでの文化紹介は大成功に終わった。各自の文化を会話や写真上ではなく、実際に伝えることによって、お互いの文化をより深く学ぶことができた。ロシアの学生は一人ひとり違った先住民族だったため、衣装も異なっていた。
また、一人ひとり異なった独自の文化を持っていて、先住民族用の学校ということもあり、自分の文化を広めていきたいという想いを持っていた。この交流会を通して、国内でも様々な民族と文化があるという日本とはまた異なった特色を学ぶことができた。交流だけにとどまらず、外国の文化を鑑賞する機会も普段はあまりないので、とても刺激を受けた。参加した生徒は、同じ地域なのに様々な民族の人々が住んでいる状況に驚いていた。また、ロシア交流会からは、事後にアンケートを取り、今後の交流会の参考にできるようにした。アンケートの内容は、参加理由や満足度、反省点や今後国際交流時に行いことなどだ。写真４のように、コロナ禍
でも外国人と交流できる点や、ロシアの学生の文化紹介に感動したことが理由として、満足度は高かった。しかし、複雑なプログラムだったため段取りたことによるハウリング、聖徳学園の生徒側の文化
パフォーマンスの準備不足などの様々な課題点が挙げられた。休校明けで、準備時間をあまり設けられなかったために、全体的に、改善することが多い結果となったので、今後も準備は徹底していきたい。

4．オンラインの国際交流の良さと今後の課題
オンラインでの国際交流の良さとして一番に挙げられることは、コロナ禍で、留学などの外国人と関わる機会が減っていく中でも、外国人と交流することができることだ。また、オンライン上という場所に囚われない繋がり方によって、普段は直接会うことのない外国人との交流が可能になる。オンラインの国際交流に参加した生徒の声として、外国人と交流できる機会ができて嬉しいというものがほとんどだ。その声の中にはもちろん、勉強してきた
英語を初めて実用的に使い、相手に伝わった時の感動や、知らない文化を学び、視野が広がって興味の幅が広がったことなど、人それぞれである。勉強面においては、英語を話せるようになりたいという思いから、普段の英語の授業を積極的に取り組むようになったり、外国に興味を持つことで社会の授業が楽しみになったり、情報番組を意識的にみるようになったという声が多く挙げられる。このよ
うに、国際交流経験は一人ひとりがグローバルを意識するきっかけになっている。そのため、このような機会をオンラインを活かしてより多く提供していきたい。
今後の課題として第一に挙げられるのは英語力だ。団体は中学生の割合が多くなってきていることもあり、国際交流を行いたいけれど英語が喋れないという生徒もいる。そのため、団体で英語を話す練習の機会を設けていきたい。

4.

- 26 -

おわりに国際恋流ボランティア代表として、コロナ禍でも2021 PC Conference
試行錯誤して国際交流企画を練り、実施することによって、生徒のグローバルへの興味の入口を作ることができた。これからも、オンラインでの国際交流を生徒に届け、その楽しさを感じて欲しい。

- 27 -

2021 PC Conference

初心者向けプログラミング教育- 3DCG プログラミングのゼミナールにおける実践例 山住 富也 *1
Email: yamazumi@nagoya-ku.ac.jp*1: 名古屋経済大学経営学部経営学科／情報センター長◎Key Words

1.

3DCG，初心者向け，プログラミング教育

はじめにプログラミングの経験がない学生に、導入教育を行うと、理解がついて行かず、興味関心を失ってドロップアウ
トしてしまうケースがある。
そのような事態をできるだけ回避するためにも、はじめに習うプログラム言語の選択は重要と思われる。
Scratch のようなビジュアルプログラミングを小中高の段階で導入していく動きがあるが、コーディングを伴う言語を用いても、初心者が戸惑うことなく、また興味を失わず学習を継続できる可能性について調べている。
本報告では、プログラミング経験の浅い大学生を対象に、3DCD のプログラミングを行い、理解度や教材の適合度などを調査したものである。
複数の言語の学習を終えたあとに、アンケートを行い、学習の順序や難易度について検討を行った。

2. 3DCG プログラミング
2.1 POV-Ray

図 2．POV-Ray の出力結果

2.2 CG プログラミングの 3 要素

POV-Ray は 3DCG のプログラミングを行う言語として知られている。ソースコードを入力すると、3 次元の CGを出力する。図 1 にコードのエディタ、図 2 に出力結果を示す。
非常に簡潔なテキストエディタではあるが、POV-Rayの文法エラーが発生すると、エラーの箇所を黄色くハイライトする機能がある。
ソースコードを入力し、［Run］ボタンをクリックすると、図 2 のようなグラフィックスが出力される。

図 1 のソースコードは、CG プログラミングに必要となる 3 つの要素を示している。すなわち、「1．物体」（何がそこに置かれているか）、「2．光源」（どこからどのような光が当たっているか）、「3．カメラ」（物体をどの位置から見ているか）である。物体と光源は複数あってもよい。
これらの要素を文法事項に則りソースコードを記述す
ることになる。プログラマは、描きたい CG のイメージと、ソースコードが結びつけながら、コーディングを行うことになる。

2.3 制御構造プログラム言語には、逐次、選択、反復という基本とな
る 3 つの制御構造があるが、POV-Ray にも、同様の機能がある。
例えば、反復構造は次のように while 分を用いる。変数を用いる場合は、declare キーワードで宣言しておく。

メニュー

3．カメラ

#declare k=0#while(k<10)

2．光源// k<10 の間繰り返す

繰り返す処理1．物体#declare k=k+1#end

図 1．POV-Ray のテキストエディタ- 28 -

2021 PC Conference

3. ゼミナールの方法とアンケート結果
3.1 ゼミナールの進め方

20年

名古屋文理大学情報メディア学科 2 年生を対象としたゼミナールにおいて、POV-Ray および Python の実習を行った。前期は 15 週すべて POV-Ray、後期は 8 週目まで
POV-Ray で、残り 7 週を Python の実習に割り当てた。
進め方はすべて反転授業で、あらかじめ PDF、紙のテ
キスト、
もしくは e-Learning コンテンツとして教材を配布しておく。簡単な例題を自分で学習し、課題に取り組む。
教員の説明は課題の指示など最小限にとどめ、デバッグなどの質問が出るとサポートを行った。
受講者は 2019 年度が 12 名、2020 年度は 13 名であった。2020 年度は前期の 1 回目から 7 回目が遠隔授業となった。全員パソコンを所持していたため、POV-Ray のシ
ステムをインストールして課題を作成・提出していた。

3.2

19年
0%

20%

40%

60%

80%

100%

理解できた

だいたい理解できた

あまり理解できなかった

理解できなかった

図 6．Python の教材は理解しやすいか？
図 1 と図 3 から、Python と比較して POV-Ray のほうが理解しやすいと感じていることがわかる。教材に関しても（図 2 と図 4）同様に POV-Ray のほうが理解できたという回答の比率が大きい。

授業後のアンケート結果

1 年間の授業を終えたところで、授業評価のためのアン
ケートを行った。2019 年度と 2020 年度の結果を以下に示
す。

20年
19年
0%

20年
19年

20%

40%

60%

80%

POV-Ray

Python

どちらも同じなんともいえない100%

図 7．POV-Ray と Python で学習しやすいのは？
0%

20%

40%

60%

80%

100%

理解できた

だいたい理解できた

あまり理解できなかった

理解できなかった

図 3．POV-Ray は理解できたか？

20年
19年

0%

20%

40%

60%

80%

100%

理解できた

だいたい理解できた

あまり理解できなかった

理解できなかった

また、POV-Ray と Python で学習しやすいのはどちらかという設問に対しては、POV-Ray の比率が大きかった。
（図7）
CG という明確な出力結果が得られる POV-Ray のほうが、数値計算などが中心となるPython よりも初心者にとってわかりやすく、学習意欲を持続させる効果があるという可能性を感じている。
反転授業の形式で、ほぼ教員の説明なしでの授業については、「試行錯誤しつつ、マイペースでできる」「受け身よりも、自分で学習した方が収穫が大きい」「テキスト・
資料で理解できる」というような自由記述が目立ち、否定的な意見は少なかった。Python の前に POV-Ray を学習す
ることについても、肯定的な意見が多く見られた。

4.

おわりに

本研究では、3DCG プログラミングを初心者が学ぶ言語としての妥当性を調査した。一般のコーディングを行う言語 Python との比較しつつ、学習順序や反転授業の形
式について検討した。今後は、さらに初心者に適切な教材開発などを追求したい。

図 4．POV-Ray の教材は理解しやすいか？

20年
19年

参考文献
0%

20%

40%

60%

80%

100%

理解できた

だいたい理解できた

あまり理解できなかった

理解できなかった(1)(2)

図 5．Python は理解できたか？

- 29 -

山住富也：“初心者向け 3 次元 CG プログラミングの教材と反転授業に関する提案”，私情協教育イノベーション大会，A-4（2020）．
山住富也：“プログラミングの導入教育に関する提案～3DCG プログラミングの反転授業～”，第 5 回 国際 ICT 利用研究学会 全国大会 D1-4，（2020）．

2021 PC Conference

電子教科書「ためしながら学ぶＣ言語」を活用した
Ｃ言語プログラミング入門教育の実践―モチベーションの向上を目指して―
土肥紳一*1
Email: dohi@mail.dendai.ac.jp*1: 東京電機大学 システムデザイン工学部 デザイン工学科◎Key Words

1.

電子教科書，C 言語，プログラミング入門教育

はじめに

電子教科書の活用が広がり始めている．文部科学省では，2024 年度から小中学校でデジタル教科書の本格導入を目指している[1]．大学では大学生協 PC 講座短期集中型プログラムとDECS 電子教材の試作が行われている[2]．
また，電子書籍が読書行動に及ぼす影響と読書文化に関する研究が行われている[3]．このような動きの中，「ためしながら学ぶ C 言語」の書籍化にともない，2020 年 9 月に電子教科書を出版することになった．この書籍は，初版と第二版をプリント本として出版し，計2 年間利用した．
発行の経緯や内容については，過去の PC カンファレンス
で述べた[4,5]．その後，改訂を繰り返し，この度，書籍化を実現した．紙での出版が授業開始に間に合わないことが判明し，電子教科書を先に出版し，少し遅れて紙で出版することになった．新型コロナウイルス感染症の感染拡大防止対策の中，遠隔講義を強いられ，さらに電子教科書
を始めて採用することになり，パソコンを使うプログラ
ミングの授業に依存した想定外の問題も見えてきた．本
論文では，電子教科書を活用した授業の実践を述べる．

2. 章立てとビューア
2.1 章立て

図 1 は，これまでに出版してきた表紙を示したものである．左側の緑色が初版のプリント本，その右隣の青色が第二版，右端の白色が電子教科書である．

プログラミング経験者は先へ進める仕組みになっており，自主的に進むよう指導している．また，初学者もプログラ
ミングに慣れてくると，だんだん先に進めるようになる．
9 章以降は，8 章までに学習したことを応用する内容である．9 章はインターネット上で公開されている e-Stat から
国勢調査のデータを入手し，これをプログラムで扱う内容である．10 章は数あてゲームを，11 章は暗算ゲームを取り入れた．12 章はプリント本の時代に Arduino を取り上げたが，Raspberry Pi 4 の内容に一新した．
本書の拘りはプリント本の時代から変わっていない．
インターネットで調べれば分かる内容は，細かく記載しないこと，文法の流れを払拭し，初学者が「ためしながら」学べることに重点を置き，まず「やってみる」，そして補
足説明を見ながら理解が深まるように配慮している．ス
モールステップを多く導入し，各章で取り上げたプログ
ラムは，少しずつプログラムを加筆修正しながら，目的のプログラムを完成できるようになっている．取り上げているプログラムは，直前のプログラムとの差を太字で示
し，少し，書き換えると次に進めるように工夫している．
プログラミングの初学者は，ブロック構造を意識したプ
ログラムを埋め込むことに慣れておらず，目的の機能を達成するために，どこに何を記述すれば良いかが分からないが，スモールステップは効果的である．テキストエデ
ィタや C コンパイラの準備方法は，別途，web サイトで紹介することで紙面を節約した．

図 1 ためしながら学ぶＣ言語
電子教科書の総ページ数は 242 ページ，定価は税込み
で 2860 円である．今回の出版では，少し遅れて紙の書籍も同じ定価で販売した．したがって，紙の書籍の内容が主であり，紙面はモノクロで，動画などのコンテンツは組み込んでいない．章立てと章毎のページ数を表 1 に示す．
授業では初学者を対象に，8 章までを教育目標としている．
なお高校時代に C 言語を学習している受講者もいるため，- 30 -

章
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

表 1 章立てとページ数
タイトル
動作環境の準備
日常生活にある値(意外な数字)
不思議な数モデル化とシミュレーション
デコレーション
便利なツールや部品の作成
暗号
文字の出現頻度
日本の人口
数当てゲーム
暗算クイズ
組込み型プログラミングの体験

ページ数

8
16
15
21
20
27
27
16
19
17
14
19

2021 PC Conference

2.2 ビューア
電子教科書の閲覧は，VW-eBooks 専門書学習ビューアを使う．起動の様子を図 2 に示す．電子教科書を購入す
ると，購入した書籍の表紙がここに並ぶ．このビューアを利用できるようにするためには，VW-eBooks への会員登録と DECS アプリのインストールが必要になる[6]．電子
教科書は，大学生協の店舗にて購入し，クーポンを受け取る．クーポンにはシリアル番号が記載されており，これを登録することによって電子教科書を閲覧できる仕組みになっている．ビューアは，Windows，macOS，iOS で利用できるが macOS はバージョンが少し古いため，ビューアの機能に制限がある．

デスクトップを占有していることが分かる．

図 3 ホスト側の様子
クライアント側の様子を図 4 に示す．これは，筆者がクライアントになったつもりでウインドウを配置した想像図である．ホスト側と同様に左上のウインドウが電子
教科書のビューア，右上がテキストエディタ，その下側がコマンドプロンプトである．さらにホストから配信しているデスクトップの様子を左下のウインドウに表示することになり，クライアントのデスクトップはウインドウが重なる等，非常に複雑な配置になることが分かった．部の中でホストのデスクトップの部分は，赤色の四角で囲って強調表示した．この様に受講者は，4 つのウインドウ
をデスクトップ上に配置することが要求される．受講者の中には，自宅で 2 画面を使用できる人もおり，ホストのデスクトップの表示とクライアント側のデスクトップ
を分けることによって，操作性の向上が考えられる．また，タブレットやスマートフォンでホストのデスクトップを表示することも操作性の向上につながる．

図2

VW-eBooks 専門書学習ビューア

3. 対象学科と学習環境
3.1 対象学科

2020 年度に電子教科書を採用したクラスは，5 クラス
ある．各クラスの受講者数は，60～80 名である．授業は学科毎に開講しているが，2 クラスに分割している学科もある．以下は，筆者が担当する工学部の機械工学科(EK 科)と工学部第二部電気電子工学科(NE 科)の 2 クラスの実践例について述べる．EK 科は木曜日の 11:10～12:50，NE 科
は火曜日の 19:50～21:20 の開講である．受講者は自宅にあるノート PC やデスクトップ PC を使う．2020 年度の授業は，新型コロナの影響を受け，ライブの遠隔講義をzoomで行った．
3.2 学習環境
受講者の学習環境は Windows が大半である．テキスト
エディタはサクラエディタを，C コンパイラは MinGW を
コマンドプロンプトで使用する．少数ではあるが macOSを利用する受講者もいる．この場合，テキストエディタは
Atom を，C コンパイラは gcc をターミナルで使用する．
zoom を使ったホスト側の様子を図 3 に示す．zoom を使った授業ではホストのデスクトップを画面共有した．
左のウインドウが電子教科書のビューア，右側がテキス
トエディタ，その下側がコマンドプロンプトである．複数のウインドウを配信する必要があり，これらがホストの

図 4 クライアント側の様子（想像図）
4.

ログデータについて2020 年 10 月から 12 月までの一部のログデータを，大学生協事業連合勉学研究事業部 DECS 事業推進課様から個人が特定できない状態でご提供いただいた．文字の拡大率，アクセス状況，利用端末等について分析を行った．
4.1 文字の拡大率
電子教科書は，拡大縮小が容易に行える．受講者が利用している情報端末によって，どの程度の拡大率で閲覧しているのかは興味深い．文字の拡大率について分析した結果を図 5 に示す．縦軸は，アクセス数である．100%辺りから急激に上昇し，140%にピークがあった．
その後は，260%辺りまで緩やかに低下することが分かった．デフォ- 31 -

2021 PC Conference

ルトが 100%になっており，ビューアを起動した後，大半の受講者が拡大していることがうかがえる．

多いことがうかがえる．続いて iOS が多く，iPhone や iPadの利用者が多かった． iPhone や iPad の利用者の何名かは，Windows と併用しているようである．

350

35

250

30

200

25

150

20

人

アクセス数

300

100

10

50

400%

0

次の級

380%

360%

340%

320%

300%

280%

260%

240%

220%

200%

180%

160%

140%

120%

80%

100%

60%

40%

0%

5
20%

0

15

倍率

図 5 文字の拡大率

アクセス数

アプリバージョン

図 7 端末毎の利用者数
count / id をグラフにしたものを図 8 に示す．Windowsの利用者は約 600 回のアクセスがあることが分かった．
macOS は，約 50 回と少ないことが分かった．
700
600

アクセス数

4.2 アクセス数
約 3 か月間における EK 科と NE 科の時間帯別のアクセス数を図 6 に示す．授業開始に合わせアクセスが急増していることがうかがえる．
EK 科は授業終了後も約 1000
アクセスがカウントされており，また NE 科は授業開始
前の15:00頃から約1000アクセスがあることが分かった．
これまでは，授業時間外での学習の状況が把握できなか
ったが，その様子が明らかになり，昼間学部と夜間学部での学習のされ方の特徴を示すことができた．
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0

500
400
300
200
100
0

アプリバージョン
00 01 02 03 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

図 8 端末毎の一人当たりの平均アクセス数

時刻
EK

NE

図 6 アクセス数
4.3 情報端末
NE 科に限定して，どのような情報端末で閲覧しているのかを分析した．その結果を表 2 に示す．ログデータにはアプリバーションの情報が記録されており，最後の文
字が情報端末の種類を示している．m は macOS，a はandroid，w は Windows，i は iOS であり，iPhone や iPad が該当する．count は操作回数，id は利用者数，count / id は一人当たりの平均アクセス数である．
表 2 アクセス数と利用者数
countid
アプリバージョン
4.0.25/17091201/m
174
3
4.0.44/20031001/a735
2
4.1.20/17091101/w
642
1
5.7.29/20040801/w
18453
31
5.7.44/20091501/i
1145
10
5.7.50/20111801/i
1872
7
23021
54
合計

count / id
58
368
642
595
115
267
426

id 数をグラフにしたものを図 7 に示す．Windows の利
用者は 32 名，iOS が 17 名だった．Windows の利用者が5. 利用者の様子
5.1 受講者の感想

NE 科の 13 回目の授業で，授業毎に実施している理解度調査を目的としたアンケート調査の中で，電子教科書
に関する感想を求めた．その結果は，紙が良かったとの指摘が大半であった．主な原因は，図 4 に示した通り，エディタ，コマンドプロンプト，zoom，電子教科書の 4 つのウインドウを開く必要があった．ノート PC のデスクトップに配置すると，非常に窮屈になる．その上で，エディ
タを使ったプログラムの入力，コマンドプロンプトでのコンパイル，実行の操作が必要となり，複雑な操作が発生した．紙の教科書であれば手元に置くことによって，ウインドウをデスクトップから一つ減らすことができる．
一方，タブレット等の情報端末を別に所有している受講者は，これに電子教科書の内容を表示し，操作性が良かったようである．書き込み等の機能は，受講者の興味をひいたようである．以下は受講者の自由記述の抜粋を示す．
・使いずらいです．パソコン以外大きな画面のやつがないので授業中の画面が zoom サクラエディターコマンドプロンプト教科書と多いので違う方が便利だと思います．
・印刷できない，コピペができない，ビューワのページ送りが不便．
・パソコンの画面ですぐに閲覧できるので，紙の教科書よりつか- 32 -

2021 PC Conference
いやすかった．
・プログラムと教科書を同じ画面で見られるので姿勢が動かず
疲れにくい．
・メモ，線引き，しおりなど自由度が高いので扱いやすい．字の大きさを変えられるので見やすい．
・教科書を開くまでの速さを比べると，電子教科書はロード時間があるため，本の方が速い．
・マーカーとかが引けて，良かったです．でも，ずっとパソコンを見てると疲れました．
・意外にも普通の教科書と同じ程度に使いやすくモニターに表示できるため自分のプログラムとの違いをすぐに確認することができた．

5.2 描き込みの機能
ビューワの描き込みの機能が役に立った．この様子を
図 9 と図 10 に示す．説明しながら線を引くだけである
が，説明しやすく，注目させやすいことが分かった．特に遠隔講義では，教科書のどの部分を説明しているのかを書き残せることは重要である．

図9

6.

今後の課題

7.

おわりに

電子教科書「ためしながら学ぶＣ言語」は，紙での出版を前提に進めた経緯があり，紙の内容を電子化することとなった．その結果，紙面はモノクロとなり，図も静止画となった．全面的に電子教科書へ移行すれば，カラー化や動画像の組込みは容易になる．マルチメディアの情報を組み込めることが，電子教科書の価値を高めることにつながる．一方，受講者からは紙の教科書を求める声も多くあり，悩ましい．
電子教科書は，利用者のログを分析できる点が優れている．受講者がお絵かきや付箋を付けることによって，どの部分に書き込みが多いのかを分析できる．多くの人が何かを描き込んでいるページは，書籍の内容に関する説
明不足等の原因が隠れている可能性があり，注目されているページがどこなのかを分析できる．ログの分析結果を提供してもらえるサービスの充実にも期待したい．

2 年間プリント本を使って改訂を行い，書籍化した．さらに電子教科書を導入する斬新なことを行ったが，デスクトップに複数のウインドウを開きながら行う授業では，
紙の教科書の要望が多いことが明らかになった．受講者が電子教科書に慣れていないことも原因の一つであるが，電子教科書を閲覧するためのノート PC とは別に情報端末が必要であることも見えてきた．義務教育では，ディジ
タル教科書の導入が話題になっており，やがて，ディジタ
ル教科書が当たり前の時代になるであろう．
「紙の教科書って，何ですか」と言われる時代が，間もなくやってくるのかも知れない．大学では，そのような新入生をがっかりさせない教育環境や教育内容の準備が必要である．

描き込みの例（その１）

謝辞

ログデータをご提供いただいた大学生協事業連合勉学
研究事業部 DECS 事業推進課の皆様に感謝いたします．

参考文献
(1)
(2)

図 10

描き込みの例（その２）以下は受講者の自由記述の抜粋を示す．

・説明の際に教科書に直接書き込みがあると，どこを読んでいるのか，
どこが大事な部分かを追うことができてわかりやすかっ
たです．
・残り少なくなってきましたがお絵かきして重要なポイントを理解していきたいと思います！
・色付きマーカーが分かりやすく，見返す際にも便利だと思った．
・色付けたほうが分かりやすかったです．
・大事な所に線を引いていて分かりやすかった．
・電子教科書について，従来の教科書に比べて，利点も多くあると思いますが，印刷して確認したい部分もあるので，印刷機能が使えるとさらに便利だと思います．
・電子教科書のマーカーの機能が分かりやすかったです．
・落書き機能を用いた説明はとても分かりやすかったです．

(3)
(4)

(5)
(6)

- 33 -

デジタル教科書に関する制度・現状について，文部科学省，
https://www.mext.go.jp/content/20200710-mxt_kyokasyo000008653_03.pdf，2021 年 5 月 16 日閲覧
大学生協 PC 講座短期集中型プログラムと DECS 電子教
材の試作，北村 士朗，板倉 隆夫，熊澤 典良，上村 隆一，
竹山 英紀，南條 晃，樋口 直樹，森川 佳則，藤井 諭，コンピュータ利用教育学会(CIEC)，PC カンファレンス 2019
講演論文集，pp.115-118
電子書籍が読書行動に及ぼす影響と読書文化に関する一考察，菅谷 克行，コンピュータ利用教育学会(CIEC)，PC
カンファレンス 2019 講演論文集，pp.144-145「ためしながら学ぶＣ言語【第 2 版】
」を活用した C 言語
プログラミング入門教育の実践，土肥紳一，今野紀子，コンピュータ利用教育学会(CIEC)，PC カンファレンス 2020
講演論文集，pp.146-149
プリント本を活用した C 言語プログラミング入門教育の実践，土肥紳一，今野紀子，コンピュータ利用教育学会(CIEC)，PC カンファレンス 2019 講演論文集，pp.284-287
VW-eBooks DECS アプリ，
https://coop-ebook.jp/contents/StaticPage.do?html=guide10，2021 年 5 月 16 日閲覧2021 PC Conference

Julia によるプログラミング教育について
箕原⾠夫*1・
Email: minohara@cuc.ac.jp*1: 千葉商科⼤学政策情報学部◎Key Words

1.

Python, Julia, プログラミング⾔語, プログラミング教育, オブジェクト指向

はじめに

Pythonをプログラミング教育のプログラミング⾔語として使⽤するべきではないかということを 2009 年の PC
カンファレンスで提唱して以来、2021 年現在になって、やっと様々な⼤学で標準のプログラミング⾔語として、
プログラミング教育で使われるようになってきた。既に、2014 年の段階で⽶国のコンピュータ科学系の学科でのプ
ログラミングの基礎を導⼊⾔語として Python がほぼ
100%使われていたので、やっと⽇本の⼤学も追いついてきた感が否めない。昨今のデータサイエンスの流⾏にも乗った形で普及されているが、もともとプログラミング
⾔語教育基礎としての理想的な⾔語になっているので、今後は⽇本でも C/C++, Java ⾔語に取って代わってPythonがプログラミング教育⾔語の主流になっていくだ
ろう。
プログラミング⾔語教育のための導⼊⾔語として、
Python の次の候補として、いち早く Julia 1) を採り上げてみた。設計⾃体が Python の後継で、C ⾔語のような⾼速実⾏性も⽬指しているため、⾼速数値計算の需要に応えて、今後、⼀定の割合で普及する可能性がある。本稿では、
ゼミナールの学⽣に、今年度前半（春学期）Julia を⽤いてプログラミング教育を始めてみた結果を報告し、次にPython と⾔語的な⽐較、Julia のライブラリ整備状況を報告する。さいごに、今後の Julia でのプログラミング教育の可能性について考察する。

の環境は違うが、開発環境はどちらの OS でも稼働する
VSCode を利⽤し、VSCode の Julia ⽤の機能拡張（Julia
Language Support 1.2.7）を使って⾏なった。また、各個⼈が使⽤環境のコンピュータに Julia 1.6 をインストール
して、⽂字端末（ターミナル・ソフトウェア）上で Juliaのインタープリタを起動して、その場で演算式を⼊⼒することも演習の中で⾏なった。
Julia は、コンパイラで機械語にコンパイルすることも可能であるが、やはりプログラミング教育では、インター
プリタを使って、その場で式の評価をしながら、解説をしていくことが⽋かせない。そのため、Swift や Julia のようなインタープリタを合わせ持つコンパイラベースのプロ
グラミング⾔語が今後は重宝される可能性がある。
Python では、インタープリタベースであるが、Numba プ
ロジェクトで、JIT（Just In Time）の関数単位での部分コ
ンパイルが可能になっている。⾼速化を考えるのであれ
ば、コンパイラ・インタープリタを合わせ持つ⾔語が⽣き残っていくと想定される。

2.2 授業構成
13 回の授業回の中で、前半の 8 回は、⾔語の修得に充てた。その詳細は、次の節で Python と⽐較しながら紹介していくが、通常のプログラミング⾔語の基礎教育と同様に、次のような内容になった。
・ 基本型とリテラル・ 演算⼦、代⼊、式と評価
・ ターミナルからの⼊⼒、⽂字出⼒・ ブロック・条件分岐・論理式と if 式
・ while ⽂による繰返し・ for ⽂とリスト、for ⽂と範囲指定による繰返し・ 例外処理・ 関数定義と呼出し、再帰関数
・ 構造体の使⽤

2. 授業実施の結果
2.1 オンライン（リアルタイム）での実施
Julia のゼミナールは、⾃分⾃⾝が基礎疾患を持ち、コロナ禍での授業運営であったために、遠隔オンラインで時間割に従ってリアルタイムで Microsoft Teams の会議の機能を使って授業を⾏なった。
1 コマの時間数は 105 分
であり、計 13 回の授業で運営した。ゼミナールなので、通常の演習科⽬とは異なり、課題などは出さず、主に学⽣と共に英語のリファレンスマニュアル 2) を⾒ての試⾏錯
誤を繰り返しながらのプログラミング演習を⾏なった。
学⽣は、Windows 10、教員は、Mac OS Big Sur で、OS

以上のような内容は、Python や Java を扱っていたときも同じであり、プログラミング基礎教育の典型的な道筋であると考えている。Julia の興味深い点は、次の節で述べ- 34 -

2021 PC Conference

るが、配列（リスト）が演算⼦で操作することが可能になっている点である。そのため、演算⼦・リテラルを扱うほぼ初回の授業から、いきなり配列を扱うことが可能となっている。Python では、Numpy などの外部ライブラリや⾼階関数で⽤意されているリストへの演算が、⾔語に最初から組み込まれていることが、Julia の 1 つの優越性として考えられる。
後半の構成は、主にライブラリを使ってのグラフィック
描画、GUI (Graphic User Interface)を持つアプリケーシ
ョンを作成することが主体となった。Julia のライブラリの⼀覧である https://juliapackages.com/を検索して、下記に列挙したようなライブラリを扱った。
・ グラフィック： Luxor, Cairo・ グラフ：Plots・ GUI：QML, Gtk
ゼミナールを受講していた学⽣の興味は、数値計算にはなかったので、数値計算のライブラリは今期の授業では扱わなかったが、Julia の本領を発揮するのは、数値計算であると思われるので、そちらの⽅が扱えなかったのが残念であるが、過年度発表したように⾮常勤で受け持っている慶應義塾⼤学 SFC（湘南藤沢キャンパス）の講義
では、Python を使って数値計算を扱って代償している。
需要のないところでは、数値計算は学⽣の興味をまった
く惹かない。

3.

⾔語仕様の⽐較

はじめに結論を述べておくが、Julia は、Java や Python
といったクラス定義を基本とするオブジェクト指向プロ
グラミング⾔語ではない。中途半端な紹介でオブジェク
ト指向プログラミング⾔語という紹介があるが、オブジ
ェクトを定義できなくはないが、クラスからオブジェク
トを⽣成するという形ではない。オブジェクト（Julia では構造体（mutable struct）が該当する）をまず作成しておき、その構造体に適⽤可能な関数を追加していくという形を採る。そのような意味において、プログラミング⾔
語全体としては、関数を基本としており、多相型（Polyphonic type）を扱うプログラミング⾔語となっている。

3.1 型と演算⼦
Swiftと同様にコンパイラ系のプログラミング⾔語であるために、Int8 や、UInt64 といったビット数・符号付き／符号無しの型指定が可能になっている。もちろん、なくても構わない（その場合は整数では Int64 として扱われる）。整数については、Int128/UInt128 で 128bit ⻑の整数も扱うことができる。
標準で、整数の桁数はこれらのbitで表せる範囲に制限されてしまうが、big 型あるいはBigInt 型を使えば、Python のように、桁数に制限されない整数表現が可能である。BigInt 型に対しても Int64 と同様の演算⼦を⽤いることができる。
実数型は、Float16, Float32, Float64 の 3 種類（指定されなければ Float64 の倍精度が標準になる）しかない。ここは、Swift のような Float80（Intel CPU の浮動⼩数点演算で使われる形式）や、四倍精度（Float128）が欲しいところであるが、今後の追加を期待するしかない。もちろん、Python の Decimal クラスのような、多倍⻑の浮動⼩数点数が扱える BigFloat 型は⽤意されている。複素数型は、実部と虚部の 2 つの実数から構成されており、Python のようなjを使う形ではなく、imを使う（たとえば、
3+4im）。
また、分数型（Rational 型）が標準で組み込まれており、
3//4 というような形で、分数で計算することが可能になっている。
演算⼦は、C ⾔語のもの＋αになっている。個⼈的な趣味だが、べき乗は、Python の**が好きで、Basic から使われている^は採⽤して欲しくはなかった。論理演算⼦は、Python の and, or, not から C ⾔語の&&, ||, !に戻されていて、興醒めである。また、Python では整数除算（floor
division）は//になっているが、上記のように Julia では分数に使われているために、整数除算に÷記号が使われていて、⽇本語フロントエンドがない⽶国などではどうやって⼊⼒するのかと思っていたところ、⧵div に続き Tab
キーをと⼊⼒するとでてくる。同じように平⽅根の記号√
も、⧵sqrt と⼊⼒すると表⽰される。また、数式において、係数と変数を積の記号*を省いて直接記述することが可能で、 5y+4x みたいに記述できる。
配列については、配列⾃⾝に適⽤される演算⼦+や*があるが（Python では⾏列の積を求める@が追加された）、更に、ドット演算⼦を使うことによって、要素に適⽤することが可能である。たとえば、配列 A に対して、「2 .* A.^2 .+sin.(A)」の式は、
配列A の各要素a に対して、
2a^2+sin( a )を適⽤した配列を返すことを意味している。Python のNumpy ライブラリのような機能を標準で組み込んでいる。Numpy なしでは、Python は、map ⾼階関数と lambda
式を使って同様のことを実現する。なお、配列については、
画期的なことだが、往年の Pascal のようにインデックス
は 1 から始まる。

3.2 制御構⽂
制御構⽂については、Python のようにインデントです
べてを表わす⽅式ではなく、無難に begin 〜 end, あるいは if 〜 end, while 〜 end, for 〜 end のような形で、ブロックを終わらせる end を最後の⾏につける⽅式である。ただし、基本的には Python と同様に、1 ⾏に 1 ⽂を

- 35 -

2021 PC Conference

記述する⽅式であり、1 ⾏に複数の⽂を記述する場合は、セミコロン（;）で区切る。C/C++系のプログラミング⾔
語で、⽂の終わりにはセミコロンを⼊れるというのは、あくまでもコンパイラに⽂の終わりを⽰す役割として挿⼊しているのであり、⼈間に無⽤な記号を打たせる必要はないので、今後はこの⽅式が主流となると思われる。for
⽂など、Python の range クラスのオブジェクトを使う代
わりに Swift のような範囲指定で表わす。なお、in を表わすために、∈の記号を⽤いることも可能である。以下の 2つの例は、for ⽂と範囲指定（n は 2 から始まり、+2 されて、8 まで実⾏される）および for ⽂と配列巡回の例である。

Julia は、Java のように引数の型を制限することによって、多相型関数を定義することができるが、Java よりも優れていて、型に適合しなければ、型指定がついていない関数
が最終的に選ばれる。Java ではこの機構は、クラス継承を使って実現するしかない。たとえば、以下の multiply の多相型の関数定義は、実数が来た場合は、最初のものが、整数が来た場合は、2 番⽬のものが、それ以外の型がきた場合は、型指定されていないものが選ばれる。なお、returnは省略可能である。
function multiply( x:: Float64, y:: Float64 ) x * y end
function multiply( x:: Int64, y:: Int64 ) x * y end
function multiply( x, y ) x * y end

for n = 2:2:8 print( n, " " ) end
for n ∈ [ 34, 45, 56, 67 ] print( n, " " ) end

なお、
酷いことに while ⽂内部のブロックで変数の値を変えるときは、Python の関数内部のように、global 宣⾔しないといけない。while ⽂は、もしかしたら、Swift のクロージャーのような形で実装されているのかも知れない。
以下は、ユークリッドの互除法を⽤いて繰返しで最⼤公
約数をｍに求める例である。代⼊⽂は、Python や Swift と同様に、タプルを⽤いて同時に複数の変数に代⼊が可能であるが、Python と異なり、CLU や Swift と同様に、タプルを⽰す丸括弧をつけなければならない。
(n, m) = (458, 64)
while n % m != 0
global n, m
(n, m) = (m, n % m)end

3.3 関数定義と呼出し
Python では、オプショナル引数（省略されたときにデフォルト値が代⼊される）とキーワード引数を混⽤して⽤いることができる（ただし、Python 3.6 より両者を区別する*が導⼊された。また、Python 3.8 より、更に位置引数を区別する/の記号が導⼊された）が、Julia では明確に区別しており、キーワード引数は、セミコロンの後に配置することになっている。キーワード引数は、実引数として呼び出すときに必ず、キーワードに代⼊する必要がある。
function printabc( a, b, c, sep=" " )println( "$(a)$(sep)$(b)$(sep)$(c)" ) end
printaabc( 1, 2, 3 )function printabcsep( a, b, c; sep=" " )println( "$(a)$(sep)$(b)$(sep)$(c)" ) end
printabcsep( 1, 2, 3, sep="+" )なお、演算⼦についても、Python のクラス定義中の__add__関数のように、プログラム上で定義した構造体⽤の演算が記述できるように定義することができる。このときは、Base モジュールの演算⼦関数として定義する。
下記は⾃分で構造体を使って定義した分数型（Bunsu）の加算を + 演算⼦で記述できるようにするものである。
add は、Bunsu ⽤に別途定義（次の節を参照）されているものとする。
import Base.+function +(a::Bunsu, b::Bunsu)
return add( a, b )end

3.4 クラス定義はない、構造体と多相型関数だけ基本的に構造体（struct）しか定義することができない。
ただし、Python や Java のコンストラクタのように、構造体の中に、コンストラクタとなる関数だけは定義することができる。以下は、クラス定義⾵に、構造体を定義した
例になっている。コンストラクタだけは、このように代⼊で定義することが可能である。
mutable struct Bunsu
bunshi :: Number
bumbo :: Number
Bunsu( x, y ) = (y == 0) ? error( "div by zero" ) :new( x, y )end

構造体を定義した後に、実際にその構造体を⽣成し、外側から、その構造体を引数の型として取れるような多相型の関数を添付するという⽅式を採る。以下は、上記で定義した Bunsu 型の 2 つの構造体に対しての加算を計算して、別の構造体を返す関数の例となっている。なお、yakubun
関数は、別途定義してあるものと仮定している。

- 36 -

2021 PC Conference

整備されている Python と⽐べて、Julia のそれは、未熟さが⽬⽴った。

function add( self:: Bunsu, other:: Bunsu )result = Bunsu( self.bunshi * other.bumbo+ self.bumbo * other.bunshi,
self.bumbo * other.bumbo )yakubun( result )return result
end

4.

5.

ライブラリ環境グラフィックスで⽤いた Luxor.jl 3)ライブラリは、ター
トルグラフィックスも備えており、⾮常に使いやすかった。
しかしながら、
これはGUIを構成するものではなく、
あくまでもグラフィックス描画だけであったので、発展はない。プログラミングの基礎教育として使う分には良いと思われる。
Plots.jl 4) は、Python の matplotlib のような形でグラフを表⽰してくれるライブラリであり、これは matplotlib の類推で使えたので、良かった。しかしながら、数値情報をみせるという需要が学⽣にはなかったので、少ししか使わなかった。
GUI として、Qt ベースで利⽤できるものに、QML.jl 5)ラ
イブラリがあるが、これは QML を別途記述しなければならない。この頃の GUI では、GUI 上のコンポーネントの配置などを JSON ベースなどで記述するものが増えてきているが、最終的なアプリケーションを開発するときは必要だが、プログラミング基礎教育では、却って理解を阻害する（もう１つ別の⾔語で記述しなければならない）
ものではないかと考えられる。たとえば、SwiftUI も Swiftとは若⼲⾔語仕様が異なっている。そういう意味でもQML を使うのをやめたが、決定的な要因だったのは、テキストの再描画が崩れてしまうというバグが直っていな
いかったからである。
その結果、GUI として、Gtk.jl 6)を使うことに落ち着いたが、これは、古くからの Tk のライブラリであり、現在では少し⾒劣りしてしまう。また、Python 版の標準ライブ
ラリに⼊っている Tk のライブラリは、tkinter であり、Gtk（元は C ⾔語のライブラリ）とは異なり、Python での経験が活かせなかった。加えて、C ⾔語版の Gtk と関
数の呼び出し⽅が異なっているので、変換を考えるのが⼤変だった。また、Gtk.jl のグラフィックスの部分は、Cairo.jl 7)というライブラリの派⽣版が⽤いられていた（Gtk.jl においては Graphics.jl という形で利⽤している）
ので、その部分は、そちらのリファレンスやソースプログ
ムを参照する必要があった。総じて、ソースプログラムおよび C ⾔語⽤のリファレンスなどを参照しながら、プロ
グラムを組んだが、ライブラリのリファレンスが⾮常におわりにJulia は、オブジェクト指向プログラミング⾔語としてではなく、多相型関数プログラミング⾔語としては、よく設計された⾔語だと思われる。しかしながら、Python が⽤いている記号に⽐べて、演算⼦等の記号が⾮常に多く、プログラムとしての可読性は下がっている。配列への演
算⼦の適⽤など、数式記述・数値計算⽤には向いているプ
ログラミング⾔語であるが、今後、そちらの需要が⼤きく
増えるかどうか（現在の⽪相的なデータサイエンスの流⾏がいつまで続くか）に掛かっているのではないか。プロ
グラミング教育の基礎教育として、Julia を導⼊するべきかについては、未だに C ⾔語でプログラミング教育をしているのであれば、置き換えても良いとは思われる。しかし、Python に⽐べれば、特定の分野の需要に偏っている
ため、基礎プログラミング教育として相応しいのかについては疑問が残る。Python を置き換えることはないだろう。特に、Python に⽐べて未発達なのはリファレンス・
ドキュメントの少なさである。別に⽇本語のものが必要と⾔っている訳ではなく、英語で構わないので、リファレ
ンスが欲しい。ライブラリのリファレンスは、申し訳程度に記述してある程度なので、ソースプログラムを参照す
ることは必⾄である。Python のライブラリの充分すぎる
リファレンスやドキュメントに⽐べて、Julia のそれらは著しく⾒劣りがする。今後、Julia が普及していくためには、サポートライブラリの少なくとも英語でのドキュメ
ント化が必須であると考える次第である。

参考⽂献
(1)
(2)
(3)

(4)
(5)
(6)

(7)

- 37 -

Julia Programming Language, https://julialang.org, lastviewed in July 2021.
Julia 1.6 Documentation, https://docs.julialang.org/, lastviewed in July 2021.
JuliaGraphics / Luxor.jl,
https://github.com/JuliaGraphics/Luxor.jl, last viewed inJuly 2021.
Plots, http://docs.juliaplots.org/latest/, last viewed in July2021.
QML.jl, https://github.com/barche/QML.jl, last viewed inJuly 2021.
JuliaGraphics / Gtk.jl,
https://github.com/JuliaGraphics/Gtk.jl, last viewed in July
2021.
JuliaGraphics / Cairo.jl,
https://github.com/JuliaGraphics/Cairo.jl, last viewed inJuly 2021.

2021 PC Conference

マインドストーム EV3 を活用した Python の入門的学習
鈴木治郎 ∗1 , 松本成司 ∗1E-mail: szkjiro@shinshu-u.ac.jp, matsu@shinshu-u.ac.jp*1: 信州大学全学教育機構◎ Key Words: STEM 教育, プログラミング教育, オンライン学習

1

はじめに

LEGO 社からプログラミング可能なロボットキット
として初代マインドストーム RIS*1 が発売されたのは 1998 年である．その後，同シリーズとして，2006
年に第 2 世代の NXT，2013 年に第 3 世代の EV3が発売された*2 ．筆者らは信州大学において 2002 年からこれらのマインドストームを活用したプログラ
ミング実習を一般教養における選択科目として行ってきた [1]．そして RIS および NXT に対してはこれらマインドストーム用に開発された C 言語ライ
クなオープンソースのプログラミング言語である
NQC[2] と NXC[3] を使用してきた．
一方，本事例で紹介する Python[4] は，プログラ
ミングの入門教育から最先端の科学分野に至るまでさまざまな分野で広く用いられてきたスクリプト言語であり，近年飛躍的に発展している AI やデータサイエンスの分野において最も人気のあるプログラ
ミング言語の一つである．そのため一年次においてPython に親しんでおくことは高年次における種々の分野の学習においても有用であると考えられる．
本稿では，マインドストーム EV3 によるロボティ
クス入門の学習について，代表的な課題例とそれらの学習要素を紹介する．これらの学習要素には，制御構造やオブジェクト指向などのプログラミング技
法の基礎事項に加え，数値微分や数値積分といった計算技法の原理，MQTT や HTTP を使った通信プ
ログラミングの基礎事項も含まれる．なお，本稿で紹介する課題のプログラム作成例の詳細については
文献 [5] に掲載されている．
以下，EV3 の特徴とプログラミング環境を簡潔に解説したのち，実際に授業で扱った課題例を紹介する．

2

EV3 の特徴と ev3dev

第 3 世代の EV3 は，CPU に ARM9 プロセッサを搭載し，メモリ 64MB，フラッシュメモリ 16MB，178 × 12 ピクセルのモノクロディスプレイ，さらに
microSD スロットと USB ホスト端子も装備しており，機能的には近年普及している Raspberry Pi などのシングルボードのパソコンに近い．特に，USB 端子に Wi-Fi アダプタを装着することで EV3 単体でインターネットに接続することが可能であり，パソ
コンやスマートフォンなどの外部端末からインター
ネット経由でアクセスできる．
EV3 の教育用キットには，ロータリ・エンコーダ付きのモータ 3 個の他，タッチセンサ，カラーセン
サ，超音波距離センサ，ジャイロセンサの 4 種類のセンサが含まれている．また，旧モデルの NXT に付属しているモータやセンサも使用可能である．
EV3 には LEGO 社公式の Linux ベースの OS が搭載されているが，microSD スロットに OS イメー
ジをコピーしたメディアを挿入しておくことでサードパーティ製の OS も起動可能である．今回紹介する事例では，Debian GNU/Linux の派生 OS である
ev3dev[6] *3 というオープンソースの OS を使用する．ev3dev では Debian プロジェクトの公式 ARM
用リポジトリをそのまま使用できるため，Debian でサポートされているさまざまな開発環境や各種ツールを直ちに活用できる*4 ．

3

プログラミングのための準備

3.1 プログラミング環境
ev3dev の OS イメージには，EV3 用の Python モ
ジュール python-ev3dev2[7] があらかじめ含まれている．また，パソコンとの通信ツールとして ev3devには OpenSSH が内包されており，標準状態で ssh
サーバが起動する．したがって ssh クライアントが使用可能であればどのような端末からも EV3 にロ
グイン可能である．実際，Windows 10，MacOS，Linux OS を搭載したパソコンでは通常パソコン側の特別な設定なしに ssh で EV3 に接続できる．また Android 端末や iPad・iPhone などの携帯機器においても簡易 Linux 環境を兼ねたターミナルエミュ
レータ [8, 9] をインストールすることで EV3 にログインしてプログラミング作業をすることが可能である．
一旦 EV3 にログインすれば，ev3dev のシェル上*1 RIS(Robotics Invention System)*2 2020 年度には最新モデルの Robot Inventor と Spike Prime が発売された*3 ev3dev は EV3 用だけでなく Raspberry Pi 用や BeagleBone 用の OS イメージも用意されている.
*4 ev3dev 公式ページ [6] によると，Python, MicroPython, Java, Go,C++, C, Prolog など多くの言語がサポートされている．
*5 ev3dev には標準エディタとして nano が含まれている．また vi や emacs も使用可能である．

- 38 -

2021 PC Conference

で Python の対話モードを起動したり，標準の簡易エディタ*5 を使ってプログラムを編集して，シェルからそのプログラムを実行することができる*6 ．ただし，パソコン上で Emacs, Atom, Visual Studio(VS) Code などの高機能なエディタを使ってプログ
ラムを編集する場合にはパソコン OS へのそれらのインストール作業が必要になる*7 ．
このように，配布されている ev3dev の OS イメー
ジを microSD メディアにコピーして起動するだけで基本的には直ちにプログラミング学習を開始できる
ので*8 ，授業用に配布して利用した．

3.2 ロボット本体の組み立て
EV3 基本セットには 541 ピースの部品が含まれている．これらを組み合わせることで容易にオリジナ
ル・ロボットを製作できる．しかしながら授業時間の節約に，ロボット本体の構築には LEGO 社のサイトで組み立て説明図が公開されているトレーニン
グ・モデル [10] を使用した．このモデルでは，ドラ
イブベースに容易に各種センサや中型モータを使ったアームを装着することができる．ただし，課題によっては多少の改良を加えたほうがよい場合や改造が必要な場合もある．

ングに慣れることである．特に関数定義におけるパラメータの指定方法や関数呼び出し時における引数の渡し方について理解することが重要である．
こ の 課 題 で は ，python-ev3dev2 で 新 た に 導 入さ れ た MoveTank と い う ク ラ ス を 用 い た ．こ のMoveTank クラスを使うことで，左右のモータの回
転スピードを指定するだけでロボットの前進や旋回の命令が次のように簡潔に書ける．
from ev3dev2.motor import MoveTank, OUTPUT_B, OUTPUT_C
mydrive = MoveTank(OUTPUT_B, OUTPUT_C)
mydrive.on_for_degrees(40, 40)# スピード 40 で前進
mydrive.on_for_degrees(40, -40) # スピード 40 で旋回

ところで、正多角形だけでなく星型正多角形に対応できるよう関数を改良するのは容易である．星型正多角形は頂点を一定値でスキップして結べば描けるので，この一定値もパラメータに与えてやる．

4.3

キャッチャー・ロボット

この課題のねらいは，Python におけるクラス作成方
法やメソッドの実装方法を学習し，初期化関数の役
割や変数のスコープの概念，クラスの継承について理解することである．
図 1: キャッチャーアームを取り付けたロボット

課題例

4

4.1 Python の対話モードを使った学習
Python の基本的な文法を学習し，EV3 用の Python
モジュールである python-ev3dev2 の API に慣れることが目的である．具体的には，Python の対話モードを使い，必要なモジュールをインポートしてモータの回転を制御したり，各センサの値を読み取って端末に表示する．この練習を通じて，Python で扱
ういろいろなオブジェクトの型にも慣れる．
次の例 1 では，スピード (50%) と回転角 (360 度)を指定してモータを回転させている．また、例 2 ではカラーセンサで得られる RGB の値をタプルで表示させている．

from ev3dev2.motor import \MoveTank, OUTPUT_B, OUTPUT_C, MediumMotor>>> # 例 1: 端子 B のモータを 50% のスピードで 360 度回転>>> from ev3dev2.motor import LargeMotor, OUTPUT_B>>> motor = LargeMotor(OUTPUT_B) # モータのインスタンス生成>>> motor.on_for_degrees(50, 360) # スピードと回転角を指定>>>>>> # 例 2: カラーセンサで取得した色の RGB 成分を表示>>> from ev3dev2.sensor.lego import ColorSensor>>> cs = ColorSensor()>>> print(cs.rgb) # RGB の値がタプルで得られる

4.2

具体的にはドライブ・ベースにキャッチャー・アー
ム*9 を装備した新たなロボットのクラスを定義し，アームの上げ下げや目標物*10 への接近や移動などをこのクラスのメソッドとして実装する．その際，次の例のようにあらかじめ提供されている MoveTank
クラスを継承することで，ロボットの移動について
は MoveTank のメソッドがそのまま使用できる．

class MoveCatcher(MoveTank):"""MoveTank クラスを継承したクラスを定義"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.arm_motor = MediumMotor()...

正多角形を描いて動くロボット

この課題のねらいは，ロボットの前進や旋回動作を通じて，繰り返しなどの制御構造を理解し，さらに関数を活用することで汎用的・構造的なプログラミ

def arm_up(self):...

# メソッドを定義

def arm_down(self):...

# メソッドを定義

初期化メソッド

mydrive = MoveCatcher(OUTPUT_B, OUTPUT_C)
mydrive.arm_up()

この課題では目標物の検出について超音波距離セ*6 ファイル操作に必要なシェルコマンドについては簡単に説明した*7 これらの高機能エディタで自動ファイル転送機能を使用すればリモート側のファイルをローカル側と同じように編集できる．
*8 便利のため，Debian の task-japanese という日本語化のためのパッケージを追加でインストールした．
*9 キャッチャー・アームの作成方法は文献 [10] に掲載されている*10 LEGO ブロックで作った直方体- 39 -

2021 PC Conference

ンサを使用した．興味深い応用例としてカラーセン
サを使った目標物の分別がある．
ライントレース・ロボット
この課題のねらいは，ライントレースを目的とした
PID 制御の簡易な実装を通じて，数値積分や数値微分の原理を理解すること，さらに比例制御・積分制
御・微分制御のそれぞれの効果を観察して各ゲインを適正な値を実験的に調整することである．
この課題では，ロボットのステアリング量とス
ピードを直接指定できる MoveSteering というクラスを使用した．カラーセンサで測定した反射光の強度 (明るさ) から，必要なステアリング量を次の式で計算することができる．

4.4(ステアリング量) = kp × (偏差)+ ki × (偏差の時間積分)+ kd × (偏差の時間変化率)

ここで，偏差とはセンサで測定された明るさと目標
値 (典型的には白と黒の境界の上での明るさ) の差であり，比例定数 kp , ki , kd はそれぞれ比例ゲイン，積分ゲイン，微分ゲインを表す．これらのゲインを実験的に調整することで，曲率の違う複数のカーブにおいて，より滑らかな走行を目指した．またカラー
センサ 1 個で交差点を認識するために，指標として偏差の積算値を用いる手法についても試みた．
自己位置推定ジャイロセンサから得られた角速度とモータのロー
タリ・エンコーダから得られたロボットの速度を積分することでロボットの進んだ距離と旋回角度を計算し，現在位置を推定することができる．
課題例として，ロボットにいろいろな動きをさせ，ロボットの動いた軌跡を本体ディスプレイに描画させた．その際，ロボットを移動する動作とディスプレイに描画する処理をそれぞれスレッドとして定義
し，これらのスレッドを使った並列処理についても学習した．ライントレースと組み合わせた応用も可
能である．

4.5

図 2: ロボットの軌跡を本体ディスプレイに描画

レゴ社の公式サイト [10] にはジャイロ・ボーイと呼ばれるバランサ・ロボットの組み立て説明書があるが，本コースでは，これまで使用してきたドライ
ブベースを若干改造しただけのロボットを使用した．
図 3: 2 輪でバランスを取るロボット

4.7 MQTT を使った通信
MQTT[11] はブローカ (MQTT サーバ) を介して多対多のメッセージのやり取りが可能な非同期の軽量な通信プロトコルである．特に IoT の分野で近年とても注目を集めている．この課題では，MQTT を使った通信実験を行い，それを通じてイベントハン
ドラやコールバック関数の概念についても学習する．
ev3dev2 に は MQTT の サ ー バ お よ び ク ラ イ
ア ン ト・ソ フ ト ウ ェ ア と し て オ ー プ ン ソ ー ス のmosquitto[12] が標準で含まれている．本事例では
EV3 上で mosquitto サーバを稼働させた*11 ．したがって，その EV3 がメッセージを発行する場合はブローカ兼パブリッシャに，メッセージを受信する場
合はブローカ兼サブスクライバとなる．
Python での MQTT メッセージを送受信する前に，シェル上での送受信を確認しておく．例えば，IP
アドレスが 192.168.0.4 のブローカの’test’ というトピックにサブスクライブしてメッセージを受け取るには，次のようなコマンドを実行する．
mosquitto_sub -h ’192.168.0.4’ -t ’test’

一方，メッセージのパブリッシュは次のコマンドで行う．
mosquitto_pub -h ’192.168.0.4’ -t ’test’ -m ’Hello, EV3!’

Python スクリプトでは，MQTT のクライアント・
ライブラリとして paho[13] を使用した*12 ．
paho を使ったメッセージの送信例を示す．
# メッセージの送信例
import paho.mqtt.client as mqtt
mqttc = mqtt.Client()
mqttc.connect(’192.168.0.4’)# ブローカに接続
mqttc.publish(’test’, ’Hello!’) # メッセージを送信

一方，受信側はネットワーク・ループを動作させることで，常時メッセージの受信をチェックする．

4.6 バランサ・ロボット
PID 制御の応用として，ジャイロセンサを活用して，倒立振子 (バランサ・ロボット) に挑戦した．

# メッセージの受信例
import paho.mqtt.client as mqtt
def on_message(client, userdate, message):""" メッセージ受信時のコールバック関数 """*11 パソコンなどの端末側で MQTT サーバを運用することも可能である．
*12 Python の MQTT ライブラリである paho-mqtt[13] は ev3dev2 に標準では含まれていないので，Python のパッケージ管理

ツール pip を用いてインストールした．

- 40 -

2021 PC Conference

moodle の課題提出機能を使った．また，ロボットの動作の様子については，対面での発表会の代わりにスマートフォンで撮影した動画を moodle のフォー
ラムへ各自で投稿し，受講生の間で共有した．

print(message.topic, message.payload)
mqttc = mqtt.Client()
mqttc.on_message = on_message # コールバック関数の登録
mqttc.connect(’192.168.0.4’)
mqttc.subscribe(’test’) # トピック’test’ にサブスクライブ
mqttc.loop_start() # ネットワーク・ループのスタート

6

簡単な課題として，一方の EV3 をリモコンに使い他方の EV3 を動かす例が挙げられる．例えば，リモ
コン側の上下左右の本体ボタンの状態やリモコン側に装着したジャイロセンサの値を相手側のロボットに送信し，それらの値に応じたスピードやステアリ
ングでロボットを動作させるという課題は直感的な確認も容易である．

4.8 HTTP を使った通信
Python の標準ライブラリにある simple server モ
ジュールを使用すると，次のように簡単にウェブ・
アプリケーションが作成できる．
from wsgiref.simple_server import make_server# ’Hello World!’ を表示する簡単な Web アプリケーション
def my_app(environ, start_response):
status = ’200 OK’# HTTP ステータス
headers = [(’Content-type’,’text/plain; charset=utf-8’)] # HTTP ヘッダ
start_response(status, headers) # リクエスト待ち受け
return [b’Hello, World!’] # 応答 (「バイト列」を返す)

本 稿 で は ，マ イ ン ド ス ト ー ム EV3 を 活 用 し た
Python の入門的学習の授業事例について紹介した．
ここで紹介した事例は必ずしも系統的な Python の学習とは言えないが，課題を工夫することで多くの学習要素を採り入れることができた．特に OS として ev3dev を使ったことで，MQTT サーバや HTTP
サーバを容易に稼働させることが可能なため，入門的な Python の学習に加え，IoT の学習にも適した教材となった．本授業は教養科目授業を企図した構成であるため，簡単に体験できる多種類の学習要素からなっている．学習要素をより深く進めるための探究的課題として構成する進め方であっても，教材準備が比較的簡単にできることが伝わっただろうか．

参考文献# サーバ・インスタンスの生成とサービス開始
httpd = make_server(’’, 8080, my_app) # 8080 番ポートを使用
print("Serving on port 8080...")
httpd.serve_forever() # サービス開始

課題例としては，この simple server を使ってEV3 上で HTTP サーバを稼働させ，パソコンやス
マートフォンなどのブラウザからアクセスして，センサの値を取得したり，ロボットを制御する．
各種センサの値を一定時間ごとにウェブブラウ
ザに表示する場合は上記の return 文の代わりに
yield 文を使ってジェネレータ関数にすると便利である．また，簡易な HTML ファイルを作成し，モー
タを回転させるためのボタンを埋め込んでおくこと
でパソコンやスマートフォンから EV3 をリモートコ
ントロールできる．
図 4: 簡単なウェブアプリケーション

5

おわりに

動画撮影による課題提出

各課題で作成したプログラムの提出は，信州大学の全学生向け e-ラーニング・プラットフォームである[1] 松本成司，鈴木治郎，『ロボティクスを題材にした実習型授業の総括』, 2006 PC カンファレン
ス論文集, 2006 年[2] NQC 公式サイト,
http://bricxcc.sourceforge.net/nqc/[3] NBC/NXC 公式サイト,
http://bricxcc.sourceforge.net/nbc/[4] Python 公式サイト,
https://www.python.org/[5] 松本成司，『Python ロボティクスプログラミン
グ入門』，合同会社 diggtag 監修・出版，2020 年[6] ev3dev の公式サイト,
https://www.ev3dev.org/[7] python-ev3dev2 の開発サイト,
https://github.com/ev3dev/ev3dev-langpython[8] Termux, https://termux.com/[9] a-shell,
https://holzschu.github.io/a-Shell iOS/
[10] LEGO 社 に よ る Robot Educator (Driving
Base) モデルの組み立て説明図,
https://education.lego.com/enus/product-resources/mindstormsev3/downloads/building-instructions[11] https://mqtt.org/[12] mosquitto の公式サイト,
https://mosquitto.org/[13] paho(Python の MQTT ライブラリ) の公式サ
イト, https://www.eclipse.org/paho/- 41 -

2021 PC Conference

ICT 活用実践事例集「まなびの旅」冊子制作および分析について
平田義隆*1
Email: hiratay@kyoto-wu.ac.jp*1: 京都女子中学校高等学校教諭・京都女子大学現代社会学部非常勤講師◎Key Words

1.

ICT 活用，実践事例集

はじめに2020 年度、学校ではコロナ禍による休校もあり、生徒の学びを止めないためにできる限りのことを行ってきた。
その後、第 2 波等も考慮し、生徒 1 人 1 台端末の所持(いわゆる GIGA スクール構想)の実現が全国的に急速に進んだ。筆者の勤務校では、数年前から教員は一人 1 台の貸与 PC を所持し、様々な教育活動に活用しているところであるが、2021 年度より中学校で生徒 1 人 1 台端末の配付が始まり、教員はその教育活動への利用について試行錯誤しているところである。そこで本校では、筆者が 2020年度の ICT 活用実践を冊子にまとめ編集することになった。各教員の実践を見える化し、それを共有することによって、今後の新しい教育への参考にしようという狙いである。ここではその冊子制作の過程で見えたこと、生徒の変容や教員の手応え等から明らかになったことを通して
現状の分析を行い、今後の教育活動への課題を考えてい
きたい。

2.

本校におけるこれまでの ICT 教育

京都女子中学校高等学校では、長年、視聴覚教育については先進的に行ってきたが、ICT 教育については出遅れていた。そこで 2017 年度より、教員 1 人 1 台 PC の貸与が行われ、校務の情報化が進む中で、2018 年度に中学校で、2019 年度には高校で普通教室にプロジェクタが設置された。それを契機にして教員が教室に PC を持ち込んでの授業が盛んに行われるようになり、2020 年度現在、教材提示型の授業を中心に教育活動が行われている。
それと同時に、PC ルームの更新が行われ、PC ルーム 3
教室中の1 つをコモンズ化することとなり、そこには iPadが 45 台整備された。また翌年には、図書館にも同様に 45台整備され、その場では生徒 1 人 1 台環境での授業運営が可能になった。こちらについては図書館という場所に整備されている関係もあり、調べ学習の一環としての利用が多く、次いで、レポート作成などに使われることが多くなっている。

3.

づけ、そこを基本にした進化の度合いを見える化する必要があると感じた。また 2020 年度の学校現場はコロナ禍に見舞われ、これまでの教育活動とは全く違ったものを要求される場面も多く、その中でも ICT の上手な活用を必要とされ、本校でも Zoom を用いた遠隔授業や Google
Classroom 等のオンラインコミュニケーションツールを
教員全員が利用できるようになった。このような学校の財産を見える化する方法はいろいろあるが、教育委員会
等で作成されている事例集を参考にして、学校独自のものとして今回「ICT 活用実践事例集」を作成することとした。職員室で隣に座っていても、授業運営に関してはお互い知らない者同士であることが多いが、この冊子制作を契機にして、教員同士が互いに研鑽を深め、授業を知ることが少しでも進めばという思いもあった。

4.

冊子の概要

今回制作した ICT 活用実践事例集の冊子は、A4 版･103
ページで構成されている。上でも述べたように、本校のICT 教育は駆け出しであるが、主体的対話的で深い学びを追い求め、
ICT を活用した探求型学習を数多く実践することで「これからの社会を生き抜くたくましい女性を育てていきたい」という思いを込めて「K.G.S.まなびの旅」と名付けている(K.G.S.は本校の略称である)。
内容は、本校教員による合計48の事例(中学校20事例、高校 27 事例、全学年 1 事例)が収められている。学年、コース･類型、教科についてはできるだけバランスを取り収録をした。実際にはもっと多くの教員が実践を行っているが、冊子の都合で今回はこの事例数になった。
各事例についてはすべて 2 ページ構成になっており、「単元名・テーマ」「単元計画」「授業場所」「活用機器」「PC やタブレットの活用場面」「活用コンテンツ」「活用のポイント・生徒の変容」「活用の実践・実践の手応え」の 8 項目からなっている。中でも、「PC やタブレットの活用場面」欄については、文科省の「学びとイノベーション事業」における「ICT の活用場面」を参考にし、その該冊子の制作に至る経緯

上に示した本校の ICT 教育の流れの中での最新の動き
が、国が提唱するいわゆる「GIGA スクール構想」による
生徒 1 人 1 台端末の配付である。国主導による公立学校
での動きに同調する形で、本校でも義務教育段階である中学校で 1 人 1 台配付を実現すべく準備を進め、2021 年
度 4 月より実施する運びとなった。この動きの中で、先に述べた教材提示などを中心とする ICT 教育から、生徒主導型の ICT 教育への進化が求められることから、2020年度現在の本校における ICT 教育を「ICT 元年」と位置- 42 -

図１：ICT の活用場面(文科省学びとイノベーション事業)

2021 PC Conference
当する学習活動を選択する方式を取った。また、「活用のポイント・生徒の変容」欄には、ICT を活用した授業を行うことで、授業に向かう生徒たちの変容や、生徒たちがどのように変わったのかを記述してもらい、「活用の実践・
実践の手応え」欄は、逆に ICT を活用した授業を行うことによって、教員がどのように感じたのか、また授業に手ごたえを感じているのかを主観的に記述してもらっている。これらについては、次の項で分析を示していきたい。

事例の分析

5.

ここからは、全 48 事例について、特徴的な項目についての分析について進めていきたい。

5.1 基本情報について
中

中

表１：学年別事例数
中 中 高 高 高

１

２

３

全

１

２

３

全

7

6

5

2

9

11

5

2

1

48

Ｗ

行

合

高

全

合
計

宗

国

表２：教科・科目別事例数社 数 理 英 家 保

教

語

会

学

科

語

庭

体

Ｒ

事

計

1

9

7

4

8

10

1

1

3

4

48

表のとおり、事例集を編集するに当たり、できる限り学
年及び教科・科目についてはバランス良く収録することに努めた。高校３年生では受験演習等の授業が多く、ICTを活用した授業の実践が少なかったことや、教科においては、単位数等の関係もあり少しばらつきが見られている。ただ 2020 年度はコロナ禍での取り組みも加わり、学校行事において、対面からオンラインに変更されたものも積極的に収録した。また、WR(Wisteria Research)については専門学科ウィステリア科の特別な教科で、主に調べ学習から論文制作を中心とする授業であり、ICT を活用した授業が全学年で展開されているためすべての授業を収録している。

5.2 活用機器欄について
活用機器については、デフォルトの項目として「プロジ
ェクタ」、「教員用 PC」、「学習者用 iPad」、「実物投影機」、「その他」の項目を設け、その他の場合のみ、具体的記述を求めている。
48 事例中、プロジェクタの使用例が 43 事例、教員用 PCの使用例が 34 事例あり、多くのケースが普通教室に教員用 PC を持参し、プロジェクタで教材提示を行うものであった。また、学習者用 iPad の使用例が 13 事例あり、ラー
ニングコモンズや図書館に整備されている iPad を用いての授業を積極的に行っている教員も少なからず存在している。

※表中の A1～C4 については以下の通り。
A：一斉学習A1：教員による教材の提示
B：個別学習B1：個に応じる学習
B2：調査活動
B3：思考を深める学習
B4：表現・制作
B5：家庭学習
C：協働学習C1：発表や話し合い
C2：協働での意見整理
C3：協働制作
C4：学校の壁を越えた学習
先ほども挙げたように、各教員には、事例に対する PCやタブレットの活用場面の分類を文科省の「学びとイノ
ベーション事業」における「ICT の活用場面」を参考に行ってもらった。その結果が表３の通りである。
2020 年度は、本校では１人１台環境ではなかったため、学習形態としては、個別学習や協働学習よりも一斉学習のスタイルの授業が大半を占めている状態であるため、約 85%の事例が A1(教員による教材の提示)スタイルの授業事例となっている。しかし、5.2 より、iPad の活用も 3割弱の事例があり、その多くは、B2(調査活動)や B3(思考を深める学習)、C1(発表や話合い)を意識して活動されている。しかし、B5(家庭学習)や C4(学校の壁を超えた学習)
までにはなかなか到達せず、現在の ICT 環境では難しいと考える。

5.4 活用のポイント・生徒の変容欄について
活用のポイント・生徒の変容欄については、ICT を活用した授業を行うことで、生徒がどのように変化したと思
われるかについて記述を求めている。ここでは、それらの回答についてテキストマイニングツール(User Local AI テ
キストマイニング)を用いての解析を試みた。
ここでは次の手法での解析を行っている。
・ワードクラウド(出現頻度順・スコア順)
・単語出現頻度(名詞・動詞・形容詞)
・共起キーワード・係り受け分析(名詞−形容詞・名詞−動詞・名詞−名詞)(出現頻度順・スコア順)
ここではこれらの解析結果の中でも特徴的なものについて挙げ、分析していきたい。
まず、出現頻度順ワードクラウドにおいては、圧倒的に「生徒」、「できる」という言葉が大きくなっている。各事
例のこの言葉にまつわる文章を見ると、「生徒の顔が上がっている」、「生徒の関心・興味を高める」、「生徒が主体的に向き合う」、「イメージできる」、「生徒の理解を助ける」、

5.3 PC やタブレットの活用場面欄について
表３：PC やタブレットの活用場面別事例数
A1 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C3

C4

41

3

8

9

18

9

4

8

8

6

- 43 -

2021 PC Conference
図２：出現頻度順ワードクラウド「生徒の反応が活発になる」などのフレーズが目立つ。チョークと黒板の授業よりもプロジェクタ等での提示を用いた授業の方がより深く授業を進められていると考えられる。またタブレット等を用いた協働学習でも主体的に取り組むことができている現れである。
また、係り受け分析を見ると、名詞−形容詞では「やすい」という言葉との連携が多く見られ、「ノートが取りやすい」や「イメージしやすい」、「検討がやりやすい」など、主体的な学習を想起させる文章が書かれているのが目立
つ。また名詞−名詞でも「生徒」という言葉との連携が多く挙げられ、この言葉に対して、
「参加」
、
「理解」
、
「考案」
、
「反応」などが連携する言葉として現れる。これらから、本校では活用場面としては A1(教材の提示)レベルのこと
しかしていなくても、生徒の変容としては受け身としての授業参加ではなく、積極的かつ主体的に授業に参加しているケースが増えていることがよく分かる。これらについては単語出現頻度においても同様の傾向が見られた。
さらに、単語出現頻度(形容詞)で圧倒的なスコアを上げた語が「行いやすい」であった。この語が現れるフレーズ
はほとんどが「授業が行いやすい」というものである。プロジェクタを用いることによってかなり授業をスムーズに行えていることが伺える。印象としては次欄の記述のはずであるが、ここでも頻出している。

図５：係り受け分析(名詞−名詞)出現頻度順

5.5 活用の実践・実践の手応え欄について活用の実践・実践の手応え欄では、ICT を活用した授業を行うことで、教員側にとってこれまでの授業と変化したと感じることについて記述してもらっている。こちらの欄についても、先ほどと同様のテキストマイニングツールを用いて解析を行ったので、それらについて分析していきたい。
出現頻度順ワードクラウドは、前項で述べた「活用のポイント」欄のワードクラウドと同じような分布が見られた。生徒の変容として感じていることと、教員の手応えとして感じていることが、ある程度一致していることがここから伺える。

図６：出現頻度順ワードクラウド

図３：係り受け分析(名詞−形容詞)出現頻度順

図４：係り受け分析(名詞−動詞)出現頻度順

しかし、係り受け分析を行うと、前項とは違った結果が現れた。いくつかの傾向が見られるが、まず目につくのが、生徒が主体的に動いていることを教員が手応えとして感じていることを伺わせる記述である。具体的には「意見−論じる」、「話し合い−進捗状況」、「アドバイス−
行う」、「アドバイス−できる」などの表現が目立っている。ICT を活用して授業を行うことで、生徒同士の活動が多くなっていることを表している。またこれらと並んで目立つ記述が、生徒の ICT スキルに関わるものである。具体的には、「ファイル−できる」、「機能−使う」、「生徒−スキル」、「利用−共同編集」、「共同編集−利点」などである。これらは ICT の活用場面としては B1〜
B5(個別学習)および C1〜C4(協働学習)にチェックを入れている授業に多く、タブレット等を活用して学習しているものである。本校では各生徒に Google アカウントを- 44 -

2021 PC Conference
配付しており、図書館やコモンズに整備されているタブレットで授業を行う際は、自分のアカウントでログインする。そして、Google ドキュメント等を用いて調べ学習
や文書編集を始め、グループでドキュメントを共同編集
して作品を作るという授業を行っている教員もいる。ツールの使い方などの授業はほぼ行わず、授業を進めてい
く中でわからないことがあれば自ら調べ、少しずつできるようになっている。また ICT スキルの高い生徒がそうでない生徒の面倒を見るようになり、自然に教え合う雰
囲気ができあがっている。このような状況から先程の係り受けが多く現れていると考えられる。また単語出現頻度ではスコアこそ高くないものの頻度が多いものとして「高い」という言葉が目立っている。これは、文章中には「学習効果が高い」、「生徒のスキルが高い」、「生徒の

図７：係り受け分析(名詞−動詞)出現頻度順

理解度が高い」という形で現れている。ICT を活用した授業での学習効果の手応えが大きいことを表している。また「できる」という言葉は活用のポイント欄でも頻出だったが、活用の実践欄ではスコアが高く出ている。これはこの語と一緒に現れるものに関連性が高いことを示しており、「表現できる」や「アドバイスできる」などのように生徒主体での言葉が多く使われているようだ。

6.

7.

図８：係り受け分析(名詞−名詞)出現頻度順

今後の課題

今回この冊子の編集を行ったことで、普段からなんとなく感じていたことについて、実際どうなのかが明らかになった。その中でも特筆すべきは、想像していた以上に多くの授業で ICT が活用されており、生徒の変容や、教員の実践の手応えからも、従前の授業とは大きく変化してきているということであった。しかし、本校では教室に設置されているプロジェクタの活用にとどまっている感が否めず、先述した「ICT の活用場面」における、A 段階
からなかなか抜け出せていないのが実状である。本校で整備している iPad などを活用することによって、A 段階
から、B 段階や C 段階へステップアップすることが今後の大きな課題といえる。A 段階では教員自身が ICT 機器の使い方を習得すれば実施可能であるが、B および C 段
階での活用になると、生徒自身のスキルも要求されるよ
うになり、教員が生徒に ICT 操作等を指導できなければならないという１ランク上の教員スキルを要求されることになる。このハードルがそれなりに高いことから、教員が「使える」講習ではなく、生徒に「使わせる」ことができる講習が今後ますます必要となってくるであろう。

おわりに2021 年度より GIGA スクール構想により、本校でも中学校で生徒全員に Chromebook を貸与することになった。
補助金等の関係で、譲渡ではなく貸与となっているが、持ち帰り前提で、授業内での活用にとどまらず、家庭学習でも活用できるようになっているものである。これまで教員は学校で用意された機器を用いて ICT を活用した授業を運営してきたが、その機器に生徒 1 人 1 台 PC が加わる
ことで、活用の幅は大幅に広がることになる。そういったことを踏まえ、2021 年度はこれらの機器を活用した新しい ICT 教育へと視野を広げ、これまでとは違った研鑽を積まなければならないと考える。さらに年次進行で高校にも導入される予定があるため、3 年後には高校生も全員が PC を所持することとなる。そのようなことを見据えながら、新しい ICT 教育について研究していかなければならない。そして、今後の本校における ICT 教育の未来を考え、体系的な枠組みを構築していかなければならない。
この冊子については、次年度も制作予定なので、新しい事例において同様の分析を行った際に、今回の冊子の事例と比較してどのような差異が現れるかに期待したい。

図９：単語出現頻度(形容詞)- 45 -

2021 PC Conference

小学校プログラミング教育を推進するための教員研修の在り方についての検討
慶徳大介*1・齊藤 勝*2
Email: daisuke.keitoku@3rdsch.jp*1: 3rdschool*2: 帝京平成大学現代ライフ学部◎Key Words

1.

教員研修 プログラミング教育 ICT 活用指導力 産学連携

はじめに2020 年度から小学校では，教育課程にプログラミング教育が必修化された。特に、算数、理科、総合的な学習の時間においては、明確な位置付けがされるようになった（文部科学省，2017）。
筆者は，2018 年度から 2019 年度まで，A 県教育委員会が設置した「地域教育推進ネットワーク協議会」のもと，「企業・団体や地域との連携によるプログラミング教育推進（産学連携）」の立場から，B 市におけるプログラミ
ング教育推進のため支援を行ってきた。主に『小学校プロ
グラミング教育の手引』（文部科学省，2020）に示されたA~D 分類に関して，授業支援やカリキュラム開発に携わってきたが，その中でプログラミング教育の指導に不安を抱える教員が多いことが課題として見えてきた。
黒田・森山（2017）は，小学校教員のプログラミング教
育に関する教員研修ニーズについて調査から，自己の指導力を高める手立てとして，多くの教員が研修等の機会を必要としていること，その内容は，モデル授業に関する情報へのニーズが高いことを示唆している。
堀田（2018）は，「情報活用能力が，学習指導要領に「学習の基盤となる資質・能力」であると明記されたにも関わらず，教員にとっては十分に理解された概念とはなり得ていない」と指摘し，教員が情報活用能力を真に「学習の基盤となる」能力であると意識するための好事例の整理
や，教員研修プログラムの設計論などについて検討する必要があると述べている。
以上のことから，プログラミング教育のねらいや授業の進め方を正しく捉えるためにも，電子黒板やデジタル
教科書の研修同様に，学習指導要領に例示されている学
年や教科の担当だけでなく，すべての教員を対象とした研修が急務である。
そこで本研究では，教員経験や年齢に関係なく，プログ
ラミング教育を推進していくための教員研修の在り方について検討していく。

2.

学習指導要領におけるプログラミング教育の位置付け

学習指導要領総則（第2 教育課程の編成）（文部科学省，2017）に，「各学校においては，児童の発達の段階を考慮
し，言語能力，情報活用能力（情報モラルを含む），問題
発見・解決能力等の学習の基盤となる資質・能力を育成していくことができるよう各教科等の特質を生かし，教科等横断的な視点から教育課程の編成を図るものとする。
」と記されている。つまり，情報活用能力が「学習の基盤となる資質・能力」と位置付けられたと考えられる。
また，同じく総則（第３教育課程の実施と学習評価）（文部科学省，2017）によれば，情報活用能力の育成を図るために，各学校において，「情報手段を活用するために必要な環境を整え，これらを適切に活用した学習活動の充実を図ること」と記されている。
併せて，小学校においては特に，情報手段の基本的な操作の習得に関する学習及びプログラミングの体験をとおして論理的な思考力を身に付けるための学習活動を，各教科の特質に応じて計画的に実施することとされている。
つまり，日常的な学習活動のなかで，教師の効果的な ICT
利活用によるプログラミング教育的な思考の育成が求められているのである。

3.

プログラミング教育実施にあたっての懸念

GIGA スクール構想の推進によって，多くの学校では一人一台端末の整備が図られ，順次様々な授業場面で活用されるようになった。そのような意味では，以前のように学習環境が整わずにプログラミング教育の実施が滞るといった懸念は減った。他方，教員の意識に関してはどうか。
齊藤（2019）は，ICT 環境が比較的進んだ地域の実態調査において，プログラミング教育の必要性を感じている
教員が半数以上いる一方で，指導法を理解している教員
が 3 割に留まっていると，教員のプログラミング教育への理解が乏しい現状について指摘している。
文部科学省（2020）は，令和元年度 市町村教育委員会
における小学校プログラミング教育に関する取組状況等の調査において，小学校プログラミング教育の実施に向けて，約 93％の教育委員会が 2019 年度末までに，各校１人以上の教員に実践的な研修を実施，または教員が授業の実践や模擬授業を実施済み・実施予定であると報告している。これは，推進役の教員が代表として研修に参加した後，校内に広めるといった伝達研修であり，学校内に 1名でも研修受講者が要る場合は実施したことになる。つ
まり研修終了後に，確実に伝達が行われたか否かは調査はなされておらず，学校単位に実際の実施率を調査した
場合，さらに低くなる可能性がある。
小中学校におけるプログラミング教育に関する調査（くもん出版，2021）では，小学校 1 年生から中学校 3 年
生の子どもをもつ保護者のうち，28.1％がプログラミング- 46 -

2021 PC Conference
教育の実施を把握しているという結果に留まっている。
学校現場においては，試行錯誤の下に様々な取り組みがなされている一方で，保護者にとってはプログラミング教育の実施は不透明であるという結果となった。
以上のことから，論理的思考力の育成に向けた質の高いプログラミング教材の開発と，その実施に向けた教員への啓蒙が重要な課題となる。

ング教育の指導を行うことへの不安（M=2.4,SD=0.7）については，負の相関が見られた。ただし，低・中・高の担当
学年と教員の ICT 活用指導スキル，プログラミング教育
実施への不安などは関連がほぼ見られなかった。
表１ 各項目との相関関係

4. 方法
4.1 調査概要
調査対象は，A 県内の公立小学校 B 校（21 名）の教員であった。2021 年 3 月から 2021 年 6 月にかけて調査を行った。教職員経験年数は，１年以上 10 年未満が 4 名，10
年以上 20 年未満が 10 名，20 年以上年 30 年未満が 3 名，
30 年以上が 4 名であった。
研修内容は，講義， 演習，質疑・応答とし，研修前後
でのプログラミング教育実施・促進に関わる内容について，質問紙を用い教員の変容を検討した。
質問紙の内容は，文部科学省が毎年実施している「教員の ICT 活用指導力の状況調査」（教材研究・指導の準備・
評価・校務などに ICT を活用する能力（A 項目），授業に
ICT を活用して指導する能力（B 項目），児童生徒の ICT活用を指導する能力（C 項目），情報活用の基盤となる知識や態度について指導する能力（D 項目））計 16 項目に，担当学年や経験年数，中学校のプログラミング教育参観の有無，プログラミング教育実施への不安など，独自の 8
項目を加えて実施した。

4.2 研修の実施
内容（120 分の内訳）：〇講義（30 分）
・プログラミング教育導入の背景
・学習指導要領における情報教育の位置付け
・教科等横断的な視点から，情報活用能力など〇演習１（30 分）
小学校第 5 学年 算数「正多角形」プログラミング体
験の模擬授業（scratch3.0）〇演習２（30 分）
小学校第 6 学年 理科「電気の利用」プログラミング
体験の模擬授業（プログル）〇演習３（20 分）
小学校第 6 学年 総合的な学習の時間「ドローンのある世界」プログラム体験模擬授業（DJI；Tello）〇質疑・応答（10 分）
プログラミング体験を実施する際の課題と改善案につ
いての検討

5.

相関関係の結果から ICT 活用指導スキル（A 項目～D項目）の合計が高い教員ほど，研修への有益さを感じ，好意的な印象を抱いていること，そうした教員は，プログラ
ミング教育の指導を行うことへの不安が低い傾向があると推察される。
自由記述の分析から，そもそもプログラミング教育のねらいや実施方法が分からないといった「漠然とした不安」と，ICT 指導活用スキルが低いと感じているため，研修後に指導できる自信が低下するといった「助長された不安」があることが分かった。
プログラミング教育の推進のためには，教員が抱くプ
ログラミング教育の指導への不安を解消すること，教員のニーズに合わせた質の高い研修をとおして，個々の教員の指導スキルを向上させる必要があると考えられる。

6.

おわりに

教員研修プログラムの実施によって，どのようにプロ
グラミング教育を実施していけばよいのか悩む教員に，一つの案を提示することができた。個々の教員の指導ス
キルを向上させることについては，学びの環境の変化に合わせて検討し，教員がプログラミング教育に対して抵
抗なく取り組むことができるよう，今後も継続した研修プログラムの開発，提案を行いたいと考える。

参考文献

結果と考察

教員の ICT 活用指導スキルと研修後の質問紙について相関係数を分析したところ，次の結果が得られた（表１）。
教員の ICT 活用指導スキル（A 項目～D 項目）の合計（M=43.1,SD=9.1）と，「研修は今後の学習指導に役立てられるものでしたか」（M=4.1,SD=0.8）「研修を通じてご自身の ICT 活用スキルを向上させることができたと感じますか」（M=3.9,SD=0.7）の質問項目には，正の相関が見られた。同様に，教員の ICT 活用指導スキルと，プログラミ(1)堀田龍也：新学習指導要領における情報教育の動向，情報処理，
59 巻，1 号，pp72-79（2018）．
(2)くもん出版：小中学校におけるプログラミング教育に関する調査（2021）．
(3)黒田昌克・森山潤：小学校段階におけるプログラミング教育の実践に向けた教員の課題意識と研修ニーズとの関連性,日本教
育工学会論文誌，第 41 号，pp169-172（2017）．
(4)文部科学省：小学校学習指導要領（2017）．
(5)文部科学省：小学校プログラミング教育の手引（第三版）（2020）．
(6)文部科学省：令和元年度 市町村教育委員会における小学校
プログラミング教育に関する取組状況等の調査（2020）．
(7)齊藤勝，小学校におけるプログラミング教育推進に関する研究，帝京平成大学児童学科論集，第 10 号，pp117-124（2020）．

- 47 -

2021 PC Conference

GIGA スクール構想に向けた本校 ICT 環境整備のまとめ
八島博充*1
Email: yashima@hokusei-s-h.ed.jp*1: 北星学園大学附属高等学校 情報科◎Key Words

GIGA スクール構想 タブレット端末

はじめに
文部科学省より打ち出されている「GIGA スクー
ル構想」の実現に向けた ICT 環境整備の方針に沿って、各校 LAN 環境の整備、1 人１台端末の整備等が進められている。高校での整備状況は後れ気味であり、全学年において「１人１台配布していない」が５８%で、「１人１台配布済み」という回答は２割弱に留まっているという。本校では構想に先立ち、2018 年度に１人１台タブレット端末導入について検討をスタートし、2019 年度に１・２年生に一斉導入、2020 年度に全学年・全生徒へのタブレット端末整備を完了した。
本校では、教科「情報」が開始された２００３年から情報環境整備を独自に行ってきており、サーバ
一部機能のクラウド化や仮想化、校内ネットワーク
環境の強化、そして生徒１人１台端末の整備など、現在の構想に対応した環境へスムーズに接続させることができた。ここに、これまでの本校情報環境整備の取り組みを報告したい。
1.

2. 本校における情報教育環境整備の経緯
2.1 本校独自管理のサーバ
本校では、教科「情報」がスタートした 2003 年度
時点で、本校内でサーバ群を運用していた。具体的には、ドメインサーバ、プロキシサーバ、メールサ
ーバ、ファイルサーバ、WEB サーバ、図書サーバ等を計４台の Windows2000 サーバで本校情報科教員
により自前で管理・運営していた。これは、生徒向
けの授業環境でもあり、教職員向けの校務サーバも兼ねている。
教職員、生徒など本校ユーザのアカウント、メー
ルアドレスは全て管理担当教員が作成し、ファイルサーバ内にはユーザ毎にアクセス制限されたディレクトリを作成した。生徒用デスクトップは、環境
復元ソフトで常にリセットされるため、生徒は授業中に作成したデータ等をこの個人毎に用意されたディレクトリに保存することにしている。また、授業中に作成した課題を提出するためのフォルダもこの共有フォルダ内に用意している。毎年春に新入学生のアカウントの作成や、生徒用個人フォルダの作成などの作業のため多くの時間を要する。
またメールサーバは生徒の授業や校務で利用していたが、校内における停電等が発生した場合に送受信が滞り、特に学校業務において支障を来すことが多くあり、自前での運用における課題点となっていた。以上のように、ドメイン管理の面でも、メールサーバ管理の面においても、自前でサーバ運用することについては安定した運用という点において難しさもあった。
サーバは一定期間が経過すると全体の容量が不足しがちになり、リプレイスの必要が出てくる。その際にサーバの外部化・クラウド化を取り入れることでこれらの課題が解決できないか検討を進めていった。
2.2 サーバ機能を一部クラウドへ移行
まず、最初にメールサーバの外部化を導入した。
先ほども述べたように、校内で停電が起こった時や、システムにエラーが出た時などに送受信不可となることが多々あり、特に業務においてメールサーバ
を独自で運用するということに対しては脆弱であったため、この問題を解決するために、「Google
Workspace」に本校ドメインを取得し、メール機能を「Gmail」に置き換えることとした。これによって、
メールサーバを独自で管理する運用コストも省け、安定してメールを利用することができるようになった。この Google アカウントは教職員、生徒一人ひとりが使用できるように割り当てられており、「Gmail」をはじめ、「Classroom」などのサービスを
授業内で利用することで、高い教育効果を生み出すことができるようになった。
また、本校公式 WEB ページについても自前でサーバを立ち上げ、業者を介さずページの作成から公開を行っていた。一からページを作成し、年間を通して頻繁に更新をしなければならなかった。さらに、当初はＰＣ向けのコンテンツのみを公開していたが、時代が進むにつれ、同じページをスマートフォン対応させていく必要性もでてきたため、教員の力
では技術的にも課題となっていた。このことから、サーバの管理、ページの作成・公開を業者委託することにし、このような問題点を解決することができ- 48 -

2021 PC Conference

た。現在では「WordPress」により業者だけでなく、本校教員でも更新作業が行えるようになっている。
2.3
クラウド化の今後の課題
今後のクラウド化の課題としては、生徒一人ひとりが持つ個人フォルダの外部化である。現在のところ、生徒用ファイルサーバは本校内サーバで運用されており、生徒がデータにアクセスできるのは学校に登校している間だけとなっている。いずれは生徒用ファイルサーバにおいても外部化し、生徒がタブ
レットを利用し、どこからでも自分のデータにアクセスできるようになれば、生徒の学習活動が学校外でも継続できるようになると考えている。
GIGA スクール構想に基づく 1 人１台端末の実
現3.1 構想に先立って検討した環境整備計画
2019 年度、２教室あった情報教室のリプレイスを計画していた。前年の 2018 年までの情報教室の利用状況が、情報科はもちろん、それ以外の例えば総合や英語科などの授業での情報機器利用が拡大していったことにより、校内に設置されている 80 台
程度の共用端末では授業展開上不足していた。さらに、大学入学者選抜改革の中で「JAPAN e-Portfolio」の稼働が現実味を帯びるなど、授業を超えて情報端末の利用が拡大することで、端末不足の課題が将来的にさらに深刻化することが予測された。そのため、2018 年にＩＣＴ推進委員会を立ち上げ、諸問題への対応を検討することとなった。検討の結果、翌年の2019 年度に１・２年生に１人１台タブレット端末を導入することとし、情報教室は１つに縮小し多目的教室として整備することとした。
3.2 生徒使用端末の選択
文部科学省より打ち出されている「GIGA スクー
ル構想」の実現に向けた ICT 環境整備の方針に沿って、本校では今後本校での教育活動において、生徒一人ひとりがタブレット端末を活用して授業を進めていくということに関して大きな可能性を持つものと考え、１人１台端末の実現を進めていった。
タブレット端末の選択肢としては「Windows」タ
ブレットの他に「iPad」なども考えられた。
「iPad」
は多くの生徒が既に「iPhone」を利用しているとい
うこともあり、操作においては支障なく利用できるということが利点であると考えられた。しかし、本校のこれらの ICT 活用教育においては、授業におけるレポート作成やプレゼンテーション発表などの機会が多くなることを考え、Microsoft 社の「Word」
や「PowerPoint」などを利用できない（利用する方法はあるが）という点においてはデメリットとも考えられた。
本校情報室 PC では「Windows」が使われている
ため、「Windows」タブレットを選択しそれと同じ環
3.

境をタブレットでも利用することができれば、生徒がタブレットを用いた学習を進めるに当たって、教科「情報」や他教科での指導に一貫性を保つことができ、どの教科でもスムーズにタブレット学習に移行することができると判断した。そのため、本校では Microsoft 社の「Surface Go」シリーズを採択することとなった。
3.3 タブレット端末整備における諸課題（１）運用方法
生徒にタブレット端末を持たせる際にはいくつかの課題が考えられた。その一つは、破損への対応である。３年間学校生活で使用することを考えた時に端末の破損は大いに考えられる。その課題への対応として、本校では３年間レンタルという形をとり、卒業時に買取りか返却かを選べる仕組みとした。そのため、破損や不具合が生じた際には、代替機を用意し業者によるサポートを受けることができるよ
うになり、運用がスムーズにできるようになった。
卒業時には返却されるが、そのまま買い取るという選択肢もある。
（２）充電の問題
学校で使用する準備として家庭での充電を指導しているが、やはり充電し忘れも発生する。教室内
で勝手に充電させるということもできないので、申し出があれば職員室で預かり充電する「充電スポット」を設置した。
（３）生徒使用権限
生徒端末では生徒が自由にソフトウェアのインストールができないよう、ユーザ権限を制限した。
（４）学校と家庭の連絡手段として学校と各家庭との連絡手段としては「Classi」を活用していたが、こちらは 2020 年度で利用停止し、現在では、「スタディサプリ」を全校生徒が登録することで、その機能の一つである「お知らせ」ツールを使用し各クラスとの連絡手段としている。
3.4 タブレット端末を活用した取り組み（１）英語科によるオンライン英会話「Weblio」での活用
ICT 教育を進めていく上で最も早く対応したのは英語科だった。タブレットが設置される以前より、「Google Classroom」を利用し生徒が所持している「iPhone」を通して学習教材等のやり取りをしていた授業もあった。タブレットの配置が完了してからは、授業内で「Weblio」というオンライン英会話サービスを利用し、生徒一人ひとりがネイティブの講師との会話レッスンを受けることができる授業を取り入れるようにもなっている。
（２）「北星タイム」の創設
ICT 教育環境の整備とともに、新しい学びの形も創設した。以下に挙げる２つの新しい学びは、これからの時代に求められる新しい学力の形成に大き- 49 -

2021 PC Conference

く貢献するものと考えている。
①ＩProject（アイプロジェクト）
さまざまな分野で活躍している人たちのプレゼ
ンテーションを視聴し、レポートに残す取り組みとして年間を通じて行う予定である。
「視野を広げる」、「想像力を豊かにする」、「興味・関心をもつ」、「人に伝える技術を学ぶ」などこれからを生きていくた
めに必要とされるスキルを身に着けるための取り組みとして、これらの効果を期待している。
②S.B.S
２０２１年度から全校生徒が「スタディサプリ」にユーザ登録をしており、放課後の３０分間程度の時間を「S.B.S」と称し、各生徒がタブレットから動画を視聴し学習を進める時間とした。年２回実施される「到達度テスト」において、それぞれが克服す
べき苦手分野に沿った学習動画コンテンツがスタ
ディサプリ上に配信され、生徒はその動画を中心に学ぶ。それぞれが目的に合った動画を自ら探し出し、自分から学習を進めていくことを期待している。この「スタディサプリ」は特進コースにおいて既に利用されており、このコンテンツを利用してきた生徒
からは、国公立大合格の大きな力となったという声もあった。

校内で全校生徒が使用できるネットワークイ
ンフラ整備
4.1 ネットワークの強化
本校では「ＧＩＧＡスクール構想」への対応を進めていくためのインフラ整備として、校内ネットワークの１０Ｇ化を進めた。全校生が授業でタブレッ
トを利用したとしても十分な帯域を確保できるよう、基幹部分のスイッチについてはすべてリプレイスし対応した。有線 LAN におけるパフォーマンス
は 320MBps 程度まで出るようになった。
4.2 コロナ禍での遠隔利用
コロナ禍においては、全校生全員が体育館に集まっての行事を避けなければならず、集会のみならず、
学校祭等のイベントは基本的に体育館で行われている企画を各教室にライブ配信し、教室で全校生徒が視聴するという方法を取らざるを得ない。そのため、今回の校内 LAN 整備はライブ配信の品質を向上させ、コロナ禍においてもでき得る行事の可能性を広げることができた。
4.3 Wi-Fi 環境整備
上記と合わせて、校舎内の Wi-Fi 環境の整備も進めた。当初は、校内教職員の業務における Wi-Fi の利用についてのみ、職員室内と一部の準備室に家庭用アクセスポイントを設置し利用していた。その後、ICT 利用教育の推進に伴い、各教室へと Wi-Fi 環境を広げる必要が出てきた。その際に、アクセスポイ

ントを家庭用から業務用へと置き換え、校舎内全体をカバーできるよう設置を進めた。現在では、生徒が校舎内どこでも Wi-Fi を通じてタブレットを利用できる環境となった。
おわりに新型コロナの流行により我々の生活様式は大きく変化し、それとともに学校現場における教育のス
タイルも大きく変化した。本校でも、生徒全員にタ
ブレット端末を持たせたり、オンライン学習システ
ムを導入したり、またサーバのクラウド化を進めるなど、今後「GIGA スクール構想」によって整備された環境の中で ICT 活用教育をこれからの我々の教育活動にどう効果的に活かせるかを模索している。環境整備だけに留まるのではなく、生徒１人１
台端末が整備され、それぞれが場所を選ばない継続的な学習活動ができるようになることで、個々の資質や能力に合わせた学習にどう繋げていくことができるか、活用の可能性を見出していく必要がある。
各教科や HR 等での ICT 利用など、さまざまな ICT
活用を通して新学習指導要領で目指す、主体的・対話的で深い学びを、今後進めていければと考えている。本校のこれからの環境整備の課題として、学習環境のクラウド化とそれを利用した教育へと進めていきたい。
5.

4.

参考文献
(1)
(2)

- 50 -

スタディプラスによる「１人１台端末」の配布状況調査
https://www.bcnretail.com/market/detail/20210601_227956.html
アライドテレシスによる本校 GIGA 対応事例報告
https://www.alliedtelesis.co.jp/library/case/pdf/school/case_%20hokusei.pdf

2021 PC Conference

GIGA スクール構想の実現は残業代０で長時間労働を余儀なくさせられ支えられている
井川 大介*1
Email: tech_21c@jqmail.jp*1: 北海道北見市立北小学校◎Key Words

労働環境，公立の義務教育諸学校等の教育職員の給与等に関する特別措置法，
教育条件整備，#教師のバトン

はじめに

ハッシュタグである#教師のバトンをつけて全国の教員から長時間労働や労働環境の劣悪さの改善を訴える投稿が相次いで明るみになった。そして教師の労働環境の改善などを目的に2002 年の北海道や京都府などで裁判が行われていた。現在、埼玉県でも「正規の勤務時間外になされた超勤 4 項目以外の業務について、初めて『労基法上の労働時間』該当性の法律判断を求めている点 2021 年 9
月に言い渡される判決に注目が集まっている。
本研究では、こうした政策に関連して特に ICT 活用のために操作等における技能の習得や習熟に関する労働負荷が増大し、教師は残業代なしで長時間労働をさらに余儀なくさせられることになった労働環境とその実態を報告するものとする。

1.

政府・文部科学省は、2019 年から国の GIGA スクール
構想を掲げ、国家戦略として従来の ICT 教育とにより学校設置者は、端末と充電保管庫や回線の増強などの教育条件整備を完了させた。
保護者にとって子どもたちに 1 人 1 台の端末を使うことや「個別最適化」といった用語は、教育機会確保法の理念をイメージさせていた。COVID-19 の感染拡大による影響から、学校の臨時休業や不登校や病弱児童への対応においても、ICT の活用により学習保障が可能な政策が実行されていると想起され、政府の GIGA スクール構想やそこに至るまでの関連していた「教育の情報化」政策を結果的に評価したことにつながったともいえる。
文部科学省の「教育の情報化」政策について学校現場に対して、子どもたちの情報活用能力の育成や ICT を効果的に活用した分かりやすく深まる授業の実現さらには、教職員が ICT を活用した情報共有によってきめ細やかな指導を行うことができると提示している。
一方で、学校設置者である教育委員会は、議会での質問対応や上級庁から GIGA スクール構想のロードマップに基づいて、の各種調査の対応に追われていた。
けれども、多くの公立学校では、ID とパスワードの管理と初期設定、各教室での授業時間中の不具合解消を担
うための ICT 支援員が常駐されることは無く、4 校に 1 人という割合で地方財政措置と掲げられているが、配置実態は無いに等しい状態で教員がこれらの業務を肩代わりさせられている事例は少なくない。
さらに生徒指導における ICT 関連の問題行動への対応
や、従来からもネットモラル教育に関連することはあったものの、新たに 1 人 1 台端末を校内で日常的に使用することで、その問題行動や生活様式の変更から、生徒指導に関する業務は、同時多発的に校内で発生し、その結果爆発的に急増した。
これらによって、残業時間の上限を月 45 時間として定める国の指針に対して学校現場が追いつかず、過酷な労働環境で過労死ラインと定義される発症前 1 か月間におおむね 100 時間あるいは、発症前 2 か月間ないし 6 か月
間にわたって、１か月当たりおおむね 80 時間を超える労働時間に対してそれをすでに超えている教師の働き方に変化が生じることになった。
そうした実態は、公共訴訟を文部科学省のツイッター

2. 教育の情報化政策
2.1 直接の労働環境の改善にはなり得ていない
国家戦略として、「Society5.0」「『未来の教室』Edtech 研
究会」という単語が各学校現場に話題が登るようになったものの。新自由主義経済の流れの延長としてとらえられていることは広く知られている。
『未来の教室』を掲げられる以前から、学校教育での教務や校務に IT 化が推進されていた。教育の情報化政策によって、例えば学級通信の作成や、教師による自作テスト
問題の作成および評価事務における評定業務や教科経営
や学校経営・校務分掌に関する文書作成などがあげられる。

図 1 一斉に予想を入力し回収する授業形態
だが、これらは、GIGA スクール構想によって労働負荷が著しく軽減したということではなく、当時の教育の情報化政策が直接の要因として決定打になったというわけ- 51 -

2021 PC Conference
でもないと考えられる。

2.2 特別支援教育と教育の ICT 化
特別支援教育においても積極的に推進されており、読む、書く、意思を伝える、話を聞く、といった点に障害による困難さがある場合に ICT の活用によって、それらの困難さの軽減が可能である。

図 2 鉛筆の持ち方を気にせず指先で簡便に文字を書く

パターンをより好むことになってしまった。さらに、ハイパーリンクをクリックすることで関連性とその行間を考えるような深い学びは育成できないことも問題点として表出してきた。さらに、子どもたちの障害特性に限定されるわけではないが、通信環境によっては、端末を使用していることで、学習内容がわかるどころか動画や教材の起動が停止したことによって児童がいらいらした気持ちになり、端末画面を激しく叩くことや、タッチパネルを過剰な力で複数回押すこともみられた。特に情緒障害学級では、通信回線が安定していないことや、不十分な端末のスペックから、ハードディスクのアクセスランプが点灯しているにも関わらず、ハードディスクのアクセス完了まで待ちきれず、児童はイライラして端末に当たり散らす行為が急増した。
これによって教師が子どもたちに説諭する場面と所要時間も増加し、静寂な教室が一変してしまい、端末を持ち出しての教室から飛び出してしまうことや、教室からの抜けだしといった問題行動が続出した。それによって、教師が子どもたちに生活指導をする場面が激増した。

身体的な欠損や、知的理解に対する教具や治具の位置づけとして ICT 機器を活用し、特別な支援を必要とする児童に対して教育効果が上がっているようにいわれる。

図 3 全教科で文字の書き方についての指導が減少した

図 5 情緒安定せず端末を触ると気持ちが落ち着く

公立小学校などの自閉症・情緒障害学級では、1 人 1 台の端末が学校設置者より全ての児童に貸与されることで物的教育条件整備が完了していると行政による定義では、導入済みとなったととらえられている。

図 4 コンピュータ操作に没頭し中断が困難になる
一覧性・俯瞰性が欠如することで一問一答のような思考

2.3 大学入学共通テストと免許外教科教授担任問題
2016 年 1 月、内閣府は「第 5 期科学技術基本計画」でSociety5.0 が提唱された。中央教育審議会での議論は、直接学校現場の声が反映されることが少ない。
そして、教育学よりも日本経済団体連合会などといった経済界の要請に応える形で、子どもたちを人材ととらえる人材管理主義に基づいて初等教育から統計学やプロ
グラミング教育を入れることや、高等学校共通教科情報科についての試験を、大学入学共通テストの重要な一部として実施することへの文教政策への影響がみられた。
日本産業技術教育学会では、高等学校での共通教科情報科の授業の充実のためには、その前段階である中学校
での技術・家庭科技術分野における情報技術についての授業の充実も必要となると指摘している。
しかし、高等学校同様に，技術科教員が不足し，免許外
教科担当教員が多いことは大きな課題となっている。免許外教科担当教員の課題が解消されるように、各自治体への技術科の教員採用の働きかけと共に，教員研修および技術科教員養成への支援もこれまで以上に進めていく
必要性も提言されている。
つまり、現段階では免許外教科教授担任を強いられて- 52 -

2021 PC Conference
いる教員にとっては、自らの専門外である教科経営を学
校長から命令されていることによって、労働負荷の増大がうかがえる。
これらの問題点は、校種で教科毎ではなく 1 種類の教育職員免許状とされている制度の小学校教諭には、こうした問題意識は理解されにくいのではないだろうか。したがって、情報教育を主に担う中学校技術科教員の労働環境が広く知られていない。

いた。
著者は、この研究指定校の 1 校である北海道網走市立中央小学校教頭に対し、2020 年 2 月 19 日に、2019 年度
道教委「プログラミング教育研究事業」研究実践校 全道
成果交流会の還流に関して、聞き取りを行った。その内容としては、①研究指定校となることで、その業務に専ら従事する正規雇用あるいは、非正規雇用の教諭が加配されたか。②本研究指定校として、予算の増額など財政的教育条件整備について優遇されたかの2 点について調査した。
その結果、教員のなり手不足も相まって、いずれも教員定数を超えて正規雇用での加配された教員が人事配置されることもなかった。さらには財政的配慮もないまま、授業構想を練り、研究指定校研究集録発行に向けて超過勤務していると労働実態を語っていた。

図 7 休み時間に読書する子どもが皆無で端末が人気

2.5 遠隔教育

図 6 免外指導解消と引き換えに政策の推進を要求

2.4 文部科学省・総務省・経済産業省が民間と連携
教育・IT 関連の企業・ベンチャーなどと共に、文部科学省・総務省・経済産業省が連携して、「未来の学びコン
ソーシアム」を 2017 年 6 月 28 日に立ち上げている。これは、多様かつ現場のニーズに応じたデジタル教材の開発や学校における指導に向けたサポート体制構築を推進するものとしていた。それは当面、小学校プログラミング
教育の充実・普及促進の実現に貢献すべく取組を推進とされていたにも関わらず、この「未来の学びコンソーシア
ム」と称する組織は、2020 年 12 月 25 日をもって業務を終了していた。
組織の趣旨は、教育委員会と企業が結びつくきっかけとして機能していた。
北海道でも網走市教育委員会ほか一部の教育委員会において、「未来の学びのコンソーシアム」への実施事例および教材情報への掲載を目的に小学校に対し、プログラ
ミング教育に関連させた学習指導案の細案作成を必須にした校内研究授業と指導主事を要請する形態での公開研究会をセットにして小学校に研究指定校として実施して文部科学省は、2018 年 6 月に検討会・有識者会議としての位置づけとして、遠隔教育の推進に向けたタスクフ
ォースが、会合は非公開で、議事及び会議資料も非公開とされていた。しかし、会議が非公開であってもその会議の性格は、2018 年 9 月遠隔教育の推進に向けた施策方針で記されている。そこには、いわゆる EdTech を含む先端技
術を利用した教育を効果的に活用することで、学習のログに応じた学びの個別化を広く実現することを目的としている。
この遠隔教育は、不登校や免許外教科教授担任の解消を目的にしているが、送信および受信する場合にも教員が立ち会わなくてはならず、むしろ従前の授業よりも多くの教員数が必要とされ、効率化にすらならないことも問題視されている。

図 8 受信時に在室して空きコマにならない働き方2018 年 1 月に有識者会議「『未来の教室』 Edtech 研究会」 を発足させているものの、企業が学校教育へ参入す- 53 -

2021 PC Conference
ることがねらいの「未来の教室」実証事業を開始した 。
その前提には、世界的に人材開発競争が激化する中、日本
経済・地域経済の未来を切り拓く人材の育成を進めるべ
く、経済産業省「我が国産業における人材力強化に向けた研究会」において議論されている「育成すべき産業人材像」
を踏まえるものとしていた。
しかし、学校にとって連携するため、新たな会議をする
時間を生みだすことが困難だった。

題となっている物的教育条件整備に関心を寄せる教員が増えたのではないだろうか。状況によっては、財政的教育条件整備にも関心が高まったとも言えよう。
多忙化のため、研修に出向くことができない。一方で、教師が先進的事例を視察しようにも、研修に無理していっても、人的教育条件整備が追いついていないため、自分が抜けたときの代替がききにくい実態がある。
Chromebook OS の使い方や勝手が違うことも大きく、教師がマシントラブルの解消方法や使用法を習熟するまでの時間も負担として重くのしかかった。

図 9 実物の楽器があっても端末で演奏させる

2.6

実際に教師が知りたいことと研修内容が乖離

文部科学省からの審議会での議論などは、各種 web ページで伝達されている。一方で学校現場では、毎日文部科
学省の web ページの更新差分をチェックしていることは学校現場では現実的に見られない。
市町村立の小学校・中学校・義務教育学校に対しては、学校設置者として、各校で勤務している教員に対して、研修をさせる機会を与えなくてはならないという義務から、研修を行わなければならないことになる。
教員から、研修会の内容についての欲求はあるが、それを組織だって学校設置者に要求することや、要望することは縦割り行政の性質上、学校と地教委という権力関係
から、実際の所そのような動きは実行しにくい。そのため、教師が本当に自ら知りたいと思っている研修は、民間教育研究団体主催の研修会がその企画力に優れており、地教委で行う教員研修は、上級庁からの要求に応えるものであって、受講した教員が校内で還流することを要請している性格の研修会もあり、還流する時間的余裕がなく教師の労働環境であることも SNS#教師のバトンで見られる。
さらに、教師の労働実態が影響してか、勤務時間に自ら研究をする時間帯がとれないことが大きく影響しており、
なぜこのプログラミング教育が小学校に導入されたのかというような審議会での議論の様子や、成立過程についての教師の興味は強くない。これは、思考が停止しているともみえよう。そのため、教師は、教育方法がその上級庁から下庁に政策が下ろされるだけであることから、この場合、下庁は各学校になるため、その対応にのみ関心が高まり、なぜそれが導入されたかという経緯に関心や、説明ができない教師が多くなることは、自明ともいえる。
実際問題として学校側から知り得たいこととして、保管庫の設置場所と充電方法、子どもたちの係運営、ネット
モラル教育があった。また、授業での使いこなし方としてクラウドでのデータ保管についての方法といった運用面に関心が高まっていた。これによって、技術科教育でも話図 10 教師が子どもを見ないと姿勢が崩れる
生徒指導の力がある教師が実施に協力的あるいは積極的でないと、授業もうまくいかないし、広がらない。はとも見られた。
教育委員会は端末を導入すれば成功、でも学校側は活用がうまくいって初めて成功」と考えている。
「何かトラ
ブルが起こった時に、社会から責任を問われるのは学校
健康カードになるから、急に導入しないでほしい」など、
デジタル社会形成基本法

3 おわりにこういう事実を考えていくと、「管理とは何か」「現場の裁量とは何か」、つまりポリシーがきちんと決まっていな
いと困ることが多くあります。しかし、GIGA スクールはこの管理ポリシー、運用ポリシーが、めざす教育のもと、どのように実施されるのかを整理されないまま始まってしまった。その中で、先生たちが“こんな教育が実現できるのではないか”と考えても、現場には裁量がないことが多い。その結果、現場のやる気が低下する、という悪いス
パイラルができあがってしまうと危惧。
公立小中学校は市町村立でありながら、制度の下では、学校ごとのパフォーマンスを評価するという Ofsted が行うような評価はできない。
このように、１人１台端末の配備は、端的に言えば、GIGA スクール構想は子どもの視点からのものでなく、経済政策、国家戦略としての一貫した施策であることを認識し、対応することが必要です
参考文献(1) 日本産業技術教育学会:「高等学校共通教科情報科の大学入学共通テストでの実施に関する提言」について
https://www.jste.jp/main/teigen/210201_teigen.html- 54 -

2021 PC Conference

ソーシャルリスニングにおける問題発見の方法
白土由佳*1yuka@bunkyo.ac.jp*1: 文教大学情報学部メディア表現学科◎Key Words

1.

ソーシャルリスニング，ソーシャルメディア，問題発見

はじめに研究活動において，どのようにテーマを見つけ問いを立てるかという問題は非常に重要である。それは決して容易いものではなく，例えば伊丹敬之『創造的論文の書き方』では下記のように述べられている。

テーマ探しではほとんどの学生が迷う。私はあまり指導はしない。ときどき一般的なアドバイスをしながら，しかし「自分でうろうろしなさい」というだけである。しかし，
そのやっかいなことをやるプロセスが人を育てる。どこから探したらいいかよくわからないというところから始
まって，うろうろと悩みながら歩く。その悩みとそのプロセスで蓄積するものが人を育てるからである。
（伊丹敬之『創造的論文の書き方』より引用(1)）
このように，テーマ探しや問いを立てるという取り組
みは非常に難しいものであり，同時にこのプロセス自体に学びの価値があることは明白である。
一方で，学問の分野によって，テーマ探しや問いの立て方には違いもある。そこで本研究は，著者の専門であるソーシャルリスニングを活用した研究に限定し，どのように問題発見が可能かについて教育事例を通じて検討を進
めていく。

2.

テーマ，問い，問題発見について

テーマとは，研究の対象となる分野や範囲を指す(2)。
「〜について」のように表現される。
問いとは，テーマの中で立てられる問題であり，端的に疑問形で書かれる必要がある(2)。問いには，単に個人的関
心にとどまらない，社会的あるいは理論的に重要性が高いといった公共性が求められる。そして，論文とは立てられた問いに答えるためのメディアである。問いの発見を問題発見と呼ぶ。

3. ソーシャルリスニングについて
3.1 ソーシャルリスニングとはソーシャルリスニングとは，ソーシャルメディアのデータを様々に活用することを指す。社会学の観点では社会の理解のため，マーケティングの観点では顧客のニーズ調査など，その目的は多様である。
筆者はこれまで，ソーシャルリスニングの実践を通じた社会の理解，および実践のためのフレームワーク“SGUR”の検討（図 1）に取り組んできた(3)。

図1ソーシャルリスニング実践フレームワーク“SGUR”

このフレームワークの課題の 1 つに，問題発見の方法が示されていないという点が挙げられる。特に，最初のプロセスである「Set：データ決定」と研究テーマや問いは密接な関係であるものの，テーマに固執するあまり適切なデータ決定に至らなかったり，反対にデータ決定を急
ぐあまり適切な問いを見いだせないこともある。
このような背景のもと，ソーシャルリスニングの実践
フレームワーク“SGUR”改善という観点においても，問題発見の方法を検討することには意義があると言えるだろう。
3.2 ソーシャルリスニングにおける問題発見の仮説
筆者のこれまでの経験に基づいた仮説は，ソーシャル
リスニングにおける問題発見は「ソーシャルメディアをデータとして捉える」「データをざっと眺める」という取り組みによって促されるというものである。
社会学では様々な問いに適合する研究手法がある。加
えて，質的調査と量的調査は相互に補完される関係にあることが理想だという議論(4)もある。それは言い換えると，それぞれの研究手法にはそれぞれの強みがあり，適切な問題発見の方法が求められるということである。
このように様々な研究手法の中にソーシャルリスニン
グを位置付けて考えると，まず，ソーシャルメディアの利
用者が自由に発信する内容を分析することから，調査設
計のない量的調査のようなものだと考えられる。加えて，人々が自由に発信するその内容について，その背景も含めて丁寧に読み解くことが重要である点においては，厚い記述(5)の考え方にも近い。
調査設計のない量的調査のようなソーシャルリスニン
グを行うにあたっては，まずソーシャルメディアへの投稿をデータとして捉え，いかにして調査足り得るか，あるいは調査にはならないかを考える必要がある。さらに，データをざっと眺めていくことで，分析対象のフィールドに足を踏み込み，フィールドの様子を知ることが求めら- 55 -

2021 PC Conference

第二段階でテーマの方向性を変更した研究が J の 1 件，
第三段階でテーマを変更した研究が K の 1 件となった。

れる。

4.

卒業研究における問題発見の取り組み

本論文では，2021 年度に筆者の担当するゼミナール生
11 名の卒業研究を対象に，問題発見の取り組みについて考察する。
4.1 授業計画
2021 年度の卒業研究実施計画を表 1 に示す。春学期の第 7 週までに研究テーマと問いを検討する。
研究テーマの検討は，第 2，4，7 週の 3 回行う。第 2 週は仮のテーマ決定として，事前調査等の前に自身の素朴な関心について報告する。その後，関心のあるテーマに関連した先行研究を調べ，第 4 週に研究テーマと問いを報告する。続いて先行研究と分析対象案のデータを概観し，それらに基づいて第 7 週に研究テーマと問いを再検討した形で報告する。

ID
A

B

C

D

表1

週
01
02
03
04
05
06
07

授業実施計画内容
ガイダンス，昨年度の卒業論文の紹介
仮のテーマ報告，論文執筆環境の構築
研究テーマの関連資料まとめ研究テーマの報告
先行研究およびデータの調査
先行研究およびデータのレビュー
中間報告（先行研究の整理，研究テーマの再検討）

EF

4.2 問題発見に関する教育内容
授業計画で示した通り，研究テーマの検討は三段階を通じて行う。
第一段階目，第 2 週の仮のテーマ報告では，卒業研究の題目案と概要を説明する。ここでは，自身の関心をいく
つも挙げ，ソーシャルリスニングを活用した研究にするためにはどのようなアプローチやデータが必要かについて話し合う。これは，仮説における「ソーシャルメディア
をデータとして捉える」部分にあたる。
第二段階目，第 4 週の研究テーマ報告では，第 2 週の話し合いと先行研究調査を踏まえ，研究テーマと問いの案，その問いに答えるために必要だと考えられるデータの案を報告する。その後，必要だと考えられるデータの一部または全部を取得し，概観を掴むことで研究が成立しそうか否かを検討していく。これは，仮説における「デー
タをざっと眺める」部分にあたる。
第三段階目，第 7 週の中間報告では，研究テーマ，問い，研究分野と先行研究の例，分析対象データの概要と特徴，データの自明性と意外性の予測と具体事例を報告する。
4.3 取り組み事例
ゼミナール生 11 名の研究テーマの変遷を表 2 に示す。
表の上部はテーマ変動が少なかった研究を示しており，下部へ行くに従いテーマ変動が大きくなる。
11 名の取り組み事例を見ると，第三段階までテーマ変
動のない研究が ABCD の 4 件，第一段階のテーマを絞り込む形で大きな変動のない研究が EF の 2 件，第三段階へ行くに従いテーマを具体化していった研究がGHIの3件，

G

H

I

J

K

5.

表 2 研究テーマの変遷
第一段階
第二段階
特撮ヒーロー作
品に登場する悪役の人気の理由について
世論調査と SNS民意の関係についてアニメーション
の CG と手書き
についてTwitter のプレゼント企画を用いた宣伝効果について
RPS の隠語表現について
RPS が現実世界に与える影響
アイドルのライ
ブ・舞台のチケッ
ト交換および転売について755 におけるア
イドルとファン
の関係
ゲーム倫理

第三段階

特撮ヒーロー作
品に登場する悪役の人気の理由について
世論調査と SNS民意の関係についてアニメーション
の CG と手書き
についてTwitter のプレゼント企画を用いた宣伝効果について
RPS の隠語表現について

特撮ヒーロー作
品に登場する悪役の人気の理由について
世論調査とSNS民意の関係についてアニメーション
の CG と手書き
についてTwitter のプレゼント企画を用いた宣伝効果について
RPS の隠語表現について

アイドルのライ
ブ・舞台のチケッ
ト交換および転売について

アイドルのライ
ブ・舞台のチケット交換および転売についてTwitter に 見 る
PS4 ゲームを対象としたユーザ
モラルの現状とゲーム倫理の提案
eスポーツについ eスポーツについ e スポーツのプててロプレイヤーファンとアスリートファンの比較
ゲーム実況とゲ 音楽の力とその 音楽を聴くこと
ームの売上につ 影響
で起こる人の気いて持ちの変化
音楽を聴くことで起こる人の気持ちの変化
魔法少女につい 海外における日 海外における日て本アニメの報道 本アニメの報道
まどか☆マギカ 規制について
規制とファンのキャラについて受容コロナ禍におけ コロナ禍におけ クイズ RPG のる陰謀論と拠り る陰謀論と拠り 受容について
所
所
ゲーム倫理

考察

以上を踏まえ，ソーシャルリスニングにおける問題発
見は「ソーシャルメディアをデータとして捉える」「デー
タをざっと眺める」という取り組みを通じて促されるという仮説と取り組み事例を通じて考察する。
まず，第三段階までテーマ変動のない研究が最も多い- 56 -

2021 PC Conference

ことがわかった。これは，ソーシャルリスニングの問題発見において「ソーシャルメディアをデータとして捉える」「データをざっと眺める」ことが不要ということではな
く，これらの 2 つの取り組みが自然と実施されていた故であることが推測される。3 年次からソーシャルリスニン
グを実践していることによるスキル定着と言えよう。
続いて，第一段階のテーマを絞り込む形で大きな変動のない研究が EF の 2 件からは，「ソーシャルメディアをデータとして捉える」という取り組みの有効性が示唆された。E は，当初は RPS に関する 2 つの研究テーマを検討していたが，そのうち一方はソーシャルリスニングを中心とした研究では問いに答えられないと考え，「RPS の隠語表現について」というテーマに決定した。
同様にFは，
当初検討していた 2 つのテーマのうち，一方の分析対象である 755 をデータとして捉えた際，適切な問いを設定できないという問題があった。もう一方のテーマはTwitter で適当なデータが見受けられたことから，Twitterを分析対象としてアイドルのライブ・舞台のチケット交換および転売を研究するに至った。
第二段階でテーマの方向性を変更した研究である J も「ソーシャルメディアをデータとして捉える」という取り組みの有効性が示唆された例である。上述した EF と異なるのは，第二段階で急遽新たなテーマを設定したという点である。魔法少女についておよびまどか☆マギカについてという研究テーマは，もともと学生自身の強い個
人的関心から出発したものであったが，問いの公共性という点に至ることができなかったこと，およびソーシャ
ルメディアをデータとして捉えた際により関心のあるテーマを再設定できたことから変更となった。
第三段階へ行くに従いテーマを具体化していった研究である GHI の 3 件からは，「データをざっと眺める」という取り組みの重要性が示唆された。G は，ゲーム倫理というテーマの中でどのように問いを立てていくかという課題に対して，試行として Twitter においていくつかのキーワードで検索した結果のデータ数万件から予備調査を行った。予備調査を通じて具体的な対象を選定し，問題発見が可能となった。H も G と同様で，e スポーツというテーマにおいて問いを立てるにあたり，Twitter や YouTubeなどいくつかのソーシャルメディア上のデータを取得し，予備調査を行い問題発見に至った。I は，第二段階で拡散してしまった研究テーマの収束のために Twitter のデータを取得し，その分析結果とアンケート調査を組み合わせるという形で問いを立てるという方向性を見出した。
第三段階でテーマを変更した研究がKの1件となった。
これは，「データをざっと眺めた」結果，研究テーマとして想定していた内容のデータ取得が極めて難しいことがわかったためである。
今回の事例を通じて，ソーシャルリスニングにおける問題発見は，テーマの絞り込みにおいては「ソーシャルメ
ディアをデータとして捉える」取り組みが有効であることが示された。また，テーマの具体化や実践可能性に基づく検討という観点においては「データをざっと眺める」という取り組みが有効であることが示唆された。
問題発見をフレームワーク“SGUR”に位置付けると図2 のようになる。
「ソーシャルメディアをデータとして捉える」は「Set：データ決定」，「データをざっと眺める」

は「Get：データ取得」にあたり，SGUR を活用した実践においては Set および Get の取り組みが問題発見のプロ
セスにつながるということを念頭置くことが求められる。

図 2 SGUR における問題発見の位置付け

6.

おわりに

今回の事例では，第三段階までテーマ変動のない研究が最も多いという結果になった。これについては，ソーシャルリスニングで出来そうなことを最初から目指すあまりテーマの矮小化が起きないか，今後検討していきたい。
加えて，ソーシャルリスニングの実践フレームワーク“SGUR”について，考察および結論づけという部分の検討を重ね，フレームワークの改善に取り組みたい。

参考文献
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

- 57 -

伊丹敬之：“創造的論文の書き方”，有斐閣（2001）．
河野哲也：“レポート・論文の書き方入門”，慶應義塾大学
出版会（1997）．
白土由佳：“ソーシャルリスニングのフレームワークSGUR（サグール）の提案と実践”, CIEC 春季カンファレンス論
文集, Vol.12, pp.9 – 16（2021）．
岸政彦，北田暁大，筒井淳也，稲葉振一郎：“社会学はどこから来てどこへ行くのか”，有斐閣（2018）．
Clifford Geertz：“Thick Description: Towards an Interpretive
Theory of Culture”，The Interpretation of Cultures.（1973）．

2021 PC Conference

PPDAC サイクルによる EBPM の徹底‐情報マネジメント学部複数科目における実践‐
小野田哲弥*1
Email: onoda@mi.sanno.ac.jp*1: 産業能率大学 情報マネジメント学部 現代マネジメント学科◎Key Words

1.

情報マネジメント，PPDAC サイクル，EBPM

はじめに

産業能率大学は、上野陽一(1883-1957)が創立したマネ
ジメントの専門大学である。上野陽一は、坂本龍馬の肖像写真で知られる幕末の写真家・上野彦馬の甥にあたり、幼少期を長崎の彦馬邸で過ごした。カメラの組み立てや写真の現像技術は、当時最先端の工学・化学知識を必要としたことから、伯父の下での生活が、西洋的なリアリズムとサイエンスの発想を創立者に植え付けたことは想像に難くない。その後陽一は、東京帝国大学に進んで心理学を専攻し、卒業後に産業心理学と経営学を修め、フレデリッ
ク・テイラーの『科学的管理法』を翻訳して日本における経営学の端緒を拓いた。1920 年に小林商店(現ライオン株式会社)において行った作業改善指導は、我が国初の経営
コンサルテーションとして知られる。アメリカのマネジ
メント理論と東洋思想を融合した独自の能率哲学は、三ム主義（ムダを省きムリを除いてムラを少なくすることに努めよ）等に偲ぶことができる(1)。
上野陽一は1950 年にビジネスパーソン向け夜間学校である産業能率短期大学を東京等々力(現自由が丘キャンパス)に開設した。創立者の没後、学校法人は 1979 年に日本初の「経営情報学部」を擁する産業能率大学を神奈川
県伊勢原市(湘南キャンパス)に設立。2000 年には「経営学部」を開設し、以降 4 年制大学としては 2 学部を有している。2007 年に経営情報学部は「情報マネジメント学部」に改称され、経営学部は自由が丘キャンパスに移行して今日に至る(2)。
筆者が専任講師として産業能率大学に着任したのは、
経営情報学部が情報マネジメント学部に改称された 2007年である。学部・大学院時代を、インターネットを基盤とした最先端の研究・教育を標榜する慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス(SFC)で学んだ筆者にとって、「情報マネジ
メント学部」は、時代に適合した魅力的な学部名称に感じられた。その後、2010 年に准教授、2019 年に教授に昇格し、現在では教学委員会のメンバーとして、カリキュラムの策定の一翼を担っている。
本年 2021 年度は筆者にとって勤続 15 年目の節目の年である。与えられた担当科目のみに注力すれば良かった
入職当時とは異なり、現在では学部全体を俯瞰し、改善策を提案することが期待されている。その立場において対処すべき課題の第一に挙げられるのは「情報マネジメント学部」のブランディングである。本稿では筆者がそのキーと考える「PPDAC サイクル」と「EBPM」を取り上げ、担
当科目の実践事例や学生アンケートの結果を引きながら、
情報マネジメント学部のあるべき姿について論じたい。

2. 情報マネジメントとは何か
2.1 課題認識
情報マネジメント学部は、通信教育課程としては東京通信大学にも設置されているが、通学課程に限れば本学が国内唯一である。ブランディングにおける課題は、そのユニーク性の裏返しとしての馴染みの薄さにあろう。本学のもう一つの学部である「経営学部」を設置している大学は国内だけでも 91 大学に及び、一般性の高い名称のため説明不要なのとは対照的である。
実際、勤続 15 年目の筆者でさえ「情報マネジメント学部とは何か？」と尋ねられて、その概要を明瞭に説明することが難しい。学内においても、創設者が述べた「知識は実際に役に立ってこそ価値がある」という実学精神が2 学部において通底し、ともにマネジメントを専攻すること
から、差別化の問題も抱えている。表 1 は両学部のコース一覧だが(3)、2022 年に「デジタルビジネスデザインコースコース」の開始が控え、情報マネジメント学部の「情報」要素が強化されることが期待されるが、現時点ではコース名称とキャンパスの違いから、広大なグラウンドを有し、スポーツチーム(湘南ベルマーレや横浜 DeNA ベイスターズ)との連携も多い湘南キャンパスの情報マネジ
メント学部は「スポーツビジネス」、ファッションとスイーツの街・自由が丘に立地する経営学部は「都心型ビジネス」というイメージが先行している。
表 1 産業能率大学 2 学部のコース構成
学部名

コース名
スポーツマネジメント
マーケティング企画

情報マネジメント学部(湘南キャンパス)

ビジネスマネジメント
コンテンツビジネス（デジタルビジネスデザイン）
グローバルコミュニケーション

経営学部(自由が丘キャンパス)ビジネスリーダー
ホスピタリティビジネス経営

そこで、学生の実状を探るべく、情報マネジメント学部
2 年生全員が必修で履修する科目において、2021 年 7 月
13 日にアンケートを実施した(受講生 399 名、回答者 345
名、回収率 86.5%)。その集計結果である図 1 から、学生も学部名に誇りを抱き(Q1)、カリキュラム構成に関して- 58 -

2021 PC Conference

は満足度が高いものの(Q2)、半数近い学生が学部の説明に苦慮していることがわかる(Q3)。また、自身が「情報マネジメント学部生」であり、「情報マネジメントを専攻」
しているという意識も十分に浸透しているとは言い難い
現状も明らかとなった(Q4)。
最後の Q5 については、学外の学部(法学部・経済学部・文学部・理学部・工学部等)においても、いわゆる「一般教養科目」において専攻以外の科目履修が一般的である
ことを踏まえると、その肯定率はかなり高いといえるだ
ろう。なぜなら、『英語』や『スポーツ』、『国際関係史』
や『法学入門』といった科目に至るまで「情報マネジメン
ト」的要素を含んだ方が望ましいという考える学生が、本学では過半数に及んでいるからである。

著名なモデルであり(4)、高等学校において『総合的な探究の時間』を設けた文部科学省をはじめ、第 4 次産業革命
に際し、データサイエンティストの養成を急務と考える
政府が推奨するメソッドである(5)。PPDAC とは、表 2 の 5
つのプロセスの頭文字を取っており、それらを一巡することで一定の成果が導出される。さらにそれを何度も周回させることによって、上昇スパイラルとして研究を発展させることができるとするモデルである。一度でも論文作成を経験した者なら至極当然なプロセスに映るが、卒業論文さえ経験したことがない学部生にとっては、研究をどのように進めればよいかの指針として有用である。
表 2 PPDAC サイクル
プロセス

説明

Problem

課題発見、リサーチクエスチョンの設定

Plan

研究計画、活動計画

Data

情報収集、データ取得

Analysis

集計、データ分析

Conclusion

考察・提言、次なる探究への展望

なお、本学情報マネジメント学部は研究者の養成を第一には掲げておらず、卒業後は 9 割以上の学生が民間企業に就職する。しかし筆者は、PPDAC サイクルは学術のみ
ならず実務にも応用可能なモデルと捉えている。そのよ
うに考える理由は、ビジネスを発展させる上でも、課題発見は不可欠であり、業務計画を立て、マーケティング調査
やセンシングによって蓄積したデータを分析し、改善や新企画の提案という結論を出すことが求められるからに他ならない。
さらに PPDAC サイクルは、本学学生であれば誰もが知っているマネジメントの必須ワード「PDCA サイクル」(Plan→Do→Check→Action)を「データ分析」に重きを置いて発展させたモデルとして認識可能である。すなわち、マネジメント専門大学である産業能率大学全体の基底フレームワークとして PDCA サイクルがあり、「情報マネジ
メント学部」に特化させた上位モデルとして PPDAC サイ
クルを位置づけることができる。

図 1 カリキュラムに関するアンケート結果

2.2 コンセプト 1：PPDAC サイクル
上記のように「情報マネジメントとは何か」の答えを探していた筆者が、その最適解に近いコンセプトと考えるのが「PPDAC サイクル」と「EBPM」の 2 つである。
PPDAC サイクルは、国際的な統計的探究プロセスとして

2.3 コンセプト 2：EBPM
情報マネジメントを説明する際に、上述の PPDAC サイ
クルだけで十分だろうか。否、PPDAC サイクルは統計的探究プロセスであることから、静的かつ客観的なニュアン
スが強い点が難点である。本学は AI(人工知能)時代にこそ、人間らしいパッションや意思決定が不可欠と考え、PBL(Project-Based Learning)を通した協働や発想力の陶冶にも力を入れている(6)。しがって、その重要性をも学生たちが認識可能な追加コンセプトが求められる。
その観点から 2 番目に取り上げるのが EBPM だ。EBPM とは Evidence-Based Policy Making の略であり、「証拠に基づく政策立案」と邦訳される公共政策学の用語である。
地方自治におけるオープンソース活用をはじめ(7)、「政策の有効性を高め、国民の行政への信頼確保に資するもの」
として内閣府が重視している方針でもある(8)。
現状の EBPM は政治分野においてのみ用いられ、その主体も政府や自治体が主であるが(9)、筆者は EBPM の主体を

- 59 -

2021 PC Conference

企業や個人にまで広げたい。すでに日本語として「ポリシー」がそのような語義として定着しているように、会社や社会人・学生の「方針決定」として Policy Making を捉えることを提案する。
このようにプロセスとしての PPDAC サイクルに、ビジョンとしての EBPM を加えることで、「情報マネジメントとは何か」そして「情報マネジメント学部が目指す教育の形」が鮮明化できるのではないだろうか。

3.

PPDAC サイクルによる EBPM の実践事例

前章において、情報マネジメント学部を表すコンセプ
トとして「PPDAC サイクル」と「EBPM」の 2 つを提案した。
本章では、筆者が担当する 3 つの科目を具体的に取り上げ、その 2 点の適合性について検証する。

3.1 専門ゼミ最初に取り上げる科目は専門ゼミであり、本学部では『実践ゼミ』と呼ばれる。2 年前期に全学生が志望書を提出し、選考を経てゼミが決定。2 年後期から卒業する 4 年
後期までの 5 学期間連続して活動することになる。
筆者のゼミは「リサーチデータを活用したコンサルテ
ィングの実践」をテーマに掲げ、チームでビジネスコンテ
ストに挑戦し、実在の企業が出題したリアルな課題の解決を目指して活動する。その過程では必ず、筆者が専門とする Web リサーチを実施しデータ解析を行うことから、
PPDAC サイクルは確実に履行する。また、ビジネスコンテ
ストでは、データ分析結果の客観的な考察だけでなく、学生らしい斬新な企画や施策の提案も求められる。筆者のゼミの場合、それらの提案は、データ分析結果すなわちエ
ビデンスに基づくため、EBPM の条件も必然的に満たす。
では他の教員のゼミについてはどうであろうか。2021
年度は筆者を含む18 人の教員が『実践ゼミ』を担当する。
選考期間はすでに終了し、7 月 9 日に配属が決定している。図 2 は図 1 と同時に実施した決定ゼミと「情報マネジメント」との関連性評価の結果である。PPDAC サイクル
や EBPM との関連については直接尋ねてはいないが、彼らが感覚的に持っている「情報マネジメント」らしさを 90%のゼミが満たしていることは確かめられる。
後期も情報マネジメント学部 2 年生全員が必修で履修する科目において、今度は PPDAC サイクルと EBPM を明示し、その検証を図りたい。

図 2 『実践ゼミ』と「情報マネジメント」との関連性アンケートの結果

3.2 専門教育科目
つづいて取り上げる科目は 3・4 年生が受講する専門教
育科目の『Web マーケティング』である。2021 年度前期の
当該科目では、シラバスの時点から「PPDAC サイクル」を明示し、研究計画フェーズ→中間フェーズ→最終フェーズ
として、PPDAC サイクルを 3 周回すことを意識的に進めた。7 月 12 日に最終週の授業を終了し、現在 7 月 19 日を期限とするオンラインレポートを出題中である。そのレポート内において「PPDAC サイクルの経験がプラスになったか」と「自身の到達度」の 2 点について尋ねており、7
月15日18時現在の集計結果が図3になる(受講生99名、回答者 43 名、回収率 43.4%)。

図 3 『Web マーケティング』における「PPDAC サイクル」の意義と自身の到達度
PPDAC サイクルの経験について、95%超が「とてもプラスになった」と回答し、「多少はプラスになった」と合わ
せると 100%の好評価である。自身の到達度についても「C」の回答者は現状 0 人であり、75%近い学生が「A」評価、すなわち真剣に取り組み、手応えを得たと回答している。
表 3 はレポート記述からの抜粋である。筆者の想定通り、「PDCA サイクル」との対比が見られ、タイトなスケジ
ュールながらサイクルを 3 周回した効果も認められる。
そして、PDCA サイクルとの決定的な差異である「データ」の重要性について、受講生自らが気づいたことも確かめられる。最後の記述は「PPDAC サイクル」が本科目独自の方法論との誤認もあるが、他の科目にまで拡張し、情報マ
ネジメント学部生であれば誰もが修得すべきサイクルにすることの意義を再認識させてくれる。
今期の到達目標として明示できたのは「PPDAC サイクル」
までであり、「EBPM」については掲げることができなかった。だが前者についてはその効果を十分に検証できたことから、後期の同科目では「EBPM」についても意識づけを行い、その意義を検証したい。

- 60 -

2021 PC Conference

スマネジメントコース」、「あまり当てはまらない」も加えた否定的意見の合計が最も多いのは「コンテンツビジネ
スコース」であった。
筆者は否定派が多い両コースとも「情報マネジメント」
要素が不可欠だと考える。そのため、なぜ当該コースの選
択者が否定的な傾向が強いのかの原因を究明するとともに、新設される「デジタルビジネスデザインコース」と合
わせ、PPDAC サイクルと EBPM の徹底を図っていきたい。

表 3『Web マーケティング』レポート内の記述の抜粋
もともと PDCA サイクルというのは大学 1 年から様々な物事を考え行動していくときに何度か活用をしていたが、今回この授業で PPDAC サイクルを学んだことで 2 つのサイクルを手に入れられた。状況や場面に応じて使い分けるなど考え方の幅を広げることができた。
この授業は本当に勉強になりました。今までのプレゼンはテーマが一回限りのものが多く、改善するにしても発表時間や喋り方くらいしか次に繋がることがなかったですが、テーマの再考やアンケート結果をもとにしたプレゼンの構築などは非常に楽しかったです。
今回の授業を受けて、データが重要だと気づきました。データがあれば発表の質は格段に上がると思いました。私は授業の知識を定着させたいと思い、積極的に取り組みました。
PPDAC というこの授業独自のサイクル方法を身を持って体験でき、今までの授業では経験したことがないほど分析したり発表を行ったので良い経験になったと思う。

3.3 キャリアデザイン科目
最後に取り上げる科目は 2 年次の必修キャリアデザイ
ン科目である。実は第 2 章のアンケートを実施したのは
この科目内であり、前期は『キャリア設計と自己開発』という名称で「自己分析」に重きを置き、後期は『キャリア
設計と業界研究』の名称で、その名の通り「業界研究」を行う。図 1 の Q5 は「全科目の内容に情報マネジメント的要素が含まれることが理想的」との問いであったが、一見
PPDAC とも EBPM とも縁がなさそうな両科目に適用できれば、高い汎用性が証明されるに違いない。
これらの科目への適用を考える際に重要なのは、PPDACの Data および EBPM の Evidence に、定量のみならず定性
データを含むことである。そうすることで、市場規模・資
本金・平均年収などで定量分析が可能な「業界研究」のみ
ならず、表 4 のように「自己分析」も PPDAC サイクルを回して EBPM を行うことができるからである。

図 4「全科目の内容に情報マネジメント的要素が含まれることが理想的」に関するコース別集計

4.2 今後の展望
本稿で述べてきたように、筆者は情報マネジメント学部の二枚看板として「PPDAC サイクル」と「EBPM」を掲げたい。したがってまずは自身の担当科目において、それらの周知徹底を図るつもりである。そして担当外の科目においても適用の可能性を探り、いずれは全科目のシラバ
スにそのコンセプトを浸透させたい。教員・学生にその意識が共有され、外部にも発信されることが、創立者の建学精神に恥じない本学部のブランディング強化策と信じる。

表 4 自己分析における PPDAC サイクルの例
プロセス

参考文献

具体的内容

Problem

どんな仕事に向いているかわからない

Plan

友人に聞こう、過去の棚卸しをしよう

Data

インタビューのまとめ、自分史作成

Analysis

強みの把握、自分のやりがいの解釈

Conclusion

自分に向いている業種・職種の明確化

(1)

(2)
(3)
(4)

4. おわりに
4.1 選択コースとの関連性(5)

第 2 章の図 1 は学年全体を一括りに集計した結果であった。Q5 の「全科目の内容に情報マネジメント的要素が含まれることが理想的」との回答は、選択するコースによって異なる可能性もあるため検証しておきたい。
図 4 が Q5 のコース選択ごとのクロス集計である。どのコースにおいても肯定的意見の合計が半数を超えるが違いも見られる。
「とても当てはまる」の回答率が最大なのは「マーケティング企画コース」である。先に『Web マー
ケティング』において PPDAC サイクルとの良好な結果が示された背景には、両者の相性の良さも指摘できよう。逆に「理想的ではない」と考える率が最も高いのは「ビジネ

(6)

(7)

(8)
(9)

- 61 -

産業能率大学:「創立者 上野陽一 -日本にマネジメントを導入した「能率の父」-」，https://www.sanno.ac.jp/admin/founder/ index.html (参照: 2021 年 7 月 15 日)．
産業能率大学:「学校法人について」，https://www.sanno.ac.jp/
admin/organiza/nenpyo.html (参照: 2021 年 7 月 15 日)．
産業能率大学:「学部・学科」，https://www.sanno.ac.jp/
undergraduate/department/index.html (参照: 2021 年7 月15 日)．
深澤弘美, 櫻井尚子, 和泉志津恵:「統計的探究プロセスとその評価」，『統計数理』，66(1)，2018，pp.15-36．
総務省政策統括官(統計基準担当):『高校からの統計・デー
タサイエンス活用～上級編～』，日本統計協会，2017．
産業能率大学:「プロジェクト授業」，https://www.sanno.ac.jp/
undergraduate/learning/sannopbl/index.html (参照: 2021 年 7 月
15 日)．
統計データ利活用センター:「Data StaRt -地方公共団体のためのデータ利活用支援サイト-」，http://www.stat.go.jp/dstart/
index.html (参照: 2021 年 7 月 15 日)．
内閣府:「内閣府における EBPM への取組」，https://www.cao.
go.jp/others/kichou/ebpm/ebpm.html (参照: 2021年7月15日)．
小倉將信:『EBPM［エビデンス(証拠・根拠)に基づく政策立案］とは何か -令和の新たな政策形成-』，中央公論事業出版，2020.

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オンライン情報基礎学習コースの受講と「学びのスタイル」
篠田有史*1・岳五一*2・鳩貝耕一*1・松本茂樹*2・高橋正*2・河口紅*3・吉田賢史*4
Email: shinoda@konan-u.ac.jp*1: 甲南大学共通教育センター*2: 甲南大学知能情報学部*3: NPO 法人さんぴぃす*4: 早稲田大学高等学院◎Key Words 学習スタイル，学習者分析，情報基礎教育

1.

はじめに
個性豊かな学習者に適応するために，学び方をモデル化した学習スタイルに関する取り組みが多くなされている。筆者らは，好む教示方法をはじめとした質問を「学びのスタイル」調査アンケートとしてまとめ，
授業改善につなげる取り組みを継続してきた。数学の模擬授業における取り組みでは，客観的指標と自己認識を比較し，自身の状態について考えを深めながら，主体的に学びを進めていく活動が重要であるといった示唆が得られた(1)。
一方，昨今のコロナウィルスへの対応をきっかけとし，オンライン授業が広まりつつある。ここでは，教材を配信する学習マネジメントシステム等から客観的指標による情報を得て，授業や教材の質向上の手がかりにすることが期待できる。さらに学習者からの主観的な学びに対する視点も組み合わせた分析ができれば，学習者にアプローチするさらなるヒントが得られるものと期待される。
筆者らは，独自に開発していた学習者の学びに関す
る自己認識である「学びのスタイル」アンケートが抱えた課題の改善を目的とし，メタ認知(2)の観点からの質問を追加したアンケートを整備し，2020 年度に調査を行った(3) 。その結果，学習に取り組む発展的な姿勢にかかわる知識を有しているかを質問する「メタ認知的知識の度合い」は，学習者の授業に満足したかを問う質問について有意差をもたらしている可能性が得られた。
そこで，本研究では，メタ認知の視点を考慮した「学びのスタイル」アンケートの活用方策を模索するため，
オンラインの学習コースを整備し，学習者のふるまいについて調査を実施する。
「学びのスタイル」
によって，学習コース内の学習者がどのように可視化できるのかを明らかにし，アンケートを手掛かりに学習者にアプローチが可能かを検討する。

学習者の学びの好みである「学びのスタイル」にあわせた学習コースをそれぞれに提供することは最終的なゴールと考えられる一方，作成を担当する教員の負担を考慮すると，大学の授業の中での現実的な解決策
としては，複数の学習コースを準備しておくことは困難である。他方，学びのスタイルの取り組みから，学習者が求めるインストラクションについて，学びに対して不安があり丁寧な解説を求める学習者と，そうではない学習者，といった姿が可視化されている(1)。本研
究ではこのような学習者に寄り添う授業を，学習者の自主選択を軸に提供することを目標に，学習コースの設計を試みることとした。
対象とする 2021 年度前期の「IT 基礎」は，オンデマ
ンド形式で開講される授業で，スライド資料と解説動画で構成された 15 の単元からなる学習コースである。
資料を閲覧して授業毎に出題される課題をこなして提出することで，履修を進める内容である。授業にはオ
フィスアワーが設定されており，時間割で確保された
開講時間中に，リアルタイム動画配信形式で学生が自由に質問できる環境を提供することとしている。この授業の進行について，基本的に次の授業展開となるよ
うに，調整を実施した。
1. スライドを解説するオンデマンド授業を配信
し，課題を出題する。
2. 資料公開開始から 1 週間後，オフィスアワーを設け，この時間帯に，操作デモンストレーションを中心としたリアルタイム動画配信による課題解説を実施する。
3. オフィスアワー後，2 日間の時間猶予ののち，課題の提出を締め切る。
学習者は期間内の好きなタイミングで学習を進めることができ，課題の提出についても，操作デモンスト
レーションを閲覧することが必須ではない状態とし，学習者の好みで，説明内容を選択できる形式とした。

オンライン情報基礎学習コースの構築
学習者の学びのスタイルが，受講行動にどのように反映されるかを明らかにするため，甲南大学で 2021 年
前期に開講される情報基礎教育科目である「IT 基礎」の授業の構成を検討した。

3.

2.

メタ認知の視点を考慮した「学びのスタイル」
アンケートの実施計画
本研究では，前述の学習コース上での学習者のふるまいを調べるとともに，
メタ認知の視点を考慮した「学
びのスタイル」アンケートを実施する。これにより，- 62 -

2021 PC Conference

がかりとして機能することが期待できると考えられる。
また，学習者のアンケート実施のタイミングにおける
オフィスアワーの参加に関する質問への回答数は，「1
度も参加していない」
が 60，「1～2 回は参加してみた」
が 13，「半分くらいは参加した」が 30，「だいたい参加
した」が 18 となり，オフィスアワーに全く参加していない学習者が半数近くいることが確認できた。この結果に「学びのスタイル」の質問を組み合わせることで，「メタ認知的知識の度合いが相対的に低く，学びに不安があり丁寧な教示を求めているのに，オフィスアワ
ーには来ていない」学習者を複数ピックアップできた状態である。ポストアンケートで，後半のオフィスア
ワーへの参加状況を質問するとともに，実際に躓いている状態であるかを，質問を通じて明らかにできれば，序盤の矛盾するレスポンスを手掛かりに介入を行うべ
きかの判断に関する知見が得られるものと考えられる。
14
12

10

人数

学びのスタイルがどのように学習者の行動に結びついているか，あるいは，メタ認知や学びのスタイルの観点から本来期待されるべき受講状況と異なる状態となっている学習者を可視化し，サポートを提供できるかどうかを明らかにすることを試みる。
調査対象の「IT 基礎」については，全 15 回の授業について次のような展開となっている。
A) 第 1 回～第 4 回 情報リテラシー
B) 第 5 回～第 8 回 ワープロソフト
C) 第 9 回～第 12 回 表計算ソフト
D) 第 13 回～第 15 回 プレゼンテーションソフト
特に B）からは，オフィスソフトウェアの利活用が始まり，受講に不安がある学習者においては，操作デモンストレーションの重要性が増すものと考えられる。
そこで，本研究では，第 5 回の内容の配信が開始されるタイミングでプレアンケートを実施し，第 15 回の内容の配信が開始されるタイミングでポストアンケー
トを実施する計画とした。プレアンケートでは，メタ認知の視点を考慮した「学びのスタイル」アンケートを実施した。ポストアンケートについては，本稿執筆時点では開始できておらず，2020 年度に検討したポス
トアンケートをさらに拡張した質問を準備して，引き続き学習者の可視化を試みる予定である。

8
6
4

2

プレアンケートの実施
本稿執筆の段階では，ポストアンケートが実施できていない状態ではあるものの，プレアンケートとして
メタ認知の視点を考慮した「学びのスタイル」アンケ
ート調査を実施するのが完了している。そこで，現時点で明らかになった学習者の状況を確認し，ポストア
ンケートの内容について議論する。
プレアンケートは，2021 年 5 月 12 日，第 5 回授業
資料の公開と同時に実施し，5月28日まで受け付けた。
対象となった学習者は 142 名で，学習コース上で研究
プロジェクトの解説を行う資料を公開し，任意回答の形式で回答を募った。その結果，合計 121 名分の有効回答を得ることができた。回答率は 85.2%で，回答の72.7%の 88 件は，アンケート開始から 1 週間以内での回答であった。
アンケートは，2020 年に実施したメタ認知の視点を考慮した「学びのスタイル」アンケート(3)に準じ，質問の末尾にオフィスアワーの参加状況について自己申告する質問を追加した。しかし，アンケートの実施の際の設定に不備があり，2020 年については 6 段階の選択肢を設けて回答を求めていたものが，5 段階でのデー
タ収集となってしまったことが，プレアンケート締め
切り後に判明した。
このアンケート結果について，2020 年の調査と同様の方式に沿って，メタ認知的知識の度合いを暫定的に計算し，度数分布を示した結果を図 1 に示す。このグラフの分布からは数値の妥当性という意味では問題を抱えるものの，学習者の様態を可視化するという意味
では，メタ認知的知識のパラメータは授業を考える手

04.

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

メタ認知的知識の度合い

図 1. メタ認知的知識の度合いの暫定的な度数分布

おわりに
本稿では，学習者がオフィスアワーを通じて追加の教示内容にアクセスできるオンラインの学習コースを整備し，メタ認知の視点を考慮した「学びのスタイル」
アンケートと組み合わせたプレアンケートを実施した。
設定の不備でアンケートの結果分析においては問題が発生してしまっているものの，学習者の動向に関する知見は得られていたものと考えられる。今後は，ポス
トアンケートと組み合わせ，更に正確な分析に取り組む予定である。
5.

参考文献(1) 篠田有史, 松本茂樹, 岳五一, 鳩貝耕一, 高橋正, 河口紅, 吉
田賢史, “主観評価と客観評価の組み合わせで検討する数学の模擬授業における学びのスタイル,” Proc. of 2015 PC カンファ
レンス, pp. 237-240 (2015)．
(2) 阿部真美子, 井田政則, “成人用メタ認知尺度の作成の試み-Metacognitive Awareness Inventory を用いて,” 立正大学心理学
研究年報, Vol. 1, pp. 23-34 (2010).
(3) 篠田有史, 岳五一, 鳩貝耕一, 松本茂樹, 高橋正, 河口紅, 吉
田賢史, “オンライン情報基礎学習コースにおけるメタ認知の視点を考慮した「学びのスタイル」,” Proc. of 2020 PC カン
ファレンス, pp. 245-246 (2020)．

- 63 -

2021 PC Conference

手書きノートからの思考特性判定
ー 綺麗なノートと学力の関係 ー吉田 賢史*1・篠田 有史*2・松本 茂樹*3・大脇 巧己*4
Email: k.yoshida@waseda.jp*1: 早稲田大学高等学院*2: 甲南大学共通教育センター*3: 甲南大学知能情報学部*4: NPO 法人 Active Learning Association◎Key Words

1.

ノートテイキング，思考特性，音声と文字はじめに

昨今，オンライン型の教育コンテンツの学習履歴をもとに個別最適化されたコンテンツ配信制御の研究が盛んであり，サービスも提供されつつある(1)-(3)。サービスの学
習効果の尺度は，確認テストの合否である。これは，試験を効率的に合格させるための最適解を機械に学習させるものであり，教員がおこなっている活動をモデル化したものである。つまり，教員は保護者や管理職に対して説明責任を果たすため，テストの成績や検定の級などの客観的な数値を用いることが多く，モデル化しやすいということである。このような成績や資格を取得するためのハードスキルは，学力を測定する大きな 1 つの軸である。
しかしながら，ハードスキルを支えるためには，読む力と書く力以外に，人間関係において相手の思考スタイルを洞察し，ヒューマンリレーションを築くといったコミュニケーションスキルも重要となる。このようなソフト
スキルは，教育においてハードスキルを支えるスキルであると考える。つまり，試験における答案は，採点者へのメッセージであり，そのメッセージが伝わることで加点される。特に，出題意図を読み取って論述する形式の問題
は，ソフトスキルが重要である。
授業において，生徒のソフトスキルは，教員の発した「言葉」と板書の「イメージ」を自分のイメージとして残すスキルと生徒自身が描いた「イメージ」を教員に対して「言葉」や「イメージ」を用いて表現するスキルが必要である。ところが，生徒を取り巻く環境は，動画共有や写真共有などの SNS のように非言語の環境に浸っているケー
スが少なくない。音声やイメージが流れてゆき，必要なときには音声で検索をする世代にとって，授業は，検索不可
能な動画として生徒の記憶から消滅してしまう。
本研究では，教員の発した「言葉」と板書の「イメージ」
を自分のイメージとして残すスキルに注目する。ここで，ノート情報から生徒の思考特性を判定するシステムを構築することができれば，教員がノートを評価する際の手がかりとなり，生徒にとっても自身の学びに適したノー
トの取り方を把握する手がかりとなる。そこで，本稿では，実際の授業の中で収集したノートをもとに，機械学習を活用した判定システムの構築を試みる。

2. 特徴点の抽出
2.1 分析対象と画像情報の収集
中学 2 年生を対象とし，代数分野における数学のノートを用いる。ノートは，スマートフォンのアプリケーショ
ン（Microsoft Office Lens）で撮影し，Learning Management
System Moodle を介して提出してもらった。提出された画像のうち，指示した形式でないものや，画像の大部分が影になり画像処理が困難であるものを除き，分析を進めた。
分析可能と考えられるノートを提出した生徒数は，56名であった。
4Shapes(4)のアンケートの第1 優勢をもとに，「言語」と「感覚」の 2 グループに分けたが，第 2，3 優
勢を考慮すると，第 1 優勢が「感覚」の者 1 名が「言語」
優勢と判断されるため，「言語」優勢 21 名，「感覚」優勢
35 名で分析を進めた（表 1）。画像処理中エラーとなる画像データを除くと分析可能なノート画像は，「言語」が 34
枚，「感覚」が 35 枚であった。これらをケースデータとし，分析をおこなった。

2.2 思考特性と特徴点
まず，分類可能かどうかを判断するために，思考特性における(言語的)-(感覚的)の軸において，言語傾向が強い生徒の特徴的なノート(Case A)と，感覚傾向が強い生徒の特徴的なノート(Case B)を選び出し，文字配置等の情報を調査した。その結果，検出された文字位置は，Case A の場
合，文字が密に配置されており，Case B の場合は，文字
位置が疎であった。この 2 つのケースでは，これらの文
字位置と文字検出数の傾向は，(言語的)-(感覚的)の思考特性と関連付けることができると判断した(図 1）。
このように，ノートには，生徒の思考特性情報が残されていると考えられる。ノートのイメージ情報から思考特性を分類するためには，ノートの画像データをもとに，ニューラルネットワークを用いる方法がある。しかしなが
表 1. (言語的)-(感覚的) の人数
言語 感覚
計
7
12
19
目的
経験
13
24
37
計
20
36
56
総合的分類

- 64 -

↓

↓

21

35

56

2021 PC Conference

2.3 分析の結果
SVM のカーネル関数は，多項式（1 次，2 次，3 次）とガウス関数を用い，分類を試みた。その結果を表 2 に示す。1 次の多項式カーネルの場合，「感覚」の誤認識率は低いものの，「言語」の誤認識率が高い結果となった。2 次と 3 次の多項式カーネルは，「言語」の誤認識率は下がる
ものの「感覚」の誤認識率が増加した。ガウスカーネルは，予想に反し，「言語」の誤認識率が最も高い結果となった。
以上のように多項式カーネルのうち，2 次および 3 次のものの精度が最も高い結果となった。
また，次元が非常に高いため，実験にはかなりの時間を要する。実験に使用した PC の CPU は，Intel ® Core™ i710810U, メインメモリ 16GB でおこなったが，各カーネル関数による算出に要する時間は，以下の通りであった。
1 次 39,137 秒
2 次 38,765 秒
3 次 38,912 秒
ガウス 39,102 秒となり，それぞれ，約 10 時間を要した。

Case A

Case B
図 1．文字位置情報の検出

3.

ら，ニューラルネットワークの場合，多くの画像データが必要となり，本研究におけるデータ数では十分な機械学習がおこなえず，また，テストをおこなうこともできない。
そこで，少ない画像情報から(言語的)-(感覚的)の思考特性を分類するために，SVM(Support Vector Machine)を用いて分類可能か検討した。
しかしながら，上記で得られる文字の座標は，検出文字
数によって座票数が変わるため，ケース毎にベクトルの次元が変わってしまう。その問題を解決するため，勾配方
向ヒストグラム (HOG: Histograms of Oriented Gradients)を用いて，画像の特徴ベクトルを得る（図 2）。この方法を用いることで，ノートの文字の分布の情報も得られると考えた。
また，提出された画像の画素数がスマートフォンにより異なるため，横幅（縦長のページの短辺）を 400 px にリサイズし，(5, 10)の位置を左上とする 320 px×320 px の矩形でクロップした画像を用いた。SVM のケースデータとして用いるデータ項目は，文字の縦長平均[px],文字の横幅平均[px],文字数,
HOG 特徴量の 224680 次元ベクトルとした。

「言語」の誤認識率と板書の影響

表 2 に示されるように，「言語」優勢のノートの誤認識率が高い。これは，表１より「言語」優勢のうち，「経験」
を第１優勢とする生徒が多いことが理由であると推測している。
「経験」を第１優勢とする生徒は，黒板を忠実にノートに再現しようとする傾向が見られるため，板書の影響を受けやすいと考えられる。著者の第１優勢は「感覚」
表 2．カーネル関数による分類の精度の差異
1次精度56.50%
予測されたクラス

2次

感覚

言語

真の

感覚

32

3

クラス

言語

27

7

精度

62.30%
予測されたクラス

3次

感覚

言語

真の

感覚

25

10

クラス

言語

16

18

精度

62.30%
予測されたクラス

ガウス

感覚

言語

真の

感覚

25

10

クラス

言語

16

18

精度

59.40%
予測されたクラス

図 2．Case B の勾配方向ヒストグラム（部分拡大）- 65 -

感覚

言語

真の

感覚

28

7

クラス

言語

21

13

2021 PC Conferenceのうち「目的」の傾向が優勢である。そのため，板書の文
字は少なく，図式化して書く傾向が強い。誤認識の原因は，教員の思考特性に引きずられたノートテイキングになっていたのではないかと考えられる。
以上のことから，板書を中心に進める対面実空間での教室で展開される授業において，個別最適化された学習を進めることは，School 型の机配置のレクチャ形式授業
では対応が難しい。COVID-19 による授業形態が制限されていたため，
邂逅型授業(5)やチーム学習の展開が難しい状
況にあり，生徒の中には思考特性に合ったノートテイキ
ングが十分におこなえなかった者がいると考えられる。

4.

図 3．デジタルノートテイキングの様子

今後の課題

生徒自身の思考特性に合ったノートテイキングをおこなうためには，教員の「評価基準」を示す必要がある。
「綺麗さ」ではなく，重要なキーワードが拾えているか，また，そのキーワード間の関係が残っているかなど，「コンテンツ」重視で評価することを伝える必要がある。ここで，難しいことは，「評価の示し方」であり，クラスメイトでノートを見せ合ったとき，生徒は高評価のノートを真似しようとする点である。
ノートテイキングは，「高評価」を得るためのものではなく，生徒自身の「思考の糧」になる内容でなければならないが，多くの場合，教員の思考特性に合ったノートは高評価になりやすいと推測する。今回のノート情報からの思考特性の判定が可能になれば，自身の思考特性と比較することにより，評価のためのノートテイキングではな
く，生徒自身の思考特性にあったノートテイキングを意識できるようになると考えられる。
ところが，本研究において，HOG 特徴量を用いた SVM による思考特性分類器は十分なものとはいえない結果となった。今後，ケースデータの選び方を工夫するとともに，次元を減らして機械学習の学習速度を上げるなどの工夫も必要である。

5.

おわりに

本稿では，生徒がノートテイキングをおこなうことを前提に，提出されたノートの分析をおこなった。しかしながら，ノートテイキングをおこなわない生徒も少ない数ながら存在している。音声とタッチが中心で書く経験が日常に存在しなくなった環境で育った生徒は，その傾向が強くなると我々は考えている。更に，GIGA School 構想
で PC やタブレットなどが配備され，ひとり 1 台の PC 環
境が整い，自宅でも PC を用いた学習が進められる環境が整っている。このように生徒を取り巻く環境において，文字を介さない学習習慣が「普通」になると，文字を書くことによるコミュニケーションを苦手とする生徒が増える可能性があり，高校で展開される「総合的な探究の時間」の探究活動に影響が出るのではないかと推測している。
筆者の所属する早稲田大学高等学院中学部では，本年度中 1 から PC を BYOD の形式で展開しており，科目によっては，Microsoft OneNote によるノートテイキングを推奨している。しかしながら，PC でのノートテイキングを経験し，問題なくアプリケーションを使えるにもかかわらず，デジタルノートテイキングに違和感を覚える生徒

もおり，手書きのノートを使いたいと申し出る生徒もいる。一方，何も指示しなければ，デジタルノートテイキン
グをはじめる生徒（図 3）もおり，どのメディアにノート
テイキングするかという問題は，生徒の思考特性によるところが大きいと考えられる。
いずれの場合も，ノートテイキングされたコンテンツ
は，生徒が復習する際に役立つものでなければならない。
教員に評価されるノートを書き残すのではなく，生徒が一目見て記憶がよみがえるノートを作成するためのノートテイキングが重要であり，自身にあったノートテイキ
ングができているかどうかを意識させるシステムが必要であると考えている。
今回構築を試みたノート情報からの思考特性の判定シ
ステムは，生徒にとって記憶がよみがえりやすいノートになっているか否かを判定するものであり，ノートテイ
キングの意味を意識するきっかけになると考えている。

謝辞
本研究の一部は，科学研究費補助金 (20H00859）によるものである。ここに深謝する。

参考文献
(1)
(2)

(3)

(4)
(5)

- 66 -

染原 睦美 ： “AI で受験生の学習効率を高める、リクルー
トが「スタディサプリ」を強化”, https://xtech.nikkei.com/it/
atcl/column/14/346926/122801262/ (Retrieved on June 28, 2021）
後藤 拓矢, 那須野 薫, 萩原 静厳, 井上 綾香, 伊藤 岳人,
浜田 貴之, 川上 登福, 松尾 豊： “受験向け動画サービス
における合否結果を加味した教材の推薦手法の提案,” 人
工知能学会全国大会論文集, p. 1N21, 第 29 回全国大会(2015)．
吉田 賢史, 宮崎 光二, 岩本 彰, 中山 弘隆,：“試行錯誤を取り入れたe-Learning システムの構築”, コンピュータ＆エデュケーション, 17 巻, pp. 92-95, 東京電機大学出版局(2004)
吉田 賢史, 篠田 有史, 松本 茂樹, 大脇 巧己：“能動的学習を刺激する認知思考特性と思考表現特性を利用した学び”, pp. 241-244, 2016 PC Conference OSAKA (2016)吉田 賢史, 篠田 有史, 松本 茂樹, 大脇 巧己：“ノートテ
イキングにおける特徴点の抽出―思考特性とノートテイ
キングの関係―”, pp.338-341, 2019 PC Conference Konan(2019)

2021 PC Conference

アンケートフォームを使ったオンラインテストの応用的活用の可能性
小川健*1
Email: takeshi.ogawa.123@gmail.com*1: 専修大学経済学部国際経済学科◎Key Words

Google フォーム，Microsoft Forms，オンラインテスト，オンデマンド受験，一斉受験

1. はじめに
Google や Microosoft など大手 IT 系を中心にアンケート
フォームを利用したオンラインテストについて，Google
Workplace for Education アカウントや Office 365 アカウン
ト等のような法人契約に加え，個人アカウントでも可能になった。そのため，Moodle や manaba, WebClass, Course
Power や BlackBoard，学びの泉や in Campus 等といった大学で契約している LMS（Learning Management System）以
外にもGoogle フォームやMicrosoft Forms のようなフォー
ムベースのオンラインテストの活用可能性が広がった。
しかしながら（ファイルの提出やアカウントを利用した本人確認・内部限定の部分など）法人契約を活用する意義もある。Google フォームや Microsoft Forms 等のフォームを利用したオンラインテストではメールアドレスの収集を設定・活用することで事前の解答設定が不要となり，後から点数・結果・自動解説などを設定・改変して電子メール通知可能である。そのため，大学内部の LMS が混雑等で使えない場合にも使える（混雑が避け易い）利点がある（混雑現象への対処策としては Google 系や Microsoft 系の方が適性は優れていることが知られている）。
本報告ではGoogle フォームとMicrosoft Forms という各フォームを基にしたオンラインテストの抱える特徴の違いによる棲み分けを取り上げる。開放・閉鎖時刻を設定しての一斉受験には Microsoft Forms が圧倒的に向くのに対し，語句・数値・短文入力などの問題にも一律自動解説が付与できる Google フォームはその練習ドリル等に向く点，及びタイマー機能アドオンを付加することでのオンデマ
ンド受験に向く特性を取り上げる必要がある。加えて，問題群のランダム化等通常機能に無い部分の対処法，計算問題等を含むオンラインテストにおける繰り返し同じ問
題を解かせる必要がある場合の対処法，Google フォーム
（本家Quilgo[旧Timify]，に付加するタイマー機能アドオン
Form Timer，Extended Forms）の使い分けも取り上げる。
現状，
一定期間の間に(15 分等)特定の時間だけに限ったタイマー機能アドオンでは Form Timer が「オンデマンド
受験では」適していることが言えるが，例えばファイルのアップロードに対処しきれていない，（本家 Quilgo にはある）カメラ機能が付いていない，同じフォームで繰り返し解かせたい場合にメールアドレスの変更が必要になる等の対処法の問題を認識して利用することが必要になる。

2. アンケートフォームを「敢えて」使う利点
大学正規の LMS がある状況で敢えて Google フォーム
や Microsoft Forms 等のアンケートフォームベースのオン
ラインテストを用いるのには相応の理由が必要となる。
2.1 他の大学のアカウント等に問題の移植が可能

1 つ目の理由としては，色々な大学で同じものをベースとしてコピーして活用できるという点である。LMS はど
うしても大学依存という部分があるので，非常勤等を幾つも持っている場合にはなかなかオンラインテストの移植ができないことが多い。著者が実際に把握している（2019 年度以降専任または単独で非常勤を行ったことのある事例で）話をすると，専修大学：CoursePower⇒inCampus へと変更，法政大学：授業支援システム（独自），
立正大学：WebClass，上智大学：moodle，清泉女子大学：
学びの泉，と一致することが無い。しかしオンラインテス
トはそれだけ作成に時間のかかるものであるだけにベースをコピーできることは非常に大事になる。これらのア
ンケートフォームなら異なる系列のアカウントに入れる
際も基本はリンク先を知っている誰でも共同編集可能な設定のURLをコピーしてからアカウントを切り替えて貼
り付け，そのフォームをコピーすることで， Google フォームでも Microsoft Forms でも容易に問題をコピーできる（両者の間の行き来は現状難しいことは付記する）。
大学公式のメールアドレスの多くがGoogle やMicrosoft
等の法人アカウントとなっている事例も多い。近年は個人アカウントでもオンラインテストとして実施可能になった Google フォームと Microsoft Forms であるが，法人アカウントでの実施の利点として①ファイルのアップロードが可能になる，②アカウントによる本人認証が可能となる，などの点が挙がる。特に②の部分は不正対策上は重要な点である。オンラインテストは基本的に監視が充分に出来ないので，替え玉受験の危険性が否めない。もちろん本人がアカウントを貸す等の事例があれば話は別であるが，基本的にはこの本人アカウントでの受験に限定することで，替え玉受験をある程度防ぐことができる。
但し本人確認の部分は注意が必要である。例えば上智大学の学生のメールアカウントは Microsoft 系の Office
365 対応アカウントであるが，教職員用のメールアカウン
トとドメインを分けてある。教員と学生が同じドメイン
でないとアカウントによる本人確認の設定ができない。
2.2 後から解答を「設定」・修正できる2 つ目の利点として，解答の設定をせずに始め，後から解答を設定・修正できる点が挙がる。通常の LMS のオン
ラインテストの多くは解答を設定しないと問題として完
成せず，実施することはできない。しかし，これを計算す
れば必ず答えは出てくるし，この中に答えはあるが，その設定を行うのには時間がかかるという場合（例えば図により問題の詳細を設定していて，その差し替えを行う事
で複数の問題を作成している場合等が挙がる）には，その形で出題が出来ることは物凄く意味がある。解答者の反応を見て後から正解を増やす場合もあれば，実施ギリギ- 67 -

2021 PC Conference

リまで問題を設定していて解答を組む時間なく受講生に解かせる事例もある。こうしたときにメールアドレスを収集して後から送信する形を取る等して，とりあえず実
施できる利点は大きいものがある。
この場合，その場で解答や採点結果が出てこないことの不満が出ることがある。しかし，一斉受験等に限って言えば，その問題を他の受験生はまだ解いている可能性があり，その段階で採点結果特に解答例を提示してしまう
事で LINE 等により答えが出回ることは防ぐ必要があり，その意味ではその場では採点せず（正解を伝えず）後から
採点結果は伝える，という事には一定の合理性はある。

3.

Google フォームと Microsoft Forms との違い

両者は共にアンケートフォームベースであるため，その類似点も多く，例えば解答中に閉鎖をした場合，（対面式の試験で解答用紙を回収するように）その場で自動的に送信されるのでは無く「送信できなく」なる点は同様である。8 時間や 1 週間等の長い時間空けておいて，その間に解かせる「持ち帰り試験」はどちらでも問題なく可能である。問題設計として一方で作ったものを他方にコピー＆ペーストを繰り返して再現することは比較的し易い。
両者には幾つもの特性の違いが存在する。
3.1 Microsoft Forms は主に一斉受験用として最大の特性の違いが開放・閉鎖時刻に関する設定である。Microsoft Forms はその開放・閉鎖時刻を設定し，事前に URL を提示すると共に開始・終了時刻を案内すること
で，開放時刻になったら始められ，閉鎖時刻になったら出せなくなることから，基本的には一斉受験に向く（練習をさせて閉鎖時刻を過ぎると出せなくなることを理解させないと，閉鎖される時刻の感覚を理解せず「送信できない
んですけれども何とかしてもらえませんか?」等の苦情が来る可能性はあるが）。これに対し Google フォームではformlimiter や form schaduler 等のアドオンを入れる事で閉
鎖時刻は設定できるが，開放時刻の設定が（筆者の知る限り）原理的に出来ない。そのため，通常は Google Classroomの「予定投稿」などを用いて開始時刻を設定しておくのだ
が，Google Classroom の予定投稿は最大 4 分程度ずれる事に加えて，その自動更新が iPHone 版アプリなどでは特に遅れる事例が知られているため，手動で開始する時刻に上げる以外に正確に開始時刻を合わせることは難しい。
また，Microsoft Forms では法人アカウント（Office 365）の場合には手書きで記述式を答えさせる場合にも向く。
例えば問題を或る時刻から提示し，それを手書きで答えさせる場合があるが，それを終了時刻から一定の時間内にスマホ写真などのファイルで送信させることもできる。
しかしこの一斉受験の場合には例えば「接続開始など
がトラブルで 10 分遅れた受講生に対し，その受講生のみ
終了時刻を 10 分遅らせる」等の措置が取れない。こうい
うことへの配慮をしないことが前提となる。
3.2 Google フォーム単体は主に練習ドリル用として
Google フォームだと Microsoft Forms との特性の違いが幾つかあり，その特性の違いが用途に反映する。
Microsoft Forms の場合は選択式の問題に対し誤答の選択肢も含めて選択肢毎に解説を分けて自動付与する仕組みになっている。そのため，選択式の問題しかない場合には Microsoft Forms の方が確かに練習用としても向く。しかし，Google フォームでは選択式の問題については「正解の場合」「不正解の場合」と解説の自動付与のパターン
は 2 通りとなるが，Google フォームは語句・数値・短文
入力の問題に対しても一律自動解説付与が可能である。
Microsoft Forms では記述式解答問題については一切そうした自動解説付与の機能が無い。計算結果を書かせたり
語句を書かせたりする問題等を含む場合には Google フォームで作る事により練習問題・ドリルの代わりとなる。
アンケートフォームベースのオンラインテストに対しフォームでドリルを設定する重要性は高い。1 つは練習用であり，例え（比較的類似性の高い）マークシート形式等のものでも紙媒体の問題とオンラインテストでの問題は練習と本番の出題形式の違いに戸惑う場合が少なく無い。
フォームで出題しておくことにより慣れることができる。
もう 1 つはフォームベースのものは出題者の判断で閉鎖できる点である。オンラインテストではどうしても対面試験に比べて監視が弱くなる部分は否めないが，練習用ドリルとして開いてあるこのアンケートフォームを本番開始の直前に閉鎖してしまうことで，練習用ドリルを見ながら答えるということを防げる。この部分では正解を自分で全て入力しておいて送信前の段階で開いたまま止めておくとか，印刷する等の手段は残されているが，少なくとも練習用ドリルについてはその場で採点・結果表示とし，解答のコピーは送信させない状況で繰り返し受けられることにしておけば，「練習用ドリルのフォームを開けておけば」という安易な不届き者には対処できる。
3.3 その他の特性の違い
他の特性の違いとしては，Google フォームと Microsoft
Forms での解答におけるかけられる制限の違いをまずは押さえる必要がある。
Microsoft Forms が持つ大きな特性として「数式入力」という欄がある。限定的ではあるが，例えば𝑒𝑒 𝑥𝑥 など指数のあるものは通常の解答欄では e^x 等の措置を取らざるを得なかった。これは出題時にも言え，出題時・解答時の片方を数式入力に設定できる。両方共数式を入れる場合には Microsoft Forms にも 1 問 1 枚入れられる画像（・動画などの）添付の手段を使う事で，問題文の中に入れる数式は画像化して解答欄の方の数式を入力可能にすればよい。
それ以外の入力項目の部分では Google フォームの方が遥かに優れている面が強い。まずは整数限定である。どちらのフォームも「数値限定」に関しては 3/7 などの分数の／（スラッシュなど）には両フォームとも対応していない
が，Google フォームだと「整数限定」の機能があり，通常の数値限定が小数ありなのとは大きな違いである。また，メールアドレスを限定部分で設定できる。これは大きな特性であり，本人確認の前提を外して良ければ Google
フォームは私的メールアドレス等入力したメールアドレ
スに結果を送ることが可能であり，公式メールアドレスを殆ど見ない受講生がいる場合には有効な措置と言える。
選択式に対して複数選択を可能にした場合，問題によっては選択する個数に上限や下限，ないしその個数をちょうど選ぶように制限をかけたい場合があるが，Google フォームでは実現が可能である。選択式でラジオボタンを選ぶ場合，Google フォームでは「その他」での入力欄を設けることも可能である。

- 68 -

2021 PC Conference

次に大きな違いが問題番号の設定である。Google フォームには問題番号が設定されていないが，Microsoft Forms
では問題番号が付与されている。そのため，出題順のシャッフルを行う場合に「一連の問題群を除いて」ランダム化を行うという事が Microsoft Forms では可能になる。これは大きな違いであり，例えば Google フォームだと自動収集されるのは公式のメールアドレスだけという面があり，受験生の名前や学籍番号は自動収集されない。また，
Microsoft Forms を使う場合でも大学によっては氏名・学籍番号等の登録が充分整理されて設定されていない場合などもあり，冒頭に名前・学籍番号などを書かせたい場合がある。Microsoft Forms ではその部分を固定してあとは
出題順シャッフルとできるが，Google フォームではそれが出来ないので，おかしな位置に名前や学籍番号の欄が来ることがある。また（後で触れる）オンデマンド受験用の Google フォーム用タイマー機能アドオンの場合には 1
問最後に使って個人識別を入れるのでいじってはいけな
い（Do Not Edit）と出るがが，出題順のシャッフルをかけてしまうとこの個人識別部も途中に現れる可能性がある。
他にも Google フォームでは同一選択肢の問題は作成段
階で 2 つ以上入らないようにできるが，Microsoft Forms では出題できてしまい，全ての「同一の選択肢をまとめて」
選ぶ形になる点などは注意が必要である。また，同じ選択肢に対し複数の問題を充てるものに関し，Google フォー
ムでのグリッドは自動採点はしてくれる（自動解説付与は無い）が Microsoft Forms のリッカートでは自動採点はしてくれない点には注意が必要である。

4. 問題群のランダム化に関する「運命の扉」方式
Google フォームも Microsoft Forms も基本的には選択式問題における選択肢配置のランダム化と，出題順のラン
ダム化にのみ対応しているので，例えば「問題群のランダ
ム化」というのは原理的には対応していない。しかし，この方法が存在する。関連報告で入れたものを紹介する。
4.1 矢野(2020)によるセクション分けでの運命の扉
矢野(2020)(1)では Google フォームでの実施例であった
が，Microsoft Forms でも同様のことが原理的に可能となる。その骨子は選択式の問題における半角空白の連続は選択肢上異なる扱いとなるが，その表示上は 1 つに纏められるという特性を利用したものである。以下この特性を利用したものを「運命の扉」方式の原型と扱う。例えば，
- -の扉
- -の扉
- -の扉
のように半角空白のみ異なる選択肢を用意する。Google
フォームや Microsoft Forms はこの連続した半角空白を表示上のみ 1 つに纏めるので，各選択肢に異なるセクションへの接続を設定し，その選択肢をランダム化する事で
- -の扉
- -の扉
- -の扉
という同一の選択肢のように解答者側から見えるから，ランダムに選んだ選択肢がランダム化されて並べられることで，次のセクションに問題群を別々に用意することによって問題群のランダム化が行えるというものである。
しかし，この方法には幾つかの問題点が存在していた。

最大の問題点がセクション分けだと戻れる点であり，何回か繰り返したら同じ扉に示し合わせて辿り着くことは可能である。特に 2 択の場合は 2 回で確実に選ぶ事ができてしまう。
また Google フォームだと答えていないセクションも全部合わせて表示されてしまうため，満点の点数にも違いが生じ，「答えていないセクション」の点数部分まで空欄
不正解として表示されてしまう問題点が存在する。これは受講生には事前に説明しておかないと混乱を招く。
4.2 Microsoft Forms での改良型運命の扉
Microsoft Forms を使うとこの改良が出来る。Microsoft
Forms の場合には「誤答も選択肢毎に分けて」自動解説付
与が可能であり，その表示は「送信後」に可能になる。
そのため，先程の「運命の扉」方式を次のように改良できる。まず，名前（必須）・学籍番号（必須）・メールアドレス欄（任意/必須）等を設問に設定してから，
- -の扉
- -の扉
- -の扉
のように半角空白のみ異なる選択肢を用意する点は同じである。半角空白の連続は表示上 1 つにまとまるので，
その選択肢をランダム化することで
- -の扉
- -の扉
- -の扉
という同一の選択肢のように解答者側から見えるから，ランダムに選んだ選択肢がランダム化されて並べられる。
ここで改良型ではこの場で「送信」をさせる。この各選択肢における「自動解説付与」欄を用いて，それぞれ割り当てたい問題の URL（や LMS 内の問題番号）を提示する。
こうすることで，その問題の URL（または LMS 内の問題番号）は各運命の扉を選んだ人にしか提示されず，他の扉を選んだ人には別の問題の URL（または LMS 内の問題番号）が提示されている。しかもこのときに「送信」していることから，他の人の選んだ問題は当人に URL（または LMS 内の問題番号）を直接教えて貰わないといけな
い。どの扉を選んだかについては URL 表示前に記録されていることから，他の扉の URL（または LMS 内の問題番号）を選んで解いたとしてもその URL は不正に得ていることは出題者から確認可能になる。
但し，この方法を行うためには Microsoft Forms ではア
ンケート式ではなくオンラインテストの形を取る必要があり，この誤答箇所まで含めた解説付与には「正解」を設定する必要がある。ここで，特定の問題群に繋がる扉にのみ正解を設定する場合，何故これが誤答なのか等のトラブルが発生しかねない。
そこで改良版「運命の扉」では「本日は答えない（棄権する）」という選択肢を用意し，それを正解にした上で，サブタイトル等の欄に「設定の都合上，本日は答えない（棄権する）を正解に設定しますが，本日は答えない（棄権する），を選んだ場合には運命の扉は開きません。×になる他の扉を選んだ場合のみ問題に繋がる運命の扉は開きます。
」という説明を設ける。こうすることで，問題を正確に読めば，「本日は答えない（棄権する）」という選択はその意思がある人のみに限定され，残りの人には問題の URL がスコア表示の後に提示されることから，問題群- 69 -

2021 PC Conferenceのランダム化が「記録されて」実現可能となる。
「本日は答えない（棄権する）」という選択肢は並び順がランダム化されていることから何番目の選択肢に出てくるかは定かではないが，明らかに他の選択肢とは違うので，区別は可能となる。

5.

Google フォーム用タイマー機能アドオン比較

6.

おわりに

ここでは Google フォーム用タイマー機能アドオン（本家 Quilgo[旧 Timify]，Form Timer，Extended Forms）の違いを取り上げる。元々は本家として Google フォームにタイ
マー機能アドオンを付けてオンデマンド受験が可能になる Timify が存在していた。カメラ機能等がβ版で付くな
ど非常に有用性が高かったものであるが，Quilgo に買収されてからその安定性が崩れつつあり，例えば Timify 時
代には Google フォーム上での本人確認・1 回制限等のロ
グイン前提の機能は使えたのに，Quilgo になってから非推奨になり，実際にログイン前提を組む場合には動作不具合も起こしている。このため，Quilgo 買収後に Timify
類似のアドオンが幾つか作られた。それが Form Timer とExtended Forms である。このうち Extended Forms アドオン
については制限時間を過ぎて自動で閉め切るものではな
くあくまで延長している等の表示のみとなるため，時間制限をかけたいという用途にはあまり向くものではない。
Form Timer では旧 Timify の機能をかなり引き継いだ面があるが幾つかの違いが存在する。勿論フォーム側のログイン前提で使えなくなることは無い。カメラ機能などは引き継がれてはいないが，希望者にはあと 1 分など指定した時間で鐘を鳴らす機能が付いた。Google フォーム
をベースとしているのでロボット疑惑がかかると人間かの確認のための画像選択等が出る場合があり，制限時間ギリギリでこれが出ると時間内に送信できなくなる恐れがある事から，この鐘の機能は大事である。しかし，1 フォームあたり基本的に 1 メールアドレスで 1 回との制限が付いていて，しかも終了時の表示画面が自動で閉じてしまうのでその場で結果通知ではなく基本的には後から結果送信が中心となる。また，ファイル送信な度の部分はForm Timer ではうまく動かなくなるので問題には入れないという点は注意が必要となる。

本稿ではGoogle フォームとMicrosoft Forms での特性比
較を基に応用的な使い方を取り上げた。利用の一助になれば幸いである。

参考文献(1) 矢野浩二郎(2020)(無題での Facebook 投稿)in「新型コロナのインパクトを受け、大学教員は何をすべきか、何をしたいかについて知恵と情報を共有するグループ」より．
https://www.facebook.com/groups/146940180042907/posts/2166695230699
72/ (2021-06-27 接続)- 70 -

2021 PC Conference

簡便に利用可能な CBT システムのための問題作成・管理機能
松浦敏雄*1†・安留誠吾*2・西田知博 *3・宮本友介*4・吉田智子*5・中西通雄*6
Email: matsuuratoshio@gmail.com*1: 大阪市立大学*2: 大阪工業大学*3: 大阪学院大学*4: 大阪大学*5: 京都ノートルダム女子大学*6: 追手門学院大学◎Key Words

1.

CBT，問題作成，Web，XML[第 1 問][1:r] 暗号文を平文に変換することを何というか、解答群から１つ選べ。
[ア] 暗号化, [イ] 復号, [ウ] 解読[/r]
図 1 問題記述例(多肢選択問題(単一選択))

はじめにコンピュータを利用した試験(CBT: Computer Based
Testing)を実施するには、問題の登録、受験者の登録、答案の回収、採点、および、成績の通知など、全てにおいて適切な情報管理が必要であり、情報漏洩や外部からの妨害を防いで安全に CBT を実施するのは容易ではない。本研究では、特に「情報」の試験を考慮し、試験中にプログラムを作成し、実行できる CBT について、問題作成から、実施にいたる方法について詳述する。

表 1 設問形式の指定

項目
多肢選択(単一選択)
多肢選択(複数選択可)
プルダウン
文字入力欄(1 行)
文字入力欄(複数行)

2. 作問の流れ
問題作成者(Creater: C)は、問題を作り問題プールに置く。問題構成者(Organizer: O)が問題プールから数問を選択し、一回の試験問題を構成する。C と O の区別はな
く、一人もしくは数人で全てを担当することも多いと思われる。
大規模な試験の場合、C が多人数の場合もあるが、問題プールをネットワーク越しに設置する場合は、暗号化などの情報漏洩の対策が必要である。今回は、問題プールをローカルにアクセスできるものを想定している。
C は、テキストエディタ等で、問題記述ファイル(.md)
を作成し、問題プールに置く。O は、問題プールから選択した数問をコンバータ ToXML を通して、XML に変換することで、一回の試験問題を構築する。
受験者は、Web ブラウザを通して、受験する。

形式指定
r
c
s
t
T

プログラミング問題の記述例を以下に示す。
[第 2 問] 10000 以上 12000 未満の整数のうち、37 で割ると 7 余る数の合計を求めるプログラム
を書け。
[A: ]
[/A]
[I: w=330, h=600][i: ./tanzaku/intro-while.parts][/I]

図 2 プログラム問題記述例

3. 問題作成手順
3.1 問題の記述[A:…]から[/A]でプログラム編集領域(図 3 の左)を指プログラミングの問題を含めて、試験問題は、テキストファイルで記述する。各設問の記述は、 […] で括って指示する。例えば、多肢選択問題(単一選択)の場合
は、以下のように記述する。多肢選択問題以外の出題
形式は表 1 を参照。

定している。[I:…]から[/I]は、プログラムを作成する際に並べておく既存の部品を記述する。[i:…]はインクル
ード文であり、部品集合を記述したファイルを指定している。ここで直接部品を記述することもできる。

[1:r]から[/r]までが問題文で、1 は問題番号であり、rは問題形式の指定である。[ア], [イ], [ウ]は選択肢であり、任意の文字、数字を用いることができる。

図 2 の intro-while.parts は、条件分岐と繰り返し(while
文のみ)を含んだ初期段階の学習用部品集合であり、この他、図形描画を含んだ部品集合や、デバッグ部品を含んだ部品も用意している。

---------------------†現 大和大学

- 71 -

2021 PC Conference

3.3 受験者用プログラム
受験者用プログラムは、前記の XML ファイルを読み込
んで、GUI 画面を Web ブラウザ上に構築する。

4. おわりに

図 3 プログラム問題画面表示例[A:…]と[/a] の間に予めプログラムの一部の部品を配置しておくこともできる。

3.2 XML への変換
コンバータソフト ToXML は、問題の記述ファイルを入力とし、XML に変換する。 図2 の記述例を変換した XML フ
ァイルを図 4 に示す。
<!-- ★★★ 第 2 問 ★★★--><question horizontal='true'><textArea visible='true'><text> [第2 問] 10000 以上12000 未満の整数のうち、37で割ると7余る数の合計を求めるプログラムを書け。
</text> </textArea><answerArea> <!—プログラム編集領域 --></answerArea><itemsArea width='330' height='600'><item>変数 {text::text} </item><item>{text::text}← {text::text} </item><item>{text::text} ← input()</item><item>{text::text}を表示する</item><item>{text::text}を改行なしで表示する</item><multi multiname='もし'><item>もし {text::text} ならば</item><item>を実行する</item> </multi><multi multiname='もし ～ そうでなければ'><item>もし {text::text} ならば</item><item>を実行し，そうでなければ</item><item>を実行する</item> </multi><multi multiname='もし ～ そうでなくもし'><item>もし {text::text} ならば</item><item>を実行し, そうでなくもし{text::text}
ならば</item><item>を実行し，そうでなければ</item><item>を実行する</item> </multi><multi multiname='～ の間，繰り返す'><item>{text::text} の間，</item><item>を繰り返す</item> </multi></itemsArea></question>
図 4 ToXML の出力例

本項では、プログラミング問題を含む CBT のための問題作成手順を詳述した。問題の作成は markdown 言語の拡張により、テキストエディタで簡単に記述できる。
ToXML の変換プログラムは未完成であり、現在は、XMLを直接編集することで作問している。受験者用の Webプログラムは使用可能な状況にある。しかし、セキュリティを考慮した、問題管理、および、試験実施を手軽に行うための仕組みの設計および実装は今後の課題として残されている。

参考文献(1) 文部科学省: "学習指導要領", http://www.mext.go.jp/
a_menu/shotou/new-cs/1384661.htm (2021/07/10 確認).
(2) 大学入試センター: "センター試験用手順記述標準
言 語 (DNCL) の 説 明 ", 大 学 入 試 セ ン タ ー ,https://www.dnc.ac.jp/albums/abm00004841.pdf(2021/07/10 確認)(3) 西田知博, 原田章, 中村亮太, 宮本友介, 松浦敏
雄: "初学者向用プログラミング学習環境 PEN の実装と評価", 情報処理学会論文誌, Vol.48, No.8,
pp. 2736 - 2747 (2007).
(4) 松浦敏雄: "大規模 CBT の実現のための課題と解決策",情処研報, 2019-IOT-44(17),1-7 (2019/3/7).
(5) "wPEN", http://wpen.asl2.net/ (2021/07/10 確認).
(6) 松浦敏雄, 松本嵩大, 中西通雄, 西田知博： “カス
タマイズ可能な Web 上で動作する初学者向け
プログラミング学習環境”，CIEC PC カンファレ
ンス (2018.8)(7) 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 研 報 ,2019-CE-148(7),1-9 (2019/2/16).
(8) 大阪大学大学院情報科学研究科: "情報学的アプローチによる「情報科」大学入学者選抜における評価 手 法 の 研 究 開 発 " ， http://www.uarp.
ist.osaka-u.ac.jp/ (2021/07/10 確認)．
(9) M. Nakanishi, T. Matsuura, T. Nishida and D.
Omiya: “Programming environment for novices
with learning and examination functions”,
ED-Media, Amsterdam (2019.6).
(10) 松浦敏雄, 大宮大地, 安留誠吾, 吉田智子, 西田
知博,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).
(11) 松浦敏雄, 安留誠吾, 西田知博, 吉田智子, 中西通雄: “簡便に利用可能なクラウド型 CBT システムの提案”, CIEC PC カンファレンス (2020.8).

- 72 -

2021 PC Conference

反転学習むけ事前学習教材としてのバーチャル空間の活用
矢野浩二朗*1
Email: kojiro.yano@oit.ac.jp*1: 大阪工業大学情報科学部ネットワークデザイン学科◎Key Words

1.

VR，反転学習，オンライン授業，バーチャル空間

はじめに

反転学習とは，従来型の受動的な講義中心の対面授業ではなく，受講者の能動的な学習活動を可能にするため，教授内容を事前に授業外で学習できるようすることである。それゆえ，反転学習の授業デザインでは，アクティブ
ラーニングを始めとする，対面授業における能動的な学
習活動を確保するための方法が議論されることが多い。
しかし，反転学習においては，事前学習も重要な学習プ
ロセスの一部であり，そこで用いられる方法の特質を理解し，改善する方法を検討することは重要であると思われる。Birgill らによると(1)，2012-2018 年に発表された反転学習に関する論文で著者らが調査したもので，学習に活用された ICT ツールが明示されている 269 の論文で挙げられていたものは，
動画が 206 と最も多く，
次に Web2.0（Kahoot!, Google Forms など）が 147 であったという。
このように，動画は反転学習において重要なツールであるが，問題点も指摘されている。Birgill は動画教材の問題点として，ビデオが長すぎたり教えるポイントが多す
ぎると，焦点が曖昧で学習者が混乱すること。一方で，毎週の動画制作は教員にとって大きな負担であり，十分な
制作時間を取れないことで，学習者にとっては魅力的でない低品質な動画を作ってしまう，といった点を挙げている。また Mason(2)は，反転学習を経験した学生からの意
見として，動画を用いた事前学習は大学での学習方法を身に着けていない 1 年生には難しい，新しい概念を多く学ぶことには不向きである，という点を挙げている。Lo
も(3)，K-12 を対象とした反転学習に関する過去の報告の分析を通して，動画を学生が面白いと感じない，動画を視る事に集中できない，といった問題点を指摘している。これらの事により，動画による事前学習に支障が生じる，あるいは学生が意欲を無くすことは，反転学習の失敗につながる恐れがある。それに対し，Lo は解決のためのガイ
ドラインとして，動画学習を補助する簡単なメモを添付する，授業中に動画をグループでもう一度視る，ゲーミフィケーションを取り入れるなどを提案している。
反転学習の事前学習に関するこれらの問題点を踏まえ，本研究ではバーチャル空間を用いた反転学習向け事前学習を提案する。本研究においてバーチャル空間とは，コンピュータ上に生成される 3DCG による空間のことであり，ネットを介して共有することが可能である。バーチャル
空間は，2010 年ごろから教育目的で盛んに使われるようになり，特に Second Life (https:// secondlife.com/)を活用した実践例は多く報告されている(4)。バーチャル空間の教育への応用は多岐にわたるが，インターネットを介して複数が同じ空間で作業できる特徴を生かした協調学習やロールプレイング，仮想空間という環境を利用した探索学
習，三次元空間でオブジェクトを操作できることによるシミュレーション学習などに活用されてきている。
バーチャル空間には 3D オブジェクトに加え，2D の画像やビデオを配置することもできるため，従来の反転学
習で用いられていた動画教材やスライド資料を活かしつ
つ，タンパク質の分子構造モデル，細胞内器官の立体モデ
ルなどバーチャル空間の特徴を生かした視覚的な教材を補助的に用いることが可能である。これにより，事前学習用の動画だけでは学びづらい内容についても，理解を深められることが期待される。また，バーチャル空間内を歩き回る，空間内のオブジェクトを操作するなど，ゲーム的なインタラクティブ要素もあるため，学生の「飽き」を減らし，学習意欲を向上させる効果も期待できる。
しかし，反転学習にバーチャル空間を用いた例は，実験的なアート教育(5,6)向けカリキュラムが報告されている程度であり，いまだに少ない。本研究は，このようなバーチ
ャル空間を用いた反転学習に関する初期的な報告として，実践の内容と受講生からの反応を中心に記述する。

2. 授業実践
2.1 バーチャル空間の作成と公開のためのプラット
フォーム
バーチャル空間を教材として作成し，受講生に公開するためのプラットフォームとしては，VR Chat, Mozilla
Hubs, Cluster, VirtualCast, Second Life, NeosVR, Frame, Virbela
VR, Engage などが挙げられるが，今回の研究では 1)PC ウェブブラウザ，スマートフォン，VR ヘッドマウントディ
スプレイ(HMD)，いずれからもアクセスできる，2)低スペ
ックの PC，低速の WIFI 環境でも使える，3)バーチャル
空間を簡単に作ることが出来る，4)3DCG データを扱いや
すい，5)バーチャル空間の利用にユーザー登録などが不要
で，受講生にバーチャル空間を配布しやすい，6)バーチャ
ル空間内に動画をアップロードできる，の条件を満たす
プラットフォームとして Mozilla Hubs (Hubs by Mozilla, 以
下 Hubs)を選択した。
Hubs (https://hubs.mozilla.com/)は Mozilla が提供する無料で利用可能な，いわゆるソーシャル VR プラットフォー
ムであり，ユーザー同士がアバターとしてバーチャル空間に入り，音声会話，画像の共有，チャット，2D・3D オ
ブジェクトの操作などが可能である。バーチャル空間の作 成 に は ， Hubs の 機 能 の 一 つ で あ る Spoke(https://hubs.mozilla.com/spoke/)エディタを使用する。更に- 73 -

2021 PC Conference

本研究ではアセット管理の効率化のため，バーチャル空間で使用する動画は Vimeo (https://vimeo.com/)，2D 画像は
Dropbox (https://www.dropbox.com/)，
3DCG モデルデータはGoogle Cloud (https://cloud.google.com/)にホスティングし，シーンを開いた際にデータがロードされるようにした。

取り組んだ。なお、緊急事態宣言の関係で、授業第 3 回～
第 10 回はオンラインで行われた。対面、オンラインで授業内容に違いはない。

2.2 事前学習用バーチャル空間の構成
事前学習用のバーチャル空間は，事前学習を行う各授業回ごとに作成した。まず，Spoke 内に提供されているテンプレートから基礎となる空間を作成。つぎに，解説動画
を 3 本用意し，それぞれ間隔を置いてバーチャル空間内に配置した。各ビデオの周辺には，そのビデオの内容の理解の補助となる 2D 画像，3D モデル，YouTube などからの補助動画教材などを配置した（図 1）。受講生は，各々のビデオを見た後に補助資料を観察，体験し，理解を深めてから次のビデオを見ることを想定しているが，空間内の移動は自由であるため，資料を見る順番は任意である。
また，一部の 3D モデルはシーン内でコピーを作って移動させることも可能であり，それを用いた「クイズ」（例：「○○を適切な位置に配置せよ」）などもシーン内に出題した（自習用。事前課題には含まれず）。

本授業では，各コマの最後に Google Forms にてリアク
ションペーパー（「質問・感想・コメントを自由に書いてください 」）の提出を受講生にお願いしている。授業がまだ継続中であるため，今回は主にバーチャル空間に対する第一印象を検証するため，授業第 1 回，2 回で得られた
リアクションペーパーからバーチャル空間に対する印象を含む解答（74 回答）を抽出した。それに対し，User Local
AI テ キ ス ト マ イ ニ ン グ ツ ー ル (https://textmining.
userlocal.jp/)を適用し，回答の傾向を分析した。
まず感情分析では，Positive な反応が 43.9%, Negative が7.1%であり，
感情としては喜びが89.3%と最も多く，
以下，
好き（46.1%），
悲しみ(40.9%), 恐れ（38.9%），
怒り（34.8%）の順であった。次に，単語の出現頻度をワードクラウドにしたものが，図 2 である（青：名詞，赤：動詞，緑：形容詞）。名詞では「新鮮」，動詞では「使う」「できる」，形容
詞では「わかりやすい」
「楽しい」
「面白い」
「興味深い」など，学習に対して前向きなキーワードが多くみられた。
これらから，今回の授業実践で用いたバーチャル空間教
材は，受講生にとって受け入れられるものであると考えられる。

3. 結果と考察
3.1 バーチャル空間に対する受講生の反応

図 1 事前学習用のバーチャル空間の例

2.3 授業の構成
筆者が勤務校で開講している共通教育科目「生命科学基礎」（金曜 2 コマ 受講生合計 107 名，火曜 1 コマ 受講生合計 64 名 の合計 3 コマ。内容は各コマ同じ。受講生
総数 171 名）は，
「反転授業」形式で行っている。例年は，事前学習教材としては Google Slides 形式のスライドと，それを用いた 10 分程度の解説動画を配布しており，それを用いて事前学習課題である誤文訂正問題に答える。対
面授業では，配布したスライドの図などを用いた誤文訂正問題の解答解説スライドと，このスライドを基にした解説動画を使いながら解説を行っている。
2021 年度は，スライドは従来通り配布し，それに加えて解説動画を 3 分割したものを含むバーチャル空間へのリンクを当該授業の一週間前に配布した。対面授業の形
式は従来とほぼ同様であるが，適宜 Mozilla Hub のシーンを見せながら解説を補足した。また，一部の授業ではシーン内の「クイズ」（前項参照）を授業中に取り組ませ，解答結果を画像として提出させる課題（「画像課題」）にも

図 2 リアクションペーパーでの，バーチャル空間教材に対する反応を基にしたワードクラウド

3.2 バーチャル空間の利用度
Mozilla Hubs には訪問者のログを取ったり訪問者数をカウントする機能が無いため，利用状況を正確に把握することは難しい。そこで今回は，バーチャル空間に配置している動画のホスティングサイトである Vimeo のAnalytics 機能を用い，特定の期間内にビデオファイルがロードされた回数を間接的な指標とする。各シーンには
動画は 3 本配置されているが，以下では 1 本目を指標に用いた。
教材は，先ず金曜授業で配布され，そのあと火曜授業で配布されるため，バーチャル空間にアクセスするタイミ
ングが異なる。この影響を回避するため，金曜授業で配布した日から火曜授業の前日，すなわち月曜までの期間のロード回数(A)集計し，同期間に提出された事前学習課題の数(B)と比較する(A/B)ことで，事前学習課題に取り組- 74 -

2021 PC Conference

む際に，どの程度バーチャル空間が利用されたか，すなわ
ち利用度を評価した（表１）。なお，配布時に授業中にバーチャル空間を体験した回（第 1, 2 回）
，技術的な問題
でロード数がカウントできなかった回（第 5 回）
，事前学習課題を配布しなかった回（第 6，7 回）は除いている。
表1 における利用度の経時的変化から明らかなように，
バーチャル空間の利用度は漸減している。第 8 回は第 7回に行った小テスト直後，さらに内容が「タンパク質の構造」というバーチャル空間と相性の良いテーマであった
せいか一時的に利用度が上がっているが，その後は低迷している。
なお動画教材を使った反転授業を実施した昨年度（受講生 301 名）は，事前学習資料の動画の視聴がもっとも多かった授業回（第 2 回）でも総再生回数は 203 回（一人当たり再生回数 0.67）であり，授業第 11 回では 118 回（一人当たり再生回数 0.39）に過ぎなかった(7)。動画やバーチャル空間を使うより，Google Slides 資料を使う方が「速く」課題を終えることが出来るため起こると考えられるが，利用度，とくに授業回後半での利用度を上げるた
めの取り組みが今後も必要であると思われる。

(5)

(6)

(7)

表 1 バーチャル空間教材に埋め込んだ動画のロード回数
と事前課題
A:動画
B:同期間の事前ロード回数 学習課題提出数

利⽤度
(A/B)

授業回

授業形式

授業テーマ

第3回

オンライン

原核細胞と
真核細胞

50

30

1.67

第4回

オンライン

⽔と⽣体物質

31

26

1.19

第8回

オンライン

タンパク質の
構造

48

36

1.33

第9回

オンライン

遺伝の概念

15

26

0.58

第10回

オンライン

遺伝物質

16

21

0.76

第11回

対⾯

遺伝⼦から
タンパク質へ

13

24

0.54

4.

おわりに

本稿ではバーチャル空間を活用した事前学習教材による反転学習について，教育実践の詳細と受講生の反応および利用状況を中心に報告した。バーチャル空間の利用に対する受講生の反応は好意的なものであったが，事前学習での活用度については不十分であることが示唆された。今後は，バーチャル空間教材の内容と小テストの成績の関連など，より詳細な分析を行い，教材の教育効果について検証を続けていく予定である。

参考文献
(1)
(2)

(3)

(4)

Birgili B, Seggie FN, Oğuz E. The trends and outcomes of flipped
learning research between 2012 and 2018: A descriptive content
analysis. J Comput Educ, pp.1–30 (2021).
Mason GS, Shuman TR, Cook KE. Comparing the effectivenessof an inverted classroom to a traditional classroom in an upperdivision engineering course. IEEE Trans Educ. 56, 4, pp.430–5(2013).
Lo CK, Hew KF. A critical review of flipped classroom challenges
in K-12 education: Possible solutions and recommendations for
future research. Res Pract Technol Enhanc Learn. 12, 1, pp.1–22(2017).
Reisoğlu I, Topu B, Yılmaz R, Yılmaz TK, Göktaş Y. 3D virtual
learning environments in education: A meta-review. Asia Pacific- 75 -

Educ Rev. 18, 1, pp.81–100 (2017).
Dolphin S. Work-in-Progress—An Immersive Virtual Learning
Environment for a Visual Arts Curriculum. In: 2020 6thInternational Conference of the Immersive Learning Research
Network (iLRN), pp.295–8 (2020).
Grenfell J. Blended Learning and the Flipped Classroom: Theaffordances of cloud based, located, and virtual world
environments to support student learning. In: Intelligent
Environments (Workshops). pp.333–44 (2015).
矢野浩二朗. オンライン反転授業における、受講生の予習
動画教材の視聴傾向. 第 27 回大学教育研究フォーラム発
表論文集. pp.158 (2021).

2021 PC Conference

中国語で／をプログラミングを／で学ぶ授業
田邉 鉄*1
Email: ttanabe@iic.hokudai.ac.jp*1: 北海道大学情報基盤センター◎Key Words

1.

中国語教育，プログラミング，CLIL，初年次教育，コロナ対応

はじめに

情報活用能力と言語運用能力は、大学生が学習・研究を進める上で、最も重要な二つの能力である。いわゆる初年
次教育においても、文系理系を問わず他の能力を身に付ける基盤となる能力とされる。情報教育と言語教育は、いわば、初年次教育を進ませる両輪、と言えるだろう。
そのような状況にあっても、初習外国語は従来から、その存在意義を問われ続けている。英語以外の外国語科目を不要とする人々の主張は、大学の国際化・グローバル化や学問研究におけるコミュニケーションは、実用的には英語を修めれば十分、という経験的・実践的な知見が根拠となっている。その全てに納得するわけではないが、初習
外国語教員として、英語以外の外国語を学ぶ意義を、英語とは異なる文脈で説明する必要があると考える。最も説得力があると思われるのは、多文化能力の養成、すなわち世界のおおむね半分は自分と真逆の価値を生きていることの“直接体験”である。自分が普段見聞きしていること
を、外国語に置き換えるだけで、全く違ったものに見える、というような体験が得られることを期待して行われるのがいわゆる CLIL である。
外国語によって、他の科目内容を学ぶ、CLIL（ContentLanguage Integrated Learning）が人口に膾炙して久しい。日
本の大学の外国語教育は、「その外国語に対して、必ずしも高い動機付けを持っていない」ことが特徴である。そこ
で、個々の学生が興味を引かれるような教科内容を学ぶ
ためのツールとして言語を学び、教科内容と言語の両方に対して動機付けを維持向上させ、学習効率を高める
CLIL が、特に有効と考えられる。
だが、初習外国語（第二外国語）の場合、英語のような高校までの積み上げがないため、大学レベルの教科コン
テンツを十全に利用することができず、CLIL の採用は困難である。そこで、「その言語を用いて教科内容を学ぶ」のではなく、「その言語を用いて教科内容の学習を行うた
めの、スタディ・スキルを学ぶ」という授業実践と授業開
発研究を着想した。

2.

本研究で扱うコンテンツ

本研究では、言語は中国語、習得するスタディ・スキル
はコンピュータによる自然言語処理やテキストマイニン
グの基礎、とする。中国では、大量の電子テキストが続々と生産され、インターネットで公開されている。個々の学生が、自分の興味に応じたテキストを探してきて、発音記号を振ったり、単語リストを生成して教材化したりするのは難しくない。ただ、初級学習者にツールだけを紹介して、あとは自分で勉強しなさい、といってもうまくいくわ
けではない。
筆者は、人文科学研究者養成に必要な初年次教育という視点から、情報化と東洋学に対応した初年次教育向け教材の編纂プロジェクトに携わった。その過程で痛感したのは、どんなに大量のデジタルテキストが提供されるようになっても、訓詁学のような、アナログな古典解釈の基礎を修めていなければ、活用することは困難だ、ということである。もちろん、そのような専門知識は簡単に導入できるものではないし、初級学習者にいきなり導入すべ
きものでもない。
そこで、本研究で開発するコンテンツは、中国語で中国語の特徴を語る、自己言及的なものとする一方、言語学の難しい議論ではなく、中国語でのプログラミング、中国語のテキスト分析、テキスト処理の「実験」「体験」を通して、中国語の特徴を捉え、また、オンラインテキストを加工して自分用の教材にする方法を学ぶ授業を開発した。
プログラミング言語・環境は Scratch および Python、テキスト分析ツールとして KH Coder を使用した。また、単語リストを作成する実習では、Google スプレッドシートと、そのアドインを利用した。

3.

授業の概要

今回は、初級中国語のレギュラー（必修）クラスではなく、選択科目である演習「インターネットで中国語」で実施することとした。必修クラスは統一教科書を用い、統一試験で評価することから、一部のクラスだけで特別な授業を受けさせるわけにはいかないためである。演習は原則として 25 名以内（科目によっては 30 人を超えることもある）の少人数クラスで、会話や作文、講読など、絞り込んだ内容で、主として口頭訓練を行う“コミュニケーシ
ョン”と、文化的な内容を扱ったり、特別な技能を訓練する“セミナー”に大別される。それぞれ、入門・基礎・初級・中級・上級の５段階に分かれている。筆者が担当する「インターネットで中国語」は、ネットリソースを中国語の学習に役立て、また、ネットを通して現代中国の文化・社会について知る、という趣旨で、１年程度の学習歴のある学生を対象とする「セミナー・初級」である。カリキュ
ラム改定のあった昨年度から開講している。
2021 年度第一学期の授業は、5 名の学部生と、特別枠で履修する大学院生 1 名が履修した。新型コロナウイル
ス感染拡大の影響で、Zoom を用いたオンライン授業として開講した。感染拡大が一段落した７月からは、対面授業も開講できるようになったが、この授業は「パソコンやタ- 76 -

2021 PC Conference

ブレット、スマホ等を利用した実習」と「発音を含む語学
トレーニング」の組み合わせであり、パソコンの利用でき
る教室では、語学の十分なトレーニングは難しいと考え、
学期終了まで、オンライン開講とした。

4.

授業と成果

１学期 15 回の授業中、以下の４つの授業を単発で、1回ずつ実施した。

4.1 中国語で Scratch を使う
MIT 開発の Scratch は子供から大人まで使え、プログラ
ミングの基礎を簡単に学ぶことのできる、ビジュアルプ
ログラミング環境である。今回の授業以外にも、数度授業で使ったことがあり、総じて好評であるが、中学・高校で使ったことがある学生には、ブロックに並べる操作が煩わしく感じられるのか、大学でプログラミングと授業を受けるとコードを書くことにすぐ慣れるので、初めからコードを書いた方がいい、という声も一部で聞かれた。
イラストレーターでブロックの雛形を作っておき、中国語で必要なブロックを作成、それを参加者の意見をもとに並べ替えてプログラムを完成させる、という方法でライブ講義を進めた。
その後、中国語に設定した Scratch で各自プログラムを入力して動作を確認した。Scratch は多言語化されており、メニューから選択するだけで、日本語と中国語を切り替えることができる。ただ、「中国語しか使えないようにする」ことはできないし、ソースを課題として提出させても、言語環境までは保存されないので、オンデマンド教材や反転教材としては不適当である。
ブロックを並べる、というインタフェースは、言語の授業では、構文を学ぶときにしばしば行われることではあるので、ライブで実施するオンライン授業の材料としては使える。なお、中国語に切り替えても、ブロックの中の変更可能要素（パラメータ）は、OS の環境に合わせて日本語になってしまう。改善が望まれる。

を検討したい。

4.2 プログラミング入門（Python）
自然言語処理や機械学習に強いとされているので、「みんなでチャターボットを開発する」という企画をたて、Python 入門プリントを作成、1 回授業をしてみた。ただ、1 回や 2 回の授業でどうにかなる内容ではなく、また、テキスト分析は専用のツールを使った方が効率的だと考え、別に授業外の企画として練り直すこととした。Scratch よりも興味は掻き立てられたようだ。
4.3 好きなテキストから単語リストを作る
ネットから、自分が興味を持てそうなテキストを探してきて、それを自分で学習に使える「教科書」に加工するという試みの一環として、教科書についているような「単語リスト」を作成した。
テキスト分析ソフトの KH Coder を利用して、形態素解析を行なって、分節化と品詞の特定を行なった。これをExcel 形式で出力した後、Google スプレッドシートに読み込んで、Google 翻訳 API を使って語義も自動入力し、最小限の手間で単語リストを作成した。
中国語の必修授業では、手を使って苦労していたことを簡単にできるということで、学生から「１年生で教えてくれたらよかったのに」と言われた。もちろん、一字一字漢字を書いていく大切さが減じているわけではないが、外国語を学ぶために使えるリソースがネットに溢れている時代に、使うな、というのもおかしいだろう。できるだ
けいろいろなツールを紹介し、その活用法と限界を伝えて手助けする方が前向きだと思う。
4.4 教科書の完成
上で取り上げた単語リストに加え、文単位で自動的にピンインを付すための Google 翻訳の使用法、Quizlet などを使用した、フラッシュカードや練習問題の作り方を学
び、ひとまとまりの教材として完成させた。
教材を作ること自体が、その言語の学びを深化させ、また、自作教材を使用して学習することでモチベーションを維持向上させ、さらには自分と同じ興味・同じ中国語レベルの人に教材を提供する貢献となる、一石三鳥の学び
となった。

5.

今回はプログラミングを日常的に行なっている学生が2 名、ほぼ初めての学生が 3 名と、既習事項に差があったのだが、十分に対応することはできなかった。プログラミ
ングが初めてであれば、プログラムを自分で書く、ということ自体への興味で、モチベーションを維持できるが、すでにプログラミングについて十分な知識を持っている場
合、それだけではモチベーションは維持されない。中国語に依存した部分が少ないので、中国語への興味も繋ぎ止めにくい。中国語だけで使える類似システムの開発など

おわりに

今回は、一貫したカリキュラムで、体系的に行なった授業ではない。単発だったために、その時間内で興味を繋ぎ止めることはできても、その後の展開には繋がらなかった。今後は、対話訓練ができるほどのチャターボットの開発など、まとまったプログラミングと中国語学習のバラ
ンスに配慮した授業を展開するようにしたい。
謝辞
本研究は JSPS 科研費 18H00682，16H03351 の助成を受けたものです。
本研究の実践の一部は北海道大学情報基盤センター萌芽型共同研究の助成を受けて実施された研究集会の成果を利用しています。

- 77 -

2021 PC Conference

フォニックスを学ぶためのタブレットアプリケーション
奥山陽斗*1・北英彦*1・大澤遼*1・大野恵理*2・須曽野仁志*2
Email: kita_yh@yahoo.co.jp*1: 三重大学工学部*2: 三重大学教育学部◎Key Words

1.

英語発音学習，フォニックス，タブレットアプリケーション

はじめに

令和 2 年度より全面的に実施された新小学校学習指導要領等では小学校第 5・6 学年に「外国語科」が新設され，アルファベットの文字の「名称の読み方」に加えて「文字が持っている音」を指導することとなった(1)．この文字と音の関係の教授法がフォニックスと呼ばれている(1)．
フォニックスを学習するアプリケーションは数多く存在するが，表 1 で例示するようにいずれも機能が不十分である．そこで，著者らは三重大学の工学部と教育学部の共同研究として，日本人の児童向けの英語発音学習用のタブレットアプリケーション「Let’s Phonics」を開発することにした．本発表では，昨年度に開発した部分を主にその機能を紹介する．

決定し，工学部が開発を行っている．
タブレットアプリケーションで用いる英語の発音の音源は東紀州の小学校の ALT（外国語指導助手）に協力を依頼し作成している．タブレットアプリケーション中のイラストについては著作権の問題が生じないように教育学部の学生に協力を依頼し作成している．
開発後は三重大学東紀州サテライトエリア内の小学校
にて実践調査を行い，アプリケーションの有用性を確認している．なお，東紀州サテライトは三重大学と自治体が共同で設立したものであり，地域資源で富を生み力強い子供が育つことを支える拠点である(7)．表 2 にフォニック
スのレベルと開発状況を示す．
表 2 フォニックスのレベル分けと開発状況
レベル
学習内容
例
開発状況
フォニックス
昨年度
1
A [ェア]
アルファベット
改善
昨年度
2
短母音
bag
改善
昨年度
3
mate
“e”のついた母音改善
昨年度
4
礼儀正しい母音
rain
開発
今年度
5
2 文字子音
ship
開発中
今年度
6
2 文字母音zoo
開発中

表 1 英語発音学習用アプリケーション
比較項目

アプリ A(3)

アプリ B(4)

アプリ C(5)

楽しさ

○

△

△

分かりやすさ

△

×

×

録音機能

×

○

×

クイズ機能

×

×

○

段階的学習

×

×

○

日本語での説明△××

× 機能をもっていない△ 機能が十分ではない（著者らの主観的な判断）〇 機能をもっている2.

フォニックス（Phonics）

フォニックスの特徴を生かした外国語学習を以下に例示する．フォニックスでは，アルファベット B は「ブ」，
A は「ェア」，G は「グ」の音を持つと指導を行う．その上で，未習の英単語の発音「ブェアグ」を聞かせると，学習者はこの発音を「ブ」，「ェア」，「グ」に要素分けすることができる．
要素分け後のアルファベットはそれぞれB，A，G であるため，学習者は未習の英単語の綴りが bag であると理解する．以上のように，フォニックスは，文字の音を先に学習することで学習の英単語の綴りを発音から推測できるという特徴をもつ(6)．

3.

Let’s Phonics

平成 29 年度より，三重大学工学部と教育学部と共同研
究として，フォニックスを学習するアプリケーションの開発を行っている．研究にあたっては教育学部が仕様を

4.

7

連続子音

skip

8

“r”のついた母音

car

開発#1

昨年度以前に開発を行ったレベルについて，レイアウ
トの見直しを行い，使いやすいように改善することにした．レベル 1 ~ 3 の機能の改善として，イラストやフォン
ト，配色，ボタン位置の変更を行った．なお変更に際してはユニバーサルデザインに準拠するよう留意した．
図 1 は「音をきいてみよう」の画面例である．著作権上の問題からイラストを変更し，フォントを手書きの字体に近いものに変更した．視認性向上のため，文字色と背景色が対照的となるような配色に変更した．図 2 は「音の足し算」の画面例である．学習の終了操作や画面遷移など，
同一の意味を持つ操作のボタン位置を固定した．

- 78 -

2021 PC Conference
改善前

4人7人
12人

14人

使わない

1 ~ 2時間
3 ~ 4時間
5時間以上

図 3 学校以外でのスマホ，タブレットの使用時間
改善後

2人
8人 11人
16人

学習しない
30分 ~ 1時間
2 ~ 3時間
4時間以上

図 4 学校以外での英語の学習時間

0人

図１「音をきいてみよう」のレイアウトの改善

1人
7人

改善前

29人

とても楽しかった
楽しかった
楽しくなかった
まったく楽しくなかった

図 5 本アプリを用いた英語学習の楽しさ
とても使いやす
かった

0人
13人
24人

改善後

使いやすかった
使いづらかった
とても使いづらかった

図 6 本アプリの使いやすさ

4人

したい

図 2「音の足し算」のレイアウトの改善

5.

33人

小学校における実践#1

開発#1 の改善内容について，2020 年 12 月 4 日，7 日に東紀州の小学校の 3 年生〜6 年生の児童 37 人を対象に実践を行った．英語の授業において本研究で開発したタブ
レットアプリケーションを使用してもらい，その後にアンケートへ回答してもらった．
新型コロナウイルス感染症の拡散を防止するために同
じ県内ではあっても地域をまたがっての移動はできず，東紀州に勤務の大野のみが小学校に伺い授業を行った．
開発者は Zoom ミーティングを用いて遠隔で授業の支援を行った．
アンケート結果を図 3〜図 8 に示す．また，「クイズの点数を知りたい」「単語の最初の音を聞いてから行うクイズが聞かなくても解答できていた」などの回答があった．

- 79 -

したくない

図 7 本アプリを用いた今後の英語学習の希望

2人

したい

35人

したくな
い

図 8 他教科におけるアプリを用いた学習の希望

2021 PC Conference

6.

開発#2

開発 #2 では実践結果を踏まえ，レベル 1〜レベル 3 の機能の改善を行ったほか，「礼儀正しい母音」（polite vowels）
を学習するコンテンツ （レベル 4）の開発を行った．
図 9 は「音の３たくクイズ」の画面例である．単語の最初の音を聞かないと解答できないように変更した．また，一定回数聞くことで単語の最初の音の英文字を表示する
機能を付加した．
図 10 は「言えるかな？」の画面例である．この活動では礼儀正しい母音を含む英単語の発音を学習する．イラ
ストをタップすることで英単語の音声が再生される．
図 11〜図 13 は新たに実装したレベル 4 の「礼儀正しい
母音」（polite vowels）の画面例である．
図 11 は「音の足し算」の画面例である．この活動では音の要素を足し合わせて英単語の発音を学習する．発音
した音声を録音して見本と聞き比べる機能もある．
図 12 は同じく新たに実装した「どっちかな？」の画面例である．この活動では英単語の音声を 2 つ聞き，問題の音声を聞き当てるクイズを実施する．正誤，所要時間，達成度を表示する成績画面も実装している．
図 13 は「読めるかな？」の画面例である．この活動では 2 つの英単語の綴りを見て，組み合わせて出来る英単語の発音を推測する．イラストによるヒントを提示する機能も実装している．

図 11「音の足し算」画面例
問題の画面

結果の画面

改善前

図 12「どっちかな？」画面例

改善後

図 13「読めるかな？」画面例

7.
図 9「音の３たくクイズ」改善比較

小学校における実践#2

開発#2 の内容について，2021 年 2 月 5 日に東紀州の小学校の 6 年生の児童 10 人を対象に実践を行った．実践#1と同様に東紀州に勤務の１名のみが伺い授業を行った．
アンケート結果を図 14〜図 16 に示す．
とてもやさし
かった

0人
2人
2人

6人

やさしかった
むずかしかった
とてもむずかしかった

図 10「言えるかな？」画面例

図 14 クイズの難易度- 80 -

2021 PC Conference(3) “Pinkfong ABC フォニックス”,

とても分かりや
すかった

0人
2人
8人

https://apps.apple.com/jp/app/id875193091（2021 年 3 月参照）

分かりやすかった(4) ”ウニウニ ABC - 五感を刺激する仕掛けがたっぷりの絵本，

分かりづらかったhttps://apps.apple.com/jp/app/id1018581462（2021 年 3 月参照）

とても分かりづらかった(5) “Learning Phonics for Kids”,
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.edubuzzkids.lea

図 15 クイズの操作の分かりやすさ

rningphonicsforkids（2021 年 3 月参照）

(6) “株式会社 mpi 松香フォニックス，英語の基礎基本フォニッ

1人
0人

クス”，https://www.mpi-j.co.jp/store/phonics/（2021 年 3 月参照）

とても分かりやすかった(7) “三重大学 地域創生推進チーム, 三重大学東紀州サテライ

分かりやすかった

9人

ト，東紀州サテライト概要”，
https://www.rscn.mie-u.ac.jp/higashikishu/info/index.html

分かりづらかった

図 16 成績画面の分かりやすさ
その他，自由記述欄に「クイズの成績をもう少し大きく表示してほしい」「成績画面の存在が先に分かっていれば解答時間を短くできた」等の回答があった．

8.

おわりに
著者らは三重大学の工学部と教育学部の共同研究として日本人の児童向けの英語発音学習用のタブレット
アプリケーション「Let’s Phonics」の開発を行っている．
昨年度は実装済みのレベル 1〜レベル 3 について視認性および使い勝手を改善するためにレイアウトの変更を行った．また，レベル 4 として「丁寧な発音」（politevowels）の実装を行った．
昨年度は東紀州の小学校の協力を得て，新型コロナ
ウイルス感染症の流行にも関わらず，実践を 2 回行う
ことができた．
「Let’s Phonics」を使って学習してもらった児童へのアンケートでは肯定的な回答を得ることができた．また，Zoom ミーティングを介しての限定された観察ではあるが，楽しみながら「Let’s Phonics」を用いて学習している様子が見られた．
GIGA スクール構想の展開にしたがって，
ChromeBook が小学校に大量に導入され始めている．
これに対応するために，著者らは iPad を対象デバイスとしていた「Let’s Phonics」を ChromeBook へ移植する準備を始めている．
参考文献(1) ” 小学校外国語活動・外国語研修ガイドブック” ，https://www.mext.go.jp/a_menu/kokusai/gaikokugo/1387503.ht，文部科学省（2021 年 4 月参照）

(2) アレン玉井光江：”【新連載】小学校英語で行うリーディン
グの基礎指導とは，第 3 回フォニックスって何？”，https://www.arcle.jp/note/2017/0025.html，ARCLE（アークル）－英語教育に関する研究調査団体－（2017）- 81 -

2021 PC Conference

英語発音学習システムの教員の児童へのフィードバックを支援する機能
北英彦*1・一柳佑介*1・大野恵理*2・須曽野仁志*2
Email: yamada_taro@ciec-u.ac.jp*1: 三重大学工学研究科*2: 三重大学教育学部◎Key Words

1.

英語発音学習，フィードバック支援，タブレットアプリケーション

はじめに

著者らは三重大学の工学部と教育学部の共同研究として小学校での英語発音学習を支援するタブレットアプリ
ケーション「Let’s Phonics」の開発を行っている(1)(2). 「Let’s
Phonics」
では, 児童が自らの発音を録音して手本の発音と自身の発音を聞き比べることで発音を練習する，英語の発音に関するクイズを実施するといった発音学習を児童が個々のペースで進めることができる．
「Let’s Phonics」を用いて三重県の東紀州の複数の小学校において実践を行っているが教員が適切な学習フィードバックを行うことができていない点が問題となった．
本研究では, 英語発音学習用タブレットアプリケーシ
ョン「Let’s Phonics」を用いた小学校の授業における教員の適切なフィードバックを支援するためのシステムを提案する. ここでのフィードバックは授業中では次の授業まで，あるいは，次の授業でのフィードバックを想定している．

2.

英語発音学習用タブレットアプリケーション
Let’s Phonics

文部科学省が作成した小学校英語の研修ガイドブック
においても「読むこと」「書くこと」に関して，英語の文字の名称の読み方を，活字体の文字と結び付けて発音することが求められている．
英語の発音学習方法として広く用いられているもののひとつにフォニックスがある．著者らがフォニックスを学ぶための既存のアプリケーションを調べたところ日本
人の児童に適したものはなかった．そこで，三重大学の工学部と教育学部の共同研究として iPad を対象デバイスとするタブレットアプリケーション「Let’s Phonics」を行うことにした．図 1〜図 3 に学習画面の例を示す．
「Let’sPhonics」
では, どの学習レベルにおいても発音学習画面およびクイズ画面が必ず実装されており, 上記の①～④の流れでフォニックスの学習を進める．
① 学習するレベルの内容について通常の英語の授業
によって事前学習を行う，
例えば，教員が英文字「A」の発音の仕方を説明する② 「Let’s Phonics」を用いて児童各自が発音の練習を行う，例えば，画面 1 を用いて各児童が「A」の発音の学習を行う③ 「Let’s Phonics」を用いて児童各自が学習レベルの内容の発音に関するクイズに取り組む④ 学習する発音に関するルールに対するクイズでの正答率が高ければ次の学習レベルに移行する- 82 -

三重県の東紀州の複数の小学校の協力を得て「Let’s
Phonics」を用いた英語発音学習の実践を行い，児童および教員からは肯定的な意見および感想を得ている．
また，実践で見つかった問題点の改善を行い，再度，実践するというスパイラル型のソフトウェア開発を行っている．

図 1 発音学習

図 2 クイズ図 3 クイズの結果

2021 PC Conference

3.

「Let’s Phonics」の教員の使用に関する問題点「Let’s Phonics」を用いた小学校での英語発音学習について想定される教員および ALT（外国語指導助手）の役
割は以下に示す 4 点である．
 フォニックスの発音ルールに関する事前授業
 「Let’s Phonics」を用いた個別学習中のアプリケーシ
ョンおよびタブレット端末の操作の支援
 「Let’s Phonics」を用いた個別学習中の英語が不得意な児童への指導 クラス全体あるいは各児童の学習の評価・フィードバック
これらのうち，
フィードバックについては「Let’s Phonics」
を用いた個別学習中については教員が声掛けで行う．しかし，授業後に授業の結果を見直し次回の授業につなげるという点において以下に示す問題が生じた．
 現在の実装では，録音した発音やクイズの成績は一
時的にしか端末に保存しておらず学習結果の蓄積ができない．これは最初のシステム設計のときに見落とした点である．
 上記の問題を解決し端末内に児童の学習結果が長期に保存したとしても教員はそれぞれのタブレット端
末を起動して内容を学習履歴する必要がある．
また，クラス全体の学習状況を一覧することができない．
この点については，各児童の学習履歴を集約する機能が必要である．
これらの問題は教員および ALT による各児童への授業
後のフィードバックを困難にしている．

4.

教員のフィードバックを支援するためのシステムの構
成図を図 4 に示す．本システムは「Let’s Phonics」に実装
した図 5 に示す学習結果提出画面と本研究で構築した
Web アプリケーション「フィードバック支援アプリケー
ション」からなる．
教員は Web サーバに集約された児童の学習結果は図 6に示す児童一覧（トップページ）の画面と図 7 に示す学
びのあしあとで閲覧することができる．
図 6 の児童一覧（トップページ）の画面から遷移する
画面において，図 8 に示す選んだ児童が録音した発音や
図 9 に示す解答したクイズの結果を閲覧することができる．
また，図 10 と図 11 に示すクラス全体のクイズの成績の一覧に図 6 の児童一覧（トップページ）の画面から遷移できる．

図 4 システム構成図

教員のためのフィードバック支援機能

教員および ALT が「Let’s Phonics」で学習した個々の児童に対して次の授業までにあるいは次の授業で個別ある
いはクラス全体にフィードバックを行うことが困難であることを解決するために教員のためのフィードバック支
援する機能を提案する．
これを実現するためには以下のシステムに以下の機能が必要である．
 児童の学習結果である発音の録音データおよびクイズ成績を蓄積する

図 5 成績送信画面（提出機能）

 多人数の学習結果を 1 箇所に集約する
 円滑な学習フィードバックを行うために教員に各児童または全児童の学習結果を効果的に提示する
情報端末を用いた学習においてこれらの要素を満たすシステムとして一般に広く用いられているものに LMS（学習管理システム）がある．LMS は e ラーニングをインターネット上で円滑に行うために考案されたシステム
であり教材の管理，学習者の進捗状況の管理などの機能をもつ．本研究では，LMS を参考にタブレットアプリケーション「Let’s Phonics」を支援するシステムを開発する．
既存の LMS ではなく独自に開発することにした理由は
LMS のインストールおよび管理は情報システムを担当する人員のいない小学校での運用は難しいと考えたからである．また，将来的には，インターネットへの接続必要とせず，教員が使用する PC 上で動作させることを想定している．

- 83 -

図 6 児童一覧（トップページ）

2021 PC Conference

図 8 クイズ成績一覧（グラフ表示）

図 7 学びのあしあと（グラフ表示）

図 9 クイズ成績一覧（詳細表示）

5.

図 8 児童別成績一覧（録音データ）

教員のためのフィードバック支援機能の評価

フィードバック支援アプリケーションの有用性を確認するために，東紀州の小学校の 4 名の教員と三重大学教職大学院の 17 名の学生に評価を依頼した．教職大学院の学生の内訳は，小中学校の現職の教員 9 名，教員希望の 6
名，不明の 2 名である．
今回のフィードバック支援アプリケーションの評価の目的は以下の 2 点である．
 システムのユーザビリティ
このようなシステムを利用したことのない教員のユーザビリティに関する意見や感想を修得する
 効果的なフィードバックの可能性
児童へのフィードバックを行う上で適切なデータ項
目であるか，また，分かりやすい表示になっている

図 9 児童別成績一覧（クイズ成績グラフ）

かの意見や感想を修得する
東紀州の小学校については，外国語活動および外国語の授業を行う 3 年生から 6 年生の教員 1 人ずつ，計 4
人に評価を依頼した．
結果を表 1〜表 3 に示す．表示内容と量については高評価であった．情報の見やすさについては高評価とはいえないが，システムに使い慣れることで解消できる点もあると考えられる．一度に閲覧する情報量は減らす必要があると考えている．
自由記述のコメントとして「学習の足跡が残り後で確認でき個別の躓きを明確に把握できるのは非常に良い」「このアプリケーションがこれほどシビアに個人の学習状況を反映させていることに驚きました」をいただいた．

- 84 -

2021 PC Conference
表 6 「学びのあしあと」の見やすさ（1：いいえ，5：はい）

表 1 必要な情報が一目でわかりやすいか（1：見にくい，5：見やすい）
1
0

評価
人数

2
1

3
2

4
0

5
1

「学びのあしあと」の表示は見やすかったですか？
評価
5
4
3
2
1

評価 5：表，グラフの表示がよい
評価 2：詳細表示が細かくて見にくい

人数

1
0

2
0

3
1

4
2

5
1

2
0

3
3

4
0

人数
5
1

6.

三重大学教職大学院の学生（内訳は，小中学校の現職の教員 9 名，教員希望の 6 名，不明の 2 名）の 17 名に評価を依頼した．
結果を表 4〜表 7 に示す．英語発音学習用タブレットア
プリケーション「Let’s Phonics」は有用であるという回答を得た．本研究の内容である「教員のためのフィードバッ
ク支援機能」については，学習の進み具合を把握することができるという回答を得ている．しかし，見やすさと操作性に関しては必ずしも高い評価を得ていない．
一度に閲覧させる情報量が過多である点が問題であると考えられる．操作性に関しては，教員がこのようなアプ
リケーションに慣れてくれば解消できる点もあると考えられるが，ユーザインターフェイス設計のときの考え方である「自然な対応付け（natural mapping）」や「視線誘導（visual guidance）」などを用いて再設計する必要があると考えている．

「Let’s Phonics」を実際の授業で利用してみたいですか？
評価
5
4
3
2
1
7

5

0

(2)

0

表 5 「学びのあしあと」の機能（1：いいえ，5：はい）

人数

7

6

3

0

6

7

2

1

おわりに

参考文献

自由記述の例：フィードバック支援機能は教師の評価に役立つ／子ども自身が自分で見直せるようにな
るとより現場で活用できる／ひとりひとりに対して充分なフィードバックを行うことができるのか

学習の進み具合を読み取れましたか？
評価
5
4
3
2

1

本研究では, 英語発音学習タブレットアプリケーショ
ン「Let's Phonics」を用いた小学校授業における教員の適切なフィードバックを支援するシステムの提案した．グラフを用いて視覚的に提示する手法を用いた．三重県東紀州地域の小学校教員および三重大学教職大学院生を対象に行った本システムの実施調査では, 本システムの機能性についてどちらからも 70%をこえる割合で高い評価が得られた．
フィードバック支援機能を評価してもらう中で気が付いたことは小学校の教員は忙しく，詳細な情報を見ている時間がないということである．学習アプリケーションを用いることでそれぞれの児童やクラス全体について詳
細な学習履歴を収集することができるが，児童へのフィードバックなどでそれらの情報を効果的に利用してもらうためには見せ方を工夫する必要がある．

(1)

表 4 「Let’s Phonics」の授業での有用性（1：いいえ，5：はい）

5

3

自由記述の例： 慣れるとよいと思う／現場では確認する時間がなく、また、確認するメリットもあまり感じません／情報が階層的すぎる（深すぎる）

評価 3：ICT の苦手な私でも使えそう
評価 3：見慣れないものがあるので使いにくそう

人数0「学びのあしあと」の操作はわかりやすかったですか？
評価
5
4
3
2
1

表 3 操作のしやすさ，わかりやすさ（1：悪い，5：良い）
1
0

8

表 7 「学びのあしあと」の操作性（1：いいえ，5：はい）

評価 4：児童の発音を聞くことができる
評価 3：必要な情報はすべて入っている

評価
人数

5

自由記述の例：グラフで整理されていたのでよかった／慣れれば問題ないと思う／児童が回数をこなす
ことだけをしている場合は発音の学習ができているかがわからない

表 2 表示される情報の内容や量（1：悪い，5：良い）
評価
人数

1

1
1

自由記述の例：学習達成度が一目でわかるのでわかりやすい- 85 -

一柳佑介, 山中翔太, 福田雄大, 北英彦, 高瀬治彦：”タブレットを用いたフォニックス学習アプリケーション”，
2019PC カンファレンス論文集，pp.5-8（2019）.
一柳佑介, 北英彦, 高瀬治彦：”学校向け英語学習タブレッ
トアプリケーションにおける成績管理システムの開発”，
2020PC カンファレンス論文集, pp.237-240（2020）.

2021 PC Conference

中国語力と社会人基礎力育成のための SDGs を素材にしたオリジナル教材の教育効果
山田 留里子Email:shan1211@kanto-gakuin.ac.jp*1: 関東学院大学人間共生学部コミュニケーション学科◎Key Words 中国語教材,SDGs,LMS,社会人基礎力

1.背景
関東学院大学では,建学の精神を土台とした基本理念である「21 世紀共生社会の創造とその持続的発展に貢献」とその方向性が合致する“SDGs”を教育・研究活動に活用している。 [1]筆者の所属する人間共生学部においても,人々を取り巻く環境が厳しさを増す現代に必要とされる“グローバル人材”の育成への流れに伴い,専門科目としての PBL が設置された。その一つが中国語を学習しながら,自ら設定した課題の解決を目指す科目である。
さて,日本の大学において「初級中国語学習者は増加傾向ではあるが次のステップへ進む学生の減少」や「社会人基礎力の育成が難しい」という課題がある。これら課
題の所在を明確にするため,履修学生へのアンケート及び日本の大学で使用されている教科書を分析した結果,「中国語学習が学部の専門性に応用できない」という新
たな課題が浮かび上がった。文法や語彙を中心に構成された中国語教材から「前に踏み出す力,考え抜く力,チームで働く力」などで代表される社会人基礎力の育成をも可能にする教材を開発するという着想に至ったのである。
この課題は「大学教育への提言 未知の時代を切り拓く教育と ICT 活用」[2]において以下のように指摘される
ことに関連するものである。
「英語を手段としてコミュニケーションを行い,英語を用いて世界に関与できることを到達度評価の基準として考える。短期間での学びではなく,英語の基礎から応用を含めて４年間を通した教育計画を策定し、卒業時点で学修成果を質保証できるようにする。実践的な英語運用能力を実現するために,英語の授業に加え、他の授業科目との関係性の中で授業を組み立てる。また,社会や世界への関与を醸成できるようにネットを通じて学びの成果を公表し,学外からの意見・評価を踏まえて振り返りを行う学
修の場を提供する。
」
以上の指摘から,国際社会で活用できる実践的中国語力を獲得するためには,中国語学習を専門科目との関係
性の中で組み立てる必要があると考える。特に,青年の活躍が期待される“SDGs”を題材にすることで,「地球規模で問題を捉え,行動は身近なところから起こす」という
PBL との連動が可能で,学習者が主体的に専門的知識を中国語で発信する力を獲得できる授業が重要である。
よって,本論文ではオリジナル教材[3]を素材に,「実践的中国語力」と「社会人基礎力」の獲得を目指し「学びの質」を向上させるための中国語授業の LMS 活用による教
育効果について述べる。

2．授業概要と教育改善の内容
本研究の対象は,本学で中国語を履修し,且つ 3 年次春
学期に「PBL 科目」（2 単位）を受講した学生に限定した。
表 1 は授業の流れである。本研究では,本学の LMS[4]を活用し学生の学習実態を把握し,授業の円滑化を図るため,第1回目の授業においてLMSにアクセスし,課題提出する
具体的な授業方法を伝えている。また特徴としては学習への積極的関与を促進し,学習意欲を持続させるため,事前・事後学習とグループワークを組み合わせている。
写真 1,2 はグループ討議と発表風景である。
更に,学習成果を積極的に発表する場として,授業内の発表にとどまらずに,高大連携での模擬授業での活動も試みた。
「誰も置き去りにしない社会へ―あなたができることを考えてみましょう」
をテーマ（「ESDday」
in 関東学院大学 2019年 7 月,2021 年 7 月実施)に参加した。図 1 は学生が模擬授業のために作成した資料,写真 3-5 は参加した高校生により作成され,模擬授業の最後に発表された「SDGs 啓
発ポスター」などである。
表1
検証する授業の流れ
授業内学習
事前学習
事後学習
1 授業ガイダ 教材を読み全体 「SDGs とは」にンスの内容を把握。 関 し 各 個 人 で“LMS”に投稿。
2 図書館ステ テキスト付録に 図書館 HP➡デー
ップアップ ある図書館ステ タベース➡学術
講座を受講 ップアップ講座 情報検索・リンクを読む。
集➡「語句・人物
での3 第 1 課講義 「中国語力」：テ 等を調べる」
キストの中国語 検索方法を確認。
4 第 2 課講義 検定試験対策練 「情報収集力」：
5 第 3 課講義 習問題を解き, 主張の根拠とそ
6 第 4 課講義 答えを LMS に提 の真実性を立証
出。
するデータを明確にするために,図書館で必要な書籍を探し,インターネットで情報を検索。
7 グループ別 「チーム力」： 「課題解決力」：- 86 -

2021 PC Conference

プレゼンテ PPT 作成・発表担ーションの 当者役割分担な準備
どをグループメ
ンバーで確認す
る。可視化された全体の動きを確認。LSM 機能の「チームの進行
状況,チームスレッド,一覧画面」。
8 プレゼンテ 準備した PPT をーション
LMS に提出。
前半総括
アンケート（発＊後半授業 表 ま で の 満 足も前半と同 度,教材理解度
じ構成で行 など）を LMS にう。
提出。

与えられたテーマから課題を設
定し, それらの「背景と問題」「主張と論点」の観点から
LMS に提出。

にも関連していることを理解していくように設定している。
授業関連の課題の他,本教材内の実践的中国語リスニ
ング力を高めるため,各自のスマホなどに随時ダウンロードできるようにしている。[4]❶セリフカード「食品ロス」SDGs1,2,13「論理的思考」と「文章力」：レポ
ートにまとめLMS に提出。

イラスト付き関連項目「優先座席」SDGs3,11,16

中国語力向上：❷の会話音源も随時ダウンロードできるようにしている。また❸の検定試験練習問題は回答をLMSで提出し,教師はコメントをつけフィードバックし,LMSよりタイムリーに返却する。

❷SDGs2❝零饥饿❞に関連した中国語会話

写真 1 各自のスマホから提出

写真 2 グループ別発表

SDGs の 1,2,13 に,「優先座先問題」は SDGs の 3,11,16“SDGs” 達成に向けた,持続可能な具
体的行動内容をグ❸ 中国語検定試験形式の練習問題

ループ単位で記載

写真 3
守ろう

海の豊かさをし,グループポスタ
ー発表へイメージ

図 1 高校生への模擬授業における資料
写真 4 エネルギーをみんなにそしてクリーンに

写真 5 飢餓をゼロに❹ 課題背景と問題提起
チーム力向上：課題背景を読み,解決のために,主張の根拠とその真実性を立証するために,各自が収集したデータ等をLMSから随時発信し,LMS可視化機能を活用し,チーム全体で共有することが可能となる。

3. 本教材による教育効果とその確認
LMS 機能を活用し学生へ配布する教材は,以下❶～❺で示した。イラストで描かれたオリジナルのセリフカード
は,日本語から中国語への翻訳練習を行い実践的中国語力の育成を目標としているが,これらのイラストを通し
SDGs の「誰も置き去りにしない社会へ」という理念が,現実の中で発揮されなければならないことを理解することも射程に入れた。例えば,イラストの「食品ロス」は- 87 -

2021 PC Conference

3.1 中国語力の検証
公的な外部試験である中国語検定試験（財団法人 日本中国語検定協会主催）を受験させ,その結果を検証した。
認証基準とし,以下がある。[6]
準 4 級：中国語学習の準備完了：学習を進めていく上での基礎的知識を身につけていること(学習時間 60～120
時間。
一般大学の第二外国語における第一年度前期修了，高等学校における第一年度通年履修，中国語専門学校・講習会などにおける半年以上の学習程度。)基礎単語約500 語による発音（ピンイン表記）及び単語の意味， 日
常挨拶語約 50～80 による語句・単文の中国語訳。
4 級：中国語の基礎をマスター：平易な中国語を聞き，話すことができること(学習時間 120～200 時間。一般大学の第二外国語における第一年度履修程度。)発音（ピンイン表記）及び単語の意味，常用語 500～1,000 による単文の日本語訳・中国語訳。
3 級：自力で応用力を養いうる能力の保証（一般的事項のマスター)：基本的な文章を読み，書くことができること。簡単な日常会話ができること(学習時間 200～300 時
間。一般大学の第二外国語における第二年度履修程度。)
発音（ピンイン表記）及び単語の意味，常用語 1,000～
2,000 による複文の日本語訳・中国語訳。
2 級：実務能力の基礎づくり完成の保証：複文を含むやや高度な中国語の文章を読み，3 級程度の文章を書くことができること。日常的な話題での会話が行えること。
熟語・慣用句の意味，語句の解釈，500 字程度の中国語の文章の部分訳，30 字程度の単文の中国語訳。

志願者数
1,669
図2

受験者数
1,463

合格者数
1,112

合格率
76.0%

準 4 級成績 全国平均との比較及び合格率

志願者数
2,697

受験者数
2,273

合格者数
1,176

合格率
51.7%

図 3 4 級成績 全国平均との比較及び合格率

志願者数
3,115

受験者数
2,734

合格者数
1,277

合格率
46.7%

図 4 3 級成績 全国平均との比較及び合格率「英語を手段としてコミュニケーションを行い,英語を用いて世界に関与できることを到達度評価の基準として考える」の英語を中国語に置き換え,「中国語を用いて世界に関与できることを到達度評価の基準」として考えれば,大学に入学し初めて中国語を学び,週 1 コマの授業を通し,2018年3月受験～2019年3月受験という短期間で,実務能力を示す 2 級の認定基準に達した学生の育成も可能としていることが.図2～5のグラフから分かる。
特に,2級の合格率についていえば,29.8%[7]と極めて低く,大学における中国語教育の一つの到達点であると思われる。
SDGs の達成目標を自身の日常生活の中で自らが積極的に考えていくことで,社会に貢献していくという自己肯定感が大きな自信に繋がり,更に ICT 活用により学習意
欲を持続していくことによって,ハイレベルな中国語力を短期間に獲得できることが証明されたと考える。

志願者数
1,467

受験者数
1,300

合格者数
387

図 5 2 級成績 全国平均との比較

以下は当該学生の全国平均点と合格点,獲得点との比較である。
図 5 は対象とする学生の 2017 年～2019 年(準
4級～2級)における年間受験者数の推移であり,ICT活用
により受験者数が増加していることも分かる。

図 6 受験者数推移- 88 -

合格率29.8%

2021 PC Conference

3.2 学習理解度も学べてよかった」等のコメントを得た。インプットのみならずアウトプットの重要さが分かる。

図 7 に示すように,本教材の個人の理解度に関する調査を行ったが,「理解できなかった」と回答する学生はゼ
ロで,「ほとんど理解できた」と回答する学生が 71.43％と学習の定着率が高いことが分かる。以上から本教材のLMS 活用により,主体的・協働的な中国語授業の開発は可能であることが分かる。
また,個人よりチームでの自己満足度が高かった方は「ほとんど理解できた」以上は85.71％であり,以下図 8 に示す「発表満足度と学習理解度との相関関係がある」ことが予測される。新規データを収集し,より精密な分析をする予定である。

1:ほとんどそう思わない～5:とてもそう思う

図 8 発表満足度(チームと個人)

４．結果と考察

図 7 本教材の理解度(グループ別)

3.3 発表満足度と自由記述
LMS 機能の9 項目(チームの進行状況,チームスレッド,
一覧画面,提出ファイル,コメント投稿,アップロード課
題提出，課題提出窓口,コーストップ)への「アクセス回
数」と「早さ」のデータを抽出した。図 7 に見られるように,協働作業であるプレゼンテーションの準備や成果に対して,個人よりもグループの一員として高い満足度を示していた。
これらから分かるのは,学習過程や成果を
LMS の可視化を活用することで,グループの一員としての意識を高め,お互いの信頼感を育み,協働作業を活発化させた要因となったと考える。
つまり,学習過程や成果などを可視化することで,主体的・協働的な学びが促進され,社会人基礎力を育成する土台としての「学びの質」の向上を可能とすることが分かる。
また自由記述からは,「チームの一員として役に立っていることが嬉しい」,「中国語を使ってのプレゼンテーシ
ョンン準備や発表は大変ではあったが,中国語力が格段に上がった」「平和な社会構築に貢献していきたいとの強い思いが生まれた」,「単に講義を聞くというのではなく.
自ら文献を調べることで知識が格段に増えた」「就職活動の面接の際に,大学での学びを積極的に伝えることができた」等に見られた「自己肯定感の高まり」があることが見て取れる。
更に,本学と横浜市の高校との連携授業は,本研究対象
学生の成果発表の場となったが,参加した高校生からは「地球規模の課題も身近なところから始めていくことの大切さがよく分かった。今回参加してよかった」,「わかりやすい言葉でとても分かりやすかった」,「グループで学ぶ過程がとても楽しかった」,「SDGs で使える中国語

現在、社会全体で多様な学び方が模索され、授業のオンライン化が進む中、「学生の“学び”を確保するため、如何にして最適化した授業へと質を高めていくのか」という問いがある。開発した本教材が、“SDGs”の達成に向け、学生へのアンケート調査(興味のある 17 項目の中から選択)に基づき、環境・貧困・福祉・教育・健康・街づ
くり・働き方等、日常生活と繋がるテーマで構成されているため、学生の主体的な学びを促し、地球規模で広がる変化の様相を予測することが困難な状況においても、
主体的・協働的に問題を発見し、課題を解決する力を育成することが本教材を活用すれば可能ではないかという着想から始めた研究である。情報の真偽よりも人と人を繋ぐことに価値を置くと思われる SNS が,日常生活に欠かせない情報収集手段になった今, 可視化を通し,異なった意見や見方に出会うことで,自分の考え方は正しい
状況判断ができているかどうかを確認するというリテラシーを獲得する学習環境として提供できるのではないかと考える。今後の研究としては,LMS 活用によるアクセス
数と教育効果の精密なデータを収集し分析をすることによって,更なる「学びの質」の向上に尽力していきたい。

謝辞
本研究にあたり,御協力を頂いた本学の佐野予理子専
任講師に感謝を申し上げる。なお,本研究は 2018 年度文部科学省科学研究費 基盤研究（C）の助成によるもので
ある。

参考文献
[1] http://univ. kanto-gakuin.ac.jp（2021.4.6）[2]「大学教育への提言 未知の時代を切り拓く教育と ICT 活用」
pp23-26, http://www.juce.jp/ index.htmll（2021.4.1)[3]山田留里子, 『“SDGs”を題材にした課題解決型中国語』,
駿河台出版社,2019.3,pp70[4]本学では“manaba”を活用している。
[5]本研究でのアクセスログデータ抽出項目としては,アンケー
トとレポートの提出数,掲示板書き込み回数とした。また,授業当日までと後のアクセス数をカウントし,学習状況をより個別的に把握した。
[6]http://www.chuken.gr.jp/tcp/grade.html (2021.4.6)[7]http://www.chuken.gr.jp/tcp/data/results.html(2021.4.

- 89 -

6)

2021 PC Conference

大学生を対象としたオンラインパソコン相談デスクの運用―複数大学同時展開の効用―
川嵜祐介・吉川亮・虎岩雅明
Email:kawasaki@trywarp.jp
株式会社 TRYWARP◎Key Words

1.

パソコン相談, チャットサポート, オンラインコミュニケーション

はじめに筆者らの所属する株式会社 TRYWARP(以下、当社)では、パソコンの苦手な大学新入生を対象としたパソコンスキ
ルアップ講座(以下、講座)を実施している。この一環として、2019 年より LINE 社による公式 LINE サービスを用いたチャットサポート(商品名：PC サポーターズ LINE,
以下、本サービス)を開始した。初年度こそ運用方法は講
座案内等に限られていたが、2020 年初頭の Covid-19 禍により対面講座が不可能になった状況下では、本サービス
は講座スタッフと受講生の双方向コミュニケーションツ
ールとして機能した。同時に講座外の質問も受け付ける
オンラインパソコン相談デスクとして運用したところ 4
か月間で 500 件以上の質問が寄せられた。そのため 2021
年度は 1 年間の単体サービスとして提供を開始した。
本論では2020 年度に寄せられた質問の分析結果を報告するとともに、大学生にターゲットを絞ったチャットサ
ポートとして、既存サービスに対する独自性や今後の展
望について論じる。

2. PC サポーターズ LINE 概要
2.1 サービス立ち上げの経緯と提供の状況
本サービスは当初講座のフォローアップ及び受講継続率維持を目的とし、2019 年度より講座受講特典の一環として運用を開始した。初年度である 2019 年度の用途は、講座実施形態が対面形式であったため講座運営の補助と登録者に対する講座前日のリマインドに限られた。
2020 年度は、Covid-19 禍のために当社の講座も対面形式に代わり Zoom によるオンライン形式へと移行した。
そこで本講座最大の価値である「講座実施大学の先輩がスタッフとして後輩の質問に丁寧に答える」点をオンラインで実現するため、本サービスはスタッフと受講者との双方向コミュニケーションツールとして運用された。
具体的には、講座内容の質問受付やスタッフ側から確認できない受講生の課題取組状況の把握などに用いられた。また、LINE を大学単位で分割し、各受講生が所属大学の先輩と直接関わることのできる体制を構築している。
前年度は講座中のアナウンスによって実施していた周知
形式を受講者への案内状への記載に変更することで、講座に参加した全 1,573 名のほぼ全員が登録した。
また、これまでの対面形式講座でも休み時間等に実施していた講座内容以外のパソコン操作や大学生活に関わる質問を、3 月から 7 月の講座期間中 24 時間本サービス
にて受け付けることとした。その結果、サービス終了までに講座時間外かつ講座内容外の質問(以下、講座外質問)に限っても 544 件の質問が寄せられた。
2021 年度には、講座期間が終了する 7 月以降にも学校の課題やサークル活動などで生じる質問の需要を見込み、本サービスのうち講座外質問への対応を 1 年中利用可能
なチャットサポートとして講座から独立し、4 大学に提供
している。

2.2

PC サポーターズ

本サービスの応対を担当するのは、パソコンのトラブ
ル対応を専門とするオペレーターではなく、講座運営を行う各大学の現役の学生や当社スタッフによって構成される「PC サポーターズ」である。
当社が 16 年間実施してきた講座は、常に実施大学の先輩である PC サポーターズが指導・サポートを実施することにより、受講生に安心感と各大学のニーズに合致した内容を提供している。研修メニューの実施により、パソコンが苦手な学生でも PC サポーターズとなることが出来る体制を構築している。実際に、PC サポーターズの 5 人に 1 人が 1 年次に講座を受講した「元パソコン初心者」である。
PC サポーターズによる運用の利点は、メインユーザーであるパソコンの苦手な大学生に近い視点での対応である。初心者ゆえの不安や難しさを経験しているからこその利用者に寄り添った対応が、当社のサービス最大の特徴である。
また、PC サポーターズによるサポートは単にパソコンの使い方を教えることだけではない。現役の大学生であるからこそ、大学生活の中で起こる IT にまつわる問題に対して「パソコンにこだわらない解決法」を提示することもある。
その一方で PC サポーターズの研修メニューでは、頻繁に生じる質問への対応やパソコン技術面の研修も実施している。これに加えて高度なテクニカルサポートは長年講座運営に携わる当社スタッフが担い、多くの問題に対応可能な体制をとっている。

3.

サポート運用実績

本章では、パソコン相談デスクとしての本サービスの効用を論ずるために2020 年度に実施した本サービスの運用状況及び質問、相談の概略を示す。本統計は 2020 年 3月から 7 月までの運用期間中における本サービスへの登録者 1,573 人のチャットデータをソースとする。なお、本統計は講座外質問を対象としており、講座受講に関わる質問及び講座内容に関わる質問は対象外とする。

- 90 -

2021 PC Conference

3.1

質問人数及び質問数

本サービスにて講座外質問を行った利用者は235 名で、登録者全体の 14.9%にあたる。
これは登録者の 7 人に 1 人程度の利用率である。また、複数の講座外質問を行った利用者は 86 名おり、利用者の 3 人に 1 人がリピーターとな
っている。

3.2

応答時間

本サービスでは利用者に対し、最長 1 営業日以内で返答することを告知している。一方で、利用者の不安をいち
早く解消するためにも日中では 1 時間以内を目安に対応を実施している。8:00-20:00 における初回応答の平均時間は 37 分となっている。なお、夜間帯を含めた平均時間は1 時間 22 分となっている。

3.3

質問時間

図 1 には時間帯ごとの質問数を示す。

図 1 時間別質問数の推移
0 時~8 時の深夜～早朝の時間帯を除き、全ての時間帯
で 20 件以上の質問が寄せられている。
特筆すべき点として、全質問のうち 22%が夜間(20:003:00)の投稿であった。授業時間外においても課題等への取り組みの中で疑問が生じる学生は多く存在すると考えられるが、本サービスではそういった時間でも気軽に質問が出来るというイメージを持たれていると推測できる。

3.4

質問のジャンル

寄せられた質問をジャンルごと区分したところ、
図2 のような割合となった。その質問例も併せて記載する。

・Office365 関連…119 件(22%)
質問例：「学校契約の Office365 ソフト(Word 等)はどのようにダウンロードすれば良いですか？」「Office365 にログインするためのパスワードが分かりません」等
・Office ソフトの操作…74 件(14%)
質問例：「PowerPoint スライドショーでタイマーを表示できませんか？」等
・学生生活…72 件(13%)
質問例：「単位はどうしたら落としてしまいますか？」「学部外の教授に連絡したいのですが…」等
・Office 以外のアプリケーション…63 件(12%)
質問例：「ウイルスバスターのアクティベーション方法が分かりません」「Google Chrome のダウンロードはど
こから行いますか？」等
・学校の課題…48 件(9%)
質問例：「レポートの参考文献の書き方を教えてください」「課題で録音が必要なのですが、良いソフトはありますか？」等・Zoom 使用法…42 件(8%)
質問例：「Zoom のどこを押したら反応が出来ますか？」「回線が不安定なので安定させる方法はありません
か？」等
・大学システム関連…31 件(6%)
質問例：「ポータルサイト上で課題の提出方法が分かりません」「学内 LAN への接続方法は？」等
・PC トラブル…16 件(3%)
質問例：「パソコンが起動しなくなりました」等
・周辺機器等…14 件(3%)
質問例：「USB メモリはどのくらいの容量が必要です
か？」等
・その他…61 件(12%)
質問例：「Zip ファイルが開けません」「バックアップは必要ですか？」「PDF ファイルって何ですか？」等
質問の中で「Office365 のダウンロード」に関わる質問が最も多く寄せられた。これは 2020 年度の大学閉鎖に伴い、関連情報の周知が遅れたことが原因であると考えられる。これに関連して、「大学システム関連」の質問も 31
件受け付けている。
2020 年度における特徴的な質問に「Zoom 使用法」がある。
結果的に新入生の質問件数は42 件と限られていたが、多くの大学で Zoom をオンライン授業で使用し始めたのはこの年からであり、学年を問わず潜在的な需要は存在していたと考えられる。
現役学生による対応の利点が活きるジャンルである「学生生活」や「学校の課題」も全体の約 22%を占めており、先輩とのコミュニケーションの場としても機能している。

3.5 総括図 2 質問割合

4 ヶ月の限られたサービス期間であったが、利用者からは合計 544 件の質問が寄せられた。一般的な相談サービ
スと比較すると、24 時間対応するための専門スタッフが配置されておらず、初回対応までの時間は長い一方、直接パソコンに関わらない大学生活に関する多種多様な質問にも対応できる点で独自性を示している。

- 91 -

2021 PC Conference4.

大学生特有の質問の応対実例

本章では、質問に対する PC サポーターズの対応の実例
を通して、本サービスの特徴について言及する。
まず図 3 では、質問対応の LINE 画面の再現イメージより、利用者とのコミュニケーションの雰囲気を示す。

るサポーターが以前に同様のグラフを作成した経験を活かして迅速な回答を行うことが出来た。
ケース 2：動画作成の課題が出た！
B さんは「動画を作る課題が出たが、どういったソフトを使うのが良いか」という相談を本サービスに投稿した。
この質問に関しても動画制作を得意とするサポーターにより、「パソコンではなくスマートフォンのアプリで作成する」という回答を提示した。パソコンの使い方を教えるだけではなく、大学生活における IT の利用を支える PC
サポーターズならではの解答である。
ケース 3：履修の方法が分からない
5 月上旬、C さんから「受けようと思っていた授業が学部の違いで受けられないと言われたのだが、大学に相談できる場所は無いだろうか」という質問を受けた。サポー
ターからは学内の相談窓口と、サポーター本人の体験談を回答した。このように直接パソコンに関わらない大学
生活のサポートデスクとしても本サービスは機能している。
ケース 4：ヘッドセットは必要か
オンライン授業において不安を持っていた D さんは、
「オンライン授業でヘッドセットは要るだろうか」という疑問を持った。入学直後は、同級生はもちろん先輩と交流する場面も少なく、D さんは本サービスで質問し、サポーターは大学での使い方をアドバイスした。本サービス
は先輩との交流の場としても機能している。
ケース 5：パソコンが壊れた
5 月中旬に E さんより「ボタンを 1 回押してもパソコンの電源が入らず、2，3 回長押しすると英字の画面が表示された」という投稿があった。本サービスでは故障に対しては適切な窓口を案内しており、E さんは生協でパソコンを購入していたため、生協窓口を案内するとともに、生協側にも連絡を行った。本件では、生協と利用者の間でス
ムーズな意思疎通が行われるように仲介する役割を果たしている。

図 3 LINE 対応イメージ
サポーターの対応では、図 3 の通り顔文字やスタンプの使用も許可している。これは定型的な文面による堅い雰囲気をなくし、質問に対する心理的ハードルを下げることを目的としている。PC サポーターズでは、先輩と会話する感覚を大切にしている。
続いて、本サービス特有の質問内容や PC サポーターズ
による対応が見られた 6 例を示す。
ケース 1：P-V グラフを書きたい
A さん(仮名)より「Excel で P-V グラフを書きたい」という質問が寄せられた。P-V グラフとは、縦軸を圧力、横軸に体積を置き、一定のエネルギー状態における気体の状態変化を示すものである。P-V グラフは物理化学で用いられるものであり、スタッフが P-V グラフを把握していなければ目的に沿った回答は困難である。このケースでは A さんとは所属大学が異なるものの、物理を専門とす

ケース 6：Office365 へログインできない
大学システムの利用法の告知は大学内で行われるのが一般的であるが、2020 年度初頭には緊急事態宣言に伴う入構制限による混乱もあり、周知が徹底されていない傾向があった。そのため、本サービスにシステム関連の質問が数多く寄せられた。特に Word などの Office ソフトダウ
ンロードのためのOffice365 へのログインに関する質問は全体の 22%を占めている。ログイン ID やパスワードの把握方法は大学毎に異なっており、通常は対応の難しい事
例であるが、本サービスでは現役の学生であるサポータ
ーや生協とのネットワークによって利用者への誘導・案
内を円滑に行うことが出来た。
1～6 の例にも見られるように、本サービス特有の応対が見られたケースは、大学生活に密接にかかわる部分が多い。こういった需要に対応できることも本サービスの特徴である。

- 92 -

2021 PC Conference

5.

本サービスの独自性

現在、各種企業から手法・対象の異なる様々なパソコン
相談サービスが提供されている。第 3 章及び第 4 章を踏
まえ、この市場における本サービスの独自性を考察する。
本サービスの他社サービスに対する最も大きな利点として、大学生特化による安心感とチャットサポートゆえの質問の気軽さが挙げられる。
本サービスを運営するスタッフは、元々サポートの利用者側であった者も多い。これは一般的なパソコン相談
サポートには存在しない特徴である。応対の文面では先輩らしく事務的な表現を避け、心理的にも質問しやすい環境を実現している。また利用者からのメッセージへのリアクションをしっかり行うなど、先輩が寄り添ってサポートしている感覚を持ってもらえるよう工夫をしている。
また、本サービスでは LINE という普段から使い慣れたプラットフォーム上で質問が行える。この点も利用者の質問への心理的ハードル軽減に有効であると考えられる。
大学生が課題に取り組むのは一般的に授業時間外であり、通常のサービスであれば対応時間外であることが多い。
普段の友人とのチャットと同じ感覚で、問題に直面した
際にはすぐ質問できる状態にあることで、サービス利用
者がパソコンを不安なく活用することが出来る。
これに加えて、本サービスでは大学ごとに一斉配信を行うことも可能になっている。2020 年度初頭には、緊急事態宣言に伴い変化した大学での対応を逐次アナウンスすることによってサービス登録者全体に対し、大学システムの利用法のサポートも実施した。こういった臨時対応をはじめとして、当社特有の大学ネットワークを活用
した情報発信が可能となっている。
現在、当社は複数大学でチャットサポートを展開している。
その利点は100 人以上在籍しているスタッフの数、
つまり大学生活において IT を活用してきた経験者の数である。対応したサポーター本人に解答できない質問が寄せられた場合にも、これまで蓄積した応対を参照したり、別大学のサポーター同士で情報を共有したりすることによって大学生 100 人以上の経験を活用し、問題解決にあたることが出来る体制こそが本サービス最大の強みであるといえる。
これらの要素から、本サービスは「IT の活用が苦手な大学生が、困ったときに気軽に質問でき、リアルタイムで適切なサポートを受けられる」ことに特化したサービスとして、活用されている。

6.

もパソコンが使えることは前提となっており、サポート
は全ての学年の学生に必要とされている。
当社ではこういった事情を鑑み、新入生だけではなくサービスを利用する大学生が安心して卒業まで利用できるよう、サポート期間の延長を決定した。また、本サービスが付帯されたパソコンも販売され始めた。本サービスを適用したパソコンが 4 年間続く大学生活の支えとなることを期待する。

参考文献
(1)

(2)

おわりに

2020 年度において、本サービスは講座期間中のみの稼働であったため、7 月以降の稼働データの分析は今後の課題となる。本発表の後もサポート対応の分析を続け、講座
期間後の PC サポーターズスタッフ体制に反映する。
これまで当社では、講座によって「入学時のパソコンの不安を解消する」ことを目的にサポートを実施してきた。
だが、大学生活の中でパソコンスキルを求められる場
面は日々拡大している。例えば期末試験の代わりにレポート提出が必要な科目が存在し、2 年次以降の実験や実習
ではデータ処理やグラフ作成などにより高度なスキルを求められる。さらには 4 年次では就職活動や卒業研究で- 93 -

榎戸良，吉川亮，北爪里菜, 虎岩雅明：“東京地区 2,500 人の新入生から見えるパソコン講座の価値と展望”，コンピ
ューター利用教育学会・PC カンファレンス（2018）．
井沢賢人, 吉川亮, 虎岩雅明：”パソコン講座をオンラインで行った成果と課題について”, コンピューター利用教育学会・PC カンファレンス（2020）．

2021 PC Conference

オンライン PC 講座で生まれる「つながり」−先輩、後輩、同輩の関係に注目して−宮本侑也*1・吉川亮*1・虎岩雅明*1
Email: pcls@trywarp.co.jp*1: 株式会社 TRYWARP◎Key Words

1.

オンライン講座，つながり

はじめに

TRYWARP は、2006 年度より大学生協と連携し、新入生を対象としてパソコンに対する不安を解消する「パソコン講座」（以下「PC 講座）とする。
）を展開している。これは、同じ大学の現役学生が新入生に教えるという形式をとっている点で、特質性がある。新入生は、身近な存在である先輩から教えられながら、「つながり」を作ることができる。後述のように、そのことが満足度や継続率にも影響を及ぼしている。また、これまでは対面形式（以下、「オフライン」とする。
）で実施してきたが、コロナウイ
ルスの感染拡大に伴い、2020 年度においては全講座をオンラインで実施した。一般に、オンラインツールを利用した授業や講座では、「つながり」が薄くなるといわれている。一方で、本講座においては、満足度調査において、オ
フライン時より高い結果が出ている（2019 年度のオフラ
イン満足度は 5 段階評価で 4.60 に対し、2020 年度のオン
ラインにおける満足度は、4.67 である）
。この満足度の高さが、学生間の「つながり」によるものであると仮定する
ならば、本 PC 講座はなぜそうしたつながりを持つことができているのだろうか。本稿では、まず 2 章において、先行研究の検討と仮説の設定をおこなう。それを踏まえ、3、4 章において、オンライン PC 講座の「関係性」を分析する。分析対象は、教える先輩同士の関係と、先輩―後輩の関係を検討する。分析を踏まえ、5 章において、リサーチ
クエスチョンに対する答えを明示し、考察する。最後に、6 章において、課題と展望を述べる。

続いて、つながりについて定義する。本稿においては、「先輩」「後輩」間、「同輩」間のつながりについて検討する。ここでのつながりとは、先輩に憧れを持っていたり、先輩のようになりたいと思う後輩がいたりなどの状況について、つながりがあると定義する。

2.1 本稿で使用する語句の定義
本節では、本稿で使用する語句について定義する。
まず、「先輩」とは、PC 講座運営をおこなっている講師
やアシスタントの学生を指す。すなわち、PC 講座を受講している学生から見た「先輩」である。なお、先輩間の関係など、先輩と同じ集団を指しているにもかかわらず、「先輩」との表現が適切でないと考えられる場合、「スタッフ」と表現する。次に、「後輩」とは、PC 講座を受講している学生を指す。すなわち、PC 講座運営をおこなっている学生から見た「後輩」である。
「同輩」とは PC 講座運営をおこなっている学生間を指す。実際には学年が同じではないが、同じ目的を持って活動していることを強調するため、同輩と表現する。

2.2 本講座の概要と特徴
本節では、PC 講座の概要と特徴を概説する1。まず、第一に、PC 講座という名の通り、パソコンの使い方について教えている。特に大学で使う機会の多い、Word、Excel、PowerPoint などをメインに教えている。第二に、PC 講座の特徴として、当該大学の先輩が教えるという点である。
当該大学の先輩が教えるため、その大学特有の活用法や、パソコンにとどまらない学生生活の経験やアドバイスも講座に盛り込んでいる。第三に、学生が主体的にかかわる点である。事前準備段階から学生自身で上記の内容の検討をおこない、講座当日においても、スタッフ自身で管理するため、品質チェックシートを用いて責任をもって運営する2。なお、学生による事前準備も基本的にオンラインにておこなっている。
2.3 先行研究の検討
本節では、オンラインでの授業や講座についての先行（２）研究を検討する。まず、鳥光（2019）
は、コミュニケー
ションツールとしての Moodleを活用した授業時間外学修について検討している。教員が課題を Moodle に投稿し、学生はその課題を提出する。学生は、自分が提出した課題のほかに、他者が提出した課題も見ることができ、そこから意見交換がなされるのではないかという試みである。
結果としては、学生間の学部や学年を越えた授業アイデ
アの共有・交換は実現できたものの、多角的にコメントされた状態にはいたらなかったという（鳥光 2019: 16）。
（３）
また、多賀ほか（2020） は高校 1 年生を対象に、オンライン HR を運営した実践報告であるが、最終的に、クラスの役員の選出までできたという（多賀ほか 2020: 58）。
それぞれ、オンラインで「できたこと」「できなかったこと」を挙げているが、鳥光（2019）については、オフラインが中心でオンラインでの時間外学修の支援であり、オンラインのみでの成果としては、コミュニケーションが活性化されていないなど、つながりを上手く作れているとは言えない。多賀ほか（2020）についても、分散登校や通常登校など、オフラインでの活動があり、オンラインでの活動を補完する活動があった。これらが示すのは、以下の点である。すなわち、オンラインのみでの活動では、つながりを作ることは難しいということが示唆されている。

1

2

2.

本稿の前提・先行研究の検討・仮説設定

本章では、語句の定義、先行研究の検討をおこない、仮説を設定する。

（１）
詳細については、榎戸ほか（2017）を参照のこと。

- 94 -TRYWARP も、責任者として担当スタッフが講座に参加している。

2021 PC Conference

2.4 仮説設定と検討方法
本稿では、先行研究をふまえ、リサーチクエスチョンとして、「なぜ PC 講座ではオンラインにおいてもつながりが見られるのか」を設定する。仮説として、①講座運営の事前準備の特質性、②講座運営の特質性、の 2 つを提示する。
検討方法としては、アンケート調査による分析（3 章）と、インタビュー調査による分析をおこなう（4 章）。まずアンケート調査においては、オンラインとオフライン
での受講生の評価結果に違いがあるかどうかを検討する。
インタビュー調査においては、講座スタッフ（以下、スタッフ）へのインタビュー言説の分析をおこなう。なお、インタビュー調査については、日本教育社会学会などの学術団体が定めたガイドラインを遵守して調査をおこなった。

3.

オンライン PC 講座の分析―アンケート調査分析

本章では、PC 講座において受講生にたいし毎年おこなっているアンケート（以下、「アンケート」とする。
）の分
析をおこなう。具体的には、アンケートの過去の推移を確認し、それぞれの項目でオンラインとオフラインでの大きな違いがないことを確認する。その上で、先輩と後輩の間でつながりが生まれていることを確認する。

3.1 受講生アンケートの年度別分析
まず、アンケートについて説明する。PC 講座に出席した受講生は、毎回評価を回答する。設問は、たとえば、講座の内容にかんする質問や、アシスタント、講師にかんする質問などである。講座最終回には、講座のよさについて
や、次年度以降のスタッフ希望についての質問がある。本稿で注目したいのは、PC 講座の継続率と、スタッフ希望
者率、輝く先輩率である。なお、PC 講座の継続率とは、初回の受講生数にたいする最終回の受講生数の割合であり、スタッフ希望者率とは、最終回アンケートにて、講座
スタッフに興味があると回答した受講生の割合であり、輝く先輩率とは、講座において輝いている先輩がいたかという設問に、いたと回答した受講生の割合である。
2018、2019、2020 年度の回答結果をグラフで示したものが図 1 である。前述のように、2019 年度まではオフラ
イン講座であり、2020 年度はオンライン講座である。まず、
PC 講座継続率については、2018 年度から 67.7、62.1、79.6 となっている。特筆すべきは、オンラインになったことで継続率が大きく上がっているという点である。ス
タッフ希望者率については、2018 年度から、19.5、24.9、23.6 とオンラインでもオフラインと同程度の結果である。
輝く先輩率については、継続率同様にオフラインにたい
して高い数値が出ている。
その上で注目したいのは、スタッフ希望者率である。榎（４）戸良ほか（2018 :121）によれば、スタッフ希望者は多くの場合、スタッフが積極的に講座にかかわる姿勢を目の当たりにして、受講生は憧れの気持ちを持って、次年度のスタッフを希望する傾向があるという。オンラインと3

なっても、スタッフ希望者率は概ね 20%台を維持しており、いわゆる先輩にたいして憧れを持つ傾向は、オンライン
講座になったとしても変わらないといえる。
先輩への憧れは、先輩への興味・関心がなければ想起されるものではない。輝く先輩率の高さは、そうした興味・関心がオンライン講座においても想起されるものである
ことを示していると考えられる。こうした先輩への興味・関心は、スタッフである先輩と受講生である後輩の「つながり」を示す結果となっている。

図 1 PC 講座受講生アンケート

4.

オンライン PC 講座の分析―インタビュー調査
分析

3 章では、オンライン PC 講座には、つながりが見られることを示した。それでは、なぜ PC 講座はその他のオンライン授業と異なり、つながりが見られるのだろうか。本章では、スタッフにインタビュー調査をおこない、その分析結果を考察し、そうした問いに答える。インタビューしたのは、Z 大学の学生 4 名である。スタッフ歴が 2 年目のA（大学 3 年）、B（大学院生）と、1 年目の C、D（ともに大学 2 年）にインタビューをおこなった。C、D は PC 講座の元受講生でもある。

4.1 先輩・後輩の関係
まず、先輩・後輩の関係について検討する。昨年度オンラインでの講座を受けていた C、D の語りを中心に検討す
る。C、D はスタッフに応募した理由を以下のように振り返っている。
C スタッフをやっていた方々が、〔・・・〕入学前に少し面識があって、その方々と一緒に活動できるなら面白
いかなと。
D 実際自分が 1 年生の時にこの講座（PC 講座）を受けていて、その時に先輩方がかっこよかったというか、すごく自分もあんな先輩方みたいになりたいな、少しでも 1 年生の役に立てたらいいなという気持ちで参加しました。
こうした語りが示すのは、先輩たちに親近感や憧れを持って、講座スタッフになった後輩が存在するということである3。それでは先輩は、受講生をどのように感じているのだろうか。

詳しくは論じないが、D はこののち、講座運営は「楽しくみんなでできるもの」であると思っていたが、先輩たちが「準備をしっかりしたか
らこそ、ああいう講座ができあがったんだなと思って、改めて先輩方- 95 -

はすごいなと感じました」と語っており、講座内部でのギャップに驚くとともに、先輩への尊敬を表している。

2021 PC Conference

A 学校とかで会っても（受講生の画面はオフであるため）
こちらはわからない。実際に会うよりかはこちらからのコミュニケーションはとりづらいな、と感じました。
このように、コミュニケーションがとりづらいとする
一方で、以下のような語りも見られた。
A 去年とかはたまに（声をかけてくれる人が）いました。
「講座の人ですよね」とかがあったり。
こうした語りは、先輩側からのコミュニケーションはとりづらいにもかかわらず、後輩からコミュニケーショ
ンをとろうとすることがあることを示している。こうしたコミュニケーションは、先輩への憧れから生まれるものであると考えられる。先輩への憧れがあるからこそ、コミュニケーションをとりたい、あるいは、スタッフとして一緒に働きたいと感じる後輩が存在するのである。
次節では、そうした先輩の中の関係、すなわち、同輩を検討していく。憧れを持ってスタッフとなった後輩と、先輩として講座を引っ張っていく立場の両者は、どのようにして関係を深めていったのか。

4.2 同輩の関係
まず、同輩中の先輩である A、B は、講座についてどう感じていたのかを確認する。
A 後輩ができたので、去年はこうだったから、今年はどうする？というのを聞いたりしていたので、去年の事
例プラス、じゃあそれについて考えるみたいなワンス
テップ踏めたという感じがします。
B 去年は突然オンラインになったこともあって、大変だった。今年は 2 年目のメンツがいて、余裕があったのはあります。いくらか去年よりはやりやすかったと思います。でも多分後輩たちが（不備の指摘で）ボコボ
コにされて、大変だったと思います。
この語りからわかるのは、A、B 双方が、PC 講座 2 年目
は周りを見る余裕が出てきたことで、自分たちで講座を作り上げようとする意識がより強くなっていったことである。以下の語りに現れるような、指導的な立場に立った中で、後輩たちに強く叱咤してしまう行動も、そうした自主的に作り上げようとするからこそ生まれるものであると考えられる。
B 誰かがわーっと言ったら、誰かがフォローに入るみたいにバランスはとっていました。講師は自分のマネー
ジャー4に強く言えないというのはあって。
自分のマネージャーには言えないから、自分がアシスタントで入った時に、マネージャーをボコボコに言って、講師がフォローして、バランスをとるという感じでしたね。
こうした語りを見る限り、A、B を中心とする経験者が講「講座の当日準備や時間、出席者の管理など全体を通した雑務と管理を（１）行い、講座をマネジメントする」（榎戸ほか 2017: 372）
学生の役
職である。

4

座を支配するような形式であるかのように見えるが、そうではない。それを示すのは、以下の C の語りである5。
C 本当にだいたい困った時は先輩頼りというのはしていましたね。どうしようってなったら、考える時間が長かったりすると、先輩が助け舟を出してくれるという感じでした。
この語りは、C 自身でわからないことが起こった時は、先輩に聞いて、助けてもらうという状況を示している。困ったときに助けてくれる先輩がいるということで、C 自身にも安心感が生まれていたことがわかる。すなわち、先輩
は怖い存在というだけでなく、憧れる存在、信頼できる存在であったことが推察される。以下の語りも、そうした信頼が見てとれる。
C 〔厳しい言葉を〕言ってもらえる時点である程度期待されていることは分かっているので、言ってもらえるだけで十分ありがたいですという感じで、ありがたがって聞いていました。
D 講師とマネージャーの時にペアでやっていて、仕事の内容とかを個々で相談させていただいて、仲良くなったって感じですかね。
こうした関係性の構築が見られたのはなぜなのかを、
以下、考察していく。結論を先どりすれば、こうした関係性を構築できる場づくりをおこなっていたからである。

5.

つながりを生むオンラインー考察・結論・課題

ここまでに明らかにしたことは、①PC 講座において、後輩から先輩への憧れが生まれていることと、②それを基盤とした同輩の関係性が醸成されていることである。
そうした関係性は、オンライン環境でいかにして作られるのか。それを明らかにするのが本章である。

5.1 つながりを生むしくみ（1）ー準備期間
まず、準備期間における関係性構築のための手立てを検討する。TRYWARP は 2020 年度、16 大学にて講座を実施
しているが、この講座は全て同一ではない。前述のように、Word、Excel、PowerPoint などの使用方法について、各大学で使用する頻度が高いものを優先して教えるだけではなく、扱う機能や、講座中の雑談、豆知識などを各大学でアレンジして講座の随所に登場させている。こうした各大学特有の内容は、本部から提供することが難しい。そのために重要となるのが、スタッフによる企画会議である。
当該大学の学生が、その大学特有の雑談や豆知識を教授することが、PC 講座の特徴を支えているが、たとえば、
2 年生と 4 年生、理系と文系では、スタッフによる知識の差異が存在する。こうした知識の差異の解消も企画会議の役割である。企画会議で各スタッフは、講座各回で何の技術や知識を扱うのかと同時に、どのような雑談をするのか、どのような豆知識を伝えるのか、などを話し合う。
同じ話題で、学生たちが主体的に議論することによって、
5- 96 -C はこの語りの前に、一度ミスをしてしまったが、そのミスを先輩がフォローしてくれたことについて語っている。本論の語りは、そうした経験を踏まえての語りである。

2021 PC Conference
つながりを作っていくのである。これらの議論はあらか
じめ論点が設定されているため、オンラインでも結論を出すことができる。こうした企画会議によって、PC 講座の各大学の独自性が高まると同時に、スタッフ同士の関係性が形作られる。換言すれば、企画会議の中にスタッフ間の関係性を構築するための制度が埋め込まれているといえる。ただ講座のための準備をするのではなく、その大学の独自性を高めると同時に、関係性を構築するための準備の時間となっているのである6。

で、つながりが生まれるオンライン講座を実現させることができるのではないだろうか 7。

5.2 つながりを生むしくみ（2）―講座中
続いて、先に述べた講座準備期間を経て、講座中に展開される、つながるしくみについて論じる。3 章でのア
ンケート結果や 4 章での元受講生からの語りの通り、講座中に受講生である後輩は先輩にたいして輝きや憧れを感じている。それは、どのような場面で起こるのか。通常の授業や講座でつながりが生まれづらいとするならば、それ以外の要素であると考えられる。つまり、たんにパソコンの技術を教える場面ではない。それはたとえば、雑談である。企画会議において事前にスタッフによって準備された雑談や豆知識は、単にその場しのぎの場
当たり的な内容ではなく、新入生にとって不可欠な、また有益な情報である。それを、課題演習中にスタッフ同士の掛け合いによって提供することで、尊敬の念を抱く。また、受講生からチャットにて出された質問を共有
し、講師がすぐに解説をおこなう場面も、先輩に対する信頼感が増す要因となっていると考えられる。さらには、トラブル対応もある。オンライン講座はインターネ
ット回線接続の問題で、進行が止まる瞬間が稀に存在する。その際に、雑談なども含めてスタッフ同士で協力して場をつなぐことがある。そういった臨機応変な対処
も、先輩にたいする憧れが増す場面であろう。先輩後輩のつながりは、このようにして生まれると考えられる。
5.3 まとめ
本節では、なぜオンライン PC 講座でつながりが生まれ
るのか、結論をまとめたい。
前節で述べたとおり、講座中に先輩に憧れを抱き、つながりを感じる瞬間がいくつか存在する。それは、一般的な授業や講座にはない要素であろう。憧れを抱く場面に共通するのはスタッフ同士の「連携」である。それをオンライン上で会話によって成立させている。さらには、受講生には見えないところでチャットにて指示を出し合うなど、講座がスムーズに進行するようにたえず連携しあっている。
これらの連携をどのように生み出すか。それは、準備期間の段階である。準備期間に企画会議などで関係性を構築し続けた結果として、講座中に後輩が先輩とのつながりを感じる機会を作り出すのである。
先輩への憧れをもって受講生が次年度にスタッフになり、また同輩のつながりづくりによる連携強化が、講座にて次の先輩後輩のつながりを生み出す。つまり循環していくことになる（図 2）。この循環を最大化させること

図 2 つながりのイメージ

準備期間：同輩のつながり

講座中：先輩・後輩のつながり

6 おわりにーオンライン講座の課題と展望
6.1 オンライン講座の課題
ここでは、オンライン講座についての課題について記述する。ここでは二点の課題を上げておきたい。第一に、本稿においては、PC 講座を受講する後輩間についてのつ
ながりについては議論していない。オフラインにおいては、グループになって教えあうなどの活動が見受けられるが（２）、オンラインではそうした活動は見受けられない。
これは、PC 講座をオンラインで続けていく上での課題である。第二に、本稿の課題でもあるが、「つながり」の定
義が難しく、つながりをうまく可視化できていない。もう少し具体的に定量的に見ることが可能になれば、さらに検討が可能となるだろう。

6.2 オンライン講座の今後の展望
最後に、今回おもに検討することはなかったが、重要な論点について記述する。それは、オンライン講座で、PC 講
座継続率、輝く先輩率が上昇したという点である。要因の一つには、先輩との距離感があるのではないか。オフラインにおいては、座る席などによって、先輩との距離に差が生まれていた。オンラインでは、そうした距離の違いは生まれず、講座への出席意欲と先輩への憧れが、多くの受講生により強く醸成されたのではないだろうか。今後、オンライン講座の満足度、そして、先輩とのつながりをより高めていくために、重要な論点であると考えられる。

参考文献
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

6

全てを学生が作成するというわけではなく、ある程度のベースは
TRYWARP が作成し、あるパートについて、学生の力を借りるという形でおこなうことで、学生の負担を減らし、かつクオリティの低下を防いでいる。
7
TRYWARP では、実施する全大学でこの循環を作り出すための企画会議や- 97 -

榎戸良，吉川亮，北爪里菜，虎岩雅明:“東京地区における「大学新入生のためのパソコン講座」の立ち上げ支援の報告”,コンピュータ
ー利用教育学会・PC カンファレンス（2017）．
鳥光一男:“Moodle を活用した授業時間外学修の支援 ―中学校社会科・高等学校地理歴史科の授業構想能力の育成をめざして― ”,
千葉大学教育学部研究紀要（67）,7-16（2019）.
多賀健介，北辻研人:“スマホを利用したオンライン HR によるクラス作り～つながりを求める生徒たち～”,日本デジタル教科書学会（2020）.
榎戸良、吉川亮、北爪里菜、虎岩雅明：“東京地区 2,500 人 の新入生から見えるパソコン講座の価値と展望”，コンピューター利用
教育学会・PC カンファレンス（2018）．
井沢賢人，吉川亮，虎岩雅明:“パソコン講座をオンラインで行った
成果と課題について”，コンピューター利用教育学会・PC カンファレンス（2020）.

講座の構造の構築に力を注いでいる。本論に述べきれない制度や手法も含めて、スタッフ個人の力量に頼らず安定した講座運営にとりくんでいる。このつながり、連携によって質の高い講座を生み出すこと
で、様々な大学生にとってパソコンのみならず大学生活が充実するためのサポートをしたいと考えている。

2021 PC Conference

大学新入生向けオンラインパソコン講座におけるオンデマンド/リアルタイム形式の比較
北爪里菜・北村士朗・虎岩雅明
Email: kitazume@trywarp.jp
株式会社 TRYWARP◎Key Words

1.

新入生向けパソコン講座，リアルタイム，オンデマンド

はじめに

本発表では、筆者らが所属する株式会社 TRYWARP がリアルタイム/オンデマンド双方で実施したオンラインでの新入生向けパソコン講座（以後それぞれ「リアルタイム
講座」「オンデマンド講座」と略）の実践内容、学習の効
果・効率・魅力を高めるための試みを報告するとともに、パソコン講座の効率的運営という視点から受講生の状況や人数、講座の内容などによって適する提供形式について考察する。筆者らは 2006 年より大学新入生向けパソコ
ン講座を対面で提供してきたが、2020 年は covid-19 感染拡大防止のため対面ではほぼ実施できなかったため
ZOOM を用い、翌 2021 年は ZOOM に加え Teams も用いたリアルタイム講座を実施した。さらに 2021 年は独自プ
ラットフォームを用いた動画によるオンデマンド講座の提供を開始した。

2. オンラインパソコン講座の概要
2.1 全体動向

リアルタイム/オンデマンド双方を提供した大学については重複して計上。インターカレッジコープは 1 大学として計上。
2
株式会社 TRYWARP「大学生協主催オンラインパソコン講座のご紹3.

実績

筆者らは 2020 年、2021 年に表 1 の通りオンラインパソ
コン講座を実施した。
表 1 提供大学数実績12020 年
2021 年
リアルタイムパソコン講座のオンライン化にあたり、大学生協主催の講座では大きく分けて、動画によるオンデマンド形式
での提供とオンライン会議ツールを用いたリアルタイム
形式での提供という 2 つの形式が見られた。効率的な提供という視点でどちらの形式が適切かは議論が分かれ、各生協で採用状況が異なる。
2020 年は covid-19 感染拡大による急遽の対応により、形式に関する検討を十分に行える余地がないという事情があった。また、2021 年は 2020 年の形式を踏襲するというケースが多かったように見受けられる。
一方で、既にオンライン化から 2 年の実績があることや、来年以降も対面での提供の可能性が不透明な状況か
ら、環境要因と適切な形式についてより深い検討がなされるべきであると考える。
2.2 取組概要
筆者らは 2020 年よりリアルタイム、オンデマンド両形式での講座提供を行っている。これは、covid-19 感染拡大による非対面講座の需要へ対応しようとするものであったが、同時にこれまで講座提供の需要や要望がありながら提供できなかった遠隔地の大学や、大学単体では講座の提供が困難な小規模大学へもオンラインによって数大学合同で講座提供しようとするものでもあった。また、
1

covid-19 流行以前より筆者らは、講座スタッフの採用面接
や打ち合わせなどをリアルタイム形式で、講師向け教材として動画教材をオンデマンド形式で提供し、一定のノ
ウハウを蓄積していたという背景があった。
具体的には、2020 年から大学別の講座をリアルタイム
形式で提供した。また、受講生の補講としてオンデマンド
形式での収録動画の公開を行った。また 2021 年には、小規模大学でのリアルタイム形式での合同講座や、独自プ
ラットフォームを用いた遠隔大学でのオンライン授業に関するオンデマンド形式での合同講座の提供を行った。

オンデマンドリアルタイムオンデマンド

17
17
17
17
大学別
25
28
合同
3.1 リアルタイム講座
筆者らが実施したリアルタイム講座は、大学別/合同問
わず、Microsoft365 の操作方法が主な学習項目であり、90分×6 回〜10 回の講座を提供している2。
3.1..1 リアルタイム講座の利点
リアルタイム講座の利点として、第一に受講生とのコ
ミュニケーションの双方向性が担保しやすい点が挙げられる。
先輩スタッフが関わるパソコン講座において、スタッ
フとのコミュニケーションは重要な価値であり、リアル
タイム形式であればスタッフがタイムリーに対応できる
ため、質問への回答や雑談といったコミュニケーションが成立する。筆者らは、公式 LINE を用いてスタッフと受講生のコミュニケーションチャネルを確保した。図 1 はスタッフと受講生のやりとりの様子である。
また、筆者らが提供したリアルタイム講座の受講生からの感想には以下のようなものが見られた。
×
たくさん対応してもらえて安心でした。公式 LINEは便利だし、ちょっとしたお喋りもできて楽しかったです。
×LINE で質問対応してくださる先輩が画像を送信し介」動画
https://www.youtube.com/watch?v=HLCQYCytFn0（2021 年 7 月 1 日）

- 98 -

2021 PC Conference

×

たら褒めすぎなくらい褒めてくださりモチベーショ
ンに上がりました。
講師の先輩方も、質問対応の方も、
本当に暖かくて、
安心しながら練習することができました。

新入生 A さん

新入生 B さん図 3 リアルタイム講座の様子

図 1 公式 LINE でのコミュニケーション
なお、筆者らは利用しなかったが、複数の生協がブレイ
クアウトルームも利用していた。カメラをオンにし互いに画面共有をすることによる、スタッフと受講生の間、および受講生同士のコミュニケーションや交流を狙ったものである。
第二の利点として、対面との運営方法の共通点が多く、対面からオンラインへの移行が容易であることが挙げられる。対面講座では、スタッフがスライドや操作画面を受講生に提示し、解説を行い、質問などを受け付けながら補足を行うというような方法が典型的であり、リアルタイ
ム形式でもその方法を用いることができる。図 2,3 のように、筆者らはリアルタイム形式でも主な資料は対面時と同様のものを用いた。また、スタッフに対する事前研修の内容等も対面でのそれとほぼ同様である3。

図 4 受講生のつまずきを汲み取るワーク
第二の課題に、開催回数や参加人数に比例してスタッフの負担が増えるという点が挙げられる。これも対面講
座同様、受講生の個別対応を行うことが求められ、受講生の人数に応じたスタッフが、開催回数分、同じような対応をすることとなるためである。そのため、筆者らもリアル
タイム形式の開催においては、対面での提供とほぼ同様の回数とスタッフ勤務人数で開催した。また、ブレイクア
ウトルームを利用した場合、スタッフの負荷はさらに増加すると考えられる。
このようにリアルタイム講座は対面形式に近いだけに、
対面形式と同種の課題がある。しかも、オンラインゆえにその対処は対面以上に難しい。これらの課題の抜本的な解決方法として、次項で述べるオンデマンド形式を採用

図 2 対面講座の様子

3

3.1..2 リアルタイム講座の課題
一方、リアルタイム講座には大きく 2 つの課題があると考えられる。第一に、より高い指導・支援スキルがスタッフに求められる点である。
対面講座と同様、リアルタイム講座においても、スタッフが受講者への対応を即時に行うことが求められるが、その際、対面ではないことが大きな制約となる。例えば、受講生が何に困っているか、その原因が何か、といったことがオンラインでは把握しにくい。これは、対面では容易な、受講生の操作画面の目視確認がオンラインではほぼ出来ないに等しいためである。また、把握した後の指示・支援も、対面で行われている指差しや操作代行ができな
いため、音声や文字のみで行わなければならない。
筆者らの講座のスタッフも、2020 年度に受講生が何につまずいているか分からない、指示をうまく伝えられないという事態に直面した。そこで 2021 年度には事前研修で受講生の質問内容から何につまずいているかを汲み取るワーク（図 4）や事前に想定される質問の解説画像などを用意した。

オンライン化にあたり、対面での開催時と同様の研修に加え、LINE のやりとりを練習、画面上での見栄えを良くする調整、オンラインでの- 99 -

スタッフ間コミュニケーション方法の打ち合わせなどを行なっている。

2021 PC Conference

することが考えられる。
3.2 オンデマンド講座
筆者らのオンデマンド講座は提供方法が大きく分けて2 つある。1 つは独自プラットフォーム4上での提供である。ログインシステムを持つことで、新たな動画の追加やユーザー毎の利用状況の管理などが可能となる。学習項
目は Microsoft365 や、パソコンの活用法、オンライン授業の受け方など様々である。
2 つ目は、クラウドサービスや動画配信サービスを利用した簡易な提供方法である。こちらは限定公開リンク、全ユーザー共通パスワードなどで公開状況をコントロール
するに留まりユーザー毎の利用状況の管理等はできない
等、有料講座そのものへの利用には向かない面がある。そこで、リアルタイム講座の録画を補講用に提供すること
や、スタッフ向けの資料共有での利用を行った。
本項ではオンデマンド講座用動画を独自に開発するという視点で論述する。
3.2..1 オンデマンド講座の利点
オンデマンド講座の利点は、少ないスタッフ数で提供可能であることが挙げられる。早い時期から収録、編集などを行うことで作業時間を平準・分散化できる上、提供時期に配信をするだけで何人にでもほぼ同コストで提供できる。
最低1 名のスタッフが準備をすれば提供できる上、質問や問い合わせ対応に即応が求められることは殆どな
く、少人数の運営体制で対応可能である。筆者らのリアル
タイム講座では、1 大学でおおよそ 10 名のスタッフが関
わり 200 名程度の受講生に提供を行うが、オンデマンド
講座では 8 名のスタッフで開発を行い5、同等の学習項目
数を受講生約 1,200 名に提供した。
オンデマンド講座のもう 1 つの利点は、例えば早期合
格時期〜新学期終了後までといったように長期的に提供が可能なことである。学事やパソコンの購入時期などに左右されることなく、受講生は自分の都合に合わせていつでも受講できる。筆者らが 2021 年新入生向けに提供したオンデマンド講座は 2 月上旬から 4 月下旬に受講生からの申し込みに合わせて順次提供し、現在も継続的に受講ができる。
3.2..2 オンデマンド講座の課題
一方で課題として、収録や動画編集に工数・時間とスキルが必要なことが挙げられる。収録する際には言い直し
や言い淀みから、撮り直しを繰り返すことが多い。筆者らでは収録・編集は 90 分の講座に対して 600 分以上をかけて行っている。また講師からは、人前ではなく一人でパソコンに向かって話すことが非常にやりにくい6という意見が多く聞かれた。
また、もう一つの課題として、受講率の維持、把握が難しいことが挙げられる。いつでも受講できるという気楽さから受講生は受講を後回しにしてしまいがちである。
オンライン授業に関するヒアリングを学生スタッフに行った際にも、「オンデマンド授業を溜めてしまう」という意見が多い。つまずいた際、すぐに質問して解決することができないというのも受講が滞る原因となり得る。また、動画の公開方法によって、誰が、いつ、どの動画を、何回再生したというような受講状況の子細を把握することすら不可能な場合もある。
受講率の維持については筆者らも課題感を持っている。
質問用チャットサービスとの併用、受講リマインドのメールを受講状況に合わせて配信するなどを試行している。

4.

環境に応じた形式の選択

ここまで形式による長短を検討したが、どの形式が適
切かは環境によって異なる。本章では主な環境の違いによる適切な形式の選択について考察する。
4.1 受講生数の多寡
受講生数の多寡は形式の選択に大きく影響する。
受講生数が少ない場合には、リアルタイム形式が適切と考えられる。少人数の受講生に対して動画の収録、編集などを行うことはコストに見合わない恐れがある。ただし、受講生数が少ないと複数日程を設定することができないこともあるため、都合が合わない受講生のために講座当日やリハーサルの様子を収録した補講動画を提供したい。
一方、受講生数が多い場合にはスタッフ数との兼ね合いで形式を検討したい。スタッフ数が十分、すなわち対面
講座同様に確保できるのであれば、リアルタイム形式が選択可能であるが、不十分な場合にはオンデマンド形式が適切と考えられる。リアルタイム形式は提供期間中のスタッフへの負担が大きく、スタッフ数が十分でなければ早めの時期からオンデマンド形式での準備を行うほうが安全なためである。
4.2 講座/パソコンの販売期間によって講座/パソコンの販売期間も形式を選択する上で考慮すべきである。推薦比率の高い大学では 1~2 月から入学予定者が講座やパソコンを購入し始める傾向がある。このように販売期間が長い場合にはオンデマンド形式が望ましい。販売期間に合わせて講座を提供し続けることができるためである。また、購入後すぐに学習を始められることで、購入意欲とともに受講意欲も向上することが期待できる。筆者らには 2~3 月実施の早期合格者向けに対面やリアルタイム形式での提供実績があるが、高校卒業前ということもあり、受講人数が伸び悩む傾向にある。オンデマンドであれば日程が合わないことや受講人数が不十分と想定される場合にも提供しやすい。
4.3 学習項目数によって学習項目数にも目を向けるべきであろう。学習項目とは、講座で取り扱う内容である。Microsoft365 を例にとれ
ば、Word、Excel、PowerPoint だけであれば項目数は比較的少ないが、OneNote、Teams、OneDrive が加われば多くなる。加えて、単科大学などで利用される専門的なソフトなどを取り扱う場合や、オンライン授業で用いられるサ

4

プラットフォームには株式会社 TRYWARP 提供「パソコン最短学習シ
ステム『習うのコレダケ』」を利用した。
紹介ページ https://koredake.net/（2021 年 7 月 1 日）
5
講師として撮影を行うスタッフおよび、動画編集を行うスタッフの人数。プラットフォームの構築には別途チームを組織した。
6
オンデマンド講座を収録した講師の感想の一例「1 人で話して録画をす- 100 -

ることは受講生と対面して講座を展開するのと比べて大変負担に感じました。合いの手を入れたり、雑談・説明の補助をしてくれるスタッ
フ無しに 1 人で説明をするのでチームの講座に慣れた身としては孤独感を強く感じました。録画をチェックして再撮影も出来るため、完成した講座を作ろうとしてかなりの時間がかかりました。
」（収録当時：
講師経験 3 年目・修士 1 年生）

2021 PC Conferenceービス7を取り扱う場合などに項目が増える傾向がある。
また、販売に際してパソコンを複数機種提案する場合、各OS の使い方を取り扱うことで項目数が増加する場合がある。
学習項目数が多い場合には、オンデマンド形式の方が適している。リアルタイム形式と異なり 90 分 1 コマといった制約がなく、一連の短い動画を多数提供できるためである。仮にこれらを 1 コマ 90 分✕数回といった制約の中で学習させるとすると、体系性に欠けとりとめのない講座になってしまうおそれがある。
筆者らで学習項目数が多様な内容をオンデマンドで提供している例として図 5 がある。こうした豆知識的な内容の短いオンデマンド動画は体系的な学びにはなりにく
いが、逆引き的な活用が可能である。

図 5 オンデマンド パソコン豆知識コンテンツ

5.

6.

横断的な環境特性が存在する場合の選択

ここまでいくつかの環境に応じた形式を検討してきたが、横断的な環境特性がある場合には矛盾が生じる。そうした場合にはリアルタイムとオンデマンドを組み合わせるハイブリッド型の採用が考えられる。
筆者らでは 2021 年にハイブリッド型での講座提供を試みた。表 2 のように 2 つの異なるアプローチでの提供を行った。
表 2 ハイブリッド講座の事例
リアルタイムオンデマンド事 Microsoft365 を中心と リアルタイムと同様の例 した 90 分 6~10 コマの 内容に加え短い豆知識
1 講座。大学の特性に合 動画（図 5）をプラットわせてその他コンテン フォーム上で復習用とツも提供。ZOOM を利 して期限1 年間で提供。
用。
事 オンデマンド講座受講 オンライン授業で必要
例 後にソフト操作を実践 なソフトや知識を扱う
2 する15 分ほどの短い講 動画15 本をプラットフ座。ZOOM/Teams を利 ォーム上で期限 1 年間用。
にて提供。
事例 1 では Microsoft365 を学習項目の中心とするリア
7

ルタイム講座に加えて復習用オンデマンドプラットフォーム教材を提供した。双方向コミュニケーション性と指定時間に受講せざるを得ない環境により受講モチベーシ
ョンが高まるリアルタイム形式の利点と、いつでも再度復習が可能なオンデマンド形式の利点を狙った。
事例 1 の結果として、講座終了後に既に受講済みの受講生を含め、多くの受講生がオンデマンド講座を利用した。講座終了から期間が経ってからも利用に関する問い
合わせがあったことからも、復習用オンデマンド講座の需要があったと考えられる。
事例 2 ではオンライン授業の受け方やパソコン活用法
を学習項目とする複数のオンデマンド講座に加えて、実践の場として短時間のリアルタイム講座を提供した。講座購入直後から提供/受講が始められ、受講生にとって手軽で運営上も効率的というオンデマンド形式の良さがある。さらに、いつでも受講できるが故に受講意欲が上がらないというオンデマンドの課題を、リアルタイム講座までに見なくてはならないという動機を作ることで補う効果を狙った。
事例 2 の結果として、リアルタイム講座の提供時期を中心にオンデマンド講座が多く受講された。しかし、講座の受講方法に関する問い合わせが多かったことから、2 つの講座があることで混乱があったことが推測される。オンデマンド講座とリアルタイム講座の関連性や、利用の方法と順番などの周知に更なる工夫の余地がある。
以上より、ハイブリッド形式での利点とともに課題も明らかになった。オンデマンド/リアルタイム両形式を案内することでパソコンやオンライン環境に慣れていない
受講生に混乱が生じるおそれがある。また、運営上双方形式を用意することは負荷が大きかった。

今後の課題

2022 年には covid-19 感染拡大の状況が一定改善し、対面での提供も一部可能となる可能性がある。それにより対面講座、リアルタイム講座、オンデマンド講座とさらに提供の選択肢が増えることが考えられる。その場合、どの形式、あるいはどの組み合わせで講座を提供するかを適切に選択するとともに、情勢の変化に対応するため、講座開講直前であっても形式を変更することができるような準備体制を整えておくことも必要になると考える。
筆者らは、2022 年には要望の限り対面での開催に対応できるよう、研修のスケジュールや形式判断の期限を計画している。対面を前提とする一方で、状況に合わせてオンラインのリアルタイム/オンデマンド両形式の活用ができるよう検討していきたい。

参考文献
(1)
(2)

TRYWARP が関わるパソコン講座では ZOOM、G Suite、DECS、slack

北爪里菜、吉川亮、虎岩雅明、北村士朗：“学生スタッフ主
体の PC 講座事業における管理者の運営手法”， コンピューター利用教育学会・パソコンカンファレンス（2020）．
井沢賢人・吉川亮・虎岩雅明：“パソコン講座をオンラインで行った成果と課題について”，コンピューター利用教育学会・PC カンファレンス（2020）．

など、様々な事例がある。

- 101 -

2021 PC Conference

パソコン最短学習システム「習うのコレダケ®」の開発
関佑果・北村士朗・虎岩雅明
Email:pcls@trywarp.co.jp
株式会社 TRYWARP◎Key Words

パソコン講座，動画コンテンツ,オンデマンド学習

1.

はじめに
筆者らが所属する株式会社 TRYWARP は講師動画でパ
ソコンスキルを習得できる「パソコン最短学習システ
ム『習うのコレダケ®』」（以下「習うのコレダケ®」と略）を開発した。筆者らは大学新入生を対象に毎年のべ 2 万人にパソコン講座を対面実施しているが、その提供地域は、筆者らがサポートできる首都圏内かつ受講見込み人数が 50 名以上の規模の大学に限られていた。そこで、COVID-19 禍に伴う昨今のオンデマンド授業の普及も鑑み、本システムを開発・提供することとした。本システムでは、10 年以上に渡り大学生にパソコンの使い方を教える事業を行ってきたノウハウを活かし、最短時間でスキルが身につくよう、大学生活に必要不可欠な最低限の学習項目に絞り込むとともに、モチベーションを保つために自分に合った講師を選ベ
る、初心者向けのコンテンツを揃えるなどの様々な工夫を取り入れた。本発表では「習うのコレダケ®」の開発背景、特長、および今後の課題について報告する。
2.

「習うのコレダケ®」の概要「習うのコレダケ®」は、レッスンプログラムに沿って順番に学習を進めていくだけで、大学生活に必要なパソコンスキルを短時間で身につけることが可能になる学習システムである。Microsoft365 に含まれる
Word、Excel、PowerPoint の基本的な機能を中心に最小限に絞り込んだ学習内容を、実習を入れて 1 コマあたり約 60 分の動画 6 コマ分で学習する。利用期限は初回ログインから 1 年間となっているが、月額料金を支払うことで継続して利用することもできる。
2020 年 7 月に提供開始し、2021 年 6 月時点で約 290名に提供した。そのうち約 260 名にはパソコン講座受講の副教材として提供している。スケジュールが合わ
ないなどの理由により講座を欠席せざるを得なかった受講生も、「習うのコレダケ®」を使用して補習できるようになった。また、1 年間利用できるため、パソコン講座閉講後の復習にも活用できる。このような利点から、副教材としての需要は高かった。
3.

開発の背景
筆者らは、かねてよりオンデマンドで学習できる教材の開発を検討していた。
現在、約 20 の大学生協と連携し、大学新入生向けのパソコン講座を筆者らは展開しているが、その提供地
域は、講座運営の管理者が現地に赴いてスタッフ研修や当日実施などのサポートがしやすい首都圏内が主である。2020 年と 2021 年は Zoom などを使用したオンライン講座が主流であったが、提供地域は変わらず、
ほとんどが首都圏内の大学での実施となった。また、
対面講座・オンライン講座ともに安定的な講座運営や収益化のために、受講見込み人数が 50 名以上の大学を実施の条件としていた。これに対しオンデマンド教
材であれば、首都圏外あるいは小規模の大学でも取り入れやすく、より多くの新入生へサポートすることが可能になる。
2020 年度の新学期、COVID-19 の流行に伴い、多くの大学で入学時期が 5 月頃へと延期となった。筆者らが運営するパソコン講座も開講延期を余儀なくされた
ため、学習の遅延を避けるために講座 4 コマ分（PowerPoint 入門、Word 入門、Word 基本、Excel 入門）の動画を用意し、当初の開講時期に合わせて提供するという措置を取った。この講座動画作成をベースとし、大学の授業のオンデマンド化・需要増を背景に「習うのコレダケ®」を本格的に開発するに至った。

4.

開発における課題開発を行うにあたり、オンデマンド教材特有の課題に対処することが求められた。ここでは代表的な 2 つの課題を挙げる。
4.1 パソコン初心者への配慮
第一の課題は、パソコンを使い慣れていない初心者への配慮だった。リアルタイム型の講座では、セットアップやソフトのインストールもコミュニケーションを取りながら支援できるが、オンデマンドとなると個人への対応が難しい。そのため、前提として、アプリのインストールや複雑な操作なしに学習を開始できることが必要と考え、ユーザーID とパスワードで簡単にログインできるシステムとした。また、パソコン初心者であっても使い慣れているであろうスマートフォン
やタブレット1からでも同じように動画が視聴できるようにした。

1 対応 OS は WindowsOS、macOS、iOS、

iPadOS の最新版としている- 102 -

2021 PC Conference

また、パソコンそのものの操作に慣れていない学習者へのサポートとして 2〜3 分の「PC 操作ミニ動画」を用意し、①基本操作 ②アプリの操作 ③パソコン設
定 ④データの管理方法 ⑤便利な機能 の 5 つの区分で合計 40 本（Windows 版、Mac 版各 20 本）を視聴できるようにした。ダブルクリックやパソコン再起動の仕方などごく初歩的なものから、OneDrive の使い方やス
クリーンショットの撮り方といった使いこなし方まで用意している。これらによってパソコンに親しみを持ってもらうことも期待した。

出身地
趣味
パソコン

神奈川県
音楽鑑賞
Windows【こばけん先輩】
オフィスソフトはバイトやサークルで、効率重視で使っているので中・上級者向けのテクニックも併せてお伝えしていきたいと思います。しっかりと理屈も聞いておきたいという方は是非！復習で見てみるのもいいかもしれません。一緒にパソコン好きになりましょ
う！
専攻
情報系
出身地
千葉県
趣味
ゲーム製作/ギター
パソコン
Mac/Windows
このように、使用しているパソコンの OS など学習に直接関係する部分だけではなく、選択材料として出身地、趣味などを公開している。選んだ講師から教えてもらうことで、より親しみやすさを持って学習を進められると考えたからである。講師は、途中で何度でも変更したり、4 名分すべて受講したりすることが可能である。
さらに、定期的にリマインドメールを送ることで学習を後押しするシステムを取り入れた。アカウントが発行されてから 1 ヶ月以上未ログインの学習者にメールを送り、ログイン方法を改めて案内したり、次回のレッスンの具体的な学習内容をイメージさせる内容を伝えたりしている。

図 1 PC 操作ミニ動画の選択画面

図 2 「複数アプリの切り替え」実際の動画

4.2 モチベーションの維持
第二の課題は、モチベーションの維持であった。筆者らが行う講座は、大学の先輩がスタッフとして後輩に教えるというスタイルで運営している。事前研修でも学生スタッフに対し、「また会いたくなる先輩」になり、パソコン機能を教えるだけではなくあいさつや積極的な雑談をし、講座の参加を楽しみにしてもらえることを目指すよう指導している。一方、オンデマンド教材では、このような最後まで学習を後押しするような役割が不在となる。そこで、実際にリアルタイムでパソコン講座を実施した経験のある先輩スタッフ 4 名に動画内の講師をほぼ同一内容で担当させ、学習者が 4 名の講師から好きな講師を選べるようなシステムとした。4 名の講師は男女比、学部、使用 OS などのバランスを考えて選定した。そのう
ち 2 名のメッセージとプロフィール（いずれも講師選
択画面に表示）を紹介する。
【たけい先輩】
オフィスソフトの機能を、初歩的なものから応用的なものまで、一つ一つわかりやすく解析していきたいと思います！
パソコンが得意な方もそうでない方も、一緒に楽しく学んでいけたら嬉しいです！
専攻
人文系

図 3 学習者へのメールの一例（第 1 回受講後）

また、学習が完了したら自動的に OK スタンプが付く「レッスンカード」を設け（後述）、達成感を味わいながら進捗状況を確認できるようにした。

5. 学習内容と学習方法「習うのコレダケ®」は、前述したように大学生活に必要最低限の内容に絞り込んでいる。学習者に提示した主な学習目標と、取扱機能例は以下の通りである。
5.1 学習内容- 103 -

2021 PC Conference【PowerPoint】
主な学習目標・基本的なスライド作成ができるようになり、ゼミやサークルでのプレゼンのコツを知る。
取扱機能例
・スライドの追加、レイアウトの変更
・スライド番号の挿入
・デザインやスライドサイズの大きさ変更
・スライドショー操作、プレゼンの仕方なり、動画中央の再生ボタンをクリックすると各回の冒頭から動画が開始される。

【Word】
主な学習目標・指定された書式で見やすいレポートやお知らせ文書を作成できるようになる。
取扱機能例
・ページ区切り、セクション区切り・レイアウト、インデント、フォント設定
・画像やテキストボックスの自由自在な挿入
・表、数式、ヘッダー・フッダーの挿入
・脚注、ハイパーリンク
・文字検索、置換、コメント機能

図 5 動画再生画面【Excel】
主な学習目標・Excel の特徴を理解し、実験結果のまとめや分析に必要な基本的な関数、グラフ作成、データ処理ができるようになる。
取扱機能例
・表示形式の変更、セル固定、オートフィル
・頻出の関数（SUM、AVERAGE、ROUND、IF 等）
・絶対参照
・表、グラフの作成
・フィルター、並べ替え
5.2 学習方法
ログインし、入門レッスン一覧の「1st PPT 入門」
より順番に学習を進めていく。学習が完了したら自動的に「レッスンカード」に OK スタンプが付くため、時間を空けて学習する場合にも学習すべき箇所がわか
りやすいほか、受講を続ける動機付けにもなる。

図 4 レッスンカード画面

各レッスンをクリックすると、下図のような画面に
2 株式会社 TRYWARP 発行「大学生のためのパソ

さらに、「習うのコレダケ®」は一通り学習を完了した後も、機能の復習や、操作に困った際のヒントとしても活用できる。画面右側のチャプターをクリックすると、機能ごとに動画が再生される。例えばレポート
作成時に表の作成方法がわからないなど、実際に Wordを使用して困った際に、すぐに機能の操作方法を確認することができる。
また、「インデント」のチャプターをクリックすると、「文が見やすいように空白を作るというのも大事なポイント。
『インデント』とは『字下げ』という意味です。
本文の文章を右にずらして、インデントの作成をしましょう！ また、
全角スペースを使って文頭に段落付けも行いましょう。
」という概要文が表示される。
Word で困っているが機能の名前や検索方法がわからないという場合でも、チャプターの解説文を見て簡単に問題を解決できる場合がある。
これまで行ったパソコン講座では、受講後の復習用教材として紙のテキスト2を配布していたが、「習うのコレダケ®」はテキストを持ち運ぶことなく、スマートフォンなどからいつでもどこでも手軽に必要な箇所だ
けを復習することができる。この点も、パソコン講座などの副教材として大きなメリットである。
なお、「習うのコレダケ®」には、メールで購入後にすぐアカウント情報が発行される「ライセンス版」と、専用の箱にアカウント情報とパソコン講座のテキスト、受講ガイドが入って自宅にお届けする「パッケージ版」の 2 種類がある。
パスワード管理などに不安を覚える、
オンライン上だけでなく紙のテキストにメモをしながら受講したいといった場合には、「パッケージ版」を選ぶことでより安心感を持って学習できる。

6. 学習者からの反応「習うのコレダケ®」の学習者向けに、アンケートを実施した。
自由記述では、「習うのコレダケ®」が、ある程度幅
広いレベルの学習者に対して効果があることが示唆さ
コン基礎講座」- 104 -

2021 PC Conferenceれた。
まずパソコン初心者からは、大学生活で使用する機能を学べ、同時に自信も得られていることを示すコメント、例えば「大学では初めからパソコンが使える前
提での課題が出ます。オンライン授業で友達などと知り合える機会がなく、パソコンが苦手な私が困っていた時、この教材に出会いました。Office の詳しい解説、更に機種別の解説もあり、とても安心しました。苦手意識を克服できたことに加えて、先輩の体験談が聞けることも、魅力的だと思います。
（農学系）
」といった
ものが得られた。
一方、パソコンを使い慣れている学習者からも「高校でもパソコンを使っていたので、使い慣れているほうだと思っていたのですが、知らなかったパソコンス
キルをたくさん学ぶことができました。受講前には少ないスキルで工夫して作業を行っていましたが、受講後はより効率よく作業を進められるようになりました。
おかげでパソコンに触れるのが楽しく感じるようになりました。
（理工学系）」といったスキルとモチベーシ
ョンの向上が報告された。
また、学習者側が行った学習上の工夫として、「パソコンで受講と作業とを同時にしました。しばらく説明を聞いて作業にうつると、最初の方の説明を忘れてしまい、もう一度動画を見ることがありました。もっと細かく説明と作業を分けてもらえるとありがたいです。
第 2 回からはスマートフォンで受講したところ、理解しやすくなりました。
（文学系）」といったコメントが得られた。
「習うのコレダケ®」は前述の通り、パソコ
ンだけでなくスマートフォンやタブレットなど様々なデバイスで利用でき、その特性を活かした使用法であると思量する。ただし、デバイスの特性によって生じるメリットとデメリットがあり、どのデバイスで受講をするかは一長一短であることもコメントから確認された。例えばスマートフォンは、パソコンを操作しながら見ることができる一方、画面が小さくボタンの形などが見づらい。パソコンであれば画面が大きく細部まで見ることができるが、動画を一度止めてから Wordなどの操作をする必要がある。そのため、筆者らは、慣れるまでは、少しずつ動画を再生しながら時間をかけて学習することを推奨している。
また、Mac ユーザーからのコメントとして「最初に選んだ講師の方が Windows のパソコンで操作説明をされていて、一部ボタンが異なって戸惑うところがありました。フォームから問い合わせたところ、こばけん
さんは Mac で説明してくれるとのことで、講師を変更したところ、わかりやすくなりました。先に自分のパソコンと講師の相性をチェックする必要があると思い
ます。
（教育系）
」というものもあった。現状、Mac を使用して説明している講師は 4 名中 1 名であり、Mac ユ
ーザーは講師を選べるという恩恵を得づらいという課
題が見えた。
また、「習うのコレダケ®」には、問い合わせ用の専用フォームがあり、わからないことを問い合わせることができる。これまでに約 100 件の問い合わせに対応している。最も多い問い合わせは、「ID・パスワードがわからない」というものだった。実際には、システム
からメールの送信はできているが迷惑メールフォルダに振り分けられていたり、キャリアメールの設定でブロックされていたりしていることが多いようだった。
受講の方法については「習うのコレダケ®」トップペー
ジにもヘルプガイドが表示されているが、このようにログイン時点でつまずいてしまう学習者が多いことがわかった。

7. 今後の課題と展望
現状ではパソコン講座の副教材としての利用が多いが、「習うのコレダケ®」単体でより多くの方に学習をしてもらうことを期待している。そのため、学習を開始してからつまずくことがないよう、前述のコメントで寄せられたより適切な受講方法の提示や Mac ユーザ
ーへの選択肢は、今後の課題としていきたい。
また、筆者らは「習うのコレダケ®」の派生コンテンツとして、Zoom や Teams などのオンライン授業ツールの使い方、OneNote でのノートテイク例などのミニ動画も作成し、一部の学習者に公開した。大学生に必要な最低限の学習内容はすでに充足できていると考えているが、今後はオンライン面接のコツや卒業論文で使える目次作成機能など、シーン別のコンテンツや、最低限の機能を越えた応用のコンテンツを増やしていく
ことも検討したい。これらを通じ、学習者がパソコンを楽しく活用し続けるために最適なシステムとなることを目指していく。
また専用フォームで問い合わせに対応してはいるものの、応答にタイムラグが発生するとともにメールでのテキストベースの対応とならざるを得ないのが現状であり、対面講座やリアルタイムで実施するオンライン講座のように、わからないことや困っていることを即時解決することや、1 人 1 人の学習者に対して手厚いサポートを提供することは困難である。
「習うのコレダケ®」は動画を用いたオンデマンド教材ではあるが、ただ動画を提供するだけではなく、サポートのシステ
ムや体制を強化するなど、学習者に寄り添う学習シス
テムとしたい。それこそが、先輩が後輩に教えるというつながりを重視しリアルタイムで講座を運営している筆者らが実現したい「習うのコレダケ®」のあり方であると考える。
参考文献
(1)

(2)
(3)

- 105 -

榎戸良、吉川亮、北爪里菜、虎岩雅明：“東京地区における『大学新入生のためのパソコン講座』の立ち上げ支援の報
告”，コンピューター利用教育学会・PC カンファレンス（2017）．
榎戸良、吉川亮、北爪里菜、虎岩雅明：“東京地区 2,500 人の新入生から見えるパソコン講座の価値と展望”，コンピ
ューター利用教育学会・PC カンファレンス（2018）．
関佑果、吉川亮、虎岩雅明：“パソコン講座における学生ス
タッフの学び最大化される編成モデルを考える”，コンピ
ューター利用教育学会・PC カンファレンス（2020）．

2021 PC Conference

大学生協 2000 年代の個別事業業績を辿ってみる
仲田 秀
nqb41457@nifty.com
元・法政大学大学院
キーワード：大学生協の事業、大学生協の協同の文化、生協が好きな組合員、

表
1-a H
1-b T
2-a W
2-b D
3-a H
3-b Y
3-c C
4-a R
5-a M
5-b K
5-c R
6-a S
6-b K
7-a O
7-b M
8-a H
8-b M
9-a U
9-b T
10-a A
10-b H
11-a N
12-a J12-b N
12-c C

2

2000年代 各生協の経常剰余率評価と累積剰余率
供給（09実) (18実)
1998
2001
2004
2007
2009
国立63億
国立41.6億 CCB -0.28 BBC
0.16 BCB -0.44
BBB 0.13
BB
0.21
国立64億
国立51.2億 BBC 1.37 BBB 1.62
CBC 2.09
CBB 2.25
BB 1.96
私立67億
私立57.8億 BCC -2.87 CBB -2.2
BBB -1.8
BBB 0.05 BC 0.24
私立42億
私立45.2億 CDD -6.57 BCB -9.01 DCB -10.39 BBD -9.51 DD -14.22
国立20.4億 国立20.1億 CCC -2.09 BBB -1.95 BAB 0.31
BBB 0.75
AA 3.28
国立20.5億 国立19.2億 DBC 1.05 BCC 1.2
AAA 5.51
AAA 8.94
AA 15.78
国立20.5億 国立18.3億 BCC 2.84 BBA 5.17
BBB 6.54
BBB 5.9
DC 5.63
私立19億
私立20.2億 BAC -0.69 BCE -4.39 EDC -11.2 BAB -9.14 DC -11.47
国立11.8億 国立9.8億 CCC -8.08 DAA -8.58 AAA -3.25
AAA 0.14 BB 0.21
国立14.4億 国立13.3億 DCE -11.06 BAA -7.39 AAA -4.27
AAA 1.79
AA 1.91
国立10億
国立9.0億 CDE -16.6 BBB -15.68 ABA -10.46 AAA -6.51 AA -4.41
私立10.5億 私立11.0億 BCC -5.59 CCB -6.64 CDC -15.06 BDD -15.34 BD -17.15
私立13.2億 私立15.0億 EED -16.1 BAA -14.42 AAA -9.08
AAA 0.08
AA 6.11
国立7.7億 国立9.5億 CDC 3.61 CCB 4.72
AAB 7.28
AAD 9.12
ED 0.35
国立9.0億 国立9.9億 CBC -3.82 CCA -1.03 ABC -0.91
AAA 2.09
BA 4.34
私立8.8 億 私立9.6億 BBB -4.09 BCB -3.48 AAA -1.42
AAA 0.02
AA 1.56
私立9.8億 私立8.7億 BCD -4.0
DCD -9.31 DDC -10.41 CDD -13.58 DD -13.73
国立2.3億 国立1.9億 AAA 12.84 AAA 15.46 CCC 15.79
CCA 11.82 AB 18.97
国公立4.1億 国公4,0億 ABC 0.94 CBB 1.26
BAB 2.04
AAA 5.71 BE 4.67
私立2.1億 私立2.9億 BDC -2.79 BBB -1.87 BEB -4.53 BCA -3.36 DE -7.91
私立2.9億 私立2.6億 ACD -2.67 CCB -3.35 BAA 0.02
AAA 5.84 BD 7.99
国公立1.1億 国公1.1億AA 3.65 BBD 3.15 BBB 3.87
BBA 5.64 BC 6.77
私立1.5億 私立1.6億 EEE -21.98 EBB -30.5 BDA -25.68 ABA -11.92 EE -17.19
私立1.2億 私立1.6億 BBB 11.76 BAA 13.79 AAA 14.45 AAA 20.22 BD 28.9
私立0.3億 私立2.4億 EBD -24.69 ABA -10.13 AAA 4.42
AAA 20.6
BD 25.65

2012
BBB
0.7
DDB
2.3
BBB
1.5
BAD -12.3
AAA 8.3
AAA 24.8
CBD 3.2
BBC -9.7
BBC
0.2
AAA 4.2
AAA -0.5
DDB -16.4
ABB 8.4
DCC -2.5
AAA
9.2
BBB
2.4
DDC -16.7
AAA 27.6
CBB
5.5
DDB -12.3
DCC 8.7
ECE -0.9
DBA -15.0
DED 27.1
BEE 32.3

ABB
BCB
BBB
BBA
AAA
ABC
DCC
BAA
BBB
BAA
AAB
DCA
ADC
DAB
AAD
BBB
DDC
CDD
BDC
AAB
DEE
ECB
ABA
CCA
EEE

2015
0.2
3.7
1.9
-9.1
11.7
25.1
-9.4
-3.8
0.1
17.8
3.4
-15.1
9.1
0.4
8.2
3.2
-14.9
23.9
3.7
-6.7
-0.9
-5.4
-8.1
21.4
20.1

BBD
BAB
BBD
AAA
AAA
AAB
BBA
AAA
BBB
CAA
AAB
AAA
CCD
DDB
BBB
BAA
AAA
AAE
CBA
AAA
CEE
BAA
BBB
AAA
EEE

2018
-0.3
4.4
2.1
-5.7
18.4
29.7
1.8
1.7
0.3
20.5
6.7
-10.0
7.5
-2.8
9.2
4.7
-8.4
26.3
5.0
-1.4
-9.0
-1.8
-7.3
28.2
5.0

大学生協よりの提供資料で作成した。2009年までは論文集「大学生協の持続定発展について」仲田秀 2020.7 自費出版より転載、201０年以降新たに作成している。 枠内のABA 0.9 は 前々年、前年、当年の経常剰余を使用した経営評価、最後の数値はその年の累積剰余率である。

- 106 -

2021 PC Conference

筆者は 1980 年から 2009 年までの大学生協の事

2.

業業績の分析を行い、2020 年 7 月「大学生協の持25 生協の社会環境適応と事業組織内の意思一致

続的発展について」として発行し、本年 6 月全国

左端の 1-a H の 1 は、表−１に分類した規模・種各大学生協に贈呈させて頂いた。そこで用いた方

別を表し、a は同規模の中での順番、H は大学名の法で、その続編となる 2010 年からコロナ禍の前ま

頭文字である。マス内の ABC 記号は表−2 の経常剰での規模別、種別経営状況の全般的把握を行い、余評価の記号で、前々年、前年、その年の評価で分析したもののエキス部分を今回紹介する。大学ある。マス内の数値はその年の累積剰余の供給高

生協はあくまでも、特色のある個別大学の区域の比率である。規模別に少なくとも 1 例はあげ、改中の学生・院生・教職員・生協職員等で構成され善の進んだ地域がわかるように選択した。北海道

る自主的な自立した生協組織であるから、その運地域は 1-a H、5-a-M、8-a H、である。東北地域は営主体である理事会のリーダーシップが重要であ

1-b T、3-a H、3-b Y、10-a T、京都地域は 2-b D、ることは言うまでもない（仲田 2020、p45〜46）。

10-b K、九州地域は 5-b K、5-c R、7-a O、7-b M、である。その他は東京地域が主になっている。
1-a H 大学生協は 80 年代には国公立の供給規模

1.全体状況

2009 年までの基礎資料に、大学生協からコロナ前

で 2 位であったが、90 年代には 3 位、表２明記のに提供を受けた 2018 年までの全国経営状況資料を2010 年の代の 10 年間で 21 億円のダウンがある。

使用して継続的に扱った。分析の基礎となる付表

組合員の要求が十分把握されているのだろうか、（論文集 p75〜81）は掲載できず、
2 表を添付した。

筆者の実態検討が不足している。強力な階層別組

表１は 3 年ごとの生協数とその年の累積欠損金

織委員会があったが、事業問題での話し合いは進を持つ生協数と全体数の中での割合である。表２

んでいない傾向があった。

は個別 25 生協の 1996 年からの経営状況の変化を

1-b T 大学生協は東北の大学生協で、階層別組織

たどったものである(仲田 2020,p57 表 3-7 に接委員会は継続している。結果として、安定した解続している)。

決がえられている。

表１については 1998 年は 60%の生協で累積剰余

2-a W 大学生協は東京の大規模私学で、施設大幅

金がマイナスになった（詳細は仲田 2020.7 p55）。

拡大の時期である 89 年から構造的赤字となり、そその後 10 年かけて 21.8%の生協で改善されたが、の克服にあたって、教職員委員会がプロジェクト

2009 年のリーマンショックで 3.9%の生協が赤字にの中心となってリードした。組合員理事の事業意戻った。その後３年間もそれぞれの努力があって思決定への参加と協同の組織文化のモデルである。

も全体では変わらなかった。その後、15 年には、

この生協でも累積赤字の克服には 20 年を要した。

さらに 5.5%の生協で改善が進み、2018 年には、
7.1%

別途事例研究でとりあげている。

の生協で改善が進んで、累積赤字生協数の割合は2-b D 大学生協は、京都地区の協同組合運動の伝

30％にまで改善は進んでいた。表２から読む全体

統ある私立である。80 年当初から、累積赤字を抱の特徴は、大規模国公立 2 生協と私立大規模とも、えているが、一旦回復傾向を保ちながら、大学移

この 10 年間、供給高を 10 億円以上落としながら転・生協施設拡大の時期に大幅に経営構造を悪化

経営構造の改善をはかってきた。それ以外の規模させた。大学の寄附講座研究所研究会として大学

では、それぞれ中を見なければ異なるであろう。

生協研究会を 7 年継続した。近年経営も V 字回復- 107 -

2021 PC Conferenceを始めた。

8-b M 大学生協は、東京地域の生協で 80 年代末

3-a H 大学生協と 3-b Y 大学生協は双方医学部に AAA スタイルを構築しているが、93 年から 97をもつ東北地域の 1 県１大学生協である。この規

年まで BBB になったら、すぐ蓄えはなくなった。

模では教職員委員会をかつて持っていて、休会状

その後 AAA に構造化して−8.41％の累積欠損金であ態でも協同の組織文化が、残っている。Y 大生協はと少しで回復の見通し。
9-a U 生協は、研究所の生協である。もともとこ

別途事例である。
3-c C 大学生協は、東京地区の生協で、その後 5の研究所は T 大学の付属研究所だったものが分離分類となる。

した。T 大学生協には、支所店舗を中心に運営委員

4-a R は関西の大学生協で、６分類からちょっ会という組織がある。店舗の運営、組合員の生活と落ち着いて今が安定してきた。

課題を組合員が店を通して解決する制度としてあ5-a M 大学生協は北海道地区の生協で、かつて、る。それが理事会組織に転換したため、組合員理

90 年代に赤字構造になった。
地区の人事対策で AAA

事が店舗運営の意思決定に参加する協同の文化がの経営構造に転換し 2005 年に累積赤字を克服した。

存在している。

数年 BBB でこの規模は油断出来ない。教職員委員

9-b T 大学生協は関東甲信越の公立大学の生協会が嘗て存在し、協同の文化は存在する。BBB では。

である。80 年代から 90 年代半ばまで、累積赤字で新しい組合員のための冒険はできない。

あったが、98 年から回復している。2004 年まで BBB

5-b K 大学生協は九州地区の生協で、「除名」7

スタイルで蓄えはなかったが、2005 年から AAA に

生協の中心生協である。学内教職員の中に水道光構造をかえることができたので、2009 年のリーマ

熱費不払い裁判時の生協不信が色濃く残り、教職ンショックも切り抜けることができた。
10-a T 大学生協は東北地区の小規模私学（キャ

員の協同の文化はマイナスである［深見,2011］。

ンパス人口約 3500 人、工学系 2 学部）である。81

どうしたら協同の文化にできるのか
5-c R 大学生協も九州地区の大学生協で、90 年年に設立されてから 80 年代は低空飛行、90 年に代の 10 年間、経常剰余が CDE のまま累積欠損が続-3.0％を超える経常赤字を出してから 2005 年までき、99 年転換して改善にむかった。2002 年から AAA

でこぼこを繰り返す。2005 年からの地域的手入れの構造に変えて、2013 年に赤字克服し、今は堂々が効を奏し、累積欠損金は 95 年の値まで戻っていの組合員要求への投資ができる。

る。2018 年でほぼ回復している。

6-a S 大学生協は東京地区の生協である。回復の10-b H 大学生協は京都地区の小規模私学（キャ

見込みが出てきていた

ンパス人口約 3500 人、2005 年に共学化男女比 1:2）

6-b K 大生協は関西地区の大学生協である。2007

で、90 年代は京都事業連合の組合員不在の執行問年に回復したため、2014 年からの構造的悪化を乗

題の影響もあってか、2004 年まで経常剰余は BBB

りきっている。

で進行する。しかし、2006 年から AAA で進み良好

7-a O 大学生協と 7-b M 大学生協も、別途事例

な経営構造にした。ただ 2009 年からまるで経営改で取り上げる。

善の動きなし。2015 年累積欠損構造となる。シス

8-a H 大学生協は北海道地域の大学生協で、BBB

テムは整えたその時から古くなることは市民運動

では届かない累積赤字を AAA に切り替えて克服し論から明らかになっているのだが。

た。

11-aN 大学生協は関東甲信越の県立大学である。

- 108 -

2021 PC Conference

97 年に設立されたが、約 1000 人のキャンパス人口

学生協の経営を破壊している。このことの解決策

で、当初から大学との合意が整っていて経営は安は持続的発展についての方向性と一致していると定している。2001 年の経常剰余 D も 2009 年の C、考えている。それを守り、育て発展させるキーは、2010 年の E も克服している。

それぞれの大学の中で構成員の愛つまり自分の生

一方 12-a J 大学生協は東京の市部にある私立女協が好きだというところであり、利用という形態

子大である。

を通して、信頼しうる事業展開を英知を集めて作

12-b N 大学生協は関東甲信越の地方私立半公立

りことである。

小規模である。キャンパス人口 1100 人、大学の中極めて雑駁な報告になって申し訳ないが、2009に生協と関わりをもつ人が多く大学との関係は良年までの報告に終わらせず、あづかった 2018 年ま好である。一人正規専務とパート体制で、一言カでは整理しておきたかったので、今回あえて報告ードにパートタイマーも関わる。理事会は教職員した。付表一覧は出来上がっているので、必要なと学生で運営されている。大学の課題に貢献する方はご一報いただければメールにてお届けできる。

魅力ある大学つくりによって、経営構造を保っている。経営構造はきわめて良好である。
12-c C 大学生協は大阪地区のきわめて小さい大

参考文献

学である。

仲田 秀 「大学生協事業の持続的発展について〜大3．終わりに

学生協における理事会のリーダーシップと経営業績」自コロナは大学生協の組合員の生活を脅かし、大費出版、参照ページ,序章 p1〜18,第３章 p51〜75- 109 -

2021 PC Conference

コロナ禍における教職員研修の取組みと変化古賀 崇朗*1・米満 潔*1・永溪 晃二*1・福崎 優子*1・坊野 紗矢香*1
Email: d4062@cc.saga-u.ac.jp*1: 佐賀大学全学教育機構◎Key Words

1.

教職員研修，FD/SD，オンライン授業

はじめに

2021 年現在，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大が世界中で様々な影響を及ぼしている。佐賀大学（以降「本学」と記す）でも 2020 年度の授業は対面でないと実施できない科目を除き原則的にオンライン授業となった。2021 年度は対面授業中心に戻ったが，本学のある佐賀県や隣接県および国内等の状況を踏まえ，感染拡大防止に十分な配慮をした上で，対面とオンラインを併用して，授業を実施している。
そのような状況の中，2020 年度は急遽，全学的に利用できる Web 会議システム A(1)を導入し，授業等に利用できる体制を整え，既存のオフィス系クラウドシステム(2)やLMS（Learning Management System），教務システム等のツールも活用しながら授業を行った。そして筆者らはオン
ライン授業の実施のため，Web 会議システムや既存のツールの授業への活用のための研修を行ってきた。本稿では，筆者らが 2020 年度から 2021 年度前半のコロナ禍において実施した様々な教職員研修での取組と，これまでの変化について報告する。

2.

新型コロナウイルス感染症の影響

本学では，新型コロナウイルス感染症拡大防止のため，
2020 年 4 月中旬より在宅勤務による業務対応を行うと共に，5 月下旬より，「授業」「学生の課外活動」「学生の入構」「研究活動」「教職員の勤務」「イベントや会議の開催」
等について活動制限指針を 5 段階のレベルで示し，状況に応じて更新している(3)。本稿執筆時点において本指針では，教職員を対象とした対面の研修については，全レベル共通で「学内者のみの会議や研修会等の開催は可能。
（ただし，「3 密」回避を徹底すること。
）やむを得ず開催する必要があるものについても，所属部局長に事前にその必要性及び対応策の説明をし，了解を得ていただくとともに，日常において，「3 密」回避の徹底，消毒，参加者名簿の作成等を行うこと」となっている。

2.1 2020 年度の対応
本学では 2020 年度の授業の開始を 2 週間程度遅らせ，授業は（対面でないと実施できない科目を除き）原則的に
オンラインで実施した。本学は 2019 年度入学生より PCの必携化を進めている他，オンライン授業に利用できる
オフィス系クラウドシステムやこれまでに導入していた
ｅラーニング用の LMS，学生への通知や資料等の配布には教務システム等が利用できる状況だった。
ただし，オンライン授業でも同期型（リアルタイム型）
への対応手段が不足していたこともあり，全教職員が授業や会議等で利用できるWeb 会議システムA を導入するとともに，オンライン授業のための研修を実施しながら，

オンライン授業等へ対応した。また，並行してオンライン
授業についての情報をまとめたポータルサイト(4)を作成
し，オンライン授業で活用できるツールや関連する研修についての情報を集約した。

2.2 2021 年度の対応
2021 年度は感染拡大防止に十分な配慮をした上で，対面とオンラインを併用して，授業を実施する形となった。
教室の定員を半分に抑え，学生間に十分な距離を確保できる講義室を使用して，可能な限り多くの科目を対面授業で実施している。ただし，教室の割振りが困難となる多人数科目やオンライン授業の方が教育効果の高い授業については，引き続きオンラインで実施している。また，対面で実施している科目でも，活動制限指針のレベルによってはオンラインで実施している。

3. コロナ禍で実施した研修
3.1 2020 年度
2020 年度は急遽始まった全学的なオンライン授業を実施するための研修を中心に実施した（表 1）。まず，オン
ライン授業について，どういう選択肢や手段があるのかについての研修を行った。続いて，導入した Web 会議シ
ステムを活用したリアルタイム授業やオンデマンド授業の方法についての研修を行った。これらの研修はオンラ
イン授業で扱うツール等の操作が苦手な人を対象とする
もので，対面で実施した研修が多かったが，3 蜜を避ける
ため，人数を制限して行う必要があったこともあり，一部は VOD（Video On Demand）での配信を行った。
後学期にはオンラインホワイトボードを活用したグループワークについての研修(5)や，前倒しで施行された授業目的公衆送信補償金制度についての講習等を実施した。
また，新たに Web 会議システム B(6)を導入することが決定したことから，急遽次年度に向けて対応する研修も行った。その他には表計算ソフトの使い方を中心としたオ
フィス活用講座のように元々例年実施していているものもあるが，優先度の関係から，実施を翌年度へ延長した研修も存在する。

3.2 2021 年度
2021 年度の研修については，まだ実施予定としているものが多いが，2020 年度のオンライン授業に関するアンケート結果を元に，ハイフレックス型授業や PBL（Project
Based Learning）等のオンライン授業の好事例の紹介や，正式な運用が開始された授業目的公衆送信補償金制度についての研修等を実施している（表 2）。また，2020 年度に実施できなかった研修や，実施して要望の多かったものを中心に開講に向けて検討している。

- 110 -

2021 PC Conference

表 1 2020 年度に実施した研修
No.

時期

内容

形式

回数

参加者数（対面,OL(RT)）
計 82 名1

4月

オンライン授業の種類と方法

対面

7回

2

4 月/9 月Web 会議システム A（初級）

対面＋OL(VOD)

4 回/2 回＋随時

計 70 名3

4 月/9 月Web 会議システム A（中級）

対面＋OL(RT＋VOD)

4 回/2 回＋随時

計 49 名,計 213 名

4

9月

Web 会議システムA を活用した収録と VOD 配信

対面＋OL(VOD)

2 回＋随時計 30 名59月

ｵﾝﾗｲﾝｺﾗﾎﾞﾚｰｼｮﾝﾂｰﾙの活用

対面＋OL(VOD)

1 回＋随時計 32 名6

9 月～

ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾃｰｼｮﾝｿﾌﾄを活用したチラシ制作

OL(VOD)随時－

712 月/1 月

オフィス活用講座（初級）対面

2回

計 25 名8

12 月/1 月

オフィス活用講座（中級）対面

2回

計 14 名91月

オンライン授業でのグループワーク手法

OL(RT＋VOD)

2 回＋随時計 72 名10

3月

授業目的公衆送信補償金制度

OL(RT＋VOD)

1 回＋随時計 142 名11

3月

Web 会議システム B（初級）対面

2回

計 13 名※ OL：オンライン，RT：リアルタイム

表 2 2021 年度に実施予定の研修
No.

時期

1

6月

オンライン授業の好事例

内容

形式

回数

参加者数（対面,OL(RT)）

OL(RT＋VOD)

4 回＋随時2

6 月～

計 160 名授業目的公衆送信補償金制度

OL(RT)

5 回（予定）

実施中

3
4

6 月～

教育改善支援取組 成果報告

OL(VOD)

随時

－

6 月～

新任教員研修会

OL(VOD)

随時

－

5

未定

ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾃｰｼｮﾝｿﾌﾄを活用したチラシ制作

OL(VOD)

随時

－

6

未定

無料で始める動画編集

OL(VOD)

未定

－

7

未定

LMS 活用講座

対面（予定）

未定

－

8

未定

オフィス活用講座（初級）

対面（予定）

未定

－

9

未定

オフィス活用講座（中級）

対面（予定）

未定－※ OL：オンライン，RT：リアルタイム

4.

結果と考察

2020 年度はオンライン授業のための研修とポータルサ
イトの作成・更新を並行しながら行った。ポータルサイト
については，利用しているツールも多岐にわたり，情報等の頻繁な更新等により，更新が煩雑であった。オンデマン
ド配信した研修については，利用者が少ないものもある
が，一定の需要はあるため，継続して配信している。
2020 年度後学期に全教員を対象に実施した，オンライ
ン授業に関するアンケート調査の結果において，オンラ
イン授業に関連するシステムやツールでは，オンライン
コラボレーションツールや LMS についての研修の要望が高かった。授業手法については，グループワークやハイブリッド授業に対する研修の要望が多かった(7)。それらを踏まえ，今後の研修をより良いものにしていきたい。

5.

である。また，コロナ禍の影響もあり，他の部署からのLMS を用いたｅラーニングによるオンライン研修についての相談や依頼が増えており，需要が高くなっているが，それを支える人材（財）の不足は喫緊の課題である。
最後に，本稿で報告した研修は，佐賀大学全学教育機構
高等教育開発室教職員能力活用支援部門が企画・実施したものである。コロナ禍の大変な中尽力して頂いた全ての関係者に，この場を借りて感謝の意を示す。

参考文献
(1)
(2)
(3)

おわりに

本稿では，2020 年度から 2021 年度前半のコロナ禍において筆者らが実施した様々な教職員研修での取組や変化について述べた。2020 年度は急遽，対処療法的に実施せざるを得なかった面もあるが，今後は研修の内容をもっと整理し，計画的に実行できればと考えている。また，導入した 2 つの Web 会議システムの比較検証の総括と継続利用について今後検討する必要がある。
本学では新型コロナウイルスワクチンの職域接種が延期となり，いまだに予断を許さない状況ではあるが，長くオンライン授業に携わってきた筆者らとしては，2020 年
度のオンライン授業の利用をきっかけとして，今後もオンライン授業が，その良さを活かし発展していけば幸い

(4)
(5)

(6)
(7)

- 111 -

Cisco Webex：
https://www.webex.com/ja/index.html（2021/07/06 アクセス）
Microsoft 365：
https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365（2021/07/06 アクセス）
新型コロナウイルス感染症拡大防止のための佐賀大学の活動制限指針：https://www.saga-u.ac.jp/koho/coronashishin.html（2021/07/06 ア
クセス）
オンライン授業ポータル（佐賀大学）
https://www.oge.saga-u.ac.jp/online/（2021/07/08 アクセス）
米満 潔，古賀崇朗：遠隔授業でのブレイクアウトセッショ
ンにおけるオンラインホワイトボード活用，大学 e ラーニ
ング協議会/日本リメディアル教育学会 合同フォーラム
2020，オンライン開催，pp.22-23（2021）
Zoom ミーティング：https://zoom.us/（2021/07/06 アクセス）
米満 潔，古賀崇朗，永溪晃二，町田正直，髙﨑光浩，堀 良
彰，山内一祥，和久屋 寛：COVID-19 対策として授業のオンライン化推進を目的とした FD 活動の実践と評価，佐賀大学全学教育機構紀要，佐賀大学全学教育機構，第 9 号，pp.65-80（2021）

2021 PC Conference

オンライン授業の相互見学による大学横断型 FD の可能性と課題
木村修平*1・近藤雪絵*2・神谷健一*3・坂本洋子*4・神崎秀嗣*5・長谷川元洋*6
Email: kimuras@fc.ritsumei.ac.jp*1: 立命館大学 生命科学部*2: 立命館大学 薬学部*3: 大阪工業大学 知的財産学部*4: 獨協医科大学 基本医学 語学・人文教育部門*5: 秀明大学 看護学部
*6: 金城学院大学 国際情報学部◎Key Words

1.

オンライン授業，授業見学，相互見学，FD，大学横断，ZOOM

はじめに本研究の目的は，ZOOM などのビデオ会議ツールを介して異なる大学に所属する大学教員が互いのオンライン
授業を見学して相互にフィードバックを行うことにより，大学横断型の新たなオンライン FD の可能性を模索することにある。
2021 年度春学期に実施された本プロジェクトは，
MOST フェローと呼ばれる全国の大学教員らが参加した。
オンライン授業見学後のアンケートや体験談に基づき，大学の教員が他の教員の授業を見学することでどのような示唆を受けたか，また，見学後のフィードバックを受けた教員がどのような気づきを得たのかを示す。さらに，同種のプロジェクトを全国に拡大する際の課題点を実践に基づいて検討する。

2.

大学教員の全国 FD ネットワーク「MOST」

ここでは，本取り組みを行った教員が属する MOST フェローシップという FD ネットワークについて説明する。
MOST は京都大学⾼等教育研究開発推進センターが運営するオンライン上の FD システムの名称であり，正式名
称は“Mutual Online System for Teaching & Learning”である。MOST は全国の大学の教職員，将来大学教員を目指す大学院生を対象としており，2016 年時点で約 800 名のメンバーが登録している。MOST ではティーチング・ポ
ートフォリオや FD 活動に関するスナップショットを作成，共有するオンライン・ツールやコミュニティ機能などで構成されており，授業改善のための情報共有が行われている(1)。
MOST の活動を推進・活性化させるため，全国の大学教員を対象とし，MOST を利用した授業実践の見直しや教育改善の活動に取り組む「MOST フェローシッププロ
グラム」が 2011 年度に開始され，2021 年現在まで 9 回にわたり毎年参加募集が行われている(2)。本取り組みはこのプログラムに採用された教員たち，すなわち MOST フェローによって実践された。
表 1 は，筆者 6 名を含む，本取り組みに参加した MOST
フェローの氏名と参加した年度（期），専門分野をまとめたものである。

表 1 本取り組みに参加した MOST フェローの一覧
氏名
参加年度 期
分野
2012
1
木村修平
英語教育
2013
2
神谷健一
英語教育
2014
3
矢野浩二朗
情報生命科学，VR
2017
6
長谷川元洋
教育工学
2019
8
神崎秀嗣
分子生物学，医学教育
2019
8
坂本洋子
英語教育
2020
9
近藤雪絵
英語教育
MOST フェローは様々な分野の大学教員から構成される。今回の取り組みでは英語教育分野のフェローが約半数を占めているが，他にも教育工学，分子生物学，VR（Virtual Reality）を専門とする教員も参加している。
MOST フェローシップでは，同じ分野に属する他大学の教員と知己を得ることも重要だが，異なる分野の教員同士がより良い授業実践のために様々な観点から知見を共有することが重視されている。今回の取り組みも，そうした MOST フェローシップの理念に基づき，異なる分野の授業を見学すること，あるいは見学されることにより，新たな発見や気づきが得られることを第一義の目的として据えられた3.

MOST フェロー間のオンライン授業見学企画

本節では MOST フェロー間のオンライン授業見学企画について，そのきっかけ，および実施概要について述べる。

3.1 Slack 上で生まれた企画「ZOOM イン MOST」
新型コロナウイルス蔓延防止を理由に 2020 年 4 月 7 日に政府が緊急事態宣言を初めて発令し，全国の多くの大学が教育実践の場を教室からオンラインに移行することを余儀なくされた。前年度に引き続き全国の大学がオンライン授業の実施を継続した 2021 年度春学期（前期）の前半，オンライン上の MOST フェローによるコミュニテ
ィにおいて，この機会を活かした取り組みができないかが話し合われた。そこで出たアイデアの 1 つが MOST フ
ェロー間のオンライン授業見学という企画であり，多くの大学がビデオ会議アプリケーション「ZOOM」を採用していたことから，この企画は「ZOOM イン MOST」とい- 112 -

2021 PC Conference

う通称で呼ばれることとなった。
MOST フェローのオンライン上のコミュニティは主にチャット型グループウェア「Slack」のワークスペース内で行われている。このワークスペースには，フェローおよび事務局を含め本稿執筆時点で80 名以上がメンバー登録している。2021 年 4 月 24 日，MOST フェローSlack 上に
ZOOM イン MOST 用のチャンネルが木村によりに開設され，オンライン授業見学が実行に移された。

3.2 オンライン授業見学の流れ
ZOOM イン MOST でのオンライン授業見学の流れを
図 1 に示す。見学可能な授業の登録は Google カレンダ
ー，見学申請には Google フォームが用いられた。

図 1 ZOOM イン MOST でのオンライン授業見学の流れ
まず，授業を見学してほしいフェローが，見学可能な授業の日時と概要をチャンネル・メンバーに共有された
Google カレンダー上に書きこんだ。概要には，授業の内
容対象学年，受講学生数，授業内容，Zoom などの接続情報が書きこむことが推奨された（図 2）。

図 2 Google カレンダーに書きこまれた授業情報
見学対象の授業を実施する教員は，受講学生に対して事前に見学者が来訪することを周知することがチャンネ
ル内で確認された。また，所属大学によっては授業を学外者に対して公開する場合は事前申請が必要となる場合もあり，各フェローの所属に応じて適切な対応を取ることもあわせて確認された。
次に，授業を見学したいフェローは Google カレンダー

上の情報を参考にして，Google フォームを通じて見学の申請を行った。これにより，授業を実施する教員はどのフェローがいつの授業を見学するのかを事前に把握することができた。
フォームの最後には次に引用する見学者のルールへの承諾チェック・ボタンが設けられた。
「見学者として授業を見学するにあたり，授業を受講している学生およびその他の参加者のプライバシーを尊重します。授業内で話されている内容，提示されている教材やコンテンツなどのスクリーンショット撮影，録音・録
画は行いません。授業を担当する教員から特に要請されない限り，音声や映像，チャットを通じて授業に参加することも行いません。
」（見学申請フォームより引用）
これは，今回の取り組みにおいて，授業を見学する教員
は，ゲスト・スピーカーや講師ではなく，あくまでも見学者として位置づけられているためである。被見学者である教員は通常どおり授業を行い，見学者である教員はその様子を見学，すなわち文字どおり“見て学ぶ”ことに徹するのである。
オンライン授業が実施されるビデオ会議サービスのプ
ラットフォームは，ZOOM 以外にも Google Meet などが用いられた。また，後述するように，一部の教員は VR プ
ラットフォームという先進的なサービスを授業の一部に用いた。
当該のオンライン授業が終了すると，見学した教員がSlack のチャンネルにフィードバックや御礼を書きこみ，それに対して被見学者の教員がリアクションを行った。
これらのやり取りはチャンネル内の他のフェローも閲覧できるため，見学しなかった教員も部分的にではあるがどのような授業が行われているかを知ることができた。

- 113 -

2021 PC Conference

6 月 9 日から 30 日にかけて，計 5 名のフェローが自らの授業を見学対象としてカレンダーに登録し，約 20 コマの授業が見学対象となった。これに対して計 4 名のフェローが見学者としてのべ 12 コマの授業に参加した。このうち 1 名は本稿筆者の 1 人である木村であり，被見学と見学の両方を行った。

4.

アンケート結果

本節では，本取り組みの参加者から採取したアンケー
ト結果を報告する。
アンケートは，自身のオンライン授業を見学された教員および見学した教員それぞれに対して 7 月中旬にGoogle フォームを通じて行われた。
いずれも回答数が少数であるため，以下，木村自身の視点をまじえながら回答結果を報告する。

4.1 授業を見学された教員からの回答
自身のオンライン授業を他の教員から見学された教員3 名から回答を得た。
3 名全員が自身のオンライン授業を見学され，フィード
バックを受ける体験を「有意義だった」「とても有意義だ
った」と肯定的に評価した。全員が「自分の授業の強みや魅力を知ることが出来た」「自分の授業の弱みや改善点を知ることが出来た」と回答した。
さらに，今後も同様のオンライン授業見学の機会があった場合，3 名全員が「被見学者として参加したい」「見
学者として参加したい」と回答した。
木村の場合，2 名の教員から計 4 コマのオンライン授業
で見学を受けた。いずれの授業も ZOOM で実施され，見学者を特に意識することなく，普段どおり授業を行うことができた。授業後，Slack のチャンネルに寄せられたコメントの例を図 3 に示す。

MOST フェローの Slack ワークスペース上では絵文字をまじえたメッセージとリアクションが行われるのが習慣化しており，フレンドリーな雰囲気づくりが暗黙のルールとして共有されている。また，ZOOM イン MOST の授業見学後のフィードバックではポジティブな点を記述することが推奨されたことも付記しておく。
木村自身の体験に基づくと，属する分野や大学は違えども他の教員に授業を見てもらうことで緊張感や恥ずかしさを感じたことは否めない。しかしながら，見学後にポジティブなフィードバックを受けたことで自己肯定感が向上し，次回も良い授業を行おうというモチベーションに繋がったことも事実である。

4.2 授業を見学した教員からの回答
次に，授業を見学した教員 4 名から得た回答を，前項と同じく木村の視点をまじえながら報告する。
4 名全員がオンライン授業の見学が自身の教授法を考える上で「とても有意義だった」と回答した。
また，4 名全員が「他の先生の授業運営法が参考になった」「他の先生が授業内で使うツールが参考になった」「他の先生の話し方，学生への接し方が参考になった」の 3 点を選択回答したほか，「他の先生の ZOOM などビデオミーティングソフトの使い方が参考になった」「自分の専門以外の分野の教授法や教授内容に関心を持てた」についてもそれぞれ 2 名が選択回答した。
また，自由記述では Google カレンダーと Google フォームの組み合わせにより見学がシステマティックに行えることを評価する声も寄せられた。
木村は，6 月 11 日に行われた大阪工業大学の矢野浩二
朗准教授の授業「生命科学基礎」を見学した。授業はメイ
ンセッションと VR セッションの 2 部に分かれており，
メインセッションは Google Meet で行われた。
VR セッションは VR プラットフォームである Mozilla
Hubs に移動して行われた。VR 空間の中にアミノ酸の構造や解説動画などが 3D オブジェクトとして配置されており，キーボードとマウスの操作で自由に動き回ってそ
うした教材に接することができた（図 4）。

図 4 矢野准教授の授業で用いられた VR 空間内の教材

図 3 Slack 上のフィードバックの例

アミノ酸の構造や機能についての解説は，英語教員である木村では理解が及ばないことが多かったが，VR 空間に配置された教材を用いた教授手法は初めて体験するものであり，非常に新鮮だった。また，こうした VR 技術を
自分の授業に活かせないかを具体的に考えるきっかけとなり，大きな刺激を受けた。

- 114 -

2021 PC Conference

5.

考察

前節のアンケート結果と木村自身の体験を踏まえて，
オンライン授業見学という本取り組みについて，その意義を総括するとともに，課題と展望を述べる。

5.1 オンライン授業見学の意義
授業を見学された教員，見学した教員の双方がアンケートでオンライン上の授業見学の体験を高く評価し，また，今後もこうした取り組みへの強い参加意識を示していることから，本取り組みには一定の意義があったと言える。
授業見学は FD の取り組みとしては古典的な手法ではあるが，教室での対面授業の場合，当然ながら見学する授業に文字どおり足を運ぶ必要がある。また，他大学の授業を見学する場合，前後の移動時間や交通費といった関連コストも勘案する必要がある。
オンライン授業の見学では物理空間の移動を伴わないためこうした時間的，経済的コストが極めて低くなる。そのため空き時間とネットワーク環境さえあれば遠く離れた他大学の教員の授業であっても手軽に見学することが可能になる。
他にも，前述したように見学者をゲスト・スピーカーのような教員側のスタッフとして位置づけなかったこと，見学可能な授業の確認と見学申請をオンライン上で行えるようにしたことも見学に踏み切る心理的ハードルを下げた可能性がある。また，見学後のフィードバックではネ
ガティブな記述ではなくポジティブな点を強調するというルール設定も被見学の教員にとって自らの授業を見学対象とするモチベーション維持のために重要であると考えられる。
コロナ禍が終息を迎えた後もオンライン授業が教育実
践の選択肢として残るのであれば，それは同時に，オンラ
イン授業見学が有力な FD 活動としても存在しうると言えるだろう。
5.2 課題と展望
オンライン授業見学の課題は，教室対面授業の見学でも発生するものと，オンライン授業でのみ発生するものとに大別できる。
前者については，授業の公開の自由度と教材の著作権に関わる点が考えられる。教員が所属する大学によっては，組織の方針上，授業を外部の人間に公開する前に申請や手続きが必要になることがある。そうした規則がオン
ライン授業にも適用されると見学が難しくなるケースが発生しうる。また，授業の中で市販の教科書や映像などの著作物が利用される場合には，見学者および見学に関わる行為が著作権法第 35 条第 1 項の定める「必要と認められる限度」に収まるかどうか，妥当性を検討する必要があるだろう(3)。
後者については，技術的な制約やトラブルが発生する可能性が挙げられる。今回の取り組みでは見られなかっ
たが，大学によってはオンライン授業の教室（ビデオ会議
ツールの会議室に相当）や教材にアクセスできる端末や
ネットワークを特定のドメインに制限している可能性もある。また，オンライン授業中に見学者の端末で音声が聴こえないなどの技術的なトラブルが発生した場合，見学者自身が解決できる程度のリテラシーが求められる。
コロナ禍でのオンライン授業は，教室での対面授業を代替するために急遽導入されたケースが多く，今もなお全国の大学で多くの教員が試行錯誤を繰り返していると考えられる。こうした状況下で，教員同士が互いのオンラ
イン授業を見学し，フィードバックや質問を与え合うことは，従来の FD 活動としての授業見学よりも大きなインパクトを持つと考えられる。さらに，コロナ禍が終息した
後には，オンラインであることの利点を活かし，全国規模のオンライン授業見学ネットワークとして展開しうる可能性がある。この点で，本研究で報告した ZOOM イン
MOST はそうしたコロナ後の新たな FD の萌芽的取り組
みであるとも言えるだろう。

6.

おわりに

新型コロナウイルスの蔓延は世界的な厄災であり，教育の分野でも多くの機会損失が発生した。かつてない困
難な状況に直面しながらも，全国の大学では教育，研究を継続する方策が探られ，現在も継続中である。オンライン
や ICT の積極的な活用は，十全とは言えないまでも，そうした方策の 1 つである。
学習者が孤独を感じることはオンライン授業の課題点
として頻繁に指摘されるが，多くの教員もまた，自らが実践するオンライン授業の手法や効果に疑問や不安を抱いているのではないだろうか。オンライン教育で学習者の孤立化を防ぎモチベーションを低下させない対策が重視されるのと同様に，ともすると挫けそうになる教員を支え，励ますアイデアが今後ますます求められると考えられる。本研究が示したオンライン授業見学とその実践は，そうしたアイデアの具体的な事例の 1 つである。

参考文献
(1)

(2)
(3)

- 115 -

土佐尚子，酒井博之，田口真奈，奥本素子，田中一孝，岡
本雅子，
後藤崇志：
“<IV>ICT の教育的活用”，
CPEHE Annual
Report 2015，pp.16–25（2016）．
http://hdl.handle.net/2433/210184
MOST フェロープログラム：http://www.highedu.kyotou.ac.jp/most-fellow/
改正著作権法第35 条運用指針（2020）：https://sartras.or.jp/wpcontent/uploads/unyoshishin_20201221

2021 PC Conference

オンラインによる社会人教育研修の可能性と限界～学びのＤＸに関する一考察～
妹尾 堅一郎*Email: kensenoh@senoh.institute* 産学連携推進機構◎Key Words 社会人教育研修/オンライン教育/世代論/ボーンイン問題/バトンゾーン問題
１．はじめに論的な問題である。もう一つは、DX 自体は変身前と昨年のＰＣＣの時点では、社会人教育研修（講演や変身後を繋ぐ変身中、すなわち「過渡期＝バトンゾ
セミナー、社内研修等のリアルな場における社会人ーン」であるという問題である。
の学びの場と機会）が延期・中止を余儀なくされてい
ただし、個人情報保護や企業情報等の漏洩やサイた。その後、ビジネス実務におけるテレワークの急
バーアタック等のセキュリティ問題は既に多くが論じ速な進展・浸透に伴い、オンライン/オンメディア型ているのでここでは触れないことにする。
の教育研修が進展した。特に、従来の講演会やセミナーに相当するオンライン講演・セミナーが花盛り
３．「Born in 問題」の状況である。
3-1. 「TV を見る」は死語
他方、企業内研修は、座学を単にオンライン配信
DX は、「TV を見る」という言葉が死語にする。なぜするだけのものから、チャットやブレークアウト等のか。そもそも「TV を見る」とは、映像コンテンツを・TV
アプリ機能を駆使したワークショップやセッション形
放送を通じて・TV 受像機で見る、ということだから
式を試みるものまで多様な状況である。リアルな場だ。
を必要とせず、遠隔から参加できるメリットが評価さ昔は、これらが一体化していたが、今やあらゆるコ
れているのである。ｌいずれにせよ、社会人教育研
ンテンツ、すなわち TV 番組から映画からユーチュ
修におけるオンライン活用は急速に進展している。
ーブの映像まで、従来の TV 受像器のみならず、パ
本論では、筆者が関わっている現時点までのオン
ソコン、タブレット PC、スマートフォン等、あらゆるデライン社会人教育研修の実践経験を踏まえ、その問
ジタルネットワークデバイスを通じて観ることができ
題点を議論する。それを通じて、学びのＤＸに関するようになった。昔は「コンピュータ、ソフトなければる一考察を行うものである。 【注】タダの箱」と言ったが、今は「コンピュータ、ネットつながらなければ、タダの箱」である。全てのメディア
２．ＤＸ化の５段階進展説
はデジタル化＆ネットワーク化され、あらゆるコンテ
筆者は、DX は次の５段階でアナログベースからデンツ配信端末となった。
ジタルベースへ変身すると整理している。
この状況は産業生態系の変容を意味する。かつて①Digitization（前期）「点の変換」「コンテンツ、サービス、デバイス」は 1 対 1 対１の関
②Digitization（後期）「点から円へ」係で成立していた。つまり、「分野別垂直統合的産③Digitalization（前期）「円から線へ」
業生態系」が成立していた。現在は、どのようなコン④Digitalization（後期） 「線から網へ」テンツを、どのようなサービスを通して、どのようなデ⑤Digital-intellization「網から基盤へ」バイスで見ても構わない。そこでは、N 対 N 対 N がこの説に対応させると“コンピュータ利用教育”はど
自由に行き交う「分野横断融合的産業生態系」に変のように位置付けられるか、それについては、別途容している。
報告を行っている【2】 。
これもＤＸ化の一側面である。多様な「コンテンツ、
この説の基本は、デジタル化によるコンピュータ利サービス、デバイス」が複雑に絡みあう環境になった用（スタンドアローン）から、ネットワーク活用に至り、とき、従来成立していたコンテンツ毎に個々の産業
最後には、ＡＩ等の活用をするようになる、というもの
生態系があるわけではない。それを前提にした頭でだ。DX はこの五段階目まで進むとそこでトランスフ
ビジネスを考えていては生き残れないのだ。
ォーム（変身・変態）は一端終了し、アナログ基盤型
社会人教育研修においても、PC のみならず、多く社会からデジタル基盤型社会への移行が済む。
のデバイスが活用されるようになってきている。例え
この過渡期にまつわる問題は少なくない。本論でば新幹線の中でスマホで研修に参加するということは二つの問題を取り上げよう。一つはメディア世代
も、珍しくはなくなっている。

- 116 -

2021 PC Conference

3-2. Born in 問題「“ＴＶを見る”の死語化問題」は「Born in（ボーンイン）」問題に繋がる。一種のメディア世代論である。ヒトは、その時代のメディア状況の中に「生まれ落ちる」。結果、デジタル化への馴染み度合いや親和性、そして何よりコミュケーション力に大きな差異が生じるのである。
まず、文末の表をみていただきたい。
1955 年以降生まれの世代を「ポスト 55 世代」と呼ぶことにしよう。この世代は、それ以前の 1935 年以降
生まれの「ポスト 35 世代」が「活字世代」なのに対して、映像・画像・音像というモード、TV と漫画とレコー
ドいうメディアの中で自我やコミュケーション力を培ってきた世代である。
現在、多くの企業や組織のトップはこの世代が占める。基本的に「TV を見る」世代である。また、オンライ
ン、オンメディアが苦手でリアルに面と向かわないと
コミュケーションができない。「最近の若手社員はコミュケーションに問題がある」「オンメディアコミュケー
ション、リモートワークでは会議が充実しない」という役員も少なくないが、若手社員に陰口を叩かれていることを自覚すべきだ。部下は、面と向かった時、「そうですね、オンラインだと今一つニュアンスが分
かりませんね」という“気遣い”ある返事はするが、「大丈夫か、経営陣は今後に向けた舵取りができるのか」と陰で苦笑している例を、筆者は数多く知っている。
次の「ポスト 75 世代」は中間管理職の世代だ。彼ら
は、小さい頃からアニメやゲーム機器の中に生まれ落ちた。また 20 歳の時にＰＣ元年、ウインドウズ 95に出会った世代である。すなわち、ボーンイン“デジタル”、筆者のＤＸ5 段階説における「デジタイズ」段
階を十分知っている。また、前世代のようにコンテンツに対して受身ではなく、ゲームやＰＣを通じてメデ
ィアがインタラクティブだと実感している。
余談だが、この世代が若い頃の冗談を思い出す。
引きこもりでＴＶゲームをしていた少年が街へ出た時に不良に絡まれた。彼は、ポケットからゲーム機の操作デバイスを取り出し、「リセット！」と叫んだというのである。もちろん彼は、その後でボコボコにされるのだが。
そして活躍を始めている若手達が「ポスト 95 世代」
である。彼らはモバイル、携帯電話を経てスマートフ
ォンに至り、ＳＮＳを活用する世代である。単なるデジタルではない。ボーンイン“ネットワーク”、ＤＸ5 段
階説における「デジタライゼーション」の段階、すな
わち、スタンドアローンではなく、ネットワークトされている世界で生きている。この世代は、リアルな会合も楽しむと共にネットで盛り上がることも知っている。
ただし、ネットで繋がることについて、その楽しみと共に怖さも実感している。それは単にネットの誹謗
中傷や個人情報の漏洩に困っているということだけではない。ネットでつながっていないと不安に陥るという「デジタル中毒」の問題である。この点は、別途議論をしたい。
そして、「ポスト 15 世代」である。産まれた時から周りはデジタルネットワークの中でＡＩサービスを享受する世代である。すなわち、ボーンイン“デジタルイ
ンテリゼーション”、ＤＸ5 段階説における最後の段
階に生まれ落ちており、彼らが仕事に就く頃には、
デジタルトランスフォームド、すなわちデジタル基盤に移行し、ＤＸが終わった世界で活躍することが求められるだろう。
これらのように、｢ボーンイン｣した時代のメディア環
境が異なると、メディアのオペレーショナリティ（操作力）やリテラシー（読解力）、そして何よりコミュケーシ
ョンの仕方が大きく違う。「ポスト 55（役員層）」「ポスト75（中間管理職層）」「ポスト 95（若手層）」の間に果たして十分な意思疎通が成り立つのだろうか。企業内のいくつかの問題の根源が垣間見えてくるだろう。
筆者は、これらの三つの世代それぞれにオンライ
ン研修を行っている。その経験から言えば、世代間で単にメディアやアプリの操作に慣れているかといった点に違いがあるだけでなく、そもそものメディア
コミュケーションへの感度や積極性、議論に関する姿勢・態度が異なることを感じる。もちろん三世代が明確に境界線があるわけではなく、「オッサン的な若者」もいれば、「トンでいる経営者」も少なくない。
ただし、筆者は、組織論的に世代が一つになるべ
きだとは考えない。この世代の違いは、性別や人種
国籍と同様にダイバーシティ（多様性）の一つだと考える方が良いと思量する。どうしてか。組織が世代均
一的ではなく多様な世代が同居することは、社会の多様化を反映することになるからだ。システム論の基礎の一つである「多様性原則（Law of requisite
variety）」を指摘したい；「システムが環境の中で生き残るためには、環境の多様性をシステム内に内在化しなければならない」。そのためにも、この多様性をむしろ積極的に活用する道を描きたいものだ。
4．バトンゾーン問題
4-1．過渡期という「化け社会」
そもそも大きく社会が変身・変態する途上には、必ず過渡期・移行期である「バトンゾーン」がある。それを一般的には「○○化社会」と言う。筆者は「バケ社会」と呼んでいる。文末の図をみていただきたい。
例えば、農業社会は工業化社会というバケ社会を経て工業社会へ移行した。次に工業社会は情報化
社会を経て情報社会になる。その先には、DIME 社
会（モノと情報とエネルギーが重層的に構成される社会）、あるいは CPS 社会（サイバーとフィジカルの- 117 -

2021 PC Conference

相互関係により価値形成がなされる社会）が到来する。ここへ移行する段階を「DIME/CPS 化社会」と呼ぶことにしよう。つまり、情報社会から DIME/CPS 化
社会を経て DIME/CPS 社会になっていくのである。
この移行過程こそがＤＸであると言えよう。
では、日本は今どこにいるのだろうか？ 明治までの日本は農業社会だった。それが富国強兵政策に
より工業社会に向けて離陸し、工業化社会になった。
工業社会に完全に移行しきったのは、1970 年（昭和45 年）前後だ。日本全国の都市で、都市内人口が再生産され始めた時である。つまり、農村部から都市部への流入が一通り終わり、都市が自立を始め、都市人口が流入から再生産に移った時だ。これを工業社会への移行終了と見なすわけである。それ以降の日本社会は基本的に工業社会だ。その前触れが1964 年の東京五輪であり、その宣言が 1970 年の大阪万博であったとも言えよう。結果、明治初頭に人口の 9 割以上を占めていた、万（よろず）の生業を受け持っていた「お百姓さん」達（ほぼ第一次産業従事者）は、現在では 1 割にも満たなくなった。
だが工業社会から情報化社会に踏み入れたものの、情報社会にまだ移行しきれていない。新型コロナ禍によって露わになったように、残念ながら日本は圧倒的に IT 後進国だ。未だに情報社会にはなってはいない。他方、グローバルな先進国では既に情報社会から「DIME/CPS 化社会」が始まりつつある。
要するに、現在の日本は「工業社会」「情報化社会」「情報社会」そして「DIME/CPS 化社会」の４つの社会で構成されているのである。
（ちなみに、別の側面でも過渡期がある。日本は国際社会になっていないから、その途上である国際化社会だ。SDGｓ社会ではなく、かけ声をかけている段階なのでＳＤＧｓ化社会だろう。ただし、少子高齢化社会を経て、既に少子高齢社会ではある。）
4-2. 複数社会の同居は相互矛盾する問題の山
さて、こういったバケ社会は、少なくとも前後と自身を含める３つの社会の混在状況であるから、それぞれの社会特有の問題とそれらへの対処が混在する。
それにより問題の量がすさまじく多くなる。実際、農業社会から工業社会に移行する途上の工業化社会
では様々な問題が噴出した。例えば、公害やゴミ処
理問題、あるいは都市の過密化・地方の過疎化等である。そして現在の中心はまだ工業社会である。昭和世代を中心に工業社会のマインドが大勢を占めるから工業社会の問題に対処をしなくてはいけない。
また、情報化社会の問題にも、情報社会の問題にも取り組まなければならない。加えて DIME/CPS 社
会の問題を先取りして手を打たなくてはならない。これらを一度に行うことは難しい。
それだけではない。複数社会の混在それ自体は、異なる問題状況が相互に矛盾・摩擦を起こすという「質的問題」もある。工業社会の問題というのは、実は情報社会では問題ではないかもしれない。逆に工業社会で全く問題でなかったことが、情報社会では大問題になるかもしれない。だから、どちらの立場で問題設定したら良いのか、対処をしたら良いのか、その判断が難しい。問題と対処が相互に矛盾し合うというところがバトンゾーン問題のもう一つの側面なのである。
例えば、工業社会で、企業は終身雇用や年功序列は日本の強みだと言っていた。だが情報社会では、
それらはむしろ大問題だろう。また、個人情報の扱
いは、工業社会ではたいした問題ではなかったが、現在は大問題だ。冗談として「女性は会議での発言が長い」と言うのは、昭和の工業社会では許されたかもしれないが、現在は大顰蹙を買う。逆もある。工業社会の時代に問題視された品質のバラツキは、
DIME/CPS 化社会では問題にならないかもしれな
い。制御系がバラツキを制御するようになるからだ。
いずれにせよ、複数の社会が混在すると、相互に矛盾するそれぞれの問題と対処も混在しかねない。
全部移行しきったらその類の問題は発生しないのであるが…。
そこで、ビジネスでは、どの問題に対処することが最も良い価値を提供するのかを判断しなければならないのである。例えば、日本に負けた米国は 2000
年代に復興した。IT を軸にした米国企業、例えば
GAFAM は一気に世界の主導権をとり戻した。その時、彼らは工業社会の問題に対処したのではなく、情報社会の問題を先取りして、それに先手を打ったのだ。だから、世界を主導できたのである。
今後は、循環経済を先取りして、どういう先手を打つのか、ＤＸ後の社会を見通してどんな手を打つのか…。もし生き残りたいのならば、DX がもたらす「工業社会と情報化社会と情報社会と DIME/CPS 化社
会の４つの雑居状態」を見極め、どの社会に向けて価値提供するのか、それを判断しなければならない。
ただし、その判断は個々の企業毎に異なるだろう。
もちろん、ある経営者が、我々は工業社会の問題に取り組むのだと言ったとしても、それはそれで構わない。ただし、それが何をもたらすかを覚悟の上での話である。
こういった点も、社会人教育研修を通じて顕わになる点である。
5．むすび
コンピュータ利用教育が、スタンドアローンのＰＣ中心教育から、ネットワークされたデジタルデバイスによる教育に進化した今、オンラインを活用しない社
会人研修はありえない。さらにオンラインに向けたア
プリの発達や機材群の開発が進み、社会人研修のＤＸ化は明らかに加速的に進展している。新型コロ- 118 -

2021 PC Conferenceナ禍は、これらの方向性を変えるものではなく、その加速を促すものであった。
次世代の社会人教育研修は、講演会等も含め、前述の通り「図と地の逆転」に他ならない。すなわち、従来は「オフライン（集合研修や講演会・セミナー）をデフォルトとし、オンラインをオプションとするオール
ドノーマル」が、今後は「オンラインをデフォルトとして、オフラインをオプションとしたニューノーマル」へ転換されるに違いない。
つまり、社会人の教育研修におけるオンラインの活用は加速することはあれ、元に戻ることのない非可逆的なものだと考えざるをえないのである。
そしてそれらを通じて、ＤＸの恩恵と共に、それによる問題に対処することの必要性を認識できるのである。
【注】本論は、【1】【2】を加筆修正・再構成したものである。
【参考文献】【１】妹尾堅一郎「妹尾教授のビジネス探訪～新潮流のBusiness 航海術～」、『月刊時局』 2017.4～2021.08、時局社。
【2】妹尾堅一郎「“ＤＸ五段階進展論”に対応する“コンピュータ利用教育”の可能性」、PCC2021、CIEC、2020 年。
【3】妹尾堅一郎、関口智嗣『グリッド時代〜技術が起こす
サービス革新』、アスキー出版、2006 年。
【4】妹尾堅一郎「社会人教育研修における“次世代コンピュータ利用教育”を展望する〜学びのＤＸ化に関する一考
察〜」、PCC2020、CIEC、2020 年。
【5】妹尾堅一郎「サイバーフィジカルシステム社会におけるコンピュータ利用教育再考〜教育とコンピュータの関係に関する一考察〜」、PCC2019、CIEC、2019 年。
【6】妹尾堅一郎「CPS と SDGｓ：科学技術の加速度的進展とグローバルな制度形成が近未来の社会を激変させる」、
PCC2018 基調講演、2018.08.06＠熊本大学、2018 年。
【7】妹尾堅一郎「コンピュータ自体を教育する」時代の到来〜 教育と コ ン ピ ュ ー タ の 関係に 関す る 一考察〜 」
PCC2016、CIEC、2016 年。
【8】妹尾堅一郎「イノベーションはコンピュータ利用教育に何をもたらすか〜インダストリー4.0 等による次世代産業の影響に関する一考察」ＰＣＣ2015、CIEC、2015 年。

- 119 -

2021 PC Conference「計算論的思考（CT）」を育むプログラミング教育を考える綾 皓二郎＊1
Email: aya.k2015h27@gmail.com*1: みやぎインターカレッジコープ◎Key Words

アルゴリズム構築，計算機科学，分割統合法

1. はじめに小中高でプログラミング教育が必修化されて「計算論的思考（Computational Thinking, 以下 CT）」という言葉を聞くことが多い。CT が今日のように喧しく議論され，CT 論争の発端となったのは Wing の 2006
年の計算機科学（CS）に関するエッセイで(1)，この翻訳では「計算論的思考」と訳されている(2)。しかし，
CT とは何かについては，さまざまな捉え方がある(3)。
本報告では，計算論的思考を育むプログラミングを目標として，CT の考え方，およびプログラミングの方法論と CT の関わりについて，易しい例をとりあげて検討する。

2. 計算に関わる課題解決の全過程
計算課題の解決とは，下記の①から⑧の全過程を指す。①と②がアルゴリズム構築，③～⑧が狭い意
味での，①～⑧が広い意味でのプログラミングとなる。課題解決≠アルゴリズム構築 に注意する。
① 問題を分析して，課題を抽出し，何が課題解決に要求されているかを把握する。
② 分析結果に基づいて課題を定式化し，明確で詳細なアルゴリズムを考案する。
③ アルゴリズムをプログラミング言語を用いてプ
ログラムに翻訳し，プログラムを設計する。
④ プログラムをコードとして記述する。
⑤ 作成したプログラムを実行し，生じたエラーを修正して，実行結果を得る。
⑥ 実行結果を分析して，実行結果が課題の正しい解決をもたらしているかどうかを検証する。
⑦ 課題解決に至らない場合には，通常は③～⑥を繰り返す。②まで遡ることがある。
⑧ 結果の正しさを確認して課題解決に至れば，プ
ログラムの効率や再利用性など，実行結果の評価を行う。
プログラミングが課題解決で完了すると，・プログラムを再利用できる。
・長大で複雑な計算や大量のデータ処理がコンピューターによりエラーフリーで高速に実行できて，結果を出すことができ，自動化される。

本報告では，この課題解決の全過程にCTのスキルを必要とする立場で，CTを取り扱う。

3. 数学における問題解決と数学の共通原理
問題解決のプロセス (4)① 問題を理解すること ② 計画をたてること③ 計画を実行すること ④ 振り返ってみること
数学における問題解決のプロセスが，コンピューターによる課題解決のプロセスとよく似ていることがわかる。発見学の小事典には，解析，総合，
分解と結合，一般化，特殊化，類推，再利用の項目がある。これらは CT の概念でもある（後述）。
⚫ 共通原理 (5)・分析と総合 ・構造の科学 ・記号と図式
・拡張への衝動 ・機能と写像
数学の共通原理は，アルゴリズム構築やプログラミ
ングにおいても見出すことができる。手続き型言語
からオブジェクト指向言語への発展には「拡張への衝動」の原理を見出すことができる。
⚫

4. Wing の「計算論的論的思考」論
Wing は，文献(1)では CT の明確な定義を与えていない。
「CT は計算機科学者のように考えること」では，専門家以外は分からない。その代わり，CT を特徴づけるいくつかの概念を提示している。たとえば，
「抽象化」
「分解」
「再帰」
「アルゴリズム」など。BBCでは「解の評価」を加えている (6)。CT の明確な定義は，2014 年のエッセイで与えられる(7)：「計算論
的思考は，問題を定式化し，その解決策をコンピ
ュータ（人間または機械）が効果的に実行できる
ように 表現 する こと に 関 わる 思 考プ ロセ スで ある」。これを受けて，CT の核心は「抽象化」（「定式化」）とアルゴリズム構築とし，プログラミン
グは含まれないとする見方もある (8)。しかし，課題解決は解を求めて「評価」して完了するのであるから，プログラミングを CT の対象から外すことは，適切ではない。実際プログラミングの方法
論は CT の発展における主たる駆動力であり，抽象化，分解，情報隠蔽，再帰，階層的構成などの- 120 -

2021 PC Conference
CT の概念を誕生させた，という 見方がある (9)。

5. 「計算論的思考」のキー概念
CT の要素的概念は，課題解決のプロセスにおける思考活動の一つを表すもので，課題解決の一つのステップを作る。プロセスとは a series of actions or
steps toward achieving a particular end という意味をもつ。アルゴリズム構築やプログラミングは，課題解決のために要素的概念を用いる思考プロセスである。
以下では，CT のキー概念とされるものが，計算機科学だけでなく，数学や日常生活など他分野でも古くから見出されているものであることをみていく。

5.1 抽象化（abstraction）
抽象とは「事物や表象を，ある性質・共通性・本質に着目し，それを抽出して把握すること。その際，他の不要な性質を排除する作用（＝ 捨象）をも伴うので，抽象と捨象とは同一作用の二側面を形づくる」（大辞林）。すなわち「抽象化」は「定式化」を意味するだけではない。
「抽象化」は，抽出から「モデル化」と「一般化」の概念が，捨象から「カプセル化」（「情報隠蔽」）の概念が生まれる。
「抽象化」は，CT のキーとされるが，すべての学問に通底するコア概念であると考えられる。たとえば，ユークリッド幾何学や質点系の力学は，物理世
界を抽象化する数学者や物理学者の思考があって初めて確立したものである。日常生活でも，絵画や交通機関の路線図は抽象化されて表現されており，物理的実体ではなくモデルである。ただし，CT では一
般に複数レベルの抽象化を考える必要がある（後述）。
「抽象化」の課題例に，シーザー暗号の作成を取り上げると，最初の抽象化は平文から英文字のみを抽出し，記号を捨象することである。暗号化のアルゴリズムは，記号は無視し，英文字を数値として取り扱わねば定式化できない。サイコロ投げのシミュ
レーション課題では，物理的なサイコロ投げを抽象化し，整数 1～6 をランダムに生成する確率モデルを取り扱う。その他，プログラミングには・制御の抽象化・データをまとめる抽象化：リスト，抽象データ型
・処理をまとめる抽象化：関数，メソッド
・データと処理をまとめる抽象化：クラスなどがある。

5.2 分解（decomposition）
・分割（divide）「分解・分割」もCTのコア概念といわれるが，デカルトは「困難を分割せよ」－「検討する難問（difficultés）の一つ一つを，できるだけ多くの，しかも問題をよりよく解くために必要なだけの小部分に分割すること」（1637年）といっている(10)。たと
えば，試験問題では，１つの問題を大問とし，これをいくつかの小問に分解し，小問の解を統合して大問を解くことがある。その他，植民地の分割統治がある。企業や行政機関の組織も分割されているが，統合がなければ組織は機能しない。脳科学では大脳の領野を分割して各領野の機能を明らかにし，それらの知見を統合して認知や学習などの高次の脳機能を解明しようとする研究法を採用している。このよ
うに「分解・分割」には「統合」が必要である。
プログラミングにおいても大きな課題を解決するために，小さな課題に「分解・分割」してプログラ
ムを作成し，これらを統合する手法を用いることがよくある。これを「分割統合法」と呼ぶことにする。
たとえば，モジュラープログラミングや再帰呼出しの手法がある。ハノイの塔の課題では，大きな問題
を小さな部分問題に再帰的に分割して，それ以上分割できないサイズになったら，部分問題の解を求める。さらに次の部分問題の解を再帰的に求め，分割と逆方向に順番に結合していき，全体を一つに統合
して元の大きな問題の解を得ている。GUI のアプリの作成で用いられる MVC アーキテクチャーも「分解・分割」，「統合」のよい例である。
「抽象化」と「分解・分割」「統合」は，課題の複雑さと巨大さに対処する方法を与えてくれる。

5.3 パターン認識（pattern recognition）
パターンは類似性のある特定の形態が規則的に繰
り返されものであるから，パターン認識もCTに固有のものではない。試験問題に類似の問題が出れば再利用して解きやすいことはよく知られている。数学の漸化式とは, 数列の各項がその前の頃から1通りに定める規則性のある再帰的な関係式により定められるものである。たとえば，フィボナッチ数列のパターンは，最初の二項は 1,1 で，以後どの項もその直前の二つの項の和となる。数列 1,1,2,3,5,
8,13,...。F1 = 1, F2 = 1, n > 2 のとき Fn= Fn-1 + Fn-2 が漸化式（再帰関係式）である。
プログラミングの「再帰」の手法は，漸化式に拠り所を求めることができる。回文にはパターンがあるから，再帰が回文の判定プログラムに使える。
手続き型のプログラミングでは，同じようなパターンのコードブロックの出現を関数で1つにまとめて抽象化し，プログラムの冗長化を防いでいる。オ
ブジェクト指向プログラミングでは，多数のオブジ
ェクトに認められる共通の属性（パターン）を抽出し一般化してクラスを作る。

- 121 -

2021 PC Conference

機械学習では，文字の認識や心電図の解析などでパターン認識のアルゴリズムを必要とする。

6. 計算機科学（CS）の抽象化の特徴
CS の抽象化は，数学と同じく，課題にある本質的で重要なものを抽出し，重要性の低い詳細を捨象することで課題を「モデル化」することであるが，他方で数学の抽象化とは異なる重要な一面がある。すなわち，CS の抽象化では，2 つ以上のレベルを考えて，あるレベル（インターフェース）での「モデル化」では詳細を隠蔽するが，その詳細の実行はその下のレベルの実装部に任せるのが通例であることである。この詳細の隠蔽を一般に「カプセル化」と呼んでいる(11)。このように CS の抽象化では，インターフェースと実装部の複数のレベルを「モデル化」と「カプセル化」に基づいて考える必要がある。
課題の複雑さは，複数のレベルの抽象化により管理される。そこで「コンピューターシステムの各構
成要素は抽象化のレベルを表していて，そのような抽象化のレベルを使うことによって，内部構造の詳細に立ち入ることなく構成要素を使用できる」といわれる(12)。抽象化のレベルには，たとえば次のようなものがある。言語には，プログラミング言語，ア
センブリ言語，機械語の抽象化のレベルがある。上のレベルのカプセル化は，下のレベルの実装に引き
継がれる。
たとえば，
Python の組み込み関数 print()
が上のレベルで，その下のレベルが C 言語で実装された関数で，さらにその下のレベルに機械語のコードがくる。ユーザーは Python のレベルでは print()を呼び出すことで何ができるかを知っているだけでよく，どのようにするかの実装の詳細は隠蔽されていて，実装はその下のレベルに任されている。

7. タートルグラフィックスとCT
タートルグラフィックスは，MITのPapertらにより，子どもたちがLOGO言語を用いて「学習のために作られた数学：タートル幾何学」を学ぶツールとして開発された (13) (14)。日本では，戸塚滝登先生による1980 ～1990年代の富山県の公立小学校での，自作のLOGOタートルグラフィックスを使う算数な
どの授業の実践がある (15)。たとえば「正多角形のきまりを見出す」課題の場合で，子どもたちの振る舞いと思考を覗いてみる。最初に正四角形を画くことを試みる。子どもたちは，亀さんに正方形を描かせるためには，自分が亀になって教室の床を正方形の形に歩いてみる。これを抽象化・モデル化して，LOGO言語では，亀さんが前に100歩進むことにして，左向きに外角の大きさは90°とするパターンの繰り返しのコードを書けばよいことに気づく。このプログラムをPythonで書けば，
for i in range(4):forward(100)left(90)となる。次に，正五角形，正六角形，・・・，正n角形を作図することに拡張していく。子どもたち
は，正多角形を作り，亀さんの作図を試行錯誤しな
がら分析する。そして，一連のパターンをみて，作図の類似性に気づき，類推，一般化して，どんな正多角形にも共通している「きまり」を発見する。
・「タートル全回転量の定理」（パパート，p.92）
いかなる領域であろうと，タートルがその境界を一巡りし，もとの状態に戻ったら，タートルの通ったすべての回転角度の和は360度である。
・「正多角形の中心角定理」： 正n角形の中心角＝ 360/n（戸塚，p.183）
正n角形を作り出すには，向きを決める外角（中心角に等しい）を 360/n にすればよい。
これはいわゆる発見的学習の好例である。子ども
たちは，自分たちの思考を外化してプログラムとして表現する。上記の正四角形から正n角形の作図に至るまでの子どもたちの思考は，CTの概念に基づいていることが分かる。この課題解決は，思考と試行を繰り返して結果を検証することで，CTが育まれることを教えてくれる。なお，子どもたちは，作
図に亀の形はなくてよいことに気づく（これも抽象化である）。またプログラミングにおける繰り返しの威力を見出す。
Computational Thinking というフレーズは，パパートが最初に創ったといわれている（1980年，原著
p.182。日本語版では「コンピューターのもたらすものの考え方」と訳されている。p.211）(13) (14)。
タートルグラフィックスによるプログラミングの
特徴は，子どもたちがコードとして亀さんに教えたこと（コンピューターへの命令）を，数値だけではなく，仮想的な亀さんの平面上の動きとして，視覚的に分かりやすく確認できることにある。
今日のロボットプログラミングではコンピュータ
ーへの命令は，ロボットの多様な振る舞いとして五感に訴えて確認できるようになっているので，単にロボットを動かすだけの「お遊び」ではないプログ
ラミング教育の実践が求められている。

8.

Denning & Tedre の「計算論的思考」論

DennigとTedre は，CTを幅広く検討して，WingのCT論に異議を唱えている(9)。また，文献(8) のCTの理解とも大きく異なる。たとえば，- 122 -

2021 PC Conference

・アルゴリズムを実行するコンピューターには関心をもたなくてよいというのは，甘い考えである。
・コンピューティングはCTに計算手順とこれを自動化する機械を設計することを要求してきた。
・コンピューティングをアルゴリズムの研究と設計とする見方は，余りに狭い考えである。
・CT は計算機科学者のように考えるというのは正しくない。計算機科学者とは異なる分野の計算科学者が新しいCTの波を先導している。
・計算科学者の関心は，アルゴリズムや自動化よりも，それぞれの分野で，モデリングやシミュレー
ションを用いて，現象を探求すること，仮説を検定すること，予測することにある。
・アルゴリズムに関心があるのは，アプリ開発のごく一部で，アプリ開発の大部分はシステム設計に集中されている。

プログラミングするように設計されているので，
CTはプログラミングを学んでいく過程で自ずと育まれる。プログラミングはCTの実践の場にほかならない。プログラミング言語を学ぶことは，CTの道具を，自然言語や数学に加えて，新たに獲得することである。
本報告では CS で一般的な「分割統治（divide andconquer ）法」の代わりに 「分割統 合（divide andintegration）法」というコトバを用いている。CS の分割統治法は，古代ローマ帝国や大英帝国の植民地経営における分割と征服の分割統治法の転用と思われるが，CS が 21 世紀になってもこういうコトバを使い続けていることは適切さを欠くと考える。’divideand conquer’ はシーザーの言葉といわれている。

参考文献(1) Wing J. M.: “Computational Thinking”, Commun. ACM,

9. 「計算論的思考」のまとめ

Vol.49, No. 3, pp.33–35(2008)

本報告ではCTを「計算が関わる複雑な課題の解決やシステムの設計に，数理科学やコンピューター
科学，理工学における思考の諸概念を用いる知の方法論」と定義したい。それらの概念には，分析，抽象化，モデル化，一般化，カプセル化，定式化，分解・分割，構造化，結合と統合，演繹と帰納，類推，再帰，パターン認識，写像，変換／逆変換，標本化，発見的手法，再利用，トレードオフ，効率，評価などがある。キー概念は「分析」
「抽象化」
「分
解・分割」
「統合」
「再利用」
「評価」である。
上記の定義に従えば，CT はすべての人にすべての分野で必要となる汎用的スキルとして理解される。
そこで，CT は，読み，書き，算術に並ぶ，21 世紀の基本スキルとされて(1)，多くの国々において小中高校の CS 教育の指針に取り込まれている。
計算機科学者から発せられた CT は，考える人間
が 21 世紀の今日に至るまでに獲得してきた科学的思考の様々な概念を彼らの流儀で再表現して，計算の分野での特徴的な方法論としたものと理解される。
「アルゴリズム的思考」とは，CT の諸概念をアル
ゴリズムの考案・構築に適用する思考法のことである。「プログラミング的思考」とはコンピューターを意図したとおりに動かすために，アルゴリズム的思考に基づいて，コンピューターへの命令の正しい系列を論理的に導き出す考え方である。

(2) 中島秀之(訳): “計算論的思考”, 情報処理, Vol.56, No.6,

10. おわりに(14) 奥村貴世子(訳): “マインドストーム”, p.211,

pp.584-587 (2015)(3) 林向達: “Computational Thinkingに関する言説の動向”,
日本教育工学会研究報告集, 18(2), pp.165-172(2018)(4) ポリアG., 柿内賢信(訳): “いかにして問題をとくか”,

pp.9-19, p.41, 丸善(1964)(5) 遠山 啓: “現代数学対話”，岩波書店(1967)(6) BBC: “Computational thinking”
https://www.bbc.co.uk/bitesize/topics/z7tp34j (accessed 2021)(7) Wing J. M. : “COMPUTATIONAL THINKING
BENEFITS SOCIETY”, SOCIAL ISSUES INCOMPUTING (2014),
http://socialissues.cs.toronto.edu/index.html%3Fp=279.html(8) 磯辺秀司, 小泉英介, 静谷啓樹, 早川美徳: “コンピテーショナルシンキング”，pp.1-2, 共立出版 (2016)(9) Dennin P. J., Tedre M. : “Copntational Thinking”,
p.80, p.8, p.85, p.151, p.160, p197, MIT press ( 2019)(10) デカルト，谷川多佳子(訳): “方法序説”, p.29,
岩波書店 (1997)(11) Open Univ.: “Introduction to Computational Thinking”,
https://www.open.edu (accessed 2021)(12) Brookshear J. G., 神林 靖, 長尾高弘(訳): “入門コンピ
ューター科学”, p.32, アスキー・メディアワークス(2014）(13) Papert S.: “Mindostorms_Chirldren, Computers, andPowerful Ideas”, p.182, Basic Books Inc. (1980)

プログラミングを学ぶことは，CTを身につけるためにきわめて有効な方法である。Pythonなどの新しいプログラミング言語はCTの諸概念に基づいて

未来社(1982）(15) 戸塚滝登: “コンピュータ教育の銀河” , p.183,- 123 -

晩成書房(1995)

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小学校プログラミング教育の基本概念を構築するためのあり方の検討－C 分類 ドローンを用いた総合的な学習の時間の実践を通して－
齊藤 勝*1・慶徳 大介*2
Email:masaru.saito@thu.ac.jp*1: 帝京平成大学現代ライフ学部*2: ３ｒｄ ｓｃｈｏｏｌ◎Key Words プログラミング教育，総合的な学習の時間，C 分類，ドローン

1.

はじめに

今日，コンピュータは生活の様々な場面で活用されており，あらゆる活動において，コンピュータを適切に活用していくことが不可欠な社会となっている。コンピュー
タの仕組みを知ること，プログラミングによって，コンピュータに自分が求める動作をさせることができることを知ることが，コンピュータをより適切，効果的に活用していくことにつながる。
2020 年度から小学校では，教育課程にプログラミング教育が必修して位置付けられ様々な実践がなされるようになった。実施に当たっては、各教科等の学びをより確実なものとすることをねらいとしていることを踏まえて取り組むことが重要であるとされている。
本研究では，総合的な学習の時間（C 分類）において，
ドローンに自分の意図する動きをさせるために，簡単な動作の指示を組み立て、試行錯誤することで、プログラミ
ングの基本概念を構築できるのではないかと考えた。学習を通して，児童のプログラミングに関する意識がどのように変容したのか，また児童が身に付けた基礎的な情報活用能力を教科教育にどのように結びつけることが有効かを考察していく。

2. 学習指導要領における情報教育
2.1
学習指導要領における位置付け
学習指導要領総則（第2 教育課程の編成）（文部科学省，2017）に，「各学校においては，児童の発達の段階を考慮
し，言語能力，情報活用能力（情報モラルを含む），問題
発見・解決能力等の学習の基盤となる資質・能力を育成していくことができるよう各教科等の特質を生かし，教科等横断的な視点から教育課程の編成を図るものとする。
」と記されている。つまり，情報活用能力が「学習の基盤となる資質・能力」と位置付けられたと考えられる。
また，同じく総則（第３教育課程の実施と学習評価）（文部科学省，2017）によれば，小学校においては特に，情報手段の基本的な操作の習得に関する学習活動及びプログ
ラミングの体験を通して論理的思考力を身に付けるための学習活動を，カリキュラムマネジメントにより各教科等の特質に応じて計画的に実施することとしている。

2.2

小学校におけるプログラミング教育の必修化

小学校プログラミング教育の手引（第二版）(文部科学省，2018)によると，小学校におけるプログラミング教育のねらいは，①「プログラミング的思考」を育むこと，②プログラムの働きやよさ，情報社会がコンピュータ等の情報技術によって支えられていることなどに気付くことができるようにするとともに，コンピュータ等を上手に活用して身近な問題を解決したり，よりよい社会を築いたりしようとする態度を育むこと，③各教科等の内容を指導する中で実施する場合には，各教科等での学びをより確実なものとすることの３つと言うことができる。
ここでいう「プログラミング的思考」とは，「自分が意図する一連の活動を実現するために，どのような動きの組合せが必要であり，一つ一つの動きに対応した記号を，どのように組み合わせたらいいのか，記号の組合せをどのように改善していけば，より意図した活動に近づくのか，といったことを論理的に考えていく力」とされている。

2.3

プログラミング教育における学習活動の分類及び指導に関する考え方

小学校プログラミング教育の手引（第三版）(文部科学省，2018)においても，プログラミングを体験しながら論理的思考力を身に付けるための具体的な学習場面が A～
F の 6 つに分類されている。
表 1 小学校段階のプログラミングに関する学習活動の分類
A

学習指導要領に例示されている単元等で実施するもの

B

学習指導要領に例示されてはいないが，学習指導要領に示される各教科等の内容を指導する中で実施するもの

C

教育課程内で各教科等とは別に実施するもの

D

クラブ活動など，特定の児童を対象として，教育課程内で実施するものE

学校を会場とするが，教育課程外のもの

F

学校外でのプログラミングの学習機会表１に示した「A 学習指導要領に例示されている単元等で実施するもの」「B 学習指導要領に例示されてはいな
いが，学習指導要領に示される各教科等の内容を指導する中で実施するもの」を中心として学習展開を図っていくことは，限られた時数の中で，より効果的に学習を展開
していく上で当然のことである。
C 分類においても，「各教科等での学びをより確実なものとする」として学習指導要領に示された教科領域との連携による教育の充実が期待されている。

- 124 -

2021 PC Conference

3. プログラミング教育の展開
3.1
方法

述と学習全体を総括しての振り返りに関する記述に大別された。以下は，児童の感想からの抜粋である（表 2・3）。

調査対象は，A 県内の公立小学校 B 校第 6 学年 37 名
（男子 19 名，女子 18 名），C 校第 6 学年 31 名（男子 14
名，女子 17 名）であった。2020 年 6 月から 2021 年 3 月にかけて調査を行った。
小学校第 6 学年の総合的な学習の時間「情報教育」の単元において，ドローンを制御する活動を通して，科学的な興味・関心を高めること，またプログラミング的思考を育むことを目的とした。
展開は，45 分の 2 コマ
（計 90 分）で行った。
学習の導入では，映像の撮影や宅配サービスなど，生活の様々な場面でドローンが使われていること，今後さらに活躍の場面が期待されていることなどを児童と確認した。その後，指導者によるデモンストレーションを児童に見せ，ドローンを目的地まで正確かつ安全に飛ばすために必要なことを考えさせ，学習の見通しをもたせた。
学習の前半では，A 地点から B 地点までドローンを飛ばすための制御方法を想定し，プログラムを組ませた。教材として，4 人で 1 台の iPad，ドローン（DJI；Tello），操
作アプリ（Tello Edu）を使用した。グループでの活動としたが，一人 1 回以上，機器に触れ，プログラミングによるドローンの制御を経験することとした。
学習の後半では，応用として，A 地点・B 地点の間に中間地点を設け，A 地点から出発した後に中間地点に立ち寄り，ゴールとなる B 地点を目指すといったプログラム
制御を試行させた。
安全面の配慮から，ドローンを操作する際の留意点を以下のように示した。
①ドローンを飛行操作する際（離陸時）は，２メートル
以上の距離を取ること。
②ドローンを絶対に上から見おろさないこと。
③飛んでいるドローンに，絶対に触らないこと。
④離陸する際には，「飛ばすよ」と声を掛け合うこと。
⑤ドローンを飛ばしていることを認識してもらうこと。
⑥自身の意図と関係のない制御（適当な数値を入力しない）を行わないこと。

学習のまとめでは，活動だけに終始しないよう，社
会の中におけるドローンの使用用途を再度確認した。
映像を見たり，グループで話し合わせたりしながら，これからの社会がどのようになっていくのか，それぞれが考察し，本時の振り返りとした。
3.2

結果と考察

順次，分岐，反復の基礎的・基本的なプログラミングの基本概念を基に，A 地点から B 地点までの正確なドローンの制御について，トライアル＆エラーを繰り返しながら活動に取り組んだ。結果，本実践に取り組んだ全ての児童が目標を達成することができた。
学習後の児童の学習アンケートから，全員が本時の学習が楽しかったと回答した。今後の自分の生活と関連付けることができたと回答した児童が全体の8割であった。
一方で，ドローンを制御する方法が難しかったと回答した児童が 3 割であった。
児童の学習感想は，ドローンの制御や操作に関する記表２ ドローンの制御や操作に関する児童の感想
・ドローンをどう動かしたらいいのかを考えることが楽しかった。
・ドローンの操作をするのは難しかったが、やってみることができて楽しかった。
・フラフープを 3 つ使って、全部のところに到着するようにプログラムすることができた。
・フラフープを手に持って、その中を通すようにプログラムできたのが楽しかった。
・全員でやれたのがよかった。
（全員でブルーインパルスのよ
うに合同飛行を行ったクラスの感想）

表３ 新たな価値の創造につながる児童の感想
・ドローンを使ったら、遠くの地域に簡単に荷物を運べるよ
うになると思った。
・ドローンを泥棒対策のパトロールに使えると思った。
・カメラを使って災害などが起きた地域の助けをすることができると思った。
・ドローンに忘れ物を届けてもらえるといい。
・自分たちが大人になる時には、便利な社会になっていくんだと感じたが、それは自分たちがつくっていくものだということを感じた。

数回の実践で，論理的思考を形成するためのプログラ
ミング教育のすべてのねらいを達成できた訳ではないが，「筋道を立てて考察する力」「順次，分岐，反復」といったプログラミングの基礎的・基本的な概念を形成する一助となったと考えられる。

4.

おわりに

本研究の結果から，プログラミングの基本的な操作や考え方を学ぶ機会を教科横断的に確保することで，教科に応用して活用することができる可能性が示唆された。
先述の小学校プログラミング教育の手引（第三版）に示されている実施事例においても，21 事例中，19 事例がビジュアル型言語，2 事例がロボットなどを用いたものであり，現段階では，ビジュアル型言語での指導が優先されていると解釈できる。
江添（2017）は，指導要領に示された教科指導の中でプ
ログラミングの基本を教える時間を確保することは難し
いと指摘している。小学校において，プログラミング教育
を無理なく推進していくためには，論理的な思考を活性化させるために必要な最低限の基本操作を指導する時間
を教科指導時間以外の中で位置付けていくことが重要であると考えられる。
今後も，プログラミング的思考や論理的思考力を養うための効果的な実践方法を模索していきたい。
参考文献(1) 江添信城：初等中等教育におけるプログラミング教育の必修化への動向と課題，創大教育研究 第 27 号（2017）．
(2) 文部科学省：小学校学習指導要領（2017）．
(3) 文部科学省：小学校プログラミング教育の手引（第三版）（2020）．

- 125 -

2021 PC Conference

解答プログラムを題材にした活動―より深い読みを促すために
土屋孝文*1
Email: tsuchiya@sist.chukyo-u.ac.jp*1: 中京大学工学部◎Key Words

1.

アルゴリズムのなぞり、プログラミング，学習支援

はじめに

本研究は、C 言語入門科目に続く、情報系基礎科目「アルゴリズムとデータ構造」を対象に、学習支援環境の開発と運用を行っている。この実践では、同じ科目を経験した
先輩が自分自身の学習経験に基づき、後輩たちの学習支
援環境設計に関わるサイクルを繰り返している。
各講義では対象問題の「アルゴリズムの理解」に「アルゴリズムのコーディング（プログラミング演習）」が続く。
この科目のプログラミング演習を C 言語入門科目の復習とするためには、実際の学習者に応じた話題（対象問題）の選択と適切な提供順が必要となる(1)。この科目では教科
書の話題を、目次の順から C プログラミングの難易度順に並び替えている。表 1 に「一次元配列に対する二重ループ」までの復習を目的とした話題提供順を示す。
表 1 主な話題 （Ｃ言語構文の複雑さ順）

図 1 自分の解法を確認するための作業ページ (上) と理論的解答を確認するアニメーションページ (下)2.

アルゴリズム

データ表現

制御

1

線形探索、二分探索

変数, 値更新

配列処理ループ

2

文字列パターン照合

2 配列添え字操作

ループ、条件分け3

ユークリッド互除法

複数変数の値更新

ループ、再帰4

エラトステネスの篩

一次元配列

二重ループ

5

基本ソート

一次元配列

二重ループ、交換「アルゴリズムの理解」では、学習者自身の解法確認から始めて、仲間の例との比較の後に正しい解法を理解するまでを 1 セットの学習活動ととらえ、対象問題ごとの学習支援環境の作成を行っている。図 1 は「素数を列挙する問題」の解法（エラトステネスの篩）に関する 2 種類のウェブページである。学習者には、整数列（直観的な図的情報表現）に対して、視覚的推論やポインティングを行いながら正しい操作を行う、いわば「正解アルゴリズムをなぞる」理解が期待される。
「アルゴリズムのコーディング」には「（なぞれるがプ
ログラミングは）難しい」という声が多く聞かれる。解答
プログラムから学習できる知識や情報は、実行過程、実行
過程とアルゴリズムとの対応づけ、変数や制御構造の定型的な使用法など多種多様である。しかし解答プログラ
ムだけで、初学者にこのような知識の獲得は難しい。本稿
では、初学者に、解答プログラムから有用な読みを促す活動や、なぞりから解答プログラムへの変換に注目を促す
活動について報告する。

初学者の暗黙的なプログラム理解方略

図 2 は、5 回プリントを繰り返す小さな例題プログラムの実行順序を選択、確認していくクイズページの例である。変数値と標準出力を左のサブウィンドウに順次、表示する。このようなクイズを通して、初学者にプログラム内部の処理や制御および実行過程を追跡する「トレース読み」を促すと、ループ脱出に誤答が見られる場合がある。

図 2 for 文例題 実行順序の確認クイズ

プログラムが何をするのかだけに注目する表層的な読みを「物語読み」とよぶことにすると、一部の初学者には「物語読み」がしやすいプログラムに十分な「トレース読み」を行わない心配がある、と表現できよう。初学者には、
このような暗黙的な理解方略を切り替え、他の知識への適切な注目を促す学習支援の検討が重要である(2)。

- 126 -

2021 PC Conference3.

アルゴリズムと実行過程の対応づけ

図 3 は、エラトステネスの篩の解答プログラムについて、右の図的情報表現上の変化（なぞり）をプログラムと実行過程に対応づけて、トレース読みを進めるためのページである。左フレームの操作によって、右の図的情報表
現の変化と中央フレームのプログラムの実行過程トレー
スが連動する。表 1 中の 6 つの基本アルゴリズムについては 2018 年度から運用を行っており、65.6% (2018 年度
N=61)のユーザから肯定的な評価が得られた。

る。人によるアルゴリズムのなぞりから C 言語などの記号的なコンピュータプログラムへの変換に関する基本的方略の知識、いわば「プログラムの意識的な作りかた」の指導は重要な課題と考えられる。
特定のアルゴリズムについて、操作のなぞりからコン
ピュータプログラムへの視点切り替えを行った中間的な表現を提供し、そこから部分的に解答プログラムへ変換
していく様子を提示するページの例を示す。図 4 左は、
ユークリッドの互除法の解答プログラムのアルゴリズム
読みを自然言語で示した中間表現ページである。ここではクイズ形式で各行の手続きに対応するプログラムを確認することができる。すべてのクイズを解答すると、左のアルゴリズム読みページが右の解答プログラムページとなる。2020 年度は表１中の 4 つの基本アルゴリズムについて運用を行った。図 4 の例についてはユーザ(N=16)の93.8%から肯定的な評価が得られた。

5.

図 3 解答プログラムの実行過程へ注目を促すページ

解答プログラム例は、初心者が難しいとする「なぞりからプログラムへの変換結果」の具体例である。このプログ
ラムでは、たとえば整数列が配列で表現されること、視覚的な推論による先頭素数の選択と倍数の数え上げにはプ
ログラム中に変数が必要になることが読み取れる。また、√Ｎまでを条件とする素数の篩の繰り返し操作には二重ループを対応づけることが読み取れる。これらは、実行過程に注目したトレース読みに対して、解答プログラム中の変数や処理の意味を、アルゴリズムのなぞりに対応づけた読み（アルゴリズム読み）にあたる。以下では、アルゴリズム読みへの注目をとりあげる。

4.

おわりに

より一般的な「プログラムの作りかた」方略の獲得に向けた支援が重要な課題である。変数や制御構造の有用な利用法を表現したプログラムパターン知識の提供と、プ
ログラムパターンを利用したプログラミング（なぞりからプログラムへの変換）支援を検討している。
また初学者には、解答プログラムに向かって積極的な推論や操作を行う学習用ツールの提供が望ましい。現在、小プログラムを暗記模倣（写経）するツールの利用などを試みている。

参考文献(1) 木村泉：“さなげ山通信 16 アルゴの恐怖 － 歴史, 総合,
心理”，bit, Vol. 31, No.4 pp.93-101 共立出版 (1999).

(2) 江川紘美, 三宅芳雄："詳細な観察に基づくプログラミング
学習過程の研究", 中京大学人工知能高等研究所ニュース(IASAI News) , 12, pp.10 -15 (2003).

アルゴリズムからプログラムへ

図的情報表現に対する操作（なぞり）は、プログラムではコンピュータの情報表現（配列など）および、操作に必要な内部の変数（ループカウンタなど）と、操作そのものを表現するための制御構造（条件分岐やループ）に対応す

図 4 なぞりから中間表現（アルゴリズム読み）と解答プログラムへ- 127 -

2021 PC Conference

メディアデザインのためのセンサ入力に関する教材の開発
加藤良将*1・宮下十有*2・亀井美穂子*2・鳥居隆司*2
Email: kato@nua.ac.jp*1: 名古屋芸術大学 芸術学部
*2: 椙山女学園大学 文化情報学部◎Key Words

1.

インタラクティブ，センサ，プログラミング，メディアデザイン

はじめに

日本経済再生本部の下で、2013 年 1 月 23 日より、産業競争力会議が開催され、その第 26 回会議（2016 年）において、第４次産業革命に向け、AI、IoT、ビッグデータ等に関する分野をけん引できる人材の育成(1)に関する資料が示され、初等中等教育段階から、発達の段階に即したプ
ログラミング教育の必修化、各教科の特性に応じて ICTを効果的に活用、優れた教育コンテンツの開発・共有等の取組を開始等の具体的な取り組みの記述がある。
その中では、特に、「AI、IoT、ビッグデータ、セキュリ
ティ及びその基盤となるデータサイエンス等の人材育成・確保に資する施策」を重視し、体系的な人材育成を行う方針であり、初等教育におけるプログラミング教育や
2022 年度より高等学校で実施される「情報 I」「情報 II」の教科にもつながっている。しかし、このような教科で扱
う情報は、基本的に科学的な理解に基づいて正しく取得されたリアルな世界の情報がノイズもないデータとして得られることを前提としている。
IoT デバイスの数は、2019 年の段階で、約 250 億台(2)とされており、これらの IoT デバイスのセンサから時間によって変化する膨大なデータが、サーバに送られる。IoT
デバイスは、様々な環境や状況下で活用されるものであるので、IoT デバイスが、理想的で教科書的に使用できるデータを常に送ってくることは考えにくい。
仮に理想的なデータが送られてきたとしても、表計算のアプリケーション程度で処理できる量のデータではなく、それらのデータを AI によって分析、適切な閾値を求めるといっても、その分析の目的に適した機械学習等の手法は何かでさえ容易に判断できるものでもない。

2.

情報教育でのセンサの活用とその情報処理

IoT に関連するセンサ等からの情報の取得を取り扱う
内容は、学習指導要領では、小学校段階から高等学校まで、すべてに記載されている。小学校段階(3)では、第 6 学年の理科において、気体センサや温度センサに関する記述がいくつかあり、特に関連するものとして、「Ａ 物質・エネルギー（４）電気の利用」では、「日常生活との関連としては，エネルギー資源の有効利用という観点から，電気の効率的な利用について捉えるようにする。このことについて，例えば，蓄電した電気を使って，発光ダイオードと豆電球の点灯時間を比較することが考えられる。また，身の回りには，温度センサなどを使って，エネルギーを効率よく利用している道具があることに気付き，実際に目的に合わせてセンサを使い，モーターの動きや発光ダイオ
ードの点灯を制御するなどといったプログラミングを体験することを通して，その仕組みを体験的に学習するといったことが考えられる。
」と記述されている。
中学校段階(4)では、技術分野において、各種センサを用いることが記述され、特に「Ｄ 情報の技術」では、「ア 情報の表現，記録，計算，通信の特性等の原理・法則と，情報のデジタル化や処理の自動化，システム化，情報セキュ
リティ等に関わる基礎的な技術の仕組み及び情報モラルの必要性について理解すること。
」として、「また、センサなどの入力装置から，アクチュエータ等の出力装置までの信号の伝達経路や変換の方法，プログラムによる処理の自動化の方法，コンピュータが目的を達成するために，構成する要素や装置を結合して機能させるシステム化の方法等の，基礎的な情報の技術の仕組みについて理解することができるようにする。
」と解説されている。
高等学校(5)では、共通教科「情報」の「（３）コンピュータとプログラミング」の「ア（ア） コンピュータや外部装置の仕組みや特徴，コンピュータでの情報の内部表現と計算に関する限界について理解すること。
」や「イ（イ）
目的に応じたアルゴリズムを考え適切な方法で表現し，プログラミングによりコンピュータや情報通信ネットワークを活用するとともに，その過程を評価し改善すること。
」で示されている。
文部科学省より、高等学校情報科「情報 I」教員研修用
教材(6)が示されているが、センサ等から情報を具体的に取得する内容として、「第 2 章 コミュニケーションと情報デザイン」では、「デジタルにするということ」において、情報のデジタル化を科学的に理解し、適切な利用法を理解し、目的な状況に応じた判断力を養うとの目的で、アナログデータとデジタルデータの違い、アナログの特性と利点、デジタルの特性と利点、デジタル化のプロセスが示されている。同単元では、これらの内容以外に、文字に文字コードを割り当てていることや、ラスタデータとベク
タデータの違い等が記述されている。
そして、「第 3 章 コンピュータとプログラミング」の「外部装置との接続」において、センサや AD コンバー
タ等の役割とそれらの構成の仕組みを理解、センサからのデータ入力とそれらの動作に必要な基本的なプログラ
ミング活動、生活に役立つ装置などを構想、生活における諸問題の解決を考える等の目的で、コンピュータによる計測・制御やセンサの値の取得、センサの値による LED
制御のプログラム等が提示されるとともに、中学校技術・- 128 -

2021 PC Conference

3.2 細分化された知識・理解と現実的な状況

家庭科技術分野との接続についても言及されている。

3. 情報教育におけるハードウェアの周辺
3.1 アナログとデジタルに関連する扱い
AI、IoT、ビッグデータ等の用語で語られる内容は、ハードウェアとソフトウェアを高度に組み合わせ、統合的に機能させることで、はじめて実現できるものである。
Society 5.0 の実現に向けて、高度人材の育成が急務であり、初等教育の段階から、その裾野を広げるための人材育成が重要であるが、サイバー空間とフィジカル空間の高度な融合は、マクロな視点とミクロな視点からのものの見方とともに、それぞれに用いられる多種多様のテクノロ
ジーの基本的な仕組みや機能が、ある程度理解できなけ
れば、Society 5.0 の世界観をとらえることや、持続可能な社会となるような振舞いさえ困難であると考えられる。
前述した研修用教材では、「第 2 章 コミュニケーショ
ンと情報デザイン」における目的として、情報のデジタル化を科学的に理解し、適切な利用法を理解するとともに、目的や状況に応じて適切に判断する力を養うことを目的とした部分には、アナログ信号のノイズの影響について言及されており、そして、「第 3 章 コンピュータとプロ
グラミング」において、具体的にセンサからの入力に基づ
く制御の演習を行う流れになっている。
市販の micro:bit 等の教材では、アナログ信号は、そこに搭載された AD コンバータによってコンピュータに入力され、micro:bit 等の教材を適当なプログラミング言語で、容易に LED 点燈（L チカ）が可能であるが、アナログ信号をコンピュータが扱えるようにデジタル化するための比較器（コンパレータ）の仕組みでさえ扱われていない。
科学的な理解を重視するべきであるものの、アナログ信号で得られたデータを「0」と「1」のデジタル信号で扱うと説明されたとしても、具体的にどのようにノイズを取り除き、変換するのか疑問が残る。実際、教科書等では、
デジタル信号による半加算器や全加算器による演算についての記述がなされているが、そのことによって、スマー
トフォンがビジュアルに動作し、Windows や iOS の GUIに優れた OS が動作すると説明されても、非常に大きな乖離がある。そうなってくると、授業としては、重要な箇所なので、知識として理解しておくようにという展開にならざるを得ず、思考力を高める方向性として扱いにくい。
これまでの教材等の多くがそうであるように、教員は、生徒や学生より優位に位置するように設定され、教科書は、失敗しないように理想的な状態で円滑に授業ができるように想定されていることが多い。情報教育は、1989 年（平成元年）に改訂された学習指導要領において、小、中、高等学校のすべてで教育活動中にコンピュータ等を積極的に活用するとしており、小学校段階で、「コンピュータ
等に慣れ親しませること」が方針とされ、中学校段階では、
技術・家庭科の選択領域として「情報基礎」が設置されていたし、高等学校の普通教育において、数学科、理科、家庭科等でコンピュータ等に関する内容が記述されている。
教材が商業的な位置づけである以上、仕方がないことではあるが、その結果、これまでの情報教育の場面で、想定外のエラー等によって円滑な授業運営ができないことを恐れ、情報教育が進まなかったとも言える。

このような知識やその理解と現実的な問題との乖離は様々で、例えば、社会の情報化が進み、情報化によって多くのサービスが生み出されており、情報化の進展は社会を豊かにするものと考えられている。同時に、情報格差や
情報モラル、正しい情報の伝達が生む誤解などのデメリットも教えられ認識されているが、膨大な情報を処理す
るコンピュータや記憶装置、ネットワーク機器等生産時のコストやエネルギー消費による環境負荷についてはほ
とんど言及がない。また、通信は 5G となり、高速化されることで、高品質で新たな情報サービスが創出されることは多く伝えられているが、もともと通信の遅延に関してはほとんど関心がない。かなり以前から SF においても、月や火星との間の通信で問題なく会話をしているが、基本的に地球と月では、光の速度であったとしても、往復で約 2.5 秒、通信機器がコンピュータでデジタル信号処理をしていると考えると、その処理による遅延も加わり、かな
り違和感のある会話となることにはあまり言及されていない。量子テレポーテーション等を利用した距離によらない通信が実用化されない限り、火星の場合は、さらに遠いため、音声を使った同時会話は困難であり、恒星間通信になると、絶望的と考えられる。
我々の身近な問題についても、太陽電池による発電や電気自動車は CO2 を出さないので、環境に優しいとか、屋根に取り付けられている太陽電池やその電気自動車だ
けに注目し、それらを生産する過程での環境への負荷やエネルギー消費について考えていないことが多い。原子力発電所から放出される放射線は有害だが、自然放射線
やバナナにかなり含まれているカリウム40 からの放射線は安全というよくわからない理論等々様々に展開されているが、いずれも物事の一部を取り出して強調し伝えることによる弊害でもあり、幅広く様々な面から総合的に考えることが、あらゆる場面で行われるようになれば改善される可能性は大きい。

4. メディアデザインのための教材開発
4.1 アナログとデジタルによる信号処理のための回
路デザイン
メディアデザインの分野では、メディア（様々な媒体）を通して、特定の目的を達成するために様々なアプロー
チを行い、そのアプローチのための手法やメディアそのものも工夫する必要があり、インタラクティブな仕掛けを考えることも重要である。したがって、メディアデザイ
ンの学びは、総合的で幅広い学びである必要があり、センサ等による情報の入力と、その入力をある目的にしたがって処理し、フィードバックを行う等の演習も非常に重要である。
現実には、センサは、それぞれのセンサが受け取る物理現象によって、電気抵抗の変化を捉えるものもあれば、静電容量が変化するもの、超音波や赤外線を利用するもの、
金属触媒による短絡電流によるもの等様々で、直接、センサからの出力をコンピュータに接続したとしても、適切にデジタル化したデータは得られない。
センサ入力から、適切にデジタル化したデータを得る
ためには、教材として使用するコンピュータのために特別に調整されたセンサと電気回路、さらに、コンピュータ- 129 -

2021 PC Conferenceに入力する前に適切なデジタル信号に変換する電気回路が必要不可欠である。
本研究では、このような問題点を踏まえ、現実的な問題を科学的に幅広く総合的に扱う方針で、新しい教科「情報」を学んだ学生がメディアデザインを扱うことができる教材として、センサ等から取り込む信号を具体的に扱い、実際の作品として応用が可能なものを開発した。

図 1 マイク入力を増幅しマイコンへ入力、デジタル回路でマイコンからの直接出力と LED を接続し点燈させた VU メータの回路図
センサからコンピュータへの入力として、ノイズがあることが実感でき、入力信号をコンピュータが受け取れるようにある程度適切な状態に処理する部分として、インタフェースというブラックボックスではなく、その処理をある程度把握することが可能なものとした。したがって、センサとしては、音声による雑音を容易に把握することができることからコンデンサマイクを選定し、その処理をある程度考慮し、デジタルとアナログで同様の機能を対比できるように、デジタル回路（図 1）とアナログ回路（図 2）で回路設計を行った。

源として汎用的な CR2032 ボタン電池を選定し、マイコンを用いたデジタル回路は、前方後方墳型基板（図 3）、
アナログ回路による VU メータは、前方後円墳型基板（図4）とした。

図 3 図 1 のデジタル回路のボタン電池 CR2032 駆動による表面実装デザイン基板

図 4 図 2 のアナログ回路のボタン電池 CR2032 駆動による表面実装デザイン基板

4.3

メディアデザインの授業での実践

図 2 マイク入力から LED の点燈まですべてアナログ回路で構成した VU メータの回路図

4.2

表面実装部品に対応した基板デザイン

前述のアナログ回路とデジタル回路について基板デザインを行い、ガラス布基材エポキシ樹脂の両面基板でプ
リント基板（PCB）を作成した。基板デザインでは、学生が親しみと興味を持ってもらえるように、キーホルダやアクセサリとして持ち歩くことも可能なサイズで、古墳をモチーフにした形状とした。また、使用する電子部品については、小型化と現在の情報社会を支える情報機器に実際に使用されている部品という観点から、スルーホール部品を避け、表面実装部品を用いることとした。これらの目的や理由及び手作業によるはんだ付けが可能なサイズの表面実装部品（チップ抵抗は、ミリ表記で 3216 サイズ、その他の部品もこのサイズに準ずるものを選定）、電図 5 PCB に表面実装部品をはんだ付けしている様子- 130 -

本研究で開発した前述の基板を用い、今回は、COVID-

2021 PC Conference
19 感染拡大への対応から少人数での演習として、メディ
アデザイン入門のための実践を行った。多くの受講生は、はんだ付けの作業において、取り付け部品や取り付ける向きの誤り、はんだ付け不良で修正するための時間を消費し、約 2 時間でアナログ回路基板を完成させる程度の進捗であったが、最も早く作業を終えた受講者は、約 2 時
間でアナログ回路とデジタル回路基板の２つを完成させ、プログラムの書き込みまで行うことができた。なお、作業工程としては、電子回路及び表面実装部品の確認、基板へのはんだ付けによる部品取り付け（図 5）、アナログ回路基板の場合は、動作確認（図 6）、マイコンによるデジタ
ル基板の場合は、プログラミングとそのプログラムの書
き込み、動作確認という手順である。

部品と同じものであることを確認する。
そして、デジタル回路でのプログラミング
（図 7）
では、
マイクの入力信号がマイコンにどのように入力されているかを確認しながら、入力信号に対し、マイコンの出力をどのようなタイミングで High か Low とするかプログラ
ミングを行うことで、デジタルでは「0」と「1」という知識がコンピュータでは、その出力が High か Low であり、結果として LED を点燈するか消灯するかに結び付く。
このように、マイクからの入力に応じて、LED を点燈
する数を変化させることで、デジタル VU メータとして動作させることができることを体験できる。このような体験から、インタラクティブな作品を制作する上で、セン
サからの情報の取得と Arduino や Raspberry Pi、micro:bit
等で処理を行う流れが実感できたと考えられる。

5.

図 6 アナログ回路による VU メータの動作の様子
具体的には、電子回路の確認の段階で、コンデンサマイ
クからの入力信号をアナログ回路では、トランジスタによる増幅、デジタル回路では、オペアンプによる増幅を行っており、微弱なマイク入力を増幅する必要があること
や、マイクから入力された信号には、多くのノイズが含まれていることを知るとともに、本教材作成後に、オシロス
コープによる測定によって体験する。

おわりに本研究では、現実世界からコンピュータで扱えるデー
タとして情報を取り込む情報の入口に注目し、我々が日常的に使用している情報機器において、一般的に使用されている表面実装部品に対応した教材基板を開発し、メディアデザインのためのインタラクティブな仕組みを学
ぶ実践に活用したが、メディアデザインのために必要な情報学分野が網羅する領域は、非常に幅が広く、Society5.0の社会では、多くのセンサ等からのデータ、それらのデー
タの処理、アクチュエータ（駆動装置）等による制御を総合的に活用できる事が必要であるにも関わらず、近年のソフトウェアリッチの方向性は、ハードウェアに関する重みを相対的に低くする傾向に働いている。
メディアアートの分野では、もともと、アートの目的を達成するために、インタラクティブに何かを表現する等のプロセスにおいて、新しい様々な視点で自ら学び、自ら判断し創造する必要がある。したがって、このようなプロ
セスは、「学びの STEAM 化(7)」で示されるように、一人ひとりのワクワクする感覚を呼び覚まし、様々な知識を習得し、探究することで、創造性を育み、未知の課題が解決できる体験として位置付けることができるのではないかと思われる。

参考文献
(1)

(2)

(3)
(4)
(5)

図 7 デジタル回路の PIC マイコンにプログラムを書き込んでいる様子
次に、表面実装部品の確認や基板へのはんだ付けの段
階では、身近なところでよく活用されている電子機器の内部を見ることによって、最近の電子機器で実際に使用されている抵抗、コンデンサ、コイル、トランジスタ等の

(6)
(7)

- 131 -

第26 回 産業競争力会議 配布資料(資料2 文部科学大臣
提出資料), 平成 28 年 4 月 19 日
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/skkkaigi/dai26/siryou
2.pdf（2021.7.2 確認）
第 1 部 5G が促すデジタル変革と新たな日常の構築, 図表
1-4-1-28 世界の IoT デバイス数の推移及び予測, 令和 2 年
版 情報通信白書, p.76, 総務省, 2020．
文部科学省, 小学校学習指導要領解説（平成 29 年告示）理科編(2018)．
文部科学省, 中学校学習指導要領解説（平成 29 年告示）技術・家庭編(2018)．
文部科学省, 高等学校学習指導要領解説(平成 30 年告示)
情報編(2019)．
文部科学省, 高等学校情報科「情報 I」
教員研修用教材(2020)．
未来の教室ビジョン，経済産業省「未来の教室」と EdTech
研究会 第２次提言，経済産業省(2019)．

2021 PC Conference

英語教員養成課程におけるプログラミング体験の試み
山岡 正和*1・松原 万里子*2
Email: yamaoka-masakazu-tc@alumni.osaka-u.ac.jp*1: 大阪府立渋谷高等学校 教諭*2: 大阪教育大学 非常勤講師◎Key Words

1.

プログラミング，スクラッチ，教員養成課程，ICT スキル

はじめに

2.1 仮説新学習指導要領が全面実施される 2020 年度から、小学校ではプログラミング教育が必修化された。これに続き、中学校では 2021 年度から、高校では 2022 年度からプロ
グラミング教育が順次はじまる。新学習指導要領(1)では、「情報活用能力」を「学習の基盤となる資質・能力」と位置付け、教科横断的に育成する旨を明記するとともに、小・中・高等学校を通じてプログラミング教育を充実させることが記されている。また、小学校では、算数、理科、
総合的な学習の時間において、プログラミングを行う学習場面が例示され、中学校では技術、家庭科（技術分野）において、高等学校では、「情報Ⅰ」の時間にプログラミ
ングを学ぶことが必修化された。教員を目指す学生にとって、上記の科目だけでなく自分の教科科目において、プ
ログラミング的思考を取り入れることは必要な視点である。そのためにも、学生自身が短時間であってもプログラ
ミングを体験しながら、プログラミングの基本的な知識の習得やコンピュータに意図した処理を行わせるために必要なプログラミング的思考力を身に付ける学習活動は有益であると考える。本研究のリサーチクエスチョンは
以下の 2 点である。
(1) 短期間のプログラミング体験において、参加者は順
次処理、繰り返し処理、条件分岐などの基本的な知識の習得や理解を高めることが可能か。
(2) 短期間のプログラミング体験において、プログラミ
ングに対する興味を高め、プログラミング的な思考を育成する授業をイメージできるのか。
実践、および得られた結果をもとに、今後のプログラミン
グ教育の課題を報告する。

2.

研究背景

2020 年度の授業は、コロナ禍の中、双方向リアルタイ
ムオンライン授業で行うこととなった。シラバス上、プロ
グラミングの授業について2 時限しか確保できないため、短時間で基本的な知識（順次処理、繰り返し処理、条件分岐）の習得を容易にするべく、且つ、効率的に学習できる
ように、協働学習で作品を作成させることに重点を置いた。短期間のプログラミング体験であったとしても、英語
教員養成課程の学生がプログラミングを活用した授業内
容や授業教材を思いつくのかを調べるために、モチベー
ションやアイデアの変容を把握する必要があると考えた。

森(2)の調査では、文系大学生に対してブロック型プログ
ラミング言語を用いることで、「スプライト制御、座標、繰り返し、条件分岐などのプログラミングについて理解するとともに、当初の簡単な作品から、2 回目には、より複雑で多様な作品がつくられた」と報告されている。
また、田邉(3)は、プログラミングによって中国語を学ぶ、というワークショップを開催し、ワークショップの終了
時点で、「『中国語の授業を受けた今の気分』を中国語で語ってもらったが、二語文・三語文を苦もなく作文しているのは驚いた」とプログラミング体験の効果を報告している。そして、正頭(4)は、「これからの小学校教育で大切だと思っているのは、『カリキュラムマネジメント』『プログ
ラミング学習』『英語教育』という 3 本柱。＜中略＞グローバル化する社会を生き抜く子どもたちの力を育むためには、この 3 本柱をバラバラに行うのではなく、一体化させることが理想です。
」と述べている。さらに、小林(5)は、プログラミング教育において、「重要なのは横軸と縦軸を意識することだ。横軸とは、『教科・領域にどのようになじませるか』ということである。＜中略＞一方、縦軸は、プログラミング的思考をブレークダウンし、それが年間を通じてどのように育っていくのか、教師自身がそのつながりをまずは意識していくことである。これは、単一の教科の中でもよいし、教科・領域横断的でもよい。
」との中川の主張を紹介している。
これらの研究から、教員養成課程の大学生が、協働学習を通じて、短時間でブロック型プログラミング言語に対する興味や理解を深め、近い将来、自分たちが行う英語の授業において、生徒たちに「コンピュータを動かすための考え方＝プログラミング的思考（論理的思考力）」を促す
ような教授法や教材作りが可能なのではないかと予測した。
また、この研究においては、「ICT 基礎」の授業に下記の 2 つのタスクをシラバスに盛り込み、授業前と授業後の参加者の意識変容を分析することとした。
タスク 1 クラス全員で「ドラムに合わせてダンスを踊る」
プログラムの実習
タスク 2 協働学習による作品制作
これらのタスクを課すことで、参加者たちの、プログラ
ミングに対するモチベーションの高揚やイメージアップが加速されるのではないかと仮定した。

- 132 -

2021 PC Conference

3. 研究方法
3.1 参加者(4)スプライトを元の位置に戻す

本調査の参加者は、国立大学教員養成課程英語教育コースに在籍する 1 年生 33 名であり、プログラミング体験の有無を聞いたところ、66.7%の参加者が「ある」と回答し、そのうち 68.2%は高校の授業で学習したとしている。

ステップ 2ステップ 1 の続きとして、パワーポイントの説明を見ながら、以下の課題を個人で行う練習課題を課した。
(1)「僕のダンスを見て！」というセリフを表示(2)「拡張機能を追加」のボタンをクリック→「音楽」をクリック(3)ドラムを鳴らすブロックを、動くブロックの間に挿入(4)スプライトの追加や楽器の追加など自由に加工する

3.2

実験材料

参加者の実験開始時点、また終了時点でのプログラミ
ング関わる意識を調査するために、事前・事後の「プログラミングアンケート」を実施した。

3.3 授業デザイン
3.3.1 Scratch 概要
Scratch(6)は、米国マサチューセッツ工科大学メディアラ
ボが開発したブロック型プログラミング環境である。ブ
ロック型のコマンドを組み合わせることで、初心者でもプログラミングが可能である。
Scratch の Web サイトから、
プログラミングを始めることができ、また、コンピュータにダウンロードして使うことも可能である。

ステップ 3
ステップ2 に続き、パワーポイントの説明を見ながら、以下の課題を個人で行う練習課題を課した。
(1)スプライトが元の位置に戻った時にはシンバルを鳴らす
音楽ブロックの楽器の名前をクリックして、クラッシュシンバルを選択(2)3 回連続で実施する「10 回繰り返す」というブロックを動きとドラム演奏を行う 4 つのブロックを挟むように配置(3)繰り返す回数の変更や楽器の追加など自由に加工する

3.3.4 作品制作
協働学習で作品制作をおこなった。制作テーマは特に設けず自由とした。

図 1 Scatch3.0 の作成画面(Scratch： https://scratch.mit.edu/）

3.3.2 イントロダクション
プログラミング教育実施年度、プログラミング教育必修化のねらい、教育課程内で実施されるプログラミング
教育などの例示を示しながら、学習指導要領でプログラ
ミング教育に期待されること、児童生徒に育成すべき能力等の説明から行い、これに合わせプログラミング体験の内容と Scratch の紹介を行った。事前にプログラミングに関する資料や Scratch の基本操作や順次処理、繰り返し処理、
条件分岐などの説明などはLMSに掲示しておいた。

3.3.5 作品発表
各グループの作品を Google Drive にあげ、
その後、
スクラッチの Web サイトのクラスで共有した。作品を自由に閲覧できるだけでなく、クラス内の作品
は Google Drive からダウンロードすれば、自分の PCでも動かすことが可能である。当初、各グループの発表を予定していたが、作品制作に時間がかかり、発表することができなかったが、Zoom のブレイク
アウトルームに教員が入り、適宜、助言を行ったり、作品説明を参加者に課した。

3.3.3 展開（Scratch の使い方）
Scratch の画面構成の説明の後、参加者は、起動方法やブロックの動かし方、スプライトを動かす、音を鳴らすな
どの操作の説明を聞きながら、全員で同じプログラムを作成する体験をした。その後ブレイクアウトルームに分かれ質問や疑問点をお互いに補いあった。
「ドラムに合わ
せてダンスを踊る」プログラムの実習の内容は以下の通りである。
ステップ 1(1)スプライトを選ぶ(2)スプライトを 10 歩動かす
(3)スプライトがこんにちは！と 2 秒言う- 133 -

図2

作品例 1

図3

作品例 2

2021 PC Conference

4. 結果
4.1 興味関心・イメージの変容
プログラミングは難しいか、という問いに、事前アンケートでは 97%がとても難しい、あるいは難しいと回答している。共起ネットワークをみても、難しい－覚える－パ
ターンや、プログラミング－未知などの連結が見られる。
これに対し、事後アンケートでは、58.8%まで減少していることから、難しいというプログラミングに対する否定的なイメージはやや払拭されたと言えよう。

図 6 プログラミングの使い方に関する事前アンケート（ワードクラウド）
授業前は算数、数学などの単語の出現頻度が多かった
が、授業後には自分の専門の授業である英語に関連する単語の出現頻度が増した。これは自分のイメージする授業に、プログラミングを活用することができると参加者が判断した結果ではないかと思われる。

図 4 プログラミングは難しいと思いますか。
（事前アンケート）

図 7 プログラミングの使い方に関する事後アンケート（ワードクラウド）

4.4 協働学習における授業

図 5 プログラミングは難しいと思いますか。
（事前アンケート 一部拡大）
4.2 プログラミングの理解
プログラミングの基本知識に対する理解の変容を表 1に示す。各項目に対し、「わかる、よくわかる」との肯定回答の割合である。
表 1 基礎知識の理解の変容
事前
事後
30.3%
67.7%
順次処理
27.2%
64.8%
繰り返し処理
33.4%
41.2%
条件分岐

事前、事後アンケートにおいて、どのような授業形態が望ましいかたずねたところ、事前では、講義中心の授業が良いと答えた参加者は 21.2%いたが、実習中心の授業をしたところ、事後アンケートでは、今後、プログラミングの授業を受講する場合、実習中心を望む声が全体で 91.2%に高まった。また、事前アンケートでは実習中心でも個人作
業中心と協働学習中心の要望は同じ 33.3%だったが、事後
アンケートでは、協働学習中心が 76.5%まで伸びた。これは、実際に行ったグループワークで協力し合い作品を作る過程を通じてネガティブなイメージが薄れ、理解も深まったため、プログラミングの授業において、協働学習の有用性を参加者が実感したためではないかと思われる。

4.3 授業に対するイメージの変容
自分の授業にプログラミング的思考やプログラミングを利用できるか、という問いに、事前では 21.3%、事後
アンケートでは、35.3%が肯定回答している。事前、事後では 14%の増加しか見ることができないが、さらに詳
しく調査するために、ユーザーローカル（https://textmining.userlocal.jp/)を用い自由記述を計量テキスト分析した。

- 134 -

図 8 プログラミングの感想（事後アンケート：ワードクラウド）

2021 PC Conference

図 9 プログラミングの感想（事後アンケート：感情分析 AI)
5．考察
英語の教員志望である参加者がプログラミングの基本である、順次処理、繰り返し処理、条件分岐について理解したうえで、自分が授業を行う際にどのように生かしていくか考えておくことは重要な経験である。本研究の結果、プログラミング体験することで、順次処理などのプロ
グラミングの基礎知識の理解が深まることは分かった。
その知識を理解して自分の作品に組み込むことは、体験だけでは難しいと感じた部分もあるが、学生が制作した作品の中には、条件分岐等を使った複雑な作品もできているものがあり、森(2)の調査と同様の結果となった。しかし、自分が理解した項目については、プログラムに生かすことができたが、習っていないことや理解が不十分なことを自分で試すにはもう少し時間が必要であるように感じた。
田邉(3)の調査でも、プログラミング体験の効果が報告されているが、本研究でも、この調査と同様に、たった 2 時
限だけの授業だけであったが、自分の授業にプログラミ
ングを活用する授業案として、「パワーポイントの選択肢
問題」、「英単語テスト」、「英語のシャドウイングなど」、「英単語のゲームをそれぞれの班で作って発表する」な
どの活用に関するアイデアが出てきた。
正頭(4)は、グローバル化する未来を生き抜く子どもたちの力を育むためには、「カリキュラム・マネジメント」、「プ
ログラミング教育」、「英語教育」を一体化して教えていく
ことが重要であると主張している。本研究の中で、「ゲー
ムやロボットを使って英単語や会話の練習をする」、「英語で、ゲーム形式で、正解すれば進めるなどして楽しくいれていきたい」などと、プログラミングと英語学習をリンクさせた授業教材を考えつく参加者が散見されたことは、この研究に用いたタスクや授業形態が、近未来に教員になることを目指す参加者たちにとって非常に効果的であり、有効であったと言っても良いだろう。
さらに、中川(5)は、プログラミング教育において、教科・
領域横断的に取り組む必要性について述べているが、本研究において、「数学の点が動く問題の解説をするときに、実際に動くようにプログラミングして視覚的に分かるよ
うにする」、「理科で手順を間違えないように実験を行うというようなゲーム」といったプログラミング体験を通して、自分の教科の枠を超え、視覚化することやシミュレーションとしてプログラミングを行うことがそれぞれの教科の理解を助けることになるという気づきを得る参加者もいた。また、「教材の作成、授業の組み立て方などを考える上で役立ちそう」などとプログラミング的思考を教員として活用する意見なども出てきていることから、参加者にとってプログラミング的思考の礎となる有意義な体験であったことがうかがえる。しかし、プログラミン
グを短時間の体験だけでなく体系的に学ぶことで、どのような意識変容があるかについては、さらなる研究が必要である。
以上の事から、短期間のプログラミング体験において、参加者は順次処理、繰り返し処理、条件分岐などの基本的な知識の習得や理解を高めることが可能かという 1 つ目のリサーチクエスチョンは、肯定的な結果が得られた。また、2 つ目のリサーチクエスチョンである、短期間のプロ
グラミング体験において、プログラミングに興味を高め、
プログラミング的な思考を育成し、授業をイメージできるのかということについても、本研究が非常に効果的であったことが、アンケートにより確認された。

6．今後の課題
今回の研究では、実験期間も短く、参加者も少なかった
ため、継続的な観察が必要であると考える。本研究のプロ
グラミング学習においては、作って学ぶ体験型のプログ
ラミングの授業は、英語教員養成課程の学生にとっては有意義なものであったことが、示唆された。しかしながら、更なる有効な授業形態を実施しながら、より良い授業形
態を模索していくことは、今後も必要である。さらに、本研究では、プログラミング体験の後に、実際に教材を作成させる機会はなかった。次年度には、プログラミング体験をさせた後に、参加者に教材を作成してもらい、プログラ
ミング的思考がどのように教材に反映しているのか、また参加者達の意識変容について、さらなる報告をする予
定である。

謝辞
本研究は，大阪大学サイバーメディアセンターの岩居弘
樹先生、大前智美先生に多大なるご助言を頂いた。

参考文献(1)文部科学省:“小学校プログラミング教育に関する概要資料”,
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/micro_detail/__i
csFiles/afieldfile/2019/05/21/1416331_001.pdf (2019)(2)森秀樹:“Scratch を用いた文系大学生向けプログラミング教育”,
日本教育工学会論文誌 34(Suppl.),141-144 (2010)(3)田邉鉄:“外国語とプログラミングを学ぶＣＬＩＬ”,https://gakk
ai.univcoop.or.jp/pcc/2019/papers/pdf/pcc013.pdf (2019)(4)正頭英和:“世界トップティーチャーが教える子どもの未来が変わる英語の教科書”,講談社 (2020)(5)小林祐紀,兼宗進,白井詩紗香,臼井英成(編）：“これで大丈夫！
小学校プログラミングの授業３+α の授業パターンを意識する[授業実践 39]”, 翔泳社 (2018)- 135 -

2021 PC Conference

PC スキル向上を目指した情報基礎教育科目での遠隔授業実践報告
小川真里江*1
Email: ogawa@mejiro.ac.jp*1: 目白大学外国語学部中国語学科◎Key Words

1.

情報教育，遠隔授業，学習意欲調査

はじめに

自律的•主体的な学びを育む場であるはずの大学教育が，その目的をなかなか達成するには至らず，むしろ学生
は『学ぶべき知をパッケージ化し投げ与えられるもの』(1)
として捉える傾向が強まっている。このような状況で2020 年 4 月，コロナ禍によって突如として授業形態の変
革が求められ，積極的に ICT を活用した授業展開をせざる負えない状況となった。主体的な学びの欠如した者への ICT を活用した遠隔指導は，その準備に充分な時間をかける事ができないなかで，教育効果を上げることは難
しく，特に，実習関連の授業で対面授業と同じ程度の学習効果を達成することができていたのであろうか。
本報告は，PC スキルの修得を目的とした実習授業の遠隔指導について，その現状を報告する。

2. 本学における情報基礎教育科目
2.1 授業の位置づけ
本学の教養教育科目に位置づけられている一般情報教
育科目は，ICT リテラシーを中心に学修する必修科目(2)と，発展的な内容を扱う応用科目，および，初歩的な操作スキ
ルを身に付ける基礎科目が選択科目として設置されている。2020 年度すべての一般情報科目は，新型コロナウィ
ルスの影響により遠隔授業となった。ここでは，機器操作に不安のある学生が多く受講することが予想され，遠隔授業にあたってはより工夫が必要とされる基礎科目に焦点をあて実践報告する。なお，2021 年度においても遠隔授業となったため，2020 年度の比較資料として報告する。

2.2 授業内容
この授業は，PC 操作に苦手意識があったり，大学への入 学 ま で に ほ と ん ど Microsoft Office(Word ･ Excel ･PowerPoint)に触れる機会がなく，情報教育科目の受講に不安を抱えている学生を対象としたカリキュラムとなっている。
授業の流れは，第 1 回にガイダンスおよび履修者の抽選をおこない，第 2 回に学習環境を整えるための準備期間を設けた。通常の教室での授業では学習環境の準備に時間を割く必要はないが，今回は遠隔授業となったため一人ひとりの PC 環境を整えることに充分時間を割き丁寧に対応した。授業で使用するアプリケーションは，本学が提供しているOffice365 に統一し各自利用できるよう準備してもらった。第 3 回以降は，Office を中心に操作スキル演習をおこなった(表 1)。遠隔授業の中で学習効果を高めるためには，やる気を継続させ主体的な学びを育むことが欠かせないと考える。そこで，通常の授業とは異なり，はじめに課題のみを提示し，自分の力で問題を解くようチャレンジしてもらった。また，次の週に解答と共に操作
手順を図解で示した資料を提示し，前回取り組んだ課題の操作方法を確認する形態で進めた。また，単調な操作練
習の繰り返しでやる気を消失しないように，第 6 回からの数回に渡っては，SoftBank Robotics が提供している
Choregraphe を用いて，初歩的なプログラミングの体験をおこなった。このソフトは，動作を実現するプログラムが埋め込まれた Box 同士を線で結ぶビジュアルプログラミ
ングを可能としていることから，文系の初心者でもプロ
グラミングの一端を体験することができる(図 1)。
ただし，授業課題はプログミング学習によってやる気を削ぐことのないように，各個人の PC へ必要なアプリケーションソ
フトがインストールできること，および，プログラミング
体験をテーマに Office を使ってレポートをまとめられることに焦点を合わせた。
表 1 授業内容
回数
第1回
第2回
第 3 回～第 6 回

第 7 回～第 11 回
第 12 回・第 13 回

- 136 -

内容
ガイダンス，履修者の抽選
PC 環境の準備
Word の操作スキル演習，
Choregraphe を用いた作品づくりの準備
Excel の操作スキル演習，
Choregraphe を用いたプログラ
ミングの体験
PowerPoint を用いたプレゼン資料の作成

図 1 Choregraphe ソフト(SoftBank Robotics)

2021 PC Conference

2.3 課題への取り組みの姿勢

次に，授業に取り組む姿勢について 2020 年度と 2021
年度の比較を基に述べる。
2020 年度は約 120 名の履修希望者があった。教室での授業とは異なり人数制限は必要ないが，はじめての遠隔授業であったため通常の対面での授業人数である30 名程度になるよう抽選をおこなった。抽選をおこなうにあたっては，単に機械的な手続きを取らずに授業の主旨を理解していること，
Wordなどの操作スキルを身に付けたい，
苦手意識を克服したいことを目的に希望していることに重点を置いた。これは遠隔授業のため教室での対面授業とは異なり個別対応に限界が予想されたため，本来の目的で受講したいと考えている希望者に厳選する目的があった。一方，2021 年度は，大学全体で遠隔授業を継続していくことになったため，設定された基準に従って機械的に抽選を実施することになった。

図 2 やる気（上図 2020 年度，下図 2021 年度）
図 2 は学習状況を概観する目的で，授業への取り組みに対する姿勢についてリアクションアンケートの形で毎回の課題提出時に回答してもらった結果である。2020 年
度と 2021 年度を比較すると，2020 年度の方が毎回ほぼ50％以上「常にやる気に満ちている」姿勢を維持できている傾向にあった。これは，はじめての遠隔授業であることも影響し，不慣れだからこそしっかり取り組まなければいけないというモチベーションの高さが維持された現れではないかと推察される。
一方，2021 年度ではスタートラインからモチベーショ
ンの低さが影響し，主体的な学びの準備ができていなかったようである。この姿勢の違いは，機械的な抽選で履修に至ったことが要因として考えられる。2021 年度の履修者は，第 1 回のガイダンスを受講することなく抽選されるため，シラバスをしっかりと見ていない者も多く，その主旨を理解せずに履修に至っていたようである。
履修開始時点のモチベーションが低くても，授業を進めるうちにモチベーションを高め主体的な学習へと繋げる工夫が必要であるが，遠隔授業での実現は難しい。
また，2021 年度には資料を読み解く力が 2020 年度よりも弱いと感じられ，2020 年度には提供しなかった動画教
材を随所に用いてモチベーションの向上を試みたが，はじめは新鮮に感じながらも回数を重ねると慣れが生じ，やる気に影響を与えるまでには至らなくなったと推察される。

3.

遠隔授業の利点

4.

おわりに2020 年度の第 12 回および第 13 回では，この授業に対する「遠隔授業だからこそ得られたこと」をテーマに，プ
レゼン資料を作成する課題をとおして授業に対する考えを聞いた。このうち，Word や Excel の操作スキル演習での取り組みに対して，「さまざまな機能を試しながら試行錯誤して課題へ取り組むようになった」や「自分で調べ，理解を深めるようになった」，「失敗した原因を究明するようになった」といった記述が見られた。これは，対面授業のときのような“わからないからすぐに教員に質問し分かった気になる”といった受動的な姿勢から転じ，“わからないから調べて解決まで導く”という主体的な学びへの転換を図るきっかけを与えている一例ではないであろうか。
また，「他の授業でもスキルを活かすことができ，修得できていることを実感することができた」といった記述もあり，身に付けたことがこの授業とは違う場面で活用できたという成功体験が，学習意欲を喚起するきっかけになることが示されている。このことは，教員間で積極的な情報共有することの有用性が藤田によって述べられており(3)，特に遠隔授業の場合は，身に付けたことをすぐに活用できる場を提供できるよう，他の授業との連携が必要であると考える。

2020 年度は，コロナウィルスの影響により学習の場だ
けではなく，生活環境を変化せざるをえない状況であった。また，近年は DX 化が徐々に進みはじめているさなかであったが，この影響により否応なしに一気にデジタル化が浸透したと言える。このような状況のなか，教育機
関では，はじめての遠隔授業となったが，身近なところで情報化が進むことを強く感じ，今まで漠然と情報に対するスキルが必要だと感じていた学生の意識が高まり，主
体的な学びへと転じるきっかけにもなった者も多かったのではないであろうか。

参考文献
(1)
(2)
(3)

- 137 -

広田照幸：
“大学論を組み替える”，pp.77，名古屋大学出版会（2019）．
新井正一，小川真里江，吉岡由希子：“文系大学にみる新入生のパソコン離れ‐一般情報教育での７年間のアンケー
ト調査から‐”，2018 PC Conference，pp.163-164（2018）．
藤田里実：“2020 年のオンライン授業は大学教員と学生に何をもたらしたのか？-「活動システム」理論から考えるこ
れからの大学教育の課題-”，関西大学高等教育研究，第 12号，pp.63-70（2021）．

2021 PC Conference

タイピングに対する苦手意識を生み出す要因の一考察
小林渓太*1・酒井郷平*2
Email: kkobayas@u-fukui.ac.jp*1: 福井大学教育学部*2: 東洋英和女学院大学国際社会学部◎Key Words

1.

タイピング，苦手意識，要因，学校，指導方法

はじめに

日本の子どもたちの情報活用能力の育成は喫緊の課題であり，中でもタイピング能力の育成については大きな課題がある。文部科学省(2015)の情報活用能力調査によると小学生の 1 分間あたりの入力文字数は 5.9 文字，中学生の1分間あたりの入力文字数は17.4文字となっている 1)。
日本商工会議所が行うビジネスキーボード検定試験によるとビジネス実務で求められる技能は 10 分間で 400～
599 文字の入力が必要であるとされており 2)，高校生 2 年
生 3 学期段階であってもこの基準を満たしているのは約6％である 3)。タイピングが不得意であると PC そのもの
への苦手意識に繋がる可能性も示唆されており 4)，タイピ
ングができない人が多いという現状は，実務に影響を及ぼすだけでなく，PC に対する苦手意識を醸成し，情報化
社会の発展や PC の積極的な利用を阻害する要因になりかねない。篠(2020)の調査によると PC 操作を苦手と考える学生は年々増加傾向にあり，調査した学生のうち 80%
以上が PC 操作を苦手と感じていることが明らかとなっている。
では，この PC 操作に対する苦手意識はいつ生まれるのだろうか。大学生段階ですでに PC 操作を苦手と考えることが多い現状を踏まえ，それより以前の小学生から高校生の間に苦手と感じた機会があったのではないかと考えた。また，PC 操作の苦手意識の上昇の要因として，キー
ボードによるタイピングに対する苦手意識が関係しているのではないかと考えた。
本研究では，大学生を対象としたアンケート調査を実施し，タイピングに対する苦手意識と PC 操作に対する苦手意識との関係性を明らかにするとともに，タイピングに対する苦手意識がいつどのように生み出されたのかその要因を明らかにすることを目的とする。

2. 研究方法
2.1 アンケート項目の設計
タイピングの苦手意識について先行研究を調査したところ，タイピング能力や苦手意識の実態に関する調査結果は見られたが，なぜ苦手意識が生まれたのかについて学校教育を対象として着目した研究は管見の限り見当たらなかった。そこで，児島(2014)が行った大学生のタイピング能力の現状調査
における調査項目を参考 6)に，苦手になった学年や理由等を加えアンケート項目を作成した。長澤(2017)が述べるように，若者はスマートフォンを好んで利用するという実態 7)もあることから，パソコ

ンのタイピングとスマートフォンでのフリック入
力ではどちらの方がはやく入力できるかもあわせて聞くこととした。その他，PC 操作に対する意識や，タイピングの必要性についての質問を加え合計
7 項目からなるアンケートを作成した。
2.2 調査方法
作成したアンケートについて大学生 122 名(1 年生 111
名，2 年生 7 名，3 年生 2 名，4 年生 2 名)を対象とし，アンケート調査を行った。調査は 2019 年 6 月上旬に情報リ
テラシーに関する必修科目の中で実施した。1 年生ではな
い学年も複数名いるが，実態調査ではなくタイピングが苦手になった要因を明らかにすることを目的とするため，サンプル数確保の観点から 2 年生から 4 年生も分析対象とみなし，除外は行わない事とした。調査したアンケート
結果は，相関分析により苦手意識と他の項目の関係性を分析するとともに，苦手になった理由に関する自由記述についてテキストマイニングによる分析を行うこととした。記述統計や相関分析については IBMSPSSStatistics26
を，テキストマイニングについては KHcoder3 を使用した
8)。

3. 調査結果
3.1
アンケート結果と考察調査したアンケートの結果について，表 1 に示す。Q1
で「パソコンを操作することは好きですか」という問いに対し，とても好き，少し好きと肯定的にとらえたのは 64人となり，あまり好きではない，全く好きではないと否定的にとらえたのは 52 人となった。およそ 42.6％の学生がパソコン操作に対して否定的にとらえているという現状が明らかとなった。次に「Q2 これまでに自宅でタイピン
グの練習をしたことがありますか」と聞いたところ，4.充分に練習したことがある，3.少し練習したことがあると回答したのは合わせて 103 人となり，84.4％の学生は一定の練習経験があることが分かった。一方で，「Q3 キーボード
を使ってのタイピングは得意ですか」という問いに対しては，4.とても得意，3.少し得意と回答したのは合わせて41 人(33.6%)，2.あまり得意ではない，1.全く得意ではないと回答したのは合わせて 71 人(58.2%)となり，得意ではな
いと回答した学生の方が多いことが分かった。練習経験があると回答した学生の方が多かったにもかかわらず，
得意と回答した学生の方が少ないことから，必ずしも練習したからといって得意と回答できるレベルまでは上達できていないとみられる。

- 138 -

2021 PC Conference

表 1 アンケート調査結果
質問項目

回答項目（件）
４．とても好き

Q1パソコンを操作することは好きですか？

平均値

２．あまり好きで １．全く好きでは ０．どちらでもな
はない
ない
い

３．少し好き

9

55

40

12

6

４．十分に練習し ３．少し練習した ２．あまり練習し １．全く練習した
たことがある
ことがある
たことがないことがない
Q2これまでに自宅でタイピングの練習をしたことがありますか？

53
４．とても得意Q3キーボードを使ってのタイピングは得意ですか？

50

11

7

34

7

56

15

3.23

10

４．全く見ずにで ３．少し見ればで ２．ほとんど見な １．常に見なけれきる
きる
ければできない
ばできない
Q5タッチタイピング（キーボードを見ずにタイピング）ができますか？

13

89

20

79

0

10

2.11

2.94

2

3

統計量

3.46

標準誤差

0.085
標準誤差

0.077
標準誤差

0.088
標準誤差

0.047
標準誤差

0.082

統計量

0.942
統計量

0.844
統計量

0.977
統計量

0.519
統計量

0.901

スマートフォンで キーボードでのタのフリック入力
イピング入力同じくらい
Q7キーボードでのタイピング入力とス
マートフォンでのフリック入力はどちらの方が早く入力できますか？

28

統計量

統計量

４．とてもそう思
２．あまりそう思 １．全くそう思わ ０．どちらでもな
３．少しそう思ううわない
ないいQ6キーボードを見ずにタイピングできるようになりたいと思いますか？

2.40
統計量

２．あまり得意で １．全く得意では ０．どちらでもな
はない
ない
い

３．少し得意

統計量

標準偏差

7

101

14

「Q5 タッチタイピングが出来ますか」という問いに対して，4.全く見ずにできると回答したのは 13 人
であり，3.少し見ればできる 89 人，2.ほとんど見なければできない 20 人，となり大半の学生はキーボードを見ずにタイピングするレベルまでには達していないことが分かった。
「Q6 キーボードを見ずにタイピングできるようになりたいと思いますか」という問いに対して，4.とてもそう思う，3.少しそう思うと肯定的に回答したのは107 人となり大多数の学生がタッチタイピングを習得したいと回答していた。

ドを見ずにタイピングができると回答した学生は，
4.とても得意 1 人，3.少し得意が 6 人，2.あまり得意ではないが 5 人という結果となった。タッチタイピ
ングが出来るからといって必ずしも得意であると答えるわけではないことが分かった。一方少し見ればできると回答した学生については，4.とても得意と回答したのが 6 人，3.少し得意と回答したのが 28
人，2.あまり得意ではないと回答したのが 40 人，1.
全く得意ではないと回答したのが 7 人となった。タ
ッチタイピングが出来なくともタイピングが得意と回答する学生も多いことが分かった。フリック入力のスピードとタイピングの得意不得意との関係性を調べるために，Q3 と Q7 でクロス集計を行った
ところ表 3 のような結果となった。フリック入力に比べタイピング入力の方がはやく入力できると回答した学生のうち，Q3 に 4.とても得意と回答したのは 2 人，3.少し得意と回答したのは 1 人，2.あまり得意ではないと回答したのは3人であった。
また，
フリック入力の方がはやく入力できると回答した
学生のうち，Q3 に得意と回答したのは 28 人，得意ではないと回答したのは 65 人となり，タイピングが得意ではないと回答した学生は多いものの，フリック入力の方がはやく入力出来てもタイピングが3.2
タイピングの得意意識とスキルレベルとの関係
学生はどの程度のタイピングスキルを有していればタイピングが得意であると認識するのか，タッ
チタイピングとの関係性について確認することとした。まず Q3 と Q5 の回答について得点化処理をしたのちに相関分析を行ったところ，相関係数は0.413(p<0.01)となり一定の相関がみられた。なお相関分析に当たり，Q3 の「0.どちらでもない」の回答は除外している。
さらに Q3 と Q5 の結果についてクロス集計を行ったところ，表 2 のような結果となった。キーボー

表 2 Q3,Q5 のクロス集計
Q5
Q3

質問項目

質問項目

回答項目
１．全く得意ではない

Q3キーボードを使ってのタイピングは得意ですか？

２．あまり得意ではない
３．少し得意４．とても得意合計

Q5タッチタイピング（キーボードを見ずにタイピング）ができますか？
ほとんど見なけ
少し見れば
全く見ずに
合計
ればできない
できる
できる

8
11
0
0
19

- 139 -

7
40
28
6
81

0
5
6
1
12

15
56
34
7
112

2021 PC Conference

表 3 Q3,Q7 のクロス集計
Q7
Q3

質問項目

質問項目

回答項目
１．全く得意ではない

Q3キーボードを使ってのタイピングは得意ですか？

Q7タイピング入力とフリック入力はどちらの方がはやく入力できますか？
同じくらいフリック入力

タイピング入力

合計

0
3
6
4
13

15
50
27
1
93

0
3
1
2
6

15
56
34
7
112

２．あまり得意ではない
３．少し得意４．とても得意合計

得意と回答する学生も一定数存在した。フリック入力というタイピングではない別の入力方法に慣れているからといって必ずしもタイピングが不得意と感じるわけではないということが分かった。
3.3
タイピングの苦手意識の分析「Q3 キーボードを使ってのタイピングは得意ですか」という問いに対して，「2.あまり得意ではない」，「1.全く得意ではない」と回答した学生に対して，
いつごろタイピングを苦手と感じるようになりましたか」と聞いたところ図1 のような結果となった。
高 1 が最も多く 17 人，次いで中 1 が 7 人，高 2 と高 3 がどちらも 6 人となり，中 1 や高 1 など発達段
階が上がるタイミングで苦手になりやすいこと，高
1 から高 3 の高校生のタイミングで苦手になる生徒が多いことが分かった。
苦手になった理由を自由記述にて回答してもらい，有効回答となった 44 人の自由記述についてテ
キストマイニングにより分析を行った。品詞ごとに分類し頻出語を調査したところ表4のような結果となった。
特に「授業」というキーワードが 18 回出現しており最も多い結果となり，他にも「遅い」が 13 回，「情報」が 4 回，
「スピード」が 3 回，「テスト」が3 回，「周り」が 3 回など特徴的なキーワードがいく
つか見られた。
これらの品詞の関係性を明らかにするため，共起ネットワークによる分析を行ったところ，図 2 のような共起関係にあることが分かった。出現回数が多い語句ほど大きな円で描画され，強い共起関係ほど濃い線で結ばれている。サブグラフとは結びつきが強い単語同士の集合体である。図を見ると大きく 5
つのサブグラフに分かれており，サブグラフ 01 を見ると「キーボードの配列を覚えられないと感じるようになったから」「キーボードを見ずにタイピン
グが苦手だから」などキーボード入力に対する難しさを挙げている学生が多いことが分かった。
サブグラフ 02 を見ると「情報の授業で周りの人よりもタイピングのスピードが遅いということに気がついたから」「授業で打つスピードが遅かった」など自分のタイピングが遅いと自覚した時に苦手になったものと思われる。

サブグラフ 03 は他のサブグラフと関連するものが多かったが，「日々あまりパソコンを使わずほとんどスマホだったから。
」などパソコンを使う機会が少ないことを上げている学生がいた。
サブグラフ 04 では，「情報の授業で資料を作るときに出来なかった」「授業でタイピングをやるようになったが，出来なかったため」など授業で苦手と感じるようになったと上げている学生が多かった。

- 140 -

図 1 タイピングを苦手と感じた時期

図 1 タイピングを苦手と感じた時期
表 4 タイピングを苦手と感じた理由の頻出語

抽出語 出現回数
授業
18
タイピング
13
遅い
13
パソコン
9
感じる
7
出来る
7
打つ
5
苦手
4
使う
4
情報
4
キーボード
3
スピード
3
テスト
3
周り
3

2021 PC Conference

図 2 タイピングを苦手と感じた理由の共起関係
また，タイピングというキーワードに着目すると「タイピングのテストがあって打つのが遅かったから」「タイピングテストで出来ないと思った」というタイピングテストが要因で苦手になったと感じる学生が一定数存在することが分かった。
サブグラフ 05 では「周りが速く打てるのに自分は遅いと感じるから」「情報の授業で周りの人よりもタイピングのスピードが遅いということに気がついたから」など他者と比較したことを多く挙げて
おり，自分が他者よりも出来ないということを自覚した時に苦手になったものと思われる。
4.

おわりに

本研究では，大学生を対象としたアンケート調査を実施し，タイピングに対する苦手意識と PC 操作に対する苦手意識との関係性を明らかにするとともに，タイピングに対する苦手意識の要因について分析を行った。
その結果，タイピングと PC 操作には一定の相関
0.413(p<0.01)がみられ，タイピングに対する苦手意識は
PC 操作への苦手意識に繋がる可能性があることが分かった。ただし，今回明らかにしたのはあくまで相関関係であり因果関係ではないので今後詳細な分析が必要である。
また，タイピングに対する苦手意識の多くは①キーボ
ード入力を難しいと感じた時，②入力が遅いと自覚した
時，③PC に触れる機会がないこと，④授業やテストで出来なかった時，⑤周りと比較して出来なかった時，の 5 つの要因により発生しており，特に学校の授業で苦手になったケースが多かった。子どもが充分なタイピングスキ
ルを身につける前にタイピングが必要な作業をさせたり，タイピングスキルを身につけさせたいがためにテストを実施することは苦手意識を発生させる可能性があり，注意が必要である。しかし，学校教育の中でタイピング習得のために，多くの時間を確保することは難しく，効果的に短時間で習得できる教材や指導方法が必要である。
今後はこれらの考察を踏まえ，教師の適切な指導方法の検討や，効果的なタイピングの学習教材等の開発を検討していくこととする。

参考文献
(1)

(2)
(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

- 141 -

文部科学省：” 情報活用能力調査調査結果”，(2015)https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/1356188.
htm (最終アクセス 2021 年 5 月 26 日)
日本商工会議所 Web ページ：
https://www.kentei.ne.jp/bus(最終アクセス 2021 年 5 月 26 日)
文部科学省：“情報活用能力調査(高等学校)調査結果”，(2017)
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1381046.
htm(最終アクセス 2021 年 5 月 26 日)
篠政行：“文科系 2 大学における 2011 年度新入学生における普通教科「情報」の履修に関する意識調査”，駒沢女子大学研究紀要，18，pp.185-195(2011).
篠政行：“文科系 2 大学における 2020 年度新入学生の情報教育の履修に関する意識調査”，駒沢女子大学研究紀要，18，
pp.95-106(2020).
児島完二：“大学初年次におけるタイピング能力の現状―
ネット世代への情報リテラシ教育の再考 ―”PCConference，
pp.94-97(2014)
長澤直子：“大学生のスマートフォンと PC での文字入力方
法-若者がPCよりもスマートフォンを好んで使用する利用の一考察-”，コンピュータ＆エデュケーション，43，pp.6772(2017)
樋口耕一 ：“社会調査のための計量テキスト分析 ―内容分析の継承と発展を目指して― 第 2 版” ，ナカニシヤ出版(2020)2021 PC Conference

電子メディア環境における読みの再考
菅谷 克行*1
Email: katsuyuki.sugaya.principia@vc.ibaraki.ac.jp*1: 茨城大学 人文社会科学部 現代社会学科◎Key Words メディア特性，メディア接触，文章読解，集中力

1.

はじめに

現在，書籍コンテンツを印刷メディアで読むのか，
それとも電子メディアで読むのかを，読者が自由に選択できる環境が整ってきている。パソコン，タブレッ
ト型端末，スマートフォン等，多数の電子書籍端末・
アプリケーションが巷に溢れてきており，電子書籍ビ
ジネスも拡大している（１）。
教育分野においても同様に，デジタル教科書や電子黒板が徐々に普及・浸透してきており，特に昨年来のCOVID-19 感染拡大による授業のオンライン化や，それに伴う GIGA スクール構想の前倒しにより，デジタル
教科書・教材の本格導入に向けた検討・準備が，各教育機関で急速に進められている（２）。電子メディアを活用した教育が，今まさに試行段階から実践導入段階へと急展開していると言えよう。
しかしながら，電子メディア利用上のメリットやデメリット・リスクを含めた検討は，十分なされているとはいえない。電子書籍やデジタル教科書に関係する
多くの研究・実践事例は，電子メディアにおけるマル
チメディア機能（音声，動画，シミュレーション等），
流通性，通信・コミュニケーション機能，ストレージ性，検索性，紙資源の節約などの評価により電子版の利点を示しているが，書籍としての第一義である文章
読解（読み）の観点からメディア特性を評価し，その優位性を示しているものはない。
そこで本研究では，電子メディア環境における読みについて注目し，学びのツールとしての観点から電子メディア（特に電子書籍）を再考することを目的として取り組んでいる。特に本稿では，大学生 186 名を対象として 2021 年 6 月に実施したアンケート調査のデータに基づいて，メディア接触の現状や，読むメディア
としての電子書籍利用と読書行動の変化等に関して考察した結果を報告する。

2.

メディア接触の現状分析

現在，主たるメディア接触はスマートフォンによるインターネットであり，この傾向は，特に若い世代に顕著であるという（３）。本研究では，さらに詳細な状況を把握するため，ネット系メディアに関するサービ
ス・アプリを質問項目に加え，メディア接触時間の調査を実施した。その集計結果を図１に示す。図中，下方の橙色横棒が非ネット系のメディア，上方の青色横棒がネット系のメディアを表している。
まず，非ネット系メディア（橙色横棒）の接触時間を合計すると 136 分，ネット系メディア（青色横棒）の接触時間を合計すると 408 分であり，圧倒的にネット系メディアの接触時間が多いことが分かる。ほぼ全
員がスマートフォンを携帯する現代において，非常に多くの時間がネット系メディアへの接触によって消費されていることが明確に示された結果である。

図 1 平日のメディア平均接触時間［分］ここで，非ネット系メディア（橙色横棒）のみに注
目すると，テレビ（63 分）が一番多く，続いて印刷書
籍（46 分）という結果である。これらはネット系メディアも含めた全体として見ても，接触時間が長いメディアだといえる。一方，新聞（1.4 分），ラジオ（0.7 分），
雑誌（2.8 分）は，一部の学生が利用しているのみで，多くの学生にとっては，ほとんど利用していない（接触機会が少ない）メディアだといえる。
次に，ネット系メディア（青色横棒）に注目すると，
動画（125 分）の接触時間が突出しており，続いて Web
サイト（75 分），Twitter（47 分），ネットゲーム（40 分）の順になっている。特に注目すべきは動画系のメディ
ア接触であり，ネット系のみならず非ネット系（テレビ）においても接触時間が長く，これら両方の時間を合算すると 3 時間を超えている。つまり，学生たちにとっては，動画コンテンツがメディア接触の中心であり，主たる情報源になっていることが推察できる。
近年，学びに関する動画（授業，資格，機器の操作・設定，生活知識等）もネット上に増えてきており，ス
クリーンを介した学びが様々な状況や用途で進んでいる（昨年来のコロナ禍によるオンライン授業も，ここに含むことができる）。このような現状にあって，動画コンテンツが，学びに関する情報収集も含めた，主たる情報源となるのは当然の結果かもしれない。
他方，文字情報によるコンテンツに注目してみると，- 142 -

2021 PC Conference

電子書籍（8 分）や電子版新聞（0.7 分）等，その電子版の利用は決して多くない（印刷書籍（46 分）の方は利用されている）。もちろん，Web サイト，Twitter，LINEなどは，文字情報と画像が混在したコンテンツではあるが，文字数は比較的少なく抑えられていて，「読むコンテンツ」というより「見るコンテンツ（読み流す情報）」と捉える方が適切だと考える。
これだけ電子メディア環境が浸透している状況で，電子版の文字情報コンテンツがあまり利用されていな
いのはなぜなのか。次章では，読むメディアとしての電子書籍に関する項目に焦点を絞り考察する。

3.

読むメディアとしての電子書籍

前頁の図１より，印刷書籍（46 分）と電子書籍（8分）を比較すると，電子書籍の平均接触時間の方が少ない。そこで，電子書籍の利用時間データを整理した
ところ，全回答者 186 名のうち，電子書籍を利用しているのは 35 名（19％）であった。つまり 8 割以上が非利用者であったため，平均接触時間が低く抑えられてしまったことが分かる。
そこで，利用者 35 名のデータのみに着目して集計した接触時間の内訳を図 2 に示す。30 分から 60 分未満が最大で 14 名，次いで 30 分未満が 12 名であり，全体として，平日の読書時間としては妥当な読書量・分布だと考えられる。

ン，サブスクリプション契約，無料試読などを積極的に利用していれば支払い金額を抑えることができるた
め，読書量（冊数）は増えても，出費は抑えることにつながったためだと考えられる。このように，電子書
籍のメディア特性により，書籍コンテンツとの出合いや購入の仕方等，従来のリアル書店とは異なった読書関連行為がなされているのではないかと推察する。
また，読書に集中する時間については「増えた」「減った」の回答数に差はなかったが（表 1），それぞれの場合について，何が要因となって読書に集中する時間が増えたのか/減ったのかを，慎重に検討していく必要がある。これらはメディア特性によるものなのか，それとも読者の個人的な要因によるものなのか。さらなる検討課題として，今後，取り組む予定である。
最後に，電子書籍を利用しない/利用したくない理由について，自由記述式で得た回答を紹介する。多かっ
たのは目の疲れや視力の低下を指摘するものであり，中には，一日中スマートフォンのスクリーンを見続けているため，書籍（文字情報）は電子版で読みたくないという意見もあった。また，集中して読むことができない，内容が頭に入ってこない等，読解時における問題点を指摘するものも散見された。加えて，ユーザ
登録やネット上での決済に対する不安，故障等で書籍データが消えてしまうことに対する不安等，電子メデ
ィアの特性上のリスクに関する指摘もあった。

4.

図 2 電子書籍利用者の接触時間の内訳［名］次に，電子書籍の利用によって変化した読書行動について，
電子書籍利用者 35 名の回答結果を表 1 に示す。
表 1 電子書籍利用による読書行動の変化（35 名中）
読書行動
増えた
変わらず
減った
読書量（冊数）
15 名
14 名
6名
読書時間
16 名
13 名
6名
購入冊数
8名
17 名
10 名
購入金額
5名
20 名
10 名
集中する時間9名
18 名
8名
まず，読書量や読書時間については「増えた」という回答が多数であった。電子書籍の携帯性によって場
所や時間を問わず読書を可能とすることや，電子版の割引キャンペーンやサブスクリプション契約，無料試
読などの利用等が，その要因として考えられる。
購入冊数・金額については「減った」という回答の方が少しだけ多かった。この要因も，割引キャンペー

おわりに

本稿では，メディア接触時間調査の結果に基づいて，（1）ネット系メディアの接触時間が長く，合計すると
1 日 408 分にもなること，（2）学生の主たる情報源は動画系メディア（ネット動画，テレビ）であること，（3）
読むメディアとしての電子書籍の利用は少ないが，割引キャンペーンやサブスクリプション，無料試読等を積極利用して，有効活用している学生も一部存在する
こと，（4）電子書籍利用時の集中時間や疲労（特に視力に関すること）に対してデメリットやリスクを感じていること，等について報告した。
今後の課題としては，電子書籍上での読書と集中力の関係，電子書籍利用時の疲労（特に視力への影響）等が考えられる。これらに対し，読者の視線の動きに着目した実験や観察を通じた検討を行う予定である。

謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 21K02824 の助成を受けて実施しているものである。

参考文献
(1)

(2)
(3)

- 143 -

インプレス総合研究所:"2019 年度の市場規模は 3473 億円，2 年連続の 20％超の成長～電子書籍に関する調査結
果 2020～"，https://research.impress.co.jp/topics/list/ebook/612[2021 年 7 月 7 日閲覧].
文部科学省:" GIGA スクール構想の実現について"，https://www.mext.go.jp/a_menu/other/index_00001.htm[2021 年 7 月 7 日閲覧].
総務省:"令和 2 年版情報通信白書"，
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/index.ht
ml [2021 年 7 月 7 日閲覧].

2021 PC Conference

文系大学生の高等学校情報科における知識習得の現状（2）小河 智佳子*1
Email: chika-co@tf7.so-net.ne.jp*1: 広島修道大学経済科学部◎Key Words 高等学校情報科，新学習指導要領，検定教科書，質問紙調査，重要語句の理解度

1.

背景と目的

情報の科学的な理解に基づいた情報活用能力育成の重要性は，「日本再興戦略」や「世界最先端 IT 国家創造宣言」，教育再生実行会議の提言等，政府の様々な方針にて指摘されている。
高等学校普通科における共通教科情報科（以下，情報科）では，文理の選択や卒業後の進路に問わず情報活用能力を育成することが重要である。
また，平成 15 年度に開設されてから進展し続ける情報社会に対応するための科目改訂が繰り返され，来年度か
ら新科目の履修が始まることが決定している。
現行の科
目は「社会と情報」と「情報の科学」の 2 科目編成であり，各科目の履修率は，「社会と情報」が約 8 割，「情報の科学」
が約 2 割と，多くの高等学校で「社会と情報」が採択されているのが現状である。
高等学校を卒業した学生の情報活用能力を知るために，相澤（2015）(1)は知識習得の状況に着目した先行研究を行っている。「社会と情報」の検定教科書 8 冊の各索引に記載されている語句を抽出した質問紙による調査を実施し，その結果，多くの学生が情報活用能力における基礎的な知識を身に付けられていない状況を報告している。
今回の報告に関連する研究は，2019 年から継続して行っている。研究目的は，情報の科学的な理解に基づいた知識と重要語句の関連について，文系学生を対象とした質問紙調査を実施し，理解度が不十分な項目の傾向を分析することで，大学の情報教育の授業内容に活かすことである。
はじめは，前述した先行研究を参考に，文系学部に所属する情報基礎演習科目を履修している学生を対象とした 1 回目の理解度調査を実施した(2)。その結果，学生の重要語句に対する理解度は全体的に低く，高等学校の情報科の知識習得が不十分であることを示した。
続いて，「社会と情報」と「情報の科学」の全検定教科書（各 8
種類・全 16 冊）より，全ての索引に共通して記載されている 144 の語句を抽出し，これらを重要語句とすることとした。さらに，新高等学校学習指導要領の「情報の科学的な理解」に基づいた知識に関する解説をもとに，
これらの語句の整理・分類をした(3)。その後，この分類に基づいた 2 回目の理解度調査を実施し，多くの学生は「情報のディジタル化とその特徴」
に関する項目の理解度が特に低い傾向にあることを示した (4) 。
本報告では，2019 年度の前期と後期の調査結果を再分析し，新たに 2021 年度の前期に 3 回目の理解度調査を実施する。これまでの 3 回分の調査結果から，学生の日常的なコンピュータ利用の有無や情報科の履修科目の状況をふまえた上で，重要語句の理解度を分析し，これらの特徴を探ることを目的とする。

2.

調査方法

高等学校での情報教育の実態を調査するため，(1)自分専用のコンピュータの有無と利用状況，(2)高等学校での情報科目の履修状況，(3)重要語句の理解度，主に 3 つの項目で構成した質問紙調査を実施する。
(1)では，自分専用のコンピュータの有無（タブレット
端末は含むが，スマートフォン等の携帯電話は含まない）
を，「持っている」「家族で共有している」「持っていない」で分類する。さらに「持っている」「家族で共有している」と回答した学生の利用状況を，「ほぼ毎日利用している」「たまに利用している」「ほとんど利用していない」で分類し，学生のコンピュータ利用状況を把握する。
(2)では，情報科で履修した科目の傾向を把握する。複数回答可とし，普通科以外の商業科や工業科等の共通教科情報科以外を履修した学生は「その他」を，科目名が不明な学生は「わからない」を選択する。
(3)では，相澤・小河（2020）(3)にて分類した 144 の重要語句を用いた 5 件法での調査を実施する。
それぞれの解答を，「大変よく理解している」を 5 点，「やや理解している」を 4 点,「どちらともいえない」を 3 点，「あまり理解していない」を 2 点，「全く理解していない」
を 1 点として点数化し，平均点が高い語句（3.5 点以上）と低い語句（1.5 点未満）を抽出し，該当する語句の分類を行う。
調査対象は，
大学の文系学部で情報基礎演習科目を履修している学生とし，
以下の 3 回分のデータを基に分析を行う。
1 回目：2019 年度前期，T 大学，80 名
2 回目：2019 年度後期，T 大学，115 名
3 回目：2021 年度前期，H 大学，134 名
いずれも調査実施日は，授業内容が調査結果に影響しないよう第 1 回目の授業時に実施する。
実施時期や実施
大学がそれぞれ異なるため，
今回の結果は参考値として扱うこととする。なお，2020 年度は新型コロナウィル- 144 -

2021 PC Conference
ス感染拡大の影響により，本調査を実施することができ
なかった。

3.

表 3 高等学校で履修した情報科目（複数回答可）（単位：人）

調査結果

科目

各回の有効回答数（有効回答率）は，1 回目の 2019 年
度前期は 78（97.5%），2 回目の 2019 年度後期は 103（89.6%），3 回目の 2021 年度前期は 126（94.0%）で
あった。

社会と情報
情報の科学
情報 A

3.1 自分専用のコンピュータの有無と利用状況
自分専用のコンピュータの有無を表 1 に示す。
いずれの回においても，
自分専用のコンピュータを所持している割合が最も多く，
家族で共有している学生を含めると，9割以上の学生が自宅でコンピュータを使用できる環境
にある。

情報 B
情報 C
その他
わからない・
未回答
合計

表 1 自分専用のコンピュータの有無（単位：人）

持っている
家族で共有
している
持っていない合計

2019 年
前期
64（82.1%）
7（9.0%）
7（9.0%）
78

2019 年
後期
96（93.2%）
5（4.9%）
2（1.9%）
103

2021 年
前期
110（87.3%）
12（9.5%）
4（3.2%）
126

ほぼ毎日利用
している
たまに利用
している
ほとんど利用していない
合計

2021 年
前期
65（50.8%）
4（3.1%）
1（0.8%）
1（0.8%）
0（0%）
23（18.0%）
34（26.6%）
128

重要語句の回答の割合を表 4 に示す。
全ての回において，「全く理解していない」と回答した割合が最も多い
が，2019 年度前期は 48.2%であったのに対して 2021 年
度前期は 35.3%と割合に差がある。2019 年度前期と後期では，回答数が最も少なかったのは「大変よく理解している」であり，それぞれ 10%程度だった。一方で，2021 年度前期では，「どちらともいえない」であった。
また，各回の全体の平均点は，
2019 年度前期が 2.27 点，
2019 年度後期が 2.37 点，2021 年度前期が 2.66 点であった。
表 4 重要語句の回答割合
回答

表 2 コンピュータを所持している学生の利用状況（単位：人）
2019 年
後期
16（15.8%）
61（60.4%）
24（23.8%）
101

2019 年
後期
49（46.2%）
12（11.3%）
11（10.4%）
2（1.9%）
0（0%）
4（3.8%）
28（26.4%）
106

3.3 重要語句の理解度

表 2 に，自分専用のコンピュータを「持っている」または「家族で共有している」と回答した学生のコンピュータの利用状況を示す。
各回共に「たまに利用している」と回答した割合が最も多く，約半数程度である。2021 年
度前期に「ほぼ毎日利用している」と回答した割合は，2019 年度の前期と後期よりも多かった。

2019 年
前期
10（14.1%）
36（50.7%）
25（35.2%）
712019 年
前期
48（60.0%）
9（11.3%）
3（3.8%）
0
（0%）
0
（0%）
2
（2.5%）
18（22.5%）
80

2021 年
前期
30（24.6%）
63（51.6%）
29（23.8%）
122

3.2 高等学校での情報科目履修状況
表 3 は，
高等学校の情報科目とその履修人数である。
本設問は複数選択可であるが，いずれの回においても「社
会と情報」を履修した割合が最も多く，それぞれ半数程度だった。一方で，「情報の科学」を履修した割合は，
特に 2021 年度前期は 4 名（3.1%）と少なかった。「わからない・未回答」と回答した割合は，各回いずれも25%前後と同程度であった。「その他」（普通科以外）と回答した割合は，2021 年度前期では 23 名（18.0%）と，他の実施回よりも突出して多かった。

全く理解
していない
あまり理解
していない
どちらとも
いえない
やや理解
している
大変よく
理解している2019 年
前期
5145（48.2%）
1389（13.0%）
1457（13.6%）
1642（15.4%）
1048（9.8%）

2019 年
後期
6276（42.6%）
2219（15.1%）
2330（15.8%）
2362（16.0%）
1554（10.5%）

2021 年
前期
6401（35.3%）
2706（14.9%）
2667（14.7%）
3364（18.6%）
2982（16.5%）

続いて表 5 は，新高等学校学習指導要領における情報の科学的な理解に基づいた知識の分類の大項目での平均点を算出した結果である。
全 5 項目に分類しているが，語句数は項目によって差がある。全体的に，「②情報化の進展が社会の中で果たす役割や影響」の平均点が高く，「⑤その他（情報及び情報技術に関する基礎理論等）」の平均点が低い結果であった。

- 145 -

2021 PC Conference
表 5 情報の科学的理解に基づいた知識の分類（大項目）における各項目の語句数と平均点
2019
年前
期

2019
年後
期

2021
年前
期

7
（5.2%）

1.98

2.10

2.33

17
（12.6%）

2.93

2.93

3.19

大項目

語句数

①情報と情報技術を活用した問題の発見・解決等の方法②情報化の進展が社会の中で果たす
役割や影響③情報に関する法
律・規則・マナー④個人が果たす役
割や責任等
⑤その他
（情報及び
情報技術に関する基礎理論等）

25（18.5%）
19（14.1%）
67（49.6%）

2.72

2.80

3.08

2.31

2.29

2.70

1.93

2.07

2.38

2）情報
化により
発生した
問題
③ 情 報 に 1）個人
関 す る 法 情報の保律・規則・ 護に関す
マナー
る法律

2）知的
財産に関
する法律
3)サイバ
ー犯罪に
関する法
律
5）
その他
の犯罪

さらに，小項目での分類を行った。表 6 は，平均点が3.5 点以上の理解度が高い語句の一覧である。各回を共通して平均点が最も高かった語句と 2 番目に高かった
語句が「個人情報」と「SNS」である。「個人情報」が，2019 年度前期で 4.12 点，2019 年度後期で 4.26 点，2021
年度前期で 4.43 点であった。「SNS」が，2019 年度前期で 3.99 点，2019 年度後期で 4.35 点，2021 年度前期で4.40 点であった。
また，語句数は，2019 年度前期が 23 語，2019 年度後期が 21 語，2021 年度前期が 32 語である。2021 年度前期のみ，「③情報に関する法律・規則・マナー」の「3)サイバー犯罪に関する法律」と「6)規則・マナー」に関する語句が，理解度が高い語句に該当している。

迷惑メー
ル，迷惑
メール
個人情
報，プラ
イバシ
ー，肖像
権，個人
情報保
護法
著作権

チェーン
メール，
迷惑メー
ル
個人情
報，個人
情報保護
法，肖像
権，プラ
イバシー

迷惑メー
ル，チェ
ーンメー
ル
個人情
報，個人
情報保護
法，肖像
権，プラ
イバシー

著作権

著作権

サイバー
犯罪

架空請
求，ワン
クリック
詐欺

ワンクリ
ック詐
欺，架空
請求

ウイルス
対策ソフ
ト，パス
ワード，
コンピュ
ータウイ
ルス，不
正アクセ
ス

パスワー
ド，コン
ピュータ
ウイル
ス，ウイ
ルス対策
ソフト

6)規則・
マナー
④個人が
果たす役
割や責任
等

2）情報
管理とセ
キュリテ
ィ対策

⑤その他
（情報及
び情報技
術に関する
基礎理論
等）

2）
情報の
ディジタ
ル化とそ
の特徴
（表現や
伝達を含
む）
3）
ネット
ワーク，
データ通
信に関す
る基礎的
事項等

表 6 理解度が高い語句（平均 3.5 点以上）
大項目

小項目

①情報と
情報技術
を活用した
問題の発
見・解決等
の方法
②情報化
の進展が
社会の中
で果たす役
割や影響

5）
情報デ
ザイン

1）情報
化の進展
により発
展した事
項

2019 年
前期
ユニバー
サルデザ
イン

2019 年
後期
ユニバー
サルデザ
イン

2021 年
前期
ユニバー
サルデザ
イン

SNS，チ
ャット，
電子マネ
ー，電子
メール，
ネットオ
ークショ
ン，ブロ
グ，電子
掲示板

SNS，電
子メー
ル，マス
メディ
ア，電子
マネー，
ブログ

SNS，電
子マネ
ー，マス
メディ
ア，電子
メール，
チャッ
ト，GPS，
ネットオ
ークショ
ン，ブロ
グ

インター
ネット，
Web サイ
ト

ワンクリ
ック詐
欺，架空
請求
メディア
リテラシ
ー
パスワー
ド，不正
アクセ
ス，コン
ピュータ
ウイル
ス，ユー
ザ ID，バ
ックアッ
プ，ウイ
ルス対策
ソフト

メディア

メディ
ア，アナ
ログ

URL，イ
ンターネ
ット

URL，イ
ンターネ
ット，デ
ータ，
Web サイト

一方で，平均点が 1.5 点未満の理解度が低い語句の一覧を表 7 に示す。語句数は，2019 年度前期では 40 語，
2019 年度後期では 28 語，2021 年度前期では 10 語である。また，2021 年度前期では，「①情報と情報技術を活用した問題の発見・解決等の方法」の「5）情報デザイン」，「②情報化の進展が社会の中で果たす役割や影響」の「1）情報化の進展により発展した事項」，「③
情報に関する法律・規則・マナー」の「2）知的財産に- 146 -

2021 PC Conference
関する法律」，「⑤その他（情報及び情報技術に関する基礎理論等）」の「1）コンピュータによる情報処理」の 4 項目において，平均点が 1.5 点に満たない語句の該当がなかった。

3）
ネット
ワーク，
データ通
信に関す
る基礎的
事項等

表 7 理解度が低い語句（平均 1.5 点未満）
大項目

小項目

①情報と
情報技術
を活用した
問題の発
見・解決等
の方法

1)問題の
発見・解
決の方法
5）
情報デ
ザイン

②情報化
の進展が
社会の中
で果たす役
割や影響
③情報に
関する法
律・規則・
マナー

1）情報
化の進展
により発
展した事
項
2）知的
財産に関
する法律
3）
サイバ
ー犯罪に
関する法
律
1）
情報の
送信，受
信に関す
る留意事
項
2）情報
管理とセ
キュリテ
ィ対策
1）
コンピ
ュータに
よる情報
処理
2）
情報の
ディジタ
ル化とそ
の特徴
（表現や
伝達を含
む）

④個人が
果たす役
割や責任
等

⑤その他
（情報及
び情報技
術に関する
基礎理論
等）

2019 年
前期KJ 法

2019 年
後期

ユーザビ
リティ，
ユーザイ
ンタフェ
ース
ITS

ユーザイ
ンタフェ
ース

実用新案
権，産業
財産権
プロバイ
ダ責任制
限法，プ
ロバイダ
SSL，復
号，平文

実用新案
権

キーロガ
ー

2021 年
前期

4.

ITS

プロバイ
ダ責任制
限法

プロバイ
ダ責任制
限法

SSL，公
開鍵暗号
方式，平
文

SSL

キーロガ
ー

キーロガ
ー

GUI，ド GUI，ドロー系ソ ロー系ソ
フトウェ フトウェ
ア，CPU アBMP 形 MPEG形 A / D 変式，dpi， 式，ASCI 換，BMP
ASCII， I，dpi，B 形式，AS
MPEG形 MP形式， CII，MPE
式，A/D サンプリ G 形式，
変換，可 ング周波 dpi，サン
逆圧縮， 数，階調， プリング
非可逆圧 A / D 変 周波数
縮，Unico 換，Unicode，階調， de，可逆量子化， 圧縮，非3DCG，J 可 逆 圧
P E G 方 縮，3DC
式，サン G
プリング
周波数，
減法混
色，加法
混色，JIS

DNS，S
MTP，PO
P サー
バ，IP，b
ps，プロ
トコル，
パケット
交換方
式，WA
N，HTM
L

DNS，W
AN，POP
サーバ，
SMTP，bps，TCP/
IP，パケ
ット交換
方式

DNS

考察と今後の課題

3回の調査結果のいずれにおいても理解度が高い項目
は，「②情報化の進展が社会の中で果たす役割や影響」の「1）情報化の進展により発展した事項」と「④個人が果たす役割や責任等」の「2）情報管理とセキュリテ
ィ対策」の 2 項目である。前者に該当する「SNS」や「電子マネー」
といった語句は日常的に触れる機会が多く，また，後者は「パスワード」等が該当し，スマートフォ
ン等の情報機器を扱う上でも遵守するよう，情報科の授業以外でも学生が注目しやすい項目であることが推察される。
一方で，理解度が低い項目も共通している。「⑤その他（情報及び情報技術に関する基礎理論）」の「2）情報のディジタル化とその特徴（表現や伝達を含む）」である。本項目は，大学の情報教育においても，引き続き重点的に取り扱う必要があると考えられる。
今後の課題は，2019 年度と 2021 年度では理解度調査を実施した大学や期間が異なるため，次年度以降も継続
して理解度調査を実施して精度を高めていくことである。
また，調査結果を参考に学生の重要語句の理解度に応じた授業内容に更新することで，文系学生の情報の科学的な理解に基づいた知識をさらに高めることができると考えている。

主な参考文献
(1)

(2)

(3)

(4)

- 147 -

相澤崇：“高等学校「情報」における知識の習得状況－
初年次の大学生に対する重要語句の理解度調査から－”，
日本教育情報学会年会論文集，
第31回，pp.306-307（2015）．
小河智佳子：”初年次学生の高等学校情報科における知識習得の現状”，コンピュータ利用教育学会，2019PC カン
ファレンス論文集，pp.97-98（2019）．
相澤崇・小河智佳子：“高等学校情報科における「情報の科学的な理解」に基づいた知識に関わる重要語句の整
理分類－検定済教科書の索引語句から－”，都留文科大
学，
都留文科大学研究紀要，
第91集，pp.141-154，（2020）．
小河智佳子：“文系大学生の高等学校情報科における知識習得の現状”，コンピュータ利用教育学会，春季カン
ファレンス 2020 論文集，pp201-202（2020）．

2021 PC Conference

コロナ禍におけるタイピング能力の調査
八木 優佳・姉川 正紀
Email: yagi0204@nakamura-u.ac.jp, anegawa@nakamura-u.ac.jp
中村学園大学流通科学部流通科学科◎Key Words

1.

タイピング、フリック入力、情報リテラシー、パソコン必携化
2.2 外発的動機づけと内発的動機づけ

はじめに2020 年度は、コロナ禍の影響により、ほとんどの大学
で遠隔授業が実施された。その際、問題の一つとされたのが、大学生のコンピュータ(パソコン / 以下 PC と略)の所
有率の低さである。幸い、著者が所属する大学・学部では、
2018 年度より全学生にノート・パソコンを配布・必携化しており、PC の所有率の問題は発生しなかった。
著者が所属する大学・学部では、zoom 等のオンライン
授業では無く、教材をダウンロードして課題を提出する
等のオンデマンド形式授業が多くを占めた。この際、授業の出席確認は、毎回の課題（レポート等）の提出が必要となった。したがって、学生は例年に比べて、多くの課題の作成を通して、必然的に PC によるタイピングをおこなっていると考えられる。
本調査では、この様な状況の下で、学生のタイピング能
力にどの様な変化が生じたのかを報告する。また、昨年度の課題であった、スマートフォン等のフリック入力との比較検討もおこなう。なお、本報告では、過去のデータと比較をおこなう都合上、過去に公開・発表した文章・デー
タ等 (1)～(3), (6)の再掲載等もおこなう。

2. タイピング能力の変化
2.1 タイピング能力の確認方法
タイピング能力の確認方法としては、ホームページ上
でタイピング能力の確認が可能な、「e-typing」(4)のサイトを利用した。プログラミング関係の授業では、主に英文入力をおこなう為、テストもこのサイトの「英語タイピング」
を用いておこなった。この、e-typing サイトでは、タイピ
ング能力がスコアとして表示される。図 1 に示す様に、
100 程度で「個人的な用途でのパソコンの利用には問題のないレベル」と記載がある。
このオンライン上で実施するタイピング能力の確認を、
毎年 3 回以上・各回 1～2 回程度実施した。毎年半年の授業中に、平均 5～6 回程度のタイピング能力の確認を実施している。タイピングの能力の結果としては、これらの結果の中から、最もスコアの高いものをデータとして採用した。

図 1 e-typing におけるスコアと実用的なレベルの関係

2018 年度の著者が担当する授業では、スコアが 100 未満の場合減点・100 以上の場合加点とした。また、スコアが 100 以上を単位取得の条件とした。これにより、タイ
ピングの練習における外発的動機づけを導入した。
これに対し、2019・2020 年度の著者が担当する授業では、スコアが 100 以上の場合加点とした。但し、スコアが100 未満であっても減点を行わず、一定以上のスコアを単位取得の条件にはしなかった。これにより、タイピングの練習における内発的動機づけを導入した。

2.3 タイピング能力の結果概要
2018 年度は、単位の取得及び減点・加点という、外発的動機づけをおこなった。この結果、表 1 に示す様に、平均 137.8 となった。これは、英文タイプのレベルとしては、
個人的な用途で問題のないレベルとされている。
しかし、2019・2020 年度は、加点のみという、内発的動機づけをおこなった。この結果、表 1 に示す様に、平均92.1, 99.6 となった。これは、英文タイプのレベルとしては、個人的な用途でも問題が発生するレベルである。
外発的動機づけと内発的動機づけを比較した結果、外発的動機づけの方が約 1.5 倍程度高いタイピング能力が得られた。この事から、タイピング能力の習得には、外発的動機づけが有効である事が判明した。
表 1 e-typing による英文タイプのスコア概要(1)実施年度
データ数(n)
最高スコア
最低スコア
平均スコア
標準偏差

2018
283
302
73
137.8
32.9

2019
288
195
45
92.1
26.4

2020
249
203
42
99.6
24.4

ここまでの結果は、過去の研究結果（参考文献(5)参照）
でも報告している通りである。
「1. はじめに」でも述べた通り、2020 年度前半は、コロナ禍の影響により、多くの授業がオンデマンド形式授業を占めた。これに伴い、2020年度に入学した学生は、例年の学生より必然的に PC を利用する機会が多く、その結果タイピングも例年以上におこなっていると考えられる。実際に、学部全体で 2020 年
6 月に実施した、「Web 授業に対するアンケート」においても、「課題が多く、毎日 PC に向かう日々である」等といった回答も見られた。
2019 年度の平均スコアを 100 として比較した場合、2018 年度と 2020 年度の値を表 2 に示す。また、紙面の都合上 2021 年度分のみであるが、タイピングスコアの分布
図を図 2 に示す。表 2 に示す通り、コロナ禍前の 2019 年- 148 -

2021 PC Conferenceと、コロナ禍中の 2020 年では、2019 年と比較して 2020
年の方が、タイピングスコアが約 8.1%高い。確かに、コンピュータの利用頻度が高まるに伴い、タイピング能力は若干向上している。しかし、外発的動機づけをおこなっ
た、2018 年度に比べると、2018 年度と比較して 2020 年度の方が約 72.3%と低い。
また、図 2 からは、100 スコアを境に加点を実施している為、加点を期待してタイピング練習をおこなった学生と、最初から加点を期待していない学生に分かれている事が分かる。
表 2 e-typing による英文タイプのスコア概要(2)

分布人数(人) →

実施年度
平均スコア
2019 年と比較

2018
137.8
149.6

2019
92.1
100.0

2020
99.6
108.1

課題
授業
0%
20%
40%
60%
80%
100%
PC PCが多い 同じ程度 スマートフォンが多い スマートフォン

図 3 授業と課題における PC とスマートフォン利用

図 4 にアンケートの質問項目 3 に関する集計結果を示す。図 4 からも分かる様に、約 70%の学生が PCのキーボートにおけるタイピングが速くなったと回答している。この結果と、タイピングのスコアが、
コロナ禍の前の 2019 年度と比較して、コロナ禍の中の 2020 年度が 8.1%向上している事が一致する。

50

0%
20%
40%
60%
80%
100%
速くなった 少し早い 同じ程度 少し遅い 遅くなった

40

図 4 コロナ禍の中でタイピングの速度変化(自己申告)30

図 5(2020)にアンケートの質問項目 4 に関する集計結果を示す。アンケート項目 1～2 に示す通り、学生の PC の利用頻度は向上し、自己申告ではあるがタイピング速度も向上している。
図 5(2020)からも分かる様に、約 60%の学生は、それでもスマートフ
ォンのフリック入力の方が速いと回答している。タ
イピングの方が速いかフリック入力と同等と回答した割合は、約 40%である。
実は、同様のアンケートを 2021 年入学の学生に対しても、同時期に実施した(n=253)．質問項目 1～
3 では、2020 年度入学の学生と、2021 年度入学の学生の回答傾向はほぼ同じであった。しかし，質問項
目 4 に関しては、図 5(2021)に示す様に、約 80%程
度の学生が、フリック入力の方が速いと回答した。
タイピングの方が速いかフリック入力と同等と回答した割合は、僅か約 20%である。
実際には、2021 年度入学の学生のタイピング能力を測定しなければ正確なデータとして成立しないが、1 年以上 PC を利用した、オンライン・オンデ
マンド形式の授業を受ける過程で、コンピュータの利用頻度向上が、タイピング能力の向上に影響する可能性が示唆される。

20
10
40
50
60
70
80
90
100
110
120
130
140
150
160
170
180
190
200

0

タイピングのスコア(10 スコア毎) →図 2: e-typing による英文タイプのスコア分布(2020 年度)

2.4 学生に対するアンケートの実施(1)
今回、学生に対してコロナ禍における情報機器の利用調査のアンケートを実施した。アンケート質問の内容は、表 3 に示す全 4 問で、全て 5 段階の選択式で回答してもらった。
アンケートの被験者は、「2.3 タイピング能力の結果概要」と同じ 2020 年度に入学した学生 120 人(男性約 35%, 女性約 65%)である．被験者の数が一致しない理由は、このアンケートを実施した時期が、タイピング能力の測定をおこなった時期と異なる為である。
表 3 アンケートの質問内容の概要
項目
質問内容
1
授業はスマートフォンと PC どちらの利用が多いか?
2
課題はスマートフォンと PC どちらの利用が多いか?
3
コロナ禍でタイピングの速度は向上したか?
4
スマートフォンと PC のキーボードどちらが速いか?
※表に掲載するにあたり、実際の質問の概略を記載

2020
2021

図 3 にアンケートの質問項目 1, 2 に関する集計結果を示す。当初は、オンライン・オンデマンド形式の授業では、多くがスマートフォンを利用していると推測していた。しかし、図 3 からも分かる様に、
約 80%弱の学生が PC(大学から配布されたノートパ
ソコン等)を利用して、授業や課題をおこなっている事が判明した。この事からも、コロナ禍の中で、学生の PC の利用頻度が向上している事が分かる。

PC

0%
20%
40%
60%
80%
100%
多少PC 同じ程度 多少スマートフォン スマートフォン

図 5 タイピングとフリック入力の速度比較(自己申告)

3. フリック入力とタイピング能力の調査
3.1 フリック入力の特徴
日本では、スマートフォンを利用して日本語を入力する際に、フリック入力が用いられる事が多い。このフリッ
ク入力は、1998 年に Apple Newton 用に開発された日本語
入力システム「Hanabi」が草分けで、2008 年に iPhone で- 149 -

2021 PC Conference採用された事が始まりだとされている。また、フリック入力は日本独特であり、欧米では英字キーボードが使用され、必要な文字を打って入力するキーボード(QWERTY)
入力や指を画面から離さず入力したい文字をなぞって入力するグライド入力を行っていると言われている。
フリック入力は、指を素早く滑らせたりはじいたりする操作で文字入力を行う。五十音の行ごとに「あ・か・さ・
た・な・は・ま・や・ら・わ」の 12 個のキーが並び、「あ」のキーを触るとその周囲に「い・う・え・お」が表示され、入力したい文字の方向に指を滑らせて離すとその文字を入力できる。しかし、Android の ATOK では、斜め方向のフリック入力が存在する等、スマートフォン間で互換性が無いのが現状である。

約 40%の学生がキーボード(QWERTY)入力をおこなっている事は意外であった。したがって、英文入力であれば、スマートフォンにおいてもキーボード(QWERTY)入力がある程度利用されている事が分
かる．
日本語
英語
0%
フリック入力20%
フリック入力が多い

40%
同じ程度

60%

80%

キーボード入力が多い

100%
キーボード入力

図 8 スマートフォンにおける入力方法の割合

3.3

パソコンにおけるフリック入力の方法

Windows10 には、標準でフリック入力がサポートされている(図 9 参照)。しかし、上下左右のほかに斜め上に濁点と半濁点が表示される等、iPhone 等のフリック入力と操作の互換性は無い。また、タイピング練習サイトではWindows10 の標準のフリック入力が認識されない事もあり、本調査には利用出来なかった。
図 6 iPhone(左)と Android(右)のフリック入力

3.2

学生に対するアンケートの実施(2)

今回、学生に対してスマートフォンにおける文字入力
方法のアンケートを実施した。アンケート質問の内容

は、表 4 に示す全 2 問で、全て 5 段階の選択式で回答してもらった。また、スマートフォンにおける
iPhone の割合は，約 97%とほとんどを占めた。
表 4 アンケートの質問内容の概要(2)
項目
質問内容
5
日本語入力は，キーボード or フリック入力?
6
英文入力は，キーボード or フリック入力?
※表に掲載するにあたり、実際の質問の概略を記載

ここで、キーボード入力と表記しているのは、図 7(a)に示す様な、キーボード(QWERTY)入力の事である。図 7(a)は，一般的なキーボードである、QWERTY 配列を模したものである。
また、英文入力におけるフリック入力とは、図 7(b)に示す様な入力方法の事である。図 7(b)は、米国等の電話のダイヤルパッドに割り振られているアルファベットを基にしたものである。但し、電話のダイヤルパッドにおける、”1”,”*”,”0”,”#”の部分には、フリック入力
独自の記号が割り当てられている。

(a) キーボード(QWERTY)入力(b) フリック入力※いずれも iPhone のフリック入力画面
図 7 英文入力におけるキーボードとフリック入力

図 8 にアンケートの質問項目 5, 6 に関する集計結果を示す。日本語入力はフリック入力が多くを占める事は予測していた。しかし、英文入力において、

図 9 Windows10 標準のフリック入力
そこで、スマートフォンと Bluetooth で接続し、フリック入力を実現する USB ドングルを購入し利用してみたが、諸般の理由により本調査には利用出来なかった。
当初は、スマートフォンからのフリック入力をそのま
ま、パソコンのキーボード入力として扱う方法を検討し、タイピング速度とフリック入力の速度測定及び比較をおこなう予定であった。しかし、現状パソコンにおけるフリ
ック入力は、前述した通り幾つか問題がある。
本当ならば、スマートフォンからのフリック入力からパソコン入力に変換するアプリを外注または自作するのが理想的ではある。しかし、諸般の事情により今回は無料のオンラインソフト(サイト)を利用し調査をおこなう事
とした。

3.4

オンラインソフトを利用したタイピング・フリ
ック入力の速度測定・比較

そこで、本調査に利用したのは、「マイタイピング」(5)というインターネット上のサイト及びスマートフォン用
アプリである(図 10 参照)。
「マイタイピング」のフリッ
ク入力では、端末標準キーボードとマイタイピングのオ
リジナルキーボードを使用することが出来る。端末標準キーボードの設定がトグル入力可能な場合、トグル入力
でも測定は可能だが、マイタイピングオリジナルキーボードではフリック入力のみとなる。これらのメリットとしては、- 150 -

・パソコンと iPhone、Android で共通のタイピング問題を利用することができる
・iPhone と Android のアプリが用意されている

2021 PC Conference
・無料である

等である。
デメリットとしては、・測定の際パソコンでは入力ミスをすると miss という判定になるが、フリック入力では入力ミスをしてもmiss の判定は表示されず間違えた個所を自分で削除しなければならない
・PC のタイピングと iPhone, Android のフリック入力ではスコアに差が発生する可能性等である。

度の向上が、少なからずタイピング能力に良い影響を与えている事が示唆された。
本文中では触れなかったが、2020 度もタイピングスコ
アと情報処理関連科目の成績の相関を調査した。その結果、過去の結果と同様に、本年度も明確な相関はみられな
かった (6)。したがって、タイピング能力を明確に向上させる為には、単にコンピュータの利用頻度を高めるだけでは無く、外発的動機づけ等の他の手法と組み合わせる必要性が判明した。
スマートフォン等で、日本語入力においてフリック入力が多数を占める事は想定の範囲内であったが、英語入力において、キーボード(QWERTY)入力や約 40%を占める事は意外であった。そこで、スマートフォンにおいて、英文入力におけるキーボード(QWERTY)入力とフリック
入力の比較をおこなった。この結果、スマートフォンのキーボード(QWERTY)入力と、PC のタイピングに関係がある事が示唆された。

5.
図 10 「マイタイピング」の画面例

3.5

フリック入力とタイピング能力の調査

本論文では、マイタイピングの「英文タイピング練習 1」の問題を利用してスマートフォンのフリック入力・キー
ボード入力とパソコンのキーボード入力の能力調査をおこなった。今回は、コロナ禍の緊急事態宣言等の影響もあり、少数の被験者を対象にした調査しかおこなえず、予備的な調査(実験)となっている。
表 5 に、PC のキーボード入力と、スマートフォンのキーボード(QWERTY)入力・フリック入力の調査結果を示す。3.4.のデメリットでも述べた様に、PC のタイピング入力と、スマートフォンの入力では、スコアに差がある為、絶対的な比較は出来ない。しかし、表 5 より、スマートフ
ォンのキーボード入力のスコアが高い学生は、パソコンのキーボード入力のスコアも高い傾向がある事が分かる。
また、普段スマートフォンにおいて、英文入力をフリッ
ク入力でおこなっている被験者でも、実際に調査をしてみるとキーボード(QWERTY)入力の方が速い事例も多く見られた。この原因の一つとして、スマートフォンのフリ
ック入力では、予測変換等の問題が考えられる。

残念ながら、2021 度も大学の授業はコロナ禍の影響を受けている。2021 年度もタイピングに関する同様の調査をおこない、コンピュータの利用頻度とタイピング速度の関係を明確にする予定である。
また、本調査ではフリック入力に関して、コロナ禍の影
響や時間的な制約から、小規模な予備実験的な調査しか実施出来なかった。今後、より大規模なフリック入力に関する調査を実施し、精度の高いデータ収集を実施していく予定である。さらに、スマートフォンの入力をパソコンのキーボード入力として利用する手段・手法の検討も必続き必要である。
現在、タイピング能力を測定するソフトウェアやイン
ターネット上のサイトが複数存在する。これらには、それぞれ特徴があり、タイピング能力を比較する事は難しい。
今後、複数のソフトウェアやインターネット上サイトを利用して、大規模なデータを収集する事により、タイピン
グ能力の比較が可能になる事を目指している。

参考文献
(1)

表 5 PC のキーボード入力とスマートフォン入力の比較
被験者番号
PC のｷｰﾎﾞｰﾄﾞ入力
ｽﾏﾎのｷｰﾎﾞｰﾄﾞ入力
ｽﾏﾎのﾌﾘｯｸ入力

1
2,091
4,751
4,348

2
1,286
3,223
1,616

3
1,442
3,623
3,535

4
3,655
6,021
1,928

5
2,218
4,635
2,937

6
1,863
5,002
1,986

(2)

(3)

4.

まとめ

本論文では、コロナ禍における学生のタイピング能力を調査した。この結果、全員がコンピュータを所有し、コンピュータの利用頻度が高まっている状態において、2019 年度と比較して、コロナ禍の 2020 年度は、約 8.1%のタイピング能力向上となった。確かにタイピング能力は向上しているが、外発的動機づけ程の向上はみられなかった。しかし、長期間(1 年以上)のオンライン・オンデ
マンド形式の授業を受講する等、コンピュータの利用頻

今後の課題

(4)
(5)
(6)

- 151 -

木下 和也, 姉川 正紀, 柳瀬 尚司, 谷口 亮介: “基礎学力、理系・文系の相違、高校教科「情報」および授業デザイン
が大学の情報リテラシー科目に及ぼす影響の検証”,
CIEC(コンピュータ利用教育学会) 研究報告集 vol.7, pp.7982 (2016)
谷口 亮介, 姉川 正紀, 木下 和也、 柳瀬 尚司: “大学の情報リテラシー教育と高校教科「情報」の関係”, CIEC(コンピュータ利用教育学会) 研究大会 2016 PC Conference, CDROM /pdf/pcc071.pdf, pp.209-212 (2016)
姉川 正紀, 木下 和也: “高等学校「情報」の知識と大学情報科目における成績相関の調査”, 2019 PC Conference,https://gakkai.univcoop.or.jp/pcc/2019/papers/pdf/pcc016.pdf,
pp.89-92 (2019)
e-typing: https://www.e-typing.ne.jp/, 2021/06/01 時点参照
マイタイピング: https://typing.twi1.me/, 2021/06/01 時点参照
姉川 正紀: “タイピング能力と情報関連科目の相関”,2020 PC Conference,https://gakkai.univcoop.or.jp/pcc/2020/papers/pdf/pcc058.pdf,
pp.61-64 (2020)

2021 PC Conference

授業の枠を超えるポストコロナ時代の学びの可能性―コロナ禍でのオンライン活動から―
山名和樹*1
Email: k_yamana@shotoku.ed.jp*1: 聖徳学園中学・高等学校◎Key Words

遠隔授業, BYOD, PBL, 国際交流

1. はじめに2020 年度は変革の時期であった。日常何の疑いもなく行われていた学習活動の継続が困難になり、それでも学びを止めてはいけないと教育現場においてその活用に賛否両論あった ICT の力を借りざるを得ない状況に追い込まれた。2020 年 7 月に実施されたボストンコンサルティンググループの調査結果によると、保護者の中でも 81%がコロナ収束後も何らかの形で ICT 活用の継続を求めている (1)。この調査結果からも分かる通り、今後 ICT は急速に学校教育に広がっていくものと考えられる。
本校では生徒、教職員全員が iPad を所持している。
そのため、コロナ禍の中で余儀なくされた遠隔授業でも、その導入は比較的容易に行われた。授業手法に関しては人それぞれであったため、本校の ICT 担
当教員を中心にそれらをまとめ、効果を分析・検証
し、学習効果を高める方法を模索し続けた。本論では試行錯誤しながらも進めてきた 2020 年度の本校のオンライン活動の取り組みについて紹介し、そこから見えてきた ICT 活用の利点について探り出すものである。
それを踏まえ、
ポストコロナ時代の ICTを活用した学びの新たな形も提案していきたい。
2. コロナ禍での学習活動
2.1 総合的な探究の時間での取り組み
筆者は中学 3 年生と高校 2 年生の総合的な探究の授業を担当している。中学 3 年生のテーマは「地域貢献プロジェクト」と題し、自身らが住む地域の問
題を発見、その解決を目指すものである。高校 2 年
生では世界に目を向け、開発途上国を舞台にその国の問題を発見し、解決に取り組む。この２つの授業
は1 年間のカリキュラムの中で大きく３つの段階に分かれている。1 つ目は「知る」である。自身の地域や興味のある国について聞き、調べ、理解を深める。2 つ目は「発信」である。自身らが発見した問題に対してどのような解決策を講じることができるのかを外部有識者に向けて発表する。そして最後
は「貢献」である。発表した内容を実際に活動に起こすことで自身らが社会の担い手となる意識を育む。2020 年度最初の緊急事態宣言発令下では、「知る」段階で、調べ学習が基本であったため、授業運営に大きな影響が出ることはなかった。必要不可欠な情報は事前に動画撮影し YouTube を通じて生徒たちに配信した。調べ学習の進捗状況については中
学 3 年生にはロイロノート、高校 2 年生にはMetamoji を使って課題を送ることができたため、動
画視聴とそれに伴う課題学習を遠隔にて実践することが可能であった。
2 学期に入ると中学 3 年、高校 2 年共にグループでの活動が主となる。ここで問題となったのは例年
10 月頃に実施している中間報告会の開催である。中
間報告会で生徒たちは自身らが取り組むプロジェ
クトについて外部識者に向けて発表するのだが、感染症予防措置のため外部から人を校内に招くことが禁止されていた。
そのため、生徒たちの発表をzoom でライブ配信し、それを外部識者に視聴して頂き、コメントをもらうという方法
を取ることにした。
図 1 中間報告会の様子
初めての試みということで不安はあったが、「今までは時間の都合で発表に出席できるクラスとできないクラスがあったが、オンラインでの視聴であったため、全ての発表に参加することができた。
」等と識者からは概ね好評な意見が寄せられた。生徒たちも緊張感を持って発表していた様子が伺われた。この報告会が終わると、自分らが提案したプロジェクトを実行に移すことになる。
3 学期に入ると再びオンライン授業へと切り替わった。プロジェクトの実現という目的を叶えることが、登校することができなくなってしまったため、困難な状況になった。担当者で話し合った結果、生徒たちにプロジェクトを継続するか否か選択肢を与えることになった。当初の予想では多くの生徒は断念することを選ぶであろうと考えていたが、実際にはほとんどの生徒が継続を希望した。当初の計画通りに進めることは難しくなってしまったが、高校- 152 -

2021 PC Conference

2 年の国際協力授業では、開発途上国現地に物品を送るのではなく、その国を支援する団体に必要なものを送ること
によって、間接的な支援を目指す。中学 3 年地域貢献授業では、地域宣伝
ポスターの掲示を諦め、SNSやYouTubeなどを使うなど、臨機応変にプロ
ジェクトの中身を変化 図 2 LINE スタンプをさせていた。
自作し、その売り上
3 月には SDGs プロジ
げでスーダンを支援
ェクト成果報告会と題した者もいた。
し、中学 3 年、高校 2 年の取り組みを後輩達に発表する機会を設けた。例年
であれば生徒を会場に集め、プレゼンテーションと
ポスタープレゼンテーションで取り組みを発表する機会を全員に与えていたが、密な状況を避けるため、今回は各クラス代表班
によるプレゼンテーションをラ
イブで各教室に配信し、発表者
以外の生徒は 図 3 SDGs プロジェクト成果
自身のホーム 報告会の様子
ルームクラス
でそれを試聴する方法をとった。外部有識者 3 名にもオンラインでの視聴をお願いした。有識者には各発表を評価してもらい、それに応じて生徒たちを表彰した。
2.2 課外活動
Stay Home 期間中、学校外の人たちとも zoom を始めとしたオンライン会議システムを使って繋が
ることが容
易な環境と
なった。こ
のような状
況だからこ
そ、逆に得
られたこの
利点を生か
し、
「＋α 学 図 4 ＋α学びの講座で本校生徒びの講座」 が授業をしている様子というもの
をオンライン上で開講した。これは、「普段会えない人に会う」ということをテーマとした講座で、5 月の平日夕方に毎日実施していた。登壇者は日によって企業家であったり、学校の先生であったり、生徒であったりと様々な立場の人たちを招集した。参加者は本校生徒だけではなく、ＳＮＳなどを通じて広く募集し、学校という枠を超えた取り組みとなるようにした。この時期はどこの学校も休校で予想以上の人数が校外からも集まり、zoom のブレイクアウ
トルームを使ったディスカッションでは学校の枠組みにとらわれない意見交換が行われた。
講座名
SDGs についてみんなで理解を深めよう！
フィリピンの子供が抱える問題とは？
モザンビークから見た
国際協力
自粛期間みんな何して過ごしてる？
大学教授から学ぶ中高
時代から準備しておき
たいこと学生でも取り組めるSDGs
ミクロネシアにできることを考えようバックパッカーから見たリアルな世界の現状
企業家から学ぶ中高時
代から準備しておきた
いこと
ベトナムの国際協力の現場
Table For Two（TFT）
について考えよう登壇者
清水啓己（聖徳学園教諭）
東谷優里（聖徳学園高校 2 年）
石田恒平
（聖徳学園教諭）
山名和樹（聖徳学園 SC）
大谷千恵
(玉川大学教授)
永井亮(環境研究)
森田晃平（聖徳学園高校 3 年）
新宿仁洋
（聖徳学園教諭）
山尾百合子（（株）メイン代表取締
役社長）
山田英人
（在ベトナム日本大使
館職員）
大世古葵
（聖徳学園中学校3 年）

表 1 「＋α学びの講座」テーマ・登壇者一覧
国内に留まることなく、海外の人たちとも積極的な交流を推進した。本校では以前より世界と繋がり、生徒たちの世界観を広げることを重要視してきた。
それら繋がりの中の一つである、スロベニアにある
III.gimnazia Maribor 高校は国際交流に力を入れている学校である。同校とは以前より交流を深めようと担当者間で話し合いを続けていたが、なかなか実現することができなかったが、この機会に交流することができた。会では双方の文化を紹介した後にブレイクアウトルームを使った小グループで親睦を深- 153 -

2021 PC Conference

めた。大人数の前では英語が得意でない者は黙っていても目立つことはなかったが、小グループだと会
話せざるを得ない。そのような状況を意図的に作り
出すことに
より、生徒
たちの交流
に対する主
体者意識へ
とつながっ
た。この日
親交を深め
た生徒の中 図 5 zoom を使ったスロベニア高にはこの時 校生とのオンライン交流
間だけでは話し足りず、翌日自分らで時間を設定し、さらに親睦を深めた者もいた。
ルーマニアは本校が所在する東京都武蔵野市が2020 東京オリンピックの際にホストタウンとして指定されている。以前より、同国大使館と交流のあ
った本校
は、そこを
通じてオリ
ンピック代
表選手団と
オンライン
で交流する
機会を得ら
図6 2020東京オリンピックルーマ
れた。英語
ニア代表選手団との交流での交流が主になることで、高校生だけでは運営が難しくなる
ことが予想された。そのため、京都にある立命館大
学の学生の力を借り、事前打ち合わせの中で大学生による英語指導を受けた後、当日の会に臨んだ。会では用意したいくつかの質問を生徒たちが英語で質問し、選手から得られた回答の中で複雑なところを学生が日本語に訳し、チャットを通じて生徒たちに知らせてくれた。
これ以外にも本校が高大連携協定を結ぶアメリ
カ・カリフォルニア州にあるマーセッドカレッジ近郊の高校生ともカンバセーションパートナー（以下CP）というプログラムに学校として参加。英語で現地の高校生と交流する機会も得ることができた。また、ロシアの学校とも互いに文化を紹介し合うなどの交流も実施した。
3.

これらの活動から見えてきたこと
オンラインを中心とした授業実践や活動を重ねていく中で、以下のことが明らかになってきた。

1． オンラインの利点を生かした新たな学びの形
対面式で出来ていたことを、オンラインでも実践しようとすると様々な障害を意識するようになり、結果的に学びの広がりにはつながらない。対人距離が持つ学習の相互作用に関する研究によると、オンラインだと生徒側の依存や気遣いが減り、グループ協調が強まる (2)。このようなオンラインの利点を生かし、本論で紹介した＋α学びの講座や他国とつながった活動実践の例のように、対面では接することができない相手と交流し、小グループでの対話を促すことで、学びの体験を深めることができるものと考えられる。
2.

ICT の活用は生徒の真の体験につながる
ICT を効果的に活用することにより、生徒たちにリアリティーを持った真の学びの体験を提供することができる。例えば、今まで校舎内で同じ仲間としか交流機会のなかった授業では本論で紹介した
CP やロシア学校との交流などに代表されるように、海外を含めた学校外の生徒とも交流することが容易になった。このような環境が整えられたことにより、場所を気にすることなく生の体験を通した学びを実践することが可能になった。これは生徒達のイ
ンターナショナルな意識から一歩進んだトランスナショナルな意識形成に繋がり、世界という場所を自分ごとのように捉える感覚の育成に結びつくものである(3)。
3. オンライン活動での教師の役割は異なる
オンライン授業が進むと教師が授業内で一方的に生徒達に何かを教えるという時間が大幅に削減される。例えば、高校 2 年の国際協力プロジェクト
授業では、担当する各国の様子について本来は元青年海外協力隊隊員に来校の上、授業を実施してもらっていた。しかし、2020 年度は来校が困難になったことから、20 分程度の動画を作成してもらうことにした。2021 年度 1 学期前半はオンライン授業が中心となったが、これを活用することで当初のスケジュールから遅れることなく授業を進めることができた。さらに出張型授業の場合は１コマ１カ国の紹介だったのが、数カ国同時に紹介することができるよ
うになったため、生徒たちにより多くの世界の実情を学ばせることができた。今後、このような動画を活用した授業展開は生徒個々の習熟度に合わせた教育が求められる中、発展していくものと予想される。その際、教師が求められる役割は一方的に何かを説明するのではなく、個々のニーズに応じて指導したり、学習に対する動機付けを高めるモチベーターとしての役割が求められることになるであろう。
つまり、コンピューターが発展した今だからこそ、学習させるための教育ではなく、生徒と教師の「人間関係の創造」を基本とした学び合いの教育の実現を目指していくべきであると言える(4)。

- 154 -

2021 PC Conference

4.

今後の展望
今回のパンデミックは一過性のものと言い切れない。環境汚染により動物界と人間界の境界線が曖昧になった現代社会では、今後もこのような状況は起こり得るとも言われている。そのような世界に生きる我々はこれを教訓に学びの形を変化させ、オンラインでの学習効果を最大限に高める研究を継続する必要がある。また、先述した通り、多くの保護者が ICT を活用した教育の継続を望んでいることから、ハイブリッド式授業は今後の教育の主流となることが考えられる。教師は生徒の学びの可能性を拡げるためにもその手法を進化させる努力を続けることが必要である。そのためにはより多くの学校が自身らの取り組みを発信し、学校や地域の枠にとらわれず教師同士がお互いに学び合う環境作りを進めるべきである。
本論執筆時には進行途中であるが、コロナ禍から得た知見を基に 2021 年度実施している本校の新たな取り組みについてここで紹介する。
4.1 授業について
総合的な探究の時間に行われている中学 3 年「地域貢献プロジェクト」高校 2 年「国際協力プロジェクト」では今年度より授業専用のホームページ（以下 HP）を Goolge サイトというアプリを使い、開設した。生徒たちはこの HP を通して授業の内容を確認したり、追加資料を自由に得ることができる。過去の取り組みの様子もここから閲覧することができるので、つまづいた時に先輩たちの取り組みを参考にすることもできる。この HP の存在により、欠席しても授業についていけるようになったり、指示に関しても繰り返す必要がなくなった。これにより筆者は空いた時間を生徒との１対１のコミュニケーションの時間に当てるようにし、個々に適した指導を行うように心がけている。今後はよく聞かれる
質問をリストアップして Q&A を作成したり、チャットボット機能などをつけて、生徒個々が自分のペースで学習を進められる環境を整えていきたい。

4.2 オンライン交流について
昨年度実施した海外との交流から一歩進み、今年はアメリカ・カリフォルニア州にあるマーセッド高校の生徒たちと本校生徒の間で協働研究を進めている。テーマは「日米に通じる最適なオンライン授業の形の提案」である。この共同研究を実施するにあたり、事前に本校高校 1 年生のオンライン数学授業の満足度を調査したが、圧倒的多数の生徒と教師が対面式授業を支持していた。しかしながら、少数ではあるが「オンライン授業の方がペースがついていきやすい。
」というような生徒側からの回答もあり、今後このようなオンラインの利点の部分を掘り下げ、より良い授業の形を明らかにしていきたい。
今夏には 2 日間に渡り、SDGs アジア周遊ツアーを企画している。カンボジア、フィリピン、シンガ
ポールをオンラインで周り、それぞれの国の SDGs
課題やその解決に向けた取り組みについて学んでいく。このような形の国際理解教育の機会は、コロ
ナ終息後も渡航型の研修と合わせた新たな形になるであろうと考えている。本校としては、事前指導として、例えば訪問前に現地の団体や学生とオンライン交流し、その国への理解を深めるなどの展開を見据えている。

5.

おわりに2020 年度は新型コロナウイルスの影響により日常的に行われていた活動を継続することが困難になった。そのような状況の中でも学校は生徒たちの学びを止めないために試行錯誤しながら様々な活動に取り組んだ。その結果、ICT を有効活用することで今後につながる新たな学びの形が見えてきた。
時間に追われていた授業にはゆとりが生まれ、生徒
個々のニーズに即することが可能となりつつある。
その結果、授業や活動の主体は生徒となり、個々の持つ可能性を ICT や教師の援助を受けながら広げることが可能となろう。そのような教育の未来を感じたこの 1 年であった。
参考文献

図 7 高校 2 年授業専用 HP
生徒・関係者のみアクセス可としている(1) リセマム: “学校再開後「ICT を活用した学習を希望」
保護者 81%”,
https://resemom.jp/article/2020/08/31/57872.html, (2021年
7 月 6 日閲覧).
(2) 吉田雅巳: ”大学授業における対面グループ指導と遠隔グループにおける交流の比較研究”, 日本教育工学
会誌, 23, pp.32 (1999).
(3) 與儀峰奈子:”ICT 遠隔交流を通した国際理解”, リュ
級大学教育学部紀要, 74, pp.71-72(2009).
(4) 土橋永一: ”コンピューター利用学習における教師の役割”, 日本科学教育学会第 17 回年会, pp.189190(1993).

- 155 -

2021 PC Conference

SDGs 達成に向けた高等教育における講義展開
中野 健秀*1・関 千里*2
Email: takehide@mc.cgu.ac.jp*1: 中央学院大学 商学部*2: 愛知学院大学 経営学部
◎Key Words SDGs, 高等教育

1.

はじめに

持続可能な開発目標(SDGs：Sustainable Development
Goals)は、2001 年に策定されたミレニアム開発目標（MDGs）の成功を土台としつつ、2015 年 9 月の国連サミットで加盟 193 ヵ国の全会一致で採択された、2030 年までに持続可能で、先進国・途上国すべての国を対象に、経済・社会・環境の 3 つの側面のバランスがとれた社会を目指す世界共通の目標として、17 のゴール・169 のターゲット(達成基準)から構成されている(表 1)。
表 1 SDGs における 17 の目標
17 の目標区分

SDG1(貧困をなくそう)

社会

SDG2(飢餓をゼロに)社会

SDG3(すべての人に健康と福祉を)社会

SDG4(質の高い教育をみんなに)社会

SDG5(ジェンダー平等を実現しよう)社会

SDG6(安全な水とトイレを世界中に)環境

SDG7(エネルギーをみんなに そしてクリーン
社会に)
SDG8(働きがいも 経済成長も)経済

SDG9(産業と技術革新の基盤をつくろう)

経済

SDG10(人や国の不平等をなくそう)

経済

SDG11(住み続けられる まちづくりを)社会

SDG12(つくる責任 つかう責任)

経済

SDG13(気候変動に具体的な対策を)

環境

SDG14(海の豊かさを守ろう)

環境

SDG15(陸の豊かさを守ろう)

環境

SDG16(平和と公正をすべての人に)社会

SDG17(パートナーシップで目標を達成しよう)統合

10％ほど高く、年代別では、10 代が 70％超で、全年代で最も高い割合を示している。認知経路については、テレビ番組、情報 WEB、新聞が上位を占め、SDGs を扱ったテレビ番組の増加が顕著である(1)。
2030 年に向けての達成度については、持続可能な開発報告書（2021）で、日本は世界 165 か国中 18 位となっており(2)、取り組みが順調に進んでいる目標として SDG4(質の高い教育をみんなに)、SDG6(安全な水とトイレを世界中に)、SDG8(働きがいも経済成長も)、SDG9(産業と技術革新の基盤をつくろう)があげられている。一方、取り組
みの強化が必要な目標としては、
SDG5(ジェンダー平等を実現しよう)、SDG10(人や国の不平等をなくそう)、
SDG13(気候変動に具体的な対策を)、SDG14(海の豊かさ
を守ろう)の 4 つがあげられている。
日本としての取り組みは、2015 年に SDGs が採択された後、すぐさま、政府内に SDGs 推進本部を設置し、これまでに半年ごとにその会合がのべ 10 回開催されている。
推進本部の具体的な取り組みとしては、SDGs 実施指針を遂行すべく「SDGs アクションプラン」の設定や、SDGs
達成に資する優れた取り組みを選定し表彰する「ジャパン SDGs アワード」などがあげられる。
また、SDGs の理念に沿った統合的取り組みにより、経済・社会・環境の側面における新しい価値創出を通して持続可能な開発を実現するポテンシャルが高く優れた取り組みを行っている地方自治体60都市を「SDGs未来都市」
として選定している。その中で特に先導的な取り組みで、多様なステークホルダーとの連携を通し、地域における自律的好循環が見込める事業を行っている自治体が「自治体 SDGs モデル事業」として 20 都市選ばれている。

2. 大学における SDGs の現状
2.1 産学官連携

SDGs の認知度については、様々なメディアやシンクタ
ンクが調査を行っており、2021 年現在、
「聞いたことはある」といったレベルの人が概ね 50％程度となっており、
1 年ごとに倍増の傾向にある。性別による認知率は男性が京都大学、京都市、リコー、JT 等が中心となり、SDGsの社会実装を目指すために「京都超SDGs コンソーシアム」
が 2019 年から動き出している(3)。資源循環や省エネ・創エネに関する取り組み、人口が減少している地域の維持、持続可能性・SDGs をテーマにした教育プログラムの開発
等、SDGs の社会実装を目標とした取り組みやシンポジウ
ムや博覧会等による発信・情報交換が行われている。
愛知県では、県内の大学との連携事業として、産業、教育、医療、地域活性化、環境、防災、福祉、国際、文化・芸術、健康など多岐に渡る分野で連携した取り組みが行われている(4)。また、県内の大学で学ぶ学生の研鑽を促す
とともに、IT 人材の育成に寄与すべく、サービス・アプ- 156 -

2021 PC Conference
リケーションを考案する"大学対抗ハッカソン"が開催されている。

名の計 50 名である。50 名の受講生が SDGs と関連が高い
内容を含んでいると選出した科目は表2 の結果となった。
なお、ここでは 4 名以上が選出したものを記載した。

2.2 地域連携滋賀県立大学では、SDGs 地域化拠点のモデルとして、建学以来の基本理念に基づき、学生の行動力を源に、地域活性化への貢献を通して地域社会へ根付いていくプロジ
ェクトの助成を行っている。地域に変革を起こす人材をつくるプログラムや持続可能な活動と経済をつくる「近江楽座」が取り組みの柱として存在する(5)。
岡山大学では、グローバル展開を目指す農学力のベク
トルを、SDGs を念頭にした地域活性化を深化させるべく、
SDGs を指向したグローカルな実践型地域連携教育プログ
ラムの展開が行われている。また、実践型社会連携教育として、中山間地域の自治体と提携し、人口減少を背景とした生活や雇用等の多様な課題に取り組んでいる(6)。

表 2 SDGs に関連する内容が含まれていると考えられ
る科目
科 目
人数
コース

2.3 研究開発
SDG2(飢餓をゼロに)に対する顕著な取り組みの１つに、
北海道大学が、地域の農家や生産者へ、食糧安全保障や持続可能な農業に関する知識・技術等を提供する取り組みを行っている。この取り組みでは、大学内のロバスト農林
水産工学国際連携研究教育拠点が新しい学問領域を創生
し、農林水産業の研究開発に寄与している(7)。
SDG9(産業と技術革新の基盤をつくろう)での顕著な取り組みとして、長岡科学技術大学が、2018 年から国連アカデミック・インパクトハブ大学に任命されており、革新的な取り組みの模範となる大学とされている。研究の一例として、同大学で開発されたインバータ技術の改良は、省エネルギー型エアコンに実装されていることなどがあげられる(8)。

3.

アンケート調査による分析

筆頭著者が2020 年度末まで所属していた愛知学院大学
商学部での調査研究について論じる。商学部での開講科
目は、基礎科目・基幹科目・応用科目・演習科目の４つのカテゴリーに分類されており、教養科目を除く学部専門
教育の科目数は全 141 科目で、半期・通年での開講科目が両存する。学生は「流通・マーケティング」「会計・金融」「ビジネス情報」の 3 つのいずれかのコースに所属しており、講義科目も概ね 3 つのコースに分類される。商学部開講科目の講義内容とSDGs との関連性を調査すべく、2019 年度に科目名「応用商学Ⅰ(前期・後期の 2 回開講)」の講義内でアンケート調査を次の要領で行った。SDGs に関するアンケートの設問は、「商学部の講義と、SDGs をどのように結びつけることができるか、自分がこれまでに受講した科目から 3 科目選択し、17 の目標のどの目標に関連付けることができるかを目標の番号とその関連性について詳しく記せ」とした。なお、今回のアンケート調査
では、受講生が 3 年次以上のため、教養教育の科目を選
択肢から外し、専門教育の科目のみの調査とした。また、
アンケート回答者である受講生のSDGs についての先駆的知識としては、アンケート実施前に SDGs について 90 分の講義を受講し、かつ、シミュレーション系のカードゲー
ム「2030SDGs」を経験することによって、SDGs についての概要を修得済みである。回答者は、前期 28 名・後期 22

流通論

11

流通・マーケティング

経営学

9

流通・マーケティング

小売経営論

8

流通・マーケティング

マーケティング論

7

流通・マーケティング

中部経済論

7

流通・マーケティング

保険論

5

会計・金融

応用商学

5

全コース

Business
Conversation

4

全コース

プログラミング

4

ビジネス情報経営組織論

4

流通・マーケティング

経済原論

4

流通・マーケティング

表 2 から流通・マーケティングコースでの科目が多くあげられているが、開講科目数や受講者も同様の傾向にあることから、特別な偏りがあるとは言い難い。幾つかの科目における特徴的な傾向について以下に述べる。
「流通論」においては、SDG9(産業と技術革新の基盤をつくろう)、
SDG12(つくる責任つかう責任)との関連性が多く述べられており、ロジスティクス、サプライ・チェーン・マネジ
メントについての記述が多く、地球環境問題への付言もなされていた。
「経営学」においては、SDG5(ジェンダー平等を実現しよう)、SDG8(働きがいも経済成長も)についての記述が数多くみられ、企業の社会的責任であるCSR や、ジェンダーに関するハラスメントについての関連性が述べられている。
「保険論」においては、SDG3(すべての人に
健康と福祉を)、SDG11(住み続けられるまちづくりを)に関する記述が多くを占められている。社会保険の歴史、地震保険などについての記述がみられた。
次に、SDGs に関連する講義として受講生から選んだ科目において、それらの科目が 17 の目標のどの目標と関連付けられているかの問いに対して、下記の結果が得られた(図 1)
50
40
30
20
10
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

図1- 157 -SDG No.
SDG1～SDG17 の目標と講義内容に関する分布

2021 PC Conference
図 1 では、SDG8(働きがいも経済成長も)、SDG9(産業と技術革新の基盤をつくろう)、SDG11(住み続けられるまちづくりを)、SDG12(つくる責任つかう責任)が高い数値を示しており、商学部の学部特性が色濃く反映していると言える。SDG4(質の高い教育をみんなに)、SDG17(パートナーシップで目標を達成しよう)も高い値を示しているが、高等教育機関のあるべき姿を映し出しているとも言える
だろう。

4.

シラバスを基にした分析

近年、大学においては、シラバスの充実が図られ、その記載に即した講義が展開されている。SDGs への取り組みを充実させている大学では、既にシラバスへの SDGs への対応項目の記載が義務付けられており、受講生はシラバ
スに目を通すだけで、SDGs のどの目標に関連した講義が展開されているのかを知ることができる。本学においては、そこまでの取り組みはまだ行われていないが、本調査においては、2015 年の SDGs 採択以来のシラバスにおける、
SDGs についての記載についての分析を行った(表3)。
表 3 SDGs がシラバスに記載された科目数
年度

科目数

開講学部

2017

2

総合政策・文20185

総合政策・文201911

総合政策・文・商・経営

2020

15

2021

31

総合政策・文・商・経営・心身科学・法
総合政策・文・商・経営・心身科学・法・経済2017 年度には次の 2 科目の講義で SDGs について扱われている。1 つは、総合政策学部の「国際協力論」において、国際協力における SDGs の位置づけに関して触れられている。また、文学部英語英米文化学科の「国際理解教育入門」では、2 回にわたり「世界とのつながりとグローバ
ル・イシュー」のテーマ内で扱われている。2018 年度には加えて、総合政策学部の「環境共生論」において、自然
共生社会と持続可能な発展について扱われ、同じく総合政策学部の「地方自治論」内で、地域の国際化のゆくえとして扱われている。2021 年度においては、演習系(ゼミ活動)での扱いも増え、「リサーチプロジェクト」や「産官民提携講座」などのクロスオーバー教育の要となる科目でも多くの時間が SDGs について割かれている。

5.

考察

表 2 から、流通・マーケティングコースにおいて開講されている科目内で、SDGs に関連した内容が多く回答される結果となっているが、商学部における専門科目の半数近くが、流通・マーケティングコース関連であり、もとより、受講生の既習科目が、商学部での開講科目全てを網羅している訳ではない。本調査は、3 つのコースによる偏りやばらつきを調査する目的ではなく、あくまでも加算的な発想を得るためのものである。それゆえ、幾つかの特徴的な点について論じることとする。

商学部では専門教育に位置付けている「BusinessConversation」において、語学教育の重要性から SDG4(質の高い教育を)に関連する講義が展開されていたとの結果が得られており、かつ、講義内で扱われている文献でSDG10(人や国の不平等をなくそう)、SDG17(パートナーシ
ップで目標を達成しよう)に関連するテーマが選択されていたことは興味深い。
ビジネス・情報コースにでは、プログラミング関連の科
目が多数存在している。高度なプログラミングを学ぶ科
目や、演習科目において、SDG11(住み続けられるまちづくりを)へのシミュレーションの寄与や SDG9(産業と技術革新の基盤をつくろう)とSocity5.0 の実現についての回答が存在した。日本では、初等教育でも必修化となったプロ
グラミング教育であるが、その必要性は高等教育においても同様で、データサイエンスの中心的科目として多くの大学で開講されている。高度なプログラミング技術はICT の普及の基盤技術であり、それはすなわち、全てのSDGs の実現の礎とも言えるであろう。ビジネス系学部におけるプログラミング教育の充実は、単なるアプリケー
ションの利用だけではなく、持続可能な社会の実現へと繋げることを意識しなければならない。
寄附講座として開講している「中部経済論」では、財務
本省及び東海財務局などの現役財務省職員が講師として登壇し、財務省・金融庁の視点から「財政」
「税制」
「金融」
「経済」等について講義を展開している。講義内容から、
SDG8(働きがいも経済成長も)が多く含まれることは明らかであるが、公僕の観点から SDG10(人や国の不平等をなくそう)についての内容が、多くの講師によって扱われている。また、地域特性を踏まえて SDG11(住み続けられるまちづくりを)など、多岐にわたり直接的に SDGs に関する内容を含んでおり、受講生にとって、日ごろ接することのできない講師からの現場に即した講義が展開されている。アンケート結果において、SDG4(質の高い教育を)についての回答が含まれていることから、寄付講座としての役割を大きく果たしていると言えよう。

6.

おわりに

本調査においては、ビジネス系学部で行われている専
門教育において、講義内で学生が SDGs と関連性が高いと考えた内容をアンケート調査によってその分析を試みた。
本調査では、認知度についての詳細な分析は行っていな
いが、2021 年現在、小・中・高等学校の児童・生徒に比べ、大学生の SDGs についての認知度が低いと言われている。しかしながら、幾つかの大学は SDGs に関するセンターや研究所を設立し、支援・協力・啓蒙の体制を展開して
おり、産官民や地域社会との連携を深めつつある。今後はさらに、大学は教育機関として SDGs の目標達成に向けたESD(持続可能な開発のための教育)および GCED（地球市民教育）の視点を軸とした価値教育を推進する取り組みを、加速させていく必要があるだろう。With コロナの時代において、SDGs の実現を見据えた教大学の役割は、様々な工夫を要し、ディプロマポリシーに基づいた教育カリキ
ュラムの改善が求められる。高等教育機関においては、
SDG4(質の高い教育を)の達成は言うまでもなく、その達成基準の一つであるターゲット 4.4「2030 年までに、技術的・職業的スキルなど、雇用、働きがいのある人間らし- 158 -

2021 PC Conference
い仕事および起業に必要な技能を備えた若者と成人の割合を大幅に増加させる」の更なる充実が不可欠である。

参考文献
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)

株式会社電通, “第 4 回「SDGs に関する生活者調査」”,
https://www.dentsu.co.jp/news/release/2021/0426-010367.html,
2021 年 7 月 10 日参照
独ベルテルスマン財団, ” Sustainable Development Report2021”, Cambridge university press, (2021)
京都大学大学院 地球環境学堂, “京都超 SDGs コンソー
シアム“, https://eco.kyoto-u.ac.jp/sdgs/kyoto-times/op/, 2021
年 7 月 10 日参照
愛知県, ” SDGs, 県と大学の連携”
https://www.pref.aichi.jp/uploaded/attachment/349330.pdf, 2021
年 7 月 10 日参照
滋賀県立大学近江楽座, “近江楽座”,
http://ohmirakuza.net/, 2021 年 7 月 10 日参照
岡山大学, “SDGs at OU”, https://sdgs.okayama-u.ac.jp/sdgs/,
2021 年 7 月 10 日参照
北海道大学,” ロバスト農林水産工学国際連携研究教育拠点” ,https://robust.eng.hokudai.ac.jp/, 2021 年 7 月 10 日参照
長岡技術科学大学, “長岡技術科学大学における SDGs の取組”, https://www.nagaokaut.ac.jp/annai/daigakusyokai/sdgs/,
2021 年 7 月 10 日参照- 159 -

2021 PC Conference

4D for Innovation
笹谷康之*1・山本奈美*2・建山和由*1・菱川貞義*3・根岸健太*4
Email: sasatani@se.ritsumei.ac.jp*1: 立命館大学理工学部環境都市工学科*2: (株) CAD ASSIST*3: 275 研究所*4: (株) 光陽メディア◎Key Words

1.

Scheem-D，学生中心の学び，4D，オープンイノベーション

2.

はじめに

文部科学省では，「授業に焦点をあて，デジタル技術を上手に活用した特色ある優れた教育取組のアイデアを，大学教員やデジタル技術者（企業）が協働で，教育現場で実践，試行錯誤，普及・実装していく取組」として，「学修者本位の大学教育を実現するため，サイバーとフィジ
カルを上手に組み合わせて授業の価値を最大化する」オープンイノベーションの場として Scheem-D を開設した(1)。
そこで，筆者は以下の目的で，Scheem-D に応募した。
① 建設業の CIM（建設情報モデリング），i-Construction（ICT 活用建設）への志向を止揚して，CAD，GIS，
xR（AR/VR/MR），IoT 等を融合した簡易版のデジタ
ルツインと言える 4D for Innovation を創出し，これを用いて持続可能な地域づくりに貢献できるイノベ
ーション学生を醸成する。
② この受講学生と，建設技術者，IT エンジニア，ゲー
ム開発者，まちづくり関係者等の多様な人材が，関連技術とともに持続可能な地域の課題と解決策を共有して創発する 4D for Innovation コミュニティをつくる。
③ 多彩な資質を持った学生に適したテーラーメイドの創造的学びを支える学習データ分析と，リアルな現場とデジタル世界を結びつける簡易・柔軟・安価な
4D for Innovation の技術を創出する。

3D-CAD からみた建設系の人材育成

筆者が携わった CAD 教育での受講態度，成果物，振り返りアンケートなどから，土木系の立命館大学理工学部
環境都市工学科 1 年生，工業高校 2 年生，新入社員と，機械系，建築系の新入社員の能力を比較したのが表 1 である。新入社員はいずれもゼネコン，行政の技術職である。
残念ながら，本学科 1 年生は，人気がなくて定員が充足されない工業高校の生徒と比べても，インフラの知識，
PC スキル，目的意識の基礎的な 3 能力が劣っている。機械系の新入社員は，大学での 3D-CAD 教育が進んでおり，
3D デザインに長けている。建築系の新入社員は，設計演
習を多く経験しており，手書き図面しか製図できない学生もいるが，複数の 2D-CAD を使った空間デザイン能力が優れている。これに対して，土木系の新入社員は，イン
ターンシップ経験者以外は，CAD は使えても 1 年生に少し体験しただけで，実質的にほとんど使えない。
基礎的な 3 能力は，4 年生となり卒業研究に取り組み教員から個別指導を受ける中でかなり開発される。情報教
育やアクティブラーニングの改革が進む大学もある(2)。しかし，本学とともに他大学でも，旧態依然としたカリキュ
ラムにより，空間や環境の表現すらできない学生を排出している土木系の学科が多いのが実情である。本学科の学生の進路は図 1 のとおりで，技術系公務員を含めて75％が将来 4D の活用が望まれる職場に就職している。発展途上国を含む他国や，国内の先駆的な企業のリカレン
ト教育の事例を参考にすると (3) ，今日の CIM ，i-

表 1 建設系の CAD 人材育成の比較

T 工業高校建設工学科
2 年生（3 学期）
本学科 1 年生（秋学期）
新入社員土木系インターンシップ経験無
新入社員土木系インターンシップ経験有
新入社員機械系
新入社員建築系

インフラ
の知識
△

PC
スキル
〇

目的
意識
〇

×
△

×
〇

×
△

〇

〇

〇

△
△

〇
〇

〇
△

- 160 -

備考
将来的に稼業を次ぐ可能性大
人気がない 女子がいない
全体の 7 割が CAD を使えない
1 年生で学ぶが、継続性無し
女性は全体の 1 割に満たない
CAD を使いこなしている
3D-CAD が使える
2 年まで CAD を利用（6 割強）
専攻により 3 年以降も CAD 利用（3 割）
手描き製図しかしていない（1 割弱）
女性は全体の 1 割

2021 PC Conference
Construction に対応するためには，まずは 4D から時系列
を除く 3D による空間デザイン教育が望まれる。

その他
25%
環境関連企業
10%

公務員
17%
ゼネコン

建設コ 道路21%

ンサル 鉄道17%10%

図 1 2020 年度の大学院生も含めた本学科の進路

3.

インパクト・スケーリングの提案

以上のような問題意識を踏まえて，本提案のコンセプ
トを図 2 に表す。
従来の本学科の 1 年生配当
「CAD 演習」
を主に，2 年生配当「景観計画」「空間情報工学」，4 年生
配当の「測量学実習」を加えて，4D for Innovation の授業を開始する。授業を深める（Scaling Deep），高める（ScalingUp），横展開する（Scaling Out）
，基盤から固める（Scaling
Infrastructure），飛び火させる（Scaling Scree）の 5 側面のインパクト・スケーリングを生み出す(4)。
簡易・柔軟・安価な 4D for Innovation を生み出し，学生が学修を深め，インフラのデジタルツインで使うデータを作成する作業に参加する。この成果を，他大学に横展開する。企業・投資家から技術・資金を集め，4D for Innovationの基盤を固める。そして，持続可能な地域づくりの現場に飛び火させる。また，人材・技術が豊富なゲーム開発者に飛び火して新たな協創を実現する。さらに，当初は筆者が有する昔の写真や G 空間データを，学生や関係者がネッ
トから簡易に活用できる環境を整え，データ提供者を順次拡げていく。

図 2 4D for Innovation の概念

以上の 5 種のインパクト・スケーリングを，学生の学び 2 件，空間表現ツール 3 件，イノベーションの場 2 件の，開発していく 7 テーマにまとめなおした。なお，ゆるCIM とは，高機能で高価な CIM でなく，できるところから低機能でよいから安価に取組む CIM のことを，建設業界の一部で慣用的に使っている用語である。
① アーリーアダプター学生育成：学習データを分析して個々の学生の特性に適した指導をして，レポート
作成，ICT，課題発見解決の基本スキルと，ゆる CIMのスキルを修得して，社会課題を理解し，AI，IoT，
xR，5G，ブロックチェーン等の今日的な基幹技術・汎用技術に対応できる人材を育成する。実社会との交流の中で，CIM スキルに関する動機づけと，楽しく学べる学生コミュニティを形成する。Google
Workspace for Education を用いた学習データ分析に基づいて，学生の成長をサポートする。AI テキストマ
イニングを用いて学生のレポートを分析し，到達度を検証・管理する。
② イノベーター学生醸成：実社会の課題を学ぶ交流を通じて，アーリーアダプター学生の中からイノベー
ター学生が生まれる環境を醸成する。学生は，社会的な課題発見解決の気づきとモチベーションが覚醒されて，年配者にない斬新な発想を活かしてイノベーション人材として羽ばたき，学びの DX が生み出される。学習データ分析から，個々の学生の学びの特性にあったテーラーメイドのデジタル教材をつく
り，学生と社会人の交流によるイノベーション文化を醸成する。
③ ゆる CIM： QGIS による 3D 地形，SketchUp による
3D モデリング，
ドローン空撮を用いた点群データの3D 化等の既存技術を組合せて，粗くても尖った 3Dモデルを基に，手軽に学べて使える CIM を開発する。
学生が 3D や時系列アニメーションの 4D を制作し，地域の様々なステイクホルダーと協働して課題発見
解決につなげる。
④
コミュニティ基盤の地図サイト：筆者が 275mapと称して CMS テンプレート
を開発・運用してきた『まちづくりマップ』(5)を発展させて，学生や協力者の成果品の簡易な 3D/4D を，地図サイ
トを通じてオープンデータ
として共有し，協創するコミ
ュニティの基盤をつくる。この地図サイトを通じて，小回りの利く 3D/4D 活用の協働作業を行うとともに，国土交
通データプラットフォーム(6)等のデータを活用する。
OpenStreetMap，地理院地図
等の埋め込み背景地図に，各種の G 空間のオープンデー
タを重ね合わせ，ゆる CIMの成果が共有できる CMS を
開発・運用する。

- 161 -

2021 PC Conference⑤⑥⑦

4D 写真アーカイブ：まちづくりを進めるうえで重要な共有基盤となる，過去の地域社会の生活・風土・文化等の写真や文字の記録を時系列に紐づけした
Web アーカイブを開発・運用する。これを学生，地域住民，専門家等が，地域の記録と記憶を紡ぐオン
ラインの交流ツールとして活用する。まずは筆者が撮り貯めた過去の写真を使い，さらに将来に継承するアナログ写真をデジタル化する活動への住民の参加を呼びかける。
ゲームとの連携：オンラインゲームでは多くの開発者・プレイヤーが 3D を活用しており，リアルな位置ゲームとの融合が進められている。測量・計画・設計・施工・維持管理といった建設業・施設管理者の観点からの CIM，i-Construction をゲームと結びつ
けて，住民が地域の将来像をヴィジュアルに共有する 4D を開発する。実空間から仮想に拡げる建設系
人材と，人材が豊富で発想が自由な仮想から実空間に入ってくるゲーム開発者との，協業の場に参加する学生の創発を促す。
持続可能な地域づくり：現場のまちづくり関係者と，
上記のスキルを磨いた柔軟な学生と，学生をサポートする多様な技術者が，オンラインとオフラインで持続可能な地域づくりコミュニティを形成する。適切なファシリテーションによるまちづくりのプロセ
スを設計管理し，学生のポテンシャルを高めながら，地域の将来ビジョンを創造・共有・実践する。

4. テーマを実現するステップ
4.1 5 ステップ

7 テーマを，実現していく手順から関連性を整理しなおして，以下の 5 ステップにまとめた。

4.2

ステップ 1 ゆる CIM 導入授業

2021 年度秋学期の 1 年生配当「CAD 演習」で進める予定のテーマ 1 と 3 を組み合わせた，ゆる CIM を用いてアーリーアダプター学生を育む第 1 ステップである。従来の 2D-CAD でなく，最初から 3D でインフラの空間を認識しデジタル表現できる授業を開始する。
現状では，製造，医療はもとより建築とも異なり，土木系は学ぶ対象のインフラがイメージしにくいため，課題発見・解決の気づきとモチベーションを持った学生の育成が困難で，優秀な学生のゼネコン離れも深刻である。
3D-CAD によるモデリングとともに，3D 地図，点群デー
タ等の簡易な活用技術を授業に導入する予定である。
実現したいアイデアは，計画・調査・測量・設計・施工・検査・維持管理・更新や撤去という種類と規模が多様で長時間にわたり捉えにくいインフラを，写真・地図・設計図を融合する xR を使い見える化することで，学修の動機づけを計り，実都市と 4D 都市をつなぐアーリーアダプター
人材を育成する。
社会実装として，DX 等で人手不足・長時間労働の克服に挑戦している建設業のニーズとシーズを共有するために，ゼネコン・建設コンサルやインフラ管理者と連携したい。スマートシティづくりにつながる xR を有する新テクノロジーを有する企業とパートナーを組みたい。

4.3

ステップ 2 ゆる CIM 活用プロジェクト

4.4

ステップ 3 小中高大連携地域課題学習プラッ
トフォーム

テーマ 2 と 3 を用い，簡易な 4D で設計図・完成図を活用するステップである。ステップ 1 で優秀な成果を残した学生を選抜して，地域の様々なステイクホルダーとともに，簡易な 4D モデルを制作・活用するプロジェクトを予定している。
具体的には，今まで復元されたことのない 4D による城の復元を検討している。城主と家臣の子孫，歴史博物館など歴史関係の専門家，関心のある市民を巻き込み，銀行とともにまずはクラウドファンディングを企画している。
立命館大学の研究施設に入居して，そこを拠点に活動することを準備している。
費用をかけた事業例では，計測用のレーザプロファイ
ラや VR 体験用のヘッドマウントディスプレイ等の高価な機材を使い，精密に復元・再現しているが，一過性です
ぐに陳腐化している例が多い。簡易な手法で学生が図面や点群データから作成した 3D/4D のモデルの精度を順次向上させるとともに，多くの関係者が意見を交換しながら，モデル内で関係者のアバターが活動するなど参加型
でプロジェクトを進める。このコミュニケーションの中から自由な発想が生まれ，データの地産地消による地域
で使いやすい 4D が生み出せる。参加する学生は，イノベ
ーター学生として次のように育つことが想定される。
① 対象となるインフラ構造物の全体像を理解する能力を身に着ける。
② 点群，モデリング，xR を組合せることで，建設業界へ即戦力となる技術者候補を醸成する。
③ xR の活用で，工事現場の住民説明会や土木技術者ではない関係者間との打合せ資料，作業員の安全教育
等，様々なシーンで現実のようにイメージや体験ができる，または，シミュレーションができるデータが制作できる。
さらに，ステップ 1 で学ぶ後進の学生に対して，学びの目標を見える化できる。
ちなみに国土交通省は，デジタルツインの実現を目指
し，国土交通データの共有と利活用を図るための国土交
通データプラットフォームによる API 連携を進め(6)，一方で，3D 都市モデルの整備・活用・オープンデータ化を図るプロジェクトの PLATEAU を進めている(7)。また，各地
方整備局にインフラ DX 推進センターを設けて，官民挙げての DX の技術開発，人材育成を進めている(8)。さらに，
工業高校に対する技能工教育支援や，厚生労働省とも連携して建設業の人材確保・育成・労働環境改善を進めている(9)。これらの事業は各々評価できるが，急速に DX が進む状況に対応する大学生の人材育成の観点が欠けている。
文部科学省と国土交通省が連携して，上記に対応する事業を推進するべきであり，その先駆モデルとしてゆるCIM 活用プロジェクトが位置づけられる。

ステップ 3 では，ステップ 2 にテーマ 4 を加え，地図と関連させて地域の特徴と課題の見える化を図り，学びの共有の場をつくる。住んでいる地域の課題を発見・解決する学びは，「総合的な学習の時間」であり，新学習指導要領の導入で，初中等教育の方が，高等教育よりも先行し- 162 -

2021 PC Conferenceている状況だといえる。ただし，これらのポスター，スライド，模型などの学びの成果は，死蔵・破棄されて，デジタルデータとして蓄積されておらず，地域づくりや次の生徒の学びに再利用されることが少ない。筆者は数年にわたり大学コンソーシアム京都の単位互換授業で小大連携授業を行い，児童・大学生の学びの相乗効果を生み出してきた(10)。小中高生の学びを大学生がサポートしながら自らも学ぶしくみづくりが必要だ。
学生が作成する出身地のインフラの 4D の成果品が，小中高の総合学習，高校の工業・農業などの専門学科科目や地理総合といった初中等教育で使える魅力的な教材となり，学生が生徒からフィードバックを受けてモチベーシ
ョンと能力を高められることを目指す。
これを支え，各地域の生徒の地図を含めた学習成果をデータベース化して，文部科学省の小中高大の地域課題
学習プラットフォームを提案していく予定だ。

4.5

ステップ 4 参画型記憶アーカイブ

ステップ 4 は，ステップ 2，3 に，テーマ 5 の 4D アー
カイブを加えたものである。多様な形式が散在する過去からの設計図，地図，写真を統合的に 4D として比較的簡易に表現・活用し xR で体験できる技術を開発する。これを学生が修得し，ヴィジュアルな地域の課題と将来像が地域のステイクホルダーと共有できるようにする。
東日本大震災では，津波で流された写真の返還を通じて，被災前と被災時，その後の復旧復興時の写真を使った記録と記憶の利活用が行われてきた。写真は，ボランティ
アががれきの中から拾い出すとともに，全国のボランテ
ィアに送られて洗浄された。写真をオープンデータ化して，今日撮影した写真と比較して利活用する事例も生まれている(11)。
各地の郷土博物館が，破棄される前に，写真の寄贈や寄託を呼び掛けている例も多い。しかし，これらの写真の整
理とデジタル化は，予算や人材の確保から東日本大震災の写真のようには進んでいない。筆者も大量の写真を所蔵しているが，これをすべてデジタル化して，AI 等を使って利活用できないかと考えてはいるが，実現していな
い。
学生が，設計図，地図，写真を統合的に利活用できるアーカイブに参加することで，地方創生の素材となる地域
資源の収集・分析・共有・協働編集・発信に貢献できる。

4.6

ステップ 5 内発型地域 4D イノベーション

現代社会が答えを見出していない先進課題のひとつである集落単位の持続可能な地域づくりに，既存の外からの理論の当てはめでなくゼロベースで試行・思考し，学生・若者が参加しやすいしくみを，リアルとの境界が溶けてきているゲームクリエイターとともに創造する。ゼロベースの根拠となる，時間軸を踏まえた地域の良かった
面も悪かった面も事実・真実は，ステップ 2，3，4 の内容を蓄積・活用する。
ゲームクリエイターの知見と技術を加えて，地域づくりがもつイメージ（専門性や経験が必要で敷居が高い）を
180 度転換し，成功事例のない困難な持続可能な地域づくりの意義や魅力を引き出し，ゴールに向かう新しい方法を探り挑戦するプロセスに熱中する「地域づくりゲーム」

を開発する。
今日の失われた30 年などと揶揄される日本の長期停滞，
閉塞状況は，社会経済的な課題に対して若い力が希望を持ってイノベーションを起こしにくい制度疲労が原因である。とりわけ地方は，少子高齢化などで疲弊している。
よって，小規模から長大まで存在するインフラの空間と環境を適切に 3D/4D で表現できる基礎を学んだうえで，ゲームクリエイター的な自由な発想で，独創的に社会課題を解決していく地域リーダーとなる若者が育つことを目指している。

5.

おわりに多様に発展する科学技術と，これを実装する社会経済のしくみの融合によるイノベーションが求められており，それにふさわしい社会と連携した大学教育の改革が必要である。そこで本論では，インパクト・スケーリングを用いて 4D for Innovation の概念を示し，この 7 テーマを実現
する 5 ステップの手順を提案した。
防災避難ゲーム等のアプリ，ロボコンのようなコンテ
スト，アニメの聖地巡りのように，学生が熱中して，多くの人々が注目するしくみを，4D for Innovation に取り入れられないかと検討している。土木系では，若手技術者・高校生・大学生が参加する橋梁模型製作コンテストがあり(12)，2019 年からアーバンデータチャレンジと連携したイ
ンフラデータチャレンジ（IDC）が始まっている(13)。しかし，前者の橋梁模型は参加者の範囲や知名度が低く，後者の IDC はそもそも 3D デザインのスキルすら学生に教えていない大学が多い中で，一般の学生が参加するには敷居が高い。
Scheem-D へのコミュニティに参加し，ピッチイベントへ登壇し，メンタリング支援を受け，Web 交流をしていくオープンイノベーションの場を活用し，多様な関係者と協創して，学生中心の学びを実現していきたい。

参考文献
(1)

文部科学省 「大学教育のデジタライゼーション・イニシ
アティブ（Scheem-D）～ With コロナ/ After コロナ時代の大学教育の創造～」の実施について(2) 「特集 土木における多様な教育手法が目指す先 －情報教育やアクティブラーニングの重要性－」土木学会誌
Vol.104，No.1，2019.1.
(3) 杉浦伸哉「第 9 回産学官 CIM・GIS 情報交換会講演資料」
産学官 CIM・GIS 研究会，2020 年 6 月 19 日 など
(4) （株）ブルーマーブル・ジャパン インパクト・スケーリ
ング より考え方を流用(5) 笹谷康之 まちづくりマップ(6) 国土交通省 国土交通データプラットフォーム(7) 国土交通省 PLATEAU(8) 国土交通省 インフラ DX 本格始動！
(9) 国土交通省 今後の建設人材確保対策について(10) 野村香奈子・笹谷康之・出羽浩明：WebGIS とその出力図を活用した環境学習の研究～朱雀第三小学校を事例として～，土木学会環境システム研究論文発表会講演集，Vol.32，
pp365-372，2004.10. など(11) 生駒市 いこまの歴史写真オープンデータ など(12) 日刊建設工業新聞社 橋梁模型製作コンテスト(13) 社会基盤情報流通推進協議会 インフラデータチャレンジ
Web ページはすべて 2021 年 7 月 2 日に閲覧確認- 163 -

2021 PC Conference“ＤＸ五段階進展論”に対応する“コンピュータ利用教育”の可能性
妹尾 堅一郎*Email: kensenoh@senoh.institute* 産学連携推進機構◎Key Words ＤＸ五段階進展論／コンピュータ利用教育／学びのＤＸ
１．はじめにデジタル化の価値は何か。写真が気楽に撮れるよ
筆者は、自分の専門である産業生態系やイノベー
うになったことで、授業時に教師のスライドを撮影す
ションの研究教育において、「次世代ビジネス、数多る学生も増えた。また、写真の修正等がパソコン内
くのトランスフォーメーション（変身・変態）を伴って産で行えるようになった。
業パラダイムを転換させる」という議論を行っている。
だが、これらは DX の序の口に過ぎない。デジカ
その内の一つであるＤＸ（デジタルトランスフォーメ
メはスマートフォンに乗り換えられ、今やデジカメはーション）に関しては、多くの事例に基づき、DX はプロとマニアの持ち物に過ぎなくなった。
アナログベースからデジタルベースへ変身すること
スマホになってさらに大きな変化が相次いだ。例えであり、それを次の５段階に整理している。
ば撮影の仕方が変わった。写真撮影は今や日常行①Digitization（前期）「点の変換」
為、自画撮りも今や普通だ。また、写真の保存蓄積②Digitization（後期）「点から円へ」と表示もスマホで行う。そして何より大きい新価値は③Digitalization（前期）「円から線へ」
画像・映像の送信ができるようになったことだ。写真④Digitalization（後期） 「線から網へ」の楽しみ方や活用が大きく変わったのである。
⑤Digital-intellization「網から基盤へ」
さらに、スマホの写真アプリが他のアプリと連動してでは、この論説に対応させると“コンピュータ利用
新価値形成をし始めた。例えば、インスタグラムやユ
教育”はどのように位置付けられるのだろうか？
ーチューブ、フェイスブック等の SNS は画像や映像
本論では、“ＤＸ五段階進展論”を紹介すると共に、抜きでは始まらない。今や我々の周りに画像・映像
それに対応する“コンピュータ利用教育”を検討し、はあふれるようになったのだ。スマホは、普通の“学びにおけるＤＸ”を考察するものである。【注】人々が気軽に写真の作成・収集・修正・鑑賞等々を行える「写真の民主化」を一気に推し進めたのである。
２．DXの事例（１）写真のDX
つまり、生活者の行動モデルの変容を起こしたのだ。
まず、事例を二つ取り上げる。一つ目は写真（画ビジネスモデル的に言えば、「モノの所有とサービス
像）、二つ目は音楽（音像）である。まず、写真の DXの使用」という二つのレイヤーをまたいで、価値形成進展を概観してみよう。
の集中化・簡易化から価値形成範囲の拡大へと加速
従来の銀塩写真は、デジタルカメラの登場によっ的展開がなされていったと言える。
て駆逐された。デジカメは、光の受像、画像形成、それだけではない。現在は、写真をクラウド上のＡＩ
画像定着を担っていた従来の「カメラ・写真フィルム・が解析し、画像認識を行った上で自動的にアルバ現像」の画像形成に替わり、イメージセンサー（当初
ム作成を行うといったことができる。これらを通じてス
CCD、現在 CMOS）によって三機能を一体化し、デマホはイノベーション連鎖の起点になっている。例
ジタルカメラ全体で画像の保存蓄積から表示までをえば、入退出における顔認証が普及し、画像解析をできるようにしたものだ。価値形成全体を新モデル前提に作業を行う生産等は珍しくなくなった。
に移行させたイノベーションである。
つまり、写真のＤＸは、デジタル化を起点に、スタン
デジカメの登場によって、写真フィルムメーカーは
ドアローン処理からネットワーク処理を経てＡＩ活用
本業を喪失した。写真界の大巨人であったコダックへと進展してきているのだ。それは顧客価値とビジは破綻。富士写真フイルムは事業転換により生き残ネスが進展し、産業生態系がアナログベースからデったが、小西六はミノルタと統合後、事業喪失した。
ジタルベースへと大きく変わることを示している。
ここまでは確かにアナログのデジタルへの置き換えである。化学を基本としたアナログの銀塩写真か３．DXの事例（２）音楽のDX
ら電子を基本としたデジタル写真への転換だ。
音楽メディアは 10 年毎に変わる。その歴史を俯瞰すると、技術の進化や商品形態の進展のみならず、- 164 -

2021 PC Conference

新しい社会や顧客の価値形成といったＤＸの進展が見えてくる。
60 年代の主役はＬＰレコードである。従来の EP（シングル盤）に代わり、両面 12 曲入るという量の拡
大は質の変容を促した。ヒット曲のコンピレーション
だけではなく、「コンセプトアルバム」が可能になった。例えば、ビートルズの『サージェント・ペッパー
ズ・ローンリーハーツ・クラブ・バンド』はその先駆けだ。また、これは価値創出の主導権が制作者側からアーティスト側へ移行したことを意味する。
70 年代はカセットテープ。カーステレオは一気に普及し、さらに 79 年発売の「ウオークマン」は音楽の聞き歩きを可能にした。ユーザは、カセットテープとカセットデッキの組み合わせによって、音楽の携帯性、録音可能性、編集可能性といった三つの価値を獲得したのである。
80 年代、デジタルであるＣＤが主役に躍り出た。高音質化はもとより「一発頭出し」「リピート／プログラム
再生」など、ユーザの「オペレーショナリティ（操作性）」を一気に高めた。
90 年代のＭＤは、「ウエアラブル（装着可能性）」という価値を創出した。
そして２０００年代、ｉｐｏｄが登場した。高機能の携帯型デジタル音楽プレイヤーだ。それまでの音楽メデ
ィアは再生プレイヤーを必要としたが、ｉｐｏｄはハード
ディスク/フラッシュメモリーを内包するプレイヤーそのものである。つまり、メディアとプレイヤーの融合体である。また、従来はメディアの「収納庫（ストレージ）」が必要だったが、ｉｐｏｄはそれ自体が収納庫だった。つまり、これまでのメディアとプレイヤーとストレージが三位一体化した機能融合機器の登場だったのである。
さらに、ｉｐｏｄはデジタル化された音楽ファイルをイ
ンターネット上のサービス（iTunes ストア：現アップルストア）からダウンロードする仕組みを採り入れた。
モノとサービスを組み合わせた価値形成である。これらを俯瞰すれば、人々の音楽の聴き方や購買のスタイル、そして音楽を楽しむ行動すら変容させたと言えるだろう。すなわち、「音楽鑑賞」という価値のあり方自体を変容させた大イノベーションなのである。
そして現在はスマホが、マルチモード（音像・画像・
映像・テキスト）を扱うマルチメディアとなり、また複数のアプリが搭載されるメタプラットフォームとなった。
相互に関連するアプリによって、マルチモードが融合するサービスを可能にしている。
さらに、従来のダウンロードからクラウドへのアクセスが可能となり、デジタル×ネットサービスによって音楽を楽しむようになった。
そして今や、クラウド上ではＡＩが駆使されユーザーへのリコメンドが瞬く間になされるようになった。また、好まれる楽曲がＡＩによって作曲されるようになり始めた。加えて音声認識技術が発達し、音声入力とそのＡＩ処理が飛躍的に進展している。
これらを俯瞰してみれば、音楽メディアの進展もこれまた DX 化の歴史である。単に音がアナログ波形
からデジタル波形に置き換わるだけではない。デジタルをスタンドアローンで楽しむＣＤ等の時代、ネッ
トワークを通じた楽曲サービスを楽しむ時代、そしてＡＩを駆使したサービスを受ける時代へと、顧客価値の大進展、ビジネスの大展開、そして産業生態系の大変容を起こしているのである。
４．DXは５段階に進展する
写真や音楽といった身近な事例を通じて、デジタルによってビジネスや産業生態系、そして社会がどのように変わってきたかを概観した。それらを DX 進
展の５段階として整理してみよう。

①ＤＸ１「デジタイゼーション（前期）：点の変換」
Digitization とは、アナログ（連続値）からデジタル（離散値）への置換、すなわちデジタルの点の集合に変えることだ。いわば、デジタルの導入段階である。例えば、筆記具で帳簿をつけることからパソコン処理に移行するといったことである。こんな段階はとうに過ぎているという人もいるかもしれないが、新型
コロナ禍で露わになったように行政の多くではいまだ手書きとＦＡＸで作業がなされている。また、企業
でも、いまだにハンコ押印が膨大にあることが晒された。つまり日本は、まだまだこの段階が大勢を占めるＩＴ後進国なのである。
また俯瞰的に見れば、この段階は、現行業務を単に IT 化するという効率化・利便性追求の部分最適の段階に過ぎない。デジタル化によって、業務自体を見直したいが、まずはデジタル化そのものに慣れる必要がある人も少なくない。
ただし、デジタル化自体の衝撃は極めて大きい。
例えば、黒電話から携帯電話への移行、銀塩写真からデジタル写真への転換、レコードやテープからCD への移行といった一連のドミナントモデル転換を
我々は経験している。すなわちデジタル化は、イノベーションへの第一歩である。
余談を一つ、デジタルの粒度を細かくしていけば、近似による疑似的リアリティが醸成される。音像にお- 165 -

2021 PC Conference

ける“ハイレゾ”は臨場感が違う。また画像でも、銀塩写真では ISO1600 を超えると粒子が粗くなったもの
だが、現在のデジタル写真ではその 10 倍を超える解像度だ。筆者のような写真産業にいた人間から見れば、最近のデジタル写真のディテールの豊かさには驚嘆を隠せない。ちなみに、映像もさらに４Ｋ、８Ｋとなり（それ以上では肉眼による識別は無理）、そ
れらは医療をはじめ多くの領域を躍進させるだろう。
②ＤＸ２「デジタイゼーション（後期）：点から円へ」
ここで「円」とは円盤、すなわちＣＤやＤＶＤの類を指す。例えば、デジタル音楽のフォーマットが標準化（例えば MP３）され、コンテンツはデジタル化され、それを収納するメディア（デジタルストレージ）として円盤が開発された。さらに、テキスト、音像、画像・映像といった複数の“モード“が “デジタルデータ”として一括デジタル処理できるようになった。すなわ
ち「マルチメディア」の誕生である。
ただし、90 年代にパソコンが普及し、マルチメディ
アという言葉が流行った頃は、パソコンのスタンドア
ローン処理やメインフレームのオンプレミス処理が中心だった。筆者は 90 年代半ばに、『週刊ダイヤモンド』というビジネス誌で「デジタルのご利益」という連載をしていたのだが、各界ゲストとのデジタル談義の多くは、今振り返ると、“スタンドアローン”を前提にしていたのが懐かしい。
③ＤＸ３： Digitalization（前期）「円から線へ」
次の段階は、Digitalization（デジタル活用化：デジタルであるが故にできる価値形成）である。ここで「線」とはデジタルデータがライン経由で送受信されることを意味する。つまり、スタンドアローン処理のみならず、相互がつながるオンライン処理が始まり、オンラインであるが故にできる新価値形成が進んだ。
例えば、ソフトウエアは、それまで CD などの円盤に入れてソフトウエアをパソコンにインストールされていたのだが、それがオンラインでダウンロードされるようになった。
また例えば、MIDI や DAW といった電子楽器間の送受信規格が標準化され、異なる電子楽器が結ばれるだけではなく、楽曲をパソコンで制作する道が拓かれた（デスクトップ創作）。それは誰でも音楽をつくれるという「創作の民主化」を導き、その先に「初音ミク」が登場したのである。
④ＤＸ４： Digitalization（後期） 「線から網へ」
さらにライン（線）は、相互に関係するネットワーク（網）へと進展し、ネットワークであるがゆえの新価値形成が進む。オンプレミス処理から、ネットワークというグリッド（格子状）化によるネットワーク処理（クラウド化）へと移行するだけではない。ソフトウエアやコンテンツといったデジタル化された“データ”はダウンロードではなく、ストリーミングによるアクセスによって使用されるようになる。すなわち、「モノの所有からサービスの活用」への転換である。ソフトウエア
やコンテンツのダウンロードは「モノ売りビジネス」であるが、ストリーミングのアクセスは「モノ使わせ：サービスビジネス」となる。
また、さまざまなＳＮＳ（フェイスブック、ユーチュー
ブ、インスタグラム等）が生まれ、それらが相互に関係しあって、さらに新たな顧客価値を創出している。
さらに、こういったデジタルの発展段階に応じて、ビジネスも「ＳＳＳＣ：サービス、サブスクリプション、シェアリング、サーキュラー」が大きく進展する。業務自体もネット上で共有（シェア）しながら協創するといったことが日常化しつつある。
⑤ＤＸ５： Digital-intelligence「網から基盤へ」
現在ビジネスの先端では、この段階が始まりつつある。あらゆるところに置かれたセンサーを通じてビッグデータが蓄積され、それらをＡＩ分析すれば新たな予測と知見が生まれる。それは新たなサービスの創出を導く。例えば、ロボットプロセスオートメーショ
ン（RPA）などでオフィスワークや教育が根底から変えられ始める。例えば、工場では適時適量生産やバーチャル工場化も進む。現在この段階で我々の日
常生活は大きく変わりつつある。いわば「新しい顧客価値の創出」がビジネス競争の中心になっているのである。
そして、DX はこの段階で完結する。なぜならば、トランスフォームを終えたら、デジタル“化”社会ではなく、デジタル社会そのものになるからだ。それは「図と地の反転」が起こることを意味する。つまり、アナログが「地」でデジタルが「図」であった世界が、デジタルが「地」でアナログが「図」の世界へ転換するのだ。線群が相互に関係し、新たな価値創発の基盤が編み出される。そのＡＩ活用が浸透し、デジタル
起点、デジタル基盤、デジタル主導の社会が形成されるのである。
5．議論と考察ＤＸの五段階の基本は、①デジタル化の段階、②
ネットワーク化の段階、そして③ＡＩ活用化の段階として整理できる。（①と②に前後期がある）
他方、ＣＩＥＣにおけるコンピュータ利用教育も、同様に進展してきたと言えよう。
ＣＩＥＣにおいても、当初は、スタンドアローンのパ
ソコンを如何に使いこなすか、という学生教育の側
面と、いかにパソコンを活用して授業を効果的効率的に行うか、という教員側の授業活用が強調された。
また、この時代は、既存モデルの改善改良に主眼が置かれていたと言えよう。
次に、ネットワーク化が進み、ネットワークを如何に使いことなすか、という学生教育の側面と、いかにネットワークを活用して授業を革新的に行うか、という教員側の授業活用が強調された。この時代は、新規- 166 -

2021 PC Conference

モデルの創発に主眼が置かれていたと言えよう。
この時期は、筆者がＣＩＥＣ会長を拝命していた時期である。会名を変更することを提案したのは、ちょうどこの時期であった。残念ながら、その提案は一度否決された。10 年前の会員の中には、コンピュー
タにネットワークを加えること、インプルーブメント（改善）ではなくイノベーション（創新）を志向すること、教育だけでなく学習を追加すること等に抵抗感を持っていた方が少なくなかったようである。
その間、 ＣＩＥＣでは、次の三段階を経ていた。
・第一期（奈良久会長時代：コンピュータ利用を通じた知識伝授モデル教育（教える・教わる）の改善志向（背後の世界観は「知の蓄積と継承」）。
・第二期（佐伯胖会長時代：コンピュータ利用を通じた学習支援モデル教育（学ぶ・援ける）の展開志向（背後の世界観は「知の再構成」）。
・第三期（妹尾堅一郎会長時代：コンピュータ＆ネット
ワーク利用を通じた互学互修モデル（教え合い・学び合う）による知の創出志向（背後の世界観は「知の創出」）。
これらを踏まえた上で、ＤＸの最終段階に応じたコ
ンピュータ利用教育が始まっているだろうか？
第一は、ＡＩの活用である。ＡＩを如何に使いことな
すか、という学生教育の側面と、いかにＡＩを活用して授業を革新的に行うか、という教員側の授業活用が強調されるはずだ。
確かに、大学では技術面でのＡＩ教育は進みつつある。しかしながら、初等・中等教育における教育はどうであろうか。
例えば、ＡＩの将来は、明らかに量子コンピューティ
ングと繋がるはずである。筆者は新型コロナ禍前の2019 年秋に、米国西海岸からカナダ東海岸にかけてＡＩと量子コンピューティング関する調査を行った。
その際、例えばカナダのＩＢＭ等では既に量子コン
ピューティングを初等教育に実施し、そのプログラムも公開していた。こういったコンピュータ利用教育は
日本では明らかに立ち後れているのではないか。
また、応用面の進展は限られている。現在筆者は東京大学において社会人教育プログラムでこの部分に携わっている（東京大学未来ビジョン研究セン
ターにおける「戦略タスクフォースリーダー養成プロ
グラム：ビッグデータ・IoT・AI 経営革新支援講座」）。
これは、ＤＸの四段階までを教育することではなく、それらが習得されている前提で、ＡＩを如何に使いこなし、新しい事業価値創造を行うか、を指導する半年間のプログラムである。技術教育ではなく、その応用・活用に向けた教育である。このような側面での教育も立ち後れているのではないだろうか？
第二は、サイバーフィジカルシステムへの寄与を行うコンピュータ利用教育である。すなわち、サイバー側のみならず、フィジカル（リアル）側との相互関係によって、新時代の価値創出を行うためのコンピュータ利用教育である。これは、従来のフィジカル
側の人々にサイバー側のデジタル活用を再教育することが大きく求められるだろう。学生教育に即して言えば、例えば、3Ｄプリンター等の活用が手始めであると思われる。
さらに、コンピュータ利用教育自体の範疇に入るかどうかは議論の余地はあるだろうが、ＳＤＧｓからＣＥ（サーキュラーエコノミー：資源循環経済社会）へ向
かう社会へ寄与するテーマに関するコンピュータ利
用教育も大きな課題であるに違いない。この点については、別途議論をさせていただくことにしたい。
6．むすび
社会文化の進展、技術の進展、制度の進展等を踏
まえコンピュータ利用教育自体も進展をしなければならない。だが、とかく学校教育も社会人教育も遅れがちである。新型コロナ禍によって、日本のデジタ
ル後進国ぶりが露わになった。行政から企業まで、教育から生活まで、大きな遅れを十分認識できていなかった側面もあれば、気づいていても打ち手が遅れた側面もある。その責任の一端は、コンピュータ
利用教育関係者の認識と行動の遅れにもあるのではないか。そのような省察を行いつつ、次世代のコンピュータ利用教育に期待をかけたい。
【注】本論は、【1】【2】【3】を基に加筆修正・再構成したものである。
【参考文献・講演】【１】妹尾堅一郎「妹尾教授のビジネス探訪～新潮流のBusiness 航海術～」、『月刊時局』 2017.4～2021.08、時局社。
【2】妹尾堅一郎「銀塩写真の標準化領域と独自技術領域とインターフェイス〜銀塩写真の価値形成を俯瞰する〜」、
日本知財学会、2A11、2020 年。
【3】妹尾堅一郎、関口智嗣『グリッド時代〜技術が起こす
サービス革新』、アスキー出版、2006 年。
【4】妹尾堅一郎「社会人教育研修における“次世代コンピュータ利用教育”を展望する〜学びのＤＸ化に関する一考
察〜」、PCC2020、CIEC、2020 年。
【5】妹尾堅一郎「サイバーフィジカルシステム社会におけるコンピュータ利用教育再考〜教育とコンピュータの関係に関する一考察〜」、PCC2019、CIEC、2019 年。
【6】妹尾堅一郎「CPS と SDGｓ：科学技術の加速度的進展とグローバルな制度形成が近未来の社会を激変させる」、
PCC2018 基調講演、2018.08.06＠熊本大学、2018 年。
【7】妹尾堅一郎「コンピュータ自体を教育する」時代の到来〜 教育と コ ン ピ ュ ー タ の 関係に 関す る 一考察〜 」
PCC2016、CIEC、2016 年。
【8】妹尾堅一郎「イノベーションはコンピュータ利用教育に何をもたらすか〜インダストリー4.0 等による次世代産業の影響に関する一考察」ＰＣＣ2015、CIEC、2015 年。

- 167 -

2021 PC Conference

情報基礎教育におけるオンライン授業―コロナ禍での春学期と秋学期のアンケート比較―
岩田一男*1
Email: k-iwata@kwansei.ac.jp*1: 関西学院大学共通教育センター◎Key Words

1.

オンライン授業，情報リテラシー，初年次教育

はじめに2020 年度は，コロナ渦という特殊な状況下で，オンラ
イン授業を教員の意思とは関係なく行った大学が多かったのではないだろうか。コロナ渦前であれば，通信制など
例外を除き，大学は通学するものというのが一般的認識であった。特に実習や演習を伴う授業をオンラインで実施することになると想定していた教員は多くないと思われる。
本学では各学部が開講する科目とは別に，学部の垣根を超えた全学共通科目を開講しており，その中で情報科学科目群がある。学生は自らの意思で受講科目を選択す
ることになっている。今回対象とした授業は，情報科学科
目群の中で最もベーシックな科目で，大学での学修活動
や現代社会で必要な事柄を扱い，主として初年次の文系学生を対象としている。
本報告は，この授業を対象にオンライン授業の実態把握として，アンケートを実施した結果の紹介である。コロナ渦とは関係なく，オンライン授業と対面授業の組合せによる効果については数々報告されている（１）。ここでは講義形式オンリーの授業ではなく，実際に PC 操作を行う
演習形式の事例について取り上げた。特に，「春学期と秋
学期で同じ内容のオンライン授業を行ったにもかかわらず，学生の意識に変化が見られた」ので，そこにフォーカ
スして報告する。

2.

そう思う」「どちらともいえない」「どちらかというとそう思わない」「そう思わない」の 5 択である。それ以外は数値項目をレンジで区切った選択肢を準備した。
本報告で用いたデータは，このアンケート調査以外に，成績上位グループと成績下位グループに分けるために，最終回に実施したテスト結果を用いている。成績上位グ
ループ，成績下位グループともに，それぞれ 20%を割り振った。最終回のテストは，LMS（Learning Management
System）のひとつである Blackboard によりコンピュータを使って出題と採点を行い，知識問題と実技問題を半々の得点割合とした。
表 2 アンケート内容
質問項目

この授業では「2種類の動画教材」※（注1 動画の活用回数 1）がありました。それぞれの利用回数
は、延べどのくらいですか？

2 動画の有効度合

3

アフターコロナ
時の動画の扱い

調査方法

2020 年度の春学期と秋学期に，アンケートツールである Google Form を使い調査を実施した。本学文系学部に所属する学生のうち，情報科学科目群の中で最もベーシッ
クな科目を受講した 341 名（春学期 107 名・秋学期 234名）を調査対象とし，毎回の授業終了時に任意で回答させた（表 1）。したがって，回答者数は出席者数と必ずしも一致するわけではない。授業内容は春学期と秋学期ともに各クラス同じで，主に初年次を対象とした，半期で実施する選択科目である。

質問内容

この授業の動画教材は役に立ちますか（または役に立ちそうですか）？

もしこの授業が対面授業になった（アフターコロナ）として、動画教材は必要だと思いますか？
この授業はすべてオンライン授業でした4

対面授業での期 が、もし対面授業だったら（アフターコロ
待ナ）、「6視点」※（注2）それぞれについてもっと向上したと思いますか？

5

オンライン授業の継続

この授業が対面授業が可能なった場合（アフターコロナ）、オンライン授業が含まれている割合は、どれくらいを望みますか？

※（注1） 2種類の動画教材①スライド授業教材から単機能ごとの解説を行う動画②授業全体を通しての録画

表 1 調査対象※（注2） 6視点

2020年度

春学期

秋学期

有効回答数

95

206

(88.8%)(88.0%)

107

234(有効回答率)
履修者数①知識、②理解、③技能、④指導、⑤意欲、⑥興味

3. 調査結果
3.1 動画の活用回数

アンケート内容を一覧に示す（表 2）。主にこのアンケートで実施した選択肢は，「そう思う」「どちらかというと動画の活用回数をグラフに示す（図 1）。動画は①スラ
イド授業教材から単機能ごとの解説を行う動画，②授業- 168 -

2021 PC Conference
全体を通しての録画の 2 種類がある。頻繁に活用している学生は，視聴回数が全体として 6 回以上を占める割合
が 21.4%と，それほど多いという訳ではない。ポイント動画と全記録動画の視聴回数を比較するために，それぞれの視聴回数の分布を分散分析（一元配置）検定すると，P値（≦0.05）で，ポイント動画が全記録動画よりも視聴されやすいことが示された。
動画の活用回数を春学期と秋学期を比べたところ，目立った大きな違いはないが，全記録動画については全く見ない学生の割合が 7.8%増えた（春学期 11.6%，秋学
期 19.4%）。秋学期になると春学期に引き続き，多くの授業がオンライン授業であったため，オンライン授業に慣れ，わざわざ授業と同様の時間数をかけて全体を見直す
ことをためらう学生が増えたのかもしれない。その反面，全記録動画を頻繁に視聴する学生は，春学期と秋学期に違いはなく，ある一定数の学生が存在している。
一方，成績グループの切り口で分析すると，ポイント動画については，成績下位グループは成績上位グループに比べて視聴回数が多く，不得意な部分の復習を行ったと考えられる。

3.2

動画の有効度合

動画が役に立つかどうかを確認した結果をグラフに示す（図 2）。
「そう思う」「どちらかというとそう思う」を加えた肯定的な回答が，ポイント動画（春学期 94.7%，秋
学期 88.8%），全記録動画（春学期 87.4%，秋学期 86.4%）であった。どちらの動画も有用と考えている学生が多くを占めることが示された。一方，ポイント動画と全記録動画を比較すると，ポイント動画が全記録動画よりも役立つと考える学生が多い傾向にある。ポイント動画は，全記
録動画のように長い時間をかけて視聴する必要がなく，確認したい解説部分を狙い撃ちで容易に動画再生でき，解説がコンパクトに短時間でまとまっているので，役に立つと考えた学生が多いのであろう。
動画の有効度合を春学期と秋学期を比べたところ，大きな違いはなくポイント動画も全記録動画も同様に，ほとんど肯否定的な回答はなかった。
また，成績グループの切り口でも分析したが，特記すべき有意な差はなかった。

3.3

アフターコロナ時の動画の扱い

対面授業になったと仮定して，動画が必要かどうかを確認した結果をグラフに示す（図 3）。
「そう思う」「どちらかというとそう思う」を加えた肯定的な回答が，ポイン
ト動画（春学期 88.4%，秋学期 90.3%），全記録動画（春学
期 73.7%，秋学期 68.9%）であった。どちらの動画も必要と考えている学生が多くを占めることが示された。一方，
ポイント動画と全記録動画を比較すると，ポイント動画
が全記録動画よりも必要と考える学生が多い。この 2 つを検定すると，P 値（≦0.05）で有意な差が見られた。
アフターコロナ時の動画の扱いについて春学期と秋学期を比べたところ，大きな違いはなく，肯否定的な回答はほとんどなかった。
一方，成績グループの切り口で分析すると，ポイント動画については，成績上位グループは成績下位グループに比べて，視聴回数少ないにも関わらず，なぜか必要と回答した学生が多かった。成績上位グループは，視聴しなくても万一の備えとしてポイント動画を視聴できるようにしておいて欲しい，と考えているのかもしれない。

3.4

対面授業での期待もし対面授業だったら（アフターコロナ），①知識，②
理解，③技能，④指導，⑤意欲，⑥興味の各視点について
もっと向上したと思うかどうか，という質問に対する回答をグラフで示す（図 4）。
「そう思う」「どちらかというとそう思う」を加えた肯定的な回答を確認すると，どの視点も対面授業で一定の期待がある。さらに各視点で違いがないか確認するために，これらを横並びで検定したが，有意な違いがあるとは言えなかった。
対面での期待について春学期と秋学期を比べたところ，肯定的な回答が，①知識（春学期 74.7%，秋学期 61.2%），②理解（春学期 72.6%，秋学期 56.8%），③技能（春学期
80.0%，秋学期 65.5%），④指導（春学期 78.9%，秋学期
64.1%），⑤意欲（春学期 65.3%，秋学期 68.4%），⑥興味（春学期 68.4%，秋学期 55.8%）となり,秋学期の方が全体に期待度は下がっていた。コロナ渦という特殊な環境下で，学生たちはオンライン授業の慣れと，当面対面授業が再開されないという諦めからこのようになったのかもしれない。しかし，意欲に対する期待は，相変わらず対面での期待が高いままであった。これについては，オンライン
授業だと周りの学生の状況が分からないので，対面を期待したとのではないかと考えている。
念のため，成績グループの切り口でも分析したが，特記すべき有意な差はない。

3.5

オンライン授業の継続意思

対面授業が可能なった場合，オンライン授業が含まれている割合は，どれくらいを望むかを確認した（図 5）。
回答は「0%（全部対面授業）」〜「100%（全部オンライン
授業）」まで，10%単位で選択肢を用意した。オンライン授業が不要と回答した学生は僅かで，対面授業が可能なった場合でもオンライン授業を望む声は高い。一方，極端な回答であるが，対面授業が可能なった場合でもオンライ
ン授業だけで良いと答えた学生もいる。今回の調査では，大多数の学生は対面授業とオンライン授業の併用を望んでいることが示された。
オンライン授業の継続意思について春学期と秋学期を比べたところ，検定結果で P 値（≦0.05）となり有意な違いがあった。その違いは，全部オンライン授業（春学期
7.4%，秋学期 15.0%），全部対面授業（春学期 18.9%，秋学期 12.1%）と，学生の望む授業形態が変化したことである。
言い換えれば，対面授業とオンライン授業の併用を含めると，オンライン授業を続けたいという傾向が高まったのである（春学期 81.1%，秋学期 87.9%）。春学期は経験のないオンライン授業で戸惑っていたが，だんだんと慣れてきて，さらにオンライン授業独特のさまざまなメリッ
トに気づき，評価されたものと考えられる。
他の切り口と同様に，成績グループの切り口でも分析したが，特記すべき有意な差はなかった。

- 169 -

2021 PC Conference

100%

100%

8

11

9

80%

80%

22

60%

60%

16

29

19

10回以上

10回以上
131

6〜9回

67

40%

15

1〜5回

40%

58

149

1〜5回

0回

20%

6〜9回
0回

20%
11

4

0%

ポイント動画

40

13

0%

全記録動画

ポイント動画

全記録動画

図 1 動画の活用回数（春学期→秋学期）
100%

80%

0
5

100%

1
1
10

80%

32
40

60%

60%

40%

0
4
19
そう思わない65
どちらかというとそう思わ0
622
そう思わない77

どちらかというとそう思わない
どちらともいえない

ない
どちらともいえない

どちらかというとそう思う
118

どちらかというとそう思う

40%
58
43

20%

20% そう思う

0%

101

そう思う

0%
ポイント動画

全記録動画

ポイント動画

全記録動画

図 2 動画の有効度合（春学期→秋学期）
100%

80%

1
3
7

2
9

100%

14

80%

26

60%

35

60%

0
3
17
そう思わない67

5
20
39

どちらかというとそう思わどちらかというとそう思わない
どちらともいえない

そう思わない69

ない
どちらともいえない

40%

40%

20%

どちらかというとそう思う

どちらかというとそう思う
119

58
35

20%

そう思う

73

0%

0%
ポイント動画

全記録動画

ポイント動画

全記録動画

図 3 アフターコロナ時の動画の扱い（春学期→秋学期）- 170 -

そう思う

2021 PC Conference

100%

80%

60%

0
6

3
0

18

23

34

0
4

3
1

15

16

4
3

2
5

100%

4
17

8
13

4
13

5
11

26

23

80%
そう思わない
59
68

50

57

49

どちらかというとそう思わ
60%
ない
64
どちらともいえない
59
54
40%

31

34
33

31

28

7
14

40%

5
16
そう思わない70
どちらかというとそう思わない
どちらともいえない

77

72

56
どちらかというとそう思う

どちらかというとそう思う
20%

44

42

37

36

知識

理解

34

34

意欲

興味

20%
そう思う
67

63

71

理解

技能

60

64

59

指導

意欲

興味

そう思う

0%

0%
技能

指導

知識

図 4 対面授業での期待（春学期→秋学期）

1

4

0

7

不要

18

10%程度

25

31

不要
10%程度

9

20%程度

6

6

30%程度

3

20%程度

15

12

40%程度
60%程度
18

13

26

70%程度

17

11

90%程度

14

36

全部

60%程度
70%程度
80%程度

80%程度

5

40%程度
50%程度

50%程度

24

30%程度

90%程度
全部

図 5 オンライン授業の継続意思（春学期→秋学期）

4.

まとめ（今回の調査で分かったこと）

まず，動画の活用回数については，頻繁に活用している
学生はそれほど多くないが，ポイント動画は全記録動画
より視聴されやすい傾向にある。また，秋学期になると全記録動画は視聴しない学生がやや増加するが，一定数の学生は相変わらずよく視聴していることが明らかになった。
動画教材は有効と考えている学生が9 割以上であり，特にポイント動画の評価は高いといえる。
対面授業（アフターコロナ）になっても動画教材が必要と考えている学生が 9 割以上を占める。春学期と秋学期を比べたところ，肯否定的な回答はほとんどなかった。対
面授業の期待は高いものの，秋学期になるとやや低下傾向（知識，理解，技能，指導，興味）にある。但し，意欲については相変わらず期待は高いまま維持している。
対面授業になるとオンライン不要と考える学生もいる
が，大部分がなくしてほしくないと考えている。慣れてくると，むしろ全部オンラインで良いと考える学生が増加している。
一方，成績グループの切り口で各々分析したが，調査結果で前述した通り，若干の差はあるものの，特筆すべきことは見受けられない．
このような調査結果から，コロナの終息に関係なく，オンライン授業を完全には無くさないことが，求められている。対面授業を全面的に実施したとしても同時録画しておき，授業後学生の意思で見直すことができるように環境を整えておくことは最低限必要だろう。さらに手間はかかるが，1 本が短時間（5〜10 分程度，必要箇所のみ
or 適切な箇所で区切る）にして，LMS やそこにおいてある教材スライドからリンクすることで，動画の利用価値が高まるであろう。場合によっては，全記録動画の部分的切り出しでも構わないので，学生の学習効果や，動画教材の再利用を勘案すれば，教員にもメリットは大きい。

5.

おわりに（今後の課題）

今回の報告は，オンライン授業の実態把握として，アンケートを実施した結果の紹介であった。特に，春学期と秋
学期で同じ内容のオンライン授業を行ったにもかかわらず，学生の意識に変化が見られたことを報告した。
今後対面授業が加わった時のデータを加えることで，さらに時間推移による変化（2020 年度春学期→2020 年度
秋学期→2021 年度春学期）として分析を進めていきたい。
また，学生アンケートの自由記述（授業開始前と授業開始
後のオンライン授業に対する印象の変化，オンライン授業の改善意見など）からテキスト分析を実施し，定量的データでは捉えきれなかったことの気づきを得たい。

参考文献(1)内山祐平，“「オンライン学習＋対面型授業」の学習効果”，リ
クルートカレッジマネジメント 185/Mar.-Apr.2014，pp12-15（2014）。

- 171 -

2021 PC Conference

大学生のオンライン授業受講状況に関する調査―学生たちの PC 作業環境と健康状態について―
加藤 浩治*1
Email: kato@hiu.ac.jp*1: 平成国際大学法学部◎Key Words

1.

オンライン授業，衛生管理，情報機器，ガイドライン

はじめに2020 年度初頭から始まったオンライン授業を受けている大学生から心身の不調を訴える声が届くようになった。
このためアンケート調査を実施し 599 の回答を得たところ，オンライン授業の受講は 1 週間あたり平均 10.8 コマ，
受講と課題作成等のためのPC 利用時間は１日あたり平均
4.6 時間，スマートフォンは平均 2.7 時間であることがわかった。さらに，一連続作業時間は 3 時間超との回答が37%を占め，眼や首肩の不調を感じているとの回答が半数を超えるなど，衛生管理上の問題および心身に不調を感じている学生が少なくないことが明らかとなった。本稿では，こうした調査結果を報告する。

課題のため 1 日あたりの PC 利用は平均 4.6 時間，スマー
トフォン等は平均 2.7 時間となり，これらの最大値はともに 15 時間であった。Fig.１に示すように， PC 利用は全体の約 3 分の 2 が 3 時間から 6 時間の間にあり，スマートフォン等利用の 3 分の 2 は 3 時間以内に収まっている。なお，PC とスマートフォン等の利用時間は異なる設
問での回答であり，単独利用と併用が混在していると思
われる。
利用時間
3.4%

0h

12.2%
3.4%

1h

25.1%
10.2%

2h

22.2%
19.9%

3h

2.

調査方法

12.7%
17.1%

4h

オンライン受講の時間，使用機器，心身の不調を設問に加えた。学生たちのオンライン受講状況を把握するため，
アンケート調査の冒頭にオンライン授業コマ数や情報機器作業時間を問う設問を用意した。次に，作業環境と健康状態については，以下を参考に質問項目を作成した。
厚労省が 2019 年に発出した「情報機器作業における労(1)
働衛生管理のためのガイドライン」に定められている情報機器選択，照明採光等の作業環境，1 日および一連の作
業時間等の作業管理，健康管理の分野の項目を中心に参考にした。今回の調査では，一日の作業時間，一連続作業
時間，使用機器種別，キーボード移動，眼と画面の距離，
画面と部屋の照度，椅子について質問に加えた。一方，グレアの映り込み，健康診断，衛生教育等については，回答
時間の制約から質問項目への採用を見送った。
次に学生の心身健康状態を身体と心に分け 5 段階の選択式とし，不調の種類を設問に加えた。不調の対策については，自分で行っている対策，今後の対策，大学側への希望の有無と具体策に関する設問を用意した。
本調査は平成国際大学倫理審査委員会の承認（第200001 号）を受けている。

9.8%
16.5%

5h

8.1%
12.4%

6h

3.7%
5.3%

7h

PC

1.9%
4.9%
1.9%
1.2%
0.7%
3.1%
0.2%
2.7%
1.5%

8h
9h
10h
11h以上
0%

5%

スマホ

10%

20%

25%

Fig.1 オンライン授業 PC・スマホ等利用時間
Fig.2 は「オンライン授業で PC をどのように利用」するかという質問に対し複数選択式で回答を得た結果である。全般的に PC 利用の方が多いが，出席送信・文字による質問・検索調査はスマートフォン等も同程度の利用となっている。
74.4%
79.9%
81.0%

出席送信
オンデマンド（文書）

46.1%
89.5%

オンデマンド（動画）

48.5%
80.4%

リアルタイム

3.

15%

調査結果
3.1
受講状況の概要

38.1%
34.8%
26.9%

文字による質問本アンケート調査は 2020 年 12 月から翌年 1 月にかけて，4 大学 5 学部の学生に無記名で任意の調査としてオンラインで Google フォームを使った。
回答数 599 の構成は，
学年が 1 年 339，2 年 192，3 年 56，4 年 10，未回答 2 であり，性別が女 296，男 297，未回答 6 となっている。回答者が受講しているオンライン授業は 1 週間当たり平均
10.8 コマ，最大 20 コマとなっており，オンライン授業と- 172 -

PC
スマホ

57.1%
56.9%

情報検索・資料調査

90.1%

提出する課題作成

35.6%
78.9%

試験・テストの受験

39.4%
0%

20%

40%

60%

80%

Fig.2 オンライン受講する際の用途

100%

2021 PC Conference
オンライン授業と課題のためPC を使用する一連続の作
業時間は Fig.3 に示すように，選択肢の中で最長の「3 時間超」との回答が 37%を占め最頻となった。厚労省ガイド
ラインでは一連続作業時間が 1 時間を超えないようにとの指針があるが，学生たちの 9 割がこれを超える長時間の連続作業となっていることがわかった。

30分以内

2時間以内

3時間以内

3時間超

23.5%

14.3%

37.0%

15.5%

0.9%

未回答
2.0%

Fig.3 一連続の作業時間
3.2 情報機器の使用状況
オンライン授業を受ける学生たちが情報機器を使用する状況を Fig.4 から Fig.9 に示す。使用 PC についてはノート型が約 80.3％，デスクトップ型が 13.5%となった。
PC 無しが 2.7%あるが，PC ではなくスマートフォンやタブレットを使用して受講しているようだ。

ノートPC,

デスクトップ

80.3%

PC, 13.5%

調整しやすい,調整しにくい,

未回答

49.4%

46.6%

4.0%

Fig.7 画面の高さ調整
画面の高さ調整について，調整しやすい・調整しにくいがほぼ同数であった。ノート PC の場合，机に置いたままだと画面が低くなり下を向いて操作することになりやす
く，長時間の使用で不調を引き起こすことが考えられる。
画面と眼の距離は 30cm が最頻であり，適正とされる40cm に満たない距離がほぼ半数に及ぶことがわかった。

60分以内
8.9% 90分以内

が 5 割を超えている。1 台の PC を共用していたり，PC 使
用中に作業姿勢を変えたりするためには容易に移動できることが望ましい。

未回答,
3.5%

55cm以上
6.3%
約20cm
13.5%

約30cm

約40cm

約50cm

35.9%

25.7%

14.2%

15cm未満

未回答

2.0%

2.3%

Fig.8 画面と眼の距離
画面と部屋の明るさについて，両方とも適度で同等な照度が望ましいとされる。画面・部屋ともに「ちょうどよい」「明るい」を合わせるとほぼ 9 割に及ぶ。一方で，画面が「暗い」との回答が 8.0％あるが，フリッカーによる明度調整を採用しているディスプレイは暗く設定すると眼の疲労が増す恐れがある。

Fig.4 使用 PC の種別
Fig.5 においてマウス使用に注目すると，47.9％が姿勢を変えやすい，4.5％が姿勢を変えにくいと回答している。
また，姿勢を変えにくいとの回答の内ではタッチパッド
が大半を占めていることがわかった。PC のポインティン
グデバイスとしてマウスが一般的だがノートPC でマウスを使うためには後付けすることが一般的だ。

明るすぎる
0.8%
画面

暗い

ちょうど良い

明るい

3.8%

77.1%

11.7%

未回答
6.0%

部屋

暗い

ちょうど良い

8.0%

73.1%

明るい
14.5% 未回答
3.7%

Fig.9 画面と部屋の明るさ
椅子については，「椅子を使っていない」22.2％から，
約 8 割の学生が椅子を使用していると推測される。背もたれ，座面の高さ，移動についての回答は想定内ではある。
また，高さを容易に調整できるとの回答が 30.9%にとどまっている。以上から，PC 作業中の姿勢が必ずしも適正でない学生がいると思われる。正しくない姿勢で PC 使用を
長時間にわたって継続した場合，各部位の不調が懸念される。
深く腰掛けると背もたれに背を十分に当てられる, 56.3%
足裏全体が床に接した姿勢がとれる, 42.6%
椅子が適度に軽く移動できる, 45.6%
椅子の高さを容易に調整できる, 30.9%
椅子の移動を気にしないで作業できる, 21.5%

Fig.5 ポインティング装置と姿勢変更

椅子に背もたれがない, 3.8%

移動しやすい移動しにくい

未回答

53.6%

41.7%

4.7%

椅子を使っていない, 22.2%
0%

Fig.6 キーボードの移動
キーボードの移動については，移動しやすいとの回答- 173 -

10%

20%

30%

40%

Fig.10 使用している椅子

50%

60%

2021 PC Conference

3.3 心身の不調と対策
学生たちが感じている不調を身体と心に分け，その程度を，重い（治療中）・重い・軽い（継続的）・軽い（すぐに治る）・不調なし（健康だ）の 5 段階に分けた選択式とした。まず身体の不調が「重い（治療中）」との回答が 2.2%あり，「重い」3.2%を合わせると 20 人に1 人となる。心の不調もそれに近く，それぞれ 2.0%，
2.5%である。次に，「軽い」不調は「継続的」と「すぐ治る」を合わせて 3 人のうち 2 人ほどの割合となり，「不調無し（健康だ）」については 25.9%となった。心
の不調は「軽い」が 22.7%と 39.7%でほぼ 6 割，健康との回答が 3 人に 1 人をやや下回っている。
以上をオンライン授業が無かった 2019 年度までと比較することは容易でないが，従来の対面授業を受けていた学生たちがこれほど高い比率で不調を感じていたとは考えにくい。
重い（治療中）2.2%

身軽い（継続的）36.4%

体軽い（すぐに治る）
31.2%

健康だ
25.9%
未回答
1.2%

重い 3.2%
重い（治療中）2.0%

心軽い（継続的）22.7%

軽い（すぐに治る）
39.7%

健康だ
31.6%

けた際に生じる筋肉の凝りや痛みを和らげる効果があるものと思われる。次に，眼を閉じる 38.1%があるが，眼の不調 80.7%と比較すると約半分にとどまっている。このことから，心身の不調を感じたとしても，休憩を取らないで作業を続ける学生が多いのではないだろうか。
作業姿勢を変える 55.5%
首を回す・伸ばす 46.9%
運動・ストレッチする 45.9%
手足を伸ばす 39.7%
眼を閉じる 38.1%
外出する 34.8%
痛むところをたたく・もむ 33.1%
目薬をさす 24.1%
深呼吸する 23.4%
室内を歩く 13.1%
0%

20%

30%

40%

50%

60%

Fig.13 不調を感じた時の対策
今後の対策について，選択項目を用意して複数選択式とした。Fig.14 に示すように，部屋，机，照明，椅子など作業環境の改善につながることが上位を占めている。
外付けマウス新設 5.8%，デスクトップ PC 新設 3.7%，サブディスプレイ新設 3.0％，外付けキーボード新設 1.8％となっている。
部屋または机の移動 35.1%

未回答
1.5%

重い 2.5%10%

照明の変更・調整 33.4%

Fig.11 心身の不調
不調の種類に関しては，厚労省ガイドラインから抽出した選択肢を用意し回答者が複数選択する方式とした。
Fig.12 に示す結果から，眼の不調 80.7％が最も高く，
首肩の不調 68.8%が続いていることがわかる。長時間にわたって PC 画面を見つめて作業している結果として，これらの不調が起きているのではないだろうか。次に，比較的高い数値として，運動不足 52.1%，ストレスの増加 45.5%，不眠等 33.0%を挙げることができる。PC 作業
以外に，感染症対策のため外出などを控え続けたことも原因と考えられる。

椅子の交換 13.5%
外付けマウスの新設 5.8%
デスクトップPCの新設 3.7%
サブディスプレイ（画面）の新設 3.0%
外付けキーボードの新設 1.8%
0%

10%

20%

30%

40%

Fig.14 今後の対策
大学側への配慮について，「必要だ」11.2%と「あると良い」46.7％を合わせるとおよそ 6 割の学生が配慮を希望している一方で「不要だ」との回答が 38.6％ある。

頭痛 38.0%
眼の不調 80.7%

不要だ, 38.6%

首肩の不調 68.8%

あると良い,
46.7%

手指の不調 27.1%

必要だ
11.2%

未回答, 3.3%

背中の不調 33.4%

Fig.15 大学側への配慮希望

腰の不調 48.8%
足の不調 10.9%

提出する課題の軽減 65.1%

めまい 9.5%
授業を受ける時間帯の自由度を増大 38.6%

吐き気 4.3%
倦怠感 19.3%

授業を受ける時間（PCに拘束される時間）の軽減 36.1%

不眠等 33.0%
授業時間数の軽減 28.4%

記憶・思考の低下 18.4%
ストレスの増加 45.5%

このままでも良い 16.9%

運動不足 52.1%
0%

受講生のPC使用時間を授業ごとに制限 9.0%

50%

Fig.12 心身不調の種類
Fig.13 に学生たちが不調を感じた時にとっている対策の回答結果を示す。作業姿勢を変える 55.5%が最も高く半数を超えており，首を回す，運動・ストレッチする，手足を伸ばすなどが続いている。同じ姿勢で長時間作業を続

受講生のPC使用時間の合計を制限 7.7%
0%50%

Fig.16 大学側に希望する具体策
Fig.16 に希望する具体策を示す。提出課題軽減 65.1%が最も高く，時間帯の自由度増大 38.6%，PC に拘束され- 174 -

2021 PC Conference
る授業時間軽減36.1％，
授業時間数の軽減28.4％と続く。
授業および課題が不調の原因になっていることが想像さ
れる。

4.

考察

今回の調査で不調を感じると回答の多かった首肩と眼について考えたい。厚労省は 2002 年に「VDT 作業における労働衛生管理のためのガイドライン」を発出し，VDT 作
業従事者の心身負担軽減のため作業環境を整備し，長時間にわたる作業とならないよう適正な作業管理を行う基準を示した。その後，情報機器作業従事者増大と年齢層拡
大，携帯情報端末多様化とタッチパネル普及などを受け2019 年に改正したものが「情報機器作業における労働衛
生管理のためのガイドライン」である。
それによると，ディスプレイの高さは上端が眼の高さと同じかやや下になることが望ましいとされる。筆者が15 インチノート PC を机上に置き，傾きのない姿勢で高さを測定したところ，ディプレイ上端は眼の高さより 25cm
低いため，俯角が相当に深くなってしまう。学生の約 8 割
はノート PC を使っているため，下に位置する画面を見な
がら PC 作業を続けている者が多いと考えられる。頸椎は通常，湾曲して重い頭部を支えているが，前かがみの姿勢になると大きな負担がかかる。その状態が長く続くと肩や首が痛んだりストレートネック症などの障害を引き起こしたりするとされる。その予防策として，ノート PC の底面にスタンドを付けたり台に乗せたりして画面を高くすること，サブディスプレイを設置すること，調整しやすいモニターアームを使うことなどが考えられる。机に対して椅子の座面を低く変更できれば試してほしい。
眼の疲労やドライアイと呼ばれる症状を予防する対策
は複合的に講じるべきだ。画面と眼の距離を 40cm ほどに保つこと，まばたきを適度に続けること，部屋を乾燥しな
いよう湿度を保つことが大切だ。ディスプレイ画面はち
らつきがないこと，画面と部屋の明るさが同程度である
ことが望ましい。最近のディスプレイはフリッカー周期が 60Hz 以上のものが増えてきたため，従前と比べ眼への負担が減少した。しかし，フリッカー明滅によって表示明
度を下げているディスプレイは，暗く設定すると眼精疲
労が増すことが指摘されているため注意が必要だ。集中してPC 作業を続けるうち，注意を忘れないようにしたい。
また，ノート PC を操作すると無理な姿勢となる(2)ことがあるが，マウスやキーボードを外付けすることによって作業姿勢の自由度を確保し疲労感が和らぐことが期待される。健康のために備えると良い器具等を学生に推奨すると良いのではと思う。
以上のように考えてきたが，作業がさらに長時間になることでこうした対策の効果が水泡に帰す恐れがある。
ガイドラインでは，一連続作業時間が 1 時間を超えないこと，次の連続作業まで 10 分から 15 分の作業休止時間を設けること，一連続作業時間内に 1 回から 2 回の小休止を設けるよう指導することを定めている。今回の結果
では，学生たちの 9 割が一連続作業時間 1 時間以上となっていることは，真剣に受け止めるべきではないだろうか。そこで視点を変えてみよう。
仮に，学生がオンライン授業を 90 分間受けて課題に 1
時間かかるとしよう。1 日に同様の授業を 4 コマ受講していると，ざっと 10 時間もの PC 作業となる。実際には，下調べにも PC を使い，作成のために慣れない Word を使うと余計に時間がかかる。また，1 年生は特に受講コマが多い。このような状況では休んでなどいられない切迫した状況に追い込まれてしまうのではないだろうか。
教員たちがレポートを課した理由の中に，学生がオンライン授業を真面目に受けているかの確認や平常点をつけるという目的がなかっただろうか。その課題のために学生がどれほどのPC 作業をすることになるか計算していなかった教員もいることだろう。その結果として PC 作業が長時間に及んだのであれば，改善の可能性がある。教員
一人一人に，学生の受講状況と負担に配慮して授業を運営することが求められる。
PC 作業による不調を予防するためには，学生自身が健康を意識することが必要条件だ。そのための基本的知識が予め備わっていれば，本調査時のように不調が多く回答されることはなかったのではないだろうか。
また，学生たちが休止時間や小休止を取ることができ，作業量が重大にならないような学習環境を維持するためには，作業時間まで計算された授業を計画して運営することが必要となるだろう。われわれ大学サイドが学生の受講状況と健康に対する配慮を欠かさないことが，一方の必要な条件だと考えられる。

5.

おわりに

2020 年春からのオンライン授業は急な要請で，学生のみならず教員にとっても大変なことだった。教材や授業の準備に予想外の労力を要し，不調に苦しんだ教員も多かったのではないだろうか。筆者も疲労性腰痛が続き，治ったのは夏休みが終わる頃だった。
今回の調査のアンケートは主として選択式を採用したが，最後に自由記述欄を設けた。そこに，現状の苦しさをよく聞き取ってくれたと感謝の言葉が多く寄せられた。
学生の健康状態を逐一発見して対策することは容易なことではないが，彼らに予め衛生管理の知識を授けておくことは困難ではない。そうした予防策を厚労省のガイド
ラインに頼るのではなく，大学教員の手で策定して示す
ことが良いのではないかと考えている。

参考文献
(1)

(2)

(3)

(4)

- 175 -

厚生労働省：“情報機器作業における労働衛生管理のためのガイドライン”(2019)，https://www.mhlw.go.jp/content/11300000/000546971.pdf（最終アクセス:2021 年 7
月 12 日）.
日本人間工学会：“2010 年版ノートパソコン利用の人間
工学ガイドライン－パソコンを快適に利用するために－” (2010)，https://www.ergonomics.jp/official/pag
e-docs/product/guideline/notePC-guideline-2010.pdf（最終アクセス:2021 年 7 月 12 日）.
荒木奈緒, 小田和美：“VDT 症候群”,サービソロジーweb
マガジン(2020)， https://scu.repo.nii.ac.jp/?action=
repository_action_common_download&item_id=216&item_
no=1&attribute_id=22&file_no=1（最終アクセス:2021 年
7 月 12 日）.
林夏木，“コロナ禍における保育者を目指す学生の健康状態と生活習慣に関する調査”，A55：59－67，四国大学
紀要(2020).

2021 PC Conference

新入生 2000 人を対象とした学部学科横断 70 クラス
に対する非対面授業の展開と評価
菅原良*1・鈴木浩子*2
Email: ryo.sugawara@meisei-u.ac.jp*1: 明星大学明星教育センター*2: 日本薬科大学薬学部◎Key Words

1.

非対面授業，対面授業，LMS，オンライン会議サービス

問題の所在

例年，明星大学では 4 月の第 1 週から第 2 週は，在校生に加えて入学式を終えたばかりの学生が登校し始める時期である。しかし，2020 年 4 月 7 日に発出された緊急事態宣言により，一部の授業を除く全科目を急きょ対面
授業から非対面授業で開講することを決定した。これに伴い，各授業の担当教員は教室授業を前提として組み立てていた授業を一週間ほどの限られた時間の中で非対面に対応した授業に再構成することになった。
本稿では，2010 年以降これまで対面による教室授業で行われてきた 1 年次前期必修の初年次教育科目「自立と
体験 1」
（以下，
「自体 1」）を非対面授業に再構成して運営したことによる評価について，受講学生のアンケートから取得したデータの分析から議論する。

2.

「自立と体験 1」の位置づけと意義

著者らが所属する明星教育センター（以下、MEC）は，
学習意欲や学力の低下等による離籍者の増加という直面する課題の解決に取り組むために，全学の学生が共通に履修する初年次教育科目を開講することを目的のひとつとして 2010 年 4 月に設置された。同年から「自体 1」を開講し現在に至っている。MEC は，教員・職員・学生が教職学協働の形式を取りながら，毎年の「自体 1」を開講するにあたっての新入生約 2,000 人のクラス編成，授業運営，授業を分担して担当する教員のマネジメントなどを行っている。
「自体 1」の教育目標は，「明星大学に学ぶ学生としての自己理解を助け，各自の理想や目的を明確にしていくこと」である。また到達目標は，「他者との関わりを通して自己理解を深め，明星大学で学ぶ自分自身を理解すること」である。大学で学ぶための思考方法としては，Kolb の体験（経験）学習の学習方法と主体的な学びを取り入れている（図 1）[1] [2]。主体的な学びを身に付けるためには，協同学習をベースとしたアクティブ・ラーニ
ングで行い，自分で考え，発言し，他者の意見を聴き，さらに考えるというプロセスを重ねていく。授業は，三節から構成されており，第一節では，多様な他者と出会い，関
わり方を学ぶ（第 1～6 回）。第二節では，第一節での学びを活かしてグループで活動し，大学での学びのスタートを切る（第 7～11 回）。第三節では，卒業後もイメージしながら，大学生活 4 年間を見通し計画を立てる（第 12～
15 回），となっている（表 1）。

3.

非対面授業への対応

緊急事態宣言を受け，学生の登校に制限が加えられたこ

学び方を学ぶ：体験学習のステップ
参考：Kolb の経験学習モデル
・授業の中で様々な体験やワークに取り組む
・授業以外の場でも、様々な体験に取り組む・体験から気付いたことを他の場面でも生かしてみる
・実際に行動してみて試してみる

・体験する ・振り返る
・ワーク ・観察する・行動する ・考える
・試行
・概念化

大学生活の様々な場
を学びの場とする
・自分にとっての体験の意味を考える・体験から学んだことを概念化する・体験やワークの中で、どんなことが起こっているか
観察する
・振り返って書き出す・話す

図 1「自立と体験１」体験学習のステップとにより，対面授業が実施できなくなった。1 年次前期必修科目であり，小グループによる対面授業をアクティブ・
ラーニングで実施するように設計されている本授業を，一週間余りの短期間のなかで非対面に再構成して実施す
ることは大きな困難を伴ったが，表 1 のように変更を行って開講した（当初予定よりも二週間遅れで開講）。

第 7 回までの授業は，当初の授業順序を変更し，学
習管理システム（Learning Management System，LMS）
での実施が可能な授業回を LMS 課題のみで実施した。第 8 回以降は，LMS 課題に加えオンライン上で議論を深めることを目的として，オンライン会議サービス（本授業では Zoom を利用）[3]と LMS を併用した授業案を作成し授業担当の教員に提供した。
表 1 緊急事態宣言による授業構成の変更
宣言前
授業内容
宣言後
実施方法
1
オリエンテーション
1・2
2
新しい環境で他者と出会う
3
LMS に
3
大学での学びを考える3
よるオ
4
聴いて相手を理解する(1)5
ンデマ
5
聴いて相手を理解する(2)5
ンド
6
ルールとマナーを考える
6・8
7
明星大学を知る
48
明星大学を紹介する
9
LMS に
9
図書館にふれる－
よるオ
10
大学職員に取材する－
ンデマ
11
自分や相手の大切さを知る
7
ンド・
12
卒業生から学ぶ
10
Zoom と13
仕事と自分について考える
11
LMS 併
14
これからの大学生活を描く
12
用
15
未来の自分へのメッセージ13－：変更後には実施しなかった授業内容- 176 -

2021 PC Conference
LMS での授業では，対面授業時の授業開始時間になると，学生は LMS に公開された課題にアクセスすることができるようになる。学生は授業時間内に課題に取り組み（課題は予め配布しておいた紙ベースのワークブックの該当ページを自学する。授業回によってはビデオ教材を視聴したり，LMS の相互閲覧機能や掲示板を用いて，例
えば課題の相互閲覧を行ったり，質問等を書き込み，教員や他の学生が返答を書き込むといったことを推奨するな
どの工夫を行い，LMS を介して学生と教員，学生と学生との交流（議論）が活発に行われるように仕向けた。また，各授業後には，LMS に必ず振り返りを記入させ，それに対して担当教員には個別にフィードバックを記入してもらった。また，提出期限までに LMS に振り返りが記入されたことをもって出席とした。

た。その結果，全ての質問項目で 2019 年度と 2020 年度の平均値の差に有意差がみられた（表 3）。
この結果と 2019 年度と 2020 年度の各質問項目の平均値から，「少人数クラスは役に立った（少人数教育）」「他
学部他学科との交流（異なる考えを持つ他者との交流）」「グループでの学習活動は役に立った（GW）」においては対面授業の評価が高いことがわかった。一方，「学生時代にすべきこと（学生生活）」「大学の歴史や特色を知っている（帰属意識）」「意見を筋道立てて話す（意見表明）」「敬意・関心を持ち他者の話を聴く（傾聴）」「無断欠席や
遅刻をしない（規律）」「提出課題や教員からのコメントに
よって学びが深まった（学びの深化）」においては非対面授業の評価が高いことがわかった（図 2）。

4. 授業評価
4.1 学生による授業アンケートから得られた知見
2019 年に教室で行ってきた対面授業と 2020 年度に実施した非対面の授業を，
全15 回の授業終了時（例年 7 月）に行っている授業アンケート（4 件法，1：とてもそう思う，2：そう思う，3：あまりそう思わない，4：まったくそう思わない）を LMS で実施し比較した（表 2）
。

Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7
Q8
Q9

表 2 授業アンケートの質問項目
学生時代にすべきこと（学生生活）
大学の歴史や特色を知っている（帰属意識）
意見を筋道立てて話す（意見表明）
敬意・関心を持ち他者の話を聴く（傾聴）
無断欠席や遅刻をしない（規律）
少人数クラスは役に立った（少人数教育）
他学部他学科との交流（異なる考えを持つ他者との交流）
グループでの学習活動は役に立った（GW）
提出課題や教員からのコメントによって学びが深まった（学びの深化）

帰属意識

意見表明

他者との交流

規律

傾聴

GW

学生生活

学びの深化

対面授業

非対面授業

図 2 授業評価を指標とした授業目標グループ別の授業形
態（対面・非対面）との対応

4.2 授業アンケートの自由記述にみる示唆

2019 年度に実施した対面授業と 2020 年度に実施した非対面授業の平均値の差が統計的に有意かを確かめるた
めに，各質問項目ごとに有意水準 1%で両側検定のスチューデントの t 検定を行った。ただし，等分散性のためのLevene の検定により母集団間に等分散が確認できなかった質問項目（Q1,2,3,5,7）については Welch の方法によっ
表 3 対面・非対面授業の比較
非対面
対面（2020）（2019）
Q
N
𝑥̅
N
𝑥̅
T
Df
1# 1,996
1.80 1,960
2.00 10.03 3,848
2# 2,001
2.67 1,957
3.00 15.05 3,889
3# 2,001
2.44 1,960
2.54
4.57 3,910
4 2,001
1.59 1,961
1.74
8.08 3,960
5# 1,995
1.51 1,932
1.57
3.17 3,898
6 1,505
1.70 1,691
1.58
5.00 3,184
7# 1,505
1.67 1,691
1.47
8.08 3,194
8 1,505
1.80 1,693
1.51 11.93 3,196
9 1,504 1.72
1,684 1.87
6.03
3,194

少人数教育

ｐ
.00**
.00**
.00**
.00**
.00**
.00**
.00**
.00**
.00**

** p < .01
注）# 2019 年度と 2020 年度の母集団間に等分散が確認できない項目

質問項目 6（少人数教育），7（異なる考えを持つ他者との交流），8（GW）の評価に関して，自由記述からは回答
数 978 件（総数 2102）を得た。そのうち，対面授業について肯定的に捉えていた記述は 209 件（21.4%），異なる考えを持つ他者との交流については 115 件（11.8%）だった。また，質問項目 1（学生生活），2（帰属意識），3（意見表明），4（傾聴），5（規律），9（学びの深化）の評価に関して，Zoom 利用について肯定的に捉えていたのは 234
件（23.9%）だった。

5.

考察

今回の取り組みでは，明星大学の 1 年次必修科目「自体 1」の到達目標を達成するために重要であると考える項目（図 2）のうち，「学生生活」「帰属意識」「意見表明」「傾聴」「規律」「学びの深化」については，対面授業よりも非対面授業の方が学生の評価が高く，一方で「少人数教育」「異なる考えを持つ他者との交流」「GW」については，
対面授業の方が学生の評価が高いことが示された。
注と参考文献[1] Kolb D A., Experiential Learning: Experience as the Sourceof Learning and Development，Pearson FT Press，2014.
[2] 鈴木浩子，教育実践の取り組みと成果「初年次教育」，
明星－明星教育センター研究紀要，第 11 号，pp.130138（2021）．
[3] Zoom ビデオコミュニケーションズが提供するクラウ
ドコンピューティングを使用した Web 会議サービス。
https://zoom.us/jp-jp/meetings.html （参照日 2021.2.12）- 177 -

2021 PC Conference

コロナ禍の授業体制について学生による評価とストレス
森 夏節*1、三好ちさと*2
k-mori@rakuno.ac.jp*1

酪農学園大学*2

札幌市スクールカウンセラー◎Key Words

遠隔授業、授業評価、ストレス、孤独感

はじめに〇回収状況：365 人からアンケートを回収

筆者らが勤務する酪農学園大学において、2020 年度の授業開始は、通常より 1 か月遅れた 2020 年 5 月

2. 本学の授業体制

14 日からステージ 4 の扱いでスタートした。ステー

遠隔授業は、授業時間と同時刻に ZOOM などで行わ

ジは 1 から 5 まで 5 段階に設定され、ステージ 4 は、れるリアルタイム型と、受講時間を自分で調整するこ

すべての授業、実習が遠隔授業で行わなければならず、 とができるオンデマンド型によって実施された。また、原則として学生の構内への立入りは禁止された。

通常より 1 か月程度遅く開始したため、15 回の授業回

以上のような状況下で、遠隔授業実施のためのシス
テム構築、授業を行なう教員、受講する学生、全てに数を確保するために、通常年度とは異なり毎週土曜日
も授業日とした。

とって準備の整わない中でコロナ禍での遠隔授業が開始された。

3. アンケート調査結果１

また一方で、2020 年以降、若者の自殺が増加してい回答者を学年別にみると、1 年生の回答率が 41.6％

る。中でも 20 歳未満の自殺が増えており、2020 年 8と高く、調査対象は表 1 にようになった。

月の自殺者数 99 人は 2019 年同月の 2.2 倍となり、過表1 学年別回答者数（N=365)

去最多となった。コロナ禍が続く中、2021 年はさらに学年

割合深刻化が懸念されている（厚生労働省まとめ）
。

1年

41.6%

2年

19.2%

3年

21.9%

4年

17.3%

この結果は、コロナ禍による“孤独”が大きな要因となっており、“孤独”の問題対策として、内閣府に「孤独・孤立対策担当室」が設置された。

そこで、本稿では遠隔授業を受講した学生を対象に、 3-1 学生の環境
学習環境、受講した授業の調査に加え、精神的な負担

遠隔授業に際して、学生の受講環境について調査し感、孤独感などの実態を心理学的分析から明らかにし、 た。本学の学生は例年、半数程度が道外から入学していまだ続けられている遠隔授業の総合的な改善に資おり、表２に示したように 47.7%の一人暮らしも含め、することを目的とした。

全体の 70.7％が実家から離れていた。
表2 居住環境（N=365)

1. アンケート調査の実施

住居環境

割合

一人暮らし

47.7%

ト調査を行った。

学生会館・寮・下宿

23.0%〇調査対象：全学類 1 年～4 年

実家

27.7%

その他

1.6%

酪農学園大学学生を対象に以下のようにアンケー〇調査方法：紙と web によるアンケート〇調査期間：2020 年 7 月 27 日～2020 年 8 月 20 日

また、学生が遠隔授業に使用した機材環境は表 3 の- 178 -

2021 PC Conference

ようになった。コンピュータを使用できる環境にあるあり負担が大きかった事が示された。

学生は 54.7％しかおらず、キーボードありのタブレッ

表6 学年別にみた科目数（N=362)

ト（6.5％）を加えても全体の約 60％に過ぎず、遠隔授業に対応できる機器を準備できた学生数が少ない
ことが明らかとなった。
一方、通信環境については、Wi-Fi が 89.6％、料金

1-5科目
0.0%

4.1%

35.6%

1.4%

0.6%

2年生

0.0%

2.2%

14.8%

1.6%

0.5%

3年生

0.0%

3.6%

12.6%

4.1%

0.8%

4年生

11.0%

4.7%

1.1%

0.6%

0.0%

計

11.0%

14.5%

64.1%

7.7%

1.9%

体系も定額制 86.5％で整っていた（図 4、5）。
表3 用いた機器（複数回答）
用いた機器

6-10科目 11-15科目 16-20科目 21科目以上

1年生

遠隔授業はリアルタイム型と、オンデマンド型に分割合かれるが、表 6 に授業形式ごとの科目数を示した。リコンピューター54.7%

タブレット(キーボードあり)

6.5%

タブレット(キーボードなし)

6.2%

スマートフォン

32.4%

かった。それに対してオンデマンド型の授業数は多く、

機器なし

0.0%

6 科目以上が 82.3％であった。

その他

0.2%

アルタイム型の科目数は 1 科目だけ（46.5&%）と 2 科
目だけ(28.4%)を合わせると全体の 75.0％となり少な

表6 遠隔授業の形式
リアルタイム オンデマンド

表4 通信の種類（N=365)割合
光回線等の有線

4.9%

Wi-Fi

89.6%

ポケットWi-Fi

3.0%

スマートフォン等のデータ通信

2.5%

通信環境なし

0.0%

1科目

46.6%

5.1%

2科目

28.4%

5.9%

3科目

14.5%

2.0%

4科目

6.5%

1.4%

5科目

1.9%

3.4%

6科目以上

2.2%

82.3%

(N=324)表5 料金体系(N=363)

出席の確認方法については表 7 のようになった。課

割合
定額制

86.5%

従量制

13.5%

(N=356)

題やレポート、小テストが多く見られた。
表7 出席の確認方法（複数回答）
割合

3-2 遠隔授業の受講状況
遠隔授業の受講状況は以下の通りとなった。
前期の授業科目数（全て遠隔授業）について 5 科目

課題・レポート

48.8%

メール

2.9%

小テスト

43.9%

その他

4.4%

ごとに区切り集計し図 1 に示した。11-15 科目が一番多く 64.6％であった。

課題、レポートと回答した学生はその分量について、62.6％が多すぎると答えた（図 2）。

0%
1-5科目

20%

80%
少ない
1.1%

14.6%
適切である
36.3%

64.6%

11-15科目

21科目以上60%

11.0%

6-10科目

16-20科目

40%

7.7%

多すぎる
62.6%

1.9%

図1 前期の授業数（全て遠隔）N=362

さらに授業数を学年別にみると、全体の 14.1%を占めた 11-15 科目のグループのうち、1 年生が 35.6％で- 179 -

図2 レポート/課題の量

N=353

2021 PC Conference

遠隔授業の受講で困っている事を図 4 に示した。
その他

77

非常にあ

家で印刷ができない

116

勉強のペースがつかみにくい

る
29.0%

203

授業教材が分かりにくい

ない
12.9%

130

少しある
32.6%

98

PC操作に慣れていない
集中力が続かない

ある
25.5%

235

教員に質問がしにくい

146
0

100

200

300

図6 遠隔授業によるストレス

図4 遠隔授業で困っていること（複数回答、人）

N=365

調査結果から「集中力が続かない」、「勉強のペー

さらにストレスの度合いごとに、学年別に示したがスがつかみにくい」との回答が多く、学習者側の問題（表 8）、ストレスを感じているのは 1 年生の割合がとしてとらえていることが明らかになった。

高いことが明らかとなっている。

また、一方で遠隔授業の利点（図 5）として「自分表8 学年別にみるストレス（N=365)
非常にあるのペースで学習できる」、「学校に行かずに時間が節約できる」との回答が多く見られ、遠隔授業の利点と欠点が表裏一体となっている。
その他

35.8%

39.8%

49.6%

38.3%

25.5%

17.2%

15.1%

19.1%

3年

33.0%

22.6%

16.0%

10.6%

4年

5.7%

20.4%

19.3%

31.9%

100.0%

100.0%

100.0%

100.0%

計

多くの学生がストレスを感じているが、その要因に

45

ついては以下のようになった（図 7）。

学校に行かず時間が節約できる

259

自分のペースで学習できる

258
0

ない

2年

66

教室より集中できる

少しある

1年

27

ITの知識やスキルが高まる

ある

100

200

授業関連の項目では、課題の量、授業形式が高い割合でストレスの原因となっている。

300

課題の量

図5 遠隔授業の利点（複数回答） 人

3-3 精神的影響

64.9%

友達に対面で会えない

46.8%

授業形式

45.2%

インターネット環境

昨今、キャンパスにおけるメンタルヘルス対策が充教員に対面で会えない

実してきており、本学でも学生相談室がその役割を担

その他

32.6%
26.3%
9.3%
0%

っているが、キャンパスへの登校が原則禁止されてい

20%

40%

60%

80%

図7 ストレスの要因（複数回答）

る中、学生が抱えるストレスを把握し対処するのは困難な状況にある。

孤独感について図 8 に示した。ストレスよりは低い

全国大学生協連が 2020 年 4 月中旬に行った「緊急！
大学生・院生に向けアンケート」でも、学部生（35,542

ものの、「非常にある」と「少しある」を合わせると44.1%が孤独感を抱えていることが示された。

名から回答）に向けた「最近の体調で気になることがあるか（複数回答）」の問いに対し、9,825 名がスト
レスを感じる、3,663 名がイライラすると答えている。
本調査においても、遠隔授業によるストレスの有無を聞いたところ、「非常にある（29.0％）」、「ある（25.5％）」、で半数を超え、ストレスがないとの回

非常にある
16.2%

全くない
31.5%

少しある
27.9%
あまりない
24.4%

答は僅か 13.2％であった（図 6）。
図8 遠隔授業による孤独感- 180 -

N=365

2021 PC Conference

４. 住まいの環境による精神的影響

以上の健康被害があると答え学生は、一人暮らしの方

表９に、自粛中、1 週間に誰とも会わない日の頻度

が 4.2 ポイント高かった。以上の結果から、人に会え（ほぼ毎日誰とも会わない、週の半分以上会わない、ないことによるストレスが身体症状や精神症状を悪週に1-2 度は合わない、
誰にも会わない日はない）と、化させる傾向も明らかとなった。

強い孤独感についてに示したところ、他人と会う頻度が低い学生ほど強い孤独感を感じていることが明らまとめかとなった。

緊急に始まった遠隔授業について、受講環境が充分

表9ではない事が明らかとなった。PC あるいはキーボード

他人と会う頻度と孤独感（N=364)
非常にある付きのタブレットを一人 1 台有することの推奨、ある

ほぼ毎日

21.1%

いは大学が貸与する体制の整備が急がれる。また、多週の半分以上19.0%

くの科目で求められるレポート作成が学生の負担に

週に1－2日程度

15.6%

なっており、大学全体として学生に対する配慮が必要

ない

11.9%

である。

1週 間 誰 に も 会 わ な い 日 の 有 無

一人暮らし（47.7％）は、帰宅後、家族や同世代のまた、学生にとって青年期にあたるこの時期は、自学生にあう確率は低いと考えられる。そこで、住まい律により向かう時期であるし、人とのリアルな関りをの環境（一人暮らし、それ以外）による、精神的、肉通して様々なことが体験されるものである。
“孤独”に体的影響について表 10 から表 12 に示した。

よって創造がなされるものや自発的なものもあるだ

表10 暮らし方と孤独感（N=365)

ろうが、コロナ禍のように強制されたものによって人との関りを遮断されたことから生じる“孤独”は、学

孤独感
合計

校が居場所になっている学生にとっても非常に深刻

非常にある

少しある

一人暮らし

19.0%

29.9%

48.9%

一人暮らし以外

13.6%

26.2%

39.8%

な問題となる。
受講環境が不十分であったり、一人暮らしの学生がストレス下に陥った場合、彼らのおかれた状況や心理

表11 暮らし方と不安感（N=365)
不安状態を理解しつつ、深刻な孤独感から離を置くため、学生が安心して学べる環境の提供が強く求められる。

合計
非常にある

少しある

一人暮らし

25.3%

13.8%

39.1%

参考文献

一人暮らし以外

25.7%

12.0%

37.7%

1 メンタルヘルスの理解のために 松本拓也武本一
美 編著 ミネルヴァ書房 2020 年

表12 暮らし方と健康被害（複数回答 N=365)

2）「緊急！大学生・院生に向けアンケート」集計結果

健康被害
なし

速報 全国大学生協連合

５項目以上

一人暮らし

6.3%

24.1%

一人暮らし以外

6.3%

19.9%

https://www.univcoop.or.jp/covid19/enquete/pd
f/link_pdf02.pdf （3）朝日新聞 2020 年 9 月 27 日社説

孤独感については、「非常にある」、「少しある」

https://www.asahi.com/articles/DA3S14637193.hを合わせると、一人暮らしのほうが 9.1 ポイント、不安感についても同様に 1.4 ポイント高かった。

tml （2020 年 11 月 1 日現在）
4) Approaching the essence─「社会のリアル」に学

また、健康について、「肩こり」、「目の疲れ」、

ぶ─厚生労働省 HPｋ「睡眠不足」など９項目を複数回答させたところ、

5) 森 夏節、成田真紀、三好ちさと PC カンファレ「なし」と答えた学生数に違いは無かったが、5 項目

ンス北海道 2020 論文集 P31-34- 181 -

2021 PC Conference

ニューノーマル時代における情報リテラシー能力に関する状況調査
木川明彦*1akihiko.kigawa@ris.ac.jp*1: 立正大学データサイエンス学部データサイエンス学科◎Key Words

1.

オンライン授業，情報リテラシー，高大連携，情報応用力

はじめに
2.1 入学前の情報

新型コロナウィルス感染症の拡大は教育機関のみならず、我々の生活に大きな変化を生じさせている。そして、
この感染症がおさまった以降を“with コロナ”や“after コロナ”と呼称し、世の中は新しいスタンダードな形をむかえようとしている。大学教育においても同様である。2020年度以降、積極的なオンライン授業の実施が進められており、学生の学習スタイルや学習意識に大きな変化を与えている。当初、オンライン授業の実施は非常的手段として捉えられており、あまりポジティブな取り組みではなかった。しかしながら、2021 年度の開講を見てもカリキ
ュラムの工夫や様々な準備期間を経て軌道に乗り始めている大学が多いように感じられる。こうした中、現在の学術研究においては、過年度の教育効果や教育体制に関する考察が各分野から報告されている。そして、その報告から分かってきたことは、『オンライン授業の教育効果の高さと可能性』についてである。当然、大学におけるミッシ
ョンを考えると全てをオンライン化したら良いという主張ではない。必ずしもネガティブな主張だけではないということである。教育機会という一点から述べれば、こうした事態はピンチであるのと同時に変革のチャンスと捉えることもできる1。幸いにも、教職員・学生ともにオン
ライン上のやりとりに免疫がついてきているし、従来以上に“情報”に関する事項が身近なものになってきたように感じられる。こうした中、情報教育の担い手として、昨今の状況に合わせた情報リテラシーまたはニーズを提供
していきたいと考えている。
こうした視座より、本稿においては、学生を対象にアンケート調査を行い、情報活用においてどのようなことを期待するのか、明らかにするものとする。

2.

アンケート調査の実施

現在、本学部において『情報処理の基礎』を履修している大学一年生 53 名2を中心にアンケート調査を行った。なお、アンケートの主な項目として、オンライン授業に関するスキル、関心事項に関して調査した。

入学前の情報は以下の通りである。
・大学入試の区分
一般選抜
推薦入試(指定校・総合型選抜を含む)

29
24

・入試科目の選択科目(英・国を除く)
社会(地理歴史科・公民科含む)
数学
理科(科学・物理・生物含む)
情報科目・商業科目該当するものはない
そもそも推薦入試である

13
18
2
1
0
19

・PC 操作は得意ですか？(学生の主観)
大変そう思うまあまあそう思う
あまりそう思わない
全くそう思わない

0
19
31
3

2.2 質問項目と調査結果
また、上記情報を除いた項目としては以下の通りである。
1.(高校生の頃)オンライン授業の時期はありましたか？
あった
なかった

24
29

2.上記に関する授業で一番印象に残っている授業内容を教えてください。
✓ タイピング練習✓ エクセルの勉強が多かった✓ ワードやパワーポイントを結構やっていました。また、自分でつくったパワーポイントを使用して発表することもありました✓ society5.0 までの社会の動きを学んだり、その歴史について学んだりした✓ zoom を使っての朝会✓ latex や word や PowerPoint などといった基本的なことの実習✓ 軽いプログラミング

教育設置基準 25 条 3 項では通学生大学の 60 単位分は対面講義を求めているが、本稿ではまだ先の議論として言及しないものとする。
2
全国大会時には件数を伸ばし報告する予定である。
1- 182 -

2021 PC Conference✓✓

先生が実際に実験をしている様子をオンラインで見るサイトを作成した(件数文回答があるので以下省略)

3.現在、PC を使用する主な用途は何ですか？
課題等のためのアプリ使用
娯楽等のための動画視聴
E-mail 等のための連絡手段
ブラウザを使用してのゲーム利用
その他

50
3
0
0
0

4.電子機器(オンライン通話に関して)を通してのコミュ
ニケーションに関する趣向(好き嫌い)について好ましい
むしろ好きな方だ
まあまあ苦である
苦である

22
21
10
0

5.現在、オンライン授業において困っていることは何ですか？
担当教員に気軽に質問ができない
学生同士で相談ができない
課題のフィードバックがよくわからない
情報機器の操作がわからない
特にない

10
12
11
6
14

6.これからの情報スキルに何を望みますか？
OS 等のマルチタスクの操作
アーキテクト能力
プログラミングやコーディング能力
情報を適切に取得することができる検索能力
通信障害を解消することできるネットワーク
構築能力
Web情報を取得し加工するスクレイピング能力
情報セキュリティや情報倫理に関する能力
他分野との整合性、DX に関する知識
情報ウェアに関してのコンピュータ理論に関
する知識
その他

3
9
22
5
2
3
1
5
1
2

53
0
0
0
0

8.授業の一部分にオンライン授業を設けることについて
良いと思う
良いとは思わない46
7

9.今後、オンライン開講の授業があったら受講したいと思いますか？
思わない
3

0

3.

34
19

調査の所見と考察

調査の結果、高校在籍時にオンライン授業を実施していないと答えた学生が約半数いたことは意外な発見であった。一方、オンラインを利用してのコミュニケーションに関しては、ほとんどの学生が“むしろ好きな方だ”“好ましい”と回答しているし、学生自体もオンライン授業にネガティブな感情な傾向はみられない。
また、これからの情報スキルに関する問に対しては、やはり「プログラミング」や「アーキテクト」に関する項目が高い評価を示している。LinkedIn3の報告によれば、今後必要となるビジネススキルとして新たに「応用力」と「分析力」の項目が追加されている。この報告はアンケート調
査の傾向と一致しているように感じられる。しかし、こうしたスキルは 4 年間の成長の中で養われるものであるた
め、情報リテラシー能力となると更に限定的なものを想定しなければならない。
こうした中、情報基礎教育においては、多くのミッショ
ンをこなさなければならない現状がある。しかし、上記の内容を満足させるためには時間的制約がありすぎるようにも感じられる。具体的には、「アプリやツールを使いこなし自ら課題を発見し分析してみる」といった流れの学習が望ましいと考えたとしても、実際にはリメディアル
学習になっている部分もあり、アプリやツールの操作だ
けで終了してしまったり、コンピュータ全般の操作に関して十分な理解が得られなかったりするわけである。この要因は、学習修練の差に依拠している部分もあるし、そもそもの事前の学習の有無から検証していかなければならない事項であり、理由は複合的である。こうしたことを考えると、どちらを優先させるかは担当教員によるところが大きいようにも感じられる。しかしながら、社会と学生のニーズがアンケート調査の傾向と一致するならば、こうした学習内容を円滑に進めるように努めなければな
らない。

4.

7.オンライン学習はどこで行うことが多いですか？
自宅・寮
大学内
カフェなどの無線環境が整っているところ
アルバイト先
その他

科目による
思う

おわりに

まず、アンケート調査を標榜しているにもかかわらず件数が十分集まらなかったことを謝罪したい。そして、そこを棚に上げてまとめをするならば、今後の情報リテラ
シー能力に関して、「応用能力」「分析能力」の基礎となる能力をいかに育成するかが重要になってくると考えている。また、こうした構想を実現するためには、それを支える情報能力基盤が必要になってくる。本来、それを担っているのが情報処理基礎の科目であるが、学生がオンライン授業実施に伴い、目を外に向け始めているのは事実であることからも、より体系的な教育体制をとる必要が感じられる。
今後、企業・大学・高等学校といった学生のキャリア形成に関わるコミュニティー全体で将来的なビジョンを共LinkedIn(2019)『New LinkedIn Research: Upskill Your Employees with the
Skills Companies Need Most in 2020』- 183 -

2021 PC Conference
有していくことがより教育を進化させていくことにつな
がっていくと考える。微力ながら研究を続けていきたい。
なお、足りない部分は全国大会で補足させていただく。

・参考文献
(1)

松原憲治(2020)「資質・能力の育成を重視する教科等横断的な学びと STEM/STEAM 教育の意義と課題」『教育展
望６月号』(教育調査研究所.pp17‐22).

(2)

内閣府(2020)『経済財政運営と改革の基本方針 2020～危機の克服、そして新しい未来へ～』〈参照日：2021 年 3 月 17日〉
https://www5.cao.go.jp/keizai-(3)

shimon/kaigi/cabinet/2020/2020_basicpolicies_ja.pdf.
LinkedIn(2019) 『New LinkedIn Research: Upskill Your
Employees with the Skills Companies Need Most in 2020』〈参照日：2021 年 7 月 1 日〉
https://www.linkedin.com/business/learning/blog/learning-and-development/most-in-demand-skills-2020(4)

LinkedIn(2020) 『LinkedIn Learning 2020 Workplace
Learning Report』〈参照日：2021 年 7 月 1 日〉
https://learning.linkedin.com/content/dam/me/learning/resources/pdfs/LinkedIn-Learning-2020-WorkplaceLearning-Report.pdf- 184 -

2021 PC Conference

単振動におけるグラフ理解に関する一考察
興治文子*1,2・松岡広海*2・尾崎龍之介*2・中村公亮*2・長谷川大和*3・小林昭三*4
Email: okiharu@rs.tus.ac.jp*1: 東京理科大学 教育支援機構 教職教育センター*2: 東京理科大学大学院 理学研究科 科学教育専攻*3: 東京工業大学附属科学技術高等学校*4: 新潟大学 教育学部
◎Key Words

1.

単振動，グラフ理解，CBT，視線追尾を目的とする。

はじめに

物理学では，自然現象における法則性を扱っており，その表現方法は多様である。具体的な事象である現象を言
葉や文章を用いて定性的に表現するだけでなく，図示したり，式やグラフで表現したりする。物理学を学ぶ学習者
にとっての理解の困難の 1 つは，この多様表現にあり，学習者は 1 つの現象を多様に表現できることを理解するだけでなく，異なる表現に自由に変換できるようになることも求められる(1)。
たとえば，P. Mieminen らは，既に物理教育研究の成果として確立している力学の概念調査問題を基にして，同じ科学概念を 3 種類の異なる表現方法で提示する問題を開発し，168 名の高校生を対象に調査を行った(2)。この研究では，1 つの概念に対して，3 種類の異なる表現方法で提示したときに生徒が同じ選択肢を選べるかどうかの一貫性（表現の一貫性）と，科学的に正しい概念理解ができているかどうかの 2 項目について学習の事前と事後で調査したものであり，事前と事後を比較すると，生徒の表現の一貫性と科学的な正しい理解は平均的に深まったが，表現と科学的に正しい理解の両方の観点から一貫していたのは数人しかいないという結果となっている。このことは，生徒が誤概念をもっていたとしても，異なる表現方
法で同じ誤概念を含む選択肢を選べていないということであり，表現間の変換が難しいということを意味している。

2. 研究目的および方法
2.1 研究目的
本研究では，物理現象のグラフ表現での理解が求められる単振動に焦点を絞り，学習者の困難を明らかにすることを目的とする。ばねや振り子に取り付けられた質点の時間的変化をグラフで表す際，教科書では時間変化ごとに複数のグラフを表示して説明することがあるが，紙媒体では動的に表現できないために運動のようすとグラフとの対応関係の理解が難しい学習者もいる(3)。与えられた問題文の文脈と学習者の回答から，誤答の傾向やこれまでの物理学や数学の学習歴との関連を探る。
また，これからますます加速すると考える CBT に向けて，紙媒体の方が考えやすいと思われるグラフの問題が出題されたときに，CBT でどの程度正確に学習者の理解度を測れるのか，その実施方法についても検討すること

2.2 研究方法および研究対象

タイの P. Wattanakasiwich らは，単振動にかかわる 12 の物理現象について，グラフや式などを用いて表現する多肢選択式の CBT の調査問題を作成し，視線追尾装置を用いて学習者の困難を明らかにする研究を行っている(4,5)。
視線追尾装置を用いた研究は，被験者がコンピュータの画面のどこを見ていたのか，どの位の時間見ていたのかのログを取り，正答者と誤答者でどのような傾向の違いがあるかを明らかにすることができる。先行研究では，理系大学生の授業の事前と事後の調査を行っており，正答率も示されていたのだが，日本の学生にとっては易しいと考えられる設問の正答率が低い項目もあった。
そこで本研究では，基本的には先行研究と同じ調査問題を用い，微分積分学を用いた入門物理学を履修している理系の大学 1 年生 239 名を対象としてオンラインで調査を実施し，先行研究の結果と比較する。対象学生の所属
は，化学系学科 139 名，数学系学科 100 名であり，過年度生が 33 名含まれている。
今年度(2021 年度）は，コロナ禍により大学ではハイフ
レックスで授業を行っており，学生は最大 50％までしか登校できないため，対面授業で紙媒体を用いて一斉に調査をすることはできない。また，視線追尾装置を用いた調査は 1 人ずつ調査を受けてもらう必要があり，こちらも実施困難な状況にある。そこで，調査方法は先行研究と全く同じではないがオンラインで調査問題を提示する一方
で，不正防止のために問題を解くのに十分な時間であると考えられる 20 分の制限をつけ，制限時間内に解くように指導して実施した。調査は Google フォームを用い，アドオンとして Form Time Script を用いた。
学生によっては制限時間内に解き終わらなくなることが考えられるため，冒頭に次のような文言を付け加え，時間が足りないために誤答を選ぶ可能性を減らした。
全部で 12 問あります。問題は人によってランダムに提示されます。推奨回答時間は 20 分なので、全問に共通して、「分からない」場合や、「時間が足りない」場合は（E）を選択してください。
授業外の扱いにしたため，学生は自分の都合の良い時間に調査問題を解くことができる。実施している間はタイマーが表示されており，学生は残り時間を考えながら取り組むことができる。20 分を超えても回答することは- 185 -

2021 PC Conference
ート未回答が 20 名（同 10％）であった。

人数（人）できるが，回答までにかかった時間のログも残るため，教科書等を見ながら回答したり，誰かと相談しながら回答したかどうかの判断材料の 1 つとした。
先行研究と大きく異なる点は，CBT とはいっても手元の紙で計算をしたり，図を描きながら解くことができることである。視線追尾装置を用いた調査では被験者は常にパソコンの画面を見ていなければ視線の動きが測定できないため，手元の紙媒体で問題を解くことを禁止されている場合が多い。また，問題の出題順を変えたことも調
査結果に大きく影響を与える可能性がある。
調査は，記名式で行った。これは次の 2 つの目的のためである。1 つは，高校までの物理学の履修歴（未履修，
物理基礎のみ，物理基礎と物理）との相関を見るためである。数学については，大学の一般入試の際に数学Ⅰ，Ⅱ，
Ⅲ，A，B が課されており，他の選抜方法で入学した学生も同内容は履修済みであることが考えられるため調査しなかった。もう 1 つは，調査に参加することで成績に加点することで参加を促したためである。ただし，調査結果の出来不出来によって加点の割合は変化しないことは明示している。

解答時間
図 1 調査問題に対する解答時間の分布

物理と物理基礎

2%

10%

11%

物理基礎のみ未履修

2.3 調査時期

調査時期は入門物理学の授業全 15 回のうち 6 回目終了
後であり，単振動の学習前のため事前調査に対応する。なお高校までの物理学の履修歴については，1 回目の授業終了後に調査した。

3. 調瀬結果
3.1 実施状況および高校での物理履修歴

100
80
60
40
20
0

アンケート未回答
図 2 調査対象者の高校までの物理学の履修歴

3.2 調査問題に対する正答率

調査には 239 名中 204 名（回答率 85％）が参加した。
調査終了後の送信ボタンが押せたかどうか不安に感じたなどの理由で調査を 2 回受けた学生が 3 名いたが，1 回目の回答を調査対象とした。
図 1 に調査問題を解答するためにかかった時間の分布を示す。横軸は学生が解答にかかった時間，縦軸に人数を示してある。アンケートフォームの解答を取り出すと，タイムスタンプと時間内に解答できたか（In time (〇min)または Late (+〇 min)）が表示されるのだが，時間内に解答できたかの欄が空白で集計されているケースが90 名分あった。0 分から 5 分未満が 7 名，5 分から 10 分未満が 19
名，10 分から 15 分未満が 29 名，15 分から 20 分未満が44 名，制限時間を超えた 20 分から 25 分未満が 14 名，25分以上が 1 名であった。
時間内に解答できたかどうかがうまく集計できなかったケースについては，現在理由を検討中である。学生が調査問題を回答する際に，Google のアンケートフォームのリンクでウェブページを開くと時間は集計されなくなる。
アドオンのリンクでウェブページを開く必要があるのだ
が，調査する際のリンク先に間違いはなかった。調査問題に解答した日時に一貫性もないため，学生の操作上の問題の可能性を考えている。また，この状況から他の方法でログが取れないかどうかについても検討中である。
高校までの物理学の履修歴は，図 2 に示したように物
理基礎も物理も履修した学生が 158 名（回答者のうち
77％），物理基礎のみ履修した学生が 23 名（同 11％）
，両方未履修の学生が 3 名（同 2%），履修歴に関するアンケ

77%

調査問題 12 問について，表 1 に調査項目の設問番号，
設問番号は，実際の調査ではランダムに問題が出るように設定したため，番号は付けていない。本稿で議論するうえで便宜的に付けた番号である。番号のあとにアスタリ
スクがついている 5，11，12 は先行研究の調査問題に修正を加えたか，新規で作成した問題である。
調査項目の表現形式は，問題が文章とグラフで提示され，回答の選択肢がグラフで表示されている場合には「文章＋グラフ→グラフ」と表記されている。質問項目の表現
形式は全部で 4 種類であり，他に問題は文章で回答の選
択肢はグラフの「文→グラフ」，問題は文章と図で回答の選択肢は式の「文章＋図→式」，問題は文章と式で回答の選択肢はグラフの「文章＋式→グラフ」である。
正答率は，2 種類にわけて提示してあり，1 つ目はすべての回答に対する正答率，2 つ目は「分からない」場合や「時間が足りない」場合に選んだ E や空白を除いた正答率である。
「すべて」と「E，未回答を除く」正答率には大きな差はないことから，20 分という回答時間は十分であったと考えられる。
この調査問題に対し，1 問 1 点で採点した結果が図 3 である。最高点は 10 点で 1 名，最低点は 0 点で 4 名，平均点は 4.8 点だった。0 点の 4 名のうち，3 名は高校で物理基礎のみ履修，1 名は未回答で，4 名とも考えたうえで 0
点だったようである。
項目ごとの正答率をみると，最も低いのは設問 11 の運動の第 2 法則である。設問 5 と設問 11 は重力によるばねの伸びをどのように考えるかが問われている問題であり，物理の問題として比較的間違いやすい問題である。

- 186 -

2021 PC Conference
表 1 出題した問題と正答率

1

復元力

2

○倍に引っ
張る

3

ばね定数

4

フ

5*
6
7
8
9
10
11
12*

表現形式
文章+グラフ→グラフ
文章+グラフ→グラフ
文章+グラフ→グラフ

𝑣𝑣 − 𝑡𝑡 グ ラ 文章→グラフ
軸の変更

加速度最大

𝑥𝑥 − 𝑡𝑡 グ ラ
フ
力学的エネ
ルギー
変位、速度、
加速度
初期位相
運動の第 2
法則
式とグラフ
の対応

29.9

35.1

58.8

62.8

60.3

65.4

14.7

18.5

文章+グラフ→グラフ
文章→グラフ

27.5

32.0

64.2

68.6

文章→グラフ

40.7

46.6

文章→グラフ

43.6

48.6

文章→グラフ

59.3

63.0

文章→グラフ
文章＋図
→式
文章＋式
→グラフ

12.7

13.8

5.4

5.7

60.3

65.4

40

人数（人）

内容

20
0

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12

総得点(点）
アンケート未回答

未履修

物理基礎のみ物理と物理基礎図 3 高校での物理学の履修状況による点数分布80.0
正答率(%)

設問
番号

グラフで表示されており数値で表示されていないため，
大まかな値で比較しているためである。

正答率(%)
E,未回答
すべて
を除く

60.0
40.0
20.0
0.0

1 2 3 4 5* 6 7 8 9 10 11
設問番号

次に正答率が低かったのは設問10 の初期位相の問題であり，聞き取り調査をすると「初期位相」が何を意味しているのかが分からなかったようである。
設問 4 の速度の時間変化を表す 𝑣𝑣 − 𝑡𝑡グラフの問題は，
位置の時間変化 𝑥𝑥 − 𝑡𝑡 と勘違いした可能性もある。設問
1 の復元力の問題も，縦軸の見落としによる誤答が多かったのではないかと思われる。
204 名の点数の分布を図 2 に示した。横軸に点数，縦軸に人数を取っている。平均点 4.8 点を中心に全体的に正規分布のような形をしていることが分かる。この図では高校での物理学の履修別に色分けがしてあり，図と同じく，高校までに「物理と物理基礎」を履修した学生，「物理基礎」のみを履修した学生，どちらも「未履修」の学生，「ア
ンケート未回答」の学生で分けた。全体的な傾向としては，高校までに物理学を未履修の学生は点数が低く，また「物理基礎のみ」履修した学生は，「物理と物理基礎」を履修した学生よりも低い傾向にある。

なお，解答時間が 5 分未満だった 7 名のうち，4 名
は E を 1 つも選んでいない。そのうちの 2 名は 7 点，
5 点と平均点よりも高得点であった。残りの 3 名は Eの数が 8 あったものが 2 名，6 が 1 名であった。7 名は何らかの解答の努力をしたか，わからない設問が多くて解答時間が早かったと考えられる。
表 2 に示した設問ごとの「正答率（すべて）」と先行研
究(4)の事前調査の結果と比較したものが図 4 であり，横軸に設問番号，縦軸に正答率を示している。設問 12 は本研究のオリジナルの問題のため，掲載していない。また，設問 4 と 11 は先行研究の事前調査項目にはなかったため，掲載していない。図 3 のキャプション「先行研究」にアス
タリスク（＊）を表示している理由は，先行研究の結果は本研究

先行研究（*）

図 4 先行研究の結果との比較結果の考察について，単振動の概念理解と調査方法という 2 つの観点から述べたい。
まず，単振動のグラフ表現での理解については，調査方法が異なるため単純に比較はできないが，設問 2，3 は日本の学生の方が良くできていることがわかる。これらの設問については，大学入学前までの日本とタイの教育内
容の違いなのかもしれないので，今後の検討としたい。
他の問題については，設問の選択肢を変更した設問5 を除いて全体的に本研究結果の方が正答率が高い。この点については，調査方法が大きく寄与しているのではないかと考えている。
本研究と先行研究の設問 6，7，8，9，10 の正答率をみると，正答率の高低の傾向は似ている。本研究での正答率の分布は正規分布のような形になっていることを踏まえ
ると，先行研究の調査問題は単振動におけるグラフ理解を調査する問題として妥当であると考えられる。大きな正答率の違いがあった設問 2，3 と選択肢を変更した設問
5 を除くと，国を超えて学習者が難しいと考える設問は同じであるといえる。
具体的にどのように間違えるのかについては，誤答のパターンを分析したり，視線追尾装置を用いて学習者がどこを見て，どのように考えたのか実施方法については，
2 節で述べたように先行研究とは大きく異なる点がある。
先行研究で実施された視線追尾装置を用いた研究では，学生は画面に視線を固定したまま問題を解かなければい
けなかったが，本研究ではオンラインで実施したとは言え，学生は手元に紙を置いたり書き込みができるタブレ- 187 -

2021 PC Conferenceットがある状況で調査を受けることができた。視線追尾装置を用いた研究では，問題解法において正答者と誤答者がどこを重点的に見て，どこを見なかったのかを対比できる点で大変有用だと考えられる(6)が，計算や図ヘの書き込みができない状態でグラフの問題を解くことは難しい。本研究の結果からは，学生が問題を解くときにメモな
どをしながら解くことができたかどうかの差は，正答率の高低に影響を及ぼした可能性があるが，相対的な設問
ごとの理解度を図る点では影響が少なかったのではないかと考える。ただし，出題される設問に依存するとことは大きい。
もう 1 点検討しなければいけないことは，本研究では設問をランダムに提示した点である。難易度や分野のば
らつきがあり，学生が取り組んだときに難易度が高い設
問や馴染みが少ない設問ばかりが冒頭に並んだ場合，後半の設問をどの程度集中して取り組むことができるかが変わることもあるため，どの程度個々の学生の理解度を正確に測れているのかも検討しなければいけないだろう。

4.

おわりに

微分積分学を用いた入門物理学を履修している大学生
204 名を対象にした単振動のグラフ理解に対する調査結果からは，多くの設問で先行研究のタイの結果と似た傾向にあることから，学習者が難しいと考える分野や表現に対する一定の知見を得ることができた。高校の物理学の学習範囲で馴染みの少ない初期位相や，グラフの軸の読み間違い，質点のつり合いに関する誤概念などである。
本研究で実施したオンラインでのグラフ表現の調査方
法と理解度の評価については，コンピュータの画面だけ見て解くのか，画面上に書き込みをすることができるのか，紙媒体でメモを取りながら解くことができるかにな
ど調査方法の違いなど，今後さまざまな点から検討をする必要があることも明らかとなった。

謝辞
本研究はJSPS科研費21K02890の助成を受けたものです。
ま た ， 調 査 問 題 を 快 く 提 供 し て い た だ い た P.
Wattanakasiwich 氏に感謝申し上げます。

参考文献および注(1) D. F. Treagust, R. Duit, H. E. Fisher：“Multiple Represenations inPhysics Education”, Springer (2017).

(2) P. Nieminen, A. Savinainen, J. Viiri, Phys. Rev. Special Topics –PER, 6, p.020109 (2010).

(3) 松岡広海，尾崎龍之介，長谷川大和，興治文子：単振動のシ
ミュレーション教材による学習者のグラフ理解の有用性とその課題，2021CIEC 春季カンファレンス論文集，pp.51-56(2021)．
(4) P. Wattanakasiwich："Visual Attention and Interpretation Graphs in
Simple Harmonic Motion", GIREP-ICPE-EPEC-MPTL, Hungary
1-5 July 2019. 国際会議終了後に発表原稿および質問項目 12
つについて著者の 1 人が個人的に提供いただいた。
(5) S. Somroob and P. Wattanakasiwich ： "Investigating student
understanding of simple harmonic motion", IOP Conf. Series:
Journal of Physics: Conf. Series 901, 012123, (2017).
(6) 大野栄三，下條 暁司, 岩田 みちる：「FCI 問題解答時の眼球運動と解答後のインタビューとの対応関係」，物理教育，
67，1，pp.16-21 (2019).

- 188 -

2021 PC Conference

Graf の浮力背理と流体圧力をめぐる能動的深い学び―明治期授業の解読による―
小林昭三*1・興治文子*2
Email: kobayasiakizo@gmail.com*1: 新潟大学教育学部*2: 東京理科大学教育支援機構教職教育センター◎Key Words ICT 活用した遠隔実験機器， IT センサーと流体圧可視化実験，流体圧の能動的深い学び法

1.

はじめに

コロナ禍下に於ける遠隔学習にも対応できるような，科学教育の能動的深い学びで，自宅モノ作り実験を如何に実現するか等も含んだ簡易実験法の開発事例を報告する。流体圧のより深い概念形成に寄与する自宅で可能な如何なる自作実験教具作りを核心部に据えた能動学習を実現するか。100 円店の安価品で身近な簡易実験機器作りと最新 ICT 活用での明快な可視化を如何に実現しアクティブ・ラーニング（AL）授業を如何に構想するか考える。
その際，明快な実験的検証を生む簡易機器作りを含む
遠隔的授業法の優位性を鑑み，100 均店の身近な掘り出し物（適切な機能を秘める）で，最適な実験教材を簡易加工する家庭的簡易流体圧実験装置作りを基礎に置きたい。
その遠隔学習型 AL 型授業では，最初に，容器の水底に着底した物体に関する「E. H. Graf の浮力背理」(1)の問
題点に関する抜本的な解明を試みる。実は，この着底物体に関する「浮力背理」は，この数年来の科学教育メーリン
グリストでホットな話題となり，特に「高等学校入試問題」
等に於ける出題ミスとしても大きな関心を集めてきた。
しかし，すっきりした氷解とは程遠い現状なので，その抜本的な分析による本質的な解明が強く期待されている。
実は，アルキメデスからガリレイ・トリチェリー・パス
カルへと引き継がれ大転換を遂げた，物体が流体中で受ける圧力に起因する浮力の本質理解の変遷史は，マッハ力学(2)の流体静力学の批判的発展史で論述されている。
その浮⼒や流体圧・静力学に潜む浮力背理，等を幅広く再検討して進展させた，流体圧概念形成の授業法を報告する。
アルキメデスからガリレイ・トリチェリー・パスカルへの大転換は如何にして可能となったか。アルキメデス時
代の，地球重力の方向・垂直方向への浮き沈み競争の様な「一次元的釣り合いを主軸とする浮力観」を大転換して，流体圧の本性解明に至る科学的な流体圧実験が如何に実現したか。その為には何が不可欠だったか。等を以下で考察する。更に明治期物理授業の筆記や授業記録を読み解いて，ワクワク感が漂う興味深い流体力学授業の様子を浮き彫りにした経緯がある(3)。そのような，科学史と科学
教育史に基づく，史的教訓と価値を引き継いだ流体圧の教育法を，昨今の電脳時代に相応しい遠隔学習型の能動的深い学びとして復活させたい。それが「流体圧による 3
次元的着底着壁物体」を巡る，流体力学分野における現代的再構成の授業開発例となる。最後に，小川正孝の物理学講義の授業筆記（静岡尋常中学校で 1890 年同校生徒石川(4)
武平が口述筆記）
を読み解き⽇本的モノ作りと簡易実験
検証の史的分析の成果(3)との関連も報告しよう。

２．E. H. Graf の「浮力背理」をめぐる問題点
最初に，E. H. Graf による「アルキメデスのパラドックス（背理）」とは如何なるものか，を簡潔に要約する。
アルキメデスの原理とは「流体中に置かれた物体の重量はその物体が排除した流体の重量だけ軽くなる」という流体中での見かけの重量の変化に関する法則である。
そして，水面に浮く物体の重量と沈み方の関係，水中に沈む物体を糸で宙づりにして測る物体の重量，等で通常のアルキメデスの原理が成立する事に疑義は生じない。
しかし，水溶液中での水底に着底した状態での物体の重量測定の場合については，多々，問題が生じる。
そこで，E. H. Graf は，水底中に着底した物体の「見かけの重量」は，次の２手順の測定法（水底物体の静的な釣り合い）により完璧に定義できる。即ち「アルキメデスの原理は着底しても成り立つと解釈できる」と論じた（１）。
➀水中に物体を沈めて，水底のスケール上に着底させて（物体をスケールに糊付してもよい）測定値を記録する。
②着底物体をスケール上からとり除いて上が水だけのス
ケール目盛値を記録（スケールゼロ目盛値と設定）する。
③上記の２手順のスケール値から物体の見かけの重量を得る。その測定値１，２の差が，着底物体の「見かけの重量」との則定操作手順での定義をしたGraf の論証である。
この➀～③による「見かけの重量」の定義は，空中で物体の「リアル」な重量をはかる手順とも同一で，とても自然な「見かけの重量の定義」だ，と Graf は主張する。着底状態でもアルキメデスの原理が常に成り立つ明快な実験操作的確証だとの，最終的結論を主張したのである。
更に，垂直 1 次元方向で質点的比重<1 の場合は見かけの重量は負になるが（物体を糊付けか・糸で引くかで，水中に沈むようにして）押しのけた水分の浮力を測定したと Graf は強調する（１）。以上の論理展開は，実は，垂直方
向 1 次元でのみで有効な「質点的な水と物体の総重量和（計測系の内力の作用反作用の相殺）での静的「釣り合い」の計測操作的な重量の測定法である。実は，「測定物体系
が流体か固体かの差異は何も生じない」様な「垂直一次元
的な質量総和の不変性」の確認に過ぎない。水を同比重の固体に入れ替えても成立する。底着部が真空で底部圧(ス
ケール上面での流体圧=浮力）ゼロでも，「水と物体系」重
力とスケール表面で及ぼす上向き成分（流体圧起源か固体間抗力起源かを問わずに）とが「釣り合う」だけだ。

- 189 -

2021 PC Conference
以下では，実存する流体圧と「流体を押しのけた反作用」
としての浮力・沈力・着壁力を生む事例を論述し報告する。
その際の有益な実験的検証として。➀安価で簡明・明快で自宅でも実現可能な簡易実験。②流体圧の深い概念形成を生む定量的な検証実験。の二段階の実験検証での AL 型
授業法（定性から定量へ）を考慮した記述法にて論述する。

３．アルキメデスの原理からパスカルの原理へ
ギリシャ時代のアルキメデス(287-212B.C.)から，ルネッサンス以降のステビン(1548-1620)・ガリレオ(15641642)・トリチェリー(1608-1642)・パスカル(1623-1662)
等への大飛躍や大転換は，如何なる新発見を契機にして可能となったのだろうか。アルキメデスによる「地球の重力方向・水平面に垂直な方向での一次元方向の水と物体の平衡状態・釣り合い」を論じる（次に示すような）「浮き沈み観」による浮力観を大転換して，16 世紀以降に於いて，「3 次元空間内での流体圧の本性」を解き明かすには（点と線の一次元的世界観からの飛躍），何が不可欠だったろう
か。それは 3 つの鍵概
念の発見と活用（眞空の発見と活用。力とトルク（力のモーメント）のベクトル性の発見と活用，流体圧の本性の発見と活用）であった。
図１ アルキメデス・浮体についてのマッハ図解
アルキメデスの原理では，図１のような，地球の中心に向かう小角度の扇型（弦と２径で囲む）の水溶液中に沈められた物体の沈み方を示す３つの状態（a,b,c）を，アル
キメデスは考察した。以下で，そのように，アルキメデス
原著「浮体について」で浮体を考察した。その静力学の適切なマッハの批判的検討内容(2)を次に論述し紹介しよう。
「てみじかに言えば，アルキメデスは球状の地球全体が水であるとして，それを，頂点が地球の中心にあるような合同な角錐にわける。これらの角錐は，平衡にあるときは，すべて同じ重さをもっていて各角錐の対応する部分は等
しい圧力をうけているにちがいない。これらの角錐の一つに（上図 Fig. 60）」と，比重が水より大・等しい・小の３ケースをマッハは以下の様に記述して検討した(2)。
➀水と比重が等しい物体 a を沈めると，a は完全に水中に入り平衡状態では，排除された水の圧力を物体の圧力で補っている 。②比重のもっと小さい物体 b に対しては，b の下にある水はｂの重さによって圧力を受けるが，その大きさが，b を取り除いて，そのあとを水で置き換えたとした場合に受ける圧力と等しくなるような深さ以上には，平衡状態でｂは水中に入れない。更に，③比重が水より大きな物体ｃは，どこまでも沈むことができる。と，
地球中心までも至る沈降は想定内だが，着底物体のケースを取り上げる必然性はない。但し，物体ｃを物体ｂに糸で結び付けて，ｂとｃの全体の比重を水と等しくできれ
ば，ｂとｃとを水中に沈めて，a の様にピタリと静止させることが出来よう。と物体を水中に静止させる平衡状態を得る方法に言及している。
何れにしても，アルキメデスは大きな水（地）球中での「重さによる水と物体の鉛直一次元的方向の沈み込み競争に於ける圧力の及ぼし合い」がアルキメデスの原理の理解だった。従って，流体中で深さのみ依存する四方八方に等しく及ぼされる流体圧の本性を論じるには至らない。
その後，16 世紀以降にステビンが開始した様な，力のベクトル性（その合成と分解の法則・平行四辺形の 2 辺で作る対角線）。ガリレイ・トリチェリーによる「10m 以上の水柱や76 ㎝以上の水銀柱の重量を押し上げる大気圧=1 気圧中での吸い上げポンプの高さの限界とは：密封されたポンプ円柱の上部に真空が生成する為だ。新科学対話にある右図は，密封した容器のピストンを大重量で引き下げるとその上部に眞空が生じる実験装置図である。即ち，自然は「真空を嫌う」のでない，真空が生じる事で，水や水銀を吸い上げ得る高さに限界を生む。 図２ 新科学対話の真空吸い上げ限界の高さ（水 10m 水銀 76 ㎝）を，ガリレイ・
トリチェリーは発見した。大気が重量を持つ流体なので，深さにのみ依存する流体圧（同一の深さで同圧)はその流体の接面で四方八方に等しく圧を及ぼす。で，圧測定装置とパスカルの原理とを確立した。この 3 次元的圧力をめぐる興味深いパラドックス的な現象や流体圧に関して，
パスカルは図３の様な，興味深い鍵実験を多数提示していた。図３の A と B はある深さの水圧で押し上げる板と水銀柱である。C と D は水圧が水銀柱を押し上げる様子と水銀入り皮袋の水圧での圧縮により水銀が上昇する。更に，E とD の木片は，
大気入りの U 字ガラス管の右上部円筒内にハメ込む
着底状態，及び同様に下部に水銀を侵入させない吸盤構造で着底させた木片は浮上しない（無浮力）事。その実験的検証例を提示した。パスカルは着底物体のパラドックスにも注目し核心を視覚化し深い理解の実験を工夫した。着底壁の下辺を物体上横辺の流体から隔離して上向き流体圧を消せば，浮力が消える事を簡潔に実証した。図３ パスカルの検証実験
マッハの指摘「液体を研究している時現れたパラドッ
クスはさらに深い思索をうながす刺激となった」。
「空気
静力学上の諸発見はたくさん驚くべき新事実を与えてくれたからそれから生まれた知的刺激はどの方向に向かっても決して過小評価されるべきではない」は(2)教訓深い。

４．AL 型簡易実験検証による流体力学の授業法
流体の圧力や浮力をめぐる簡易実験的検証に基づいた
AL 型授業へと展開する授業構成法の考察を次に行おう。
その際に➀簡易な定性的実験から②より厳密な可視化された定量的な検証実験へと新展開する。即ち，➀安価で簡明・明快な自宅での簡易実験。更には，②流体圧の深い概念形成への教師実験・即時的に到達可能な流体圧や浮力- 190 -

2021 PC Conferenceの AL 型実験検証：という二つの実験手順を考察する。

4.1 自宅で出来る簡易実験用の手作りの教具と機器（１）タピオカボトル(図 4 左)の上壁に減圧された吸盤が吸着して静止した。吸盤はどんな力を受けるか？

図 4 タピオカ容器とガラス瓶の圧着吸盤のセット（２） 真空ポンプで減圧された，図 5 の吸盤 A,B,C の様な吸着状態で，水の入った容器中の下底面・横壁面・上壁面・底斜面等に吸着静止させた。この状態 A,B,C に吸着した吸盤には，どの様な力を受けて，静止・釣り合いの状態にあるか？
（３）
図 5 の ABCD状態の様に吸着した吸盤を外すには容器
内圧力を「i 減圧する。
ii 加圧する。
」のどれか？この実験は➀に相当する実験である（後述する簡易モノ
作り参照）
。最も単純
化された気体と吸盤の吸着面での圧力差の変化を気圧計
図 5 A,B,C,D 状態の着壁吸着物
無線圧センサにより，次の図５のような実験計測で視覚化する，実験・観察・視覚化で圧概念を深める。更に，「（３）吸着した吸盤を外す」事を実験的に検証する。容器内圧力を減圧して吸盤を剝す安価で簡明明快な自宅実験である。
➀ 定性段階の簡易実験検証（流体圧概念形成）
図４は，タピオカボトル(左)とガラス瓶（右）内の空中に於ける吸着吸盤を真空ポンプやロート型吸着ポンプで容器を減圧して，上壁や横壁の吸着吸盤を剥離落下するセンサー活用した簡易実験である。小型吸着吸盤をタピ
オカボトルに吸着させ，上部や横壁に吸着させた状態で，容器を真空注射器ポンプやペシャンコポンプで減圧する
簡易実験である。背景には，パソコン画面を入れた。気圧計の指針や無線センサの圧力-時間グラフを示す。吸盤が剝れる瞬間を，動画でより印象深く視覚化している。
更に，図６は，真空ポンプでタピオカ容器底部に入れて吸着した減圧吸盤を横置き状態にしたものである。その容器を真空ポンプで減圧する様子の実験動画の一コマを背景のパソコングラフは示している。気圧計と無線圧力センサとを入れた真空容器内の，気圧の時間的な変化グ
ラフ（特に吸盤が横壁から剝れる前後）を背景に入れ，検証実験例の概要を示した。空中での釣り合いから，吸盤内外の気圧差が減少し吸盤が剥離・落下に至る。氣圧差を圧力センサで視覚化して，その吸盤が剥離する瞬間の様子
を明瞭な動画にできる。その気圧測定の時間的な変化（特に吸盤が横壁から剝れる前後）の圧センサや気圧計入り
真空容器の気圧測定結果を例示したものである。

図 6 弁付吸盤内とタピオカボトルの気圧測定

4.2 水入容器の底面・壁面・上面・斜面に吸着「（3）真空ポンプで減圧された図 5 の吸盤 A,B,C が水の入った容器の底面・壁面・上面・斜面に吸着静止した。
状態 A,B,C で，吸盤はどの様な力を受けてそこに静止しているか？」の実験検証を次に行う。
② 定量段階的簡易実験的検証・流体圧概念形成
即ち，水中での実験なので「気圧計・無線圧力センサ」
が水没後も水に触れない様に 2 重ポリ袋で水からの隔離が肝要なより注意深さが必要な定量段階に入る。その結果，水中での気圧計・センサの示す圧力が接近し，吸盤の内外圧力差がある限度以下になった時，水が侵入して，吸盤が剝れる様子を明瞭に検証する。その気圧測定の時間的な変化（特に吸盤が横壁から剝れる前後）の圧センサや気圧計を入れたタピオカボトル内の気圧測定場面・装置
セット全体を例示したものである。この減圧容器は；円形の直径 7－15 ㎝高さ 10-15 ㎝のポリ容器で逆流阻止弁付蓋部分をワイン減圧ポンプ等で減圧する設定で実験した。
水中での大きな吸盤内にも，センサや圧力計を入れる
為には，大型の丸形や角形容器に水を入れて，底部や横壁部にあたる場所に吸盤が吸着した状態で容器を減圧して検証する実験が必要となる。そうした大型容器の底部に吸着した吸盤内で減圧すると，吸盤内に水滴がジワットと侵入し始めると，減圧が進むと，吸盤は瞬時に剝れ，フワッと浮き上がる様子が観察できる。容器内の水圧が減
少し吸盤を上から押す下向圧と，吸盤内で吸盤を上向きに押す吸盤内圧とで，吸盤への重量を超える合力(浮力)を生むからである。その瞬間に吸着吸盤の隙間に水泡が侵入し，吸盤の剥離を生むのである。そうした実験が，以上の様な，吸盤を空中や水中の上壁，横壁，下壁，斜め壁等に貼り付けて，吸盤内の気圧と，空気や水の入った容器の圧力との差を，刻々とセンサ表示して，その剝れの瞬間の様子を，見事に視覚化して観測可能にしたからである。
前述したように，Graf の主張は「物体は流体で常に囲まれている」，「着底状態の底部は数点で支え，他は全て上向き水圧だ」と暗黙に見做した（アルキメデス時代的），
限られ過ぎた条件故に流体圧と剛体間抗力との識別が不- 191 -

2021 PC Conference
能だ。ガリレイ・パスカル時代には流体からの圧は 3 次
元閉曲面内物体への多様な流体圧の総和（浮力・沈力・パスカルの原理に従う圧力）であり，剛体間抗力の総和をこれに加えた3 次元釣り合い条件の測定が不可避となった。
その際の，圧力差や浮力や沈力に関するアクティブ・ラーニング型圧力授業法や着底物体の浮力を消失させる吸盤型の着壁物体の作成方法等が視覚的に多数例示できる。
更に，自宅実験を可能にするため，吸盤となる吸着物の簡易で安価な作成法（100 円均一店・ダイソー＆コメリ店
等の安価物品による）を多数考案した。 明治期の日本的なモノ作りを教訓にした。流体圧力をめぐる明治期の授業実態(後述)と今日的な圧力・浮力をめぐる授業実状とを対比して，特筆に値する教育史的教訓の現代的な再構成した。それを蘇らせた簡易実験法としての今日的再創生である。それは，コロナ禍中における遠隔授業に於ける圧力や浮力に係る授業のアクティブ・ラーニング（AL）型の深い学びへの再創成を目指した。
図７は，その為に著者が作成活用した真空ポンプで多様な吸盤を吸着させ「小穴で吸盤内の圧変化を圧力計・セ
ンサ内蔵・
圧値変化
を計測し
吸盤の吸
着状態も
明瞭に視
覚化」
する
工夫を重
ねた装置
の図解な
のである。 図 7 吸盤とその内外気圧測定装置の推奨版

５ 小川正孝筆記・液体圧実験の史的教訓と結語
最後に，紙幅の許す範囲で，明治期「流体圧による 3
次元的な浮体・物体」教育での先覚者的の授業展開例として，特に，小川正孝の物理学講義の授業筆記（静岡尋
常中学校での 1890 年物理学講義，小川はアジア人初の元素（レニウム）発見者と再評価）(4)を読み解いた成果を付け加えよう。明治中期の小川物理学講義の頃には，⽇本的なモノ作り・簡易実験機器での実験的検証に基づく流体圧を能動的授業の進展も顕著だった(3)。ここ
で，そうした彼の流体圧教育の成果を簡潔に整理する。
例えば，図 8 の上左小川図解は，同じ高さの水圧は断面積に比例というパスカルの原理の簡易実験例だが，小川は更に，水面上部が斜面型液面・斜面型ピストンのケースを図示・解説した(4)。ピストン面に動く液圧のピス
トン軸方向成分のみが釣り合いに寄与し，横成分はガラ
ス横壁圧として相殺される。斜面の断面積中では，ピストン動に (垂直断面積)成分のみが釣り合いに寄与すると図解した。小川授業で使用したガノ－書(5 は，図 9 右上の水平な図のみで解説しており，小川図(左)はより具体的で明快だ。実は，図 5 の吸盤実験のピストン型の筒状管を想定している。これは我々の授業構想(図 5)で重要な斜面型液面にも対応可能で，この応用範囲は広い。
図９の左中の浮力による浮体の安定性の図解でも，液体からの浮体周囲面を圧する総和が浮心に 3 次元ベクト
ル力として働くとして図解する。重力は図 9 左下「アルキメデスの地球体の水球」の図解では地球中心向きの重心を通るベクトルとして寄与すると解説する。しかも 3
次元的浮体の安定性は，図９左中の重心と浮心の何れが上部にあるかで定まるとの見事な図解だ⇔右下解説。図
8 右のガノ－図の船の安定性(5)はこれよりも解り難い。
以上の様な，小川の明治期以来の流体圧をめぐる授業の教訓を生かし，現代的な簡易
実験機器作りに基づく流体圧の能動的な深い学びの探索，から得た 4 つの教訓を列記して結語に代える。
図 8 小川正孝授業(左)とガノー書の図解
１.「排除した水の重量分減じる浅い理解」のアルキメ
デスの原理の教育から「ガリレイ・トリチェリー・パス
カル時代」の「壁面減圧・流体圧の 3 次元面圧」による浮力・沈力・横力を視覚化する実験的検証に基づく AL
型探究実験法によるより深い理解の圧力概念に達した。
２．流体の圧力は深さに比例して四方八方に及ぶ流体分子の熱運動による境界面での圧の及ぼし合いという，熱的分子運動概念･圧概念形成の目標へと進展させ得る。
３．その境界面での圧力差こそが境界面流体と物体とで力を及ぼし合い現場で，その密着吸盤境界の剥離の様子と圧差･圧力計指針･圧センサグラフ動を視覚化し得る。
４．圧力差を圧着弁等でギリギリ耐える応用的理解が，逆流阻止弁の原理として実用的に応用・活用する器具作
りにつながる。吸盤・真空ポンプ作りでの圧差活用簡易
実験モノ作り。等々と見做せる「圧力概念形成の鍵と応用だった」と云う事を，繰り返して体験し納得できる。

謝辞：本研究は JSPS 科研費 21K02947，19H01711 及び，
21K02890 によるものです。

参考文献
(1)
(2)
(3)

(4)

(5)

- 192 -

Erlend H. Graf:”Just What Did Archimedes Say About
Buoyancy”, Phys．T．42, 296 (2004)。
E.マッハ著(1883)，伏見譲訳：“マッハ力学”，pp.7-111，
講談社（1969）。マッハ力学史･岩野秀明訳(公論社）と同一。
小林昭三,興治文子：“授業筆記や学会誌等で解明する科学
教育 150 年の史的新実相とその現代的再創成”, 2020PCC
論文集,CIEC,pp.207–210(2020)。
小川正孝：”物理筆記・化学筆記“，静岡尋常中学校講義の生徒・田中宗一郎による筆記（1893 年・明治 26 年以後)，
小林研究室蔵。同：”物理学筆記第 1 号,第 2 号,第 3 号“，
静岡尋常中学校講義の生徒・石川武平の筆記（（1890 年・
明治 23 年）
，静中静高同窓会蔵。
Adolphe Ganot：“ Elementary Treatise on Physics
Experimental and Applied for Use of Colleges andSchools”, Wood & Company(1879)。

2021 PC Conference

遠隔教育による技術科の金属加工キット組み立てを伴う技能教授が不可能である理由
井川 大介*1
Email: tech_21c@jqmail.jp*1: 北海道北見市立北小学校◎Key Words

1.

遠隔授業，技術科，電気半田ごて，金属加工キット

はじめに

1953 年に教職員の身分を国家公務員にする義務教育学
校職員法案が提出された。現在、義務教育費国庫負担法で国が 1/3 の教員給与費を負担している。公立義務教育諸学
校の学級編制及び教職員定数の標準に関する法律では、全ての必修教科で免許保有者を配置する義務を明記していない。また、地教委は、財政難から中学校技術科などで正規雇用教諭の採用数を抑制したり、免許外教科教授担
任許可申請数の減少を目的に該当教科あたり 1 名とする事務連絡や兼務発令をした為、教員の労働環境が悪化し社会問題化している。そこで専門外や経験の浅い技術科担当教員に対して遠隔教育での教員研修を実施した。板
金加工を主としたベビーエレファント号キットを実際の指導過程と同様に組み立てさせた。
「オンライン授業」が万能であるかのような現在、本報告では、技術科の遠隔授業における限界点と実習での技能教授が不可能であることを明らかにし、報告する。
論文は以下の説明に従って，2 ページ以上 4 ページ以内にまとめてください。期限を過ぎると白紙にタイトル掲
載となりますのでご注意ください。

2.

3.

金属加工キット組み立てを伴う技能教授

前述した研修会の続編としてオンライン授業の限界を検証するために、第 2 弾として中学校技術科金属加工学
習・機械学習用キットである「ベビーエレファント号」キットを用いた組み立てを伴う研修会を企画した。
使用する工具は、板金用電気半田ごてやたがね、金切り
ばさみなどといった板金加工を主とするものである。
材質は、中学校技術科の金属加工実習でよく用いる黄銅である。折り曲げも行うため、端末の側には、折り台も用意しておく必要があり、家庭で行うには、作業領域の確
保が電子工作でのオンライン授業とは格段に手軽ではな
いことがある。

電子工作を行う技能教授

著者が 2020 年 8 月 11 日に企画した技術教育研究会北海道支部研修会で、中学生向け電子工作キットの製作を
遠隔授業の検証を目的に考察を行っている。
ここでは、参加者 22 名で行い、Zoom を用いて、キットや資料は、事前に郵送しておいた。通信環境などある程度条件を整えれば実施は可能であった。
オンライン指導での問題点としては、安全指導が必要
である技術科の実習を想定したので、端末ごしに電気半田ごてを使用していたので、やけどの危険性があった。また、参加者の意見交換などをそれぞれが行うというような日常の教室での班のような会話のやりとりを日常的に行うと行った。授業の場づくりは、かなり困難であった。
対話的な学びにはほど遠いことがえられ、個別化された学びが並列に行われているのが実感であった。
教師側としては、作業終了時の生徒側である端末においている電子工作用電気半田ごてにおける電源切断の確認や、動作が不良の時の故障診断などが実際に画面の中に手を入れるようにはいかないため、対面でなければそうした場面は困難であることが明らかになった。

図 1 定盤を使用してのけがきや板金加工は困難

図 2 送信側も大がかりで対面授業の方が容易であった

4.

おわりに

板金でのろう付けであることから、フラックスを使用することになるので、臭いや煙が発生した。危険を伴う技術科の授業では、安全に作業をすることが重要であり、そ- 193 -

2021 PC Conferenceの配慮を対面授業のように行っても、不可能であった。
いわゆるオンライン授業を実施するために技術科の教育水準が下がるようになっては本末転倒である。

参考文献
(1)
(2)

髙岩千尋：
“遠隔授業による実習指導についての考察”，技術教育研究会会報技術と教育，564 号，pp.5-8（2020）．
青木麟太郎：“電子工作実習があるオンライン授業で聴こえてきたもの”，技術教育研究会会報技術と教育，
564 号，
pp.10-13（2020）．

- 194 -

2021 PC Conference

デジタル・シティズンシップに基づく情報セキュリティ教育の検討
増山 一光*1
Email: kazu-masuyama@pen-kanagawa.ed.jp*1: 神奈川県立相原高等学校◎Key Words

1.

デジタル・シティズンシップ，情報セキュリティ教育，情報モラル

はじめに
表 1 ISTE Standards for Student（2016 年）
構成要素
1 エンパワーされた学習者
2 デジタル・シティズンシップ
3 知識の構成者
4 革新的デザイナー
5 コンピューテイショナル思考
6 創造的コミュニケーター
7 グローバル・コラボレーター

情報教育において情報モラルに関する内容を取り扱う
ことは，中心的な課題となっている。情報モラルは，学習指導要領(1)では「情報社会で適正な活動を行うための基になる考え方と態度」と定めており，これまで様々な教育実践が行われ一定の成果が得られている。
現在の児童・生徒の ICT 環境は，新型コロナ感染症の拡大を受けて ICT の利用時間や利用内容の拡大が進展し，さらに GIGA スクール構想により教育現場でも同様の状況となっている。このような状況を受けて，児童・生徒がインターネット空間における公共領域での活動が盛んになっており，これまでの情報モラルの捉え方を，児童・生
徒の ICT を用いた活動に沿ったものへと発展的な変容をさせなければならない。あわせて，情報モラルを基礎とした情報セキュリティ教育についても再検討することが課
題となりつつある。
一方，欧米ではデジタル・シティズンシップ教育に対する研究が盛んにおこなわれている。特に，アメリカにおける 国 際 工 学 教 育 学 会 ISTE （ International Society forTechnology Education）による情報教育基準 NETS（National
Education Technology Standards）がデジタル・シティズンシ
ップの概念の普及に大きな影響をもたらした。そこで，本稿ではデジタル・シティズンシップ教育を概観し，現在の情報モラルに関する教育内容の課題を踏まえて，今後の情報セキュリティ教育の在り方について検討を行うことを目的とする。

2.

デジタル・シティズンシップの概要

デジタル・シティズンシップの概念は，ISTE によってアメリカの学校に普及していった。ISTE では， 1998 年に NETS を策定している。
これには，生徒向けの NETS-S，教員向けの NETS-T，
管理職向け NETS-A の 3 種類となっている。NETS-S については，2007 年と 2016 年に改訂されており，2007 年にデジタル・シティズンシップの概念が示されて，2016 年版である ISTE Standards for Student(2)は表 1 の 7 つの要素から構成されている。
表 1 の中で，2 に示されているデジタル・シティズンシ「生徒は相互につながったデジタル世界で生活，ップとは，学習，働く権利と責任，機会を認識し，安全で合法的倫理的な方法で行動して模範となる」となっている。その具体的な内容は，表 2 の通りである。

2a

2b

2c
2d

表 2 デジタル・シティズンシップ
具体的な内容生徒は自らのデジタル・アイデンティティと評判を構築・管理し，デジタル世界における行動の永続性を自覚する。
生徒はオンラインでの社会的相互交流を含んだテクノロジーを利用もしくはネット端末を利用する場合は，ポジティブで安全，合法的で倫理的な行為に携わる。
生徒は知的財産を使用・共有する権利と義務への理解と尊重を態度で示す。
生徒はデジタル・プライバシーとセキュリティを維持するために個人のデータを管理するとともに，オンライン・ナビゲーションの追跡に利用されるデータ収集技術を意識する。

なお，表 2 の 2d において，情報セキュリティに関する内容が表示されている。ここで注目すべきは，禁止すべきことや危険を示すことをせずに，生徒に対して能動的に取り組むべきことを明示している。これは，情報セキュリ
ティへの対応能力を情報リテラシー能力の 1 つとしてとらえていることがわかる。

3.

デジタル・シティズンシップにおける情報セキ
ュリティの取り扱い

前章のように ISTE によってデジタル・シティズンシッ
プ の概念が示され，これを踏まえて Ribble によってデジタル・シティズンシップ を学校現場で実践するために，
これを９つの要素にまとめたものが『学校におけるデジタル・シティズンシップ（第 3 版）』(3)である。ここでのデジタル・シティズンシップは「情報技術の利用に関する適切で責任ある行為規範」としており，その要素として９- 195 -

2021 PC Conference
つの内容を示している（表 3）。なお，Ribble らによって，2019 年に学校リーダー向けのハンドブックにおいてこれらの要素は更新されている。
表 3 デジタル・シティズンシップの 9 要素
各要素と概要4

デジタル・アクセス
デジタル・コマース
デジタル・コミュニケーション
デジタル・リテラシー

5
6
7

デジタル・エチケット
デジタル法
デジタル権利と責任8

デジタル健康と福祉

9

デジタル・セキュリティ

1
2
3のエリアに位置づけられ，デジタル・リテラシー，デジタ
ル・コミュニケーション，デジタル・アクセスを基礎としていることが示されているため，デジタル・セキュリティ
がこれらの一部となっていることがわかる。

4.

社会への完全な電子的参加
電子的な商品の売買
電子的な情報交換
情報機器および情報機器の利用についての教育と学習のプロセス
電子的な行為と手順の基準
行動と行為の電子責任
デジタル世界ですべての人にもたらされた要件と自由
デジタル情報世界における身体的心理的健康
安全性を保証する電子的予防要素 9 の情報セキュリティでは，具体的な内容として
次のように示されている。それは，秘密にすべき情報が電子的に保管されるようになればなるほど，それに応じて情報を守るための強固な方策を展開させる必要がある。
少なくとも生徒はデータを守る方法を学ぶ必要があると示されている。例えばウィルス対策ソフトやファイアー
ウォールの利用やバックアップをとること，そして安全なウェブサイトを確かめることなどがある。
この要素 9 を実現する上での問いとして，次のようのもが示されている。
・どのように生徒がデジタル社会において彼らの技術を守るのか。
・どのように生徒が危害から自分自身と情報機器を守ることを教われるのか。
さらに，デジタル・セキュリティの課題として次のようなものを示している。
・ハードウェアとネットワークを守る・パーソナルセキュリティを守る・スクールセキュリティを守る・コミュニティセキュリティを守る
このように，デジタル・シティズンシップにおける情報
セキュリティの取り扱いは情報機器やネットワークの利用を制限することで危険を避けて安全を確保するというものではなく，デジタル社会において積極的な情報機器
やネットワークの利用を進める中でどのように情報セキ
ュリティを確保するのかという視点に立っていることがわかる。
こうした視点の情報セキュリティ教育における指導は，
単に他人から規制された内容を守るというような行為に限定するのではなく，実際の ICT 環境での活動を進めな
がら，将来の影響度を考慮しつつ生徒自身の行動規範としての情報セキュリティ能力の育成に寄与するものと考えられる。
実際に，この要素９のデジタル・セキュリティは，デジタル・シティズンシップの中では「学校環境と生徒の行動」

これまでの情報モラル教育と情報セキュリテ
ィ教育

我が国における情報モラルの定義は，前述の通りである。具体的には，他者への影響を考え，人権，知的財産権など自他の権利を尊重し情報社会での行動に責任をもつ
ことや，危険回避など情報を正しく安全に利用できること，コンピュータなどの情報機器の使用による健康とのかかわりを理解することなどの内容となっている。
その内容は，大きく２つに分けることができる(4)。１つ
目は，「心を磨く領域」であり，情報社会における正しい判断や望ましい態度を育てることになっている。具体的には，自分を律し適切に行動できる正しい判断力と，相手を思いやる豊かな心情，さらに積極的にネットワークをよりよくしようとする公共心を育てることが求められている。このようなことから，この領域では主に内面的規範である日常モラル（思いやり，礼儀，規則など）の形成を目指していることがわかる。
２つ目は，「知恵を磨く領域」であり，情報社会で安全に生活するための危険回避の方法の理解やセキュリティの知識・技術，健康への意識となっている。具体的には，情報化が進展し生活が便利になれば危険に遭遇する機会も増大するため，情報社会で安全に生活するための知識や態度を学ばせる必要があるといったものである。この領域では，インターネットの特性などの仕組みの理解を進めることになるが，自らの経験を基礎にしたものではなく他律的な指導となることが多くみられる。
情報モラル教育の指導内容は，2007 年に文部科学省委
託事業として「情報モラル」指導実践キックオフガイド(5)に示され，情報セキュリティ教育の指導内容も含まれて
おり次のような内容になっている。
・情報社会の倫理・法の理解と遵守
・安全への知恵・情報セキュリティ
・公共的なネットワーク社会の構築
それぞれの指導内容に大目標と中目標が設定されている。このなかで，情報セキュリティに関する大目標をまとめたものが表４である。
表 4 情報セキュリティの大目標
対象
小学校中学年～高学年
中学校・高等学
校
小学校高学年
中学校・高等学校- 196 -

大目標
生活の中で必要となる情報セキュリテ
ィの基本を知る
情報セキュリティに関する基礎的・基本的な知識を身につける
情報セキュリティの確保のために，対策・対応がとれる
情報セキュリティの確保のために，対策・対応がとれる2021 PC Conference

表 4 の大目標からは，小学校から高等学校までに，情報セキュリティの基本を身につけることと，情報セキュ
リティを確保するための対策・対応が取れるようになる
ことを示している。このように小学校から高等学校までの期間を通じて目標の達成を目指している。
情報セキュリティ教育には安全教育の側面があり，「情
報社会の危険から身を守るとともに，不適切な情報に対処できる」「安全や健康を害するような行動を抑制できる」「危険を予測し被害を予防するとともに，安全に活用する」などが具体的な目標となっている。これは，今ある危険に対応することを主眼に置いている。
このように情報モラル及び情報セキュリティに関する教育が実践されてきたが，これらが設定された時点と現在では大きく状況が変化してきている。かつて情報機器
が学校現場に導入されつつあった時に形成された内容は，今の生活様式に対しては必ずしも対応したものにはなっていないのである。
具体的には，ほとんどの人々がスマートフォンを持ち，幼児期からこれに触れる機会が多くなってきており，イ
ンターネット，SNS，ゲームに小学校低学年から接してきている。さらに学校生活においても情報機器に囲まれた生活を送っている。このようなデジタルネイティブを対象とした情報モラルおよび情報セキュリティに関する検討が必要になってきているのである。

5.

デジタル・シティズンシップからみた情報モラル教育の課題情報モラルは英語にはない用語であり，教育の情報化の推進の過程で形成されものである。具体的には臨時教育審議会（1987 年 8 月 7 日）の第 4 次答申(6)のなかで，
情報モラルの確立が挙げられたのが最初である。その背景には，第 3 次答申直前に，情報化していく社会に対してよいことばかりではなく，ネガティブな社会の到来を推測した面があった。
こうした歴史的な過程で登場した情報モラルであるが，今日の情報モラルをデジタル・シティズンシップからみたときに，いくつかの先行研究(7)(8)から次のような課題が指摘されている。
1 つ目が情報リテラシー教育からみた課題である。情報リテラシー教育ではメディアや情報機器の科学的理解と特性の把握から，情報と技術を使いこなすことを目的としているが，情報モラル教育では利用者または学習者の情報機器などの利用能力や知的創造を育成する問う視点が欠けている。
2 つ目がシチズンシップ教育からみた課題である。現在，
SNS などの普及によりパブリックな情報空間へのアクセスが高まっている。しかしながら，情報モラル教育では非
常に狭い領域であるプライベートを主眼とした学習が中心に行われている。そのため，社会もしくは情報社会の一市民としての行為に着目した配慮やソーシャルモデルの検討が欠けている。
3 つ目が生活指導や安全指導を重視したことによる課題である。情報モラル教育では危険なものであるから使用しないであるとか，危機回避のために使用しないという生活指導や安全指導が推進されてきた。しかしながら，これからの情報社会を生きる児童や生徒に対して，利用によって生じた課題や問題に対して適切に対処させる能力の育成が不可欠であり，さまざまな要素から原因の特定，代替案の検討，対処方法の特定といった取り組みの視点が欠けている。
一方で，情報モラル教育において，これからも継続していかなければならないのが，心の教育である。こうした児童・生徒の心の側面である思いやりや思慮といったもの
は，これからの情報社会における行動の基本となるもの
であることから，新たな教育方法などを検討しつつ行っていかなければならない。
このように課題を抱える情報モラル教育であるが，情報モラル教育に包含されている情報セキュリティ教育においても同様の課題が存在していると思われる。そこで，次章ではデジタル・シティズンシップを踏まえた情報セ
キュリティ教育の在り方について検討するものとする。
6.

デジタル・シティズンシップに基づく情報セキ
ュリティの在り方

デジタル・シティズンシップとこれまでの情報モラル教育に対する検討を踏まえて，デジタル・シティズンシッ
プに基づく情報セキュリティの在り方として，次のように定義するものとする。それは，「情報社会の一員として，発達段階に応じて情報セキュリティに対する知識と技術を習得して，自身や組織の情報セキュリティを確保するために，法的・倫理的に正しい行動を自律的にとれるようになることを学ぶ」とする。このような情報セキュリティ
教育を実現するために，6 つの要件を次に示すことにする。
情報リテラシーを高める
これまでの情報セキュリティ教育では，生活指導や安全教育の一環として「利用禁止」などの方策がとられていた。こうした「避ける教育」によって適切な情報セキュリ
ティ能力の形成が阻害され，限定的な情報リテラシー能力の育成になっていた。
これからの情報セキュリティ教育においては，情報を十分に活用するという視点から情報リテラシーを重視しなければならない。具体的には，SNS やアプリケーショ
ン，プログラミングの利用を通して情報を活用しようとするときに，情報セキュリティに関わる技術や知識が不可欠であり，情報リテラシー能力を高めることは情報セ
キュリティ能力を高めることにつながるのである。
このようなことから，情報セキュリティに関わる能力
は情報リテラシーの一部を構成する重要なものの１つとなっているのである。

6.1

6.2
プライバシー情報の適切な運用
スマートフォンの普及は，インターネットの利用の拡大のみならず SNS の常時利用を実現したことにより，ネットワークによるコミュニケーションの際にプライバシ
ー情報の管理が求められるようになった。このときに不用意なプライバシー情報の管理を行うことは，自らが情報流出を引き起こすことになり，ひいては将来にわたっても重大な影響をもたらすことになる。
そこで，ネットワークによるコミュニケーションをする際に公開するプライバシー情報の範囲をポリシーとし- 197 -

2021 PC Conferenceて明確かつ適切に決定して対応しなければならない。実際にはコミュニケーションの進展によって公開範囲を適切なものに変更し続けることで，円滑なやりとりが実現できる。その際に自らが決めたプライバシー情報の公開
範囲を，具体的にどの相手に対して適応するのかを決めなければならない。一方では，自らのプライバシー情報の適切な運用だけでなく，他者のプライバシー情報への配慮も心掛ける必要がある。
また，インターネット上のサービスを利用した際に，どの企業のサービスに対してプライバシー情報を提供したかを把握しておく必要がある。これは当該企業がサイバー攻撃に遭い顧客情報が流出した際に，いち早く対応することが可能になる。
6.3
ICT 利用によるリスクへの気づきと対策
日常生活の中で，多くの情報機器に囲まれて生活している。こうした情報機器とサービスを利用することで利便性を享受している。一方では，様々なリスクと共存していることを把握し，そのリスクへの対策が求められる。
そこで，積極的な情報機器やサービスの利用を止めることなく，創造的な活動を推進するためには，リスクに対する想像力を高めて，常にインシデントに遭うことを想定することが大切である。その具体的な取り組みとしては，日常的なテータの取り扱いや情報機器の利用の見直しを検討したり，脆弱性情報などが公開されたときにアップデートなどの対策等がある。
このような行動をするためには，情報セキュリティに関わる情報を主体的に収集して，他人事のように理解するのではなく，自らにどのような影響をもたらすのかを考えられるようにならなければならない。
6.4
攻撃者にならないためのふるまいの会得
ネットワークによるコミュニケーションでは，多くの出会いや自らの興味・関心を満たしてくれるものになっている。しかしながら，必ずしも本人にとってメリットば
かりではない。ネットワークによってもたらされる情報によって，不安や恐れ，怒り，失望などが生起することがある。このような感情が情報の発信源に対して敵意を生み出し，その情報を消滅させるために様々な手法をもって攻撃をしてしまう者も少なくないのが現状である。
攻撃者にならないためには，自分自身の心の分析を冷静に行える態度の育成が欠かせない。まずは，落ち着いて
状況の把握に努め，なぜマイナスの感情が生起したのかを考えさせ，短絡的な自己満足を基礎とした攻撃という手法を取らせないというふるまいの会得が欠かせないのである。
状況に応じた法的・倫理的な側面から代替案の選
択
情報セキュリティインシデントに対して様々な対策を講じていても被害に遭ってしまうこともある。その際に，ウィルス対策ソフトやセキュリティパッチの適用といった技術的な対応だけで解決するものもあるが，多くが複合的な問題が絡み合って解決困難なものとなっている。
こうした状況に陥った時に，１人で抱えることなく多くの人と協力して議論や知識の共有を通じて，解決に向6.5

けた代替案を選択しなければならない。この代替案の作成にあたっては法的・倫理的に正しいものになっていな
ければならない。
法的・倫理的な側面から代替案を検討して，情報セキュ
リティインシデントに対応することを行うことで，徐々にではあるが情報社会における適切な行動規範の形成に役立つものになる。
6.6
発生した事象や自らの行為による結果の推定
情報セキュリティの分野に関わらず情報社会で発生している事象や，情報社会とのつながりにおける自らの行為によって，どのような結果がもたらされるかということを常時考えることが重要となる。
こうした態度や思慮を身につけることで，情報社会において衝動的かつ突発的な行為や考え方を抑制して，情報社会の一員として最適な行為や考えを生み出すことが可能になる。さらには，こうしたことの積み重ねにより健
全な情報社会の形成に寄与するものとなる。
7.

おわりに

本稿では，デジタル・シティズンシップと情報モラルに関わる検証によって，デジタル・シティズンシップに基づいた情報セキュリティ教育の在り方としての定義とその要件を示した。今後はデジタル・シティズンシップと情報
セキュリティ教育の検証をさらに発展させつつ，情報セ
キュリティ教育に関する教育実践や教材開発を行ってい
きたいと考えている。

謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP20H00756 の助成を受けたも
のです。

参考文献
(1)

(2)

(3)
(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

- 198 -

文部科学省：【“ 情報編】高等学校学習指導要領（平成 30 年
告示）解説”, https://www.mext.go.jp/content/1407073_11_1_2.
pdf（参照日 2021.7.8）
ISTE:” ISTE STANDARDS FOR STUDENTS”, https://www.iste.org/standards/iste-standards-for-students（参照日 2021.7.
8）
Mike Ribble:” Digital Citizenship in Schools: Nine Elements All
Students”, International Society for Technology in Education(2015)
国立教育政策研究所：“情報モラル教育実践ガイダンス”，
https://www.nier.go.jp/kaihatsu/jouhoumoral/guidance.pdf（参照
日 2021.7.8）
社団法人日本教育工学振興会（JAPET）：“すべての先生のための「情報モラル」指導実践キックオフガイド”，http://jnk4.
info/www/moral-guidebook-2007/kickoff/pdf/moralguide_all.pdf（参照日 2021.7.8）
臨時教育審議会:” 教育改革に関する第 4 次答申”, https://www.niye.go.jp/youth/book/files/items/1538/File/yojitooshin.pdf（参照日 2021.7.8）
坂本旬，今度珠美：“日本におけるデジタル・シティズンシ
ップ教育の可能性”，生涯学習とキャリアデザイン, 16(1),pp.
3-27, (2018)
今度珠美,坂本旬,豊福晋平,芳賀高洋:”アメリカのデジタル・
シティズンシップ教育教材の日本における学習実践の可能性”, メディア情報リテラシー研究第 1 巻 2 号, pp.33-38.
(2020)

2021 PC Conference

対面授業とオンライン授業での統計教育の実践と課題
竹内光悦*1・末永勝征*2
Email: takeuchi-akinobu@jissen.ac.jp*1: 実践女子大学人間社会学部*2: 鹿児島純心女子短期大学◎Key Words

1.

文系大学教育，オンデマンド授業，学習データの活用

はじめに2020 年度多くの学校でオンライン授業を余儀なくされ、大学においても例外とならず、双方向型またはオンデマ
ンド型の授業を展開した。双方向型授業では、対面授業と比べ、大人数での授業の場合、同時接続のための通信障害も予想され、ビデオ（カメラ）をオフにするケースも多く、
この場合、受講生の表情や動作を観察できないなど、授業の実施のしにくさはあったが、あまり従来の対面型授業との差はないように見られた。これに対して大きく従来の授業とは異なるオンデマンド型授業の場合、リアルタ
イムでの質疑ができないなどの問題もあったが、受講生の自身の都合で何度でも見られるという点では受講生からの支持も感じられた。
本研究では、文系学生が苦手意識をもつ傾向がある統計に関するオンライン授業での受講態度の違いを、LMSの学習データおよび成績データを踏まえて検証し、アフターコロナ時代での新しい統計教育に関する授業法や教材開発への提案を行う。

2.

対象とする社会調査に関する授業について

今回、従来と 2020 年度の授業形態の違いで比較する
授業は、社会調査に関係する調査およびデータ分析に関係する授業である。本節ではその詳細について述べる。

2.1 比較する授業の詳細比較する授業は表 1 の通りである。今回の授業は著者の竹内が担当している社会調査関係の科目であり、その多くは社会調査協会（https://jasr.or.jp/）が認定する「社会調査士」に認定されている科目であり、認定科目以外でも関連科目として紹介している。なおこのうち「社会と統計」
は必修科目である。これらのことから必修および資格関係の科目と認知されており、授業形態の違いにより受講を取りやめることは考えにくいことから、年度の違いによる影響は考慮しなくてよく、差がある場合は授業形態の違いによる影響と考えられる。
2.2 比較する授業の授業形態決定に関する補足
2020 年度 COVID-19 感染拡大防止のため、多くの大学でオンライン授業へ移行せざるを得ない状況になったことは周知の事実であろう。ただし大学によってオンラ
イン授業でも、zoom や Teams などのツールを用いて、当該授業時間に教員と受講生が同時にオンライン接続し、通常の授業のように行える授業形態である「双方向型」授

表 1 比較対象の授業内容について
授業名
授業内容
社会と統計
社会統計学の基礎科目。知識の伝達型授業であり、必修科目。
2020 年度はオンデマンド型。2クラス。当初、双方向型の予定だったが、直後に対面授業の予定があり、登校時間に授業実施となる可能性があるためオンデ
マンドとなった。１年後期科目。
社会調査概論
社会調査の基礎科目。知識の伝達型授業であり、2020 年度は双方向型。1 年前期科目。
社会科学データ分 多変量解析を PC を用いて学ぶ析
科目。2020 年度はオンデマンド型。従来 PC 教室で行い、人数制限あり。3 年前期科目。
調査・実験データ処 推測統計を PC を用いて学ぶ科
理法目。2020 年度はオンデマンド型。従来 PC 教室で行い、人数制限あり。2 年後期科目。
社会調査実習 I・II 実習を通じて社会調査を体系的に学ぶ授業。I と II で 3 年の前期と後期で開講科目。2 つの科目であるが、同時年度に学ぶ
ため、通年科目と同様。グルー
プワークを主とする。2020 年度
は双方向型。
統計的思考
統計的思考を学ぶ授業。共通教
育科目であり、2020 年度は双方向型。1 年前期科目。
データベース基礎
データベースを PC を用いて学ぶ科目。2020 年度はオンデマン
ド型。従来 PC 教室で行い、人数制限あり。2 年後期科目。
業と LMS（Learning Management System: 学習管理システム）などに授業に関する資料や課題を提示し、決まった期間内で、受講生の都合に合わせ、資料の閲覧および課題の提出を行う授業形態である「オンデマンド型」授業に大きく分けられる。今回は PC 教室での実施の科目は、１）
情報スキルの個体差がある、２）著者が所属する大学の- 199 -

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PC 教室の環境からスクリーンの工夫が必要であり、PC
画面の表示に懸念ある、などから「オンデマンド型」とし、そのほかの授業は従来の授業に近い形式として「双方向型」を採用することとした。ただし表 1 にも述べたように、「社会と統計」においては、他の授業との兼ね合いか
ら「オンデマンド型」で行った。なお「社会と統計」は 2
クラス開講のため、また「社会調査実習 I・II」は前期・後期の 2 クラス分になるため、ここでは合算した数値で検証している。
なお 2021 年度から PC 教室における「社会科学デー
タ分析」「調査・実験データ処理法」「データベース基礎」
は、人数制限を撤廃できるなどの科目特性から継続的に
オンデマンド型授業で展開することを予定している。
また「社会科学データ分析」はこれまで SPSS を用いて授業を進めていたが、自宅 PC に SPSS をインストー
ルすることは容易ではないため、2020 年度から R に変更した。

2.3 実施したオンデマンド型授業について
今回検証に利用した LMS は朝日ネットが提供する manaba（https://manaba.jp/）である。manaba で収集できるデータについては、公式サイトを参照いただきたい。
今回のオンデマンド型授業においては、設定されている授業時間からスライドを PDF にしたファ
イル、およびスライドを用いた授業の音声入り動画（図 1）を、内容を踏まえ、上限 15 分として細かくわけて LMS に掲載している。動画の視聴期間に締め切りは設定していないが（後日、復習もできるようにするため、視聴期間は閉じない）、関連する課題は、平常時でも行っていた授業内課題をそのまま用いて、その期限は次の授業日の前日、23:55 までとした。
なお検証を行う 2019、2020 年度の授業時間は90 分で 15 週だったが、2021 年度からは授業時間
100 分で 14 週授業を行っている。

2021 年度も現時点（2021 年 7 月 15 日現在）での人数も付記した。2019 年度および 2020 年度は COVID-19 の影響で受講希望を変えたとは思い難いこともあるが、2021 年度はこのようなオンライン授業での実施（一部対面で実施）であったことの影響が少なからずあったといえる。なお「社会科学データ分析」は１限開講科目であったこともあり、オンライン化で受講しやすくなったとの意見もあった。また「調査・実験データ処理法」においては、2021 年度はオンデマンド型授業により PC 教室を利用しなくなったことから履修制限をなくしたことで例年の倍近い受講生となっていることに注意されたい。
表 2 各授業の受講者数の推移（単位：人）
20192020 2021
科目名
社会と統計

269

265

255

社会調査概論

175

121

171

社会科学データ分析

29

44

40

調査・実験データ処理法

52

54

101

社会調査実習 I・II

61

60

69

統計的思考

23

28

24

データベース基礎

50

47

31

3.2 その他の閲覧データ等について
本研究では、manaba で取得可能な各ページのページビューや各課題の提出状況などを用いて、それらの関連性を検証する。詳細については当日会場にて紹介する。

4.

おわりに2020 年度の COVID-19 の影響は 2021 年 7 月現在
でも避けられず、オンラインでの授業もやむを得ない状況が続いおり、関連の研究も増えている[1][ 2]。しかし他の研究結果にもみられるように、オンライン授業も工夫によっては、平常時の対面授業よりも、より魅力的な授業になることが分かった。もちろん授業をオンラインにすることで、平常時では得られるものが得られないなどの弊害もあるため、問題が全くないわけではないが、PC 教室の授業など、教室の環境に依存しない授業展開も可能となる場合も多いため、これらをより有意義になるようなコンテンツ開発を提案する。

参考文献
(1)

図 1 LMS で公開している授業資料の例(2)

3. 対象授業の LMS における基礎データ
3.1 2019 年度と 2020 年度の各科目の受講者数
各科目の受講生の推移（表 2）については、上述したように資格科目が多いため、おおむね違いはない。なお- 200 -

小村俊平：
“私たちはコロナ禍にどう向き合い，何を学んだか？－全国の教員との「生徒の気づきと学び」を最大化す
るオンライン対話から－”，コンピュータ＆エデュケーシ
ョン，49，pp.14-18（2020）。
村上正行, 浦田悠, 根岸千悠：“大学におけるオンライン授業の設計・実践と今後の展望” ，コンピュータ＆エデュケーション，49，pp.19-26（2020）。

2021 PC Conference

コロナ禍における大学 1 年生の ICT スキル教育の現場から―高大連携の必要性―
松原 万里子*1・山岡 正和*2
Email: matsubara-m15@ex.osaka-kyoiku.ac.jp*1: 大阪教育大学 非常勤講師*2: 大阪府立渋谷高等学校 教諭◎Key Words

1.

ICT スキル，高大連携，教員養成課程

はじめにコロナ禍で 1 年生を迎えた大学生は、「通常」の大学生
活を経験する前にオンライン授業を余儀なくされた。文
部科学省の情報活用能力調査(1)によると、「高校生の 1 分
間あたりの入力文字数はローマ字入力で 24.7 文字」であり、同調査の「操作」を測る問題では、83%の高い正答率を示している。このことから、高校で基礎的な知識・技能は習得していると思われる。しかし、立教大学が 2020 年
5 月に実施した学生アンケート(2)によると、前期、オンラ
イン授業を経験した学生は、授業受講時や課題提出などに、困難を感じた学生が多かった。本稿は、2020 年 10 月から 2021 年 1 月末までの 4 ヵ月の期間に、教員養成課程の 1 年生 31 名に、将来の教員に必要とされる業務に関連したタスクを課し、事前・事後の ICT スキルアンケート、および、
ICT スキルの向上に必須とされる打鍵数を調べる
タイピングテストを実施し、参加者の意識変容と学習効果を考察した。本研究のリサーチクエスチョンは以下の 2点である。
(1) 教員養成課程の初年次時 ICT 教育において、教員の業務に関連したタスクは ICT スキルを向上させるか。
(2) オンライン授業において、受講者としてのつまず
き、困難さ、問題点は何か。また、今後の高校、大学の ICT
教育の課題と可能性は何か。
実践、および得られた結果をもとに、今後の ICT 教
育の課題を報告する。

2. 研究背景2020 年度の授業は、コロナ渦の中、オンデマンド授業、同時双方向型授業の実施など、学生、教員、両者にとってICT スキルを要求される授業形態でスタートした。
高校でICT スキルの基礎を習得しているはずの新 1 年生であれば、オンラインを使用した課題提出などには、さほど苦労することはないと思われたが、アンケート(2)では、筆者らの予測を超えた学生達の戸惑いの結果が報告された。その要因や起因する諸問題を明らかにすることで、今後の効果的な ICT 教育のあり方を示唆できるのではないかと考えた。また、平成 30 年 3 月に公示された高等学校学習指導要領(3)では、情報活用能力が、言語活動と同様に「学習の基盤・資質となる能力」に位置付けられた。特に、教員養成課程に在籍する新 1 年生にとって、どのようなタスクが ICT スキルを向上させることに繋がるのか、また、
そのタスクを完成させることによって、「ICT スキル」に対するどのような意識変容があったかを把握する必要があると考えた。

2.1 仮説高校では、教科である「情報」の授業が行われているが、大学入学時のスキルをみると、その学習は表面的で、実質的なリテラシーが習得されていないと言わざるを得ない(4)。しかし、コロナ対策の為、大学ではオンライン授業がいきなり開始されたため、様々な困難を感じた学生が大多数であろう。この要因や実際に学生がどのようなことに困難を感じたのかを詳らかにすることで、今後の ICT
教育の進むべき方向性が見出せるのではないかと考えた。
この研究において、「ICT 基礎」の授業に下記の 2 点をタスクとしてシラバスに盛り込み、授業前と授業後にア
ンケート調査を行い、学生の意識変容を分析することとした。
タスク 1 学級新聞や、保護者向けプリント、Excel を使用した座席表の作成など、教科以外の業務に関連した
タスク （Word、Excel 使用）
タスク 2 ICT（電子黒板、タブレット）を活用した授業を想定した教材作り、専門教科の業務に関連したタス
ク （Power Point 使用）
これらのタスクを課すことで、参加者たちの、現在、そして将来的に必要となる「ICT スキル」に対する積極的な意識変容やスキルアップが加速されるのではないかと仮定した。

3. 研究方法
3.1 参加者
本調査の参加者は国立大学教員養成課程英語教育コー
スに在籍する 1 年生、31 名である。

3.2 実験材料
本研究開始時点、また終了時点での学生の ICT に係る意識を調査するために、「ICT スキルアンケート」を実施した。また、同じく、ベネッセコーポレーションが提供する無料タイピング教材 (https://manabi.benesse.ne.jp/gakush
u/typing/) の「ローマ字入力」と「英語入力」も、打鍵測
定時間を 2 分に設定を変更して、事前、事後の 2 回実施した。

- 201 -

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4. 結果
4.1 リサーチクエスチョン(1)についての分析結果
タスク 1 について
Word を使用した課題をこなしたことで、後期に苦労しなくなった項目として、Word をあげた参加者は 67.7%であった。これは、約 2/3 の参加者が Word の基本操作を習得したためと考えられる。Excel の基本的操作に苦労した
参加者は減少したが、前期も後期も苦労した内容として、「関数の利用」と回答した参加者は 45%であった(図 1)。
また、タイピングの速度に対する困難さは、実験開始時の51.5%から 32.3%に減少している。これは、授業や課題に取り組むことで、タイピングの速度が上がった結果、参加ても 25.8%の参加者が苦労したと回答している。図 3 は、提出された課題の一例である。スライドショーにして画面をクリックすると、タイマーが開始される仕様になっている。また、単語の意味や音声も確認できるように考えられており、自主学習の教材としても活用できる作品である。さらに、「時制」について、アニメーション機能を使用しながらわかりやすく説明している作品や（図 4）、
最後のスライドに Google Form で作成した「単語テスト」のリンクを貼り付け、他のアプリケーションと連動させている作品もあった。全体的に、完成度が高い作品、つまり教材としてそのまま使用可能なものが数多く見られた。
事後アンケートにおいては、参加者の声として、プレゼ
ンテーションをしたときに、スキルが身についたと感じるという意見も見受けられた。

者は、自分たちの ICT スキルに自信を持つようになったものと推測される。

図 3 教材作成課題―作品一例 ①

図 1 前期も後期も苦労したこと

図 4 教材作成課題―作品一例 ②

4.3 タイピングの速度について

図 2 学級新聞を作成する課題―作品一例

4.2 タスク 2 について
プレゼンテーションソフトにおける基本的操作に苦労したと回答した参加者は、実験開始時点では、33.3%であったが、PowerPoint で授業資料を作成したことで、3.2%に激減した。自らの目標である英語教員になったと仮定し、生徒たちにどのような教材を用いて指導すれば理解が深まるのかを考え、PowerPoint に実装されているさまざまな機能を思考錯誤しながら作成したため、自ずと基本的なスキルが習得されていったものと推測される。また、アニメーションなどの応用操作では、事後アンケートにおいICT スキル向上の指標の 1 つとしての打鍵率の伸びを確認するため、有意水準 5%で両側検定の対応のある t 検定を行ったところ、ローマ字入力は、t=-3.14, df=30,
p < .05，英語入力は、t=-2.22, df=30, p < .05 となり、特に英語入力に関しては、ローマ字入力よりも大きな伸びを示したたことが確認された。
（表 1、表 2 参照）この結果
は、本研究の参加者が「英語教員」を目指す学生だったこ
とも、１つの要因として考えられる。

- 202 -

表 1 打鍵テスト（ローマ字入力）記述統計

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表 2 打鍵テスト（英語入力）記述統計

また、事後のアンケートでは、タイピングスピードが向上したと実感している生徒が、62.6%にのぼっていることが確認された。さらに、大学のうちに身につけておきたいこととして、タイピング速度やタイピング力をあげる参加者が散見された。

4.4 ICT スキルの向上について
事前・事後アンケートにおいて、パソコンに対する苦手意識を問うた際、事前アンケートでは、「非常に苦手」は12.1%、「苦手」
は 30.3%、「どちらとも言えない」
は 45.5%、「得意」は 12.1%、「大変得意である」と答えた参加者は3%であった。事後アンケートにおいても同じ質問を問う
たが、あまり変化は見られなかった。しかし、授業を通し、ICT スキルが向上したと思うかと尋ねたところ、87.9%の学生が肯定回答していることから、パソコンに対する苦手意識はすべて払拭されたわけではないものの、実用的な ICT スキルの向上を実感したものと推察される（図 5）。
また、事前アンケートにおいて、「非常に向上した」、と回答した参加者は 12.1%であったが、4 か月後の事後アンケ
ートでは 24.3%に倍増している。事前アンケートにおいて、「まったく向上していない」、「あまり向上していない」、という回答をした参加者はいなかったため、「非常に向上した」と答えた参加者は、事前アンケート時点からそのように思っていた参加者に加え、「どちらとも言えない」、「向上した」、というカテゴリーから、変移してきたことがわかる。このように、少し自信を持ちかけた参加者にとって、これらのタスクは、大きな自信に繋がる一助になったと考えられる。

図 5 ICT スキルは向上したと思いますか。
（事前・事後アンケート）

4.5 教員となった時の ICT スキルの活用について
実験開始時点での、「ICT を授業や業務に活用する自信がありますか」との質問に対して、17.7%の参加者が肯定回答していたが、実験終了時点では、2.5 倍以上の 48.5%に増加した。4 カ月間に学生が自信を持つようになったことが示唆された(図 6)。

図 6 ICT を授業や業務に活用する自信がありますか。
（事前・事後アンケート）

高大連携の必要性に関する考察
5.1
高校時代に身につけておけばよかったと思う内
容
5.

実験開始時において、高校時代に身につけておけばよ
かったと思うスキルは、Excel の基本的操作と回答した参加者は 64.7%、プレゼンテーションの技法は 41.2%、電子メールのマナーやモラルが 38.2%、タッチタイピング
38.2%、プログラミングも 38.2%と高い数値を示した。
しかしながら、事後アンケートでは、身についている
スキルとして、表やグラフ作成と回答したのは 76.5％、Excel のグラフを Word に貼り付けることができると回答したのは 47.1%、関数を使って計算することができるとの回答は 17.6%と少なく、特に関数を苦手としている学生が多いことがわかった。
また、注目すべき点は、電子メールのマナーやモラルと回答した参加者が、4 割もいたということである。これは、コロナ禍の影響で、直接教員にメールを送る機会が多数あり、メールに関するマナーに戸惑った参加者が多かったことが原因と思われる。

5.2

高校における ICT スキル育成の課題

高校における教科「情報」の中では実習テーマとして、
Office 系のソフトに触れる時間が多い(5)。そのため、実験開始時点において、Word による文書作成では、88.2%、
PowerPoint によるプレゼンテーション資料作成においても 88.2%の参加者が、すでにスキルが身についていると自覚している。しかし、アンケート結果では、タイピングの速度が不十分なため、課題作成などに苦労した参加者が多かったことが窺える。オンライン授業を体験した 78.8%の参加者が 1 分間に 80 文字以上入力できる能力があれば、タイピングにおいて苦労することはなかったと回答している。大学入学時点までに、ある程度のタイピングス
キルを習得しておくべきであろう。
大学 1 年生の多くは高校では使ったことがほとんどない LMS (Learning Management System) を使用し授業登録や課題提出等をしなければならず、説明会等も十分でないコロナ禍の中、戸惑った参加者も多かったようである。今年度、オンライン授業では、LMS をはじめ多くのWeb サービスを使うことになった。この流れは、対面授業に戻ったとしても、ICT を活用した授業を推進する文部
科学省の方向性と合致しており、今後ますます推進されていくであろう。また、外国語学習と ICT の親和性(6)が高- 203 -

2021 PC Conference
いことは周知の事実になってきており、多くの授業で ICTを活用した外国語学習(7)が取り入れられている。ICT スキル習得には時間を要する。高校においても、情報の授業のみならず、様々な授業でパソコンやタブレットを使用して生徒に課題を与え、提出させることが、スキルアップの近道であろう。また、2020 年度に限ったことであるが、オンライン授業が学生たちの ICT スキル向上に寄与したことは、疑う余地がない。対面に戻った後も、授業内で学生が ICT を活用する場面を継続できれば、オンライン授業と同様にスキルの向上が見込めるであろう。

5.3

大学を卒業するまでに身につけたい ICT スキル

1 年を通してタイピングスキルはあがったものの、手元を見ずに打てるようになりたいと思う参加者は多いようである。アンケート結果から、タッチタイピングが ICT を活用した授業の中で重要なスキルであるとの認識を持っていることがわかる (図 7)。
また、表計算の基本的操作は身についたが、関数の利用は苦労したことがうかがえる。関数（VLOOKUP）を使った座席表の作成については、操作に戸惑う学生が多く、その結果、大学を卒業するまでには「関数」を身につけたいと考えている参加者が多いことがアンケート結果より読み取ることができる。
動画編集に関しても、オンライン授業を体験し、教員として必要なスキルとして、卒業までに身につけたいと感じたようである。これは、コロナ禍という特別な状況で授業を受けたことにより、学生が教員に必要なスキルとして認識した結果であるといえよう。

5.5

今回の実験では、実験期間も短く、参加者少なかったた
め、継続的な観察が必要であると考える。
また、高大連携した ICT 教育のプログラムを考え、Socity5.0 に対応できる人材育成を目指すことが必要である。少なくとも、アンケートで明らかになったように、十分な打鍵の練習を高校で実施しておく必要がある。また、高校、大学の ICT 教育カリキュラムを見直し、重複・不足しているプログラムを見極め、有用な ICT 教育を構築する必要がある。そのためには、高・大の教員が情報共有する場を設ける必要がある。大阪府立高校と大阪教育大
学では、府立高校教職コンソーシアム(8)の活動を通じた連携事業などを行っている。ここでは、若手教員の育成や生徒に教育系大学での学習や生活について知る機会を設けている。こういった取り組みだけでなく、同じ専門性を持った教員同士がつながる場所作りや、交流、教員のネットワークをもっと広げることこそが、お互いに有益な高大連携には必要であると考えられる。

謝辞
本研究は，大阪大学サイバーメディアセンターの岩居弘樹先生、大前智美先生に、多大なるご助言を頂いた。

参考文献
(1)
(2)
(3)
(4)

(5)
図 7 卒業までにつけたい ICT スキル
(6)

5.4

大学における ICT スキル育成の課題

本実験において、英語教員を目指す参加者に、将来の業
務や教科に関連するタスクを課し、ICT スキル向上と意識の変容を考察したが、英語打鍵率も有意に伸び、また、参加者の ICT スキルに関する自信やモチベーションが向上したことが認められた。また、大学で必要な ICT スキル
として、
LMS、
Office 系アプリケーションの実践的な活用、そして今年に限ったことではあるが、Zoom や Teams などのオンライン会議のアプリケーションの操作などが挙げられる。大学の初年次 ICT 教育において、すでに高校で習得されている Word、Excel、PowerPoint の基礎的な機能
は復習程度にとどめ、LMS やネットワークなど、学生が日常的に使用するアプリケーションやシステムを、新学期初期に丁寧に学習することが、ICT スキル向上のためには効果的であると思われる。

今後の課題

(7)

(8)

- 204 -

文部科学省:“情報活用能力調査(高等学校)調査結果”(2017).
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/__icsFiles/afieldfile/2017/01/18/1381046_02_1.pdf
立教大学: “オンライン授業についてのアンケート 実施結
果概要報告” (2020). https://www.rikkyo.ac.jp/about/activities/f
d/qo9edr0000005dbr-att/Study_online_200516_0521.pdf
文部科学省：“高等学校学習指導要領（平成 30 年告示）解説 総則編”(2018). https://www.mext.go.jp/content/20200716-mxt_kyoiku02-100002620_1.pdf
奥田由紀恵:“大学生の携帯とパソコンの利用状況”, 経
営研究, 福山平成大学経営学部紀要, (15), 145-155. (2019).
重田桂子,植原啓介,村井純:“高校教科「情報」に関するア
ンケート調査と分析”,情報教育シンポジウム2015 論文集,
pp.31-38, (2015).
文部科学省：“外国語指導における ICT 活用について”,(2020). https://www.mext.go.jp/content/20200911-mxt_jogai01-0
00009772_13.pdf
岩居弘樹: “ICT が可能にした新しい外国語学習と「声」中心の学び方”, 情報処理学会論文誌 教育とコンピュータ Vol.3 No.3 pp.8-17, （2017）.
府立高校教職コンソーシアム： https://osaka-kyoiku.ac.jp/liai
son/kouhou/schoolteaching_consortium.html

2021 PC Conference

情報リテラシー実習科目における２年目の遠隔授業の実践報告
片平 昌幸*1
Email: katahira@med.akita-u.ac.jp*1: 秋田大学大学院医学系研究科医療情報学講座◎Key Words

1.

情報リテラシー，E-Learning，遠隔講義，対面授業との併用

はじめに

COVID-19 の感染拡大に伴い，2020 年度前期はすべての講義でインターネットを活用した遠隔授業で行うこととなった。筆者らが担当する１年次学生を対象とする情報リテラシー科目「情報処理」も例外ではなく，本来の PC
実習室を利用した対面での実習指導ができない状況で，これまで長年にわたって構築してきた E-Learning システ
ム利用教材(1)(2)(3)(4)に加え，遠隔会議システムを用いた遠隔講義で対応せざるを得なかった(5)。
2021 年度においても COVID-19 の感染状況は改善せず，対面での講義実施には種々の制約が課されている状況である。この情報リテラシー実習科目の遠隔授業も２年目となるが，制限された状況下ではあるが対面での授業が一部可能となるなど，昨年とはいくらか異なった状況下で現時点では講義を進めている状態である。
本稿では，本年度の一部対面を含む講義実施状況の実践報告と昨年度の完全遠隔実施状況との比較，およびこの２年間の学生の学習状況の比較について報告する。

2. 「情報処理」遠隔講義の概要
2.1 秋田大学における遠隔講義対応と「情報処理」
本節では，秋田大学における，COVID-19 感染拡大対策のための，遠隔講義などの対応状況について，使用システ
ムや講義形態等について述べる。2020 年度と同一の内容については昨年度の報告(5)の内容を再掲するものもある
が，一部 2021 年度で変更となった点については，その都度別途提示する。また，我々が担当する 1 年次学生対象の情報リテラシー科目「情報処理」の講義内容および進め方等についても，COVID-19 以前の 2019 年度，及び昨年と今年の実施状況について比較し概説する。

2.2 遠隔講義での使用システムについて
秋田大学では，学生の履修登録・講義連絡や E-Learning
用として，すでにオンプレミスでいくつかのシステムを導入しており，遠隔講義対応でもこれらの既存のシステ
ムを活用して実施している。
a.net は学生用のポータルサイトであり，今回の遠隔講義対応では，学生への連絡機能を用いて Zoom ミーティ
ング ID/PW の案内等に使用した。
WebClass は秋田大学における共有の E-Learning システ
ムとして利用されていたものである。当初は学内の PC 実
習室の端末数を考慮した同時アクセス数百名程度の規模のシステムとして導入されていたが，昨年度の遠隔講義の対象拡大に伴い，フロントエンドサーバを追加して同時アクセス 1000 名程度のシステムに増強した。さらに，
本年度は同時3000 名程度のアクセスに耐えられるようにサーバシステム全体の増強を行った。そのため，昨年度まではアクセスの集中を避けるため，講義時間帯中はWebClass への接続は行わず，夕方以降の時間外のアクセスを推奨したり，講義時間内での試験実施を行わない等の制限を課したりしていたが，本年度からは特に制限無く利用が可能となった。
クラウド系のシステムとしては，元々学生用の E-Mail
等のシステムとして利用していた Microsoft の Office365に加え，遠隔講義用のビデオ会議システムとして広く使用されている Zoom を採用している。
Office365 では，学生用 E-Mail のほかに，動画教材のアップロード用として Stream を使用している。Zoom は今
年度も引き続き遠隔講義用として情報統括センターがまとめて教育機関向け 1 年間ライセンスを 700 程度導入し，講義を担当する教員を主に対象として配布している
また，昨年までと大きく異なる事項の一つに，BYOD のための新入生に対する PC 必携化を行ったことが挙げられる。PC 購入時の参考とするために，あらかじめ各学部学科等にアンケートを実施し，その結果に基づいて必須・
推奨スペックを提示した。その結果，本年度の新入生は全員ある程度のスペックを持つ PC を，遠隔講義や対面授業で使用することができるようになった。Microsoft Office や
ウイルス対策ソフトは以前から大学のライセンスで利用可能であるため，本「情報処理」講義では，従来の PC 実
習室同等とまでは至らないが，今年度はある程度統一した環境を確保できることになり対応がかなり楽になった。
大学全体での講義実施形態であるが，昨年度は基本的に遠隔での実施であった。本年度は，感染状況にもよるが，一般の講義では学生間間隔 2m，試験実施の場合は発声が少ないので間隔 1m を確保できる場合にかぎり対面での講義・試験を認めている。但し学生に感染者が発生した場
合には入構禁止となり全面的に遠隔開催となる。

2.3 「情報処理」講義の内容と進行方法
前述の通り，本「情報処理」講義はこれまでに WebClass
上に作成し蓄積・改善してきた講義資料をもちいて，PC 実
習室での対面授業，および昨年度以来の遠隔授業で実習・講義を行ってきた。講義内容の概略について，WebClass の「ユニット」（講義 1 回分の教材セット）毎にまとめたものを表 1 に示す。表中，「必修課題(全員提出必須)」「選択
必修(最低提出数は必須，余力があれば追加提出可)」「応
用課題(提出必須でないが提出すれば加点)」にはそれぞ- 205 -

2021 PC Conference
れのユニットで課せられたレポートファイル数を示している。
表 1 「情報処理」ユニット一覧表
unit No.

講義内容

0

ガイダンス・導入教育

必修課題 選択必修 応用課題

1

開始時確認問題2

表計算ソフト(1):基礎

3

3

表計算ソフト(2):絶対参照

3

2

4

表計算ソフト(3):書式・罫線

3

2

5

表計算ソフト(4):グラフ・表示・ソート

36

表計算ソフト(5):フィルタ

1

2～14

7

表計算ソフト(6):unit5,6復習

1

2～13

8

表計算ソフト(7):総合復習

2

9

表計算(8)/ネット(1)210

インターネット(2)211

インターネット(3)112プログラミング

5

13

レポート総合演習 (excel+word)

14

まとめテストExt.

特別課題・補習・質問対応調べるため，各ユニット実施当日までにどの程度レポートが提出されているかの調査を行った。2019～2021 の年度毎に，医学科・保健学科毎に提出状況を調査した結果を
図 3～図 8 に示す。なお，今回の調査では，不完全なレポート（題意にそぐわないもの，誤りがあるもの，提出先の誤り等）は未提出として取扱い，完全なレポートが提出された時点を提出日としている。また，紙面の都合上必修課
題の提出状況のみ示している。

3.2
1
2

4
2～6

基本的には，ユニット番号順に講義を進めていくが，場合により前後することがある。直近三年間の講義進行および講義形態の状況を表 2 に示す。2019 年は全て対面で実施していたが，5 月の連休で表計算の進行が分断されるのを避けるためにユニット 11 を先行実施している。昨年の 2020 年度は，感染状況の改善による対面授業の再開を期待し表計算実習を後回しとしたが，結局すべて遠隔での実施となってしまった。本年度は，保健学科は 2m 間隔確保時の PC 実習室・教室の収容可能人数が不足するため
全て遠隔実施となった。一方，医学科は間隔が確保できず
PC 実習室の利用はできなかったが，2m 間隔を確保しな
がら半クラス分の学生が同時に各自の PC を持ち込んで
BYOD で実習できる大教室を使用することができたため，クラスの半分が対面で残り半分が遠隔，これを週ごとに入れ替えるという実施方法を取ることができた。但し，残念ながら学生に感染者が発生してしまったため，医学科
は 11 回目から完全遠隔での実施となってしまった。
本年度のそれぞれの授業実施の状況の概念図を図 1，図2 に示す。いずれの場合も遠隔参加の学生がいるため，講義担当の教員の他に講義サポートのための技術職員もミーティングに参加し，講義中の学生への質問対応を行っている。対面・遠隔併用講義の際には，Zoom の画面と同じものを教室に投影し，教室と遠隔で同時に解説を行う。
教室内の学生からの質問は教員がその場で回答している。
学期末には，記述と実技の双方の問題を含むまとめテストを実施している。昨年度はすべて遠隔での実施となった。本年度は，感染状況次第であるが試験実施時のみ
1m 間隔の確保が許容される状況である場合，収容数の都合で PC 実習室の利用が何とか可能である（保健学科では複数の実習室の同時利用，医学科では半クラス毎に入れ替えて講義 2 コマで実施）ので，本稿執筆時点では，可能であれば対面での試験実施を予定している（対面実施不可能な状況の場合は，昨年同様遠隔での実施）
。

比較と考察

2019 年は全て PC 実習室での対面実施であったため，大半の学生が必修課題は時間内に終了させることができていたので，毎回おおよそ 90％以上の提出率が得られている。一方，2020 年は遠隔の実施となった上に，WebClassへのアクセス時間帯の制限もあり，一般的に提出率が低い状況となった。2021 年は，すべて遠隔での実施となった保健学科に比べ，半クラスではあるが対面授業を行えた医学科のほうが，2019 年には及ばないものの，80%程度の提出率を維持できていることが分かる。ただし，学生の感染者の発生で医学科も完全遠隔講義となってしまった
ユニット 10 以降は，若干の提出率の低下が見られた。

4.

おわりに

本稿では昨年度および本年度の「情報処理」の，遠隔及び対面を含めた講義実施状況についての実践報告をおこ
なうとともに，講義実施形態による必修課題の提出状況への影響について，一昨年の対面のみの状況も含めて調査し比較検討を行った。その結果，遠隔ではどうしても対面授業と比較して提出率の低下が避けられないことが確認された。遠隔での講義の際に，いかにして学生へのサポートを行うか，また，学生が自ら積極的にレポートを提出するように誘導するにはどうすれば良いか，その手段を検討することが今後の課題として必要である。

参考文献
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

3. 講義実施形態とレポート提出状況
3.1 実施形態による必修課題提出状況への影響
講義実施形態による学生の課題の提出状況への影響を- 206 -

片平昌幸, 中村彰：
“新入生の ICT 素養と学習効果の統計学的評価”, 片平昌幸，中村彰，コンピュータ＆エデュケー
ション, vol.29, pp.86-91 (2010).
片平昌幸：“秋田大学医学部における E-Learning 利用教育の現状報告”, 2014PC カンファレンス論文集, pp.246-247(2014).
片平昌幸：“計算ソフトウエアを対象とした，WebClass を活用した情報リテラシー教育科目の実践報告”,平成 30 年度秋田大学 e-ラーニング実践事例集, pp.25-34 (2019).
片平昌幸：“情報リテラシー科目における電子メイルセキ
ュリティ教育に関する実践報告”, 2019PC カンファレンス
論文集, pp.302-305 (2019).
片平昌幸：“実習をともなう情報リテラシー科目における遠隔授業の試み”, 2020PC カンファレンス論文集, pp.53-56(2020).

2021 PC Conference

図 1 「情報処理」講義における遠隔授業（保健学科・医学科）実施のイメージ図(5)図 2 「情報処理」講義における遠隔・対面併用授業（医学科）実施のイメージ図- 207 -

2021 PC Conference
表 2 直近三年間の「情報処理」講義進行表（回数・WebClass ユニット番号・講義形態）
2019年度

2020年度

2021年度

回数

unit No.

講義形態

回数

unit No.

講義形態

回数

unit No.

1

0

対面

1

0

遠隔

1

0

講義形態(医) 講義形態(保)遠隔

2021年度備考

遠隔

医学科他講義との都合により遠隔

2

1

対面

2

9(ネット)

遠隔

2

1

対面・遠隔

遠隔

医学科Aクラス対面，問題解答は遠隔

3

11

対面

3

10

遠隔

3

2

対面・遠隔

遠隔

医学科Bクラス対面

4

2

対面

4

11

遠隔

4

3

対面・遠隔

遠隔

医学科Aクラス対面

5

3

対面

5

1

遠隔

5

4

対面・遠隔

遠隔

医学科Bクラス対面

6

4

対面

6

2

遠隔

6

5

対面・遠隔

遠隔

医学科Aクラス対面

7

5

対面

7

3

遠隔

7

6

対面・遠隔

遠隔

医学科Bクラス対面

8

6

対面

8

4

遠隔

8

7

対面・遠隔

遠隔

医学科Aクラス対面

9

7

対面

9

5

遠隔

9

8

対面・遠隔

遠隔

医学科Bクラス対面

10

8

対面

10

6

遠隔

10

9

対面・遠隔

遠隔

医学科Aクラス対面

11

9

対面

11

7

遠隔

11

10

遠隔

遠隔

感染者発生により学生入構不可

12

10

対面

12

8

遠隔

12

11

遠隔

遠隔

感染者発生により学生入構不可

13

12

対面

13

9(Excel)

遠隔

13

12

遠隔

遠隔

感染者発生により学生入構不可

14

13

対面

14

12

遠隔

14

13

（未定）

遠隔

感染状況により未定

15

14

対面

15

13

遠隔

15

Ext.

（未定）

遠隔

感染状況により未定

16

Ext.

対面

16

14

遠隔

16

14

（未定）

（未定）

状況により対面or遠隔で実施予定

図 3 2019 年医学科必修課題提出状況

図 4 2019 年保健学科必修課題提出状況

図 5 2020 年医学科必修課題提出状況

図 6 2020 年保健学科必修課題提出状況

図 7 2021 年医学科必修課題提出状況

図 8 2021 年保健学科必修課題提出状況- 208 -

2021 PC Conference

入学前・初年次を接続した理工系数学学習の対面授業制限下でのオンラインアセスメント
樋口三郎*1
Email: hig@math.ryukoku.ac.jp*1: 龍谷大学先端理工学部数理・情報科学課程◎Key Words

1.

数学オンラインテスト，数式処理，入学前教育，初年次教育，オンライン授業

はじめに

龍谷大学先端理工学部では、数学オンラインテストシ
ステム(1) Möbius (2)とオープンソースの学習管理システム
Moodle を利用して、入学予定者の理系科目の入学前学習、初年次学生の数学の自習とアセスメントを、主にオンデマンド形式で行ってきた(3)。元からオンデマンド形式の授業は，2020， 2021 年度の対面授業制限下でも影響を受けないかのようにとらえられることがあるが、実際には、様々な変更が必要になった。本発表では状況の変化と求められた変更について報告する。

2. 2019 年度までの状況
2.1 数学オンラインテスト
龍谷大学先端理工学部では，
数式処理システムMapleを
バックエンドとして利用する数学オンラインテスト
Möbius(当初のプロダクト名は Maple T.A.)を 2015 年度から利用してきた。Möbius は，PC やスマートフォンの Web
ブラウザで利用できる。1 個の問題テンプレートから数値をランダムに代入した相異なる多数の問題を生成でき、学習者が数式処理システムの文法にしたがって入力した解答を即時に自動採点し、フィードバックを返すことができる。証明問題や、自由な過程を採点する問題には向かないが、計算スキルを中心とする，最終的な結果や計算途
中の式のみで採点する問題には適している。もちろん物
理・化学などの計算問題にも適している。多肢選択問題な
ど基本的な問題形式でも出題できるので，すべての分野の問題に対応できる。

2.2 入学予定者向け入学前学習
11 月以前に入学の決まる入学予定者向けの数学の入学前学習としては，12 月に入学前教育の事前テストである
紙のスタートテストの自宅受験と郵送による提出を求め，
次いで 12 月-3 月の時期に，独自の紙の問題集による学習と紙の課題の郵送による提出，さらに Möbius の演習問題を実行することを必須としていた。理科の入学前学習としても Möbius の演習問題を課していた。
12 月に合格の決まる入学予定者には，数学の問題集とMöbius の演習問題を提示するものの，紙の課題や郵送による提出は課していなかった。
2.3 初年次教育
入学直後には30 分程度の数学のプレイスメントテスト(PT)を紙で行っていた。
これに続き，Möbius の演習による高等学校の数学の復習であるプレイスメントテストフォローアップ課題(PTF)を全員に課していた。この演習は，Möbius の数式入力方法に習熟することも目的としていた。なお，いくつかの学科では 1 年次前期の数学のリメディアル科目の対面授業も行われていた。
1 年前期末には Möbius による数学の前期到達度テスト(AT1)を行っていた。出題範囲は高校数学だった。
1 年後期末には大学で新たに学んだ微分積分・線形代数の Möbius による後期到達度テスト(AT2)を行っていた。
これらの Möbius の課題の評価は，正課の科目の成績とは直結していなかった。
この他に，科目と独立に使用できる，動画と Möbius の自習用演習問題からなるコースも公開していた。

3. 2020 年度入学生への影響と変更
3.1 プレイスメントテストの形態の変更
2020 年 3 月には、感染症防止の観点から、2020 年 4 月に新入生が対面でオリエンテーションや授業が実施できるかどうかが明らかでなくなった。実際，対面オリエンテーションが実施できなくなったため，従来は入学式の翌日(4 月 3 日)に紙で対面実施していたプレイスメントテス
トを，授業が一巡した後の 4 月 13 日から 17 日の期間に，自宅から Möbius にアクセスして受験する形で行った。問
題は紙の場合の問題を変換して作成した。
これ以降の，フォローアップ課題，到達度試験は過去と同様に実施した。

4. 2021 年度入学生への影響と変更
4.1 入学前学習の変更
従来，紙の答案の郵送によっていたスタートテスト，課題の提出を、手書き答案を撮影して Moodle にアップロー
ドすることとした。この変更の目的は，紙の取扱の労力を減らすこと，感染に影響するか不明だった紙の手渡しを避けること，だった。
この方法を採用したのは，2020 年度の学部科目内で手書き答案をアップロードする科目とその採点がしばしば行われ，その様子を観察したところ，高校生にアップロー
ドを求めても混乱が生じないと推測できたためである。
オープンキャンパスや一部の高等学校でのオンライン
授業を通じて高校生へのビデオ会議の普及が進んだと推測して，従来提供していた課題の説明動画に加え，ビデオ
会議による説明会を複数回実施した。

- 209 -

2021 PC Conference

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
PT

PTF

AT1

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度AT2

図 1 アセスメントへの参加率の変化

4.2 プレイスメントテストの形態の変更
2021 年 4 月のオリエンテーションでは対面行事を最小限に留めることになり，プレイスメントテストはオンラ
インで，4 月 2 日から 4 月 6 日までのオリエンテーション
週間中に完了することが求められた。この短期間に，履修登録など他の作業と並行して，対面指導無しに Möbius の数式入力に習熟することは困難と考えられたので，入学前学習と同様，手書き答案を撮影してアップロードする方式をとることにした。アップロード先は，大学の指定する LMS である manaba course とした。これには，授業開
始前に manaba course に習熟してもらうという目的もあった。写真撮影，アップロードの方法を動画で説明したと
ころ，問合せやアップロード失敗は起きなかった。なお，大学から配布された学籍番号とパスワードによるログイ
ンを初めて行う時期に重なったため，ログインに関する質問は一定数あった。
4.3 フォローアップ課題の変更
2021 年度入学生は，プレイスメントテストフォローア
ップ課題で ，Möbius へのログイン，Möbius の数式入力
を初めて行うことになった。対面活動制限が 2 段階に分けて課されたため，オンライン授業への適応を要する時期を避けて，5 月 12 日から 6 月 9 日にフォローアップ課
題を実施した。特徴的だったのは，2020 年度と異なり初期パスワードリセットを経由するMöbiusへのログイン方法の質問がまったくなかったことである。

5.

比較と考察

図 1 に，2018-2021 年度の入学者数に対する, プレイス
メントテスト(PT), プレイスメントテストフォローアッ
プ課題(PTF)，前期到達度テスト(AT1)，後期到達度テスト(AT2)の各アセスメントの参加者数の比(参加率)を示した。
この中で, 2018PT，2019PT のみが紙によるアセスメント
である。
いずれも，年度内で後の時期に行われるアセスメント
ほど参加率が低下している。これらのアセスメントが正課の科目の成績に直結しないことから，単位の価値を認識する後の時期になるほど，学生の Möbius の課題への参加意欲が低下することによるものと推測する。
PT に着目すると，対面で紙による 2018，2019 年度の参加率は1.0 に非常に近い一方，
オンライン(Möbius, manaba)による 2020, 2021 年度は 0.95 以下である。これは，履修登録や他の科目の学習などに注意を奪われた入学生，実施が認識しなかった入学生，技術的な問題から受験できなかった入学生が一定数いること，に起因すると考えられる。
2020 年度は，PT は 2019 年度以前よりも参加率が低い
ものの，同年度内の PTF，AT1，AT2 の参加率の減少幅は小さい。これは，PT において Möbius の利用と数式入力への十分な習熟が起きたためと推測する。これに対し，
2019 年度以前では，学生は AT1 で Möbius に接して習熟する。
2021 年度は，2020 年度よりも短い実施期間にも拘わらず，PT への高い参加率を得た。対面授業・履修説明の制限に備えて全学が入学者向けに Web で継続的に案内を行っていたため，入学者が Web の課題への準備ができていたことによるものと推測する。しかし, PTF の参加率は大きく低下した。これは，PTF の実施時期が重要なテストと認識される PT から大きく離れたこと，課題が多く出るオンライン授業の多い時期に実施したこと，初めて Möbius
に接する機会であること，が原因であると推測する。

6.

今後の展望

大学に入学して初めてのテストであるプレイスメント
テストは入学者の関心が高い。2020 年度に年間の参加率が高く保たれた例は，プレイスメントテストに関係して多くのことを伝えることの有用性を示唆している。
プレイスメントテストは短期間で採点結果を得ることが求められる。採点を自動的に即時に行える Möbius はこのような目的に向いている。一方，プレイスメントテスト
は入学直後の実施が求められる。このため，Möbius の数式入力を期間内に習熟してもらうことは難しい。
この二律背反を解消する方法として，Möbius を使用するが複雑な数式入力は求めず，数値の入力に限ることが考えられる。それには，数値の解答のみで学力を正確に測定する問題の開発が必要である。
年度後半のアセスメントへの参加率を高めるには，アセスメントの結果を正課の科目でのフィードバックに利用してもらうなどして，アセスメントがより学習に役立
つようになること，そのことを学生に認識してもらうことが必要である。
正課の各科目内で Möbius を利用した演習を行うこと，
Möbius を利用した有用な自習問題を提供することも,Möbius によるオンラインアセスメントへの参加率，有効性を高めることにつながると考える。

参考文献
(1)
(2)
(3)

- 210 -

Chris Sangwin: “ Computer Aided Assessment ofMathematics”， Oxford University Press (2013)
DigitalEd:“Möbius – Online Learning Platform for MathematicsBased Courses”, https://www.digitaled.com/mobius
樋口三郎: “入学前・初年次を接続した数学学習の数学オ
ンラインテストを用いたアセスメント”， 教育システム情報学会第 44 回全国大会論文集, pp.253-254 (2019)2021 PC Conference

Web 会議システムを用いた新入生オリエンテーションプログラムの転換―新入生の関係性構築を目指した Zoom によるチームビルディングプログラムの実践―
本田直也*1
Email: honda@otemae.ac.jp*1: 大手前大学現代社会学部◎Key Words

1.

新入生オリエンテーション，Zoom，組織開発，チームビルディング，ピアサポート

はじめに

対面型の大規模行事や大規模授業、近距離でコミュニ
ケーションを密に行う研修などが行えない状況において、行事や学びや研修などの一部がオンライン形式へと移行されていった。大手前大学（以下、本学）では新入生向けの大学適応を目指すコミュニケーション中心の研修も対面方式からオンライン方式へと転換することとなった。
オンライン研修を行う上では次のような乗り越えるべ
き課題に直面した。動画を見るだけの研修と異なり、新入生たちは機器をネットに接続する、ソフトを導入する、オンラインミーティングへ参加する、指示に従った操作を行う、といった一連の ICT スキルが必要となる。そういった技術的指導やサポートが必要となる。また、短いオリ
エンテーション期間に新入生約30 クラスに対して大規模に同時に研修を実施しなければならなかった。そこで、本学ではこれらの課題に対処するために、約 40 人の上級生たちを研修ファシリテーター兼 ICT サポーターとして養成し、4 月の新入生オリエンテーションに備えた。上級生の育成過程や、オンラインシステムの活用法、新入生チー
ムビルディングプログラムの成果などを例年の対面方式と比べながら成果を報告する。

2.

新入生チームビルディングプログラム

新入生の自己理解と大学適応を目指していくチームビ
ルディングプログラム(1)を図 1 のような構成で、2010 年
度より約 10 年にわたって対面研修として実施してきた(2)。
プログラム
9:30 ①オリエンテーション②全体ワーク
実習「マッチング」③個人ワーク
実習「グループに対する価値診断」
・解説／グルーピング④コミュニケーション実習1
実習「記者会見」
昼食⑤コミュニケーション実習2
実習「総当たりインタビュー」
・実習のふりかえり⑥課題解決実習
実習「駅伝大会」
・実習のふりかえり⑦グループワーク
実習「イメージ交換」⑧1日のまとめ
17:30 「私の得たこと学んだこと」

図 1 新入生チームビルディングプログラム

朝から夕方まで丸1 日にわたってプログラムを実施し、関係性が徐々に構築されていく構造となっている。2021
年度には初の試みとして本チームビルディング研修をオンライン Zoom ミーティング上で実施した。クラス全体
に対する指示や説明はメインセッションにて一斉に伝達し、コミュニケーションを伴う実習はブレイクアウトル
ームに分かれて 5～6 人単位で実施した。
本学では全学の 1 年生約 750 人を 1 クラス 25 人程度に分けて初年次ゼミクラスを編成している。本チームビル
ディングプログラムは初年次ゼミクラスで実施すること
で、スムーズな大学教育、初年次教育へ繋がっていくことを目指している。約 30 クラスに対して約 40 人の上級生
ファシリテーターを養成し、上級生が新入生の研修を進めていくという構造は、過去の対面形式においても直近のオンライン形式でも同様に行ってきたことである。

3.

新入生オリエンテーションプログラムへのICT 導入2021 年度において、本学では以下のような条件と必要性が整っており、新入生オリエンテーションプログラム
への ICT 導入とオンライン化が行われた。
・大人数が密集する説明会は避けねばならなかったた
め、伝達型プログラムは動画配信へと置き換わった・密接しながらの対面コミュニケーションは行うことはできず、むしろオンラインの方が都合良かった
・新入生が PC を用いたオンライン授業を不自由なく受講できる状況を整えねばならなかった
・PC 必携化が整い、全新入生が入学時に PC を保有していた・上級生が新入生をサポートする体制を例年構築してきた(2)・オンライン授業や研修の経験が前年度に十分に蓄積され、全学規模の展開への自信を持ちつつあった(3)新入生オリエンテーションプログラムの主な転換は次の通りである。
① 学生証受け渡し、筆記による能力測定、PC 設定ガ
イダンス以外は全てオンライン化（伝達型は動画配信化、対話型は Zoom 化）② PC 設定ガイダンスにて環境設定と操作スキル修得（Wi-Fi、LMS、セキュリティ、メール、Office、
Zoom など）③ PC 設定ガイダンスには ICT 活用に慣れている教職員と養成した上級生を割り当てて担当④ 図 1 の Zoom による研修は養成した上級生が担当- 211 -

2021 PC Conference4.

上級生ファシリテーター兼 ICT サポーター養成

本学では長年にわたり、新入生チームビルディングプ
ログラムは上級生ファシリテーターが担当してきた(2)。上級生たちにとっては研修プログラムを成功させることと、それを遂行するために必要な能力を身に付けることが課題であり、課題解決のための実践プログラムを単位修得の授業「PBL 特別演習」として開講してきた。教員数名が授業として約40 人の上級生ファシリテーターを養成し、上級生ファシリテーターは新入生約 750 人の研修を担当
する、という二重の研修構造となっている（図 2）。

「相手のことを知る」ことに変化がありましたか
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2021年
2019年
2018年
2017年
2016年
2015年
とても
あった

多少は
あった

どちらとも
いえない

あまり
なかった

まったく
なかった

無回答

授業への取り組み姿勢に変化が起きそうですか
0%

10%

2021年
2019年
2018年
2017年
2016年
2015年
とても
変化しそう

20%

多少は
変化しそう

30%

40%

どちらとも
いえない

50%

60%

70%

あまり変化は起きそうにない

80%

90%

100%

全く変化は起きそうにない無回答

図 3 新入生研修後のアンケート評価
適切にオンラインツールを用いてコミュニケーション演習を行うこと、それに向けて十分な準備と練習を重ねればオンライン研修は対面研修と同等かそれ以上の成果が出せるということがわかった。特に 2021 年度は上級生
ファシリテーターたちのオンラインツールへの慣れの早さと、それらを適切に効果的に活用することによって練習量と情報交換量の増加が見られ、高い成果に繋がったと言える。上級生ファシリテーター同士が授業外に日時を合わせて集合し事前練習した回数の比較を表 1 示す。

図 2 研修プログラム構造
対面形式で新入生研修プログラムを実施してきたときには、教室内での気配りや目配り、資料の配付、声がけや介入といったファシリテーション能力を鍛えて身に付けてきた。2021 年度には新入生に対して Zoom 上で研修を行うということで、ソフトの適切な扱い方や、PC や Zoomに不慣れな新入生のサポートという新たな課題へと挑戦することとなった。
上級生ファシリテーター養成研修では対面型のグループワークで進めていくことに加えて、各自 PC を持参しオンラインも接続しながら進めていった。Zoom で研修を受
け、受講生たちも相互に Zoom 研修を実演し練習していった。この研修では対面型とオンライン活用のハイブリッド型で展開していった点が特徴的である。
リアルタイムのオンラインミーティングは Zoom を用いる一方、上級生ファシリテーターたちの授業内外での情報共有、資料配付、コミュニケーションは Microsoft
Teams を用いた。
学習活動や本番に向けての準備活動は全て Teams 上で行うことで、情報の蓄積、共有、参照など
がスムーズとなり、例年以上の活発な活動が見られた。

5.

表 1 新入生研修本番までに集合練習した人数内訳
2019 年度 (n = 45)
2021 年度 (n = 45)
0
0.0%
25
55.6%
5 回以上
0
0.0%
3
6.7%
4回
0
0.0%
7
15.6%
3回
0
0.0%
6
13.3%
2回
12
0.0%
3
6.7%
1回
33
26.7%
0
0.0%
0回
0
73.3%
1
2.2%
不明

6.

おわりに

2020 年度より社会情勢の変化に伴い、従来対面方式で行ってきた研修や教育プログラムを非対面方式に移行せざるを得ない状況になりつつある。それは限定的や制限付きといった対面方式の劣化版であるとは限らず、適切な仕組み作りと ICT の活用によって従来以上の成果が得られるということを示すことができた。
ICT 活用やプログ
ラムのオンライン転換などの実績を今後の教育イノベー
ションへと繋げていきたい。

参考文献

成果と考察

図 1 のチームビルディングプログラムは大学適応を目指すものであり、自己理解や他者との相互理解を深めながら関係性を構築していくものである。新入生研修後のアンケート評価の一部を図 3 に示す。他者理解や授業への取り組み姿勢の変化は対面方式で行っていた例年以上に深めることができ、優れた成果が得られた。他には研修満足度などもアンケートで調査しており、満足度に関して肯定的な回答の割合は2021年度96.7%、
2019年度97.8%、
2018 年度 96.9%と、オンライン実施の 2021 年度も例年の対面方式と同様の満足度が得られていることがわかった。

(1)

(2)

(3)

- 212 -

川崎弘也，本田直也，杉本義行，加藤みどり：“大学入学準備教育に組織開発（Organization Development）を活用する”，
大学教育学会第41 回大会発表要旨集録，pp.280-281（2019）．
本田直也，川崎弘也：“組織開発に基づく新入生オリエンテーション10 年間の実施成果 －長期間にわたって学内教職員からの理解と支持を得るためには－”，大学教育学会第42 回大会発表要旨集録，pp.250-251（2020）．
本田直也，川崎弘也：“大学適応を目指すチームビルディン
グプログラムのオンライン実施 －ビデオ会議システムを用いた非対面リアルタイムコミュニケーション演習－”，
初年次教育学会第 13 回大会発表要旨集，pp.52-53（2020）．

2021 PC Conference

課題研究型基礎情報科目におけるコンピュータ適応型学習(CAL)の有効性
神山 博*1, 瀬戸山 光宏*2
Email: kamiyama at b.nebuta.ac.jp, setomi at narero.com*1: 青森公立大学 経営経済学部, *2: 株式会社ナレロー◎Key Words 基礎情報教育，反転授業，コンピュータ適応型学習

1.

3. 結果と考察
3.1 学習の取り組み方の類型

はじめに
本学の 1 年次必修科目「情報リテラシーⅠ」は、経営経済学系の上級年次での学習に欠かせない内容を扱う科目として、問題解決型プロジェクト遂行を中心とするとする授業を設計し成果を上げてきているが、コロナ渦の下でのグループワークは三密回避の点で困難と

まず学生のナレローを使った学習の取り組み方を概観する。300 人もいると、コツコツタイプ、失速タイプ、熱中タイプ、駆け込みタイプなど様々である。

(1)-(2)

判断し、「ナレロープレミアムシステム」と「日経パソ(3)

コン Edu 」を用いた課題研究を中心に授業展開することとした。
本研究では課題研究型授業の自習部分にCALを活用した際の個別スキルの測定結果、学生の学習状況や負担感について調査し、有効性を検討する。

2.

図 1 計画コツコツ型 縦軸は週あたりの学修時間

授業のための環境

先に述べたように授業ではオンプレミス型の実習教
材「ナレロープレミアムシステム」で提供されているコン(4)
ピュータ適応型学習（CAL） と、クラウド型の記事デー
タベース教材「日経パソコン Edu」を組合わせた課題研
究型の遠隔授業を主軸として授業展開することとした。
授 業 運 営 の プ ラ ッ ト フ ォ ー ム と し て Google
Classroom を用い、対面授業での講義に加えて Classroom
上でも各回の主題や要点の説明をおこない、課題の提示とレポート収集、小テストの実施・採点等をおこなった。また各授業回での出席確認や質疑応答、個別指示などの双方向性を担保する手段としては敢えてClassroom は用いず、代わりに Google Forms により質問やコメントを受け付けた。質問に対する回答や追加の指示については、全員に共通する事項は Google Sheets
を介して QA 集の形で受講生に公開し、個別の事項や個人的な質問に対する回答には電子メールを併用した(5)。Google サービスのためのアカウントは、G Suite for
Education により約350 人分のGoogle アカウントを一括作成した。
CAL ではコンピュータ適応型テスト(CAT)により測定された能力値に基づいて難易度が調整される。このため、学習者は自分のスキルレベルに合わせて、最適な難易度の問題群に取り組むことができる。これにより学習者の大幅な負担軽減や学習意欲の持続が大いに期待されるところである。

図 1 は、学修計画を立てて地道にコツコツ取り組
む学生の一例を示す。多少のでこぼこはあるが、CATの試験日を目標に、概ねまんべんなく週 2 時間程度ずつ学習を進めている。

図 2 失速タイプ
図 2 は、途中で失速した一例である。試験はプレー
スメントテストを除き 4 回実施するが、2 回目の試験まではハイペースで学習をしたものの、3 回目の試験のころには息切れしてしまった学生である。
このタイプの学生は、2 回目の試験の成績はあがるが、スキルが定着していないので、3 回目を実施する頃には、成績がさがり、4 回目には、さらに下がってしまう。

図 3 直前駆け込み型
図 3 は直前に駆け込んだタイプである。試験前もものともせずに、学習はせず、試験や〆切の間近になって慌てて集中的に、週 10 時間程度学習して〆切に間に合わせようとした学生の典型である。

- 213 -

2021 PC Conference

3.2 スキル定着効果
これまでの研究から、プロジェクト学習とナレローによる学習を組合わせた場合は、学生同士の励ましやグループ間の競争など、動機付けに関するシナ(1)-(2)
ジー効果が働くことが明らかとなっている が、課
題研究の場合はシナジー効果が働きにくいと考えられる。また CAL では学生のスキルが上がること問題
が絞り込まれるので、学習問題数が減ることによってスキル定着への悪影響が懸念される。そこで CALを課題研究と組合わせた場合に、スキル定着がどの程度だったかについて検証した。

大変だった」と回答する学生の割合が大幅に少なくなったことが分かった。
このことから、CAL では学生のレベルにあった難易度の問題が出題されることで、学生の負担が軽減されたことが示唆される。

図 6 ナレローの負担感 左から Word, Excel, PPT。いずれも「すごく⼤変だった(⻘)」が⼤幅に減った。

4.

図 4 受講前後の能⼒変化(2019/2020)
図 4 に Word についての、2019 年と 2020 年それぞれの新入生の受講前後の能力値の変化を示す。両者の比較では、受講前後で大幅にスキルが向上（20～25 点）
している点が類似しているが、能力向上値は 2020 年の
ほうが 5.5 ポイント大きく、学期終了時の成績も 2.4 ポ
イント高かったことから、CAL と課題研究型の組合わ
せでもスキル定着効果の高いことが示唆される。
またナレローによるスキル獲得感にについて、自己評価の調査をしたところ、図 5 に示すように、Word,
Excel, PPT のいずれについても、スキル向上に「大いに役立った」と考える割合が大幅に増えており、2020 年の学生は自己有能感が向上している。

まとめと今後の展望

ナレローのコンピュータ適応型学習(CAL)は、問題解決型学習の自習部分に有効なだけでなく、課題研究型
学習の自習部分として利用した場合においても、学生の能力値が大幅に向上することが明らかとなった。
CAL はその時点での能力に合った適切な問題が出題されるが、これにより少ない問題数で学生の負担を軽減しつつ、より高いスキル定着効果が得られた。またコンピュータ適応型テスト (CAT)を複数回実施することで、学生が目標を定めやすく、学習意欲が持続した。
その一方で、一夜漬けで成績を上げようとする学生や、逆に頑張りすぎて途中で息切れしてしまう学生も散見されることが示された。今後は駆け込み型や息切れ型の学習行動をする学生について、その指導と動機付けのための課題を検討していく予定である。

参考文献(1) ナレロー：“ナレローシリーズ”, 株式会社ナレロー(2020),
http://www.narero.com/personal/products/products.html .

(2) ナレロー："ナレロープレミアムシステム",株式会社ナレ
ロー(2020), http://www.narero.com/school/school.html .

(3) 日経パソコン：“日経パソコン Edu:クラウド型デジタル教(4)

図 5 スキル獲得感に関するアンケート調査結果。左から Word,
Excel, PPT。いずれも「とても役に⽴った(⻘)」が⼤幅に向上した。

3.3 負担感の軽減効果
CAL では、能力値の低い学生に難易度の高い問題を出題することがなく、逆に能力値の高い学生に簡単すぎる問題を出題することもないので、無駄な徒労感、負担感を軽減できることが期待されるが、これに関し学生自身が感じている負担感をアンケート調査した。
その結果、「どちらかという大変」と「すごく大変」を合計した割合は昨年と殆ど変わらないものの、
「すごく

(5)
(6)
(7)
(8)
(9)

- 214 -

材サービス”, https://info.nikkeibp.co.jp/media/NPC/sales/edu/,
日経 BP(2020).
高木 正則："MS-Office 操作スキルを測定するコンピュー
タ適応型テストの開発", 日本リメディアル教育学会合同フォーラム, 2017.
青森公立大学：“Syllabus2021 春学期 1 年次”,pp.5-7(2020).
神山 博："アクティブラーニング用オンプレミス教材の運用方法検討と学習効果分析", 2017CIEC PCC 論文集,
CIEC, pp. 59-60(2017).
神山 博："反転型基礎情報科目における自宅実習教材による学習効果の検討", 2018CIEC PCC 論文集, CIEC, pp.
86-87(2018).
神山 博, 瀬戸山 光宏："反転型基礎情報科目におけるコンピュータ適応型テスト(CAT)活用の検討", 2019CIEC
PCC 論文集, CIEC, pp. 25-26(2019).
神山 博, 瀬戸山 光宏："反転型基礎情報科目におけるコンピュータ適応型学習(CAL)の導入効果", 2020CIEC
PCC 論文集, CIEC, pp. 59-60(2020).

2021 PC Conference

学内教室, 学生所有 PCs の環境構築のための Scoop 利用と実践
石川高行*1
Email:*1: 東大阪大学こども学部国際教養こども学科◎Key Words

1.

Scoop，環境設定

はじめに少々前までは、大学生の情報教育の場は大学内に同一
機種・同一環境の PCs を大量に用意する形が一般的であったが、新型感染症が蔓延する中で、各々の学生に購入させる形が増えている。長期的に見ても、今後の高等教育がある程度の割合で遠隔授業となる傾向を考えれば、多機種への同一環境構築手法の確立が求められるだろう。
本稿では、学内教室、学生所有 PCs の環境構築に
Scoop を利用した方法を紹介し、実際に学内で環境構築した結果、及びそこから見えてきた今後の課題について述べる。

2. これまでの手法と問題
2.1 本学の状況
本学は、規模の面では小規模大学に当たる。学生には入学時に自分用の PC を用意することを求めており、日本人学生は概ね用意できているが、留学生の中には金銭面
ですぐに用意できない者もいる。
学内 PC 室は瞬快で運用しているが、都合により集中管理はせず 1 台 1 台に管理者で log in して管理する形をとっている。
遠隔授業が増えてからは通信回線の帯域が不足することが多くなり、学生の PC 一斉操作によって待ち時間が大きくなることもある。学内の cache server は性能に不足がある。

2.2 学生 PC の初期環境構築上の問題
かつては Microsoft Office を導入するだけでかなり時間がかかっていた。これは online installer を利用していたことが原因であり、offline installer に切り替えることで解決した。Microsoft Office に限らず、大学の通信回線の帯域を圧迫せずに同時に多数の PCs の環境構築をするには、
offline installer や cache file の活用が重要となる。
入学時に新規に PC を購入した学生は管理者権限を持っているが、家族などが使っていた PC を大学の授業用途に転用した場合は管理者権限を持っていないことが多く、環境構築の際の妨げとなりやすい。
PC に強い興味・関心を持つ学生ほど、自宅に desktop
PC を持っている傾向が強い。この場合、大学に PC を持参するわけにはいかないので、環境構築作業はなるべく簡易であることが望まれる。

2.3 授業準備上の問題
科目の性格にもよるが、「なるべく脆弱性が少ない

software を使う」という態度を育成したい場合、
software もなるべく最新版を使うことが望ましい。しかし、これまでの手法では update 作業にかなりの時間を要することが多く、現実的ではなかった。
また、授業の中で僅かな時間しか扱わない software
も多数ある。例えば binary editor は、UTF-8 や
Shift_JIS で保存された plain text file の構造を見るために有用であるが、筆者が担当する 15 週間の授業の中でも数分間しか利用しない。その数分間のために全学生の PCs に導入しようとすると、かなりの手間となる。
授業が進行していくと、当初は利用する予定でなかった software を使いたくなることもある。しかし、授業
期間の途中で学生の PC へ導入しようとしてもかなりの時間を要するためにあきらめざるを得ないことが多い。

3. Scoop, buckets, manifests
3.1 Scoop
Scoop はこれらの問題の大部分を解決してくれる
package manager である。
Windows 上 で 動 く package manager と し て は
Chocolatey が有名であるが、管理者権限が必要である上に、package の uninstallation の際に難があるという評価が多い。
Scoop は、管理者権限を必要とせず、また package の
uninstallation の際にも跡形なく元に戻してくれる。Scoop
自 体 の 導 入 は 、 PowerShell 上 で 「 iwr -useb
get.scoop.sh | iex」と入力するだけで済む。

3.2

buckets, manifests

Scoop では、web 上の package の存在場所、path 追加の有無、start menu への追加内容などを記した fileを manifest と呼ぶ。
複数の manifests を集めたものを bucket と呼ぶ。
例えば、 "extras" bucket に含まれる "zoom" を導入
したい場合は、「scoop bucket add extras」と入力した後、「scoop install zoom」と入力するだけで済む。
Scoop の bucket の実体は Git repository なので、
例えば「scoop bucket add <bucket 名> <URL>」と入力
すれば、指定された URL の Git repository を指定された bucket 名で登録できる。

3.3 buckets の分類
本実践の理解を容易にするため、buckets を以下の4 種類に分類する。

- 215 -

2021 PC Conference

3.3.1 known buckets
特に URL を指定しなくても bucket 名だけで利用できる buckets。
3.3.2 野良 buckets
URL の指定が必要な、web 上に公開されている
buckets。用途に合うものを見つけると packages の導入が楽になる。
3.3.3 自作 buckets
この実践の主力となる buckets。GitHub 上に repository
として公開し学生の PC に登録しておけば、後のpackage 追加や更新が楽になる。例えば、Stirling というsoftware を追加したくなったら、"stirling" manifest を追加した後に学生の PC 上で「scoop install stirling」と入力すればよい。
3.3.4 local buckets
Scoop は buckets の URL の代わりに local file systemを指定することもできるので、web に公開しない buckets
として利用できる。しかし、学生の PC でも同期して利用するには少々困難を伴うため、ここでは触れない。

4. 実際の運用
4.1 cache の利用
先述の通り、学内での学生の PC の初期環境構築において大学の通信回線の帯域を圧迫しないことは、今回の目的の 1 つである。
実際の環境構築では、以下の手順を実行する目的別
batch files を複数用意し、用途に合わせて実行した。
1. 前準備 (後述)
2. Scoop 本体を導入
3. 必要な buckets を登録
4. 予め用意しておいた scoop cache files を導入 (Scoop
を経由せずに導入)
5. 必要な packages を導入
6. cache を消去
事前に cache files を用意することで、通信回線の帯域を圧迫することなく非常に短時間で (1 台あたり数分程度で) 環境構築を終えることができた。
なお、本学側の通信回線帯域の問題よりも web serverの性能の問題で download にかなり時間がかかることもあったが、cache files を用いることでこの問題も回避することができた。

4.2 前準備の内容
前小節で述べた「前準備」とは、具体的には以下の作業である。
⚫ PowerShell の存在確認⚫ 望ましくない software (特に security に問題があるもの) の uninstaller 起動⚫ Scoop によって重複する software の uninstaller 起
動

学内 PC 室の PCs はほぼ全台で Scoop を利用し、一部の学生にも Scoop を利用させた他に、必要に応じて教員の PCs でも Scoop を利用した。以下は、とりあえず導
入しておくことで後に役立つ可能性が高い packages である。
⚫ Zoom (遠隔動画通話)⚫ VLC Media Player (WebM や H.265 の動画再生)⚫ XnView (画像の閲覧と加工)⚫ Handbrake (遠隔授業動画の再圧縮)

4.4 遭遇した問題
Scoop 自体がまだ開発の歴史が浅いためか、思い通りに動作しないことがある。特に最新版の PowerShell との組み合わせでおかしな動作をすることがあった。
(PowerShell 側の問題である可能性は否定できない。)
Scoop が誤動作した後の対処は容易でないことがある
ことが分かった。ただし、設定 files などだけ残しておけ
ば、全ての packages を uninstall してから reinstall すれば短時間で復旧させることができる。
「scoop cleanup *」で不要な cache files を削除しようとしたが、Scoop を経由せずに導入した cache files はこの方法では削除されないことが分かった。
Google Drive 上にある多数の files を順次導入する
manifest を作り自作 bucket 上で公開したが、Google
Drive は連続 download は数十個しか許容しないことが分かった。このように file 数が多い場合でも、一旦 cache
files が用意できれば 2 台目以降の導入に問題は発生しない。
野良 buckets は、update されずに放置されていたり、特定の言語 (私が見かけた例は中国語) で表示される設定になっていたりする。そういう場合でも、fork したり真似して似たようなものを作ったりして自作 buckets に組
み込んでしまえば、扱いやすくなる。

5.

おわりに

本稿は「コロナ禍における大学研究室でのソフトウェ
ア開発環境構築(Windows 10 編)」(1) から構想を得て実践したものであり、大学における Scoop 活用の可能性を提示している当文献には大きく感謝している。
機会があれば、授業期間中に自作 bucket を更新して学生の環境に遠隔で反映させる、という実践をしてみたいが、2021 年度前期に筆者が担当する科目ではその機会がなかった。2021 年度後期には実践の機会がありそうなので、もし新たな知見が得られたら発表したいと考えてい
る。

参考文献
(1)

4.3 遠隔授業で役立った packages- 216 -

wf-yamaday「コロナ禍における大学研究室でのソフトウェ
ア開発環境構築(Windows 10 編)」 https://qiita.com/
wf-yamaday/items/f8305faf0291d671494f , 2021 年 7
月 15 日閲覧．

2021 PC Conference

正確な運指を学べるタッチタイピング練習用コンテンツ「キーボードリル®」の開発
北村士朗*1*２・北爪里菜*1・井沢賢人*1・虎岩雅明*1
Email: kit@trywarp.jp*1: 株式会社 TRYWARP*２: 熊本大学大学院 教授システム学専攻◎Key Words

1.

キーボード，タイピング，増田式

はじめに筆者らは，タッチタイピングを初学者でも２時間で着実に習得できることを目指し，練習用コンテンツ「キーボード最短習得システム『キーボードリル®』」（以下「キー
ボードリル®」と略）を開発した。
「キーボードリル®」は，対面や書籍，通信（郵便・eメール）教育での指導実績がある，増田忠士氏（以下「増（1）田」と略）考案の練習メソッド「増田式」を発展的に援用しコンテンツ化したものである。いたずらにタイピン
グスピードを追わず，ミスタイプさせないことに主眼を置き，まず正確かつ効率の良い「手主導」の運指を身につけさせるために段移動の習熟練習，アルファベットを意識しない２ストローク単位の練習，少数の単語練習等を行わせた上で，正確性を保ちながら入力速度の向上を目指す構成とした。
本稿では「増田式」とその発展的援用，「キーボードリル®」への実装のポイント等について報告する。

3.

2.

第 4 筆者は，自身が書籍を通じて「増田式」で練習した
ところ約２時間でタッチタイピングが習得でき，紹介した知人らも同様にタッチタイピングができたことから，「増田式」の有効性を確認した。さらに，対面講座を増田と共同開発し実施したところ，その受講者（最大同時 30名）も同様に約２時間でタッチタイピングができるようになった。
その後，大学生向けに e メールを用いた 30 日間学習可
能な通信講座も開発・実施した。それまでの対面講座が２
時間集中であったのに対し，30 日間という長期間にわた
る漸進的な練習であったが，所定の練習を完遂すればタッチタイピングを習得できることが確認された。ただし，学習可能期間が長期に渡ったことが災いし，ドロップア
ウトも少なからず見受けられたため，7 日間に短縮した通信講座も開発・提供したところ修了率が向上した。

開発の背景

言うまでもなく，キーボードで入力するためのスキル
は，パソコンを活用するために不可欠である。一方で，筆者らは大学新入生向けのパソコン講座等において，タッチタイピングはおろか，キーボードを十分に使えない大学生を少なからず目の当たりにしている。その理由の一
つは大学入学前のスマートフォンやタブレットの使用頻度の高まりによってパソコンの使用頻度が低下したことが考えられる。(２)
また，筆者らはパソコン初心者のシニア層をパソコン教室等で指導する機会もあるが，十分にキーボード入力ができる受講者は希である。タッチタイピングを身につけていないシニア層にヒアリングしたところ，その数名は無料のタイピングソフト（サービス）で学習をはじめた
ものの，早期にドロップアウトしてしまったとのことだった。その理由としては，「ゲーム性が強く刺激的すぎた」「最初からついていけなかった」といったものであった。
タッチタイピング練習ソフトやサービスは多種多様であり，筆者らも有償のものも含め，それらのいくつかを試用したが，ゲーム性を追うあまり着実な練習が疎かになっているもの，スピードテストに終始し初心者向けの練習
メニューが不十分なものも散見された。
これらのことから，初心者の練習に資するタイピング
練習ソフトやサービスを提供することには，未だ一定の価値があるものと筆者らは考えた。

「増田式」メソッドについて「増田式」について，考案者である増田は「対面講座や通信教育，書籍等での指導実績があり，12 年以上の実績
で 90％以上の人がタッチタイピングできるようになった」とし，「学習原理を一言で説明すると，キーと手指の対応を固定して，指の良く動く順か頭で覚えている順に，キー位置を２ストローク単位で練習する。これによりブラインド・タッチ（著者注：本文のまま）学習に対して身体と頭脳を最大限に活性化する。指とキー位置の条件反射を最短時間でマスターさせる」メソッドであると説明している。また，その特長を「タッチタイピングになりやすい，
自分のトップスピードに達しやすいこと以外に『ミスタイプが発生しにくい』」ことであるとしている。
（増田 1999）（1）

4. 開発の経緯
4.1 対面講座・通信講座の実施

4.2 開発の必要性
前述の通り「増田式」は対面講座や郵便・e メールを用いた通信講座を通じて提供されてきたが，いずれも人手による指導が前提であり，対応できる受講者数に限りがあった。開講日時や期間も固定的で，学習者の学習スタイ
ルやペースに合致しているとは限らなかった。
また，筆者らは前述の通りパソコン講座を対面やリア
ルタイムオンラインで実施している他，オンデマンド教
材である「パソコン最短学習システム『習うのコレダケ®』」- 217 -

2021 PC Conferenceも提供しているが，これらの中でタイピング練習は殆ど行えておらず，タイピングスキル習得のニーズへ対応できていなかった。
一方で，前述の e メールを用いた通信講座の結果から，筆者らは「増田式」は非対面・非集中での学習（練習）にも適しており，遠隔・非同期のオンライン学習との親和性も有していると考えた。
そこで筆者らは，より多くの人が，いつでも，どこでも自分のペースでタッチタイピングを練習し習得できるよう，増田から「増田式」の使用（実装）許諾を得てオンラ
インサービスとして開発・展開することとした。より広く使用してもらうため汎用性の高い Web ベースのサービスとし，開発には Vue(２)を用いた。

4.3 「増田式」の発展的援用開発に際し，第 4 筆者の発案および指導経験から，指の伸縮だけでなく手全体を前後に移動させる言わば「手主導」にメソッドを改変し，「増田式」を発展的に援用することとした。
「手主導」とした目的の第 1 は，手全体を意識的に適正な位置に置くことで，指のみを意識する（手全体の適正な位置は意識しない）場合に比して，指の運動量，すなわ
ち移動距離や角度を安定的に軽減させ，正確かつ効率的で指への負担が少ない運指を容易に行えるようにすることである。特に初心者にとって指の移動距離や角度の減少はタイピングにおける肉体的な負担の軽減となり，練習におけるハードルを下げることにつながると考えた。
第２に，まず手の位置，次に指の動き，といったように運動技能を段階的に学習させることである。指の動きの
みの指主導では，運指のバリエーション，すなわち指の伸縮や角度について多くのバリエーションを習得する必要に迫られ，より多くの練習を要してしまう。一方，手主導で段階的に学習すれば，運指のバリエーションを減らすことができ，特に初学者にとっては練習や習得がより容易になると考えた。

5.

5.2 いたずらにスピードを追わず，まず精度を上げる
適切なフォームを身につけ，キーボードを見ないでタ
イピングできるようになるまでは，スピードを一切求めないようにした。これは，練習初期にスピードを求めてしまうと，身についた（または身につきかけた）適切なフォームが崩れ，ミスタイプが増えてしまうと考えたためである。ミスタイプが増えると，仮にキーボードを押し下げるスピードが上がったとしても修正に時間と手間を要してしまい，結果的に文字入力の効率が上がらず，心理的なストレスも増加する。そのため，入力の精度を上げミスタ
イプを防ぐことを重視し，スピードは練習では一切問わず，加えてインストラクションで抑制した。

5.3 練習にアルファベットを用いない「増田式」では，練習にアルファベットを一切用いず，キーの配置と押下する指で覚えさせる。
「キーボードリル®」でもそれを実装した。例えば「か」の入力は「Ｋ」「Ａ」
ではなく，ホームポジションで「右手薬指，続いて左手小指」と「２ストローク単位」で覚えさせる。
実際，タッチタイピング習熟者の多くはローマ字入力の際にもアルファベットを意識していないと考えられる。
そこで，これを練習初期から行わせ，アルファベットを意識せずに直感的にタイピングさせることを企図した。
そのために全ての練習において，入力課題はもとより画面に表示されるキーボードの図も含め，一切アルファ
ベットを表示していない。

5.4 フォームとスピードを分離した継続的練習
タッチタイピングができるようになった後も，正しいフォームを保ちタイピングスキルを定着しながらスピー
ドアップも図れるよう，フォーム（タッチタイピング）とスピードの練習を分離し，「ルーティーン」「スピードアップ」の２種類の練習コンテンツを用意した。

6.

「キーボードリル®」の構成「キーボードリル®」は画面・メニュー構成は以下の通りとした。

「キーボードリル®」の特徴

以上を踏まえ，「キーボードリル®」には以下の特徴を持たせた。

5.1 適切なフォーム（手と指の型）から身につける「増田式」でも重視し，本実装でも拡張したように適切な「手と指の型」をまず着実に習得できるようにした。タ
イピングのような運動技能の習得においては，各種スポーツと同様，適切なフォームを習得することが短時間で上達するために重要と考えたためである。
そのために，後述の通り，タッチタイピング習得（手や指の運び方の練習）とスピードアップのための練習を完全に分離し，練習の初期段階では学習者が手指の運び方に集中できるようにした。
また，キーボードの中段（ホームポジション）から上段や下段に移動してキーを押し下げるとき，およびそこから中段へ戻るときには指だけではなく手全体を動かすよ
うに指示し，練習画面でも手全体の動きを表示した。

6.1

メインメニュー

オプション設定後に表示されるメインメニューでは各メニューへのボタンが配置され，「基本レッスン」については進捗状況，「ルーティーン」については毎日の練習を促すために当日の実施が未済であればインジケーターが表示され，実施後は連続実施日数も提示される。

図 1 メイン画面と，実施後のルーティーンボタン- 218 -

2021 PC Conference

6.2

測定チャレンジ

その時点でのタイピング能力の測定ができる。初期画
面では，その時点での学習者のベスト記録である「あなたのベスト記録」と，他の学習者も含めたランキング「みんなのランキング」が表示される。
精度を意識させるため，「あなたのベスト記録」の表示
項目には「入力速度」「入力文字数」「入力時間」といったスピードに関するものに，「バックスペース使用回数」「入力ミス回数」といった精度に関するものを加えた。
「みん
なのランキング」も「入力速度」で上位からソートされるが，「バックスペース使用回数」も表示され，他の学習者との精度も比較できるようにした。

であるレッスン 18 では，その後の継続練習のためのメニューである「ルーティーン」を体験させ，継続学習を促している。
各練習では，前述の通りアルファベットは一切示さず，
ひらがなの入力課題とキーボードおよび手指の動きだけが画面に表示される。学習者は手元（キーボード）に視線を一切落とさず，この画面だけを見てタイピングを練習する（せざるを得ない）こととなる。

図 5 レッスン２（以降）の「出し方」画面

図 4 レッスン 1

練習中のタイプミスへのフィードバックは，軽いアラート音とともに誤って押し下げてしまったキーを黒く表示するに留めている。ミスタイプ数もカウント・表示しない。これは学習者に不要な刺激を与えないためである。
増田はゲーム型タイピング教材のうちミスタイプに対して強いフィードバックがされるものに対し「最初からミスタイプを楽しむことが前提となっています。ところが，ミスタイプの方が強い刺激ですから，その経験を無意識に記憶してしまいます。指とキー位置の正しい条件反射が形成されにくいのです」と批判している。
（増田 1999）
筆者らもこれを支持し，穏やかなフィードバックを実装した。
ミスタイプに対するフィードバック（アラート）後は，押し下げるべきキーが改めて黄色く表示される。母音と子音の組み合わせにおいて子音の入力ミスをした場合には，あらためて母音からやりなおさせる。これは前述の通り，アルファベットの組み合わせではなく，文字単位（母音＋子音）のキーの配置と押す指で覚えさせるためである。
図 6 は「ひ」の入力の際に「I」と誤って「O」を押し下げた場合の画面である。誤って押し下げた「O」キーが黒く表示され，押し下げるべきだった「I」ではなく、その前に押し下げた母音の「H」キーが黄色く表示されている。
なお，これらの練習においても，スピードは一切問わず，逆に「ゆっくり」「あわてないで」「ていねいに」といったスピードを抑制するインストラクションが随時与えられる。また，レッスン２以降は「次へ」機能が備えられ，所定の入力が完了した場合には，スペースバーを押し下げることで即時に次の入力練習に進むことができる。

その後，レッスン２～17 で五十音の行ごとに練習を行う。各行の練習は手と指の運び方の練習である「出し方」，
文字単位の入力練習である「練習」，当該レッスンで練習した文字と既習の文字を組み合わせた3～4 文字単語の入力を練習する「単語練習」の 3 つを基本セットとする。各練習は通常，２～3 分程度で完了する。
また，数レッスンごとに，それまでに練習した文字を行ごとに復習する「振り返り練習」，無意味文字列で入力練習する「ランダム練習」も行う。
全ての文字と句点・読点を練習した後の最終レッスン

図 6 ミスタイプ時の画面

図 2 測定チャレンジの初期画面

測定画面では，漢字を用いた入力課題文と振り仮名，所
定の測定時間である 240 秒への残り時間が提示される。

6.3 基本レッスン

図 3 測定画面

正しいフォームを身につけ，全てのひらがな（含む拗音，
促音，撥音）と読点・句点をタッチタイピングで入力できるようになるための練習メニューである。
レッスン1 では動画でキーボードの入力の基本を学ぶ。

- 219 -

2021 PC Conference

6.4 ルーティーン

7.

基本レッスン学習後に正しい手指のフォームとタッチ
タイピングを維持・定着させるための練習メニューである。五十音の行ごとに全てのひらがなの入力練習をする。
毎日練習することを推奨している。

開発過程において数名のテスターによって形成的評価を行ったところ，「基本レッスン」の学習所要時間は 100
分前後が多かった。パソコン操作やキーボード入力にある程度慣れているテスターが多かったものの，キーボー
ド入力をゆっくり行った上，計測中に「次へ」機能は使っていないことから，パソコンやキーボード入力の初心者であっても合計 120 分（２時間）程度でタッチタイピン
グを習得するための練習は一通り完了できるものと考えられる。
また，テスター（1~3 は大学生，4 は社会人）からは以下のコメントが得られた。
（テスター1）「何度か別のソフトなどで練習をしたことがあるが続かず。キーボード配列は一部覚えているが，打ち方は完全に独自でした。練習の段階でタイプミスのペナルティがないのが嬉しい！前使っていたものは文字が多い上に 1 個でも間違えるとタイプミス判定になってもう一度になってしまい大変でした。
」（テスター２）「取り組みが結構小刻みかつ長期的になってしまったので，むしろタイピングへの慣れといったところは実感しやすかったです。毎日のルーティーン練習があるのもモチベーションになって良いかと思います！
他のタイピングプログラムとの差別化としていいなと感じたことは，キーをあくまでホームポジションを基準に捉えていて，アルファベットでキーを呼ぶことがないところかなと思います。どうしてもアルファベット表記になるとキーを見てしまいたくなる気持ちになりますが，
アルファベットを経由せず日本語が打てるようになるという点では良いと思いました。
」（テスター3）「最初は慣れるのに結構時間がかかったんですが，要するに母音の位置さえ無意識で打てるようになると後は子音の場所のみといった段階ができるのかな，と思いました！」（テスター4）「ある程度，タッチタイピングはできていたつもりですが，指の使い方が間違っていることに気付きました。また，練習前はたまにキーボードを見ていました
が，練習でキーボードを見ない習慣や身体の姿勢ができたためか，気付いたらキーボードを全く見なくなっていました。
」
なお，本稿執筆時点でユーザーによる評価活動を実施
中であり，結果等は発表時に報告する。

図 7 ルーティーンの初期画面

図 8 ルーティーンの練習画面

6.5 スピードアップ練習
基本レッスンとルーティーン練習で正確な運指を覚えた後，スピードアップを望む場合の練習メニューである。
画面下側に表示された，ひらがなと漢字からなる入力
課題を入力していく。正しく入力された場合には画面中
央に当該文字が，誤入力の際には「＊」が表示される。誤入力はバックスペースキーを押すことで再入力できる。
ただし，これはあくまでも「練習」と位置付け，学習者には「仕事中や勉強中など日中は今まで通りのタイピングで OK」と指示している。これは，特に日常はキーボー
ドを見ながら片手当たり 1~２本の指でタイピングしている初学者は，「増田式」で練習中の（慣れない）タッチタ
イピングに急に切り替えると入力速度が極端に落ち，強いストレスを感じることと，一方でこの種の学習者がそれまでの我流のタイピング方法と「増田式」で練習した方法を別のものとして認識させた方が練習を円滑に継続できることが過去の対面講座などで明らかになっているた
めである。

8.

形成的評価よりおわりに
本稿では「キーボードリル®」本発表では「増田式」

やその発展的援用，「キーボードリル®」への実装のポイ
ント等について報告した。本ソフトは今後，評価結果を受けて，改善を重ねていく予定である。

参考文献
(1)
(2)
図 9：スピードアップ練習(3)- 220 -

増田忠士「２時間でマスター 快適パソコン・キーボード」.
日本経済新聞社(1999)
内閣府「令和２年度 青少年のインターネット利用環境実態調査」https://www8.cao.go.jp/youth/youth-harm/chousa/netjittai_list.html （最終閲覧日 2021 年 7 月 15 日）
Vue.js ウェブサイト
https://jp.vuejs.org/（最終閲覧日 2021 年 7 月 13 日）

2021 PC Conference

大学における多人数講義の改善を目指した学習成果の共有・交流の効果
福島耕平*1・下村 勉*2
Email: k-fukushima @ohkagakuen-u.ac.jp*1: 桜花学園大学保育学部*2: 三重大学名誉教授◎Key Words

1.

学習成果，共有，交流，Moodle，多人数講義

はじめにアクティブ・ラーニングの推進により，大学における学
修も少人数でおこなわれる演習科目等では学生の共同的な学びが多く展開されている。
一方，多人数講義科目では，受講人数や授業形態上やむを得ず，教員による知識伝達型の講義が展開されていることも多い。もちろん多人数講義科目であっても，講義への学生のフィードバックを記述した大福帳やミニッツペ
ーパー等を活用し，アクティブ・ラーニングになるよう工夫されてきた 1)。
また，講義で学生がアウトプットするレポートをはじめとする学習成果に対しては，その評価方法や個人での振り返りでの活用について，学習成果アセスメントやルーブリック開発，ポートフォリオとしての活用研究等がおこなわれている 2)。
しかし，学生が学習成果としてアウトプットするレポ
ートをはじめ，大福帳やミニッツペーパー等であっても，教員による学生，または授業評価のためか，学生個人での振り返りに用いられることがほとんどであり，せっかく
アウトプットされた学習成果から学生同士が学び合う機会がほとんどない。これは高等教育だけでなく，義務教育段階を含む日本の学校教育全体の課題であると考える。
筆者らは，小学校において，学習者がアウトプットした
学習成果を共有・交流する実践に継続的に取り組んできた。そのなかで，この学習方法が，学習者の気づきの促進
や知識の獲得に一定の効果があり，小学生はこの学習を肯定的に受け止めていることを明らかにしてきた 3)。
小学校での実践において，一定の効果がみられた ICTを活用した学習成果の共有・交流を重視した学習が，大学での多人数講義科目の改善にも有用ではないかと考えた。

2.

者は前半 8 回を担当した。担当した講義の中で，毎回講
義終了前15 分間を講義内で学んだことに関するミニレポ
ーを書く時間として設定した。ミニレポートは，講義中に扱った内容に対する自分の考えを200〜250 字程度で記述させるもので，課題としてはできるだけ学生の考えが分かれる内容を設定した。このミニレポートを学習成果として学生に共有・交流させた。

3.2 共有・交流の方法
学習成果の共有・交流には Moodle を活用した。Moodle
は勤務校では公式 LMS（Learning Management System）として活用しており，学生もある程度使い慣れている。
今回の実践では，Moodle のフォーラム機能を活用し，学生には毎回ランダムに組まれた 4 人グループで，各グ
ループのフォーラムにミニレポートを投稿させた。ミニ
レポートの投稿は講義終了の 10 分後までとし，時間内に投稿されたミニレポートに対して，同じグループ内で翌週の水曜日 23:59 までに相互コメントをさせた。
相互コメントに関しては，ミニレポートの内容で共感したところや自分の学びにつながった点について肯定的にコメントするよう学生に教示した。
3.3 分析方法
8 回の講義後，学生に質問紙調査をおこなった。Q1・2
は，「はい・いいえ」の 2 件法，Q3〜7 は，「はい・ややはい・ややいいえ・いいえ」の 4 件法で回答を求めた。
また，ミニレポートを書くことや共有・交流に対する自由記述を求めた。質問項目を表 1 に示す。
表 1 質問項目
Q1 自分のミニレポートにつけられたコメントを読んだか
Q2 同じグループの自分以外のミニレポートにつけられたコメントを読んだかQ3 ミニレポートを書くことは自分の学びにつながったか
Q4 人のミニレポートを読むことは自分の学びにつながったか
Q5 人のミニレポートに対してコメントすることは自分の学びにつな
がったか
Q6 人からもらったコメントを読むことは自分の学びにつながったか
Q7 同じグループの自分以外につけられたコメントを読むことは学びにつながったか

研究の目的

本研究は大学の多人数講義科目において，これまで主に教員による評価のために用いられてきた学習成果を学生が共有・交流する活動を重視した講義を展開し，どのような効果がみられるかを明らかにすることである。

3. 研究の方法
3.1 対象学生と実践をおこなった講義の概要
筆者が勤務校で担当している教職課程の科目（2020 年
度後期 金曜日 2 限）において，学習成果の共有・交流を重視した講義をおこなった。受講者は 90 名で，ほとんど
が 2 年生である。
15 回の講義を 2 名の担当者がオムニバスで担当し，筆4. 結果
4.1 質問紙
受講者 90 名中，質問紙の回答が得られた学生は 79 名であった。その中で前半 8 回の講義において，5 回以上ミ
ニレポートの投稿及び相互コメントをおこなった学生を- 221 -

2021 PC Conference

分析対象とした（n=75）。
相互コメントについては，学生にとくに読むよう教示は与えていなかったが，Q1 の結果から 96%の学生が自分につけられたコメントを読んでいた。また，Q2 の結果か
ら同じグループの自分以外につけられたコメントについては，読んでいる学生は約 75%であった。
Q3 のミニレポートを書くことに対しては，「はい・ややはい」の肯定的回答が 100%であった。Q4 の人のミニレ
ポートを読むことが学びにつながったかについては，「はい」という回答が約 90%で，書くことやコメントすることよりも「はい」という回答の割合が高かった。Q5 のコメントすることについては，約 97%以上の肯定的な回答を得た。
Q6 は，Q1 で「はい」と回答した 72 名，Q7 は Q2 で「はい」と回答した 56 名の回答結果となっている。どちらも 96%以上の肯定的な回答を得た。結果を図 1・図 2・
図 3 に示す。

図 1 つけられたコメントを読んだか

図 2 書く・読む・コメントすることが学びになったか

図 3 コメントを読むことは学びになったか

交流の問題点として，「友達の意見が先にコメントされているとどうしても読んでしまって，その意見に寄った意見になりやすい」という指摘があった。

5.

学生に対して，相互コメントを読むように教示を与えていなかったが，自分のミニレポート対するコメントは96%の学生が読んでいた。そのことから，自分のアウトプ
ットしたものに対するフィードバックは，大学生にとっても関心が高いことがわかる。
一方，同じグループの自分以外の投稿に対するコメン
トについては，約 25%の学生が読んでいないという結果であった。コメントを読んだという学生は，Q7 において96%以上が学びにつながったと回答していることから，
学生に対して，読むように教示を与えることが必要である。
ミニレポートを書くことについては，全員が学びにつながったと肯定的に回答した。講義を聞くことはどうしても受身になりがちだが，講義内で書く時間を保障し，書かせることは，学生の学びにとって有用であると考える。
その際に，教員ではなく学生同士が読むという読み手への意識が重要な要素となっている可能性がある。
人のミニレポートを読むことは学びにつながったかについては，「はい」という強い肯定的回答が他の項目より高かった。ミニレポートの課題はあえて学生の回答が分かれるような課題を設定したため，自分とは考えのことなるミニレポートを読むことで，学生は自分の学びにつながったと感じたのではないかと推察できる。
コメントをすること，または人からもらったコメントを読むことが学びにつながったかについては，コメントをすることは約 97%以上，もらったコメントを読むこと
は，自分にもらったコメント，自分以外へのコメントにおいても，読んだ学生の 96%が肯定的回答をしていることから，相互コメントが学生の学びに効果があったことが考えられる。
以上のことから，大学の多人数講義に学習成果の共有・交流を積極的にとり入れることは，学生の気づきを促進
し，より主体的な学びにつながる可能性が大きい。
交流方法については，先についたコメントを自分の投稿後まで見られないようにするなど，方法を検討したい。

6.

4.2 自由記述
自由記述では，「自分とは異なる意見を知ることができ，より学びを深めることができた。他の人の意見をとり入れることで考える幅が広がったように感じた」といったように，人のミニレポートを読むことで，自分にはなかった意見を取り入れ，視野が広がった，または考えが深まったという趣旨の記述が 55 件と一番多かった。
また，「読まれるということでちゃんと書こうという意識をもてた」「自分の意見を文章にまとめることは難しいから避けてきたけれど，文に起こすことで考えがまとまる気がした」等，書くことに対する記述が 8 件あった。
交流に関しても「自分の意見に友達がコメントしてくれることにより，さらに考えを深めることができた」といった記述が 12 件あった。

考察

おわりに

本稿では大学の多人数講義における学生のミニレポー
トの共有・交流を取り入れた講義を展開し，質問紙の結果
からその有用性を示唆した。今後，Moodle に蓄積されている学習ログとの相関などを明らかにし，さらに効果について検証をしていきたい。

参考文献
(1)
(2)
(3)

- 222 -

織田揮準：
“大福帳による授業改善の試み : 大福帳効果の分析”，三重大学教育学部研究紀要 教育科学 教育科学，42，
pp.165-174（1991）．
森本康彦：“e ポートフォリオの理論と実際”，教育システム情報学会誌，25，2，pp.245-263（2008）．
福島耕平，下村 勉：“Moodle とタブレット端末を活用した
学習成果の共有・交流が児童の知識獲得に与える影響”，コ
ンピュータ＆エデュケーション，39，pp.70-75（2015）．

2021 PC Conference

業務を効率化するための自動シラバス登録 RPA の開発
李凱*1
Email: likai@dokkyo.ac.jp*1: 獨協大学経済学部経営学科◎Key Words

1.

RPA，働き方改革, Python, 自動化

はじめに

国、地方自治体、教育機関などを取り巻く環境は日々急速に変化しています。特に人口減少、少子高齢化など、社
会構造の変化とともに、解決すべき社会課題は多く存在する。日本政府が主導して取り組んでいる「働き方改革」
では、業種・業界を問わず労働環境の改善が求められている[1]。
このような課題に対し、総務省は「スマート自治体」として、RPA（Robotic Process Automation）や AI（人工知能）などを活用し、自治体の業務プロセス改善などを提案している[2]。文部科学省は 2017 年 8 月、中央教育審議会と学校における働き方改革特別部会がまとめた「学校における働き方改革に係る緊急提言」を公開した[3]。この緊急提言では、政府が本腰を入れて教職員の労働環境の改
善に取り組む姿勢が示されている。その改善策として注目を集めているのが、ICT を活用した学校業務の効率化と生産性の向上である。例えば、プリント配布、出欠管理、
成績処理、集金対応など、いずれも多くの学校で手作業で膨大な時間をかけて行われている業務を「教務系」支援シ
ステム、健康診断票や保健室管理などの「保健系」、そして「学校事務系」などの業務を支援するシステムなどの活用が挙げられる[4]。このような ICT ツールを活用し、手書き書類や手作業が多い教職員の業務の効率化、学校・学級運営に必要な情報や、児童・生徒の状況の一元管理および共有を可能になる。また、他の様々な教育 ICT サービ
スを活用すれば、教員たちの事務作業にかかる時間は大幅に短縮できる。
しかし、情報のデジタル化により、紙からデジタルへ転記、情報の登録など作業が二度手間になり、事務作業時間がさらに増える恐れがある。教員の教育、研究、学生と向き合う時間を確保するため、事務業務の軽減が求められている。
学校の「働き方改革」の一つの解として、RPA（Robotic
Process Automation）をはじめとするデジタルテクノロジーの活用が挙げられる。RPA は、PC で自動化できる「ソフトウェアロボット」である。RPA は、ロボットによる業務自動化の取り組みを表す言葉で「デジタルレイバー（Digital Labor）」や「仮想知的労働者」とも呼ばれている[5]。RPA の特徴として、「繰り返し型の定型業務」や「コピー＆ペースト」など転記作業、「システムの入力・情報照会」など単純作業の自動化が得意である。現在、RPA は金融をはじめ、商社、流通、小売、不動産、自治体など広範囲な業務自動化・効率化に対応できる技術として、注目を集めている。学校業務においても、金融機関や自治体と同様に事務処理が多く、教務、事務的な作業にも RPA の高い導入効果が期待される。
しかし、RPA システムは高価のため、学校現場での導入はまだ多く見られない。本研究では、Python を使って、教員が Excel にまとめられたシラバス文書を自動的に
Web 上に登録できる RPA プログラムを開発した。ユーザ
ーログインから、目標ページへの遷移、対応箇所の入力が自動で実現することにより、転記作業やデータ更新の事
務作業時間を大幅に短縮することができた。これにより、教員が教育や研究など専門業務に集中することが期待できる。

2.

PortaII(ポルタ・ツー）の概要

PorTa II（ポルタ・ツー）は、獨協大学において 2019 年
9 月から運用が開始されたポータルサイトである。大学からの連絡、講義連絡、資料配布、出席確認、レポート課題など、大学での様々な活動に使用する Web システムである。教員は、成績登録、シラバス登録、受講者名簿確認、出欠登録などに良く使うシステムである。
シラバスは、各科目の授業実施について教員・学生間で共有される一種の「道しるべ」であり、履修登録から成績評価に至るまでの学修活動を導く重要な役割を果たすものである。また、大学の認証評価や高等教育支援などの観点からも、シラバスの整備と明確化も強く求められている。
毎年 1 月中旬に大学教務部長が「シラバス作成のためのガイドライン」を発行し、教員が 2 月中旬までにシラバスを作成・登録しなければならない。
シラバス作成の理念は、各科目は、学部学科の学位授与
方針（ディプロマ・ポリシー、略 DP）と教育課程編成方針（カリキュラム・ポリシー、略 CP）に基づき、両ポリシーの中での位置づけや関係づけが明示される必要がある。具体的には、学生が毎回の授業に目的意識を持って参加できるように、各回の授業内容・活動内容が具体的に明示されていること。学生が自立的で実質的な学修を行えるように、事前・事後の学修内容が具体的に明示されていること。特に、シラバスは学生にとって分かりやすいこと、
すなわち学生が「自分が何をすべきか」を把握しやすい表
現で書かれていることが必要である。
シラバスには、「科目名、開講学期、曜日時限、単位数」
等の基本情報は、事務局で設定されているため、入力が不要である。その他の詳細情報（授業の目的・内容、授業の形式・方法と履修上の注意、事前・事後学修の内容、テキスト、参考文献、評価方法、関連科目）及び授業計画詳細
情報 14 回分（授業計画、授業の内容、事前・事後学修の内容）に関して、教員が各自で PortaII に登録する必要がある。

- 223 -

2021 PC Conference

本学の場合、各教員が毎年5 科目以上の授業を担当し、春学期と秋学期を合わせ、10 科目×14 回のシラバスを登録しなければならない。また、複数の教員が同一授業を担当する場合、担当教員が統一シラバスを複数授業のシラ
バスに複数回に転記しなければならない。
1 月~2 月は教員が卒業論文、期末試験、採点など一番忙しい時期であり、またシラバスを作成・登録など事務的な作業に加え、教員にとって、これらの事務作業に非常に負担になる。従って、登録作業を短縮できるシステムが求められている。

3.

システム構成本研究で開発したシラバス自動登録 RPA プログラムは、
Python でSeleniumライブラリを使って開発した。
Seleniumは Web ブラウザで行うクリック操作やキーボード入力などをプログラム上から自動で操作できるようにしたライ
ブラリである[6]。Selenium を使って人間がブラウザを経由して操作しているのと同じ動きを実現することができる。また本研究は Chrome ブラウザにプログラムでページの遷移、自動入力を実現するため、ChromeDriver を利用した[7]。ChromeDriver は Chrome ブラウザをプログラムで動かす為のドライバーである。事前に Chrome と同じバージョンの ChromeDriver をパソコンにインストールする必要がある。Selenium と ChromeDrive を組み合わせて使うことで、スクレイピングやブラウザの自動操作が可能になる。
スクレイピング（scraping）とは、ウェブサイトから情報を取得し、その情報を加工して新たな情報を生成することである。インターネット上の情報を集めてまとめるのは、手動で行うとそれなりの時間と労力がかかり、スク
レイピングを利用すれば、データの取得を自動化でき、生産性が向上する。スクレイピングは HTML を利用して情報を取得するため、取得先の HTML の構造が変わってし
まうと、プログラムの修正が必要になる。またアクセス先に大量の負荷がかかる恐れがあり、法律や Web サイトの利用規約などいくつか注意すべき点がある。法律に違反しないため、「私的利用」と「情報解析」に限られている。
3.1 ログイン
まず、Selenium の webdriver で PortaII へアクセスしてから（図１）、自動ログインするため、ユーザー名とパス
ワードの入力欄を指定する必要がある（図２）。PortaII のHTML のソースコードを解析した結果、入力欄がid='username Input'と id='passwordInput'で定義されたので、今回は driver.find_element_by_id を使って、ユーザー名とパスワードを指定し、ログインした（図３）。

図 2 ログイン画面
username='******'
password='*******'
userNameInput=driver.find_element_by_id('username
Input')
userNameInput.send_keys(username)password_input=driver.find_element_by_id('passwordInput')
password_input.send_keys(password)
図 3 ログイン

3.2 目標ページへの遷移
ログインしてから、いくつかのリンク、タグ、ページを経由し、最終的にシラバス登録のページへ移行する必要がある（図４）。まず、シラバスタグへの遷移、次にシラ
バス登録リンクへの遷移、そして目標科目への遷移、最後に授業詳細タグへの遷移（図５）、順番に次々へ遷移する必要がある。またサーバーに負荷がかからないように、各遷移の間に sleep で一定時間に待つように設定した。その他、エラーが発生した場合は、except の例外処理を追加した。

From selenium import webdriver
From time import sleep
Import sys
Import openpyxl as excel
Driver =webdriver.Chrome('c:¥chromedriver_win32¥chromedriver')target_url='https://***********'
driver.get(target_url)
図 1 PortaII へアクセス

図 4 シラバス登録画面への移行

図 5 「授業計画詳細情報」の登録- 224 -

2021 PC Conference

図 6 シラバスへ遷移の xpath
図 9 目標入力ボックス名前の確認
wb=excel.load_workbook(filename)sheet=wb.worksheets[0]for textarea in tab3.find_elements_by_tag_name('textarea'):#途中省略
textarea.clear()textarea.send_keys(sheet[cell(col,row)].value)#途中省略
図 10 シラバス自動登録#シラバスへ遷移
driver.find_element_by_xpath("//div[@id='tab-sb']/p")#シラバス登録へ遷移
driver.find_element_by_xpath("//ul[@id='tabmenuul']/li[1]")#科目へ遷移tr.find_element_by_tag_name('input')#授業詳細へ遷移
driver.find_element_by_xpath("//div[@id='tabs']/ul/li[3]")#内容登録へ遷移
driver.find_element_by_xpath("//div[@id='tabs-3']")
図 7 各ページへの遷移
各タグ、リンク、要素が PortaII の HTML に様々な方法
で定 義され、種 類に合わせ て Selenium を 使い、
find_element_by_id, name, tag, link, xpath などの方法で目標要素を検索する必要がある。例えば、最初メニューにある「シラバス」をクリックするため、元の HTML に<div
id=”tab-sb”> 中 の <p> で 定 義 さ れ 、 プ ロ グ ラ ム にdriver.find_element_by_xpath("//div[@id='tab-sb']/p") で 要 素を検索した（図６）。その他の PortaII にある全ての要素を解析し、各遷移に対応する検索法をプログラムした（図７）。
3.3 シラバスの自動登録
各ページへ順番に遷移してから、最終的にシラバス登録のページにたどり着く。本プログラムは教員が事前にExcel にまとめられた 14 回のシラバス（授業計画、授業
内容、事前・事後学修の内容）を使って（図８）、自動的に PortaII の各対応場所へ入力を行う。
図９に示したように各入力欄が HTML に textarea として定義されたため、まず、find_elements_by_tag_name('textarea')ですべて 42 個の textarea を取得した。次に、
PortaII に元の登録データを clear()で各 textarea を消去してから、最後に各 textarea の所在行数と列数を計算し（図１０）、対応する Excel にある同行同列のセルデータを自動的に入力した（図１１）。

図 11 RPA で自動入力したデータ

4.

結果
従来教員がMS.Word やExcel にまとめられたシラ
バスを一つずつ手動で Excel から PortaII にコピー＆ペーストで転記する作業が必要である。このような単純作業に時間がかかるし、人的ミス、心理的なス
トレスにもなる。実験では、一科目あたりのシラバ
スの登録には、Excel から PortaII に手動で転記する
場合は約 210 秒がかかることに対し、本 RPA プロ
グラムを利用した場合、ログインから各ページへの遷移、登録まで 20 秒で処理できた（表１）。実質的にログインや各ページへの遷移を除いた場合、データの転記のみは 7 秒だけであった。10 科目のシラバ
スを登録する場合、手動の 35 分に対して、RPA は
約 3 分で終わった。結果として、RPA によって処理時間が約 90%削減できた。
表 1 シラバス登録時間の比較（単位：秒）
RPA
RPA
科目数
コピペ
削減
遷移と入力
入力
1
210
20
7
190
5
1050
100
35
950
10
2100
200
70
1900

5.

図 8 事前にまとめられた Excel データ

おわりに
本研究は Python で自動的にシラバスを PortaII に登録できる RPA プログラムを開発した。実験的に90%の転記作業時間を削減できた。コピー＆ペース- 225 -

2021 PC Conference

トなど時間のかかる単純な事務的作業を大幅軽減でき、教員が教育や研究など専門業務に集中できると期待できる。また、教務にとっても、同一科目シ
ラバスの転記を大幅に時間を短縮することができ、業務の効率化、高い費用対効果が期待できる。本プ
ログラムの問題点として、Chrome のバージョンが自動的アップグレードされた場合、ChromeDriver のバージョンもそれに応じてアップグレードする必要がある。また、PortaII のシステム構成が変わった
時に、各要素を取得するため、RPA プログラムも変更する必要がある。
今後、シラバスの登録だけでなく、成績登録、出席状況、レポート提出状況なども RPA で自動的に取得・登録し、新たな知見を生み出すよう開発して
いく。
参考文献
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)

「働き方改革」の実現に向けて-厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000148322.ht
ml, (2021 年 7 月 6 日閲覧)
「スマート自治体」の実現 - 総務省
https://www.soumu.go.jp/main_content/000621144.pdf , (2021 年
7 月 6 日閲覧)
文部科学省「学校における働き方改革について」,
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/hatarakikata/index.htm ,(2021 年 7 月 6 日閲覧)
高橋 純：
“ICT の活用 ICT を活用して膨大な書類作業を軽減 多忙感や徒労感を取り払う”, 総合教育技術 72(9), 3436 (2017-10)
RPA（ロボットによる業務自動化）とは
https://rpa-technologies.com/about/(2021 年 7 月 6 日閲覧)
selenium package:https://pypi.org/project/selenium/(2021 年 7 月 6 日閲覧)
ChromeDriver Downlaod
https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads , (2021 年 7 月 6 日閲覧)

- 226 -

2021 PC Conference

スーパーティーチャーはいらない。授業の閉鎖性を破る必要性―教師一人授業からの脱却―
筒井 洋一*1

Email: ytsutsui@gmail.com*1: 京都工芸繊維大学工芸科学部◎Key Words

1.

授業ボランティア，SA，教師一人授業，オープンな授業

はじめに大学における教育改善への関心が高まる中で、その中核である大学教員の指導力を強める動きが高まっている。
もちろん、依然として大学教員の授業はつまらないとか、工夫が足りないという声も聞く。そうした否定的な見方がありつつも、授業を担当する教員の業務過多や資質の向上が求められている。2020 年度は、コロナ禍において対面授業からオンライン授業への転換にとどまらず、その後も教員としてより高度な業務が求められてきている。
しかしながら、教員がさらなる努力することで教育改善が進むのだろうか？
教員に過度な負担を求めるのではなく、教員以外の人との連携体制を構築して、教員一人授業からの脱却を図った方が、授業進行が妨げられるトラブルに対応しやす
く、授業提供者も役割に専念しやすいのである。

2. 大学教員の業務過多と教育活動
2.1 大学教員の業務の推移
大学教員の業務は、教育活動、研究活動、学務の三つに区分される。教育活動は授業や学生との応対、授業打ち合
わせなどを含む。研究活動は学会や研究会などでの発表、論文執筆、講演活動である。学務とは所属組織の運営である。
文科省が実施した「大学等におけるフルタイム換算データに関する調査」(2002 年、2008 年、2013 年調査 1 )(以下「FTE 調査」という。)によれば、大学運営業務・学内事務手続きの効率化が最も深刻な事態となっており、これらが教育・研究活動を圧迫しているのである。コロナ禍
には、その傾向はさらに強まっている。

こうした教員の業務過多の中で、教育改善がおこなわれるのだろうか？ 私は、どんなに加重負担になっても教育改善に取り組むことができるスーパーティーチャーを育成することではなく、ごく一般的な教員が教員以外の人との連携体制を構築して、結果的に業務量を減らして、教員一人授業からの脱却を図ることができないかと考えている。
2.2 教員一人授業からの転換
かつて、よりより授業を創り、授業が教員の聖域とならないように、授業設計・補助者などのアドバイスを受けながら授業作りをすることが求められていたが、コロナ禍
においてはむしろ教員一人授業でのさらなる負担過多を求められている。しかし、その一方で、SA(Student
Assistant),TA(Teaching Assistant)などの授業補助者が授業内で活躍しはじめたことも事実である 2。このように授業補助者の広がりによって、教員一人授業から徐々に変化してきているのである。

3. SA・授業ボランティア中心授業
3.1 授業ボランティア中心授業の開始
筒井は、2013 年から京都精華大学「グループワーク概論」（選択科目）において、学外から募集した授業ボラン
ティア中心の授業をはじめた 3 。彼らは、教員の補助者ではなく、教員と協力しつつも、独自の裁量で授業を進行する存在である。
ボランティア中心授業をはじめると同時に、教員・学生だけの閉鎖的な学習空間（教室）を開放するために、学外からの授業見学者を常時受け入れていった。このように学外に開かれた授業をはじめることで、教員一人授業からの脱却を図ったのである。
教員は事前に授業のゴールと大枠のシラバスを提出しているが、全体のゴールと合致している限り授業ボラン
ティアに毎回の授業の進行は任せている。教員の仕事は、「教えること」ではなく、学生、ボランティア、見学者な
どが織りなす学びの場をホールドする事であると考えている。この特徴は、その後、他大学での授業においても継続している。
2017 年後期からは京都工芸繊維大学「リーダーシップ
基礎 2」を担当し、授業ボランティア中心の授業をはじめた。同時に、対面授業の中で、海外からのオンラインゲス
ト講師や見学者が参加する Zoom によるオンライン授業も開始した。2017 年からオンライン授業を経験している
強みによって、2020 年のコロナ禍に伴うオンライン授業
に関する混乱は、当授業においてはほとんどなかった。
授業内容は、授業ごとに異なるが、共通するのは、自己や他者とのグループワークによって課題解決をおこなうことである。発表後には、自己およびグループメンバー相互のフィードバックによって振り返りをおこなう。そこには、見学者も一緒に入って学生のやりとりを傾聴するのである。
2013 年から授業ボランティアと見学者と一緒に授業を創っているが、現在まで授業ボランティアは約 40 名、見学者は延べ 1500 名である。授業ボランティアは半期で交代するが、関心の強い見学者は何度も来る。昨年からオンライン授業によって、それまで少数であった遠隔地から- 227 -

2021 PC Conferenceの見学者が増えたのである。
一般的な見学者は、教室の後ろから受講生を見るのでであるが、この授業ではむしろ見学者は学生グループに入っていく。見学者は傾聴を主として学生の様子を見守っていくが、学生は見学者を意識しながらグループワー
クをおこなうのである。

3.2 SA 中心授業
2013 年から始まった授業ボランティア中心授業につづいて、2017 年前期からは京都工芸繊維大学「リーダーシップ基礎 1」において SA 中心授業をはじめた。前任者が前期「リーダーシップ基礎 1」において導入していた SA
精度を継承し、後期「リーダーシップ基礎 2」では私がはじめた授業ボランティア制度を導入した。
「リーダーシップ基礎 1」履修生の中から、「リーダー
シップ基礎 2」で授業作りやファシリテーションを学び、SA 中心授業を進行する経験を積んだ学生が翌年の SA となっていった。ただ、すべての「リーダーシップ基礎 2」履修生が SA になるのではなく、4〜6 名が翌年前期「リーダーシップ基礎 1」の SA となるのである。
前期に先輩 SA の素晴らしい授業進行に敬服して、自から来年度前期 SA になりたいと思った学生は、後期「リーダーシップ基礎 2」を履修し、授業進行について学んでいく。このように一年間の SA 育成システムに基づいて、毎年極めて有能な SA が育成されてくる。
SA は無償で関わるボランティアとは違って、若干の謝金が支払われる。けれども、彼らは謝金を主目的にするのではなく、むしろ自分で授業進行してみたい、一年生と一緒に学んでみたいという気持ちが強いのであり、謝金の有無とはあまり関係がない。
授業内容は、毎回ゲスト講師からテーマをもらい、そのテーマを解決するために、4，5 名のグループで課題解決
提案を創り上げ、クラス内で選ばれたグループが集まって全体発表がおこなわれ、上位入賞グループが決定される。しかし、受賞するかどうかより重要なのは、自分なりのリーダーシップの概念とグループ内での実際の行動との関係を振り返ることである。体験と振り返りを重視した授業となっている。見学者も学生グループと同じ場所にいて、その振り返りを傾聴している。

感染の広がりの中では、オンライン授業に転換する必要があると結論づけたので、筒井は SA の決定に従った。そして、オンライン授業になると、Zoom テクニカルサポー
トと授業進行の両方が必要であるが、私が前者を担当して、SA が後者を担当した。
対面授業であった 2019 年までにも、授業進行を SA（ボランティア）が担当し、海外からのゲスト講師や見学者の対応を筒井が担当することでスムーズな授業運営が可能となった。
このように2013 年から教師一人授業をやめて、授業ボランティアと共同して授業を担当することで、授業ボランティアは授業進行や内容に集中できた。筒井は学生、見学者、授業ボランティアとの学びの場をホールドしたり、オンライン授業への対応に集中できたのであり、何らかのトラブルが起こった時には、授業進行させながら対応することが可能であった。
もし教員一人授業で何らかのトラブルが発生した場合には、一時的に授業進行を止めざるを得ない。他の授業で当たり前におこなわれているこういった教師一人授業はトラブルが生じないという前提でおこなわれているが、いざトラブルがおこった時には極めて脆弱である。オンライン授業の場合にはよけいにそういったトラブルに配慮すべきであるが、実際にはそれはないものと考えられ
ている。
4.

おわりに
教員一人授業というのは、授業進行が妨げられるトラ
ブルに脆弱である。これは、オンライン授業になってさらに顕著である。こうしたことが自明にもかかわらず、教員一人授業が当たり前におこなわれている。
そこには、どんなトラブルにも対応可能なスーパーティーチャーを想定して、教員はさらなる資質向上を図る
必要があると考えられている。そこ前提がいかに脆弱であり、教員一人ではもはや対応が不可能であることがわ
かるのは、トラブルが起こった後である。
筒井は、そういったトラブルが生じたとしても復旧可能な形として、教師以外の人との連携によって、トラブル
対処と授業進行が並行的におこなうことを可能にすべきであると思う。

引用文献
3.3 教師一人授業からの脱却
以上のように、授業ボランティア中心授業であれ、SA
中心授業であれ、共通しているのは、彼らは教員とは協力しつつも、独立とした存在であることである。SA やボランティアが授業の進行を担当して、教員が学生・SA（ボランティア）
・見学者をつなぐ学びの場をホールドしている。
SA（ボランティア）が教員から独立した存在であるということは、教員からの提案も彼らに否決される可能性がある。大学との関係やゲスト講師との事前打ち合わせなどは教員が担当するとしても、授業の進行においては、SA（ボランティア）が決めたことに教員は従うことになる。
たとえば、本年前期の授業では、コロナ禍が広がる中で、当初予定したように、対面授業にするか、それともオンラ
イン授業に変更するかの判断を下す必要があった。SA は

12

3- 228 -

https://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/31/06/__icsFile
s/afieldfile/2019/06/26/1418365_01_3_1.pdf
岩崎千晶他著「関西大学における教育補助者を活用した活動、授業実践の動向分析 －学部生・院生の教育力活用制度の全学展開に向けて－」『関西大学高等教育研究』(3), 53-67,(2012-03)
筒井洋一他編著『CT(授業協力者)と共に創る劇場型授業―
新たな協働空間は学生をどう変えるのか』、東信堂、東京,(2015)。

2021 PC Conference

オンライン授業で有効なデジタル漫画教材の利用に関する提案
西島花音*1・川名典人*1・布施泉*2・曽我聡起*1
Email: m2200120@photon.chitose.ac.jp*1: 公立千歳科学技術大学*2: 北海道大学◎Key Words

1.

デジタル漫画教材，オンライン授業，デジタル端末

はじめに講義における漫画を用いた教材(以降，漫画教材と記す)の利用については，様々な先行研究があり(1)，学習内容を記した漫画教材も市販されている(2)。そこでは，漫画教材の教育的効果が高いことが習者がわかりにくいポイントを指摘する場合はその部分を学習者視点として加えることや，作者がオンデマンド講義を視聴している際に強く疑問と感じた部分を擬似的な学習者の視点として作成することで，漫画教材に学習者の意識を加え，今までの漫画
教材と同じ教育効果を得られるようにした。

示されており，漫画教材を学習の場に取り入れる事例は多い。また，学習者が講義の復習を行う際に用いるのは，教員の用意したスライドや資料であり，それらの多くは教員の口頭による講義の補助教材として作成されているため，単体では十分に理解できない場合がある。
本研究では，復習教材として，大学における講義
内容を漫画化し，学習者へ提供した。また，研究の漫画教材の汎用性について報告すると共に，コロナ禍におけるオンライン授業で漫画教材がどのように活用されるのかを提案する。

2. 漫画教材の作成と講義形態の変容
2.1. 漫画教材の作成
研究では講義中の学習者の反応を見るために，
デジタル端末を使用し，講義の内容をリアルタイムに漫画化した。完成後担当教員に確認を行い，学習者に提供した(図1)。また，学習者の理解が不十分な点や，疑問点を解説する内容を追加し，第三者視点として描くことによって，漫画教材の教育効果を高めると共に，教員にとっても講義の振り返り教材になるという結果が得られた。

2.2. 新型コロナウイルスを受けて新型コロナウイルス感染拡大により，北海道では緊急事態措置が実施された。それに伴い，学校の講義形態に変化があった。感染拡大を防ぐために，予め教師によりビデオ収録された教材や音声
教 材 を 学 習 者 に 提 供 す る オ ン デ マン ド 講 義 や，
Zoomなどを用いたリアルタイム形式のオンライン授業が増えた。このため，これまでの研究で作者が行っていた第三者視点として学習者の目線を描くということが難しくなった。しかし，教員側で学図1 漫画教材の例
関 西 大 学 の 調 査 で は ， オ ン ラ イ ン 授 業 の デメ
リットとして「友達と一緒に学べず孤独感を感じる」「勉強のペースが掴みにくい」などが挙げられ，授業の満足度及び理解度も低い実態が得られた(4)。そのため，研究の漫画教材をオンライン講義の復習教材として活用することで，従来の漫画教材
での教育効果に近いものが受けられる。

3.

視聴覚教材と漫画教材の構造的比較
視聴覚教育の専門家Daleは，映画やビデオの教

育効果について1957年に述べている(5)。彼の考え方である「経験の円錐形」漫画教材の記述は無い(図2)。デールは，具体的体験であるほど，学習者にとって身近な体験と感じ，理解を促進する効果があると示している。漫画教材とは，言語的シンボル
であるテキストと，視覚的シンボルであるイラストを複合した表現技法である。そのため，図2の(a)の部分を補うと考えた。また，上述より本研究の漫画教材は，従来の漫画教材とは異なり，学習者の受けた講義をそのまま教材にするため，より具体的体験に近い効果が得られる。

- 229 -

2021 PC Conference

実験の結果，全員が漫画教材を作成することができた。アンケートの結果，漫画教材を早く，わかりやすく作成することに対して難易度が高いと感じる
学生が多い傾向であることがわかった。また，イン
タビューで得られた意見には「漫画にするには，自分がしっかり理解することが大切と感じた。そのため漫画を描くことで自分の理解を促進する効果は十分にあると考える」があり，学習者にわかりやすい漫画教材を作成するためには作者自身の教
育内容の理解を促す可能性が示唆された。

(a)

(b)
図2 「経験の円錐形」出所：(井上ら，1993)，135.

頁をもとに筆者作成

4.

漫画教材の汎用性

漫画教材の課題の一つは，漫画教材を著者のみで作成していることだ(6)。漫画教材に汎用性を持たせるためにも，教材の要点を整理し示すことで，漫画作成者を増やす試みを行った。今回は，漫画教材の作成の難易度を検証するために公立千歳科学技術大学の4年生10名を対象とし，漫画教材の作成方法を伝え，その後に講義を聞き，漫画を作成することが可能か実験をした(図3)。
実験では，漫画の構造として，「文章」「絵」「コマ割り」「漫符」で表現されるものであり，
本実験では学生に伝える内容として漫画教材が前述の要点で構成されていること，漫画教材作成の目的を，相手に講義内容を分かりやすく伝えることと
した。

おわりに

本研究の実験で行った漫画教材の作成者を増やす
試みでは，作成方法を伝えた学生全てが漫画を作成することが可能であった。ここから，漫画教材
を学習者自身に描いてもらう事でより講義の教育効
果を高めることへ活用できるのではないか。また，オンライン授業でも，受講者自らが作成者となることで，デールが「経験の円錐形」で示したよ
うに，複雑な現実を単純化したモデルを使用する経験である「ひな型体験」をし，図2の(b)と同等の体験が得られることで，より具体的体験の効果が得られると考える。

謝辞
本研究の一部はJSPS科研費18K02905の助成によるものです。

参考文献(1) 曽我聡起，中原敬広，川名典人，布施泉，中村泰
之：“ボトムアップから始めるデジタル教科書を用いた講義の実践と提案”，コンピュータ＆エデュ
ケーション ，Vol.41，pp.14-21(2016)(2) 佐藤 実 著，あづま 笙子 作画：”マンガでわかる微分方程式”，オーム社(2016)(3) 西島花音，曽我聡起，川名典人，布施泉:“デジタル
漫画教材における学生支援に関する構成要素の考察”2020年度年次大会(京都／オンライン)pp.19-

図3

学生が作成した漫画教材の例

20(2020)

その後，漫画作成の難易度についてアンケートとインタビューを行い10人中7名の回答の得た(図4)。
1.漫画作成の難易度をお答えください
2.漫画を素早く描くことの難易度をお答えください
3.漫画をわかりやすく描くことの難易度をお答えください
[人]

4
3
2
1
0

https://www.kansai-u.ac.jp/ja/assets/pdf/about/pr/press̲release/2020/No38.pdf(2021/7/15)(5) 井上智義 著：”視聴覚メディアと教育方法Ver.2―
認知心理学とコンピュータ科学の応用実践のために”，北小路書房(1999)(6) 西島花音，曽我聡起，川名典人，布施泉:“三人称視点で作成する講義内容に関するデジタル漫画教材
1
簡単だった

図4

(4) 関西大学，「オンライン授業に対する学生の本音」

2

3に 関 す る 研 究 ” P C カ ン フ ァ レン ス 北 海 道 2 0 1 9

4
難しかった

pp.83-84(2019)

漫画作成の難易度についてのアンケート- 230 -

2021 PC Conference

複数のフォトレジスタを用いた学生の姿勢推定―学生の個人差に関する検討―
有馬寛太*1・高瀬治彦*1・北英彦*1
Email: 421M203@m.mie-u.ac.jp*1: 三重大学工学研究科電気電子専攻◎Key Words

1.

姿勢検出，フォトレジスタ，機械学習

はじめに

講師は授業中の学生の様子を把握する必要がある。学生に対してより良い授業を行うためには，講師が授業中の学生の状況を把握し，その情報をもとに授業の質の向上を行う必要がある。これは講師 1 人に対して生徒が少人数であれば可能であるが，100 人規模の教室での授業の場合など，生徒が多人数になる場合は困難になる。リアル
タイムで把握するとなるとさらに困難である。
そのため，本研究では授業中の学生の様子の把握のひとつとして，学生の姿勢をリアルタイムで推定することを目標にする。
学生の姿勢を把握するためのさまざまな研究が行われている。例えば，カメラを使用し授業中の学生の骨格の抽出を行い，その情報から姿勢を推定する方法(1)や圧力セン
サや距離センサを用いて姿勢を推定する方法(2)，影を使った姿勢推定方法(3)などが提案されている。カメラを使用する方法はプライバシーや撮影される際の精神的負担の点で問題があり，圧力センサや距離センサを使用する方法
では筆記時の姿勢などの授業中に行われる姿勢を検出できないと考えられる。
そのため本研究では，プライバシーに配慮しながら，比較的精神的負担が少ないと考えられ，机上での姿勢を細かく推定可能な方法である影を使った姿勢推定について検討を行う。

2.

影を使った姿勢推定について

この章では，従来手法として佐々木らによる方法(3)を紹介するとともにその問題点について簡単に説明する。
2.1 影を使った姿勢推定の方法
光センサであるフォトレジスタ 4 個を 1 つのセンサ群
として，これを 3 個机の縁に取り付け，そこにかかる学
生の影の濃淡を測定値として使用し，姿勢推定を行う。センサ群を図 1 に示し，これらセンサ群を設置する場所を
図 2 に示す。センサ群はそれぞれ左腕，上体，右腕に対応する箇所に設置する。

図２ センサ群を設置する場所

2.2 影を使った姿勢推定についての問題点
この手法によって両腕の上げ下げ，上体の傾きなどの簡単な姿勢の情報の推定ができる可能性が示された。しかし，実際に計測結果から現在の姿勢の推定は行われていない。そのため，本研究では，実際に推定を行い，光センサを用いる手法の性能を評価する。

3. 作成するシステムについて
3.1 概要作成するシステムは，机に取り付けた 12 個のフォトレ
ジスタから得た測定値をもとに，学生の姿勢をリアルタイムで推定する。具体的には，事前に用意した学生が机に作る影の濃淡のデータを学習したモデル（学習モデル）に，
推定対象の影の濃淡の測定値を評価用データとして与えた時，現在の学生の姿勢の推定を行うシステムである。

3.2 モデル作成
学習モデルは学生のさまざまな違いに対応しなくてはならない。学生の体格や服装だけでなく，学生を取り巻く
教室内の環境の変化に対応し，正しく姿勢を推定できるモデルを作成する。本研究では，scikit-learn のチートシー
ト(4)に従い，ランダムフォレストを使用した。
ランダムフォレストとは，決定木と呼ばれる分類や回帰のルールを枝として作ったものを複数作成し，その決定木の多数決により分類を行う手法である。

4. 実験
4.1 目的
フォトレジスタの個数を増やすことで学生の体格や服装の違いに対応し，姿勢推定を行えるか確認する。
図１ フォトレジスタを使ったセンサ群

4.2 実験方法
実験は，学習用データを用いて学習したモデルに対して，別途収集した評価用データを判別し，その精度をセン- 231 -

2021 PC Conference

サ数を変えて調査した。学習用データは，8 種の行動（授業者を見る，うなづく，右手でほおづえをつく，左手でほおづえをつく，メモをとる，微笑む，居眠りをする，教材を見る）をそれぞれ 2 分ずつしてもらい収集した。評価
用データは，行動を特に指示することなく 20 分間さまざ
まな姿勢をとってもらい収集した。これらの収集したデータ（動画）の各フレームの画像に対してそれぞれ左腕・右腕の上下および上体の前後についてラベル付けを行った。腕の上下は机上に腕が存在しているかどうかを基準とし、上体の前後は明らかに前傾姿勢になっているかど
うかを基準とした。8 種の行動から収集したデータをもとにラベル付けされたデータを学習用データとした。また，
20 分の行動のデータにラベル付けしたものから上下および前後のデータ数が同数になるように，評価用データを選択した。データ数は表１に示す。この評価用データに対して学習用データを学習したモデルを使い、ラベル付け
された値を予測する。そして、この予測に対する正答率などを算出した。また，学習用データと評価用データの収集
対象は男子大学院生 2 名とした。
表１ データ数
12 個

3個

被検者

対象

被験者 1

左腕
上体
右腕

616,068
26,092670,918

左腕

240,994上体
右腕30,106
209,782

被験者 2

4.4 考察
表２より，上体に関してはセンサの数によらず正確に推定できなかった。これは，上体は影の濃淡がはっきりしづらく判別が困難であるからだと考えられる。
しかし，左右の腕に関しては，3 個のセンサの場合と 12個のセンサの場合を比較したとき，大半の部分で F 値が同程度か 12 個のセンサのほうが優れていた。このことより，センサの数を増やすことによって推定の精度を向上できたと考えられる。
以上より，センサの個数を増やすことは推定の精度を上げることに役立つことがわかる。

5.

参考文献
(1)

測定は左右の腕の下，体の正面の 3 か所に各 4 個(計 12個)のセンサを設置して行った。センサ数を変えたデータ
は 3 か所から各 1 個(計 3 個)のセンサの測定値のみを用いたものも使用した。
本研究ではモデルの精度の比較に正答率よりも精度がわかりやすい F 値について扱う。F 値とは適合率と再現率の調和平均をとったものである。適合率は真と判定したもののうち真であったものの割合，再現率とは真である
もののうち真と判定されたものの割合である。

(2)

(3)
(4)

4.3 実験結果
左腕，上体，右腕のそれぞれの予測を行った。この実験
結果を表２に示す。
表２ 12 個のセンサと 3 個のセンサの比較
被験者

被験者 1

被験者 2

おわりに

本研究の目標は，講師が授業中の学生の情報を把握する手助けであり，その第一段階として，学生の姿勢について，影を使用した方法で推定を行うことであった。
ランダムフォレストを用いて授業中の学生を模した被験者の姿勢推定を行った。この際，センサの個数に変化をつけ，精度の比較を行った。
その結果，上体に関してはセンサ数によらず姿勢推定を行うことが困難であり，左右の腕の姿勢はセンサ数を増やすことでより正確に推定できることが分かった。
今後は，左右の腕の姿勢推定の精度を向上させるために，最適なセンサ数やレイアウトについて検討を行いた
い。

対象

12 個

3個

左腕

0.958

0.824

上体

0.287

0.307

右腕

0.924

0.859

左腕

0.931

0.921

上体

0.002

0.499

右腕

0.931

0.905

- 232 -

藤白智也，浅利恭美，宮田真宏，山田徹志，大森隆司：“授業中の画像からの姿勢推定による集中度の評価”，人工知能学会全国大会論文集，第 34 回全国大会，一般社団法人
人工知能学会（2020）．
手塚太郎：“姿勢計測によるe-learning 受講者の行動推定”，
知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌)，vol26，No.6，
pp.952-962（2016）．
佐々木皓平：“多数のフォトレジスタによる学生の姿勢推定”，三重大学工学部電気電子工学科卒業論文集（2020）．
scikit-learn :https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html，(2021年7月12日閲覧)．

2021 PC Conference

板書の主要領域への注視の違いによる授業受講者の理解増加度の差
奥野琳太郎*1・高橋風樹*2・市川寛子*3
Email: 6418024@ed.tus.ac.jp*1: 東京理科大学理工学部応用生物科学科*2: 鎌ヶ谷市立鎌ヶ谷中学校*3: 東京理科大学教養教育研究院野田キャンパス教養部◎Key Words

1.

視線計測，注視時間，板書，授業理解度

はじめに

板書は、授業内容を簡潔にまとめることで教える生徒の学習意欲を引き出すことや理解を深めさせる上で極めて重要である。石井⁽¹⁾のように、授業力向上を目的とした板書の改善や、教育メディアとしての板書の意義についての考察は数多く行われている。その一方で、日本の教育研究において、板書の視線追跡について研究を行っている事例はほとんどないのが現状である。新学習指導要
領では ICT 活用の観点から電子黒板の普及化を目指している一方で、国外の研究では多くの学生が パワーポイ
ント等のプレゼンテーションソフト、スライドプロジェ
クトと比べ、板書形式を好んでいるという研究結果もある⁽²⁾。
教育効果を高めるための教材研究のツールとして視線計測が活用されている⁽³⁾。例えば、Yang ら⁽⁴⁾の場合では、地学を専攻する大学生グループと地学専攻ではないグループとでパワーポイントの資料を見るときの視線を計測した。その結果、地学専攻グループが授業内容を理解するうえでキーポイントとなる主要領域をより注視しており、地学の習熟度と資料の主要領域への注視に相関があることを示している。
本研究では、板書を用いた講義においては、板書の主要領域への注視時間が長いほど、授業内容の理解が促進されるという仮説を検討した。板書形式の授業動画への視線行動を計測し、主要領域への注視時間と授業前と授業後の理解度の差（これを理解増加度と呼ぶ）との相関を検討した。授業のテーマとして、月の満ち欠けを選んだ。これは、月の満ち欠けや太陽光の当たり方の季節変化をはじめとする地学単元に関して、1976 年から 2006 年の 30
年間で大学生の知識が低下しているという伊藤ら⁽⁵⁾の研究に基づき、「月の満ち欠け」の授業を行うことにした。

2. 方法
2.1 実験参加者
大学生 23 名が実験に参加した。大学での専攻は生物学や物理学などであったが、地学を専攻している者はいなかった。

2.2 実験装置
授 業 動 画 は 24 イ ン チ PC モ ニ タ ー （ BenQZOWIEXL2411P）を用いて提示した。視線計測は Tobii

社製アイトラッカー（Tobii Pro ナノ,Tobii TX 300）を用い、サンプリングプレート 60Hz で計測した。実験参加者
は、モニターの観察距離 60cm となるよう椅子に座り、授業動画を視聴した。

図 1 実験室内の配置

2.3 授業動画の作成
理工系大学生が「月の満ち欠け」をテーマに授業を行い、その様子を撮影した。動画時間は約 13 分で表題、月の説
明、公転図、満ち欠けの説明、まとめの順に板書を行った。
また動画内には、黒板と講師のみが映るように設定した。

2.4 手続き
実験参加者は、授業動画視聴前にスクリーニングテス
トを受験した。問題は全５問で 100 点満点であり、月そのものに関する事や月の満ち欠けなどの月の事前知識を問うものである。
視線計測機でキャリブレーションを行った後、授業動画を視聴した。視聴中は必要であればメモをとるよう教示された。
授業動画の視聴後、理解度テストとして、授業動画で説明した内容を問うテストに回答した。問題は全 11 問で100 点満点であった。

3. 解析
3.1 AOI（Area of Interest）
授業動画のなかで注視が集まると考えられた箇所として、板書に関わる部分および講師に関わる部分に図 2 のように AOI を設定した。これらの AOI は同時に出現す- 233 -

2021 PC Conference

るのではなく、授業が進むにつれて順に出現した。各 AOIの出現時間は以下の図 3 に示した。本研究では「満ち欠けの説明」と「まとめ」が授業内容を理解する上でキーポ
イントとなる主要領域であった。

め」の AOI に注視がより多く向けられていた。
「満ち欠けの説明」と「まとめ」の AOI について、理解増加度と注視時間の相関を示した(図 5)。

図 4 各 AOI への注視の比較。
縦軸は、注視時間を各 AOI の出現時間、面積で正規化した値を表す。エラーバーは、SD を表す。

図 2 授業動画内で出現する全 AOI

図 5 理解増加度と注視時間の相関。
横軸は理解増加度を表す。

図 3 各 AOI の出現時間

3.2 注視の指標
図 2、3 から分かるように AOI ごとに出現する時間と面積が異なった。AOI が出現している時間が長いほど、面積が大きいほど、偶発的に注視される可能性が高くなるため、AOI 間でこれを統制する必要があった。そこで、AOI の注視時間をその AOI の出現時間、面積を用いて、以下の式で正規化した。

注視の指標[px-2]＝AOI の合計注視時間[s]/AOI の出
現時間[s]×AOI の面積[px-2]「満ち欠けの説明」は相関がなく、「まとめ」も相関が低かった。これは、解析対象を実験参加者全員にしたため、スクリーニングテストの点数が高い参加者は理解増加度に天井効果が見られたと考えられる。
そこで、解析対象者をスクリーニングテストが 60 点以下であった実験参加者に限定し、同様の解析を行った。図6 に各 AOI への注視の比較、図 7 に注視時間と理解増加度の散布図を示す。

この単位出現時間、単位面積あたりの注視時間を注視の指標とした。

3.3 理解増加度
授業視聴後に月の満ち欠けに関する理解度がどのくらい上昇したかを表す指標としてスクリーニングテストと理解度テストとの点数の差を理解増加度と定義した。例
えば、スクリーニングテスト 60 点、理解度テストが 80
点だった場合、増加した点数は 20 点なので、この 20 点が理解増加度[点]になる。

図 6 各 AOI への注視の比較(スクリーニングテスト 60
点以下)

4. 結果
19 名のデータを解析対象とした。視線データをとることができなかった 2 名のデータ、及び、視線データはとることが出来たが理解増加度が 0 または、マイナス、すなわちスクリーニングテストの得点が理解度テストより高かった 2 名のデータは、解析対象者から除外した。
授業動画内における 5 つの AOI の注視時間の結果を図4 に示した。主要領域である「満ち欠けの説明」と「まと- 234 -

図 7 理解増加度と注視時間の相関(スクリーニングテ
スト 60 点以下)

2021 PC Conference

注視の比較では、全参加者を解析対象者にした時と同様、主要領域である「満ち欠けの説明」と「まとめ」の AOIに多くの注視が向いていることが分かる。さらに注視時間と理解増加度の相関は「満ち欠けの説明」の AOI、「まとめ」の AOI で正の相関が見られた。無相関検定を行ったところ、「満ち欠けの説明」の AOI と理解増加度との間に中程度の相関（r = 0.43, p = 0.045）、「まとめ」の AOIと理解増加度との間に中程度の相関（r = 0.52, p = 0.018）
がそれぞれ見られた。

5. 考察・まとめ
授業中の板書に対する実験参加者の視線行動を計測したところ、授業内容を理解するうえでキーポイントとなる主要領域である「満ち欠けの説明」と「まとめ」に多くの注視が集まっていた。これは、授業動画内でも板領領域に入る前に「次に公転の説明を月・地球・太陽の位置関係から説明します」や「最後にまとめてみましょう」などの言葉を発したため、主要領域に注視を誘導できたためと考えられる。
主要領域への注視と理解増加度の相関は、解析対象者を全員にした場合はほとんど見られなかった。しかし、授業動画視聴前の理解度が低かった、スクリーニングテス
トが 60 点以下の実験参加者 15 名を対象として同様の解析をしたところ、主要領域への注視と理解増加度の間に正の相関が見られた。このことは、授業前の理解度が低い者に限って、主要領域への注視が長いほど理解増加度が高まることを示している。この結果は、仮に予習を十分にせずに授業に参加した生徒がいる場合、講義中に板書の主要領域への視線を引き付けることが、授業理解度を高めるうえで重要であることが示唆する。
本研究の知見をもとに教材研究を行うとすれば、授業中の生徒の視線データを集めて解析し、教員が板書を行う際に授業内容を理解するうえで見てほしい主要領域にどれほど注視しているかを確認することなどが挙げられる。昨今普及しつつあるグラス型の視線計測器を各生徒に着用してもらい、生徒全体での注視率を算出して効果的な板書が行えているかを評価したり、主要領域への注
視が少なかった生徒に対しては次回の授業で内容を再度確認するという取り組みに応用できると考えられる。

(4) Yang,FY.,Chang,CY.,Chien,WR.,Chien,YT.,Tseng,YH.:“Tracking learners’visual attention during a
multimedia presentation in a real classroom”
Computers＆Education, Vol.62, pp.208-220 (2013).
(5) 伊東 明彦,千田 恵,田原 博人:“大学生の天文分野に関する知識の変化” 宇都宮大学教育学部教育実践総合セン
ター紀要, 第 30 号, pp.473-482 (2007).
(6) 文 部 科 学 省 「 色 覚 に 関 す る 指 導 の 資 料 」
https://kyotofugakuyaku.sakura.ne.jp/members/pdf/fr
om-monbu/shikikaku-shidou.pdf(7) 金子 ひとみ,津田 陽一郎,片平 克弘,芦田 実,：“中学校
理科「月の満ち欠け」の問題図の改善とその提示に関する研究”, 埼玉大学教育学部教育実践総合センター紀要,
第 9 号, pp.1-10 (2010).

参考文献(1) 石井 洋：“授業力向上を目指した板書フィードバックに関する一考察”, 北海道教育大学紀要（教育科学編),第 67 巻,第 2 号, pp.105-110 (2017).
(2) Novelli. E. L. B.,Fernandes. A. A. H.:“Students’preferred teaching techniques forbiochemistryinbiomedicine
andmedicinecourses”,Biochemistry
andMolecular
Biology
Education, Vol.35, No.4, pp.263–266 (2007).
(3) Lai, M. L. , Tsai, M. J. , Yang, F. Y. , Hsu, C. Y. ,Liu, T. C. , Lee, S. W. Y. , Lee, M. H. , Chiou, G.
L. , Liang, J. C. , Tsai, C. C. : “A review of using
eye-tracking technology in exploring learning from2000 to 2012”, Educational Research Review, Vol.10,
pp.90-115 (2013).

- 235 -

2021 PC Conference

解答群の概要の早期把握を支援するシステム―入力途中の解答の概要表示―
中西亮介*1・高瀬治彦*1・北英彦*1
Email: 420M238@m.mie-u.ac.jp*1: 三重大学院工学研究科電気電子工学専攻◎Key Words

1.

概要把握，要約，演習支援

はじめに講師にとって，学習者が講義でどの程度理解できたのかをすばやく把握することは重要である。宮崎らは学習者の理解度を把握することによって，学習や教育の内容に応用できると述べている(1)。把握が不正確であれば，指導内容の変更が学習者の助けとならない場合もある。
また，この把握が正確でも時間がかかってしまう場合，当然，講義に反映されるまでの時間も長くなってしまう。その結果，学習者が講義の内容を覚えていなかったり，他の講義内容と混同してしまったりするなど講義改善の効果が得られづらくなる。これらから学習者の理解状況を正確にいち早く把握する必要がある。
本研究では1～2 文程度で解答できるような短答型の記
述式小テストに着目した。ここでの記述式小テストとは成績を評価するために行われるものではなく，講義中に学習者全員に対して実施される簡単な演習を目的として行われるものを指す。記述式小テストは学習者が自身の言葉で解答を作成する。そのため，解答内容からどの程度理解して解答しているのか，誤った理解をしていないかなどの確認がしやすい。しかし，すべての解答内容に目を通し，学習者の理解状況を把握するためには時間がかかってしまう。また，解答数が多くなる多人数クラスの講義
ではかなりの時間を要する。また，そこからフィードバッ
クする内容を考えるとなると更に時間が必要となってしまう。これでは理解状況の把握が遅くなり，学習者へのフィードバックも遅くなってしまう。
本研究では，多人数クラスの講義における短答型記述式小テストを実施した際，講義内容への適切なフィード
バックがより円滑になることを目的とする。小テスト実施の際，講師が解答内容を把握するまでの時間を小テス
ト実施後直後に近づけることによってより円滑なフィードバックができる。そのため，本稿では解答作成段階から解答の収集を開始することにより，解答内容の把握開始を早めることで目的の達成をめざす。

2.

理解度の把握を用いた先行研究

講義での理解度を把握し，向上させるための取り組みはいくつか挙げられる(2)(3)。しかし，理解度を把握するために用いられるものの多くがテストやアンケートの結果である。これらは，記述内容の閲覧を行う必要性があり，実施後速やかに反映することが難しい。
本研究では我々が研究してきた三段階表示システム(4)に着目した。これは，解答の概要をすばやく把握することを目的として検討されてきたシステムである。このシステムも他の取り組みと同様に解答終了後の解答から理解度の把握を支援している。しかし，これを解答終了以前から確認ができるのであれば，実施後速やかに反映できるようになるだろう。本稿では，三段階表示システムをもとにして，このアイデアの実現をめざす。
まず，三段階表示システムの概要とその問題点について説明する。三段階表示システムは学習者の記述式小テストの解答群を要約し，キーワード表示，フレーズ表示，
全文表示の順に三段階に分け，講師に提供する。これにより，講師が学習者の理解状況を把握しやすくなることを示した。それぞれ特定のキーワードやフレーズを出現頻度に分けて表示することで，操作が複雑にならず，読むべき解答を選別できるようになっている。しかし，このシス
テムには問題が大きく分けて 2 つある。解答終了後に解答の分析を開始するため，解答閲覧開始がそれ以降になってしまうこと，キーワード表示において明らかに選択する必要のない単語が表示されることである。これらの問題について，本稿では解決をめざす。

3.

提案

本研究では理解状況把握を解答終了直後に完了するた
め，解答作成段階の解答内容を確認することを提案する。
IT 技術の利用により，作成途中の解答を逐次収集することができる。これを用いて解答の逐次収集を行い，解答作
成段階の解答から閲覧開始ができるシステムを提案する。
しかし，当然ながら解答作成段階の解答内容を逐次表示
および閲覧するためにはいくつかの問題がある。
3.1 節では解答作成段階の解答閲覧における問題とその問題に対する提案を述べる。3.2 節では三段階表示シス
テムにおけるキーワード表示の問題に対する提案，3.3 節
ではそれらの内容をふまえたシステムの表示画面について述べる。

3.1 解答作成段階の解答
本研究では，解答作成段階の解答に発生する問題に対して一定時間ごとに表示することによって解決する。解
答作成段階の解答を閲覧する際に生じる問題は，解答内
容が変化し続けたり，不完全な文章になったりするということである。これでは解答閲覧時に見づらくなるだろう。そのような解答に関して閲覧時に解答変更の余地を残す必要がある。一定時間をおいて表示すれば，変更の過程が表示されず，閲覧時には変更された後の解答になる
ため，内容の変化に対して解答閲覧の負担になりづらい。
また，不完全な文章に関しては同じ状態の解答が少なく，- 236 -

2021 PC Conference
速やかに変更される可能性が高い。つまり，三段階表示シ
ステムにおいては少数解答となり，閲覧機会は少ない。そのため，閲覧時には大きな負担にならない。
具体的な表示方法は，以下のように行う。まず，解答入
力時刻によっていくつかのグループに分ける。その解答
グループから解答入力時刻が新しい解答を表示する。な
お，解答が多かった単語を折れ線グラフによって視覚的に見えるようにする。これを図 1 に示す。折れ線グラフの縦軸は解答に使用された該当の単語が使用された回数とし，横軸はグループ分けを行った回数とする。また，横軸のグループの分け方については特に制限を用いないこととする。これは問題の内容や量によって容易に変更しうるからである。

には中央の検索語と係り受けの関係を持った前後の文節をそれぞれ表示する。色が濃いものほど前後の文節として使用された解答が多く，上部に表示される。ここから，
講師が確認したい内容を含む係り受け関係を持つ文節を選択する。
最後に，選択した検索語，前後の文節を含む実際の解答をすべて表示する（図 4）。選択したものはそれぞれ色分
けして表示され，どこにその解答があるのか視覚的に判断しやすくなっている。ここから意図していない解答内
容かどうかを判断し，必要に応じて各画面に戻り，再度選択を行う。

図 2 キーワード表示

図 1 表示したグラフ

3.2 表示するキーワード
本研究では，意図した解答が想像しづらいキーワードを表示しないようにする。具体的にはキーワードに動詞を意図したものを表示する。なお，「名詞＋する」というものについては名詞の部分を表示し，「する」は表示しな
いものとする。この表示は三段階表示システムのキーワ
ード表示において，動詞の方が意図した文章を想像しやすいからである。例えば，説明問題の解答に「実行」という記述があれば，その説明すべき単語が「実行する」や「実行される」といった内容の解答が想像できるだろう。そのため，本研究では，動詞を表示することとし，意図した解答内容を想像しづらいキーワードを表示しない。

図 3 フレーズ表示

3.3 表示画面
以上をふまえた本研究では，過去の解答状況を参照しながら現在の解答を閲覧できるシステムを提案する。三
段階表示システムを参考に時間ごとの情報を加え，表示させる。これにより，過去の解答状況から最終的な解答状況が予測できる。想定動作は以下の通りである。
まず，解答群から使用回数の多かったキーワードから 3個をグラフにして表示する（図 1）。同時に，下部に使用回数の多かったキーワードを表示する。キーワードは図 2のように各セルに分けられる。上部のキーワードほど使用回数を多く表示し，すべての単語の中から重要度(5)の高いものから順に黄，緑，青と表示する。グラフ内の変化が激しい単語は解答内容の変化も激しいことが考えられる。反対に変化が少ない単語について，解答内容の変化は大きく変わっていないと考えられる。このようにグラフ
内の変化をふまえた上で，図 2 からキーワードを選択する。
次に図 2 で選択したキーワードは図 3 のように表示される。3 列に分けて表示し，中央の列には検索語として，
選択したキーワードを含む文節が表示される。左右の列

図 4 全文表示4.

評価実験

実際に提案法の効果を確認するため，実験およびアンケートを実施した。本章ではこれらの内容について述べる。4.1 節で実験の内容を述べ，4.2 節でアンケートの内容について述べる。

4.1 実験内容
三段階表示システムと今回の手法を用いたシステム（以下，提案システム）の両方を被験者に使用してもらい，誤答に含まれる特定の記述を行った人数の多寡を判断させた。この判断がすばやく行えるのであれば各解答の記
述にどのような解答が多かったのか把握できたといえる。
これを三段階表示システムと比較することによって評価する。また，使用した感想をアンケートにより調査した。
実際の実験の手順は以下の通りである。
Ⅰ．対象となる小テストの内容，模範解答，判断を行う誤- 237 -

2021 PC Conference
答，各システムの使用方法について被験者に説明を行う。
Ⅱ．被験者を 2 つのグループに分け，先に三段階表示シ
ステムを使用したグループと先に提案システムを使用したグループに分ける。
Ⅲ．Ⅱで先に使用するとしたシステムで解答を表示させ，指定した記述を行った解答の多寡を判定させる。なお，解答数は 5 の倍数で答えることとする。
Ⅳ．Ⅲで使用しなかったシステムを用い，別の問題の解答を表示させ，同様に指定した記述を行った解答の多寡を判定させる。
Ⅵ．アンケートに回答してもらう。

これらのアンケート内容について 1 から 5 段階で評価してもらった。Q1 では 1 を役に立たなかった，5 を役に立ったとし，Q2 では 1 を非常に少ない 5 を非常に多いとした。Q3 では 1 を当てはまらない 5 を当てはまる，Q4 では 1 を長かった 5 を短かった，Q5 ではそれぞれの解答について 1 を見なかった，2 を役に立たなかった，5 を役に立ったとした。それぞれの質問意図として，Q1 は追加したグラフがどの程度役立ったのかを確かめる。Q2 と Q3 はキーワード表示の量や内容を確かめる。Q4 はそれぞれの解答の表示までの時間が適切だったかを確かめる。Q5 は
特にどの解答が解答内容の把握に役立ったのかを確かめる。

この結果から評価を行った。実験で用いた解答は三重大学工学部電気電子工学科の講義「計算機基礎及び演習
Ⅰ」で行われた 2 問の小テストの解答群を一部改変して使用した。一つ目の問題は「デバッガとはなにか説明せよ。
ただし『ステップ』を用いること。
」であり，被験者に判断させる記述は「デバッガ自体がバグを修正・削除を行う」という意味のとれる記述であった。今回，この記述の解答をした人数は 15 人であった。二つ目の問題は「機械語とはなにか説明せよ。ただし『命令』を用いること。
」であり、被験者に判断させる記述は，「機械語は CPU が直接実行できるプログラミング言語である」という意味の記述であった。今回，この記述の解答をした人数は 20 人であった。これらを前述のⅢとⅣの項目に使用した。解答の間隔は,解答の提出が多かった時刻から3 分ごとでグループ分けを行い，これを順に表示させた。5 回目以降のグルー
プ分けは変化が乏しかったため，5 回目の解答は 4 回目の解答時刻に問わず，学習者の最終的な解答とした。これは解答の変化が大きい箇所の方が被験者にそれぞれのシス
テムの違いが理解しやすいと考えたためである。なお，解答の表示はその解答があった時間まで表示しないこととし，その時間になった後，閲覧するかどうかの判断は被験者に任せた。5 回目の解答を表示してから 1 分までを被験者に課した解答時間とし，解答時間が経過した時点で解答を記入させた。また，時間別解答を全て表示する前にも解答は可能とした。これによって解答終了直後にどのような解答があったのかをすばやく把握できることを確かめる。学習者の最終解答を閲覧してからの時間を短く設定したため，これが正しく行うことができるのであれば，実施後すばやく把握できるといえる。

5.

4.2 アンケート
実験において，実際に使用してもらった感想としてアンケートを実施した。アンケートの内容は以下の通りである。
Q1．単語の増減を示したグラフは役に立ちましたか。
Q2．表示する単語（キーワード）の量は適切でしたか。
Q3．判別に用いた解答がどこにあったかすぐに見つかりましたか。
Q4．解答の更新間隔はどうでしたか。
Q5．それぞれの解答についてどの程度役に立ちましたか。
Q6．自由記述

結果と考察

4 章で示した実験とアンケートの結果，それに対する考察をそれぞれ 5.1 節と 5.2 節で述べる。

5.1 実験の結果と考察
実験の結果から解答終了直後に指示した解答内容をした学習者の人数がおおまかに把握できた。実験での解答を以下に示した。また，被験者が特定の内容を解答した人
数を解答に，実際の解答数を正解に示した。

提案システム

三段階表示システム

表 1 実験での解答
問１
問2
解答
正解
解答
15
15
25
20
15
15
50
35
25
10
20
5
60
10
20
20
75

正解
20

（人数）
この表から正解から大きく外してしまった解答を除けば，解答終了直後に指示した解答内容をした学習者の人数が概ね把握できていることがわかる。時間を短く設定した分，誤差も大きくなってしまったが，平均の値としては正解に近い値になっている。解答状況をふまえてすば
やくフィードバックを行うのであれば大きな影響は受けないだろう。特に問 1 について一定の効果が得られたと考えられる。しかし，問 2 についてあまり正確とはいえない結果となってしまった。これはキーワードの表示方
法によるものと考える。今回のキーワードの抽出方法は，動詞を抽出していた。問 1 の判断させる解答文の動詞に「修正（する）」，「削除（する）」，「行う」，と意味の推測しやすい動詞が多く出現した。しかし，問 2 には意味の推測しやすい動詞が「実行」しかなかった。また，「できる」，「である」と文章が推測しづらい動詞も出現した。これではキーワード表示で選択するべき適切なキーワードが得られづらい。これが解答にも影響したのではないかと考える。また，問 2 の極端に回答数が多いものに関して「機械語は CPU が直接実行できる言語であること」と- 238 -

2021 PC Conference「機械語がプログラミング言語であること」を包括した内容の解答を記述してもらう想定であった。片方の内容が含まれている解答数を答えた場合，55 人がこの解答をしていたため，このような解答数を解答してしまったと考える。
これらから，理解度の把握精度を維持したまま解答終了以前の解答閲覧によって学習者の理解状況のすばやい把握に効果があることがわかった。判断するために用いる解答内容やそれに含まれる動詞に影響される部分があるため，表示するキーワードや解答内容について考察していく必要がある。

できない」という旨の解答だった。確かに，いくつかの項目にわたって解答を閲覧する際，従来の全文表示における色分け表示だけでは判断が難しい。そのため，学籍番号などの解答ごとに固有の値を付与するなどして，把握がしやすくするなる機能を追加する必要があると考える。

5.2 アンケートの結果と考察

6.

アンケートの結果から，解答作成段階の解答を閲覧することが有効であることがわかった。しかし，それぞれの表示画面についてまだまだ改善すべき項目がいくつかあることもわかった。アンケートの結果を以下の表に示した。

本研究では多人数クラスの講義における短答型記述式
小テストを実施した際，講義内容へのフィードバックが円滑に行えることを目的とした。そのために作成途中の解答を逐次収集を行い，表示させることで解答終了以前から解答が閲覧できるシステムを提案した。この効果を確かめるために行った実験とアンケートの結果から，解答終了以前の解答を閲覧することによって解答終了後に速やかに理解状況を把握できることがわかった。

Q1
Q2
Q3
Q4
Q5，1 回目
Q5，2 回目
Q5，3 回目
Q5，4 回目
Q5，5 回目

表 2 アンケート結果
平均値
最頻値
3.1
4
3.8
4
3.3
3
3.0
3
3.1
4
3.9
4
3.9
3
3.9
5
4.3
5

以上，5.1 節，5.2 節の結果をまとめると，実験とアンケートの結果から解答終了以前の解答を閲覧することにより，解答終了後に速やかに理解状況を把握できることがわかった。しかし，それぞれの表示画面や表示方法について，改善の余地があるということもわかった。

まとめ

参考文献
(1)

(2)
(3)
（点）

Q1 は 4 の回答が多く，次に 2 の回答が多かった。今回，キーワード表示での選択に役立てるために同一画面に表示していたが，新しい表示画面にして表示するなど，見るかどうかを任意にすることで重要な情報を得られやすくすると良いと感じた。また，今回は使用回数の多かった動詞を 3 個のみをグラフに表示していたため，役に立ちづらい状態だったことも考えられる。グラフの本数を増減させるなどしてより詳細な結果を得る必要がある。Q2 は4 が多かった。グラフを追加した分，これまでの表示方法
よりも情報量が多くなった。Q3 からもよりよいキーワー
ドの表示方法があると考えられる。そのため，抽出するキーワードや抽出方法，表示方法を再度検討する必要がある。今回，動詞が意味の把握に役立つとしたが，より意味の把握しやすい単語や抽出方法 Q4 について，時間間隔はおおむね適切だったといえる。つまり，出題内容や解答時間にもよるが，解答間隔を 3 分と想定して解答の抽出を行えばよいだろう。Q5 では 1 の回答はなかった。ここから，解答作成段階において解答を閲覧できることが有効であったと考えられる。ただし 1 回目は 2 と 3 の回答もいくつかあったため，解答閲覧を開始するタイミングや表示回数については今後考える必要があると考える。なお，自由記述において，以下の回答があった。それは，「全
文表示で確認した解答が一度見た解答かどうかの確認が- 239 -

(4)

(5)

宮崎佳典，相馬あおい，厨子光政，法月健：「英単
語並べ替え問題における機械学習による学習者の迷い検出の試み」Computer & Education，vol.45，
pp.31-36 (2018)
竹井潔：「「企業情報システム論」における授業展
開と課題」聖学院大学論叢，vol.30，pp.31-42(2017)
三浦元喜，杉原太郎，國藤進：「一般教室での日常的利用を考慮したデジタルペン授業システムの改良」日本教育工学論文誌，vol.34，279-287(2010)
大庭知也，高瀬治彦，川中普晴，鶴岡信治：「多人
数クラスにおける記述式小テストを支援するシス
テム―学生の理解状況をすばやく把握するためのインターフェイス―」， Computer & Education,
vol.39, pp.86-91 (2015)
高瀬治彦, 川中普晴, 鶴岡信治, 森田直樹：「記述
式小テストの解答群の分析手法」, コンピュータ＆エデュケーション, vol.34, pp. 46-49 (2013)2021 PC Conference

デジタルリーディングにおけるスクロール方略の分類と判別モデルの検討
尾原健太*1・氏間和仁*2
Email: m206602@hiroshima-u.ac.jp*1: 広島大学大学院人間社会科学研究科*2: 広島大学◎Key Words

1.

デジタルリーディング，機械学習，特別支援教育

はじめに

ディスプレイ上に提示された文章を読むデジタルリー（１）
は，誌面上に印刷された読素材
ディング（氏間, 2017）と比べて拡大に加え，配色，行間隔，文字間隔等の設定が容易であることから弱視のある人の効率的な読書のための手段と考えられており，デジタルリーディングは，デジ
タル教材の活用を通じて視覚障害のある人，とりわけ弱視のある人に対しての活用が進んでいる。
これまでのデジタルリーディングに関する研究では，
表示形式や文字サイズが読速度に与える影響について検（１）（１）
。氏間（2017）
は，文字討されている（氏間, 2017）
サイズ拡大の読速度への抑制効果は，一行形式およびリフロー形式よりもレイアウトが固定されたズーム形式の方が，文字サイズが読速度に影響を与えていることを明らかにした.ズーム形式は，レイアウトを固定して拡大するため，拡大に伴って，文字を読むために必要となるスク
ロール操作が増加するだけでなく，行末から行頭への読書を伴わない行戻りに伴うスクロール操作が増加するため，総体としての読速度が低下したことが考えられる.このことから，デジタルリーディングでは，スクロールが読速度に影響を与えていることが考えられる。
デジタルリーディングのスクロールを検討する上で参考となる研究として，タブレット端末のスクロール時の画面の動きに関する研究が挙げられる（高嶋・進士・北村,（２）（３）
。これらの研究は，
2016; Sylvain, Eric & Yves, 2010）
新たなスクロール手法の開発を目的とした研究として行われており，その中で，既存のスクロール手法であるドラ
ッグとフリックの比較を行なっている。これらの研究においてドラッグは，指の動きに対応して画面が動き，フリックは，ドラッグの機能に加えて慣性スクロールの機能が追加されているものとして位置付けられている。現在の iPad をはじめとする多くの端末の読書ビューワーアプ
リでは，このうちフリックが実装されている。高嶋ら（２）において，探索課題でのフリック条件の際に，（2016）
課題をより早く達成するためにドラッグのように，画面を指で引っ張るように動かしたのちに，慣性スクロールを用いてスクロール操作を行なっている実験参加者がいたことを指摘している。このことから，フリック条件では，ドラッグの画面の動きと慣性スクロールを選択的に使用することができることから，iPad などでデジタルリーデ
ィングを行う場合に選択的な指の動かし方であるスクロ
ール方略が存在することが考えられる。
デジタルリーディングにおいてスクロール操作が読速度に影響を与えていることが示唆されていること（氏間,（１），画面の動きであるフリックの中に，選択的な指
2017）
（２）
からスクロ
の動かし方が存在すること（高嶋ら, 2016）
ール方略を分類し，スクロール方略を判別するアルゴリ
ズムを作成することで，スクロール操作が読速度に与える影響をより詳細に検討することが考えられる。
本研究では，デジタルリーディングにおけるスクロー
ル操作の分類を行い，分類の結果をもとに判別モデルを検討し，最適な判別モデルを明らかにすることを目的とする。

2. スクロール方略の分類
2.1 目的
デジタルリーディングにおける指の動かし方であるス
クロール方略を低拡大率と高拡大率の２つの条件で分類することを目的とする。

2.2 方法(１) 実験参加者
実験参加者は晴眼学生 20 名であった。
(２) 刺激と実験装置
読刺激は，日本語の文章を用いた。拡大率は，画面幅に１行 35 文字がちょうど収まる文字サイズを基準として，2.5 倍（低拡大率），6.3 倍（高拡大率）の２段階に設定した。
刺激装置には，iPad（Apple 社製）
を縦向きで利用した。
刺激の提示，指の接触判定（サンプリング周期 100msec），
画面移動履歴の取得は「experead」（氏間研究室製）を使用した。
(３) 手続き
実験では，実験参加者に対して提示された文章を出来るだけ速く正確に音読するように教示し，各拡大率で５試行を個別の試行として連続して行った。
(４) 分析方法
（４）
読書時間については Beckman & Legge（1996）を参考に順行時間と逆行時間に分けた。順行時間と逆行時間の和を総読書時間とし，総読書時間，順行時間，逆行時間
中それぞれの指の接触回数，スクロール操作回数を取得した。
スクロール方略の分類を行うために取得した各変数を用いて 1 人につき実施した 5 試行を個別のものとして拡大率ごとにクラスター分析を行った。なお，実験中に読み返しや読み詰まりのあった試行（低拡大率条件９試行，高- 240 -

2021 PC Conference

拡大率条件９試行）は分析対象から除外した。

群」（n = 54）と命名した。

2.3 結果(１) 低拡大率条件のスクロール方略の分類
クラスター分析（ユーグリット距離, Ward 法）を実施した結果，解釈可能な２つのクラスターが得られた。２つのクラスターの特徴を示す箱ひげ図を図１に示した。
第１クラスターは，接触回数が少なく，スクロール操作回数が多い特徴から「Point Swipe 群」（n = 45） と命名
し，第２クラスターは，接触回数が少なく，スクロール操
作回数が多い特徴から「Wide Swipe 群」（n = 46）と命名した。

2.4 考察(１) 低拡大率条件のスクロール方略の分類
低拡大率条件におけるスクロール方略は「Point Swipe
群」と「Wide Swipe 群」の２つに分類された。
「Point Swipe 群」は画面から指を離す頻度が多く，弾くようにスクロールする特徴があった。
「Point Swipe 群」
については，実験参加者に分析後に行った事後インタビ
ューにおいて「画面を弾くようにスクロールすることで画面の動きが速くなるため，文章を速く読めると感じた。
」という意見があった。このことより，「Point Swipe 群」
は画面上で頻繁に指を動かすことにより画面の動きが断続的で速くなるため，画面の動きの速さを利用して文章を速く読もうとする特徴があることが考えられる。
「Wide Swipe 群」は画面から指を離す頻度が少なく，引っ張るようにスクロールする特徴があった。「WideSwipe 群」については，実験参加者に分析後に行った事後
インタビューにおいて「画面を引っ張るようにスクロー
ルすることで行のズレを防ぐことができる」「自分の快適(２) 高拡大率条件のスクロール方略の分類
クラスター分析（ユーグリット距離, Ward 法）を実施した結果，解釈可能な２つのクラスターが得られた。２つのクラスターの特徴を示す箱ひげ図を図２に示した。
第１クラスターは，スクロール操作回数が多い特徴か
ら「Point Swipe 群」（n = 37）と命名し，第２クラスタ
ーは，スクロール操作回数が少ない特徴から「Wide Swipe
総接触回数

（回）

接触回数（順行）

（回）
140

140

120

120

120

100

100

100

80

80

80

60

60

60

40

40

40

20

20

0

（回）

20

0
Point

Wide

総スクロール操作回数

0
Point

（回）

Wide

スクロール操作回数（順行）

Point

（回）

40

40

40

35

35

35

30

30

30

25

25

25

20

20

20

15

15

15

10

10

10

5

5

0
Wide

Wide

スクロール操作回数（逆行）

5

0
Point

接触回数（逆行）

（回）

140

0
Point

Wide

Point

Wide

図１ 低拡大率条件におけるクラスター分析の結果

総接触回数

（回）
200

接触回数（順行）

（回）
200
180

180

160

160

160

140

140

140

120

120

120

100

100

100

80

80

80

60

60

60

40

40

40

20

20

0

0
Point

Wide

総スクロール操作回数

（回）

20
0
Point

（回）

Wide

順行スクロール操作回数

Point

（回）

70

70

70

60

60

60

50

50

50

40

40

40

30

30

30

20

20

20

10

10

10

0

0
Point

Wide

接触回数（逆行）

（回）
200

180

Wide

スクロール操作回数（逆行）

0
Point

Wide

図２ 高拡大率条件におけるクラスター分析の結果- 241 -

Point

Wide

2021 PC Conference

な画面の速度に調整できる」「スクロール操作が安定する」という意見があった。このことより，「Wide Swipe 群」は画面の動きを滑らかにすることによって連続的な画面の動きにしようとする特徴があることが考えられる。

とによって画面の動きを自分の読みやすい速度に調整している特徴があると考えられる。

(２) 高拡大率条件のスクロール方略の分類
高拡大率条件におけるスクロール方略は，低拡大率条件と同様に「Point Swipe 群」と「Wide Swipe 群」の２つに分類された。
「Point Swipe 群」は画面から指を離す頻度が多く，弾くようにスクロールする特徴があった。
「Point Swipe 群」
については，実験参加者に分析後に行った事後インタビ
ューにおいて「画面を弾くようにスクロールすることで画面が滑らかに動くことから読みやすい」「大きい文字サ
イズでは弾くようにスクロールしても行のズレが小さいので弾くようにスクロールした方が読みやすい」という意見があった。また，高拡大率での「Point Swipe 群」は慣性スクロールを使用しながら読書をしている試行も見られた。このことより，「Point Swipe 群」は，弾くようにスクロールすることにより指が空中で切り返すための動きが少なくなり，画面の動きを連続的にして読書をしている特徴があると考えられる。
「Wide Swipe 群」については，実験参加者に分析後に行った事後インタビューにおいて「自分の快適な画面の速度に調整できる」という意見があった。このことより，「Wide Swipe 群」は，引っ張るようにスクロールするこ

低拡大率

表２ 検討に用いたσパラメータ

SVM（RBF）

表１ 検討に用いた C パラメータ

低拡大率

高拡大率

C

SVM（線形）SVM（RBF）

0.01
0.03
0.08
0.22
0.60
1.67
4.64
12.92
35.94
100.00
0.01
0.03
0.08
0.22
0.60
1.67
4.64
12.92
35.94
100.00

高拡大率

σ
10-10
10-9
10-8
10-7
10-6
10-5
10-4
10-3
10-2
10-1
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
10-10

10-10
10-9
10-8
10-7
10-6
10-5
10-4
10-3
10-2
10-1
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
10-10

太字は最適パラメータ

0.01
0.03
0.08
0.22
0.60
1.67
4.64
12.92
35.94
100.00
0.01
0.03
0.08
0.22
0.60
1.67
4.64
12.92
35.94
100.003. スクロール方略判別モデルの検討
3.1 目的クラスター分析により分類されたスクロール方略をもとに判別モデルを検討し，最適な判別モデルを明らかにすることを目的とした。

3.2 方法低拡大率条件，高拡大率条件それぞれで，分類されたス
クロール方略の結果を目的変数，各読書時間における指の接触回数，スクロール操作回数を説明変数として最適モデルを検討した。最適判別モデルの検討は，識別関数を導出することが可能な判別手法から線形判別分析，サポートベクターマシン（以下 SVM）の線形カーネル，ガウス
カーネルを用いて行った。
モデルの評価，SVM の適正パラメータの検討には，分析
対象のデータのうち１件をテストデータとし，残りの n1 件を学習データとして交差検証を行うLeave One Out 法を用いた。SVM のパラメータは，線形カーネル，ガウスカ
ーネルで用いる C は，10-2 から 102 までの 10 段階，ガウス
カーネルで用いるσは，10-10 から 1010 までの 21 段階で検討した。検討に用いたパラメータを表１,2 に示す。

太字は最適パラメータ- 242 -

2021 PC Conference

3.3 結果(１) 低拡大率条件における判別モデル
低拡大率条件における最適パラメータと判別的中率を
表３に示す。
３つの判別手法における最適モデルの検討を行った結果，SVM の線形カーネルを用いた場合に最も判別的中率が高く（.989），次いで SVM のガウスカーネル（.978），線形
判別分析（.967）の順に適切に判別が行われていることが明らかになった。
(２) 高拡大率条件における判別モデル
高拡大率条件における最適パラメータと判別的中率を
図３に示す。
３つの判別手法における最適モデルの検討を行った結果，SVM の線形カーネル，ガウスカーネルを用いた場合に最も判別的中率が高く（1.000）次いで線形判別分析（.945）であった。

表３ 判別モデルの結果

低拡大率

高拡大率

モデル
線形判別
SVM（線形）SVM（RBF）
モデル
線形判別
SVM（線形）SVM（RBF）

σ

C

0.10

4.64
12.92

σ

C

0.10

12.92
4.64

的中率
.967
.989
.978
的中率
.945
1.000
1.000

3.4 考察(１) 低拡大率条件における判別モデル
低拡大率条件では，SVM の線形カーネルを用いた際の判別的中率が最も高く，判別のための最適モデルである
ことが明らかになった。この結果から，スクロール方略を判定するためのアルゴリズムとして SVM の線形カーネ
ルを用いた際に得られる識別関数をアプリに実装することにより低拡大率条件の文字サイズではスクロール方略
を簡易に判別することが可能となる。
今回，モデルの検討に用いた３つの手法の誤判別件数
は，SVMの線形カーネルで１件，ガウスカーネルで２件，線形判別分析で３件と３つの手法の間に判別能力に大きな差は見られなかった。この結果は，分析に用いたデータの判別が容易であったことに加え，教師データの数が大きくなかった（n = 91）ため，３つの手法間の判別能力の差が小さくなった可能性がある。そこで，今後，教師デー
タを増やすことにより，さらに正確な判別モデルを構築することができると考えられる。

ロール方略を簡易に判別することが可能となる。
高拡大率条件では，SVM の２つの手法が誤判別なく，全て適切にスクロール方略を判別することができた。これは，分析に用いたガウスカーネルのパラメータであるσの値が大きくなかった（σ = 10-1）ことから，ガウスカ
ーネルを用いた際のモデルが線形カーネルのモデルに近づいたため，線形カーネル，ガウスカーネルの２つの手法間に差が見られなかったことが推測できる。また，低拡大率条件と同様に教師データの数が大きくなかった（n = 91）
ため，手法間の差が現れなかった可能性がある。そこで，
高拡大率条件においても，今後，教師データを増やすことにより，さらに正確な判別モデルを構築することができると考えられる。

4.

おわりに本研究のスクロール方略の分類では，低拡大率条件，
高拡大率条件の両方で画面を弾くようにスクロールする「Point Swipe 群」と画面を引っ張るようにスクロールす
る「Wide Swipe 群」の２つのスクロール方略が得られた。
スクロール方略の分類の実験によって得られた結果をもとに，スクロール方略判別モデルを検討したところ，低拡大率条件と高拡大率条件ともに高い判別的中率の判別モ
デルを得ることができた。この判別モデルから導出する
ことのできる識別関数により，スクロール方略を判定する機能の実装が可能となる。
今後，本研究で得られた知見をもとに，スクロール方略と読速度の関係を検討することで，拡大を必要とする弱視や，学習障害のある人のスクロール練習アプリの開発を行うことができると考えられる。

謝辞
本論文の執筆にあたり，統計データ解析に関する専門知識を提供していただいた福井敬祐氏（広島大学・准教授）と小田凌也氏（広島大学・特任助教）に御礼を申し上げます。
本研究は科研費（21H00888）の助成を受けたものである。

参考文献
(1)
(2)
(3)

(4)

(２) 高拡大率条件における判別モデル
高拡大率条件では，SVM の線形カーネル，ガウスカー
ネルを用いた際の判別的中率が最も高く，この２つが判別のための最適モデルであることが明らかになった。この結果から，スクロール方略を判定するためのアルゴリ
ズムとして SVM の線形カーネル，ガウスカーネルを用いた際に得られる識別関数のどちらかを選択してアプリに実装することにより高拡大率条件の文字サイズではスク- 243 -

氏間和仁：
“デジタル・リーディングにおける読速度：表示
形式と文字サイズの効果”，読書科学，59，1，pp.24-32（2017）．
高橋和毅, 進士奈菜, 北村喜文：“画面内外をつなぐ連続的なスクロールに関する検討”，情報処理学会誌，57，４，
pp.1181-1192（2016）．
Malacria， S., Lecolinet , E. and Guiard, Y.：“ClutchFree Panning and Integrated Pan-Zoom Control on
Touch-Sensitive Surfaces: The CycloStar Approach”，
CHI, pp.2615-2624（2010）．
Beckmann,P.J.,and Legge,G.E. :“Psycho physics ofreading. XIV. The page-navigation problem in using
magnifiers.”, Vision Resarch, 36, 22, pp3723-3733（1996）．

2021 PC Conference

日本語学習者の作文からの誤り検出―決定木に基づく検出法に関する検討―村田紘基*1・趙艶*1・高瀬治彦*1・北英彦*1
Email: 421m242@m.mie-u.ac.jp*1: 三重大学大学院工学研究科電気電子工学専攻◎Key Words

1.

決定木，誤り検出，作文添削

はじめに

近年，第二言語として日本語を学習する人が増加して
おり，1979 年から 2018 年までの 39 年間に 30.3 倍に増加している。一方で，日本語教師の数は 18.9 倍，学習機関の数は 16.3 倍の増加にとどまっている(1)。これより，教室の多人数化が進んでおり，機械学習による日本語学習の支援が必要とされているといえる。特に，作文授業は各能
力を高める授業形式の1 つであるが，教師の負担が重い。
ある程度の長さの文章の添削を行うことは，1 人分でも手間がかかる。そのため，多人数の作文授業で添削を十分に行うことは困難である。
これまでにも，計算機システムによって文章を添削す
る試みは行われてきた。例えば，リクルート社によるA3RT では，機械学習を利用して文章の校閲を行うサービスを提供している (2)。しかし，このシステムでは日本語学習者の作文授業における誤りを十分に検出できなかった。
また，趙らは過去の授業で発見した誤りを学習用データとすることで，教師の負担をできるだけ増やさずに日本語学習者の作文中の誤りを検出するシステムを提案した(3)。しかし，支援システムに用いる機械学習手法の検討が不十分であり，改善の余地がある。また，これらのシステ
ムは誤りの箇所は指摘されるものの，誤りの内容についての説明は困難な状況である。
そこで本研究では，趙らの提案した作文添削システム
による誤りの指摘の精度向上を図るとともに，指摘内容の解釈を試みる。

2.

作文の誤り指摘システム

本研究では，趙らによる作文の誤り指摘システムの改良を目指す。この章では，システムの概要について説明する。
システムの処理の流れは図 1 に示すとおりである。最初は学習者に対して教師が誤りを指摘する。この指摘をシステムが蓄積し，機械学習を行う。その後，システムからの指摘を学習者に提供する。これにより，学習者は授業の内容に即した誤りの指摘を即座に受けることができる。
支援システム部は，与えられた作文の各文節から形態素の情報を特徴量として抽出し，正誤の判定を行う。この判定規則を，機械学習により獲得させる。

図 1 作文添削システムの概略

3.

機械学習部分の検討

文献（3）では，ナイーブベイズ・線形サポートベクタ
ー分類器・ランダムフォレストを比較し，ランダムフォレ
ストが最も高い正答率であった。しかし，ランダムフォレ
スト以外に決定木に基づく手法は試されていない。そのため，ランダムフォレストが有効であるのか，決定木に基づく手法が有効であるのかに関する検討が必要である。
そこで，本研究ではランダムフォレスト以外の決定木に基づく手法として XGBoost を検討する。ランダムフォ
レストは決定木とバギングを組み合わせた手法であるのに対し，XGBoost は決定木とブースティングを組み合わせた手法である。ランダムフォレストと正誤判定までのアルゴリズムの異なる，決定木に基づく手法を用いることで，判定の精度の向上を図るとともに，決定木に基づく手法の有効性を確認する。
また，決定木に基づく手法は判定規則が解釈しやすいという特長があるが，バギング・ブースティングによりその解釈は難しくなっている。そこで，学習の結果得られた判定規則の解釈を試み，学習者に誤りの理由を提供できるかどうかについても検討する。

4. 実験
4.1 決定木に基づく判定法の検討
本節では，XGBoost による文節の正誤判定を行い，ランダムフォレストによる正誤判定との比較を行う。
実験に用いるデータは文献（3）と同様のものとした。
また，記号以外を対象として 1 文節当たり 4 個の形態素を取り出し，各形態素の品詞・品詞の詳細・活用形をあわせて 1 個の数値で表したものを各文節の特徴量とした。
各形態素の特徴量の表現方法を表 1 のようにした（完全な表は文献（3）を参照）。なお，文節内の形態素数が 4 個に満たない場合は，不足分を-1 で補った。パラメータはグリッドサーチにより設定した。

- 244 -

2021 PC Conference
動詞の基本形であるか(2) 文節の 2 つ目の形態素が副詞可能名詞，一般名詞，
接尾語のいずれかであるか(3) 文節中の形態素数が 2 以下であるかということを表している。これらの条件分岐に従い正誤判定を行うと，人間による判定と同様に誤りであると判
定された。
つぎに，
「分からないので」という正しい文節の解釈を試みる。2 つ目以降の形態素は同様のため，(2)，(3)による条件分岐の結果は同じである。また，1 つ目の形態素も自立動詞の未然形となり特徴量は 22 に変わるが，20.5 以上であるため条件分岐の結果は同じである。したがって，正しい文節でも誤りであると判定される。
このように，XGBoost の決定木における判定規則は，不十分なことが分かる。さらに，この規則は容易に解釈できるものの，人間による文法的な判定規則とは大きく異なることも分かる。そのため，作文添削システムにおいて，誤りの箇所だけでなく，誤りの内容を提供することはこのままでは困難である。

表 1 特徴量の表現方法
特徴

表現方法

名詞，副詞可能，＊1

名詞，一般，＊2

名詞，接尾，＊

3

名詞，固有名詞，＊

4

名詞，非自立，＊5

名詞，サ変接続，＊

6

名詞，形容動詞語幹，＊

7

接頭詞，名詞接続，＊

8

動詞，自立，基本形

20

動詞，自立，連用形

21

動詞，自立，未然形

22

動詞，自立，連用タ接続

23

動詞，自立，体言接続特殊24

動詞，非自立，連用形

25

5.

動詞，自立，未然ウ接続

26

動詞，非自立，基本形

27

動詞，非自立，命令

28

動詞，非自立，連用タ接続

29

動詞，自立，体言接続特殊230

動詞，非自立，未然形

31

本研究では，趙らの提案した作文添削システムにおける誤りの指摘の精度向上と，指摘内容の解釈を試みた。
誤りの指摘の精度については，XGBoost による正誤判定を行ったところ，
ランダムフォレストから正答率は4 ポ
イント向上した。また，決定木に基づく異なる 2 つの手法で高い正答率を示したことから，決定木に基づく手法の有効性を確認した。指摘内容の解釈については，判定規則の解釈はできるものの，人間による判定規則とは大きく異なることが分かった。
今後は，作文添削システムにおいて，誤りの内容も提供できるように，自動獲得したルールの高精度化および文法的な解釈との対応付けを行う。

以下省略
XGBoost による正誤判定の正答率は 80%であり，ランダムフォレストの正答率 76%から 4 ポイント向上した。
このことから，図 1 の支援システムに用いる機械学習手法として，XGBoost が現状最も適しているといえる。また，決定木に基づく手法である XGBoost とランダムフォ
レストの判定の精度がナイーブベイズと線形サポートベ
クター分類器による判定の精度よりも高いことから，支援システムにおいて決定木に基づく手法は有効であると考えられる。

おわりに

参考文献
(1)
(2)

(3)

4.2 決定木の解釈
本節では，前節での XGBoost による正誤判定の規則の解釈を試みる。
本実験では，前節で用いたデータの 1 つである「分かりないので」という文節の解釈を試みる。この文節は「分からないので」の誤りであり，「ない」という形態素の前の動詞が未然形ではなく連用形になっているのが誤りの原因である。表 1 に示される形態素の特徴量の表現ルールに則ると，この文節の特徴量は「𝑓0 , 𝑓1 , 𝑓2 , 𝑓3 」=「21, 71,
61, -1」と表される。このとき，正誤の判定に使われた条
件は，(1)
𝑓0 < 20.5(2)
𝑓1 < 3.5(3)𝑓2 < 1の 3 つであった。これらはそれぞれ(1) 文節の 1 つ目の形態素が名詞，接頭語，または自立- 245 -

国際交流基金：“海外の日本語教育の現状”，pp.9-11（2020）．
Proofreading API：
“https://a3rt.recruit-tech.co.jp/product/proofreadingAPI/”，（accessed July 15, 2021）．
趙艶，高瀬治彦，北英彦：“機械学習による日本語学習者の作文からの誤り検出―1 文節内の文法誤りの検出―”，知能と情報，32 巻，5 号，pp.887-890（2020）

2021 PC Conference

日本語学習者向け作文添削システム―多数の誤りの自動収集―
堀内大貴*1・趙艶*1・高瀬治彦*1・北 英彦*1
Email: 420m245@m.mie-u.ac.jp*1: 三重大学工学研究科電気電子工学専攻◎Key Words

1.

日本語学習，作文添削，誤りの収集

はじめに

近年，グローバル化の進行と共に，第 2 言語学習が重視されている。それに反して，教師の数は足りていない。
海外日本語教育機関調査によると，2018 年時点では日本語学習者の数が約 30 倍に増加しているのに対し，教師の数は約 19 倍の増加にとどまっている(1)。このような現状をふまえ，教師の支援が必要とされている。また，言語の学習において修得すべき技能には，
「聞く」
，「話す」
，
「読
む」
，
「書く」の 4 つがある。特に「話す」，「書く」は学生の応答をもとに指導する必要があり，多人数授業では授業の効果を十分に発揮することが難しい。
本稿では，「書く」技能に対する授業の 1 つである作文授業に着目し，その支援をめざす。作文授業では，学生の作文の添削が教師の大きな負担である。そこで，学生の作文を自動で添削する方法について，これまで，さまざまな研究が行われてきた。例えば，英語学習者の犯す誤り検出に関する研究では，Liu らは動詞の誤りの検出を行った(2)。
Rozovskaya and Roth らは前置詞の誤りの検出を行った(3)。
Dahlmeier and Ng らは前置詞と冠詞 の誤りの検出を行った(4)。また，日本語学習者の誤り検出に関する研究では，谷之口らは日本語学習支援システムにおける数詞の誤り検出を行った(5)。大木ら，橋本ら，南保らは日本語助詞の誤りの検出を行った(6-8)。Oyama ら，笠原ら，今枝らは日
本語格助詞の誤りの検出を行った (9-11)。いずれも，特定の誤りの検出に注力した専用システムとなっており，授業で汎用的に使えるものではない。それに対して，趙らは授業中の作文データを蓄積し，それを元に誤り検出規則を
機械学習により自動的に獲得する手法を提案した(12)。これにより，授業で発生した誤りが指摘されるようになり，
授業の単元に依らない指摘が可能となった。しかし，蓄積したデータから機械学習を行うために，教師によるデー
タへのラベル付けが必要という問題がある。
本研究では，蓄積した授業の作文データから，趙らのシステムで用いる機械学習用のデータを自動生成することを目標とする。学習用のデータには，正誤の情報が不可欠であるが，これは学生の作文および教師による添削結果をもとに得る方針である。

2. 機械学習による誤り検出規則の自動獲得
この節では，趙らによる誤り検出規則の自動獲得法について簡単に説明する。この手法は，機械学習用のデータの収集と，機械学習による判定規則の獲得の 2 段階に分かれる。

まず，機械学習用のデータの収集では，授業を通じて得られた学生の作文・教師による添削結果を収集する。得られた文から自然言語処理により文節および形態素を抽出する。教師に，各文節に対して正誤の情報を付与してもらい，文節を構成する形態素の情報と正誤の情報を対にして学習用データとする。
次に，機械学習による判定規則の獲得では，先に得られた学習用データ群を用いて，機械学習を行う。ここでは，文節を構成する形態素の情報を特徴量として，これらからその文節の正誤を判定するシステムを構築する。構築法としては，ランダムフォレストを用いるのが良いとされている。
ここで問題となるのが，学習用データの収集の際に，教師が各文節の正誤を判定する手間である。これは，授業とは関係なく行う必要があり，教師にとっては追加の手間となってしまう。

3. 提案するデータの収集方法
3.1 概要2 節で述べた問題を解決するために，学習用データの自動生成を試みる。機械学習をする前には，正誤を自動で判定できないため，正誤の情報を人手で付与する必要がある。しかし，従来法のように教師に改めて判定してもらうのは好ましくない。そこで，学生の作文と，教師による添削結果を比較することで正誤の情報を得ることを考える。
作文添削の支援システムがなければ，授業の進行のために教師はすべての作文を添削する。これらを収集し，添削前後を比較すれば，修正した箇所が特定できる。その箇所について学生の作文を誤文，添削結果を正文と考えれば，教師の追加の手間無く正誤の情報を収集することが可能である。
ここで 2 つの問題がある。第 1 に，趙らの手法では，
文節単位で正誤の情報を定める必要があることである。
第 2 に，検出できる誤りが 1 文節のみから判定可能なものに限定されているため，複数文節からなる誤りを除く
必要があることである。
まず，文節単位での判定は，文字単位での比較結果と，
文節単位に分解した結果とを統合することにより解決する。また，複数文節からなる誤りは，情報が不足するため
1 文節の情報だけを使って判定できない。そのため，同じ特徴量に対して正誤両方の判定がされることがある。これをふまえて，その特徴量に対するデータを学習用データから除外することで回避する。

- 246 -

2021 PC Conference

3.2 具体的な手順
前節で述べた提案を実現する手順として以下を提案する。これは，収集した誤文と正文の多数のペアから，機械
学習用のデータを生成するまでの手順である。
1. 形態素解析器により，誤文および正文を文節単位に切り分けて，1 文節/行となるように改行を入れる。あわせて，各文節を構成する形態素の情報も収集する。
2. 対応する誤文と正文の分割結果を行単位でテキスト比較し，変更・追加・削除があった行を特定する。
3. 誤文内の変更のあった行および誤文のみに存在する行（文節）を誤文節，正文内の変更があった行および正文のみに存在する行を正文節とする。
4. 各文節について，それを構成する形態素の情報から特徴量を生成し，それに正誤ラベルを付与する
ことで各文節のデータを生成する。
5. 生成されたすべての文節データを確認し，矛盾するもの（同じ特徴量に対して正誤両方の場合があるもの）を除く。
6. 機械学習では，正誤のデータ数は同じであることが好ましいので，誤文節・正文節のうち，多い方のデータを間引く。この際，誤文・正文で変更があった箇所に関わる文節のデータができるだけ残るよ
うにする。
例えば，学生の作文「馬母親は子馬に聞いた」に対する添削結果が「馬の母親は子馬に聞いた」という場合，手順 1 により表 1 の各列の結果を得る。表の左列は誤文，
右列は正文の分割結果を示している。なお，形態素の情報は省略した。
表 1：手順 1 による結果
誤文
正文
馬母親は
馬の
子馬に
母親は
聞いた
子馬に
聞いた

詳細を省く。
最後に手順 6 により，例えば誤文節「馬母親は」と正文
節「馬の」に対するデータを抽出し，それらを用いて機械学習を行う。

4. 実験
提案法によって得られた自動収集した文節のペアを用いて機械学習した結果，従来法（人手により生成した学習
データを用いた結果）と比較検証する。

4.1 実験条件
以下に示す条件で実験を行う。
作文データとして，日本語学習者 19 人による，2 回の作文授業における作文を使用した。また，日本人の筆者により誤文を添削し，正文を用意した。誤文と正文から特徴
量が重複しない 76 文節を自動収集し，これを機械学習する。76 文節の内訳は正文節が 27， 誤文節が 49 であったので， 正誤の文節数を一致させるため，正文節数をラン
ダムに 22 個増やした 98 文節を機械学習する。 但し， 特徴量が一致かつ正誤ラベルが異なるデータが存在する場
合， 矛盾データとして扱い，排除する。 人手で収集した
場合においては，特徴量が重複しない 118 文節を機械学習する。この場合も上記と同じ条件で行う。それぞれの場
合において 5 回実験を行う。
ここでは，プログラミング言語 python およびその機械
学習ライブラリである scikit-learn を用いて機械学習部分を実装した。また，形態素解析器として CaboCha，文章比
較ツールとして diff を用いた。

4.2 実験結果と考察
まず, 人手で行った場合の実験結果として, 118 文節
分の機械学習用データを用いたリーブワンアウト交差検証の結果を表 3 に示す。 但し, 矛盾データが存在する場
合，元々の 118 文節から矛盾データの個数を引いた数を機械学習する。表における精度とは未知の文節を正しい
か誤りかを正しく判定できる百分率のことである。

回数/回
手順 2 による比較結果を表 2 に示す。左右の列は表 1と同様である。また，各行は対応する文節が同じ行となる
ように表示した。括弧内が判定結果であり，括弧がないセ
ルは誤文・正文で一致している文節を意味する。

1
2
3
4
5

表 2：手順 2 による自動収集

誤文
馬母親は（変更）
子馬に
聞いた

正文
馬の（変更）
母親は（追加）子馬に聞いた

表 3：人手で行った場合の学習結果
矛盾デー 誤り文節 正しい文
タ/個
/個
節/個
6
56
56
8
55
55
6
56
56
6
56
56
6
56
56

精度/%
57
54
65
65
62

人手での場合， 5 回の平均をとると, 61％の精度で正誤の文節を正しく判定できる結果となった。
また，提案法の実験結果として 98 文節分の機械学習用
データを用いたリーブワンアウト交差検証の結果を表 4に示す。但し, 矛盾データが存在する場合，元々の 98 文
節から矛盾データの個数を引いた数を機械学習する。

手順 3 により，誤文節として「馬母親は」を，正文節としてその他の文節「馬の」
，
「母親は」
，
「子馬に」
，
「聞い
た」を得る。
手順 4 および手順 5 は，趙らの手法と同様であるため- 247 -

2021 PC Conference

回数/回
1
2
3
4
5

表 4：提案法での学習結果
矛盾デー 誤り文節 正しい文
タ/個
/個
節/個
2
48
48
4
47
47
4
47
47
6
46
46
2
48
48

精度/%

(12) 趙艶，高瀬治彦，北英彦，日本語学習者における作文からの誤り検出－機械学習による 1 文節内の誤り検出性能－，
2020PC カンファレンス論文集，pp.71-74 (2020)

44
48
55
46
55

提案法の場合，5 回の平均をとると，50%の精度となった。正誤のデータは 1:1 なので，この結果は正しく機械学習できていないことを意味している。 但し，実験結果か
らデータの選び方によって，精度が高くなる場合がある
ので，改善の余地があると考える。この点についての議論
は今後の課題である。

5. おわりに本研究では，教師を支援する作文添削システム構築のための，機械学習用データの自動収集を試みた。人手で行った場合と比較検証した結果，提案法である正誤の文
節ペアの自動収集はシステムに組み込むには遠く及ばないことを示した。
今後は，精度向上のために，精度を下げる原因となる
データについて検討する。

参考文献
(1)

国際交流基金，海外の日本語教育の現状－日本語教育機関
調査より－，独立行政法人国際交流基金 (2019)(2) Liu, X., Han, B. and Zhou, M., Correcting Verb Selection Errors
for ESL with the Perceptron, Proceedings of CICLing, pp. 411-423(2011)(3) Rozovskaya, A. and Roth, D., Algorithm Selection and Model
Adaptation ESL Correction Tasks, Proceedings of ACL, pp. 924933 (2011)(4) Dahlmeier, D. and Ng, H. T., Grammatical Error Correction with
Alternating Structure Optimization, Proceedings of ACL-HLT, pp.
915-923 (2011)(5) 谷之口優人，杉野勝也，佐藤俊也，絹川博之，外国人の初級日本語学習支援システムにおける数詞誤りの訂正方式，
第 10 回情報科学技術フォーラム(FIT2011)，vol.3，pp. 789790 (2011)(6) 大木環美，大山浩美，北内啓，末永高志，松本裕治，非日
本語母国語話者の作成するシステム開発文書を対象とした助詞の誤用判定，言語処理学会 第 17 回年次大会発表
論 文集，pp. 1047-1050 (2011)(7) 橋本利典，島田静雄，外国人の書いた文章の助詞使用誤りの抽出，情報処理学会研究報告 自然言語処理研究報告，vol.
117，pp. 9-14 (1997)(8) 南保亮太，乙武北斗，荒木健治，文節内の特徴を用いた日
本語助詞誤りの自動検出・校正，情報処理学会研究報告 自然言語処理研究報告，vol.181，pp. 107-112 (2007)(9) Oyama, H. and Matsumoto, Y., Automatic Error Detection Method
for Japanese Case Particles in Japanese Language Learners, In
Corpus, ICT, and Language Education, pp. 235-245 (2010)(10) 笠原誠司，藤野拓也，小町守，永田昌明，松本裕治，日本語学習者の誤り傾向を反映した格助詞訂正．言語処理学会
第 18 回年次大会，pp. 14-17 (2012)(11) 今枝恒治，河合敦夫，石川裕司，永田亮，桝井文人，日本語学習者の作文における格助詞の誤り検出と訂正，情報処理学会研究報告 コンピュータと教育研究会報告，pp. 39-46(2003)- 248 -

2021 PC Conference

第二言語作文授業における誤り指摘を行うシステム―教員の観点からの検討―
趙艶*1・高瀬治彦*1・北英彦*1
Email: 419de52@m.mie-u.ac.jp*1: 三重大学大学院工学研究科◎Key Words

1.

第二言語，作文授業，誤り指摘

はじめに

近年，グローバル化の進行と共に，第 2 言語学習が重視されている．本研究では，日本語を第 2 言語として学習する際の支援をする．第 2 言語学習に限らず言語学習
では，修得すべき技能には「聞く」
，
「話す」
，
「読む」
，
「書
く」の 4 つがある．本研究では，「書く」技能に着目し，その学習法である作文授業について着目する．作文授業
による指導は，多くの教師は学習者が書いた作文の添削を行う．ここで，教師は添削に多くの時間を費やしている
ことが多いと，石橋，飯田はそれぞれ述べた(1-2)．このよ
うに作文に対するフィードバックは教師にとって負担だ
が，作文のフィードバックが学習者より次の作文にどのように生かされるのかは，日本語教師にとっては重要な問題であると，中島は述べた(3)．これらをふまえると，効果的な作文授業を行うことは難しいという現状である．
これまでに我々は，作文授業を支援するシステムを構築してきた．このシステムは，作文指導法として学習者に教えすぎない程度の指摘をすることをめざしたものである．この結果，学習者の見直しが誘発されることが期待される．
本研究では，このシステムのフィードバックが，学生の見直しを誘発できるかどうかについて，教員へのアンケートを通じて議論する．特に本稿では，先生に対するアン
ケートを通じて，作文中で間違っているところに赤色の大きい太字のみで学習者に表示する方法が有効であるかどうかについて検討する．

2.

作文授業支援に関する従来研究

作文授業の現状をふまえ，多くの作文授業を支援するシステムに関する研究が行われてきた．これらは大きく，教師に対する支援をめざす研究と学習者に対する支援をめざす研究に分けることができる．教師に対する支援の研究の例としては，砂岡らによる学習者の間違えたところを添削させ，その結果をデータベースに蓄積し，教師の誤用分析を支援するシステムがある(4)．これにより，教師は学生の誤りの傾向を把握しやすくなり，指導に役立てることができる．一方，学習者に対する支援の研究においては，学習者の推敲活動を促すことが多くの研究でめざされている．この中で大きな割合を占めるのが，作文中の誤りを自動で指摘する研究である．例えば日本語の作文を対象としたものには以下のような研究がある．谷之口らは日本語学習支援システムにおける数詞の誤り検出を行った(5)．大木ら，橋本ら，南保らはそれぞれ日本語助詞の誤りの検出を行った(6-8)．Oyama ら，笠原ら，今枝らはそれどれ日本語格助詞の誤りの検出を行った(9-11)．
趙らは一文節だけで判断できる誤りの検出規則を機械学
習により獲得した(12)．しかし，いずれの研究も，誤りの検出に主眼が置かれており，この成果を推敲活動に生か
すところまで至っていない．
推敲活動は，学習者の見直しが起点となる．見直しを誘発するためにはヒントなどの間接フィードバックが有用であろう．佐藤は，多くの受講生が教員から正解が直接与えられるではなく，記号などを用いて，ヒントが与えられることを望んでいると述べた(13)．また，西川は，間接フィードバックは，学習者に自分の誤用パターンに気付かせ，そこに注目させることで，長期的な学習効果が高いと主張している(14)．Schmidt によると，第二言語学習には，理解の前段階として「気づき」が必要であると指摘している(15)．ここでいう「気づき」とは意識的に注意を払うということであり，学習者にこれをもたらす教授法が必要である．
そこで，趙らは検出した誤りの情報をもとに学習者の推敲を促すシステム（誤り指摘システム）を構築した(16)．
このシステムは，学習者の気付きを養うために，自発的に見直しを引き起こせるように，作文中で誤っている箇所を指摘する．詳しい内容は３章で説明する．

3. 学習者の推敲を促す支援システム
3.1 構築した支援システムの構成
図 1 に誤り指摘システムの概要を示す．システムは Web
サーバと作文チェッカからなる．学習者は Web ブラウザを使ってシステムの Web サーバにアクセスし，作文の提出・指摘の確認を行う．このシステムを使った作文授業の流れは以下のようになる．
1. 学習者が作文を提出する
2. 学習者がシステムからの指摘を確認する
3. 教師が作文をチェックする構築したシステムに関する画面としては，システムの画面の概要を図２に示す．画面は大きく以下の 3 つの部
分に分かれる．
1. 作文を書く場所
作文は，「解答欄」の下にあるテキストボックスに入力する．
2. 提出ボタン「上記の文章をチェックする」というボタンを押すと，システムが入力された作文をチェックする．
3. システムからの指摘を表示する場所
提出ボタンの下に，システムによるチェック結果を表- 249 -

2021 PC Conference• 中国にある高校教員 9 人（内訳は日本語教員 3 人，英語
教員３人，国語教員 3 人）
以下に，アンケートの設問とそれに対する回答及びその分析を各問について記す．
アンケートの設問「このシステムによる学習者に対する指摘の表示方法は，学習者に作文の誤りを考えさせるためになると思いますか？選択肢：はい，いいえ」に対する回答を図３に示す．9 人が「はい」と回答した．
選択肢「はい」を選んだ先生達による自由記述には，以下のものがあった．
図 1 支援システムの構成図• 赤線のみで表示すると，自分で，まだ考えられるから．
• このシステムがあると，学生に対して，独立で考えられる能力を養う利点がある．また，学生が自分の間違いをよく気付き，習得能力をアップできる．
• このシステムがあると，学生の反省力を養うことができます．
• このシステムがあると，学生が独立で考えられる能力があるからです．また，学生が自分の間違いに対して，気付き能力を養う効果がある．さらに，学生が自発的に習得する能力を養う．学生が間違いを発見して，自ら修正するよ
図 2 支援システムの画面例
うに導くことができます．
示する．ここでは，誤っている部分を赤の大きい太字
つまり，9 人の先生は「はい」と回答した.先生側からみで表示することとした（画像では「速いなのに」と「こると，支援システムによる間違いの指摘方法は，学生が自とにな」）．
分の間違いに気付くために有効であるという意見を得た．
構築した支援システムでは，作文を受け取り，そのチェ
また，選択肢「いいえ」を選んだ先生達による自由記述
ック結果を返すための URL を，Web サーバにより提供すには，以下のものがあった．
る．Web サーバは受け取った作文を誤りチェッカに渡し， • 一部の学生が作文を書く時，よく考えたけど，間違えた．
その指摘を受け取り学習者に送信する．
それはたぶん文法の知識が不足であると考える．そうす
構築したシステムでは，Web サーバの実装はプログラミ
ると，学生が考えてもわからない場合がある．学生に対しング言語 python の django フレームワークを用いて行って，よく考えることにより，解説をつけたほうがいいと思た．また，作文チェッカは，趙らによる機械学習により誤う．
り検出規則を自動的に獲得する方法を実装したものを使 • 日本語作文では，間違いだけが指摘することより，適当なった(17)．
キーワードを提供したほうがいいです．なぜかというと，日本語のレベルが低い学生達に対して，間違えたところ
3.2 自発的に見直しを引き起こす表示方法
だけ見せると，その間違えた原因が分からないからであ構築したシステムでは，誤っている場所を赤色で表示
る．間違いだけ指摘するより，文法知識と組み合わせて，する．ここで，誤っている箇所の指摘は，図 2 のようにヒ
学生に提供したほうがいいと思う．そうすると，学生は自ントの場所のみを強調して表示することにより行う．こ分の間違いを理解できると考える．
の表示方法は「気づき」の教授法に従ったものである．
「気 • 間違えそうな場所のみ指摘すると，学生が直しにくいとづき」の手がかりとして誤っている箇所をヒントとして思うので，間違えた内容を提供したほうがいいです．
与えて，誤りに気付かせる．本稿では，ヒントとして誤り
つまり，「いいえ」と回答した 3 人の先生は，一部の学の場所という情報のみで十分であるかどうかについて検生に対して，間違えそうな場所を指摘するのは足らなく討する．特に，先生の立場から，第二言語学習者に対するて，間違えたところにキーワードを付けたほうがいいと支援として，このヒントの提供方法が有効であるかどういう意見だった．これらは，学習者の日本語レベルが低いかを次章で議論する．
場合は当てはまる．しかし，ある程度のレベルに達していれば，詳細なヒントに従って直すよりも，自ら誤りの内容
4. システムの表示方法の妥当性の確認を考えて直すほうが，自発的な見直しの誘発にもつながこの章では，先生の視点から 3 章で示した方法が有効るだろう．
であるかどうかを，教師に対するアンケートをつうじて
以上より，構築したシステムによって，誤っているとこ確認する．
ろに赤色の大きい太字のみで学習者に表示するというこ
アンケートは，12 人の教員に実装したシステムの誤りとで，先生の観点から，見直しを誘発するという観点から指摘画面を見せた後に，回答してもらった．12 人の教員
考えると，妥当であると言える．
の内訳は以下のとおりである．
5. おわりに• 日本にある教育部の大学教員 3 人（それぞれ，教育工学・
授業設計・教育実践の担当教員，数学教育の担当教員，国
これまで筆者らは，作文の誤りの場所を自動的に指摘
語教育の担当教員）するシステムを構築してきた．本稿では，このシステムの- 250 -

2021 PC Conference
指摘方法について，その妥当性を教員に対するアンケー
トを通じて検討した．特に，誤りの詳細ではなく誤っている部分のみを学習者にフィードバックすることで，学生の見直しを誘発できるかどうかについて検討した．アン
ケートの結果，システムの表示方法は妥当であるとの結論を得た．
今後は，レベルが低い学習者にも使えるように，適当なキーワードを提供する機能を追加し，システムの改良を進めてゆく．

る自発的な見直しを促すシステム，Computer & Education，
No.50，pp96-99 (2021)(17) 趙艶，高瀬治彦，北英彦，機械学習による日本語学習者の作文からの誤り検出 ―1 文節内の文法誤りの検出―，知能と情報，Vol.32，No.5，pp.887-890（2020）．

参考文献
飯田 由美，日本語中上級学習者の作文に対する 内容、言語形式を改善させる教師の訂正フィードバック，日本学刊，
No.19，pp.18-34（2016）．
(2) 石橋玲子，作文推敲過程から見る自己訂正，教師添削の効
果―気づきの観点から―，茨城大学留学生センター紀要，
vol.3，pp.1-9（2005）．
(3) 中島由季子，フィードバックと学習効果―自己訂正から見えるものー，
日本女子大学大学院文学研究科紀要，
第24 号，
pp.43-56（2017）．
(4) 砂岡和子，劉松，誤用データ機能を備える WEB 中国語作文添削支援システム設計と開発，2006PC カンファレンス
論文集，pp.391-394（2006）．
(5) 谷之口優人，杉野勝也，佐藤俊也，絹川博之，外国人の初級日本語学習支援システムにおける数詞誤りの訂正方式，
第 10 回情報科学技術フォーラム（FIT2011）第 3 分冊，pp.789-790（2011）．
(6) 大木環美，大山浩美，北内啓，末永高志，松本裕治，非日
本語母国語話者の作成するシステム開発文書を対象とした助詞の誤用判定，言語処理学会第 17 回年次大会発表論
文集，pp.1047-1050（2011）．
(7) 橋本利典，島田静雄，外国人の書いた文章の助詞使用誤りの抽出，情報処理学会研究報告自然言語処理研究報告,
Vol.117，No. 2，pp.9-14（1997）．
(8) 南保亮太，乙武北斗，荒木健治，文節内の特徴を用いた日
本語助詞誤りの自動検出・校正，情報処理学会研究報告自然言語処理研究報告，Vol.2007，No.94，pp.107-112（2007）．
(9) Oyama H.，Matsumoto Y.，Automatic Error Detection Method
for Japanese Case Particles in Japanese Language Learners，
Corpus，ICT，and Language Education，pp.235-245（2010）．
(10) 笠原誠司，藤野拓也，小町守，永田昌明，松本裕治，日本語学習者の誤り傾向を反映した格助詞訂正, 言語処理学会
第 18 回年次大会，pp.14-17（2012）．
(11) 今枝恒治，河合敦夫，石川裕司，永田亮，桝井文人，日本語学習者の作文における格助詞の誤り検出と訂正，情報処
理学会コンピュータと教育研究会報告，Vol.68，No.6，
pp.39-46（2016）．
(12) 趙艶，高瀬治彦，北英彦，「機械学習による日本語学習者の作文からの誤り検出 ―1 文節内の文法誤りの検出―，知能と情報，Vol.32，No.5，pp.887-890（2020）．
(13) 佐藤誠子，英語アウトプット活動におけるフィードバックの研究：内発的動機づけの観点から，四国英語教育学会紀要，No.34，pp.67-78（2014）．
(14) 西川寿美，中国人日本語学習者の作文における自己訂正―
treatable errors と untreatable errors の観点から―，学苑・日本文学紀要，No.819， pp.10-19（2009）．
(15) Schmidt, R. W.，The Role of Consciousness in Second Language
Learning，Applied Linguistics，
Vol.11，
No.2，
pp.129-158（1990）．
(16) 趙艶，高瀬治彦，北英彦，第二言語学習の作文授業におけ(1)- 251 -

2021 PC Conference

Twitter を活用した科学情報の発信に関する考察―皆既月食イベントの実践―
兵頭花凜*1・足立菜奈*1・阿部紗弓*1・木戸口紗弓*1・酒井なつみ*1・佐竹寿美香*1・辻美柚*1・土井もあな*1
室明佳*1・牧杏佑香*1・毛利勝廣*2・中貴俊*3・後藤昌人*1・岩崎公弥子*1
Email: iwazaki@kinjo-u.ac.jp*1: 金城学院大学国際情報学部国際情報学科*2: 名古屋市科学館学芸課、名古屋市立大学大学院理学研究科*3: 中京大学工学部メディア工学科◎Key Words

1.

科学イベント、Twitter、博学連携

はじめに2021 年５月 26 日の皆既月食に際し、名古屋市科学館
プラネタリウムと複数の大学（情報メディア・工学系）の研究室が連携した月食イベントを開催した。その周知と月食そのものへの関心度を上げ、より月食に興味を持って楽しんでもらうため、ユーザが情報を選んで受け取ることができ、拡散性に富んだ Twitter を活用した情報発信を実施した。なお、雑居ゼミでは、2018 年の皆既月食においても、IT やメディアを活用して科学への関心を醸成するイベントを実施しているが（後藤 2018）、本イベ
ントでは、前回で課題となった SNS、特に、Twitter に焦点をあてることとした。
今回は、「雑居ゼミ（月食カウントダウン 21）」（以下「雑居ゼミ」）注１という名称の Twitter アカウントを作成
し、宇宙が専門ではない大学生が、①月食当日までの 50
日間のカウントダウン、②月食当日の中継の２つのイベントを行った。
本研究では、主に Twitter を活用したマーケティングの成功例を参考に、月食に興味関心の低い層をターゲットとして設定し、Twitter 上で、ユーザの目に留まりやすい
投稿を行った。また、そこから具体的にアカウントに興味を持ったユーザや、アカウントに対するアクティビテ
ィ解析を行い、Twitter を活用した情報発信の有用性と課題について分析した。

その他、本研究では、Twitter 解析ツールとしてSocialDog、Twitter アナリティクス、whotwi を活用し、適宜、分析を行なった注３。

2.2 Twitter 投稿内容
Twitter「雑居ゼミ」の主な投稿者は情報メディアが専門の大学生である。月食に向けて多くの人に「月」に関心をもってもらうため、月の科学情報だけではなく、ス
イーツ、映画、雑貨、本などに関連する「月」の情報を投稿した。
Twitter には、１日１〜３の投稿を行い、投稿数は全部で 132 ツイートとなった。また、科学としての「月」を投稿する際は、事前に名古屋市科学館学芸員による内容確認を行い、正確な情報提供を心がけた。以下に記事の例をあげる（表１）注４。
表１ Twitter 投稿記事の例（要約）
日

概要

4/9

月を題材にした絵本『パパ、お月様とって！』（エリック・カール）の紹介

4/16

月に関する楽曲の紹介。ドビュッシー「月の光」、絢香「三日月」等「三日月」を折り紙で作り、#月食 50をつけての投稿呼びかけた

4/26

2. 研究の概要
2.1 本研究の活動

5/9

本研究では、月食の 50 日前から Twitter「雑居ゼミ」
で月に関する投稿を行なった。また、月食当日は、名古屋市科学館から中継を行う予定であったが、当日の名古屋は厚い雲に覆われ、月食を観測することができなかった。そのため、名古屋市科学館の公式 YouTube ライブ映像を視聴しながら注２、月食を観測できた北海道、東北、沖縄の一部地域の様子を Twitter 上でレポートした。
また、Twitter だけでは情報拡散を十分に行うことができなかったため、若い年齢層に親しみのある Instagram
を途中から取り入れた。

写真等

1:親子分裂説 2:捕獲説 3:双子説 4:
巨大衝突説など、月の形成に関する説
について。

さらに、
「皆既月食の月が赤くなるのはなぜ？」「皆既月食の時に月から地球をみると？」などの疑問に学芸員が答える動画も全部で９つ用意し、投稿した。

2.3 参加型のイベント- 252 -

2021 PC Conference

本研究では、ただ情報を受け取るだけではなく、主体的な月食への関わりを促すため、①お団子チーム、②月の写真チーム、③イラストチームの３つのイベントを実施した。これらは、事前に Twitter で告知を行い月食当日に双方向のイベントを実施するものである。
月食当日は、曇天なことから月食を見ることができなかった。他に要因があるものの、結果として、想定よりも参加者が極めて少ない結果となった。参加型の具体的な内容と考察については、４章で行う。

３. Twitter を用いた先行研究
Twitter は強い拡散力があることから、マーケティングの分野でも積極的に活用されている。本研究では、集客や参加度向上などに結びついた好例もあることから、マーケティングの事例を参考にする。
①認知度向上のためのイベント「皆既月食を知ってもらう」のように認知度をあげる
事例には以下のものがある。
・ワークマンオンラインストア
作業着のイメージが強いワークマンは今流行りのキャンプなどに合わせた新商品を Twitter で紹介している。
②参加型のイベント
主体的に月食情報を得て欲しいという願いから参加型の企画も実施した。このような事例には以下がある。
・Twitter 鬼ごっこ 麒麟
ハッシュタグ「＃イインダヨ」を付けて投稿し、30 分以内に公式アカウントから「＃グリーンダ
ヨ」と返信されなかった人にプレゼントがもらえる企画。
③情報提供のイベント
月食の科学的解説も不可欠である。情報提供に着眼した事例には以下がある。
・東京ズーネット
都立動物園・水族園の複数の園の情報を提供するサイト。動物の園内の様子、豆知識など生き物の情報を発信する。

４. 月食イベントの実施
4.1 全体月食 50 日前の 2021 年４月６日から Twitter「雑居ゼミ」を開始した。1 日数回の投稿を行いながら、フォロ
ワーの獲得を行なった。最終のフォロー数は 177 で、フォロワー数は 123 となった。
また、どのような人がフォロワーであったかを
SocialDog で分析したところ、男性が 76%で 30〜60 代が全体の 84%を占めることがわかった。また、図１に示す
ようにフォロワーの興味・関心は、宇宙、星、天文、星空が多いことも明らかになった。本研究の目的に天文への興味が低い人をフォロワーとして取り込みたいというのがあったが、その層を十分に取り込むことができなかったことがわかった。
このようなターゲット層の課題が明らかになったた
め、若者や女性が多く利用する Instagram を月食 14 日前から活用した。

図１ フォロワーの興味・関心
さらに、投稿の分析から、メディア付き、すなわち、写真、画像、映像がついている投稿はユーザからの反応が高いことがわかった（図２）。なお、図２は、投稿開
始から月食当日までを分析したグラフであるが、期間中、この傾向は常にあった。

図２ ツイート分析（2021/04/06〜2021/05/26：SocialDog のデータから筆者作成）

そこで、積極的に投稿にはメディアを付けるかリンクを貼るようにした。また、写真投稿については、同時にInstagram の方にも投稿することとした。

4.2 お団子チーム
4.2.1 概要
お団子チームでは、月食を見ながら「お団子」を楽しむ参加型のイベントを企画した。具体的には、月食 11
日前から運営者が制作したお団子の写真（図３左）やお団子の作り方動画の投稿を行なった。
月食当日は名古屋市科学館の屋上から中継を行った。
その際は、運営者が作ってきたお団子を Twitter に投稿するだけでなく、Twitter ライブで生配信もおこなった。
しかし、月が見えなかったことに加え、ライブ配信はリ
アルタイムということもあり視聴者は 11 人にとどまった。
4.2.2 考察Twitter「雑居ゼミ」のフォロワー数は 123 名であった。フォロワー数が少なければイベントの参加者も少な
い数にとどまる可能性が高い。そこで、本チームではInstagram での投稿も積極的に行なった（図３右）。その際、「＃料理好きの人と繋がりたい」「＃D ヲタさんと繋がりたい」などのタグをつけ、ストーリーを更新する際には、「名古屋市科学館」など位置情報を掲載し、多くの人の目に触れる工夫をした。

- 253 -

2021 PC Conference

また、Twitter と Instagram では「いいね」すなわちユーザからの反応数が大きく異なることがわかった。図３の左の記事（写真）を比較すると Twitter では「いいね」数が５であったのに対し、Instagram では、「いいね！」数が 40 であった。
Instagram で成功した活用例に Tasty Japan がある。2021
年 7 月時点で国内企業 1 位のフォロワー数（約 680 万人）を獲得しており、「作ってみたい」と思わせるレシ
ピ動画の内容に加え、臨場感があり美味しそうなビジュ
アルで独自の世界観を創出している。
このことから今後 Instagram でイベントを行う際には、ビジュアル性を重視した企画を行うと注目を集めることができると考える。

この改善策として、東京新視点 J-WAVE の「新視点を見つける Instagram フォトキャンペーン！with 東京カメラ部」を参考に考えた。このキャンペーンでは、ラジオの放送中にリアルタイムで投稿された写真の中から、賞を決定し、ラジオ番組内で発表し、SNS のハッシュタグ
企画を通してユーザとのコミュニケーションを活性化している。
このことから、写真を集めるだけでなく、その写真をライブ配信で紹介する、授賞するなど、その後どうするか目的を決めてから、イベント全体を緻密にデザインし開催するべきだと考える。
4.3.3 まとめ＃月食カメラ部を広めて写真を集めることができなかった。そのため東京新視点のフォトキャンペーンのようなイベントを開催できるようにするべきである。
今後、写真を集めるだけでなくその写真をライブ配信
で紹介する、受賞するなど企画を考えた上で情報を発信していきたい。

図３ お団子イベント

4.2.3 まとめ
今回、「お団子」という視覚的にも楽しめるイベントを企画した。そのため、Instagram との併用を初期の段階から活用すると良かったと感じた。今後は SNS の特性を考え、それを生かした活動を行いたい。
4.3 月の写真チーム
4.3.1 概要
月の写真チームでは、月食を見られない人にも欠けていく月を届けるため、月食当日に写真を発信するイベントを企画した。ここで活動した内容は以下の通りである。
・月食の写真を集め拡散する投稿をした。その際、ハッシュタグ（＃月食カメラ部）を付けた。
・YouTube で実況中の映像をキャプチャしたものを実況形式でツイート、日本各地で撮影された月の写真を引用ツイート、写真のリツイート、「いいね」をした。
4.3.2 考察
4.1 でも明らかにしたように、写真の投稿はユーザからの反応が良いことが予想された。しかし、実際は、事前に決めたハッシュタグ(#月食カメラ部)を拡散させることには繋がらなかった。また、月の写真を引用ツイート（３件）、写真のリツイート（８件）、いいね（27 件）を行ない、他県のユーザの投稿をもとに、情報を受け取り、拡散を行なった。しかし、月食中に投稿される写真は少なく、写真を集めることができなかった。

図４ 月の写真（左）、イラスト（右）チームの投稿

4.4 イラストチーム
4.4.1 概要
イラストチームでは、月に親しんでもらうため、月食のイラストを描いて投稿してもらうイベントを企画した。運営者自身も月食に関するイラストを投稿し、イベントへの参加を呼びかけた。また、イラストチームでは「雑居ゼミ」とは別にイラスト専用のアカウントを作成し、月食に関するイラストを募集する企画をした。
主な活動は、以下４点である。
・月食の認知のためイラスト投稿を５月 21 日より開始した。
・月食に関するイラストの投稿に対し、リツイートやいいねを行った。
・月食当日から５月 31 日までイラストを募集した。
・ユーザの目に留まりやすいように投稿の際、#lunareclipse526 のハッシュタグおよび、既存のハッシュタグ（英語も含む）を多くつけた。
最終的には、イラストの最終投稿数は 11 であった。
また、リツイートした数は合計で 79、「いいね」は 32となった。
4.4.2 考察
事前のイラストイベントを呼びかける投稿に対し、いいね（105 件）やリツイート（５件）の反応があった。

- 254 -

2021 PC Conference

しかし、Twitter で固定タグからの月食イラストの投稿
は、運営者の投稿を除き１件だけしか集まらなかった。
なぜ本企画が盛り上がりを見せなかったのか。考えられる要因は２点挙げられる。
第一に、イベントまでの活動期間が短いことだ。５月
21 日にアカウントを作成してから５日間しか告知できなかった。さらに、フォロワー数も少なかった。
第二に、イベント自体が広まらなかったことである。
図５から「イラスト」アカウントの月食前日までと月食
後のインプレッション数を比較すると、月食前日までの
平均は 190.4 である。一方、月食後は 502 であり、当日を境にインプレッション数が伸びていることがわかる。
投稿に対するインプレッションは見られたが、一方で、リツイートやいいねといった反応は少なかった。この結果から、リツイートやいいねといった実際の反応が見られないとイラスト募集には繋がらないとわかる。そのため、イベント自体が広まらなかったと言えるだろう。

・イベントを拡散するフォロワーが少なく、広まらなかったため、認知度が低く参加者が少なかった。
・他 SNS の活用を同時並行しなかった。
以上のことから、今回の月食に関するイラストの募集
イベントでは、固定タグの投稿でイラストが集まらず、イラストを通しての月食認知がうまく広がらなかったと考えられる。今後、類似イベントを行うのであれば上記の課題を改善したい。

５. おわりに
本研究は、Twitter を活用し皆既月食を知ってもらい、興味を持ちながら、観測することを目的としたプロジェクトである。分析の結果、課題も多くみられた。これらの点を踏まえ、次回の月食時の参考にしたい。
謝辞
本研究では多くの方々の協力を得た。特に雑居ゼミの先生方、研究室の皆様、名古屋市科学館学芸員の先生
方、NTT ドコモの坂東知子様、大原達己様に深く感謝する。
注

図５ インプレッション数
ここで投稿型の成功事例を紹介する。茨城県自然博物館では「# マンモスが渡った橋フォトコンテスト」と題し、来館者に展示物の写真を Twitter でハッシュタグをつけて投稿してもらう企画を実施した。写真の投稿は公式の Twitter や他 SNS で紹介やリツイート、展示室の掲
示スペースでも紹介している。結果は、企画に参加して投稿を行なった来館者は 55 名、ハッシュタグを含む投稿件数は 129 件であった。SNS はひとつの要因ではあるが、前年度来館者数と比べ、15%の伸びを見せた。
内容を比較すると、茨城県自然博物館が公式 SNS を複数使用したのに対し、本イベントは「雑居ゼミ」のInstagram アカウントがあるもののそれを活用せず、Twitter でしか活動を行なっていなかった。加え、茨城県
自然博物館のイベントは開催期間が長く告知も長く行えた。一方、本イベントは活動期間も６日間と短かった。
これらの点を踏まえ、イベント周知のための Twitter以外の SNS 活用を早期にしなかった点と、活動期間の短さが今回の企画の問題点と考えられる。
4.4.3 まとめ本イベントの課題として、４点が明らかになった。
・Twitter での投稿数が少ない。
・イベントの活動期間が短い。

(1) 雑居ゼミとは、名古屋市科学館プラネタリウムや複数の情報科学・メディア等の研究者とゼミ生、学芸員が集い、最先端の議論と研究を生み出すゼミである。本研究で用いたTwitter のアカウントは、@zakkyo_lab(2) 名古屋市科学館では、月食当日、公式 Youtube チャンネル
でオンライン市民観望会「皆既月食」を実施し、約 17 万人の視聴者があった。
https://www.youtube.com/watch?v=7c2ls4xCguw(3) 利用した解析ツールは以下のとおりである。SocialDog（http://social-dog.net）、Twitter アナリティクス（http://analytics.twitter.com/）、whotwi（http://ja.whotwi.com）
である。
(4) 情報を発信する際は、名古屋市科学館の皆既月食のページを参考にした。CC BY-ND での公開で、図版などの利用を行った。http://www.ncsm.city.nagoya.jp/study/astro/
astro_news/20210526.html

参考文献(1) 加藤太一：“茨城県自然博物館のインターネットによる広報活動の分析 －第 62 回企画展「マンモスが渡った橋」展
での SNS を使った取り組みの成果─”，茨城県自然博物館
研究報告，19，pp.127-133（2016）．
(2) 後藤昌人、岩崎公弥子、毛利勝廣（他４名）：“IT やメディア活用による「楽しい」体験を通じた科学への関心を醸成する仕組み-皆既月食イベントの実践より-”，情報文化
学会誌，25(2)，pp.11-18（2018）．
(3) Twitter 鬼ごっこ 麒麟 グリーンラベル https://
cp.kirin.jp/green-dayo/（最終閲覧日：2021.07.07）.
(4) Tasty Japan https://www.instagram.com/tastyjapan/（最終閲覧日：2021.07.07）.
(5) 東京新視点 J-WAVE https://www.j-wave.co.jp/special/newtokyo/（最終閲覧日：2021.07.07）(6) 東京ズーネット Twitter アカウント：@TokyoZooNet_PR（最終閲覧日：2021.07.07）.
(7) ワークマンオンラインストア Twitter アカウント：@wm_online_store（最終閲覧日：2021.07.07）- 255 -

2021 PC Conference

情報抽出機能を備えた地域融合型キャンパス見学
サポートシステムの構築と実証実験
住友千将*1・岳五一*2
Email: m2024002@s.konan-u.ac.jp*1: 甲南大学大学院自然科学研究科知能情報学専攻*2: 甲南大学知能情報学部知能情報学科◎Key Words: キャンパス見学サポート，POI 情報の自動抽出，経路案内，地域融合，実証実験

1.

はじめに

多くの大学では，オープンキャンパス (以下，OC) を通じて，様々なイベントやツアーを用意し，大学の魅力を発信する取り組みが行われている。その中で，情報通信技術(ICT) を活用して，大学の来訪者に大学の情報を効果的に発信し，効率的にキャンパスの案内を行うシステムの研究，開発が行われている。例としては，利用者のスマート
フォンのカメラ機能を用いて，OC で任意の施設までの道案内を行うシステムに関する研究[1]をはじめ，来訪者に向けた展示・イベント情報の推薦を行う Web アプリケーションに関する研究[2]や，音声認識技術を活用した質
問応答システムに関する研究[3]が行われている。また，
著者らの先行研究[4]では，
GPS 機能とBeacon を併用し，高精度な位置測定を可能にしたスタンプラリー機能や能
動的な情報発信機能を備えた見学サポートシステムを開発し，OC で利用されている。
しかし，令和 2 年から社会的な影響を与えている新型
コロナウイルス (Covid-19) の感染拡大により，OC を
Web 上で開催したり，予約制を取り入れて来校可能な人数を大幅に削減する等の取り組みを行う大学は少なくない。このように，大学を見学したくても直接大学に足を運
ぶ機会が減少している中，在宅でもあたかもキャンパスに来て見学できるようなシステムの開発が必要と考えられる。しかし，これまでの先行研究では，このような状況に対応可能な機能はもたない。また，これらの研究では地域情報の活用を考慮に入れていない。
そこで，本研究では，情報抽出機能を備えた地域融合型
キャンパス見学サポートシステムを構築し，[4]のシステムに実装する。[4]に実装された本システムでは，(1) キャ
ンパス周辺の地域情報をも抽出し発信可能にする「地域融合型情報抽出機能」，(2) 動画によるキャンパス案内を行える「キャンパス案内動画発信機能」を有する。本シス
テムを用いることによって，キャンパス内での利用に限らず，在宅に居ながらキャンパスの見学体験が可能になる。またキャンパス周辺のカフェや飲食店等の地域密着情報の収集機能としても利用可能なため，在宅でもキャンパス及びその周辺の情報を取得でき，地域とともに大学の魅力を体験できる。さらに，大学の来訪者に対して，(3) 最寄り駅とキャンパス間の目的に応じた「経路案内機
能」も提供する。最後に，システムに関する実証実験を行い，(1) -(3) の新たな機能を実装した本キャンパス見学サ
ポートシステムの有用性を明らかにする。本研究により，来訪者に対しても，在宅での大学見学利用も可能にした，

利用者の需要に応じた柔軟性をもつより高度なシステムの実現が図られる。

2.

システムの構成と基本機能
本章では，システムの構成と基本機能について述べる。

2.1 システムの構成
図 1 にシステムの構成図を示す。

図 1 システムの構成図
図 1 に示しているクライアントサブシステムは，ブラウザ上で動作する Web アプリケーションとして構築したサブシステムであり，Android や iOS 等のプラットフ
ォームと互換性をもたせるため，OS との依存度が低い
JavaScript を用いた，ブラウザ上で動作する Web アプリケーションとして構築している。本サブシステムでは，サーバサブシステムや API (Application Programming Interface)
から受け取ったデータを組み合わせて処理を行う。そして，サーバサブシステムの構築には，サーバとして動作させるハードウェアとして，“Amazon Elastic Compute Cloud”(以下，Amazon EC2) と呼ばれる IaaS (Infrastructure as aService) を用いた。この Amazon EC2 によって提供されるクラウド環境の中に仮想の Linux マシンを作成し，サーバとしての機能の追加を行う。本サーバサブシステム
はクライアントサブシステムからの Web ページのリク
エスト要求を処理する Web サーバと，
キャンパス情報等のデータを格納するデータベースサーバからなる。
さらに，本システムでは，下記の諸 Web API を用いる。
位置情報の取得や位置情報の変化の検出機能が利用可能
な Geolocation API，地図情報の表示，操作機能が利用可能
な Google Maps API，地図上のカフェやレストラン等のPOI (Point of Interest) 情報が取得可能な Google Places API，

- 256 -

2021 PC Conference
2 地点間の経路探索を行うことが可能な Directions API，そして，YouTube 上に公開されている動画情報やチャンネル情報を取得する YouTube Data API の 5 つである。

2.2 システムの基本機能[4]で構築した基本機能として，GPS 機能と Beacon 端末との協働によるスタンプラリー機能や，キャンパス内の施設 (以下，施設) の情報を画像，テキスト情報として発信する機能を有する。また本研究では，これらの機能を継承しながら，在宅利用モードを増設した。
図 2 に本システムのメイン画面を示す。

能である。抽出した POI 情報には，プレイス ID，プレイ
ス名，写真，位置情報，プレイスタイプ，口コミ情報が含まれている。また，本機能では，これらの POI 情報に加えて，POI に関連する動画情報を発信している。動画情報の抽出には，YouTube Data API を用いており，POI 情報に含まれるプレイス名を基に抽出する。そして，抽出した
POI 情報を，Google Maps API を用いて地図上にアイコンとして可視化し，一目瞭然にする。図 3 の「POI 情報の抽出処理」のフローチャートを下記の図 4 に示す。

図 2 本システムのメイン画面

図 4 「POI 情報の抽出処理」のフローチャート

図 2 に示したように，従来のキャンパス利用モードでは，Google Maps API によって取得された地図上に，利用者の現在位置を示す「現在位置アイコン」，大学キャンパ
ス内に存在する施設を示す「施設アイコン」を表示している。また，各施設の領域を橙色の多角形で囲んでおり，利用者がこの多角形の内側に入ることで施設の特製スタンプが取得可能である。
一方で，在宅利用モードの画面では，位置情報をキャン
パスの中心に固定している。

図 4 に示すように，
本抽出処理では，
まず，Google Places
API によって POI を抽出し，抽出した情報のうち，プレイス名を検索クエリとして，
POI 情報の関連動画情報を検索する。そして，関連動画が 1 件以上存在した場合，関連動画情報を最大 5 件まで抽出し，発信する。次に，図 3 の「POI アイコンの表示処理」によって，POI のアイコンを地図上に可視化した例を下記の図 5 に示す。

3.

地域融合型情報抽出機能

本機能では，キャンパス周辺に存在するカフェや飲食店等の POI 情報を抽出し，地図上に可視化することで，地域の魅力を伝え，大学の見学の一環とする。図 3 に地域融合型情報抽出機能の 2 つの処理を示す。

図 5 POI のアイコンを地図上に可視化した例
図 5 は，甲南大学岡本キャンパス周辺の「カフェ」の情報を自動抽出し，地図上にアイコンとして可視化した例である。次に，アイコンを押した際に表示される POI に関する発信情報例を図 6 に示す。

図 3 地域融合型情報抽出機能の 2 つの処理
図 3 に示したように，本機能では，利用者の周辺に存在する POI の情報を自動抽出する「POI 情報の抽出処理」，
及び，抽出した POI 情報を地図上に可視化する「POI ア
イコンの表示処理」の 2 つの処理からなる。本研究では，
POI 情報の抽出に，Google 社の豊富な POI 情報の取得が可能な Google Places API を用いている。本 API では，プ
ログラム上で，カフェや飲食店等の「プレイスタイプ」を指定することで，各タイプに応じた POI 情報の抽出が可- 257 -

図 6 POI に関する発信情報例

2021 PC Conference
図 6 に示す発信情報例には，Google Place API によって自動抽出したプレイス名と写真，YouTube Data API によって自動抽出された動画情報，さらに口コミ情報を表示
している。

4.

キャンパス案内動画の発信機能

本機能では，著者らがキャンパス内の各施設を撮影した動画上に 3D アバターのジェスチャーと音声案内を合成し，あたかも 3D アバターによって案内を受けながらキャンパス内を歩いているような体感が可能なキャンパス
案内動画を発信する。本機能により，キャンパス内で各施設の情報収集目的での利用に加えて，在宅でも楽しくキャンパス見学体験ができ，コロナ禍等での非常時において本機能の活用が期待される。
本研究では，キャンパス案内動画の作成において，動画
上に AR 技術を用いて，3D アバターによるジェスチャー
動作を表現するために，多種多様なプラットフォームでゲームを開発することが可能なゲームエンジン “Unity”というゲームエンジンを用いた。さらに，Unity 上で，動画上に 3D アバターを合成し，動画の場面に応じてジェス
チャー動作を行うようにした。また本研究では，合成する
3D アバターを，3D モデルやアニメーション等のゲーム
データがダウンロードできる販売サイト “アセットストア” から無料で利用できるものを用いている。

図 8 施設に関する情報ウィンドウ
図 9 にキャンパス案内動画の画面例を示す。

4.1 キャンパス案内動画の発信過程
本機能におけるキャンパス案内動画の発信過程のフロ
ーチャートを図 7 に示す。

図 9 キャンパス案内動画の画面例
図 9 に示すように，Unity を用いて生成した 3D アバタ
ーのジェスチャー動作と案内音声によって，3D アバターに案内してもらいながら歩いているように，キャンパスの様子を体感することができる。本動画では，各施設の利用方法や，学部の紹介，さらに，普段，学生たちが，施設内でどのように過ごしているかを発信している。

5.

図 7 キャンパス案内動画の発信過程のフローチャート
図 7 に示したように，まず，撮影した動画を Unity に
インポートする。次に，インポートした動画に 3D アバターを配置し，案内の音声を加える。音声の生成には，“Balabolka” というソフトウェアを用いている。そして，完成した動画を本システムの Web サーバ上にアップロードを行い，利用者の操作によって再生される。

最寄り駅とキャンパス間の経路案内機能

本機能では，OC で大学へ訪れる人に対して，最寄り駅とキャンパス間の経路案内を行う。案内する経路には，最短経路に加え，カフェやベーカリーに立ち寄ることが可能な経路等の目的に応じた経路案内が可能である。経路の探索には，Directions API を用いている。
図 10 に，利用者がキャンパスから帰る際に最寄り駅までの経路検索を行った画面の例を示す。

4.2 キャンパス案内動画の発信例
ここで，本機能による動画情報の発信例について述べる。本機能では，地図上の施設アイコンを押すと図 8 のような，施設に関する情報ウィンドウが表示される。
図 8 に示したように，施設に関する情報ウィンドウには，施設に関する情報や設備，そして，キャンパス案内動
画のサムネイルが表示される。さらに，動画を視聴する際は，サムネイルを押すことによって動画が再生される。

- 258 -

図 10 最寄り駅までの経路検索を行った画面の例

2021 PC Conference
図 10 の例では，利用者の現在位置である岡本キャンパ
スの正門から，最寄り駅である阪急岡本駅までの経路のうち，スーパー・ベーカリーに立ち寄る経路を選択している。表示された経路では，スーパーやベーカリーが存在る通りを経由するようにしているため，利用者は帰りに買い物を楽しむことができる。

6.

システムの実証実験と性能評価

本システムの実証実験として，本システムの利用者に対して，各機能に関するアンケートを実施し，その結果か
ら，本システムの有用性に関する性能評価を行った。
本実証実験は，2021 年 6 月 10 日 (木) から，同年 6 月
13 日 (日) の 4 日間で行った。なお，本システムの利用については，新型コロナウイルスの影響により，SNS 等を通じて呼びかけた。その結果，兵庫県や大阪府在住の 20
代から 60 代の男女計 23 名から回答が得られた。アンケートの項目のうち，本システムの有用性に関する質問内
容を表 1 に示す。
表 1 本システムの有用性に関する質問内容
質問番号 質問内容
周辺のカフェ等の情報を自動収集し，発信(1)
する機能は，来訪した高校生にとって有用だと思いますか。
キャンパス案内動画は，キャンパスに足を(2)
運べない高校生への情報発信として有用だと思いますか。
最寄り駅までの経路案内機能は，オープン(3)
キャンパスに訪れる際に役立つと思いま
すか。

回答人数
4
13
5
1

表 2 に示したように，74%の利用者が「とてもそう思う」，「そう思う」と回答し，キャンパス周辺の POI 情報の自動抽出及び発信機能は，来訪した高校生にとって，有用であることを確認した。一方，「あまり思わない」，「全
く思わない」と回答した回答者からは，「動作が重く，他のアプリケーションを使用した方が早いと思う」との意見があった。 次に，
質問 (2) の回答結果を表 3 に示す。
表 3 質問 (2) の回答結果
回答項目
とてもそう思う
そう思う
あまり思わない
全くそう思わない

表 4 質問 (3) の回答結果
回答項目
とてもそう思う
そう思う
あまり思わない
全くそう思わない

回答人数
10
12
1
0

回答人数
9
12
1
1

表 4 に示したように，92%の利用者が「とてもそう思う」，「そう思う」と回答しており，キャンパスからキャンパスの最寄り駅までの経路案内は，初めてキャンパスに来訪する高校生に対して有用であることが確認できた。
一方，回答の中で，「大学内での目的に応じた経路案内機
能がほしい」との意見があった。

7.

質問 (1) の回答結果を表 2 に示す。
表 2 質問 (1) の回答結果
回答項目
とてもそう思う
そう思う
あまり思わない
全くそう思わない

発信は，キャンパスに足を運べない高校生に対して，有用であることを確認した。一方，「あまり思わない」と回答
した 1 名の回答者からは，「案内情報の説明中はテロップ等を出した方が見やすいと思った」との意見があった。
次に，質問 (3) の回答結果を表 4 に示す。

おわりに

本研究では，情報抽出機能を備えた地域融合型キャン
パス見学サポートシステムを構築し，[4]のシステムに実装した。本システムでは，(1) 地域情報をも抽出し，発信可能にする「地域融合型情報抽出機能」，(2) 動画によるキャンパス案内を行える「キャンパス案内動画発信機能」を有する。本システムを用いることによって，キャンパス内での利用に限らず，在宅しながらキャンパスの見学体験が可能であり，キャンパス周辺のカフェや飲食店等の地域密着情報の収集機能としても利用可能なため，在宅でも，キャンパス及びその周辺の情報を取得でき，地域とともに大学の魅力を体験できる。さらに，大学の来訪者に対して，(3) 最寄り駅とキャンパス間の目的に応じた「経路案内機能」も提供した。さらに，システムに関する実証実験を行い， (1) -(3) の新たな機能を実装したキャンパス
見学サポートシステムの有用性を確認した。一方で，アンケート回答から得られた意見に対して，本実証実験後，キ
ャンパス案内動画に字幕を付加し，改善を行った。今後の課題として，POI 情報の読み込み速度の向上を図る改善や，キャンパス内の施設間での経路案内機能の拡張，等が挙げられる。

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

表 3 に示したように，95%の回答者が「とてもそう思う」，「そう思う」と回答しており，キャンパス案内動画の- 259 -

厳京龍, “拡張現実感を用いたキャンパス案内支援システ
ム,” 第 75 回情報処理学会全国大会講演論文集, pp. 59-61,
2013.
小澤和也, 田高周, 南谷和毅, 小舘俊, 岡村容伸, 安澤隼人,
佐藤壮真, 池野直人, 大林武, 木下賢吾, “オープンキャン
パス案内支援システムに基づく情報推薦アルゴリズムの検討,” 第 77 回情報処理学会全国大会講演論文集, pp. 779780, 2015.
水口綾乃, 市川治, “分散表現と LSTM を使用した滋賀大学
オープンキャンパス来訪者向け質問応答システムの構築,”
第82 回情報処理学会全国大会講演論文集, pp. 319-320, 2020.
久保洸貴, 住友千将, 中北敦史, 岳五一, “GPS と Beacon を活用したオープンキャンパス見学サポートシステムの開発と実証実験,” コンピュータ利用教育学会誌研究論文, Vol.
47, No. 1, pp. 37-42, 2019.

2021 PC Conference

AI を用いた学生食堂内の待ち時間を見える化するシステムの開発
吉野陽*1・熊澤典良*1・奈良大作*１・上谷俊平*１
Email: kumazawa@mech.kagoshima-u.ac.jp*1: 鹿児島大学大学院理工学研究科◎Key Words
1.

AI，IoT，学生食堂，待ち時間
(例 1)
１ｍ

はじめに

本学の昼休みの時間帯には，食事の利用が集中するために鹿児島大学生活協同組合郡元中央食堂（以下，生協食堂と呼ぶ）には出食カウンターに並ぶ長蛇の列が出来る。
出食カウンターに長い列が出来ていると，その休み時間
内に昼食を摂ることを諦める利用者もいる。一昨年度末から生協食堂は IoT実証ラボ 1 の支援対象として，混雑情報の提供を行っており，提供する混雑情報は出食カウン
ター・会計レジ・食事を摂るための座席の 3 カ所である。
出食カウンターおよび会計レジの混雑度は並ぶ列の長さを基準にした数値であり，座席はその占有率である。数値化された混雑情報を用いて，食堂内ではレジおよび案内役を増員する等の対応がなされ，利用者は昼食を摂る時間を調整している。
先行研究（１）では，AI によって出食カウンターに並ぶ列の長さを基準に混雑度合いを百分率に換算し，食堂内の混雑情報としてインターネットに公開している。数値化
した混雑度合いについて，利用者と職員の双方から「その基準は不明確で，実際にどの程度混雑しているのかが分かりにくい」との声が寄せられた。確かに，混雑度合いの基準としている列の長さは利用者の並び方によっても変わり，利用者同士の間隔も一定ではなかった。
本研究では利用者にとってより分かりやすい情報提供を行うために，現在の混雑情報の提供に加えて出食カウ
ンターで食事を受け取るまでの待ち時間の提供を行う。
生協食堂の主食カウンターに並ぶ列において，利用者を個別に検知し，さらに利用者の位置と列全体の進行速度を求めることにより，利用者が列の最後尾に並び出食カ
ウンターに到達するまでの待ち時間を利用者に提供する。
利用者は提供された待ち時間の情報を参考にすることで，時間内に昼食を摂ることができるかを判断することができる。

2. 出食までの待ち時間の導出
2.1 出食カウンターに出来る列と待ち時間
生協食堂の出食カウンターに並ぶ列は，混雑時にはその入り口から約 27m にも及ぶ。この列を 1 台のカメラの画角に収めることは難しいため，2 台のカメラを用いる必要がある。2 台のカメラを用いて出食カウンターに並ぶ列を前方と後方に分けて，AI によって正確な移動速度と列
１

鹿児島大学大学院理工学研究科地域コトづくりセンターおよび鹿児島大学産学・地域共創センターに設置され
ている。

１ｍ １ｍ

１ｍ

１ｍ

１ｍ

V1
(例 2)

2ｍ

2ｍ

2ｍ

V2
図 1 利用者が並ぶ列の例

図 2 利用者の検知の長さをより詳細に導出する。利用者が並ぶ間隔は等間隔ではなく不規則であるため，出食カウンターに並ぶ列の長さは同じであっても，利用者の人数は異なる。図1は列の並び方により速度が変わる例を示しており，例１と例 2は並んでいる人数は異なるが列の長さは同じである。
例えば一人あたり 10 秒で出食しているとすると，図1中の例 1 では V1 = 0.1 m/s，例 2 では V2= 0.2 m/s となり，出食までの時間はそれぞれ 60 秒および 30 秒である。つまり，列の長さは同じでも並ぶ人数が異なると，出食までの待ち時間には大きな差が生じる。さらに，列の移動速度は利用者の並ぶ間隔だけではなく，その日のメニューや対応する職員の人数などによっても大きく左右される。本
研究では，利用者の並び方に影響を受けなくするために，列に並んでいる利用者を検知し，一定時間利用者を追従することで列の移動速度を把握する。列の移動速度を用いることによって，利用者の待ち時間を導出する。

2.2 利用者の検知
待ち時間を導き出すためには，現在の利用者の位置を知る必要がある。利用者の検知には利用者の頭部または全身を検知することで利用者の人数および位置を把握する。図 2 はカメラの映像から AI が認識した利用者を示しており，利用者を白の四角の枠で表示している。左側の全- 260 -

2021 PC Conference

方位カメラは列の前方部分，右側のカメラは列の後方部分をとらえ，利用者の位置を特定している。利用者の位置を特定することで，利用者の並ぶ列の最後尾から先頭までの距離が求まる。
利用者の検出に用いた AI は 2 ヶ月分の生協食堂内の利用者のデータを学習させており，CNNの構造は 5 層のネットワークになっている。AI の実行には Faster-RCNN(2)を用いて，リアルタイムの実行を可能にしている。

2.3 利用者の移動速度

図 3 先行研究における混雑状況の可視化

提供するまでの待ち時間は，出食カウンターに並ぶ利用者の移動速度と列の最後尾から先頭までの距離を用いて計算できる。利用者の移動速度はオプティカルフロー(3)を用いた進行方向のベクトルから求める。オプティカル
フローを利用するために必要な特徴量は，AI が利用者を検知した際に同時に抽出される特徴量を使用する。取得
した特徴量をもとに同じ特徴量を持つ対象を同一人物とみなすことで，利用者の移動距離と移動までに要した時間から利用者の移動速度を求めることができる。列の中の利用者は前進・停止を繰り返して進んでいくため，測定される速度の変化は大きくなる。1 秒毎に得られる速度か
ら適切な待ち時間を導出するために，直近数十秒間の平均速度をその時点の移動速度として用いる。

3.

実験結果

図 3 は先行研究で提供する混雑状況の例であり，11 時
から 13 時のデータを抜粋している。縦軸は百分率，横軸は時刻を示している。図3 中の赤線（太線）は現在の混雑状況を示しており，青線（細線）は過去のデータをもとにしたその日の混雑予測を表している。図 4 は図 3 と同じ時間帯の待ち時間を算出した図である。縦軸は待ち時間を秒単位で表し，横軸は時刻である。図 4 は図 3 の混雑状況の赤線をAIによって待ち時間として提示したものである。図 4 の待ち時間が最大となっている 12 時 13 分に最後尾に並んだ利用者が先頭にたどり着いた時間は 335秒であり，算出された待ち時間と相違ないことを確認した。12 時 30 分に注目すると，図 3 の混雑度は 25%である
が，利用者同士の間隔がかなり広かったため，図 4 に示されるようにその待ち時間はほとんどなかった。図 3 と図 4 を比較すると，グラフの形状は概ね同じであり，待ち時間を混雑状況として提供することは可能であるが，
図 4 から待ち時間を瞬時に読み取ることは難しい。よって，図 5 に示すように混雑状況に「ただ今の待ち時間」を加えて，利用者に対してインターネットを介して混雑情報として提供する。先行研究における混雑状況の可視化
は列の長さを基にする混雑度であったが，待ち時間という定量的な情報提供を併用することにより，利用者に対して十分な情報提供が行えるようになった。

4.

図 4 待ち時間の可視化

図 5 利用者に提供する混雑状況
するなどの選択が行える。

参考文献(1) 吉野陽，熊澤典良，土岩寛侑，奈良大作，上谷俊平，近藤

(2)
(3)

(4)

おわりに

本研究では，生協食堂内における出食にかかる時間を2台のカメラから利用者を検知することで求めた。求めた
待ち時間をこれまでの混雑情報に追加してインターネッ
トを介して提供した。我々の提供する情報から，生協食堂の利用者は限られた時間内に昼食を摂ることができるかを判断でき，利用時間をずらすもしくは別の店舗を利用- 261 -

英二：
“AI を用いた食堂における新型コロナウイルス感染症対策の取り組み”，2020 PC カンファレンス論文集，
pp.99-100（2020）．
斎藤康毅 : “ゼロから作る Deep Learning”，pp.260-261，オ
ライリー・ジャパン，(2016) .
B. D. Lucas and T. Kanade: “An Iterative Image Registration
Technique with an Application to Stereo Vision”, Proc. 7thInternational Conference on Artificial Intelligence, pp.674-679,(1981).
食堂の混雑情報のご提供 : “鹿児島大学生活協同組合”,
https://kyushu.seikyou.ne.jp/ku-coop/info03/info03_239.html,
2020 年 7 月 13 日 アクセス

2021 PC Conference

学生食堂の店舗選択に寄与する混雑情報システムの開発
池本健太郎*1・吉野陽*1・熊澤典良*1・奈良大作*1・上谷俊平*1
Email: kumazawa@mech.kagoshima-u.ac.jp*1: 鹿児島大学大学院 理工学研究科◎Key Words

1.

AI， IoT，ニューラルネットワーク，CNN，学生食堂

はじめに鹿児島大学郡元キャンパスの中央食堂は昼休みの時間
帯に多くの利用者で混雑する。利用の集中により形成される長い列を前に，学生は時間内に昼食を終えてつぎの講義に間に合うかどうかを予測し，そのまま並び続けるか否かを選択する。時間内に昼食を摂ることが難しいと判断した場合には昼食を諦めることもある。食育の観点から欠食は避けるべきであるし，食事を提供する教育機
関での取り組みが望まれる（1）。
本研究ではキャンパス内の様々な店舗の混雑情報を表示することにより，利用者に昼食の選択肢を提供するシ
ステムを開発する。食堂のみならず，弁当販売所などの店舗を利用者が適切に選択するためには，複数の店舗の混雑状況を店舗間の距離にかかわらず一目で把握できる情報を提供することが必要である。店舗の混雑状況は AI
によって数値化されて，インターネット及び店舗前のモニタによって提供される。

図 1 店舗内の様子

2. 店舗内の混雑
2.1 店内の様子
本研究では中央食堂の混雑状況及び弁当・パン等を提供するコンビニ型店舗（以下，ミニショップと呼ぶ）の
混雑状況をそれぞれの店舗前のモニタ及び Webサイト上に表示する。中央食堂の混雑状況については先行研究（2）で座席の混雑度やカウンタに並ぶ列の長さを数値化しているため，本研究ではミニショップの混雑状況を数値化する。図 1はミニショップ内の様子を示しており，利用者は写真上部の出入り口から入店し，店内で商品を手に取りレジへ進む。ミニショップ内にレジは 3台あり，利用者は図中の矢印の箇所に並び，空いたレジに順番に振り分けられて会計を済ませる。

2.2 待ち時間と人数の関係提供する会計レジの待ち時間を導出するために，カメラの映像に映る利用者の人数と同時刻における会計を待つ時間の関係について調べた。待ち時間は列の最後尾に並んでからレジに到達するまでにかかる時間とする。図2は混雑する時間帯の利用者の総数，レジを待つ人数及び待ち時間の関係を表している。図の縦軸は待ち時間及び人数であり，横軸は時間を表している。一点鎖線はカメラの映像に映る利用者の総数，破線はレジを待つ人
数，実線はそのタイミングでの待ち時間を示している。
図より利用者の総数の増加に伴いレジを待つ人数も増加しており，レジを待つ人数が増えることで待ち時間も長図 2 店内の人数と待ち時間の関係

くなっていることが分かる。利用者の総数もレジを待つ
人数も待ち時間と類似の関係性を持つため，カメラの映像から人数を把握し，利用者の総数及びレジを待つ人数
から待ち時間を導出する。

3. 待ち時間の推定方法
3.1 人数の導出
待ち時間を導出するためには店舗内の人数を把握することが必要である。CNN（3）を用いてレジを待つ人とその他の人を別々に検出するために，二種類のラベルを用いて分類した。図 3 はミニショップ内のレジに並ぶ人とその他の人の分類例を示しており，“W”のマークのついている人はレジに並ぶ人，“C”のマークのついている- 262 -

2021 PC Conference
習を行い，モデルを作成した。作成したモデルによって店舗内の総人数とレジを待つ人数から予測する待ち時間の誤差の平均は 2.08秒，標準偏差は 12.38秒であった。

4.

情報提供

推定した待ち時間の情報は，Web サイト及び店舗前のモニタで提供される。提供される情報の例を図 5 に示す。
左側は中央食堂において食事を受け取るまでの待ち時間であり，右側はミニショップで会計レジを待つ時間を示している。左下は最終更新時間であり，1 分ごとに更新される。もし図の例のように中央食堂での食事の提供に
4 分以上かかりミニショップでは 30 秒で弁当を購入できることが分かれば，昼食としてミニショップで弁当を購入するかもしれない。複数の店舗の待ち時間を同じ画面上に表示することで利用者の店舗選択は容易になり，利用者の予定に応じて昼食時の店舗を選べるようになる。
待ち時間の情報を提供するまでのアルゴリズムを以下にまとめる。

図 3 利用者の分類

Step1 CNN により店舗内の全ての利用者の人数及びレジを待つ人数を出力する。
Step2 Step 1 の人数からニューラルネットワークにより待ち時間を導出する。
Step3 店舗内のディスプレイ及びWebサイトに待ち時間を提示する。
図 4 認識精度の比較

5.

おわりに

本研究では，ミニショップ内のカメラの映像から AI を用いて利用者を検出し，検出した利用者の人数から待ち時間を導出するシステムを開発した。求めた待ち時間を
店舗前のモニタ及び Web サイト上に表示することで利用者にその情報を提供した。利用者は複数の店舗の待ち時間の情報を把握できることで，昼食時における店舗選択の幅が広がり，学生は限られた時間内に昼食を摂ることが可能になった。

参考文献

図 5 提供する待ち時間の情報(1)

人は商品を選んでいる人である。
TensorFlow（4）ライブラリを使用して 800 枚の教師データに対して学習を行った。学習回数と検証精度の結果を図4 に示す。縦軸は認識精度，横軸は学習回数であり，実線は学習に用いた教師データ，一点鎖線は検証用のテス
トデータの利用者の総数における認識精度を表している。
30,000 回の学習による学習データの認識精度は 98％であったがテストデータの認識精度は 80％程度だったので，別途フィルタ処理を用いて誤判定を減少させた。

(2)

(3)
(4)
(5)

3.2 待ち時間の導出
CNN によって導出された店舗内の総人数及びレジを待つ人数から待ち時間を導出する。店舗内の総人数及びレジを待つ人数の 2 種類の数値データから 1 つの値を出力する回帰問題（5）として捉え学習を行った。300 パターンの数値データを用い，TensorFlowライブラリを使用して学- 263 -

例えば，農林水産省，食育基本法『総則（第一条‐第十五条）』（平成十七年六月十七日法律第六十三号），最終改
正（平成二七年九月一一日法律第六六号）， 2005年 6月．
吉野陽，熊澤典良， 土岩寛侑， 奈良大作， 上谷俊平， 近
藤英二：“AI を用いた食堂における新型コロナウイルス感染症対策の取り組み”，2020 PC カンファレンス論文集，
pp.99-100 ，（2020）．
斎藤康毅，“ゼロから作る Deep Learning”，pp.66-71，オライ
リー・ジャパン，（2016）．
TensorFlow：“TensorFlow”， https://www.tensorflow.org/，2021年 6月 8日アクセス．
斎藤康毅，“ゼロから作る Deep Learning”，pp.205-239，オラ
イリー・ジャパン，（2016）．

2021 PC Conference

深層学習を用いた運動学習システム
有賀勇希*1・小田井誠治*1・高橋諒太*1・鎌田洋*
Email: kamada@neptune.kanazawa-it.ac.jp*1: 金沢工業大学情報フロンティア学部メディア情報学科◎Key Words

骨格推定・運動・フォーム判定

はじめに昨今，感染症の蔓延により外出自粛が促されているため，運動不足の人が増えている。健康促進の取り組みを支援している会社「リンクアンドコミュニ
ケーション」は，健康管理アプリを利用している会
社員およそ 2800 人について体重と体脂肪率の変化を分析した結果，2020 年 5 月 16 日の時点で 2020 年
1 月よりも，体重が増えた人は 57％，体脂肪率が増えた人は 60％に上った(1)。また体重の増加量の部分を見ると，32％の人が増加は 1 キロ未満だったが，1 キロ以上増えた人は 26％おり，中には 10 キロ近く増えた人もいた。さらに一日に歩く歩数も大幅に減っていたことが分かり，厚生労働省が病気の予防として推奨している。1 日 8000 歩に達していない人
が 79％に上っている。この歩数の変化を図１に示す。
なお，このまま運動不足の状態が続くと，糖尿病や高血圧症などの生活習慣病を発症するおそれがある。感染の予防が最優先ではあるがこうした 2 次的な健康被害についても懸念されているため，企業が社員の健康管理にこれまで以上に取り組むなど対策が必要だ。そんな中，運動不足の解消のため，自宅にて一人でトレーニングを行う人が増えている
が，正しいフォームでトレーニングを行えている人は少ない。間違ったフォームでトレーニングを行うと運動効果の低下，もしくは，けがの原因になる可能性がある。そこで私たちはトレーニング風景をカメラで捉え，その捉えた画像をもとに深層学習を用
いて解析することによって，理想的なフォームを助言することで運動について学習をするシステムを
考案した。
1.

従来のシステムと問題点
従来の研究で筋トレを正しいフォームでできているか確認できるアプリの研究(2)を行っているものがある。この研究ではスクワットのやり方を口頭で説明しているものだった。またスクワットを行っている判定機能が背景差分法を用いておりデータが出て判定されているかではなく，差分を目測でできているかを判断するため，正確なフォームであるか判断できていないと考えられる。
図 2 は従来システムによる姿勢判定を示す。赤線は直立時の正面側境界線の X 座標の平均値である。
青線はスクワット中の正面側境界線のX座標の平均値である。正しい姿勢では赤線と青線の位置はほぼ同じであるが，誤った姿勢では，青線が左に大きくずれていることがわかる。このことから，正面側境
界線のX座標の平均値から正しい姿勢と誤った姿勢を判断することができる。
2.

(a)直立姿勢 (b)誤った姿勢(c)正しい姿勢(出典 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=183548&item_no=1&page_id=13&block_id=8)

図 2 従来システムによる姿勢判定
第 2 のシステムに Kinect を用いた筋力トレーニ
ング支援システム⁽³⁾があった。しかし Kinect は販売が終了している問題点がある。

(出典 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200602/
k10012454461000.html)

図 1 一日の歩数の変化- 264 -

2021 PC Conference

本システムの解決方法
本システムはトレーニングをする際に準備する
ものを安価に揃えることができることとデータを見て正確に判断できることを目的に作成した。その解決方法として深層学習を用いて骨格推定を行い，推定したデータを解析することで正しくトレーニングができているかどうかを判定することとした。
このシステムを生かしてコロナ渦であっても一人でトレーニングが正しいフォームでできているか
どうか理解することができる。
3.

骨格推定
次に骨格推定機能について説明する。推定する骨格データは 18 個の座標から成り立っている。それらの座標点は,鼻，胸，右肩，右ひじ，右手，左肩左ひじ，左手，右腰，右ひざ，右足左腰，左ひざ，左足，右目，左目右耳，左耳から構成されており図 5に示す。
5.

図 5 骨格推定の構成
姿勢判定機能次に姿勢判定機能の判定について説明する。左上を(0，0)とおいて横軸を X，縦軸を Y とおいている。
右腰，右ひざの座標値の差が 50 以下であり，目と耳のY座標値を比べ耳の座標値の方が高い場合の判定結果を図 6 に示す。
6.
図 3 本システムの構成
処理の流れ
本システムの処理の流れを図 4 に示す。本システムの構成は最初にスクワットの写真を撮影し、それを骨格推定機能で読み込み，骨格推定した座
標データを姿勢判定機能に送信することで判定を行う。また，姿勢判定機能は骨格推定機能からのデータを受信するため，最初に起動しておく必要がある。腰とひざの高さの位置が近ければしっかり下げられていると判定が出るようになっており，腰の位置がひざの位置より高い場合もう少し
腰を下げてくださいと判定が出るようになっている。また，腰がしっかり下げられていることが確認できた場合目が下に向いているかまっすぐ前を向いているか判定をするようにしている。
4.

+++++++++++++++++++++++++
腰がしっかり下げられています。
目線はいい感じですね。
++++++++++++++++++++++++++

図 6 正しい例
姿勢判定機能をProcessing
起動 起動

右腰，
右ひざの Y 座標値の差が 50 以内であるが，目と耳のY座標値を比べ目の座標値の方が高い場合の判定結果を図 7 に示す。

骨格推定機能からPythonからデータを受信
データ受信
判定開始
判定開始

腰がしっかり下
腰がしっかり下
げられていますげられています目線が下に向い目線が下に向
ています
いています

もう少し腰を下もう少し腰を下げください
げてください目線は良い感じ
目線はいい感じです です

図 4 処理の流れ- 265 -

2021 PC Conference++++++++++++++++++++++++++
腰がしっかり下げられています。
目線が下に向いています。
そのため、腰や首を痛めてしまう可能性があります。
++++++++++++++++++++++++++

問表 2 アンケート結果
平均点
4点
3点
2点

Q1

3.0

5

24

4

0

Q2

3.0

6

20

7

0

Q3

2.5

3

12

15

3

Q4

2.4

1

14

16

2

1点

(人)
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0

図 7 誤った例１
右腰，右ひざの Y 座標値の差が 50 以上である場合の判定結果を図 8 に示す。
++++++++++++++++++++++++++もう少し腰を下げてください。
++++++++++++++++++++++++++

3.0

Q1

3.0

Q2

2.5

2.4

Q3

Q4

図 9 平均値のグラフ

考察
正しいフォームへの動機付けでは平均を上回る結果となった。これは骨格推定機能を行ったときに身体を線で表現することで視覚的に自分のフォームを確認することができ改善しやすいと考えられる。
運動効果の向上という項目では平均を上回る結果となった。判定を行う際にできているかだけでな
くどこができていないのかを指摘できるため効果的であると考える。
システムの使いやすさの項目では平均的な結果となった。
運動不足解消への動機づけの項目では平均を下回る結果となった。正しいフォームだけを教えてもやる気にはつながらないことが判明した。
8.

図 8 誤った例２システムの評価
次にシステムのアンケート結果について説明する。本システムは金沢工業大学生 33 名の学生にシステムの流れを説明し，実際に実演した後にアンケートを行った。アンケートの形式は全 4 項目において，4 段階評価で行った。アンケートの質問項目とその結果はそれぞれ表 1，表 2，図 9 に示す。なお，
アンケート結果の平均点は，小数点第 2 位を四捨五入して算出した。
表 1 アンケートの質問
7.

問

質問内容

Q1

正しいフォームの運動の動機付け

Q2

運動効果の向上Q3システムの使いやすさ

Q4

運動不足解消への動機づけ

おわりにアンケート結果より本システムの方向性はおおむね妥当であることがわかった。しかし，運動不足
への動機づけの項目が平均値を下回っているため，
スクワット以外の姿勢判定のトレーニングも判定できるようにするなどシステムの改善を行う必要がある。また,システムの操作が複雑であると考えられるため、操作を単純化するとともに画像や図形などを用いてわかりやすくするなどの改善が望ましいと考えられる。
9.

- 266 -

2021 PC Conference

参考文献
(1)

「コロナ太り」57％が体重増加 専門家「生活習慣病のおそれ」 | NHK ニュース,(https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200602/k1001245
4461000.html,2021 年 6 月 15 日).

(2)牧野圭恭，向田茂，“効果的な筋トレのためのフォームチェックアプリの開発”，エンタテインメントコンピューティングシンポジウム 2017 論文集, pp.428429,(2017https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pag
es_view_main&active_action=repository_view_main_ite
m_detail&item_id=183548&item_no=1&page_id=13&block_
id=8,2021 年月 15 日).
Kinect を用いた筋力トレーニング支援システム高久 大輔
中島 克人 h 第 77 回全国大会講演論文集
2015 巻1 号 437 - 438 2015-03-17
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_m
ain&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=183548&item_no=1&page_id=13&block_id=8，2021
年 6 月 18 日).

(3)- 267 -

2021 PC Conference

工学専門科目における遠隔講義によるアクティブラーニングの効果
高橋悠*1・柳田慎吾*1・松浦寛*2・千葉正昭*3・髙木龍一郎*3
Email: s2194108@g.tohoku-gakuin.ac.jp*1: 東北学院大学工学研究科機械工学専攻*2: 東北学院大学工学部機械知能工学科*3: 東北学院大学生協同組合◎Key Words

表１．講義スケジュール

はじめに

自ら主体的に行動することで個人の認知力や社会的能力を養うことが期待できるアクティブラーニングが注目されている．そこで我々は，専門必修科目である「ユニバーサル・デザイン(UD)」に導入し「講義内容を深く理解してもらうこと」を目的とした．この講義では各受講生をグループ毎に分け，アクティブラーニング効果を測るため学生間でのグループディスカッションを行い，仮想的に商品を企画・製造から販売までの工程を発表している．
理解度の定着を計るため Moodle を用いて基礎学力を測
りアンケートと予習・復習課題を管理し，日本語文章難易度判定システム「jReadability®」で課題を分析している．
昨年度に行った講義は，COVID-19 の影響により Zoomと Google Chrome を併用した遠隔授業のみであった．そのため，今年度は，遠隔と対面のハイブリット型講義によるアクティブラーニング効果を調査し比較する意向だったが，今回も遠隔講義のみで行ったため，前年度との比較をし，得られた結果を報告する．

時間配分
第 1～2 回
第3回
第4回

30～50 分

10～20 分通常講義
基礎数学試験
通常講義

20～30 分アンケート

グループワーク

第 5～11 回

進捗調査

or

グループワーク

通常講義

第 12～15 回

プレゼンテーション

100%
80%

学生の割合

1.

アクティブラーニング，Zoom，新型コロナウイルス

60%
40%
20%

2. 講義内容
2.1 Zoom を用いた講義形態

0%

本講義は，例年 UD の内容を 100 名程の受講生に講義し，グループワークを通して，仮想的な商品開発を対面講義で行っている．しかし，新型コロナウイルスの影響により，遠隔講義の実施となった．そのため，昨年からオンラ
インミーティングツールである「Zoom」を用いて講義を行ってきた．遠隔講義でもアクティブラーニングを取り入れるため，教員と受講生間の質疑応答や，Zoom の機能にあるブレイクアウトルームを用いたグループディスカ
ッションを実施した．

2.2 講義スケジュール
講義スケジュールを表 1 に示す．第 3 回目に基礎学力を計るため，数学試験を行った．これは基礎学力の変化をみるためであり，2 年生時の選択必修科目である「機械設計学」と 3 年生の必修科目「UD」 の講義内において小学
5 年生～高校 2 年生レベルの同一問題である．第 5 回目
から学生間でグループワークを行った．第 12～15 回にかけて各グループによる開発した商品のプレゼンテーショ
ンを行い，学生同士で質疑応答を行う．発表時間 16 分，
質疑応答を 4 分で行い，各グループ全員が発表するよう指示した．

平成28年度 平成29年度 平成30年度 平成31年度

上昇

変化なし

低下

図 1 基礎数学試験の点数変化
基礎数学試験の点数変化を図 1 に示す．平成 30，31 年
度と平成 28，29 年度入学者を比較して，基礎学力が上昇している学生が多かった．これは，例年筆記試験で行っていたものを，Web 上の試験に変更し，書籍やインターネ
ットの使用を認めた為だと考えられる．昨年はチャットのやり取りが見受けられたため，今回 PC のカメラをオンにし，不正防止を計った．そのため，昨年より低下した学生が多く見受けられた．

2.3 アクティブラーニング導入
講義内で出た工学専門用語の意味をその場で調べながら進行する事で，内容の理解度を深めた．主体性を身に着ける事を目標に，第 5～11 回の授業でグループディスカ
ッションを設けた．グループを組む際，第一回目に取り行ったアンケート結果と基礎数学試験の結果を元に編成した．グループディスカッションでは各グループに教員とTA が参加し，受講生にアドバイスをしながら行った．

- 268 -

2021 PC Conference
表 2 リーダビリティ値の難易度判定
数値
判定
備考

発表内容は，UD の考え方を取り入れた商品の開発をグループごとに行い，その内容を発表する．初めにグループを会社に見立て，社長を設定する．その後，各自部門や役職を決める．商品コストや売上見込みなど設定させ，学生に向けてプレゼンテーションを行うという流れである．
加えて，授業内容を深めるため，受講生が自宅でも学習を行うよう指示し，講義の各回に予習・復習課題を設けた．
課題内容は， 講義を受講して得たことと，その講義の中で出た工学専門用語の解説やその用途を調査するレポー
トをそれぞれ 1000 文字以上記述し，学習管理システムの一種である「Moodle」上にアップロードしてもらうようにした．このレポートとプレゼンテーションの結果をもとに，講義の評価を行った．

0.5～1.4
1.5～2.4

上級後半
上級前半

2.5～3.4

中級後半

3.5～4.4

中級前半

4.5～5.4

初級後半

5.5～6.4

初級前半

高度で専門的な文章を理解できる．
専門的な文章に関してもほぼ理解できる．
やや専門的な文章でも大まかな内容理解ができ，日常生活レベルの文章理解においてはほぼ不自由なく遂行できる．
比較的平易な文章に対する理解力があり，ある程度まとまった文章でも内容が理解できる．
基本的語彙や文法項目を理解できる．
単文を中心とする基礎的日本語表現に関して理解できる．

60%

3.2 コピー率
文章の不正引用を防止するためのテキストファイルチェックソフト「コピペルナ―®」を使用し，学生が提出した予習・復習課題のコピー率を調査した 2)．講義内容を理解し，レポートを作成する際に用いた参考文献を学生自身が自分なりに解釈することができれば，インターネッ
ト上の文章やほかの学生とレポート内容が類似することはないと考え，上記のソフトを使用した．

3.3 基礎学力レポート評価
今回，受講生の数試結果を元に上位・中位・下位の学生に分け，基礎学力の差がレポート課題に傾向があるか評価した．基礎学力別のコピー率を図 2 に示す．基礎学力が低い学生ほど，コピー率が高い傾向であった．これは，基礎学力が低い程調べた内容を自分の言葉に落とし込めていないと考えられる．しかし，講義が進むにつれ，コピ
ー率が下がる傾向がみられた．この結果から，遠隔講義となりレポートを書く機会が増えたことによって，文章作成力が身についたのではないかと思われる．
基礎学力別のリーダビリティ値を図 3 に示す．リーダ
ビリティ値を基礎学力別で比較した結果，基礎学力がある学生程リーダビリティ値が高いという傾向であった．
基礎学力が高い程文章作成能力があるといえる．一方で，講義回数が進むにつれ，リーダビリティ値が基礎学力を問わず上昇する結果となった．このことから，講義が進む
につれ，内容を理解し定着している傾向がみられた．

40%
30%
20%
10%
0%
第1回目 第2回目 第3回目 第4回目 第5回目

下位

中位

上位

図 2 基礎学力別のコピー率
3

リーダビリティ値

リーダビリティ値の難易度判定を表 2 に示す．日本語
文章難易度判定システム「jReadability®」でレポ ―ト課題を分析した 1)．
これによって得られる「リーダビリティ値」
は，論理的な一貫性のある文章を作成するための「論理力」と，正しく文章を構成するための「言語能力」を決める値を指している． 「講義内容を深く理解していれば，難易度の高い単語を解釈して文章作成ができるため文章難易度は平易になる」と考えた．論理的な文章を作成する能力を計るため，リーダビリティ値による指標を用い 6 段階で判定することとした．値が高ければ Web や本などの参考文献内の文章を理解し文章作成ができると考えられる．
よって，リーダビリティ値を用いた講義内容の理解度をみることにした．

コピー率

50%

3. 評価・結果
3.1 リーダビリティ値

2.5
2
1.5
1
0.5
0
第1回目 第2回目 第3回目 第4回目 第5回目

下位

中位

上位

図 3 基礎学力別のリーダビリティ値

4.

おわりに

工学専門必修科目である「UD」において，アクティブ
ラーニングを導入し，講義内用を深く理解してもらう事を目的とした講義を行った．Zoom を用いた遠隔講義を行い，レポート提出による学生の傾向を分析した．
(1) 基礎学力が低い学生程コピー率が高いが，講義が進行するにつれ，低下する．
(2) 講義が進むにつれ，基礎学力関係無くリーダビリテ
ィ値が上昇する．
以上の事から，遠隔講義でもアクティブラーニングの効果が得られた．

参考文献(1)

日 本 語 文 章 難 易 度 判 定 シ ス テ ム ： “jReadability ”（https://jreadability.net/）．
(2) コピペ判定支援ソフト：“コピペルナー”，株式会社アンク（2009）．

- 269 -

2021 PC Conference

COVID-19 による実習科目の遠隔化に伴う影響
阿部 柚人*1・今 智哉*1・松浦 寛*2・千葉 正明*3・髙木 龍一郎*3
Email: s2194101@g.tohoku-gakuin.ac.jp*1: 東北学院大学大学院工学研究科*2: 東北学院大学工学部機械知能工学科*3: 東北学院大学生活協同組合◎Key Words

1.

COVID-19，遠隔，Moodle，Zoom

はじめに

COVID-19 の影響により，大学の講義形態において一般的な対面形式からクラウド型のビデオチャットサービスを用いた遠隔形式の導入が行われた．本学の機械知能工学科における専門科目は 2 年生から 3 年生にかけて基礎（座学）から応用（実習）の順に学んでいくカリキュラムが構成されている．2020 年度は全科目遠隔による講義が実施された．遠隔講義の特性上，座学科目へ導入することは比較的容易だが実習科目は困難であり，学生の学習理
解度や課題進行度への影響が懸念された．そこで本報では遠隔形式で実施された専門実習科目の「機械設計製図」
について調査した．課題は「手巻きウインチ」で機械強度などを計算する“設計書”の作成，及び“組立図”，“部品図”の提出となる．そこで，学生の行動傾向，課題提出日時，単位取得率に関して Moodle で調査を行った．また，前年度の対面形式で得られた調査結果と比較検討を行い，実習科目の遠隔化に伴う影響を報告する．

2. 専門科目カリキュラム
2.1 従来の講義方法
図1 に本学科における専門科目のカリキュラムを示す．
以下に各科目の講義内容及び目的について述べる．
2 年前期は，機械設計に関する基礎知識の習得を目的とした「機械設計学」があり，機械部品の用途やそれらの機能が設計に及ぼす影響について学習する．
2 年後期は，本報の調査対象である「機械設計製図」がある．
「機械設計学」で習得した知識のアウトプットを目的とし，手巻きウインチの機械強度などを計算する設計書，及び組立図と部品図をドラフタ（手書き）で描く．
3 年前期は，「ユニバーサルデザイン」でプレゼンテー
ション及びコミュニケーション能力の育成を目的として「万人に使い勝手の良い設計」という目標のもと，1 グル
ープ 6~8 人で商品開発シミュレーションを行い，講義後半ではグループごとにプレゼン発表を行う．
3 年後期は，CAD（以後，CAD と呼ぶ）学習で機械設計製図」の手書き製図との比較から双方における重要性の実感を目的とし，CAD を使い図面を描く．しかし，この講義時間は 180 分であり，CAD の操作をするには時間が足りない．そこで，3 年の夏季休暇にボランティアでCAD を用いた補習（丸 1 日）を行い，事前学習の機会を設けている．
このような順を追ったカリキュラムを通すことで機械設計に関する専門知識を深く理解し，4 年へと進級する．

図 1 本学科における専門科目のカリキュラム
表 1 従来の講義スケジュール
時間配分
講義回

第1 回

30 分

60 分

ガイダンス

実習

第 2～15 回

休憩

90 分

自習

実習

実習

実習

2.2 遠隔講義方法
従来の講義方法（対面）と今回の講義方法（遠隔）の相違点を簡潔に述べる．遠隔講義で利用するクラウド型のビデオチャットサービスには Zoom を使用した．
「機械設計学」は座学中心であるため全講義を遠隔とし，Zoom で教員と受講生間の接続を行った．
本報の調査対象である「機械設計製図」は実習科目であるため，遠隔と対面のハイブリッド型で行った．15 回の講義のうち 1～6 回目までを Zoom による遠隔形式で行い，その後の講義を対面形式とした．
「ユニバーサルデザイン」は「機械設計製図」と同様，
座学中心の講義であるため全講義を遠隔で行い，プレゼン発表も Zoom を用いて行った．
CAD 実習は実習科目の一つであるが，PC を用いることから基本は遠隔で行い，希望する学生のみ対面形式で実施した．

3. 講義内容（機械設計製図）
3.1 従来の講義内容
表 1 に「機械設計製図」における従来の講義スケジュールを示し，具体的な講義内容を述べる．初回はガイダン
スを 30 分ほど行い，それ以降は学生に各自のペースで課題に取り組んでもらう．本講義は週 2 コマ（180 分）続けて実施されるが，講義内のみでは課題が終わらない学生が少なくない．そこで講義時間外にも教室を開放し，自習時間としての利用を可能にしている．自習時間中の作業は任意であり成績に加味することはない．

- 270 -

実習課題は手巻きウインチであり，「機械強度を考慮した上で各部品の寸法決定を行う計算書」と「それに基づいた組立図 2 枚，部品図 5 枚の図面」を作製する．また学
生間のトレースを防止するため，いくつかの部品寸法は学籍番号と連動して値が変化するよう設定した．
課題の確認には 2 重チェック方式を採用した．同学科を卒業した TA（Teaching Assistant）の確認後，教員による最終確認を実施している．

自習場所の割合（%）

2021 PC Conference

100%
80%

52.7

60%

20%

46.2

時間配分
講義回

第 1~6 回

90 分
実習（遠隔）

第 7～回

単位習得率（%）

100%

休憩

90 分

自習

実習（遠隔）

実習（遠隔）

進度確認

8.8

80%

合格者

実習

12.0

不合格者

60%
40%

90.3

88.0

20%

12.7

2019

受講年度

2020

図 2 単位習得率
課題提出人数（人）

100
80
60

2019
2020

40
20
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
講義回

図 3 課題提出回

合格者

不合格者

図 4 自習場所の割合

4.

評価項目と結果

遠隔講義が及ぼす学習理解度や課題進行度への影響を調査するため，単位習得率と課題提出回を調査し，前年度と比較を行った．以上の項目は Moodle で管理し，課題提出時にフォームとアンケートへ入力してもらった．単位
習得率は合格者と不合格者の割合から算出したものを，
課題提出日時は各講義回における課題提出人数を比較した．いずれも再履修者は評価対象から除いた．
単位習得率の比較を図 2 に示す．前年度と比べて合格者の割合が 2.3%減少しており，遠隔の影響が出たと思われる．
課題提出回の比較を図 3 に示す．講義回が 17 回まで行われたのは，15 回目以内に提出ができた学生が多くなかったからである．前年度は 14 回目にはほとんどの学生が提出しているが，今年度は 15，16 回目で提出した学生が多かった．
これらの結果より，実習科目の遠隔化が単位習得率の悪化及び課課題進行度の遅延につながることが分かった．
この理由として，学生が自習場所を任意で選択できる点に着目した．これが調査結果に大きく影響を及ぼしていると考え，次に学生の自習場所を Moodle で調査した．
全体，合格者，不合格者の自習場所を図 4 に示す．全体と合格者はほぼ半々であるのに対し，不合格者は自宅の割合が大半を示した．
このことから不合格者は自習を自宅で行う割合が高い
ことが分かった．理由として自宅では学生間での協力が難しく，また自制心が働かず集中できないため課題が進
まず，終わらないことが考えられる．

5.

0%

48.2

0%
全体

表 2 今回の講義スケジュール

87.3

40%

3.2 遠隔講義内容
表 2 に遠隔形式の講義スケジュールを示し，具体的な講義内容を述べる．従来の講義と基本的な体系は変わらないが，1～6 回目までの講義は全て遠隔で行い，7 回目
以降は対面で行った．
遠隔時は，学生を 6 班に分け，各自 Chrome を用いて
Zoom ミーティングを 2 つ立ち上げて，1 つは教員のミー
ティング（全体），もう 1 つは TA のミーティング（班ごと）に入ってもらった．このように班分けすることで質問などへの対応がスムーズになり，学生間の情報共有が容易となった．また，遠隔では PC を用いることから，計算書は手書きから Excel に変更した．
対面時は学生を 12 班に分け，教室への入室可能時間を2 コマ（180 分）間でグループごとに指定した．そのため講義中は主に課題の進捗度を確認し，図面は講義時間外の自習時間か自宅で行ってもらった．また「自宅が遠い」「感染リスクの懸念」などの理由で指定時間に来られな
い学生には宅配便での図面受け取り対応を行った．

大学 49.9
自宅

まとめ

前年度と今年度における単位習得率と課題提出回の比較，受講者における自習場所の割合を調査して得られた結果を以下に示す．
(1) 実習科目の遠隔化により不合格者の割合が増加した．
(2) 対面時と比較して遠隔時では講義 1~2 回分ほど課題
提出回における遅延が見られた．
(3) 合格者と比較して不合格者は自習場所に自宅を選択する割合が高かった．
以上のことから実習科目を遠隔化した場合，単位習得
率や課題進行度へ影響を与えることが分かった．この理由として自習場所が関係していることが考えられる．
今後は学生間の協力度などを自習場所別で調査し，自宅と大学で作業する際の相違点を明確にすることで実習
科目の遠隔化における影響抑制を目指す．

- 271 -

2021 PC Conference

コロナウイルス対策による講義形態の変化と学習成果の関係
齋 裕大*1・丹 勇人*1・松浦 寛*2・千葉 正昭*3・髙木 龍一郎*3
Email: s2194106@g.tohoku-gakuin.ac.jp*1: 東北学院大学大学院工学研究科*2: 東北学院大学工学部機械知能工学科*3: 東北学院大学生活協同組合◎Key Words

1.

Moodle，Zoom，jReadability
表 1 リーダビリティ値と文章難易度

はじめに

AO・推薦入試の学生（グループ A）は一般・センター
利用の学生（グループ B）に比べ，受験勉強をしていな
いため基礎学力が低く，一般入試の学生と学力差がある．
その対策として大学の講義において基礎科目を復習できる工夫をしているが，理工系の科目は積み上げ教科であることから短期間で知識を定着させることは難しい．
そこで我々は，2年次の「機械設計学（MD）」と3年次の「ユニバーサルデザイン（UD）」を対象にアクティブ
ラーニングや Moodle を用いた e ラーニングで効果的に学習成果を得るための研究を行っており，過去の報告では
文章作成能力と学力や学習意欲の関係を示した 1)．通常は対面で講義を行っているが，2020 年と 2021 年度にコロ
ナウイルスの影響により遠隔で講義を実施したため「2・3 年次どちらも対面で受講した学生（対面のみ）」，「2・3 年次どちらも遠隔で受講した学生（遠隔のみ）」，「2 年次に対面，3 年次に遠隔で受講した学生（対面遠隔）」の 3 パターンに分類できる．そのため，本研究では先述した 3 パターンの講義形態の変化により学力と文章作成能力に与える影響を調査したので報告する．

2. 評価方法
2.1 講義の進め方
MDおよび UDともにグループ A・B における学力差を測るために基礎学力試験を行った．対面講義の時はテス
ト用紙を配布し，「持ち込み一切なし」の条件で 60 分間のテストを行っていた．一方で，新型コロナウイルスの影響により Zoom による遠隔講義に講義形態が変化してからは Moodleを用いて基礎学力試験を実施している．
180

AO

一般

推薦

センター

160
学生数（人）

140
120
100
80
60
40
20
0
1~ 11~ 21~ 31~ 41~ 51~ 61~ 71~ 81~ 91~
基礎学力試験点数（点）

図 1 入試形態別基礎学力試験の点数分布

レベル

リーダビリティ値

初級前半

5.5~6.4初級後半

4.5~5.4

中級前半

3.5~4.4

中級後半

2.5~3.4

上級前半

1.5~2.4

上級後半

0.5~1.4

レベル感
単文を中心とする基礎的日本語表現に関して理解できる．
基本的な語彙や文法項目について理解できる．
ある程度まとまった文章でも内容が把握できる．
やや専門的な文章でも大まかな内容理解ができる．
専門的な文章に関してもほぼ理解できる．
高度に専門的な文章に関しても不自由なく，理解できる．

対面で講義を行っていた時と同様に監視することが困難であるため，テストは「インターネット等を使用可」の条件で行った．オンライン上で試験を行うため通信不良などインターネットの不具合を考慮して，今年度は第二回目を実施日に設定した．図 1 に入試形態別基礎学力試
験の点数分布を示す．次に，試験結果と学生の出身高校
や学習意欲，入試形態の関係を調査するためにアンケー
トを実施した．それに加えて，学生の文章作成能力を測るため各講義終了から一週間を期限とする 1000 文字以上の予習レポート，および 500 文字以上の復習レポート課
題を設けた．また，学習意欲を調査するために予習レポートは必須とし，復習レポートは任意とした．
MDとUDともに中盤の講義でペアリング学習，およびグループ学習を実施するため班分けを行い，後半の講義
で講義の内容に関連する発表をしてもらう．それに加えて，MD ではペアリング学習による学力の推移を判断するため，中盤の講義と最終回に機械設計に関する専門試験を行い，学生の成績変化を調査した．

2.2 文章難易度判定
文章作成能力の評価には日本語文章難易度判定システム（jReadability）2)を用いた．このシステムを使用して，文章難易度を数値化したものをリーダビリティ値とする．
この値は，文章単位で形態素解析した「平均的な長さ」，「動詞や助詞の含有量」を算出してjReadabilityの公式に当てはめたものである 3)．表 1にリーダビリティ値と対応す
る文章難易度，文章のレベル感を示す．本報告では，専門的な文章を簡易的な文章で表現する能力を測るため，
文章難易度が低いほど文章作成能力が高いと定義した．
リーダビリティ値から学生の論理的な文章作成能力を評価し，過去の研究データとの比較を行った．

- 272 -

2021 PC Conference

2.3 ペアリング学習・グループ学習

3.50

3.

調査結果

2 年次から 3 年次における基礎学力試験平均点の推移（入試形態別）を図 2 に示す．対面のみにおけるグルー
プ A を除いて，年次が上がるとともに平均点が向上した．
対面のみにおけるグループ A の平均点が減少した理由は，大学において高校にはない講義間の空き時間があり，勉強のための拘束時間が減少したことで勉強時間や量が少なくなったからだと考えられる．しかし，対面のみにおけるグループ B の平均点は向上している．これは，センター試験や大学入試を受けているためグループ A と比べて勉強する習慣が身についていたためだと考えられる．
講義形態に遠隔を含む際に平均点が増加した理由は，
基礎学力試験を「インターネット等を使用可」の条件にしたため，知識が定着していなくても調べることで得点できたと考えられる．また，グループ A も同じ条件で試験を行ったが，グループ B よりも低い平均点となった．
これはグループ B と比べてグループ A が受験勉強をしていない傾向があり基礎学力が低く，解法を調べても実際にそれを使いこなすことができなかったと考えられる．
100

MD

UD
75.2

基礎試験点数（点）

80

70.4
65.9

64.2
55.8

60

50.1 52.0

53.8

41.6

40

34.4
28.1

MD

3.00

UD
2.67

2.64

2.53

リーダビリティ値

このペアリング学習・グループ学習はペアで共同作成の課題をこなすことよる体系的理解と知識の定着を目的に行っている．MD のペアリング学習では中盤の講義で学力別，学習意欲別，入試形態別で 15 組のペアを編成した．しかし，その 15 組のみだけでなく，全受講生が発表の対象者であることを告知し，全員がペアリング学習を行うことで全体的な学力向上を図った．各ペアに機械設計に関するテーマを与え，後半の講義でそれについて調べたこと等を発表してもらう．また，過去 5 回の報告で示した学力の低い人が高い人とペアを組んだ．一緒に学習することで学力向上の「つり上げ効果」が，講義形態の違いで影響するか調査を行う．
UD のグループ学習では学力別，学習意欲別，入試形
態別で 8 人のグループを 13 組編成した．ここでは会社の経営方法や製造方法，特許について学習してもらうため
グループごとに仮想的に会社を設立する課題を与えた．
そこで UD 製品の開発から販売までをロールプレイして，後半の講義に，その会社の人員構成と，商品説明，原価計算，特許などをプレゼンしてもらう．

2.50

2.22

2.00

1.78

2.63

2.61

2.51

2.09

2.08
1.73

1.72

1.50
1.00
0.50
0.00
対面のみ 対面遠隔 遠隔のみ 対面のみ 対面遠隔 遠隔のみ
グループA

グループB

図 3 平均リーダビリティ値の推移（入試形態別）
2年次から3年次における平均リーダビリティ値の推移（入試形態別）を図3に示す．全てのパターンにおいて2年次から 3 年次に学年上がることでリーダビリティ値が減少しており，文章作成能力の向上を確認できた．しかし，対面遠隔および遠隔のみにおけるグループ A，遠隔のみにおけるグループ B の 3 パターンの場合にリーダビ
リティ値の減少率が小さく，文章作成能力が他と比べて向上しないことが確認できた．全てのパターンにおいて学年が上がることでリーダビリティ値が減少している理由は，2 年間に渡り 1000 文字以上の文章を継続的に作成していることから語彙力や文章の書き方のコツを得たためだと考えられる．この結果から文章を多く書くこと，
または継続的に書くことで文章作成能力が向上すると考えられる．また，先述した 3 パターンの場合，リーダビ
リティ値の減少率が小さい理由は，遠隔講義に変化したことで調べる媒体がインターネットに偏ったことによりインターネット上の専門的な用語が多い文章をそのままコピーする等が増えたためだと考えられる．

4.

おわりに

基礎学力試験，およびレポートから得られたデータを基に学力と文章作成能力の関係を調査した結果を示す．
(1) どのパターンも平均点はグループ A に比べグループ
B の方が高くなった．しかし，自分で調べることで差を埋められることが確認できた．
(2) 対面および遠隔講義ともに，文章作成能力は学年が上がることで向上することが確認できた．
(3) 長文の文章を作成することにより，文章作成能力を向上させることができると分かった．
(4) 継続して文章を作成することにより，文章作成能力を向上させることができると分かった．
今後，MDおよびUDでは学力別，意欲別，入試形態別による発表を実施し，過去のデータと比較を行う．

24.9

参考文献

20

1)
0
対 面のみ 対 面遠隔 遠 隔のみ 対 面のみ 対 面遠隔 遠 隔のみ
グ ループ Aグ ループ B2)3)

図 2 基礎学力試験平均点の推移（入試形態別）- 273 -

丹勇人ほか“新型コロナウイルス対策による遠隔授業と対面授業の学習効果の比較”，2020PCカンファレンス(2020)
jReadability日本語文章難易度判別システム(http://jreadability.net/)
李在鎬，柴崎秀子“文章の難易度と語彙の関連性に関する考察～学年の違いを特徴づける語彙的要素とは何か～”，「コーパスとテキストマイニング」共立出版，pp.181-192

2021 PC Conference

プログラムの動作の可視化によるプログラムの動作理解の支援
TRAN THANH TUNG*1・北英彦*1・高瀬治彦*1
Email: 420m2b1@m.mie-u.ac.jp*1: 三重大学大学院工学研究科◎Key Words

1.

動作理解支援，可視化システム，プログラム修正

はじめに

近年，情報社会の発展とともにプログラミング学習の重要性が高まっている。一般的なプログラミング学習方法として，演習型の授業が行われている。プログラム作成の演習において，学生の中にはプログラムを実行してみて動作の間違いことに気が付いてもその間違いを取り除けないものがいる。間違いを取り除くためには，実行途中のどこで・どうして正しい動作をしなくなったのかを知る必要がある。熟練者は簡単なプログラムの場合は頭の中でプログラムを１行ずつ実行することで変数や配列の値がどのように変化するのかを考えるが，初学者はこれを行うことが難しい。
プログラムの配列や変数の値を知る方法として，一般
的にデバッガが用いられる。しかし，デバッガは初学者向けに作られていないことが多い。そこで，プログラミング
初学者のためにプログラム実行中の配列や値を可視化し，プログラムの動作確認の支援をする可視化システムが開発されており(1-3)，可視化システムはプログラミング学習に効果があると知られている(4,5)。既存のものはプログラ
ムのある行の実行直後の変数や配列の値を図的に表示するものであるが，どの変数やどの配列の要素が変化したのが把握しにくい。ステップごとの変数や配列の値を可視化することで，学習者は各ステップでの変化が分かりやすくなる。しかし，プログラムの動作を理解するために，
ステップごとの変化だけでなく，ブロックやメソッドを通した時，変数や配列の値がどのように変化するのかを把握することも重要である。既存の多くの可視化システ
ムはステップごとの変化しか行われていないため，大局的なプログラムの変化の理解を支援していない。
本研究では，初学者向けの可視化システムを提案する。
ステップごとの実行前後の比較の可視化，ブロックの実
行前後の比較の可視化，という 2 種類の可視化を行い，学習者に動作理解の支援をする。ステップごとの実行前後の比較では，ステップごとの実行前と実行後を対比して表示し，変化した部分に色付けをする。変化した理由が明示する。ブロックの実行前後の比較では，ブロックの実
行前後を比較し，変化した部分に色付けをする。これらの変化を強調し，可視化することでプログラムがどのように動作し，変化するのかを支援する。最後に構築した可視化システムを初学者に使用してもらい，アンケート調査により本システムの有効性を確かめる予定である。

2.

先行研究

プログラムの動作理解の支援を行うシステムに関する先行研究について紹介する。

2.1 Online Python Tutor
Online Python Tutor は，学習者が書いたプログラムに対して変数の値や配列の値を可視化することでプログラムの動作の理解の支援を行うシステムである(6) 。Online
Python Tutor の使用画面を図 1・図 2 に示す。ソースコー
ドの指定した行の実行後の状態（変数・配列の値）を表示
する。1 行ずつ進んだり戻ったりすることができる。しかし，実行後の状態のみを表示するため，プログラムの動作の理解に必要な 1 行の実行の前後の変数・配列の値の変化を把握するのに手間がかかる。

図 1 Online Python Tutor のソースコード部分

図 2 Online Python Tutor の可視化ド部分

2.2 伊藤の可視化システム
本研究室の院生である伊藤は，Java を学習する初学者を対象としてプログラムの動作中の配列や変数の値の移り変わりを可視化するシステムを開発した(7)。このシステ
ムは Online Python Tutor を拡張して，1 行の実行の前後の変数・配列の値の変化を 1 つの画面で閲覧できるようになった。また，変数・配列の値の変化している部分に色づけをして強調表示を行う。可視化部分に実行前後の状態を表示して変化を示すことで，プログラムのソースコー
ド1 行の実行前後の動作を確認できるようになっている。
伊藤の可視化システムの使用画面を図 3・図 4 に示す。

- 274 -

2021 PC Conference

件式により，n の条件確認をする。この実行の可視化を行うと n = 234 を条件式に代入し，条件 n > 0 をチェックした後に TRUE の判定結果が表示される。この時の可視化
は図 6 に示す。

実行中の命令文は緑色で強調表示

図 3 伊藤のシステムのソースコード部分

赤字

図 5 本システムのソースコード部分
図 4 伊藤のシステムの可視化部分
伊藤のシステムは実行前後を比較し，変化する変数・配列の値に色付けし，可視化を行っているが，なぜ次のステップで変数・配列の値が変化するのか理由を提供していない。

3.

代入された値は青色で強調表示

提案手法

学習者から受け取ったソースコードより，抽象構文木を生成する。生成した抽象構文木を分析し，受け取ったソースコードの要素とプログラム全体のトレースの間の関係を見つけることでプログラムの変化を把握し，変化の可視化を行う。
本システムは，Online Python Tutor と伊藤のシステムを拡張することで実装を行い，プログラムの動作理解を支援するために以下の 2 つの手法を提案する。
(1) ステップ実行時に変化する理由の可視化(2) ブロックの実行前後の比較
これらの手法について，以下にそれぞれ説明する。

3.1 ステップ実行時に変化する理由の可視化プログラムのステップごとの実行前後の変化を可視化する。可視化を行っている命令に関係のある条件判定や繰り返し文の評価式の内容を表示し，その判定結果
TRUE，FALSE を表示する。同時に，計算式の内容を可視化部分に表示する。これらの表示により，学習者に変数・配列の値が変化した理由の把握を支援する。
図 5・図 6 に示す実際の画面を 1 つの例として，ステップの実行時に変化する理由の可視化機能について説明する。図 5 のステップ 4 で実行する while 文は n > 0 の条

図 6 本システムのステップ実行時の可視化部分

3.2 ブロックの実行前後の比較
プログラムのブロック単位での実行前後の変化を可視化する。
プログラムの繰り返し文やメソッドの動作は1 ス
テップずつ実行を追いかけるだけでは理解しにくい時がある。ブロック単位で配列・変数の値の変化が可視化されることにより，繰り返しブロックの 1 ループごとの配列・変数の変化など，複数ステップを通した後，プログラムがどのように変化するのか分かりやすくなる。ブロックの実行前後を比較し，配列や変数の値が変更された箇所を強調表示することで，値がいつ変更されたのか分かりやすくなる。ブロックの実行前後の変化を表示することで，マクロな視点でプログラムの動作の把握を支援する。
本システムは以下の 2 つをブロックの比較として可視化を行う。
(1) 繰り返しブロック（for，while，do…while）(2) メソッド- 275 -

2021 PC Conference

3.2.1 繰り返しブロック
図 7 に示すソースコードにより，繰り返しブロック実
行前後の比較機能について説明する。

回目ループをした後，変数 i と配列 resultArray の位置 1 の値が変化することが一目で分かる。
また，図 8 に示すステップ比較表示とブロック比較表
示の切り替えるボタンは繰り返しブロックとメソッドを実行時のみ表示され，ブロック比較表示中でも，ステップ
比較表示に切り替えることが可能である。

3.2.2 メソッド
図 9 に示すソースコードにより，メソッド実行前後の比較機能について説明する。

実行中の命令文は緑色で強調表示
実行中の命令文は緑色で強調表示

繰り返しブロックを操作する部分

図 7 繰り返しブロック実行のソースコード部分
図 7 の繰り返しブロックを操作する部分より，for ルー
プは全部 6 回があり，2 回目のループを実行していることが分かる。繰り返しブロックの可視化を操作するブロッ
ク戻るボタンとブロック進むボタンは繰り返しブロックを実行時のみ有効になる。これらのボタンを操作することで繰り返しブロックの各ループの実行前後の比較が確認できる。

図 9 メソッド実行のソースコード部分

ステップ比較表示とブロック比較表示の切り替えるボタン

ステップ比較表示とブロック比較表示の切り替えるボタン

実行後で変化した値は橙色で強調表示

実行後で変化した値は橙色で強調表示

図 10 メソッド実行前後の比較の可視化部分

図 8 繰り返しブロック実行前後の比較の可視化部分
図 7 に示すソースコードのステップ 13 で実行する 13
行 for 繰り返しブロック実行前後の比較を図 8 に示す。
for 繰り返しブロック 2 回目ループを実行する前の値と，2 回目ループを実行した後の値の両方を表示し，実行後で変化する値を強調表示する。図 8 の結果より，for 文が 2

図 9 に示すソースコードのステップ 4 で実行する 5 行のメソッド maxArray の実行前後の比較を図 10 に示す。
メソッド maxArray を実行する前の値と，実行した後の値の両方を表示し，実行後で変化する値を強調表示する。図8 の結果より，メソッド maxArray を実行した後，配列
resultArray が新しく宣言されることが一目で分かる。

- 276 -

2021 PC Conference

4.

(4)

関連研究との比較2 章で紹介した，プログラムの動作を可視化する 2 つのシステム（Online Python Tutor，伊藤のシステム）と本シス
テムを比較し，表 1 に示す。
本システムと伊藤システムはOnline Python Tutor を拡張
し，実装を行うためすべてのシステムがステップごとの配列・変数の値を表示している。ステップごとの値の変化を表示するのは，本システムと伊藤システムであるが，その変化理由を示すのは本システムのみである。また，複数ステップを通した後の値とその実行前後の比較を表示す
るのは本システムのみである。
表 1 各システムの比較
可視化機能
本システム
伊藤の
システム
ステップごとの値
ステップごとの値の変化
ステップごとの変化理由
ブロックごとの値
ブロックごとの値
の変化

5.

(5)

(6)

(7)

◯
◯

◯
◯

OnlinePython
Tutor
◯
×

◯

×

×

◯
◯

×
×

×
×

まとめと今後の予定

プログラミング初学者が自身で作成したプログラムの
変数・配列の値の変化を把握するため，以下の可視化手法を提案した。
• ステップ実行時の変化する理由の可視化• ブロックの実行前後の比較
ステップ実行時の可視化機能では，学習者から受け取ったソースコードを分析し，その要素とプログラム全体のトレースの間の関係を見つけ，変化理由の可視化を行う。変化理由の可視化を行うことで，プログラムを１行ずつ実行すると変数・配列の値がどのように変化するのかを理解することを支援する。また，プロック実行時の可視化機能では，ブロック単位でプログラムの変化が比較できる。繰り返しブロックやメソッドを通した時，変数・配列の値がどのように変化するのかを可視化することで，大局的なプログラムの変化の理解を支援する。
今後の予定として，本システムをプログラミング初学者に使用してもらい，アンケート調査を実施し，本システ
ムの有効性を確かめるとともに本システムに反映させる必要がある。

参考文献
(1)

(2)
(3)

古宮誠一，今泉俊幸，橋浦弘明，松浦佐江子：“プログラミング学習支援環境 AZUR—ブロック構造と関数動作の可視化による支援—”，情報処理学会研究報告，ソフトウェア工学研究会報告，vol. 2014，no. 5，pp. 18（2014）．
中原進，紫合治：“オブジェクト指向プログラムの動作の可視化”，情報処理学会研究報告，ソフトウェア工学研究会報
告，vol. 2010，no. 9，pp. 18（2010）．
中村亮太，西村知博，松浦敏雄：“プログラミング入門教育
用学習環境 PEN”，
情報処理学会研究報告，
pp. 6571（2017）．

- 277 -

Sassi Bentrad and Djamel Meslati：“Visual Programming andProgram Visualization — Toward an Ideal Visual Software
Engineering System —”，ACEEE International，vol. 1，no. 3，
pp. 56–62（2011）．
Christine Alvarado，Briana Morrison，Barbara Ericson，Mark
Guzdial，Brad Miller and David L. Ranum：“Performance anduse evaluation of an electronic book for introductory Python
programming”，Technical Report GT-IC-12-02，Georgia Instituteof Technology（2012）．
Philip J. Guo:“Online Python Tutor: Embeddable Web-Based
Program Visualization for CS Education，Proceeding of the 44th
ACM Technical Symposium on Computer Science Education”，
pp. 579 -584（2013）．
伊藤 福晃，北 英彦：“プログラミング演習における動作確認を支援するためのプログラム動作の可視化”，2018PC カ
ンファレンス論文集，pp.29-32（2018）．

2021 PC Conference

グラフィックアートを用いたプログラミング学習システム
梅原優斗*1・越田直樹*1・福畑良太*1・鎌田洋*1
Email: kamada@neptune.kanazawa-it.ac.jp*1: 金沢工業大学情報フロンティア学部メディア情報学科◎Key Words

1.

グラフィックアート，プログラミング，学習

はじめに

近年，20 代の若い世代を中心に，IT 業界に属する企業への就職を避ける傾向にあり，特にエンジニアやプログ
ラマの就職者の減少が問題となっている。経済産業省の調査によれば，IT 事業における人材の供給率が低下するにもかかわらず，IT 事業のニーズの拡大により，IT 市場が今後も拡大を続けることが見込まれ，2030 年頃には，その人材不足が最大で約 79 万人に拡大する可能性が高いと報告されている(1)。このような若い世代の IT 業界離れ，IT 技術者の高齢化・人員不足の連鎖という深刻な問
題を解決するために，若い世代のプログラミングへの関心を高める必要がある。そこで，若い世代が興味を持つグ
ラフィックアートを題材に用いたプログラミング学習シ
ステムを考案した。

2.

従来のシステムと問題点

従来のプログラミング学習システムを調査したところ，
次のシステムが確認できた。
一つは，ゲーミフィケーションとビジュアルプログラ
ミングの 2 つの要素を取り入れた学習システムである(2)。
このシステムは，小・中学生のプログラミングへの関心を高めることを目的に制作されたものである。ゲーム内容
としては，様々な機能を持つパネル型のオブジェクトを組み立て，画面上のキャラクターをゴールまで導くためのルートを作成するという内容である。このように，ゲー
ム感覚でプログラミングに必要なアルゴリズム的思考能力を身に着けることができる。しかし，前述したように，
このシステムはマウスなどの操作でコマンドを組み合わせるビジュアルプログラミング形式の学習システムであるため，実際にソースコードを書く能力を育成することはできない。
もう一つは，プログラミングによるグラフィック作品の制作演習を通して，プログラミングの基本事項を学ぶことができる Web 教材の学習システムである(3)。このシステムでは，円を 1 つ表示するなどのプログラミング作
成の基礎を学ぶ「ラーニングトレイル」，「基本文法知識の学習」，「サンプルプログラムを用いた演習」の 3 つの中枢部分に加え，導入部，メインシステムの基本関数のリファンレンス的解説部分から成り立つ。プログラミングの初心者は，導入部からラーニングトレイルへと進み，基本
文法項目についての解説を読みながら，グラフィック作
品の制作演習に取り掛かるという形で学習を行う。ラー
ニングトレイルの中からリンクが張られているため，必要に応じて参照できる。それだけでなく，ラーニングトレ

イルにおける一連の学習が終了した後でも，「基本文法知識を学ぶ」流れを追うことで，基本文法知識全体の理解を整理できる。しかし，基本文法知識を確認しながら，プロ
グラミングの演習に取り掛かるという学習プロセスでは，
効率良く学習を行うことができない。

3.

本システムにおける解決方法

若い世代のプログラミングへの関心を高めることを目的にグラフィックアートを題材にしたプログラミング学
習システムを考案した。このシステムには，初心者でも取り組みやすく，視覚的な表現が他のプログラミング言語に比べて簡易的なプログラミング言語「Processing」を用いた。
このシステムは，プログラミングによるグラフィック
アート作品の制作に用いるソースコードの解説を順に読んでいき，最後にそのプログラムに関するクイズ問題に取り組むという過程で学習を行うことにより，自分の目的に合ったプログラムを自由に作成する能力を育成する
ことができる。

4.

本システムの構成

本システムは，自分の学びたいグラフィック作品がどのようなコードで構成されているかを確認し，その学習を行うシステムである。初心者でも簡単に取り組めるよう，プログラミング言語は Processing を使用している。
本システムの学習プロセスを図 1 に示す。初めに，図 2の画面に表示された作品の選択肢の中から作りたい作品
を 1 つ選択する。次に，図 3 にて「プログラム説明」を選択し，ソースコードの説明画面を最後まで順に読み進めていく形でプログラミングの学習を行う。また，図 2 の画面にて「クイズ」を選択することで，プログラムに関するクイズ問題に取り組むことができる。

- 278 -

学習者

作りたい作品を選ぶ
作品

説明を読む

クイズ

図 1 学習プロセス

2021 PC Conference

作品の選択
メニュー

システムの
終了

グラフィック作品プログラムの説明は図 5 のように，選択した作品のプログラムに基づいている。
最初に図4 のプログラム全体の画面が表示され，「NEXT」を選択する
ことで順に図 6，図 7，図 8 と画面が切り替わる。これらの説明画面から，表示する画面のサイズ，色の指定，線や図形の描画などを行うための関数，if 文などを用いた条件
分岐，for 文などを用いた繰り返し処理などのプログラミ
ングの基本事項をソースコードごとの解説を通して学習することができる。また，説明を一通り読み終えると，
図 8 のように画面下の中央のボタンで選択画面に戻ることができる。

図 2 メニュー画面
表 1 作品一覧
作品名

画面

前画面

次の画面へ

紅葉

図 4 プログラムの説明画面(1)森林

雪図 5 選択した作品のソースコード

説明画面へ

各クイズ画面へ図 3 作品画面
図 6 プログラムの説明画面(2)- 279 -

2021 PC Conference

再び問題に取り組むには，
このボタンで図 1 の画面に戻ってから，選び直す。

図 10 不正解の場合の表示画面
図 7 プログラムの説明画面(3)5.

評価実験とその結果

本システムは金沢工業大学大学生14 名を対象にアンケート評価を行なった。Web 会議システム「Zoom」を用いて本システムの説明を行った後に，5 段階評価 (5 点 : 高
評価～1 点 : 低評価)のアンケートに回答してもらった。
アンケートの設問を表 2，アンケートの集計結果（平均点は小数点第 2 位以下を四捨五入）を表 3，グラフを図 11
に示す。

設問
Q1

表 2 アンケートの設問
内容
本システムは使いやすいと思うか

Q2

本システムに有用性は感じられるか

図 8 プログラムの説明画面(4)Q3本システムのプログラムに関するクイズは図 9 のように，三択問題形式で行う。また，図 10 のように間違えても前の画面に戻ってやり直すことができる。

本システムのプログラムの説明は適切だと思うかQ4

本システムは継続学習の意欲を向上させられると思うか

Q5

本システムの作品(紅葉など)のデザイン
性は感じられるかQ6

本システムは苦手意識の軽減に繋がると思うか

選択肢の中
から正しい
ものを選択

図 9 クイズ画面

設問
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6

表 3 アンケート集計結果
1 2 3 4
平均点
3.6
0 1 3 10
3.4
0 4 3 4
3.6
0 1 5 6
3.4
0 3 3 7
3.6
0 2 5 4
3.2
1 2 4 7

5
0
3
2
1
3
0
(人)

- 280 -

2021 PC Conference

図 11 アンケート集計結果(平均値)6.

考察

アンケートの集計結果から，全ての評価項目において平均点が 3 点以上であり，本システムの有効性を確認する事が出来た。主に，「使いやすさ」，「プログラムの説明の適切さ」，「作品のデザイン性」の 3 項目の平均評価値
は，約 3.6 点と最も高かった。これは，前述した従来シス
テムに比べて，デザイン性の良いグラフィック作品が取り入れられているほか，プログラムの説明が分かりやす
かったからだということが考えられる。また，「苦手意識の軽減」の項目の平均評価値は約 3.2 点と 6 項目の中で最も低かった。これは，プログラムの説明を読み，クイズに取り掛かるという，本システムの学習プロセスが，ほとんどの利用者が物足りないと感じていたことが原因であることが考えられる。

7.

おわりに

本研究は，多くの若い世代のプログラミングへの関心を高めることを目的として，本システムを開発した。評価の結果，本システムを通じて，若い世代がプログラミングの学習に積極的に取り組むという最初の目標を達成することができた。今後は，新たにグラフィックアート作品を取り入れる，元の作品に変化を加えることができる要素を追加するなどで，より利用者が学習意欲を高める学習
システムに改良する必要がある。

参考文献
(1)

(2)

(3)

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”，p.5-7，商務情報政策局 情報処理振興課 (2016)，(https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/daiyoji_sangyo_skill/
pdf/001_s02_00.pdf，2021 年 6 月 18 日取得).
尾花拓海，鈴木龍成，吉村明人，臼田莉菜，半澤魁士，佐久間卓也，川合康央，池辺正典：”小・中学生を対象にしたプログラミング学習を支援するアプリケーション開発プ
ロジェクト”，p202-205，情報教育シンポジウム (2017)，(https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=182960&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1&page_id=13&block_id=8，2021 年 6 月 16 日取得).
有賀妙子，森公一，大下福仁，角川裕次，増澤利光：”フィジカル・インタラクションを使ったプログラミング学習のための教材開発と実践”，p12-20，情報処理学会論文誌
教 育 と コ ン ピ ュ ー タ (2015) ，(https://library.naist.jp/dspace/bitstream/handle/10061/11099/IPSJ-TCE0104003.pdf?sequence=1，2021 年 5 月 11 日取得).

- 281 -

2021 PC Conference

モーショングラフィックスを用いたプログラミング学習システム
髙妻啓*1・永田智紀*1・鎌田洋*1
Email: kamada@neptune.kanazawa-it.ac.jp*1: 金沢工業大学情報フロンティア学部メディア情報学科◎Key Words

モーショングラフィックス，プログラミング学習，システム

はじめに
近年，20 年代の若い世代の中心に IT 業界に必要なプロ
グラマーやエンジニアの人材が不足している。その人材不足の原因が，技術革新のスピード（１）についていけない
理由がある。現代の世の中，技術が次々に進化しているので，それについていける人が少なくなっており，不足へと繋がっているのであろう。それに伴い，プログラミングを学習するということが難しいということも関連しているのではないかと考えられる。現在では，小学生でもプログ
ラミング教育も行っており，プログラミング学習システ
ムの重要性は高いとも考えられる。
1.

従来のシステムと問題点
従来のシステムを調査したところ，アニメーションを活用したプログラミングシステムはいくつか存在してい
ることがわかった。1 つは，『タイムラインとビジュアル（２）
プログラミングを融合した映像制作システム』と呼ばれるものである。このシステムは，ビジャルプログラミン
グ環境によって構築されたアニメーションを，タイムラ
イン上に自由に配置することで様々なアニメーション映を作成することができるシステムである。このシステムによる問題点として，アニメーション 1 つ 1 つのプログ
ラミングを学習することにおいては，あまり適さないことである。既に用意されているアニメーションのプログ
ラミングを組み合わせることでアニメーション映像を作成できるが，その 1 つ 1 つのアニメーションのプログラ
ミングがわからないままである。
（３）
次のシステムは，『Scratch』と呼ばれるシステムである。これは小学生がプログラミングを簡単に学ぶことができるシステムであり，そのプログラムを組み合わせることで動画を作成することができる仕組みとなっている。小学生でも分かりやすく，コマンドをブロックで表現し，それを組み合わせて 1 つのプログラミングを作ってみるという視覚的にプログラミングを学ぶことができるシステムである。このシステムの問題点としては，プロ
グラミングの流れを学んで行くことは確かに可能であるが，実際にコードを書くことはしないのでコードの意味や書き方を学ぶことには繋がりにくいと考えられる。
2.

惹いてもらうようにし，よりコーディングに重点をおいて問題点を解決しようと考えた。プログラミングに興味を惹いてもらうための方法として，映像表現の一つであるモーショングラフィックスを利用する。モーショング
ラフィックスはいくつものアニメーションが組み合わさって一つの映像が出来上がる。
本システムは，その一つ一つのアニメーションをプロ
グラミングで作成できるようにする。本システムはユー
ザがどのアニメーションを学びたいかを一覧にしている。
各アニメーションを選択すると，次のステップである，ア
ニメーションの説明に進む。説明を読み学習後，実際にお手本を見ながらプログラムを書いてもらい一つの学習を終える形になっている。この流れを行うことでプログラ
ミングを書く流れを学ぶことができ，プログラミングの
コードの意味も学ぶことができると考えられる。
本システムの解決方法を図 1 に示す。

ユーザのプログラミング学習
学びたいアニメーションを選択

選択したアニメーションに必要なコードを学習

実際に学習したのを自分の手で書いてみる

目標達成
図 1 本システムにおける解決方法
4.

本システム

4.1 本システムによる学習機能
本システムの構成について説明していく。本システムを利用して学んでいく上の一連の流れを図 2 で示す。

本システムにおける解決方法
従来のシステムの問題点を解決する方法として，本システムは，次のようなことで解決しようとした。
従来のシステムの問題点として，プログラミングでア
ニメーションを作成することや，プログラミングの流れを学ぶことができるがコーディングをすることはできな
いことである。本システムではプログラミングに興味を3.

- 282 -

トップページ

各アニメーションの説明

図 2 本システムの流れ

実践

2021 PC Conference
トップページからアニメーションを選択し，そのアニメーションのプログラミングを学習し，実践するという流れになっている。
HTML，CSS，JavaScript の 3 つの言語で構成された Web
アプリケーションとなっている。今回，JavaScript でアニメーションを表示させるに，「mo.js」 (4) と呼ばれる
JavaScript のライブラリを使用している。本システムのトップページを図 3 に記す。

このページは，左からアニメーションの説明，アニメー
ション，アニメーションのソースコードが表示されている。
ソースコードには，JavaScript のコードとなっている。
アニメーションの説明には，ソースコードの意味も書かれており，それぞれアニメーションに対してどのような意味をもたらしているのかを理解することができる。このページを見ることでアニメーションの構成を粗方理解することできるという仕組みである。ここで学習することができたら，次のステップへと進むことができる。
次のページは，実際にコードを書くことができるようになっている。そのページを図 5 で示す。

図 3 本システムのトップページ
トップページには，いくつかのアニメーションを一目で分かりやすくするために，一覧状になっている。トップ
ページに表示されているアニメーションは別のページのアニメーションを埋め込んでいる状態である。
１つのアニメーションを選ぶことで，選択したアニメ
ーションのプログラミングの学習へとステップと進めることができる。選択したアニメーションのプログラミン
グ学習のページを図 4 に示している

ここが左の実行結果図 5 本システムの実践ページ

図 4 本システムの実践ページ- 283 -

2021 PC Conference
上部は，先ほどのアニメーションとソースコードが表示され，お手本として活用することが可能である。下部は，
実際にコードが書ける場所がある。Web 上でコードを書くためのツールとして，今回は「Code Pen」(5)と呼ばれるサービスを適応した。下部の左側は，HTML と JavaScriptのソースコードを入力する場所があり，右側は入力したコードの実行結果である。図 5 は，JavaScript は，アニメーションを実行させるために必要なコードの最初と最後しか入力されていない状態である。この状態から，自分でお手本通りに入力することで，お手本のアニメーションを右側に表示させることができるという仕組みとなっている。その実行結果を図 6 に示した。

図 8 アニメーションの動き 2

図 9 アニメーションの動き 3
アニメーションのみが表示されているページを準備している。そのページを図 10 に示す。

図 6 本システムの実践の実行結果

図 10 アニメーションのみのページ

お手本を見ながら，実際に自分の手でコードを書くことでコードの書く経験を得ることができる。また，途中でわからなくなってもお手本を見ることで，詰まることはなくなるので，必ず完成させることができることから，一つの達成感を得ることもできる。そうすることで，再びプログラミングを学習しようというモチベーションも上がることを考えた。

これのアニメーション自体は，JavaScript で動いているが，一つのアニメーションに対して，Web 上に表示させるための HTML とアニメーションを動かすための
JavaScript の 2 つを用意していくと，ファイル数も 2 倍になって行く。そのため，今回は図 11 に示すように，HTML内に JavaScript のコードも入力することにした。

4.2
本システムの構造各ページにて表示されているアニメーションは，常時動いている。図 7，8，9 は，アニメーションが動いていることを表したものである。

mo.js のライブラリを扱うための URL コード

アニメーションを表示するために JavaScript のソースコードであり，
図 4, 5 で使用しているコードと同様図 11 アニメーションの JavaScript コード

図 7 アニメーションの動き 1- 284 -

2021 PC Conference
図 10 のアニメーションを図 3 のトップページに表示させるためには図 12 で示した HTML のコードが必要となっている。

その他の意見より，「インデント入れるなり，色分けするなりしないとコードが読みづらいと思う」という意見があった。
考察
この評価実験から，全ての設問が平均値 3.5 前後となっており，システムとしては問題がないが，物足りないシス
テムであることがわかった。特に，向上心，継続性においては 3.5 よりも引くことから，プログラミング学習をこのシステムで行うためにはあまり良い評価ではない。これは人によっては，現状のシステムでは，プログラミングの学習を続けたいと思う人がいないことも分かる。また，サイトの見やすさの評価やその他の意見から，サイト自体を使用する際にプログラミングのコードを学ぶには，色分けや細かな説明がないため，プログラミングが全くわ
からない人にとっては，見にくく，理解しづらいということも考えられた。
6.

図 12 アニメーションを表示させる HTML コード
HTML コードの<iframe>は別の HTML サイトのそのま
ま表示させるというコードである。今回のようにアニメーションを常時動かして，一覧上に表示させるため使用した。
評価実験とその結果
今回の本システムを金沢工業大学の生徒13 名の方に評
価実験を行った。評価内容は，表１に示す。
「実用的と思うか？」，「使いやすいと思うか？」，「サイトは見やすいか？」，プログラミングを学びやすいと思うか？」，「向上
心はあるか？」，「継続してみたいか」の 6 つの内容に 5 段
階評価（1〜5 点）を行った。
5.

設問
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6

表 1 評価実験項目
内容
実用的と思うか？（実用性）
使いやすいと思うか？（使いやすさ）
サイトは見やすいか？（見やすさ）
プログラミングを学びやすいと思うか？
（学習性）
向上心はあるか？（向上心）
継続してみたいか？（継続性）

表 2 は評価実験を行った結果を示す。設問に対しての平均値と各段階の度数を記している。

設問
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6

表 2 評価実験の結果
1
2
3
平均
3.6
0
1
4
3.6
0
2
3
3.5
1
2
1
3.5
0
2
4
3.5
0
3
3
3.5
0
3
3

4
5
6
7
6
5
5

5
3
2
2
1
2
2

今回の集計結果を図 13 のグラフに示す。

3.6

Q1

おわりに
本システムの目的としては，映像表現を活用して，プロ
グラミングの学習に興味を惹かせることができるかという内容だった。結果，目的の達成としては興味を持ってくる人もいるが，継続性が高くはないことで最初のうちは，
新鮮でやろうとする人がいても，後に諦めてしまう人が現れると考えられる。また，その他の意見でサイトの見やすさの意見もある。このことから，今後は， Web 上のソースコードの見やすさを改善することが課題である。
7.

参考文献(1) 採用アカデミー編集部：“採用係長の採用アカデミー”, 本当にエンジニアは人手不足なのか！不足する理由とオススメの採用方法をご紹介！,(2021/2/26),https://saiyokakaricho.com/wp/webma/engineer_laborshortage/(2021/7/15)取得.
(2) 高橋弘毅 ,宮下芳明 ：“タイムラインとビジュアル
プログラミングを融合した映像制作システム”,
p.202 , 情報処理学会 インタラクション (2017).
(3) 森秀樹 ,杉澤学 ,張海 ,前迫孝憲：“Scratch を用いた小学校プログラミング授業の実践 〜小学生を対象としたプログラミング教育の再考〜”，p.388，日本
教育工学会論文誌 (2011)．
(4) Eugene Chulkov , Zhenya Nemerovchenko Oleg Solomka ,Jonas Sandstedt , Xavier Foucrier：“mo.js”, (2021/5/9),
https://mojs.github.io (2021/7/15) 取得.
(5) Alex Vazquez ,Tim Sabat ,Chris Coyier：“Code Pen” ,(2021) , https://codepen.io (2021/07/15) 取得.

3.6

Q2

3.5

3.5

3.5

3.5

Q3

Q4

Q5

Q6

図 13 評価実験の集計結果- 285 -

2021 PC Conference

VR プログラミングの学習システム
十河穂*1・清水直繁*1・岡田大平*1・鎌田洋*1
Email: b1838372@planet.kanazawa-it.ac.jp*1: 金沢工業大学情報フロンティア学部メディア情報学科◎Key Words

1.

VR，プログラミング，学習

はじめにバーチャルリアリティ(以下 VR)技術の研究は 50 年以
上も昔から行われており，2006 年には既に，VR 技術を用いて匠の技の伝承や人材育成することの有用性について述べている論文などもある(1)。このように VR 技術の研究は古くから行われていたが，2016 年に VR 元年を迎えて以来，世間の VR に対する注目度は大きく高まった。近年
では新型コロナウイルスの影響により，外出自粛をする
よう呼びかけ，我々の生活は大きく変化した。そのような状勢だからこそ，離れた人と臨場感のあるコミュニケー
ションを楽しむことが出来る VR 技術への需要がより高まっている。
しかし，VR 技術への需要が高まる反面，その作り手である IT 人材の不足が問題視されている。経済産業省及びみずほ情報総研株式会社の発表によれば，IT 需要が今後拡大する一方で，IT 人材の供給が追いつかず，2030 年には最大で 78.7 万人もの需給ギャップが生まれると推測している(2)。ここ数年で注目され始めた VR 業界では，既に大きな需給ギャップが生じているが，このように IT 人材が不足している状況においては，今後も需給ギャップが更に拡大していくと考えられる。これからの VR 業界を支えるためにも，VR 技術に理解のある IT 人材を育成できる学習システムの普及が望まれている。

2.

従来のシステムと問題点

ムはいくつか存在している。これらのシステムでは主に安全教育や技術伝承などの映像教材を制作する事を可能としている。一方で，従来のシステムでは映像コンテンツ
以外のものを制作することは出来ないという問題点がある。また，これらのシステムにおいては、誰でも手軽に VR
コンテンツを作れるようにすることを目的としているため，多くの技術がシステムによって簡略化され，VR コン
テンツの作成手法を学ぶ事はできなくなっている。
まとめとして，従来システムには VR プログラミングを手軽に学習出来る手段が書籍だけと非常に少なく，高い学習効果を期待することが出来ないという問題点がある。

3.

本システムにおける解決方法

従来システムの問題点を解決する方法について図 1 に示す。本システムは，ゲームのサンプルプログラムを配布し，それを VR 化していくことを目座すための学習シス
テムとして構築した。配布するサンプルプログラムの実際の様子を図 2 に示す。VR 制作のための手順を学習した
後は，知識を復習するためのクイズに回答していく。クイズは選択式の問題にすることで回答を容易にし，短時間で多くのクイズを行えるようになっている。クイズに回答した後は，その正誤判定を行い，成績の記録をとるようにしてある。これによって，どこが分からなかったのか振り返ることを可能とし，復習に役立てることができる。

従来の VR 制作のためのプログラミングを学習する手段としては，主にプログラミングスクールに通うことと，書籍を購入することの二点が挙げられる。
プログラミングスクールに通う方法では，現役の VR ク
リエイターなどに VR 制作のノウハウを教授してもらえることもあり，確実でより高い技術力を身につけることが可能である。しかしながら，受講するには高い受講料を支払う必要があり，定員に関しても限られていることが多いため，人材の需給ギャップを埋めることは難しい。加
えて，昨今の新型コロナウイルスの影響により，プログラ
ミングスクールに通うことも困難となっている。
自分で書籍を購入して学習する方法は，プログラミン
グスクールに通う方法とは対称的で，人員に限りはなく学習費用も安く抑えることが可能であり，現状最も大衆的な学習方法であると言える。しかし，VR プログラミン
グを学べる書籍は非常に少なく，ものによっては情報が古いため，現在のバージョンに対応していないことも多々ある。また，書籍だと自分で読み，そこに書かれている事を実践するだけとなり，高い学習効果を期待することは出来ない。
その他にも VR コンテンツの制作を可能とするシステ- 286 -

図 1 本システムの解決方法

2021 PC Conference
ることで，操作の手順を示している。

図 2 サンプルプログラムの画面例
4.

本システムの構成

本システムの構成を図3 に示す。
本システムの構成は，料理を題材としたサンプルプログラムを配布し，それをVR 化するまでの流れを学習していくというものになっている。その後，利用者は PC から外部の VR 機器やスマートフォンに出力する事で，サンプルプログラムの VR 化を進めていくという構成となっている。

図 5 Unity のインストール手順の説明画面例(出典 https://unity3d.com/jp/get-unity/download)

図 6 Steam のインストール手順の説明画面例(出典 https://store.steampowered.com/about/)
図 3 本システムの構成

図 4 本システムのホーム画面例

環境構築を終えた後は，サンプルプログラムを VR 化
していく為の手順を説明している。図 7 にその様子を示す。図 7 では，プロジェクト内部の Player を画面左にあるヒエラルキーへとドラッグアンドドロップすることを，矢印によって誘導する事で，Unity 内においてどのような操作を行っているかを分かりやすく表示している。
図 8 では，サンプルプログラムの VR 化において，VR
用のコントローラーが左手の役割となるため，サンプル
上の左手のオブジェクトを消すという作業を行っている。
このように，スクリプトの変更点を説明する際には，何行
目をどのように変更するかを，画像でそのソースコードを表示することで実践しやすい形式となっている。
以上のように学習工程においては，可能な限り画像を多く使用することで，学習内容の理解や実践する際の補助となるようにしてある。本システムで学習したことを実践した場合のプログラムの様子を図 2 との比較として
図 9 に示す。

はじめに，ホーム画面上部の「学習スライド」と書かれたボタンを押すことで，学習画面を表示することが出来る。本システムにおける学習工程では，まず VR コンテンツの作成に必要となる Unity と Steam のインストール手
順を説明している。図 5 は Unity のインストール手順の説
明画面を示したものであり，図 6 は Steam のインストー
ル手順の説明画面を示したものである。図 5 のように，
インストールに際してどこを押せば良いかを赤い楕円で示すことで，文字だけでは分かりにくい環境構築を円滑に進められるよう促してある。また，同一画面上で複数の操作工程がある場合には，図 6 のように番号を割り当て

図 7 Unity 内での操作説明例

図4 で本システムのホーム画面を示す。
この画面では，それぞれ学習画面・クイズ画面・成績画面に移行するためのボタンが配置されている。

- 287 -

2021 PC Conference

図 11 問題 4 のクイズ画面例
図 8 スクリプトの変更点の説明画面

図 12 問題 4 の正誤判定画面例

図 9 VR 化した後の実行画面例
次に、本システムにおけるクイズの工程では，ホーム画
面の「問題集」というボタンを押すことによって，図 10に示す画面へと移行する。ここではいくつかのボタンを用意しており，ボタンを押すことで各クイズへと遷移する事が可能となっている。

本システムのホーム画面下部にある「成績一覧」と書かれたボタンを押すことによって，自身のクイズに対する回答状況を確認する事が可能となっている。その様子を図 13 に示す。この機能を活用することで，自身の理解度がどの程度深まっているかを知ることができ，より効果的に学習内容を復習する事が可能となる。また，クイズの回答を忘れていた場合も，この画面によって確認する事ができるため，クイズの回答漏れを防ぐ事も可能になる。

図 10 問題集の画面例

図 13 成績照会画面

クイズは合計で 7 問用意した。各クイズがどのような問題になっているのかを表 1 に，実際のクイズの一例は
図 11 と図 12 に示す。クイズの解答方法は選択式となっており、選択肢によって正解か不正解かを判別し，問題に対する解説も表示するようにしてある。

問
問題1
問題2
問題3
問題4
問題5
問題6
問題7

表 1 クイズ内容のリスト
クイズ内容
VR に必要なアセットについて
アセットの導入方法について
VR 画面を出力するため必要な物について物をつかむためのプログラムについて
VR に対応する Unity のバージョンについて
VR 上のカメラについて
Unity の商業利用について

5.

評価実験とその結果

本システムは大学生 18 人に学習・クイズ・正誤判定・
成績照会までのサイクルの実演を見てもらい，その後アンケートに回答してもらうことで評価実験を行った。ア
ンケートの形式は全 5 項目において，5 段階評価で行った。アンケートの質問項目とその結果はそれぞれ表 2，表3，図 14 に示す。

- 288 -

2021 PC Conference
表 2 アンケートの質問内容
問
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5

質問文
VR プログラミングの知識は身につくか(有用性)VR プログラミングの学習をしたいか(需要)
学習内容は分かりやすいか(学習性)
本システムに新規性はあると思うか(新規性)
本システムは使いやすいか(機能性)

問
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5

表 3 アンケート結果
5 4
平均点
約 3.6 点 3 8
約 3.6 点 2 9
約 3.6 点 4 6
約 3.7 点 3 8
約 3.6 点 4 5

項目
有用性
需要
学習性
新規性
機能性

良を重ねることで，システムとしての完成度をより高めていくことが課題となる。

参考文献
(1)

(2)
3
5
6
5
6
6

2
1
0
3
1
3

1
1
1
0
0
0
(人)

4
3.7

3.8
3.6

3.6

3.6

Q1

Q2

Q3

3.6

3.6
3.4
3.2

3
Q4

Q5

図 14 平均値のグラフ

6.

考察

評価実験の結果から，全ての評価項目において平均点
が 3 点を超えていた。
新規性の評価点は，平均点が約 3.7 点と最も良い評価を得ている。これは，VR コンテンツの制作工程に焦点を当てた学習システムが，従来システムとしてあまり存在していなかったためだと考えられる。
その他の評価項目については全て平均点が 3.6 点であった。有用性・需要・学習性に関しては，学習工程において画像を多く使用したり，成績照会画面により復習をしやすくしたりと，分かりやすさ・定着しやすさを意識した構成にしたからであると考えられる。
しかし，機能性に関しては，平均点が約 3.6 点と同程度の評価であったものの，評価実験を行った際，アンケート
下部の自由記述欄に寄せられた意見として「手順の説明部が見づらい」というものがあった。これは，本システムの学習内容が章ごとに分けられておらず，どのタイミン
グでもホーム画面へと戻れるようなボタンがないことに起因していると考えられる。

7.

おわりに

本研究は VR 業界に従事する IT 人材不足を解消することを目的として，本システムを開発した。評価実験の結果から，本システムの方向性が妥当である事が確認できた。
今後は，本システムの内容をより一層充実させると共に，機能性についても UI を分かりやすくするなど，更なる改- 289 -

綿貫啓一,”バーチャルリアリティ技術による匠の技の伝承と 人 材 育 成 ”, 精 密 工 学 会 誌 Vol.72.No.1,pp.46-51(2006),(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjspe1986/72/1/72_1_4
6/_pdf, 2021 年 6 月 28 日取得).
みずほ情報総研株式会社,”平成 30 年度我が国におけるデータ駆動型社会にかかる基盤整備(IT 人材等育成支援の為の 調 査 分 析 事 業 ) ― IT 人 材 需 給 に 関 す る 調 査―”,(2019),( https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houko
kusyo.pdf, 2021 年 6 月 28 日取得).

2021 PC Conference

福島高専・情報基礎でのタッチタイピング学習における分析２―e-Typing と他のタイピングサイトの比較と３年後の学生のタイピング力の変化―
布施 雅彦*1
Email: mfuse@fukushima-nct.ac.jp*1: 福島工業高等専門学校 一般教科情報
情報教育，コンピュータリテラシー，タッチタイピングの比較
2.1. 福島高専の入学時のタイ
ピングレベル
図１が入学時の最初のタイピ
ングテストの記録の変化である。
今年は正しい指使いで，キーボー
ドを見ないで丁寧に取り組むよ
うに指導した結果は例年より記録が低くなっているが，大半が遅いことには差があまりない。また，例年兄弟などがいて，入学前に練習している学生が3 割り程度いたが今年度は多くなかった。
2.2. P 検定と e-Typing の比較
2019 年度は，実用的な漢字仮名交じり文のワープロ検定準2 級の練習問題と e-Typing スコアと比P検定のタイピングの点数

1. はじめに高校生からスマートフォンを所有する生徒達が増え，キーボード入力に慣れる前から，異なる入力方法に慣れてしまい，大学生においても PC 離れや，タイピング能力不足が著しいとの報告がなされている (1)。また，長澤（2019）は，本学会学会誌において，「初等中等教育からPC を使う頻度を増やし，キーボードにも慣れておくことが必要」とまとめている (2)。昨年の令和２年度において全
国の小中高学校で GIGA スクール構想(3)が進められ，１人１台の端末整備が進み，タブレット端末を導入した学校もあるが，今後は少しでもキーボードに慣れ親しんだ学生が入学してくると期待したい。
福島高専では，基礎科目の授業でタッチタイピングを取り入れ，その習得に力を注いで 15 年目になる。学生のタッチタイピング練習には，e-Typing 社の e-Typing Pro シ
ステムを活用し，タイピング試験には同社の e-Typing
Contests を実施している。
その結果，1 年間の終了時には，
約 95-99％以上の学生がタッチタイピングをマスター（eTyping スコア A-判定のスコア 209 以上）している。そのようなタイピング指導の取り組みの中で，新しい知見がないか取り組んでいる。今回は，昨年に引き続き他のタイ
ピング評価方法と比較検討を実施し，その関係を調査した。また，授業後の３年後にタイピングテストを実施し，その後の変化を調べ，その結果に100ついて報告する。
90
2. タイピングサイトの評価80較した。(4)ワープロ検定の問題は，非常に実用的であり，
日本語では漢字変換もあり有意義である。しかし，採点など成績管理を考えると日々学習管理を実施することを考えると難しい。やはり気軽にオンラインで実施でき学習管理ができるほうが，現状では指導がしやすいと感じる。
2021

5% 10%

2020

10%

42%

36%

20%

56%

8%

年度

◎Key Words

2019

9%

29%

45%

10%

2018

8%

30%

46%

11%

0%

20%

260~
56~10640%

60%eタイピングスコア
209~259
158~208
21~55
~20

80%

100%

107~157

図１ 入学時のタイピングスキル
今回は，オンラインで練習できる ICT プロフィエンシー
検定協会の P 検定のタイピング練習サイト（日本語入力）と比較した。(5)こちらのサイトは，５分間の入力した結果
で，点数と級（ランク）が表示される WEB サイトで，50〜100 点で準２級と表示される。
2020 年 9 月と 2021 年 1 月に e-Typing テストを実施し

y = 0.1924x + 30.637
R² = 0.5263

y = 0.2487x + 14.057

70

R² = 0.6067

60
50
2021.9402021.1

30
20
0

100

200
300
e-typingスコア

図 2 P 検定と e-Typing スコアの関係- 290 -

400

500

2021 PC Conferenceにタイピング練習をしていない徳山高専の学生 9 月のデータを同様に福島高専に入学して間もない 4 月のデータを似たような記録であることがわかる。中学卒業時ではほとんどタイピング経験がないため，タイピングスコア
50-100 に多くが集まる。半年間の違いはあっても使っていれば早くなるということはない。しかし，その後，何年も様々な課題を通して，PC のキーを探すことがなくなりタイピングスコア 100-200 程度にはなるのかもしれない
が，３年後のデータからそれ以上上達することは難しい
と感じる。
40%
徳⼭⾼専2019.930%

福島⾼専2019.4

20%
10%

0

5

0

5

0

5

0

5

0

12

15

17

20

22

25

27

30

75

eタイピングスコア

図 4 徳山高専と福島高専の 1 年生の比較（4）4. まとめオンラインのタイピングサービスでは，問題文の傾向や慣れなど，結果が多少異なる。特に P 検定では eTyping の日本語ではあまり出題されない「。
」の部分が出題され，慣れていない学生は少し遅くなっていた。
学生の話を伺うと練習である以上，楽しめる方が良く，
e-Typing でなく，他のゲーム感覚の「寿司打」などもた（６）
学生が練習を飽きずに継まに利用しているそうだ。
続できる方法を今後も検討して行きたい。
また，3 年後のデータからみると，ある一定レベル以上のスキルを身につけると，「継続した練習なし」ではその後の成長はあまり期待できないことがわかった。
けれども，著しく打てなくなるということもない。1 年
生の 1 月のタイピングテスト後，スコア 209 未満の学生１〜２割を対象に，補習を実施し，ギリギリまで練習させてスコア 209 以上になるように再試を実施しているが，実力を固定させるにはもう少し異なるアプローチが必要だと感じる。

400
2021 1y = 0.9423x + 10.017

年 350

10

3. ３年後のタイピング力
タイピング力は，「特に練習しなくても，課題など
通して，パソコンを使っていれば上達するよ。
」という声を聞いたことがあるが本当だろうか。学年が変わると追跡調査が難しかったが，今回，被験者 32 名という人数であるが，調査を実施することができた。高
専 1 年生の 1 月に実施したテストの記録と，同じ学生に高専 4 年生の 3 月に，e-Typing コンテストを実施した。図３はその関係を表したグラフで，相関係数は0.76 で強い相関があった。

50

0

0%

25

その後に P 検定タイピング練習を実施し，図１は比較したグラフである。学生は普段 e-Typing で練習しているため，P 検定タイピング練習に慣ない状態の結果である。タイピングの点数の相関係数は，次の通りでｒ=0.73(2020.9)，
r=0.78(2021.1) 強い相関がある。P 検定の受験は，5 分間の１回だけの結果で 179/186 人（96％）が P 検定 50 点以上であり，e-Typing での練習でも問題ないことがわかる。
しかし，P 検定の結果では 100 点以上がなく，タイピング
スキルの高い学生にとって，得点がそれ以上に伸びず，物足りなさを感じるようだ。
タイピング練習方法・タイピングの評価方法も多数ありどれが 1 番良いのか？疑問に思う時があるが，授業では複数の練習サイトを利用し管理すること現実的に困難である。日々の練習は学生の自由な練習活動に任せることになるが，練習状況の学習管理ができないと，コツコツ
取り組めない学生を発見できない可能性があり，管理シ
ステムは重要であると感じる。

R² = 0.5828

⽉
の
テ 300
ス
ト
時 250
の
タ
イ 200
ピ
ン
グ
ス 150
コ
ア
100

参考文献
(1) 木村修平・近藤雪絵:“パソコンが使えない大学生”の実態に
100

150

200

250

300

350

2018年1⽉のテスト時のタイピングスコア

図 3 3 年後のタイピング力の関係
1 年生ときのスコアと 3 年後のスコアを，対をなすデー
タの t 検定を実施した。t(32)= 0.47 P=0.64 で有意差はなかった。スコア 300 オーバーで成長している学生 2 名に聞き取りをしたところ，暇なときには練習していたとのことだった。大半が，急にテストを依頼し，練習なしの本当に実力での結果になる。e-tying 社では，スコア 107-209 で
は「個人的な用途でのパソコン利用には問題のないレベルです。
」とされている。しかし，技術者を目指す学生というならば，授業後も少しは練習していて欲しい。
布施・垣内・三浦（2020）が，図４で示したように，特

(2)
(3)
(4)
(5)
(6)

- 291 -

迫る―立命館大学 6 学部の横断調査に基づいて―”，2017
PC Conference, 279-282(2017)．
長澤直子:“日本語入力から見る“PC が使えない大学生問
題パソコンが使えない大学生””, コンピュータ＆エデュケーション, Vol46, pp.58-63(2019)．
GIGA スクール構想の実現:https://www.mext.go.jp/a_men
u/other/index_00001.htm，閲覧日 2021.6.4
布施雅彦：“福島高専・情報基礎でのタッチタイピング学習
における分析―WEB タイピング練習と仮名漢字混じり文の入力との関係―”，2020 PC Conference，pp.115-116(2020).
タイピング練習（日本語編）：https://manabi-gakushu.be
nesse.ne.jp/gakushu/typing/nihongonyuryoku.html，閲
覧日 2021.6.8
寿司打：http://typingx0.net/sushida/，閲覧日 2021.6.
142021 PC Conference

ペアで行うゲームプログラミング学習システム
細川拓人*1・茗荷谷壮*1・鎌田洋*1
Email: kamada@neptune.kanazawa-it.ac.jp*1: 金沢工業大学情報フロンティア学部メディア情報学科◎Key Words

1.

アクティブラーニング，プログラミング，学習システム

はじめに

IT人材は，
我が国のIT産業の産業競争力強化に加えて，企業等における高度な IT 利活用，デジタルビジネスの進展等を担っているため，人材確保が重要となっている。一方で少子高齢化が進むことに加えて，技術進展が進む IT
分野では，日々変化する需要構造に対応した人材が必要であるため人材確保は難しくなっている。経済産業省が発表した調査では 2030 年には IT 人材の需要と供給の差が 45 万人まで広がるとされている(1)。
IT 人材を育成するための教育は日本のみならず先進諸国で推し進められており，教育の情報化に関する先進諸国では，プログラミング教育を初等教育から導入しようとする動きなど，あらたな情報教育の内容を模索する動きもみられる(2)。また，日本においては，2020 年度からプ
ログラミング教育が必修となっている。文部科学省が行った議論の取りまとめ(3)では，プログラミング教育の目的
を子供たちに，コンピュータに意図した処理を行うように指示できるということを体験させながら，将来どのような職業に就くとしても，時代を超えて普遍的に求められる力としての「プログラミング的思考」などを育むこと」とし，一方で，プログラミング言語を用いた記述方法であるコーディングを覚えることがプログラミング教育の目的であるとの誤解が広がりつつあるのではないかとの指摘もされていた。さらに，その中で，プログラミング的思
考とは，「自分が意図する一連の活動を実現するために、どのような動きの組合せが必要であり，一つ一つの動きに対応した記号を，どのように組み合わせたらいいのか，
記号の組合せをどのように改善していけば，より意図した活動に近づくのか，といったことを論理的に考えていく力」とし，諸外国と同様に論理的な思考力を育成することが必要だとしていた(3)。
そこで，本研究では IT 業界の人材育成に活用することを目的としたプログラミング学習システムを考案した。

2.

従来のシステムと問題点

従来のプログラミングを学ぶシステム(4)を用いた学習プロセスを図 1 に示す。このシステムは学習者がひとりで利用することを想定し，学ぶペースは学習者に委ねている。学習した知識を自身の知識へと定着させるためには継続して学習することが必要であり，継続して学習するためには学習者自身の学習に対する積極的な姿勢が必要となる。このシステムでは初心者でも理解しやすくするためにイラスト中心のスライドを用いて自分のペースで学習しやすいことが利点であるが，学習者が積極的に継続して学習するための動機付けが乏しく改善できると考えた。

図 1 従来システムを用いた学習プロセス

3.

本システムにおける解決方法

IT 業界の人材育成に活用することを目的とした，初心者であっても経験者であっても継続して学習しやすいプ
ログラミング学習システムを考案した。学習に用いるプログラミング言語は未経験者でも取り組みやすくするために，無料で利用可能であり，視覚的な表現が他のプログ
ラミング言語に比べて簡易的である Processing を使用した。
本システムは学習者に継続して学習するために，プロ
グラミングの題材をゲームとし，問題のプログラムから
ゲームプログラムを段階的に作成できるようにした。選
択したプログラム問題の実行結果を視覚的に確認でき，プログラムの学習を無理なく円滑に進められる。
藤田ら(5)は，ジグソー法を取り入れたアクティブラーニ
ングを実施した結果，学生は自身の課題と責任の所在が明確になり，9 割以上の学生が積極的な姿勢で参加ができ，学生からの満足度や達成度の平均得点も高く，学習方法のひとつとして好意的に受け入れられていたと述べている。また，大学の授業において，通常の講義を中心に進めた講義クラスと，グループワークや授業外学習を中心に進めたアクティブラーニングクラスの主観的・客観的指標を比較した結果，アクティブラーニングクラスが授業
外学習時間や授業満足度の面で有利であるというエビデンスが得られている(6)。さらに，プログラミングの学習方- 292 -

2021 PC Conference式において，学習者が 2 人 1 組のペアとなり 1 冊のテキストを共有させてお互いのペースでプログラムを作成させる方式は，個別にテキストを配布して学習する方式よりもその後の努力・持続性・学習の取り組みを有意に高くする結果が得られている(7)。
そのため，本研究では学習者がより積極的な姿勢で学習するようにジグソー法を応用してプログラミング学習システムを考案した。今回は，ジグソー法を応用したプロ
グラミング学習システムの前段階として一人で学習する
ゲームプログラミング学習システムを制作した。

4.

問題のタイトルと説明文

問題のプログラム(一部隠されている)

本システムの構成

本システムを用いた学習プロセスを図 2 に示す。今回
は選択肢形式を実装した。学習内容を選択肢形式にすることで初心者が容易に続けやすくした。図 3 の画面でプ
ログラム問題のテーマを選択する。問題はテーマごとに複数個のプログラムが設定されており，最後のプログラ
ムで，選択したテーマが達成できるように段階的に問題が並んでいる。テーマを選択すると図 4 のプログラム問
題画面が表示される。操作方法は画面下部の 3 つの選択肢から正しい選択肢を選ぶものなっている。正しい選択
肢をクリックした場合，図 5 のように問題の隠されていた部分を含めた全体が表示される。選択したテーマの最後の問題が解き終わると再びテーマを選択する画面に戻る。最後まで解き終わったテーマは図 6 のように各問題を確認できるようになる。

回答の選択肢問題のプログラムの出力結果

図 4 プログラム問題画面

プログラム全体が表示される

正解の選択肢には「〇」が表示される

図 5 問題正解後の画面

全問回答したテーマは各問題が個別に確認できるようになる

図 2 本システムを用いた学習プロセス

図 6 問題選択画面

問題のテーマを選択するボタン

また，それぞれのプログラム問題に対応して，図 7 のような解説用のファイルを準備している。ファイルには，各プログラム問題にて初めて目にするプログラム文や関数の解説や例文が書かれている。

図 3 テーマ選択画面- 293 -

2021 PC Conference
表 2 「オセロ盤の描画」に含まれる問題一覧
問題番号
学習内容
出力画面
問 01
出力画面のサイズを設定する

図 7 プログラム問題の解説用ファイル
本システムのプログラム問題のグループ名と各問題グループで完成させるプログラムの出力画面の画像を表 1に示す。本システムの問題を順番に回答していくことでオセロゲームを行うプログラムが完成する。
「オセロ盤の描画」ではプログラムの基本的なルールから線や図形を描画する関数を学ぶ。
「オセロ駒の描画」では配列の使い方を学ぶ。
「クリックによる駒の設置」ではマウス操作に反応するプログラムを学ぶ。
「駒をひっくり返す処理」，「駒が置ける範囲の処理」，「その他の処理」ではそれまでに学んだ内容を活かしてオセロゲームを行うプログラムを段階的に完成させていく。
表 1 問題グループ一覧
問題グループ名
出力画面
オセロ盤の描画

オセロ駒の描画5.

問 02

出力画面の背景色を設
定する

問 03

四角形の描画，枠線の太さの設定，塗色の設
定を行う

問 04

直線を描画する

問 05

繰り返し処理を行う

問 06

これまでに学んだ内容を基にオセロ盤を描画するプログラムを完成させる

評価実験とその結果

本システムを用いて，大学生 20 人にアンケートを行った。Web 会議システム「Zoom」を用いて本システムの説明を行った後に，5 段階評価のアンケート(5 点：高評価～
1 点：低評価)に回答してもらった。アンケートの設問項
目を表 3，アンケートの集計結果(平均点は小数点第 2 位
以下を四捨五入)を表 4，グラフを図 8 に示す。

クリックによる駒の設置

駒をひっくり返す処理

駒が置ける範囲の処理

その他の処理「オセロ盤の描画」に含まれる各問題の学習内容と出力画面の画像を表 2 に示す。問 06 で作るプログラムを目標として，問 01 から問 05 を順番に回答して，必要な知識を学び、プログラムを段階的に完成させる。

- 294 -

2021 PC Conference

設問
Q1

表 3 アンケートの設問
内容
本システムによってプログラミング学習への意欲は向上するか

Q2

本システムはプログラミング学習に役立つシステムであるかQ3

本システムはプログラミングを学びたい者が必要とするかQ4

問題のテーマは興味を惹かれるか

Q5

問題の画面のデザインは見やすいか

Q6

問題のヒント・解説はわかりやすいか

Q7

問題の難易度は適切か

7.

おわりに

本研究では IT 業界の人材育成に活用することを目的としたプログラミング学習システムを考案し，ジグソー法を応用したプログラミング学習システムの前段階として一人で学習するゲームプログラミング学習システムを制作した。評価実験の結果から，プログラミング学習システ
ムとして妥当であることが判明した。今後の課題として、オンラインでのコミュニケーションツールを組み合わせて，ペアで回答する機能を付け加えるべきである。その他に，問題とするゲームプログラムをオセロゲームだけでなく他のゲームプログラムも追加してプログラム問題の数を増やすことで学習効果を上げられる。また，本システ
ムは解説のための文章がシステム外のテキストファイルになってしまっていたが，システム内で確認できるように改善する。

参考文献
Q8

(1)

問題の数は適切か

設問/評価点Q1

表 4 アンケート集計結果
5
4
3
平均点
3.5
3
8
6

2
2

1
1

Q2

3.8

4

10

4

1

1

Q3

3.5

4

8

4

2

2

Q4

3.4

2

9

5

3

1

Q5

3.4

3

6

8

2

1

Q6

3.5

3

7

7

2

1

Q7

3.5

3

6

9

1

1

Q8

3.4

1

8

9

1

1

(2)

(3)

(4)
(5)

(人)

(6)

(7)

図 8 アンケート集計結果(平均値)6.

考察

アンケートの結果より，「本システムはプログラミング
学習に役立つシステムであるか」についての評価が比較的高かった。また，全項目において平均点が中央の評価である 3 点を超えていたため本システムの方向性はほぼ妥当だと考えられる。

- 295 -

みずほ情報総研株式会社：“-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，
2021 年 7 月 14 日取得).
文部科学省平成 26 年度・情報教育指導力向上支援事業：“諸外国におけるプログラミング教育に関する調査研究”，(https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/__icsFile
s/afieldfile/2018/08/10/programming_syogaikoku_houkokusyo.p
df，2021 年 7 月 14 日取得).
文部科学省：“小学校段階におけるプログラミング教育の在り方について（議論の取りまとめ）”，(https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/122/attach/1372525.htm，2021 年 7 月 14 日).
“Progate | プログラミングの入門なら基礎から学べる
Progate[プロゲート]”，(https://prog-8.com/,2021 年 6 月 28 日).
藤田優一、北尾美香、植木慎悟、藤原千恵子：“ジグソー法を取り入れたアクティブラーニングに対する学生からの評価：小児看護学演習科目における看護過程展開の実践報
告”，(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jans/38/0/38_38237/_pdf/char/ja，2021 年 7 月 14 日).
杉山成，辻義人：“アクティブラーニングの学習効果に関する検証 -グループワーク中心クラスと講義中心クラスの比較による-”，(https://core.ac.uk/download/pdf/59174936.pdf，
2021 年 7 月 14 日取得).
岡崎善弘、大角茂之、倉住友恵、三島知剛、阿部和広：“プログラミングの体験形式がプログラミング学習の動機づけに与える効果”,(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjet/advpub/0/advpub_41047/_
pdf，2021 年 7 月 14 日).

2021 PC Conference

ハイブリッド型授業に対応するための機能を付加した
プログラミング演習システム
久保博明*1・北英彦*1
Email: 420m221@m.mie-u.ac.jp*1: 三重大学大学院工学研究科 計算機工学研究室◎Key Words

1.

プログラミング演習, ハイブリッド型授業, 遠隔授業

はじめに

三重大学工学部電気電子工学コースのプログラミング
演習の授業では、PROPEL（PROgramming Practice Easy for
Leaners）と呼ぶ演習システムを使用している。PROPEL は著者らが学習者のプログラミング作成状況の把握及び理解の遅れている学習者への迅速な対処を目的として開発を行っている。本研究では、ハイブリッド（ハイフレックス）型授業に対応するための機能を PROPEL に付加することを提案する。

2.

図 2 に講師および TA が利用する画面を示す。画面の左半分は対面授業のときに用いる座席表を表示している。
学習者がどの座席に座っているか、また、どの課題を実施
しているかを知ることができる。画面の右半分は学習者のプログラム作成状況、すなわち、コンパイル前に一行単位でわかる早期エラー、コンパイルエラー、スタイルエラーを残存時間の長い順で表示している。これらの機能は対面授業でも遠隔授業でも同様に用いることができる。

ハイブリッド型授業

2021 年現在、新型コロナウイルス COVID-19 が流行している。政府から密集・密接・密室を避ける、安全な距離を保つなどの感染対策が示されている。文部科学省が「新型コロナウイルス感染症の状況を踏まえた大学等の授業の実施状況」に関する調査を 2020 年 5 月 20 日に実施
し、遠隔授業を行っている大学は 90.0%、面接・遠隔を併用している大学は 6.8%となっている(1)。
三重大学ではハイブリッド型授業を行っている。ハイ
ブリッド型授業は授業に対面で教室に参加するか、同期型オンラインで参加するか、または非同期型オンラインで参加するかを学生が選択できる授業である(2)。これらのうち電気電子工学コースのプログラミング演習では非同期型の参加は用意していない。遠隔での参加の場合はZoom ミーティングを利用する。また、三重大学の方針として、学籍番号の偶奇でクラスを半分に分け、学生は自分の学籍番号と偶奇が同じ日は対面で、そうでない日は遠隔で受講することになっている。プログラミング演習の受講者は約 100 名で、2 名のティーチングアシスタント（TA）の分担を、対面で参加する学生に対応する者と遠隔で参加する学生に対応する者に分けている。

3.

図 1 PROPEL の学習者用画面

PROPELPROPEL は学習者のコーディング状況を即時で講師やTA が把握できるように著者らが開発および運用を行っているプログラミング演習システムである。講師と TA は
iPad を持ちながら演習室内を巡回する。

3.1

図 2 PROPEL の講師・TA 用画面

特徴

図 1 に学習者がプログラムの作成を行うときの画面を示す。
「保存」「コンパイル」「実行」といったプログラム
作成に欠かせない機能を使用できる。また、学習者のプログラム作成を支援する機能として小さなミスを自動的に指摘する「早期エラーチェック」、講師を呼ぶことが可能な「講師を呼ぶ」ボタンなどを備えている。

3.2

遠隔授業の利用時の問題点

PROPEL は多人数対面を想定しており、遠隔授業は想定していない。そのためいくつか問題点がある。
TA は学習者の参加方法によって対応する者が変わる
が、学習者が対面で参加しているか遠隔で参加しているか知ることができない。

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2021 PC Conference「講師を呼ぶ」ボタンで複数人から呼び出しがあった
場合、呼び出した順番及び、待機時間がわからないので、TA が対応するまでに時間がかかることがある。
文献（3）では、対面授業と遠隔授業では授業の理解度は同等であるが遠隔授業の方が質疑応答をしにくいことを指摘している(3)。著者らがプログラミング演習で行ったアンケートでも「わからない点があった場合に質問するのが難しいと感じた」「近くに先生や TA がいないため気軽には質問しにくいと感じた」などの回答が得られた。遠隔授業では質問をしやすいシステムの機能が必要である。
Zoom ミーティングでは 100 名近くいる学習者すべての表情を確認するのは難しく状況がわからないので、学習者が困っていても気がつくことができない。

4.

図 4 投票・質問・要望システム

提案する機能

対面と遠隔の区別、呼び出しへの迅速な対応、遠隔の学
習者の状況把握などの機能が必要になる。授業での運用に間に合わせるために PROPEL の変更は最小限とする。

4.1

参加方法の確認PROPEL のログイン画面に対面で参加しているか遠隔で参加しているかを選択するラジオボタンを追加する。
遠隔で参加している場合、座席表とランキング表示の名前のところに星形のマーク「★」を表示する。PROPEL の変更を少なくするために、遠隔で参加する学習者についてはあらかじめ対面の学習者が使用しない座席の番号を割り振っておきその座席に仮想的に着席させる。

図 5 PROPEL からの質問

4.2 ランキング表示
前節で説明した「★」をつける以外に、図 3 のように呼び出し時間のランキングを追加する。対面と遠隔で分け、どの TA が対応しているかを表示させる。

図 6 回答の集計

5.

図 3 呼び出しランキング

4.3

まとめ

提案した機能の内、ログイン画面、座席表とランキング
表示の星形マークは実装を行い、講師や TA が学習者を指導するときの役に立っている。提案する遠隔授業のための機能をすべて実装し、授業で運用する予定である。その結果をもとにさらに改良を行う予定である。

進捗確認

遠隔で参加する学習者の様子を把握するためのものとして Web で利用できる「投票・要望・質問システム」がある（4）。図 4 に示すようにこのシステムは「はい」
「いい
え」
「数字」
「文字」などの選択肢を選んで送信することで回答できる。また、テキストを用いて質問ができる。
このシステムを参考にして PROPEL に以下の機能を追加する。図 5 に示すように、15 分ごとに PROPEL から質問を行う。図 6 に示すように、その回答を集計すること
で学習者の状況が把握でき、講師・TA は学習者の問題に対応することができる。学習者からも質問しやすくなると考えられる。

参考文献
(1)

(2)
(3)

(4)

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文部科学省：“新型コロナウイルス感染症の状況を踏まえた大学等の授業の実施状況（令和 2 年 5 月 20 日時点）”，
https://www.mext.go.jp/content/20200527-mxt_kouhou01000004520_3.pdf （参照 2021.7.7）
渡辺 博芳：“ぺた語義：ハイフレックス授業”，情報処理，
巻 62，号 3, p.135（2021）．
小池 浩子：“遠隔授業の抱える課題と効果的授業方法 －教員のコミュニケーション能力の役割－”，信州大学教育
学部紀要，巻 105，pp.85-96（2002）．
水谷 好成 , 鵜川 義弘：“オンライン型ロボットプログラ
ミング学習の実践と可能性”，宮城教育大学教職大学院紀要，号 2，pp.79-88（2021）．