日本リメディアル教育学会 / 大学 e ラーニング協議会 合同フォーラム 2023

学修成果の可視化と教育のDXについて

開催日：2024年2月28日（水）～2月29日（木）開催場所：公立千歳科学技術大学

主催 ： 大学eラーニング協議会（UeLA）
共催 ： 公立千歳科学技術大学/日本リメディアル教育学会（JADE）
eポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアム
協賛 ： 一般社団法人 教育システム情報学会（JSiSE）
後援 ： 文部科学省

目次◆ 大学eラーニング協議会会長挨拶
JADE&UeLA合同フォーラム2023趣旨 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 1◆ プログラム ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 2◆ 口頭発表タイムテーブル ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 5◆ 会場案内 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 7

2 月 28 日（水）
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事例報告1 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 10
事例報告2 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 22
事例報告3 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 35
企業プレゼンテーション ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 51
基調講演 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 52
特別講演（1） ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 83
特別講演（2） ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 100
パネルディスカッション ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 116

2 月 29 日（木）◆ JADE&UeLA合同フォーラム（口頭発表）
8大学連携事業活動報告（口頭発表） ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 117
付録◆ 大学eラーニング協議会ニューズレター ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 149◆ 企業広告 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 158

大学 e ラーニング協議会会長挨拶
JADE＆UeLA 合同フォーラム 2023 趣旨
大学 e ラーニング協議会 会長
2023 年度代表幹事校
公立千歳科学技術大学
小松川 浩
⼤学 e ラーニング協議会フォーラムでは、「学修者本位の教育」を実現するために必要な教育システムは何かを主テーマに協議会を開催します。学修者⾃らが、学修⽬標を⾃覚して、それに向けて着実に学修を⾏える仕組みが必要です。このためには、学修者の学修状況を判断して、それに応じた学修⽀援を図れる教育システムの実現が求められます。昨今の⽣成系 AI の登場により、AI を活⽤した学修⽀援も期待されます。また、学修の成果を蓄積して、それを共有する仕組みとしての e ポートフォリオも重要な教育システムとして期待されます。本オーラムは、こうした趣旨に則り、e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアムとの共同開催を致します。⼤会
開催に向けて、代表推進校の九州⼯業⼤学の関係者の皆様に深く御礼を申し上げます。
本フォーラムでは、基調講演に⽂部科学省 ⾼等教育局 ⼤学教育・⼊試課 課⻑ 古
⽥和之⽒から学修者本位の教育の重要性について講演をいただきます。⼊試シーズンの⼤変お忙しい中、ご講演をお引き受け頂き、誠に感謝申し上げます。その上で、⼤学 e ラーニング協議会側から⾦沢⼯業⼤学の⼭本知仁先⽣に、教育 DX に関連したご講演を頂きます。また e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアム側から、e ポートフォリオの先導的な取組事例として、⼤阪公⽴⼤学の星野聡孝先⽣にご講演を頂きます。
また、29 ⽇は、⽇本リメディアル教育及び 8 ⼤学連携事業（元

⽂部科学省

⼤学

間連携共同教育推進事業）と合同で、⽇本リメディアル教育学会&⼤学 e ラーニング協
議会合同フォーラム 2023 といたします。⾼校における DX の推進や⾼⼤接続及び初年
次教育の観点を中⼼に、⼤学間連携の事例報告や⽇本リメディアル教育学会との共同発表会を開催する予定です。28 ⽇の夜は、関係者で集まり、情報交換会も予定しています。多くの関係者間にとって有⽤な情報共有の場になることを願っております。

-1-

プログラム2 月 28 日(水)：UeLA フォーラム
開催方法：現地開催と Zoom のハイブリッド

会場【 公立千歳科学技術大学内 情報棟 1F H101 ラーニングコモンズ】
午前の部
10：00～11：15

事例報告


事例報告 1（第 3 部会）
生成 AI を大学としてどのように受け入れ、対応・展開していくのか
山梨大学 大学教育・DX 推進センター 特任教授 坂田 信裕氏
司会：山梨大学大学教育・DX 推進センター教授

日永 龍彦氏

事例報告 2（第 1 部会）
理工系総合大学における LMS 運用の現状と展望
東京工業大学 教育革新センター 准教授

畠山 久氏

司会：九州工業大学 情報統括本部情報基盤センター准教授 大西 淑雅氏


事例報告 3（第 2 部会）
授業内外におけるレポート作成支援教材の利用事例
大手前大学 現代社会学部教授 石毛 弓氏
大手前大学 国際日本学部教授 野波 侑里氏
大手前大学 学修サポートセンタースーパーバイザー淺谷 豊氏
大手前大学 学修サポートセンター チューター 中島 梓氏
司会：公立千歳科学技術大学 理工学部情報システム工学科 講師 山川 広人氏

休憩（10 分）

11：25～11：55

UeLA 総会

11：55～12：15

企業プレゼンテーション

午後の部
13：00～13：10

開催校・会長挨拶
大学 e ラーニング協議会 会長・-2-公立千歳科学技術大学 情報システム工学科 教授小松川 浩氏

13：10～13：20

e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアム代表挨拶
e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアム 運営委員長・九州工業大学 大学院情報工学研究院 生命化学情報工学研究系 教授 坂本 寛氏

13：20～14：10

基調講演

高等教育政策の動向について
文部科学省 高等教育局 大学教育・入試課 課長 古田 和之氏

休憩（10 分）
14：20～14：50

特別講演（1）
金沢工業大学における教育 DX の取り組みと学修者支援
金沢工業大学 工学部 情報工学科 教授

14：50～15：20

山本 知仁氏

特別講演（2）
学修／教育 e ポートフォリオと、その深化 〜大学統合を経た大阪公立大学における学修成果の可視化〜
大阪公立大学 国際基幹教育機構 教授

星野 聡孝氏休憩（10 分）
15：30～17：30

パネルディスカッション
司会
e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアム運営委員長・九州工業大学 大学院情報工学研究院 生命化学情報工学研究系 教授 坂本 寛氏
パネリスト
金沢工業大学 工学部 情報工学科 教授

山本 知仁氏大阪公立大学 国際基幹教育機構 教授

星野 聡孝氏e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアム・
九州工業大学 大学院情報工学研究院 知的システム工学研究系 准教授 林 朗弘氏
山梨大学 大学教育・DX 推進センター 特任教授 坂田 信裕氏

17：30～17：35

閉会の挨拶

18：00～

情報交換会（現地参加のみ）-3-

2 月 29 日(木)：JADE＆UeLA 合同フォーラム
開催方法：現地開催と Zoom のハイブリッド

会場【 公立千歳科学技術大学内 情報棟 1F H101 ラーニングコモンズ、H102 PC
教室】
UeLA&JADE 合同フォーラム
10：00～12：25

JADE & UeLA 合同フォーラム（口頭発表） 8 大学連携事業
活動報告（口頭発表）-4-口頭発表タイムテーブル
2 月 29 日（木）10:00~12:25
第 1 会場【情報棟 1F H101 ラーニングコモンズ】
第 2 会場【情報棟 1F H102 PC 教室】（発表：20 分、質疑：5 分 計 25 分）＜第 1 会場 URL＞
https://us06web.zoom.us/j/86998397356?pwd=SnFZRzR1amxQdGVUVGRhdkJBcS9xQT09

ミーティング ID：869 9839 7356、パスコード：293173＜第 2 会場 URL＞
https://us06web.zoom.us/j/81979199838?pwd=hH1C3gkgbHqMilxVd8pRqFIgD9YljO.1

ミーティング ID：819 7919 9838、パスコード：539147

第 1 会場

第 2 会場

座長：米満 潔（佐賀大学）

座長：小川 健（専修大学）
西 誠（金沢工業大学）

1 . 10:00～10:25

1.

プレイスメントテストおよび到達度テプログラミングを取り入れた統計学習

ストの継続実施から得られた学習特性

教材の開発

10:00～10:25の推移○湯川 治敏（愛知大学）○西 誠（金沢工業大学）

2.

2.

10:30～10:55

10:30～10:55

manaba ログデータと教学 IR データをデザイン思考を取り入れた学習者本位用いた学習分析のデータサイエンス教育の実践○田尻 慎太郎（北陸大学）○西牧 可織（北海道医療大学）

杉森 公一（北陸大学）

二瓶 裕之（北海道医療大学）

津久井 浩太郎（ヴェルク株式会社）山本 亮（ヴェルク株式会社）-5-

3 . 11:00～11:25

3 . 11:00～11:25

デジタルイノベーションを通じた持続「対話型生成 AI」をテーマにした日本可能な観光振興：

語ライティング教育の授業実践

Avinton ジャパン株式会社と神奈川大学と公益財団法人横浜観光コンベンション・ビューロー協力プロジェクト−
産官学連携による人材育成（DX 人材）−○坂井 美穂（日本文理大学 ）○中瀬 幸子（Avinton ジャパン株式会

渕上 千香子（日本文理大学 ）社）

東寺 祐亮（日本文理大学 ）4 . 11:30～11:55

4 . 11:30～11:55

山梨大学における大学間連携事業への生成系 AI の間違いが減ってきた時代

取り組みの解答者全員正解の課題での出題時における対応○日永 龍彦（山梨大学）○小川 健（専修大学 ）齊藤 太郎（山梨大学）
山本 和美（山梨大学）
吉田 翔太郎（山梨大学）
5 . 12:00～12:25

5 . 12:00～12:25

メタバースを活用した看護教育のため

生成 AI により加速した医療系大学にのコンテンツ開発と教育

おける DX 推進計画

○鈴木 智惠子（佐賀大学）○二瓶 裕之（北海道医療大学）

米満 潔（佐賀大学）

西牧 可織（北海道医療大学）-6-

会場案内：公立千歳科学技術大学


公立千歳科学技術大学キャンパスマップ
https://www.chitose.ac.jp/info/facilities-7-〒066-8655
所在地
北海道千歳市美々758 番地 65
電話0123-27-6001（代表)交通

⼤学へのアクセス及び無料シャトルバスの時刻表は、HP をご覧ください。 https://www.chitose.ac.jp/info/access-8-

2 月 28 日（水）

事例報告

-9-

事例報告 1

10:00～10:25【情報棟 1Ｆ・Ｈ101 ラーニングコモンズ】

第 3 部会
生成 AI を大学としてどのように受け入れ、対応・展開していくのか

山梨大学 大学教育・DX 推進センター
特任教授 坂田 信裕氏【司会】山梨大学 大学教育・DX 推進センター
教授 日永 龍彦氏

- 10 -

UeLAフォーラム

2024年2月28日

事例報告1（第3部会）

生成AIを大学としてどのように受け入れ対応・展開していくのか

山梨大学

教育統括機構大学教育・DX推進センター

坂田 信裕

山梨大学の概要
甲府キャンパス
医学部キャンパス

旧・山梨大学

昭和24年 5月

旧・山梨医科大学

現・山梨大学

昭和53年10月

平成14年10月（学部：教育学部・医学部・工学部・生命環境学部）（大学院・専攻科：教育学研究科・医学工学総合教育部・
医工農学総合教育部・特別支援教育特別専攻科）- 11 -

山梨大学の概要
大学規模：（令和5年5月1日現在）
学生数
教職員数

学部
大学院・専攻科

3,788名
925名

常勤
非常勤

1,343名1,864名他

基本的な目標：山梨大学は、「地域の中核、世界の人材」をスローガンに、「人」 を生かす大学運営を基本とし、独創的な研究と学際的な教育を推進しながら、真に地域の活性化を担い世界で活躍できる大学人を育成する。

新たな取り組み：
第4期 中期目標・中期計画： AI等のデジタル技術の活用に言及
地域活性化人材育成事業〜SPARC〜： DX人材育成に取り組む

文章生成AIの登場と急速な展開
ChatGPT（Open AI 社）

LLM（大規模言語モデル）の一つ
2022年11月

GPT-3.5

2023年 3月

GPT-4

一般の人が、普通に使えるレベルの文章生成AI環境として認識できた
多くの領域において大きな影響が想像可能- 12 -

生成AIを大学としてどのように受け入れ対応・展開していくのか

2023年度は 生成AIに関する様々な取り組みを実施

山梨大学 2023年度 生成AIに関する対応・取り組み等（抜粋）4月6日 FD開催（生成AI 1回目）
4月25日 学長メッセージ（学生向け）（教職員にも共有）
5月 学内教育関連プロジェクト申請→ 採択

6月 学生・教職員アンケート実施（生成AIについて ）
4月

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

3 月

2024年

2023年

5月 学内専用生成 AI 環境構築検討開始3月 FD開催（生成AI 3回目）予定
3月 学内専用文章生成AI環境導入
予定

10月2日 FD開催（生成AI 2回目）
10月2日 生成AI試用環境提供範囲拡大
9月 学内専用文章生成AI試用環境提供開始
5月〜 R6年度 新授業科目検討（生成AI関係を含む）- 13 -

2023年4月25日 学長メッセージの一部

生成AIに関するFD研修会① 4月6日「大学教育とAI対話サービスの共存にむけて 」
・概要説明「大学教育とAI対話サービスの共存に向けて」
・紹介/体験（ChatGPT・Bing・Poe実演）/ 質疑応答

② 10月2日「大学教育における文章生成AIの利活用にむけて」
・概要説明「文章生成AIを取り巻く現状」「文章生成AIに関する学内アンケート結果」
・使い方/事例紹介（Bing Chat, 学内専用文章生成AI試用環境等）
・使用体験 / 質疑応答
- 14 -

学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ

・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できる環境の導入

Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）
開発環境

公開（利用）環境

開発環境で作成した内容を公開し、一般利用者が利用- 15 -

Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）

入力

LLM

出力

開発環境の画面例（種々のLLMを使用することも可能）

10月2日 FDで紹介

安心・安全な学内専用の文章生成AI環境作りの検討

LMS上から利用可能な
文章生成AI（GPT-4）試行環境（教職員向け）

プロンプトと回答表示枠

プロンプト入力枠

Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）を使用- 16 -

学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ

・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できる環境の導入

どのように教育の中で利用していくか？
学生の「授業振り返りレポート」の作成プロセスを進化させる試み

従来からの課題：
提出するレポートの内容や深みなどの質を上げるには？

AIとの対話で気付きや確認・いくつかの視点でのコメント・指摘を回答する。
・修正した文章は示さない。
etc.
- 17 -

学生向け授業振り返り・レポート改善支援AI環境：入力

LLMへの指示出力

授業振り返りレポートに対応した内容に調整
指示内容の調整次第で出力が変化する
学生向け授業振り返り・レポート改善支援AI環境：

試行的なアプローチから利点と課題点を抽出

LMS上で提供可能な環境
専用の目的に設定したAI環境
自らの学び状況に合わせて使用

教育改善部門における検討- 18 -

学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ

・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できる環境の導入

大学全体で利用できる環境の導入
安心・安全な生成AI環境作りを検討中
Stack AI とLMSを用いた
試行環境

Microsoft Azure Open AI とTeamsを用いた環境

安全性・安定性・管理性・認証環境・使いやすさ etc.

いくつもの視点での検討が求められる- 19 -

大学全体で利用できる環境の導入
安心・安全な生成AI環境作りを検討中

Microsoft Teams上からGPT-4を利用できる環境
教職員・学生限定の利用環境
GPT-4を利用できる
入力情報が流出しない
安定した運用が期待

etc.

より多くの方に利用をしてもらえる環境
Teams等を活用したDX展開への影響も期待
AI・デジタル活用教育環境の展開
授業情報共有・
連絡・授業ツール環境

情報収集・状況確認環境
移行中

LMS（Moodle）

ポータルサイト（CNS2）

大学ウェブサイト（シラバス・学生便覧）
その他のシステム（健康管理システム・安否確認システム etc.）

ウェブビデオ会議（Zoom）

学生・
教職員

動画配信システム（Panopto）
Outlook

Word/Excel/
PowerPoint

学修成果の見える化
導入中

ディプロマ

授業評価

サプリメントアンケート

マイクロソフト環境（MS365）
OneDriveForms

学びのソムリエAI

生成AI 環境

Teams
導入中

その他の
アプリ
〇〇〇

2023年度実施案件

学修の質向上・深化環境- 20 -

まとめ
生成AIを大学としてどのように受け入れ対応・展開していくのか
2023年度 生成AIに関する様々な取り組みを実施
・学長メッセージの公表
・FDの実施（2回）
・学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ
・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できる環境の導入
etc.

- 21 -

事例報告 2

10:25～10:50【情報棟 1Ｆ・Ｈ101 ラーニングコモンズ】

第 1 部会
理工系総合大学における LMS 運用の現状と展望

東京工業大学 教育革新センター
准教授 畠山 久氏【司会】九州工業大学 情報統括本部 情報基盤センター
准教授 大西 淑雅氏- 22 -

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事例報告 3

10:50～11:15【情報棟 1Ｆ・Ｈ101 ラーニングコモンズ】

第 2 部会
授業内外におけるレポート作成支援教材の利用事例

大手前大学 現代社会学部教授 石毛 弓氏
大手前大学 国際日本学部教授 野波 侑里氏
大手前大学 学修サポートセンタースーパーバイザー
淺谷 豊氏
大手前大学 学修サポートセンター チューター
中島 梓氏【司会】公立千歳科学技術大学
理工学部情報システム工学科
講師 山川 広人氏

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Stevens, Dannelle D., and Antonia J. Levi. (2004). Introduction to Rubrics: An Assessment
Tool to Save Grading Time, Convey Effective Feedback, and Promote Student Learning.
Routledge.

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企業プレゼンテーション

11:55～12:15

 日本データパシフィック株式会社
テーマ

大学生向け e ラーニング教材と WebClass による学修成果の可視化

展示概要：

入学前教育教育に適した高校の科目の復習用 e ラーニング教材
初年次教育に最適な情報倫理教材などをご紹介致します。また WebClass による学習成果の可視化についてご紹介致します。

 合同会社東雲研究所
テーマ

LMS における、AI の利活用事例について

展示概要：

近年、
「生成系 AI」を始めとする AI 技術が飛躍的な向上を見せており、様々なワークロードにおいて利活用され始めている。
合同会社東雲研究所では、教育分野における AI 利活用について研究開発を行っており、LMS 上に提出された課題の添削等を行う仕組みを開発している。

 株式会社ナレッジコミュニケーション
テーマ

大学での生成 AI 活用：安全な導入と展開

展示概要：

当社は、Azure OpenAI Service を活用し、大学における安全かつ効果的な生成
AI の利用をサポートを行っております。セキュリティを重視した学生・教員向
けの AI 利用方法のコンサルティングから導入までを提供。学生便覧などの大学
固有の情報を取り込む方法も含め、大学のニーズに合わせた提供しており、教育の DX 推進を支援します。

 株式会社ネットラーニング
テーマ

学修歴・課外活動の証明に！デジタル証明オープンバッジ

展示概要：

生徒・学生の課外活動や資格検定の証明にお困りではないでしょうか？当社が提供するオープンバッジは学修歴のみではなく幅広い分野での証明が可能な
デジタル証明です。ボランティア活動の経験、学内プログラムでの表彰など自身の活動成果を蓄積することが可能です。本会では経験や体験の記録として発行されたオープンバッジや、今後更なる発展が見込まれるオープンバッジの活用事例をご紹介いたします！

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基調講演- 52 -

13:20～14:10

基調講演【情報棟 1Ｆ・Ｈ101 ラーニングコモンズ】

高等教育政策の動向について

文部科学省 高等教育局 大学教育・入試課
課長

古田 和之氏- 53 -

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ँॊ‫؛‬खञऋढथ‫ؚ‬প৾म৊্ଉपउःथ‫ؚ‬जोझोभপ৾भਘाृ્౦॑েऊखणण‫ؚ৾‬ਜ਼উটॢছ঒धखथऴऔॎखः‫ؚ‬఻৬৓ऊण৥નऩ৾ఊ৯ఏ॑ંघ૑ਏऋँॊ‫؛‬‫৾ ٳ‬ఊ৯ఏम‫ؚ‬෮঵েऋَ୦॑৾ल‫ؚ‬ମपહऐॊऒधऋदऌॊभऊُ॑৥ैऊपखथੁ৒औोॊ૑ਏऋँॊ‫؛‬जभ੠‫ؚ৾‬ఊ৯ఏम‫ؚ‬প৾ऋ৾ఊਛટृઇ୘ਛટ॑‫ؚ‬৒୤৓ྼम৒ਙ৓ऩஉುप੦तऌ௬੼घॊऒधऋदऌॊुभधऔोॊ૑ਏऋँॊ‫؛‬जभञीपम‫୻ؚ‬इय෮঵ऽदप৾েऋମपહऐॊसऌৱସ‫؞‬ચৡَ॑৾েम‫عؚ‬घॊऒधऋदऌॊُधःढञ஄ૄद੶஽
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ষॎोॊऒधऋ૑ਏदँॊ‫؛‬ऽञ‫ؚ‬প৾ऋ‫ؚ৾‬ਜ਼উটॢছ঒॑ৢगथ৊্ଉप৒ीॊৱସ‫؞‬ચৡ॑૟इञ৾ে॑୘ਛदऌथ
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- 63 -Ḭ ૙‫ܖ‬ἰ἟ἊἳὅἚửૅảỦؕႴ
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௺৓पৰ઱खथःऎ૑ਏऋँॊ‫؛‬ਸइथ‫؞')ؚ‬6'म‫ؚ৾‬ఊਛટ‫؞‬ઇ୘ਛટभཔ඼‫؞‬૭ଳ৲पे
ॉ੭ैोञੲਾभુથ‫਻ୖؚ‬भীෲ‫ؚ‬੝ఒ্ੁभয়੧ಉ‫ؚ‬ৰ੠पઇ୘॑੝ఒघॊણ৿धखथਜ਼
઼હऐ‫ؚ‬ৰ઱घॊ૑ਏऋँॊ‫؛‬ऽञ‫ؚ‬ઇ৾,5म‫ؚ‬ઇ৾ঐॿ४ওথॺभ੦ຊधऩॊੲਾ॑ઽૐघॊ঱दभ੦ೕदँॉ‫ؚ৾‬শ॑मगीधघॊ৾৔भ৶ੰ॑യਤघॊधधुप‫ؚ‬ઇ৾,5॑ৰ઱घॊ঱द૑ਏधऩॊ਑২भତ૟ृ
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ॊ‫؛‬जभ৐઀धखथ‫ؚ‬૚প৾म‫ؚ‬ঽैऋ৒ीॊপ৾৸৬धखथभઇ୘৶୛ृ৊্ଉ॑౷ऽइ‫ؚ‬ঽ৾ऋ৯੐घઇ୘॑઀୹घॊ
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ॊ‫؛‬ऽञ‫঺ؚ‬ভधभঢ়બभ஥৲पൣः‫ؚ‬৉ୠ঺ভृਓ঵ੀ‫ؚ‬প৾ਤ৾঻ಉभপ৾भਗ৖ऊैभଢृ਋ୄ॑ਔ
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ुभऋ‫ؚ‬૚প৾भઇ୘भସभ೐੅‫؞‬਱঱प਱ऐञ৿ਃधऩॉ‫ؚ‬ঢ়৴घॊ਄ੌ॑യघડએऋँॊधઅइैोॊ‫؛‬‫ٳ‬ੲਾਁ਀पणःथमপ৾भ਄ੌुਤ॒दऌञधऒौदँॊऋ‫ؚ‬১ഥ঱ਁ਀ऋଝਜ৲औोथःॊহඨदम‫ؚ৾‬েऋৰ੠पनभेअऩੴ௙
ृચৡ॑ఊ੭खञऊऩनभਛટभનੳऋदऌथःऩःधःअୖ਻ऋ੐తऔोथःॊ‫؛‬প৾ऋ‫ؚ৾‬ఊਛટ‫؞‬ઇ୘ਛટभཔ඼‫؞‬૭ଳ৲॑প৾
৔৖दষअऒधपधनऽैङ‫ؚ৾‬ఊਛટृઇ୘ਛટ‫ؚ‬প৾ઇ୘भସपঢ়घॊੲਾ॑ेॉঽ৅৓‫؞‬஋ா৓प঺ভपৌखਁ਀खथःऎऒधप
ेॉ‫ؚ‬প৾ऋ৾ఊਛટृઇ୘ਛટप੦तःञ੗੪৓ऩჃ২प੦तऌ৶ੰऔोॊऒध॑യਤखथःऎ૑ਏऋँॊ‫؛‬‫ٳ‬প৾भણ৿म੗એपॎञढथउॉ‫ر଻ؚ‬भੲਾऋ౐ஆदંघऒधभदऌॊ৔ઍपम଒ੀऋँॊऒधऊै‫ر଻ؚ‬भੲਾपৌघॊীෲृੰ
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ਸ਼‫ڮڭ‬਋প৾ীఐভपउऐॊ਌ऩਫ਼ୈহඨ

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‫૶ٴ‬சऩ૘৕৲भਤষಉ॑౷ऽइञ০৏भৈಉઇ୘भ૔ॉ্पणःथ‫ ؞‬০৏भৈಉઇ୘৸৬भిਫऩૠெ॑ଳ৙पোोञ৉ୠपउऐॊସभ
ৈःৈಉઇ୘षभ॔ॡ७५भન৳भ૔ॉ্ृ‫ؚ‬বਁஎभਝ઼঻શभ
૽સী૿भ૔ॉ্ಉपणःथ‫ؚ‬঳৒भ্਱ਙ॑ઊठলघसऎਬऌਢ
ऌଟ৮॑ਤीॊ‫؛‬‫੻ق‬৩‫ڵك‬੡ി ਴ ஖ ಘ৏ ઢ ବ ৕ ‫ ెٵ‬ি ბ ஂଶ ম ෎ ೗঩ૻદ ဋ ৕ଽ ૕ ૓౶৕๙শ ೗‫ٳ‬੨ ি੘‫ ୺ٳ‬ળ ੴ ࿙‫ٴ‬প৾੹਑২धઇ୘भ૔ॉ্पणःथ‫ ؞‬প৾੹৖ভपउःथम‫ؚ‬যધఐ৾‫঺؞‬ভఐ৾௺पउऐॊপ৾੹ઇ୘
੝୓पणःथਈીधॉऽधीप਱ऐथଟ৮॑ষअधधुप‫ؚ‬প৾੹पउऐॊজढ़ঞথॺઇ୘‫ؚ‬প৾੹पउऐॊ੦ୌઇ৩भઅइ্पणः
थ‫ؚ‬ਬऌਢऌଟ৮घॊ‫؛‬‫ٴ‬১ఐপ৾੹ಉभઇ୘भ੝ఒ‫؞‬ౄৰपणःथ‫ ؞‬১ఐপ৾੹ಉ્શ੻৩ভपउःथम‫ؚ‬ਸ਼਋भ৮૛भऽधी॑౷ऽ
इ‫ؚ‬ৗञऩ঳ฮઇ୘਑২भାৰऩৰ઱‫ؚ‬૔৾রਭୡप਱ऐञઇ୘ୖ
ஙभੵ୏ಉपणःथ‫ؚ‬ਬऌਢऌଟ৮घॊ‫؛‬঳ಹଃ੮১যॡঐ঄ছ७य़গজॸॕଃ੮৻਀৶হ
঳ಹ঺੮১য৸বৈಉ௧୅৾ૅ৴়ভভশ
໒ణপ৾শક௵ে୵৳૫ৼ൩ভ঺਄ഁ૽ভশ
৾ૅ১যຟੱ੓৕৾੹ଞਜ৶হ
ഭਲ਼ৗୂূ਎ম঺ౣૐ੻৩
਎੃প৾੕শ
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URL䠖https://www.mext.go.jp/content/20240111-ope_dev03-000033400_1.pdf

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URL䠖https://www.mext.go.jp/content/20240122-ope_dev03-000033400-3.pdf- 80 -

岣ഥਮ‫ڲ‬ফચః઄ਣ৉൜峕ൣ岰৾েಉ峘嵄嵑嵛崮崋崊ણ৿峕峎岮峐岤‫ق‬ഥਮ‫ڲ‬ফ‫ڭ‬া‫ڮڮ‬঩‫ڱ‬ધఐৈਸ਼‫ڲڵڱڭ‬ಀ੕়ઇ୘৆ੁଂশ岝ৈಉઇ୘ଂশৢੴ‫ك‬- 81 -

特別講演- 82 -

14:20～14:50

特別講演（1）【情報棟 1Ｆ・Ｈ101 ラーニングコモンズ】

金沢工業大学における教育 DX の取り組みと学修者支援

金沢工業大学教授

工学部 情報工学科
山本 知仁氏- 83 -

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- 99 -

14:50～15:20

特別講演（2）【情報棟 1Ｆ・Ｈ101 ラーニングコモンズ】

学修／教育 e ポートフォリオと、その深化
大学統合を経た大阪公立大学における学修成果の可視化

大阪公立大学教授

国際基幹教育機構
星野 聡孝氏- 100 -

学修／教育eポートフォリオと、その深化〜大学統合を経た大阪公立大学における学修成果の可視化〜

大阪公立大学 国際基幹教育機構
星野 聡孝
高等教育研究開発センター
教育学修支援室 教育支援系システム部門

1883年 獣医学講習所(2021) 学生数

教員数

1880年 大阪商業講習所

7,755人
645人(2021) 学生数

教員数

2005年 ３大学統合
2012年 学域・学類制へ移行
eポートフォリオ導入
2019年 公立大学法人大阪発足（法人統合）

2022年
両大学のシステム機能統合- 101 -

8,291人
730人

1. 大阪府立大学のeポートフォリオ
2. 大学統合後のeポートフォリオ

特徴• 学修自己評価を核としたeポートフォリオ• 学修ポートフォリオ ＋ 教育ポートフォリオ• 学生カルテとしての役割• 学習と教育に関するポータルサイト的役割– LMS・出席管理システムと一体的運用– 教務システムとのデータ連携- 102 -

学修自己評価を核としたeポートフォリオ
授業アンケートに代わる、学生に直接役立つ新たな仕組みとして考案

学生アドバイザー
職員

学習と教育の自己改善支援「授業ふり返り」＋授業アンケート項目• 学びのプロセスと達成度の自己評価（８項目）• 授業で何を身に付けたか• 教員へのコメント「半期ふり返り」• 自分が立てた半期学習目標に対するふり返り• 「府大が目指す学修成果」に対する自己評価- 103 -

（目標）（ふり返り）

大学

府大が目指す学修成果

半期ふり返り学生自身

半期学習目標半期ふり返り授業

授業目標

授業ふり返り学びの可視化学生自身の学習自己改善支援
能動的、自律的学習者の育成
学修情報可視化 （授業科目単位）- 104 -

学修情報可視化 （半期単位）

成績情報の可視化

学修自己評価情報の可視化- 105 -

府大学修成果目標に対する自己評価情報の可視化

教育ポートフォリオ活用例（担当授業間比較）- 106 -

＜学修成果満足度比較＞＜授業外学習時間比較＞

2016年度

2016年度

2015年度

2015年度

2014年度

2014年度

2013年度

2013年度

2012年度

2012年度組織としてのデータ活用（その１）
A学域2

B学域
3

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G

G

6

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授業科目についての学修自己評価データを、１年次前期から４年次後期までのセメスター毎に集計（複数年にまたがるデータを使用）- 107 -

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C学域
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組織としてのデータ活用（その２）←専門分野の知識

知識１
知識２
判断・行動１
判断・行動２
判断・行動３←論理的思考・表現←英語コミュニケーション

技能１
技能２
技能３
技能４
１前

0

2

4

6

8

10

１後
２前
２後
３前
３後
４前
­2（大きく減った） 〜 ＋２（大きく増えた）

４後

府大学修成果目標に対する自己評価データについて、セメスター単位の平均値を積み上げ（複数年にまたがるデータを使用）

教育改善サイクルにおけるeポートフォリオ
P

第１義的にはミクロレベルを支える（学生もアクター）PA＋ マクロ・ミドルへも寄与

A

D

D

データ
マクロレベル（ e.g., 制度・組織）C

ミドルレベルC（e.g., カリキュラム）- 108 -

1. 大阪府立大学のeポートフォリオ
2. 大学統合後のeポートフォリオ
教育学習支援基盤てぃら·みすOMU Teaching and Learning Support Site

ティーチングとラーニングをみす（「見せる」の古語）

旧システムの心残り（実現できなかった機能）• 学習成果物の表示• LMS (Moodle) 上の学習成果物表示

新システム• ショーケース・ポートフォリオ機能（学生用）• TOEICスコア等の蓄積・表示• English Portfolio機能
新システム

上記に加え、新システムで下記機能を追加• ショーケース・ポートフォリオ機能（教員用）• Webクリッカー機能- 109 -LMS (Moodle) 上の学習成果物表示
・LMSに提出したレポート等を半期単位で一覧表示
・「半期ふり返り」の際の参考資料
・成果物をショーケース（後述）へ登録可能

ショーケース・ポートフォリオ機能（学生用）
・学習成果物の蓄積と、対象者限定公開
・学生自身にとって、学びをふり返るための資料
・学びの成果を見せて、指導に役立ててもらう「Myショーケース」(追加ショーケース)

学生に必ず１つ

あとから追加

アドバイザー教員に公開

学生と公開対象教職員を申請

在学期間を通しての利用を想定

特定目的のための利用を想定

学習成果物登録
方法１：学生自身で手元のファイル（or 共有リンク）を登録
方法２：学生自身で「成果物一覧」からLMS上のファイルを登録
方法３：システム機能により各学生へファイルを一括登録- 110 -

「Myショーケース」（学生用）「Myショーケース」閲覧（アドバイザー教員画面）- 111 -

【想定活用例】「Myショーケース」• 学習計画書や研究計画書を登録させる• 海外留学報告書や学外実習記録を登録させる• 大学で受けさせた外部試験（PROG, TOEICなど）の結果を大学側が一括登録• LMS上で提出させたディプロマ・ポリシーに対するルーブ
リック自己評価シートをダウンロードして一括登録(追加ショーケース)• 授業科目での利用• キャリア支援での利用

English Portfolio 機能・自律的英語学習者育成を目的
・"Europian Language Portfolio" を基にシステム化(Passport) CEFRレベル自己評価記録、資格・経験記録(Biograpy) 学習計画立案とふり返り(Dossier)

学習成果物を蓄積（先述ショーケースポートフォリオを流用）加えて、１年次英語授業で単元ごとの自己評価を記録(Unit Reﬂection)

・授業担当教員に公開- 112 -

"English Portfolio" (Passport画面)
・CEFRレベル自己評価
・資格、スコア取得記録
・英語学習、英語文化に関する経験記録"English Portfolio" (Biography画面)
・学習計画、ふり返り・Can-Doリストで自己評価
・ふり返り予定日- 113 -

ショーケース・ポートフォリオ機能（教員用）
・教育成果物等の蓄積
・プライベートな「Myショーケース」（非公開）
・主に、教員へのフィードバック用途を想定

・学生用ショーケースの体験版としての側面も【活用例】• Unit Reﬂection の担当クラス集計フィードバック• 担当クラス受講生のTOEIC IP テスト結果フィードバック• 「授業デザイン研修」での成果物フィードバック「Myショーケース」（教員用）- 114 -

（参考）Webクリッカー機能

アクティビティの可視化が可能（授業１回／半期全体／学生個人）

大阪公立大学のeポートフォリオ（まとめ）（大阪府立大学のeポートフォリオ）

目標設定 ＆ ふり返り の蓄積
学修情報可視化
能動的自律的
ミクロレベルの
学習者育成

深化

＋

教育改善

深化

学習（& 教育）成果物の蓄積（English Portfolioも以上の具現化の一つ）

なお、本システムの一部機能については、2020年度 文部科学省「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン」事業による補助を得て開発した。

- 115 -

パネルディスカッション- 116 -

2 月 29 日（木）口頭発表

- 117 -

プレイスメントテストおよび到達度テストの継続実施から得られた学習特性の推移
湯川 治敏** 愛知大学 地域政策学部

The transition of learning characteristics obtained through thecontinuous implementation of placement tests andachievement tests
Harutoshi YUKAWA ** Faculty of regional policy, Aichi University
あらまし – 国公立・私立・短大 8 大学による 2012 年度文部科学省大学間連携共同教育推進事業において整備した初年次のプレイスメントテスト，2 年次の到達度テストは実施開始後 10 年が経とうとしている．この両テストの中には学修観アンケートが含まれており，学生の学習動機に関するデータの蓄積から入学時における学習特性あるいは学習動機の推移や 2 年次に測定した際にはどのような変化が観察されるかを明らかにする．
キーワード − 学修観アンケート，プレイスメントテスト，到達度テスト，学習動機，内容関与的動機，内容分離的動機

1いる．学習動機の 2 要因モデルとは学習の動機としはじめに2012 年度文部科学省大学間連携共同教育推進事
業として「学士力養成のための共通基盤システムを利用した主体的学びの促進」をテーマとした国公
立・私立・短大 8 大学による連携事業が採択された．
本学では地域政策学部が学内での主な活動単位とて内容関与的動機と内容分離的動機に分かれる．内容関与的動機としては学習自体が楽しく，知的好奇心のために学習する「充実志向」，知力を鍛えるた
めに学習する「訓練志向」，仕事や生活に活かすた
めに学習する「実用志向」の 3 志向である．これに対し内容分離型動機は他の生徒など他社につられなり約 10 年間本事業を行ってきた．事業開始当初
から大学初年次生に対するプレイスメントテスト，て学習する「関係志向」，プライドや他社への競争
心から学習する「自尊志向」，報酬を得る手段としおよび 2 年次生対象の到達度テストとして，日本語，
英語，数学，情報のテストおよび学修観アンケートを実施してきた．学修観アンケートとは学生の学びて学習する「報酬志向」の 3 志向から構成される．

の特性を把握するためのアンケートである．事業開始当初から 10 年を迎えこの間にはコロナ禍によるオンライン授業などを経験した学生も含まれているため，この間の学習特性の推移について言及する．

2

学修観アンケートについて
本事業における学修観アンケートは市川 (1) による学習動機の 2 要因モデルに基づいて構成されて- 118 -

表 1 実施者数

これらの項目に対応するアンケートを初年次および 2 年次春学期に実施し，学習特性を検討した．
2014 年度から 2023 年度までの実施者数を表 1 に示す．これらの項目に対応するアンケートを初年次および 2 年次春学期に実施し，学習特性を検討した．

3

学習特性の推移について

3.1

学習特性の各志向に関する推移

図 2 2 年次における学習動機の推移における 2014 年度の学生が図 2 においても 2014 年度の値として示されている．図 1 と比較すると 2020
年以降の変化は比較的小さいように見えるが 2020
年の 2 年次におけるアンケートは実施できずデー
タがない．このためこの時期における学習特性が明確には表れていない可能性がある．
内容関与型および内容分離型動機の推移

3.2

図 3 に初年次における内容関与型動機（充実・訓図 1 に初年次に実施したプレイスメントテスト
における学修観アンケートの実施結果の推移を示す．アンケートの集計結果からそれぞれの志向ごとに 0 から 100 までの指数として表し，各志向および年度ごとの平均値の推移を示す．

練・実用）および内容分離型動機（関係・自尊・報酬）に分けた場合の推移を示す．

図3

初年次における内容関与・分離動機の推移

6 志向に分離された図 1 では実用志向が低下し，関係志向が上昇している傾向が見られたが，内容に
図1

初年次における学習動機の推移

事業開始当初から 2019 年までは実用志向が強く，関係志向が相対的に弱い傾向だったのに対し，2020
年以降は実用志向の低下が見られ関係志向，充実志向などが上昇している．また，図 2 には到達度テス

関しての関与・分離を示すデータでは内容関与型が減少傾向であり，分離型が強くなった傾向が明確となっている．この傾向はコロナ禍による学習特性の変化なのかはこのデータだけからは明言できないがやはりコロナ禍による何らかの影響が学生の学習特性に表れているのではないかと考えられる．

トにおける同様の結果を示す．図の見方は図 1 と同様であるが横軸は入学年度となっているため，図 1

今後の課題

4

学習者自身が自らの学習特性を知ることは学習
効率や学習効果を上げる為には重要であり，さらに学習者をサポートする立場にある者に取ってはさらに重要であることは間違いない．今後は個々の変化に注目した分析が必要であると考えられる．

参考文献
(1)

市川伸一：”学習と教育の心理学”,岩波書店．

(2)

中島輝明：”大学入学時の学習動機に関する調
査“，リメディアル教育研究，第 17 巻，33-40,
2023．

- 119 -

manaba ログデータと教学 IR データを用いた学習分析
田尻 慎太郎*，杉森 公一**，津久井 浩太郎***，山本 亮**** 北陸大学大学経済経営学部** 北陸大学高等教育推進センター*** ヴェルク株式会社

A Learning Analytics Using “manaba” Log Data and IR
Data
Shintaro TAJIRI *, Kimikazu SUGIMORI **, Kotaro TSUKUI ***, Ryo YAMAMOTO **** Faculty of Economics and Management, Hokuriku University** Center for the Advancement of Higher Education, Hokuriku University*** VELC
あらまし ‒ 北陸大学では、朝日ネット・ヴェルクとともに学修行動及び成績に係る共同研究を行なっている。
これまでに国産 LMS「manaba」から取り出した学習行動のログだけは、教育の質保証などのエビデンスとして用いることは困難であることが分かっている。そこでコース ID をキーとして教学 IR データと結合し、コースごとのアクセス数と成績（評価点）の関係を分析した。
キーワード ‒ ラーニング・アナリティクス，学習分析，教学 IR，LMS，manaba

1

はじめに

2

北陸大学では 2015 年に導入し朝日ネットの「manaba」に加えて、2020 年に導入した Microsoft
Office 365 Education の「Teams」と Google Workspacefor Education の「Classroom」という 3 つの LMS を、教員は自分の授業で自由に選んで使える状況になっている。授業内容ごとに最適な LMS が選択されている可能性が高い反面、学生は複数の LMS の利用を強いられるというデメリットがある。
また学内のデータを集約・分析する役割を担うIR 室では、どの LMS も管理者が一括してログデー
タを取得する機能を持っていないことが課題であった。
Teams ではクラスチーム内で Insights という受講生の詳細な行動を表示する機能があるが、使えるのはチームオーナーだけである。Google Classroom もAPI はあるもの主に登録作業のためのものである。

そこで 2023 年度に北陸大学、株式会社朝日ネッ
ト、ヴェルク株式会社の三者は「学修行動及び成績に係る共同研究」の覚書を締結し、manaba 内の学
習行動のログデータを用いた試行的な分析に取りかかっている。

manaba の利用状況

覚書に基づき提供されたのは各授業、各学生別のアクセス状況、小テスト、ドリル、アンケート、レポート、プロジェクトという manaba の各機能のログである。
まずログデータから経年のアクセス数を可視化したのが図 1 である。コロナ禍中の 2020〜2022 年度においてアクセス数が急増した。2023 年度 9 月までのデータでは減少するも 2019 年度よりは多い。
アクセス時刻

年度
2.0M
2019年度

1.0M
0.0M
2.0M

2020年度

1.0M
0.0M
2.0M

2021年度

1.0M
0.0M
2.0M

2022年度

1.0M
0.0M
2.0M

2023年度(9⽉末まで)- 120 -

1.0M
0.0M
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

図 1 時間帯別 manaba アクセス数

2019 年度までは授業で manaba を利用するためには教務課にコース作成の申請が必要だった。しかし2020 年度からは実際の利用の有無にかかわらず、
学期開始時に教務課で全授業のコースを登録するようになったため、コロナ禍の遠隔利用とあわせて利用が急増したものと思われる。アクセスが多い時
間帯は日中と 22〜23 時台であった。

LMS アクセスと成績の関係

4

そこで本研究では 2020〜2022 年度の manaba 上のコースのうち、履修者数が 30 名以上、アクセス数
が 300 以上のものを対象として、アクセス数と成績評価点の関係を分析した。

120

1,313
110

1,230
1,204

100

登録コース数
レポート利⽤コース数
コンテンツ利⽤コース数
⼩テスト利⽤コース数

80

70
評価点

751

90

609
568
464

60

50

419
349
40

309
230

30

178

20

10

2020

2021

2022
0

年度
0

200

400

600

800

出所：田尻他(3)

1000

1200

1400

1600

1800 2000

アクセス数

図 2 manaba 機能別利用コース数

図 3 アクセス数と評価点の散布図（2020 年度）

図 2 ではレポート、コンテンツ、小テストを利用したコース数の推移を示した。レポート機能を理世する授業が多いが、各機能とも 2020 年をピークに利用は減少傾向にあった。
このような利用推移はコロナ禍における LMS 利
用を分析した淺田・八木(1)、牛頭・髙松・酒井(2)と同様の傾向を示していることが確認できた。

図 3 はもっとも利用の多かった 2020 年度のアクセス数と評価点の散布図である。1 つの点が 1 つのコースを示している。この図から明らかなように全体では両者に相関関係はない。
表 1 時間帯別相関係数（2020 年度）
科⽬名
⽣理学

3

LMS ログデータを用いた学習分析

田中・大川内(4)では、履修者数 2,005 名の情報リ
テラシー系科目の単位修得を目的変数、第 1〜5 回までの小テスト結果と出席結果を説明変数とした機会学習を行い Recall が 0.980 で予測できたとしている。
田尻他(3)では、2021 年度前期の履修者数 304 名の統計学Ⅰの第 1〜5 回までの小テスト結果とレポー
ト提出の有無を説明変数、成績評価点を目的変数として OLS、ランダムフォレスト、LightGBM、XGBoostの各モデルで分析したところ、LightGBM の R2 値が0.724 と最も高かったことを示した。
ただ両方の分析とも LMS ログを用いているとはいえ、対象が 1 科目にとどまっている。

時間帯
未明(3-5時) 始業前(6-8時) 午前(9-12時) 午後(13-17.. 夜(18-21時) 深夜(22-2時)
0.08430.16050.60910.31490.24960.1837

経済学-0.01960.09250.57860.4736

0.24510.2222

javaプログラミング応⽤

0.09620.14210.5746

0.29480.18650.2879基礎ゼミⅠ-0.04160.12400.57410.31520.1757

0.0964

地域マネジメント総論-0.13020.27290.57180.66530.43470.2477

コミュニケーション演習

0.06200.2036

0.55820.43820.25330.2579簿記⼊⾨

0.00280.0606

0.54110.15120.12270.2149

表 1 では科目評価点と時間帯別アクセス数の相関係数のうち午前 9-12 時の相関が高い科目を示した。その結果、未明のアクセスは成績と負の相関にあることが確認された。

謝辞
本研究は 2023 年度北陸大学特別研究助成【基盤的研究】（代表：田尻慎太郎）の助成を受けたものである。

- 121 -

参考文献
(1)

(2)

(3)

(4)

淺田義和，八木街子：“オンライン授業の形態と、Moodle の活用状況との比較：自治医科大学での事例”，第 10 回大学情報・機関調査研
究集会論文集，pp.132-135 (2021)
牛頭哲宏，髙松邦彦，酒井智行：“神戸常盤大
学における「manaba」活用による教育実践の現状と展望”，情報の科学と技術，第 73 巻，
第 8 号，pp.336-340 (2023)
田尻慎太郎, 杉森公一, 堀川靖子, 伊勢康平：“LA データと教学 IR データを組み合わせた学生のパフォーマンス分析の研究”，第 12 回大学情報・機関調査研究会予稿集，pp.160-161(2023)
田中絵里子，大川内隆明，“LMS のログを用いたドロップアウト兆候の予測”，第 11 回大学
情報・機関調査研究集会論文，pp.46-51 (2022)- 122 -

デジタルイノベーションを通じた持続可能な観光振興：Avinton
ジャパン株式会社と神奈川大学と公益財団法人横浜観光コンベ
ンション・ビューロー協力プロジェクト− 産官学連携による人材育成（DX人材） −Avintonジャパン株式会社 代表取締役 中瀬幸子
あらまし – 本研究は、2022年よりAvintonジャパン株式会社、神奈川大学工学部経営工学科高野倉ゼミ、公益財団法人横浜観光コンベンション・ビューローが共同で推進しているイノベーション創発プロジェクトに焦点を当てる。本プロジェ
クトの目的は、実データとデータエンジニアリング教育を組み合わせることにより、みなとみらい地域の事業者のデータリ
テラシーを向上させ、ビジネスにおけるデータの活用を促進することにある。本稿では、このプロジェクトがSDGsの達成に向けた産官学民連携の新しいモデルとしてどのように機能しているかを解説し、その成果と課題について考察する。
キーワード – 産官学民連携,データ分析，みなとみらい，オープンエデュケーション

1

はじめに

Avintonジャパン株式会社（以下Avinton）は、2022
年神奈川大学、横浜市、外郭団体、地域住民等と連携し、オープンイノベーションでSDGsの実現に取り組みを目指すデータプラットフォーム事業を開始。産官学民が一体となって「観光関連データを活用した横浜の現状分
析・未来予測、ソリューション開発」に取り組みはじめた。
Avintonは、データプラットフォームの開発およびプログ
ラミング、データ分析研修を担当。横浜の観光の未来を形作り、持続可能な発展（SDGs）を目指して活動を続けている。

2

プロジェクトの概要と目的

2.1.2 神奈川大学の役割
教育機関としての深い知識とリソースを活用し、持続可能な観光振興と地域社会の発展に寄与することにある。神奈川大学工学部 高野倉教授は、人間工学研究室を主宰する。人間を中心とした視点で、科学技術を効
果的に社会で活用できるデザインのアドバイスを提供している。これにより、プロジェクトの研究方針の策定やデータ分析方法の選定に対して、科学的根拠に基づいたアプローチを採用することが可能になっている。その上で、ゼミの研究の専門性をプロジェクトに組み込み、学生の教育と実践的な学習機会の提供を通じて、デー
タリテラシーの向上とデータ駆動型のイノベーション創出に貢献している。
2.1.3

本プロジェクトは、With/Afterコロナ時代の問題解決として、観光業界の課題に取り組むことから始まった。
データリテラシーの向上とデータのビジネス活用を促進することにより、横浜市の観光産業のV字回復を目指す。また、実データとデータエンジニアリング教育を組み合わせることで、データリテラシーの向上を目指す。具体的には、横浜市の観光関連データを収集・分析し、このプロセスを学習材料として利用することで、参加者がデータの理解、処理、分析技術を実践的に習得する。このアプローチにより、地域の事業者と学生の両方に、ビジネスと学術の世界でデータを効果的に活用する能力を養うことを目的としている。

公益財団法人横浜観光コンベンション・ビュー
ローの役割
横浜観光コンベンション・ビューローは、観光客の流れや宿泊データ等の豊富な観光情報を提供し、これらをAvintonジャパン株式会社がデータ分析の基盤として活用している。観光業界の課題理解と対処戦略策定に貢献し、得られたデータは横浜市の観光振興戦略策定に直接貢献。また、ステークホルダー間連携とSDGs達成への取り組みで重要な役割を果たしている。

2.1 プロジェクトメンバーと役割
2.1.1 Avintonジャパン株式会社の役割
Avintonジャパン株式会社は、ビッグデータとAI技術を活用して横浜の観光業界に新たなイノベーションをもたらすことを目指して、神奈川大学との協力プロジェクトを開始した。このプロジェクトは、SDGsの実現を目指し、観光関連データを活用した現状分析・未来予測を行い、ソリューションの開発に取り組む。

- 123 -

図1:賛助会員向け公開予定のダッシュボード一例

図1: プロジェクトメンバー役割概要
2.2

プロジェクトの方法論

2.2.1

AI・データ分析研修Avinton Academy with
Platformを提供開始
神奈川大学工学部高野倉ゼミの学生達にAvinton
Academy with Platformを提供。研修プログラムでは、
データ分析の基礎講座からデータ可視化ツールの構築
まで、Avinton Academyのコンテンツを用いて学んだ
後、「観光関連データを活用した横浜の現状分析・未来予測、ソリューション開発」プロジェクトのデータを使っての実践的な技術サポートを提供した。
2.2.2

観光関連データの収集およびダッシュボード作成
公益財団法人 横浜観光コンベンション・ビューロー賛
助会員の50以上の企業から、彼らの観光に関わるデー
タ、人流データ、購買データ等を提供いただきデータ
ダッシュボードに格納。Avintonジャパンのデータエン
ジニアがデータクリーニングを分析用ダッシュボードの構築作成を担当した。観光データプラットフォーム事業のダッシュボードの一部はAvintonのエンジニアのサポートを受けながらゼミの学生達によって作成されました。参加者の学生の卒業研究にもデータ処理、分析、可視化を行うためにAvinton Dataplaformのツールが活用された。

2.3 成果本プロジェクトは、神奈川大学および公益財団法人
横浜観光コンベンション・ビューロープロジェクトメンバーのデータリテラシーの向上、ビジネスにおけるデータ活用の促進、そして産官学横断型のチームでデータを用
いた観光施策の検討をおよびダッシュボード構築を達成できた。技術研修プログラムを通じて、参加者はデー
タを理解し、分析するスキルを習得し、これを実際のビ
ジネスケースに適用することで、実務への応用能力を高めた。また、データ活用の事例を通じて、持続可能な観光振興に貢献するために、来年度以降は観光データ
ダッシュボードの活用促進のための施策を講じる。
2.4 考察と課題
本プロジェクトは産官学民連携により活動を継続し続けられているが、ダッシュボード公開後にみなとみらいの賛助会員の事業者に利用してもらうためには、事業者からの具体的なデータ分析要求の取得、ダッシュボードの活用難易度を下げるためのITリテラシー教育が必要であると考える。今後は、これらの策を踏まえ、プロジェクトモデルの改善と他地域への適用を目指し、より実践的な成果に結びつける展望が期待される。

3

参考文献

(1)

神奈川大学ホームページ：神奈川大学「観光プラットフォーム」プレス発表会，
https://www.kanagawa-u.ac.jp/news/details_22865.html
Avintonジャパンホームページ：プレスリリース
https://avinton.com/blog/2022/03/kanagaw
a-university-sdgs-collaboration/
Avintonジャパンホームページ：Academy with
Platform
https://avinton.com/academy-with-platform
/

(2)

(3)

- 124 -

山梨大学における大学間連携事業への取り組み
日永 龍彦*，齊藤太郎**，山本和美***，吉田翔太郎*** 山梨大学 教育統括機構 大学教育・DX 推進センター** 山梨大学 教育統括機構 アドミッションセンター*** 山梨大学 教育統括機構 キャリアセンター

Collaborative Initiatives in Inter-University Cooperation at
Yamanashi University
TATSUHIKO HINAGA *, TARO SAITOH **, KAZUMI YAMAMOTO ***, SHOTARO YOSHIDA ** Center for Higher Education and Digital Transformation, University of Yamanashi** Admission Center, University of Yamanashi*** Carrier Center, University of Yamanashi
あらまし ‒ 本稿では，山梨大学が 2012 年から参画している大学間連携共同教育推進事業におけるこの 10 年あまりの取り組みを振り返るとともに，この間継続して取り組んできたプレイスメントテスト結果の推移と過去における結果分析の成果を整理する．
本学を含む 8 大学が国立・私立といった設置者の違いを越えて基礎学力の向上を目指して大学間連携共同教育推進事業「学士力養成のための共通基盤システムを活用した主体的学びの促進」(以下，「8 大学連携事業」と称する)を開始したのは 2012 年度である．事業開始以降，テストや教材の開発を共同して進める一方，本学ではプレイスメントテストの結果を個別に分析してきた．その蓄積とテスト全体に対する分析を通じて，本学入学生の状況を概観するとともに，今後のテスト結果の活用方法について考えてみたい．
キーワード ­ 大学間連携，学士課程教育，共通基盤教材，プレイスメントテスト

1

学教育や英語教育を担当する教員が独自にプレイ
スメントテストの問題を作成し実施してきた．連携

はじめに

山梨大学は，千歳科学技術大学を中心に北星学園
大学，桜の聖母短期大学，創価大学，愛知大学，愛媛大学，佐賀大学という８大学で連携し，基礎学力と汎用的な技能を中心とした「学士力養成のための共通基盤」を構築し，主体的な学びを促進する事業に取り組んでいる．2012 年の事業開始以来，分担・協働しながら各種教材を開発し，その活用方法や効果測定の方法を検討してきた．国の補助事業終了後も連携協定を再締結し，自主的に事業を進めている．
以下，本学において取り組んできた連携活動の全体像を振り返るとともに，事業当初から継続実施してきたプレイスメントテストの経年変化の分析結果を紹介したい．

2

山梨大学における大学間連携事業への取り組みの経過
8 大学連携事業に参画する以前から，本学では数事業が開始され共通基盤教材の整備が数学・英語・
日本語・情報といった教科ごとのワーキンググルー
プで開始された際，独自のテスト問題を連携大学間で共有した．また，数学教材については，主として文系対象の「数的思考」と理系対象のレベル別（
「数
学理系１」
「同２」
）の３つの整備が行われ，本学はとりわけ「数学理系２」の開発に従事した．
教材整備作業と並行して大学での学修前に実施するプレイスメントテストと初年次学修後の到達度テストの２つのテストも整備され，実施されていくと毎年膨大なテストデータが蓄積されていくことになった．そのデータを分析するツールとして，
本学ではテスト結果を箱ひげ図で表記するためのシステムづくりにも取り組むこととした。
さらに，さまざまな学修の記録を保存するポート
フォリオ構築が多くの大学で試みられていたこともあり，本学でも e ポートフォリオシステム（mahara）の導入を進めた．先行して e ポートフォリオを導入- 125 -

している複数の大学の調査を踏まえ，教務データ等のすでに他のシステム上に保管されている入学から卒業までのさまざまなデータを表示させるようなカルテ型学生ポートフォリオの構築を目指すこととした。学生ポートフォリオの他にも，①プレイ
スメントテストを各学生に容易に返却するためのシステム，②科目単位等での学修過程を振り返るた
めの OPPA(One Page Portfolio Assessment)の mahara
上での実現，③当時義務化された教員養成課程における教職ポートフォリオの mahara 上での運用など，さまざまなモジュールを準備して行った．②については従来 OPPA は紙ベースで運用されていたため，学生と複数教員による記述内容の同時共有が困難であったが，電子化することでその課題を克服することができた．また，③についても，学生­教員間での共有やタイムリーなフィードバックを容易にすることができた．

3

プレイスメントテストの実施状況とそ
の結果

3.1

プレイスメントテストの実施状況

本学では試行段階を経て 2016 年度以降に入学時
ガイダンスに合わせてプレイスメントテストの全学実施（１年次学生数は約 850 名）を開始した．当
初は，英語（リスニング有），数学（数的思考：文科系学部・学科向け，理系１：文理融合学部の理系学科向け，理系２：理科系学部・学科向け），日本
語，情報，学修観のすべてのテストを行った．しかし，実施時間の確保が課題となり，アンケートの要
素が強い情報と学修観については入学関係書類に同封し事前に記入してテスト当日持参する方式に更に伴う情報Ⅰの必修化と大学入学共通テスト受
験科目への採用に伴い，問題の変更が急務となっている．
プレイスメントテストの結果の経年推移

3.2

この間，参考文献(1)〜(5)にあげるように，プレイスメントテストと達成度テストの結果分析あるいはプレイスメントテストと教学関連データの関連性などの分析を進めてきた．ここでは，経年的に実施してきたテストの中から連携事業を通じて開発されたクラウド上の分析ツールで得られるデー
タのうち，比較的多くの学生が受験している英語，
情報についてその推移を見ておきたい．
3.2.1

英語

英語については全入学生が受験し，結果を基に前期のクラス分けを行う．また，プレイスメントテス
トによる習熟度別授業が本格化してからはシラバ
スを統一するとともに TOEIC 対応のマクミラン社
PRISM シリーズを英語の統一テキストとし，クラスのレベルに合わせたテキストを使うこととした。
テストは筆記およびリスニングからなり，合わせて 100 点満点で採点される．下の表１および図１は2016 年度以降の得点分布がどのように推移しているのかを示している。
表 1 英語プレイスメントテスト結果の推移
2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度
0-40点

18.5%

19.8%

18.8%

19.3%

23.9%

20.3%

24.3%

22.5%

41-50点

28.9%

27.0%

25.8%

25.0%

29.3%

28.9%

29.0%

28.2%

51-60点

27.3%

24.4%

26.6%

26.5%

27.2%

26.3%

23.7%

25.4%

61-70点

17.8%

17.8%

18.6%

18.5%

15.8%

14.6%

14.7%

12.5%

71-100点

7.5%

11.0%

10.2%

10.6%

3.7%

9.9%

8.4%

11.4%

改めた．また，数学，英語，日本語についてはその結果を基に習熟度別クラス編成を行うものに限定
実施することとした。結果 2023 年度段階では，全学部で英語を，工学部で数学を継続実施している．
また，
アドミッションセンターが設置された 2016年度からは高大接続を担う同センターがプレイス
メントテストの実施主体となり，事務組織の支援を受けて組織的なテスト運営が可能になった．入学関連手続きや入学次ガイダンス行事との一体化が進むことで，毎年の恒例行事として実施することができるようになってきた．
なお，情報については高等学校学習指導要領の変図 1 英語プレイスメントテスト結果の推移
これらの図表からは，0 点から 40 点および 41 点
から 50 点までの低得点層の割合が微増しているこ- 126 -

とがうかがえる．その影響もあり，61 点から 70 点の層が減少しているが，70 点以上の比較的高得点
層も 2020 年度には極端に減少したもののその後は増加に転じている．
このように英語に関しては 2020年度を境に二極化が始まっているかのようにも見える．2020 年度は COVID-19 の感染拡大が確認された年ではあるが，同時に本学の前期一般選抜の志願倍率が前年度の 3 倍超から 2.5 倍に下落した年でもある．その後，同選抜の志願倍率は 2 倍台で推移している．これらを含むいくつかの要因が低得点層の割合を増加させる要因になっているようである．
3.2.2

情報

情報のプレイスメントテストは，①情報活用の実
践力，②情報の科学的な理解，③情報社会に参画する態度の３つの学習目標に対応した知識とスキルを問う設問で構成されている．スキル編についてはそれぞれの事項についてできるかどうかを自己評価させている．
表 2 情報プレイスメントテスト結果の推移
2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度 2023年度
0-50点

19.1%

18.7%

17.9%

26.7%

32.6%

25.2%

21.1%

22.5%

51-60点

19.2%

19.6%

18.4%

19.9%

17.4%

22.1%

22.3%

22.4%

61-70点

25.9%

24.1%

24.8%

23.5%

22.5%

23.4%

27.8%

22.5%

71-80点

19.0%

21.1%

21.8%

17.9%

16.6%

19.8%

18.2%

20.1%

81-100点

16.7%

16.5%

17.2%

12.0%

10.8%

9.5%

10.6%

12.4%

ようである．本学においても BYOD(Bling Your Own
Device)の義務化を進め，対面授業においても個人の端末を使う機会が増えている中で，必修教科等による指導などの組織的な対応までは必要ないが，個別のサポートデスクを整備するなどの一定の支援策が求められているものと考えられる．

4

COVID-19 の感染症法上の位置付けが５類感染症に移行し，教育活動も対面で行われることが多くなってきた．他方で、ChatGPT をはじめとする生成
AI が急速な発展を遂げ，既存の教育活動の継続が困難になる領域もではじめた．本学ではいち早く教育活動に生成 AI を適正に活用するための検討に着手しているが，この大学間連携事業においても連携活動に参画するそれぞれが得意分野を活かしながら，各大学の高大接続事業や初年次教育などにおいて一定の汎用性を持つ生成 AI 活用方策を検討できればと考えている．

参考文献
(1)

(3)

上の表 2 および図 2 からもわかるように，英語の結果とは若干異なり，2018 年度を境にして 50 点以
下の低得点層が上昇に転じている．20 年度には30％を超えてピークとなるが，それ以降も 20％台を維持している．51 点から 80 点の層はほぼ横ばいだが，当初 15%以上であった 81 点以上の高得点層
は 2019 年度以降 10％前後で推移している．高校までの教科学習や日常的に ICT に触れる機会の増加などの影響もあり，全般的には知識・スキルともに身についているようだが，一部学力差が生じている

ーおわりに

代えて

(2)

図 2 情報プレイスメントテスト結果の推移

連携事業への今後の期待

(4)

(5)

- 127 -

日永龍彦, 佐藤眞久, 滝口晴生ほか：“大学間連携事業におけるプレイスメントテストの結果から見 る 山 梨 大 学 生 の 基 礎 学
力 ( 第 1 報 )”， 高 等 教 育 と 国際化(山梨大学教育国際化推進機構紀要年報)，No.1，
pp.3-16 （2014）
佐藤眞久, 滝口晴生, 小俣昌樹, 仲本康一郎,
吉川雅修, 宮原大樹, 日永龍彦：“入学時プレイスメントテスト結果の分析と初年次教育の取り組み”，リメディアル教育研究, 第 11 巻,
第 1 号, pp50-8（2016）
小俣昌樹，吉川雅修：“大学初年次情報授業の実施前テストと実施後テスト ― 山梨大学全学実施を事例として ―”, 情報教育 Vol. 2,
pp.41-50(2020)
日永龍彦：“プレイスメントテストの結果と各
種成績情報等から見た本学学生の現状”,高等教育と国際化 : 山梨大学教育国際化推進機
構紀要年報, 第６巻, pp. 50-4(2021)
小俣昌樹, 金子大輔, 石田雪也, 吉川雅修, 古賀崇朗：“大学初年次学生向けの ICT 知識テストの解答分析と問題再考”,情報処理学会講演論文集，第４分冊，pp.251-4（2020）メタバースを活用した看護教育のためのコンテンツ開発と教育− 7 大学共同研究契約締結 −鈴木 智惠子*，米満 潔*** 佐賀大学佐賀大学医学部看護学科** 佐賀大学全学教育機構

Content Development and Education for Nursing Education
Using the Metaverse- Subtitle7 universities signed a joint research agreement Chieko SUZUKI *, Kiyoshi YONEMITSU *** Department of Nursing, Faculty of Medicine, Saga University** Saga University Organization for General Education
あらまし – 看護職は，医療現場において各種格差のある状況下や災害下においても，その時・場所・状況に適した看護を求められる．そのため，看護教育においても，場所や時を選ばない『学びの場』が必要とされている．しかし，コロナ禍を経た影響もあり，実習を含めたそれらの『学びの場』は減少したままである．
『学びの場』の拡充を図るにあたり，看護を学んでいる学生だけでなく，リスキリングの機会を求める
看護師が、いつでもどこでも学習できる環境の整備が解決すべき課題ととらえた．その課題解決には，提供する看護教育教材の充実や教材の提示方法としての XR（Extended Reality／Cross Reality）やメタバースに関する技術が必要である．しかし，単独の教員や大学だけでは，そのような環境の整備は容易ではない．そこ
で，７つの大学が共同研究契約を締結することで，各大学の教員が連携して課題解決を推進することとした．本稿では，この共同研究の締結に向けた大学連携の活動と展望について述べる．
キーワード – 看護教育，リスキリング，大学連携，XR，メタバース

1に利用し始めた（図 1）．これらの動画教材は，実験はじめに

日本の大学では COVID-19 の感染の拡大状況を受けて，2020 年度は，対面教室での授業ではなく，Web 会議システムによるリアルタイム形式の授業
あるいは事前に収録した動画配信によるオンデマ
ンド形式の授業などオンライン授業として実施されてきた．
看護教育においても，病院等での実習が行いづら
くなり，実習先の病室などの施設あるいは大学の実習室で撮影した動画や実習の内容を説明する動画
での授業に置き換えざるを得ないケースもあった．
筆者らは，2020 年度にこの授業形態の変化を契機に，部屋全体を撮影できる 360 度カメラや，撮影者に装着することで撮影者の視野の映像が撮影できる 180 度カメラを使用した動画教材を制作し教育や実習で得られる臨場感やシナリオに沿った情報
提示での気付きを与えるものであった(1)．
また，2021 年度にこれらの動画教材の自作に加え，イマクリエイト社と京都大学により共同開発された，医療実習用バーチャルトレーニング「ナップ：診察」を看護教育に導入した（図 2）．学生からも良い評価が得られた(2)．2022 年度には AR を用いた気管内吸引を導入し（図 3）、検証を行った（3）。
これらの実践を通して，看護教育への XR の活用を研究し，コロナ禍で減少した『学びの場』をより良いものとして拡充したいという意欲が出てきた。
当時，LINE を連絡や情報共有の場として教員の中で同じ意欲を持つ教員を中心に．各教員の所属する大学等での実践を共有することから活動を開始
した．最終的に，7 つの大学が連携して看護教育への XR やメタバースの活用を推進するために共同研- 128 -

究契約を締結した．

教員間の情報共有

2

教員間の情報共有の手法とその変遷について簡1)

180 度カメラで撮影した動画教材

潔に述べる．手法は，オンライン（非対面）とリア
ル（対面）に分けられる．活動開始当初は，オンラインが主な手法であった
2.1

各教員の情報共有

まず，「看護教育のデジタル化」をキーワードに集まった教員等を 60 名弱のメンバーで構成されている LINE グループの活動に参加した．理由は，他

2)360 度カメラで撮影した動画教材

図 1 制作した動画教材の大学や教員がどのような活動を行っているのかを知るためである．
その LINE グループの参加者の中で，看護教育のデジタル化やその先の XR やメタバースの活用を模索する 40 名強のメンバーで新たな LINE グループ
「看護教育の XR 活用」に参加した．これは，本学が 180 度/360 度カメラの VR 教材等を制作し活用しており将来的に XR やメタバースへの展開を視野に入れていたためである．
2.2

図 2 ナップ診察を用いた演習

オンライン情報共有ツールの変化

教員間の情報の共有は，LINE から Web 会議システムである Zoom でのミーティングへと変化した．
これは，コロナ禍で Zoom の利用が大学教員に広まったことも要因のひとつである．
Zoom を活用することにより，教員個人の顔や活動の背景が認識でき，LINE での情報共有よりも動画などの大量の情報やリアルタイムでのディスカッションが可能となった．
2.3

対面での情報共有

2.3.1

教員の相互訪問

Zoom 等で各教員の実践が把握できると，オンラ
インではできなかった，実際の教材や機材を触って体験したいという希望が出てきた．そのため，教員間で相互に大学や研究室を視察訪問する機会を設けるようにした．
これにより，体験を通して各教員の研究についての理解を深めることができた．
2.3.2

学会参加

2021 年から日本看護科学学会 (4)の学術集会にて
図 3 AR の気管内吸引のコンテンツ

交流集会を開催した．そこでは，看護教育への 360
度動画を中心とした XR 教材導入に重点を置いて発表した．定員が 40 名ほどの部屋が満席になり，質- 129 -

疑応答も活発であった．2022 年には発表終了後に会場内の休憩コーナーで質疑応答を継続するほど興味を持たれて．このことから，XR やメタバースを活用した教育手法や教材にはニーズがあると推測された．
2023 年度には，第 48 回教育システム情報学会全国大会(5)での発表(6) や，医療系 e ラーニング全国交
流会年次大会(7)に参加し，医療教育と XR など情報システム系の教育との連携について情報収集を行った．

2023 年度まで情報共有を継続してきた教員の中で，XR やメタバースなどを看護教育へ導入することに積極的な教員間で共同研究締結へむけて議論や活動を行い 2023 年 11 月 1 日に共同研究契約を締結した(8)．
共同研究契約を締結した大学と研究メンバーである教員を表 1 に示す．
3.1

開発した看護教育教材や，それらを提供するメタ
バースを活用することにより，大学や専門学校等の教育機関や地域などの看護教育格差の問題解決に繋げ、安定的持続可能な医療人材育成に貢献することを目指す．

4

共同研究締結後の展開

共同研究者の協力のもと、看護学生や看護師が教育を受けることができる教育・研究環境を整備し、デジタル教育コンテンツを提供するプラットフォ

共同研究締結3

期待される成果

3.2

目的

共同研究の目的は，どのような状況でも学びを止めないため，共同運営にて看護学生や看護師が教育を受けることができる教育・研究環境整備と，デジタル教育コンテンツを提供するプラットフォーム
としてメタバースの活用である。
メタバースに関する研究は，佐賀県多久市にある
株式会社アシスが提供する“Open Metaverse Portal”
を利用して佐賀大学と東京工科大学で，2024 年 1 月に共同研究を開始した(9)．

ームとしてメタバースの運用を推進する．
それにより，『学びの場』として，看護学生や看護師のリスキリングなどに向けた研修会の開催や情報共有の場を設ける．
教材利用者から同意が得られた場合には、さらなる教材評価のためのデータ収集も行うことにより，教材やメタバース環境を含めた『学びの場』の改善を図る．
日本看護科学学会をはじめとする看護教育系の学会，教育システム情報学，医療系 e ラーニング全
国交流会などの ICT 活用系の学会では，護教育とICT 活用教育の融合に向けた実践の報告も行われているため，継続してこれらの学会等に参加し成果報告や情報集を継続する．
今後は 7 大学の枠を超えてデジタル教育コンテ
ンツを介した看護教育と ICT 活用教育の共存共生を目指していく。
その取り組みとして，国土交通省 河川砂防技術研究開発 河川技術・流域管理分野研究課題「早期 表 1 共同研究加盟大学（所属等は 2024 年 2 月時点のもの）

所属

学部・部局

氏名

医学部看護学科 教授【代表者】鈴木 智惠子

全学教育機構 特任講師

米満 潔

神戸大学

大学附属病院副看護部長

ウイリアムソン 彰子

国立看護大学校

看護学部教授本間 典子

神奈川県立保健福祉大学

保健福祉学部看護学科教授

水戸 優子

東京工科大学

医療保健学部臨床工学科教授

田仲 浩平

千里金蘭大学

看護学部教授合田 友美

関西福祉大学

看護学部看護学科准教授

菊原美緒

佐賀大学

- 130 -

避難ができる住民への行動変容と避難所における住民へのサポートができる人材育成のための XR 教
育プログラム構築」，および振興（JST）が実施する
大学発新産業創出基金事業の内「可能性検証」に「効率的な災害看護教育実施のための XR 技術の応用による教育システム開発とその事業可能性検証」も採(9)択された(10)．

u.ac.jp/koho/press/2024011732297（accessed
2024.02.01）(10) 佐賀大学：“科学技術振興機構（JST）・大学
発新産業創出基金事業「可能性検証」に本学から 2 件の研究提案が採択されました。”，
https://www.suric.sagau.ac.jp/s_regional_wp/whatsnew/r5_kanousei/

参考文献
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

中野理佳，佐藤珠美，榊原愛，鈴木智惠子，
米満潔：“分娩介助技術教育における 360 度
カメラの活用”， 第 24 回佐賀母性衛生学会
学術集会一般演題集，pp.3（2021）
大坪美由紀, 鈴木智惠子：AR を用いた小児看護学技術演習に向けた取り組み「気管内吸引」教材を用いて発表情報：第 24 回佐賀母性衛生学会, 2022
佐賀大学：“医療実習用バーチャルトレーニ
ング 「ナップ：診察」を看護教育に導入 ～コロナ禍における学生の教育機会を拡充します ～”， https://www.sagau.ac.jp/koho/press/2021022221029（accessed
2024.02.01）
公益社団法人 日本看護科学学会：“日本看護科学学会ホームページ”，
https://www.jans.or.jp/（accessed 2024.02.01）
教育システム情報学会：“第 48 回教育システ
ム情報学会全国大会”，
https://taikai2023.jsise.org/（accessed
2024.02.01）
中野理佳，佐藤珠美，榊原愛，鈴木智惠子，
米満潔：“360 度カメラを使用した動画教材制
作の看護教育への展開”， 第 48 回教育シス
テム情報学会論文集，pp. 9-10（2023）

(7)

(8)

医療系 e-learning 全国交流会：“第 18 回 医療系 e ラーニング全国交流会年次大会”，
https://sites.google.com/view/jmel-18th/（accessed 2024.02.01）
佐賀大学：“メタバースを活用した看護教育のためのコンテンツ開発と教育 ～7 大学共
同研究契約締結～”， https://www.sagau.ac.jp/koho/press/2023110231020（accessed
2024.02.01）- 131 -

佐賀大学：“メタバースを活用した災害支援
コンテンツ及びシステム開発に向けて 株式
会社アシス、東京工科大学との共同研究契約を締結 ~Open Metaverse Portal で初となる、産学連携共同研究を発表~”，
https://www.saga-（accessed 2024.02.01）

プログラミングを取り入れた統計学習教材の開発

西 誠*，* 金沢工業大学 基礎教育部

Evelopment of Statiscal Materials Incorporating Programing.
Makoto NISHI ** Kanazawa Instituted of Technology
あらまし – 金沢工業大学数理基礎教育課程では２年生の全学部共通科目として「技術者のための統計」科目を開講している．この科目の教育目標はデータサイエンスの基本となる数値データの統計的評価について，その数学的意味を理解するとともに、統計分析フリーソフト「R」を用いて、実際に社会にあるさまざまなデータをいくつかの統計手法を用いて分析を実践し、データサイエンスに関する知識と技能を深めることである。そして，この科目ではこれまでの成果をふまえて 2024 年度から授業の改善を図るが，その中ではルーブリックを使った学生の達成度確認を導入する．本報告ではこれまでのルーブリックの実施結果と 2024 年度に向けてどのような授業を実施し，ルーブリックを導入するかについて報告する．
キーワード −ルーブリック，統計分析，統計分析ソフト「R」、e-シラバス、ICT 教材
自己評価が学生の達成度をどの程度表しているか

1

はじめに

を示すとともに，2024 年度に向けてどのように取り入れていくのかを報告する．

金沢工業大学数理基礎教育課程で全学部の２年生を対象として「技術者のための統計」を開講して

2

これまでの授業とルーブリック評価

いる．この科目は 1 年生で「AI 基礎」「DS 入門」「DS１」を受講した学生が履修する科目で，データ
授業内容とルーブリック評価

サイエンスの基本となる数値データの統計的評価

2.1の実践演習を行いながら，その数学的意味を理解す

これまで「技術者のための統計」では表１に示す学るとともに、統計分析フリーソフト「R」を使って、習目標をもって実施してきた．この学習項目におい

実際に社会にあるさまざまなデータをいくつかのてはデータの取り扱いと管理に加え，統計処理を行

統計手法を用いて分析を実践し、データサイエンス

うめに理解しておく必要がある数学的な理解を深に関する知識と技能を深めることを目標としてこめるとともに，社会の実際のデータを使って基本的れまで授業を実施してきた．ただ，近年のデータサ

な統計分析を実施することを実施してきた．

イエンスの発展にともない統計教育のさらなる改善が必要であることから，2024 年度に向けて，教育内容の精査と教材の充実を図る予定である．

表１．これまでの「技術者のための統計」学習項目(1) 現代社会におけるデータサイエンスの役割

また，この科目では学生の学習目標の達成度を確(2) データの種類と取り扱いの管理認するために，ルーブリックによる評価を行い，学(3) データを確率変数として取り扱うための数学的理解

生による自己評価が試験による評価と相関が三苫(4) 正規分布などの確率変数に関する学習と理解レれたことから，学生評価の一部にルーブリック評(5) 統計処理の基本とその数学的な概念の理解

価を用いることとした．

(6) 統計分析ソフト「R」を使用した統計分析の学習

以上のことから本研究では，ルーブリックによる- 132 -

そして，これらの学生の理解度を確認するため，表

項目１

データの整理と分析

項目２

多変量（2 変量）データの分析

での理解度に加え，表３に示すようなルーブリック

項目３

標本空間と事象（含：集合）

評価表にあてはまる項目を選択した．なお，この科

項目４

確率の定義と計算

項目５

条件付き確率とベイズの定理

項目６2 項分布とポアソン分布

項目７

正規分布

項目８

区間推定

および期末試験の成績と理解度の自己評価（0～

項目９

検定

100％）の関係，図２は試験結果とルーブリック評

項目 10

R のプログラムについて２に示す，10 項目についてルーブリックによる自己評価を行った．学生は，各項目について 0～100％

目は小テスト１（項目 1～2）
，小テスト２（項目 3～6），期末試験（項目 7～9）
，レポート（項目 10）
でそれぞれ評価を行っている．
ルーブリック評価結果

2.2

図１は統計授業を行ったクラスの小テスト１，２

価項目の得点の関係を示した結果である．

表３．ルーブリック評価項目

この結果からわかるように，学生の理解度および達成度レベルルーブリックの自己評価はそれぞれ，比較的高い相

データの整理と分析関を示していることがわかる．小テスト１における相関が低く出ているのは，学生の成績が高い部分に知識・記憶レベル

1点

まとまっているためであると考えられる．なお，他のクラス，他の年度でも同じような傾向をしめして提示されたデータから求めた特徴量を 正 しく 理解す る と とも２点 に、データの特徴量やヒストグ
ラムを使って、適切に表すことが出きる。

いることも確認できた．このことから，学生のリー理解レベルブリックによる理解度の評価と学生の成績に関しては一定の相関があり，成績評価の一部として加えることは可能であることが確認できた．

授業内容

3.1

３点

評価・活用レベル

提示されたデータを正しく理解し表現するとともに、その有用４点 性を認識し、世の中の現象に活用する 試 みを するこ と が できる。

2024 年度からの「技術者のための統計」の授業の実施にあたり，近年の数理・データサイエンス・AI

提示されたデータを正しく理解し表現するだけでなく、データの特徴を考察し、他人にわかりやすく説明することができる。

表現・適用レベル

2024 年度に向けた授業と教材開発

3提示されたデータを整理するとともに 、 デー タの特 徴 量 （平均、分散など）を求めるとともに、ヒストグラム等に表すことができる。

該当する得点を記入せよに対応すべく，これまで重視してきたデータ分析に
10

10

9

9

9

8

8

8

7

7

7
6
5

4
3

期末試験範囲理解度

10

小テスト２範囲理解度

小テスト１範囲理解度

おけるデータの整理，正規分布表による確率の計算

6
5
4
3

6
5
4
3

2

2

2

1

1

1

0

0
0

20

40

60

80

0
0

100

20

40

80

100

0

20

小テスト２得点

小テスト１得点

相関

60

相関

R＝0.65（1）小テスト１の成績と理解度
表２．ルーブリック評価項目

相関R＝0.62（2）小テスト 2 の成績と理解度

60

80

100

R＝0.64（2）期末試験の成績と理解度

図１．テストの成績と理解度の自己評価- 133 -

40

期末試験点数

4

3.5

3.5

3.5

3

2.5
2
1.5
1

期末試験範囲ルーブリック評価点

4

小テスト２ルーブリック評価点

小テスト１ルーブリック評価点

4

3
2.5

2
1.5
1

0.5

0.5

0

0
0

20

40

60

80

20

1.5

1
0.5

40

60

80

100

0

20

小テスト２成績

小テスト１成績

相関

2

0
0

100

3
2.5

相関

R＝0.50

40

60

80

100

期末試験得点相関

R＝0.56（1）小テスト１の成績とルーブリック （2）小テスト１の成績とルーブリック

R＝0.74(3)期末試験の成績とルーブリック評価

図２．テストの成績とルーブリックの自己評価など，必要性の低い部分に関しては削除もしくは必なお，評価項目に関しては表２に示す 2024 年

要最小限にとどめ，社会データの実践的な分析と統度「技術者のための統計」学習項目とし，筆記試験

計的分析に必要な数学的理解に主眼を置いて科目とレポートを合わせ総合的に評価を行う予定であの学習目標を設定した．

る．

表 2．2024 年度「技術者のための統計」学習項目

まとめ

4(1) データの整理と可視化(2) 統計処理技法の種類と実践

データサイエンス教育の一環として開講されて(3) 確率変数によるデータの取り扱い(4) 統計処理の基本とその数学的な概念の理解いる「技術者のための統計」科目を 2024 年度に改(5) 統計分析ソフト「R」を使用した統計分析の実践

良し構築するにあたり，ルーブリックによる自己評
価と成績との関連を確認した上で，授業への導入を

また，教育目標を達成するために図 1 に示す流れ

試みた．なお，2024 年度に実施した結果やその教育効果や有効性に関しては次報で報告する予定であで授業スケジュールを構築した．

る．
データの種類と取り扱い

統計分析の基本

データの整理と可視化

標本空間とデータ

回帰分析

区間推定

確率変数と確率分布

検定の基本

確率分布関数統計分析の実際

謝辞

5

本研究における教材開発は 2023 年度放送大学教育振興会助成金（課題番号：238②1006）を受けて実施しているものである．ここに謝意を表する．
図１．学習の流れ

3.2

参考文献

6

ルーブリック評価

これまでの授業でのルーブリックによる自己評
価から，成績との相関が認められることから，成績評価の一部についてルーブリックによる学生の達

西誠：「R」を活用した統計教育教材の開発と実践，数学教育学会 2023 年度秋季例会予稿集，pp48～51

成度評価を加えることとした．

- 134 -

デザイン思考を取り入れた学習者本位のデータサイエンス
教育の実践
西牧 可織*，二瓶 裕之*** 北海道医療大学 心理科学部** 北海道医療大学 薬学部

Practice of Learner-oriented Data Science Education
incorporating Design Thinking- Subtitle Kaori NISHIMAKI *, Hiroyuki NIHEI *** School of Psychological Sciences, Health Sciences University of Hokkaido** School of Pharmaceutical Sciences, Health Sciences University of Hokkaido
あらまし – デザイン思考を取り入れながら上級生が初年次学生向けのプログラミング授業を設計する試み
について，これまでに初年次学生への効果や課題について報告してきた．一方で，上級生は自らの学修経験を振り返りながら授業設計に取り組み，授業内容という形で学びを可視化してきたことから，上級生に対する学習者本位の学びの効果が期待できる．今回，上級生の活動記録などから上級生に対する学習効果や課題について報告する．
キーワード – プログラミング教育，数理・データサイエンス・AI 教育，デザイン思考，学生主導型
問題定義，創造，プロトタイプ，テスト」で構成さ

1

はじめに

れる．特にステップ 1「共感」は，プロダクトのデザインに先立ち，ユーザの経験を深く理解し，そのAI 戦略 2019 に基づき，文理を問わず全ての大学生に初級レベルの数理・データサイエンス・AI の習得が目標とされ，数理・データサイエンス・AI
教育プログラム（MDASH）認定制度も導入された(1)．その一方で，ChatGPT などの生成 AI の急速な普及によって，教育現場ではその活用をめぐって混乱も生じている．
AI 技術の急激な進化とそれに伴う混乱が今後も予測される中で，データサイエンス教育においては，
常に最新技術の動向を考慮した教育的効果の高い
授業設計が求められている．そのためには，学修者を深く理解した上で，彼らがデータサイエンス教育
で何を学び，どのようにスキルを身に着けることができたかを説明できるようにする学修者本位のアプローチも不可欠である．
学修者の理解においては，デザイン思考が重要な役割を果たすと考えられる．デザイン思考のプロセ
スは，スタンフォード・デザイン・ガイドの「デザイン思考 ５つのステップ」(2)に基づくと，「共感，立場に身を置き，ユーザのニーズを明確化することを重視している．大学のデータサイエンス教育においても，デザイン思考を取り入れた教育が実施され始めている(3)．
北海道医療大学（以下，本学）では，デザイン思考を取り入れたアプローチにより，上級生が自らの学修経験を振り返りながら，初年次学生向けのプロ
グラミング授業を設計する試みを 2018 年度から継続的に行っている．これまでの取り組みでは，初年次学生への教育効果と課題に焦点を当てて報告してきた．
一方で，上級生は自らの学修経験として知識や技能だけでなく，学修戦略も振り返りながら，授業設計を通じて自身の学びを可視化し説明してきた．これにより，上級生に対しても学修者本位の学びを実践できたと考えられる．
本稿では，上級生の活動記録をもとに，継続的な授業設計の取り組みの過程でどのような視点から学生が学びを可視化してきたか，その効果や課題に- 135 -

ついて報告する．また，生成 AI により急速な変化

2018 年度は，授業進行の構造化と段階的展開のにも対応できる可能性を確認できたことにも言及検討を行い，2020 年度はコロナ禍における個々のする．

学修ニーズに最適化された教材を開発することもできた．2022 年度は，授業課題や教材を包括的に

2

見直し，大幅に修正することができた．また，2023

上級生による授業設計の流れ

年度は，生成 AI の介護現場での活用や高校「情報Ⅰ」のリメディアル教育に着目した教育コンテンツ

授業設計の活動に参加したのは，本学心理科学部

を検討する学生もいたことから，最新の情報技術をの著者のゼミナールに所属する 3,4 年生の学生（以自らの学修に統合し，それを将来的なデータサイエ

下，上級生）である．授業設計は 2018 年度から 2023

ンス教育にどのように反映していくかの検討もで年度まで継続的に実施した．上級生は，3 年後期かきた．このように，年度ごとに異なる着眼点から，ら 4 年後期まで通年で活動し，4 年後期には学修成

多角的な視点で授業設計を行うことで，上級生は自果として，設計した授業資料などのプロダクトのほ

分自身の学修プロセスを具体的に可視化し，その成か卒業論文を提出した．ゼミナールは週 1 回 2 コマ

果を明確にすることができた．

程度コアタイムを設けて 3,4 年生合同で実施した．

特に，2022 年度は，6 名の上級生が自主的に教育

3 年生は，はじめに情報教育に関する論文検索とコンテンツにおける目的別チームを編成し，多様なともに設計対象のプログラミング授業で使用する教材を用いた包括的な学修体験の創造を行った．図ロボットやソフトウェアの使用方法を学修した．ま

1 は授業設計の活動の様子である．

た，デザイン思考に基づく授業設計の過程で，初年

目的別チームは「教育」「映像」「都市計画」の 3

次学生のニーズを理解する共感プロセスのディスつである．各上級生が自身の興味や関心，得意な作

カッションにも 4 年生と共に関わった．ディスカッ

業などの個々の特性に応じてチームに分かれた．例

ションでは，自身の学びを振り返り，知識や技能だ

えば，学外でプログラミングを習った経験のある上

けでなく，学修戦略を多角的に分析した．この反省

級生は「教育」チームに，動画編集が得意な上級生を通じて，授業設計の課題や解決策を議論した．

は「映像」チームに入って，各チーム原則 2 名ずつ

4 年生の前期には，授業設計の観点を個々に決定で活動した．

した上で，初年次のプログラミング授業が開始され「教育」チームは，初年次学生の実践的な学修ニるまでの期間に，ディスカッション，教材の作成とーズを満たすために，ロボットを用いた課題を開発

修正を繰り返しながら，教育コンテンツという形でした．彼らは，現行機材だけでなく，最新バージョ

学修成果を具体的に可視化した．また，新たに活動

ンや他社製のロボットを含む機材の幅広い利用をを開始した 3 年生に対して，ロボットやソフトウェ

考慮し，現行機材の故障にも対応できるようバックアの使用方法について簡単なコーチングの体験を

アッププランの検討を行うことができた．

した．プログラミング授業終了後には，個人情報を「映像」チームは，ロボットの走行動画などの視削除した状態で教員から提示される初年次学生に覚的な教材を制作した．さらに，授業設計プロセス

対する授業アンケートの総括にもとづき授業設計のディスカッションを映像で記録し，活動を客観的の振り返りを行い，卒業論文としてまとめた．

に振り返ることができるようにした．

このように，上級生が自らの学修経験を積極的に「都市計画」チームは，ロボットの走行コースと振り返り，それを新しい教育コンテンツの創造に反都市模型の制作を担当し，初年次学生が興味を持ち映させる機会を設けた．

やすい学修環境の提供を目指した．立体的な模型は，
学生に実世界の問題解決に近い体験を提供するこ3とができた．

多角的な視点からの授業設計

そして，チーム合同のディスカッションを通じて，各上級生の得意分野やスキルを活用して解決策を

授業設計の活動は，上級生がデザイン思考を活用提案したり，各チームが直面していた問題点や新たして，自身の学修経験，これまでの上級生の取り組なアイデアの必要性を見出したりすることができ，み，初年次学生の学習環境など様々な要因を考慮し異なる視点を持つ仲間と共に学ぶことの価値を示ながら 2018 年度から継続的に進めてきた．

すことができた．

- 136 -

また，自分のチーム内での活動に留まらず，チーこのような課題に対応するためには，たとえば，

ム間の協力や柔軟な役割分担を重視した．このよう3 年生の配属初期に 4 年生と合同で行うアイスブレ

な相互協力は，上級生が自らの学びを深めながら，

イクやグループワークを通じて，学生間のコミュニ

チーム全体の問題解決能力を高める機会となった

ケーションと協力関係を強化することが考えられと思われる．

る．また，授業設計においては，テーマを細分化しこの取り組みでは，「救急車の移動を模したロボたり，設計プロセスの達成度の可視化をしたりする

ットの走行」という課題が生まれ，上級生は医療系など，各上級生のニーズや状況に応じて柔軟に対応の学びに関連する実践的な課題を開発することができるよう，教員が適切な指導を行うことが重要でできた．このように，新たなアイデアの実現に向けある．具体的には，モチベーション維持が困難な上て，他のチームと連携することで，より創造的で実級生に対しては，スモールステップとして，まず既現可能な解決策を生み出すことができた．上級生は存の課題を部分的にアレンジすることを目標とす

多様な教材を用い，授業設計において包括的かつ学ることや，教材の組み立てや配置などの視覚的にも習者本位の学修体験を創出することができた．

達成感を得やすいタスクを提示することが有効ではないかと考えられる．これにより，上級生は自身に合った方法で授業設計に参加し，学習者本位の教育の枠組み内で自己の学修を深めることができると思われる．

5

まとめ
デザイン思考を取り入れた学習者本位のデータ

サイエンス教育として，上級生が初年次学生のプロ
グラミング授業を設計する取り組みを継続的に行ってきた．今回，授業設計の活動記録にもとづいて上級生に対する効果と課題を報告した．
授業設計に携わる上級生の人数，学生間の関係性などにより，授業設計の範囲は毎年上下した．しかし，上級生は，これまでの学修経験を深く振り返り，
図 1 授業設計の活動の様子受講した授業から得た知識や技能だけでなく，どのような学修戦略を用いてきたのかを包括的に考察

4できた．この自己反省を通じて，同じ授業設計の取授業設計における課題

り組みでも，多角的な視点から学びが可視化されるようになった．教育効果として，将来のデータサイ

本取り組みを始めた当初から，上級生が授業設計

エンス教育や職業における実践的なスキルや知識を行う際にはいくつかの課題が存在した．今回の取をどのように応用するかについての考察の契機をり組みで顕著だったのが，上級生のモチベーション提供できたと考えられる．

によって授業設計の範囲が大きく変動することでさらに，生成 AI など最新の情報技術を自らの学あった．特に，上級生の人数と上級生間のコミュニ

修にどのように統合し，学びに反映していくか，将ケーションの質が授業設計の範囲に大きな影響を来的な情報教育のニーズの予測と対応を考える活与えている様子が伺えた．一方，一部の上級生が今動も開始できた．このことは，データサイエンス教回設計対象としたプログラミング授業を初年次に育において，AI など急激な技術の進化に対しても，受講していないことは，特に影響が見られなかった．

学修者である学生自身が意見を形成しながら，それまた，就職活動との並行により，高いモチベーショを授業にも迅速に反映できることが期待できる．こンを持ちながらもコアタイム以外での活動が困難のように，授業設計を通じた学習者本位のデータサな時期があった上級生もいた．

イエンス教育ができたことは，学生だけでなく大学- 137 -

教育全体にとっても有益な方向性を示唆していると考えられる．

参考文献(1)

文部科学省高等教育局専門教育課：“数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度”，
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_da
tascience_ai/00002.htm（accessed 2014.2.1）.

(2)

柏野尊徳・中村珠希 (訳) ：“スタンフォード・
デザイン・ガイド デザイン思考 5 つのステップ”，スタンフォード大学ハッソ・プラットナー・デザイン研究所, 一般社団法人デザイン
思考研究所 (編), (2012)(3)

電気通信大学：“デザイン思考・データサイエンス（D×2 デンツー）プログラム”，https://dx2.inf.uec.ac.jp/index.html（accessed
2014.2.1）.

- 138 -

「対話型生成 AI」をテーマにした日本語ライティング教育の授業実践
坂井 美穂*，渕上 千香子**，東寺 祐亮**
* 日本文理大学 工学部 情報メディア学科** 日本文理大学 工学部

Classroom Practice of Japanese Writing Education on the
Theme of Conversational Generative AI
Miho SAKAI *, Chikako FUCHIGAMI **, Yusuke TOJI *** Department of Media Technologies, School of Engineering, Nippon Bunri University** School of Engineering, Nippon Bunri University
あらまし – 本稿では，日本文理大学の文章表現（日本語ライティング）講義で「対話型生成 AI」をテーマに用いた授業実践報告を行う．対象は 2023 年度入学生の 217 名の受講生のうち，アンケート回答に同意した学生のうち，第 1 回，第 5 回，第 7 回，第 15 回に出席し，10 回以上の講義を受講している学生 147 名である．対象の学生の「対話型生成 AI」の認知度や関心度などをはじめ，講義実践で使用後，どのような意見を持ったのかについて，共起ネットワークにより結果分析することを目的としている．本講義は後期に開講されており，講義開始 1 月後の学生の「対話型生成 AI」の認知度は 99.3%であったが，活用していない学生は 59.2%であった．また，講義で使用後，学習に「対話型生成 AI」を活用することに対し，反対の意見を持つ学生が認められた．その理由として，「正しい回答が導けない」「自らの頭で考えなくなる」と考えていることが浮き彫りにされた．
キーワード – 対立型生成 AI，反転学習，日本語ライティング，KHcoder，共起ネットワーク

1

はじめに

本学工学部 2023 年度入学生の文章表現（日本語ライティング）実践について報告する．本報告では，
217 名の 1 年時受講生のうち，第 1 回，5 回，7 回
15 回の講義に出席した学生のうち，アンケートおよび意見文の研究利用に同意した 147 名の回答を分析対象とした．全 15 回の講義の中，7 回目まで
は文章の基本的な内容について授業を行い，後半 9回で対話型生成 AI に関するテーマに入った．学生にも対話型生成 AI を利用させ，その必要性や，対話型生成 AI を学習に使うのに賛成か反対かについて意見文を作成させた．対話型生成 AI を活用する
前の認知率や活用率を調査後，講義時に活用させ，意見文を作成させた結果について報告を行う．なお，
本講義は，事前学習として意見文や資料の読み取りなどを短尺動画の指示に従って行い，講義時には事前学習の内容を校正，推敲するという反転学習の形式をとっている．

2

講義実践

本講義の実践内容について以下に示す（表１）．
高校卒業までに文章表現について体系的に学習していない学生層が多いのが本学の特徴である．そのため，前半には工学部に必要な図表や資料の読み取
り，また，文の推敲について体系的な学習時間を今
年度より設定した．なお，本学では入学時に日本語
プレイスメントテストで学力を判定しており，その結果により 1 年次受講生の 3 分の 1 が基礎学力講
座・国語（日本語のリメディアル教育科目）を受講している．

- 139 -

表 1 第 1 回から 15 回までの講義内容
講義回
1
2〜4
5〜7
6
7

8
9
10
11

12

13

14

15

講義内容

図表読み取り（オリエンテーション）
文の校正の仕方
図表読み取り推敲

PREP 型意見文の書き方
図表読み取りによる ChatGPT は必要
か不必要かに関する意見文

中学生までの学習利用に対話型生成
AI を利用することは賛成か反対か
中学生までの学習利用に対話型生成
AI を利用することは賛成か反対か

高校生が探求課題に対話型生成 AI を利用するのは賛成か反対か

大学生がレポート課題に対話型生成
AI を利用するのは賛成か反対か
指導教授が対話型生成 AI で作成した意見文を返却した理由についての考察意見文
生成 AI を課題に使うための正しい使い方についての考察意見文

これまでのすべての意見文の振り返
り曼荼羅の作成から得られたあなたと対話型生成 AI との向き合い方

図1

2.1.2

2023 年度生 対話型生成 AI の認知率および使用率(N=147)
状況別利用人数

どのような状況の時に対話型生成 AI を活用しているか調査したところ，「使用したことがない」が59 名で最多であった（図 2）．このことから，対話型生成 AI の活用の方法やプロンプトの書き方を学習していないため，うまく活用している学生と活用できていない学生とに二極化していることが判明した．

あなたのこれからの学習に対話型生
成 AI を利用することは必要か不必要か

8 回目以降には「対話型生成 AI」をテーマとし，講義内で対話型生成 AI のプロンプトの書き方を指定し，そこで回答してきた結果について，内容の正当性について，学生各自に調査させ，その体験を意見文に反映させるようにした．
2.1
2.1.1

アンケート結果の分析
対話型生成 AI の認知率および使用率

本学学生に第 5 回時対話型生成 AI の認知率について調査をしたところ，147 名中 143 名は認知しており，4 名が未認知であった．認知している学生のうち，「活用していない」が 87 名（59.2%）であり，「活用している(n=44)」「良く活用している(n=15)」の 1.42 倍を占めた（図 1）．

図２

2.1.3

2023 年度生 話型生成 AI 利用状況
(N=147)
最多活用の対話型生成 AI

そこで，第 7 回講義時に課題として指定したプロ
ンプトを対話型生成 AI に入力させ，その回答が「正しいか，正しくないか」調査させ，その体験文を意見文として作成させた．その際に ChatGPT，Microsoft
Bing AI，LINE AI チャットくんのいずれかを使うよう- 140 -

指示した．その結果，147 名中 133 名の学生がChatGPT を使用したことが判明した（図 3）．このことから，学生にとって「対話型生成 AI」とは，すな
わち ChatGPT という認識なのではないかと考えら
れた．

図3

2.1.4

2.2

147 名中無作為抽出をした 22 名の学生の意見文
を，KHcoder (1)(2)を用いて共起ネットワークを作成した（図 5）．
2023 年度生 最終意見文
図５2023 年度生 最多利用対話型生成 AI(N=147)
使用に関する関心度

共起ネットワーク(N=147，n＝22)

日本語ライティング講義の中で対話型生成 AI を使用させ，その回答に対する正誤等について，意見文を作成させていったところ，学生たちの対話型生
成 AI に関する関心度は，「使用してみたい」「かな
り使用してみたい」が 147 名中 117 名であった．

この共起ネットワークにおいても，デメリットとして「解答が不正確で誤解を招く」ことが認識されていることが示された．また，メリットとして「情報を効率よく得ることができる」ことや「正しい方法としてヒントとして使う」ことなどが挙げられて
いる．

3

図4

最終意見文の共起ネットワーク

2023 年度生 利用対話型生成 AI 関心度(N=147)「使用したくない」「全く使用したくない」と回答した学生の意見文から，使用したくない理由として「手早く回答が出てくるため，自ら考えなくなる」という考察が認められた．
一方で，「使用してみたい」「かなり使用してみた
い」と考えている学生は「ヒントをもらい，そこから深く自ら考察することができる」と対比した内容を考察していた．

おわりに「対話型生成 AI」
をテーマとした日本語ライティ
ング教育を行った．その中で，対話型生成 AI を使用したことのなかった学生に対し，適切な使い方を学ぶ機会も含めた内容にした．講義回数としては15 回であるが，事前学習による事前意見文や要約文の作成，講義時の作成，事後の再提出と 1 つのテーマについて 3 回学習する機会を設けている.多い
学生では 45 回分の日本語ライティングを行っていることになる．工学部の日本語ライティング教育は「技術」作文であり，「型」を覚えることで上達する．そのため，繰り返し学習が必要であり，「対話型生成 AI」についてもそのサポートツールとして，
正しい使い方を指導した上で使用させることが重要であると考えている．

- 141 -

参考文献
(1)

(2)

樋口 耕一：“量的コンテンツ分析への 2 段
階アプローチ: 赤毛のアンを使用した KH
Coder チュートリアル (パート I) ”，立命館
社会科学総説，第 52 巻，第 3 号: pp.77-91.
（2016）
樋口 耕一 ： “量的コンテンツ分析への 2
段階アプローチ: 赤毛のアンを使用した KH
Coder チュートリアル (パート II) ”，立命館
社会科学総説，第 53 巻，第 1 号，pp. 137147（2017）- 142 -

生成系 AI の間違いが減ってきた時代の解答者全員正解の課題での出題時における対応
小川 健** 専修大学 経済学部（国際経済）

How to respond to a question in which all respondents answer
correctly in an era when the number of mistakes in generative
AI is decreasing
Takeshi OGAWA** School of Economics, Senshu University
あらまし – 受講生に「考えさせる」ことを目的として，敢えて解答の質を問わない「解答者全員正解」の課題というものが存在する．
「解答者は」全員正解でも未解答者は NG となるので，自身で答えなければならな
い場合には少しでも考えさせる手段としては機能したが，生成系 AI が一般に普及するようになると考えずに生成系 AI に聞く事案が出てくるようになり，解答者全員正解問題の存在意義が問われることになった．生成
系 AI が結構間違える時代では生成系 AI の誤りを先に提示する等で，「脅しが効く範囲では」解答者全員正解
問題では対処ができたが，あまり生成系 AI が間違えなくなった時代・分野では誤答として提示し難くなってきた．そこで敢えて適切な事前質問を入れた上で事前質問を伏せて本質問と解答の例を画像提示し，活用したい場合はより深めることとする等の手が考えられる．これは元の事前質問を問う形で本来のレポート問題にも応用できる．（400 字程度）
キーワード – 解答者全員正解，生成系 AI，事前質問，考えさせる目的，画像提示（5 つ程度）

1

はじめに

本報告では ChatGPT 等の生成系 AI が「間違えにくくなってきた」分野・時代において，解答者全員
正解の課題を出題する場合の対処策を考案する．

2

解答者全員正解の課題の必要性

2.1

解答者全員正解の課題とその意義

大学等の講義における課題にも様々なものがある．とりわけ，毎回課す種類の課題の中には，ドリル等で扱う選択式や語句・数値などの記入・入力などを想定した「正誤判定」の出来る問題のように「理解度を高める・問う」課題の他に，受講生に考えさせるため，という課題も必要になることがある．
その中でも直接成績の主たる部分を評価するためではなく，その分野における興味・関心を高める
ためや，広く考えてもらうため，など様々な目的で受講生に考えさせるため，という課題を課す場合，

必ずしも点数差を付けて受講生に返す（フィードバ
ックする）ことが必ずしも好ましくないこともある．
とりわけ，単位認定要件としてその課題をできるだけ確実に取り組ませたい場合，その点数差を付けて返すことにより点数が取れていなくて単位が絶望的になって受講を放棄してしまう危険性や，それを防ぐために出し直しなどを課して・許してしまうと教員の負担が過剰になってしまう．そもそもそれだけの点数を「毎週課す種類の」課題について，正誤判定による自動採点でもない限りは毎週確実に点数が返せる場合とも限らない．添削やフィードバ
ックコメントを個別に付けての返却などはもっとその要素が強く，「毎週課す種類の」課題では教員の負担が過剰になってしまう危険性がある．
そこで必要となる手段の 1 つが「解答者全員正解」
方式の問題である．課題 0 の講義回については「(単位認定要件や)試験に出る度合いなど次第では聞かなくても良い」等の判断をされる危険性もあり，使われる方法である．
「解答者全員正解」なら答えていない・出さない場合には成績への悪影響が出るた
め，使われることがある．その中には幾つか選んで- 143 -

次の回の講義等に取り上げて解説する種類のフィードバックをする事例もあるが，個別にフィードバ
ックをする必要がないことが大きな特徴である．とりわけ記述式解答問題の場合には大事になる．
2.2

解答者全員正解の課題の可能性

この「解答者全員正解」の問題については，調べたり話し合ったりして答えさせる「ややレベルの高い」問題を課すことも出来れば，「正解のない」問題を敢えて問う場合も考えられる．
実際に報告者が出題した事例には次のようなものがある．
「細野(2001)によるオプション取引の説明(一部改変)について(1)，あなたが提案されたら乗るか乗らないかを理由付けて述べ，こうした方式をとる講義が何故少ないか理由を考えましょう。」この問題は国際金融を扱う国際経済論 2（専修大学・経済学部，現代経済学科 2 年次以上・生活環境経済学
科 3 年次以上向け）の中で出題したものであり（3回目），外国為替レートの変動リスクを自分で管理するためのデリバティブ取引の 1 つとしてのオプション取引について，大学の試験と単位に置き換えて（普段 80 点を取る能力はあるがムラも有り 100
点満点も 50 点も有り得るが，60 点を下回ると単位が出なくなる場合，受けた点数から 10 点引いて成績とするがその結果が 60 点を下回った場合は 60 点で出すとした説明を提案した場合に乗るか乗らな
いか：10 点分がオプションの手数料，オプションの権利となるのが 60 点）出したものであるが，この問題については 2023(令和 5)年度の受講生の 1 人
よりこうした課題の方法に関して肯定的に評価した上で「『こうした方式をとる講義がなぜ少ないか
理由を考えましょう。
』のところは講義の枠を超えて、自分の生活態度を改めて見直すきっかけになったと思います。」などの声が出た．

3
3.1

生成系 AI の与える影響
生成系 AI で作られると検証ができない

この課題における重要な点として本人が（幾分かでも）考え答えることが挙がる．
しかし，ChatGPT 等の（対話型）生成系 AI が一般に普及することによって，正解かどうかはともかく「質問文に対して」受講生が考えること無く或る種の「解答文」が簡単に手に入るようになった．
（旧
来でも宿題代行サービスなどを使われる危険性への対処はこの種類では出来ないが，「解答者全員正解」の場合には本質的には答えれば済むので，お金を出してまで依頼をする危険性は単位認定がかかった重要なレポート課題等と比べれば使われる危険性は少ないと考えられる．）
しかも Google 等の検索結果出てきたネット情報
をコピー＆ペーストする場合には「提出された解答文を検索し直す」ことである程度検証できるため，
コピペルナーを初めとする検証ソフト等で或る程度は対策できるが，ChatGPT 等の生成系 AI の作成
した「解答文」については幾つかの事情で難しい．
まず，生成系 AI の出してくる答えはネットの色々な情報の他に「事前に読み込ませた情報からも」答える場合が有り，その中にはネット検索だけでは必ずしも出てこない場合が有るからである．次に，生成系 AI には ChatGPT の他に BingAI や Google Bardを初め複数の生成系 AI があり，その全てを教員側が把握できていない場合も珍しくないからである．
そもそも生成系 AI は生成系 AI 自身が作成した答え
かどうかを自身で正確に判断できる訳ではない面があり，「生成系 AI で作成」との疑惑をかけて成績判定で引っ掛けた結果問題になった事案もある(2)．
3.2

初期の場合の脅しでは効かなくなる問題点

そのため，生成系 AI が一般に普及した時代においては「解答者全員正解」の問題を課題として出す
ことは少し難しくなった部分があり，対処策が必要となる．小川(2023)によると(3)，生成系 AI が一般に登場した直後であれば，受講生の多くが使い慣れていないことを逆手にとって先にこちらで ChatGPT等の生成系 AI にかけて出した解答文の例を画像提示し，「これ以外の」答えを，とすることで不慣れな受講生を中心に（不用意に悪用しない）一種の脅しとなる，ということが指摘されていた．
この方法には「ChatGPT 等の生成系 AI の使い方にも慣れ，AI に使われる人間でなく AI を活用できる人材となるべき」指摘の他にも次を指摘できる．
まず，ChatGPT 等の生成系 AI には 1 つの質問に対し複数の種類の答えを用意できる場合が少なくない．その全てを止める事が出来る訳ではなく，そのことを知っていればそれだけで ChatGPT 等の生成系 AI に聞くことを防げない．また，ChatGPT で出しても Google Bard など他の生成系 AI に聞いたとしたら答えは変わる訳で，本質的には防止策となっていない面がある．実際に或る報告者の担当科目では，何度言っても生成系 AI を利用したとしか思えない答えをほぼ毎回出し，その内容について聞いても「自分で答えた解答に対し」答えられなかったが，- 144 -

「生成系 AI を利用した」と断定する証拠は見つけられなかった事案が有った．
次に，この方法が機能するには基本的に ChatGPT等の生成系 AI が「充分な正解ではない」答えを出す場合が中心となり，かなり踏み込んで正解を出してきた場合には，それだけ受講生にとって答えられる選択肢が狭まる面が懸念として挙げられる．正解の数が多い問題や，正解は無く色々な観点を出せる問題ならともかく，受講生のレベルで浮かぶ観点数が少ない問題の場合には支障を来す．
実際に 2023(令和 5)年も 9 月頃になってくると，分野・内容によっては ChatGPT がかなりの正解を出してくる問題も出てきた．例えば先の科目で紹介
した 1 回目の課題で「AI の回答がほとんどの回答であるためそのほかの回答を考えようとするとかなり大変です．なので AI の回答をなしにしてしまうとかなり答えられる範囲が狭まってしまうしまうために AI の回答をなしにするのはやめてほしいです．AI をつかっていけないのではなく自分自身
でファクトチェックをしっかりと行い，参考にしながら自分自身の言葉で書くことが大切であるのではないでしょうか．
」という声が或る受講生から出たことからも分かる．
かと言って，この生成系 AI が出してきた答えとして提示したものを「そのまま使っても良い」としてしまうと，生成系 AI を「使うまでも無く」写してくる，という別の問題が生じる．
他にも，別の関連講義では「AI より優れた答えを求められても困る」など，生成系 AI の画像提示することで解答者全員正解の課題と理解していな
い反応なども見受けられた．
そこで，生成系 AI が比較的鋭い正解，ないし正解に近いものを出すようになった場合の解答者全
員正解の課題に対する対処を考える必要がある．これは本質的に貼り付け（コピー＆ペースト）を禁止
すれば済む問題では無く，例えば手書きで答えさせるとしても本質的には同じ問題が生じる．

4

活用したい場合はより深めること

ChatGPT 等の生成系 AI が踏み込んだ正解を出してしまう場合の対応策として，敢えて AI でそこそ
この正解が出るような「誘導をかけて」質問と解答文を画像提示した上で，「使いたい場合はより深めて」ということを取り入れてみた．

この方法の場合，「全く同じものを答える」という事は NG となるため，基本的にはこれ以外の答えを用意することになる．
ここで ChatGPT 等の生成系 AI に不慣れな場合，
ChatGPT 等に聞いてもこういう答えが出てくると認識することで，小川(2023)で取り上げた「不慣れな場合に対する脅し」の効果は継続する．
また，「AI が出してきた答え以外が思い浮かばなかった場合」には，その答えを活用しながら深めるという事になる．そのため，先に挙がった「その他の解答を考えようとするとかなり大変」という事態を防げる．この場合，正解に繋がるヒントを提示しているに近いので，そこから深めることで理解に繋がると考えられる．
とりわけこの方法は形を変えた「ヒントを出している」に近い面もあり，誤答の場合と違いとっかかりが無くて適当に答える危険性を防げる面がある．

5

おわりに

最後に，この方法では対処できない点について取り上げる．
まず，ChatGPT などを初めとする生成系 AI は 1
つの質問に対し「複数の種類の答えを出せる」部分
に対する対処にはなり切れていない部分がある．これは小川(2023)の方法でも今回の方法でも残る(3)．
次に，「この部分を深めろ」ということを ChatGPT等の生成系 AI に聞いてその「解答文」を出してくる危険性がある．しかし，これは旧来の「Google
等で検索をかけて調べようとするだけ調べようともしないことに比べればまだまし」と同レベルの指摘をすることが出来ると考えられる．
それから，（誤答ではなく）1 つの正解に繋がるものを提示してそれ以外とすることで，解答に対する時間を節約するなどの目的で「質の低い解答を」出すようになる可能性はある．但し，とっかかりが無くて適当に答える場合とのレベル差はそこまで考えにくい．
そして，次の指摘が或る受講生から出たことを指摘しておく必要がある．「私は Chat GDP が基本模範解答だと思っているので、それを深めろと言われても分かりません。
」これは次の図 1 の事例において発生したものである．先に取り上げた講義の 1
回目の課題において次の画像を提示した場合のものである．後から気付いたが「答えようとしないこ- 145 -

とは NG で質問するように」等対処は必要だろう．

図 1 問題の出た事例

参考文献
(1)

(2)

(3)

細野真宏：“カリスマ受験講師細野真宏の経済のニュースがよくわかる本 銀行・郵貯・生命保険編”，小学館，日本（2001）
Gigazine：“学生の提出課題を ChatGPT に「AIが書いたものか？」と聞くと「AI が書いた」と答えたので学生の半数以上が落第の危機に”，
https://gigazine.net/news/20230518-instructor-acc
uses-students-using-chatgpt/ （accessed 2024.02.05）
小川健：“取り組むことを重視した解答者全員
正解問題に対する生成系 AI 対策 1 年目の例”，
日本リメディアル教育学会 2023 全国大会 ICT
部会報告（2023）- 146 -

生成 AI により加速した医療系大学における DX 推進計画
二瓶 裕之*，西牧 可織** 北海道医療大学 情報センター

DX plans in medical universities accelerated by generative AI
Hiroyuki NIHEI *, Kaori NISHIMAKI ** Hoku-Iryo-u Network Information Center, Health Sciences University of Hokkaido
あらまし – 北海道医療大学では、かねてより内製化を進めてきた教育支援システムに、ＡＩの機能を拡充することで、さまざまな学びの場面で AI を活用する DX 推進計画を策定した。本計画の取り組みを加速したのが生成 AI である。生成 AI にロールプレイをさせて、AI が演じる教員、相談役、学生、画匠などを用意して、学生が AI とともに学びを深められるようにしながら、学生個人に最適化した学習者本位の教育に取り組んでいる。
キーワード – DX 推進計画，生成 AI，医療系大学，個別最適化，学習者本位

1

はじめに

2

大学教育における DX 化の全国的な拡充を目指
して、文部科学省は、2020 年度にデジタルを活用しDX 推進計画
図１は、本学 DX 推進計画の概略図である。かねた大学 高専教育高度化プラン(Plus-DX)を策定した。

てより内製化してきた教育支援システムに AI 解析

Plus-DX では、学生個人に最適化した学修者本位の機能を拡充することで、レポート作成、反転学習、教育の実現などが求められている。加えて、数理グループワークなどの様々な学びの場面で AI を活

データサイエンス

用することを目指している。今までにも、例えば、

AI 教育プログラム(MDASH)の認定制度も策定された。なかでも、MDASH リテラ

蓄積されてきたレポートやディスカッションのテ

シーレベルについては、全ての大学生 高専生が履

キストに対して機会学習をして、ワードクラウドな修できるように各高等教育機関が対応するように

どの自然言語処理による可視化、ニューラルネット

求められている。そのため、最近では、医療系大学

ワークによるクラスタリングなど個別最適化に向においても、MDASH リテラシーレベルの認定が進けた取り組みを進めてきた。

むなど、医療教育においても、今まさに DX の機運が高まってきたといえる(1)。

本計画の推進を加速させたのが生成 AI である。
生成 AI にロールプイ、つまり、AI に役割を持たせこのような中、北海道医療大学 以下、本学）がる、例えば、ＡＩが演じる教員、相談役、学生など策定した DX 推進計画(2)が Plus-DX に選定された。

を用意して、学生が AI とともに学びを深めた。

本学の DX 推進計画では、かねてより内製化を進めてきた教育支援システムに AI の機能を拡充することで、さまざまな学びの場面で AI を活用することを目指している。この計画の取り組みを加速したのが生成 AI である。
本稿では、生成 AI にロールプレイをさせて、AIが演じる教員、相談役、学生、画匠などを用意して、学生が AI とともに学びを深められるようにしながら DX 推進計画を加速させ、学生個人に最適化した学習者本位の教育に取り組んでいることについて

北海道医療大学 DX推進計画【内製化した教育支援システム】＋ 【学習ログ＋ＡＩ解析】
学
部
教
育
に
柔
軟
に
対
応
し
た
多
種
多
様
な
Ａ
Ｉ
を
活
用

【
学
習
ロ
グ
＋
Ａ
AI2が大学教育に必要なスキルの修得を支援
AI1がノートやレポートの文章チェックＩ・基礎学力の修得を支援したり学修方法なども指南・クラスの人がどのような用語でノートをまとめているのか、解○○を調べてどのような用語がノートに不足しているのかを指摘
析○○を調べて
みませんか
みませんか
】
○○を解いてAI4がグループワークを
✖
みませんか
コーチング
【
・グループの学びを刺激
生
成
AI3が反転学修を動機づけ
Ａ・一人の学びを刺激
Ｉ】
で○○の知識を
AI5が習熟度に合わせて最適なさ深めましょう演習問題を提示ら
・専門知識の定着を計画的に支援に拡
充
AI6（AI-eポートフォリオ）が学修記録から将来像（最終学年後期必須科目の総合得点など）を予測○○を追加してみませんか〇〇にPCを使ってみませんか

・例：現状の学修記録に基づくのが青色の予測値分布で、〇〇分野の学びを深めるとオレンジ色に向上する

報告する。

AIに役割を持たせて、学生個人に最適化された教育を実践

図 1 本学 DX 推進計画の概略図- 147 -

生成 AI にロールプイさせるために開発し、今も3.3

機能拡充を進めているのが「北海道医療大学生成

生成ＡＩが演じる学生

生成 AI が演じる学生にはグループワークに参加

AI 利用サービスサイト」である。本サイトでは、してもらった。プロンプトには、ディスカッション

Open AI 社の API を使い、生成 AI のモデルとしてのテーマの他に、複数の学生のキャラクターを設定

は、会話生成 AI として gpt-4、画像生成 AI としてしたうえで、これらの学生どうしがテーマに沿って

dall-e を 用 い て い る 。 gpt-4 に つ い て は 、ディスカッションを重ねる指示を記載した。これにChatCompletion. create コマンドの system パラメータ

より、例えば、大学に設置されていない学部の学生により、ロールプレイのためのプロンプトを指定しの意見に触れることができるなど、架空の学生ではている。

あるものの、既存の枠組を超えたディスカッションが展開できる。

生成 AI で加速した DX 推進計画

3

3.4

生成 AI が演じる画匠

生成 AI が演じる画匠にはプレゼンテーションで3.1

利用する画像を描画させた。利用したモデルは dall-

生成 AI が演じる教員

生成 AI が演じる教員には学生のレポートを添削させるようにした。利用したモデルは gpt -4 であり、教員を演じさせるために用いたプロンプトがルー
ブリック評価表である。ルーブリック評価表には、レポートに対する添削の観点と基準 ベンチマーク
からキャップストーン）があるが、今回、プロンプ
トとして利用したのが観点ごとのキャップストー

e であり、学生には、プロンプトとして、プレゼン
テーションで聴衆に伝達したい画像を文章として具象化させた。学生が想定した画像とは異なる画像が生成されることも少なくなかったが、画像生成を繰り返すことで目的とする画像も生成されるようになるなど、医療分野でも活用が広がる画像認識技
術への興味や関心を深めることができた。

ンである。
生成 AI は、観点ごとのキャップストーンを個別むすび

4

最適化して、レポートに欠けている点などを学生へ
フィードバックした。また、学生も、自身のレポートの修正や補完するだけでなく、自分のレポートが添削されることで、AI に対する反論や自分の見解を再評価するなど、AI の回答に対する適度な信頼と健全な懐疑心を培えるものと考える。
3.2

さまざまな学びの場面で AI を活用することで学習者本位の教育を目指した本学 DX 推進計画に、生成 AI を取り入れることで、計画の加速を図った。
生成 AI を取り入れることで、学生個人に最適化したフィードバックだけではなく、既存の枠組を超え生成 AI が演じる相談役

たディスカッション、さらには、医療分野でも活用

生成 AI が演じる相談役には学生からの質問に答が広がっている画像認識技術への関心を深めるなえてもらうようにした。著者らの授業では、授業がど、様々な観点から DX 推進計画の取り組みを加速

終わるたびに、学生に学んだことや感想を送信させすることができたと考える。今後も、生成 AI とのていたが、これらに合わせて、授業内容に関する質

向き合い方を模索しながら教育 DX を進めていき問も受け付けるようにした。生成 AI には、質問にたい。

合わせて、学んだことや感想、授業概要をプロンプ
トとして提示した。
生成 AI は、授業概要も考慮しながら、学生の質

参考文献

問に対して個別最適化されたフィードバックをした。また、相談相手として、学生が目指す医療専門(1)

職員を複数用意して、学生がどの専門職員から解答スをもらいたいのかを指定できる取り組みも始めている。AI が自身の質問に答えてくれることからも、

駒澤伸泰：“医学部におけるデータサイエン
AI 教育への提言”, 医学教育, vol. 51, No.

4, p. 348 (2021)(2)

二瓶 裕之：“医療系大学における学生参加型

学生は、適切な回答を引き出すために、自身の意見

AI 開発による学修者本位の教育の実現と普や考えを明確に表現し AI が理解できる具体的な指及”, 大学教育と情報 4(177) pp. 30-31 (2021)

示を出すことの重要性を学べるものと考える。

- 148 -

付録

大学 e ラーニング協議会
ニューズレター2023-11-17 NO.25

大学ｅラーニング協議会ニューズレター
発 行:大学 e ラーニング協議会 事務局

1. 協議会活動方針
会⾧ 小松川 浩
公立千歳科学技術大学

本年は、昨年同様に、「学修者本位の教育」実現に向けて必要な学習環境について協議を進めます。
「学修者本位の教育」では、学習者が自らの意思で到達目標を設定し、学びを確認しながら達成をしていくことが求められます。このためには、学習の取組状況を常に自ら振り返り、その学習成果を学習者及び教師双方で可視化・共有していくことが重要となります。さらに、数理データサイ
エンスや AI、またデジタル×グリーンのような社会や世界の要請に基づく基盤的な学習内容を各大学で実施していくことも必要になっています。これらを実現するには、学習者が主体的に学習を進めるためのオンライン環境の整備、また学習成果を可視化する e ポートフォリオ環境の整備などが重要となります。また、今年の大規模言語モデルの進展に伴い、AI 利活用による学習支援サービ
スの高度化も期待されます。
本協議会でも、教育 DX における学習データの利活用を意識して、Learning Analytics を通じた学
習分析、教学 IR での利活用をテーマに部会を中心に情報の共有を図ります。第一部会では、Moodleを中心として、教育 DX を推進する上での拡張機能について協議を行います。第二部会では、昨年と継続して数理データサイエンスの CBT の整備と、Moodle との LTI 接続による CAT（アダプティブ）の提供を図ります。第三部会は、生成系 AI を中心とした事例の収集に努めます。

2. 加盟組織一覧
会⾧
代表幹事校
事務局⾧
監査校
渉外
幹事校

小松川 浩（公立千歳科学技術大学）
公立千歳科学技術大学
望月 雅光（創価大学）
岩手県立大学、長岡技術科学大学
森 祥寛（金沢大学）
岩手県立大学、愛媛大学、大手前大学、金沢大学、熊本大学、
公立千歳科学技術大学、佐賀大学、信州大学、創価大学、帝塚山大学、
長岡技術科学大学、山梨大学- 150 -

加盟大学

愛知大学、江戸川大学、大阪工業大学、大阪大学、岡山理科大学、尾道市立大学、
金沢学院大学、金沢工業大学、畿央大学、九州工業大学、京都情報大学院大学、
桜の聖母短期大学、札幌学院大学、札幌大学、湘南工科大学、
仁愛女子短期大学、清泉女子大学、中信金融管理學院、電気通信大学、
東洋大学、徳島大学、長崎国際大学、長崎大学教育開発機構、名古屋学院大学、日本工業大学、八戸工業大学、北星学園大学、兵庫医科大学、
福岡女学院大学、防衛大学校、法政大学、北海道医療大学、三重大学、武蔵野大学、明海大学、桃山学院大学、酪農学園大学、和歌山大学

賛助会員

一般社団法人大学コンソーシアムひょうご神戸、NPO 法人サイバー・キャンパス・コンソーシアム TIES、株式会社カルク、
株式会社デジタル・エデュケーショナル・サポート、株式会社ナレロー、
株式会社ネットラーニング、株式会社メイドインクリニック、
公益財団法人日本漢字能力検定協会、こだまリサーチ株式会社、
ユニコネクト株式会社
50 音順 加盟大学 50 校 賛助会員 10 社（2023 年 10 月 31 日現在）

3. 2022 年度 UeLA フォーラム・総会の報告
UeLA 事務局
1）2022 年度フォーラム
2023 年 3 月 4 日・5 日、「DX による学習成果の可視化がもたらすもの、何ができるか、 何が変革できるか」をテーマに、現地、創価大学と Zoom のハイブリッド形式で、フォーラムを開催いたしました。
4 日、午前の部では、第 1・第 2 部会主催による、信州大学の活用事例及び、共通基盤教材の CBT利用開始と利用方法についての事例報告がありました。
午後の部では、基調講演として、文部科学省高等教育局高等教育政策室 課長補佐 高橋 浩太朗
氏による「これからの質保証と学修成果の可視化」について、また特別講演として、法政大学 教育
開発支援機構 教育開発・学習支援センター長・生命科学部教授 山本 兼由氏による「個別最適な「実践知」の育みを支援する HOSEI Hi-DX」について、Avinton ジャパン株式会社 代表取締役 中瀬 幸子氏による、「予測不可能な時代の企業研修 社会人前期間に期待したい経験と企業連携事例」
についてのテーマでご講演いただきました。その後第 3 部会主催による事例報告として、創価大学
小澤 潤氏、熊本大学 喜多 敏博氏にご講演いただきました。
また、5 日には、日本リメディアル教育学会（JADE）ICT 活用教育部会との共催により、計 10 件の研究発表が行われました。フォーラムには 169 名（現地 66・Zoom103)の方にご参加いただきました。ご参加いただいた皆様、ご協力いただいた皆様に、改めて感謝申し上げます。なお、フォー
ラム予稿集および発表資料は、下記のアドレスにて公開しております。
UeLA・JADE 合同フォーラム予稿集
https://uela.jp/proceedings/- 151 -

2）2022 年度総会
フォーラム同日（2023 年 3 月 4 日）、2022 年度総会が開催されました。審議事項、報告事項は以下の通りで、全て承認されました。

 審議事項
1.
2.
3.
4.

規約の変更について決算について予算について監査校の承認について

 報告事項
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

2023 年度の会長について
2023 年度の事務局長について
2022 年度加盟校・退会校
UeLA&JADE 合同フォーラム 2022 について
部会実施報告共通基盤教材利用状況
2023 年度代表幹事校について

4. 協議会活動報告
 2022 年度
開催日
5月
7月
8月
9月
10 月
11 月
11 月
12 月
2023 年
2月
2月
3月
3月
3月
3月
2022 年

開催方式
10 日 幹事校ミーティングZoom
6 日 部会ミーティング
Zoom
24 日 幹事校ミーティング
Zoom
16 日 事務局ミーティング
Zoom
18 日 事務局ミーティングZoom
7 日 幹事校ミーティング・事務局ミーティングZoom
2 日 コンテンツ・教材共有部会 ミニ勉強会
Zoom
28 日 幹事校ミーティング・事務局ミーティング
Zoom
14 日 システム運用部会 ミニ講習会
Zoom
25 日 システム運用部会 入門ワークショップ
Zoom※ハイブリッド
3 日 幹事校ミーティング〃
4・5 日 UeLA&JADE 合同フォーラム 2022〃
4 日 2022 年度総会
現地
9 日 システム運用部会 情報交換会※ハイブリッド（創価大学・Zoom）- 152 -

 2023 年度
開催日
2023 年 4 月
5月
6月
7月
8月
9月
8月
8月
9月
10 月

24 日 事務局ミーティング
15 日 幹事校ミーティング
16 日 大学 ICT 推進協議会イベント（システム運用部会協力）
31 日 幹事校ミーティング
7 日 ICT 活用教育事例部会| 「ChatGPT 等の AI 対話サービスおよび e ポートフォリ
15 日 オの利活用に関するアンケート」実施
22 日 JADEICT 活用教育部会＆UeLA 第三部会合同セッション
29 日 システム運用部会イベント教育システム情報学会
29 日 幹事校ミーティング
6 日 事務局会議

開催方式
Zoom
Zoom
現地
Zoom
―
現地
現地・Zoom
Zoom
Zoom

5. 部会活動報告・活動予定
1）第一部会 部会⾧ 大西 淑雅（九州工業大学）
本部会では、システムの構築・運用に関するノウハウの共有を図っています。近年の ICT を活用した教育の増加を考慮し、「システム連携」をテーマに、様々なトピックをとりあげて部会活動を行っています。2022 年度には、2 つの部会イベント（ホームページ参照）を開催しました。また、フォーラム併設の部会ワークショップでは、「LTI による LMS の機能拡張」の事例を紹介しました。
今後は、新村先生（副部会長・信州大学）と共に、部会活動を増やす計画です。2023 年度のフォーラム初日（午前中）には、「LMS の持続的な運用・管理」をテーマに、第一部会の事例報告を予定しています。さらに、ゆるい部会ミーティングを「フォーラムの情報交換会」の直前に開催し、より具体的な情報を、対面で交換できる時間も確保しています。ぜひ、部会ミーティング（３部会とも実施予定・移動可）にもご参加ください。なお、今後の活動予定などの情報は、ホームページ
をご確認ください。
2022 年度活動報告：
1. ブラウザからプログラミング言語 Python を実行できるサービス「GoogleColab」を用いて、JupyterNotebook を各自試してみる入門ワークショップを開催しました。表計算ソフトウェアでは読み込めないような巨大なデータファイルを読み込み、その統計量を計算・可視化する手順を学ぶことができました。
2. Moodle に実装されている、MoodleAPI のワークショップを開催しました。また、オンラインスト
レージ NextCloud の API の使い方についても簡単に解説しました。MoodleAPI を利用することで、
Moodle 上の情報を取得やユーザ管理などの自動化の事例を紹介することができました。
参加者は 15 名。

- 153 -

2023 年度活動予定
1. LMS の持続的な運用・管理に関する事例紹介（2024 年 2 月 28 日午前中・フォーラム併設）および部会ミーティング「LMS の持続的な運用・管理に関する情報交換会」（2024 年 2 月 28 日夕方・
フォーラム情報交換会）
2. ビデオ会議サービスにおける API 連携の事例紹介（2024 年 1 月オンライン開催予定）
2）第二部会 部会⾧ 山川 広人（公立千歳科学技術大学）
2022 年度活動報告
2022 年 11 月に、UeLA 共通基盤システムの利用事例をテーマとしたミニ勉強会を行いました。勉
強会では、共通基盤システムで最も利用のニーズが多い入学前教育の中での活用について、山梨大学・公立千歳科学技術大学・愛知大学の先駆的な取り組みのご紹介をいただき、教材利用の知見を深めました。また 2023 年 3 月の UeLA フォーラムでは、部会ワークショップとして、共通基盤シ
ステム内の CBT システムの利用方法についての講習会を実施しました。
2023 年度活動予定
引き続き、共通基盤を用いたシステム・教材の共有とその活用方法の拡大に努めていいきます。特に昨今は大学等における LTI（Learning Tools Interoperability）型の教材やツールの共有も注目を浴び始めており、こうした LTI ツールをどのように共通基盤に取り入れるか検討を進めていきます。また、各大学からの新たな教材の共有の実現などにも力をいれ進めていきます。
3）第三部会 部会⾧ 日永 龍彦（山梨大学）
2022 年末から第 3 部会長を担当することになりました山梨大学の日永龍彦です。第 3 部会の活動
内容は、第 1、第 2 部会と連携して、実際に協議会加盟大学が提供し合うシステムや教材等を活用
して、教育実践を図り、そのノウハウや知見を協議会内で共有することです。2023 年度は会員校の皆様を対象に生成 AI とポートフォリオに関する利用事例のアンケートを実施しました。総会・フォーラムで結果報告と事例報告を行う予定です。また、あらためて本部会加盟の皆さんの意向をう
かがい、それにそった活動を展開したいと思います。
活動報告2023 年 8 月から 9 月にかけて、本協議会および日本リメディアル教育学会 ICT 活用教育部会を対象として生成 AI とポートフォリオに関する利用事例のアンケートを実施した。また、本アンケートとの連動企画として、8 月 22 日には日本リメディアル教育学会全国大会（会場：江戸川大学）
において ICT 活用教育部会企画により同部会及び本部会による合同セッション「Generative AI 時代の到来と ICT 活用教育（AI を活用した教育の設計や実践）」を開催した。
今年度の総会・フォーラムでは上記アンケートの結果概要報告と生成 AI およびポートフォリオの活用事例報告を予定している。

- 154 -

6. 2023 年度フォーラム・総会について
1）UeLA & JADE 合同フォーラム 2023 趣旨
本フォーラムは、学習成果の可視化と教育 DX の推進というテーマで、令和 6 年 2 月 28 日～29
日に、公立千歳科学技術大学（北海道千歳市）で開催を致します。本年は、e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアムとの共同開催となります。
本フォーラムでは、「学修者本位の教育」を実現するために必要な教育システムは何かを主テー
マに協議会を開催します。学習者自らが、学習目標を自覚して、それに向けて着実に学習を行える
仕組みが必要です。このためには、学習者の学習状況を判断して、それに応じた学習支援を図れる
教育システムの実現が求められます。昨今の生成系 AI の登場により、AI を活用した学習支援も期待されます。また、学習の成果を蓄積して、それを共有する仕組みとしての e ポートフォリオも重要な教育システムとして期待されます。
本フォーラムでは、基調講演に文部科学省から学修者本位の教育の重要性について講話を頂きます。その上で、金沢工業大学の山本知仁先生に、教育 DX に関連したご講演を頂きます。また本フォーラムは、e ポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアムとの共同開催としています。
e ポートフォリオの取組として、大阪公立大学の星野聡孝先生にご講演を頂きます。
また、29 日は、8 大学連携事業の事例報告や日本リメディアル教育学会との共同発表会を開催します。さらに、午後からは、教育システム情報学会北海道支部との共催イベントを予定しています。28 日の夜は、関係者で集まり、情報交換会も予定しています。是非、皆様お集まり頂き、情報交換をして頂ければ幸いです。
公立千歳科学技術大学 小松川浩
2）UeLA & JADE 合同フォーラム 2023 概要

 日時 2024 年 2 月 28 日（水）、29 日（木）
会場
テーマ
内容

公立千歳科学技術大学大学（現地と Zoom のハイブリッド）
学習成果の可視化と教育の DX について
基調講演
事例報告 1
事例報告 2
特別講演 1
特別講演 2
総会

文部科学省に依頼中
山梨大学
東京工業大学教育革新センター 畠山久先生「理工系総合大学における LMS の運用の現状と将来（仮））大阪公立大学高等教育研究開発センター 星野先生
金沢工業大学情報学部 情報工学系 情報工学科 山本知仁先生- 155 -

7. 共通基盤のご案内
1）共通基盤システム活用のご案内
協議会では、文部科学省の補助事業で行っておりました大学間共同教育連携事業の成果を引き継ぎ、本協議会会員向けサービスとして、基盤教育向けの e ラーニング教材の共同利用を開始しました。初年次教育等にむけた汎用的な教材の整備と共有を狙っており、数学（中学・高校・大学初級）、
日本語、英語、情報、SPI 対策といった科目を提供しています。
会員大学は、試験利用期間（1 年間程度）は無料で、本格利用に際しては年間 7 万円で、どの科目でも利用可能としています。詳しくは、協議会ホームページ内の特設サイト https://uela.jp/system/ をご覧ください。

2）大学間連携 FD 研修 要請のご案内
協議会では、ICT を活用した FD 研修やシステムに関する利用説明に対する、大学間の調整を行っています。
上記の共通基盤を活用した事例の紹介、入学前教育の実践事例、反転学習の取組み、また、Moodleの運用方法等、連携大学が提供可能な情報について、講師派遣の形で、各大学の FD 研修などに派遣をいたします。
協議会 HP の「視察・講師派遣」ページをご覧いただき、ご興味のある大学は、UeLA 共通基盤問
い合わせ窓口 kiban@uela.jp までご連絡ください。
「視察・講師派遣」ページ：https://uela.jp/visit/

8. 入会のご案内
当協議会は、日本における e ラーニングを先導的に推進している大学が集まり、教育・運用方法に関する知識交流を図りながら、緩やかな大学連携の在り方を検討していくことを目的とし、2009 年 2 月 6 日に設立をいたしました。
お陰様をもちまして、加盟組織も 60 機関（2023 年 10 月末現在）となり、今後も当協議会の目的である、e ラーニングに関するノウハウ（知識）や、教育方法と密接に連携した FD の取組などを積極的に公開し、e ラーニングを活用した効果的な授業展開や新たな教育方法の確立を目指すべ
く、協議会運営を行って参りたいと考えております。
つきましては、部会の活動紹介ならびに本協議会規約をご覧頂き、加盟についてご検討頂けま
したら幸いでございます。
なお、加盟を希望される場合は、加盟申込ページ https://uela.jp/membership/application/ のファイ
ル提出フォームより、「大学 e ラーニング協議会 加盟申込書」をご提出頂きますよう、よろしくお願い申し上げます。

- 156 -

9. 事務局からのご案内
1）会費納入のお願い
2022 年度および 2023 年度の会費未納の機関は、納入をよろしくお願いいたします。

 振込口座銀 行 名：

三井住友銀行支 店 名：

西宮支店（店番 370）

口座番号：

普通 8954271

口座名義：

ﾀﾞｲｶﾞｸｲｰﾗｰﾆﾝｸﾞｷﾖｳｷﾞｶｲ ｶｲﾁｮｳ ｺﾏﾂｶﾞﾜ ﾋﾛｼ
大学 e ラーニング協議会 会長 小松川 浩※この度、振込先金融機関口座が変更になりました。

2）加盟大学イベント案内
加盟大学主催のフォーラム等の案内を当協議会ホームページ上でご案内させていただいております。掲載を希望する大学は事務局までご連絡ください。
協議会加盟大学の皆様が学会表彰を受けられたニュース等もニューズレターに掲載させていた
だきたいので、情報がございましたら是非お寄せください。

大学ｅラーニング協議会ニューズレター NO.25
発
行：大学ｅラーニング協議会 事務局
発 行 日：2023 年 11 月 17 日
お 問 合 せ：office@uela.jp- 157 -

企業広告

- 158 -

- 159 -東雲研究所
合同会社東雲研究所は、創業以来イーラーニングシステムを中心としたシステム開発と、技術に関する相談・代行サービス「東雲メンバーズ」でお客様の「独創」をサポートする企業です。

｢東雲メンバーズ」ではこん な事も相談出来ます｡新しい研究をしたいんだけど、どうやって実現すれば良いか相談したい・これから学会のサイトを立ち上げたいけど、どのサービスが一番

亀
●

》●

〆

いいのか分からない）（･クラウドサービスの使い方が難しくてよく分からない･ LMSサーバを自分でメンテナンスしているけど、誰かに任せたい｡新しくWebサイトやLMSを構築したいけど、サーバの構築方法をお願いしたい

弊社に、まるっとお任せ下さい！
東雲研究所は相談窓口からシステム構築・保守業務を「まるっと」対応出来る体制を整えています。
LMSのプラグイン開発も開発経験豊富です。
科研費など限られた予算の中でのシステム開発も得意としておりますので、ぜひご連絡ください。

合同会社東雲研究所/ Shinonome Laboratory LLC.
〒060－0032

北海道札幌市中央区北2条東1丁目3-3サンマウンテンビル3階CreativeLounge SHARE内
https://shinonome.co｡jp / info@shinonome.co.jp- 160 -

アクセラレーターパック for Azure OpenAI Service
ChatGPTをMicrosoft Azure で安全に利用し、企業の「業務」DX推進を支援する

アクセラレーターパック for Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service の高度な言語AIを、社外への情報流出を防ぎデータガバナンスを実現す
るセキュアな環境下で活用できるパッケージソリューションです。
1.

セキュアな構成でデータガバナンスが強化
•

2.

特
徴

業務活用に合わせたUIの提供•

3.

Microsoft Teams や、ChatGPTのようなチャットUI、また特定業務に合わせたUIなど、複数のUIからお客様の活用シーンに応じて最適なUIを選択できます。

トークン数（課金）の最適化•

4.

インターネットを経由せずにVPNやPrivate Link等の Azure の機能を利用することで、閉域でOpenAIが利用可能です。

使いすぎを防ぐためにプロンプト毎のトークン数の制限を設けることができます。

利用ログの蓄積、分析•

Azure Cosmos DB や、Azure Synapse Analytics を組み合わせることにより、利用者のプロンプトや利用ログの蓄積、分析が可能になります。さらなる活用方法の企画にも役立ちます。

本ソリューションをご利用時の価値向上GPT構築のロードマップ（本ソリューションは以下のステップ1となります。）

ロ
ー
ド
マ
ッ
プ

1.

ご利用時の環境の準備

Azure OpenAI Service を用いて業務活用できるChatGPT 環境実装

2.

業務への活用

社内のデータソースを活用して特定業務向けGPT環境の実装

3.

分析

Step2と並行で収集したログデータの可視化/分析を行い、さらなる活用方法の企画

4.

改善・修正

分析内容を踏まえて、自社サービスの価値向上の活用提供する Azure 環境

基
本
ア
ー
キ
テ
ク
チ
ャ

貴社 IP 環境、Azure
NSG により貴社 IP を許可し接続先を限定

OpenAI Service

OpenAI Serviceは、言語処理AIの最新技術であるGPT-4に基づいて構築されたAPIプラットフォームで、自然言語によるコミュニケーション
に関する多様なタスクに柔軟に対応します。

Cosmos DB
Cosmos DBは、通常のデータベースでは管理が難しいOpenAIとのやり取りを柔軟に管理することが出来ます。
履歴の管理やトークン数制限といった部分を行います。

お客様環境

Functions
サーバーレスアーキテクチャに基づくイベント駆動型のコンピュー
ティングサービスです。３つのサービスをつなぐ役割を担当します。

Static Web Apps
静的ウェブサイトのホスティングに最適なプラットフォーム。お客様が利用するChatGPTのインターフェースとして利用します。

初期費用：300万(税抜) 提供期間目安：3ヶ月〜※Azureアカウントはお客様環境を想定しております。詳細はお問い合わせください。
提供パートナー｜株式会社ナレッジコミュニケーション
https://www.knowledgecommunication.jp

住所
MAIL

: 千葉県市川市相之川3-13-23丸伝小川ビル3F: cloud@knowledgecommunication.jp※ このリーフレットの内容は、2022 年 6 月現在のものです。 ※ 本書は情報提供を目的としており、サービス内容、製品内容については予告なく変更する場合があります。 予めご了承ください。
※ 記載されている会社名および製品名は各社の商標または登録商標です。※ 使用している画像はイメージです。

日本マイクロソフト株式会社

108-0075 東京都港区港南2-16-3品川グランドセントラルタワー- 161 -

DX 時 代の人材育成を加速し、スキルを証明する

オープンバッジ「 学 歴 」から「 学 習 歴 」が 重 視され る時 代 。

何 を 学 び 、どのような スキル の 習 得と資 格 を 保 有して いる人 材 か
オープ ンバッジの 導入で、資 格 やスキル を可 視 化し 、人 材 育 成 の 加 速と活 用を 促 進 する革 新 的 なソリューション

資格・保有スキルの明示・可視化 を 実現

デジタルバッジであるオープンバッジによって、
学習歴・資格・スキルを一目瞭然にします

学習やスキル習得の学 習 成 果 やスキルを 可 視 化 するバッジ 取 得 は 、受領者は学習成果をSNS、メールの署名などで簡単に共有し、スキル

モチベーションアップへ 受講者のモチベーションをアップします

バッジ で アピールを示すことができます

可視化され シェア されるバッジがシェアされることで、高い宣伝力と波及効

バッジの高い 波及効果

世界技術標準規格 と改ざんされない確かな証明- 162 -

果を生み出します（2020年時点で4330万個発行）

オープンバッジの世界標準規格認定を受けた

プラットホームによる容易な管理と拡張性に加え、ブロックチェーン技術により改ざんをも防止します- 163 -