資料４
PRESS RELEASE

令 和 6 年 5 月 23 日

わずか 1 日 5 分の e ラーニングが総合的英語能力試験（GTEC®*1）スコアを上げられることを支持する研究成果が主要雑誌に掲載（世界初）
新たなテスト原理により知識習得はコンピュータに任せられる時代が到来◆発表のポイント・岡山大学の学部 1 年生全員対象に新型 e ラーニング（マイクロステップ・スタディ:MSS）を提供した結果、わずか 1 日 5 分程度の英単語学習が GTEC のスコアを向上させられることを支持する結果が世界で初めて得られ、日本心理学会発行の学術雑誌「心理学研究」に掲載されました。進級要件を課す効果も得られた他、高校生対象の英検®*2 のスコアにも同様の結果が得られています（同時プレスリリース）。GTEC や英検等のスコアを上げられるｅラーニングの報告は学術的になく、世界初の成果です。
・言語能力の基盤は長期記憶のうち潜在記憶ですが、これまで日常の学習効果を潜在記憶レベルで連続測定することは不可能でした。岡山大学大学院教育学研究科附属実践データサイエ
ンスセンター寺澤研究室は、全く新しいテスト原理で、一夜漬けの学習効果を排除し、実力の学習効果（潜在記憶）を高精度に測定することを可能にしました。それにより、何千という英単語の一つ一つについて、実力を正確に推定し、完全習得したと判定された英単語を学習から除外(評価の自動化)し学習効率を上げることに成功しました。
・評価の自動化も世界初で、今後教師等がドリルやテストの作成、採点等をする必要がなくなります。
内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期（ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術／学習支援技術、プログラムディレクター：安西祐一郎、管理法人：国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構[NEDO]）の委託事業（2018-2020）により、岡山大学が教養英語の課外学習支援システムとして導入した e ラーニング（MSS）が、総合的な英語力を測る GTEC のスコアを上げられることを支持する有意な研究結果（世界初）が主要雑誌（心理学研究）に掲載されました。
特筆できるのは、1 日わずか 5 分程度の MSS がスコアを上げることが科学的に支持された点です。同様の報告は過去になく、それは MSS が効率的な知識習得を可能にしていることを意味しています。その背景には、①新しいテスト原理による評価の自動化と、言語・知識の基盤とされる②潜在記憶（implicit memory）に関する理論と研究成果の活用があります。その概略は次の通りです。
①新しいテスト原理は、学習者ごとに、膨大な問題（英単語など）を網羅し、その一つ一つについて、テストを何度も繰り返すだけでなく、各問題を「いつ」学習し、どのくらいインターバルを空けてテストするのかを、年間を通じて制御できるようスケジューリングし、さらに、問題ごとに定点観測されるテスト得点の時系列変化から実力を正確に推定する方法です。最高点を超えた問題を自動的に除外する機能（評価の自動化）も実現しました。

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PRESS RELEASE②言語能力や知識の基盤とされる潜在記憶の研究に基づき、「覚えようとせず、見流すように短時間で学習するよう」指示され、また同じ英単語の学習は 1 日あたり 6 回以上反復しないようスケジューリングされるなど最新の潜在記憶研究の成果を実装しました。

MSS は学習者には自覚できない、微細な学習効果の積み重ねを右図のように学習者ごとに可視化し、フィードバックできます（図はある大学生の 20 日間の学習による語彙成績の変化）。今後、英語能力試験の得点を上げられずに悩んでいる多くの企業人と大学生、そして児童生徒にサービスを拡大していきます。日本がグローバル人材を輩出していくために、知識習得は MSS で効率化し、より高次な能力の育成に資源が投入されることを希望します。

新しいテスト原理の詳細は別添資料をご参照ください。また、言語能力の基盤とされる潜在記憶の獲得に有効な学習法は、現在一般に推奨されている学習法と大きく異なります。潜在記憶の獲得に効果的な学習法の詳細は、同時プレスリリースの資料をご参照ください。

■補足・用語説明*1 GTEC®は株式会社ベネッセコーポレーションの登録商標です。
*2 英検®は、公益財団法人 日本英語検定協会の登録商標です。
■事業助成
本研究成果の一部は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議の「SIP／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」（管理法人：国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）によって得られたものです。

＜お問い合わせ＞
岡山大学学術研究院教育学域（教育心理学）
岡山大学大学院教育学研究科附属実践データサイエンスセンター教授寺澤孝文TEL: 086-251-7433（担当：田邊／山際）
実践データサイエンスセンター 教育・心理支援サービス部門HP https://hito.ccsv.okayama-u.ac.jp/

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発表補足資料（新しいテスト原理）

新しいテスト原理と評価の自動化による暗記学習の効率化
岡山大学大学院教育学研究科附属実践データサイエンスセンター教授 寺澤孝文わずか 5 分程度の見流すような e ラーニング（マイクロステップ・スタディ：MSS）の学習量と総合的英語能力試験（GTEC）のスコアに有意な関係性が検出される世界初の成果が得られた理由
は 2 つあります。新たなテスト原理の実装による評価の自動化と、言語能力や知識の基盤である潜在記憶（implicit memory）の特徴を考慮したユニークな学習法の 2 つの研究成果の導入です。これらの研究成果は、20 年を超える基礎研究と多くの実証実験から検証され、慎重に導入してきたもので、ようやく理想的な成果が出はじめたものです。今回、内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期に採択された国家プロジェクトの成果として、マイクロステップ・スタディ（MSS）という新型 e ラーニングが、大学生の総合的英語能力試験（GTEC）のスコアを科学的に上げられることを支持する成果が得られ、主要雑誌に掲載されました（心理学研究, 94 巻, 308-318. 2023 年）。
また、高校生の実用英語技能検定（英検）のスコアを向上させられることを支持する同様の結果も得られています（同時プレスリリース）。
意外に思われるかもしれませんが、一般に様々な e ラーニングが提供されていますが、GTEC や英検のような総合的英語能力試験のスコアを上げられる e ラーニングの報告は学術的にありません。その原因は 2つあります。従来のテスト原理に限界があったこと、そして現在一般に推奨されている学習法が、言語能力や知識の基盤とされている潜在記憶に対して非効率な学習法になっていることです。マイ
クロステップ・スタディは、潜在記憶理論と新たなテスト原理による技術革新によって、その壁を乗り越えました。
統計的に有意な結果が得られたことは、同様のことをすれば同様の結果が得られることを意味します。グローバル人材の養成を進めようとしている大学や企業等が MSS の学習システムを導入すれば、同様の成果が期待できます。MSS は SIP により社会実装が進み、大学や高校、小中学校等で既に 1万人以上が取り組む実績を有し、GIGA スクール端末はもちろん、個人のスマートフォン等でも学習でき、組織単位で容易に導入できます。さらに、MSS の基盤サーバシステムを教育関連企業が利用し、より多くの学習者に同様の学習支援を提供していってもらうことを期待しています。また、岡山大学では MSS をモデルとして、新しい評価の方法論と潜在記憶の先端知識等を教育関連企業の関係者が学び、自社サービスとして展開していくための大学院学位プログラム（教育データサイエンス学位プログラム）の設置も準備しています（別途プレスリリース予定）。
MSS は、目に見える成果を確実に提供でき、学習者が一人で知識習得を完了できる個別学習支援システムとして普及していくと考えられます。知識習得は全てコンピュータに任せられる時代に入ったと言えます。
教師（人）はドリルやテストを作り採点する業務から解放され、より高次な教育に時間を投入できるようになると考えられます。

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発表補足資料（新しいテスト原理）―――――――――――――――――――――
以下では、主に新しいテスト原理と、それにより実現されたこれまでなしえなかった【評価の自動化】の概要、および潜在記憶の概要を紹介します。潜在記憶レベルの知識習得に効果的なユニークな学習法については、同時プレスリリースする、英検の成績に効果が得られた研究成果の資料でご紹介しますのでそちらをご参照ください。
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以下ではまず簡単に潜在記憶の説明を加えます。
【言語能力の基盤は潜在記憶】
知識は長期記憶に分類されますが、長期記憶はさらに潜在記憶と顕在記憶に分類されます。わか
りやすく言えば、一夜漬けの記憶が顕在記憶、英語能力試験をはじめ、各種資格試験や大学入試で測られる実力が潜在記憶に対応します。有名なエビングハウスの忘却曲線（図 1）でいえば、学習後 1日で消える一夜漬けの記憶が顕在記憶、その後 1 カ月経っても残っている記憶が潜在記憶です。

図1

忘却曲線に見られる顕在記憶と潜在記憶の特徴

言語習得の研究の多くは、学習から短期間（直後や 1 日後等）のインターバルを空けて学習効果が測定されるため、一夜漬け的な顕在記憶に効果を持つ学習法が推奨されることが多いと言えます。
これまで日常の学習状況下で連続して、また長期にわたって潜在記憶を正確に測定することができなかったため、潜在記憶レベルで言語能力がどのように変化するのかは分かりませんでした。それに対して、ICT をフル活用し、日常の学習状況下で潜在記憶を正確に連続測定できるようにしたのが MSS です。MSS は単なる e ラーニングではなく、実力レベルの成績（潜在記憶）を正確に推定できる、新しい評価機能を備えた e ラーニングです。

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発表補足資料（新しいテスト原理）

図2

3 週間の英単語学習で描き出された 3 人の高校生の語彙成績の変化

新たな技術革新により、MSS は潜在記憶の積み重ねを学習者ごとに測定し、描き出すことが可能になりました。図 2 は 3 人の高校生が 1 日 10 分程度の MSS の英単語学習を 3 週間続けた成果が着実に積み上がっていくことを個別に可視化したものです。図のようなグラフが現在 1 万人対象にフィードバックできる状況にあります。
図 2 をご覧になって「勉強をすれば成績が上がるのは当然だ」と思われるかもしれませんが、そう思われた方は、教育を科学的に捉えていません。世界レベルで、このようなグラフは描き出されていないのです。そこには大きな原理的な壁があることをご理解いただきたいと思います。その壁を乗り越えたのが MSS です（本稿の最後にその壁を紹介します）。「勉強すれば成績は上がる」と、小さな頃から説得され続け、それを暗黙の事実として信じている方が多いのは、教育が科学になっていないことを如実に示しています。なお、別にプレスリリースする予定ですが、漢字の勉強をあきらめ、意欲を失っている子どもを含め、ほぼ全ての学習者で成績は図のように上昇していきます。やってもできない経験ばかり積んで、完全に意欲を失った子どもが図のような成績の上昇を手にするとどのような変化が生まれてくるのか想像してみてください。教育が変わっていく可能性を感じてもらえるのではないでしょうか。意欲の向上もデータにはっきりと表れており、それについては別途プレスリリース予定です。
【新しいテスト原理】
MSS は、図 2 のようなグラフを学習者ごとはもちろん、問題（英単語）ごとに描き出すことができます。それを可能にしたのが新たなテスト原理です。
従来のテストでは、多数の問題のほんの一部でテストが作られ、たった一度のテストで成績が測定されます。当然、テストに出てこない問題の成績は正確に推定できませんし、一夜漬けの学習効果を排除できないため、正確な推定は原理的に不可能です（図 3 参照）。それに対して MSS は、全ての問題を対象にし、その一つ一つについて何度もテストをすることを前提にします。さらに、テストだけでなく、その問題をいつ学習し、それからどのくらいのインターバルを空けてテストするのかという、「いつ」の条件を、年単位でコントロールした上で、問題一つ一つの実力（潜在記憶）レベルの到達度を測定します。

3発表補足資料（新しいテスト原理）

図 3 現在のテストの限界問題一つ一つについて、学習から長い期間を空けてテストを実施するようにスケジュールを作り、それに従って学習とテストを一定のタイミングで繰り返していくことで、一夜漬けの学習効果（顕在記憶）の影響を排除して、実力といえる学習効果（潜在記憶）の積み重ねの時系列変化が測定できるようになりました。成績の時系列上の変動パターンから実力を初めて推定できるようになったわけです。さらに、最高点を超えたと判定された問題を自動的に学習から除外していく、評価の自動化（個別最適化処理）も実現し、効率的な学習を提供できるようになりました（図 4 参照）。
詳細なスケジュールを作りだす技術は難解ですが、寺澤（2021：高精度教育ビッグデータで変わる記憶と教育の常識：マイクロステップ・スケジューリングによる知識習得の効率化 風間書房）の他、多数の特許で説明されています。

図 4 新たな成績の推定法と個別最適化処理の実現
大学入学共通テストのように、1 度のテスト結果で真の実力を推定することは実際のところ不可能です。
「いくら勉強しても不安が消えない」と思うことも、全ては従来のテストに限界があるからに他ありません。現在のテストを使っている限り、例えば、ある学習者が innovation の「革新」という日本語訳を実力レベルで〇%習得できていると、科学的根拠をもって答えることは原理的にで4発表補足資料（新しいテスト原理）きませんし、やってはいけないことです。それができるようになったのがマイクロステップ・スタ
ディです。
新たなテスト原理を実装した MSS が、1 万人単位で大規模に稼働するシステムとして実用化され、SIP 事業の委託を受け、本格的に社会実装を広げられる段階に入りました。そこでは、図 5 に示したような WEB フィードバックを提供しています。

図5

学習者が受け取る WEB フィードバックの例【学術的な意義】
最後に少しマイクロステップ・スタディの学術的な意義を紹介します。マイクロステップ・スタ
ディはビッグデータの成功事例として一般に取り上げられることがありますが、そのデータは一般のビッグデータとは全く質の異なるビッグデータです。近年、GAFA をはじめ多くのサービスで個人にヒモづけされる人間の行動データが大量に集約されていますが、その多くは、いくら解析しても有意義な知見が出てこないデータといえます。人間の行動データには、単純に集めるだけでは有意義な知見が得られない、原理的な問題があります。MSS が実験心理学の領域から生まれてきた理由もそこにあります。人間の行動を予測するためには、人間の行動に関する科学的知識とスキルが5

発表補足資料（新しいテスト原理）必須になります。その理由の一部を紹介します。
【単純に集められたビッグデータから微細な特徴は描き出せない】
・想像以上に大きな「いつ」という要因の影響
例えば、1 つの英単語を完全に覚えるのに年間で 100 回学習が必要だと仮定してみましょう。1000語の英単語を習得するとしたら、10 万の「学習イベント」を「考慮」しテストを作らなければなりません。10 万個の学習イベントをでたらめに生起させることはできますが、それでは実力の正確な測定は不可能です。なぜなら、学習からテストまでの期間（インターバル）が変わると成績は大きく変わるからです。前述した忘却曲線で、学習直後と 1 日後で成績は極端に変わります。テストの前にいつ学習したかどうかによって、成績は大きく変わるのです。さらにその変化パターンは学習内容や過去の学習履歴によって変わっていきます。
新しいテスト原理の核心は、何十万という学習イベントとテストイベントの、「生起タイミング」をコントロールする詳細なスケジュールを生成することです。さらに、一つ一つのイベントの記憶の影響は想像以上に長期に残り続けます（まだ一般的に周知されていませんが、潜在記憶が半年単位で残り続けることは学術的に明確な事実です）。ですから、無数のイベントの影響は年単位で考慮する必要がありますが、ひとつ一つの問題（英単語）に関する半年単位の遭遇履歴のパターンの違いがその後の、その問題に対する反応に累積的に影響を及ぼすわけです。それを考慮して学習の効果を測定していくことは容易ではありません。
・学習やテストのタイミングを制御する必要性
ここで、「いつ」をなぜ制御しなければいけないのかをもう少し説明します。それは、近年 ICT を活用し収集される大量の行動データ（ビッグデータ）から意味のある情報を導くために必須のことです。例えば、様々なポイントカードで誰がいつ何を購入したのかという個人にヒモづけできる履歴データは、学術的には縦断データと言われます。その縦断（履歴）データの最大の特徴は、「いつ」というこれまで考慮されてこなかった新しい条件の影響が含まれることです。この「いつ」という要因（専門的には時間次元の要因と呼びます）は学術的にもこれまでほとんど取り上げられてこなかった（そもそもデータが手に入らなかった）ものですが、実際のところ、この時間次元の要因は人間の行動に最も影響力のある要因なのです。
例えば、テストで、A という問題に正答できる確率を推定しようとした場合、テストの前日に Aを学習した場合成績は高くなり、1 カ月前に学習しただけなら成績は低くなります。さらに 1 年前からコツコツと A について勉強していれば、直近 1 カ月勉強しなくともテストの成績は高くなります。テストの成績は、学習とテストのインターバルの違いによって大きく変わるわけです。図 1の忘却曲線では、学習から 1 日経過するだけで 7～8 割成績が落ちてしまうことが示されています。
それだけの成績変動を引き起こす要因は他にはありません。
「いつ」勉強するのかによって、テストの成績が大きく変わるにもかかわらず、従来のテストでは、「いつ」学習をするのかは一切考慮せずにテストは作られています。
同様の影響は、人間の購買行動にも当てはまります。明日、ある人がビールを買う確率を推定しようとした時、ポイントカードでその人の 1 カ月あたりのビール購入量は分かります。それに加え6

発表補足資料（新しいテスト原理）て明日の天気や気温、買う人の年収や性別など様々な変数を考慮して確率を推定したとしても、そもそも、今日 1 ケースビールを買えば明日買う確率は明らかに小さくなります。逆に 1 カ月前にビールを買ってそれ以降買っていなかったら買う確率はどんどん大きくなっていきます。
人間は経験の中で、同じ対象に何度も遭遇しています。その遭遇経験の影響を連続的に測定していこうとした時には、その経験がいつ生起したのかが大きな影響を持つわけです。ビールを買う人の行動を制御することはできませんから、「いつ」の条件は人によって変わり、そのパターンは無限に近いほど多様で、誰一人同じタイミングでビールを買う人はいません。さらに、その影響が非常に大きいわけですから、現在収集される購買行動データから何らかの知見を見出そうとしても、そのデータには「いつ」に起因する大きな誤差が大量に含まれるため、微細な特徴を特定することは難しいわけです。
「いつ」を制御せず収集されているビッグデータには、大きなごみがまとわりついているわけです。これは、現在の AI の技術を使っても解決できない、原理的な問題です。
様々なポイントカードで膨大な購買行動データが収集され始めて既に 20 年以上経っていますが、新たなサービスにはつながっていません。それも、人間の行動に大きな影響力を持つ「いつ」の要因が制御できていないことが一つの原因と考えられます。単純に収集された人間の行動データから有意義な情報を見出すことは実のところ、非常に困難なことです。岡山大学の寺澤研究室は、20 年以上かけて「いつ」の要因を制御し、人間の行動を正確に予測するための研究を進めてきました。
その成果がようやく学術的に認められ始めたのが現状です。
・スマートフォンや GIGA スクール端末などの普及で理想的な状況が生まれた
購買行動と異なり、教育分野では「いつ」を制御することが可能です。多くの人がスマートフォンを持ち、小中学校では、GIGA スクール端末がすべての子どもに配布されたことにより、一人ひとりの学習者がどの学習内容をいつ学習・テストするのかを年単位で制御できる環境が整いました。
これは歴史的な変化です。この環境により、何百、何千という学習内容（英単語や漢字）の一つ一つについて、いつ、どのようなタイミングで学習をし、それからどのくらいのインターバルを空けてテストをするのかをコントロールできるようになりました。さらに全ての反応データを集約し、そのデータから一人ひとりのみならず、一つ一つの問題ごとに成績の縦断変化を可視化することが実現されたわけです。コンピュータの進歩がなければ実現できなかった方法と言えます。
スケジューリング法は、人間の経験をコーディングすることを目的にして生まれた技術です。人間の一生の全ての行動を表現することを意図して生み出された技術で、教育イベントに限定されるものではありません。スケジュールというと誰もがなじみがありますが、現在のスケジュールの表
現方法は冗長で、コンピュータの処理には使えません。そこで、経験をどのように表現すればよいのかという本質的な問いからスケジュール（経験）を定式化し、無数のイベントの生起をコンピュータで制御することを可能にしました。さらに、その技術をテスト法に適用し、上述したように、全ての学習内容の一つ一つについて、学習やテストといった様々なイベントを年単位で連続して生起させ、さらにその連続する個々の学習イベントの効果を、事後的に解析し可視化できる形でデータを収集できるスケジュールを生成することを実現しました。この方法はコンピュータシステムで実現され、一般の学術論文にすることは難しいため、詳細は特許と著書で公開されています（寺澤,2021）。
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発表補足資料（新しいテスト原理）

残念ながら、スケジューリング法の詳細をここでは紹介することができませんが、膨大な学習内容の一つ一つについて、年間を通じて何度も行われる学習の効果の積み重ねを可視化できるよう学習とテストを生起させることが可能となり、今回のようなメリットを提供できるようになりました。
・真の個別最適化処理（評価の自動化）の実現
スケジューリング法により、英単語一つ一つの実力レベルの到達度を定点観測することが可能になり、その到達度の変動パターンから、推定される到達度が最高点を超えた英単語を学習から消していく仕組み（個別最適化処理、評価の自動化）が稼働しました。この部分が今回の発表の最大のポイントです。個別最適化処理により、いわゆる形成的評価が自動化できるようになったと言えます。実力（潜在記憶）レベルの成績の変化パターンが学習内容ごとに描き出され、最高点を超えたかどうかを客観的に評価できるようになったわけです。
残念ながら、従来のテストでは、「いつ」という時間次元の要因の影響等から、個々の学習内容が習得されたか否かを科学的に評価することはできません。知識は膨大な数にのぼり、その到達度は学習者ごと、さらに学習内容ごとに違い、日々の学習で常に変化していきます。到達度には、驚くほど大きな個人差と、学習内容の差があることも分かってきています。学習者ごとに詳細な到達度を把握し、さらにその変化に対応して学習内容を変えていくことを教師（人間）が行うことは、どのように考えても不可能です。しかし、個人ごと、問題ごとに、年単位で継続して収集され、時系列条件が整った質の高いビッグデータ（高精度教育ビッグデータと呼びます）とコンピュータがあれば、その処理は十分可能です。ICT の進歩に伴い膨大な学習内容の配信などが可能になってきました。今回の技術革新により知識習得に関しては「評価の完全自動化」の道が開かれたと考えています。配信の自動化と評価の自動化が実現されれば、教育において知識習得に関しては人間が関与する必要がなくなると考えられます。大学入試や資格試験の為に習得しなければならない知識は膨大ですが、その習得をコンピュータが完全にアシストできるようになったと言えます。
＜社会的な意義＞
英語力向上を目指す企業や学校、自治体では、英語学習のための様々な e ラーニングが導入されています。しかし、学習者の英語力の向上に有効とする科学的な根拠はほとんど示されておらず、学習者のモチベーションの維持が難しいものがほとんどです。岡山大学では、これらの問題を解決できる MSS の方法論と潜在記憶理論を、教育関連企業の企業人が学び、導入、活用していく道筋を用意します。すなわち、岡山大学は大学院教育学研究科に令和 7 年度「教育データサイエンス学位プログラム」を設置すべく準備を進めています。その中で、スケジューリング法の他、実際に集約されている高精度教育ビッグデータの解析法や活用法、またビッグデータを活用した最新の支援技術を教育関係企業や NPO 等の関係者にも学んでもらえるカリキュラムを用意しています。この学位プログラムについては改めてプレスリリースを行う予定ですが、教育が科学に変わっていくための基盤を提供できると考えています。
MSS のスケジューリングとデータ集約はほとんど自動化されていますので、サーバ基盤を拡張していけば、早いスピードで同様のサービスを企業等が提供できるようになります。同様のデータサービスを企業や NPO が提供できるようになれば、これまで知識習得に膨大な時間とコストを奪8

発表補足資料（新しいテスト原理）

われてきた社会に、大きなゆとりが生まれ、創造的な活動や体験的学びにより多くの時間を割くことが可能になっていくと考えています。
■論文情報
MSS の学習量と GTEC や英検の成績に統計的に有意な関係性が認められた結果は、次の論文等に掲載されました。
----------------------------------------------------------------著

者：山本 康裕, 益岡 都萌, 宮﨑 康夫, 寺澤 孝文

論 文 名：e-learning と進級条件が大学生の英語力に与える効果
──マルチレベル分析による評価──雑誌：心理学研究 94(4), 308-318. (2023)----------------------------------------------------------------著

者：山本康裕，益岡都萌，寺澤孝文

論 文 名：潜在記憶を基盤とする e-learning と高校生の英語力との関連－マルチレベルモデルによる縦断的検討ー
学会発表等：日本心理学会第 87 回大会発表（2023 年）----------------------------------------------------------------■心理学研究掲載論文の概要
本研究は 2020 年の 4 月と 12 月に当時の岡山大学 1 年生を対象として実施された「GTEC」（GTEC Academic の Listening と Reading の 2 技能版）のうち、4 月と 12 月の両方を受験した2,195 人を分析の対象にしました。4 月と 12 月それぞれのスコアのうち、12 月のスコアに注目してマルチレベル分析を行いました。「MSS の学習量」、「4 月時点の『GTEC』」スコア」等の要因を仮定し、各要因がどの程度影響しているのかを定量的に明らかにしました。
その結果、個人レベルにおいて、MSS による英単語学習が 12 月の「GTEC」スコアに対して統計的に有意な関係を持つことが示され、MSS の学習量が 1 日分多ければ、「GTEC」のスコアが平均的におよそ 0.022 点高いことが示されました。これは、5 月から 12 月までの 7 カ月（約 210 日）の間、毎日１日分、5 分程度の MSS による学習を行い、今回のデータから推定された効果が同様に 210 日間表れると仮定すれば、個人差はありますが、平均的には 4.62 点（＝0.022×210）のスコア上昇が期待されることを示唆しています。
加えて、MSS は 1 日分が 5 分程度で済む学習ですから、トータルの時間は 20 時間に満たないわずかなものであることは特筆すべき点です。なお、この分析に際しては、その他の主な要因の影響を統制した状況で分析を行なっており、4 月時点の「GTEC」スコアの高低等、にかかわらず上記の結果が得られることが示されました。
その他の詳細は論文本文をご参照ください。

9発表補足資料（新しいテスト原理）■補足・用語説明
1.

GTEC®は株式会社ベネッセコーポレーションの登録商標です。

2.

英検®は、公益財団法人 日本英語検定協会の登録商標です。

■事業助成
本研究成果の一部は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議の「SIP/ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」（管理法人：国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）によって得られたものです。
■関連する過去のプレスリリースA) 新技術ーマイクロステップ計測技術を用いて学習意欲の継続を確認
ー 麻布高校(東京)生徒を対象にした NINTENDO DS 実験で学習意欲の継続を確認 ー（2009 年 08 月 26 日）
https://www.okayama-u.ac.jp/tp/news/news_id113.html
B) 実用段階に入ったビッグデータの教育活用 スケジューリング技術で初めて見える子どもの実力（2013 年 05 月 29 日）
https://www.okayama-u.ac.jp/tp/release/release_id33.html
C) 教育ビッグデータを活用した e ラーニングで、児童の意欲を劇的かつ確実に向上させられることを世界で初めて実証-意欲低位層を軒並み平均レベルに上げられる- （2018 年 09 月 27 日）https://www.okayama-u.ac.jp/tp/release/release_id565.html
D) 大学院教育学研究科の寺澤教授が「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期 ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」に採択（2019 年 01 月 16 日）
https://www.okayama-u.ac.jp/tp/news/news_id8250.html
E) 教育ビッグデータによる教育の個別最適化の社会実装活動で文部科学大臣賞を受賞（2019 年 12 月03 日）
https://www.okayama-u.ac.jp/tp/news/news_id8936.html

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