Vol.81

CON T E N T S【コラム】学習意欲をデザインすることはできるか？… 根本 淳子【解説】オブジェクト指向設計ワンポイントアドバイス… 江見 圭司【解説】教育のオープンデータは普及するか … 豊福 晋平

COLUMN基 応専 般学習意欲をデザインすることはできるか？

教育に従事する人であれば，誰もが「学習者の意欲を高めて動機づける」という課題に一度は直面したことがあるのではないでしょうか．この意欲を高めていく営み，実はデザインすることができるのです．学習意欲のデザインとは，学習者をどのように独り立ちさせていくのかを考えていくことです．
今回は，時間や精神的な負担を軽減して効率化を目指すインストラクショナルデザインの視点から，学習意欲の理論の 1 つ，John M. Keller の ARCS（アークス）モデルを紹介します．ARCS モデルは学習意欲の問題と対策を注意（Attention）・関連性（Relevance）・自信（Confidence）・満足感（Satisfaction）の 4 要因から整理したもので，心理学の研究成果を活かした実用性の高い点が教育者にとって魅力でしょう．
たとえば，次のように考えることができます．学ばせたい内容に「注意」を向けさせる．今後につながるほかの学習などとの「関連性」を示す．あと少しでできそうだと「自信」を持たせ，最後にできた！という「満足感」（達成感）を高める．
授業 1 コマのやり方を動機づけの視点から見直したり，個々の学習者のやる気を分析したりする際にも活用できます．中には，注意（Attention）：おもしろそうだな↓
関連性（Relevance）：やりがいがありそうだな↓
自信（Confidence）：やればできそうだな↓
満足感（Satisfaction）：やってよかった

学習課題に対しての意欲が高すぎる学習者がいる場合もあるかもしれません．学習者の意欲が「注意」に偏っていれば，学習者と学習内容や今後の学習内容との「関連性」，あるいは学習者に「自信」を持たせる活動に改善の余地がある可能性があります．単に面白そうだと思わせるだけではなく，学習内容が理解できたと「満足感」のある授業にするためには，練習問題の実施方法などに一工夫が必要であると気づく場合もあるはずです．このように，学習者の意欲や学習方略を 4 要因に分けて整理することで，授業や研修などの特徴を把握したり，改善点を見出したりすることが可能となる魅力的なモデルです．教員が使うだけではなく，学習者にこのモデルを紹介して学習者自身に活用させることもできます．たとえば，やる気が出ない原因を探って対策を考える枠組みとして使えます．
ARCS モデルの 4 側面には，それぞれ下位項目があります．4 要因の特質を理解したり，改善の方略を考えるための参考資料になると思いますので，書籍等

1）
，2）
，3）

でぜひご確認ください．

参考文献
1） ARCS モデルに関する基本的情報 市川 尚，根本淳子編著・鈴木克明監修：インストラクショナルデザインの道具箱 101，北大路書房．
2） 企業向け研修における動機づけ方略 鈴木克明著：研修設計マニュアル 人材育成のためのインストラクショナルデザイン，北大路書房．
3） 学習者自身による ARCS モデル活用方法 鈴木克明，美馬のゆり編著：学習設計マニュアル 「おとな」になるためのインストラクショ
ナルデザイン，北大路書房．
根本淳子（愛媛大学）

LOGOTYPE DESIGN...Megumi Nakata, ILLUSTRATION&PAGE LAYOUT DESIGN...Miyu Kuno

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます .

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018

461

ARTICLE

基 応専 般オブジェクト指向設計ワンポイントアドバイス
江見圭司

京都情報大学院大学
筆者はこれまで，組込みシステム技術協会主催 ETモデル化の必要性について述べることにする．

ソフトウェアデザインロボットコンテスト（通称 ETロボコン）でオブジェクト指向設計の教育とモデル図❏❏要素技術主導でかつ現物合わせがなぜ起こるの審査を行ってきた．その経験と実績を踏まえて，オのか？

ブジェクト指向のプログラミングの経験はあるがオブ

携帯電話，デジタル家電，自動車，複合機，産業用

ジェクト指向設計の初心者である方に向けて，間違い装置などへの組込み技術では自然現象や物理現象を相やすいポイントをクラス図，シーケンス図，ユース

手に「人間では容易にできないことを装置によって実ケース図などをもとに解説する．

現する」ためのソフトウェア開発が必要である．環境
制約，物理的制約，ハードウェア制約，コスト制約など現場で試行錯誤する中で構築される「要素技術」が重ET ロボコンとモデリング
ET ロボコン1）要となり，机上だけでは予測できない問題が多い．ビ

では，組込み技術のための「分ジネス系のシステム開発と異なり，考慮するべき制約

析・設計モデリング開発」をメインの目的としていが多いため，モデル化は容易ではなく，必然的に，要る．競技内容は，本稿に深く関係するデベロッパー

素技術主導でかつ現物合わせで作り込む開発スタイル

部門では，レゴのマインドストームを使った走行体が主流となる．つまり，プログラミングして動かしなを使い，規定の組み立てで同一バッテリを使い，ソがら試行錯誤的に開発を行い，「最終的に動いたもの」

フトウェアの違いだけによる競技を行う．指定さが仕様となり，それを量産のソフトウェアとして出荷れたコースや課題を走行体が速く正確に走行するすることが常態化しているのである．このような現物システムを開発する．本大会前に UML（Unified合わせや試行錯誤は，煩雑＆複雑なロジックを生み出Modeling Language）などで記述されたシステムの分す．属人的にコーディングしているため意味が分から

析・設計モデル（以下，単に「モデル図」という）を提ないロジックになる傾向があり，設計図がなくソース出する．このモデル図の事前審査結果と本大会の走コードだけなので，どこに何が書いてあるのか把握で行競技結果で総合評価を行うのである．

きなくなるのである．加えて，ハードウェア要素技術の進歩に伴う陳腐化に対応できなくなる．長期間の使なぜ，モデル化が必要なのか？

用に耐える頑健さ，性能向上のために要素技術の試行錯誤などを想定する必要がある．

ET ロボコンでは本大会の数カ月前に各地区で 2 日以上の観点から従来の開発手法つまり「モデル化し間の技術教育会を実施している．そこで使用しているない開発」で追いつかなくなってきているのである．そ「ET ロボコン公式トレーニング モデリング入門」教こで，「属人的でないソフトウェアの開発」が求められ材で述べられている事柄を中心に組込み技術業界でのてきた．

-【解説】オブジェクト指向設計ワンポイントアドバイス -462

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018

❏「属人的でないソフ❏
トウェア開発」を行うための学の知見に基づいた現実の原子モデルであるが，実際大きな 2 つのポイント

は太陽系モデルでも問題なく化学現象を説明すること大きくて複雑な問題をうまく扱いたいということかができる．要するに，興味のあるところを抽出する（抽ら 2 つのアプローチが考えられる．

象）
し，興味がない部分を削る（捨象）ことが重要である．

•• 大きな問題を小さい問題に分割

あまり知られていないことではあるが，地動説と天•• 複雑な問題から興味がある問題を抽出

動説について述べたい．実はこの違いはどちらが正（1）
部品化＝大きな問題を小さい問題に分割しいかではなく，基準座標の取り方に由来するもので，大きな問題を分割する．手分けをした仕事を組み合わせて，大きな仕事をこなすのである．
（2）
抽象化＝複雑な問題から興味がある問題を抽出
興味のあるところを抽出する（抽象）し，興味がない部分を削る（捨象）ことがポイントである．

モデル化の違いにすぎず，どちらが抽象的かということでもない．
オブジェクト指向の解説では「樹木をモデル化しよう」という例題があるが不適切である．興味がある部分が人によって異なる．それで，幹と枝をモデル化す部品化と抽象化をすることが「モデル化」である．こる人，幹と葉をモデル化する人，実をつける人などされを記述するために，ET ロボコンでは前述の UMLまざまなモデル化があり得る．これは興味がある部分を用いている．

を規定しないとモデル化できないのである．少し話がそれて恐縮ではあるが，心理学では「樹木画テスト」で❏❏モデル化と抽象・捨象書いた人の関心ごとを調べることが実施されているほ物理学を専攻した方なら，モデル化するということどであり，「樹木」には客観性は存在しない．モデル化は「何かを捨てる」ことが当たり前なのであるが，ほか

により抽象・捨象を定義しないと，属人性の高いコーの分野を専攻した方は「何かを捨てる」ことが共通認識

ディングができあがるような現状を感じてほしい．になっていないと思うので補足解説をしたい．
たとえば，鉄道の路線図を考えてみよう．路線図のモデル化では実際の地図上の路線から，駅間距離や方UML向を捨象して駅と駅とつながりだけのモデル化されたジェームズ・ランボー（James Rumbaugh）のオ路線図をつかう．興味のある「駅と駅のつながり」を抽

ブジェクトモデル化技法（OMT）とグラディ・ブー出し，興味がない部分である「駅間距離，線路の方向」チ（Grady Booch）の Booch 法，そしてイヴァー・ヤを捨象する．

コブソン（Ivar Hjalmar Jacobson）が加わり，多様な高等学校の理科で扱う原子模型について考えてみよモデリング言語から統一モデリング言語（UML）をう．図 -1 では 2 つのモデルを表している．左は量子力開発した．ET ロボコンでは，以下のような 3 つの観点でモデル化を実現し UML で記述することを推奨している．
開発する目的や実現したいこと（要求や機能）…主としてユースケース図

モデル化

構成する要素とそのつながり（構造）
現実に近い
原子モデル
（複雑な軌道を持つ）

高校で教えている原子モデル（太陽系モデル=単純な円軌道）

図 -1 原子モデル．左は量子力学の知見に基づいた現実の原子モデルであるが，実際は太陽系モデルでも問題なく初歩的な化学現象を説明することができる…主としてクラス図
処理の流れやできごとと処理のかかわり（振舞い）…主としてシーケンス図情報処理 Vol.59 No.5 May 2018463

❏❏クラス図問題になる．孤立クラスは間違いではないので注意

まずは，構成する要素とそのつながりを表すクラしてほしい．

ス図のアドバイスをしよう．
「モデル化と抽象・捨象」「継承」と「コンポジット」はどうやって決めるのかで述べたように，部品化と抽象化に直結するのが型という質問があるが，これは設計者の設計思想によとしてのクラスであり，実態としてのオブジェクトるものであり，客観的な解は存在しない．

（インスタンス）である．図 -2 のような例題を使って，クラスの抽象化をした継承関係（is-a）などを説明している．ライブラリが存在するオブジェクト指
向プログラミング言語では，継承関係のクラスは最❏❏シーケンス図
処理の流れやできごとと処理のかかわりのあるシーケンス図で注意するべき点は 2 つある．

初から存在するが，設計においては，継承関係は開

1 つ目は「クラス図のクラス」と「シーケンス図の発者が作っていくことになる．コンポジット（part-クラス」を対応させる必要がある．図 -3 はカラーof）や関連も重要である．初心者は，他のクラスかの枠線で書いている．この図ではシーケンス図のら孤立しているクラスが存在することに不安を覚え「顧客」クラスがクラス図には存在しない．ここでは，るようで，初心者はクラス間にむやみに関連を持た本来，アクターとするべきであるが，場合によってせる傾向があり，あとでプログラミングするときには別のシステムのクラスを使う場合もある．モデル
図を作成するにあたって，シーケンス図にだけ存在

クラス名
本タイトル

属性タイトルするクラスがないように最初にチェックするべきこ貸出物

CD

著者

キーワード
タイトルを参照する
著者を参照する

キーワードを参照するとである．シーケンス図を作成しながら，設計上どタイトルタイトルを参照する

作曲者

うしても必要なクラスをつくるときには，クラス図

指揮者
演奏者
タイトルを参照する

本CD

作曲者を参照する

著者
キーワード

演奏者を参照する

著者を参照する
キーワードを参照する

指揮者を参照する

作曲者
指揮者
演奏者
作曲者を参照する
指揮者を参照する演奏者を参照する

操作

図 -2 UML 図の基本であるクラス．左側の「本」クラスと「CD」クラスの共通部分から右側のような「貸出物」クラスを生成する．情報処理技術者試験ソフトウェア開発技術者試験平成 13 年から引用

図 -3にも反映することを忘れないでほしい．
2 つ目の注意点は，図 -4 に表している．シーケ
ンス図の書き方で，とても問題となる．この簡単な原理を守れば，UML 描画ツールで楽しく間違いなくシーケンス図を描くことができるようになる．

クラス図とシーケンス図の関係．情報処理技術者試験・ソフトウェア開発技術者試験平成 16 年から引用-【解説】オブジェクト指向設計ワンポイントアドバイス -464

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018❏❏UML 図の各図の相関❏❏ユースケース図
開発する目的や実現したいこと（要求や機能）を表最後に UML 図の各図の相関を図 -6 にまとめた．

すためにユースケース図を考えてみよう．英語の授型と実態（具体化）に分けている

業では，「いわゆる第 3 文型：S（主語）V（動詞）機能＝ユースケース図が型で，シナリオで実態化するO（目的語）」を教えるが，実はオブジェクト指向で構造＝クラス図が型で，オブジェクト図で実態化するも SVO がある．O はオブジェクトすなわちインス振舞い＝シーケンス図・アクティビティ図という実態タンス，V はメソッドである．S はコンピュータにが先にあり，ステートマシン図が型である．

命令する人物あるいは人工知能になる．この S が通常の設計手順では，ユースケース図からはじめる．

ユースケース図の「アクター」なのである．

さて，ユースケース図を書いた後は，ソフトウェアクターに対して，ユースケースを書くのである

アを使用するときのシナリオを日本語で書いてみるが，これが難しい．ET ロボコンではマインドマッのがよい．このシナリオを基にシーケンス図を作っプを用いて，設計のためのアイディアをまとめるこてみるべきであるが，先ほど述べたように，クラスとを推奨している，マインドマップからユースケーがないのにシーケンス図を書くと矛盾が発生する．

ス記述をするのである．ユースケース記述を具体化

一方，ユースケース図からクラス図を作るのはかするとシナリオになる．ET ロボコンではロボットなり難しい．ロバストネス図 などの手法が提案さを走行させるので，むしろシナリオを先に書いてかれているので参考にしてほしい．そして，クラス図らユースケース記述などを行うこともあり得るが，とシーケンス図は相互に連携しながら設計していく

これは悪い設計手法ではない（図 -5）．

ことになる．本稿では詳しく述べなかったが，スUML の解説書はユースケース図から書くことを2）

テートマシン図も学んでほしい．

推奨しているが，素人にはユースケース図は一番難しいのである．初めのうちはユースケース図は書けなくても気にしなくてもいい．

UML 図からプログラミング言語❏❏プログラミング言語への対応
UML 図からソースコードや実行コードをある程度生成できるツールもある．

オブジェクト名：クラス名

UML 図から C++ や Java などのオブジェクト指向プログラミング言語への変換は，それほど問題でメソッド名はない．ET ロボコンで最も問題になるのは，C（以3）

図 -4 シーケンス図のメッセージ（図で赤字）は矢印の先のクラスのメソッドであることを理解すれば作成はやさしい．また上部の四角内には「コロンのあとにクラス名」を書くことに注意すればいい

では，C 言語はまだまだ現役である．ET ロボコン

機能構造振舞い型

ユースケース図

クラス図

ステートマシン図

実態

シナリオ

インスタンス（オブジェクト）

図 -6

UML の各図の相関関係

スタータつきライントレーサ

線路に沿って走行する

下「C 言語」という）への変換である ．組込み業界

ユーザ

図 -5

ET ロボコンでの最も単純なユースケース図

シーケンス図（アクティビティ図）

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018465

参加者から筆者が直接聞いた話であるが，エンジニ取り調査を行うとほぼ全員が「C 言語のソースコーアがオブジェクト指向設計に対応できないというよ

ドを UML 図にしました」と答えている．ソースコー

りは，C++ コンパイラは C コンパイラよりも遥か

ドから設計図を後追いで作成するというのは本末転にライセンス料が高く導入できないという事情もあ倒であるが，手続き型言語である C 言語で開発しるようである．ているのに，オブジェクト指向設計手法で設計する3）ことに無理があるともいえる．ネット記事 にある❏❏プログラミング言語中心の UML 図

ように UML 図から C 言語への変換にはある程度

図 -7 の右側は各プログラミング言語とオブジェ
クト指向設計（UML 図，OO 設計）の対応を書いてのノウハウがあるので，本稿の読者も参考にしてほしい．

いる．左側は初心者が陥る典型的なクラスの例であ最後に，たとえば UML 図でデリゲートを表現る．クラスだけが存在して，属性も操作も存在しなできても，たとえオブジェクト指向言語の Java やいもので，これは設計ではなく，明確な間違いであC++ では実装できなかったりするので，必ずしもる．次によくあるのが，クラスに操作が 1 つだけ存

完全ではない．このようにオブジェクト指向設計は在する場合である．これはあまり推奨はされないが，や UML 図はプログラミングするという観点では完初心者の場合は，こういうクラスを乱発したモデル

璧ではない．

図を書いてくる．モデル図を審査する側から見れば，UML 図を書いてフィードバックをもらいたい方「C 言語の関数をクラスとして記述した」ことが一目は，ぜひとも ET ロボコンに参加してみることをお瞭然である．実際に，モデル図を提出した方に聞き勧めする．オブジェクト指向設計が普及することを願って，本稿を終えたい．

クラス クラス

構造体 クラスクラス

クラス

メンバ データ メンバ変数 属性
変数 メンバ フィールドーーー

操作

ー

よくない例

よくない例

C

C言語の関数？

メンバ メソッド 操作関数
OOJavaＣ++

参考文献1） ET ロボコン概要【ET ロボコン 2017 公式サイト】，http://www.etrobo.jp/2017/gaiyou/intro.php（2018 年 1 月 1 日閲覧）
2） 古川正寿：独習オブジェクト指向開発 第 2 版，翔泳社 (2010).
3） ET ロボコン 2006 へと続く道（3），UML モデルをどうやって C 言語に落とし込むか，http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/0606/30/news128.html（2018 年 1 月 1 日閲覧）（2018 年 1 月 9 日受付）

設計

インスタンス（オブジェクト）

図 -7 オブジェクト指向設計（OO 設計）と Java，C++，C 言語との名称の対応．左側は，ET ロボコン参加者が作成するよろしくないクラス図の例

江見圭司（正会員） k_emi@kcg.ac.jp

2001 年金沢工業大学工学部情報工学科講師，2006 年京都情報大学院大学准教授（現職），2008 年 ET ロボコン関西地区実行委員長．

-【解説】オブジェクト指向設計ワンポイントアドバイス -466

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018

ARTICLE

基 応
専 般

教育のオープンデータは普及するか
豊福晋平

国際大学 GLOCOM

オープンデータ世界 19 位のわけは比較機会が拡大し，効率化と知見の高度化が図られることで，学習者から政策担当者に至るまで幅広く

2012 年高度情報通信ネットワーク社会推進戦略

メリットを与える．

本部は公共データを社会全体で効率的に活用促進す③イノベーションる基本戦略として「電子行政オープンデータ戦略」を

情報のオープンデータ提供に伴い，市場における決定した．国，地方公共団体等のオープンデータ編集，加工，分析等を通じた新ビジネス，イノベーへの取り組みは活発化し，2018 年 1 月現在，政府ションの創出が促される．

データカタログサイト「DATA.GO.JP」の掲載デー
タセット数は 20,000 件を超え，参加自治体数は約270 団体にのぼる．

❏❏教育データセットの種類
教育分野のオープンデータのデータセットカテゴ

しかし，WWWF（World Wide Web Foundation）

リは次の 5 つに分類できる．すなわち，①政策デーの「Open Data Index 2012 年」によれば，日本の評価

タ（予算，支出，KPI：主要業績評価指標，ROI：は 19 位にとどまる．主な減点要因としてはオープ

投資利益率，集約統計 等），②機関データ（所在地，ンデータのライセンス使用度，機械可読データの公施設・設備，在籍数，学力，保健，出欠率，特別支開等と並んで，教育関連データの公開が十分でない

援，監査報告，論文リポジトリ等），③コースデー

ことが指摘されている．我が国のオープンデータ推タ（カリキュラム，シラバス，教材リソース等），④進にあたって，教育分野における対応は急務である．

個人データ（個人プロファイル，出欠情報，コース選択，成績，試験結果，研究者情報，研究業績等），❏❏教育オープンデータの意義
では，教育分野のオープンデータの意義とは何か？

⑤履歴データ（学習履歴ログ，パフォーマンスデー
タ，e- ポートフォリオ，研究バックデータ等）である．

海外文献を整理すると，主に次の 3 点にまとめられる．
①アカウンタビリティ：透明性と信頼性の向上・参加と協働

日本の国際的位置付け

教育機関や研究機関における各種情報，教育・研先に述べた通り，WWWF の Open Data Index の究活動で生成される情報がオープンデータ提供され2012 年の日本の順位は 19 位であったが，このほかることで外部透明性が高まり，ステークホルダからオープンデータではよく知られる国際指標について，の信頼を得るとともに，活動への参加と協働を促す．

英・豪・米・日の結果をまとめたものが表 -1 である．

②効率化・高度化・価値向上

これらを見る限り，我が国のオープンデータ活用は情報のオープンデータ提供に伴い，公共セクタで限定共有されてきた分析考察も公開される．考察・世界的にもトップラインであるとは言えないことが分かる．

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018467

るが，集約的なオンライン・データベース・サービ

データ公開状況

スを用いれば，情報入力・集約・アップデート，膨教育分野オープンデータの活用の一例として，基大なデータセットの蓄積・提供，分析・要約生成と本的なオープンデータセットの公開状況と，アクセいった作業はネットワークを介して効率的に行うこスや活用を容易化するデータベース整備について整とができる．英・豪・米はいずれも教育分野の大規理してみよう．

模なオンライン・データベース・サービスを展開している．

❏❏学校名称・所在地リスト●●英国

たとえば「学校名称・所在地」リストは，米国では

英 国 School performance tables は， 全 国 的 な

Common Core Data に含まれ，最も基本的かつ重要

学力調査 National Tests，General Certificate ofなオープンデータセットの 1 つとされている．政府

Secondary Education（GCSE）に加え，各種アセス

関連機関のみならず，NPO・NGO が各自治体・学メント以外のデータも含む全学校のデータを提供し校のパフォーマンスや進捗（情報機器整備状況や校ている．サイト上で公表されたデータは一切アクセ

務労働実態など）の比較データを作成するための基

ス制限がなく，自由に閲覧可能であり，データもダ本情報として不可欠である．

ウンロード可能である．

表 -2 の通り，英・豪・米はいずれも国レベルで利用者は特定の学校を検索し，学校情報（所在地・の教育情報オンラインデータベースを提供しており，地図・児童生徒数・学校サイトリンク），各種アセ

米英は簡単に一括ダウンロードも可能だが，日本だスメント調査結果，出欠率，教員数，財政状況，教けは国レベルのデータベース・サービスがない．

育水準局

日本では，都道府県・市区町村レベルでデータが☆1による学校監査レポートを参照することができる．また，複数学校を比較する機能も付い提供されているが，その対応にはばらつきがありている．

（表 -3），機械可読性の低い書式が多く含まれてい●●豪州
豪州の My School は，保護者や教育関係者向る．いずれにしても現時点ではオンラインで完全なけ に 学 校 情 報 を オ ー プ ン に 提 供 す る た め 2010

データを取得することは困難である．

年 開 設 さ れ，ACARA（Australian Curriculum,❏❏教育情報のオンライン・データベース・サービス

Assessment and Reporting Authority）が全学校のデータセット単位でファイル提供されるオープン
データはユーザによる加工・整形・分析を必要とす

表 -2

各国教育機関名称・所在地データの提供
英国

データベース Edubase2
表 -1

一括取得

教育分野オープンデータの各国位置付け
Open Data

対象Index 2012
教育

Open Data

Global Open

Barometer

Data Index

2015

2015

教育総合

英国

10 点

95 点

76%

豪州

10 点

95 点

67%

米国

9点

80 点

64%

日本

6点

15 点

46%

◯：一括取得可表 -3

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018

米国

日本

My School

CCD

なし

△

◯

×◯

△：各州から取得可

×：取得不可日本の教育機関名称・所在地データの提供

提供情報

対応都道府県数

オープンデータカタログサイト

32

学校基本調査統計

45

学校一覧

38

☆1

Ofsted：Office for Standards in Education, Children's Services andSkills-【解説】教育のオープンデータは普及するか -

468

豪州

データ（NAPLAN（National Assessment Program-

タベース化して提供している．データベースには調Literacy and Numeracy）以外のデータも含む）を集査個票データも含まれる．児童生徒のプライバシー

計・分析した結果を公表している．

に関する情報が含まれるため，その運用と利用対象

My School では，特定学校を検索して，学校情には制限が設けられるのが一般的である．たとえば，

報（児童生徒数や教員数，所在地，社会経済的な環

先に述べた米国 NAEP の Data Explorer には表 -4

境等），財務状況，NAPLAN の結果（グラフ，得点，のような項目がある．

分布状況，経年変化，類似学校との比較），近隣の制限事項が含まれるデータへの第三者のアクセス

学校情報等を閲覧できる．

は各国により条件が異なる．豪州の場合，アクセス●●米国の許可が得られるのは，連邦政府・各州・特別地域

米国の教育省 NCES（National Center for Educationの職員，国内大学および専門学校の研究者，大学院Statistics）が運用する NAEP Data Explorer では，生，その他管理機関が認めた研究・行政機関の職員

NAEP（全米学力調査）のデータを公表しており，利等である．また，利用目的によっては，国際機関や用者は科目，学年別にデータを閲覧することができる．

海外の機関の利用者もデータ利用可としている．

また，生徒，教員，学校から収集したデータに基一方，我が国の全国学力・学習状況調査のデータ

づき，性別，人種，学校設置者（公立／私立），教員

は，文部科学省委託調査「学力調査を活用した専門の経験等，多数の指標から学力データを確認するこ的な課題分析に関する調査研究」を通じ，文部科学とができ，これらのデータを使い，統計表やグラフ

省よりデータの貸与を受け課題分析が実施されておの作成や，地図上への表示を行うことができる．

り，委託調査は，複数大学にまたがる研究チームにより実施することもあるとされ，そのほかの研究機❏❏研究用データアクセスの提供

関・企業にはオープンにされていない（表 -5）．

公教育のアウトカムと政策決定のために各国では統一学力調査の実施が強化されてきた．我が国でも2007 年から「全国学力・学習状況調査」が実施されている．各国では，得られた膨大な調査結果をデー

教育分野データ活用の課題
以上述べた通り，我が国のオープンデータ活用は英・豪・米と比較すると遅れが目立つ．本稿の最後

表 -4 米国 NDE（NAEP Data Explorer）に含まれる項目（制限項目を含む）
分類
コア背景変数児童
生
徒

数学関連質問
読解関連質問教員

学
校

詳細
家庭環境，保護者教育レベル，欠席日数，母語，人種，学校種等
学習方法，テストに対する評価
態度等
学習方法，読解学習に対する態
度等

背景・教育／

最終学歴・勤務年数・学位／履

研修修単位・人種等

教授法・組織学級人数，宿題，教育方針，教育方法等

項目数
40
50
47

援比率，カリキュラム，研修等❏「Excel❏
方眼紙問題」
奥村晴彦

1）

は「Excel に代表される表計算ソフトは，簡便なデータ入力・解析・可視化ツールであるが，これを柔軟な罫線の引ける DTP ソフトとして用い，データとしての再利用の困難な複雑な帳票を

152
128

欠席率，教員欠席率，在籍完了（中退）率，クラス人数，特別支にデータ活用にかかわる課題についてまとめる．

272

表 -5

各国の学力調査結果のデータ提供状況
英国

豪州

米国

日本

アクセス申請制度◯◯◯

事業委託者のみオンラインデータベース

◯◯

◯

×

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018469

作成してしまうこと」と述べている．オープンデー❏❏活用に対する批判

タとして提供されるデータは罫線やセル結合を多用

英国 NPD（National Pupil Database）は全国の児した紙の帳票作成を最終目的とするものが多く，著

童生徒個票データを収容するデータベースだが，児しく機械可読性を下げている．

童生徒を特定可能な機微性の高い情報も扱っていることから，その運用に対する批判も多い．Glyn❏❏教育関係者のデータリテラシー

Moody

教育分野にオープンデータのコンセプトを普及させるにあたっては，第一の当事者である関係者の2）

は過去 4 年間に NPD から子どもの詳細情報が警察に 21 回，内務省に 18 回照会されたことを明らかにしている．

データリテラシー（data literacy）習得が必要とさ

このように，社会的な不安や不信を放置したまま，れる．データリテラシーとは「意思決定を導くため一部のステークホルダの意見のみでデータの集約やの効果的なデータ利用能力」であり，教育者がデー選択的で不透明なオープン化を進めれば，大きな反タから有効な知見を見出すための知識スキルで構成対が起こる可能性があることを示している．

されている．

データを扱う機会は教育情報化に伴って確実に増え

参考文献
1） 奥村晴彦：「ネ申 Excel」問題 , 情報処理学会・情報教育シンポジウム論文集，Vol.2013, No.2, pp.93–98，http://oku.edu.
mie-u.ac.jp/~okumura/SSS2013.pdf
2） Moody, G. : National Pupil Database : Schoolkids’Info
Passed to Cops and Home Office, 2016, https://arstechnica.
co.uk/tech-policy/2016/10/national-pupil-database-infopassed-cops-home-office/（参照 2017-03-30）．てきているが，現職教員向け研修や教職養成課程で（2018 年 2 月 2 日受付）

たとえば，我が国の学校教職員に関していえば，学習者の膨大な学習履歴・出欠や生活実態調査，保護者や地域から収集する学校評価アンケートなど，は体系的なデータリテラシーを学習する機会が十分
豊福晋平

用意されているわけではない．

toyofuku@glocom.ac.jp

国際大学グローバル ･ コミュニケーション・センター准教授／主幹研究員．専門は教育工学・学校経営．

J07 から J17 へ～一般教育・専門基礎教育から情報学専門教育まで～● 情報教育カリキュラム標準策定の調査研究報告
専門別／側面別（CyberSecurity，DataScience）
一般基礎／専門基礎
海外調査／教育認定● J17 カリキュラム標準 確定案公表
専門別：J17-CS，J17-IS，J17-CE，J17-SE，J17-IT
一般基礎：J17-GE
パブリックコメント募集予定▶︎詳細は本会の Web ページ（https://www.ipsj.or.jp/）をご覧ください-【解説】教育のオープンデータは普及するか -470

情報処理 Vol.59 No.5 May 2018