大学 e ラーニング協議会 / 日本リメディアル教育学会 合同フォーラム 2018

授業設計理論とICT活用教育の接続
2019年3月14日（木）〜3月15日（金）山梨大学 甲府キャンパス
目次◆大学eラーニング協議会 会長挨拶 ············ 1◆UeLA & JADE 合同フォーラム2018概要・趣旨 ······· 2◆プログラム ······················ 3◆会場案内 ······················ 8
大学eラーニング協議会ワークショップ（1日目）
大学eラーニング協議会フォーラム（1日目）◆基調講演 ····················· 14◆開催校実践報告 ·················· 15◆ポスターセッション ·················· 46◆企業展示
日本リメディアル教育学会/大学eラーニング協議会 合同研究会（2日目）◆口頭発表 ····················· 50◆シンポジウム ···················· 82
付録◆ニューズレター ··················· 84◆企業広告 ····················· 95

主催 ： 大学eラーニング協議会/日本リメディアル教育学会
共催 ： 山梨大学
後援：山梨県教育委員会/特定非営利活動法人大学コンソーシアムやまなし

会⻑挨拶
⼤学 e ラーニング協議会 会⻑
不破 泰
いつも協議会運営にご協⼒いただき、ありがとうございます。
⼤学 e ラーニング協議会は、⽇本の e ラーニングを先導的に推進している⼤学が緩やかに集まり、互いのノウハウを共有しながら ICT 活⽤教育をさらに推進するとともに、e ラーニングの利⽤をこれから考えている⼤学に対して様々なノウハウを提供することを主な⽬的として、2009 年に設⽴されました。
⼤学教育における e ラーニングの重要性は益々増⼤しています。例えば全⼊時代を迎えた⼤学では、多様な学⼒レベルの学⽣に対して個々の理解度に応じた個別対応教育を実現する必要があり、その⼿段として e ラーニングが挙げられます。また、アクティブラーニングや反転学習といった新たな教育⼿法の実現を通し、教育の質を保証するためのツールという役割も挙げられます。さらに、学⽣や社会⼈を対象としたキャリア教育のような新たな教育の実現のためのツールといった役割も重要です。
加えて、ICT を活⽤して⽇本を再興しようという⼤きな流れが⽇本全体で起きています。教育分野でも、2020 年からは⼩学校でプログラミング教室が始まります。ここで ICT を⽤いた教育のイノベーションを起こさなければ、様々な分野でおきている
ICT を活⽤する流れから教育分野は置き去りとなります。
ただ、他の分野での ICT の活⽤と違い、教育分野への ICT の活⽤は⼈間への適⽤という複雑さから、多くの試⾏錯誤も必要となり、この試⾏錯誤のためにイノベーショ
ンには時間がかかりそうです。それを多くの⼤学が加盟している協議会の特徴を⼤いに活⽤して、様々な⼤学における活⽤事例を広く共有し、効率良く教育分野への ICT
活⽤モデルを確⽴することが考えられます。ここにも、この協議会に参加した⼤学にとっての⼤きな利点があります。
また、協議会には、⽇本語・英語・数学・情報・SPI 等の⾼校と⼤学の接続に関連した豊富な共通基盤教材を整備してきたという⼤きな実績があります。この教材を利⽤できることは協議会に参加することに⼤きなメリットですし、利⽤するだけに留まらず共通基盤教材整備に協⼒頂くことには、より⼤きなメリットをもたらします。
これからも、協議会に参加いただいている皆様とともに ICT を活⽤して更なる⼤学
教育の向上を⽬指します。皆様のますますのご協⼒をお願い申し上げます。

-1-

■⼤学ｅラーニング協議会■⽇本リメディアル教育学会

UeLA＆JADE 合同フォーラム２０１８

授業設計理論と ICT 活⽤教育の接続
⽇ 時 2019 年 3 ⽉ 14 ⽇(⽊)9:00〜17:30 UeLA 総会・フォーラム
2019 年 3 ⽉ 15 ⽇(⾦)9:30〜15:45 JADE/UeLA 13q 研究会
会 場 ⼭梨⼤学 甲府キャンパス内趣旨

最近では学校教育、社会教育、企業内等の教育というありとあらゆる教育活動において、ICT 活⽤が進められています。しかしながら、ICT を活⽤した教育はともすれば、ICT 機器を使うことが⽬的となっており、なんのためにそれを使うのかが曖昧になっている事例も多くなっているのではないでしょうか。ICT を活⽤した教育に授業設計（Instructional Design：ID）の理論をつなげることで、ICT 機器がより⼀層その強みを発揮するのではないかと私たちは考えます。
そこで、当フォーラムでは「授業設計理論と ICT 活⽤教育の接続」をテーマとして、
1 ⽇⽬(3 ⽉ 14 ⽇)午前は、簡単に電⼦書籍を作成出来る次世代の電⼦書籍型オンライン学
習システム（CHiLO Book）と協議会が提供している共通基盤教材の利⽤事例の紹介をワ
ークショップ形式で⾏います。午後は、熊本⼤学の平岡⻫⼠先⽣・合⽥美⼦先⽣の合同基調講演「ID（Instructional Design）の理論と e-Learning への実装」に続き、開催校である⼭梨⼤学の森澤正之先⽣の反転授業に関する事例紹介を⾏います。さらに、ポスターセッションでは、ID を ICT 活⽤教育につないでいくための課題とその解決を⽬指した取組
事例の発表や企業展⽰等を予定しています。
2 ⽇⽬(3 ⽉ 15 ⽇)は、⽇本リメディアル教育学会の ICT 活⽤教育部会・学習⽀援部会と本協議会の共催企画とします。午前には⼝頭発表の部では、幅広く（⼊学前教育・リメデ
ィアル教育・初年次教育・キャリア教育・英語・⽇本語・理数系・学習⽀援・ICT 活⽤・
コミュニケーション能⼒育成・その他など）分野を設け、実践事例の発表を予定しています。午後は、近年徐々に設置が進められている「学修（習）⽀援センター」における⽀援の事例報告や⽀援活動への ICT 活⽤の提案について具体的に議論をするシンポジウムを開催する予定です。
⼆⽇間にわたる会へのご参加を通じて、授業そのものと授業外の⽀援における ICT 活⽤に関する理解と議論を深める機会としていただければ幸いです。

-2-

プログラム(全体スケジュール)【3 月 14 日(木) 大学 e ラーニング協議会フォーラム】【3 月 15 日(金) 日本リメディアル教育学会/大学 e ラーニング協議会 合同研究会】-3-

ポスターセッション

3 月 14 日（木）16:10～17:10【総合研究棟（Y 号館）ロビー】

遠隔同時双方向性授業の課題―日本語教員養成課程ライブ授業を通じて―◎辻井美奈*，西尾 信大*，黒田 亜紀*，加藤 恵梨*，森本 雅博*，水田 猛*** 大手前大学 ,** 株式会社アップ

初年次教育における共通基盤教育システムの活用◎宇野 和行*，塙 雅典** 山梨大学工学部電気電子工学科

Moodle の全学的運用におけるアクセスログからの学修活動の可視化◎新村 正明*，長谷川 理*** 信州大学 e-Learning センター , ** 武蔵野大学

大学 e ラーニング協議会 共通基盤教育システムの教材と運用◎山川 広人*，小松川 浩** 千歳科学技術大学 情報システム工学科

Rogers の普及理論を活用した e ラーニング普及推進事例◎仲道 雅輝愛媛大学 教育・学生支援機構教育企画室

LMS 利用は授業外学習時間を生む◎豊浦 正広*，塙 雅典*，日永 龍彦*，森澤 正之** 山梨大学 大学教育センター

大学 1 年生の MS-Office 操作スキルの分析と今後の展開◎高木 正則*，瀬戸山 光宏**
* 岩手県立大学 ソフトウェア情報学部** 株式会社ナレロー

情報系学科の一授業における反転授業実施のための Moodle 機能利用の事例紹介◎小俣昌樹
山梨大学大学院総合研究部工学域

CBT を活用した反転授業モデル◎上野 春毅*，加藤 巽*，山川 広人**，小松川 浩** 千歳科学技術大学大学院 光科学研究科** 千歳科学技術大学 理工学部

すべての機能説明を網羅する moodledocs 非公式日本語版の構築◎喜多 敏博*， 長岡 千香子*
* 熊本大学 教授システム学研究センター
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口頭発表

3 月 15 日（金）9:00～11:30【総合研究棟（Y 号館）Y11 教室】（発表：19 分，質疑：5 分，交代：1 分，計 25 分）

座長◎：米満 潔（佐賀大学），河住 有希子（日本工業大学）

Y11-01○：発表者

9:00～9:25

教職員の組織的な研修等の共同利用拠点における FD/SD 活動の実践◎○米満 潔（佐賀大学）
Y11-02

9:25～9:50

一体育系クラブを対象とした学習支援活動の成果と課題 −国際武道大学バスケットボール部の事例−〇望月 好恵・小野 壮二郎・佐藤 信明・皆川 孝昭・福岡 禎之（国際武道大学）
Y11-03

9:50～10:15

入学前教育および授業のおける振り返りの環境が実施に与える影響について〇湯川 治敏（愛知大学）
Y11-04

10:15～10:40

Moodle ブロックを用いた講義動画閲覧システムの試作○大西 淑雅・下井倉 慶紀・山口 真之介・西野 和典（九州工業大学）
Y11-05

10:40～11:05

通信制大学における遠隔同時双方向性授業の実践－ライブ型メディア授業の実施と課題－〇西尾 信大・辻井 美奈・森本 雅博・畑 耕治郎（大手前大学）
Y11-06

11:05～11:30

オープンクエスチョンによる e-learning の新たな活用方法への提案◎○河住 有希子・たなか よしこ・加藤 利康（日本工業大学）

-5-

口頭発表

3 月 15 日（金）9:00～11:55【総合研究棟（Y 号館）Y12 教室】（発表：19 分，質疑：5 分，交代：1 分，計 25 分）

座長◎：曽我 真人（和歌山大学），石田雪也（千歳科学技術大学）

Y12-01○：発表者

9:00～9:25

日本人英語学習者のためのセンテンス・コンバイニング練習の方法とその効果〇麻生 雄治（宮崎公立大学）
Y12-02

9:25～9:50

アクティブラーニングをとりいれた英語学習の実践◎○曽我 真人・西村 竜一・西川 明宏・尾久土 正己（和歌山大学）
Y12-03

9:50～10:15

学修特性グループの同一性検証の代数学的手法について－ビッグデータを用いた学習特性把握の数学理論構築を目指して－○佐藤 眞久（愛知大学）
・加藤 竜哉（桜の聖母短期大学）・湯川 治敏（愛知大学）
Y12-04

10:15～10:40

ライティングの悩みに対するアドバイザーの共感的反応のストラテジー○釜田 友里江（神田外語大学）
Y12-05

10:40～11:05

日本語話しことばチェッカーの試作〇山下 由美子（東京福祉大学）
・工藤 敦也・長谷川 哲生・山川 広人・小松川 浩（千歳科学技術大学）
Y12-06

11:05～11:30

初年次生対象の情報リテラシー科目における協働学習の実践と学生のリテラシー変容○石井 雅章（神田外語大学）
Y12-07

11:30～11:55

ディプロマポリシーを意識した初年次キャリア教育の実践事例◎○石田 雪也（千歳科学技術大学）

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企業展示
3 月 14 日（木）11:00～17:10【大村智記念学術館 2 階ロビー】
3 月 15 日（金）11:00～16:00【総合研究棟（Y 号館）1 階ロビー】（1 日目、2 日目）
基礎学力強化のためのリメディアル教育及び SPI 対策 e ラーニングサービスのご紹介
ラインズ株式会社（1 日目）
コンピュータ適応型テストによる大学 1 年生の MS-Office 操作スキルの実態調査
株式会社ナレロー（1 日目、2 日目）
インターネットを活用した多人数参加型遠隔授業ライブ配信・収録システム
株式会社アップ（1 日目）
中退対策に活用できる入学前教育（株）ワオ・コーポレーション（1 日目）
大学教職員・学生向け e ラーニング研修のご紹介
株式会社ネットラーニング（1 日目、2 日目）
学生のプログラミングスキルを定量的に測定し、見える化し、スキルデータを簡単に管理できる、TechFUL（テックフル）のご提案
444 株式会社-7-

会場案内：山梨大学 甲府キャンパス● キャンパスマップ-8-

● 大村智記念学術館見取図

会場
受付
展⽰

● 甲府キャンパス総合研究棟１階 見取図-9-● 山梨大学甲府キャンパス・アクセスマップ

最寄り駅から徒歩

JR 甲府駅北口より武田通りを北上
所要時間約 15 分
JR 甲府駅北口バスターミナル 2 番乗り場

バス

「武田神社」または「積翠寺」行き
バス停「山梨大学」下車
所要時間約 5 分

車

中央自動車道「甲府昭和 IC」で下りて、一般道を北東の方角へ
国道 20 号線またはアルプス通り経由で約 20 分

- 10 -

- 11 -

- 12 -

1 日目（3 月 14 日）

大学 e ラーニング協議会- 13 -

総会・フォーラム基調講演

14:00～14:40【大村記念ホール】

ID の理論と e-Learning への実装

講演者：平岡 斉士 氏
(熊本大学 教授システム学研究センター 准教授)

合田 美子 氏(熊本大学 教授システム学研究センター 准教授)

- 14 -

開催校実践報告

14:50～15:30【大村記念ホール】

山梨大学の反転授業の取り組み

森澤 正之 氏
(工学域教授・大学教育センター副センター長)- 15 -

遠隔同時双方向性授業の課題− 日本語教員養成課程ライブ授業を通じて −辻井 美奈*，西尾 信大*，黒田 亜紀*，加藤 恵梨*，森本 雅博*，水田 猛*** 大手前大学** 株式会社アップ

Issues of Interactive Distance Classes- Through the Live Media Class in Japanese Language Teacher Training Course Mina TSUJII *, Nobuhiro NISHIO *, Aki KURODA *, Eri KATO *, Masahiro MORIMOTO *, Takeshi
MIZUTA *** Otemae University** UP INC.
あらまし – 近年，日本語教員養成に関する指針が改定され，大学通信教育課程では同時双方向性を確立したメディア授業が一定単位以上求められるようになった．そこで大手前大学では法務省告示基準で定められた「同時双方向性が確立しているメディア授業」を実現するため，ライブ授業配信システムを開発し，テキス
トチャット，web カメラによる学習者指名，簡易アンケートなどの機能を用いることで双方向性を担保した同期型遠隔講義を実施した．本発表では本学でのシステム導入の経緯と現状について述べ，今後の課題について報告する．
キーワード − e ラーニング，ライブ型メディア授業，日本語教員養成課程，通信制大学

1

2.1

はじめに

法務省告示

平成 28 年法務省入国管理局「日本語教育機関の

大手前大学（以下，本学という）通信教育課程で

告示基準解釈指針」(1)には「通信による教育の場合

は，日本語教員養成課程を設置しており，毎年 300には，４５単位以上の授業科目のうち，１１単位以名近い履修希望者がいる．2017 年，日本語教員養上は面接授業又はメディア（同時双方向性が確立し成に関する指針が改定され，通信教育課程では同時ている場合に限る。）を利用して行う授業」と記さ双方向性を確立したメディア授業が一定単位以上れている．そのため本学で開講してきたオンデマン

求められるようになった．そこで本学通信教育課程

ド教材による通信授業では対応できないこととな

ではライブ授業配信システムを開発し，双方向性のった．そこで同時双方向性のあるライブ授業を計画

ある同期型遠隔講義を実施した．

しそのためのシステムを開発することとした．

2

2.2

大手前大学通信教育課程における日日本語教員養成課程対象となるメディア授業（ライブ型）は 1 単位の本語教員養成演習科目で 1 回 60 分の授業を 1 日に 4 回，土日の2 日間にわたって計 8 回構成で実施した．1 年に 5

本学通信教育課程は 2010 年 4 月に開設した．1
年間を 4 つの期にわけた 4 クール制を採用しており，
オンデマンド教材による通信授業，一部に学習期間に定めのあるメディア授業のほか，スクーリングで科目を 2 回ずつ開講した．なお，年度内に同じ科目の履修登録はできない．

3

も授業実施している．通信授業では各科目を約 2か月あるクールの間の任意の時期に学習する．

ライブ授業実施

3.1

先述のとおり日本語教員養成課程において同時授業の概要

履修登録者数は各授業 100 名程度，初回受講者数

双方向性が必要となったためメディア授業（ライブ（ログイン）は約 74％であった．各授業の履修登型）を 2018 年度より新たに導入した．

録者数とログイン数は次のとおりである．

- 16 -

3.3

授業名称，履修登録者数，ログイン数


日本語教育読解演習（第 1 回）121，92



日本語教育読解演習（第 2 回）102，78



日本語教育聴解演習（第 1 回）102，78



日本語教育聴解演習（第 2 回）122，89



日本語教育作文演習（第 1 回）131，93



日本語教育作文演習（第 2 回）78，57



日本語教育会話演習（第 1 回）134，99



日本語教育会話演習（第 2 回）71，59



日本語教育文字・語彙演習（第 1 回）105，70



日本語教育文字・語彙演習（第 2 回）107，81

3.2

今後の課題

独自のシステムを専用アプリで視聴するため，これらの使用に不慣れな場合，十分な学習効果が得られないこともある．また，授業方法の自由度が低く，教授者の個性や専門性を活かしきれていない面もある．今後システムの改善やサポート体制の強化が必要である．

4まとめ
通信制大学の日本語教員養成課程の授業をライ

ブ型メディア授業で実施するため，法務省告示に定

ライブ授業システム

双方向性を担保するためにテキストチャット，

められた同時双方向性を実現する独自のライブ授

web カメラによる学習者指名機能，簡易アンケート業システムを開発した．これによりテキストチャッ機能を実装した．ここではテキストチャットについト，音声，映像での双方向性授業が実現できた．まて述べる．

た授業アンケートのすべての項目において通信授業，メディア授業よりも高評価が得られている．

図 1.ライブ授業システム（学生画面）
3.2.1

テキストチャットの仕様

テキストチャットへの投稿には特に制限を設け

図 2.授業アンケート結果（学習方法ごと平均）

ず，学習者は任意のタイミングで自由に利用可能で学習者が 100 名程度になるとテキストチャット

ある．投稿はすべての授業参加者に表示される．
3.2.2

において「発言の荒れ」も見られるが，オリエンテ

授業での様子ーションやモチベーションへの訴求で対応できて2018 年 5 月頃に実施したライブ授業ではテキス

いる．

トチャットには授業に関係ない投稿が多くあった．

また，授業の事前準備や機器操作等でスタッフに

設定上，投稿者氏名が表示されないことが一因であ負荷がかかっており，簡略化を進める必要がある．

ると考えられたため，学籍番号と氏名が表示される

今後，システムの習熟と機能改善を進めライブ授業

ように変更するとともに，教授者がテキストチャッの特性を活かした教育を実現したい．

トへの投稿について注意を促した．その結果，授業に無関係な投稿が減り，適切な学習活動としてテキ

参考文献

ストチャットが利用されるようになった．ただ，一斉に投稿があると教授者が対応しきれないことや，(1)

学習者が質問をしても答えてもらえないという意

法務省入国管理局：“日本語教育機関の告示基見もある．これらについては，質問がある場合には

準解釈指針”，pp.7-8

授業後にメール等を用いることで対応している．

http://www.moj.go.jp/content/001264205.pdf（accessed 2019.02.15）- 17 -

初年次教育における共通基盤教育システムの活用
宇野 和行*，塙 雅典** 山梨大学工学部電気電子工学科

1

時間を示す．Fig. 3 は，2016 年度における Solomon

はじめにの総取り組み時間に対する微分積分学 I の成績の山梨大学工学部電気電子工学科において，著者ら関係を示す．

は，2012 年度より，入学直後（1 年生 4 月）に実施するプレイスメントテスト（高校数学の全範囲）と1 年生の前期前半（4 月第 2 週から 6 月第 1 週，週
2 時間）に開講する「微分積分学 I」の成績，卒業時（4 年生 3 月）の GPA の相関調査を行い，「微分積分学 I」の成績と卒業時の GPA に高い相関があることを見出した．
「微分積分学 I」で取り扱う初等関数の微分・積
分は，「応用解析」などの数学科目だけでなく，「電気回路」や「電磁気学」などの電気電子工学科のほぼ全ての専門科目で使用する．さらに，本学科では，
1 年生に様々な専門科目においてより深い理解を促すために，1 年生前期に，「微分積分学 I」と「微分積分学 II」を開講し，週 2 回微積の授業を行なっている．このため，本学科のカリキュラムの履修にあたっては，高校数学の知識・計算能力が必須である．そこで，高校数学を確実に習得するために，2016
年度より，「微分積分学 I」の講義において，大学間連携共同教育推進事業共通基盤教育システム（CIST-Solomon）による三角関数や指数関数と対数

Fig. 1. 2016 年度におけるプレイスメントテスト

関数，微分と積分，関数の極限，微分法，積分法のの点数に対する Solomon の取り組み時間と微分積

学習を課している．

分学 I の成績の関係．上図はプレイスメントテストの点数に対する Solomon の取り組み時間であり，青本発表では，2016 年度と 2017 年度，2018 年度のは 4 月，緑は 5 月，橙は 6 月，赤は 7 月の取り組み

微分積分学 I における Solomon の取り組みとその成時間を示す．下図は，プレイスメントテストの点数

果について報告する．

に対する微分積分学 I の成績である．

2

2016 年度の取り組み
2016 年度は，1 年生 57 名のうちプレイスメント

テスト 80 点未満の 41 名に，4 月 12 日から 7 月 31
日までに，Solomon による学習において，1 週間あたり 1 時間の合計 16 時間の取り組み時間を課題とした．プレイスメントテスト 80 点以上の 1 年生に対しては，希望者は受講して良いこととした．
Fig. 1 は，2016 年度におけるプレイスメントテス

Fig. 2. 2016 年度における Solomon の平均取り組

トの点数に対する Solomon の取り組み時間と微分

み時間．青は 4 月，緑は 5 月，橙は 6 月，赤は 7

積分学 I の成績の関係を示す．Fig. 2 は，2016 年度

月の平均取り組み時間を示す．

における Solomon の 1 人あたりの月別平均取り組み- 18 -

Fig. 3. 2016 年度における Solomon の総取り組み
時間に対する微分積分学 I の成績の関係．Solomonによる課題免除者は含まれない．
微分積分学 I の試験は 6 月 3 日に実施したが，4 月と 5 月の取り組み時間は少なく，試験後に取り組み
時間が増え，締め切り直前の 7 月の取り組み時間が多かった．Solomon の総取り組み時間 1,300 分以上の学生に，微分積分学 I の不合格者はいなかった．

Fig. 4. 2017 年度におけるプレイスメントテスト

微分積分学 I の合格者（課題免除の学生は除く，33の点数に対する Solomon の取り組み時間と微分積名）の Solomon の総取り組み時間は平均 1,293 分で分学 I の成績の関係．上図はプレイスメントテストあったのに対し，不合格者（総取り組み時間 0 分のの点数に対する Solomon の取り組み時間であり，青学生は除く，7 名）は平均 1,012 分であった．プレは 4 月，緑は 5 月，橙は 6 月，赤は 7 月の取り組み

イスメントテストの 50 点以上（課題免除の学生と時間を示す．下図は，プレイスメントテストの点数

総取り組み時間 0 分の学生は除く，33 名）の Solomonに対する微分積分学 I の成績である．微分積分学 1の総取り組み時間は平均 1,233 分であったのに対し，50 点未満の学生（7 名）は平均 1,294 分であった．

3の 0 点は無資格者を示す．

2017 年度の取り組み
2017 年度は，2016 年度と同様に，1 年生 60 名のうちプレイスメントテスト 80 点未満の 1 年生 50 名に，4 月 14 日から 7 月 31 日までに，Solomon による学習において，1 週間あたり 1 時間の合計 16 時
間の取り組み時間を課題とした．プレイスメントテ
スト 80 点以上の 1 年生に対しては，希望者は受講

Fig. 5. 2017 年度における Solomon の平均取り組

して良いこととした．

み時間．青は 4 月，緑は 5 月，橙は 6 月，赤は 7

Fig. 4 は，2017 年度におけるプレイスメントテス

月の平均取り組み時間を示す．

トの点数に対する Solomon の取り組み時間と微分積分学 I の成績の関係を示す．Fig. 5 は，2017 年度

み時間が増え，締め切り直前の 7 月の取り組み時間における Solomon の 1 人あたりの月別平均取り組みが多かった．Solomon の総取り組み時間 1,200 分以

時間を示す．Fig. 6 は，2017 年度における Solomon

上の学生のほとんどは微分積分学 I に合格した．しの総取り組み時間に対する微分積分学 I の成績のかし，例外として，総取り組み時間 3,550 分の学生関係を示す．

は，不合格であった．微分積分学 I の合格者（課題

微分積分学 I の試験は 6 月 6 日に実施したが，4免除は除く）の Solomon の総取り組み時間は平均

月と 5 月の取り組み時間は少なく，試験後に取り組

1,223 分であったのに対し，不合格者（総取り組み- 19 -

時間 0 分の学生は除く）は平均 818.0 分であった．
プレイスメントテストの 50 点以上（課題免除の学生と総取り組み時間 0 分の学生は除く，34 名）のSolomon の総取り組み時間は平均 1,056 分であったのに対し，50 点未満の学生（総取り組み時間 0 分の学生は除く，11 名）は平均 1,089 分であった．

Fig. 6. 2017 年度における Solomon の総取り組み
時間に対する微分積分学 I の成績の関係．Solomonによる課題免除者は含まれない．
時間 3,550 分の学生と 0 分の学生は除く）は平均
947.1 分であった．プレイスメントテストの 50 点以上（課題免除の学生と総取り組み時間 0 分の学生は除く，39 名）の Solomon の総取り組み時間は平均
1,175 分であったのに対し，50 点未満の学生（総取り組み時間 3,550 分の学生は除く，9 名）は平均 1,216分であった．

42018 年度の取り組み
2018 年度は，2016 年度と 2017 年度と異なり，Solomon による課題の締切日を約 2 ヶ月早くした．
1 年生 56 名のうちプレイスメントテスト 80 点未満

Fig. 7. 2018 年度におけるプレイスメントテストの 1 年生 45 名に，4 月 13 日から 6 月 3 日までに，の点数に対する Solomon の取り組み時間と微分積

Solomon による学習において，1 週間あたり 2 時間

分学 I の成績の関係．上図はプレイスメントテストの合計 14 時間の取り組み時間を課題とした．プレの点数に対する Solomon の取り組み時間であり，青イスメントテスト 80 点以上の 1 年生に対しては，

は 4 月，緑は 5 月，橙は 6 月（4 日間）の取り組み

希望者は受講して良いこととした．

時間を示す．下図は，プレイスメントテストの点数

Fig. 7 は，2018 年度におけるプレイスメントテスに対する微分積分学 I の成績である．微分積分学 1

トの点数に対する Solomon の取り組み時間と微分の 0 点は無資格者を示す．

積分学 I の成績の関係を示す．Fig. 8 は，2018 年度における Solomon の 1 人あたりの月別平均取り組み
時間を示す．Fig. 9 は，2018 年度における Solomonの総取り組み時間に対する微分積分学 I の成績の関係を示す．
微分積分学 I の試験は 6 月 5 日に実施した．2016
年度と 2017 年度と異なり，Solomon による課題の締切日を約 2 ヶ月早くしたため，5 月の Solomon の取り組み時間が大幅に向上した．Solomon の総取り
組み時間 1,000 分以上の学生に，微分積分学 I の不Fig. 8. 2018 年度における 1 人あたりの Solomon

合格者はいなかった．微分積分学 I の合格者（課題の取り組み時間．青は 4 月，緑は 5 月，橙は 6 月（4免除は除く）の Solomon の総取り組み時間は平均日間）の取り組み時間を示す．

1166 分であったのに対し，不合格者（総取り組み- 20 -

業時の GPA など）の関係を調査することも初年次教育における Solomon の活用法を検討する上で必要であると考えられる．

Fig. 9. 2018 年度における Solomon の総取り組み
時間に対する微分積分学 I の成績の関係．Solomonによる課題免除者は含まれない．

5

まとめ
山梨大学工学部電気電子工学科において，プレイ

スメントテストの成績が低い学生（80 点未満の学生）に対し，微分積分学 I の必修課題として，
Solomon による高校数学の復習を課した．2016 年度と 2017 年度は，4 月第 2 週から 7 月最終週の間（16週間）に 16 時間の取り組み時間の達成を課した．
微分積分学 I の試験日が 6 月上旬にあったのに対して，Solomon による学習は 7 月がほとんどであり，微分積分学 I の成績に Solomon による学習が時反映されていないと考えられた．そこで，2018 年度は 4
月第 2 週から 6 月第 1 週の間（7 週間）に 14 時間の取り組み時間の達成を課した．これにより，5 月における Solomon による学習時間が大幅に向上した．
Solomon による学習の取り組み時間と微分積分学 Iの合否には相関があり，2016 年度は総取り組み時
間 1,300 分以上の学生に微分積分学 I の不合格者はいなかった．2017 年度は，例外となるケースがあったものの，総取り組み時間 1,200 分以上の学生のほとんどは微分積分学 I に合格した．2018 年度は，
総取り組み時間 1,000 分以上の学生に，微分積分学
I の不合格者はいなかった．また，微分積分学 I の合格者の総取り組み時間は，不合格者の総取り組み
時間よりも長かった．プレイスメントテストの 50
点未満の学生の総取り組み時間は，50 点以上の学生の総取り組み時間よりも長かった．
現在，Solomon による学習課題は，微分積分学 Iの講義における課題や予習，復習と並行して実施している．そのため，Solomon による学習課題が多くなると，微分積分学 I の講義の自己学習に影響があると考えられる．そこで，最適な課題量が今後の課題である．また，本発表のデータとその後の成績（卒- 21 -

時間割と GoogleForm の連携による授業評価アンケート
新村 正明*，長谷川 理*** 信州大学 e-Learning センター** 武蔵野大学

Class Evaluation Questionnaire
using Teaching Schedule System and Google Form
Masaaki NIIMURA *, Osamu HASEGAWA *** e-Learning Center, Shinshu University** Musashino University
あらまし ‒ FD/SD 活動の基礎データとして，授業に対する評価をアンケート形式で収集することが多く行われている．このようなアンケート調査は，対象者（教員・学生）や対象授業グループ（学部・学年・調査
年度）により質問項目が異なる場合が多い．本稿では，時間割システムと Google Form の組み合わせにより，対象者や対象授業グループ毎に質問項目を自由に設定できるアンケート収集手法について述べる．
キーワード ­ 授業評価アンケート，Google Form，時間割

1

はじめに
2.1

FD/SD 活動の基礎データとして，授業に対する評価をアンケート形式で収集することが多く行われている．また，信州大学においては，全授業対象に行われるものの他に，ベストプラクティス，ベス
トティーチャー等の選出のためのアンケートも実施されており，学部ごとに調査項目も異なる．また，
このようなアンケート調査は学生対象に行われることが多いが，信州大学においては，大学運営の基
礎データ収集のために，授業の実施方法などについて教員対象のアンケート調査も実施されている．
このように，授業に対する評価や調査といったアンケート（以下，授業評価アンケート）は，対象者（教員・学生）や対象授業グループ（学部・学年・
調査年度）ごとに実施され，それぞれ質問項目が異なる場合が多い．また，長期に渡って同じ質問項目で調査を継続するものがある一方，単発的あるいは試験的に調査もある．
本稿では，このような授業評価アンケートを柔軟

設問設定の容易性

前章で述べたように，調査内容は対象者や対象グループによって異なると共に，単発的な調査など設問内容が短期間で大きく変動する場合がある．したがって，設問内容は，アンケート実施者が容易に追加・削除・修正できることが望ましい．図１は，別のシステムの設問設定 UI であるが，こちらも，直感的とは言い難い UI となっている．
2.2

授業選択の簡便性

授業評価アンケートを行う際のユーザインタフ
ェース(UI)として最も重要となるのが，評価対象となる授業の選択である．図２は，あるシステムにおける授業選択の UI であるが，ドロップダウンリス
トから授業を選択する形式となっており，開講曜
日・時限はあるが，直感的ではない UI となっている．授業に関するアンケート調査は，一般的にインセンティブの低い調査であることから，不便と感じる UI であっては，
回答率の低下を招く恐れがある．

かつ簡便に実施する，時間割システムと Google
Form の組み合わせによるアンケート収集の取り組みについて報告する．

2

授業アンケート調査の要件

前章で述べたような授業評価アンケートを柔軟
かつ簡便に実施するための要件を以下に述べる．

図 1 授業選択の例- 22 -

図２ 設問設定の例
図３ 時間割システム

3

時間割と GoogleForm の連携

3.1

GoogleForm の利用

具体的には，アンケート対象となる授業の外部リ
ンク用 URL として，授業情報が埋め込まれた URLが適用されるよう，事前入力 URL 生成ツールを開発した．これにより，GoogleForm に授業名等が既に入力された状態で利用者に提示することが可能となった．
また，教員と学生によりアンケート実施の有無もしくは設問項目の変更を行う必要がある．そこで，学生用と教員用に別の設問フォームを作成し，時間割表示の際に利用者が学生か教員かの判別を行って適切なフォームへのリンクが表示されるようにした．
さらに，複数の授業に対するアンケートにおいて，１つの授業に対する２重回答の禁止や，上位３つの授業の選択等，回答数に関する制御が必要となる．
しかし，今回のように授業選択とアンケート収集が別のツールとして実装されている場合には，このような制御が困難である．現在のところ，表計算ソフ
トの機能により集計時で修正を行っているが，集計結果から，重複回答の排除と直近 n 回の回答のみを抽出するツールの開発を行っている．これにより，先に述べた回答数制御がある程度可能となる．

2.1 で述べた問題を解決するために，アンケート
収集フォームとして，直感的でかつ簡便な設問設定が可能な GoogleForm を用いることとした．
GooleForm を用いることで，事務担当者であっても自由の設問項目の設定ができる他，
GooleSpreadsheet あるいは Excel へのダウンロード
により結果の取りまとめも容易となる．
3.2

時間割からの連携

2.2 で述べた問題を解決するために，直感的な授業選択 UI として時間割を用いることとした．図３に画面例を示す．信州大学では LMS に Moodle を用いており，この時間割システムは Moodle 内のコースに直接リンクするために，信州大学 e-Learning
センターが独自に開発したものである．この時間割
システムには，授業毎に LMS へのリンクとは別に独自に外部リンクを設置する機能を有している．この機能を利用して，前述の GoogleForm へのリンクを設置することとした．
3.3

授業アンケート調査向け支援機能

前節までで，時間割から GoogleForm へのリンクが可能となったことから，授業評価アンケートとして必要となる支援機能の追加開発を行った．
まず，GoogleForm にアンケート項目を設置する
場合，どの授業への評価であるかの関連付けの情報が必要である．利用者から見ると，時間割で授業を選択した後で表示されるフォームであることから，再度，授業名等を記入することは好ましくない．そこで，GoogleForm の「事前入力済み URL」の機能を利用して，時間割に設置する GoogleForm へのリ
ンクに授業に関する情報を埋め込むこととした．

4

まとめ

本手法によるアンケート調査を，学生に対しては，2018 年度の前期・後期のそれぞれで最もよい授業に対する投票を，また教員に対しては，これも各期で実施した授業の実施方法に関する調査に適用した．調査においては，設問フォームの作成を集計処
理は事務担当者によって行われたが，特に問題なく調査が完了した．
今後は，直近２年間の授業からの選択などの機能強化を行う予定である．

- 23 -

大学 e ラーニング協議会 共通基盤教育システムの教材と運用- 2018 年度版 -山川 広人*，小松川 浩** 千歳科学技術大学 情報システム工学科

Yearly Report of Educational Infrastructure Service in UeLA
- The 2018 Edition Hiroto YAMAKAWA *, Hiroshi KOMATUGAWA ** Information Systems Engineering, Chitose Institute of Science and Technology
あらまし ‒ 大学 e ラーニング協議会では，加盟機関が，入学前後の学生への教育（いわゆるリメディアル教
育）を中心に利用できる教材の整備と，その教材を教材自体の共有もしくは Learning Management System の提供で利用できるようにする共通基盤教育システム事業を行っている．教材の整備・教材の共有・LMS の提供について概要を述べた上で，今年度における教材の整備状況，運用状況を紹介する．
キーワード - e ラーニング教材, 教育の共通基盤, 教材共有, 学習管理システム

1 はじめに高等教育のカリキュラムの中で，初年次教育や基礎教育となる部分では，高等学校までの振り返りも踏まえて，各分野の基礎的な知識の確認と獲得を狙った教育内容が展開される．高校から大学へのカリ
キュラムへの円滑な接続を狙い，入学予定者に対して入学前教育を実施する例も珍しくない．この中で，特に，社会人としても求められる基礎分野に対する標準的な内容を備えた共通的な教材が整備・共有されることは，多くの高等教育機関を横断的に支援可
能な，教育の共通基盤の実現につながる可能性がある．こうした観点から大学 e ラーニング協議会（以下，UeLA）では，加盟機関にむけた有償サービスとして* ，①基礎教育に利用可能な教材の整備，②教材の共有の仕組みづくり，③授業や課外学習に教材を利用できる Learning Management System（以下，LMS）の提供を共通基盤教育システム事業 (1)として実施している．本稿はこの事業で提供する教材やLMS の構成を紹介し，事業の年次報告を行うもの
である．

2 共通基盤教育システム事業
共通基盤教育システム事業は，加盟機関へ向けて，
高等教育機関での共通的な利用を狙った教材を整備する事業，この教材を共有する事業，この教材を利用した学習環境を整える LMS サービスを提供す利用機関が，共通基盤教育システム事業の運用に関わる部分の費用について分担をするもの．

*- 24 -

る事業の 3 つで構成される．本章ではそれぞれについて紹介する．
2.1

教材の整備事業

教材は，先述のとおり，学生の入学前後や初年次の基礎教育部分にむけて，複数の高等教育機関の間で共通的に利用可能な教材となることを狙って整備されている．科目は数学・日本語・英語・情報リ
テラシーの分野のほか，どの教育機関の学生も就職活動などに向けて触れる可能性が高い SPI 対策分野が整備されている．教材の種類として，演習問題および解説が用意されている．また，学生の入学時の段階での基礎分野における知識の習得状況や，2年進級時での成長度合いを図ることを狙った到達度テスト(2)を整備している．
表 1 に演習・解説教材，
表 2 に到達度テストの整備状況を示す．演習・解説
教材や到達度テストは，UeLA の加盟機関が所有する教材の中から，他の加盟機関の利用にむけて著作権処理や利用許諾が行われたものや，文部科学省事業などを通じ，UeLA 内部の e ラーニング先進校によるワーキンググループで新たに開発されたもの(3)である．共通教材は，実利用からのフィードバッ

クにより適宜内容の更新やデバッグが行われる．これにより，四年制大学・短期大学といった学種，文系・理系といった学群を区別せず，多くの加盟機関で利用可能な内容・難易度の整備を狙っている．
2.2

教材の共有事業

2．1 で述べた教材が加盟機関の各々で利用可能となるには，LMS への配備が必要である．近年，
高等教育機関には LMS 環境の整備が一般的に行わ

トを申請する．このユーザアカウントでUeLA-Kiban にログインし，各機関で利用したい教
材を Moodle コースのバックアップとして取得する．
取得したバックアップを各機関の Moodle にリスト
アすることで，各機関が教材を配備し利用できる環
境が整う．

表 1 教材の分野と内訳
分野

単元や内容

種別

数

高校

情報活用の実践力

演習

67

情報

情報の科学的な理解

演習

77

中学

情報社会に参画する態度

演習

65

1 年，2 年，3 年

演習

992

解説

247

演習

1886

解説

574

数学
高校

1 年，2 年，3 年，その他

数学
大学

微分積分（基礎および

演習

221

数学

理系向け）

解説

21

線形代数

解説

17

統計学，数理統計，

解説

36

演習

1240

言語能力，非言語能力

演習

248

中学

英文法の基礎（Part．1～

演習

1324

英語

Part．3）

大学

リメディアル

演習

262

英検

2～5 級（筆記，リスニン

演習

1561

対策

グ，語彙文法など）

2.3

運用上の様々な理由で，各機関の Moodle を前提とした教材配備が難しい場合もあり得る．こうした場合でも教材が利用できるように，UeLA では 2．1
で 述 べ た 教 材 を 整 備 し た LMS （ 本 稿 で は
UeLA-Solomon と呼ぶ）
を運用し，各機関がこの LMS
を Web を通じて利用する LMS の提供事業も行っている．UeLA-Solomon は，千歳科学技術大学が独自開発した LMS（CIST-Solomon）(4)をベースシステムに用いている．この LMS では，学習者・教員の情報は各機関ごとに分けられて管理される形で，アプ
リケーションサービスプロパイダ形式でのサービスを提供できる．これにより UeLA も，加盟機関向
けに LMS のサービスを提供できる．2．1 節の教材
は LMS に内蔵済みであり，LMS には「学習者が教材に取り組む」「学習者の取り組み履歴を確認する」
といった基本機能が備えられている．学習者が教材に取り組む機能の例を図 2 に示す．また，入学前教
育や授業での利用が行いやすいよう，対象者・教材・期間を指定して学習者に取り組みを指示できる機能も備えている．より詳細な機能は参考文献 (5)を参照されたい．
UeLA-Solomon の利用を希望する加盟機関は，
UeLA 事務局に対し，
UeLA-Solomon の管理用アカウ
ントを申請する．この管理用アカウントは各機関の管理者として位置づけられる．UeLA-Solomon にログインし，利用を希望する学習者や教員のユーザ発
行および管理を行う．発行された各機関のユーザでUeLA-Solomon にログインすることで，各教育機関が新たに LMS を用意せずに共通教材を利用できる環境が整う．

データ解析的解析
日本語

漢字（読み・書き），語義，
四字熟語，ことわざなど

SPI

英語

※演習は 1 問，解説は 1 ファイルを単位に集計※この他，TOEIC 対策を有料教材として配備

表 2 到達度テストの内容

分野
情報
数学

備考
教科情報（情報リテラシー）
数的指向（文系・短大等むけ）
理系 1（高校数学 2B レベル）
理系 2（高校数学 3C レベル）の 3 種類

日本語

2 年次は試験時間が異なる 2 種類

英語

2 年次はリスニング有無の 2 種類

学修観

学びの意欲を自己診断するアンケート

LMS の提供事業※学修観以外は，入学次，2 年次用の 2 種類を整備れており，中でも Moodle がメジャーといえる．各機関に Moodle があれば教材を利用できるよう，教材共有専用の Moodle（本稿では UeLA-Kiban と呼ぶ）を配備している．UeLA-Kiban には，表 1,2 の共通教
材と到達度テストが Moodle コースとして登録されている．Moodle 上に表示された教材の例を図 1 に示す．
教材の利用を希望する加盟機関は，UeLA 事務局
に対し，教材取得用の UeLA-Kiban ユーザアカウン- 25 -

3 利用形態
共通基盤システム事業は，各機関の入学前教育から初年次教育を中心に利用されるほか，資格対策やキャリア形成授業といった場でも用いられている(6)．こうした中で，教材・LMS の運用形態は，表 3に示す A～C の利用形態に大別されている．順に紹
介する．

3.1

利用形態 A：各機関の Moodle のみ利用

利用形態 A は，UeLA-Kiban から取得した教材を各機関の Moodle に配備し，入学前から入学後の段階まで一貫して利用する方法である．入学予定者も含め，全学的に機関内の Moodle を利用できる方針の機関がこの形態を採用している．この場合，正式に学生として入学していない入学予定者に対して，機関内の Moodle アカウントが発行可能か，各機関の運用ポリシーや認証基盤との整合性を考慮して導入・運用を進める必要がある．その一方で，入学前教育と入学後の正規カリキュラムの間で，教材の取り組み履歴の管理や，それを用いた分析を一元的に行いやすいメリットがある．
3.2

図 1 Moodle 上の教材の例

利用形態 B：Uela-Solomon と各機関のMoodle を入学前後で切り替えて利用

利用形態 B は，入学前の段階は UeLA-Solomon の
LMS サービスを用いて，入学後は UeLA-Kiban から取得した教材を各機関の Moodle に配備して利用する形態である．教材を利用する上で，機関内のMoodle への入学予定者アカウントの発行が難しい
場合や，入学前教育を全学ではなく学部や担当部局別に実施する（例：一部の学科にのみ教材を用いる）
方針の機関がこの形態を採用している．
UeLA-Solomon では，機関内の Moodle や認証基盤とは別に入学予定者のアカウントを発行できるため，
手軽に UeLA の教材を用いた入学前教育を展開できるメリットがある．その一方で，教材の取組履歴
は複数のシステムに分離することになるため，学習者の入学前と入学後の取り組み履歴を紐付けるには，機関ごとに何らかの照らし合わせの作業が必要となるデメリットがある．
3.3

利用形態 C：UeLA-Solomon を必要な部分に

図 2 UeLA-Solomon 上の教材取り組み機能の例
表 3 教材の利用形態
入学前 → 初年次 →
A
B

のみ利用

C

利用形態 C は，教材を利用したい部分にのみピンポイントに UeLA-Solomon を利用する形態である．
各機関の LMS が整備に至っていない場合，または各機関の既存の LMS と平行し，一部分の科目・授業でのみ UeLA の教材を導入したいといった方針の機関がこの形態を採用している．この場合は入学前教育を含め，特にリメディアル教育や資格・SPI対策となる部分は UeLA-Solomon を用い，正規のカ
リキュラムは従前の機関内の LMS を使うといったシステム構成を取ることができる．しかしながら利用者にとっては，利用するシステムにあわせて複数のアカウント管理や利用法の変更をしなくてはな- 26 -

2 年次以降各機関の Moodle のみ
UeLA-Solomon

各機関 Moodle

必要な部分のみ UeLA-Solomon

らないといった手間が生じるデメリットがある．

4 2018 年度の運用状況
教材整備面および各機関の利用状況の面から2018 年度の運用状況を報告する．
4.1

教材の整備状況

教材の整備状況では，2018 年度は Adobe Flash が利用されている一部の教材の改編を進めた．前述の通り，教材の整備は UeLA の加盟機関が所有する教材のものを活用している例もある．特にカリキュラ
ム体系が大きく変わらない教材には開発上の歴史が古いものもあり，Adobe Flash など近年の標準ブラウザで動作をさせることが難しい形式のものも含まれている．これを標準ブラウザで動作することを目標として，教材を提供いただいている加盟機関の協力のもとで改編を進めている．改編範囲は中学・高校数学の解説部分であり，これは 2019 年度

(4)

(5)

(6)

各機関の利用状況

教材の共有もしくは LMS サービス提供の形で教材を利用している加盟機関は，2018 年度は 28 機関（内訳：国立大学 6 校，公立大学 3 校，私立大学
18 校，短期大学 1 校）である．2017 年度は 21 校であり，のべ 7 校の増加があった．また利用機関の学種も幅広いことがわかる．利用を希望する加盟機関には 1 年程度の教材もしくは UeLA-Solomon の試用期間を設けており，上記の集計とは別に 10 機関がこの枠組みでの試用を開始している．

5 おわりに
本稿では，UeLA が実施する共通基盤教育システ
ム事業について概要を紹介し，2018 年度の運用状
況の報告を行った．共通基盤教育システムの教材の共有および LMS の提供は，UeLA の加盟校であれば試用や有償利用を申し込むことができる．試用・利用にむけた詳細は，UeLA 事務局（メールアドレス：
uela_offices@googlegroups.com）宛に問い合わせをさ
れたい．

参考文献
(1)

(2)

(3)

5, No.1, pp.11-21 (2005)
山川広人：”UeLA-Cloud Information”, https://speakerdeck..com/gishi_yama/uela-cloud-informati
on（平成 31 年 2 月 14 日確認）
山川広人：”千歳科学技術大学の事例 共通基
盤教育システムを通じた日本語教材の利用事例”, 大学初年次における日本語教育の実践大学における学習支援への挑戦 3, ナカニシ
ヤ出版（2018）

初頭から利用可能となる予定である．なお表 1 の教
材数はすでに改編後の数を反映したものである．
4.2

小松川 浩 : “理工系の知識共有に向けた
e-learning の実証研究”, メディア教育研究, Vol．

大学 e ラーニング協議会：”e ラーニング共通
基盤推進事業”, https://www.uela.cloud/el-kiban（平成 30 年 2 月 14 日確認）
小松川浩：”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”, 大学における e ラーニング活用実践集：大学における学習支援への挑戦 2, ナカニシヤ出版, pp．
273-276
大学 e ラーニング協議会：”大学間連携共同教育推進事業の紹介”, https://www.uela.cloud/elkiban/index.php/abount（平成 31 年 2 月 14 日確認）- 27 -

Rogers の普及理論を活用した e ラーニング普及推進事例
仲道 雅輝
愛媛大学 教育・学生支援機構 教育企画室

Ａpractical study of an e-learning dissemination promotion
by Rogers theory
Masaki NAKAMICHI
Ehime university Office for Educational Planning and Research
あらまし –高等教育において e ラーニングを普及させるためには，普及推進策に普及学の知見を反映させる必要がある．なかでも，個人つまり科目を担当する教員の意思決定過程に着目し肯定的な方向に促す方策が有効である．本発表では，2 大学における e ラーニング普及推進策を Rogers のイノベーション決定過程モデ
ルをもとに分析して明らかになった効果的な普及推進策を提案する．
キーワード − e ラーニング，普及理論，イノベーション，高等教育，

1

進策とその成果を，普及学の観点から分析し，導き

はじめに

出した，
「高等教育機関における e ラーニング普及推進モデル」を提案する．

近年，高等教育にeラーニングを活用した取り組(1)

今回，eラーニング普及推進策に援用する普及学

みは増加傾向にある ．しかし，eラーニングを導入したものの一過性のブームに終わるケースや，普の理論として，Rogersのイノベーション普及理論を及推進策を講じる必要に迫られるケースが散見さ用いた(2)．Rogersの理論は，おもに経済学等の分野れる．その背景には，教員への支援不足とともに，で活用され，イノベーションを人々や社会が採用す教育現場に新しい技術を「普及させる」という観点

るプロセスや成果をもとに構築されたものである．

の不足があるといえる．eラーニング普及推進策に今回援用したイノベーションの決定過程モデル（図必要な要件を普及学の観点から分析すると，まずは，

1）は，普及プロセスを個人のイノベーション採用

授業を担当する個々の教員が，eラーニングを自身に至る意思決定過程の進行で説明したものである．

の授業に取り入れるという決断を促す働きかけがイノベーション採用に影響する要因が個人の心的必要といえる．なぜなら大学は，初等中等教育に比過程に沿って整理されているという点で，普及推進

べ授業における教員の裁量が大きいからである．で策を講じる際の手掛かりとして有用であり，教員

は，教員にeラーニング活用を決断させ，普及を推

個々へのはたらきかけに焦点化した普及推進策の進させるための具体的な方策とは何か．この疑問へ方向性とも合致するものである．

の解を示す研究は見当たらない．eラーニング活用が広がらない大学にとって，「どう普及させればよいのか」の現実的な処方箋を前例から得ることが困難な現状といえる．しかしながら， eラーニングの高等教育への活用という流れは不可避であり，効果的な普及方策の構築は急務である．つまり，実践から明らかになった効果的なeラーニング普及推進策
を普及学の観点から分析・再構築し，高等教育に活用可能なeラーニング普及推進モデルを提唱することには大いに意義があるといえる．
図 1 イノベーションの決定過程

本研究では，2 大学における e ラーニング普及推- 28 -

2

調査の結果から検証した．これらの 4 推進策が e

二大学での普及方略とその結果

ラーニング導入後の継続的普及を実現する方策として，効果的であることが示された．

2 大学での実践事例の内，A私立大学では，「組織的支援の確保とガイドラインの整理」，「開発支援体3制の確立」，「科目ガイダンスVODの開発」，「LMS

ｅラーニング普及推進モデルの提案

開講科目の単位取得に関する教学組織への提案」，「ICT活用教育支援制度の設立」，「ICT活用教育事

このように，設置主体や地域の異なる 2 大学での例集の発行」，「ICT講習会の開催」に取り組んだ(3)．

取り組みで e ラーニング普及推進効果が見られたことに着目し，これらの普及方策の影響を，普及理A私立大学で 5 年間に渡って順調に普及した要因に論を援用して分析した．分析にあたっては，高等教

は，VOD作成，教育デザイン研究室，制度活用，育経験が 5 年以上で e ラーニング活用教育の経験が事例集，講習会など，普及する側と採用する側とのあり，普及学に関する基礎的な見識をもつことを条

多様な接点が準備されており，教員の支援体制が手件とした複数の評価者に判定を依頼し，各普及方策

厚く準備できた点等が普及推進に影響しているとが決定過程のどの段階に影響したと考えるかを問推察された（図 2）．

うた．その結果，講じた普及推進策は方策ごとに影響する決定過程に特徴があり，複数の取り組みを組
み合わせて実施することで全ての決定過程に影響を及ぼしていることが推察された．さらに，決定過程において，普及方策の影響があるとの判定が最も多くかつ一致したのは態度段階であり，本実践事例の普及方策が態度段階を中心として影響をもたらしたことが推察できた．
以上の結果をもとに，普及推進策の決定過程への影響を整理し，「高等教育機関における e ラーニン

図2

グ普及推進モデル」を作成した（図 4）．

A 大学における LMS 活用科目数の推移

B国立大学での事例（図 3）として(4)，教育デザ

4

イン室を中心に「eラーニング普及推進を組織的な取り組みとすること」，「きめ細やかなサポート」，

各方策の特徴ここでは，導き出された 11 方策の特徴について「身近な教員のICT活用教育事例集（リーフレッ

述べる．

ト）発行」，「ICT・授業設計に関する研修会の開催」

1）e ラーニングに必要なスキルに関する講習会をに取り組んだ．成果のひとつとして， eラーニング

開催する

活用が飛躍的に拡大したことを，LMSコース開設数，コース開設教員数，アンケートおよび聞き取り

学内で講習会を開催することにより，教員のスキル獲得を支援する取り組みである．この取り組みに
より，e ラーニングに関心はあるがスキルに不安があるために踏み切れない教員の背中を押すことに繋がる．
2）e ラーニングを試行できるような取り組みを用意する
未知の教育方法に対する不安や懸念を軽減する
ためには，はじめから本格的に導入するのではなく，部分的に試してみることができる機会を設定する
ことを推奨する．これにより，納得して活用できるようになる．
3）身近な教員の e ラーニングの取り組み事例を紹介する

図3

B 大学 LMS 開設教員数およびコース数の推移

日頃面識がある教員が活用しているという事実- 29 -

を，リーフレット等で知らせることが効果的である．

に導入した場合，うまく成果が出ないことから，

そうすることで，e ラーニングの活用自体が身近に徐々に活用は停滞，衰退する．授業設計には様々な感じられ，自分の場合に置き換えたり，場合によっ理論や手法があり，専任者を置くことにより，教員ては，その教員に直接質問することもできる．

が授業設計について詳しくなくても適切なサポー

4）e ラーニングについて相談する窓口をつくる

トが受けられ，教育効果の高い授業を実践することができる．

e ラーニングを活用したいと考えた時に，どこに相談したらよいのかがわからないと，その意欲は，

5

日々の業務に埋もれることとなる．相談窓口を設置

決定過程別普及方策することにより，機会を捉えた支援ができる．
Rogers のイノベーション決定過程は 5 段階で示

5）学内で認められたガイドライン等を整備するされており，
「知識」
「態度」
「決定」
「実行」
「確信」

ガイドライン等が整備されることで，事務的にどのような手続きを進めればよいのかが明確であり，と進んでいく．
知識段階で有効な方策は，「e ラーニングに必要担当部署での対応も円滑になり，導入へのハードルなスキルに関する講習会を開催する」「e ラーニンは下がる．

グを試行できるような取り組みを用意する」「身近6）e ラーニングの効果や学生・教員の反応を公開

な教員の e ラーニングの取り組み事例を紹介する」

するであり，ICT スキルに関する知識を獲得し，試行に教員が労力をかけて導入した e ラーニングの効

よって e ラーニングの概要や効果を知り，身近な教果や学生からの反応を公開することは，導入した教員の実践により活用事例を知ることが次の決定段

員自身のモチベーション維持に効果的であり，未導階へ進むことを促すといえる．

入の教員にとっては具体的な成果や懸念事項の払態度段階では，知識段階での方策に加え，「e ラ拭につながる．

ーニングについて相談する窓口をつくる」「e ラー7）e ラーニングの始動を後押しする資金面での支ニングの効果や学生・教員の反応を公開する」「学援する

内で認められたガイドライン等を整備する」「e ラ

科目への導入には，ICT に必要な機材やソフトの導入等，新たな設備が必要となる．資金の不足は，ーニングの効果や学生・教員の反応を公開する」「eラーニングの始動を後押しする資金面での支援を導入を阻むもっとも大きな要因であり，資金面での行う」「e ラーニングでの単位認定に関する教学組

支援は，e ラーニング導入を迷っていた教員に対し織での合意形成を図る」であり，知識として有用性ても強力な推進効果を発揮する．

を認識した上で，どのような手続きで始めればよい

8）e ラーニングでの単位認定に関する教学組織でのか，どのような効果があるのか，労力を注ぐに値の合意形成を図る

するか等を査定するための情報により，教員の ee ラーニング活用科目が，どのような条件を満た

ラーニングに対する態度を形成する．

した場合に単位認定されるのかが明示され，学内で決定段階は，態度の後ろ 3 つの方策に加え「著作合意形成されることにより，教員は安心して e ラー

権処理の支援ができる仕組みを設ける」「e ラーニ

ニングの活用に労力を注ぐことができる．

ングを始める手続きを簡略化する」「授業設計・ICT

9）著作権処理の支援ができる仕組みを設ける

技術支援・教材開発の支援を担当する人材を配置す

e ラーニングの活用において，著作権の処理は障る」が方策として挙げられ，具体的な懸念事項を解壁となりやすい．支援体制を確立することで教員の決できそうだという見込みにより，e ラーニングの不安を軽減させることができる．

活用を決定する．

10）e ラーニングを始める手続きを簡略化する

実行段階では，前述の段階と重複する「e ラーニ

煩雑な手続きは，多忙は教員にとって，導入を阻ングを試行できるような取り組みを用意する」「eむ要因となる．使ってみようと思ったその機を逃さラーニングについて相談する窓口をつくる」「学内ないように，間口を広げる工夫は必要である．

で認められたガイドライン等を整備する」「e ラー11）授業設計・ICT 技術支援・教材開発の支援を担

ニングを始める手続きを簡略化する」「授業設計・当する人材を配置する

ICT 技術支援・教材開発の支援を担当する人材を配

e ラーニングを成功させるためには，ただ導入す置する」が有効である．実行の段階は，e ラーニン

ればよいのではなく，授業設計が必須である．闇雲

グを活用している状態であると同時に，常にその成- 30 -

図 4 高等教育機関における e ラーニング普及推進モデル

ーニングの普及につながることを示した．

果や費用対効果を査定し続けている状態である．
確信段階は，「身近な教員の e ラーニングの取り

参考文献

組み事例を紹介する」「e ラーニングの効果や学生・教員の反応を公開する」「授業設計・ICT 技術支援・(1)

教材開発の支援を担当する人材を配置する」が方策

飯吉透：平成 25 年度文部科学省先導的大学改革推進委託事業として有効であり，身近な教員の e ラーニング活用

高等教育機関における ICTの利活用に関する調査研究報告書，京都大学が増えてきているかを確認したり，実行段階での査（2014）

定が客観的評価によって裏付けられること，生じた(2)

懸念の払拭や改善策が明らかになることによってRogers,E.M.

(1983)

The

DiffusionofInnovations: Third Edition. Free Press. 青池愼一，

引き続き e ラーニングを採用し続けることを後押宇野善康（監訳）イノベーション普及学, 産しする．

能大学出版部（2001）

6

まとめ

(3)

仲道雅輝，佐藤慎一，根本淳子，喜多敏博，
中野裕司，鈴木克明：e-learning の全学的普及推進に向けた実践研究－効果的な普及方略に

e ラーニング普及推進モデルでは，個人のイノベ

関する一考察．教育システム情報学会誌

ーションの決定過程をベースとし，専門家によるサポートで個人の採用を支援することが普及を推進

Vol.33, No.3, pp. 149-154（2016）

し，確信段階に至った教員が ICT 活用事例集など(4)

Masaki NAKAMICHI ， Junko NEMOTO ，のコミュニケーション・チャンネルを介して他の教

Toshihiro KITA，Hiroshi NAKANO，Katsuaki

員に循環的に影響を与え普及が推進されるとする

SUZUKI “ A case study of university-wide

全体像を示す構成とした．e ラーニングの普及推進

effects of e-learning promotion activities ”，

は，個人内で進行したイノベーションの採用が単発International Journal for Education Media and的に生じるのみではなく，先の採用者が，次の採用

Technology 2017, Vol.11, No.1, pp. 34-41 (2017)

者に影響を与えるコミュニケーション・チャンネルの一部となるよう普及方策を設計し，そのつながりを意図的に繰り返すことで影響の循環を生み，e ラ- 31 -LMS 利用は授業外学習時間を生むか
豊浦 正広*，塙 雅典*，日永 龍彦*，森澤 正之** 山梨大学 大学教育センター

Does LMS Induce Students to Study at Home?
Masahiro TOYOURA *, Masanori HANAWA*, Tatsuhiko HINAGA*, Masayuki MORISAWA** Center for Higher Education, University of Yamanashi
あらまし – LMS(Learning Management System; 学習管理システム)は，授業資料や小テストなどの自学のためのコンテンツを蓄えることができ，授業中のみならず授業時間外にも活用できる．山梨大学では 2008 年より LMS のひとつである Moodle を全学に展開してきた．全科目に対して Moodle コースを設定して利用できる状態にあるが，コースを利用するかどうかは担当教員に委ねられている．結果として，科目ごとで利用頻度は大きく異なり，全く利用されない科目も多い．本稿では，Moodle の利用が履修者の授業外学習時間につながることを仮説として置き，この真偽を確かめた．仮説の検証には，ほぼ全科目で実施している授業ア
ンケートから，授業学習時間についての自己申告値を利用した．アクセス数が上位 10%である科目とそれ以外の科目から，履修者の授業外学習時間の平均を求めたところ，アクセス数が上位である科目の方が，復習
時間と予習・復習の合計時間で有意に長いことが確かめられた．
キーワード – Moodle，アクセス解析，授業アンケート，授業外学習，ラーニングアナリティクス

1

はじめに

LMS(Learning Management System; 学習管理システム)は，授業資料や小テストなどのコンテンツを蓄えることができる．授業中に資料を閲覧したり，理解度を確かめたりすることができるのに加えて，利用には時間と空間の制約を受けないために，授業外の学習時間につながることが期待できる．
山梨大学では 2008 年より LMS のひとつである
Moodle を全学に展開してきた．全科目に対してMoodle コースを設定して利用できる状態にあるが，コースを利用するかどうかは担当教員に委ねられている．結果として，利用状況は科目ごとで大きく異なり，全く利用されない科目も多い．そこで本稿
では，Moodle の利用が履修者の授業外学習時間につながることを仮説として置き，真偽を確かめる．

2

Moodle コースの利用状況

図 1 に，2018 年前期開講の 635 科目を 1 履修者
ごとの Moodle コースのアクセス数に並べたものを示す．アクセス数は，Moodle のアクセスログの中から，コーストップを閲覧した回数を求め，履修登録者数で割った．ログイン画面やコース一覧画面などを除いたコースに関わる履歴については，どのコースに対する活動であるのかの記録が残されている．たとえば 15 週の科目であるとすれば，各週 2.46
回以上(36.8 回以上)のアクセスがあった科目で上位

10.0%，各週 1 回以上(15 回以上)で上位 15.2%，期間全体を通して 1 回以上で上位 57.2%であった．
10.2%のコースにはまったくアクセスがなかった．

図 1 Moodle コースごとの 1 履修者ごとの平均ア
クセス数．縦軸は対数値を取る．
アクセス数が上位の科目には，情報や機械などの工学系科目，情報処理を扱う入門科目が多い
が，医学・看護，教養・語学・教育系科目も含まれていた．授業形態(講義，演習)や履修年次に偏りは見られなかった．

3

授業外学習時間の調査

Moodle の活動履歴を対象に解析を行う例(1) はあ
るものの，授業外学習時間を解析しようとするときには，Moodle 上での活動時間しか把握できないことが問題となる．そこで我々は，授業アンケートに- 32 -

よって授業外学習時間の長さを調べることとした．
授業アンケートは短期の実習科目など一部の例外
を除き，ほぼすべての開講科目で実施しているものである．対象とした 2018 年度前期には，アンケー
ト回収率は 88.52%であった(2)．
アンケート内に以下の設問を設定して，自己申告による学習時間の長さを調査した．
この授業の授業時間以外に充てた時間の合計
は 1 週間当たり何時間ですか。(必須)(1) 1 週間あたりの合計時間〇 5 時間以上〇 3～5 時間
〇 2～3 時間
〇 1～2 時間
〇 1 時間未満〇 0 時間(2) 予習に充てた時間(回答項目は(1)と同じにつき省略)(3) 復習に充てた時間(回答項目は(1)と同じにつき省略)

図 3 Moodle コースアクセス数上位科目とそれ以外の科目に対する授業外学習時間の平均．
平均値の差を片側 t 検定によって調べたところ，予習・復習の合計時間と，復習時間について，アクセス回数が上位の科目群の方が，それぞれ有意に長いことを確かめられた(p<0.01)．平均では合計で0.31 時間(+25.0%)，復習で 0.25 時間(+24.5%)だけ長くなった．予習時間に関して有意差は確かめられな
かったが，平均値では Moodle コースアクセス数上位科目群の方が 0.02 時間(-0.3%)だけ短くなった．
解析結果から，Moodle コースへのアクセス回数が多いことが，復習を主とした授業外学習時間を長くすることにつながることが確かめられた．

上の項目への回答から，区間代表値を 6 時間(5 時間以上)，4 時間(3～5 時間)，2.5 時間(2～3 時間)，
1.5 時間(1～2 時間)，0.5 時間(1 時間未満)，0 時間(0時間)に割り当て，科目ごとに平均を求めた．
Moodle への履修登録者ごとの平均アクセス回数と授業外学習時間の合計の関係は図 2 のようになった．Moodle へのアクセスがほとんどない科目でも授業外学習時間が長いものには，実験科目や演習科目などがあった．

4

まとめ

本稿では，Moodle コースへのアクセス回数と授業アンケートの授業外時間の自己申告値を対象として解析を進めた．結果，Moodle コースへのアク
セス回数が多いことが，復習を主とした授業外学習
時間につながることが確かめられた．
ただし，単純に Moodle コースへのアクセスを促すことが授業外学習時間につながるとまでは言い切れないことに注意されたい．たとえば，アクセス数上位に多く含まれた工学系科目や，Moodle コースとの親和性が高い科目で授業外学習時間が長くなることがあるかもしれない．今後，その他の要因についても検討を進めたい．

参考文献
図 2 Moodle コースアクセス数と授業外学習時間の関係．青の点線は回帰直線を示す．

(1)

次に，Moodle コースのアクセス回数が上位 10%である 65 科目と，それ以外の 570 科目に分け，これらの科目群の間で平均時間を求めた．図 3 に結果
を示す．

(2)

- 33 -

植野 真臣：“e ラーニングにおけるデータマイニング”，日本教育工学会論文誌，第 31
巻，第 3 号，pp.271-83（2007）塙 雅典，日永 龍彦，森澤 正之，豊浦 正
広：“授業評価アンケートのオンライン化における回答率向上と自由記述量増加策”，大学教育研究フォーラム (2019)大学 1 年生の MS-Office 操作スキルの分析と今後の展開
高木 正則*，瀬戸山 光宏**
* 岩手県立大学 ソフトウェア情報学部** 株式会社ナレロー

Analysis of the MS-Office Operating Skills and its Future
Development
Masanori TAKAGI *, Mitsuhiro SETOYAMA *** Faculty of Software and Information Science, Iwate Prefectural University** Narero Corporation
あらまし – 本研究では，MS-Office（Word，Excel，PowerPoint）操作スキルを測定するためのコンピュータ
適応型テストを開発し，2018 年 4 月～5 月にかけて 4 つの大学の 1 年生約 2000 人の MS-Office 操作スキルを調査した．また，日常の ICT 機器の活用状況や高校時代の教科「情報」の履修状況に関するアンケートも実施し，MS-Office 操作スキルとの関連を分析した．その結果，Excel は Word，PowerPoint に比べて能力差が大きいことや，PC 操作に苦手意識を持っている学生ほど MS-Office 操作スキルが低い傾向にあることが示唆された．一方で，テスト実施上の問題点として，テスト時間の長さが問題となった．そこで，2019 年度の調査に向け，能力の推定精度を下げずに，より短時間でテストを実施できる出題アルゴリズムを検討した．
キーワード − コンピュータ適応型テスト（CAT），コンピュータ・リテラシー，MS-Office 操作スキル

1

はじめに
近年，スマートフォンの急速な普及により，児童・生徒のスマートフォンの保有率が向上している．
平成 29 年度の調査では高校生のスマートフォンの所有率は約 97%となっている(1)．それに伴い，若者の PC 離れが進み，PC の利用スキルの低下が懸念されている．しかし，中高生や大学生の PC の利用
スキル，特に，MS-Office（Word，Excel，PowerPoint）の操作スキルがどの程度あり，どの程度変化しているのかは明らかになっていない．そのため，本学の1 年生全員が履修する情報リテラシ科目では，毎年

図 1 「ナレロー」の問題解答画面

MS-Office を含む PC の操作スキルを習得するための授業を全員に実施している．

る．
「ナレロー」は 2002 年からサービスを開始し，そこで，本研究では大学入学時の MS-Office 操作

大学生協で販売されるノート PC にプリインストー

スキルの実態を明らかにすることを目的として，項ルされている．そのため，利用者のほとんどは大学

目応答理論（以下，IRT）を利用したコンピュータ

生であり，毎年 6 万人以上が利用している．
「ナレ

適応型テスト（以下，CAT）を開発し，大学 1 年生

ロー」では学習モードと試験モードがある．

の MS-Office 操作スキルを測定・分析した．

2

図 1 にナレローの学習モードの問題解答画面を示す．画面下側に問題文が表示され，問題文に指示

CAT の設計・開発

2.1

された内容を画面中央部の MS-Office 上で実際に操作する．判定ボタンを選択すると操作した内容が自出題する問題と問題解答機能

動的に診断され，問題文に指示された内容を正しく本研究では，PC の操作スキルを向上するための操作した場合，正解となる．そのため，MS-Office

自学自習型 e ラーニングサービスである「ナレロに関する知識ではなく，操作スキルを評価できる点ー」で使われている問題と，問題解答機能を利用すに特徴がある．操作方法が分からない場合は解説ボ- 34 -

表 1 ナレローで提供されているコンテンツ

解答履歴DB

アイテムバンク

モード

問題
項目
パラメータ

項目抽出機能サーバサイド問題

問題ID①テスト開始項目選択機能能力値推定機能②テスト解答③テスト結果の確認

Word2016 入門編

37 問

解答結果

Word2016 実践編

75 問

Excel2016 入門編

36 問

Excel2016 実践編

79 問PowerPoint2016 入門編

33 問

PowerPoint2016 実践編

76 問

学習
解答結果
アップロード機能

問題解答/
自動採点機能フィードバック機能

クライアントサイド

図 2 開発した CAT の概要
タンを選択することで，操作方法のデモを閲覧でき
る．提供されている科目には Windows7，Windows8.1，
Windows10，Word，Excel，PowerPoint 等があり，全部で 403 問の問題が登録されている．
「ナレロー」
で提供されている科目の一覧を表 1 に示す．
2.2

問題

Windows 10 入門編 for デスクトップ 40 問

インターネット
項目パラメータ
ダウンロード機能

科目名

解答結果
登録機能

CAT の開発

CAT を実装するために，事前に「ナレロー」の各問題の項目パラメータを推定した．本研究では，

試験

レ ポ ー ト ・ 論 文 マ ス タ ー for
Office2016
スキルチェックミニ Office 2016 入門編 1
スキルチェックミニ Office 2016 入門編 2
スキルチェックミニ Office 2016 入門編 3
スキルチェックミニ Office 2016 実
践編 1
スキルチェックミニ Office 2016 実
践編 2
スキルチェックミニ Office 2016 実
践編 3
スキルチェック Office 2016 入門編
スキルチェック Office 2016 実践編

時間

なし

27 問
10 問

10 分

10 問

10 分

10 問

10 分

10 問

10 分

10 問

10 分

10 問

10 分

30 問

30 分

30 問

30 分

スキルチェック Word 2016 入門編

IRT の 2 パラメータ・ロジスティックモデルを用い

10 問

10 分

スキルチェック Word 2016 実践編て CAT を実現した．パラメータの推定には「ナレ

10 問

10 分

スキルチェック Excel 2016 入門編

10 問

10 分

ロー」の Word，Excel，PowerPoint の問題への解答

スキルチェック Excel 2016 実践編

10 問

10 分

履歴データ約 2000 件を活用した．推定の結果，識し，アイテムバンクを構築した．本研究で開発した

スキルチェック PowerPoint 2016 入
10 問門編
スキルチェック PowerPoint 2016 実
10 問践編
スキルチェック Word 2016
20 問

CAT の概要図を図 2 に示す．

スキルチェック Excel 2016

20 問

20 分

スキルチェック PowerPoint 2016

20 問

20 分

プレースメントテスト Office 2016

18 問

15 分

別力パラメータが 0.4 以下の問題と難易度パラメー
タが－6.0 未満の問題（極端に易しい問題）を除外

本研究では参考文献(2)(3)

を参考にして CAT を実装した．問題数は Word，Excel，PowerPoint で各 20

10 分
10 分
20 分

問とし，試験時間は各 40 分とした．テストを起動すると，本人属性，日常の ICT 機器活用，高校時

者数を表 2 に示す．表 2 の「その他」は，生協でノ代の教科「情報」の履修状況に関するアンケートがート PC を購入した学生が，大学の授業とは関係な表示され，アンケートに解答後，問題が出題される．

く各自で試験を受けた人数である．

学習者にフィードバックするテスト結果は，IRT

テストの結果は IRT によって推定された能力パによって推定された能力パラメータθに 100 を掛

ラメータθに 10 を掛けて 50 を足した値として分析

けて 500 を足した値を 5 点刻みで切り上げた値とし，した．Word，Excel，PowerPoint のテスト結果の度

この値とこの値の全国順位，大学内順位を各学生に

数折れ線グラフを図 3 に，各テストの統計値を表 3

フィードバックしている．また，学生は各ランキンに示す．図 3，表 3 の結果から，Word は 50 周辺にグの上位を閲覧できる．

多くの学生が集中しており，PowerPoint は 50 から

3

60 周辺に多くの学生が存在していた．また，Excel

MS-Office 操作スキルの調査と分析

は Word，PowerPoint に比べて標準偏差が大きく，各学生の能力差が大きいことが確認された．

2018 年 4 月～5 月にかけて 4 つの大学の 1 年生の続いて，PC 操作の苦手意識と能力値の比較結果

情報関連科目（必修科目）の中で，CAT を利用しを図 4～6 に示す．図 4～6 の結果では，Word，Excel，

た MS-Office 操作スキルを調査した．各大学の受検- 35 -

東北

292 人 242 人

225 人

D 大学

北陸

50 人

47 人

46 人

18 人

7人

8人

その他
180

160
140

600

388 人

54

52.8

500
50.7

400
300
200
100

127

得意
人数
能力値の平均Word
Excel
PowerPoint

図4

44
56.3

少し
得意

普通

少し
苦手

苦手

127
655
538
792
55.6
52.8
50.7
48.9
人数
能力値の平均

43

わか
らな
い
61
49.7

答え
たくな
い
43
50.3

600

80

500

人数（人）

100

40

54

52.9
52.1

571

50.1
461

52
50

48.1

106

図5

75.5
72.2
74.7

50.8
48.9
53.7

51.0
47.8
52.7

700

6.8
9.7
7.9

600

苦手

106
571
461
674
52.9
50.1
48.1
44.7
人数
能力値の平均

55

54.9
53.2

人数
能力値の平均情報を専門科目とする教員の授業を受けていた学生の割合が最も高く，
約 42%いたことが確認できた．
教科「情報」の担当教員の専門科目が情報以外の科

54
53
52

51.8
576

457

108

37
55.5

少し
得意

普通

少し
苦手

51.1

50.7

51
50

651

37
得意

図6

40

56

55.5

300

意」，
「少し得意」と答えた学生はその他の学生より専門科目と能力値の比較結果を示す．図 7～9 では，

42

57

0

図 7～9 に高校時代の教科「情報」の担当教員の

答え
たくな
い
36
45.7

400

100

も能力値が高い傾向にあった．

わか
らな
い
50
47.1

56.4

200

学生の能力値が最も低い結果となった．また，「得

少し
苦手

普通

500

PowerPoint すべてで PC の操作が「苦手」と答えた

36

PC 操作の苦手意識と能力値（Excel）

人数（人）

Word
16.3
Excel
14.1
PowerPoint 13.1

37
52.1

少し
得意

44

50

37
得意

表 3 テスト結果の統計値
最低 最高 中央値 平均 標準偏差45.7 46

44.7

0

人数
能力値の平均

48

47.1

300

100

0

674

400

200

20

図 3 テスト結果の度数折れ線グラフ

44

PC 操作の苦手意識と能力値（Word）
700

10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80
能力値

50

46

61

800

60

52

48

792

538

44

50.3

49.7

48.9

655

0

120
人数（人）

56

能力値の平均

C 大学

58
55.6

苦手

108
576
457
651
56.4
54.9
51.8
50.7
人数
能力値の平均能力値の平均

東北

56.3

700
人数（人）

454 人 409 人

B 大学

800

能力値の平均900

表 2 各大学の調査対象データ数
所在地 Word Excel PowerPoint
北陸 1459 人 1235 人
A 大学
1252 人

49

50

34

わか
らな
い
50
51.1

答え
たくな
い
34
53.2

48
47

PC 操作の苦手意識と能力値（PowerPoint）

120 分かかっていた．そのため，科目内で調査を実施する際に，時間の確保が困難で，テストの実施方
法を工夫する必要があった．

目では，数学（約 17%）と理科（約 9%）が多かっ

そこで，2019 年度は能力推定の精度を低下させた．図 7，8 の Word，Excel の結果では，担当教員

ずに試験時間を各 30 分に短縮する．そのために，の専門科目が「外国語」であった学生の能力値が最まず，テストの 1 問目に出題する問題の選定方法をも低く，図 9 の PowerPoint の結果では担当教員の変更する．2018 年度の調査で利用した CAT では，専門科目が「国語」と「公民」であった学生の能力値が低かった．

受験者の能力値の初期値を 0 として 1 問目に出題す4

難度パラメータが約 0 の問題）が 1 問目に出題される問題を決定していた．そのため，全員同じ問題（困今後の展開ていた．しかし，図 4～6 に示したように苦手意識
2018 年度の実践では，テスト実施時間の長さがと能力値には相関関係が見られたため，テスト実施

問題となった．現状では，Word，Excel，PowerPoint

前に回答した PC 操作の苦手意識に応じて，受験者の各テストの試験時間は 40 分であったため，合計の能力値の初期値を変更し，1 問目に出題する問題- 36 -

答
え
た
く
な
い
人数
15 28 11 396 204 24 18 19 49 946 63 443 44
能力値の平均 50. 52. 51. 51. 50. 51. 49. 48. 51. 51. 51. 50. 51.
人数
能力値の平均53.0

表 4 能力値パラメータの初期値
苦手意識
困難度
0.63
得意

52.0
51.0
50.0
49.0
48.0

能力値の平均人数（人）1000
52.0 51.8
900
51.9
51.9
51.6
800
51.2
51.1
51.2
700
50.7
600
49.6
50.4
50.1
500
946
396
400
300
48.3
443
204
200
63
44
100 15 28 11
24 18 19 49
0

Word

47.0
46.0

わ
か
ら
な
い

地
保
外
そ
国 理 公 数 理 健 芸
家 情
国の語 歴 民 学 科 体 術
庭 報
語
他
史
育

48.1

人数（人）

700
600

500 45.8

46.1

400

48.0

48.1

45.8

829

46.0

377

44.0
42.0

55

20 16 16 41

12 20 11

48.0

47.1

42.4

170

200
0

47.4

334

300
100

47.3

34

わ 答
地
保
外
そ か え
国 理 公 数 理 健 芸
家 情
た
国
の ら
語 歴 民 学 科 体 術 語 庭 報 他 な く
な
史
育
い い
12 20 11 334 170 20 16 16 41 829 55 377 34
人数
能力値の平均 45. 49. 46. 48. 47. 45. 47. 42. 48. 48. 48. 47. 48.
人数
能力値の平均PowerPoint

40.0
38.0

人数（人）

700
600

200
100
0

50.9

347

400

48.9

49.0

15 22 12

52.9
52.9

52.3

500
300

52.8

53.4

800

53.0
52.0

370

50.2 51.0
50.0
49.0

168

48.0

18 15 17 39

52

38

わ 答
地
保
外
そ か え
国 理 公 数 理 健 芸
家 情
た
国
の ら く
語 歴 民 学 科 体 術
庭 報
語
他 な な
史
育
い
い
人数
15 22 12 347 168 18 15 17 39 800 52 370 38
能力値の平均 48. 53. 49. 53. 52. 54. 52. 50. 53. 52. 52. 52. 50.
人数
能力値の平均

図 91

－0.11
0.21

少し得意

0.29

普通

0.01

少し苦手

－0.19

苦手

－0.53
0.55

少し得意

0.64

普通

0.49

少し苦手

0.18

苦手

0.07

にする．そのため，過去に試験を実施したことがある場合は，直前の試験で出題された問題は出題しな

54.0

52.5

0.07

ようにし，授業前後での能力値の比較もできるよう

55.0

54.0

53.2

少し苦手

その他，CAT によるテストは複数回実施できる

いようにする．
能力値の平均

53.6

800

0.28

得意

図 8 教科「情報」担当教員の専門と能力値（Excel）
900

Excel

50.0

48.9

48.4

普通

得意

能力値の平均

49.4

800

0.56

苦手

図 7 教科「情報」担当教員の専門と能力値（Word）
900

少し得意

5

47.0

おわりに
本研究では，MS-Office 操作スキル診断用のコン46.0

ピュータ適応型テストを開発し，大学入学時のMS-Office 操作スキルを調査した．また，2019 年度の調査に向けて CAT の終了条件や受験者の能力値
パラメータの初期値の改良について述べた．2019

教科「情報」担当教員の専門と能力値（PowerPoint）

年度の調査では 2018 年度に実施した 4 大学に加え，東京の私立大学の新入生 1000 人の調査も実施する予定である．

を決定するように変更する．苦手意識の回答と能力値パラメータの初期値の関係を表 4 に示す．

参考文献

次に，テストの終了条件を修正する．2018 年度版の CAT では，全問題の 20 問に解答するか，制限(1)

時間（40 分）になったら試験を終了していた．2019

内閣府：青少年のインターネット利用環境実態調査，

年度版の CAT では，上述の終了条件（制限時間は

http://www8.cao.go.jp/youth/youth-harm/chousa/

30 分に変更）に加え，1 つ前の問題に解答後の能力

net-jittai_list.html（2019 年 2 月 15 日参照）

値との差分が 0.03 になった場合，解答した問題数(2)が 20 問に達していなくても試験を終了するように

宮澤芳光，植野真臣：適応型テストを用いた携帯型観光・学習ナビゲーションシステム，

する．2018 年度の調査データでこの終了条件を適教育システム情報学会誌，Vol.29，No.2，

用したところ，601 人の受験者が 20 問を解答する

pp.110-123，2012

ことなく試験を終了でき，20 問解いた後に推定さ(3)れた能力値との誤差も小さかった．

植野真臣，永岡慶三：e テスティング，培風館，東京，2009- 37 -

情報系学科の一授業における反転授業実施のための Moodle
機能利用の事例紹介
小俣 昌樹
山梨大学大学院総合研究部工学域

Introduction of a Use Case of Moodle Functions for a
Flipped Classroom in a Computer Science Department
Masaki OMATA
Faculty of Engineering, Graduate Faculty of Interdisciplinary Research, University of Yamanashi
あらまし – 本発表では，山梨大学工学部コンピュータ理工学科の一授業において反転授業を実施するために，
Moodle のどの機能をどのように利用しているのかという事例を紹介する．具体的には，完了トラッキングと利用制限・小テスト・フォーラム・課題の機能による，（1）授業前資料閲覧とその授業前考察提出および授業内での考察内容に関する議論と授業後の自主投稿，および，（2）授業前資料閲覧と授業前確認小テスト受
験および授業内演習と授業後のレポート提出の 2 つのシナリオを説明する．あわせて，この授業の実施初年
度における反転授業およびそのための活動などに関する受講学生への質問紙調査の結果から，ほとんどの受講学生が，事前学修に取り組んだこと，そして，事前学修と授業との内容の振り分けが適切であったと考えていることを示す．
キーワード − Moodle，反転授業，事前学修実施している．その主な流れは，事前学修と事前課

はじめに

1

題への取り組み，授業中の議論や演習，授業後の自山梨大学では，非同期学習支援のための教育 ICT（1）システムとして，Moodle ，MediaDEPO（ 3），Solomonちの 2 回のシナリオを紹介する．

（5）．

質問紙調査は，この授業の実施初年度の 2014 年

特に Moodle は，資料の提示，小テストの出題や自度の最終回で，この授業の受講学生を対象に実施し動採点，レポート課題の出題・回収・採点やコメン

た．ここでは，事前学修や反転授業の取り組み結果

トのフィードバックなどの機能を中心に，各授業のおよびその方法に関する意見について，多肢選択法

インターネット上のプラットフォームとして使用で質問した．

，ALC NetAcademy2（4）

主学修やレポート提出となる．本発表では，このう（2）などを使用している

されている．さらに，Moodle は PC の Web ブラウ

反転授業での Moodle 利用シナリオ

2

ザやモバイル端末の専用アプリケーションなどか
ら閲覧・操作できるため，反転授業における学生への授業前学修材の提供元としても利用されている．

感性情報工学の全 4 回の反転授業の中の 2 回の授本発表では，この中で，筆者が担当している山梨業のシナリオ（シナリオ 1，シナリオ 2）について，

大学工学部コンピュータ理工学科 3 年次対象の感

その活動内容およびそのために使用した Moodle の性情報工学という授業 （ 6 ） での反転授業におけるMoodle の利用について説明する．そして，この授業の実施初年度の反転授業に関する受講学生への質問紙調査の結果を示す．感性情報工学の授業では，人間の主観や感覚に基づく評価データから有益な機能を説明する．
2.1 シナリオ 1：授業前学修と考察および授業内
議論と授業後の自主投稿
表 1 に，シナリオ 1 の授業前・授業中・授業後の時系列での学生の活動およびそれぞれで利用した
Moodle の機能を示す．シナリオ 1 は第 1 回の授業

情報を引き出して工学的に利用する方法や，その基であり，感性情報工学の導入として，その全般的な礎となる視覚・聴覚・触覚などの感覚に関する基本

概念や用語および身近な応用事例について学修す

的特性について，全 15 回を通して学修する．

る．

この授業では，このうち 4 回の授業で反転授業を

授業実施前，学生は，Moodle コースに提示され- 38 -

ている身近な応用事例に関する音声付きのスライあたり，授業終了後のレポート課題に直接関係する

ドショーを閲覧し，その内容に関する考察を小テス

感性評価の概念や用語および実験方法やその分析

トの解答として記述する．この考察へ取り組むと，方法について学修する．

授業中に使用する資料ファイルへアクセスできる

授業実施前，学生は，Moodle コースに提示されようになる．

ている感性評価の概念や考え方および用語の定義

授業中では，教員が概念や用語を解説したあと，や意味などを説明するスライドショーを閲覧し，そ

授業前に提出された考察を匿名で示しながら，そのの理解度を確認する小テストを受験する．この小テ内容に関して補足したり学生からの意見を促した

ストで全問正解（100%正解）すると，授業中に使りする．

用するワークシートファイルを閲覧できるように

授業後，学生は，Moodle コース上に匿名で公開なるので，それを印刷・持参して授業に臨む．

された他者の考察を閲覧したり，自主的な追加学修

授業中，教員は，概念や用語を再説明することなの内容をフォーラムへ投稿したりできるようにな

く，ワークシートを使った演習の解説をはじめる．

る．実際の投稿として，授業中の議論で出た，テレ

このワークシートには，授業後のレポート課題と同ビアニメのかわいいキャラクタの形状に白銀比が様の手順を踏む仮の実験データおよびその分析方多いことを受けて，とあるかわいいマスコットの形法が示されており，学生は実際に計算したりグラフ状にも白銀比が成り立つことを調査した内容が投を作図したりしてその過程や方法を学修する．

稿されたことがある．

授業後，学生は，授業前学修や授業内演習で学んだ内容に基づいて，個人ごとに実験テーマを考え，

表 1 シナリオ 1 の活動と Moodle の機能
学生の 活動内容
Moodle の活動
機能
資 料 を 音声付きスライドショ ファイル
閲覧
ーを閲覧して，身近な応用事例を確認する．
考 察 課 閲覧した資料のなかで 小 テ ス ト
題 を 提 興味をもった部分とそ （ 問 題 作
出の理由および問題点や 成，出題，応用先を考察して提出 解答），完する（完了しないと当該 了 ト ラ ッ
回の授業中の説明資料 キング
を閲覧できない．）．
座 学 を 授業資料を見ながら，教 フ ァ イ
聴講員による概念や用語な ル ， 利 用
どの解説を聴講する．
制限
議論
教員が示す考察提出者 小 テ ス ト
全員の考察内容を見な （ 解 答 のがら，その内容に関して ダ ウ ン ロ
学生や教員と議論する． ード）
他 者 の 当該年度および過去の フ ァ イ
考 察 を 同課題における他の学 ル ， 利 用
閲覧
生の考察を確認する．
制限
自 主 的 さらに調査したり学修 フ ォ ー ラ
取 組 の したりしたことを投稿 ム ， 利 用
投稿
する．
制限

時
期
授
業
前

授
業
中

授
業
後

シナリオ 2：授業前学修と確認テストおよび授業内演習と授業後のレポート提出
表 2 に，シナリオ 2 の授業前・授業中・授業後の2.2

その実験を設計・実施する．そして，その実験デー
タを分析・考察し，実験報告書を作成して，報告書を Moodle コースへアップロード提出する．
この際，最終提出日より前に，希望者が教員からの改善コメントを得られる途中提出日を設けた．この日までに提出された報告書に関しては，最終提出に向けて，教員がフィードバックコメント欄に改善点を記述
した．

時
期
授
業
前

授
業
中

授
業
後

時系列での学生の活動およびそれぞれで利用した
Moodle の機能を示す．シナリオ 2 は授業第 3 回に- 39 -

表 2 シナリオ 2 の活動と Moodle の機能
学生の 活動内容
Moodle の活動
機能
資 料 を 音声付きスライドショ ファイル
閲覧
ーで，概念や用語を学修する．
理 解 度 資料中の用語を確認す 小 テ ス ト
確 認 テ る小テストを受験する （ 問 題 作
ス ト の （100%正解にならない 成，出題，受験と当該回の授業中のワ 解答），完ークシートを閲覧でき 了 ト ラ ッ
ない．）
キング
演習
教員の解説にあわせて， フ ァ イ
数値を計算したりグラ ル ， 利 用
フを作図したりして，ワ 制限
ークシートを完成させる．
実 験 の 演習内容に基づいて自 課 題 （ 出実 施 と 身で実験を実施し，結果 題，回収，
報 告 書 を分析して，報告書にま 評 定 ， コの提出 とめて提出する．
メント）

3

4

実施初年度における質問紙調査
この授業の実施初年度となる 2014 年度の授業最終回において，この授業の事前学修の実施や反転授業の導入に関する質問紙調査を実施した．回答者は，
このときの出席者 17 名
（受講者全 23 名中）である．

5

質問数は全 6 問で，いずれも 4 件または 5 件の選択肢から 1 つを選ぶ回答とした．なお，この初年度から反転授業を取り入れたため，反転授業導入前後の比較はできない．
表 3 に，この質問紙調査の質問およびその回答結果である各選択肢の選択者数を示す．表中の①，②，

6……が選択肢を，そのあとの（ ）内の数値が選択者数を示す．

表 3 反転授業に関する質問紙調査の結果
質 問 質問およびその回答選択者数
番号
1
当該授業よりも前に事前閲覧資料を閲覧しましたか．
①全部閲覧した（4）②ほとんど閲覧した（10）③ほとんど閲覧しなかった（3）④ぜんぜん閲覧しなかった（0）2
事前学修の音声合成ナレーション付きのスライド映像について，i)スライドのみを映して教員がナレーションを行なう映像，および，ii)教員もスライドも映って教員が話す映像に比べて，理解しやすさはどうでしたか．
2.1 スライドのみを映して教員がナレーションを行なう映像と比べて，①とても理解しやすかった（1）②どちらかといえば理解しやすかった（8）③ほとんど同じであった（8）④どちらかといえば理解しにくかった（0）⑤非常に理解しにくかった（0）2.2 教員もスライドも映って教員が話す映像に比べて，①とても理解しやすかった（0）②どちらかといえば理解しやすかった（7）③ほとんど同じであった（7）④どちらかといえば理解しにくかった（3）⑤非常に理解しにくかった（0）3
当該授業よりも前に事前課題に取り組みましたか．
①全部に取り組んだ（4）②ほとんど取り組んだ（9）③ほとんど取り組まなかった（4）④ぜんぜん取り組まなかった（0）

事前学修のための時間は確保できましたか．
①十分に確保できた（0）②どちらかといえば確保できた（10）③どちらかといえば確保できなかった（7）④まったく確保できなかった（0）
事前学修の内容と当該授業の内容の振り分
けにおける適切さについて，どのように感じましたか．
①非常に適切であった（1）②どちらかといえば適切であった（14）③どちらかといえば不適切であった（2）④非常に不適切であった（0）
本授業における事前学修や反転授業の導入についてどのように思いますか．
①もっと取り入れるべき（2）②今年度程度でよい（15）③今年度よりも減らすべき（0）④全部なくすべき（0）
この結果から，ほとんどの学生が事前学修資料を閲覧したうえで事前課題に取り組んでいたことがわかった（質問番号 1，3）
．一方，そのための時間の確保が難しいと回答した学生も少なからずいる
こともわかった（質問番号 4）．そして，事前学修とその授業との内容の振り分けや反転授業の導入
割合について，多くの学生が全 15 回中 4 回程度の実施が好ましいと考えていることがわかった．また，事前学修資料として音声合成ナレーション付きのスライドショーを使用したことについては，概ね問
題ないことがわかった（質問番号 2）．

4

考察
本授業における反転授業導入の利点は，学生が授業前に学修内容を把握できることにあると考える．
シナリオ 1 では，その授業全体の応用先としてどのような事例があるのかを授業前に知ったうえで考察でき，そのことを念頭に置いて授業中の教員による説明を聞くことができる．また，シナリオ 2 では，授業前に各学生のペースで概念や用語を学修しておくことができ，それを前提に，授業中の具体的な演習へ取り組むことができる．
本授業の反転授業で Moodle を利用する利点は，学生が自身のスケジュールで事前学修に取り組め
ること，学生からの提出物を電子的に柔軟に扱えること，および，強制的となるが，授業前の資料閲覧や事前課題に取り組むことを促せることにあると考える．Moodle は，インターネットに繋がった PC- 40 -

やスマートフォンがあれば，いつでもどこでも資料

一方，このような学習管理システムは，教員も学を閲覧したり小テストへ解答したりできる．そして，生も，その使用への慣れが必要である．不慣れな場

教員がその電子的な提出物を授業開始直前や授業合，学修活動が中心とならず，ツールの操作が中心

中に集計して授業内で利用することができる．これとなってしまうことが懸念される．本発表の対象学

により，活動的・能動的な授業へと発展させやすい

生は全員が情報系学科の 3 年次以上であったため，と考える．そのためには，Moodle の完了トラッキ

他の学年や学科の学生に比べて，反転授業でのングや利用制限機能を使用して，授業前学修へ取り

Moodle の導入が円滑であった可能性が考えられる．

組まないと授業中の資料へアクセスできないよう

今後は，Moodle の小テスト機能を使って，各学な制限を設けることは，現状では致し方ない部分も生の授業前学修の取り組み時間やわかったこと・わあると考える．

からなかったことの記録を残していくことを検討

このような制限を設けているものの，質問紙調査する．また，Moodle のチャット機能を使って，授の結果から，受講学生は，反転授業の導入および事

業中に各学生のスマートフォンなどから質問や意前資料閲覧や事前課題の振り分けについて，概ね問見を入力してもらい，それを授業内で見える化した

題なく受け入れて取り組んでいると考える．それゆり議論したりすることを検討する．

え，2014 年度以降，少しずつ改善しながら，この授業スタイルを継続している．

参考文献

一方で，事前学修に取り組む時間の確保が難しいと回答した学生が少なからずいたことから，教員が(1)

その取り組み時間の程度を考慮したり，可能であれ“Moodle”，https://moodle.org/（accessed 2019.
2. 5）

ば，その取り組み時間の目安を提示したりしていく(2)

ことが必要であると考える．そのために，2019 年

日本富士ゼロックス：“MediaDEPO”，

度の本授業において，各事前学修課題の最後に，

https://www.fujixerox.co.jp/product/software/med

Moodle の小テスト機能を使って，学生が実際に取

iadepo/（accessed 2019. 2. 5）(3)

り組んだ時間を回答してもらう予定である．

“CIST-Solomon”，
https://solomon.mc.chitose.ac.jp/CIST-Shiva/Inde

おわりに

5

x?1（accessed 2019. 2. 5）(4)

本発表では，山梨大学工学部コンピュータ理工学

株式会社アルク：“ALC NetAcademy2”，https://www.alc-education.co.jp/academic/net/

科の感性情報工学の反転授業における 2 つのシナ

（accessed 2019. 2. 5）

リオを通して，その授業前・授業中・授業後の活動(5)

小俣昌樹，日永龍彦，豊浦正広，鳥山孝司，とそのための Moodle 機能の具体的な利用を紹介し吉川雅修，奥原利昌：“山梨大学における教育

た．

ICT システムの利活用事例紹介”，UeLA・JADE

Moodle に限らず，このような学習管理システム

合同フォーラム 2017 ポスターセッション 予

は，教員と学生の非同期な活動を支援できるので，
本稿で紹介したような反転授業に適していると考稿集，pp.38-41（2018）
(6)

山梨大学：
“感性情報工学 電子シラバス”，

える．そして，その中のとある機能は，その使用時

https://syllabus.yamanashi.ac.jp/2018/syllabus.ph期（授業前か，授業中か，授業後かなど）や使用目

p?jikanno=TCS316（accessed 2019. 2. 5）的（たとえば，小テスト機能を理解度確認に使うのか，意見収集に使うのかなど）によって，反転授業での役割や位置づけも変わってくると考える．したがって，機能そのものの操作方法や典型的な使用方法を知るだけでなく，担当する授業の内容やスタイ
ルに合わせて，どの機能をどの場面でどのように使用すると有用なのかを検討する必要がある．そのために，本発表のような先行事例を参考にしながら，その一部を変更したり改善したりして，担当授業に合わせていくことはひとつの方法である．

- 41 -

CBT を活用した反転授業モデル­ グループワークの学習効果と学習プロセスの分析 ­上野 春毅*，加藤 巽*，山川 広人**，小松川 浩** 千歳科学技術大学大学院 光科学研究科** 千歳科学技術大学 理工学部

A Model of Flipped Classroom Using CBT- A Learning Effectiveness of Group Work and Analysis of Learning Process Haruki UENO *, Tatumi KATO *, Hiroto YAMAKAWA **, Hiroshi KOMATSUGAWA ** Graduate School of Photonics Science, Chitose Institute of Science and Technology** Faculty of Science and Technology, Chitose Institute of Science and Technology
あらまし ‒ 本研究チームでは，e ラーニングシステム上に実装された Computer Based Test & Training (CBT と呼称)を活用した反転授業モデルを提案し，開発したシステムを介して知識定着を反転で図ることで，アクティブラーニング形式で育成を図り，実証評価を行ってきた．本稿では，個人の理解度を事前に把握した上での共同的な学び（グループワーク）の効果の調査，CBT の学習履歴データをもとに Learning Analytics 的手法に基づいた学習プロセスの分析結果に沿った学習支援を図るシステムの検討行う．
キーワード ­ e ラーニング，反転学習，グループ学習

1

はじめに

2

近年，高等教育では学生の主体的な学びを促す教
育改革が求められている．教育改革では，主体的な学びの効果が期待されるアクティブラーニングの一つとして反転授業が注目を受けている(1)．反転授業では，元来授業で解説していた内容を e ラーニン
グ教材として予習を課すことにより，授業においてグループワークやプロジェクト学習を通じた主体的な学びの時間を確保することが可能となる．一方で予習において知識習得が図られていないとグループワーク等で深い学びにならず，そもそも知識未定着による授業の質の低下という問題も招きかねない．本研究チームではこれまで e ラーニングシス

CBT を活用したグループワークの効果の調査

先行研究 (2) ではアクティブラーニングに関する
個別の要因についての検討は行っていない．具体的には，個人の理解度を事前に把握した上での協働的な学び（グループワーク）の効果について調べることとした．そこで個人の理解度を７段階で定量化した後に，その情報を活用することでグループワークに与える効果を明らかにすることを目的とする．
2.1

本モデルのグループ編成

先行研究のモデルでは 3〜4 人のグループを編成する．この際に，前述のように理解度が低い学習者のみで構成されてしまってはグループワークが成り立たない可能性があるため，理解度が高い学習者が含まれるように編成する．理解度が高い学習者がまとめ役や教える側となり，低い学習者が質問することでも教わることができることを狙う．グループ
ワークでは，授業で配布する穴あきのワークシート
をもとに課題を取り組む．

テム上に実装された CBT を活用した反転授業モデル(図 1)を提案し実証検証を行い，知識定着に関して一定程度の効果があることを確認してきた(2)．本稿では，次の 2 点の調査・検討を行う．①個人の理解度を事前に把握した上での協働的な学びの効果の調査、②CBT の学習履歴データをもとに LA 的手法に基づいた学習プロセスの分析結果に沿った学習支援を図るシステムの検討を行う．

2.2

評価

本学の情報系のアルゴリズム及びそのプログラ
ミングを学ぶ科目で実証検証を行い，本グループ編
成の効果を調べるためにグループワークに関して学生にアンケートを実施した．本稿ではこれをもと- 42 -

に評価する．
グループワークで話し合いながら課題解決に取り組めたかの設問に対して，約 9 割の肯定的回答を得た（n=69）．この結果から，グループワーク話し合いながら課題解決を図れていることがわかった．
また，グループワークでまとめ役だったかの設問に対して，約３割が肯定の回答をした．この結果から4 人に 1 人がまとめ役を担えていることがわかった．
次に，グループワークでの学習効果があるかを調べるために，授業で扱う内容（アルゴリズムの詳細）をどの段階でわかったかの設問に対する回答は，予習段階が 6%，テスト後の個人ワークが 45%，グループワークが 32%，最後の個人課題が 11%，最後までわからなかったが 6%の結果となった．また同様にそのアルゴリズムのプログラミングの詳細をどの段階でわかったかの設問に対する回答は，予習段
階が 1%，テスト後の個人ワークが 35%，グループ
ワークが 48%，最後の個人課題が 13%，最後までわからなかったが 3%の結果となった．この結果から，最初の個人ワークまでは半数ないし半数以下が理解している状況から，グループワークを行って 8割に引き上がっていることがわかった．

3

ために時系列データを再帰的ニューラルネットワ
ークに適用する．
(c)ステップ(a)とステップ(b)の分析
機能をシステムに実装する．この際学習者の特徴ごとに前週までの振り返りメッセージを提示する機能と，特徴及び次週に予測される能力値をふまえた
今後のアドバイスメッセージを提示する機能を実装する．システムの評価は，メッセージによる学習支援効果を学習者へのアンケートを通じて調査する．

図 1 先行研究の反転授業モデル

4

学習プロセスの分析・支援システムの検討

謝辞

本研究は JSPS 科研費基盤研究(C)17K00492 の助成を受けたものである．

一方で，知識定着の効果が示されたシステムに蓄積された学習履歴データを分析し活用することに着目する．近年の AI 技術の急速な発展により，高等教育では ICT による教育ビッグデータを活用して Learning Analytics（以下，LA）が発展をみせている(3)．e ラーニングシステム上で個々の学習者の特性に応じたきめ細やかな学習支援が可能になりつつあるが，現状は個々の学習者の特性を分析するまでの段階に留まっている．そこで CBT の学習履歴
データをもとに LA 的手法に基づいて学習プロセスを分析し，その分析した学習プロセスに沿った学習支援を図るシステムの実現を目的とする．
3.1

では以下の 3 つのステップで行うこととする．(a)
学習者の特性を調べるために自己組織化マップ(SOM)を用いて学習プロセスを 8 つに分類する．(b)ステップ(a)での結果から，次週の能力値を予測する

参考⽂献
(1)

(2)

分析・検討の手法

本研究の特徴は，(i)学習プロセスの分析に先の学習履歴データをもとに LA 的手法に基づき機械学
習・深層学習を活用することとし，(ii)その分析した(3)

学習プロセスに応じた学習支援を行うシステムの開発，の 2 点を組み合わせる点である．先行研究のモデルにおいて毎週の学習成果につながる時系列の学習プロセスに対する LA を行うために，本研究- 43 -

重田勝介: ”反転授業 ICT による教育改革の進展”, 情報管理, Vol.56 , No.10, pp.677-684(2013)
Haruki UENO, Tatsumi KATO, Fumiya
YOSHIDA, Naoyuki TSUKADA, Hitoshi
TATENO, Kenichi FUKAMACHI, Hiroto
YAMAKAWA & Hiroshi KOMATSUGAWA：A
Model of Flipped Classroom Using an Adaptive
Learning System he 25th International Conference
on Computers in Education (ICCE2017) in New
Zealand.（2017）
石川晶子，小川賀代，ピトヨ ハルトノ：“学習履歴データを活用した学習者の特徴抽出方法の検討”，教育システム情報学会誌，Vol. 31，
No. 2，pp.185–196 (2014)すべての機能説明を網羅する機能説明を網羅するを網羅する網羅するする
MoodleDocs 非公式日本語版の構築の機能説明を網羅する構築
喜多 敏博*， 長岡 千香子*
* 熊本大学 教授システム学研究センターシステム学研究センター学研究センターセンター

Building unofficial Japanese MoodleDocs covering all thefeatures of Moodle
Toshihiro KITA *, Chikako NAGAOKA ** Research Center for Instructional Systems, Kumamoto University
あらまし – Moodle の機能説明を網羅する機能についての機能説明を網羅するオンラインドキュメントの代表格として、の機能説明を網羅する代表格として、として、https://docs.moodle.org/ があるが、その機能説明を網羅する
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Moodle はオープンソースのオープンソースのの LMS であり、ソースコーソースのコーの人に利用されている。以前は文章のみで説明されてに数多くあり、書籍も利用いられている。されている。以前は文章のみで説明されてはオープンソースの文章のみで説明されてのみで説明にとどまってされてドがインターネット上で公開されているため、低コストでがインターネット上で公開されているため、低コストでインターネット上で公開されているため、低コストで上で公開されているため、低コストでで公開されているため、低コストでされているため、ソースコー低コストでコスのト上で公開されているため、低コストででいるページが多かったが、近年はがインターネット上で公開されているため、低コストで多くあり、書籍もか出版されているが、その多くは、ったがインターネット上で公開されているため、低コストで、ソースコー近年ははオープンソースの Moodle 画面のスクリのスのクリ導入が可能であり、カスタマイズも容易で、日本国内でがインターネット上で公開されているため、低コストで可能であり、カスタマイズも容易で、日本国内でであり、ソースコーカスのタマイズも容易で、日本国内でも容易で、日本国内で容易で、日本国内でで、ソースコー日本国内ででーンショット上で公開されているため、低コストで を感じる部分でもある。 多くあり、書籍もく用いられている。掲載して操作方法や活用方法を解して操作方法についての資料やマニュアルとやマニュアルは見当たらず、日本の 活用いられている。方法についての資料やマニュアルとを感じる部分でもある。解また、ソースコー世界中で広く用いられている。で広く用いられている。く用いられている。用いられている。いられている。
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そのマニュアルはオンライン上に数多くあり、書籍もはオープンソースのオンライン上で公開されているため、低コストでに数多くあり、書籍も数多くあり、書籍もく用いられている。あり、ソースコー書籍もも容易で、日本国内でYoutube 動画として埋め込んであるなど、め込んであるなど、んであるな説明にとどまってど、ソースコーMoodle に数多くあり、書籍も慣いく用いられている。つか出版されているが、その多くは、 出 版されているが、その多くは、されているがインターネット上で公開されているため、低コストで 、ソースコー その多くあり、書籍もく用いられている。はオープンソースの、ソースコーMoodle に数多くあり、書籍も備れていな説明にとどまってい者が不便を感じる部分でもある。がインターネット上で公開されているため、低コストで Moodle を感じる部分でもある。効果的な説明にとどまってに数多くあり、書籍も活用いられている。するためのヒ

わっている機能であり、カスタマイズも容易で、日本国内でに数多くあり、書籍もついての基本的な説明にとどまってな説明にとどまって説明にとどまってに数多くあり、書籍もとどまってント上で公開されているため、低コストでとしても容易で、日本国内で利用いられている。価値が高い。がインターネット上で公開されているため、低コストで高い。い。

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2

Google Cloud Translation で手直しすることで、全てのの機能説明を網羅する翻訳した上日本語での版されているが、その多くは、の MoodleDocs も容易で、日本国内で存在しているが、英語以しているがインターネット上で公開されているため、低コストで、ソースコー英語での以MoodleDocs とは違い、公式日本語版は外の諸言語と同様に、英語版ほどは内容が充実しておの諸言語でのと同様に、英語版ほどは内容が充実しておに数多くあり、書籍も、ソースコー英語での版されているが、その多くは、ほどはオープンソースの内で容がインターネット上で公開されているため、低コストで充実しておしておらず、ソースコー特に最新バージョンのに数多くあり、書籍も最新バージョンのバージが多かったが、近年はョンの Moodle に数多くあり、書籍も搭載して操作方法や活用方法を解されている

Moodle の利用いられている。方法についての資料やマニュアルとに数多くあり、書籍もついての資料やマニュアルは見当たらず、日本のやマニュアルは見当たらず、日本のマニュアルはオンライン上に数多くあり、書籍もとの最新バージョンの機能であり、カスタマイズも容易で、日本国内でに数多くあり、書籍もついての説明にとどまってはオープンソースの、ソースコー英語での版されているが、その多くは、の更新バージョンの状況にに数多くあり、書籍もして、ソースコーMoodle 開されているため、低コストで発本部で作成し管理しているし管理しているしている Moodle

比べて内容が不足している。このため、機械翻訳のサべ て内で容がインターネット上で公開されているため、低コストで 不足している。このため、機械翻訳のサ している。このため、ソースコー機械翻訳のサのサ

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本研究ははオープンソースの JSPS 科研費 16K00483K00483 の助成し管理しているを感じる部分でもある。受けたものけたも容易で、日本国内でのるサイト上で公開されているため、低コストで(2)か出版されているが、その多くは、ら入が可能であり、カスタマイズも容易で、日本国内で手した。した。
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です 。

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PHP のライブしてあラリ (4) を感じる部分でもある。利用いられている。して、ソースコーファイルはオンライン上に数多くあり、書籍も 単位で翻訳しで翻訳のサし参考文献た。機械翻訳のサ後、ソースコーMoodle 利用いられている。の経験者が不便を感じる部分でもある。に数多くあり、書籍もよって間違いい(1)

MoodleDocs https://docs.moodle.org/

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Wimski: Download offline Moodle Docs
packages http://wimski.org/docs/

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https://cloud.google.com/translate/の方法についての資料やマニュアルとで日本語での訳のサを感じる部分でもある。行った。った。

4

Google Cloud Translation API

(4)

おわりに

GoogleCloudPlatform/php-docs-samples
https://github.com/GoogleCloudPlatform/php-

著者が不便を感じる部分でもある。らがインターネット上で公開されているため、低コストで構築することにした。原文である英語ドキュメントはした非公式に日本語版日本語での版されているが、その多くは、 MoodleDocs はオープンソースの、ソースコー

docs-samples- 45 -

企業展示

1 日目（11:00～17:10）大村智記念学術館 2 階ロビー
2 日目（11:00〜16:00）総合研究棟 1 階ロビー

ラインズ株式会社 （1 日目・2 日目）
基礎学力強化のためのリメディアル教育及び SPI 対策 e ラーニングサービスのご
テーマ
紹介
展示概要：
ラインズドリルは国語、数学、英語、理科、社会の基礎基本を効率よく学べる、リメディア
ル教育ツールで、入学前、初年次、就職準備と幅広くご利用いただけます。

株式会社ナレロー （1 日目）
テーマ

コンピュータ適応型テストによる大学 1 年生の MS-Office 操作スキルの実態調査

展示概要：
近年，スマートフォンの急速な普及により，若者の PC 離れが進み，PC の利用スキルの低下が懸念されている．しかし，PC の利用スキルがどの程度変化しているのかは明らかになっていない．そこで，Word，Excel，PowerPoint の MS-Office の操作スキルの実態を明らかにすることを目的とし，コンピュータ適応型テストを利用して大学入学時の MS-Office 操作スキルを調査した．

株式会社アップ （1 日目・2 日目）
テーマ

インターネットを活用した多人数参加型遠隔授業ライブ配信・収録システム

展示概要：
講義を手軽に配信したいなら iPad１台あれば講座をそのまま配信可能。
学生も PC、タブレット、スマホから簡単に受講ができるため
就活、部活、病気等で休んでいる学生に対しての学修支援にお役立てください。
各種資格講座などはライブ授業だけでなくオンデマンド用に収録しコンテンツ化することでいつでもどこでも学べる環境が提供できます。
受講生管理機能も備わっているため視聴状況も確認可能です。

（株）ワオ・コーポレーション （1 日目）
テーマ

中退対策に活用できる入学前教育

展示概要：
ワオの入学前教育は、e-ラーニングで実施するメリットを活かし、受講者一人ひとりの学習
態様を独自の観点で分析、そのデータを提供しております。特に、学習経過のタイプに関しては、成績不振、中退との関連が見られ、そのようなアラートを持つ学生を早期に発見できるツールとしてご活用いただいております。ブースではその具体的な資料をご覧いただけます。
英語・数学・日本語・物理・化学・生物など。スマホ対応。

- 46 -

株式会社ネットラーニング（1 日目）
テーマ

大学教職員・学生向け e ラーニング研修のご紹介

展示概要：
ネットラーニングはコンテンツ・LMS・運営サービスを提供している e ラーニング専業の企業です。
■e ラーニングコンテンツ提供【教職員向け】
・情報セキュリティ
・個人情報保護・著作権【学生向け】
・情報倫理
・SPI
・ビジネスマナー・TOEIC・IT スキル■教員研修ソリューション提供
・教材内製化ツール「かんたん e ラーニング」
・動画制作・配信

444 株式会社 （1 日目・2 日目）
テーマ

学生のプログラミングスキルを定量的に測定し、見える化し、スキルデータを簡単に管理できる、TechFUL（テックフル）のご提案。

展示概要：
TechFUL は、ブラウザ上でプログラムを作成し、サーバ上でコンパイルを実行し、正解したか否かを測ることが可能です。測定に対応しているプログラミング言語は「Java, PHP,
C(99), C++, Ruby, Python2, Python3, JavaScript(nodejs), Go, Scala, Rust, C#(.NETCore), Objective-C(Clang), Perl, Kotlin, Swift, Scheme(Racket), SQL(SQLite3)」です。現在、国立大学など 45 校の学校に以下のようなご利用をいただいております。
（利用料無料）①学内プログラミングコンテストの実施②授業での利用（ミニテスト、演習、中間・期末テストなど）③学生への課題④学生のデータ管理、コードのチェック、先生の集計作業の軽減⑤先生独自の問題登録⑥学生の就職活動
弊社の TechFUL 書いたコードを定量的にシステムが合否を決めるため、客観的な評価を得られ、学生のやる気促進、意識向上、実戦に近い経験を重ねることができると評価をいただいております。

- 47 -

- 48 -

2 日目（3 月 15 日）

日本リメディアル教育学会/大学 e ラーニング協議会
合同研究会- 49 -

教職員の組織的な研修等の共同利用拠点における FD/SD 活
動の実践
米満 潔*
* 佐賀大学

クリエイティブ・ラーニングセンター

Practice of Faculty Development and Staff Development
Activities at Joint Usage Center of Systematic Training.
Kiyoshi YONEMITSI** Creative Learning Center, Saga University
あらまし ‒ 佐賀⼤学クリエイティブ・ラーニングセンターは、⽂部科学省認定の「教職員の組織的な研修等の共同利⽤拠点（ICT 活⽤教育）」として、ICT 活⽤教育のための知識・スキル等を多くの⼤学間で共有しな
がら、教員・職員のための研修会・講習会の実施、及び教員・職員を⽀援するためのシステムや教材開発とそれらの共同利⽤を⽬的とする活動を実践してきた。ここでは、「教職員の組織的な研修等の共同利⽤拠点（ICT 活⽤教育）」としての佐賀⼤学クリエイティブ・ラーニングセンターの FD/SD 研修会等の実践について報告する。
キーワード − e ラーニング，ICT 活⽤，Faculty Development，Staff Development，教育関係共同利⽤拠点

1

FD/SD 研修受講証明書」(2)を発行するためである。
発行する受講証明書の種類について表 2 に示す．

はじめに

佐賀大学クリエイティブ・ラーニングセンターは，
2016 年 7 月に文部科学省から「教職員の組織的な研修等の共同利用拠点（ICT 活用教育）」（以降、本拠点と記す）として認定された(1)．認定期間は，2016 年 7 月 29 日～2019 年 3 月 31 日である．本拠
点の活動目的のひとつに「各種の講習会・研修会を開催して全国の大学の教職員の ICT 活用教育能力を高める」ことがある．本稿では，認定期間中に実践してきた FD/SD 研修会の実施報告および，今後の展開について述べる．

2

FD/SD 研修会の実施

本拠点で実施する FD/SD 研修会は，2016 年度は，数時間でソフトウェアや LMS の利用方法や活用方法を学ぶ “講習会”，宿泊をともなう 10 時間ほどで教育方法や授業手法について学ぶ“研修会”の 2
種類で実施した．また，全国の大学に開講して欲しい研修内容などのアンケートを実施した．
2017 年度は，アンケート結果を踏まえ，2016 年
度の内容に，教材やデジタルコンテンツを制作する“ワークショップ”という分類を追加して実施した．
2018 年度には，2017 年度に実施したものを表 1に示す 3 つのカテゴリに分類し，すべて“研修会”
で統一した．これら 3 つのカテゴリに分類した理由
は，各分類の研修の受講時間により「佐賀大学- 50 -

表 1 研修会のカテゴリ
分類

内容

A

e ラーニング実施の基盤となるスキル習得

B

主体的学びを広げるための研修

C

先進的メディア活用スキルを習得する研修
表 2 発行する受講証明書
先進的教育⼿法習得コース

先進的ICTスキル習得コース

発⾏条件

分類Bの研修会を10時間以上受講かつ総受講時間数が20時間以上の受講者

分類Cの研修会を10時間以上受講かつ総受講時間数が20時間以上の受講者

証明内容

アクティブ・ラーニングの⼿法を習得し、ICTを活⽤した質の⾼い教育が実施できる

最新のメディア等を活⽤した魅⼒的な教材
作成の導⼊に関⼼を持ち、ICTを活⽤した教育⽅法の開発に貢献できる

2.1
2.1.1

研修会等実施状況
実施回数

2016 年度から 2018 年度の研修会等の実施回数を
表 3 に示す。2016 年度は，年度途中から開始した
ため実施回数は多くない．2017 年度と 2018 年度は，
20 回以上実施している．
2018 年度は，オンライン研修として，メインの教室内に設置した HD 画質のネットワークカメラで撮影した研修中の映像を YouTube で配信することも実施している．

所属機関：大学所属の方がおよそ 70%
職種：大学教員が 50%以上、大学職員は 20%以下
年齢：およそ 80%が 40 代以上
受講目的：大半は“スキルアップ”と“興味”
また，研修の進む速さや満足度は，およそ 80%の方が満足と回答しており，「アクションプランが浮かんだ」，「研修成果を活用してみたい」と思った
方は 90%を超えている．その一方で，所属先で実際に活用できた方は，ほとんどおられない．理由として，環境（サーバや教材）が無かったり，サポート
体制が無かったりということがあげられている．

受講者数

2.1.2

2016 年度から 2018 年度の研修会等の実施回数を
表 4 に示す．2017 年度には多くの方が参加されたが，2018 年度の受講者は減少している．
表 3 研修会等の実施回数（単位：回）
2016
2017
2018
年度
年度
年度
研修会

2

13

講習会

3

6

ワークショップ

-

7

計

5

26

24

4

24

表 4 研修会等の延べ受講者数（単位：名）

2.2

年度

2016 年度

2017 年度

2018 年度

人数

210

635

233

フォーラムの開催

研修会等とは別に，年に 1 回「クリエイティブ・
ラーニングセンターフォーラム」を開催している．
このフォーラムでは，研修内容と関連したテーマで，ICT 活用教育やアクティブ・ラーニングの分野において先進的な取組を実施されている方々を講師とした講演会やシンポジウムを実施している．
2016 年度から 2018 年度に開催した「クリエイティブ・ラーニングセンターフォーラム」のテーマと主な講師と参加者数を表 5 に示す．2018 年度は，2019 年 3 月 19 日の開催予定であることから参加者数は空欄である．
表 5 クリエイティブ・ラーニングセンターフォーラムテーマ

2016年度ICTを活⽤した英語教育及び⾼⼤接続の⾏⽅

主な講師（役職等は、当時のもの）

参加者数
（名）

向後 秀明
⽂部科学省初等中等教育局教育課程課・国際教育課 教科調査官

研修の内容自体には満足との回答が得られている．それでも，受講者数が減少したことは，その理由について検討しなければならない．2 年連続同じ内容であったこと，“受講証を取らねばならない”というハードルを感じさせたこと，開講スケジュー
ルなどの調整不足，などが理由として推測される．
また，年代的にこれからの教育を支える若い世代の参加者が少なかった．より若い世代の教職員が参加しやすい工夫が必要とも感じた．

5

まとめ2018 年度末で本拠点の事業が終了する．2019 年
度以降は，学内での研修会の開催に重点をおきながら FD/SD 活動を継続する．それらの研修会のうちいくつかは，学外の方の参加もしやすい方法を検討し募集する．
また，環境（サーバや教材）やサポート体制が無くて e ラーニングや ICT 活用教育ができないという大学も存在している．この点は，大学 e ラーニング
協議会として，活動の展開の余地はあると思われる．

78
松本 茂
⽴教⼤学 経営学部国際経営学科 教授

2017年度ICTを活⽤した反転授業やアクティブ・ 塙 雅典
ラーニングの効果
⼭梨⼤学 教育国際化推進機構 ⼤学教育センター センター⻑

2018年度⾼⼤接続におけるコミュニケーション
能⼒教育の意義

参考⽂献

61

平⽥オリザ
劇作家、⼤阪⼤学 CO デザインセンター特任教授

(1)

3

考察

受講後アンケート

各研修会において受講者に対してアンケートを実施している．受講者の属性として，次のような傾向にあった．
男女比：概ね，男性 60%、女性 40%(2)- 51 -

文部科学省 教育関係共同利用 認定拠点一
覧（平成 30 年 9 月 5 日現在）：
http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/daigakuka
n/1360542.htm，（accessed 201902.12）
教職員の組織的な研修等の共同利用拠点（ICT
活用教育）2018 年度受講証明書発行について：https://www.saga-els.com/clc/news/20180601，（accessed 201902.12）

一体育系クラブを対象とした学習支援活動の成果と課題− 国際武道大学バスケットボール部の事例 −望月 好恵*，小野 壮二郎*，佐藤 信明*，皆川 孝昭*，福岡 禎之**
国際武道大学 体育学部

Learning Support for University Athletes- A Case Study of the IBU Basketball Team Yoshie MOCHIZUKI *, Sojiro ONO *, Nobuaki SATO *, Takaaki MINAGAWA *, Yoshiyuki HUKUOKA **Faculty of Physical Education, International Budo University
あらまし – 体育系大学の多くの学生はクラブ活動に打ち込んでいるため，就職試験対策は後回しになりがちで，就職活動をする時期になると SPI 対策や公務員試験対策に苦労する者が多い．筆者ら一体育系大学のバスケットボール部指導者
は，部員を対象に，就職試験にも役立つ，漢字・数学・英語等に関する基礎学力の維持・向上を目指した学習支援活動を行った．2018 年 5 月から 2019 年 1 月の期間，問題集の一定範囲を自主学習する課題を与え，数回の確認テストを継続的に行った．確認テストは部員同士が互いに採点し，誤答については部員間で解法を教えあうことを奨励した．バスケット
ボール部と対照群（同大学の他の体育系クラブ）のプレ・ポストテストについて，それぞれ，平均の差を対応あり t 検定
で検討して比較した．漢字の読みと総合点は両群とも上昇，数学は両群とも低下したが，英語と漢字の書きの問題については対照群は低下し，バスケットボール部のみに得点維持の傾向がみられた．
キーワード − 体育系大学，学生アスリート，基礎学力，クラブ指導者，学習支援

1「アカデミックアドバイザー」を配置するなどの修学支援が行われており，その取り組みは，UNIVAS
設立準備段階での中間報告 (1) でも取り上げられている．
本稿で示す学習支援活動の特徴的な点は，監督・コーチ・部長ら，クラブ指導者自身が学習支援活動の計画・実践に携わったということである．これは，望月ら(2019)(2)で示された，体育系学生は科目担当

はじめに

体育系大学にはある程度のレベルで競技に携わっていこうと決めて進学してくる者がほとんどである．専門種目のクラブに所属し，授業外の時間の多くをクラブ活動に費やす．就職活動は後回しになりがちなため，SPI や公務員試験の準備が十分に行えていない傾向がある．
筆者ら一体育系大学（以下 I 大学）のクラブ指導者は，学生アスリートの学力について日頃から危機感を持っていた．技術や取り組み姿勢に関する指導をする際，部員らが話の内容を適切に理解しているのかどうか迷うような状況にしばしば遭遇してきたからである．また，そのような事態は部員らの日
本語リテラシーなど，基礎学力と少なからず関係し教員よりもクラブ指導者に励まされたほうが学習の動機づけが向上するのではないか，という問題意識に基づいている．

ているのではないかという懸念も共有してきた．
今春，一般社団法人，大学スポーツ協会(UNIVAS)が設立される．UNIVAS はスポーツと学業の両立支援を統括することを一つの柱としており，学生アス
リートには大会への出場資格として最低取得単位数などが課されることになる．
UNIVAS の設立も含め，学生アスリートの学業について社会的な関心が寄せられる中，学習支援はす

筆者らが指導するバスケットボール部（以下 B部）に対し，基礎学力の維持・向上を目指して漢字・
数学・英語の各問題集の自習を課し，確認テストを行う．それら問題集と同一の問題を含まないプレテ
スト・ポストテストを作成，実施する．I 大学の柔道部（以下 J 部：対照群）に協力を依頼し，B 部とJ 部のプレテスト・ポストテストの結果を比較し，本学習支援の成果を検討する．

2
2.1

でに多くの大学で実施されている．例えば，早稲田
大学の早稲田アスリートプログラムでは，部員の単位取得のアドバイスや学習面等のサポートを行う- 52 -

目的と方法
目的

2.2

方法

2.2.1

学習課題

名）であった．B 部と J 部，それぞれについて，プ
レテスト・ポストテストの平均値の差を対応あり t
検定で検討し，その違いを分析した．

学習課題は，指導者側で指定した漢字・数学・英語の問題集について，決められた範囲を確認テストの日までに自習しておくことである．問題集は，漢3 結果
プレポスト・ポストテストの平均値，t 値，有意

字は日本漢字検定（以下漢検）準 2 級レベルに対応したもの，数学は公務員試験受験生・就活生を対象とした算数・数学の基礎が学べるもの，英語は中学
校 3 年間の英語をしっかりカバーしたものを選んだ．確認テストは，毎月の B 部の部会の前後に 1
時間半程度の時間を取って行った．
2.2.2

確率は表 2 のとおりである．
表 2 各部の平均値と対応あり t 検定の結果
プレ

対象者

B 部（男子・女子），全部員を対象に行った。対照群として，同じ大学の J 部（男子・女子）の協力を得た．部員数は J 部のほうがやや多い．J 部には
B 部とは異なる学科に所属する学生が多いが，教職科目履修者数も公務員講座参加者数も同程度であり，一般教養科目・学部専門科目はほぼ同一である．
2.2.3 プレテスト・ポストテスト・確認テスト
プレ・ポストの両テストとも，表 1 に示す内容・

表 1 プレ・ポストテストの内容と得点

平均値

平均値

確率

漢字

B

16.19

19.98

-11.14

***

（読み）

J

15.66

19.78

-13.77

***

漢字

B

5.55

5.26

1.679

n.s.

（書き）

J

5.34

4.06

4.65

***

B

9.53

8.64

3.03

**

J

8.08

7.14

3.08

**

B

5.53

4.98

1.952

n.s.

J

4.68

4.1

2.30

*

B

36.81

38.66

-2.78

**

J

33.76

35.08

-2.37

*

数学

総合点

問題数

得点

漢字（書き） 漢検 2・4 級レベル25

25

漢字（読み） 漢検 4 級レベル

10

10

数学

数学検定 5 級レベル

12

12

英語

英検 2・準 2・3 級レベル

10

10

57

57

合計

有意

t値

英語

問題数で作成した．

問題内容

ポスト

クラブ

注. B：N=47. J：N=50. * p＜.05. ** p＜.01. *** p＜.001

漢字（読み）に関しては，B 部，J 部ともにポス
トテストのほうが有意に伸びている．
一方，漢字（書き）は，B 部についてはプレテス
トとポストテストで平均値に有意差は認められなかった．J 部は有意に低下している．
数学は，両群ともに有意に低下している．
英語は，漢字（書き）と同様，B 部では平均値に有意差が認められなかったが、J 部は有意に低下しプレテストは 2018 年 5 月に，ポストテストは2019 年 1 月に実施した．
確認テストは B 部のみを対象に実施し，合宿やリーグ戦に関わる 8～10 月を除いて，5 月～1 月の期間，毎月実施した。採点は部員が相互に行い，誤答箇所や解法などについてはお互いに検討し，教え合うことを奨励した．可能な限り指導者も参加し，質問に答えたり採点結果を検討したりした．
2.2.4 分析の方法
プレ・ポストテスト両方を受験した学生のデータを分析の対象とした．該当者は，B 部は 47 名（1
年生：24 名，2 年生：9 名，3 年生：14 名），J 部は50 名（1 年生：14 名，2 年生：22 名，3 年生：14ている．
総合点については，両群ともに有意に上昇している．

4 考察
プレテスト・ポストテストの内容は就職試験対策に資するような基礎的な問題で構成した．I 大学の授業科目にはそういった問題にしっかり対応する科目や学習支援はないため，何も対処しなければ徐々に力が低下していくのではないかと案じてい- 53 -

た．今回，その傾向は実際にあることがうかがえた．
漢字を書く力，基礎的な数学の問題を解く力に関しては，1 年弱の間に低下する傾向にあることが示された．B 部の部員は，公務員試験受験生・就活生向けの問題集で後半部分にさしかかっている段階で，ポストテストを受験した．利益の計算や旅人算を一

筆者の授業でもアクティブラーニングを取り入れてはいるが，学生が常に積極的に協力し合うとは限らず，知らない学生には自分から話しかけない者も少なからずいる．中園，谷川編(2018)(5)で指摘されているように，一定の教員側からの介入は有効であり，必要であると考える．

度復習しても，基礎的な計算力が伸びるとは限らないことが明らかになった．
漢字の読みについては両群ともに有意に上昇しているので，日頃の授業や授業外学習によってその力が伸ばされる可能性があると考えられる．総合点が両群とも有意に上昇したのは，漢字の読みの得点上昇率が高かったことに起因するといえるだろう．
B 部と対照群である J 部の間で違いがみられたの毎月の確認テストの時間は，B 部の人間関係が良かったこともあり，採点後に教え合い指摘し合うア
クティブラーニングが機能していた．交わす声は大きいが，共同体の学びに近くなっていると考える．
得点の維持よりも，そちらのほうが特筆すべき成果ではなかったかと振り返る．
今後，漢字・数学・英語の学習課題は e ラーニン
グに移行し，部員自ら発案した学習課題を学習支援

は，漢字の書きと英語である。どちらにおいても J
部ではポストテスト平均値が有意に低下したが，B部ではプレ・ポストテストの平均値に有意差がなかった．本学習支援の成果であると考えらる．
ただし，上記のような考察はあくまでも，そのような傾向が認められるということである．プレテス
ト・ポストテストの問題数や受験者数が限られてお活動に取り入れることが課題である。すでに，社会人として必要な生活費，飲み会でのマナーなどに関する質問が係の部員に出されていた．試みとして，
1 月末に卒業生を招いて，会社の細かい福利厚生や就職後にした貯金の額など，ブースの会社説明会では聞けないことを聞ける機会を設けた．これらの活動が学生の間で継続されるよう，クラブ指導者も一り，これらのテストが同レベルであったか厳密に検証されていない．したがって，傾向のみに言及することが本研究の限界である．

定の介入を続けていきたい．

参考文献
5 もう一つの成果と今後の課題

文部科学省：“大学スポーツの振興に関する検討会議 中間とりまとめ～大学スポーツの価値向上に向けて～”，

本実践について，I 大学の教員から，学習活動への参加を拒む部員にはどう対処するのかと問われたことがある。その点は筆者らも心配していたので，(1)

部員に対して参加の無理強いはしないようにしていた。できるだけ自主性を重んじる方向で活動を始めたため，部員たちが実際に学習課題を自習したかどうかはチェックしてこなかった．
しかし，確認テストの結果を見ると，ほとんど自習をしないで受験した者も少なくないのではない

http://www.mext.go.jp/sports/b_menu/shingi/005_index/toushin/__icsFiles/afieldfile/2016/08/02/1
375308_1.pdf（2016）(2) 望月好恵，壁谷一広，大和久吏恵，鈴木政浩：“体育系学部の学生に効果的な英語授業の特性”，リメディアル教育研究，第 13 巻（in press，
J-SATAGE 早期公開中）(2019)

かと推察された．そこで，11 月から，成績上位者

佐藤学：学びの共同体の挑戦：改革の現在，
小学館 (2018)(4) 西川純：アクティブ・ラーニングによるキャリア教育入門，東洋館出版社 (2016)(5) 中園篤典，谷川裕稔編：アクティブラーニン
グ批判的入門：大学における学習支援への挑戦
4，ナカニシヤ出版 (2018)(3)に学生食堂の食券程度の景品を渡すことにしたと
ころ，高得点者が急に増えた．同時期に，学習支援係を募ったところ，1 年生が何人か名乗り出てくれた．社会に出る前に何を学んでおきたいか，自分たちで考え，その学び方も自分たちで工夫するよう促しているところである．
大学生なので自主性を重んじるべきだという意
見もあるだろうが，本実践をとおして，あらためて，
一定の外発的動機づけや介入は必要であると感じられた．佐藤(2018)(3)や西川(2016)(4)に触発されて- 54 -

入学前教育および授業における振り返りの環境が実施に与える影響について
湯川 治敏
愛知大学地域政策学部

The Effects of Environments of Pre-Admission Education and
Reflection in classes
Harutoshi YUKAWA
Faculty of Regional Policy, Aichi University
あらまし – 愛知大学地域政策学部では開設当初から推薦入試合格者に対して e ラーニングによる入学前教育を実施しているが，これまでは実施率に大きなばらつきがあった．そこで今年度は一部の科目では実施出来なかったスマートフォン，タブレット等のいわゆるモバイル機器で実施可能な環境を整えた．これによる実施率等に与える影響について報告する．また，学習計画の振り返りをさせる授業においてもこれまでと異なる環境において実施した為，こちらの報告を行う．
キーワード –

1

入学前教育，e ラーニング，モバイル環境，実施率，振り返り環境
た，入学後の授業内での振り返りについて，環境の違いが実施に与える影響についての報告も行う．

はじめに大学のユニバーサル化やゆとり教育の影響，入試方式の多様化などが大学新入生の学力不足や学力
不揃いの状況を生んでいる．これは，大学における専門教育の前提となる基礎的学力の不揃いを意味

入学前教育について2

愛知大学地域政策学部では推薦入試合格者に対し，1 月上旬から 3 月上旬にかけて e ラーニングによる入学前教育を実施している．e ラーニングの教
材は当初千歳科学技術大学で開発した教材や，本学部と千歳科学技術大学との共同開発した教材を用いていた．2012 年度からは大学間連携共同教育推進事業によって開発した教材を用いて日本語，英語，

し，ある一定レベルでの均一化が大学全入時代における大きな問題の一つとなっている．それらに対する対策として愛知大学地域政策学部では 2011 年度の設置当初から推薦入試合格者に対する e ラーニ
ングによる入学前教育を実施してきた．入学前教育の目的の一つは入学時に一定の基礎的な学力を身につけておき，入学後の学習内容に対応することで数学の e ラーニングを実施してきた．
各科目の e ラーニング教材についてあるが，必ずしも全ての対象学生が入学前教育を実施しているわけではない．その結果，推薦入試合格者の中でも実施，未実施に別れ，結果的には本来積2.1

極的に実施して欲しい学生が実施せず，大学入学時

分野に別れ，それぞれの分野でレベル別に各 20 問に於ける二極化の傾向が更に進んでしまうという結果が散見されてきた．そこでこれまでは PC のみでしか実施出来なかった教材をスマートフォン，タブレット等のいわゆるモバイル機器で実施出来る環境を提供することで実施率がどのように変化す
るかを踏まえ，実施環境が実施に与える影響についが設定されており，全ての問題が正解しないと次のレベルへ進めないような設定になっている．また，問題形式は全て選択肢問題でありモバイル機器での実施に最も適した設問形式であるといえる．
数学教材は設問全てがモバイル対応になっているが，そのほとんどは計算を伴う設問であるため，て検討する．但し，今回の報告は実施途中での報告

正解を導くためには紙と鉛筆を準備して取り組むであるため，あくまでも途中経過として報告し，詳細については別の機会を設けて報告させて頂く．まよう指示している．
英語教材は今年度は昨年度までのリーディング

日本語教材は漢字読み・書き，四字熟語，語彙，
成句・ことわざ，表記・文法・敬語，短文読解の 7- 55 -

教材に加え，新たにリスニング教材に取り入れた．
但し，リスニング教材に関してはモバイル機器での対応が不可であるため PC での実施のみとした．まつまり，手軽に e ラーニングを開始できる状況になったと想像出来る．しかしながら 4 週終了時点での実施率は PC の方が高いことは e ラーニングに対した，数学と英語はまとめ実施防止の為，3 つに分けそれぞれに実施開始時期を設定した．

て積極的に取り組む学習者は PC を利用する傾向があることが予想される．

2.2

実施環境アンケートについて

1 月上旬に推薦入試合格者を対象とした入学前
ガイダンスを実施し，e ラーニングの実施方法や注
意事項について説明を行った．その際，英語リスニ
ング教材以外はモバイル機器での利用が可能である事を伝え，実際の実施環境についてのアンケート調査を行った．

3

実施環境による実施率の相違について
図 1 経過週ごとの実施率の差

モバイル機器での利用が出来る様になった 2019年度（対象 56 名）と PC 環境のみで実施した 2018年度（対象 72 名）を比較するため，それぞれの年
度の e ラーニング開始から 2 週目，3 週目，4 週目
における実施率を比較した．表 1 は日本語の 7 分野

表 2 環境による実施率の相違

および数学，英語リーディングにおけるそれぞれの年度，期間での実施率を示している．表中の数値はそれぞれの分野における実施率の平均を示し，全ての課題を終了した場合には 100 となる．
表に示すように，全般的に 2019 年度の実施率が高い傾向にある．更に同時期に於ける 2019 年度と2018 年度の実施率の差を図 1 に示す．図から週を追うごとに 実施率の差は小さくなるものの，初期に於いて 2019 年度の実施率が高いことが判る．

4

振り返り環境が実施に与える影響について

表 1 環境による実施率の相違

一方，授業内での振り返りをグループ内で相互に行わせる活動を e ポートフォリオの有無で学習者の感想を比較したところ，その効果に大きな差は見られなかった．当該授業は非常に意識の高い学習者の集団であった．つまり，学習環境を整えることは
低意識者の活動を促進することに作用する野ではないかと考えられる．

参考文献
更に事前の実施環境アンケートの結果と 4 週目
終了時点に於ける実施率の比較を表 2 に示す．表から PC を利用した方がどの項目についても実施率が(1)

高いことが判る．
以上を総合するとモバイル環境が利用可能となったことで e ラーニング開始当初の実施率が高く，- 56 -

湯川治敏：“e ラーニング教材を用いた自律学
習への誘導とサポート体制の整備”，日本リメディアル教育学会第 10 回全国大会予稿集，日本リメディアル教育学会，pp.88 -89（2014）

Moodle ブロックを用いた講義動画閲覧システムの試作
大西 淑雅*、下井倉 慶紀**、山口 真之介*、西野 和典**** 九州工業大学 学習教育センター** 九州工業大学 情報工学部*** 九州工業大学 教養教育院

Design of a Prototype Browsing System for Lecture
Archived Video using Moodle Block
Yoshimasa OHNISHI *, Yoshiki SHIMOIKURA **, Shin'nosuke YAMAGUCHI *, Kazunori NISHINO **** Learning and Teaching Center, Kyushu Institute of Technology** Graduate School of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology*** Institute of Liberal Arts, Kyushu Institute of Technology
あらまし – タブレット端末の高性能化に伴い、講義演習の際に手軽に動画を用いることができるようになった。我々は、LMS を用いた学習支援の一つとして講義動画閲覧機能の設計と開発を行っている。本システム
はインターネット上の文字認識機能を活用し、閲覧支援としてキーワードのインデックス化を行う点にある。
本発表では、キーワード検索の試作状況について報告を行う。
キーワード − Moodle、講義動画、Google Cloud API、オリジナル Block

1

2

はじめに

インターネット環境の高性能化に伴い、講義や演習の際に、動画を用いた教材を提供する機会が増えてきた。一般的に、編集された動画教材は、内容が凝縮されており、視聴者は動画教材を提供された順
序に従って閲覧し学習する。一方、講義(授業)アー
カイブシステムが提供する動画教材は、管理者の手間を削減するために、動画編集を行わないことが多い。そのため、授業時間に相当する長い講義動画をそのまま視聴者へ提供しているのが現状である。
市販の講義アーカイブシステムの中には、動画データの登録の際に、一定間隔でインデックスを付与するものや、スライドページの変化を検知し、自動的にインデックスを生成するものも存在する。また、講義動画の録画時に、教員自身に録画制御(1)を行ってもらう方法や、音声認識技術を用いて、字幕情報を自動的に生成するといった試みなども報告されている。しかし、音声認識や画像認識を組み込むには専門的な知識と開発コストが課題となる。
本研究では、音声認識や画像認識などの機能をイ
ンターネット上に提供しているクラウドサービスの活用に着目した(2)。具体的には、動画教材の提供
者の手間を削減し、視聴者の利便性を向上させる目
標のもと、閲覧システムの試作を行った。本稿では、Google Cloud API(3)を用いた、講義動画の閲覧機能の試作状況について報告する。

- 57 -

Google Cloud API

Google が提供する Cloud API では、JSON REST
インターフェースが公開されている。Google アカ
ウントを取得しプロジェクトを作成することで、様々な機能を利用することができる。また、多くの開発言語に対応しており、システム開発者の環境に合わせた開発が可能である。以下、本研究で活用した機能と API の試用結果について簡単に述べる。
2.1

Cloud Speech API

音声認識を行う API であり、認識対象の長さが60 秒以下であれば、一度の API の呼び出しで、返り値として認識結果が返される。180 分以下の長い
音声データの場合は、Google Cloud Storage に音声をあらかじめアップロードした上で、認識 API を呼び出すことで機能を利用できる。なお、長い音声
データの場合は、非同期処理となるため、音声認識の完了を確認する API を呼び出した上で、認識結果を取得する必要がある。
図 1 に 30 分程度の講義音声を認識した結果の例を示す。音声データを、55 秒間隔で分割し、それぞれを音声認識させた結果と、音声データをまとめてアップロードし、認識させた結果である。なお、
正誤率は、講義音声をあらかじめ人手によりテキスト化したものを使って算出した。平均正誤率は分割版で 77.4%、一括版で 85.4%であった。

2.2

Cloud Vision API

画像認識・分析を行うことができる API である。
2019 年 2 月現在で、画像内のテキスト検出や画像内の顔検知など、合計 11 個の機能を利用できる。
54 分程度の講義動画を 180 秒間隔で静止画に変換し、画像を認識した結果の例を図 2 に示す。なお、
正誤率は、静止画をあらかじめ人手によりテキスト
化したものを使って算出した。正誤率はネガポジの反転処理を加えたものの方が良い結果となった。

る。音声ファイルの場所を示す URI を含む JSON
形式のリクエストを生成し、Cloud Speech API を呼び出す。数十秒待った上で、判別に必要な operation
name コードを確認リクエストに含め、オペレーシ
ョンの結果を取得する。認識の終了（成功）を確認
後、JSON 形式のレスポンスデータから、認識されたテキストデータを取り出す。最後に、対応する動画再生時間の紐付け後、データベースに登録する。
静止画の生成間隔の決定には、幾つかのパターンに分けて試行する必要があるが、初期の実装段階では、180 秒間隔で静止画ファイルを生成した。各静止画ファイルに対して、ImageMagick の convert コ
マンドを使用してネガポジの反転処理を行い、BASE64 エンコードを行い Cloud Vision API の呼び出 す 。 な お 使 用 し た 機 能 は TEXT_DETECTION（OCR）である。こちらも、対応する動画再生時間の紐付け後、データベースに登録する。

図 1 分割版（点線）・一括版（実線）の音声認識の例 ※横線は平均値

図 3 講義動画からのインデックス DB 生成

4

講義動画の閲覧に関しては、独立した閲覧システ
ムではなく、学習管理システム（LMS）との連携が図りやすいスタイルが望ましい。ここでは、一般的な HTML5 ベースでの埋め込みについて述べる。

図 2 ネガポジ反転処理無（点線）・ネガポジ反転
処理有（実線）の画像認識の例 ※横線は平均値

3

閲覧部の試作4.1

HTML5 ベースの埋め込み

最近の動画再生方式としては MPEG DASH が採用されることが多く、<video>で閲覧ページを実現することが一般的である。講義動画の検索機能と閲覧機能を HTML5 ベースで実現するには、検索文字の入力欄を<form>で記述し、検索結果を閲覧ページ内に表示する必要がある。そこで、検索結果を赤色の縦線（インデックス）として表示する方法を採用することにした。具体的には、<canvas>を用いて、<video>上のスライドバーに重ねて表示する。視聴者は、スライドバー上のインデックスをクリックすることで、結果的に該当箇所に移動できる。

インデックスデータの生成

既存の講義動画を用いた音声・画像認識 API の予備実験の結果を受け、Goole Cloud API を用いて講義動画のインデックスデータの生成を試みた。
図 3 に処理の流れを示す。FFmpeg 用いて、講義
動画を 1 つの音声ファイルと複数の静止画ファイ
ルに分離する。音声ファイルを Cloud Speech APIの仕様にあわせて、WAV 形式、モノラルチャンネ
ルに変換する。その後、音声ファイルを gsutil ツールを用いて Google Cloud Storage へアップロードす- 58 -

Moodle のブロック機能として、動画閲覧ページを構築することで、関連資料を見ながら、講義動画の閲覧・検索が可能となる。一方、動画閲覧ページの拡大・縮小をどのように実現するか？また、講義
動画と関連リースの連携を図りたい場合に、該当リ
ソースの自動表示切り替えをどのように実現するか？など、検討を進める必要がある。さらに、同一科目の受講生（同一コースの参加者）が入力した検索ワードの種類や回数などの活用などを検討する必要がある。
図 4 Moodle3.4 に組み込まれた様子
4.2

検索結果

図 4 に示すように、動画閲覧ページの検索窓内に
検索ワードを入力し、「検索」を押すと、インデックス DB 内の検索を行い、動画再生位置時間などの情報を受け取る。動画閲覧ページは取得した時間情報と講義動画の長さから、インデックスの表示位置を計算し、クリックポイントとして表示する（図 5）。
図 6 資料表示と Moodle ブロック内での動画閲覧

5

初期評価

インデックスデータの生成過程や検索・インデッ
クス表示機能には、最適化されていない部分も多く含まれているが、現時点での性能について紹介する。
5.1

インデックスデータの生成時間

図７に、Cloud Speech API を用いたインデックス
データの生成に要した時間を示す。なお、音声デー
タのアップロード時間は含んでいない。処理の対象となる講義動画の長さに対して、およそ 1/3 程度の時間でデータが生成可能である。

図 5(a) 検索結果の表示（インデックス表示）
図 5(b) インデックス表示に従って、スライドバ
ーをクリックした様子
4.3

Moodle ブロックの活用

Moodle の標準的なコース画面では、中央にリソースや活動を羅列するスタイルとなる。利用者がリソースをクリックすると、リソース内容が大きく表示され、他のリソースを同時に見ることはできない。
Web ブラウザのタブ切り替えや、リソースファイルの閲覧アプリケーションを起動するといった、工夫を行えば、同時閲覧も可能であるが、学習者がその操作に慣れている必要がある。現在、Moodle ブロックを用いた閲覧部を検討中である。完全な動作は実現していないが、図 6 に示すようなレイアウトでブロック機能を用いた実装を進めている。

- 59 -

図 7 インデックスデータの生成時間（Cloud Speech API）
図 8 に、Cloud Vision API を用いたインデックス
データの生成に要した時間を示す。こちらは、講義
動画ファイルから複数の静止画ファイルを生成す
る処理に時間を要していることがわかる。現在の簡易な実装方法では、FFmpeg のフレームレート小さく設定し、20 秒間隔で静止画ファイルを生成している。そのため、講義動画の長さに匹敵する処理時間が必要である。講義動画から静止画ファイルを生成する方法については、再度、効率化を検討する必要がある。なお、文字認識 API の処理時間は、大きな改善が必要な値ではないことがわかる。

語の検索率は低い値であるが、従来、検索が難しかった、板書形式の講義動画に対応できたと言える。

6

今回の初期実装では、Cloud API が認識したテキ
スト文字の区切りを、そのままインデックス DB に登録した。結果、多くのインデックス表示の時間は、実際の位置（時間）より手前となった。視聴者は講義動画を少し手前から閲覧したいと考えられるため、文字区切りを考慮した改善が必要である。
一方、インデックスの位置から再生しても、すぐにキーワードが音声内に出現しない場合の不安を払拭する必要もある。これについては、インデック
ス DB の生成と同時に字幕の付与も検討している。

7
図 8 インデックスデータの生成時間（Cloud Vision API）
5.2

検索精度

生成したインデックスの検索精度について述べる。なお、精度の評価が簡単な、音声認識で生成されたインデックスデータのみを用いた。講義動画内
で講師が発した言葉のうち、9 つの検索ワードを用いて実際に検索を行った。その上で、実際の音声とインデックスが表示された動画再生位置のズレを求めた。表 1 に結果の一部を示す。
9 種類の検索ワードにおいて、ズレの最大値は 42秒であった。なお、検索ワードの全ヒット数は 71
であり、その内ズレがないものは 11 箇所であった。
表１音声認識によるインデックス（検索）精度
検索ワード

ヒット数

ズレ最小

ズレ最大

解析

2

0秒

4秒

微分積分

3

5秒

42 秒

関数

14

3秒

12 秒

独立変数

7

7秒

19 秒
講義動画 B

画像認識

50.0%

82.1%

音声認識

72.3%

85.2%

5.3

まとめ

インターネット上の音声認識や画像認識などのサービスを Web API を経由して使用し、講義動画の閲覧システムを試作した。また、試作段階ではあるが、Moodle 上のコースに埋め込み可能であること示した。従来の講義アーカイブの閲覧環境では、
スライド資料の切り替わりを判定するものが多く、視聴者にとって使いやすいインデックスではなかった。また、スライド内のテキスト情報を用いて、検索可能な閲覧環境も提案されているが、板書形式の講義動画では対応することができなかった。
我々が試作した閲覧システムは、板書形式の講義
動画にも対応し、講師の事前準備なしでインデック
スデータを生成できる。また、音声認識や画像認識
コア部分を外部システムに依存しているため、今後認識率が向上すれば、閲覧システムとしての性能向上も期待できる。今後、システムの利便性を高めつ
つ、実践的な評価を実施する予定である。

謝辞
本研究を進めるにあたり、講義アーカイブにご協力頂いた林朗弘先生、楢原弘之先生に感謝します。
本成果の一部は、科学研究費補助金・基盤研究(C)JP16K01069 および 16K01116 の補助を受けた。

表 2 インデックスデータの生成率
講義動画 A

今後の改善計画

参考文献(1)

インデックスデータの生成率

2 つの講義動画を用いて、静止画像と音声それぞれに出現する単語と本システムで生成した単語を数え、インデックスデータの生成率を簡易な方法で算出した。表 2 に結果を示す。50％以上の語句をインデックスデータとして生成できた。板書された単

(2)

(3)

- 60 -

大西淑雅,荒川等,他 3 名：小型ハードウェア機器を用いた講義活動の記録システムの検討,JSiSE 第 41回全国大会,pp.127-128(2016).
大西淑雅,下井倉慶紀,他 3 名：文字認識 API を用いた講義アーカイブ閲覧システムの設計, JSiSE2018年度第 3 回研究会, pp.25-30 (2018).
Google Cloud API：
https://cloud.google.com/apis/docs/overview?hl=ja(2019.2 参照).

同期型遠隔講義の取り組みと課題− 通信制大学におけるライブ型メディア授業の実施を通じて −西尾 信大 *，辻井 美奈 *，森本 雅博 *，畑 耕治郎 ** 大手前大学

Approaches and Issues of Synchronous Remote Classes- Through the Live Media Class at Distance Learning University Nobuhiro NISHIO *, Mina TSUJII *, Masahiro MORIMOTO *, Kojiro HATA ** Otemae University
あらまし – 大手前大学では，インターネットを用いた通信制大学を設置している．これまではインターネ
ットを用いたオンデマンド授業を中心に開講してきたが，近年様々な要因で多様な教育方法が必要となっている．若年層を対象とした初年次教育や，日本語教員養成に関する法務省告示に対応するため双方向性のある授業が必要となり，2018 年度は「ライブ型メディア授業」を運用することとした．当初はシステムの安定性や撮影機材の設定・操作，学習サポートなど多くの課題があったが，都度改善を重ね，安定した授業運営ができるようになった．その一方で，とくに双方向機能の利用で学習者行動での課題も顕在化し，教授者側が対面授業でもオンデマンド授業でもない，「ライブ型」であることを意識した教育をする必要があることがわかった．本稿では，これらの取り組み実践と，そこから得られた課題について報告する．
キーワード − e ラーニング，ライブ型メディア授業，初年時教育，日本語教員養成，通信制大学

1

ともに，これらから見えてきたライブ型授業の課題について報告する．

はじめに

大手前大学（以下，本学）では，2008 年度から通学課程で，2010 年度からは通信教育課程でデジタ
ル教材を用いたオンデマンド学習による e ラーニ
ング授業を展開してきた．
また，反転学習やアクティブラーニングといった新たな教育手法でも e ラーニングが活用されるとともに，制作手法の普及や機器の低価格化なども背景に，今後ますます教育での ICT 活用が進んでいくことは疑いがない．
2018 年度に本学で「ライブ型メディア授業」を取り入れたところ，これまでのオンデマンド型 e ラー
ニングでは困難であったインタラクティブな学習
活動や，学習者の能動的な授業参加について一定の改善が見られた．その一方で，双方向性を実現するために開発したテキストチャット機能の利用では，通学制の対面授業の私語に相当する発言が非常に目につき，授業運営の障害となる場面もあった．とはいえ，ライブ授業システムの機能を用いることで双方向性が実現され，授業アンケートでも既存のオンデマンド授業群よりも高い満足度も見いだせている．これらの授業取り組みについて，運用実践と- 61 -

2

大手前大学通信教育課程の様子

本学では，2010 年度にインターネットを活用した
通信教育課程を開設した．専用 LMS に科目設置し，オンデマンド型動画教材で学習し，レポートやテスト等の課題に取り組む，という学習方法が中心で，多くの科目でいわゆる非同期型の個別遠隔講義形式をとっている．ところが近年学生数が増加し，年齢や学習経験の多様化がすすみ，一律の学習指導やサポートでは十分な効果が得づらい状況も出てきている．とくに高校卒業直後の進学先として選択してくる 10 代の入学生には，学習方法やキャリアデザインなど，いわゆる初年次教育に相当する教育の必要性が認められるようになり，その運用について検討を行なってきた．
同時に，本学で開講している日本語教員養成課程
では，法務省から，通信教育では同時双方向性が必要であることが示され(1)，これまでのオンデマンド型ではなくライブ型メディア授業による授業提供が必要となった．

2.1

画を配信する機能である．

初年次教育「基礎ゼミナール」

2018 年度本学正科生（1 年次入学）のうち，約 35％が 10 代である．これらの学生は，大学での学びについて指導を受けておらず，社会人経験もないため，導入教育を必要としている場合が多い．もともと，電話や Skype 等を用いた個別サポートを実施していたが，共に学ぶ学友の存在を意識させ，授業内でのコミュニケーションを体験させる方策を検討していた．そこで 2016 年度より 23 歳以下の 1 年生だけを対象とした「基礎ゼミナール」を開講し，初年時教育，導入教育を実施することとした通信制大学の孤独感の解消や仲間意識を醸成することで学習に向けたモチベーション向上を狙ったものである．主な内容として，①アカデミックスキル，②通信制大学での学び方，③キャリアデザイン，などを織り込
み，毎月 1 回のライブ授業を配信した．
2.2

公務員試験対策講座

レスポンスボタン

学習者画面に「うん」「え」と表示されているボタン．このボタンをクリックすると，後述のテキス
トチャット内に「うん」「え」が表示されるとともに，画面内にボタンをクリックした学習者数を示す
グラフがオーバーレイ表示される．簡易な双方向性
機能ともいえる．
(3)

テキストチャット

同時双方向性機能のひとつ．学習者や教員が入力したテキストチャットがリアルタイムに表示される．通常は，すべての授業参加者に配信される．
(4)

アンケート

同時双方向性機能のひとつ．教授者が事前もしくはリアルタイムに設定した設問に対し 4 択で回答できる．回答数は画面内にオーバーレイ表示される．
(5)2018 年度より新たに開設した公務員試験対策講座でも，授業外のサポート講座でライブ授業システ
ムを用いることとした．これは通学制大学の就職支
援や資格取得支援に相当するもので，とくに公務員試験に関するタイムリーな情報提供や即時性のあるサポートとして位置付けている．
2.3

(2)

Web カメラ動画による指名

教授者が学習者を個別に指名し，学習者は web カ
メラを用い映像付き音声で回答，発表できる機能．
指名された学習者の映像は，すべての学習者に配信される．同時に 2 名まで指名可能．

日本語教員養成課程科目群

先述の法務省指針等を受け，本学でもライブ型メディア授業を実施する方策を検討し，複数の双方向性機能を実装した独自のライブ授業システム (2) を開発しライブ授業配信を行うこととした．

3

ライブ授業の実施

ライブ授業を実施するための運用環境として，新たに開発したライブ授業システムおよび使用した映像機器について述べる．
3.1

図 1 ライブ授業配信の様子(マルチカメラ)
3.2

授業の分野や内容，履修学生数，教授者の IT ス
キルなどで，大きく 2 つの機材構成を取っている．
一つはパソコンと web カメラのみで配信するノン
オペレートなライブ授業，もう一つはできるだけ教
育効果の高い動画を配信するため，複数の機材とスタッフによる授業である．後者はこれまでの本学のe ラーニング教材制作のノウハウも活かすとともに，
次のような機材を用いている．なお，今回の取り組
みは年間のべ 30 日近く実施するため，特定のスタ
ジオや教室の占有が困難であることが想定されたため，機材も移動可能なものとし，場所による配信への影響を極力抑えられるものとした．

ライブ授業システム

今回の取り組みは，通信制大学の授業として実施するために，遠方の教室どうしを結ぶ遠隔合同授業
ではなく，個別の学習者のもとに動画を配信するとともに，同時双方向性を実装する必要があった．そこで専用のライブ授業システムを開発した．株式会
社アップがおもに学習塾向けに提供している「ELecture SELFi」をベースに，本学独自の仕様も含め次の項目を実装している．
(1)

映像・音響機材

動画の配信

教員の姿や解説のためのスライド，板書などの動- 62 -

(1)HD カメラ

教員等の映像を鮮明に配信するため，複数の HD
カメラを設置した．教員の表情だけでなく，板書，手元教具などを鮮明に配信することができる．
(2)

ビデオスイッチャ

複数の映像ソースの切り替え，合成を行うため，業務用のビデオスイッチャを用いた．単純なスイッ
チングだけでなく，後述のスライド画面に教授者のアップを PinP するなど，多様な映像を出力することができる．
(3)

スライド画面の HDMI 出力(3)

授業で用いるスライド資料は，教室内に設置した液晶ディスプレイに映すだけでなく，分配出力した
HDMI 信号をスイッチャに接続している．液晶ディスプレイをカメラで撮影するのと比べ，非常に高い画質でスライド画面を配信できる．
(4)40 インチ液晶ディスプレイ

4

ヘッドセットマイク

当初はカメラ内蔵マイクの音声を用いており，空調や機材動作音等の環境音の影響を受け易かった．
そこでこれらの環境音を抑えるとともに，授業音声の明瞭度向上と，Web カメラによる動画指名時の音
声回り込み（ハウリング）低減のため，年度途中からヘッドセットタイプのマイクを用いている．
3.3

授業実施（収録）教室，スタッフ配置など

先述のとおり，特定の教室等を占有することができないため，グループワーク等に用いるゼミ室タイプの部屋に機材を設置し配信している．
(1)

教室設備等

壁面にホワイトボードがあり，ライブ授業でも板書として使用する．ホワイトボード表面は光沢があるため照明が映り込み文字が見えづらくなることがあるが，カメラ位置を高めに設置することで映り込みを抑えている．
照明は一般的な学習環境に対応した照度で，動画撮影には暗めであるが，ライブ配信での学習に支障のない程度にカメラ側のアイリスを調整している．
(2)

配信バックアップ

今回開発したシステムは，ライブ授業配信と同時にオンデマンド動画を自動でアーカイブする機能を備えており，学習者側に何らかのトラブルがあっても後日動画視聴することが可能である．
また，システム全体に及ぶトラブル時に備え，ビデオスイッチャからの出力を常時 YouTubeLive にも限定公開で配信している．
これらのバックアップは，同時双方向性機能が使用できず，とくに日本語教員養成課程では正規の受講として認められない可能性があるため，トラブル
時の緊急受講方法として位置付けている．

授業で用いるスライド資料の該当箇所を指しながら説明したいという教員の要望に応えたもの．授
業では教授者とともにカメラで撮影することにな
るため（3）の HDMI 出力より画質は劣るが，対面授業に近い授業スタイルになることが教授者にとってやりやすさになる．
(5)

教授者のほかに，映像機器操作を担当する授業
SA（StudentAssistant），進行管理とトラブル対応にあたる職員がおり，合計 3 名で配信を行った．授業 SA
は本学メディア芸術学部で映像制作を専攻する学生アルバイトで，機材操作に一定の知識と関心を持っている．ライブ授業システムの操作は基本的に教授者が行うが，システムの設定や操作に慣れている
職員が適宜サポートを行う．また別室の事務室には学習者からの問い合わせやサポート依頼に対応する学習アドバイザが常駐しており，随時受講側のトラブル等の対処を行う．

人員配置- 63 -

4.1

ライブ授業の様子
ノンオペレーションタイプ

ここでは，教授者自身がシステム操作や授業準備を行った授業について述べる．
4.1.1

基礎ゼミナール

履修登録者数は 50 名で，実際にライブ授業を視聴している学生は 10 名程度で，配信と同時にシス
テムで記録されるアーカイブ動画でも学習できることとしている．アンケート機能やテキストチャッ
ト機能を用いての学習参加を促し，双方向性を意識した授業構成を取っている．またキャリア教育の側
面では，先輩学生や様々な分野の教員をゲストスピーカとして招くことがあり，遠方のゲストの場合は
web カメラを準備してもらい，web カメラ動画による指名機能で授業画面に登場いただいている．
学習者のタイピングスキルに差があり，テキスト
チャットが追い付かないためにうまく意思表示できない，という意見もあり，挙手するようにまず一言投稿し，そのあと続けて本題を書く，といったアドバイスをしている．

4.1.2等で対応することとした．また，一部の学習者の投稿で学習内容と関係のない，私語に相当するものも見られることがあり，教授者が対応に苦慮するだけ
でなく，他の学習者からクレームが寄せられることもあった．

公務員試験対策コミュニティ

正課授業以外の補習学習や情報提供等を目的とした課外教育で，このうち毎月 1 回実施している「オンライン学習会」をライブ授業として配信している．試験対策として学生のニーズにあわせたサポートを実施するため，学習内容が固定されたオンデ
マンド教材ではなく，反応を見ながら指導構成できることがメリットである．2018 年度は約 20 名が履修登録している．
4.2

5

マルチカメラタイプ

つぎに，複数スタッフによる，マルチカメラによるスイッチング配信を行った授業について述べる．
4.2.1

日本語教員養成課程科目

日本語教員養成課程科目のうち，本学がライブ授業で実施したのは「日本語教育聴解演習」「同・読解演習」「同・文字・語彙演習」「同・作文演習」「同・会話演習」の 5 科目である．いずれも 1 単位科目
で，1 日あたり 4 回（コマ）を 2 日で計 8 回，ライブ授業としておもに土日に配信する．各授業ともス
ライドを中心とした解説を行い，授業中の教員からの発問や問いかけに対しては，システムのテキストチャット機能やアンケート機能を用い，学習者が随時発言を行えるようにした．
資格取得を目指すためのカリキュラム設計をしており，いずれの科目も 70-130 名程度の履修登録者があった．
日本語教員を目指していることもあり，授業参加している学生の学習意欲は高い．100 名前後が参加するため，双方向性機能としてはアンケートとテキストチャットが中心となる．アンケートはクリッカ
ー的な使用方法が多く，おもに授業内での理解度確認で用いる．また，配信トラブルが疑われる際の原因箇所の切り分けとして「音声，映像は届いているか」といった問いかけをすることで，トラブル箇所
が配信側か受信側かの判断をすることができ，配信側に起因する場合は即座に対応に着手できる．
テキストチャットは，レスポンスボタンの表示箇所を兼ねているとともに，文字ベースのコミュニケーションができることから，いずれの授業でも多くの学習者投稿がある．教授者の問いかけに対する文字での返答や授業内容への質問が中心であるが，100 名近い学習者が一斉に送信した場合は表示が流れてしまうため，教授者がすべての投稿を拾うことは困難である．そのため，目についた投稿を取り上げることとなり，それ以外の質問は授業後にメールまとめ

通信制大学では授業実施方法の自由度が少なく，対面授業のように様々な教育手法を試すことが困難である．一方で ICT を活用することでの多様な授業も実現されてきている．本取り組みでは，本学通信教育課程の既存授業を補完するような新たな授業方法を検討し試行した．同時に日本語教員養成の法務省告示に対応できる同時双方向性を備えた
授業への対応も織り込んだ．本取り組みで扱った授業は人数規模が 10 名程度から 100 名超まで，学習者も大学初年時から資格取得を目指すものまで幅広いが，当初の目的であった同時双方向性やタイムリーな話題提供，他社を意識した学習，学習者集団の特性に応じた授業実施などの点において，概ね実現できたといえる．
その一方で，テキストチャットおける対面授業での私語にあたる発言や，パソコン，授業システムへの不慣れによる学習停滞などの課題も見いだせた．
ライブ授業により授業スタイルが対面授業に近づけば，学習者心理や学習内外の行動も対面授業に近いものとなり，授業時間内の不適切行動も起こりやすくなる．こういった行動を抑止する改善策として，教授者が常に注意を払い，必要に応じて声かけや注意喚起などを行うというありきたりな教授者
行動が今回効果的であった．
今後，ライブ授業の特性に応じた授業設計や学生サポート，授業システムの機能改善をすすめることで，遠隔教育の手法として定着を目指していきたい．

参考文献
(1)

(2)

- 64 -

法務省入国管理局：“日本語教育機関の告示
基準解釈指針”， pp.7-8，
http://www.moj.go.jp/content/001264205.pdf(accessed 2019.02.11)
el-Class， https://elclass.e-lecture.net/(accessed 2019.02.11)

知識の構造化に向けた e ラーニングの新たな活用への提案− オープンクエスチョンによる課題設計 −河住 有希子 *，たなか よしこ *，加藤 利康 *日本工業大学 共通教育学群*

Utilizing Open-ended Questions on an e-learning Platform.
- Focus on Fostering the Students ' Ability to Create a Structure of Knowledge –Yukiko KAWASUMI *, Yoshiko TANAKA *, Toshiyasu KATO ** Liberal Arts and Science, Nippon Institute of Technology
あらまし –本稿では問い方を変えることによる e ラーニングの新たな活用方法を提案する。選択式、即時採点を強みとして活用される傾向にある e ラーニングは、思考力育成を重視する教育での活用が十分に議論されていない。そこで本稿ではオープンクエスチョンによる課題設計を試みた。ここでは、答えを求める問い
ではなく、問われた文の中にある語を定義しながら、問いそのものを特定していく必要のある問い方をオー
プンクエスチョンと呼ぶ。課題は google フォームで作成し、言語力と思考力の育成を目的とした初年次教育
科目で使用した。開始当初、学生の回答はいわゆる正解を目指す傾向にあったが、徐々に用いられる語彙が増え、共起ネットワークにも広がりが見られるようになった。このことは、問いそのものに対する問いが生
まれ、言葉を使って知識を構造化しようとする現れである。
キーワード − e ラーニング，オープンクエスチョン，知識の構造化，思考力育成

1

れていることそのものを考え、それをめぐる思考を背景と目的するための問いとも言える。
昨今、高等教育機関における ICT 利活用の重要

課題設計

2

性が広く認識され、推進されている。ICT 利活用が促進される背景には、第４次産業革命技術がもたら

2.1

す社会の変化、「Society 5.0」の中での、求められるオープンクエスチョンの問い

人材像の変化も重要な要素としてある。文部科学省

問いそのものを考えるための問い方として、例えが、若者や学生の「生涯学び続け、どんな環境でもば「太陽の大きさは？（第 1 回授業）」
「光の速さは？

『答えのない問題』に最善解を導くことができる能（第 3 回授業）」「砂丘の高さは？（第 5 回授業）」

力」をはぐくむことが大学教育の直面する大きな目のような問いを設けた。

標となる」（1）としているとおりである。

「問題：日本で最大の砂丘は？ 答え：鳥取砂丘」

本稿では、e ラーニングを用いてこのような能力という一問一答形式の問答に慣れている学生は、を育成するために、「オープンクエスチョン」によ「砂丘の高さは？」も「高い砂丘は？」も区別せずる課題設計を提案する。

「鳥取砂丘」と答えようとする。「高さ」という比e ラーニングには多肢選択という枠組みがあり、

較可能な語がキーとして提示されたら、「いちばん選択肢の中で正誤を判断することに活用される傾のもの」が聞かれるはずであり、それに該当するも向がある。この枠組みは教師らによって予め想定さのの名称を答えるはずである、というパターンが、れた「答え」への教育的ガイディングである。
「『答

あたかも自動化されているかのようである。

えのない問題』に最善解を導く」ためには、それとしかし、本来であれば「砂丘の高さは？」と問わは異なる学び方を考えなければならない。そこで、れたら、そもそも砂丘とは何か（海底のものはどう

オープンクエスチョンでコンテンツを設計するこか、地球以外ではどうか）、砂丘の高さとはどこかとにした。オープンクエスチョンとは、答えるため

らどこまでを測るのか、どのように測るのか、それの問いではなく、問われた文の中にある語を定義しは比較可能な方法かなど、前提として考えるべきこながら、問われていることの事がらそのものを特定とが多くある。オープンクエスチョンは、このようしていく必要のある問いである。「答え」への道筋にして問いそのものを考えていくための問い方なをたどることが求められる「問題」ではなく、問わのである。

- 65 -

目の前に教師も他の学習者もいない e ラーニン

起にも広がりがない。出現頻度が高いのは「太陽」

グは、他者との関係の中での最大公約数的な答えに「大きさ」など、問いの文からそのまま抜き出したとらわれることなく、多様な考えができる場である。

語や、「太陽の大きさ」に対する one-to-one の正解

この特長を生かし、e ラーニングでオープンクエス

としての数値であった。
しかし、その後の第 3 回「光の速さは？」では変チョンの課題を作成することとした。

化が見られた（図 2）。
2.2

課題実施概要

オープンクエスチョンの問い（課題）は、2018年度秋学期開講の初年次教育科目（履修登録者数
271 名）の授業において使用した。
ゆるやかに考え続ける環境を作るために、e ラー
ニングの課題は授業開始前から授業終了時まで板書で示した。教室に到着した学生から順次（授業終了後も送信可能）google フォームに入力して送信する形式は、教室に到着した学生同士の会話のきっかけとなり、思考のウォーミングアップともなる。
また、課題は授業内容とは直結しないものとした。

図 2 第 3 回課題の回答分析

直結はしないが、課題も授業内容も、「言語を使って考える」というメタのレベルでは、同じ目的を持

第 1 回課題と比べると、共起する語の数が増えてつものである。学生が過去に考えて回答した内容を、いる。多くの語が「定義」に共起していることから、授業前後や、その日の課題への取り組みが停滞した

問いの中にある言葉を定義し、問いそのものを特定

タイミングなどに話題とすることで、考えを振り返しようとしていることが分かる。速度算出の前提とり、また考え続けるための刺激とすることができる。

なる「真空」の出現頻度も高い。また、「音速」を

課題への十全な説明や事後の解説等を行わない

めぐる回答もあり、さらに共起ネットワークが広がことも、学生が自ら試行錯誤するための設計である。

る可能性も見られる。

回答送信後に他の回答を参照する機能があるため、教師が介入せずとも、他の学生の回答にヒントを得

おわりに

3

ての、学生同士の学び合いも生まれる。
本稿では、e ラーニングの新たな活用方法として
2.3

オープンクエスチョンによる課題設計を提案した。

回答内容に見られる思考のつながり

e ラーニングのコンテンツをオープンクエスチョン

問いに対して考えていく過程の変化を検討するにすることで、学生からの回答は、評価の対象ではために、回答内容のテキスト分析を行った。

なく、教師から、あるいは学生同士がさらに問うて、「太陽の大きさは？（第 1 回課題）」の共起ネッ

知識を構造化していくための材料となる。学びの場

トワークを図 1 に示す。

を共有する全員が協働で問うていくことがオープ
ンクエスチョンの前提であり、これを活かす要件と
なる。

参考文献
(1)

文部科学省：予測困難な時代において生涯学
び続け、主体的に考える力をはぐくむ大学へ（中央教育審議会大学分科会大学教育部会審
議まとめ（案）），http://www.mext.go.jp/compo

図 1 第 1 回課題の回答分析

nent/b_menu/shingi/giji/__icsFiles/afieldfile/2012/03/28/1319067_1.pdf（2019 年 2 月 13 日閲覧）

図 1 を見ると、回答に現れる語の数は少なく、共- 66 -

日本人英語学習者のためのセンテンス・コンバイニング練習の方法とその効果
麻生 雄治** 宮崎公立大学

Sentence Combining Exercises and Its Effect on Japanese
EFL Writing
Yuji ASO ** Miyazaki Municipal University
あらまし – 日本人初級英語学習者の英作文の特徴の一つとして一文が短い（複雑な英文が書けない）ということが挙げられる．学習者は文法的な誤りをしないことに過度に注意を払い，正しい英語を書こうとする，つまり正確性を重視する傾向がある．一方，英語母語話者は単文の羅列ではなく，センテンス・コンバイニングの技術を使いながら文を結合した
り，表現を埋め込んだりしながら複雑な文を書くことが上手である．複雑な英文を書くための練習法の一つにセンテン
ス・コンバイニング練習があり，第 1 言語としての英語（L１）や第 2 言語としての英語（L2）における練習問題のテキストは数多く存在するが，どれも外国語としての英語（EFL）を学ぶ日本人学習者にとっては難易度がかなり高い．そこで本研究では，日本人初級英語学習者に適したセンテンス・コンバイニング練習とはどのようなものか，またその効果を検討する．
キーワード − EFL ライティング，センテンス・コンバイニング，複雑性，日本人英語学習者

1

SC の埋め込みの一例を示す．

はじめに（問題の所在）

Patrick is my French teacher.
日本人の書く英語の一文が短いことに関して，三He is from Paris.

↓

浦(2006: 35)は，日本人留学生がアメリカの大学でPatrick, my French teacher, is from Paris.

毎週提出させられるライティングの課題に対して，“Too many short sentences.” “Combine.” “Use dash

また，SC の利点として，以下の点が考えられる．

here to combine.”のような注意を受けることが多い

・練習において，すでに英文が与えられているのでと述べている(1)．実際に，日本での英語授業内にお英文の内容理解より文法面や文の構造面に集中でいても，ライティング課題における日本人英語学習

きるため，文法力が向上する(Burton, 2012)(3)．

者の英語の特徴として，語彙使用や文法に関する誤・英文を読む際に，どの部分にどの部分が結合されりは別として，一文が短いということを確認するこているかを自然に考えることができるようになり，とができる。L1 や ESL 用のセンテンス・コンバイ

英文読解力が向上する．

ニング(SC)練習のためのテキストは数多く存在す

・複雑で中身の濃い，冗長でない英文が書けるようるが，日本人英語学習者にはその難易度はかなり高になり，英作文力が向上する．

く，使いにくい．そこで，本研究では，SC に焦点

・難しい（複雑な）英語が書けるようになったといをあて，日本人初級英語学習者に適する SC 練習とう達成感を得ることができる．

その効果について検討する．

・活動自体がパズル的であり，やる気を喚起することができる．

2

センテンス・コンバイニングの定義と
利点

調査の方法

3

SC とは，「単文を新たな派生形を作るために結合3.1させる過程」(三浦,1987: 16)であり(2)，実際に語句や文の付け加え，埋め込み，省略などによりさまざ

被験者

日本人英語学習者（大学生）男女 22 名

まな変形操作を行う過程を指すこととする．以下に・グループ A: 統制群(TOEIC Bridge®80/180 以上，- 67 -

平均 98.2)11 名．

表 2 自由英作文の T-unit あたりの平均語数

・グループ B: 実験群(TOEIC Bridge 80/180 以上，®

1st draft

2nd draft

差

平均 96.8)11 名．

グループ A

9.6

11.3

+1.7

調査

グループ B

10.7

12.8

+2.1

3.2
3.2.1

方法
統制群は書き直しによって実験群より語数の増(1) （統制・実験群ともに）SC の練習問題を作成するにあたり，その難易度と分量を調整するために，
SC を指導していない（練習していない）段階で，どの程度の難易度の SC が可能であるかを調査する．
(2) SC を指導していない（練習していない）段階で実験群も語数が増えることは一般的だろう．一方，実験群の 1st draft と 2nd draft での総語数の増加は小さいが，T-unit 内の語数が増えていることから，ある程度は質的に英文が複雑になったと言えるだろ

自由英作文(1st draft)を書く．

う．しかしながら，統制群においても T-unit あたり■自由英作文の条件：20 分の timed writing，辞書使の語数は増えており，統制群と実験群の間には有意

用不可，50 語程度以上，「今まで行ったことがあるな差はなかった．

観光地でもう一度行ってみたいところとその理由」

質的分析において，細かな文法的な誤りは別とし(3) SC 練習（実験群）：毎週 5 題×4 週間（4 回）て，文が上手に結合されていることが確認できた．

■練習問題のサンプル

しかしながら，実験群の全員の英作文において SC(a) The doctor told him not to worry. + The doctorが見られたわけではない．一つには，1st draft の作

hoped to help him to relax. = The doctor, hoping to help

文の中で，内容や分量の関係で SC が容易にできる

him to relax, told him not to worry.

ものとそうでないものがあるため，必ずしも練習問(b) The amount of CO2 has been increasing. + And it

題（練習問題には必ず解答があることが前提なのwould result in global warming. = The amount of CO 2で）のようにうまく文を結合できていなかった．今has been increasing, which would result in global

回は，埋め込み型と追加型の SC 練習を行ったが，

warming.

埋め込み型は練習の段階で作れても，実際の英作文(4) SC 練習後，自由英作文(2nd draft: rewrite)を書く

を書く際には使用が難しいように思われる．

（条件は 1st draft と同じ）
．2nd draft を書くにあたっての指示は統制群，実験群ともに「文をつなぐなどして複雑な英文を書きましょう」と統一している．
3.2.2

加が大きい。2nd draft はリライトのため，統制群も

分析

まとめ

5

今回の調査では，複雑性の指標として T-unit を用分析にあたっては，日本人英語教師 1 名と英語母語いたが，量的には有意な効果が確認できなかった．

話者英語教師 1 名が共同で，それぞれのグループのしかしながら，質的には SC 練習の効果と思われる

生徒の 1st draft と 2nd draft の英作文の T-unit あたり

英作文が確認された．英作文指導における SC 練習の平均語数を計測する（量的分析）．また，1 draft

は英作文の複雑性を向上させるための一つの指導と 2nd draft を比較し，SC を含む顕著な変化を分析法としてある程度は有効であると言えるものの，どする（質的分析）．

のような練習問題を，どのくらいの分量で課すか，

st

英語の難易度などは今後の課題である．

4

結果と考察
参考文献

まず，グループ A（統制群）とグループ B（実験群）(1)

それぞれの総語数の変化と T-unit あたりの平均語

三浦順治：“ネイティヴ並みの「英語の書き方」
がわかる本”，創拓社，東京（2006）

数を以下に示す．
(2)

表 1 自由英作文の総語数
1st draft

開隆堂，東京（1987）

2nd draft

グループ A

811(73.7)966(87.8)

グループ B

895(81.4)

918(83.5)*(

三浦順治：“和文英訳を超えた新英文構成法”，(3)

Burton, M.：“Grammar for Sentence Combining:
Underpinning Knowledge for Adult Literacy
Practitioners” ， National Institute of Adult)内は平均

Continuing education，Leicester（2012）- 68 -

アクティブラーニングをとりいれた英語学習の実践− グループワークによる英会話文の創作から演劇形式の発表会まで −曽我 真人*，西村 竜一*，西川* 和歌山大学システム工学部** 和歌山大学学術情報センター*** 和歌山大学観光学部

明宏**，尾久土正己***English Learning Practice with Active Learning- From English conversation composition to presentation with theatrical performance bygroup work Masato SOGA*, Ryuichi NISHIMURA*, Akihiro NISHIKAWA**, Masami OKYUDO**** Faculty of Systems Engineering, Wakayama University** Academic Information Center, Wakayama University*** Faculty of Tourism, Wakayama University
あらまし – 授業で教えた表現を盛り込んだオリジナルの英会話文を，4 人のグループごとに作成し，PPT に
まとめるとともに，登壇して，役を割り振って演じることにより，英語の表現の応用を学ぶアクティブラー
ニングを実践した．登場人物の数は，グループ構成員の人数と同じく 4 人とすることにより，構成員全員が出番があるようにした．その様子について報告する．
キーワード – アクティブラーニング，グループワーク，英会話，演劇，発表会

1

はじめに

筆者は，システム工学部 3 年生を受講者として，
後期に 90 分×15 回の授業枠で専門選択科目として
ビジネス英語を教えている．前半の 10 回は，基礎知識の学習を目的として，テキストを用いて主に座学形式でビジネス英語で用いられる様々な英会話
表現について講義を行う．11 回目の授業枠を使ってその基礎知識の習得状況を確認するために筆記試験を行っている．
その後，12～14 回目の授業枠は，前半の授業で学習した基礎知識の応用力を獲得することを目標
として，アクティブラーニングによるグループワー
クと発表会を行っている．

で使われる典型的な会話文と，その場面でのほかの言い回しを応用表現として記載している．このうち，
時間的な都合で，1 章「挨拶・紹介」，2 章「アポイントメント」，3 章「来客・訪問」，5 章「会議・打ち合わせ」のみを，90 分×10 回の授業で主に座学形式で教える．授業は教員（筆者）が事前に重要な表現や文法事項を PPT にまとめて準備し，その PPTの英文を空欄にしてプリントアウトしたものを授業で配布し，受講者は授業中に教員の説明を聞き，PPT を見ながら空欄を埋めていくという形式で学習を行う．毎時間の最後の 10～15 分を利用して，その授業で学んだ表現の復習または応用として，和文英訳の課題を出題し，解答させ，提出させている．

3
2

後半の AL の設計

前半の座学形式の講義内容

前半の 10 回の講義では，テキストとして，「場面
別 会社で使う英会話―きちんとしたビジネス英会
話を学びたい人向けの本」 (CD book) 味園 真紀，
ペラルタ 葉子著，ベレ出版，308 ページ，2002/11/1
刊 を利用している．このテキストは，様々な英会
話文を場面別に章に分けてもりこみ，ネイティブによる英会話音声を吹き込んだ CD2 枚組みが附属している．全部で 12 章からなるテキストで，各場面- 69 -

前半 10 回の授業で習得した基礎知識を，実際の場面で応用する力をつけるために，後半 4 回の授業
では AL を取り入れている．具体的には，4 人 1 組
でグループを形成し，グループ毎にオリジナルの英会話文を創作する．その際に，具体的に以下のように仕様を決め，始めに伝達している．
(1) 話者の数（登場人物の数）はグループの構成人数とする．4 人グループなら，登場人物は 4 人となる．

(2) 前半の座学で学習した関係代名詞 what を含む
文を，各登場人物の台詞に 1 文ずつ含むように会話文を創作すること（これは必須条件）．また，前半の座学で学んだその他の表現をある程度盛り込むことが望ましい（これは努力目標）．
(3) 発表会では，グループの構成人数の登場人物に，役を割り振って，英会話としてプレゼンする．
(4) 各人が，少なくとも，4 回の発言をするように，会話文を作成すること．つまり，各人が４回発言すると，4 人×4 回＝16 となり，16 回のやりとりがある会話文となる．ただし，授業時間の都合上，最大は各人 10 回までとする．
(5) プレゼン時間は，最長で 5 分以内とすること．
(6) 評価は，作文の内容（文法の正しさ，内容の面
白さ，内容を良く練っているかどうか，内容やwhat 節を含む文のオリジナリティ）と，発表会の英会話の良さ（発音，イントネーションなど），で評価を行う．
(7) 文法ミスを減らすために短い会話文とするよりは，プレゼン制限時間 5 分以内であれば，文法ミスが多少多くても，長い会話文を作成した
グループの努力を評価する．
(8) 発表は，PPT を見ながらしゃべっても良いが，なるべく暗記することが望ましい．
(9) 会話文の最後にオチがある面白い内容や，ジェスチャを交えての演技力も評価する．
このうち，(2)の条件として，関係代名詞 what を用いて会話文を作成させている理由は，ひとつは，関係代名詞 what は応用が比較的難しい文法事項であることから，それを実践で使えるような応用力を身につけてほしいという願いから，この AL の学習
目標のひとつにしているためである．もうひとつは，
このような制約条件を課すことにより，Web サイトなどからの会話文の盗作を防ぎ，会話文を学生たち
自ら考えて，英作文を行わせる狙いがある．

4

AL の演劇形式の発表会

後半の 4 回の授業枠のうち，最初の 2 回はグルー
プワークとして英会話文の創作時間に充て，合計16 班を 8 班ずつ残り２回の授業に分けて，演劇形
式で発表会を行った．具体的には，英会話文を記載した PPT ファイルをスクリーンに投影しながら，グループのメンバーが教卓付近のスペースで演劇仕立てで演じながら発表するというものである．
発表者以外は，配布した相互評価シートに発表を視聴しながら評価を回答する．相互評価シートは，- 70 -

内容の面白さ，文法単語の正しさを 5 段階で評価させ，各日ごとに，良かった発表を 3 つ以内で○，特に良かった発表に◎をつけさせた．
さらに，事後に，教室後方から撮影した発表の様子を各班毎に Moodle 上の授業ページにアップロー
ドし，感想書き込み欄を用意して，感想を書き込ませ，振り返りによる相互評価を行った．
16 班のうち，特に内容が面白く，かつ，演技力も高かった発表が 4 件あった．そのうち，図 1 は桃太郎の話を改変したストーリーで，はちまき，財布，
黍団子袋などの小道具を用意し，桃太郎役はジェス
チャも豊富に，ほとんど PPT を見ずに演じきった．

図１

演劇形式の発表会の様子

最終日の発表会終了後に無記名アンケートを行った．この AL の良かった点についての回答例としては，「自分で学んだ文法を使った文章を考えて発表できる．」，「自分の言いたいこと，表現を英語で表現する機会になった．口語的な言い回しのような英語を知るきっかけになった．」，「講義を聞いているだけだと身につきにくい，つまらなくなってくることもあるので，自ら何かをするのは良い．それを発表することになるのでさぼろうと思わなくなる．」，「色々な言い回しについて自ら調べることになるので，英語の勉強になった．テストだけで成績評価されることがとても不平等と思っているのでグループワークでも評価の割合を増やしてほしい」などがあった．
一方，悪かった点についての回答例としては，「グ
ループ内の個人の差が生じやすく，とても大変な思いをする人が必ず出るので個々を見る指標が必要だと思う．」，「次の班による質疑応答入れてもいいかも」，「moodle での評価を非公開(他の受講者には見えない)にしてほしい。
」などがあった．事後アン
ケートで，肯定的な意見が多かったことから，このAL はおおむね成功であったといえる．
謝 辞
本研究は，和歌山大学の教育改革推進経費，および，科研費 JP18K02862 の助成を受けたものです．

学修特性グループの同一性検証の代数学的手法について− ビッグデータを用いた学習特性把握の数学理論構築を目指して −佐藤 眞久*，加藤 竜哉**，湯川 治敏**** 愛知大学 地域政策学部 地域政策学センター** 桜の聖母短期大学 キャリア教養学科***愛知大学 地域政策学部

Mathematical Method for identity investigation of learning
characteristic Groups- Construction for mathematical theory to find learning characteristic by using big data Masahisa SATO*, Tatsuya KATO **, Harutoshi Yukawa **** Institute of Regional Research of Chubu, Aichi University** Department of Liberal Arts for Career Education, Sakura no Seibo Junior College*** Faculty of Regional Policy, Aichi University
あらまし – 学習特性を見いだす数学的手法について解説し，学修観で指摘された２つの学習特性のグループが同じ特性になっているという仮説をこの手法で証明し，この手法の適切性を検証する．さらに，この学習特性から大きく外れた学生は，将来何らかの問題が生じる予備軍であるという予測ができ，適切な学習指導をすべき学生の抽出に応用できることを報告する．
キーワード – 共通学習特性，学修観，数学的手法，特性ベクトル，学修観

1

方，各教科・科目では，それぞれの教科・科目毎の到達度や達成度および理解度などをテスト形式で点数化し，コメントを付けて返すことで，学習の方向性を考える助けとしてきた．これらのテストは各教科・科目の出来具合を採点の対象としていたが，この中には，理解度や読解力等の学修観の特性から発想や解答方法が生まれてきているという見方をすると，教科・科目の内容でなく教科・科目の枠を越えた学習特性が答案の中に含まれていると考えられる．本研究では，一つ或いは数種類のテストのはじめに学習指針を与えるために，試験等の成績を統計処理して，平均点や偏差値等を参考にしていることが多い．平均点や偏差値等の統計的な指標は，個々の科目内での集団全体の状況や全体の中での個人の位置を示すもので，理解力や表現力といった学習特性は評価できない．ここでは，科目を越えて個人の学習特性を抽出し，本人も気づかない隠れた特性も把握できる数学的基礎理論を，代数的手法を用いて展開していく手法を解説し，その手法の妥当性を検証していく．

2

テスト答案に含まれる学習特性

学習特性と各科目の理解度は，従来は異なる尺度で測られてきた．文科省共同教育推進事業８大学連携(2012－2016)では，学習特性は学修観アンケートの結果をもとに，訓練指向（I)，実用指向（J)，関係指向(K)，自尊指向(L)，報酬指向(M)，充実指向(N)の６の指向に伴う尺度を参考文献(1)(2)等をもとに数値化して，レーダーチャートを用いて特性を示し，学生にその結果を返すことで自身の特性を知り，学習の指針を作るための一助として寄与してきた．一- 71 -

中から，教科・科目の正誤でなく，学習特性を抽出するための手法を開拓するものである．国語で文章読解力があると判断されれば，数学の応用問題の文章を理解する力はあると判定することができる．文
章の組み立てを理解する力は数学の論理力に通じる力であろう．これらの各教科・科目独特の特性と思われるものも，実は各科目・教科によって出現の仕方が異なるだけであって，共通の学習特性から生まれていると思われる．本研究では教科・科目の枠を越えた共通の学習特性を抽出していくことも目的とする．共通特性として抽象化するメリットとして，例えば，数学が不得意と思い込んでしまっている人にも，国語の特性を判定し，潜在的に数学の力もあると判断されれば，自身にある深い力の存在をもとのデータはビッグデータとなっていると言え，ビッグデータの処理が必要である．
次の問題点は，ベクトルの束を決める方法である．
これは互いに近い所にあるベクトルの集まりであるので，数学的には二つのベクトルの近さ，すなわ

提示し，学習の動機付けを，根拠を持って高め与えることができる，ということが挙げられる．
この学習特性を抽出する方法として代数的手法を用いる．従来の統計的手法は，正誤で決まる点数を指標として，全体の中で個人の点数が何処に位置しているかを示すものである。思考の方向性，回り道をする傾向がある，即断即決タイプでミスをしや
すい，ジックリ考えるタイプで時間不足になりやすい，といった学習特性は考慮されていない．同じ点数を取っても，個人が今後行うべき学習の方向性は異なる筈で，単純な統計的に出された数値指標だけでは，この方向性を示すことはできない．

3

代数的手法

平均点や偏差値などの統計的手法は，全体の中での個々の位置を示すものであり，学習特性を示すことは不得意である．そこで，これを代数的手法，特に特性ベクトルという概念を用いて学習特性を抽出していく．未知の特性を求めることも視野に入れているが，ここでは説明を分かりやすくするため，既知の特性を考え，それをどのように抽出するか説
明する．
理解力・判断力等の学習特性を A, B, C,・・とする．問題の設問毎にどのような学習特性を測る問題
か A, B, C,・・でラベル付けしておく．正解に１，
不正解に０（あるいは得点等）の数値を対応させ，問題の順にこれを並べたベクトルを考える．これを特性ベクトルと呼ぶ．このベクトルに対し，同じラベルを持っている成分を残し，他を取り去る．数学
的には射影という操作である．当然のことながらこの学習特性を持っている学生・生徒のベクトルは一つの束を成している筈である．このベクトルの束とラベルに対応する学習特性が対応することになる．
所で未知の学習特性αがあったとする．これに対応する成分だけを残して他を取り去ったベクトルの束と学習特性 B が対応する．しかし，既知の場合と違って，ラベル付けが無いため，どの成分を取り去るかはこの場合は分からない．そこで，取り去るものを変えて，ベクトルの束が現れるか調べてみる．ベクトルの束が現れれば，これは射影された成分をラベル付けαに持つ何らかの学習特性を表していることになる．ただし，抽出されたものが今までに考察されたことが無い学習特性である可能性もある．方法は単純であるが，これを実際に手計算で行うことはほぼ不可能である．この組み合わせで計算を実行し，ベクトルの束を求めることになると，- 72 -

ち，ベクトルの距離を決めることと同等である．ここでは，距離を二つのベクトルのなす平行四辺形の面積と約束する．二つのベクトルが近いということは，この面積の値が十分小さいことを意味する．ベ
クトル a, b のなす平行四辺形の面積は，外積 a×b= |a| |b| sinθである．a, b を長さ１に正規化したベク
トル a/ |a|, b/|b| で置き換えると a×b = sinθ となり，
二つのベクトルのなす角θ(0 < θ ≦π)の大きさ
で距離が測ることができる．θが十分小さいことが２つのベクトルが近いということになる．θが実際どの位の範囲にあると束になるのかを決定する必
要がある．

4

θの決定と手法の検証

ここでは，８大学連携で実施した学修観の既知の結果を使いながら，数学的手法とθの決定の議論を行っていく．学修観では，訓練指向（I)，実用指向（J)，関係指向(K)，自尊指向(L)，報酬指向(M)，充実指向(N) の六つの学習特性について調査をした（参考文献(4)）．このうち，{Ｉ，Ｊ，N｝と｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝は相互補完的，すなわち，同じ傾向を示していることが伺えることに共著者・加藤が気ついた（参考文献(3)）．これを本研究の代数的手法で確認し，共通の学習特性を引き出すことが実際にできることを示してみる．さらに，距離が大きく離れている学生は，高学年になって何らかの指導を受けており，副次的な効果として，将来何らかの問題が起きる可能性があることも予見でき、早期の指導でこれを発症させない予防を行うことが可能になる。
代数的手法の出発点は，六つの思考を数値化した値よりなるベクトル(I,J,N,K,LM)を考えることである．
結論は，射影して得られる 2 組のベクトル(I,J,N)と(K,LM)の各々は束を成している，すなわち，特性群団を成し何らかの学習特性を表してことが分かることである。これを代数的手法で確認する．学生全員に対する(I,J,N)より集合を考える．本来ならその集合の任意の２つのベクトルが非常に近いことを確認するのだが、ここでは簡易的に各指向の数
値の平均点よりなるベクトルを b を考え、これを基準ベクトルとして，この集合のベクトル a との外積
a×b を用いて，基準ベクトルとのなす角θの大きさで近さを測ることにする。(K,LM)についても同様にする．そこで、ベクトル(I,J,N,K,LM)を射影したベクトル(I,J,N)と(K,LM)に対して，各々先の角度を計算し，その角度の組(α，β)を作る．これをグラフ化したものが図 1（相関図）である．

図１

5

学修観の結果はレーダーチャートにして学生に結果を返している．これは学生が自身の特性を知る
のに効果的であるが，どのように項目を円周上に配置するかによって幾何学模様が変わり，バランスがよく見えたり悪く見えたりと印象が変わる。この点，ベクトルを用いた代数的な手法で特性群団を抽出することで、客観的に学習特性を見出せる。さらに，
教科・科目にとらわれない学習特性としての表現をすることで，潜在的な能力を測ることができる．
ビッグデータを処理するために AI 等の利用を考えるなど，方法論としては今後の研究に委ねる部分
が多いが，多くの研究者に興味を持ってもらい事例を積み上げ，代数的手法の理論がさらに発展することを期待したい．

2016 年度入学生の学修観の偏角

おおむね偏角θが 10°の範囲で収まり，群団をなしていることが分かる．これは、2017 年および2018 年でも同様な結果が出ており，加藤の見解の正しさを証明している．一方､指向性の組を入れ替えて射影を行って同様の処理をしたものは図 2 で
ある．

参考文献
(1)

(2)

(3)

図２

代数的手法の利点とまとめ(4)（N,I,K）と（J,L,M）の偏角

偏角が 30°近くまであり､これは一つの群団とはなっていないことがわかる．したがって，先の組
み合わせとは異なり，（N,I,K）と（J,L,M）には同一の特性がないことがわかる．三つずつでの組み合
わせは 10 通りあるが，他の場合でも明確な同一性を示す組み合わせはなく，(N,I,J)の組み合わせが何らかの学習特性を表していることがわかる．
前にも述べたが，αとβに大きな差があると，この学習特性が影響するのか，学年が進行してから，何らかかの問題が起きる可能性があることが，学生を追跡してわかった．予測が可能であることは，学生指導の上で効果が期待できる．

- 73 -

市川伸一：“認知カウンセリングから見た学習方法の相談と指導”， ブレーン出版社，広島(1998)
小塩真司，中谷素之、金子一史，長峰信治：“ネガティブな出来事から立ち直りを導く心理的
特性：精神的回復力尺度の作成”， カウンセリング研究，第３５巻第１号，57-65（2002）
加藤竜哉：“8 大学連携の学修観アンケートを用いた解析と学びの特徴抽出の試み”， 大学
e ラーニング協議会８大学間連携共同教育推進事業合同フォーラム(2014 年 3 月)，e ラー
ニング協議会
平成２４－２６年度文部科学省大学間連携共同教育推進事業中間報告書：“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”， 文部科学省（2015）

ライティングの悩みに対するアドバイザーの共感的反応のストラテジー
釜田友里江
神田外語大学

Advisors’ Strategy of Empathic Reactions for Writing
Difficulties
Yurie KAMATA
Kanda University of International Studies
あらまし－
本研究は，ライティングセンターを利用している学生のライティングの悩みに対するアドバイザーの共感的反応のスト
ラテジーを解明することを目的とする．大学生のライティングに関する相談は，テーマが決まらない，書きたいことが表現できないなど様々である．その際に，アドバイザーは，学生の意図を汲み取り，寄り添いながら相談に対応することが求められる．ライティングのサポートを行う際に感情を共有することは，学生に前向きな気持ちを促す効果がある（佐渡島：2009）．しかし，具体的な手続きは明らかにされていない．そこで，本研究は，会話分析の手法を用いて学生がライティングについて悩みを語る際の語り方とアドバイザーの反応の観点から，共感的な反応がどのような働きをしているのかを明らかにする．会話データを分析した結果，アドバイザーの共感的な反応は，ライティングの主な課題解決へと会話を導く役割を果たしていることが示唆された．
キーワード－ ライティングセンター，対話，共感的な反応，会話分析することと密接に関わっていることが考えられる．

はじめに

1

感情を共有しながら同時にライティングの問題に
これまで，共感的反応は，人間関係の構築におい対処しようとする働きが共感的な反応にはあるのて重要な営みであることが指摘されてきたではないか．

（Wispé：1986，Redmond：1989 など）．私たちは，
相手と同じ経験をしたことがない場合においても，

3

寄り添おうとすることがあり（Heritage：2011，西

先行研究

阪・早野・須永・黒嶋・岩田：2013），共感的な反応を示すことは，人間関係の構築や維持をスムーズ

ライティングのサポートを行う際に，感情を共有にする 1 つの方法といえる（田中：2002）．これますることは，学生に安心感や親密感を与え，前向き（1）な気持ちを促す効果があると佐渡島（2009）は述で日常会話における共感的反応の特徴が指摘されてきた．そこで，本研究においては，学習（ライテ

べている．豊田（2013）（2）は，書き手に共感する姿ィング）の相談場面における共感的反応の特徴を解勢を示すことについて以下のように指摘している．

明し，学習支援をより良くしていくことに役立てた「書き手の緊張をほぐし，書き手が手がかりを出しい．

やすい，すなわち話しやすい雰囲気を作ることが大切なのです」（豊田 2013：77）．また，佐渡島・太（3）田（2014）は，書き手とサポートを行う者の距離2について「共感的理解を示す」が「やりすぎない」

本研究の目的など、自己と他者の関係についての認識も取り上げ
本研究の目的は，学生のライティングに関する悩ている. しかし，具体的にどのような手続きによっ

みの語り方とアドバイザーの反応の観点から共感て共感的な反応を示すのかについては，明らかでは的反応のストラテジーを解明することである．アド

ない．共感的な反応のストラテジーを明らかにするバイザーが共感的な反応を示すことは，学生の心情

ことは，学生に安心感を与えるアドバイザーの特徴に寄り添うだけでなく，ライティングの問題を解決を捉える際の手がかりとなると考える．

- 74 -

この事例で注目したいのは，学生の気付き

調査の概要

4

（1,4,7,10-12 行目）とそれに対するアドバイザーの収録時期は 2018 年 4 月～2019 年 1 月で，収録場

共感的反応（13 行目）である．学生は文章の問題

所はライティングセンターである．本研究は，ライ点（経験談になっている）に気付き（1,4,7,10 行目），

ティングセンターでの学生とアドバイザー（教員）

問題に対処しようしている（11-12 行目）．ここで，の会話を調査対象とする．1 回のセッションは約 40

アドバイザーは「わたしもそう思います」（13 行目）分である．会話の収録後，会話データの文字化を西と共感的な反応を示しながら問題がどこにあるの阪（2008）の「トランスクリプションの記号」に従かを明確にしようとしている（19-22，24，26 行目）．

って行った．会話分析の手法を用いて分析を行う.

学生自身で問題に気付いたことをアドバイザーは後押ししながら，同時に問題を明確にし，解決策を

分析結果

5

見出す準備をしているようにみえる．学生の気付きを受けて，アドバイザーは解決策を提案することもS は学生，A はアドバイザーである．エントリー可能である．しかし，アドバイザーは解決策の提案

シートの「一番力を入れて取り組んだもの」というではなく，問題点（項目に当てはまることが書かれ項目について書いてきた文章を相談している場面ていない．
「どれ」22 行目の発話からも観察可能）である．

を明確にしようとしている．つまり，アドバイザー

1S:頑張ったってことのアピールより[もは問題の特定を行うことに焦点を当てている．その2A:

後，学生と改善方法を一緒に考えようとしている

[うん

3

(0.3)

（28 行目）．問題に対する解決策を見出すためには，

4S:なんかその留学を通して＝

学生とアドバイザーの認識が一致している必要が5A:＝うんある．従って，この事例における共感的な反応は，

6解決へと会話を導く役割を果たしているといえる(1.1)

7S: d 経験談のではないか．それは，学生の気付きの直後という

8

(0.3)

発話の出現位置（13 行目）からも観察できる．こ

9A: うん

れまでの研究では，感情を共有することで安心感を

10S :話してる (0.3) 感じがして:与え，前向きな気持ちを促したり（佐渡島：2009），

11

なんかもっと頑張ったこといったほうが12

良いの゜かなって゜

緊張をほぐし，手がかりを出しやすくしたり（豊田：2013）することが指摘されてきた．本研究では，→13A:そうだね. (.) わたしもそう思います=

共感的な反応にライティングの主な課題解決へと

14S: =゜う:[ん゜
15A:
16

会話を導くような働きがあることが示唆された．

[うん
(0.6)

参考文献

17A:多分同じ感覚かもしれない[ね.
18S:

[゜うん゜

19A:やっぱりこれ読んでみると: (0.5) その経験20談が書かれてて: (.)じゃあ一番力を入れ-取21

り入れて-取り組んだものって22

どれって[って(1)

佐渡島紗織：“自立した書き手を育てる‐対話
による書き直し‐”，国語科教育，第 66 巻，pp.11-18（2009）(2)

豊田素子：“卒業チューターコラム 探偵にな

23S:

[゜う:[ん゜

った気分でセッションに臨もう！”，佐渡島紗

24T:

[多分

織・太田裕子（編）文章チュータリングの理

25

(1.3)

念と実践，ひつじ書房，pp.76-77（2013）

26A:本当はあるんだよね.なんかね:.
27

(3)

(0.9)

佐渡島紗織，太田裕子：“文章チューターリン
グに携わる大学院生チューターの学びと成長

28A:そこに向かったほうがいいかな.=‐早稲田大学ライティング・センターでの事

29S: =う:ん [そうだと思います

例‐”，国語科教育，第 75 巻，pp.64-71（2014）30A:[ね. うん- 75 -

日本語話しことばチェッカーの試作
山下 由美子*，工藤 敦也**，長谷川哲生**，山川 広人**，小松川 浩*** 東京福祉大学，** 千歳科学技術大学

Japanese Colloquial Writing Checker in Student’s Papers
Yumiko YAMASHITA*, Atsuya KUDOH**, Tetsuo HASEGAWA**, Hiroto YAMAKAWA**, Hiroshi
KOMATSUGAWA*** Tokyo University and Graduate School of Social Welfare
Technology** Chitose Institute of Science andあらまし –本研究では，大学生向けのレポートの書き方関連の書籍で扱われる話しことばや学生のレポー
トから，文章中に表れる話しことばを抽出し，データベース構築のために「話しことば事例集」を作成した．
さらに，話しことばを 5 つのカテゴリーに分類した．システムは，判定する文章内に含まれる話しことばを検出し，修正文例を提示する機能を搭載したものを開発しており，現在までに 1 つ目のカテゴリー「対象語自体が話しことば」であるパターンを検出するシステムの試作が完成しつつある．本システムが，話しことばの検出と推敲のトレーニングとして有用であるかを検証するため，学生の試用を通じたアンケート調査を実施した．その結果，事前アンケートでは，レポートの推敲習慣や学術表現に自信があると回答した学生が多かったが，事後アンケートでは，本システム使用により話しことばへの気づきが得られ，修正もできたとの回答が多かった．また，推敲習慣やトレーニングとしても有用であるとの回答が多く得られた．
キーワード – 文章作法

1

学術表現

話しことば

レポート

はじめに

2

システム開発話しことばカテゴリー

多くの大学で，初年次向けにレポート・論文の書

まず，データベース構築のために，学術文章におき方等文章作法関連の授業が開設されるようになける話しことばを規定し，「話しことば事例集」をり，日本人学生に対する日本語教育，文章力の向上

作成した．これは，レポートの書き方関連書籍，学が図られている．特に初年次向け文章作法に関する

生のレポートから話しことばを抽出し作成したも授業では，レポートの書き方の中でも構成面や形式のである．そして，この事例集を基に「話しことば面が重視される傾向があり，学術文章に適した表現

テーブル」と「例文テーブル」に分けて正規化し、（以下，学術表現）の指導までは実施されないこと

情報システムで扱える形にデータベース化した．

も多い．学術表現は分野を問わず基本的に求められ「話しことば事例集」の話しことば原文や原文のるものであるにもかかわらず，学生のレポートには

修正例を監修する中で，話しことばには，単語の前

話しことばが頻出する傾向が見られる．

後関係や文中における意味によって話しことばか

このような問題を踏まえ，本研究では，学生自身

否かが変化する場合があることがわかった．こうしが自分のレポート内の話しことばをチェックする

た変化はシステム上の検出方法の分類に大きく関ための「話しことばチェッカー」システムの開発をわることが予測されるため，話しことばのカテゴリ進めている．学生は，本システムを利用することにーを表 1 のように 5 つに分類した．

よって，その都度気付きを得られることになり，自表 1 話しことばカテゴリー

分自身のレポートを推敲する手掛かりとするとと話しことば規定

もに，学術表現を身につけていくきっかけとするこ

対象語自体とができる．
本発表では，2017 年度より開始した「話しことばチェッカー」開発状況および試作段階のシステムについて報告する．

て＋しまう、動詞・形容詞＋し

対象語＋接尾語

くせ＋に、わり＋と誤用- 76 -

たくさん、すごく

接頭語＋対象語

対象語＋共起語を学生に利用してもらい，実施したアンケート結果

代表例

一番＋（文）＋動詞・形容詞
どうしても＋（動詞）たい
窓を開く、窓が開ける

このカテゴリーはパターンマッチで単語を検出とばに気づき修正できたか，また，学術表現を習得

後，その単語が話しことばであるかを診断する分類

するトレーニングとなるかを事後アンケートで尋方法の切り替えのために使用する．

ねた．
事前アンケートでは，「提出前に推敲を必ずする」

3

システムの概要「することが多い」が 29 名，話しことばを使わな
い自信が「ある」「大体当てはまる」が 27 名と、そ本研究では，学生が自身の文章内の話しことばにれぞれ半数を上回っていた。事後アンケートでは，気づき学術表現に修正するトレーニングとして，ま本システムの試用を通し、「話しことばをすぐにチた，推敲習慣を身に付けていくためのシステム開発

ェックできた」が 38 名，「どのように修正すればよを目的としている．現在までに，判定する文章内にいか理解できた」の設問に，「全て理解できた」が含まれる話しことばを検出し，修正文例を提示する

14 名，「8 割程度理解できた」が 16 名だった．
「本

機能を搭載した話しことば検出システムを開発しシステムの利用で推敲習慣が身につく」が 42 名，

た．本システムは，「形態素解析」「話しことばデー「本システムを繰り返し利用することで，話しこと

タベース検索」「話しことば判定」「例文データベーばを使わずにレポートを作成するトレーニングに

ス検索」「検出結果表示」の 5 つのモジュールで構なる」が 36 名という結果であった．

成される．

これらの結果から，推敲習慣があると答えた学生

図 1 は，本システムの画面図である．画面左側にであっても自力で全ての話しことばに気づき，適切文章を入力すると，5 つの処理モジュールによる工な学術表現に修正することは困難であるが，本シス程を経て話しことばを検出し，右の画面で黄色表示

テムの検出機能を用いることで，気づきを促し，修される．また，黄色表示の上にカーソルを合わせる

正例を参照しながら修正方法を学べることが示唆と，修正文例や解説がポップアップ表示される．

されていると考えられる．
また，自由記述では，本システムを繰り返し使用することで学術表現のトレーニングや推敲習慣につながるとの回答が多く見られた．一方，本システ
ムに頼りすぎて，何も意識せずにレポートを書くよ
うになってしまいそうだとのコメントもあった．

今後の課題

5

本システムが単なる添削ツールではなく，学術表
現トレーニングの補助機能として利用できるよう，検討の余地がある．また，現段階では，カテゴリー
図 1 話しことばチェッカー画面図

1 つ目（対象語自体が話しことば）のみの検出であるため，今後は残りのカテゴリー2～5 の検出処理の搭載も進めていく．

4

効果検証
謝辞
まだ試作段階ではあるが，本システムが話しことばの検出と推敲のトレーニングを行うためのベー本研究は JSPS 科研費 17H01841 の助成を受けたスシステムとして有用であるかを検証するため，学ものである．

生の試用を通じたアンケート調査を実施した．

参考文献

調査対象は，千歳科学技術大学の Web システム
プログラミング受講の 3 年生 44 名である．まず，(1)

レポートに関する事前アンケートを行い，その後レ

山下由美子：“学生のレポートにおける話し言

ポート課題を課し，提出させた．その後，被験者が葉とその出現傾向”，日本語日本文学，第 28

作成したレポートを，本システムを用いて推敲を体号（2018）

験してもらった上で，レポート内に混在した話しこ- 77 -

初年次生対象の情報リテラシー科目における協働学習の実
践と学生のリテラシー変容
石井 雅章** 神田外語大学 言語メディア教育研究センター

A Practice of Collaborative Learning in Information Literacy
Course of Freshman Students and the Transformation of
Their Literacy
Masaaki ISHII ** Language Media Education Research Center, Kanda University of International Studies
あらまし ‒ 本稿では，報告者が担当する初年次生対象の情報リテラシー科目におけるペアワーク及びグループワーク等の協働学習の実践について報告する．入学時のコンピュータに関する基礎知識及び操作スキルは学生によって大きな差があるが，本実践では授業内の協働作業の機会をできるだけ多く設けることで，情報リテラシーの総合的な向上を目指した．
本報告では，科目開始時及び期末試験時の情報リテラシー試験の結果変容を含めて報告する．
キーワード ­ 情報リテラシー，協働学習，初年次教育

1

はじめに

2.2

情報リテラシー測定テスト

学生の情報リテラシーを測定するためのテスト
大学入学時におけるコンピュータに関する基礎として，「コンピュータの基礎知識に関するテスト」

知識及び操作スキル等の情報リテラシーには学生を授業初回次及び期末試験時に実施した．

間で大きな差がある．その理由として，大学入学時

本テストは全 50 問で，OS やアプリケーションにまでのコンピュータ操作経験の有無及び多寡，家庭関する基礎知識，文字入力やファイル管理の操作ににおけるコンピュータ所有等の環境の相違等が挙関する知識，インターネットの利用やモラルに関すげられる．

る知識等で構成されている．本テストの元になった

一方で，大学初年次の情報リテラシー科目はカリ

テスト

キュラム上，必修科目に設定されている場合があり，受講開始時の情報リテラシーにばらつきがある状（１）の基本的な構成を維持しながら，問題表

現や選択肢については現在の状況に合わせたものにアレンジをしている．

態で授業を進めていくことが求められる．
本実践では，受講開始時の情報リテラシーの差に

2.3

よる授業へのコミットメント及びモチベーション

協働学習の実践

本実践では複数の形態の協働学習を実施したのに影響を及ぼさないようにするために，可能な限りで，下記で説明する．

協働学習の機会を増やし，学生の情報リテラシーを

2.3.1

総合的に向上させることを目指した．

予習チェックテストの結果を活用した議論

情報リテラシーに関する基礎知識に関しては，

2

実践概要

2.1

授業概要

Google フォームを活用した予習チェックテストを実施し，授業時にその解答状況を学生に提示した上で，学生らの解答にばらつきがあった質問を中心に，

本稿で取り上げる実践は，著者が担当する初年次

なぜその解答を選択したのかについて，考えられる

生向けの「情報リテラシー演習」科目（前期，15

理由をペアで議論した．その後，複数ペアでの議論，

コマ）で実施したものである．受講人数は 33 名で最後はクラス全体で議論をし，正誤双方の選択肢にあった．毎回の授業はノート PC が設置された通常ついて考えられる理由を共有した上で，教員からののコンピュータ教室でおこなった．

解説を最終的におこなうという実践をおこなった．

- 78 -

2.3.2

個別制作物の学生による評価と議論

得点分布（受講開始時）

メールの書き方，Word を用いた案内文の制作に

6

ついては，教員から制作にあたっての要件（制作物の目的，状況の提示）をおこなった上で，各学生が
人数（人）

4

個別に制作物を作成し，Google Classroom を通じて提出した．その後，提出された制作物からいくつか

2

45.00

46.00

47.00

48.00

49.00

50.00

46.00

47.00

48.00

49.00

50.00

44.00

43.00

42.00

41.00

40.00

39.00

38.00

37.00

45.00

について評価をし，なぜそのような評価に至ったの

36.00

35.00

34.00

33.00

32.00

31.00

30.00

29.00

28.00

27.00

24.00

26.00

0

布し，各制作物が提示された要件を満たしているか25.00を抽出し，制作者の氏名等を消したものを学生に配得点（点）かについて，ペア及びグループで議論し，最終的に
図 1 受講開始時の得点分布

はクラス全体で議論を共有した．
2.3.3

作業方法の共有

得点分布（期末時）

Word による図表を含んだ総合的な文書作成及び

6

Excel による表作成及び集計作業に関する課題では，
4

44.00

43.00

42.00

41.00

40.00

39.00

38.00

37.00

36.00

35.00

34.00

33.00

32.00

31.00

30.00

29.00

24.00

0

することができることをクラス全体で共有した．

28.00

プで共有し，複数の方法で目的に応じた資料を作成

2

27.00

ためにおこなった作業方法をペアもしくはグルー

26.00

学生が個別に制作作業をおこない，完成形に近づく

25.00

人数（人）

完成形の PDF ファイルを学生に提示した上で，各

得点（点）

3

結果
図 2 期末時の得点分布
受講開始時及び期末試験時に実施した情報リテ

ラシーテストの結果は，表 1 のとおりである．

4

結論

表 1 受講開始時及び期末のテスト結果（n=33）以上の結果から，本科目の目的の一つである受講

平均点

最高点

最低点

標準偏差

開始時

36.5

45

24

4.27

いう目標はある程度達成できたと言える．但し，本

期末

40.8

46

35

3.00

結果が授業内で取り入れた複数の協働作業による学生の情報リテラシーのばらつきを減少させるとものかどうかは，本稿の分析からは明らかにすることはできない．また，大学入学後には本稿で取り上受講前後で平均点は 4.3 点上昇し，最低点が 11

げた科目以外でもコンピュータを活用する機会が点上昇したのに対し，標準偏差が 1.27 減少して，あるため，学生のリテラシー変容を本授業での学習

学生間の成績のばらつきが少なくなった．

成果として捉えることも厳密にはできない．

また，受講開始時と期末の平均点について t 検定（両側）をおこなったところ，t(64)=4.840, p<.05 とこれらの点については，今後の実践及び結果をふなり受講前後の平均点に有意な差があるという結

まえて継続的に分析をおこなっていく予定である．

果を得た．
学生の得点分布をヒストグラムにしたものを，図参考文献

１（受講開始時）及び図 2（期末時）に示す．両図の比較からわかるように，受講開始時には平均点で(1)

中嶋輝明：“情報入門科目における受講前習熟ある 36.5 点を中心にして，両側に幅広く得点分布度の評価方法とクラス編成の方針に関する検が広がっているのに対し，期末時には平均点である討”， 北星論集(経)，第 45 巻，第 2 号，pp.1-12

40.8 点から狭い範囲に得点分布が集中しているこ（2006）とがわかる．

- 79 -

ディプロマ・ポリシーを意識した初年次キャリア教育の実践
事例
石田 雪也** 千歳科学技術大学理工学部

A Case Study of First Year Career Education Using
Diploma Policy
Yukiya ISHIDA** Chitose Institute of Science and Technology Faculty of Science and Engineering
あらまし –千歳科学技術大学では，平成 25 年度の文科省 AP 事業テーマ V の採択を受けた．その取組の中でディプロマ・ポリシーの改訂を行った．教育の内部質保証も観点からもディプロマ・ポリシーの学生への周知徹底が必要であり，AP 事業の取組の中で必修化したキャリア科目でそれを行っている．本稿では，ディプ
ロマ・ポリシーを意識した初年次キャリア教育の実践事例を紹介する．
キーワード – ディプロマ・ポリシー，教育の質的転換，キャリア教育，汎用力，専門力

1

門科目での汎用力の意識づけを強く意識している．
本稿では，このディプロマ・ポリシーを意識した初年次キャリア教育の実践事例について報告する．

はじめに
近年，グローバル化や情報化，技術革新等の変化の激しい社会において，主体的に学びに取り組む力，
自他を尊重し協働する力が求められている．これまでの知識・技術を教える教育からそれらの育成に加えて人間力の育成も行う教育の質的転換がこれか
らの大学教育でも必要となる．このような大学教育への質的転換へ向けて，中央教育審議会答申の「学士課程教育の構築に向けて」(1)では，大学教育における 3 つのポリシーの重要性について指摘している．理工系の単科大学である千歳科学技術大学においても 3 つのポリシーの再設定を 2017 年に行った．
ディプロマ・ポリシーでは，アカデミックリテラシーとして 3 項目，いわゆる汎用力として 4 項目を設定している．
また千歳科学技術大学（以降：本学）では，平成
28 年度に大学教育再生加速プログラム（以降：AP）のテーマ V「卒業時における質保証の取組の強化」

2

ディプロマ・ポリシーとキャリア教育2.1

ディプロマ・ポリシー

ディプロマ・ポリシーは各大学における教育理念に基づき，どのような資質及び能力を身につけた者に卒業を認定し，学位を授与するのかを定める基本的な方針である．学生の進路先等社会におけるニーズも踏まえたうえで策定され，学修成果の目標となるものである．本学のディプロマ・ポリシーでは学士力として以下の 7 つを定めている．
アカデミックリテラシーとして，①理工学に関する基礎知識，②言語リテラシー，③理工系に必要とされる基盤スキルの 3 つの項目を定義した．汎用力に採択を受けた．本学の AP 事業では，ディプロマ・
ポリシーを再構築し，ディプロマ・ポリシーに沿った教育カリキュラム改革を推進している．
本学では主体性・協調性などいわゆる汎用力に関してはキャリア教育を中心とした育成を行い，専門
力は基盤教育・専門教育で育成するという教育ポリ

として，④主体性・自律性，⑤チームとして活動する力，⑥メディアリテラシーを駆使して課題を発見する力について定義した．さらに⑦専門的知識・技術を活用する力として，学科ごとに定義した．
ディプロマ・ポリシーの再構築にあたっては，学長主導のもと全教員参加の FD 活動として指針をまとめ，さらに社会の意見を強く取り入れた．卒業生調査を実施し，卒業生自身が社会で必要だと感じてシーをキャリア科目設立時から意識してきた．ディ
プロマ・ポリシーの再構築および教育改革に伴い汎用力に関しても基盤教育・専門教育の中で育むべきという考えの元，キャリア教育では，基盤科目・専

いる力について聞いた．企業からも特に 20 代に社会で求められる力について聞き，これらの調査結果を取り入れた（例：言語リテラシー）．
また，今年度の全科目のシラバスに，ディプロ- 80 -

マ・ポリシーの 7 項目のうち，それぞれの科目で扱
う項目に丸印を入れ，学生にも見えるようにした．
2.2

キャリア教育の概要

本学のキャリア教育は，キャリアへの意識づけ，
特に主体的な学びを意識した授業として 2011 年度
より単位化された．現在は，1 年前後期，2 年前後
期にそれぞれ 1 単位で開講している．さらに社会人を意識させるためのインターンシップも正規科目として開講している．また，2018 年度から 1 年前期を必修化し，2019 年度からは 1 年後期も必修化
する．

表 1 DP の項目で特に意識する項目
項目

割合

理工学に関する基礎知識

39.1％

言語リテラシー

35.5％

理工系に必要とされる基盤スキル

40.6％

主体性・自律性

52.2％

チームとして活動する力

55.1％

メディアリテラシーを駆使して課題を

15.9％

発見する力
専門的知識・技術を活用する力

3

39.1％

ディプロマ・ポリシーを活用したキャがわかった．このことから，理工系の基礎知識や基盤スキル，専門知識を活用できる力だけではなく，主体性や協調性といった汎用力についても学生に意識付けができたと考えられる．

リア教育
ディプロマ・ポリシーを活用したキャリア教育について初年次の前後期の授業での事例について述べる．再構築したディプロマ・ポリシーは，外部へ

4の教育の質保証という観点もあるが，学生に対しての本学の教育の質保証という観点から，第一にディプロマ・ポリシーの学生への周知を目指した．
具体的には，前期のキャリア科目の初回の授業時に配布した授業の手引きにディプロマ・ポリシーを掲載した．配布時に簡単にディプロマ・ポリシーがおわりに本学では，汎用力の育成を従来のキャリア教育中
心とした形から基盤教育・専門教育中心へと転換を図っている．キャリア教育では，大学教育の中で具体的に汎用力を伸ばすのかについて主体的に考えさせ，実践させることを目標としている．初年次ではディプロマ・ポリシーと学びについて考えさせ，学位授与の方針であることを説明したうえで，授業で本学のディプロマ・ポリシーの項目内容について説明した．それぞれが 7 つの項目のうち，特に「どの項目を伸ばすのか」「具体的にどのように伸ばすのか」について，個人及びグループで考えさせる授業を行った．また，社会と大学での学びを紐つけさ2 年次では，さらにディプロマ・ポリシーと社会について，卒業生調査や在校生調査，企業等社会からの声を学生に示しながら考えさせている(2)．今後は，学生へのディプロマ・ポリシーの浸透や本取組でのせるために，社会で必要と思われる能力についてもグループで検討し発表させる授業も行った．
後期の科目では，本学の学科配属が 2 年次からとなることもあり，学科配属を意識させることで自分のキャリアを検討することを主眼に置いた．具体的には，ディプロマ・ポリシーの中で特に伸ばしたい
項目について，希望の学科の具体的にどの科目で伸ばしていくのかをシラバスを見ながら考えさせる
授業を 2 週（個人・グループ）にわたって行った．
表 1 に，後期の最終授業で行った調査結果を示す．
「ディプロマ・ポリシーの中で，進みたい学科で身に着けたいと感じる力を 3 つ挙げよ．」という問いに対し，受講生 138 名が回答した（記名式）．主体
性・自律性，チームとして活動する力について，半数を超える学生から伸ばしたいと考えていること- 81 -

意識の変化について調査を続けていきたい．
謝辞 本研究の一部は，平成 28 年度文部科学省 AP
事業テーマ V の支援を受けたものである．

参考文献
(1)

「学士課程教育の構築に向けて（答申）
」中央
教育審議会
http://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/toushin/__icsFiles/afieldfile/2008/12/26/1217067_001.pdf（参照 2019-1-25）(2)

石田 雪也他，キャリア教育の活性化に向けた卒業生調査活用の検討，大学 e ラーニング
協議会・日本リメディアル教育学会合同フォーラム 2017 予稿集（2018）

シンポジウム

13:30～15:30【総合研究棟（Y 号館）Y15 教室】
登壇者 2 名（個別発表一人 30 分×2）
話題提供者（1）：冨永 敦子 先生（公立はこだて未来大学システム情報科学部メタ学習センター）「データを利用した実践的なチュータートレーニングの実施」
話題提供者（2）：山田 政寛 先生（九州大学基幹教育院）「ラーニングアナリティクスに基づいた教育・学習支援をするためには」全体討論・質疑応答（60 分）
司会：合田 美子 先生（熊本大学）【シンポジウム概要】
本シンポジウムでは、特徴のある学修（習）⽀援についてできる限り具体例を交えて発表することで、参加者が⾃⾝の環境で応⽤しやすい情報の提供・課題の共有・新たな知⾒を得ることができるようにする。たとえばアメリカ合衆国では、CRLA（College Reading & Learning Association）がチュータートレーニング認証制度を設けるなど、組織だった⽀援体制がみられる。⽇本でも 2 ⼤学において当該認定証を発⾏することが認められているが、このような活動内容について理解を深めることは、
今後の学修（習）⽀援のありかたを探るうえで有⽤だろう。また、学修（習）⽀援活
動にかんするアンケートをデジタル化した事例もあわせて紹介する。さらに、センターの運営で ICT がどのように利⽤できるかについて、e ポートフォリオ等のデータの蓄積のやり⽅や、蓄積されたデータの分析・活⽤についての考察を⾏う。また、ラー
ニング・アナリシス等の理論に基づいた、これからの学修（習）⽀援のあり⽅を⽰していきたい。
なお本シンポジウムの記録は、学会の HP で報告し、後⽇、内容を参照できることが将来の発展につながると考え、公開を⾏う。

- 82 -

学習支援シンポジウム

データを利用した実践的なチュータートレーニングの実施
冨永 敦子** 公立はこだて未来大学システム情報科学部メタ学習センター
公立はこだて未来大学の「メタ学習ラボ」は、おもにプログラミングや数学の支援を行う、チュータ
ー数約 15 人の小規模の学習支援センターである。米国 CRLA（College Reading and Learning
Association）が実施している国際チューター育成プログラム ITTPC（International Tutor Training
Program Certification)の実施機関としても認定されている。ITTPC では、チューターに対してチュー
タリングに必要な 14 トピックについてトレーニングするように定められているが、トレーニングの具体的な内容や方法は実施機関に任されている。メタ学習ラボでは、2017 年度から Moodle を用いた予約システムを導入することにより、セッションの予約からチューターのアサインまでを自動化するとともに、セッション後の利用者アンケート、チューターの振り返りアンケートなどのデータを一元管理できるようにした。その結果、それらのデータを用いた実践的なチュータートレーニングが可能となり、運営および育成を効率化できるようになった。メタ学習ラボの運営およびチュータートレーニングについて紹介する。

ラーニングアナリティクスに基づいた教育・学習支援をするためには
山田 政寛** 九州大学基幹教育院
近年、情報通信技術が教育・学習の場面で活発に活用されるようになってきている。言語教育科目における CALL システムの利用や授業資料や課題提出、小テストなどが実施できる学習管理システムの活用がその代表的なものである。学習管理システムについては国立大学においては 76%, 私立大学では41.3%, 公立大学では 20%の大学が全学的に LMS を導入している調査結果もある（文部科学省, 2014）。
情報通信技術を教育・学習の場面で利用する大きなメリットの 1 つは、授業内外における学習に関する記録であるログを蓄積することができる点である。このログを活用したラーニングアナリティクスという研究分野が国際的にも注目されており、ラーニングアナリティクスに基づいた教育・学習支援について、我が国でも高等教育だけではなく、初等中等教育への展開が検討されている。ラーニングアナリテ
ィクスとは情報処理技術を用いて, 学習管理システムなどのシステムに蓄積されたログを中心に、様々な学習者や学習環境に関する様々な観点のデータを使用し, 教育や学習環境の改善に寄与する研究である(たとえば Ifenthaler, 2015)。
九州大学では学習管理システムの切り替えをきっかけにラーニングアナリティクスを推進してきた。
平成 28 年 2 月にはラーニングアナリティクスセンターを設立した。設立初期はラーニングアナリティ
クスを行うためのデータ分析ツールの開発やツールを利用した少数の授業で収集したデータの分析を行い、学習における様々な様相に関する研究知見の蓄積をし、授業改善のために研究知見をデータ収集
した授業へ展開していた。昨年からは大学図書館との学習支援連携も行い、ラーニングアナリティクスの展開を進めている。本シンポジウムでは、本学の事例説明から、継続的なラーニングアナリティクスを進めるに当たってポイントなどを紹介する。

- 83 -

2018-7-13 NO.17（2018 vol.1）

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 広報委員会

1. 会長 ご挨拶
会長 不破 泰（信州大学）
このたび、
大学 e ラーニング協議会の会長に就任いたしました、信州大学の不破と申します。
いつも協議会運営にご協力いただき、ありがとうございます。
大学 e ラーニング協議会は、日本の e ラーニングを先導的に推進している大学が緩やかに集まり、互いのノウハウを共有しながら ICT 活用教育をさらに推進するとともに、e ラーニングの利用をこれから考えている大学に対して様々なノウハウを提供することを主な目的として、2009 年に設立されました。これまで岡本敏雄先生(電気通信大学)、穗屋下茂先生(佐賀大学）
が会長を務められ（所属はいずれも当時)、参加大学は 54 大学に、賛助会員組織も 9 組織となりました。
大学教育における e ラーニングの重要性は益々増大しています。例えば全入時代を迎えた大学では、多様な学力レベルの学生に対して個々の理解度に応じた個別対応教育を実現する必要があり、その手段として e ラーニングが挙げられます。また、アクティブラーニングや反転学
習といった新たな教育手法の実現を通し、教育の質を保証するためのツールという役割も挙げられます。さらに、学生や社会人を対象としたキャリア教育のような新たな教育の実現のためのツールといった役割も重要です。
加えて、ICT を活用して日本を再興しようという大きな流れが日本全体で起きています。教育分野でも、2020 年からは小学校でプログラミング教室が始まります。ここで ICT を用いた教育のイノベーションを起こさなければ、様々な分野でおきている ICT を活用する流れから教育
分野は置き去りとなります。
ただ、他の分野での ICT の活用と違い、教育分野への ICT の活用は人間への適用という複雑さから、多くの試行錯誤も必要となり、この試行錯誤のためにイノベーションには時間がかかりそうです。それを多くの大学が加盟している協議会の特徴を大いに活用して、様々な大学における活用事例を広く共有し、効率良く教育分野への ICT 活用モデルを確立することが考えられます。ここにも、この協議会に参加した大学にとっての大きな利点があります。
また、協議会には、日本語・英語・数学・情報・SPI 等の高校と大学の接続に関連した豊富な共通基盤教材を整備してきたという大きな実績があります。この教材を利用できることは協議会に参加することに大きなメリットですし、利用するだけに留まらず共通基盤教材整備に協力頂くことには、より大きなメリットをもたらします。
これからも、協議会に参加いただいている皆様とともに ICT を活用して更なる大学教育の向上を目指します。皆様のますますのご協力をお願い申し上げます。

- 84 -

2. 2018 年度代表幹事校 ご挨拶
2018 年度代表幹事校
山梨大学
2018 年度は、山梨大学が e ラーニング協議会の代表幹事校を担当させていただきます。当協
議会発展のために微力を尽くさせて頂きます。会員大学各位には、ご支援ご協力を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。
2018 年度の総会・フォーラムは、2019 年 3 月 14 日～15 日に山梨大学甲府キャンパスにおいて、日本リメディアル教育学会学習支援部会・ICT 活用教育部会と合同で開催予定です。詳細
が決まりましたら、メール等でお知らせいたします。多くの皆様のご参加をお願い申し上げます。

2019 年 3 月 14 日(木) 幹事校ミーティング、UeLA 総会・フォーラム、情報交換会
2019 年 3 月 15 日(金) リメディアル教育学会 学習支援部会・ICT 活用教育部会【2018 年度 運営体制】■会長：不破 泰（信州大学）■代表幹事校：山梨大学■監査校：愛媛大学、長岡技術科学大学■事務局校 ：信州大学、大手前大学、金沢大学、佐賀大学、創価大学、千歳科学技術大学、帝
塚山大学：山梨大学、岩手県立大学、愛媛大学、大手前大学、金沢大学、熊本大学、佐賀大■幹事校
学、信州大学、創価大学、千歳科学技術大学、帝塚山大学、長岡技術科学大学

3. UeLA & JADE 合同フォーラム 2017 開催報告
2017 年度代表幹事校
岩手県立大学、2 月 28 日（水）、3 月 1 日（木）の 2 日間にわたり、岩手県立大学滝沢キャンパス（2 月 28 日）
アイーナキャンパス（3 月 1 日）において、「ICT 活用教育の組織的な導入と運用」をテーマに、UeLA & JADE 合同フォーラム 2017 が当協議会と日本リメディアル教育学会の主催、岩手県立大学との共催で開催されました。
1 日目は滝沢キャンパスで当協議会主催による「大学 e ラーニング協議会フォーラム」が開催されました。午前は入学前教育・初年次教育・ス
キル教育（反転）にトピックを絞って、ICT の活用事例を岩手県立大学、愛知大学、千歳科学
技術大学から報告いただきました。また、当協議会が提供するシステムの機能や教材の紹介も行いました。午後は文部科学省高等教育局専門教育課課長補佐の山路尚武先生と九州工業大学
学長の尾家祐二先生をお迎えし、基調講演をいただきました。山路先生からは「高等教育における ICT 活用教育の現状等について」というテーマで、(1)ICT を活用した教育に関する各種提言等について、(2)平成 27 年度の大学における- 85 -

教育内容等の改革状況について、(3)高等教育機関における ICT 利活用の現状についてお話をいただきました。尾家先生からは「九州工業大学における ICT 活用教育の組織的な取り組み」というテーマで、(1)九州工業大学で提供している多様な学習プログラムや学習環境について、(2)基盤整備
や講義配信の状況について、(3)ICT 活用教育の組織的な推進について、(4)遠隔講義（同期型）について、(5)ICT 活用教育（Moodle の活用、学内クラウドの活用、コンテンツ例）、(6)組織的なポー
トフォリオの導入についてお話しいただきました。
続いて行われた ICT の組織的導入に関する事例報告会では、ポスター発表者のライトニングト
ークのあと、ポスターセッション会場で 8 大学（愛媛大学、九州工業大学、佐賀大学、信州大学、
千歳科学技術大学、熊本大学、山梨大学、江戸川大学）、4 企業（株式会社ナレロー、株式会社ネッ
トラーニング、株式会社ワオ・コーポレーション、ラインズ株式会社）から、取組事例や研究事例、開発商品について 14 件の発表がありました。
2 日目はアイーナキャンパスに場所を移し、日本リメディアル教育学会東北支部・ICT 活用教育
部会／大学 e ラーニング協議会（第二・第三部会）合同研究会が開催されました。合同研究会では4 つのセッションに分かれ、23 件の研究発表が行われました。
合同フォーラム 1 日目は 98 名、2 日目は 52 名のご来場があり、2 日間で延べ 140 名のご来場がありました。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。

4. 事業予定
9 月に教育システム情報学会の全国大会が北海道にて開催されます。これとジョイントして協議会の幹事校ミーティング及び公開ワークショップを開催します。

１）幹事校ミーティングの開催
日時 2018 年 9 月 3 日（月）午後 3 時 30 分～
会場 千歳科学技術大学 本部棟（事務棟）２F 大会議室
（北海道千歳市美々758-65）
JR 南千歳駅より 大学行き 無料シャトルバス 14:50 発 15:01 着
２）公開ワークショップ『CHiLO コンテンツや Moodle を用いた ICT 活用教育と活用事例』
担当 堀真寿美（NPO 法人 CCC-TIES）、喜多敏博（熊本大学）、望月雅光（創価大学）
日時 2018 年 9 月 4 日（月）午前 9 時～
会場 北星学園大学（札幌市厚別区大谷地西 2-3-1）（教育システム情報学会全国大会プレカンファレンス内で実施）※ プレカンファレンスは公開（無料）です。
高等教育機関における ICT を活用した教育として、入学前教育、入学後のリメディア
ル教育、プレイスメントテスト、到達度テストなどの事例が多く報告され、従来型のｅラーニングとは一線を画すアクティブラーニング型の教育の導入も全国で志向されています。そのためには、目的にあったオンラインコンテンツをいかに効率的、効果的に開発し、利用できるかが大きなポイントとなります。本企画では、NPO 法人 CCC-TIES によって提案され、JMOOC のプラットフォームの一つとしても採用されている「CHiLO」を用いたコンテンツ作成の実演を行います。専門知識がなくとも、電子書籍やウェブコンテ

- 86 -

ンツ、ｅラーニングシステムのコンテンツを作成できる様子を体験していただける内容となっております。また、CHiLO と連携するｅラーニングシステム Moodle の最新動向として、新機能として導入された「アナリティクス」の紹介等も行います。また、大学 eラーニング協議会の会員校におけるｅラーニング活用事例等の紹介も行います。

5. 協議会よりお知らせ
１）共通基盤システム活用のご案内
協議会では、一昨年度まで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。数学（中学・高校・大学初級）、日本語、SPI 対策をまずは利用できます。また、年内には英検対策（５級から準２級）までの内容を整備します。
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、下記までご連絡ください。
千歳科学技術大学 理工学部 教授 小松川浩 hiroshi@photon.chitose.ac.jp
千歳科学技術大学 理工学部 助教 山川広人 yamakawa@photon.chitose.ac.jp

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、担当校 信州
大学 新村（uela-dispatch@googlegroups.com）までご連絡ください。
「視察・講師派遣」ページ：
https://www.uela.cloud/index/dispatch.html

３）後援イベントのご案内
本協議会が後援する高等教育関連のシンポジウムをご案内します。
【イベント名】TIES シンポジウム 2018『ブロックチェーンが教育を変える』【日時】2018 年 10 月 20 日（土）13：00 ～【会場】帝塚山大学 奈良・学園前キャンパス 16 号館 5 階 16501 教室【主催】NPO 法人 CCC‐TIES【後援】帝塚山大学 ／ 大学 e ラーニング協議会【開 催 概 要 】学校教育は、社会と経済の発展に有効な手段であり、世界各国において戦略的に学校教育の拡大が推し進められている一方で、多くの批判にもさらされてきた。
しかし、学校という巨大な壁を乗り越える教育手段は未だ現れていない。ブロックチェーンの出現は、その状況を変えようとしているが、学校の壁を乗り越えるのではなく、学校で実現できなかった学びの仕組みを提供する。

- 87 -

本シンポジウムでは、ブロックチェーンが、既存の学校制度をどのように変え
るか、そしてそれは我々にどのような未来をもたらすかについて議論する。
【参 加 費】一般 5,000 円のところ、本協議会会員：1,000 円 ※情報交換会：5,000 円【申込・詳細】下記 URL にて近日公開予定
https://www.cccties.org/event/e20181020/

6. 書籍のご案内
日本リメディアル教育学会（http://jade-web.org）と本協議会が監修した書籍「大学における e ラーニング活用実践集 大学における学習支援への挑戦 2」が、2016 年 1 月 30 日に、ナカニシヤ
出版から発行されました。
http://www.nakanishiya.co.jp/book/b214708.html
この書籍は、大学教育現場での ICT を活用した教育実践とアク
ティブラーニングを含む新たな教育方法、教育効果の評価に関する知見をまとめ、さまざまなノウハウとともに紹介したものです。
ご購入、図書館への推薦など、ご周知くださいますようご協力
よろしくお願いいたします。

7. 事務局からのご案内■会費納入のお願い2017 年度および 2018 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：北洋銀行
支店名：千歳中央支店
口座番号：普通 4126901
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
大学ｅラーニング協議会■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.17（2018年7月13日 発行）
事務局：信州大学 総合情報センター内〒390-8621 長野県松本市旭3-1-1
連絡先：E-mail uela_offices@googlegroups.com
FAX
0263-37-3134※ できるだけE-mailにてご連絡ください
大学ｅラーニング協議会：https://www.uela.cloud/- 88 -

2018-12-3 NO.18（2018 vol.2）

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 広報委員会

1. 大学 e ラーニング協議会/日本リメディアル教育学会
合同フォーラム 2018（ご案内）
最近では学校教育、社会教育、企業内等の教育など、ありとあらゆる教育活動において ICT 活用が進められています。しかしながら、ICT を活用した教育は、ともすれば
ICT 機器を使うことが目的となってしまい、なんのためにそれを使うのかが曖昧になっている事例も多くなっているのではないでしょうか。ICT を活用した教育に授業設計（Instructional Design：ID）の理論を繋げることで、ICT 機器がより一層その強みを発揮するのではないかと私たちは考えます。
そこで、当フォーラムでは「授業設計理論と ICT 活用教育の接続」をテーマとして、
1 日目(3 月 14 日)午前は、簡単に電子書籍を作成出来る次世代の電子書籍型オンライン
学習システム（CHiLO Book）と協議会が提供している共通基盤教材の利用事例の紹介
をワークショップ形式で行います。午後は、熊本大学の平岡斉士先生・合田美子先生の合同基調講演「ID（Instructional Design）の理論と e-Learning への実装」に続き、開催校である山梨大学の森澤正之先生が反転授業に関する事例紹介を行います。さらに、ポス
ターセッションでは、ID を ICT 活用教育に繋いでいくための課題とその解決を目指した取組事例、その他 ICT 活用教育に関わる取り組みを幅広く募集します。
また、2 日目(3 月 15 日)は、日本リメディアル教育学会の ICT 活用教育部会・学習支
援部会と本協議会の共催企画とします。午前の口頭発表の部では、幅広く（入学前教育・
リメディアル教育・初年次教育・キャリア教育・英語・日本語・理数系・学習支援・ICT
活用・コミュニケーション能力育成・その他など）分野を設け、実践事例の発表を行います。午後は、近年徐々に設置が進められている「学修（習）支援センター」における支援の事例報告や支援活動への ICT 活用の提案について具体的に議論するシンポジウ
ムを開催します。
二日間にわたる会へのご参加を通じて、授業そのものと授業外の支援における ICT 活
用に関する理解と議論を深める機会としていただければ幸いです。
1）合同フォーラム詳細
テ

ー

主催・共催
日

マ 授業設計理論と ICT 活用教育の接続
主催：大学 e ラーニング協議会、日本リメディアル教育学会
共催：山梨大学
程 （1 日目）2019 年 3 月 14 日(木)大学 e ラーニング協議会 総会・フォーラム（2 日目）2019 年 3 月 15 日(金)1- 89 -

日本リメディアル教育学会（ICT 活用教育部会・学習支
援部会）/大学 e ラーニング協議会合同研究会
会

場 山梨大学 甲府キャンパス（山梨県甲府市武田 4-4-37）（1 日目）大村智記念学術館 大村記念ホール（2 日目）総合研究棟（Y 号館）

対象

者 大学 e ラーニング協議会加盟校教職員ならびに日本リメディアル
教育学会会員、その他教育関係者

案
内
https://www.cccties.org/event/e20190314/
ﾎ ｰ ﾑ ﾍ ﾟ ｰ ｼ ﾞ
その他 2 日目のシンポジウムのみ、ライブ配信を予定しております。
詳細が決定いたしましたらホームページよりお伝えいたします。
2）プログラム（1 日目）3 月 14 日(木)■ 企業展示（11:00〜17:10）■ 午前：大学 e ラーニング協議会 ワークショップ
09:00〜

受付開始

09:30〜11:00

ワークショップ
1．CHiLO Book の演習
2．共通基盤教材の利用事例(入学前教育/初年次教育)■ 午後：大学 e ラーニング協議会 総会・フォーラム
12:00〜

受付開始

13:00〜13:30

大学 e ラーニング協議会 総会

13:40〜14:00

大学 e ラーニング協議会 フォーラム 2018 開会

14:00〜14:40

基調講演：ID の理論と e-Learning への実装
平岡 斉士 氏・合田 美子 氏

14:50〜15:30

開催校実践報告：山梨大学の反転授業の取り組み

15:30〜16:00

出展企業の紹介

16:10〜17:10

ポスターセッション

17:20〜17:30

閉会

19:00〜

情報交換会 ※甲府駅周辺（2 日目）3 月 15 日(金)■ 企業展示（11:00〜16:00）■ 日本ﾘﾒﾃﾞｨｱﾙ教育学会/大学 e ﾗｰﾆﾝｸﾞ協議会 合同研究会
08:30〜

受付開始

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09:00〜12:40

口頭発表

13:45

シンポジウム開会

13:45〜14:45

話題提供
1．富永 敦子 氏（公立はこだて未来大学）
2．山田 政寛 氏（九州大学）

14:45〜15:45

全体討論・質疑応答
司会：合田 美子 氏（熊本大学）

15:45〜16:00

閉会■ シンポジウム概要
本シンポジウムでは、特徴のある学修（習）支援について出来る限り具体例を交えて発表することで、参加者が自身の環境で応用しやすい「情報の提供・課題の共有・新たな知見」を得ることができるようにします。たとえばアメリカ合衆
国では、CRLA（College Reading & Learning Association）がチュータートレーニ
ング認証制度を設けるなど、組織だった支援体制がみられます。日本でも 2 大学において当該認定証を発行することが認められていますが、このような活動
内容について理解を深めることは、今後の学修（習）支援のありかたを探るうえで有用でしょう。さらに、センターの運営で ICT がどのように利用できるかについて、e ポートフォリオ等のデータの蓄積のやり方や、蓄積されたデータの分
析・活用についての考察を行います。また、ラーニング・アナリシス等の理論に基づいた、これからの学修（習）支援のあり方を示していきます。
なお本シンポジウムの記録は、学会の HP で報告し、後日、内容を参照できる
ことが将来の発展につながると考え、公開を行います。
3）口頭発表・ポスター発表の募集
最近では学校教育、社会教育、企業内等の教育というありとあらゆる教育活動において、ICT 活用が進められています。しかしながら、ICT を活用した教育はともすれば、ICT 機器を使うことが目的となっており、なんのためにそれを使うのかが曖昧になっている事例も多くなっているのではないでしょうか。ICT を活用した教育に授業設計（Instructional Design：ID）の理論を繋げることで、ICT 機器がより一層その強みを発揮するのではないかと私たちは考えます。
ポスターセッションでは、ID を ICT 活用教育に繋いでいくための課題とその解決を目指した取組事例、その他 ICT 活用教育に関わる取り組みを幅広く募集します。
口頭発表では、幅広く（入学前教育・リメディアル教育・初年次教育・キャリア教育・
英語・日本語・理数系・学習支援・ICT 活用・コミュニケーション能力育成・その他など）分野を設け、実践事例の発表などを広く募集します。

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発表募集要項■ ポスター発表
募 集 テ ー マ ID を ICT 活用教育につないでいくための課題とその解決を目指した取組事例、その他 ICT 活用教育に関わる取り組みを幅広く募
集します。
募

集

件

数

申

込

方

法 下記申込ページより、発表タイトル（40 字以内）、発表内容要旨（200 字以内）を明記の上、お申し込みください。

6 校程度

https://www.cccties.org/event/e20190314/
申

込

〆

切

2018 年 12 月 27 日（木）予 稿 集 原 稿
2019 年 2 月 15 日（金）提 出 〆 切その他
搬入や設営、撤収などについては、追って、代表幹事校より個別にご連絡させていただきます■ 口頭発表募 集 テ ー マ 入学前教育・リメディアル教育・初年次教育・キャリア教育・英語・日本語・理数系・学習支援・ICT 活用・コミュニケーション能力育成・その他など幅広く募集します。
募

集

件

数

発表時間２０分（発表１５分、質疑４分、交代１分）✖２２件程度

申

込

方

法 下記申込ページより、発表タイトル（40 字以内）、発表内容要旨（200 字以内）を明記の上、お申し込みください。
https://www.cccties.org/event/e20190314/

申

込

〆

切

2018 年 12 月 27 日（木）予 稿 集 原 稿
提 出 〆 切2019 年 2 月 15 日（金）4- 92 -

2. 協議会よりお知らせ
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。数学（中学・高校・大学初級）、日本語、SPI 対策をまずは利用できます。
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原則として年間７万円で、どの科目でも利用可能としています。詳しくは、下記までご連絡ください。
千歳科学技術大学 理工学部 教授 小松川浩 hiroshi@photon.chitose.ac.jp
千歳科学技術大学 理工学部 助教 山川広人 yamakawa@photon.chitose.ac.jp
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」ページをご覧頂き、ご興味のある大学は、大学 e ラーニング協議会 事務局（uela-dispatch@googlegroups.com）までご連絡ください。
「視察・講師派遣」ページ：
https://www.uela.cloud/index/dispatch.html

3）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（uela_offices@googlegroups.com）までご連絡下さい。
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。

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3. 書籍のご案内（1 冊目）
日本リメディアル教育学会（http://jade-web.org）と本協議会が監修した書籍「大学における e ラーニング活用実践集 大学における学習支援への挑戦 2」が、2016
年 1 月 30 日に、ナカニシヤ出版から発行されました。
http://www.nakanishiya.co.jp/book/b214708.html
この書籍は、大学教育現場での ICT を活用した教育
実践とアクティブラーニングを含む新たな教育方法、
教育効果の評価に関する知見をまとめ、さまざまなノ
ウハウとともに紹介したものです。
ご購入、図書館への推薦など、ご周知くださいます
ようご協力よろしくお願いいたします。

（2 冊目）
日本リメディアル教育学会と本協議会の協力により出版された書籍「大学初年次における日本語教育の実
践: 大学における学習支援への挑戦 3」が、2018 年 3 月
30 日に、ナカニシヤ出版から発行されました。
http://www.nakanishiya.co.jp/book/b353169.html
この書籍は、大学教育現場である国立・私立・短期大学で、初年次教育に日本語教育を取り入れていくた
めに必要な全学的な普及推進、科目運営、体制、ICT 活用を含む実施方法などを具体的な事例も踏まえて紹介。教育方法、教育効果の評価に関する知見をまとめ、さまざまなノウハウとともに紹介したものです。
ご購入、図書館への推薦など、ご周知くださいます
ようご協力よろしくお願いいたします。

大学ｅラーニング協議会ニューズレター NO.18
発
行： 大学ｅラーニング協議会 広報委員会
発 行 日：2018 年 12 月 3 日
お 問 合 せ：uela_offices@googlegroups.com
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