Vol.136

CON T E N T S【コラム】高専における最近の情報処理教育について…寺元 貴幸・小村 良太郎【解説】三重大学のノート PC 必携制度の 5 年間とこれから…森本 尚之【解説】教育・学習データの利活用ポリシー策定の取り組み…上田 浩

COLUMN

基 応
専 般

高専における
最近の情報処理教育について
高等専門学校（以下高専）は全国に国立高専 51 校，公立高専 3 校，私立高専 3 校の合計 57 高専があります．学生
総数は約 5 万 7 千余名となり，合計すると国内の大規模な大学と同じ規模を持つ教育機関となっています．
国立大学の法人化に伴い国立高専においては高専機構がそのとりまとめを行っています．教育環境の整備に関して，2011 年頃から全国の国立高専で統一のネットワーク環境や認証システムの導入，全高専で共同利用できる LMS（Learning Management System）や CBT（Computer Based Testing），そして全学生・教職員が使用できる Microsoftとの包括連携契約を行うなど情報環境の整備を進めてきました．これらの環境により 2019 年末から始まったコロナ禍
でも他の教育機関に比べスムーズに遠隔授業を実施できました．
情報処理教育では特にプログラミング教育に早くから取り組んできました．有名な高専ロボットコンテスト（ロボコ☆1ン）とほぼ同時期の 1990 年から高専プログラミングコンテスト（高専プロコン）をスタートし，プログラミング教

育の成果を存分に発揮する場を提供してきました．その後，先端技術に特化したコンテストとして 2018 年から総務省☆22020 年からはディープラー
による 5G などの通信技術の活用を目指した「高専ワイヤレス IoT コンテスト（WiCON）」 ，☆3

ニングとハードウェアを組み合わせたシステムを目指した「ディープラーニングコンテスト（DCON）」などがスター

トし，最先端技術をいかに活用していくのかという問題にも積極的に取り組んでいます．さらに数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）への申請も積極的に推進しており，すでに 34 高専（2022 年 8 月 24日現在）が認定を受けています．
セキュリティ教育も非常に重要と考えており，2015 年度より国立高専では K-SEC（KOSEN Security Educational☆4

Community）という名称でサイバーセキュリティ人材の育成を全国の高専で展開する事業を進めています．具体的には全国高専でのサイバーセキュリティ教育の実践のために，高専生が学ぶべきサイバーセキュリティに関するスキル
セットの構築，教材の作成，教育の実践のサポート，全国の学生を対象とした合宿形式の講習会と教員を対象とした講習会の実施，セキュリティコンテストの開催などを行っています．
このように高専ではさまざま方法で情報処理教育を実践し学生の学びを支援しており，その学生達は進路として多種多様な企業への就職や起業，大学への編入学など多彩な選択が可能となっています．
☆1☆3

高専プログラミングコンテスト，https://www.procon.gr.jp/
ディープラーニングコンテスト，https://dcon.ai/☆2☆4

高専ワイヤレス IoT コンテスト，https://kosen-iot-contest.jp/
K-SEC，https://k-sec.kochi-ct.ac.jp/

寺元貴幸（正会員）（津山工業高等専門学校）

小村良太郎（石川工業高等専門学校）

津山工業高等専門学校総合理工学科教授．情報処理教育委
員会 高専教育委員会（KE）主査．2021 年から国立高等専
門学校機構情報戦略推進本部 情報基盤部門部門長を兼任．

石川工業高等専門学校電子情報工学科教授．2015 年より
K-SEC で全国高専のセキュリティ人材育成を推進．2020 年から国立高専エデュケーショナルアドミニストレーターを兼任．

teramoto@tsuyama-ct.ac.jp

komura@ishikawa-nct.ac.jp

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

情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

9

基 応
専 般

ARTICLE

三重大学のノート PC 必携制度の5 年間とこれから
森本尚之

三重大学

三重大学のノート PC 必携制度ては，制度化はされていなくても実質的に必携になっているようなケースもあると思われる．一方で，三重大学では，2018 年度に学部入学生のノート

これから正式に制度化を進める大学も多いだろう．

PC 必携制度が始まった．筆者は必携制度開始の前

総じて現状では，2018 年度に比べて必携制度開始

年の 2017 年に総合情報処理センターに着任して必のハードルは下がりつつあるのではと思う．

携制度の推進に従事したのち，2021 年度からは工学研究科情報工学専攻の教員として，立場を変えながら必携制度と向き合ってきた．

ノート PC のスペック

今回，本稿で必携制度について執筆の機会をいただ

必携ノート PC のスペックの基準を示すにあたり，いた．とはいえ，すでに数多くの大学の事例の文献が主な要素として処理性能，ストレージ，バッテリ駆ある（文献 1）
，2）等）
．また，三重大学の必携制度の準

動時間，持ち運びやすさなどが挙げられる．あわせて，備と導入初期（2017 ～ 2018 年度頃）の顛末はすでに拙

低価格機種の購入者への配慮が必要となることが多3），4）で述べた．コロナ禍におけるノート PC 活用にい．しかし 2018 年度の時点では，5 万円程度の低価関しても，国立情報学研究所による「大学等におけるオ

格機種の中には CPU，メモリ，ストレージといった

ンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポ

基本的な性能面で十分でないものが散見された．そ稿☆1などで多くの知見がこで低価格機種の中で基本性能が優れているものをすでに共有されている．一方で，全学からの視点と学選定し，実際の性能・バッテリ駆動時間・持ち運び

部教員の視点の両方で必携制度について述べている文

やすさについて大きな支障がないことを実機で確認

献は比較的少ないと思う．そこで本稿では，三重大学した上で，当該機種を念頭にして全学的な基本スペッの必携制度に関して以前の報告からのアップデートをクを決定した．結果，基本スペックは CPU Pentium

述べるとともに，学部教員の立場からも考察してみる．

N3710，メモリ 4 ギガバイト，SSD 128 ギガバイト，

なお三重大学の必携制度の開始当初は，「必携」の定義

約 8 時間のバッテリ駆動，1.5kg の機種が念頭になった．

として「学生が大学から指示があったときにノート PC

加えて，当時約 10 万円の機種を念頭にして，より快を持参できる状態にすること」を念頭にしていた．た

適に使える目安である推奨スペックを設定した．

ジウム『教育機関 DX シンポ』」

だ，以下に述べる 5 年間の取り組みや状況の変化を踏

上記の基本スペック設定による大きなトラブルは把まえて，この定義も変わりつつあると思われる．この握していないが，必携制度開始から数年後に複数の学点は本稿の最後に考察する．

生から，学部や使い方によってはもう少しストレージ

この数年，特に 2021 年度や 2022 年度には多く容量が欲しいという意見があった．これはある程度はの大学が必携制度を開始している．また大学によっ想定されたことで，学部や分野によってはプログラミ☆1

ング等の環境を整えるだけでも相応の容量が必要だが，https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/-【解説】三重大学のノート PC 必携制度の 5 年間とこれから -10情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

ストレージの整理やクラウドの活用により 128 ギガ

が学生の PC 活用相談やトラブル相談に対応してきバイト程度でもやりくりできると判断していた．しかた．必携制度において，トラブル対応や活用法のサし考えてみると，講習会や授業などではソフトのイン

ポートについて学生同士のピア・サポート（相互支援）

ストールや環境構築は扱っても，アンインストールやが重要であることは以前文献 3），4）に述べ，これは環境の削除はあまり扱わない．クラウドの活用に関し

コロナ禍においても変わりはなかった．2020 年 3 月ても，クラウドのみにファイルを置く機能を使えばス

末に授業の完全オンライン化が決定した際，オンラ

トレージを節約できるが，こうした機能の活用につい

インでの相談対応の準備を学生スタッフと教職員でて十分に周知できていたわけではない．ストレージの急ぎ進めた．学生スタッフも大学への入構が禁止さ

管理について，実践的な内容をもっと講習会や授業でれたが，サポートデスクの業務はコロナ禍以前より扱った方がよかったかもしれない．

クラウドベースで行っていたことも功を奏し，4 月中

ところで，低価格ノート PC のスペックはこの 5 年

旬には在宅勤務で Zoom・チャット・メールでの相談

間で大幅に向上している．たとえば本稿を執筆して対応を開始できた．サポートに学生を取り込むこといる 2022 年 9 月時点で，CPU Ryzen 5 5500U，メの重要性は三重大学に限らず，たとえば文献 5）で紹モリ 8 ギガバイト，SSD 256 ギガバイト，バッテ

介されているさまざまな大学の事例から分かる．

リ駆動 10 時間以上，1.4kg の機種が 5 万円台前半

2020 年 4 月には，情報教育や教育の情報化に関すで入手可能であり，ベンチマークでは 2018 年の低る人的サポート・設備・コモンズを一体とした施設

価格機種の 7 倍以上に向上している．これは，よほである「三重大学数理・データサイエンス館（Center

ど負荷をかけない限り快適に利用できる性能である．

for Mathematical and Data Science, CeMDS）」が開館

また 2018 年当時は，混雑の多い 2.4GHz 帯 Wi-Fiした ．図 -1 に CeMDS の外観を示す．CeMDS はのみ対応のノート PC もまだ利用されていたため，

主に 1・2 年生が活動する共通教育のエリアにあり，

基本スペックに 5GHz 帯 Wi-Fi 対応を指定してい共通教育の多くの授業が行われる建物と直結していた．2022 年現在では，よほど古い機種や特殊な機る．1 階をガラス張りとしてなるべく入りやすい雰

種でない限り 5GHz 帯に対応している．

囲気とし，分野や技術レベルを問わず誰でも活用で

6）

こうした現状を踏まえると，一般的な用途であれきることを目標にした．図 -2 に設備の一部を示す．

ば，処理性能やネットワーク対応を細かく指定する必携制度によりノート PC 本体は学生全員が持って必要性は以前よりも下がってきていると思う．三重いるので，PC と組み合わせて活用できる ICT 機器大学の場合，2022 年度は全学的なスペックを示す（3D プリンタ，レーザ加工機，ドローン，360 度カ

ことはやめ，各学部が定めるスペックのみとなった．

メラなど）
や，機械学習やノート PC には重すぎる処

一方で，コロナ禍を経て授業での PC 活用のメリッ
トがより認識され，今後はコロナ禍以前よりも教室
での PC 活用が進むと想定されるなら，バッテリ駆
動時間や持ち運びやすさについては，引き続きなん
らかの基準を示すことが有用かもしれない．

サポート体制と数理・データサイエンス館（CeMDS）
2018 年度の必携制度開始に合わせてラーニング・
コモンズにサポートデスクを設置し，主に大学院生

図 -1

三重大学数理・データサイエンス館（CeMDS）の外観

6）

情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 202311

理を行うためのハイスペック PC，コンテンツ作成

GPU 搭載マシン，ソフトライセンスといった，必スタジオ，VR 用ルーム，データサイエンスやプロ

携ノート PC と組み合わせたり役割を補完したりす

グラミングなどに関する書籍類などを揃えた．また，る機器等に予算を使うことができ，全体として情報サポートデスクを CeMDS に移転し，PC トラブル

環境をより充実できると期待される．

の相談対応や CeMDS の機器活用のサポートなどをワンストップで対応できるようにした．

研究活動のためのノート PC 活用は，卒業後にも有用なスキルを実践的に身につける良い機会にな

CeMDS の開設のタイミングがちょうどコロナ禍

る．たとえば，必携 PC と研究室の PC に入れるソの始まりと重なってしまったため，利用やイベント

フトやデータの選別，大学から与えられる Google

開催などに大きな制約がある状態が続いているが，や Microsoft などのアカウントと私用アカウントと学生が自作の 3D モデルを 3D プリントして研究にの使い分け，研究のためのソフト環境の構築，クラ活用したり，プログラミング講習会，コロナ禍で実

ウドやチャットなどを活用した効率の良い情報共有，施できないフィールドワークの代替として VR を活

研究用ソフトライセンスの適正利用，研究データの用した授業，オープンキャンパスでのイベントなど，管理や後輩への引き継ぎ，情報セキュリティ対策，

制約の中で可能な限りのさまざまな活動が展開されトラブルシュートといった事柄である．これらは研ている．今後，大学における対面活動の拡大に合わ

究活動における手段であってスキル取得自体は目的

せて CeMDS の活用がより進むと期待している．

ではないが，研究活動を通して自然にスキルが取得できるような仕組みにできれば理想的と思う．
特にトラブルシュートの方法については，授業やサ必携制度と研究室での活用

ポートデスクでは伝えることがなかなか難しい．ト

筆者が工学研究科に移った 2021 年度は，必携制

ラブルシュートには知識や技術だけでなく根気も必度初年度の学生が卒業研究に携わり始めるタイミン

要で，トラブルの原因の可能性を 1 つ 1 つ潰していグだった．研究室での卒業研究指導を通して，必携く必要があるが，限られた時間の中では容易ではな

制度は研究室の運営にも大きな影響を与えることをい．それに多くの場合，サポートデスクの相談者の実感している．たとえば，研究室の設備は学生の直接的なニーズはトラブルの解決であって，トラブ

ノート PC 必携を前提に整備計画を考えることにな

ルシュートの技術の取得ではない．研究室での活動

る．必携制度を前提にすれば，ノート PC を接続すはトラブルシュートの技術をじっくり身につけられる外付けディスプレイ，iPad，IoT 機器類，よりス

る機会になり得るだろう．ただ教職員が十分に時間

ペックの高いデスクトップマシン，機械学習用のを割くことができない場合もあるだろうし，特に最新の事柄については教職員より学生のほうがスキルが高いこともある．前述したように，PC 活用やトラブル解決において学生同士のピア・サポートは重要である．研究室の運営としては，研究室メンバ同士のピア・サポートが自然に生まれるような研究室の環境づくりやノウハウの蓄積が重要かもしれない．

必携制度のこれから
図 -2

数理・データサイエンス館（CeMDS）設備の一部

6）

三重大学での 2018 年度の必携制度開始から 5 年-【解説】三重大学のノート PC 必携制度の 5 年間とこれから -12情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

目となり，初年度の入学生が 2022 年に卒業し始めた．

きい．いろいろな事情があるだろうが，一教員として2023 年度から総合情報処理センターの PC 端末室はは，コロナ禍収束後も授業の形態をある程度柔軟に選全廃される予定であり，必携制度導入に関しては 1 つ

択できるようになると大変ありがたいとは思う．

の節目を迎えていると言えるだろう．一方で，これか

最後に，そもそものノート PC 必携制度の定義をらもさまざまな変化が想定される．たとえば，今後対考えてみる．「必携」と言ったときに，人によってさ

面授業が全面的に再開したら，教室でのノート PC 活

まざまな解釈がある．学生が大学内で常に所持して用がコロナ禍以前よりも進むはずであり，教室のさらいるということなのか，特定の PC を必ず購入してなる環境整備が必要になるかもしれない．ノート PC

もらうということか，活用の度合いは別としてとにをはじめとする情報端末も刻々と変化している．たとかく PC を所持することなのか，などである．必携

えば 2020 年からの Mac の ARM ベース CPU（Apple

制度開始当初は他大学の事例を参考にして，「学生Silicon）への移行により，性能やバッテリ駆動時間がが大学から指示があったときにノート PC を持参でめざましく向上した一方で，Bootcamp による Windows

きる状態にすること」と定義するのが収まりがよいの利用は（少なくとも 2022 年 9 月現在では）できなくと考えた．一方で現在は，特に指示がなくてもノーなっている．今後 Windows ノートも ARM ベースのト PC を対面授業などで活用している学生をよく見機種が増えるかもしれないが，その場合ソフトウェア

かけるようになり，「持参できること」から「常に所の互換性の問題が生じ得る．あるいは，初等中等教育

持していること」に，少しかもしれないが近づいたでの情報教育の進展に伴って，大学入学までに活用し印象がある．いずれにしてもいつかは，文房具のよていた iPad や Chromebook 等をそのまま使いたいと

うに PC を所持して使うことが当然になり，あえていう要望も強くなってくるかもしれない．すでに近「必携」と言わなくても支障がなくなるのではと思う．

年の iPad の OS は PC ライクな機能が増えているし，あるいは別の角度から，「学生のノート PC 所持を

Chromebook は機種によっては Android アプリや Linux

前提に教育，環境整備，制度設計等がなされること」

が動作可能である．すぐに PC を代替するものではなという定義もできそうである．どのような定義にせいとは思うが，今のうちからなるべく授業内容などをよ，今後一層の創意工夫が必要だと思う．

特定の環境だけに依存しないようにできれば，今後の参考文献
1） 天野由貴：ぺた語義：国立大学のノートパソコン必携化とそ の 課 題 ─ 2 年 目 の BYOL ─， 情 報 処 理，Vol.58, No.2,
pp.130-134 (Feb. 2017).
2） 藤 村 直 美， 緒 方 広 明： 九 州 大 学 に お け る 学 生 PC 必 携 化（BYOD）の実現と成果について，情報処理学会研究報告教育
学習支援情報システム（CLE）2017-CLE-21, pp.1-8 (2017).
3） 森本尚之，和気尚美：三重大学におけるノートパソコン必携
制度（BYOD）導入の報告と分析，情報処理学会論文誌教育とコンピュータ，Vol.6, No.1, pp.16-27 (2020).
4） 森本尚之，和気尚美，佐藤明知，伊坂 脩，中村日海里，石田修二：三重大学におけるクラウドサービスを基盤としたICT・学習サポートデスクの活動とその発展，学術情報処理
研究，Vol.23, No.1, pp.67-75 (2019).
5） 近堂 徹：ぺた語義：大学の情報環境を支えるユーザサポートの今とこれから，情報処理，Vol.63, No.3, pp.120-124 (Mar. 2022).
6） 三重大学：数理・データサイエンス館，https://www.cemds.
mie-u.ac.jp/（2022 年 9 月 30 日アクセス）．
（2022 年 10 月 1 日受付）

端末の変化にも対応しやすくなるだろう．
必携制度の導入はまだ進行中だと実感する出来事もある．筆者の 2022 年度の経験だが，大学院生向けの対面授業においてノート PC を用いた演習を行おうとしたところ，少数ではあるが所持していない学生が見られたため，そのまま対面では実施できないことがあった．必携制度は学年進行で進むので，2022 年度の修士 1 年生は休学期間などがなければ必携制度初年
度の世代であるが，修士 2 年生はそうではない．当該学生はデスクトップ PC は所持していたことと，演習の内容がハイブリッド授業ではやりづらいものであったことを考慮して，演習の回のみ完全オンライン開講にすることで解決した．柔軟に対面・オンライン・ハ
イブリッドの授業形態を選択できるのはメリットが大森本尚之（正会員） morimoto@info.mie-u.ac.jp

2011 年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程
研究指導認定退学．博士（情報学）．2021 年より三重大学大学院工学研究科准教授．組合せ最適化アルゴリズムや情報リテラシー教育に関する研究に従事．

情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

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基 応
専 般

ARTICLE

教育・学習データの利活用ポリシー策定の取り組み
上田 浩

法政大学 情報メディア教育研究センター

いかがでしょうか？

A は，欠席回数をカウント

教育・学習データの利活用ポリシーはなぜ必要か？

しているだけなので納得できます．B は授業の内容，

教 育 に お け る IT 活 用 が 進 展 し て い ま す． ほ

あるいは自分の理解を測るためのクイズ成績と文献

とんどの大学では授業を支援する Web システムの内容を関連づけているのだろうと予想できます．

（Learning Management System，LMS）を運用してC は，自分の学習の傾向に合いそうな誰かを AI がいます．初中等教育機関では GIGA スクール構想

探してくれたと喜んでよいでしょうか？

により 1 人 1 台の端末が整備されています．また，かの学生のデータをマッチングしていると不安にな

大規模公開オンライン講座（Massive Open Online

る人もいるかもしれません．D については，誰でもCourse，MOOC）やさまざまな Web 上の学習プラッ「何を根拠に成績を予想しているのか」と，不安にな

トフォームの活用による学習のインフォーマル化がるのではないでしょうか？

進展しています．これらに共通するのは，教育に関教育・学習データ利活用の前提は，憲法が保証してするデータ（教育・学習データ）が蓄積されるといういる，教育を受ける権利への侵害がないことです．加ことで，いわゆる「ビッグデータ」と呼ばれるスケー

えて，設計が重要です．教育に設計を持ち込むことにルに到達すると推測されます．このデータを利活用

違和感を持たれる読者もいらっしゃるかもしれません

した新たな教育手法の研究が期待されています．加が，そもそも日本の教育制度やカリキュラムは緻密にえて，「教育データ利活用ロードマップ」が 2022 年設計されたものにほかなりません．教育・学習データ

1 月 7 日にデジタル庁から公表され，教育・学習デーの利活用プロセスを設計し，学習者・教職員・データ

タの利活用が，我が国の政策の 1 つとして取り上げ

管理機関・データ処理機関それぞれが納得し，お互いられるようになりました．遠くない将来，次のようを守るための文書化されたポリシーが必要です．

な状況が現実のものとなるかもしれません．
A．
「あと◯回欠席すると試験を受けることができなくなります」と通知される

前者，すなわち教育・学習データの利活用プロセスの設計について「ラーニングアナリティクス」という研究手法をその 1 つの実例として挙げることがで

B．オンデマンド授業で「今日の授業について，あきます．米国 Society of Learning Analytics Research

なたの理解を助ける参考文献はこれです」と（SoLAR）はラーニングアナリティクスを「学習とそぴったりの文献が推薦されるの環境の理解と最適化のための，学習者とそのコン

C．
「あなたのグループ学習にぴったりな◯◯君を紹介します」と推薦文を受け取る
D．
「このままの学習が進むと予想される成績は◯です」と通知または警告がある

テキストについてのデータの測定，収集，分析，レポート」と定義しており，我が国でも九州大学ラー☆1

ニングアナリティクスセンター☆1

https://la.kyushu-u.ac.jp/-【解説】教育・学習データの利活用ポリシー策定の取り組み -

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自分とほ

情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

が 2014 年から先進的な活動を続けています．加えて，東北大学大学

互運用性

院情報科学研究科ラーニングアナリティクスセンシー）が策定されています ．

第 4 部：プライバシーとデータ保護ポリ
3）☆2，大阪大学スチューデント・ライフサイクル

ター☆3が設立されるなど，今後の進展

大学 ICT 推進協議会 (AXIES) の「教育・学習データの利活用ポリシー」ひな型

後者，すなわち教育・学習データの利活用ポリ

このような状況を踏まえ，「高等教育・学術研

シーについては，我が国では 2014 年 1 月に民間事

究機関における情報通信技術を利用した教育・研業者主体の「学習履歴活用推進機構」が設立され，翌

究・経営の高度化を図り，我が国の教育・学術研2015 年 3 月に「学習履歴の利活用に関するガイドラ

究・文化ならびに産業に寄与する」ことを目的とサポートセンターが期待されます．

☆4

イン」

が制定されていますが，それ以来更新があし設立された一般社団法人，大学 ICT 推進協議
☆7

では「教育・学習データ利活用ポリ

りません．海外に目を向けてみると，英国では学会（AXIES）

習にかかわるデータの取り扱いに関し，英国の教シー」のひな型（以下，ポリシーひな型と記載しま

育研究ネットワークを管理する組織である，Jointす）を策定し 2020 年 10 月 12 日に公開しました

Information Systems Committee（JISC）の“Code of

AXIES には，筆者が教育技術開発部会主査，およpractice for learning analytics（ラーニングアナリ

び所属主任研究者として所属しています．

☆5

☆8

．

ならびにオンライン高等

ポリシーひな型は図 -1 の階層構造になっていま

教育機関である The Open University の“Policy onす．法律や情報セキュリティポリシーなどと同様，

Ethical use of Student Data for Learning Analytics

徐々に詳細化されています．

ティクスの実践規範）”（ラーニングアナリティクスのための学生データの倫理的取り扱いポリシー）”☆6

教育・学習データ利活用（EDU : Educational

がすでに公開されています．また，ラーニングアナリティクスに関Data Utilization）
宣言
（ひな型）

する国際会議 Learning Analytics and Knowledge

次の宣言を大学として行うことをひな型として提(LAK) では，DELICATE Checklist（信頼される示しています．この宣言の意図は，これまでの教育

ラーニングアナリティクスのためのチェックリス

研究に加え，教育・学習データ利活用を大学全体と1）ト） ，SHELA Policy Framework（高等教育機関

して行うことです．

におけるラーニングアナリティクスのポリシー策定のための枠組み）

2）などの具体的取り組みが報告されています．さらに，国際規格 ISO/IEC JTC 1/
SC 36 において，20748-4 : Information technology☆7

Academic eXchange for Information Environment and Strategy，https://axies.jp/about/☆8
https://axies.jp/report/publications/formulation/

for learning, education and training - Learning

EDU 宣言analytics interoperability - Part 4 : Privacy anddata protection policies（学習・教育・研修のため
の情報技術

8原則

ラーニングアナリティクスにおける相☆2

https://larc.is.tohoku.ac.jp/
https://slics.osaka-u.ac.jp/☆4https://www.digital-knowledge.co.jp/wp-content/uploads/2015/04/7190f
1f1e1cb2489e117be7c7299829f.pdf☆5
https://www.jisc.ac.uk/guides/code-of-practice-for-learning-analytics☆6
https://help.open.ac.uk/documents/policies/ethical-use-of-student-data

ガイドライン☆3

図 -1

ポリシーひな型の階層構造

情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

15

[AXIES 会員大学 ] は，
（日本を代表する・地域に貢献する）高等教育機関として，日々の教育や学習に関するデータを安全な方法で取得・保持・分析し，客観的データに基づく教育改善や学生等の学習支援を図るととともに，データ利活用から得られた叡智を公開し，国民と人類の福利に貢献します．

加工情報・非識別加工情報として扱う場合の文書のひな型となっています．匿名加工情報・非識別加工
情報の作成には個人情報保護法にて定められた義務が伴うことに対応しています．また，個人情報保護法では，匿名加工情報・非識別加工情報（行政機関，
独立行政法人における匿名加工情報に相当する）の利用目的の特定は不要ですがポリシーひな型では「教育・学習の支援のため」と記載することを求めています．

教育・学習データ利活用 8 原則
（ひな型）
EDU 宣言を詳細化した教育・学習データ利活用の原則を提示しています．ポリシーひな型では 8 原則としていますが，各機関の状況に応じ追加削除す

ポリシーひな型の改訂について
ポリシーひな型の公開から 2 年が経過し，教育・る必要があることを明示しています．

学習データの利活用をとりまく状況に変化がありま

1．利用目的を明示し，目的外には使用しません．

した．具体的には個人情報保護法の改正と，ひな型

2．利用ならびに分析手法とその結果を明示します．

に対する各機関からのフィードバックです．これら

3．いつでも同意を取り下げることができます．

に対応するため，改訂作業を行っています．

4．個人情報保護法などの関連する法令を遵守します．
5．いつでも自分のデータにアクセスできるようにします．このためのデータ分析ツール（ダッシュ

個人情報保護法の抜本的改正への対応
ポリシーひな型に関連する法令である個人情報保
護法は 3 年ごとに見直しがなされ，2021 年の抜本

ボード等）を提供します．
6．データの分析結果の公表については個人が決して特定されないようにします．

的改正が 2022 年 4 月に施行されました．抜本的な改正により，これまでの個人情報保護法は民間，行7．データに適切な安全管理措置を施します．

政機関，独立行政法人に適用されるものがそれぞれ

8．研究成果やデータの共有によって，人類の福利別々に存在していましたが，それらが 1 つの法律にまとめられました（図 -2）．これに伴い，匿名加工に貢献します．

情報・非識別加工情報は，匿名加工情報に一元化さガイドラインおよび同意書（ひな型）• 教育・学習データの利活用に関するガイドラインおれます．ポリシーひな型もこの一元化への対応を行うため，文言の改訂が必要です．

よび同意書（ひな型）
8 原則をより詳細化し，教育・学習データを個人情報として扱う場合の文書のひな型となっています．利用

フィードバックへの対応•「分析手法の明示」について

目的の明示に加え，取得するデータ項目の明示，利用

ポリシーひな型は筆者が確認した限りで東北大学，

方法の告知，データ管理ポリシーの策定を求めています．

九州工業大学で採用されていると思われます（図 -3，• 匿名加工情報・非識別加工情報の利活用に関する

図 -4）．各大学ではポリシーひな型を大学の事情にガイドラインおよび同意書（ひな型）

合わせ改変しており，そこから貴重なフィードバッ

8 原則をより詳細化し，教育・学習データを匿名クが得られています．たとえば，ポリシーひな型の-【解説】教育・学習データの利活用ポリシー策定の取り組み -16

情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

教育・学習データ利活用 8 原則の 2 では「利用なら• データは誰のものか

びに分析手法とその結果を明示します」としていま

教育・学習データ利活用について，大学でポリシー

すが，東北大学では「利活用の方法を明示します」とを策定したいとお考えの担当者から，「教員が " 自分☆9.「分析手法の明示」は実運用上は困の授業のデータは自分のもの”と思っている．どの難という判断なのかもしれません．一方，分析の実ように対応したらよいか」といった問合せをいただ

施を明示することは学生や教職員などデータ主体がくことがありました．まず「データ」はコピーが容易納得するために重要と考えています．

であり，形がないもの（「無体物」といいます）なので，☆ 9有体物に使う，「所有権」という一般的な考え方を適なっていますhttps://www.tohoku.ac.jp/japanese/studentinfo/education/08/
education0801/ed_utilization_01.pdf

用することはできません．
たとえば機密情報が入った
CD や USB メモリを盗んだとしたら「窃盗罪」になりますが，それらに格納されている機密情報をコピーした場合は窃盗罪にはなりま
せん

☆ 10

．個人情報保護法の枠組みでも，データ主体
から個人情報取扱事業者がデータを取得しても，そのデータを利用目的を超えて☆ 10

あくまでも刑法上の「窃盗罪」に相当しないということだけで，ほかの法律により責任を追求されることに注意
してください．

図 -2 個人情報保護に関する法律の一元化，個人情報保護委員会資料
https://www.ppc.go.jp/files/pdf/personal_framework.pdf

図 -3 東北大学の EDU 宣言
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/studentinfo/education/08/
education0801/

図 -4 九州工業大学の教育・学習データ利活用ポリシー
https://www.ltc.kyutech.ac.jp/center/la/

情報処理 Vol.64 No.1 Jan. 2023

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自由に利用できるわけではありません．データ主体

すれば相互の認識に誤解がなくなるのではないでは個人情報取扱事業者に対して，データの訂正や削しょうか．

除を求めることができますが，それはデータそのも筆者らが提案しているポリシーひな型は教育・学のに対する所有権とは異なります．そもそも，教育・習データの利活用を抑制するためのものではありま

学習データは学習者のデータと大学のカリキュラム

せん．最初に述べた通り，分析を行う前の設計が重の両方があってこそ存在します．

要であるという立場です．制度を含めた設計が十分では，データは誰のものかという議論は意味がないのでしょうか？

でない段階でデータを収集し，その分析を含めた利

ここで，我が国ばかりではな

活用手法は後で決めるという形ではなく，データをく，世界中の個人情報保護法に相当する法律に影響

どのような目的で利活用するのか，ポリシーひな型を与えた OECD8 原則（経済協力開発機構（OECD）

を参考にあらかじめ明示し，より良い教育・学習

理事会で採択された「プライバシー保護と個人デー

データの利活用を進めていただければ幸いです．加タの国際流通についての勧告」の中で挙げられてい

えて，教育・学習データの利活用により教育が改善☆ 11に目を向けましょう．同原則でされるという事例が身近なものになることも，社会は，「Data Controller（データ管理者）」という概念の信頼を得るのに重要です．教育工学，情報システが提示されています．教育・学習データについても

ム，データ科学をはじめとする関連分野の今後の研誰が Data Controller なのかという議論を行うべき

究成果に注目いただきたいです．

であり，そのことが明確になるようなポリシーひな

参考文献
1） Drachsler, H. and Greller, W. : Privacy and Analytics - It's A
DELICATE Issue A Checklist for Trusted Learning Analytics,
Proceedings of the Sixth International Conference on Learning
Analytics & Knowledge, LAK 2016, April 25-29, ACM, pp.89–
98 (online), doi10.1145/2883851.2883893 (2016).
2） Tsai, Y.-S., Moreno-Marcos, P. M., Tammets, K., Kollom,
K. and Gaševic
`, D. : SHEILA Policy Framework : Informing
Institutional Strategies and Policy Processes of Learning
Analytics, Proceedings of the 8th International Conferenceon
Learning Analytics and Knowledge, LAK 2018, March 07-09,
ACM, pp.320–329 (online), doi10.1145/3170358.3170367 (2018).
3） 田村恭久：ラーニングアナリティクス：7．ラーニングアナ
リティクスの国際標準規格，情報処理，Vol.59, No.9, pp.825–
828 (Sep. 2018).
（2022 年 10 月 17 日受付）

る 8 つの原則）型の改訂を検討します．

教育・学習データ利活用ポリシーひな型の意義
最初に，近い将来実現するかもしれない，教育・
学習データ利活用の成果について列挙しました．A
は学務のため必要ですし，欠席すれば試験を受験できなくなることが校則や学務規則で定められている
はずなので納得できます．B については，オンデマ
ンド授業のためのシステムの利用にあたり，個人の理解を測るため，また，オンデマンド授業システムとその連携システムによる参考文献の推薦のためという，できる限り特定された教育・学習データの利用目的が明示されることが望ましいと考えられます．
C，D について，LMS 等のデータ分析をもとにユー
ザのプロファイリングを行うこと，そのプロファイ
ルに基づき類似ユーザや予想される成績を提案する
という，
「分析」
を行うことを含めた利用目的を明示☆ 11

h t t p s : / / legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECDLEGAL-0188

上田浩（正会員） uep@hosei.ac.jp

法 政 大 学 情 報 メ デ ィ ア 教 育 研 究 セ ン タ ー 教 授．
1999 年豊橋技術科学大学工学部知識情報工学課程
卒．2001 年同大大学院修士課程了．2004 年同博士後期課程了．博士（工学）．同年，東北大学電気通信研究所博士研究員．2006 年群馬大学総合情報メディアセンター助教授．2011 年京都大学学術情報メディアセンター准教授を経て 2019 年より現職．教育支援システム，情報倫理教育，ネットワークトラフィッ
クなどの確率過程モデル，自然・社会現象の数理モ
デルに関する研究に従事．電子情報通信学会，IEEE各会員．https//uep.media.hosei.ac.jp/-【解説】教育・学習データの利活用ポリシー策定の取り組み -18

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