Vol.92

CON T E N T S【コラム】ひろがる数学 e ラーニング…白井 詩沙香【解説】高等教育機関等における ICT 利活用の実態─ 2017 年度 AXIES 調査を基に─…稲葉 利江子【解説】SNS を利⽤した学習環境… 井上 仁

COLUMN
基 応
専 般

ひろがる数学 e ラーニング

近年，
STEM（Science, Technology, Engineering, Mathematics の頭文字をとったもので，科学・技術・工学・数学分野の総称）
教育や数理・データサイエンス教育の重要性が増す中，その土台となる数学基礎力の養成が求められている．多くの教育機関において，Moodle，Blackboard, Sakai などの学習管理システム（Learning Management System, LMS）を活用した e ラーニングが導入される中，数学分野においてもリメディアル教育や事前事後学習などで活用が期待されている．
LMS を用いた e ラーニング導入のメリットとして，一般的に時間的・空間的制約なしに良質な講義を受講できる点や自動採点可能なオンラインテスト機能を用いた繰り返し学習ができる点などが挙げられる．特に，数学基礎力の養成には反復学習による知識定着が重要となるため，オンラインテスト機能が有効に働くと期待される．しかし，従来のオンラインテスト機能で扱える問題は，正誤問題形式や空所補充問題形式などであり，数式による解答は取り扱うことができず，教員は限られた問題形式の中で工夫して問題を作成せざるを得なかった．
そのような中，近年，数式による解答とその自動採点を実現した数式自動採点システムが登場し，注目を集めている．
たとえば，The University of Edinburgh の C. Sangwin 氏が開発したオープンソースの数式自動採点システムである
STACK や北米を中心に利用されている Möbius Assessment（旧 Maple T.A.）は，国内のいくつかの大学や高等専門学校で導入されている．また，国内で開発された数式自動採点システムとして大阪府立大学の MATH ON WEB があり，大学初年次の数学を対象とした計算ドリル型 e ラーニング教材として広く活用されている．
国内における数学 e ラーニングの歴史はまだ浅いが，海外では 2000 年以降，数式自動採点システムの研究開発・運用が進められ，欧州や欧米を中心に普及している（前述の STACK はフィンランドの多くの大学やイギリスの The
Open University でも利用されている）．一方で，数学 e ラーニングの普及に伴い，数式入力や教材開発の負担といっ
1）

た課題が明らかになり，それらの課題の解決に向けて，国内外で研究が進められている ．筆者もユーザインタフェー
スの観点から共同研究に加わらせていただいている．
情報通信技術の発展に伴い，オンライン教育が一般的になりつつある中，今後，数学 e ラーニング需要はますます高まると考えられる．国を越え，研究領域を横断しながら，教育者・研究者・技術者が一丸となって，よりよい数学
e ラーニングの実現に向けた取り組みを進めることが期待される．
参考文献
1） Nakamura, Y., Yoshitomi, K., Kawazoe, M., Fukui, T., Shirai, S., Nakahara, T., Kato, K. and Taniguchi, T. : Effective Use of Math
E-Learning with Questions Specification, Distance Learning, E-Learning and Blended Learning in Mathematics Education, ICME-13
Monographs, pp.133-148 (2018)．
白井 詩沙香（大阪大学）
LOGOTYPE DESIGN...Megumi Nakata, ILLUSTRATION&PAGE LAYOUT DESIGN...Miyu Kuno

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

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019

427

ARTICLE

基 応
専 般

高等教育機関等における ICT 利活用の実態
─ 2017 年度 AXIES 調査を基に─
稲葉利江子

津田塾大学

高等教育機関等における ICT の利活用に関する調査用されてきている．

近年のグローバル化する知識基盤社会の中で，日2017 年度に，文部科学省高等教育局の協力を得て実本も世界の高等教育の標準化への動きに合わせて，施した悉皆調査結果を基に，大学の ICT 環境の実態

国際的に通用する高等教育の質の保証と向上が求めについて紹介する．

本稿では，AXIES の「ICT 利活用調査部会」がられている．また，国内的には大学全入・ユニバー
サル化が進む中で，学生の多様化に合わせ，教育内容の高度化・複雑化が増してきている．そのため，

調査概要

教育の現場での情報コミュニケーション技術（ICT）

AXIES に 2014 年度より設置された「ICT 利活用の活用が，教育の質を保証する手段として必要不可調査部会」は，高等教育機関等における ICT 利活用

欠になりつつある．2013（平成 25）年 6 月に閣議決状況の把握を目的とした部会であり，2015 年度よ定された「第 2 期教育振興基本計画」においても教育り文部科学省の協力を得ながら，全国の高等教育機への ICT 活用の重要性が強調されており，今後実施

関を対象とした悉皆調査を実施してきている．本稿

すべき教育上の方策の中で，「ICT の活用等におけで紹介する 2017 年度に実施された調査は，国内のる学びの推進」，「ICT の活用による学習の質保証・高等教育機関（大学，短期大学，高等専門学校）1,167向上および学習成果の評価・活用の推進」
が基本施策

機関を対象に，2017 年 12 月から 2018 年 3 月にわとして明記されている．このような動きを受け，高たり実施された．この調査は，我が国の高等教育

等教育における ICT の利活用の実態を把握すること

政策の企画立案や各高等教育機関が e ラーニングやが今後の施策や提言を行う上で重要であると考えら

オープンエデュケーションなどの ICT 活用教育をれる．

推進する観点から，その実態や動向を把握すること

我が国の高等教育機関における ICT 活用調査は，を目的としており，「基本情報」，「組織戦略」，「オー1999 年度より文部科学省の主導で旧メディア教育

プンエデュケーション」，「ICT 活用教育実施状況」，

開発センター，放送大学，京都大学，大学 ICT 推「ICT 活用教育の利点・欠点」，「支援体制」の 6 カ進協議会（以下，AXIES という）が悉皆調査を定期テゴリに関して実施された．質問紙は大学事務局向的に行ってきている．これらの調査の単年度ごとのけ，短期大学・高等専門学校向け，大学の学部研

集計結果は，代表調査機関により報告書として報告

究科向けの 3 種類となっており，Web アンケート1）〜 3），大学や短大，高等教育学校等の高等教形式で行われ回答率は 60.8%（大学事務局 477 機関，

育機関における平均的な ICT の活用の実態および短期大学 185 機関，高等専門学校 47 機関）であった．

組織的な支援体制の在り方を示す基礎資料として活大学事務局向けとは，大学の全学に対しての調査でされ-【解説】高等教育機関等における ICT 利活用の実態─ 2017 年度 AXIES 調査を基に─ -428

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019

あり，学部研究科と区別するため，「大学事務局」とれているのだろうか．大学事務局向け質問肢の「提表記している．

供科目数」と「LMS の利用科目数」を用いて，どのくらいの割合の科目で利用しているのかの算出を行った．ちなみに，LMS の利用科目数を回答した大学

学習管理システム（LMS）

事務局は，国立大学で 35 組織（60.3%），公立大学

学 習 管 理 シ ス テ ム（Learning Management

では 9 組織（37.5%），私立大学で 148 組織（56.5%）

System： 以下，LMS）とは，教材の配信，レポー

であり，LMS の利用状況が把握できていない組織

トや課題の提出，テスト，電子掲示板などの機能にが多いのも現状である．

より授業に関する教育・学習環境を支援するための利用率を算出した結果，国立大学で 20.5%，公立

オンラインシステムである．海外の大学では，たと大学で 28.4%，私立大学で 31.3% であった．2015

4）によると米国の導年度調査より，それぞれ，5.4, 13.6, 5.3 ポイント増

入率 100%，利用率 62% と報告されているように ,加している．昨今，多様な学生への対応が求められ遠隔教育のみならず対面型の授業形態においてもているため , 学習支援やコミュニケーション支援のLMS が多く利用されている．

観点から，LMS の有効性も示されてきており，今

えば，Campus Computing 2013後も，増加していくことが期待される．

❏❏LMS の利用・運用状況

次 に， 利 用 さ れ て い る LMS の 種 類 に つ い て

LMS の利用・運用状況について，「学習管理シス

図 -2 にグラフを示す．複数選択可となっているた

テム（LMS）を利用していますか？」という問いに対め，それぞれ LMS を利用している機関数を母数として，運用母体を「全学」「部局」「個人教員」と分け，して，その割合を算出している．機関種別に関係な

複数選択肢にて回答いただいた結果を図 -1 に示す．

く，moodle の利用割合が全体的に高いことが分か

運用母体によらず，運用・利用されているかどうる．一方で，高等専門学校については，Blackboard

かのみに着目すると，大学事務局においては 69.2%の利用率が 72.1% と高い．これは，国立高等専門にとどまっている一方，高等専門学校では 91.5%
大学事務局（n=330）と高い運用・利用率となっている．さらに，大学事

36.6%

立大学では 47.8%, 私立大学では 68.1% という結果

短期大学（n=185）

学部研究科（n=1,932）

8.9%
5.3%

65.3%

2.3%

COURSEPOWER.campus

3.3%
3.4%
0.0%
2.3%

Sakai

2.7%
1.1%
0.0%
2.8%

70.2%

独自開発システム

27.1%
部局で運用されているLMSを利用している
していない

4.7%

0%

図 -2

13.3%
10.2%
12.2%

7.0%

その他

LMS の利用・運用状況（機関種別）

10.4%

4.2%
3.4%
0.0%
3.3%

52.4%

全学で運用されているLMSを利用している
個人教員が運用しているLMSを利用している

図 -1

manaba

38.9%

19.1%
17.0%

0.0%

100%

30.8%

3.8%
7.0%

8.5%

80%
65.6%

3.8%
2.7%

高等専門学校（n=47）

60%

23.3%

17.9%
21.6%

Universal
passport

大学事務局（n=477）

12.4%
10.2%
12.5%

では，実際にどのくらいの科目で LMS が利用さ
40%

72.1%

7.5%

Web Class

学部研究科（n=1,409）

51.2%

3.3%
3.4%

Blackboardとなっている．

20%

高等専門学校（n=43）
39.7%
35.2%

moodle

務局を設置者別で見ると，国立大学では 91.8%，公0%

短期大学（n=88）

14.8%
20.5%
24.4%
27.6%
22.7%
20.0%

20%

40%

60%

80%

100%

利用している LMS の種類（機関種別）

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019429

学校機構において共通の LMS の導入を行うなどの査に比べ，8.8, 2.0, 1.2 ポイントの増加は確認できた．

取り組みを行っていることが理由となっている．

た だ し， 米 国 の EDUCAUSE

☆1

や英国の

UCISA（Universities and Colleges Information
System Association：大学・カレッジ情報システム

e ポートフォリオシステム

協会）のデータにおいて，「e ポートフォリオが米国

2012 年中央教育審議会答申「新たな未来を築く

では 50% 以上，英国では 70% 以上が全学支援としための大学教育の質的転換に向けて〜生涯学び続て提供されており，認証評価のために使われている

け，主体的に考える力を育成する大学へ〜」におい傾向が高い」という報告がなされている ．LMS 同て，ルーブリックや学習ポートフォリオなどを用い

様，海外と比べ，導入・利用が遅れている状況は変た評価が，速やかに取り組むべき項目としてあげら

わらない．

5）

次に，導入している e ポートフォリオシステムのれ，重要視されている．「学習ポートフォリオ」とは，学生が学習過程や各種の学習成果（学習目標や学習種類を調査した結果を図 -4 に示す．

計画表とチェックシート，課題達成のために収集し機関種によらず最も多かったのは，「独自で開発た資料や遂行状況，レポート，成績単位取得表なしたシステム」であり，大学事務局では 4 割，短期ど）を長期にわたり収集したもので，それらを必要

大学では 5 割に及んでいた．このことから LMS とに応じて系統的に選択し，学習過程を含めて到達度

比べ，既存のシステムではなく独自開発傾向にあるを評価し，次に取り組むべき課題を見つけてステッことが伺える．さらに，次に多いのが「教務管理シ

プアップを促すことを目的とするものである．また，ステムなどで代用している」との回答であった．こ

正課の授業時間だけではなく，正課外の授業のためのような結果より，LMS 以上に各機関の事情に合の準備，復習，課外活動も含めた学びが求められるわせ選定されている実情が分かる．e ポートフォリ

とともに，従来の到達度評価では測定できない個人

オの利用目的にもよるが，「教務管理システムなど能力の質的評価を行うことも意図されている．これで代用している」という割合も全体的に多く，本来らの背景から，e ポートフォリオの高等教育機関での e ポートフォリオの利用目的に沿わないシステムの導入が進んできている．
0%

独自で開発したシステム

入しているかどうかについての結果を図 -3 に示す．

Maharamanaba folio

んでいる状況が分かる．しかしながら，2015 年度調
その他

短期大学
（n=185）

30%

15.7%

40%

60%

24.8%

70%

80%

90%

100%

53.0%

図 -4

91.5%
12.6%

図 -3

一部部局で導入している

e ポートフォリオの導入状況

0.0%

0.0%

12.9%
7.0%
16.5%

11.6%

22.8%

18.4%
短期大学（n=43）
学部研究科（n=723）

e ポートフォリオの種類（機関種別）

62.6%

☆1
全学で導入している

48.8%
50.0%

25.0%

大学事務局（n=224）
高等専門学校（n=4）

76.8%

7.6%

高等専門学校（n=47） 4.3%4.3%
学部研究科（n=1,932）

50%

19.1%

10.3%
4.7%
11.9%

なっており，LMS と比べ，全体的に導入が伸び悩

20%

導入していない

ICT の活用によって高等教育を進歩させることを使命とする，米国の非営利団体（NPO）であり，高等教育関連の団体としては米国では最大級の組織である．https://www.educause.edu/-【解説】高等教育機関等における ICT 利活用の実態─ 2017 年度 AXIES 調査を基に─ -430

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019

100%

32.6%
25.0%
18.3%

で代用している学では 23.3%，高等専門学校で 8.6% と低い割合と

27.9%

80%

23.2%

教務管理システムなど

大学事務局では 47.0% の導入率がある一方，短期大

10%

60%

41.5%

e ポートフォリオについて，全学・一部部局で導

0%

40%
40.2%

❏❏e ポートフォリオの導入・利用状況

大学事務局（n=477）20%

の導入がなされている現状も伺える．

る．これは，AXIES が 2017 年度に調査を行ったでは，国内ではどのような目的で導入されている

BYOD に関する悉皆調査においても BYOD 導入ののだろうか．利用目的を調査した結果を図 -5 に示す．

有無にかかわらず，導入が進んでいることや，ラー

基本的に「学生の学習状況の記録・活用」が目的で，ニング・コモンズなどのグループ学習に適したオー

それらの状況を学生自身が学内や特定の科目で用い

プンスペースへの導入が進んでいることからも，イたり，教員がそれらを利用したりすることが主とンフラ整備が必要不可欠となっている現状にあるこなっている．また，一方で，教員が自身の教育活動とが推察される ．2015 年度調査からの 2 年間でを記録し蓄積するためのティーチングポートフォリ

大きく導入率が増加したのは，「入学手続きシステオとしての利用は低いという状況であった．

ム」と「機関が提供している公式 SNS」であった．こ6）

れは，入試において Web 出願が増加傾向にあることと，広報のメディア活用の 1 つに SNS が普及し

ICT 環境の導入状況ていることが見てとれる．

LMS や e ポートフォリオ以外では，どのような2018 年度末に，AXIES の Web 上に本調査結果

ICT 環境が導入されているのかについても，「インの報告書を公開した．組織戦略やオープンエデュ

フラ」「教務管理」「学習支援」「学生支援」「大学広ケーションなどに関する詳細データが報告書に掲載

報」の 5 つのカテゴリにて調査を行った．

されているため，ぜひ，各組織の ICT 環境の充実

まず，インフラとしてはキャンパス内無線 LANの導入率が大学事務局では 95.2% と増加傾向にあ
0%

20%

40%

60%

67.0%
62.8%
75.0%
70.4%

学生が，学内での学習状況を記録・活用するため
40.6%
32.6%

学生が，学外での
0.0%

40.4%

学生が，記録した学習状況を
就職活動などに利用するため（キャリア・ポートフォリオ）

38.8%
48.8%

0.0%

34.7%
62.9%
55.8%
75.0%
60.9%

教員が，学生の学習状況を評価するため
教員が，自身の教育活動を

20.1%
23.3%
25.0%
23.2%

記録し蓄積するため（ティーチング・ポートフォリオ）
機関が，学生の学習状況を（学生カルテ）

図 -5（2019 年 2 月 4 日受付）

32.6%
23.3%
25.0%
27.5%

機関が，教育の質を保証するため

大学事務局（n=224）

参考文献
1） 放送大学：平成 22 年度文部科学省先導的大学改革推進委
託事業「ICT 活用教育の推進に関する調査研究」委託業務成果 報 告 書（2011），http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/
itaku/1307264.htm（参照日：2019.2.3）
2） 京都大学：平成 25 年度文部科学省先導的大学改革推進委託
事業「高等教育機関等における ICT の利活用に関する調査研究」委託業務成果報告書（2014）， http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/itaku/1347642.htm（参照日：2019.2.3）
3） 大学 ICT 推進協議会：2015 年度調査「高等教育機関におけるICT 利活用に関する調査研究調査報告書」（2016），https://axies.jp/ja/ict/2015（参照日：2019.2.3）
4） The 2013 National Survey of Computing and Information
Technology : The 2013 Campus Computing Survey (2013),
https://www.campuscomputing.net/content/2013/10/17/the2013-campus-computing-survey（参照日：2019.2.3）
5） Walker, R., Voce, J. and Ahmed, J. : 2012 Survey ofTechnology Enhanced Learning for Higher Education in
the UK, Universities and Colleges Information Systems
Association（UCISA）（2012）．
6） 大学 ICT 推進協議会：BYOD を活用した教育改善に関する調査研究（2017），https://axies.jp/ja/ict/2017axies_byod_report（参照日 : 2019.2.3）

48.7%
39.5%
50.0%
46.6%

管理・指導するため

その他

100%

53.6%
46.5%
50.0%
56.7%

学生が，特定の科目での学習状況を記録・活用するため

学習状況を記録・活用するため

80%

化に活用いただきたい．

4.5%
0.0%
0.0%
2.4%

短期大学
（n=43） 高等専門学校（n=4） 学部研究科（n=723）e ポートフォリオの導入目的

稲葉利江子（正会員） inaba@tsuda.ac.jp
津田塾大学学芸学部情報科学科准教授．AXIES ICT 利活用調査部
会研究員．日本女子大学大学院理学研究科博士課程修了．博士（理学）．
異文化コミュニケーション，高等教育における ICT 利活用データの分析に関する研究に従事．

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019

431

ARTICLE

基 応
専 般

SNS を利用した学習環境
井上 仁

保健医療経営大学

かもしれないが，最近の傾向は，持ち込みは許可す

朝の電車通勤の光景

るが校内では預かるあるいは校内での使用を禁止す

筆者は電車通勤を始めて久しい．特にこの 2 年間

るところが多いと聞く．それでは早い時間帯に通学は通勤距離が長くなったことに加え，定時に出勤すする高校生はスマートフォンを所持していないのだ

るために自宅最寄り駅を朝 6 時頃に出る電車に乗る

ろうか．また所持していた場合，どうして通学中にようになった．

スマートフォンを使用しないのだろうか．

驚いたことに，この時間帯は高校生の乗車が多い．

内閣府が毎年実施している「青少年のインター

通勤や通学にあまり時間がかからない福岡市近郊でネット利用環境実態調査」 によると青少年のインあるにもかかわらず高校生が多い理由は，恐らく福ターネット接続機器としてのスマートフォンの利用

岡県内のほとんどの県立高等学校で定着している朝は年々増加しており，2017 年度の調査では高校生

課外や朝補習と呼ばれる始業前の補習に出席するたの利用は 95.9% にのぼっている．また，「高校生のめだと思われる．実際，車内の高校生の多くが参考

スマートフォン利用実態調査」（インテルセキュリ

書や問題集を片手に抱えていることから大学受験を

ティ× MDD 研究所共同調査） でも 93.0% とほぼ間近に控えているのだろう．参考書にかぶせた赤い近い結果となっている．

1）

2）

シートをずらす光景は，30 年以上も前の自分が高校

高校生はスマートフォンで何をしているのだろう

生のときと変わらない．違いは，当時は自身でマーか．文献 1）の調査では，高校生のスマートフォン

キングしていたのが，今では重要事項があらかじめでのインターネットの利用内容の第 1 位はコミュ

赤色で印刷されているくらいである．

ニケーション（メール，メッセンジャー，ソーシャ

少し遅い時間帯の電車に乗ると様子が変わる．高ルメディアなど）であり 91.1% となっている．特に，校生の多くは参考書の代わりにスマートフォンを手LINE，Twitter，Instagram といった SNS（Socialにしている．凝視するわけにはいかないが，肩越し

Network Service）は，電子メールや Web のようなイに覗きこむと，LINE，Twitter，Instagram 等の見慣

ンターネット標準のプロトコルやサービスでなく特れた画面が見える．ゲームに興じている者も多い．

定の企業が提供しているサービスにもかかわらず，
コミュニケーション手段としての近年の利用が著し

高校生のスマートフォンと SNS の利用状況

い．文献 2）の調査によると，高校生がふだんスマー
トフォンですることは，LINE が 92.1%，Twitter が2 つの時間帯での電車内での高校生の行動の違い

72.1%，Instagram が 33.6% という結果になっている．

はなんであろうか．高等学校によってはスマート

それに対して，勉強（勉強アプリの使用や辞書としフォンの持ち込み自体を禁止しているところもあるて）は 38.5% にすぎない（図 -1）．

-【解説】SNS を利用した学習環境 -432

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019

SNS の中で特に高校生の利用が多い LINE に関

SNS を利用した学習環境

しては，総務省情報通信技術研究所の「平成 29 年❏❏日常生活と学習との乖離

度情報メディアの利用時間と情報行動に関する調査
3)

報告書」 によると，全年代（10 代から 60 代）でのLMS（Learning Management System，学習管理システ

LINE の利用率は 75.8% であり，年代別では 10 代

ム）には，教材の提示，課題の提示と提出等の管理，クが 86.3%，20 代が 95.8%，30 代が 92.4%，40 代がイズ出題と自動採点，掲示板，メール，チャット等の85.4%，50 代が 67.1%，60 代が 39.8% となっている．

多くの機能がある．掲示板，メール，チャットはコミュ

ほかの SNS に比べてどの年代でも利用率が高い傾

ニケーション機能ではあるが，日常的なコミュニケー

向にあり，20 代を除くどの年代でも前年度よりもションツールとは利用形態が異なる．掲示板は授業で利用率が高くなっている．

の議論の継続や質疑応答，メールは教員からの授業や課題に関する情報の通知に利用されることが多い．ス
マートフォン専用のアプリを提供している LMS では，大学における SNS の利用状況

これらの情報がプッシュ通知されるものもある．LMS

このような SNS の普及の背景もあり，企業や地方からの情報が日常生活のコミュニケーションツールに公共団体だけでなく大学の情報発信においても，従通知されたとしても，LMS を利用するためには，別の来の Web サイトだけでなく，Twitter，Facebook，

アプリに切り替えてログインするという操作が一般にInstagram 等の SNS が利用されている．特にこの数伴う．いずれにせよ，日常生活におけるコミュニケー

年間では，LINE のビジネス向けアカウントの 1 つでションと LMS による学習の関係は疎になっている．

ある LINE@ の導入が著しい．
筆者らの調査4）❏❏構築したシステム

では，2017 年 9 月末の時点で大学と短期大学全体の約半数にあたる 578 校（52%）がこのような理由から，通学等の隙間時間を利用しLINE@ を開設している．国立，公立，私立の区分でた学習や能動的な学習を発生しやすくするめための 1

は私立大学の利用率が高く 69% であった．表 -1 は大つの手段として，日常的なコミュニケーションシス

学全体としての LINE@ の登録数を大学・短期大学別，

テム（SNS）上に学習システムを構築することにした．

国立・公立・私立別にまとめたものである．

図 -2 は本システムの概念図である．
92.1%

LINE

88.8%

インターネット接続
音楽を聴く

77.7%

動画を見る

76.5%

写真を撮る

75.8%

メール

LMS
教材

クイズ

掲示板

メール チャット

72.1%

Twitter

64.4%

ゲーム

日常生活

62.2%

電話

57.2%

メール
動画を撮る

44%

ニュースや記事，
ブログを見る

学習

疎

教員

学習者

54%

日常生活

38.9%

勉強（勉強アプリの使用や辞書として）

学習

38.5%

Instagram

教育機関

33.6%

電子書籍・コミックを読む

0%

SNS（LINE）

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

SNS
（LINE@）

図 -1

高校生がふだんスマートフォンですること（文献 2）を元に作成）

表 -1

大学における LINE@ の登録数

個人適応型

大学

個別介入

難易度の評価

短期大学

国立

公立

私立

公立

私立

合計

大学数

82

90

604

17

320

1,113

登録数

19

20

414

2

123

  578

割合

23%

22%

69%

12%

38%

52%

SNS
（LINE@）
教材

クイズ

SNS
（LINE@）

掲示板

メール チャット

本システム
学習履歴情報Caliper Analytics

研究者

図 -2

LMS
他システムとの連携
LTI, QTI

教材提供者

SNS を利用した学習環境の概念図

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019433

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン シ ス テ ム と し て， ス マ ー態に遷移していく．

トフォンでの利用が一番多い LINE を選択した．

図 -4 は，学習システム内の状態遷移をミーリー型

LINE@ は，契約プランによっては API を利用でき

順序機械で表現したものである．学習システムへのる．この API の 1 つで，利用者と自動的にやりとり

別の機能の追加は，待ち状態（図 -4 の「開始待ち」）にが可能な Messaging API（通称 LINE BOT API）をモジュールを追加するだけで実現でき，ほかの機能利用して，簡単な演習問題を解くことのできる機能への影響のない独立性が高いものとなっている．

を実現した．現在，医学英語と日常英語の学習シス
テムを提供している（図 -3）．

将来構想❏❏学習機能の追加❏❏学習環境そのもの

本システムには他の学習機能を容易に追加できる．

現在提供しているシステムでは，単純な選択式のLINE BOT API を利用したシステムは，利用者から演習機能しか提供していないが，以下を構想している．

の入力に対して応答を返すが，この毎回のやりとり●●学習環境の強化は独立したものになっている．そこでシステム内に学習環境には学習のための基本機能に加えて，学は利用者 ID とその ID ごとの状態を保持することに習を促進させるためのコミュニケーション機能を付

より利用者の入力に応じた処理（出力）を行い，次の状加する．具体的には，学習者間でプライバシを保護しつつ安全な環境でのコミュニケーション，定期的なメッセージの配信，学習者の状況に応じたメッセージによる介入の機能を付加する．
また，外部システムと接続するために IMS Global
Consortium が LMS などのシステム間の相互運用を目的として制定した標準規格 LTI（Learning Tools☆1Interoperability） や演習問題の設問や評価に関する標☆2

準規格 QTI（Question and Test Interoperability）
図 -3

，学

習履歴データの蓄積と収集のための標準規格 Caliper

LINE@ 上の学習システム

Analytics

医学英語の状態遷移☆3の機能を付加する．

●●コンテンツの多様化
教材や演習問題は，多様性を持たせるために，教室外でのノンフォーマル学習に広げる．また，学習他/医学英語解答待ち

開始待ち“医学英語”/医学英語開始

医学英語
解答待ち

者を高校生や大学生だけでなく社会人まで広げる．具“9”/医学英語終了

体的には，情報教育，医師国家試験や診療情報管理“1”, “2”/医学英語解答確認“日常英語”
日常英語の状態遷移 /日常英語開始

士や旅行業務取扱者の資格試験対策，IT スキル，社会人基礎力，食生活等のコンテンツを開発し提供す他/日常英語解答待ち
日常英語
解答待ち

ることを検討している．

“9”/日常英語終了●●学習履歴の解析とモデル化システムに記録される学習履歴を解析し，学習者“1”, “2”, “3”, “4”/日常英語解答確認

☆1
状態1

図 -4

学習システム内の状態遷移図

入力
/処理

状態2

☆2
☆3

https://www.imsglobal.org/activity/learning-tools-interoperability
https://www.imsglobal.org/question/
https://www.imsglobal.org/activity/caliper-【解説】SNS を利用した学習環境 -434

情報処理 Vol.60 No.5 May 2019

の特性の分類と個々の学習者に適したコンテンツの学習状況をフィードバックすることにより，学習素提示や介入方法を検討する．解析の対象は，学習状材の改善につながる．

況のみならず，教材の利用，コミュニケーション機能，⑤研究者

学習環境そのものも含む．

近年 LMS 等に蓄積される学習履歴を元に，学習環
境の改善，教育効果を向上するためのコンテンツの❏❏本学習環境をめぐる人たちとの連携改善等を目的とするラーニングアナリティクスの研

学習者，教員，教育機関，教材提供者，研究者に対究が盛んである．しかしながら解析のためのデータ

して，さまざまな機能を提供することを構想している．

が不足しているといわれる．そこで，本学習環境に①学習者蓄積された学習履歴を LRS（Learning Record Store）

前述したように，高校生や大学生だけでなく一般

として提供する．これにより，ラーニングアナリティ向けの学習コンテンツを提供する．

クスの研究者は汎用的なツールを利用して本システ②教員

ムの学習履歴データを解析することができる．

授業等で利用する場合には，その授業の受講者の同意を得た上で，担当教員が学習状況を把握できる

図 -5 は，本学習環境をめぐる人たちとの連携の概念を表したものである．

ダッシュボード等の機能を提供する．
③教育機関
LTI や QTI の機能を利用して，教育機関がすでに今後の展望導入している LMS と連携する機能を提供する．また

本稿では，生活に密着した SNS を利用した学習環

教育機関が導入している LINE@ から本システムの機境について述べた．LMS 等の学習環境は今後大きく能を呼び出す機能を提供する．

変わっていくだろう．本システムがこれまでの LMS④教材提供者に置き換わることはないが，学習環境の 1 つになる

本学習環境は，企業との共同研究により構築した．

可能性はあると考えている．構想中のものがほとん

英語学習のためのコンテンツは共同研究先の企業とどであるが，今後多くの方に利用できる機能を提供

関係のある企業からの提供を受けた．従来の紙媒体していきたい．

で演習問題を提供していた企業では，問題の難易度

参考文献
1） 平 成 29 年 度 青 少 年 の イ ン タ ー ネ ッ ト 利 用 環 境 実 態 調 査：
https://www8.cao.go.jp/youth/youth-harm/chousa/net-jittai_
list.html，内閣府（2018)．
2） 高 校 生 の ス マ ー ト フ ォ ン 利 用 実 態 調 査：https://mmdlabo.
jp/investigation/detail_1605.html，インテルセキュリティ×
MDD 研究所共同調査（2016）．
3） 総務省情報通信技術研究所「平成 29 年度情報メディアの利
用時間と情報行動に関する調査報告書調査」の公表：http://
www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01iicp01_02000073.html，
総務省（2018）．
4） 井上 仁，後藤浩士，永石尚也，望月秀樹，伊達卓二：大学における LINE@ の利用状況と今後の可能性，大学 ICT 推進協議会 2017 年度年次大会予稿集（2017）．
（2019 年 2 月 8 日受付）

や選択問題での解答の選択肢がどのように選ばれたかを把握するのは困難である．本環境に蓄積される

学習者① LINE@ を利用した自動応答システム
による学習環境の提供

学習者
学習者

学習者
①
学習システム分析システム教育機関② 学習者の学習状況の提供

教員

LRS

教育機関

（Learning
RecordStore）

③

研究者

大学

②

④

⑤

教材提供者

研究者

教材提供者
研究者

図 -5

教材提供者

企業

研究者

教材提供者

③ LINE@ を利用した自動応答システムによる学習環境の提供

教員④ 学習素材の提供と学習状況によるフィードバック⑤ 学習分析研究用のデータの提供

井上仁（正会員） jin@jinoue.com

情報通信技術を利用した教育学習環境の運用と研究に従事．2019 年
4 月から群馬大学数理データ科学教育研究センター准教授．教育システ
ム情報学会，日本教育工学会，人工知能学会，日本医療情報学会，日本医学教育学会，学習分析学会，イグ研会員．

本学習環境をめぐる人たちとの連携

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