Vol.64

CON T E N T S【コラム】産学連携による STEM 教材の開発とアジアでの展開… 佐藤 雅一【解説】情報を専門としない学部・学科における情報科学教育，統計科学教育の現状と今後の展開… 石井 一夫【解説】ユーザ中心のアプリケーション開発を学ぶ実践的教育カリキュラム… 木塚 あゆみ

COLUMN
基応
専般

産学連携による STEM 教材の開発とアジアでの展開“STEM”，最近日本の産業界や教育分野でも聞かれるようになった言葉である． 世界では，STEM 教育が，教育の新潮流として注目されている．STEM とは，Science（科学），Technology（技術），Engineering（工学），Mathematics（数学）の頭文字をとった，科学技術・情報社会を支える主要学問分野の枠組みを表す言葉である．世界では，STEM 分野を生活や社会との結びつきを意識しながら学ぶ「STEM 教育」が注目されており，すでにアメリカやカナダ，イギリス，オーストラリアでは，初等教育段階から STEM の基礎科目の上に，生徒の自主性を重視し，科学技術の世界を，実験やモノづくりといったハンズオン活動を通して学習するプログラムの整備を進めている．埼玉大学研究機構プロジェクト研究センター「STEM 教育研究センター」では，同大教育学部野村泰朗准教授が中心となって，日本の学校教育において 20 年以上積み重ねてきた総合学習の考え方に基づく日本版 STEM 教育の内容の方法について研究開発が行われている．21 世紀型学力として求められる主体的な問題解決力を育むために，ただ STEM 分野を強調するだけでなく，相互の関連性を重視し，実際の問題解決においてさまざまな学問分野の知識を組み合わせて活用できる力の育成を目指す点が特徴である．さらに同センターでは，文房具のようにロボット技術を問題解決の要素として小学生から用いることができることを目指した「STEM Du☆1教材」を開発し，日本の小中学校においてプログラミングとモノづくりを通した総合学習の実践を数多く手がけている．この教材は，実際に手を使ってモノづくりをし，楽しみながら STEM 分野を学ぶことを目的としたもので，テーマや活動場面に応じて，核となる小学生からプログラミングできるマイクロコントローラと，理科教材で使う豆電球やモータ，種々のブロックや高度なセンサまで自由な組合せができる．たとえば，ブロック教材と組み合わせて，ロボットを組み立て，そのロボットを動かすためのプログラミングを通して，実世界にて動作させる経験を通した学びが可能となる．同センターは，6 年ほど前から（株）ラーニングシステムと産学共同研究として，研究成果として開発されたカリキュラムを，理工系教育が盛んなインドに働きかけ，カルナータカ州の私立小学校での導入をきっかけに，「STEM-Robotics 教育カリキュラム」としてインドの教育システムに合わせてカスタマイズを行ってきた．2016 年度からカルナータカ州の公立学校へ本格的に導入されたのを始め．ほかにスリランカ，タイ，中国など南・東南アジアの国々の学校で活用され高い評価を得ている．今後も日本発の教材としてより良いものを開発し，展開していきたい．
佐藤 雅一（コース（株））☆1

STEM Du は STEM eDucation から名付けられた教材コンセプトの総称．詳細は，野村泰朗・長谷川淳・佐藤雅一（2014）「STEM Du：STEM 教育に適した自律型ロボット教材の要求分析」, SI2014. を参照のこと．現在，埼玉大学 STEM 教育研究センターと連携し，STEM Du 教材を用いた日本版 STEM 教育カリキュラムの普及は（株）SCCIP JAPAN が行い，同教材の国内外への販売をコース（株）が行っている．
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.57 No.11 Nov. 20161137

ARTICLE

情報を専門としない学部・学科における情報科学教育，統計科学教育の現状と今後の展開

基 応専 般─ 2015 年度優秀教育賞における取り組みを踏まえて─
石井一夫
東京農工大学

文部科学省の特別経費による支援を受け 2011 年

心や意欲が必ずしも高くない．

度から 2015 年度まで，東京農工大学において「農このため，これらの学生にとって身近な話題と学系ゲノム科学領域における実践的先端研究人材育

して情報科学，統計科学教育を捉え，自分の将来

1）成プログラム」が実施された ．筆者はこの人材育的な技能に必要であるという認識をどう持っても成プログラムにおいて，主に情報科学，統計科学教らうかということから人材育成は始まる．これは，育に関する実践活動を担当し，その成果に関して，ほかの多くの学部や世間一般の人に関しても共通

2016 年 6 月に本会 2015 年度優秀教育賞を授与さする課題でもある．

れた．本稿では，これらの人材育成活動に関する総括と，情報科学を専門としない学部，学科における情報科学，統計科学に関する今後の教育について考

情報科学，統計科学の楽しさとは情報科学や統計科学を専門としない人に理解し察する．てもらい，しっかりと学んでもらうには，その重情報科学を専門としない学部・学科におけるデータサイエンス教育の展開

要性をきちんと認識してもらうこと，それを実感

近年，ビッグデータ，人工知能，データマイニ

めには，その内容を身近な話題に転換する．

として感じてもらうことが重要だと思う．そのた

ング，機械学習などデータサイエンスに関する話

生命科学系学部では，生物科学的な実験データ題がメディアに登場することも多い．書店でも統の解釈になるが，それが病気の診断であったり，計科学を含むその関連書籍が山積みになっており，農産物の生育予測や，環境アセスメントであったセミナ，勉強会も盛況となっている．筆者の所属りする．これらから何らかの定量的，定性的知識する農学部，あるいは医学部，薬学部など情報科を抽出するために情報科学や統計科学が活躍する学を専門としていない学部においてもその必要性が，途中の行程をブラックボックスにしてしまい，は増している．データ分析やその基礎となるプロ結果の解釈のみに終始することも多い．その段階

グラミング，アルゴリズム，データベース，統計で，情報科学や統計科学と生命科学系の学生との科学を学習していない環境におけるデータサイエ乖離が起こる．これをブラックボックスとさせず，ンス教育について今回の経験から考察したい．

きちんと把握させるかがポイントになる．ブラッ

情報処理を専門としない学部・学科では，大学クボックスになりがちな部分は，アルゴリズムと院生などの教育に関しては，統計学や情報科学にコーディングである．実のところ，このアルゴリ

ついての背景は白紙の状態からスタートしなけれズムとコーディングの部分が，データ分析で一番ばいけない．また，統計学や情報科学に関する関楽しい部分だ．しかも，その部分は，教科書では，-【解説】情報を専門としない学部・学科における情報科学教育，統計科学教育の現状と今後の展開 -1138

情報処理 Vol.57 No.11 Nov. 2016

数式とソースコードで表現され，専門外の学生に係数β0 とβ1 を求めることが，ロジスティック回は読み飛ばされる可能性が一番高い．

帰分析だ．これを，以下のように対数をはずし，ここでは，このような数式を身近な話題に転換p(x) を求める．

する例として，分かりにくい理論の 1 つとして認p (x)識されているロジスティック回帰分析の説明を試

1 − p (x)みる．少し下品なネタであるが，アルゴリズムの楽しさを知る一例としてご容赦いただきたい．

p (x) =とても可愛い女性がいて，その女性を口説き落

β +β1x=e 0

β +β1xe 0

β +β1x1+ e 0としたいとする．実際に，口説いたところ，10 回y 軸を p(x) に，x 軸を x に，それぞれプロットすれたとする．そうすると，成功した回数 3 回を失ると以下のようなシグモイド曲線が得られる．

をとる．これを y 軸にとり，x 軸にはデートの回フォートをとるようなグラフを作成する．これが0.2

ロジスティック回帰分析だ．デートと電話とプレ

0.0

数 や， 電 話 の 回 数， プ レ ゼ ン ト の 回 数 な ど の エ0.8

この値を数値的に処理しやすくするために対数0.6大きいほど，口説きやすいということになる．

0.4

敗した回数 7 回で割った値，その値が大きければ1.0アタックして，3 回口説くことに成功し，7 回フラゼントの回数から女性を口説き落とす確率を予測することを考えよう．

-4-2024

なお，計算上は口説き落とした回数をフラれた回口説き落とした回数を，フラれた回数で割った数で割り，その対数を y 軸にすれば，単なる回帰値を「オッズ」という．競馬場でウロウロしている分析になる．あとは y= β0+β1 x の係数β0 とβ1 をオヤジからすると，「オッズ」といえば当たり馬券求めればよい．x が，デートの回数や，電話の回数，の枚数を，ハズレ馬券の枚数で割った値のことだ．

プレゼントの回数などの複数の変数（多変量）にな

この値が小されば賭け金の戻りが大きくなる．こる場合は，これをベクトル X=(x1 ,⋯ , x n ) に変換の値の対数をとった値を y とし，これに払ったエして計算すればよい．数式で表現すると以下のよ

フォートを x とする．この口説き落とした回数をTうになる．ここで β=( β1 ,⋯ ,βn ) は係数ベクトフラれた回数で割り，その対数をとることを「ロルである．

ジット変換」という．これを数式で書くと以下のようになる．
⎛ p ( x ) ⎞⎟⎜⎟⎟ = β + β xlog ⎜⎜01⎜⎝ 1 − p ( x )⎟⎟⎠

左辺のカッコの中の分子 p(x) が口説き落とした確率，分母 1-p(x) はフラれた確率であるが，両方の確率とも，それぞれの回数を試行回数で割っているので，この値を求める場合には口説き落とT⎛ p ( X) ⎞⎟⎜⎟⎟ = β + β x + β x +…+ β xlog ⎜⎜0
1 12 2n n⎜⎝ 1 − p ( X)⎟⎟⎠n= β0 + ∑ βi xi = β0 + βT Xi=1p ( X)

1 − p ( X)p ( X) =β +βT X=e 0

β +βT Xe 0

β +βT X

1+ e 0

した回数を，フラれた回数で割るだけでよい．
左 辺 を y と し， 右 辺 の 回 帰 式 y= β0+β1 x の

このように，数式を身近な話題に置き換えれば，情報処理 Vol.57 No.11 Nov. 20161139

やっていることはとてもやさしいことが理解できる．その内容を読み飛ばしたのではもったいない．
機械学習やデータマイニングで表現されているアルゴリズムの難度は，大抵はその程度だ．少しの努力で世界が開けてくる．もしかすると，女性を口説き落とすための法則（数式モデル）を発見できるチャンスを逃してしまうかもしれない．ブラックボックスにすることで失われるものはあまりに大きい．

生命科学分野の学部・学科の課題

図 -1

人材育成プログラムによるパソコン実習風景

生 命 科 学 分 野 で は， 次 世 代 シ ー ケ ン サ の 普 及に よ り， ゲ ノ ム レ ベ ル の 大 量 デ ー タ が 実 験 現 場

残念ながら，教育現場では，特に，情報科学を専に 持 ち 込 ま れ る 機 会 が 増 え， イ ン タ ー ネ ッ ト や門としない学部，学科においては，長期にわたっICT を駆使した機器やそれらからの出力データてこれらの教育はなされておらず，カリキュラムが 蓄 積 し て い る こ と か ら， こ れ ら の デ ー タ を 処的にも，教育人材的にも課題は大きいと考える．

理 し た り， 分 析 し た り す る と い う 要 請 が 増 え ている．これらの変化があまりに急であるために，
関 連 学 部 で の 人 材 育 成 に 関 す る 理 解 は 必 ずし も進んでいない．

農学系ゲノム科学人材育成プログラムの概要
東京農工大学の「農学系ゲノム科学人材育成プロ

数 式 や コ ー ド を 駆 使 す る こ と に 対 す る アレ ルグラム」では，ゲノム科学をテーマとする大学院ギーのようなものは根強くあり，実際に行われて生から研究課題を募集し，採択された課題についい る 教 育 も 表 面 的 な も の に な り や す い． 数 式 やて，その研究に関する個別指導を行い，採択者にコードを駆使し，自分でプログラミングを行ってよる成果報告会などを実施した

データ分析を行うようにならないと，なかなか実おいて，高度なプログラミングや統計解析につい感としても，実践的に有意義なものにならない．ての指導を行った（図 -1 参照）．ゲノム情報としてデータ分析に必要な知識・技能としては，次のは，次世代シーケンサからは数千万エントリのゲ

1）．ゲノム解析に項目が挙げられる．

ノム配列データが産生され，これを処理するため（1）微積分，線形代数など統計学に登場する基本的に，自然言語処理を含むテキスト処理，データベース，集計，数値計算などを行った．

数学の理解（2）古典的な統計学，ベイズ統計学，機械学習，人工知能などの概要理解2011 ～ 2015 年度までに延べ 289 名の応募者から245 名の研究課題を採択して個別指導と 50 件を超す

（3）SQL などデータベースの理解と操作セミナ，講習会を実施した．その結果，120 件を超（4）Perl, Python, Ruby，シェルスクリプトなどのす学会発表，9 件の学会賞などの受賞，13 件の論文，基本的なスクリプト言語や R や Matlab，SAS6 件の特許出願などの成果があった（表 -1 参照）．などドメイン固有言語（DSL）や専用ソフトの精通と駆使（5）ゲノム科学や医療統計，農業 IT など専門分野へ展開できる知識

データサイエンス教育とその実践に関する課題
実 施 し た ゲ ノ ム 科 学 人 材 育 成 プ ロ グ ラ ム は，-【解説】情報を専門としない学部・学科における情報科学教育，統計科学教育の現状と今後の展開 -1140

情報処理 Vol.57 No.11 Nov. 2016

2011

2012

2013

2014

2015

合計

セミナ，講習会など

1312

179556

学会発表

72532

4117122受賞

105219

原著論文

10453

13書籍，総説，報告書

121311330

外部での講演（招待講演など）

24812430

海外国際学会での招待講演

000303

新聞，雑誌，Web そのほかの記事

8101614250

特許出願

011226

表 -1

ゲノム科学人材育成プログラム（2011 〜 2015 年度）の成果一覧

数値的には成功だと思われるが，課題も残った．

資金的な支援などはなく後継カリキュラムなどを

3 カ月単位の個別指導やセミナであるため，学生設置するメドは残念ながら立っていない．その意にじっくり基礎からプログラミングや統計学など

味 で は， デ ー タ 分 析 教 育 が こ の 分 野 で 根 付 い ての演習や指導を実施する系統的な教育は行いがた

い く に は い ま だ に 道 は 険 し い． 個 人 的 に は， 本い．残念ながら，プログラミングやアルゴリズム会 IT フォーラム「ビッグデータ活用実務フォーラを深く学ぶ時間はとても取れず，得られた結果のム」などの協力もあり，勉強会「マシンラーニング解釈に終始しがちであった．その結果，採択されのら猫勉強会」を開始して努力を継続しているた学生で，自分でコーディングをし，アルゴリズ

月に 1 回有志で勉強会を実施しており，30 名近ムを実装してデータ分析を行えるレベルまで達し

くの参加者を得て，最新の機械学習や人工知能のた学生は本当に少ない．

情報交換を行っている．

データ分析や，情報科学，統計科学の重要性を2）．

にくい．やはり，個別指導やセミナではなくきち

参考文献
1） 石井一夫：農学系ゲノム科学領域における情報科学・統計科学教育の取り組み，情報処理，Vol.55, No.5, pp.500-503 (May2014).
2） マシンラーニングのら猫勉強会，https://machinelearning.
doorkeeper.jp/

んとしたカリキュラムを組み，数学やプログラミ（2016 年 8 月 29 日受付）

認識するまでには至るものの，実際にデータ分析を行う研究者を育てるというレベルまでは到達しングをしっかり学び 1 ～ 2 年じっくりとトレーニングを積まないとなかなか人材は育ちにくい．テ
キストや自習書も最近はいろいろ出てきているが，まだまだ不足している．
石井一夫（正会員） kishii@cc.tuat.ac.jp

今後の在り方農学系ゲノム科学人材育成プログラムは，一定の成果を上げ 2015 年度で終了したが，その後の東京農工大学特任教授．数理モデリング，予測分析，データマイニング，機械学習，計算機統計学，ビッグデータなどを専門とする．徳
島大学大学院医学研究科博士課程修了．フランス国立遺伝子多型解析センター，ノースウエスタン大学 Feinberg 医学部などを経て現職．日
本技術士会フェロー，APEC エンジニア，IPEA 国際エンジニア．

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1141

ARTICLE

ユーザ中心のアプリケーション開発を学ぶ実践的教育カリキュラム

基 応専 般─ ISECON2015 優秀賞を受賞して─木塚あゆみ
公立はこだて未来大学

このたび，本会の情報システム教育委員会主催のがら教育成果や評価方法について考察する機会が情報システム教育コンテスト 2015（ISECON2015）

あると感じ，1 年後 ISECON2015 に再挑戦した．

において，優秀賞をいただいた．本稿では木塚あゆ
み，伊藤恵，岡本誠，安井重哉，大場みち子による受賞タイトル「ユーザ中心のアプリケーション開発を学ぶ実践的教育カリキュラム」について解説する．

新しい高度 ICT 人材育成教育
本学の enPiT で育成する人材像は仕事や生活のさまざまな場面で ICT 技術を利活用して，自ら問題解決に取り組める人材である．例を挙げると，

ISECON 応募の経緯

専門的 ICT スキルや産業事例を横展開できるシス

現在，公立はこだて未来大学では 2012 年に始テムエンジニアや，多様なメンバ構成のプロジェまった文部科学省の情報技術人材育成事業「分野・クトマネージャ／デザイナ／ディレクタ，組織内地域を越えた実践的情報教育協働ネットワーク（通の経営層とイノベーション層のコミュニケータな称 enPiT）」の一環で，ユーザ中心設計で用いる問どである．

題発見─解決手法などのデザイン手法を取り入れた新しい高度 ICT 人材育成教育を行っている．

新しい高度 ICT 人材に必要なスキルとは何か．
我 々 は 2 つ の ス キ ル を 定 義 し た．1 つ 目 は 問 題

実践的な人材育成教育では受講生が既存の技術を発見し，解決策を構想するための（A）ユーザ中や手法を学ぶだけではなく，それを実際に活用で心設計のスキル．2 つ目は，多様な人材混成チーきるようになるのが重要である．特に我々の教育

ムでアプリケーション開発を実行するための（B）

方針としては，状況に合った最適な解法を教えるチーム開発スキルである．（A）は知識や技術力をのではなく，試行錯誤を通して自ら発見したり改含む個人の総合的なスキルであるのに対し，（B）善したりできるようになることを目指している．

は そ れ を 実 践 す る と き に 必 要 と な る 基 本 的なコ

そのため現場での体験を通して自ら気付くためのミュニケーションのスキルである．つまり相補的手がかりを散りばめた授業を設計している．実際にかかわる 2 つのスキルが必要であり，これらをに我々の設計したカリキュラムを修了した受講生身に付けてもらいたいと考えている．

は確かに実践的なスキルを身に付けていると感じるが，それを評価する方法が定まっていない．そこで，ISECON という教育コンテストを利用しよユーザ中心設計うと考えた．ISECON2014 に初めて応募したとき受講生に学んでもらう問題発見─解決手法としの経験から，プレゼンを通じて専門家と対話しなてユーザ中心設計（User Centered Design）の手-【解説】ユーザ中心のアプリケーション開発を学ぶ実践的教育カリキュラム -1142

情報処理 Vol.57 No.11 Nov. 2016

法を取り入れている．ユーザ中心設計とは，ユー

メタ学習

ザのニーズや要求を捉えて設計を行う考え方であ・知識学習とスキル学習をつなぎ，拡張する・学習を振り返り，その背景にある文脈や意図を俯瞰的な視点で理解・次の学習へつながるり，新しい高度 ICT 人材育成に適用できる．ユー
ザ中心設計では，まず現場を観察しユーザに共感することで問題を発見，そこから問題を分析・定義し，解決策を発想・構想する．サービスやプロダクトをプロトタイピングによってかたちに表し，使えるかどうかを体験的に評価する．この工程の部分あるいは全体を繰り返すことで，ユーザ中心設計を実現する．近年注目されているデザイン思考（Design Thinking）もこの手法に近い考え方であ

知識学習

スキル学習
・暗黙知的な学び
・実際に現場で技能を実行できるようにするための訓練

・形式知的な学び・学習者が体験していない
先人の知恵を知識として知る

図 -1

人材育成教育の 3 つの性質

時期

正式な科目名通称

性質の別

選択科目（知識獲得）
前期

ICT デザイン通論

─

知識学習

る．これらの手法を教育に取り入れている大学も自習─

知識学習増えている．

e-learning を用いた基礎知
識習得

必修科目（スキル獲得）
デザインワークショップ

知識 &スキル学習

ファシリテーション演習

知識 &スキル学習

ミニ PBL

知識 &スキル学習

後期
PBL 型システム開発演習（3 カ月）

分散 PBL

スキル学習 &メタ学習

1日

enPiT 全体振り返り

メタ学習

本教育では実社会のユーザの問題に着目し，アプリケーション開発による問題解決を目指す．アプ
リケーションとは，具体的にはモバイル端末や PCで操作するアプリケーションソフトウェアで，いわゆる Web アプリケーションだけはなくネイティブアプリケーション，モバイル端末上の「アプリ」を含んだものを指す．アプリケーションと連携した IoT（Internet of Things）デバイスも開発対象に含む．

本教育手法の特徴

夏季
（1 週）

前半
ビジネスサービ 4 日間
スデザイン実践 後半
1 日間

夏季
（1 週）

ビジネスアプリケーション
開発基礎演習

表 -1─

カリキュラムを構成する 5 科目

学の大学院生，2014 年度からは室蘭工業大学と同志社大学の大学院生も加わった．

この教育は 2013 年度から enPiT の枠組みで実施している．enPiT 事業は 2016 年度まで続くが，❏❏教育の枠組み

今回の報告は ISECON2015 応募時に終了してい実践的なスキルを持った人材を育成するためにた 2013 年度と 2014 年度分の教育を対象とする．

PBL という教育スタイルを取り入れている．本取本教育の特徴は，複数大学の学生が参加するこり組みでは受講生がチームで問題発見─解決に取と，その学生が混成チームで課題に取り組み，そり組むというスタイルを指す．ただ問題発見─解の チ ー ム で 分 散 型 の 開 発 PBL（Project-Based

決の手法を学ぶだけではなく，現場での体験を通Learning）を行うことである．社会に出て問題解決して問題発見─解決のやり方を発見していくには，に取り組むことになれば，多様な専門家がかかわ

図 - 1 のような 3 つの性質の学習（知識学習，スキる機会が増える．フィールドが地理的な広がりをル学習，メタ学習）を含んだカリキュラムを構成す持つこともあり，遠隔地から参加する分散開発のべきだと考えている．この考えに基づき設計した機会が増えることも考えられるため，プロジェク

1 年間で修了するカリキュラムを表 -1 に示す（科トを分散的に実施することが必要である．

目名が長いため以降は通称で呼ぶ）．

実際に参加した受講生は，公立はこだて未来大カリキュラムは 2 つの選択科目と 3 つの必修科学の大学院生のほか，2013 年度においては会津大目からなる．この教育の対象者は，基本的な ICT

情報処理 Vol.57 No.11 Nov. 20161143

デザインワークショップ

新しい高度 ICT 人材に必要な 3 スキル（A）

ユーザ中心設計のスキル

ビジネスサービスを設計する上での基礎や人間中心のデザインの考え方とその設計方法をワークショップ形式で体験しながら理解する．
ユーザにとって本当に価値あるものをチームで提案する．
● 2013 年度テーマ：「新しい銭湯スタイル」● 2014 年度テーマ：「新しい市電のサービスデザイン」（B）-①

チームワーク
構築スキル

（B）
-②

分散開発スキルスキルに対応した授業
デザイン
ワークショップ

ファシリテーション
演習

ミニ PBL

分散 PBL

スケッチ（観察）の練習

現場の観察

多様なアイディア出しアイディアの表現

実施順（1 年間）

図 -2

スキルと授業との対応の知識やスキルを持つ大学院生および社会人を想定している．そのため前提知識やスキルを問う受講審査基準☆1を設けた．この基準に満たない受講生やもっと学びたい受講生が，足りない知識やスキルを補うのが選択科目で，enPiT 修了条件となり学習のコアとなるスキル学習を含むのが必修科目である．毎年このカリキュラムを実践しながら，授業構成や内容を改善している．ファシリテー
ション演習は 2014 年度から採用した科目である．
最終的にこの構成になったが初年度は別の演習を行っていた．

❏❏スキル獲得の目標と授業設計
新しい高度 ICT 人材に必要なスキルとして先に（A）ユーザ中心設計のスキルと（B）チーム開発スキルを挙げた．
（B）のスキルをさらに細かく分けると，プロジェクトを円滑に遂行するための（B）- ①チー
ムワーク構築スキルと，遠隔地のメンバと一緒にプロジェクトを円滑に遂行するための（B）- ②分

ファシリテーション演習
ファシリテーションの考え方やコンセンサスを導くスキルを，座学と個人・グループ演習を体験しながら学ぶ．チームの相乗効果を発揮させ生産性を向上するための具体的なスキルやツールを習得する．
ミニ PBL
ビジネスアプリケーション開発のための基礎を学ぶ．チームを編成し，開発環境の構築から開発プロセス，チームマネジメントなど，ビジネスアプリケーション開発を一通り体験的に学習する．
● 2013 年度テーマ：「大学の物品管理システム」● 2014 年度テーマ：「自分が使いたくなるアプリ」
遠隔スクライバー

遠隔 TV 会議

シビアなタイムマネジメントと情報共有

ソースコードの共有，バージョン管理など

Web 共有サービスの利用

遠隔 開発

分散 PBL
これまでに学んだことを使って，テーマに沿ったアプリケーションを開発する．他大学との混成チームでチケット駆動型の分散開発を行う．
ユーザと対話しながら 3 カ月間で開発（毎週デモ発表）する．
● 2013 年度テーマ：「自分が使いたくなるアプリ」● 2014 年度テーマ：「自分と異なる世代のユーザに何らかの価値をもたらすアプリ」

表 -2

授業内容

散開発スキルに分けられる．これらのスキルに対応する授業を図 -2 に示す．夏季に実施する科目で一通りのスキルを学び，後期の分散 PBL で身に付けたスキルを使い問題発見─解決を実践する．
具体的な科目の内容は表 -2 に示す．
☆1

大まかに次のいずれかが当てはまれば，基準を満たしたものと判断している：情報処理技術者試験に合格している／プログラミングの知識が一定以上ある／ソフトウェア開発に関する基礎知識や情報技術の動向に関する知識がある．

教育成果の評価
目的の人材が育成できたかどうかを明らかにするため，授業ごとの成果物や評価アンケート，振り返りの結果など，複数の指標を用いた．結果の一部を次に示す．
（A）ユーザ中心設計のスキルが身に付いたこと-【解説】ユーザ中心のアプリケーション開発を学ぶ実践的教育カリキュラム -1144

情報処理 Vol.57 No.11 Nov. 2016

（A）ユーザ中心設計のスキル に関する学びは 16 人中 2 人（12.5%）だったのに対し，2014 年●普段行わない現地調査を行ってとても良かったと思う．研究ではユーザの視点を考えないでやっていたことに改めて気がついた．
●見たものをスケッチしそこから気づくこと，問題を発見する手法，アイディアを視覚化することを初めて行った．このことから，見たものを映像で捉えることを意識するようになったと感じた．
●ユーザ調査の大事さに気づいた．想定ユーザの調査をしっかりしな
いと，後々ブレることが多いと思った．

度は 23 人中ドロップアウトなしであった．また（B）チーム開発スキル に関する学びかった．2014 年度からファシリテーション演習を●みんなで意見を出し合うことで新しい考えが出てきて提案に深みが出ることが分かった．
●こんな狭い大学にいるのにものづくりのプロセスが領域によって違うことを体感した．
●他大学と混ざったチームで良かった．違う大学だからこそ新たな視点で物事を見られることもある．
●他大学との遠隔開発という経験自体がとても貴重なもので，注意や留意すべき点が多数発見できた．

表 -3

2014 年度は開発に使用したチケット管理ツールのチケット総数や，メンバの Skype での発言回数も優位に増加し，チーム開発が活発だったことが分開始したり分散 PBL のテーマを変更したりした効果があったと考えられる．表 -3 の振り返り結果を見ても，分散開発の難しさを実感しながらも工夫し，ノウハウを得ていたことが分かる．

アンケートと振り返りの自由記述から抜粋

を 数 値 化 す る こ と は 難 し い． そ こ で 最 後 の 実 践さらなる教育の改善に向けて科目である分散 PBL の成果物を分析したところ，これまで，新しい高度 ICT 人材育成教育を実施

ユーザ中心設計を実践しているチームがいくつかしながら改善することで，徐々に受講生に合ったあった．たとえば保育園の写真共有アプリを開発教育手法や教育目標が明らかになってきた．教育

したチームである．このチームは保育園スタッフ

成果の評価方法についてはまだ試行錯誤中であるの表に現れない要望を汲みとり，ユーザの利害関が開発プロセスの評価やコミュニケーションの影係者の利益にも着目してアプリケーション開発を響，思考プロセスを丁寧に分析することが教育設した．また評価アンケートと全科目終了後の振り計・改善につながると感じている．

返り結果（表 -3）を見ると，ユーザ中心設計に関する学びがあったことが窺える．
（B）チーム開発スキルの評価として，分散 PBLの チ ー ム マ ネ ジ メ ン ト に 着 目 し た． 発 表 会 ま でにドロップアウトした受講生の数は，2013 年度（2016 年 7 月 31 日受付）
木塚あゆみ（正会員） kizuka@fun.ac.jp
公立はこだて未来大学システム情報科学部特任助教．岡山県立大学
デザイン学部助手，フリーランスでのデザインとシステム開発を経て，現職に至る．デザイン× ICT の学びの場づくりと体験型コンテンツ開発に取り組む．

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