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目次

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プログラム ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 4
口頭発表タイムテーブル ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 6
会場案内 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 8

3 月 4 日（土）
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ワークショップ（第1、2部会主催） ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 9
基調講演 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 17
特別講演 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 35
事例報告（第3部会主催） ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 83
企業プレゼンテーション ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 98

3 月 5 日（日）◆ 事例報告 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 99◆ UeLA＆JADE合同フォーラム（口頭発表） ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 119◆ 大学eラーニング協議会ニューズレター ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 149◆ 協賛企業 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 157

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プログラム3 月 4 日(土)開催方法：現地開催と Zoom のハイブリッド
午前の部
9：30～11：20

ワークショップ（第 1，2 部会主催）
第 1 部会 LTI による LMS の機能拡張（信州大学の活用事例）
第 2 部会 共通基盤教材の CBT 利用開始と利用方法
休憩（10 分）

11：30～12：00

UeLA 総会

午後の部
13：00～13：10

開催校挨拶
創価大学 学長 鈴木 将史氏

13：10～13：20

大学 e ラーニング協議会 会長挨拶
大学 e ラーニング協議会 会長 小松川 浩氏

13：20～14：10

基調講演
これからの質保証と学修成果の可視化
文部科学省高等教育局高等教育政策室課長補佐 高橋 浩太朗氏
休憩（10 分）

14：20～15：00

特別講演（1）
個別最適な「実践知」の育みを支援する HOSEI Hi-DX
法政大学 教育開発支援機構 教育開発・学習支援センター長
生命科学部教授 山本 兼由氏

15：00～15：40

特別講演（2）
予測不可能な時代の企業研修
社会人前期間に期待したい経験と企業連携事例
Avinton ジャパン株式会社 代表取締役 中瀬 幸子氏

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休憩（10 分）
15：50～16：50

事例報告（第 3 部会主催）
学修成果の可視化を可能とするデータ化とその先の活用
創価大学 小澤 潤氏
熊本大学 喜多 敏博氏

16：50～17：00

企業プレゼンテーション※随時、企業広告ビデオ配信

17：00～18：00

名刺交換会・意見交換会（現地参加のみ）

3 月 5 日(日)開催方法：現地開催と Zoom のハイブリッド
UeLA&JADE 合同フォーラム
9：30～10：30

事例報告
公立中学校での LMS の活用から
東松島市立鳴瀬未来中学校 木村 浩之氏
Google Classroom 活用事例報告
八王子市立第八小学校 特別支援教室担任 川上 尚司氏
休憩（10 分）

10：40～13：00

UeLA&JADE 合同フォーラム（口頭発表）各 25 分

5

口頭発表タイムテーブル
3 月 5 日（日）10:40~13:00
A 会場【中央教育棟・GLOBAL SQUARE 西棟 3 階 AW303】
B 会場【中央教育棟・GLOBAL SQUARE 東棟 3 階 AE351】（発表：18 分、質疑：4 分、交代等：3 分

計 25 分）＜A 会場 URL＞
https://us06web.zoom.us/j/86998397356?pwd=SnFZRzR1amxQdGVUVGRhdkJBcS9xQT09
ミーティング ID: 869 9839 7356 パスコード: 293173＜B 会場 URL＞
https://us06web.zoom.us/j/82878940088?pwd=ZG8rUUZzSTM4d3hyd1dUUEQrcmY2QT09
ミーティング ID: 828 7894 0088 パスコード: 153628

A 会場

B 会場

座長：大石 哲也（九州工業大学）

座長：山口 真之介（九州工業大学）

米満 潔（佐賀大学）

西 誠（金沢工業大学）

本多 俊一（ 公 立 千 歳 科 学 技 術 大 学 ）小川 健（専修大学）

A-1

B-1

10:45～11:10

10:45～11:10

大学間連携による数理・データサイエンス・

ルーブリックを用いた統計授業の理解度評価

AI 教育に関する CBT 教材の整備と運用の試み○本多 俊一（公立千歳科学技術大学）○西 誠（金沢工業大学）

浅井 学（創価大学）
上野 春毅（公立千歳科学技術大学）
小松川 浩（公立千歳科学技術大学）
斎藤 康夫（創価大学）
鈴木 一克（山梨大学）

6

A-2

B-2

11:10～11:35

11:10～11:35

LMS を活用した「ことばへの気づき」を育

対面マークシートの授業内テストとオンライてる日本語・英語共同学習教材の開発と実践

ンの授業内テストを使い分ける影響○早田 美保（愛媛大学）○小川 健（専修大学）

秋山 英治（愛媛大学）

A-3

B-3

11:35～12:00

11:35～12:00

チーム基盤型学習の準備確認テストを誰

非同期型の情報リテラシー講義における学生

でも簡単に作成・実施できる web ツーの学習活動についてルの開発○山口 真之介（九州工業大学）○木藤 聡一（北陸大学）

大西 淑雅（九州工業大学）

藤澤 卓也（三好製作所）
三好 幸司（三好製作所）－休憩(10 分間)－
A-4

B-4

12:10～12:35

12:10～12:35

九州工業大学における組織の意思決定のため

英語非専攻学習者の機械翻訳の利用実態に関の教学 IR システムの構築する調査○大石 哲也（九州工業大学）○南部 匡彦（四国大学）

福丸 浩史（九州工業大学）
林 朗弘（九州工業大学）
坂本 寛（九州工業大学）

A-5

B-5

12:35～13:00

12:35～13:00

佐賀大学版オンライン試験システムにおける機械翻訳によるオノマトペの日英表現対照比

不正行為抑止機能の改良

較と複言語教育における応用の可能性○米満 潔（佐賀大学）○内田 富男（明星大学）

古賀 崇朗（佐賀大学）

内田 景子（産業能率大学）

髙﨑 光浩（佐賀大学）
堀 良彰（佐賀大学）
山下 義行（佐賀大学）

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३‫ش‬ঞঋঝपणःथम ੯भઇ୘উটॢছ঒॑ੳ৒ख‫ؚ‬ഥਮ‫ڰ‬ফ২‫ق‬ফ২‫ك‬ऊैमৗञपૢ৷੦ຊঞঋঝुੳ৒ৌ଴
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特別講演（1）【中央教育棟・GLOBAL SQUARE 西棟 3 階 AW303】

個別最適な「実践知」の育みを支援する HOSEI Hi-DX

法政大学
教育開発支援機構 教育開発・学習支援センター長
生命科学部教授36

山本 兼由氏    uTJi_uTJ\¥i/A0

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特別講演（2）【中央教育棟・GLOBAL SQUARE 西棟 3 階 AW303】

予測不可能な時代の企業研修
社会人前期間に期待したい経験と企業連携事例

Avinton ジャパン株式会社
代表取締役

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中瀬 幸子氏6+ฅฉஅ୙஬ஙஐᙘ൘ᰆᖳ
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九州工業大学における組織の意思決定のための教学 IR システムの構築
大石 哲也*，福丸 浩史*，林 朗弘**，坂本 寛** 九州工業大学 教育高度化本部 学習教育センター** 九州工業大学 大学院情報工学研究院

Development of an IR System for Teaching and Learningfor Organizational Decision Making at Kyushu Institute ofTechnology
Tetsuya OISHI *, Hirofumi FUKUMARU *, Akihiro HAYASHI **, Hiroshi SAKAMOTO ** Learning and Teaching Center, Kyushu Institute of Technology** Graduate School of Computer Science and Systems Engineering
あらまし ‒九州工業大学・教育高度化本部・学習教育センターでは学修自己評価システムやコースポートフ
ォリオを介して学生や教員に学修の履歴や自己評価の振り返りができる仕組みを提供し定着させてきた．一方で，組織として意思決定をするための教学 （    ）は導入されておらず， 年度より本センターに新たに教学  支援グループを設置し，教学  を強化することとなった．本学では上記のシス
テムのほか，様々なシステムにおいてデータが蓄積されているが，それらのデータは管理の主体が異なることもあり統括的に活用する仕組みが整っていなかった．本学ではまずデータを結合して分析するための （    ）ツールの導入から開始し，教学  システムの構築に着手した．本稿ではまず  の概要について説明し， のあり方について解説する．続いて，本学において推し進めている教学  の仕組
みについて紹介し，最後に今後の展開について説明する．
キーワード ­教学 ，教学データ，意思決定，情報支援サイクル，可視化1 はじめに2 IR（Institutional Research）とは九州工業大学では  年度に紙ベースでの自己評価を開始し，  年度に情報工学部で  認

近年の  歳人口の減少の影響もあり，多くの高等教育機関において各々の機関を存続させるために （-12*232*.-#+&1&#0$)）が注目され，各機関において  の組織や機能を備えるようになった．
は決まった遂行の仕方が存在しないが，よくモデルとして採用される情報支援サイクル  という考え方がある．情報支援サイクルは以下の５つのフェーズを繰り返して組織の意思決定をサポートする一連の流れである．

定以降，自己評価を全学展開し，  年度には学
修自己評価システムの開発を始めた．  年度には正課外活動も記録できる & ポートフォリオを全学的に稼働させ，現在に至るまでシステムの改良を続けながら全学に定着させてきた．このように教学データが集められ個人にフィードバックする仕組みが存在している一方で，本学では組織として意思決定をするためのサポートの仕組みは存在しておらず， 年度より教学 （-12*232*.-#+&1&#0$)）の仕組みを強化すべく本学の学習教育センターに教学  支援グループを置くこととなった．
本稿では  の概要，本学における教学  について説明し，今後の展開について述べる．

 課題・ニーズの特定 データ収集・蓄積
 データ再構築・分析 データ報告 意思決定130

このサイクルは何かしらの意思決定をした後に再び課題・ニーズの特定のフェーズに戻り新たな意
思決定に繋げることを意味する．これらのフェーズの内，「データ収集・蓄積」，「データ再構築・分析」，「データ報告」が  実務者の業務であり，「課題・ニーズの特定」，「意思決定」は組織を動かす大学執行部等の業務である． はステークホルダーの意
思決定をサポートするための仕組みであるが，特に教育データを扱った意思決定をする場合を教学 と呼ぶことがある．
上記により， 実務者はデータを扱うことが主たる業務であることがわかるが，ここにデータ管理を含まないことが多い．データ管理はデータが発生する業務に依存しており，それらの業務はそれぞれの業務に特有のデータの扱い方があることから，
実務者は管理には関わらずにデータを提供してもステムの機能を実現した．
  ツールを利用して結合されたデータを，統計解析ソフト  を用いて半自動的に可視化する仕組みを導入した．執筆時には教学  の観点から成績分布や退学状況の半自動的な可視化を実現し，組織としての意思決定に資する情報を提供している．

データ収集・蓄積

 ツールの導入の検討を進める．

参考文献

データ再構築・分析

データレイクに集められたデータを  （520#$2
0#-1'.0, .#%）ツールを用いて結合し，データ報
告のために分析しやすいように再構築する．この時，分析しやすくなったデータをデータウエアハウスと呼ばれるシステムに格納する． の経験が浅い
場合，データ再構築の部分に関心がない傾向がある
が，特にデータ再構築に利用する   ツールにつ

 

 

データ報告

データウエアハウスに蓄えられたデータを用いて必要に応じてグラフ等で可視化して意思決定者に対して報告する．多角的に可視化するためにデー
タウエアハウスに格納するデータは様々な要素を 

含む必要がある．報告のリアルタイム性を上げ，データの可視化を効率化するために （31*-&11-2&++*(&-$&）ツールを導入することもある．

坂本 寛，福丸 浩史，宮浦 崇，西野 和典，
林 朗弘：8& ポートフォリオによる学修成果の可視化の事例報告­教育の内部質保証の確立と多様な教育機関によるコンソーシアム形成 

いては  の経験が長くなるほど，その重要性が増す傾向があることがわかっている．
2.3

4 まとめと今後の展開
本稿では  の概要と九州工業大学における教学 の状況について説明した．本学における教学 は発展途上にあり，試行錯誤で教学  システムの構築を進めている．今後はデータレイクの構築に着手し，他大学による  の事例を参考にしつつ，本学の状況を考慮して，データウエアハウスおよび高等教育機関に存在するデータを分類すると，テ
キストなどの非構造化データと数値等で表現される構造化データが存在している．これらのうち各担当部署が管理している構造化データを ! 等のファイルやデータベースを直接参照するなどしてデータレイクと呼ばれるシステムにデータを収集して蓄積する．
2.2

九州工業大学では，まず，  節で述べた   ツールを導入し，学内に存在する教学データを結合して分析しやすい形にすることから開始した．  節
で述べたデータレイクを用いたデータ収集・蓄積や，
 節で述べたデータウエアハウスを用いて再構築したデータを格納する仕組みがあるのが理想であるが，本学では   ツールが稼働しているサーバにこれらの機能を包含することで当面の教学  シ

らうだけに留める．
以下， 実務者の関わる業務について説明する．

2.1

3 九州工業大学における教学 IR­9 大学 & 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  （  ）.4#0% 編， 大学評価・学位授与機構 
研究会 訳：8 実践ハンドブック9（  ）相生 芳晴，井芹 俊太郎，今井 匠太朗，大石
哲也，岡田 佐織，近藤 伸彦，杉原 亨，田尻
慎太郎，椿本 弥生，西山 慶太，松田 岳士，森 雅生：8データの収集9，大学  標準ガイドブック，日本  協会，//  （  ）&2136#*1)*：8")#2*12)&11&-2*#+300*$3+3,
'.0*-#/#-9 2)-2&0-#2*.-#+.-'&0&-$&.-#2#$*&-$&#-%-12*232*.-#+&1&#0$)
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Kiyoshi YONEMISTU*, Takaaki KOGA*, Mitsuhiro TAKASAKI*, Yoshiaki HORI**,
Yoshiyuki YAMASHITA** Saga University Organization for General Education** Saga University Computer and Network Center͍ΔΉ͢ t ࠦծ୉ָͲͺɾ2021 ೧ౕ઴ָ‫غ‬ͶϔϧΤδΝϓϩηέϨʖϱͪ͢য়ସͲ͹ण‫ݩ‬͹‫ک‬੏Ώαϒʖ&Ϙʖηφ͹‫ࢯے‬ɾϏλαϱ͹ΩϟϧͶΓΖण‫ݩ‬஦͹ָਫ਼͹੫ࢯժࡳӪ͵ʹɾण‫ݩ‬Ͷ͕͜Ζ෈ਜ਼ߨҟ͹ཊࢯ͕Γ;ਬఈΝ໪దͳͤΖn෈ਜ਼ߨҟཊࢯ‫ؽ‬೵|Νࣰૹͪ͢ʰࠦծ୉ָ൝Ψϱϧ΢ϱࢾ‫ݩ‬εητϞʱΝ֋൅ͪ͢ɿ
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2.1

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132

2.2

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3.1

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ճ۟यࢩ෨, March 2022

(2)

MoodleʁnMoodle - Open-source learning platform|
https://moodle.org/ʤaccessed 2023.1.18ʥ

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Asynchronous Information Literacy Lecture
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Shinbnosuke Yamaguchi, Hideki Kondo, Yoshimasa
Ohnishi, Kazunori Nishinoɾ|Analysis of Student
Activities in Blended Information Literacy
Lectures|ɾ9th International Congress on Advanced
Applied Informatics (IIAI-AAI)ɾpp228-233ɾ2020ɿࢃ޳ਇ೯ղɾۛ౽ऴधɾෳ‫࢛ߔ؛‬ɾ୉੤ॖկɾ
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Pages 7, 2022.
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DX 時 代の人材育成を加速し、スキルを証明する

オープンバッジ「 学 歴 」から「 学 習 歴 」が 重 視され る時 代 。
何 を 学 び 、どのような スキル の 習 得と資 格 を 保 有して いる人 材 か
オープ ンバッジの 導入で、資 格 やスキル を可 視 化し 、人 材 育 成 の 加 速と活 用を 促 進 する革 新 的 なソリューション

資格・保有スキルのデジタルバッジであるオープンバッジによって、明示・可視化 を 実現
学習やスキル習得の学習歴・資格・スキルを一目瞭然にします

学 習 成 果 やスキルを 可 視 化 するバッジ 取 得 は 、

モチベーションアップへ 受講者のモチベーションをアップします
受領者は学習成果をSNS、メールの署名などで簡単に共有し、スキルバッジ で アピールを示すことができます

可視化され シェア されるバッジがシェアされることで、高い宣伝力と波及効

バッジの高い 波及効果

（2020年時点で4330万個発行）

世界技術標準規格 と改ざんされない確かな証明
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果を生み出します

オープンバッジの世 界標 準規 格認 定を受けた
プラットホームによる容易な管理と拡張性に加え、ブロックチェーン技術により改ざんをも防止します