Vol.110

CON T E N T S【コラム】CC2020 プロジェクトと情報系カリキュラムについて…高田 眞吾【解説】脳科学からプログラミング教育を考える―プログラミング的思考は汎化するのか？―…細田 千尋【解説】遠隔環境による高大接続プログラミング演習の実践報告…赤澤 紀子・久野 靖

COLUMN
基 応
専 般

CC2020 プロジェクトと情報系カリキュラムについて

CC2020（Computing Curricula 2020）は，情報分野の大学のカリキュラムにかかわる国際的なプロジェクトであり，
ACM および IEEE-CS を中心に 2016 年に開始しました．そのプロジェクトに日本からは，（当時 IPA，現在早稲田大学および VJP（株）取締役の）林口英治さんと私が参加しています．本来は，本年（2020 年）3 月 7 日（土），全国大会のイベント企画において紹介する予定でしたが，新型コロナウイルスによる現地開催中止を受け，その企画自体が中止となりました．そこで，本コラムで CC2020 を簡単に紹介しようと思います．
15 年前，ACM および IEEE-CS を中心に CC2005 プロジェクトのレポートが公開されました．本会が策定した J07 やJ17 はこの CC2005 を基にしています．CC2020 は CC2005 のレポートを更新することを主目的としており，2020 年末
または 2021 年初めにレポートが公開される予定です．その中で，現在の情報分野を俯瞰し，今後について議論しています．なお，CC2020 はあくまでも情報分野を俯瞰することを目的としており，コンピュータサイエンスなど，特定の分野の詳細を決めるプロジェクトではありません．
さて，CC2020 の大きな柱に，コンピテンシがあります．従来は，知識に基づいた教育だったのに対し，今後はコンピテンシに基づいた教育への移行を提言しており，コンピテンシの枠組みを提案しています．コンピテンシに基づいた教育では，
単に知識を学生に詰め込むのではなく，カリキュラム自体が，スキルやディスポジション（disposition）
を意識するべきという考え方です．
知識があるだけでは不十分であり，それをどの程度活用できるか（＝スキル），
また，
積極性・情熱・柔軟性など気質や態度（＝ディスポジション）にかかわる事項も重要視するべきということです．
実際にコンピテンシに基づいた教育に移行するためには，情報の各分野がカリキュラムガイドラインを今後更新す☆1

る必要があります．IT（Information Technology）分野

では，2017 年にすでにコンピテンシを中心としたカリキュ

ラムガイドラインを公開しています． IS（Information Systems）分野では，次期カリキュラムガイドラインをコンピテンシに基づくように，現在策定作業が行われている最中です．
CC2020 が提言しているコンピテンシは，一夜で根付くとは思えません．すでに書いた通り情報の各分野の新しい
カリキュラムガイドラインが必要ですし，そもそも考え方を変える必要があります．日本に CC2020 で定義したコンピテンシをそのまま取り込むのではなく，日本流にアレンジしないといけないことも考えられます．少なくとも数年はかかるでしょうが，変化の波が近づいています．
高田眞吾（慶應義塾大学）☆1

ここでいう IT は，日本国内でよく言葉として聞く IT と対象が異なります．

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.61 No.11 Nov. 2020

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ARTICLE

基 応
専 般

脳科学からプログラミング教育を考える―プログラミング的思考は汎化するのか？―細田千尋

帝京大学戦略的イノベーション研究センター／東京大学総合文化研究科

プログラミング教育が目指すものとは？
2020 年から全国で施行され始めた小学校学習指とは何か？

実際にプログラミングを学ばせたこと

で，論理的思考力や，創造性が高まったか？

には，その他の教科（数学など）での成績が上がった

導要領総則において「自分が意図する一連の活動をか？

実現するために，どのような動きの組合せが必要で査し，結論を出しているものはない．ただし，プロ

あり，一つ一つの動きに対応した記号を，どのよう

グラミングを学ぶことで，新しいアイディアを試す創に組み合わせたらいいのか，記号の組合せをどのよ

造性，複雑な問題を紐解くための推論，いかに最小うに改善していけば，より意図した活動に近づくの手数で目的にたどり着けるかという合理的で論理的か，といったことを論理的に考えていく力」が「プロな考え方，粘り強く前に進む方法，物事を深く理解

グラミング的思考」と定義され，それを育成するたする方法，ほかの人と協力して物事を進める方法をめの一手法としてプログラミング教育が採用された．

学ぶことができる，と述べているものは多い．さらここでは，プログラミング言語を覚えたり，プログに，プログラムを作成していく中で身に付いていく

ラミングの技能を習得したりといったことではな

ものとして，数学的概念の獲得，アルゴリズム的思

く，「論理的思考力を育むとともに，プログラムの考，自己の知識状態を把握する力，明確な表現力や働きや良さ，情報社会がコンピュータをはじめとす

説得力，デバッグ体験による柔軟な思考，などが挙る情報技術によって支えられていることなどに気付げられている．

といった因果関係をダイレクトに実験的に調き，身近な問題の解決に主体的に取り組む態度やコ

確かにここに挙げられたような要素は，プログラ

ンピュータ等を上手に利用してよりよい社会を築い

ミングをしていく上で必須のものであり，プログラていこうとする態度などを育むこと，さらに，教科

ミングのスキル獲得・向上の際には，これらの能力等で学ぶ知識及び技能等をより確実に身に付けさせも獲得できている，あるいは，そもそもこれらの要ることにある」と示されている．つまり，プログラ素についての素養の高い人たちはプログラミングのミング能力（コーディングなど）自体を伸ばすことが獲得が早いという相関関係が存在すると考えられる．

目的ではなく，学習の場で直面するさまざまな事象

しかし，このプログラミングスキルと深く関連のあにおいて，自分の意図する行動を実現するための手る上述のような能力が，プログラミング以外の場に続きを考えるといった論理的思考（プログラミングも汎用し得るものなのだろうか（プログラミング教的思考）を養う方法としてプログラミング教育を採育を通してプログラミング的思考が構築できれば，用し，それを通して主体的・対話的で深い学びを実

それ以外の場でもプログラミング的思考に沿った論現することを目的としている，というのである．

理的思考で物事を進めていけるのか）？

実際のところ，プログラミングを通じて学べるこ情報処理 Vol.61 No.11 Nov. 2020

そしてそもそも，プログラミング教育によって，大半の人が-【解説】脳科学からプログラミング教育を考える―プログラミング的思考は汎化するのか？― -

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さら

プログラミング的思考やプログラミングスキルを獲い．では，将棋を学んで得られる戦術的な知識や直得することができるのだろうか．プログラミング教

感力，想像力が，学習科目における問題解決に役立育，プログラミング的思考が，すべての教科を学んつのか？

でいく上での手段，手法として初等教育から用いら

子どもは，学校での学習成績が良くなるのであろうか？

れていく場合，仮に，プログラミングに対する適正

これについては，残念ながら，その関係性を示すようが著しく低い特性を持つタイプの人がいたとしたらな科学的根拠はない．似たような話では，バイリンガ

どうなるのだろうか．

ルの方が記憶力が良く，学校成績が良くなるという研もっと端的にいうなら，将棋を習っていた

こうした背景および疑問を踏まえて本稿では，プ究についても，いまだにその関係性は明確になっていログラミング的思考（自分が意図する一連の活動をない．また，論理的思考の育成を目的とした教育では，実現するための論理的に考える力）の獲得を目的とプログラミング以前には，数学が効果的であるとされしたプログラミング教育の実施について筆者の考えている流れが存在していたが，これもいまだに，数学を，これまでの認知科学，社会科学，脳科学の研究の獲得によって，論理的思考力が向上するかについて，成果の観点から述べる．

決定的な結果は出ていない．
一方で，汎用性が高いと考えられているものの中に，

領域固有の知識が他の領域の問題解決に有用なのか？

メタ認知がある．メタ認知とは，認知や知識に関する認知科学の分野では，資質・能力・思考には，教認識することにより，自分自身の認知行動を把握する

科や学習領域固有のものもあれば，一般的，汎用的思考である．これにより，認知，知識，プロセス，認なものも存在する，とされている． 特に近年，日本だ

知状態・感情状態を意識的，熟慮的にモニタし，自けでなく諸外国でも教科固有ではなく，教科に依存

分自身の状態を判断することで，自分の考えの矛盾にしない汎用的な能力の育成が強調されていることは間

気づき，課題の特性を把握した上で解決方略を修正違いない．プログラミング教育の導入は，この流れのしていくといった活動を行うことができる．しかし，子中で決定したことであろう．実は，認知科学の分野でどもは最初から一般的なメタ認知能力を発揮できるわは，古くは，学習が習熟する過程における，「領域固けではないようだ．研究によれば，14 歳頃まで，子ど有の知識」の重要性が説かれてきた．ある領域の問題

ものメタ認知スキルは領域固有あるいは課題固有なも解決を図るとき「他の領域に固有の知識」を習得してのである ．つまり，14 歳頃までは，たとえば，プロいても，問題解決には活かされない（転移しない）と考

グラミング学習におけるメタ認知は，あくまでもプログえられていたためである．加えて，複数の領域に汎用

ラミングという教科に限って利用できるものだというこ

される「一般的な知識」の蓄積は，習熟過程におけるとである．それが，15 歳頃からは，領域一般的なメ問題解決には，効果的ではないことが研究から示され

タ認知スキルにまとまる，という．つまり，そこで得たてきた歴史も持つ．これは，ちょっと想像してみると

メタ認知スキルを，その他の学習や生活行動の中でも納得がしやすい．たとえば，今現在プログラミング教

利用できるようになるという結果が示されている．しか育と同程度に，幼児―児童期の子どもを持つ親の関

し別の研究では，大人でもメタ認知の正確さが課題の

心の 1 つに将棋がある．我が子を将棋士にしたいとい種類や，教科間で異なることも示されている ．つまうことではないにもかかわらず，将棋教室に入れたい，り，概して汎用性があると言われるメタ認知でも，必藤井聡太二冠が幼少自体に学んでいた方法と同じこと

ずしも汎用，一般的とは言いきれない．特に，このを我が子にさせたい，という教育熱心な親御さんが多知見をもとにプログラミング的思考を考えたとき，年齢認知である．自分の思考や行動そのものを対象化して

1）

2）

情報処理 Vol.61 No.11 Nov. 20201121

によって領域固有なのか汎用的なのか（転移できる能

一般知能，理解の深達度，認知的要素が，どのくら力なのか？）が変わってくるという所見はきわめて重要

い周りの環境による影響を受けやすいかという，場であろう．また，プログラミング的思考という名称で定依存性―場独立性，などがある．さらに，問題を定義された中身が，本当にすべて汎化し得るのかに加え，式化して解決する能力であるメンタルモデルの構

そもそもこの思考が，プログラミング教育によって得ら築・運用能力，自分はプログラミングができる，とれるものなのか，を見極めることは重要であろう．特に，いうプログラミング学習自体に関する自己効力感，小学校から，プログラミング的思考が汎用性のあるも

空間情報処理能力，数学的能力がプログラミング能のであり，かつ，プログラミング教育によって獲得でき力獲得に密接にかかわると考えられている．実際，る思考である，として教育することの最適性にかかわる

プログラミングに関する自己効力感，高校卒業試験

問題にもなり得る．単純にプログラミング的思考という，における数学の能力，一週間のコンピュータゲーム

それ自体の定義に曖昧性が残るものに対し，この思考時間の 3 因子によって 8 割以上の確率で履修結果

が教科横断的スキルと見なし，すべてを決定していくこの予測に成功したことを報告した研究もある．数学とは早計かもしれない．プログラミング教育によるプロ的能力と，プログラミング能力，空間情報処理能力

グラミング的思考の育成，を教育目標として，カリキュが相関することは双生児を用いた研究からも報告さラムを構成するのならば，その特徴や構造，プロセスれており，数学的能力の優れたものは，空間情報処についての実証的な吟味が必要不可欠だと考える．

理課題においても，その正答率が高く，課題実施時

これらを踏まえ，次に，脳科学の観点から，プログには，左右の頭頂葉の活動が高まることが分かってラミングについて研究されているものについて紹介する．

いる．さらに，頭頂葉の中にある頭頂間溝は，数的情報の処理と空間情報の処理の両方で重要な役割を果たす場所でもあり，この脳領域はプログラミング

プログラミングスキルと脳学習処理の個人差を担っていると考えられる．事プログラミングスキル獲得を予測する要因と実，プログラミング未経験者に約 12 週間にわたっ脳の特徴て JAVA プログラミング学習介入を実施した筆者

プログラミング自体の学習能力には個人差が大きの実験から，頭頂葉の一部と前頭前野の発達度合い

く，優れた生徒と苦手な生徒に大きく分かれることが，プログラミングスキル獲得可否の予測要因であが経験的な観点からも知られている．この傾向は実る可能性が示唆されている ．

4）

際のデータを用いた研究でも実証されており，情報系大学生であっても約 4 割はプログラミングスキル
3）

プログラミング実施時の脳活動を十分に獲得できないという報告すらある ．こう

次に，プログラミング実施時に脳が活動する部位

いったプログラミングの学習能力の個人差はどのよについて考えてみる．脳活動は，神経活動に伴う脳うな因子に求めることができるのだろうか．

血流の変化を主に計算することで，ダイナミックなプログラミング能力にかかわる因子の研究は古い

脳活動を可視化することのできる非侵襲的脳機能イ

歴史を持ち，過去何十年間にも渡って活発に行われメージング（functional Magnetic Resonance Imagingてきた．主な因子として，性別，抽象化能力，因果fMRI や functional Near-infrared spectroscopy：

関係の理解能力，自閉症的性格傾向の有無，短期的

fNIRS など）により計測ができる．プログラミンに記憶を貯蔵するといったワーキングメモリ容量，

グでは，データ構造の操作能力が必要と考えられ-【解説】脳科学からプログラミング教育を考える―プログラミング的思考は汎化するのか？― -1122

情報処理 Vol.61 No.11 Nov. 2020

る．このデータ構造操作課題時の神経活動についの領域がかかわることが報告されている．この下前て fMRI や fNIRS を用いて調査した結果，運動前

頭回（BA44）と中側頭回後部（BA21）は相互性の神野（BA6/ 図 -1 の 6 番の領域））や補足運動野（BA6），

経接続がなされており，この接続により，適切な語

上頭頂小葉（BA5），ウェルニッケ野（BA22），ブ

彙が選択され，全体的な文脈に統合することが考えローカ野（BA44，45），前部島皮質（BA13），背外られおり，プログラム理解課題においても同様の活

側前頭前野（BA9）などが活動することが示されてい動が示されたと考えられる．

る．また，被験者にソースコードの理解課題を行わ

では，帯状回前部と後部の活動の低下は何を意味せた際には，運動前野（BA6），下頭頂小葉（BA40），

しているのだろうか．帯状回前部と後部はともにデ

下前頭回（BA44），中側頭回（BA21）の活動が増加

フォルトモードネットワークと呼ばれる自己意識にし，帯状回前部と後部の活動が低下することが示かかわるシステムを構成しており，何らかの認知課された．下頭頂小葉（BA40）および運動前野（BA6）

題を行うときには活動が低下することが知られていは，一般に注意力，作業記憶，または問題解決を必る．この実験ではソースコードが複雑になるほど，要とする認知作業においてしばしば活性化される領

これらの領域の活動が低下しており，プログラミン域である．特に下頭頂小葉はソースコードに見られグの理解を妨げないように抑制的に活動していたこ

るような数字と文字の組合せによる関係性把握課題とが考えられる．以上のように総じてプログラミン

において活動し，中でも数学的アルゴリズムの運用

グ理解には言語処理機能や注意機能にかかわる領域

課題においてその活動が顕著であることが報告されの活動増大と自己意識にかかわる領域の活動低下がている．また運動前野は構文理解におけるワーキン

見られたものの，自然言語処理と人工言語処理にかグメモリ機能に加え，注意ネットワークの一部としかわる脳活動は異なるという議論もあり，この面でて注意機能にもかかわっており，ソースコードに注のさらなる研究が望まれている．

意を払いながら理解するような状況で，これらの領

このように fMRI を用いてプログラミング理解過域の活動が高まっていたと考えられる．下前頭回程を調査した研究がなされているものの，fMRI は（BA44），中側頭回（BA21）はいずれも言語処理の測定が時間的にも金銭的にもコストが高く，近年で異なる側面に対応した領域である．中側頭回後部には他の生理学的指標を用いる試みもなされている．

位置するブロードマン 21 野（BA21）は単語レベル

その中で，fMRI と瞳孔の変化について同時測定をでの意味処理に関連しており，下前頭回に位置する行ったものがある．そこでは，瞳孔の散大がプログ

ブロードマン 44 野（BA44）は統語レベルでの意味

ラミング課題の難易度および脳活動を反映する傾向

処理にかかわる．人工言語を用いた課題でもこれらがあることを報告している．また脳波や皮膚電気抵
抗，心拍信号を用いて自然言語とプログラミング言

前頭葉

頭頂葉

前頭前野
後頭葉
側頭葉
＊数字はブロードマンエリア（BA）を示す＊赤丸はプログラミングと関連のある脳部位

図 -1

プログラミングに関連する脳領域

語の理解の違いを検出できるかについて研究を行い，心拍信号がプログラミング理解の最も高い予測精度を示した研究もある．

プログラミングスキル獲得によって脳が変化する？
！
可塑性はヒトの脳が本来的に持ち合わせている性質である．内的・外的環境に合わせて，脳の解剖学

情報処理 Vol.61 No.11 Nov. 20201123

的構造や機能が変化していくことを示す．近年，アド理解時に，左前頭葉下部，右中前頭回，右下前頭

スリートのように，何年にもわたるトレーニングの回三角部に活動が見られていたことが報告されてい末，高度な能力を持ち合わせたスポーツ選手の脳で，る．この脳活動の差はエキスパートと初心者の認知

どのような脳可塑性を表象しているのか研究が進ん

戦略の違いを示していると考えられる．また，初心でいる．実際，スポーツ選手だけでなく，音楽家な者がプログラミング学習をし，能力を獲得すること

ど高度な技術を持ったプロの脳機能構造特性が明らで，前頭葉下部などの領域に可塑的変化が見られた．

かにされていると同時に，それらの技術を獲得する

さらに，プログラミングエキスパート（日常的にプことによって，どのように脳が可塑的に変化するか

ログラミングを行う大学院生）では，初心者に比べが示されてきている．スポーツや楽器演奏などの運てこの領域が発達していたことも明らかになってい動技術に限らず，筆者の研究から認知能力（英語力る（図 -3） ．

など）
および非認知能力（やり抜く力など従来定量的   これらの脳領域は，先に示した論理的思考力を司に測る指標のなかったもの）の獲得による脳の可塑る領域でもある．ただし，筆者の研究では，プログ

5）

4）

性 も明らかにされ，学習効果を示す客観的指標とラミング学習に伴って，一般的な論理的思考力の向しても，脳機能構造が有用である可能性が提唱され上が見られるというところまでは明らかにできなてきた（図 -2）．

かった．しかし，プログラミングスキルの獲得に

それでは，プログラミング能力，あるいは，プロ

伴って可塑的変化が見られた前頭葉下部が，論理的グラミング的思考に関連する要素における，脳の可思考の神経基盤の重要な一部でもあることを考慮す

塑性はあきらかにされているのだろうか？

ると，少なくとも，プログラミングスキル獲得に必

プログ

ラミング的思考を構成する要素のキーワードである，

要な領域固有の論理的思考は向上している可能性が創造性，論理的思考については，いくつもの研究が考えられる．

示されている．たとえば論理的思考（推論）について
は，前頭葉下部の賦活が示され，右前頭葉下部が強く賦活する被験者ほど推論成績が良いという正の相

プログラミング教育に対する提言

関が認められている．また，創造性についても，創世界的にプログラマーの需要が増している現代に造性が高い人では，デフォルトモードネットワーク

おいて，早いうちからプログラミング教育を行うこや背外側前頭前野などを含む実行機能ネットワークと自体は，子どもの視野や将来的な職業の幅を広げの活動が高いことが分かっている．

るという点からも，早期教育によるハイスキルの獲また，プログラミングエキスパート（職業プログ得，という観点からも良いことである．ただし，プ

ラマー）
では，初心者に比べて，プログラミングコー

ログラミングを教育することの意義を，プログラミ

運動学習効果の指標

英語学習効果の指標

図 -2

脳の体積の変化率（%）

やり抜く力の指標

脳構造情報が能力の個人差を示す定量的指標になり得る

プログラミング介入前後の成績の伸び

図 -3

プログラミングスキル獲得によって変化する脳構造-【解説】脳科学からプログラミング教育を考える―プログラミング的思考は汎化するのか？― -1124

情報処理 Vol.61 No.11 Nov. 2020

ングスキルの獲得以外の，そこから汎用される能力要であろう．そのためには，科学的にも実証し得る，とし，さまざまな科目において利用する仕組みを作

効果的なプログラミング教育法，プログラミング的るには，もう少しその妥当性を検討していく必要も思考育成法を早急に明らかにしていくことも重要課あるのではないだろうか．数学や運動，英語などと題の 1 つである．今後，プログラミング的思考育成

同様，プログラミングも得意不得意が生じることはのために取り入れるプログラミング教育がどのよう明らかである．さらに，筆者らの研究から，そこにな影響・効果をもたらすのか見極めながら詳細に検は，脳神経基盤差（脳機能や脳構造の違い）が存在し討していく必要があるだろう．

ている可能性が示唆されている．そのようなスキル

参考文献
1） Veenman, M. V. J., Hesselink, R. D., Sleeuwaegcn, S., Liem, S. I.
E. and Van Haaren, M. G. P : Assessing Developmental Differencesin  Metacognitive Skills With Computer Logfiles : Gender by Age
Interactions, Psychological Topics, 23(1), pp.99-113 (2014)．
2） Veenman, M. V. J., Van Hout-Wolters, B. H. and Afflerbach, P. :Metacognition and Learning : Conceptual and Methodological (2006)．
3） Hook, L. J. and Eckerdal, A. : On the Bimodality in an Introductory
Programming Course: An Analysis of Student Performance
Factors, 2015 International Conference on Learning and Teachingin Computing and Engineering, IEEE (2015).
4） Hosoda, C., Hamada, M., Maeshima, H., Nonaka,Y. and Okanoya,
K. : Predictor of Programming Language Learning success : The
Development of The Inferior Frontal Cortex and The Supramarginal
Cortex Organization for Human Brain Mapping (2018).
5） Hosoda, C., Tsujimoto, S. and Tatekawa, M. et al. : Plastic
Frontal Pole Cortex Structure Related to Individual Persistence
for Goal Achievement, Commun Biol 3, 194 (2020).

をすべての科目に導入すれば，いくらそれが必要な能力だとはいえ，不得意な人が，すべての科目において自己効力感を失っていくことにもつながりかねない．そうなれば，元の木阿弥である．事実，学校生活においては，たった 1 つの失敗による自己効力感の低下が，生活全般の自己効力感の低下に結びつくことが知られている．
一方で，自分の作りたいもの（目標）に対し計画をたて実行することで，目標が達成されていくプロセ
スは，自己効力感を一気に高める作業であり，より（2020 年 8 月 6 日受付）

一層の学習を促進する素晴らしい経験ができる教育にもなり得る．文部科学省の 2007 〜 2018 年度の全国学力・学習調査によれば，年々，学生の自己効
力感が上がってきている中で，プログラミング教育の導入が，この傾向に良い影響を及ぼすことが重細田千尋

chihirohosoda@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

帝京大学戦略的イノベーション研究センター講師／兼 東京大学大学
院総合文化研究科特任研究員．脳機能・構造から，認知能力（英語やプログラミング等）や非認知能力（やり抜く力）の個人差を予測し効果的な学習法について研究．

2020 年度小中高教員【秋】のキャンペーン
https://www.ipsj.or.jp/member/kyoinwaribiki-aki-2020.html
期間2020 年 10 月 1 日～ 11 月 27 日 （最終日は 15 時まで）対象

小中高校（相当する教育機関を含む）に教職員として勤務されている方（現職）に限ります

キャンペーン内容☆新規の正会員：入会金（2,000 円）が免除となります2020 年度と 2021 年度の会費（10,800 円）が半額（5,400 円）に割引されます☆ 既存の正会員：2021 年度の会費（10,800 円）が半額（5,400 円）に割引されます※会員サービス内容は正会員と同じです

教員にとってのメリットとは• 会誌「情報処理」（毎月）や「ジュニア会員通信」などの本会のお知らせが読める• 教員免許更新講習を会員価格で受けられる• 中高生情報学研究コンテスト／ Exciting Coding! Junior ／初等中等教員研究発表セッションなど生徒向けや教員向けイベントを情報教育に活用できる• 『情報』
に関する豊富な知識を得ることができる• 情報処理学会の教育委員会が発信するトピックスやパブリックコメントをいちはやくキャッチできる

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ARTICLE

基 応
専 般

遠隔環境による高大接続プログラミング演習の
実践報告

Jr.

赤澤紀子 久野 靖

電気通信大学全 15 回で実施している．授業前に，LMS（Learning

プログラミング教育と高大連携Management System）
上にて提供されている教材を用い学習指導要領が改訂され，2020 年度から小学校て各回の内容を予習してくることを前提として，授業でプログラミングが必須の内容となった．中学校，（対面）時，学生はプログラム作成演習を行い，教員は高等学校でも，改訂が順次行われ，2022 年度から

補足説明と質問に対する回答を行う．授業後に，課題すべての高校生が情報 I にて，プログラミングを学演習に取り組み，LMS にて課題レポートを提出する．

習することになる．プログラミングについて，強い「高大連携・基礎プログラミング」

意欲を持つ高校生も今以上に増えると考えられる．

「高大連携・基礎プログラミング」は，表 -1 のス

そこで，筆者らは，所属する大学の初年次情報基礎

ケジュールで実施し，本学での 3 回のスクーリング

科目の内容を，そのまま e- ラーニングにより提供

以外は，高校生の学校や自宅で学習できるように配する「大学授業科目先取学修」の環境を整備し，「高慮している．教材と提出課題は，初年次の情報基礎

大連携・基礎プログラミング」を 2018 年度の試行

科目と同じものを LMS に用意した．

を経て，2019 年度から正式実施した．プログラミ（1）テキスト：各回 A4 判 10 ページ前後

ングに興味のある，進んだ内容を学びたい高校生に（2）演習ガイド：各回の演習で注意すべきことや進☆1

活用してもらうことを目的としている．

行案を記載したもの（3）講義動画：板書，スライド，コンソール画面を遠隔環境でのプログラミング演習
実施概要

用いて，プログラムおよび実行結果を示し，各回の内容を講義形式で解説する．
（4）確認問題：前回の演習内容を復習するための短「高大連携・基礎プログラミング」は，本学の初年
次の情報基礎科目「基礎プログラミングおよび演習」の内容を高校生に提供するものである．

冊形式の確認問題
表 -1

スケジュール日程

内容

2018.12Web ページで広報開始

2019.04.01 〜 25

応募受付期間「基礎プログラミングおよび演習」は，Ruby 言語と

2019.05.07

選考結果の通知C 言語を用いてプログラミングの基礎概念を演習し2019.06.08

第 1 回スクーリング

2019.06 〜 07

受講期間前半（遠隔）#1 ～ #6 の学習・課題提出

2019.07.27

第 2 回スクーリング

2019.07 〜 12

受講期間後半（遠隔）#1 ～ #15 の学習・課題提出

2019.12.21

第 3 回スクーリング

初年次の情報基礎科目

つつ一定水準まで「自力でコードが書ける形で」身につけることを目標にする．この科目は，反転授業形式の☆1

  本稿は国立情報学研究所【第 5 回】4 月からの大学等遠隔授業に関する取り組状況共有サイバーシンポジウムの発表に基づく．
https://www.youtube.com/watch?v=ewlcCXb7Q6Q-【解説】遠隔環境による高大接続プログラミング演習の実践報告 -1126

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（5）質問フォーラム：演習内容に関して不明なこと（2）進捗確認：定期的に（少なくとも 2 週間に 1 回があるなどの場合には，フォーラムを使って質以上，ただし休暇期間中は除く）ミーティング

問をする．質問に対応したアドバイスを教員やを開催し，受講の様子を聞き取り，受講上の問

ティーチングアシスタントから回答する．

題等について相談にのる．

（6）提出課題：各回，複数の難易度の課題を出題し，高校生は，その中から 1 つ以上を選択してプロ（3）問題解決サポート：受講上の問題が生じた場合
は，本学と連絡をとり，問題の解決にあたる．

グラムを作成し，レポートとして提出する．
高校生は遠隔で内容の理解，課題演習を行う．質問は，LMS のフォーラムにて随時受付，回答する

プログラミング演習の実施の様子ようにした．これにより，本学から遠い高校であっ参加生徒についてても参加することができる．また，学習内容は，大参加校 9 校 44 名
（1 年生 14 名，2 年生 30 名）であっ

学初年次のままであるが，取り組む演習には自由度た．参加した時点での進路希望は，理系だけではながあり，高校生にも学習できる内容となっている．

く文系の生徒もいた．また，部活動や委員会活動や習い事をしているか調査したところ，プログラミン

募集形態

グに関係する部活動を行っている生徒もいたが，吹

対象は高等学校 1 ～ 2 年生（中等教育学校 4 ～奏楽部，バスケット部，社会部など異なる部活動を5 年生）とし，特定学校への偏りを避ける観点か行っている生徒が多く，「生徒会，文化祭実行委員会，ら，各校定員は，3 ～ 8 名とした．教材は前述の自転車競技部」「マンドリン部，保健委員，ダンス」
なとおり高校や自宅等で利用できるよう配慮していど放課後に複数の活動を行っている生徒が多数いた．

るが，Ruby や C 言語のプログラムを作成し動かすための環境については，一定のサポートが必要

環境構築

であり，なおかつ学校や個人ごとに環境が異なる．

演習環境の構築は，学校によってさまざまであっ

そこで，参加募集を高校単位で行い，高等学校ごた．生徒にノートパソコンを必携させている学校でとに窓口担当の教員の配置と，遠隔環境で受講すは，生徒のノートパソコンに環境を構築した．学校

るため，次の 3 点をお願いすることとした．

のコンピュータ教室などのコンピュータに演習環境（1）演習環境構築のサポート：受講に必要なプログを構築した学校もあった．一方で，生徒必携のノー

ラミング言語処理系および実習に使用するアプ

トパソコンもなく，さらに，コンピュータ教室のパ

リケーションを生徒が使用でき，問題なく実習

ソコンに，自由にソフトウェアをインストールできが行えるようにサポートを行う．

ず，高校で生徒の演習環境構築のサポートができな
い学校もあった．この学校の生徒たちは，自宅のパソコンに環境を構築していた．

第 1 回スクーリング
大学のコンピュータ演習室にて実施した（図 -1）．
はじめに , 本学の教員より，LMS 上の教材の使い方および，学習の進め方の説明を受け，教材 #1 の図 -1

スクーリングの様子

内容を授業形式で学んだ．

情報処理 Vol.61 No.11 Nov. 20201127

学習の様子の機会を用意した．

スケジュールに沿って，高校や自宅など生徒の高校生は，再帰呼び出しを使ってフラクタル図形

学習環境にて，学習内容 #1 ～ #15 の学習を行い，を生成したものや，基本の図形を使い美しい絵を作

LMS を使い課題提出を行った（表 -2）．また，大学成したものなど，各自のレベルにあった絵を作成しのコンピュータ教室にて，第 2 回，第 3 回スクーリた（図 -3）．

ングを実施し，総合演習に関するプレゼンテーショ

第 2 回スクーリングには，プレゼンテーションンを行った（図 -2）．学習時に分からないことがあを実施した高校生だけでなく，#6 の課題まで提出

れば LMS 上のフォーラム（掲示板）で質問してもできなかった高校生も出席していた．そこで，こらうこととした．毎週，1 回分の課題の提出を目安

れまでの学習内容（#1 ～ #6）の補足説明や，#10 かとして提示したが，各回の課題は特に期限は設けず，

ら始まる C 言語の学習方法についての説明を行っでき次第提出してもらい本学側で採点しフィード

た．#7 ～ #10 はやや高度であるので，難しい場合

バックを与えるようにした．

は，飛ばして C 言語に進む学習方法もあるとアド課題を毎週提出する高校生はほぼおらず，受講期

バイスを行ったため，そのように学習を進めた高校

間前半は，7 月の定期考査が終わったあたりから提生もいた．#15 の総合演習の課題を提出した高校生

出が増え，第 2 回スクーリング（プレゼンテーショ

は 14 名，プレゼンテーションを行った高校生は 12ン）に向けて，ピッチを上げて課題に取り組んでい名であった（全参加生徒の 1/3 程度）．

る様子であった．#6 の課題を提出した高校生は 21
名（全参加生徒のおよそ半数）であった．

また，全 15 回の学習のうち，最初の 3 回は入門
部分でやさしい内容であったため，30 名程度が課#6 の総合演習の課題は，“自分（たち）が「美しい」と思う画像の生成”である．通常より詳しい課題レ
ポートを作成した上で，プレゼンテーションを実施することとした（図 -2）．7 月下旬に実施したが，ス
クーリング日までに学習が進まなかった高校生もいたため，追加のスクーリングと高校単位のプレゼン
表 -2#1

学習内容と課題提出数
各回の課題

言語

課題提出

プログラミング入門；さまざまな誤差

Ruby

30

#2

分岐と反復；数値積分

Ruby

31

#3

制御構造；配列とその利用

Ruby

29

#4

手続きと抽象化；再帰呼び出し

Ruby

24

#5

2 次元配列；レコード；画像

Ruby

21

#6

画像の生成（総合演習）

Ruby

21

プレゼンテーション (1)

Ruby

21

#7

整列アルゴリズム；計算量

Ruby

11

#8

計算量 (2)；乱数とランダム性

Ruby

7

#9

オブジェクト指向

Ruby

7

#10

動的データ構造；情報隠蔽

Ruby

7

#11

C 言語入門；f(x)=0 の求解

C

15
16

#12

さまざまな型；動的計画法

C#13

文字列の操作；2 次元配列 (2)

C

14

#14

構造体；動的データ構造 (2)

C

11

#15

チームによるソフトウェア開発（総合演習）

C

14

プレゼンテーション (2)

C

12

図 -2

プレゼンテーションの様子

図 -3

生徒の作成した美しい絵-【解説】遠隔環境による高大接続プログラミング演習の実践報告 -1128

情報処理 Vol.61 No.11 Nov. 2020

題を提出した．しかし，全参加生徒の 2/3 であり，業という形で受けられるため• プログラミングに興味のある人なら，難しくても最初から自分で学習し課題を提出することが難しい
生徒も一定数いたことが分かる．学習時に分からな楽しめるかなと思う

いことがあれば LMS 上のフォーラム（掲示板）でプログラミングに興味のある，進んだ内容を学び質問を受け付けていたが，ほぼ利用されていなかったい高校生に活用してもらうことを目標にしている「高た．利用されなかった理由として，LMS のフォー

大連携・基礎プログラミング」の運営方法もおおむね適

ラムはほかの人に内容を見られているので，投稿が切であったと考える．

できなかった，どんなことを質問してよいのか分か勧めないと回答した理由としては，学習を進める上らないなど，投稿したときの他校の高校生や，大学で，分からないことを尋ねる相手がおらず，一人で取りの教員やティーチングアシスタントの反応が気にな組むことが難しかったことを挙げていた．今後，フォー

り投稿を躊躇したことも挙げられる．

ラムを活用しやすくするなど，分からないことがある

第 3 回スクーリングに出席した高校生にアンケー

ときのサポート体制の充実も必要であると考える．

トを実施した（21 名中 19 名回答）（表 -3）．e- ラー
ニングでの受講はおおむね好意的に捉えられていた．

2020 年度の実施

また，初年次のテキストと課題をそのまま使用したが，テキストの内容は難しく感じるものの，知識を2019 年度は「高大連携・基礎プログラミング」の正広げることができるなど興味を持って取り組むこと式実施初年度であったが，全参加生徒の 1/3 程度のができたことが分かる．複数の課題を用意し，提出

高校生が最終（#15）まで課題を提出することができ，する課題の選択，課題数を高校生に任せることによ

単位取得水準まで到達するという，良い結果が得ら

り，自分に適切な難易度の課題に興味を持って取りれた．2020 年度は，フォーラムを活用してもらえる組んでいたことも分かった．

よう高校生とティーチングアシスタントのアイスブ

また，友だちや後輩にこの講座を勧めるかとの問

レイクを行うなど細かい改良をしつつ，進めている．

いに，19 名中 13 名が勧めると回答した．勧める理（2020 年 8 月 3 日受付）

由として次の回答があった．

  • 基礎から順に行っていくので，初歩からしっかり

赤澤紀子（正会員） akazawa@uec.ac.jp
電気通信大学共通教育部特任准教授．博士（工学）．1997 年電気通信大学電気通信学研究科博士前期課程修了．同年日本電気（株）入社，
ソフトウェア開発等に従事．2015 年電気通信大学情報理工学研究科博士後期課程修了．プログラミング教育，情報教育に興味を持つ．

固めていけると感じたため• 中等教育のうちに，触れることのない経験できない
ことができるので，ぜひ受講したほうがよいと思う

久野• 情報系に興味のある方はとてもためになることが多く学べるから• インターネットや本だけでは難しい学習を映像授
表 -3

靖（正会員） y-kuno@uec.ac.jp

1984 年東京工業大学理工学研究科情報科学専攻博士後期課程単位取得退学．同大学助手，筑波大学講師，助教授，教授を経て現在，電気通信大大学院情報理工学研究科，筑波大学名誉教授．理学博士．プロ
グラミング言語，プログラミング教育，情報教育に興味を持つ．

講座のテキスト，課題等に関する調査
当てはまる

やや当てはまる分からない

この講座が e- ラーニングでの学習でよかった．

7（36.8%）

9（47.4%）

3

テキストの内容は難しかった．

12（63.2%）

6（31.6%）

01

テキストの内容は知識を広げることができるなど，面
白く感じた．

13（68.4%）

6（31.6%）

0

0

自分の取り組みたい難易度の課題を選ぶことができた． 11（57.9%）

6（31.6%）

1

取り組んだ課題の内容は面白かった．

（78.9%）

4（21.1%）

015（15.8%）

やや当てはまらない（5.3%）01
0

当てはまらない0（5.3%）

00（5.3%）

0
0

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