学習コミュニティ活動における学習者行動リズムのマクロ的な特性とコミュニティの「成長」について
安武 公一1

中村 泰之2

多川 孝央3

北尾 桃子4

田坂 佳子4

概要：本研究では，学習コミュニティ活動（学部専門課程におけるゼミ活動と地域協働学習プロジェクト）を対象として，学習コミュニティが質的に成長するとき，あるいは強い相互作用を通した活動が行われる
とき，そのコミュニティ活動によって蓄積される，学習者の身体的リズムの集計的データの特性とコミュ
ニティの質的変化との間にある関係について解析を行った．分析にあたっては文献 [5] によるアプローチ
を参考にした．解析の結果，学習コミュニティが強い相互作用を通して成長するとき，コミュニティを構成するメンバーの身体的リズムを集計したデータは有意にベキ分布を示すのではないかという仮説を得ることができた．

Aggregated Properties of behavioral data on a Learning Community
Koichi Yasutake1

Yasuyuki Nakamura2 Takahiro Tagawa3
Yoshiko Tasaka4

Momoko Kitao4

ストリーム・データを（可能であれば）リアル・タイムに

1. はじめに収集・分析することによって，そこから学習の本質をつかICT （情報通信技術）の発達を受けて教育工学・学習科

みとり，効果的な学習・教育戦略のモデルやプランを導き学の分野でも，学習環境で蓄積・収集される様々な学習履

出そうという方向性である [2]．しかしながら，特に日本の歴データを分析して学習の本質に迫ろうとするアプローチ

Learning Analytics に関する研究はこれまでのところ，デに注目が集まっている． Learning Analytics と称されるこ

ジタル教材の利用を通して LMS (Learning Managementの研究テーマに関する最初の国際会議 [1] は 2011 年に開催

System: 学習管理システム) 上に蓄積される情報をうまくされた．それ以来，わが国の教育工学・学習科学研究者の可視化したり，学習活動の状況を画像認識技術を使って教間でも Learning Analytics に対する関心は高まってきて授者に（？）分かりやすく表示したりするといった研究が

いる．

多く，
「データ解析から見えてくる学習現象の本質」に迫ろもともと Learning Analytics に期待されていたのは，学うとする研究はまだそれほど着手されていない [3], [4]．

習環境に蓄積されるようになった大量のセンサ・データやこのことは学習コミュニティ分析にもあてはまる．教育

広島大学大学院社会科学研究科
1-2-1, Kagamiyama, Higashi-Hiroshima, Hiroshima, 739–
8525, Japan
名古屋大学大学院情報科学研究科
Furocho, Chikusa-Ku, Nagoya, 464–8601, Japan
九州大学情報基盤研究開発センター
744, Motooka, Nishi-Ku, Fukuoka, 819–0395, Japan
広島大学経済学部
1-2-1, Kagamiyama, Higashi-Hiroshima, Hiroshima, 739–
8525, Japan

工学・学習科学の分野では現在，学習は個々の学習の中で

1

2

3

4

のみ生起するのではなく学習共同体（コミュニティ）の中での学習者間，あるいは学習者と学習環境との間の相互作用を通して起きるダイナミックなプロセスだとする見方が主流である*1 ．だが，こうした研究で採用されているの*1

1

状況論的学習理論，正統的周辺参加論などがこれにあたる．アク
ティブ・ラーニングもこの系統である．

は，参与観察による事実確認，コミュニティ活動中に記録と 5 名の教員から構成されている．学生と教員はある地域

された会話の分析，収集されたデータに対する質的分析，に実際に出向き，当該地域についての学習とその地域が抱コミュニティ内での個々の学習者の活動状況の強弱を画像える問題について解決策を立案するというのが，このプロで示したものなどが主であり，学習コミュニティの変化とジェクトの主旨である．このプロジェクトの中で行なわれいう質的変化と学習活動を数量的に把握したデータとの関た，プレゼンテーション内容の検討とその準備のための学係を追求した研究はほとんどない．

習活動を分析の対象としてデータの収集を行った．

そこで本研究では，学習コミュニティ活動（学部専門課
程におけるゼミ活動と協働的な学習プロジェクト）を対象

2.2 データの収集として，学習コミュニティが質的に成長するとき，そのコ本研究ではコミュニティ A とコミュニティ B の両方のミュニティ活動を通して蓄積される，学習者の身体的リズ

活動からは共通の数量データを収集した．そのデータは学

ムの集計的データの特性とコミュニティの質的変化との間

習活動中に学習者のすべてから集めた身体加速度のデータにどのような関係を見ることができるかという点に着目である．学習者には活動中，加速度センサを内蔵し無線にした解析を行った．分析にあたっては文献 [5] によるアプ

よる通信機能を持つ IoT 無線タグ [7] を常時身につけてもローチを参考にした．解析の結果，らい，このセンサが発信するデータを受信アンテナを接続• コミュニティ活動における学習者の身体的リズムの集した PC でリアル・タイムに収集した．図 1 にログ・デー

計データは Long-Tail としての特性を持つ．ただし，

タの一部を示す．図中 A のカラムはタイムスタンプ，B は活動初期には明確にベキ分布であるとは言えない．

センサ（学習者）ID，C のカラムは加速度の 3 次元データ• コミュニティ全体で共通する活動を行うなど強い相互である．このデータをすべてのセンサ（学習者）にわたっ作用を通してコミュニティが「ポジティブに成長」すて記録した．

るとき，学習者の身体的リズムの集計データは有意にコミュニティ A の活動に対しては学習コミュニティの質

ベキ分布を示す．

的な変化もとらえるために，ポジティブ心理学の分野で採• こうした特性は，異なる属性（学習内容，構成メン

用されている手法 [8] を導入し，毎回各学習者にゼミ活動

バー，学習目標，学習が行われた地域）を持つ協調的終了後，P/N 比アンケートに回答してもらった．P/N 比

な学習コミュニティ活動のデータからも共通して抽出

アンケートとは，各個人の肯定的な感情（ポジティビティ）することができる．

と否定的な感情（ネガティビティ）の主観的な度合いにつといった結論を得た．

いてそのレベルを数値で回答してもらい，得た数値から導本稿の構成は次の通りである．2 では本研究の分析方法

出される比率（P/N 比）によって各個人の心理的状況をについて述べる．3 は，解析の結果とそれに対する考察で把握しようとするものである．本研究では [5] にしたがい，ある．まとめは 4 で行う．

学習コミュニティ全体にわたる P/N 比の推移を把握するとともにそれが先に述べた身体的データの変化とどのよう

2. 方法な関係にあるのかに注目した．なお，コミュニティ B に

2.1 分析対象

対しては P/N 比アンケートを実施しなかった．これはこ本研究では 2 つの異なる協調的学習コミュニティ活動をのプロジェクトが 1 日で終了するものであるため，コミュ分析の対象とした．

ニティ構成メンバーとコミュニティ全体の質的な変化をと分析対象のひとつは，H 大学経済学部の学部専門課程

らえる時間がそれほどなかったためである．

における 3 年生ゼミである（コミュニティ A とする）
．このゼミは男子 4 名，女子 7 名で構成されている．ゼミは毎

2.3 分析方法

回，卒業論文の研究テーマに関する各自の進捗状況報告と得たデータの解析方法は次の通りである．

議論，World Cafe 形式によるディスカッション，その他

2.3.1 加速度データの解析の協調的学習活動によってデザインされている．データ収

コミュニティ A とコミュニティ B から収集した加速度

集期間は 2016 年 6 月から 2016 年 11 月まで，原則としてデータの解析は次の手順で行った．

期末試験期間と夏期休暇期間を除く，毎週木曜日であり，( 1 ) ログ・データから各学習者のすべての時刻における加合計 17 回のゼミを対象とした．1 回あたり 3 時間分のデー

速度のノルムを算出する．

タを得た．

( 2 ) ノルムの差分をとり，さらにその絶対値をとる*2 ．

もうひとつの分析対象は，2015 年，H 大学がある県と( 3 ) コミュニティ A の場合には各回の活動における各日は異なる F 県で実施された，複数大学合同の「地域協働付毎の差分データをゼミ全体にわたって集計し，その学習プロジェクト」[6] である（コミュニティ B とする）．
このプロジェクトは複数の大学から参加した 19 名の学生

*2

2

これは金融データの解析でよく用いられる手法である．

図 1

収集した加速度ログ・データの一部

累積分布を計算する．コミュニティ B の場合には活
10 0
10 -1
10 -2
10 -3
10 -4
10 -5
10 -6
10 -7
10 -8
10 -9
10 -10
10 -11
10 -12
10 -1310 -14 1
10

動は 1 日に限られていたため，そのすべての差分デー
タを集計し，累積分布を計算する．

( 4 ) ここで得た実際のデータ分布から推定される理論上の累積分布関数を最尤法によって導出する．

p(X ≥ x)( 5 ) 得たデータの Long-Tail 性がベキ分布に由来するもの
なのか，あるいは対数正規分布にしたがっていると見た方がいいのかを判断するために，Kolmogorov-Smirnov
検定を行なった．有意水準は p < 0.01 とした．これ
らの解析には Python の powerlaw [9] パッケージを使用した．

2.3.2 P/N 比アンケートの集計と分析
P/N 比アンケートの回答結果に対する処理手順は次の通りである．

Empirical Data
Power Law fit
Lognormal fit
Exponential fit
10 2
10 3
differences of accelaration

10 4

図 2 加速度差分データの累積分布と推定される関数（コミュニティ( 1 ) 各回の回答から学習者毎の P/N 比を導出した．

A 2016-06-09） N = 5, 401, 402( 2 ) 各学習者の P/N 比から各回のコミュニティ全体にわたる P/N 比の平均値を算出した．

( 3 ) さらに [8] にしたがって P/N 比にもとづくグルーピ

10 0ングを行い，各回のゼミ活動の参加者を「ポジティブ

10 -2

グループ」
「ネガティブグループ」「中間グループ」の3 グループに分け，その人数比をそれぞれ算出した．

10 -4( 4 ) 以上によって，コミュニティ A の質的な「成長」を

10 -6
p(X ≥ x)P/N 比の平均値と人数比の推移から把握することと
した．

10 -8

10 -103. 結果と考察

10 -12

3.1 加速度データの解析結果

10 -14解析の結果を図 2，図 3，図 4 に示す．これらの図は，

10 -16 1
10

加速度差分データ（絶対値）の実際の累積分布と最尤法にEmpirical Data
Power Law fit
Lognormal fit
Exponential fit
10 2
10 3
differences of accelaration

10 4

よって理論的に導出された累積分布関数とのフィットの度
図 3 加速度差分データの累積分布と推定される関数（コミュニティ

合いを示している．横軸には加速度差分の対数値を，縦軸A 2016-11-17） N = 1, 802, 121にはその累積分布確率 P (X ≥ x) の対数値をとっている．
図 2 と図 3 はそれぞれコミュニティ A の 2016 年 6 月 6 日

そこでより詳細に解析の結果を見ることにしよう．加速と 2016 年 11 月 17 日の全データを，図 4 はコミュニティ

度差分データの統計的な解析結果を示したのが表 1（コB の全データをプロットしたものである．どのデータの累

ミュニティ A）と表 2（コミュニティ B）である．表の第積分布も指数分布ではないことは図からただちに読みとれ

2 列はデータの累積分布から推定されるベキ分布のベキ指る．しかしその一方で，実際のデータ（図の青のライン）数を表している．第 3 列はデータから理論的に導き出されがベキ分布（赤のライン）であるのか対数正規分布（緑のたベキ分布関数と対数正規分布関数の比較，第 4 列目はそライン）であるのかは直観的にとらえることは困難である．

のベキ分布関数と指数関数との比較を示す Deviance であ3

p(X ≥ x)

8.00%

10 0

6.00%

10 -2

4.00%

10 -4

2.00%

10 -6

0.00%
1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%

10%

11%

12%

13%

14%

15%

16%

17%

!2.00%

10 -8!4.00%

10 -10
10 -12
10 -1410 -16 1
10	Empirical Data
Power Law fit
Lognormal fit
Exponential fit

図 5

コミュニティ A 全体にわたる P/N 比（平均値）の推移

100%#

10 4

10 2
10 3
differences of accelaration

90%#
80%#
70%#

図 4 加速度差分データの累積分布と推定される関数（コミュニティ

60%#

B 2015-11-14） N = 11, 060, 484

50%#
40%#

表 1 コミュニティ A の加速度（の差分の絶対値）の分布に関する

30%#
20%#

統計値（∗ : p < 0.1，∗∗ : p < 0.01、∗ ∗ ∗ : p < 0.001）
date
alpha
vs. lognormal vs. exponential

10%#
0%#
1#

2#

3#

4#

5#

6#

7#

8#

9#

10#

11#

12#

13#

14#

15#

16#

17#

2016-06-09

2.98072

0.098503696.52147***

2016-06-10

3.05840-0.03738

4705.82679***

2016-06-16

3.00295

0.21951*

3502.31801***

2016-07-07

2.95986-0.31628

3350.62626***

2016-07-14

2.93019-0.80628

420.18670***

2016-07-21

3.005300.210463541.04238***

2016-07-28

3.11756

0.106972294.71790***

2016-10-06

2.89953-0.71282

4693.54127***

2016-10-13

2.90474-0.05207

1504.12680***

2016-10-20

3.05256-1.05519

3595.56476***

P/N 比のコミュニティ全体にわたる平均の推移につい2016-11-10

2.932710.29300*

4644.07102***ては図 5 と図 6 の結果を得た．図 5 はコミュニティ A の

2016-11-11

2.97733

0.31091**4647.03692***

各回のゼミ終了後に行ったアンケート結果から導き出し

2016-11-17

3.15682

0.40561***3928.90142***

た，コミュニティ全体にわたる P/N 比平均値の推移であ	

図 6 コミュニティ A における「ポジティブグループ」構成比率の推移結果を得た．

3.2 P/N 比の推移

る．横軸に時間を，縦軸に P/N 比の値をとっている．図

表 2 コミュニティ B の加速度（の差分の絶対値）の分布に関する統計値（∗ ∗ ∗ : p < 0.001）
date
alpha
vs. lognormal

2015-11-14

3.18068

5.23744***

中の青の折れ線がその推移であり，図の下に描かれているvs. exponential

バー・チャートは前回からの P/N 比の増減分を示す．一57.39247***

方，図 6 は同じくコミュニティ A のアンケート結果から導出した，「ポジティブ・グループ」の構成比率の推移をる．この Deviance が正値の場合にはデータは対数正規分表したものである．横軸には時間をとり，縦軸には「ポジ布（あるいは指数分布）であるというよりもベキ分布であティブ・グループ」「ネガティブ・グループ」「中間グルー

ることを，負値の場合には逆である可能性があることを示プ」のその回のゼミにおける構成比を測っている．グラフ

唆している．

中の直線は「ポジティブ・グループ」構成比率に関する回
帰直線である．

これらの解析結果から言えることは，コミュニティ A の場合，分析の前半の段階（2016 年 6 月 9 日から 7 月 28 日

図 5 と 図 6 からは，分析対象期間中，コミュニティ Aの間）では学習者の加速度差分データを集計した結果がベはコミュニティ全体として概ね「ポジティブに成長」してキ分布として理解できるのか，あるいは対数正規分布であきたということが伺える．それは P/N 比のコミュニティ

るか，そこに有意な差はないということである．しかしな

全体にわたる平均値の推移からも，「ポジティブ・グルー

がら，最後の 2 回（2016 年 11 月 11 日と 2016 年 11 月 17プ」の構成比率の推移からも見てとることができる．

日）の学習活動から収集したデータは有意にベキ分布であるということが表 1 に示されている．コミュニティ B に

3.3 考察

ついてはデータの累積分布は有意にベキ分布であるというコミュニティ A を対象にした分析では加速度の差分デー

4

タ（の累積分布）が最後の 2 回においてベキ分布であるとである．このプロジェクトでは学習者はさらに 4 名単位の判断できること，またこのコミュニティは全体にわたって

サブグループに分かれて活動を行っていた．各サブグルー「ポジティブに成長」してきたと言えること，さらにコミュ

プのメンバー構成はランダムに指定されたものであり，学

ニティ B の加速度データの分析から加速度の差分データが習の初期にはそれぞれ直接面識があるとは限らないもので有意にベキ分布であると示されたこと，こうした解析の結あった．そのためこのプロジェクトではプロジェクト開始

果からコミュニティ活動の質的な変化と加速度の集計デー

期に，参加メンバーによるプロジェクトの目的の共有化，

タの全体的な特性の間には次のような関係があるのではな

グループ内で協働して活動を行う上での各留意事項の徹底

いかと考えることができる．

など，メンバー間で相互作用が生成するようなデザイン上

仮説 学習コミュニティが学習者間の相互作用を通しての「仕掛け」が仕組まれていた．このこととコミュニティ

ポジティブに成長するとき，コミュニティの活動のリズム

B の加速度データ分布が有意にベキ分布であったことを合を集計したデータはベキ分布としての特性を持つ．

わせて考えるならば，学習コミュニティの強い「相互作用」

ここに提示した仮説においてコミュニティ内の「相互作用」

がコミュニティにポジティブな成長をもたらし，それと同に言及したのは次の理由による．

時に，身体の活動リズムに関する集計的な特性（すなわちコミュニティ A において分析対象期間の前半は学部 3 年

集計データのベキ分布としての特性）を生み出したという，生の前期期間である．このゼミの特徴は，他のゼミには見先の仮説が成り立つ．

られない協調的な活動をゼミの時間中はもちろんのこと，

最後に，Learning Analytics に関連して本研究の意義に

ゼミの時間外にもネットワーク上のコミュニケーション活

ついて述べる．冒頭のイントロダクションでも述べたよう動等を通して，あるいは自主ゼミを通して行うことである．

に，教育工学・学習科学の分野でも大量に収集できるようそのため 3 年生の 4 月から前期終了までの間，このゼミにになった学習関連データを分析して，学習という現象の本

所属する学生はまずそうした他のゼミでは見られない活動

質に迫ろうとする研究に注目が集まっている．だが教育工に慣れることに専念しなければならない．図 5 に示されて学・学習科学の分野では，計算社会科学とは異なり，学習いるように，ゼミ活動が始まった段階から数回は P/N 比という社会的な現象を数理的に把握しようとする研究はは安定せず大きく上下している．このことは 3 年ゼミ配属

まだほとんど行われていないのが現状である．しかしなが当時のコミュニティメンバーの不安定な内面状態を示してら，本研究が示したように，学習現象の背後には何らかのいるのかもしれない．逆に，ゼミにも慣れた分析対象中期

数理的なメカニズムや構造的な特徴が存在する可能性は多（第 6 回から第 12 回まで）には P/N 比の変動に大きな変いにある．データ解析はその可能性を開く大きな一歩とな化はそれほど見られない．おそらくそれはゼミ活動に慣れる．さらにそれによって得た結論をモデル（模型）によってきたことがひとつの理由であるのかもしれない．

て本質的に把握することができるならば，新しい数理科学

しかし，第 13 回のコミュニティ活動以降，こうした安としての分析アプローチへの道を開くことができるはずで定的な状況に変化が現われている．実際，図 5 から分かるある．たとえば，コミュニティのポジティブな成長と身体ように，第 13 回のゼミ活動以降，再び P/N 比は大きく変的データの集計値との間に何らかの関係があるのであれば，動し，最終的には最高値を更新した．実はこの時期，H 大

そうしたデータの特性を生成する（たとえば乗算過程など

学の当該学部は次年度ゼミ生の新規募集期間にあたっておの）確率過程モデルによって，学習コミュニティ活動におり，ゼミ紹介，ゼミガイダンスなどゼミ単位での次年度生

ける数理科学的な特性をとらえることができるかもしれな

募集のためのイベントが企画されている．コミュニティ A

い．Learning Analytics はそうした可能性を持っている．

は（おそらく当該学部でもっとも）ゼミ活動時間以外に自本研究で得た仮説もこうした数理的な Learning Analytics

主ゼミを開催するなどの能動的な活動を行い，これらの企によって検証される必要がある．

画を自主的に立案・運営した活動を行った．その結果，定4. まとめ

員を大幅に超える第一志望者を得ることができた．こうした，自主ゼミ等の開催と能動的な活動を通した強い「相互本研究では 2 つの協調的な学習活動を行うコミュニティ作用」がコミュニティ A に対して P/N 比に見られる質的を分析対象とし，学習コミュニティ活動を通したコミュニな変化をもたらし，さらにはその質的なコミュニティの変ティの質的な成長とコミュニティ・メンバーの身体的活動化が，加速度データという身体的活動のリズムの集計値にの集計的データとの間にある関係について考察した．そのベキ分布という固有の特性をもたらしたと推測することが結果，学習コミュニティが「相互作用」を通してポジティできる．

ブに成長するとき，学習者の身体的活動リズム（加速度）

このことはコミュニティ B の分析結果からも補完するを集計したデータはマクロ的に見て有意にベキ分布としてことができる．コミュニティ B は複数大学による「地域の特性を持つようになるという仮説を得た．この仮説の妥

協働学習プロジェクト」内に構成された学習コミュニティ

当性は数理的に検証される必要がある．そのアプローチは5

Learning Analytics にひとつの新しい方向性を示していると言える．
謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP26350323, JP26282033,

JP16K12791, JP25282058 の助成を受けて行われました．
また，広島大学経済学部安武ゼミ（2016 年度加入）のみ
んなに心から感謝いたします．さらに，福井県大学連携コンソーシアム（F-LECCS）の関係者各位，ならびに協働学
習プロジェクトに参加したすべての学生の皆さんに感謝申し上げます．
参考文献
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サイエンティフック・システム研究会 2012 年度教育環境分
科会第 2 回会合，https://www.ssken.gr.jp/MAINSITE/
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lecture-02/SSKEN_edu-2012-2_yasutake_paper.pdf(2012)（最終閲覧日 2017-02-15）.
古川雅子，山地 一禎，安武公一，中村泰之，山田恒夫，梶田将司：第 6 回 Learning Analytics & Knowledge Conference (LAK16) 参加報告，情報教育シンポジウム 2016
論文集, 53-58 (2016).
安武公一，中村泰之，山地一禎，古川雅子，梶田将司，山川修，多川孝央：最先端の Learning Analytics を目指して，教育システム情報学会第 41 回全国大会講演論文集，345–346 (2016)．
矢野和男：データの見えざる手，草思社 (2014).
多川孝央，田中洋一，山川修：加速度計データに基づく協調関係の推測の実験的検討，教育システム情報学会論文
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6