自然言語処理技術を用いたテキストマイニングによる受講生の意識の分析―

津山高専ジュニアドクター育成塾での学びについて吉富秀樹 *

宮下卓也 **

谷口圭輔 ***

中村直人 *****

寺元貴幸 **

山田―貴史 ****

Analysis of Student Learning Awareness by Text Mining
using Natural Language Processing Technology― Learning at Junior Doctor Science School of Tsuyama College ―YOSHITOMI Hideki, MIYASHITA Takuya, TANIGUCHI Keisuke, YAMADA Takafumi,
NAKAMURA Naoto and TERAMOTO Takayuki
The Junior Doctor Science School (hereafter, JDSS) is a project developed by the Japan Science and Technology Agency(hereafter, JST). Tsuyama College was adopted in 2018 and is working on this project. JDSS seeks out elementary and junior highschool students with high motivation and outstanding abilities and trains their abilities through learning in the fields of science andmathematics and information, with the aim of encouraging outstanding human resources who will lead future science and technology innovation. Since the purpose of JDSS is to develop and implement human resource development programs, we have set goals
for human resource development. It is necessary to measure and evaluate the growth of abilities. We are working on diverse learning
evaluations using portfolios and worksheets at each stage of diagnostic, formative, and comprehensive stages. Since this project isthe final year to receive support from JST, what did the students who have learned at our JDSS so far feel from what they havelearned and what will they aim for in the future. In this report, we report on the results of analysis from a descriptive questionnaireon the changes of learning awareness budding in the minds of students.
Key Words: Junior Doctor Science School, Learning Awareness, Natural Language Processing, Text Mining

１．はじめにジュニアドクター育成塾は，国立研究開発法人科学技術振興機構（以下，JSTと略称する）が展開する公募型の次世代人材育成事業であり，小学校５・６年生および中学生を対象とし，将来の科学技術イノベーションを牽引する傑出した人材の育成に向けて，高い意欲や突出した能力を持つ小中学生を発掘

原稿受付 令和４年９月２日* 津山高専ジュニアドクター育成塾 シニアメンター** 総合理工学科 情報システム系*** 総合理工学科 先進科学系**** 総合理工学科 機械システム系***** 総合理工学科 電気電子システム系

し，理数・情報分野の学習などを通じてその能力を伸長させる体系的な取り組みである1)．2022年度現
在，全国で高専，大学，NPO法人など30の機関で実施されている．津山工業高等専門学校（以下，津山高専または本校と称す）は，2018年度に採択され，JSTの支援のもと，この事業に取り組んでいる．津山高専ジュニアドクター育成塾（以下，本企画と称す）では，将来，イノベーターとして科学技術分野を牽引する100万人に一人の才能を見出し育成する体系的育成プログラムを開発・実施することを目的として，企画名を『「5σ」の逸材へ，発掘して育てるジュニアドクター育成塾』とした 2)．ここに“「5σ」の逸材”とは，“100万人に一人の逸材”のことを統計学の標準偏差σを用いて表した言葉である．受講生は，毎年40名程度を新規に募集している．JSTの支- 37 -

津 山 高 専 紀 要 第 64 号 （2022）
援期間は最長５年間となっており，本企画では本年度（2022年度）が支援を受ける最終年度となっている．
ジュニアドクター育成塾は，人材育成プログラムの開発・実施を目的としていることから，人材育成の目標を定め，受講生の成長を測定・評価することが求められる．本企画では，診断的，形成的，総括的な各段階において，ポートフォリオやワークシートおよび受講生アンケートなどを活用して多様な学習評価に取り組んでいる 3)．
本報では，本企画が本年度（2022 年度）で JST の支援を受ける最終年度に当たることから，これまでに 本 校ジ ュニ アド クタ ー育 成 塾で 学ん だ受 講生が，学びの中から何を感じたのか，そして，これから何を目指していくのか，受講生の心の中に芽生えている意識について自由記述式アンケートから分析した結果を報告する．

２．育成課程と学びの概要
本企画の体系的育成プログラムの内容は既報 4)にて報告しているので，ここでは，育成課程と学びの概要について説明する．育成課程は，第一段階プログラムと第二段階プログラムの２つの課程に分かれている．第一段階プログラムは，１年間だけの単年度課程であり，新規受講生は全員が受講する．第一段階のねらいは，さまざまな内容の講座を受講する
こ と で子 ども たち の興 味や 適 性に 気付 かせ ること，探究活動を通して研究倫理や情報リテラシーおよび実験スキルなどの第二段階へ進むための基礎的素養を学ぶことである．第一段階プログラム修了生の中で第二段階へ進級を希望する者の中から数名を選抜し第二段階プログラムへ進ませる．第二段階プ
ログラムは，研究活動とロボコン活動から成っている．研究活動では，受講生は本校の研究室に配属され，教員や学生メンターの指導を受けながら各自の研究テーマに取り組む．ロボコン活動は，地元津山市で開催される“津山ロボコン”への参加を目指す活動であり，指導はロボコン指導の経験が豊富な本校退職教員に依頼している．なお，第二段階プログ
ラムは，複数年度の在籍が可能で，本人が希望すれば中学３年まで在籍できる．

３．自由記述式アンケートと分析対象者
本報で分析の対象となるデータは，各年度の講座の最終回に実施している自由記述式アンケートである．このアンケートは，JST が作成し津山高専が実施しているものであるが，データの利用についてはJST で了承されている．ここに，データの利用について JST に謝意を表する．このアンケートは，選択式アンケートと自由記述式アンケートから構成されているが，本報で使うのは自由記述式アンケートの部分である．自由記述式アンケートの設問は，次の２つである．
設問１：「ジュニアドクター育成塾に参加してよかったことを自由にお書きください」
設問２：「これから，ジュニアドクター育成塾で取り組みたいことや目指したいことをお書きください」
分析の対象者は，2018～2021年度にアンケートに回答した第一段階プログラムおよび第二段階プログ
ラムの受講生99名である．なお，第二段階の受講生は，ほとんどの者が中学３年まで在籍しているので，毎年のデータを使うと，同一人物が毎年回答する状況となって回答内容が重複する可能性がある．
そこで，2018～2020年度の第二段階データについては中学３年生のみをピックアップした．アンケートの最終年度に当たる2021年度については，第二段階についても受講生全員のデータを使った．
分析の対象となった受講生の学年，性別，育成課程（第一段階か第二段階か）の各属性に該当する人数を表１に示す．本報では，アンケートの回答内容と属性との対応関係についても分析する．なお，学年および育成課程はアンケート実施当時のものである．
表１ 分析対象者の属性と人数
学年人数

性別人数

育成課程

人数

小５36

男子78

第一段階

83

小６20

女子

21

第二段階

16中１19

計

99

計

99

中２15中３9計

99

４．分析方法自由記述式アンケートを分析する場合，分析者がクロス集計表にまとめるなどの方法をとる場合があるが，データ量が多いと作業が大変であるし，属性との関係も分析するとなると人間の手作業ではなかなか難しい．そこで，本報では，近年注目されている“AI による自然言語処理技術を用いたテキストマイニング”による分析を行う．テキストマイニング
は，大量のテキストデータを統計的に扱うことができるとともに，解析用ソフトウエアを用いて機械的に処理するので分析者の主観が介在し難く客観性が担保できるという特徴もある．

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自然言語処理技術を用いたテキストマイニングによる受講生の意識の分析－津山高専ジュニアドクター育成塾での学びについて－

吉富・宮下・谷口・山田・中村・寺元

表２ 設問１の抽出語と出現回数

４．１ 分析ツール
テキストマイニングは，アンケート調査などの大量のテキストデータを，AI による自然言語処理技術を用いて品詞単位の単語に分解し（これを形態素解析という），多変量解析等の技術を用いて単語の出現頻度や単語間の結びつきの強さ（例えば，共起関係）などを分析することでデータ全体を理解しようとする手法である 5)．本報で用いたテキストマイニングのツールは，樋口耕一氏によって開発された“KH Coder 6)”を使用した．テキストマイニングのツー
ルは従前は高価であったが，KH Coder はフリーソフトウエアとなっており誰でも利用できる．また，解析結果が図表などの視覚化された形でアウトプットされるので，統計学や多変量解析の専門的知識のない者でも分析が可能であり，近年，さまざまな研究に利用されている 7)．

抽出語

４．２ 分析条件
使用した KH Coder のバージョンは Windows 版のKH Coder-3 である．形態素解析には，ChaSen（茶筌）と MeCab（メカブ）が選択可能であるが，ここではChaSen（茶筌）を使った．予備解析を実行したところ，「ジュニアドクター」のような本来複合語として現れる語が「ジュニア」と「ドクター」のように分解された形で抽出されるので，このような語は複合語として強制抽出されるように設定した．

５．分析結果
テキストマイニングによる分析は，前記の“設問１「ジュニアドクター育成塾に参加してよかったことを自由にお書きください」”と“設問２「これから，ジュニアドクター育成塾で取り組みたいことや目指したいことをお書きください」”の２つについて，それぞれ別々に分析した．設問１からは，受講生が“学びの中から何を感じたのか”を分析する．
また，設問２からは，“これから何を目指していくのか”を分析し，受講生の心の中に芽生えている意識について考察する．なお，以降では，テキストマイニングによる抽出語をカッコ付で表す．
５．１ 設問１の分析結果と考察（１）抽出語と出現回数 設問１について，テキストマイニングで抽出された語の総数は 809 語で，うち異なり語は 268 語であった．出現回数３回以上の抽出語を表２に示す．出現回数が 10 回以上の語に着目すると，「プログラミング」や「ロボット」
な ど の「 体験 」を 通し て 「 色 々」 「知 る」 ことができ「実験」への「興味」が「高まる」と多くの

出現回数

抽出語

出現回数知る

29

数学

5

色々

27

増える

5

プログラミング

11

3D プリンタ

4

ロボット

11

たくさん

4

実験

11

嬉しい

4

興味

10

機械

4

高まる

10

協力

4

体験

10

考える

4

楽しい

9

高専

4

自分

9

今まで

4

分かる

9

作る

4

パソコン

8

授業

4使う

8

色々

4

人

8

前より

4

学ぶ

7

勉強

4

学べる

7

歩行

4

思う

7

力

4

良い

7

ジュニアドクター

3

学校

6

ロボコン

3

教える

6

家

3

研究

6

楽しみ

3

知識

6

好き

3

普段

6

行く

3

理科

6

実際

3

科学

5

将来

3

参加

5

先生

3

出来る

5

全く

3

触れる

5

発電

3

新しい

5

友達

3

受講生が感じていることを示唆している．
（２）抽出語の共起関係 語と語の関連性の強さについて，KH Coder の機能を使って共起ネットワー
ク図を出力して解析結果の“見える化”を図り分析を進めた．抽出語の共起ネットワークを図１に示す．
語を囲む円が大きいほど出現回数が多いことを表している．共起関係は Jaccard 係数（語と語の出現状況の類似度を示す指標）8)で評価しており，語と語が線で結ばれているものが共起関係にある．線が太いほど共起性が強いことを示している．また，互いに線で結ばれている語の集団が，共起関係などの関連性が認められるクラスターとなっている．なお，図のタイトルにある“（出現４回以上）”の意味は，出現回数が 4 回以上の抽出語を使って解析しているという意味である（以下の図も同様）．
図に示されている抽出語の具体的な意味や使用状況を調べる場合は，KH Coder の KWIC コンコー

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津 山 高 専 紀 要 第 64 号 （2022）

図１ 設問１の抽出語の共起ネットワーク（出現４回以上）

ダンス（用語索引）の機能を利用する．すなわち，パソコンに表示された図の上で抽出語をクリックすると，KWIC コンコーダンスの機能が働き，その抽出語の索引結果が前後の文脈を付けた状態で表示される．したがって，図中の抽出語が，具体的にどのような意味で使われているのかを容易に確認することができる．以降の考察では，KWIC コンコーダンスによって抽出語の具体的な意味と使用状況を確認したうえで考察している．以下，特徴的な語や重要と思われる語について考察する．
図１の右上方のクラスターでは，「たくさん」の「新しい」ことを「学ぶ」ことが「出来る」との感想が示されている．左端のクラスターでは，「プログラミング」や二足「歩行」「ロボット」，「3D プリンタ」がおもしろかった．そして，「色々」なことが理解できたなどの記述が見られる．また，中心部下方では，「普段」の生活では「自分」が知らなかった「知識」が「増える」ことになって「良い」と述べている．
（３）抽出語と学年との共起関係 表１で示した属性のうち“学年”と抽出語との共起関係を図２に示す．なお，属性は，テキストマイニングでは“外部変数”と呼ばれており抽出語とは区別される．図２では抽出語は丸で，外部変数（学年）は四角で表示されている．
中心付近にある「ロボット」や「体験」および「良い」などの抽出語は，すべての学年につながっており，共通の項目であることがわかる．一方，図の周辺部に布置されている語は，特定の学年と関わりが強い項目といえる．中３の周辺には「高専」という語が見られ，高専に関心を持っていることが見て取れる．小６の周辺では，「普段」できない体験ができ「科学」への興味と「力」がついたとの語が確認できる．
以上のように，設問１から読み取れる“学びの中図２ 設問 1 の抽出語と学年との共起関係（出現３回以上）- 40 -

自然言語処理技術を用いたテキストマイニングによる受講生の意識の分析－津山高専ジュニアドクター育成塾での学びについて－から何を感じたのか”について要約すると，“普段の学校生活では体験できないロボットやプログラミングなどのいろいろなことを体験できて良かった”との意識を持っていることが確認できた．

吉富・宮下・谷口・山田・中村・寺元

表３ 設問２の抽出語と出現回数抽出語

５．２ 設問２の分析結果と考察（１）抽出語と出現回数 設問２について，テキストマイニングで抽出された語の総数は 548 語で，うち異なり語は 226 語であった．出現回数３回以上の抽出語を表３に示す．出現回数が 10 回以上の語に着目すると，「自分」は「プログラミング」や「ロボット」を「作る」「研究」や「実験」に「取り組む」ことを「思う」との意思表示が認められ，多くの受講生が「ロボット」への関心が高いことを示唆している．
（２）設問２の抽出語の共起関係 設問２の抽出語の共起ネットワークを図３に示す．右端付近のクラスターでは，「自分」で「ロボット」の「プログラミング」に「取り組む」との意欲が認められる．
中央上部では，「色々」な「実験」をして「科学」への「興味」を「高める」との意識が確認できる．
中心付近では，「探究活動」をさらに「深める」，「今」行っている「研究」をさらに「深める」との研究への積極性が認められる．左端下部では，「不思議」に「思う」ことに挑戦し，もっと「知る」ことを目指したいとの意志が表明されている．

出現
回数

抽出語

出現回数

自分

15

生物

4ロボット

14

積極

4

実験

13

探究活動

4

プログラミング

11

挑戦

4

研究

11

発表

4

作る

11

ジュニアドクター

3

思う

11

活動

3

取り組む

11

興味

3

知る

11

好き

3

色々

9

考える

3

使う

7

行く

3

ロボコン

6

今年

3

将来

6

参加

3

第二段階

6

詳しい

3

数学

5

生かす

3

化学

4

探求

3

科学

4

知識

3

学ぶ

4

調べる

3

高める

4

不思議

3

今

4

理科

3

深める

4

（３）設問２の抽出語と学年の共起関係
設問２の抽出語と“学年”との共起関係を図４に

図３ 設問２の抽出語の共起ネットワーク（出現３回以上）- 41 -

津 山 高 専 紀 要 第 64 号 （2022）
示す．図の中心付近の「ロボット」や「研究」および「取り組み」などの抽出語は，すべての学年につながっており，多くの受講生が「ロボット」や「研究」に取り組む意志を持っていることがわかる．中１の周辺には「生物」の語が認められ，今後の活動として，「生物」の「知識」を「深める」との意欲が見て取れる．小６の周辺では，いろいろなことを「学ぶ」ことで将来「科学」の分野で活躍したいとの意志表明がある．また，小５の周辺では，「探究活動」の「発表」で頑張りたいこと，「数学」に興味を持つようになったことなどが示されている．

図５ 設問２の抽出語と性別の対応分析（出現４回以上）

図４ 設問２の抽出語と学年との共起関係（出現３回以上）（４）抽出語と性別の対応分析 近年，次世代人材育成では，ジェンダーバイアスの解消が政策として挙げられている 9)．そこで，表１に示した属性“性別”と抽出語の対応分析（コレスポンデンス分析）を行った．対応分析の結果を図５に示す．この図は横軸と縦軸をもった散布図の形態をしているが，一般的な散布図とは仕組みが異なる．そこで，この図の見方を説明する．ポイントは以下の５点である．
①特徴のない語は原点付近に布置される②特徴の大きい語は原点から遠くに布置される③関連性の強い語どうしは，原点から見て同一方向に布置される④関連性の強い語どうしは近くに布置される⑤横軸と縦軸の意味を厳密に定義することは難しいが，事後的に意味付けすることが推奨される
さて，図５では，円は抽出語を表し，円の大きさは出現回数に対応している．外部変数（性別）は四角で表示されており，“男子”と“女子”の２つである．軸の意味を事後的に考察すると，横軸は右に行くほど男子との関連が強く，縦軸は上に行くほど男子との関連が強い関係になっている．
図５によると，男子は「プログラミング」や「探究活動」および「実験」において「自分」を「高める」ことへの意識が強いことが特徴となっている．
「ロボット」などの“ものづくり”への関心が高いこともわかる．一方，女子は「生物」や「化学」などの基礎的な理科教科への興味が高いことが特徴的である．また，「研究」を「深める」という意志も表明されている．
したがって，本分析結果からは，男子は「プログラミング」や「ロボット」などの応用的な分野，女子は「生物」や「化学」などの基礎科学的な分野に関心が高い傾向が認められるといえよう．
（５）抽出語と育成課程の対応分析 設問２の抽出語と育成課程（第一段階か第二段階か）との対応分析の結果を図６に示す．図の見方は，前記の図５と同様である．第二段階受講生は，研究活動とロボコン活動に取り組んでいるので，この２つの活動に関連した抽出語である「研究」と「ロボコン」が第二段階の特徴語として示されており，活動内容に対する興味や関心を反映していることが認められる．
また，「今」が右上端に布置されており，第二段階のもっとも特徴的な抽出語となっている．多くの第二段階受講生が「今」やっている活動について言及していることがわかる．具体的には，「今」やっている「研究」や「ロボコン」を「深める」ように「積極」的に取り組みたいとの意志表明である．また，ロボコン活動に取り組んでいる者については，「ロボコン」に「挑戦」して優勝を目指したいとの記述も見られる．

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自然言語処理技術を用いたテキストマイニングによる受講生の意識の分析－津山高専ジュニアドクター育成塾での学びについて－

吉富・宮下・谷口・山田・中村・寺元との認識を持っていることが確認できた．
“ こ れ か ら 何 を 目 指 し てい く の か ” に つ い ては，“多くの受講生が，ロボット，生物，化学などの研究や実験，およびロボコンに積極的に取り組んでいきたい”との意志を持っていることが確認できた．
また，ジェンダーバイアスの観点から，属性“性別”との対応関係についても分析したが，男子はプログラミングやロボットなどの応用的な分野，女子は生物や化学などの基礎科学的な分野に関心が高い傾向が認められた．
謝辞

津山高専ジュニアドクター育成塾は，国立研究開
発法人科学技術振興機構（JST）の支援を受けて実施している．また，本報では JST の作成したアンケートのデータの使用について了承いただいた．ここに記して謝意を表する．
また，本企画の立ち上げ・運営において様々な支援や助言を賜った連携機関の関係者各位，連携評価委員各位，本校の関係教職員各位に深甚なる謝意を表する．

図６ 設問２の抽出語と育成課程の対応分析（出現４回以上）

一方，第一段階受講生は，「数学」や「化学」および「生物」などの基礎的な理科教科，および「探究活動」などが特徴的な抽出語となっている．これは，第一段階プログラムでの活動内容を反映しているものといえよう．また，「第二段階」という語も認められ，第二段階プログラムへの進級を目指していることがわかる．
以上のように，設問２から読み取れる“これから何を目指していくのか”について要約すると，“多くの受講生が，ロボット，生物，化学などに関する研究や実験，およびロボコンに積極的に取り組んでいきたい”との意志を持っていることが確認できた．

参６．まとめ
本報では，これまでに本校ジュニアドクター育成塾で学んだ受講生が，学びの中から何を感じたのか，そして，これから何を目指していくのか，受講生の心の中に芽生えている意識について自由記述式
アンケートからテキストマイニングによって分析した結果を報告した．
“学びの中から何を感じたのか”については，“普段の学校生活では体験できないロボットやプログラミングなどのいろいろなことを体験できて良かった”考文

献1) 科学技術振興機構 次世代人材育成事業 ジュニアドクター育成塾 HOME：https://www.jst.go.jp/cpse/fsp/index.html，（参照2022-08-10）.
2) 津山高専ジュニアドクター育成塾 事業概要：https://jrdrtsuyamakosen.jp/about，（参照 2022-08-10）.
3) 吉富，ほか 6 名：津山高専ジュニアドクター育成塾において導入した学習ポートフォリオの意義と効果，津山工業高等専
門学校紀要，63(2021)61-67 .
4) 佐藤，ほか６名：津山高専ジュニアドクター育成塾において受講生の成長や学びを実現するための体系的育成プログラ
ムの開発，津山工業高等専門学校紀要，63(2021)53-60 .
5) 牛澤賢二:やってみようテキストマイニング,朝倉書店,(2020) .
6) 樋口耕一：社会調査のための計量テキスト分析，ナカニシヤ
出版，(2020) .
7) KH Coder Web サイト KH Coder を用いた研究事例のリスト：https://khcoder.net，（参照 2022-08-15）.
8) 末吉美喜：テキストマイニング入門,オーム社,(2019) 212-216 .
9) 総合科学技術・イノベーション会議（第 61 回）議事次第 Society5.0 の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケー
ジ （ 案 ） ：https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/haihu061.html，（参照 2022-08-12）.

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