2012 年 9 月 3 日

サイエンティフィック・システム研究会
教育環境分科会 2012 年度第 1 回会合資料

IC カード出欠
カード出欠システム
出欠システムをシステムを用いた不登校学生早期把握いた不登校学生早期把握と不登校学生早期把握と災害時人情報把握への災害時人情報把握への取への取り組み－名古屋工業大学における名古屋工業大学における ICT による学生支援
による学生支援－
学生支援－
名古屋工業大学情報基盤センター センター長
全学情報システム統括責任者（CIO）
松尾啓志 matsuo@nitech.ac.jp[Abstract]
名古屋工業大学では、2007 年 4 月より、非接触型 IC カード(フェリカ)を用いた出欠システムを独自開発し、授業の出欠記録に用いている。学生は教室への入室・退出時の 2 回打刻を行い、その打刻データを加工せずにそのまま、データベースに格納し、必要に応じて、後から出欠を推定する出欠システムとして構築した。一人あたりの年間打刻数は学年によって差はあるものの、約 500 打刻となっている。これらの打刻情報は、いつ、どこに、誰が存在したという情報であるため、単に出欠情報としてだけでなく、(1)授業への出席状況が急激に減少した学生を自動的に検出し、学生支援室に報告するシステム、(2)災害時や緊急時のための、学生登校・在室況握把握システムも開発し運用している。本講演ではこれらのシステムのシステム構成、導入過程、運用状況について報告する。
[Keyword]
情報基盤、非接触型 IC カード、出欠システム、学生支援

1. はじめに大学生の不登校問題は、近年特に問題化しつつある。従来一部の大学生は、授業に出席せずに、試験だけ参加することは日常化していたが、現在問題化している大学生の不登校問題は、これらの状況とは本質的に異なる。荒井ら[1]は、不登校原因の特徴をクラスタ分析し、不登校の原因をアパシー群、心理的問題群、不明群に分類して、アパシー群には、呼び出しによる対応、心理的問題群には、気持ちをさせる枠組みが重要であると論じている。また野本ら[2]は、不登校状態になり始めるのは 5 月から 6 月、入学時の早い時期であり、このような学生には早期の介入が必要であると述べている。
このような問題に対して、各大学では相談室を設けることが多い。ただし相談室へ本人から訪ねてくることは非常に少ない。不登校の学生の情報は、主に 3 年生や 4 年生の就職活動時に、就職活動の様子がないことを察知した親から、大学に相談が持ち込まれることが多い[3]。しかし、不登校が長く続いた後の対応では、学生を正常な状態に復帰させることは困難であることは明らかである。
名古屋工業大学でも、学生なんでも相談室と学生相談室(保健センター)を設置し、これらの問題に対応してきたが、同様の問題が指摘されていた。そこで、情報基盤センターでは、学生の出欠状況を総合的に把握し、不登校気味の学生を早期に発見し、学生何でも相談室に自動的に通知するシステムの開発を行った。本発表ではこのシステムの概要よび運用実績について報告する。
さらに国立大学の大学法人化に伴い、法人としての法令上の様々な義務が課された。安全管理や危機管理体制の強化はその一例である。しかし、そもそも国立大学は開かれた自由な環境の元での研究活動が長年行われている。予算・人員削減の流れから、安全管理・危機管理に対する人員確保は困難を伴う。
名古屋工業大学では、安全・危機管理にも積極的に ICT を導入し、災害時の安否確認システムと災害時に各建屋、各教室に在室する学生情報を、出欠システムから抽出するとともに、必要に応じて在室学生の携帯電話にメールするシステムを構築した。このシステムについても報告する。

2. 不登校学生早期発見システム
不登校学生早期発見システム
一般的に大学においては、不登校学生を早期発見することは困難である。原因として、(a)出席をとらない、もしくは欠席は本人の責任という風潮、(b)複数の授業を横断した授業状況の把握が困難、(c)友達関係の希薄化、が挙げられる。
出欠システムを利用することにより、学生の全授業の出欠状況を確認可能である。しかし、打刻情報は、あくまでも、当該学生が、何時、どの教室にいたかの情報だけであり、これを授業への出欠情報に正確に変換するには、教員による授業の開始時刻と終了時刻の入力が必要となり(正規の授業開始時刻から終了時刻まで授業を行う場合は入力の必要はない)、必ずしも正確な情報ではない。
そこで、週単位で打刻数を計測し、以下に示す方法で当該学生の出席率を算出し、DI が 0.5 を下回り、かつ‫ܦ‬஻ が 4 以上の時に、不登校が疑われる学生として、学生なんでも相談室にメール連絡を行っている。学生何でも相談室は、この情報を元に、当該学生へのメール・電話連絡など適切な処置を行う。

3. 災害時の災害時の情報収集及び情報収集及び連絡手段の連絡手段の確保
東海・東南海大地震が予測される中、安否確認システムへの要求が高い。本学でも、全学生に対し安否確認を行う Web システムを構築するとともに、今年度から避難訓練時の際に利用している。安否確認は災害後に比較的長い時間をかけて行うのに対して、たとえばある棟の火災などでは、対象学生の把握及び、早急な連絡が必要となるため別の枠組みが必要となる。
本学では、打刻情報を利用し、学生の在学、在室情報の把握を行っている。打刻情報から正確に在室情報に変換することは不可能であるが、授業開始前 X 分から授業開始後 Y 分（1,2 限、5,6 限:X=30分、Y=30 分。その他 X=7 分、Y=30 分）までの間に打刻があった場合は、当該学生は、打刻のあった教室に在室というルールで在室情報に変換している。またシステムでは、全構成員、在学中の学生などさまざまな条件で一斉メールを送信可能としている。

4. 統一データベース
統一データベースとデータベースと打刻情報の打刻情報の多角的な多角的な利用、利用、及び CIO の役割
このような情報の多角的利用には、セキュリティ上のリスクに言及した反対が多い。本学では PKIに厳密認証による情報へのアクセス保護と統一データベースによる厳格な個人属性情報管理により、これらのリスクを最小化している。また大学事務は本来保守的であり、新しいシステム展開は期待薄である。やはり CIO が提案するとともに、責任を持って大学内の情報の一元管理、および高度利用を行うべきである。その際、過度なアクセス制限は、有益な利用の制限となるため、厳密認証＋ログ管理を基本とした運用が必須である。

参考文献[1] 荒井ほか:”不登校大学生に対する大学教員の視点と支援” 広島大学心理学研究第 11 号 2011[2] 野本ほか:”「こころと健康」の出席点検及び電話連絡による不登校予防の取り組み 大学教育実践
ジャーナル第 10 号,PP77-80 (2012)[3] 高塚雄介：“自立社会の落とし穴 ～増え続ける大学生の不登校～
http://www.waseda.jp/student/shinsho/html/66/6621.html8t

ICカード出欠システムを用いた不登校学生
早期把握と災害時人情報把握への取り組み－名古屋工業大学におけるICTによる学生支援－
全学情報システム
全学情報システム統括責任者
システム統括責任者（統括責任者（CIO)
情報基盤センター
情報基盤センター長
センター長
松尾啓志

ICカード
カード出席
カード出席システム
出席システム 名工大独自開発
名工大独自開発
 ICカード学生証および携帯Felica IDMを利用充実した学びの場 双方向システム
双方向システム型教システム
育支援システムによる補助(2007-2010) 教員、学生の状況を考慮したシステム
 オープンソースとして公開中
 特別教育研究経費

 単に出欠を出欠を取るだけでなく、るだけでなく、学生ひとりひとりの学生ひとりひとりの情報ひとりひとりの情報を情報を多角的に多角的に把握することにより把握することにより
 登校できない学生の早期発見、指導 膨大な出席データ、レポートデータ、成績データをデータマ
データマ

イニング（）することにより、イニング（今はやりのビックデータ
はやりのビックデータ(^_^)）
ビックデータ
早期学習指導、および優秀学生の早期発見
 現在出席、成績に関してはマイニング継続中（６年目に突入）。
 数ラウンドを経ないと有効な解析ができない レポートなどの学習途中履歴の入手が困難– 現在は協力教員のMOODLEから情報入手
2

出欠管理手法
出欠型
出欠型モデル
出欠型モデル 学生による打刻をトリガーとして、出欠テーブルを構成する各項目にデータを直接格納する あらかじめ学年ごとに受講するすべての講義に対する出欠テーブルのインスタンスを作成する必要あり 利点：処理が軽い
 欠点：受講登録前に何らかの対応が必要

打刻型
打刻型モデル
打刻型モデル すべての打刻
すべての打刻データ
打刻データを加工せずそのまま打刻テーブル
データに格納 必要に応じて出欠を推定＝＞確定（教員） 欠点：処理が重い
 利点：学生がいつ、どこに居たかという生の情報が保存されるので、様々な応用が利く

3

出欠システムイメージ図
授業毎に時刻（受付開始時刻、遅刻時刻、早退時刻など）を設定することが可能
教室変更、休講などにも対応でき、画面上に表示することが可能
授業情報を事前に設定していなかった場合、後からWebで設定する事が可能
実際に使う教員が設計したシステム＝＞実情が分かっている②
教室変更情報などが画面に表示【101教室】

301教室
301教室 3 時限【301教室】

情報工学概論30１
30１教室に教室に変更です
変更です。
です。

打刻

③
出欠席情報をリアルタイムで出欠管理サーバに送信①
授業情報を事前に設定すれば、自動的にカードリーダに反映

出欠管理サーバ 教職員PC

対象教室：５８室
設置台数：１２４台

ＩＣカード出欠の様子

１日１万２千打刻（１日１授業２回打刻）ｘ１５週ｘ５日ｘ２＝１８０万打刻/年 ＝＞毎年積み重ね（成績やレポート提出履歴も含めて）＝＞教育に データマイニングや統計の力を取り入れる試み

利用状況
出欠データベースの概要
人数

打刻数

科目数

講義数

受講
登録数

延べ講義
受講人数

2007年度

6,242

1,792,863

3,956

22,303

94,915

1,298,294

2008年度

6,216

1,788,984

4,235

21,46895.361

1,213,530

2009年度

6,167

1,849,176

4,218

23,62389,0301,291,987

一人あたりの年間打刻数
学部１
学部１年

学部２
学部２年

学部３
学部３年

学部４
学部４年

修士１
修士１年

修士２
修士２年

2007年度

557.0

508.2

361.5

49.7

117.2

2.1

2008年度

534.2

481.4

359.5

42.7

170.3

3.8

2009年度

599.9

476.1

344.9

37.8

167.1

3.2

6

利用状況
学生利用率 学生利用率 教員利用率 教員確定率 教員確定率 教員確定率（全て）(確定済確定済)(個別個別)(講義時間講義時間)
個別+時間
確定済
個別
講義時間 (個別個別 時間)
時間
2007年度

61.3%

85.9%

72.3%

3.4%

6.2%

7.7%

2008年度

69.9%

85.7%

80.1%

18.4%

14.7%

26.4%

2009年度

67.9%

86.2%

77.5%

15.8%

9.2%

20.1%

 授業が授業が時間割通りに時間割通りに開始
りに開始、開始、終了しない
終了しない場合
しない場合は場合は、出欠推定に誤差が誤差が生じるため、じるため、教員による教員による授業時間帯による授業時間帯の授業時間帯の確定が必要となる
必要となる場合となる場合がある
場合がある。
がある。
 教員の教員の確定率は確定率は２０％２０％程度であるが程度であるが、であるが、教員が教員が出欠シス
出欠シス
テムにテムにアクセスした
アクセスした率
した率は８０％８０％であり、であり、比較的高い比較的高い。
 学生利用率は、出席リーダ
学生利用率(全利用率 全て)は出席リーダがリーダが設置しされていな設置しされていない場所での場所での講義での講義も講義も含むため正確
むため正確ではないので正確ではないので、ではないので、教員が教員が出欠を出欠を確定した
確定した授業した授業における授業における学生利用率
における学生利用率も学生利用率も同時に同時に計測＝＞学生＝＞学生の学生の授業出席率が授業出席率が９０％９０％程度と程度と推定できるので推定できるので、できるので、ほぼ全ほぼ全ての学生ての学生が学生が出欠システム
出欠システムをシステムを利用していると利用していると推測していると推測可能

大学に大学に忍び寄る危機不登校学生
不登校学生の不登校学生の増加
 昔は授業に出席しない学生は相当数存在したが、彼らの大部分は不登校ではなく、他の目的を優先させるために授業をサボっていただけ
 今は
 無気力
 適正の問題
 心理的問題

さらに保護者からの調査依頼

 対人スキル法人
法人として法人として法令上として法令上の法令上の義務と義務と大学の大学の在り方の矛盾・矛盾・乖離 安全管理・危機管理体制の強化

 人員削減 大学という自由（無秩序）な空間  管理要求8

不登校学生への不登校学生への対応への対応

高塚雄介：“自立社会の落とし穴 ～増え続ける大学生の不登校～
http://www.waseda.jp/student/shinsho/html/66/6621.html

大分大学では２％という調査も
9

不登校の不登校の傾向と傾向と対策※
対策※
無気力
無気力
適正
適正の適正の問題
心理的心理的問題
心理的問題
対人関係
対人関係スキル
対人関係スキル
不登校学生の不登校学生の特徴※

荒井ほか:”不登校大学生に対する大学教員の視点と支援”

アパシー
アパシー群
アパシー群（１）心理的問題群
心理的問題群（心理的問題群（２）不明群
不明群（不明群（３）
不登校原因の不登校原因の分類

広島大学心理学研究第11号201110不登校の不登校の傾向と傾向と対策※
対策※※

荒井ほか:”不登校大学生に対する大学教員の視点と支援”

広島大学心理学研究第11号201111

不登校学生の不登校学生の発見※
発見※※ 野本ほか:”「こころと健康」の出席点検及び電話連絡による不登校予防の取り組み
ル第10号,PP77-80 (2012)

大学教育実践ジャーナ
12

不登校学生早期発見システム
不登校学生早期発見システム
大学において不登校が発見できない理由
 出席をとらない、もしくは欠席は本人の責任という風潮
 複数の授業を横断した出席状況の把握が困難
 友達関係の希薄化

出欠出欠システム
出欠システムはシステムは、個々人の出欠状況を出欠状況を把握可能
 ただし“出席”、“遅刻”、“欠席”という情報は教員により必ずしも正確ではない。
 生の打刻情報を利用週
週ごとに個ごとに個々人の打刻数を打刻数を集計し集計し、急激に急激に打刻数が打刻数が減った学生
った学生を学生を、不登校が不登校が疑われる学生われる学生として学生として、として、“学生何でも生何でも相談室
でも相談室”
相談室”に毎週月曜日に毎週月曜日にメールでメールで通知
13

生の打刻情報を
打刻情報を用いる際いる際の問題点
正常
正常な
正常な打刻数は
打刻数は、各週の各週の時間割（時間割（休講や休講や休日）休日）により変動＝＞変動＝＞同＝＞同じ学科・学科・学年の学年の学生の学生の平均打刻数を平均打刻数を利用 

ࡰ࡭ ࡰ࡮/

ࡰ࡭ ࡰ࡮

ある学生
ある学生の学生の直近2週間
直近 週間の週間の打刻数ある学生の直近の２週間、さらにその２週間前の打刻数 ஺ , ஻ ある学生と同じ学科・学年の学生の平均打刻数
 ஺ ,஻  .  & ࡮を不登校が疑われる学生としとし、とし、メールによりメールにより“により“学生なんでも学生なんでも相談室なんでも相談室”相談室”に連絡

142011年度前期
年度前期の年度前期の早期発見数
140

1年生

120

2年生
100

３年生
80

60

40

20

015

個々人の警告回数
180

160

1年生
140

２年生
３年生

120

100

80

60

40

20

0

12

345616

学生何でも学生何でも相談室
でも相談室での相談室での対応状況
での対応状況
平成２３年度後期にシステムにより警告を受けた学生のうち、何でも相談室で対応した学生の状況
全アプローチ
学生（100%）

本人と連絡がついた

本人来談

TEL・メールで解決。様子見（40%）

B
２回以上１回のみ

(17%）

（16%）

A-1

A-2

本人と連絡が取れない

来談拒否
（9%）

自宅に連絡

その後警告なし（1%）

本人＆自宅とも連絡とれず
（8%）

EF

CGoto; 本人と連絡がついた

本人より連絡なし（8%）

D

その後の状況（○：正常化、△：受講しているが欠席気味、×：履修登録なし、休学
A-1:○6%,△6%,×4% A-2:○6%,△3%,×6% B:○14%,△9%,×18%○率３６％、△率２６％
C: ○2%,△1%,×6% D: ○2%,△0,×6% E:○1% F:○1%,△3%,×4% ○率２３％、△率１５％17

その他
その他の問題研究室配属
研究室配属 イコール 問題解決とはならない
問題解決とはならない
研究室
研究室に配属された学生出欠確認が問題に問題に研究室に配属されたされた学生の学生の出欠確認が
 研究室に配属された学生の指導教員は、当該学生の全打刻履歴を参照可能に（平成２４年度より）
 各研究棟は夜間・休日は、学生証により入館管理を行っているため、この入館情報を提供（予定） 学生証＋Felicaリーダにより出欠管理（一部研究室）
 JSTimeRecorder:

http://www.vector.co.jp/soft/win95/business/se392021.html

18

打刻情報に）
打刻情報に基づく成績推定
づく成績推定システム
成績推定システム（システム（β）
学生
学生の学生の打刻情報のみに
打刻情報のみに基のみに基づいて、づいて、その学期その学期の学期の成績を成績を予測する予測するシステム
するシステム

成績は、取得可能な単位数を元に、○、△、×で表されます。○ならば、その学年・学期の平均的な学生が取得可能な単位の８割以上、△ならば５割以上、×ならばそれ以下の単位数を取得可能と推測推測手法
推測手法の推測手法の仕組みと仕組みと精度
みと精度について精度について 2008年度（前期、後期）の学生の打刻情報とその学期の取得単位数を元に、ベイズ理論（単純ベイズ分類器）を用いて、統計的に学習した結果に基づいて、推測。
 ベイズ理論は、迷惑メールの分類に利用されるなど、定評のある分類器の一つ
19

大学に大学に忍び寄る危機不登校学生
不登校学生の不登校学生の増加
 昔は授業に出席しない学生は相当数存在したが、彼らの大部分は不登校ではなく、他の目的を優先させるために授業をサボっていただけ
 今は
 無気力
 適正の問題
 心理的問題

さらに保護者からの調査依頼

 対人スキル法人
法人として法人として法令上として法令上の法令上の義務と義務と大学の大学の在り方の矛盾・矛盾・乖離 安全管理・危機管理体制の強化

 人員削減 大学という自由（無秩序）な空間  管理要求
20

災害時の災害時の対応
東海
東海、東海、東南海地震時の東南海地震時の安否確認
 いわゆる安否確認システム
 速報性は必要なし

避難情報
避難情報の避難情報の送信 小中高校と違い、広いキャンパス全ての教室、場所に放送できる装置がない。
 現在教室にいる学生全員に周知できる方法が必要

授業棟火災時
授業棟火災時の授業棟火災時の安否確認
 誰がいつどこに居るのかを把握する必要あり （たとえば）A棟１Fで火災があった際に全員避難できたかどうかを確認する必要あり

21

教室にいるか教室にいるか？にいるか？の定義
授業開始前
授業開始前X分
授業開始前 分から授業開始後から授業開始後Y分
授業開始後 分までに打刻
までに打刻が打刻があった学生
あった学生は学生は、その授業中その授業中、授業中、当該教室に当該教室に在室してい在室しているという仮定
るという仮定 X=３０分、Y＝３０分：１，２限、５，６限
 X=7分、Y＝３０分：その他

出欠
出欠データ
出欠データには
データには、には、受講していない受講していない教室していない教室の教室の打刻データ
打刻データ
は存在しないため存在しないため
 打刻テーブルから直接位置情報を割り出し 受講登録をしていない授業に参加している学生や、体育館を利用している学生

22

23

関連アプリケーション
関連アプリケーション
一斉
一斉メール
一斉メール
 今教室にいる学生 or 全ての学生の携帯電話メールアド

レスに、任意文章で一斉メール
 緊急情報送信時に利用（予定）友達関係
友達関係推測友達関係推測システム
推測システム（システム（研究段階）
研究段階）
 打刻パターンの近い学生は、友達関係である可能性が高いという仮定により、友達関係を推測位置依存型
位置依存型SNS
nitwho位置依存型
 打刻情報（出欠、KIOSK端末、教育用PCへのログイン）を、友人には公開

24

25

26

避難訓練時の年5月月)
避難訓練時の回答率（回答率（2012年在籍確認あり 確認なし 回答率
538
81
86.9
508
141
78.3

M2
M1

619
649

B4
B3
B2
B1

957
952
967
960
5104

705
595
646
659
3651

252
357
321
301
1453

73.7
62.5
66.868.6
71.5

その他

801

447

345

55.8

• 学部、大学院生の回答率は７１％ 比較的高い• 携帯電話のメールアドレスの有効性を保持する努力が必要• 休講情報を携帯電話のメールアドレスに自動送信• 定期的に避難訓練
27

打刻情報の打刻情報の有効利用情報
情報を情報を多角的に多角的に使う枠組みが枠組みが必要
みが必要
名工名工大名工大では
 統一DBの構築
 アカウント情報
 個人に紐づけられる情報– 委員会、– 備品、居室、予算・収支– 研究室所属学生など かなりの情報を集中管理

CIOによるによる情報利用による情報利用の情報利用の推進 事務サイドからでは、新しいことは出てこない。
 CIOによる提案・責任による情報の高度利用
 PKIによる厳密認証＋LOG保存
 属性による利用制限はできる限り避ける– メインテナンスできなくなる場合が多い。

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