AI 時代の教育学会第３回年次大会

発表集録
開催日：2021 年 9 月 18 日（土）オンライン開催

A 分科会
１

イラスト採点による AI と人の比較分析-高等学校イラスト部における実践-……1

櫻井実咲(東京都立瑞穂農芸高等学校)，大木梨花（東京都立瑞穂農芸高等学校），
宇宿公紀(東京都立瑞穂農芸高等学校)
２

Web 検索と意見共有が学習者に与える影響 -高等学校理科における授業実践……3

宇宿公紀（東京都立瑞穂農芸高等学校）
３

教師の音声を基にした S-T 線図自動生成機能を有する授業分析支援ツールの試作……5

山田葵（東京学芸大学），加藤直樹（東京学芸大学）
４

小学校図画工作科学習における情報活用能力ベーシックの提案……7

前田康裕（熊本市教育センター），小林祐紀（茨城大学），中川一史（放送大学），
渡辺浩美（日本教育情報化振興会）
B 分科会
１

国語科における AI チャットボットを活用した語彙力育成に関する研究……9

小川裕也（千葉県柏市立柏第三小学校），中川一史（放送大学）
２

流暢性向上を支援する音読学習システムの試作……11

神保一樹（東京学芸大学），加藤直樹（東京学芸大学）
３

学習者の興味による地域教材の開発……13−総合的な探究の時間における ICT を活用した学習支援サービスの利用−
嶋田敦子(東京都立瑞穂農芸高等学校), 田中睦葵(東京都立瑞穂農芸高等学校),
宇宿公紀(東京都立瑞穂農芸高等学校)
C 分科会
１

オンライン国際協働型学習における 探求の共同体……15―ソーシャルプレゼンスの観点から―
安西弥生(青山学院大学），清水秀子(Vanderbilt University, USA)，北澤武(東京学芸大学），赤堀侃司（ICT CONNECT 21)
２

オンライン授業の学習データを用いた教師あり機械学習による……17

学習状況分類に基づく学習支援についての一考察蛯名航平(東京学芸大学教育学部),高村浩輝(東京学芸大学大学院),
長沼将一(東京通信大学),森本康彦(東京学芸大学)
３

低年齢の子どものインターネット利用に対する家庭での制限的介入……19

松尾由美（江戸川大学），田島祥（東海大学），鄭姝（お茶の水女子大学），
坂元章(お茶の水女子大学)
４

１人１台端末を用いた授業と連動する家庭学習の試行
渡辺杏二（鹿嶋市立鉢形小学校），小林祐紀（茨城大学）

……21

A-1

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録* SAKURAI Misaki: Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School*2 OKI Rinka : Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School*3 USUKI Kiminori: Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School

イラスト採点によるAIと人の比較分析-高等学校イラスト部における実践櫻井実咲* 大木梨花*2 宇宿公紀*3
東京都立瑞穂農芸高等学校*,*2,*3＜抄録＞

8つのイラストについてAIと人の採点結果を比較分析するために調査を行った.調査の結果，AIと人どちらも最
高得点と最低得点のイラストが一致した．また，人がイラストを点数化した理由の記述内容を分析した結果，AIの採点機能に含まれている表現力や画風と同様に人も表現力や画風を評価している記述が多数確認された．一方，イラストの種類により，AIが高い評価を与えたイラストもあれば，人が高い評価を与えたイラストもあった．
従って，AIと人両者によるイラスト採点結果の見解を考慮することで，採点精度の向上が期待される．

＜キーワード＞AI，高校生，イラスト部，アプリケーション，Society 5.0
１ 研究の目的

なお，質問紙には，AIがイラストを採点した結果の文部科学省(2018)によると，Society 5.0の時代では，

例（9点，36点，51点，100点）を4つ提示した．最後

様々な分野においてAIやデータの力を最大限活用しに，2021年7月に高校生45名（男性29名，女性16展開できる人材が求められるとしている．AIの活用は，名）を対象に8種類のイラストが描かれた質問紙によ企業，行政，教育現場等多岐にわたるが，本研究ではる調査を行った．「次のイラストは0点から100点の教育現場でのAIによるイラスト採点に着目する．AIとうち何点だと思いますか．また，イラストを評価した人によるイラスト採点の比較分析を行い，AIと人によ

理由を教えて下さい．」と質問し，点数は数字，イラる採点の特徴に関する知見を得ることを目的とする.

ストを評価した理由は自由記述で回答を求めた．

２

研究の方法

分析は，まず，AIの採点結果とコメントを確認した．

本研究では，イラストの採点を本格的にトレーニン

次に，調査対象者の採点結果の平均値（以下，人の採グしたAI自動採点アプリケーションであるお絵描き点結果）と標準偏差を算出した．また，人の採点結果

バトルを採用した．お絵描きバトルは，学習者が自動からAIの採点結果を除して，人とAIの差異を求めた．

表示されるお題について，そのイラストを60秒以内

つまり，正の値は人が高評価を，負の値はAIが高評価に描く．その後，AIがお題表現力と画風評価を基にをイラストに与えたことになる．最後に，自由記述の

総合得点を算出するとともに，コメントが自動表示さ

回答をKH coder3で対応分析を行い，x軸とy軸の成分にれる仕組みになっている．そのため，学習者はいつでついて第一著者と第三著者で議論した．

もどこでも瞬時にイラストの指導を受けることができ

３

実験の結果と考察

る．次に，イラスト部3名で描き，AIに採点してもら

AIと人の採点結果を表1に示す．また，AIによるイラったイラストを図1に示す．また，8種類のイラスト

ストのコメント内容を表2に示す．表1から，目においを，人に採点してもらうための質問紙を作成した．

てAIの採点結果は100点であり，人の採点結果は80.05
点であった．つまり，AIが人よりも19.95点高く評価している．また，サカナにおいてAIの採点結果は0点であり，人の採点結果は14.93点であった．加えて，AIと人がイラスト採点したところ，どちらも目が最高得点を，サカナが最低得点であったことが一致していた．一方，
飛行機においてAIの採点結果は9点であり，人の採点
結果は45.48点であった．つまり，人がAIよりも36.48
点高く評価している．以上のことから，目等のイラス
トはAIが高い評価を与え，飛行機等のイラストは人が図１

イラストの種類

高い評価を与えており，AIと人の相違点がみられた．

* SAKURAI Misaki: Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School*2 OKI Rinka : Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School*3 USUKI Kiminori: Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School

1

A-1

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

電球
飛行機
サカナ
カニ
手
ネズミ
目
自転車

60
0

0
0
0
100
80

（%）

70
19

AIに
よる
採点
結果

人の採点結
果による平
均値（標準
偏差）

65
62.77(22.97)
945.48(26.44)
014.93(21.07)
77
38
53.43(28.25)
60
30
41.11(26.54)
100
49
70.98(21.51)
100
100 80.05(18.07)
51
65
67.05(24.20)
表２ AIによるコメント

差異（人
の採点結
果 - AI
の採点結
果）

-2.23
36.48
14.93
15.43
11.11
21.98
-19.95
2.05

お題

AIによるコメント
よく言えば型破りな作品デス．少し違う気電球もしますが電球でしょう．でもあなたの力
はこんなものじゃないハズ！
磨けば光るタイプだね．これ飛行機？それ
飛行機 あんまりだよ...．不得意なお題だったカナ？！次頑張ろうね．
サカナ ごめんなさい，この絵はダメです．
うーん，コメントに困りマシタネ．カニと言カニ
うにはちょっとキビシイです．世間は下手というかもしれないけど，私は好きだな．
あなたはまるでダイヤの原石ダネ．この手
手には悲壮感ただよっています．うまく描け
るようになると楽しくなるよ．
荒削りながら良い才能がありマス．このネ
ネズミ ズミには悲壮感がただよっています．絵心を持っている人っていいなあ．
素晴らしい技術力．今にも動き出しそうな目
目！こんな上手にかけると楽しいだろうな
あ．
おもしろかった（小並感）．これこそ自転車
自転車 のあるべき姿デス．いい味出てるね〜あな
たのことを応援しマス．
人の自由記述の結果の一部として，「飛行機の窓がれれば）合（っている）」等の語がみられた．一方,図1の下側には「（絵が）上手」「(ハンドルや泥除けも描かれていて)細かい」「（ハサミの）部分（が少し気になった）」等の語がみられた．従って,y軸である第2成分は，正方向に「形態」，負方向に「細部」を対象にしており，「表現力」を表す指標が読み取れる．図2から，y軸の負方向に目や自転車が位置しており，細部まで描けていることが，人が目や自転車の表現力を高く評価した要因かもしれない．表1から，AIのお題表
現力において，目が100%であり，自転車が80%と高く評価していた．一方，表1からネズミのお題表現力が0%，
採点結果が49点であったが，人の採点結果は70.98点と高く評価した．筆者らとお絵描きバトルは，図1のネズミにおける表現力があると判断しているため，今後
AIのトレーニングを重ねる必要があるかもしれない．
太い
手相 指
手
2

魚

手

言う

1

サカ ナ

20. 06%)

（%）

AIの
画風
評価

次に,図1の上側には「形(は)合(っている)」「言（わ( 0. 4088,

お題

AIの
お題
表現
力

AIと人の採点結果

線
合う
形
カニ
カ
ニ
理解
飛行機 分かる
窓 飛行機
立体
少し
雑
特徴
思う
足
書く
絵
パッ
電球
細かい
普通
捉え る 電球
描く

見え る
顔
0

成分2

表１

自転車

部分
自転車 ネズミ 似る
描ける
上手い

目
感じ
-3

多数みられた．さらに，人がイラストを評価した理由

全体の位置傾向として,図2から飛行機やカニ，電球は原点に近い場所に位置している．換言すると，これらのイラストは，他のイラストよりも特徴的な語が少なかったといえる．図1の右側に「（目のアピールを）感じ（ます）」「(手だけ)何か違う」等の語がみられた．一方,図1の左側には「(魚の)特徴（がない）」「立体(感がない)」「パッ(と見で分かる)」等の語がみられた．従って,図1のx軸である第1成分は,正方向がイ
ラストの「特色の強さ」,負方向がイラストの「特色の弱さ」 を対象にしており，「画風」を表す指標が読み取れる．x軸の正方向に位置している手や表1から，AI
の画風評価において，手が60%であり，目が100%であった．また，表2から，AIは手が悲壮感漂っているや，
目は今にも動き出しそうとコメントしている．

目-2れた．一方，表2のAIのコメントから，感情を表す文が

結果を図2に示す．

ネズミ-1

かった」等イラストに対する具体的な改善内容がみら抽出し,語とイラストの種類による対応分析を行った．

感じ る

見る 上手

ない」「手のしわや関節が細かく描かれていたから良の特徴を調べるために,KH coder3で自由記述から語を

違う

-2

図２
４

-1
成分1

( 0. 438,

021. 49%)1

2

対応分析の結果

まとめ
本調査では主に，「AIと人どちらも最高得点と最低得点をつけたイラストが一致した」，「作品によって，AIと人の評価が異なった」ことが明らかとなった．AIと人のイラスト評価の共通点と相違点を効果的に活用することで，多角的な視点でイラストを評価できるため，採点精度の向上が期待される．
今後の課題として，イラストを描くと全自動でメイ
キング動画を作成するアプリケーションに関する教育的効果の検証等が挙げられる．
謝辞
本研究は，お絵描きバトルに協力していただいた．
また，JSPSS科研費19H00060の助成をいただいた．
深く感謝の意を表す．
参考文献
文部科学省(2018)「Society 5.0に向けた人材育成〜社会が変わる，学びが変わる〜(概要)」，https://www.
mext.go.jp/component/a_menu/other/detail/__icsFiles/afieldfile/2018/06/06/1405844_001.pdf，2021年7月27日参照

2

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AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

Web検索と意見共有が学習者に与える影響-高等学校理科における授業実践宇宿公紀
東京都立瑞穂農芸高等学校＜抄 録＞
本研究は，小規模校の高等学校理科において SDGs や STEAM 教育に関連した授業実践を行い，学年を超えた学びに着目した．Web 検索による個別学習後の考えと，全体での意見共有後での学習者の考えについて比較分析を行った．結果，個別学習後と意見共有後の考えを比較したところ，共通した考えと異なる考えがみられた．従って，小規模校の高等学校理科において，個別学習後に意見共有することである程度の学習効果がみられたため，対話的な学びにつながる教育的な知見を得られた．
＜キーワード＞Web 検索， SDGs, STEAM 教育，小規模校，高等学校理科
１ はじめに2022年度から高等学校において新学習指導要領が施行されるが，主体的・対話的で深い学びの視点等が行った．意見共有後に，再度学習者に「安全な水をどのように世界中の人々に供給すれば良いか．」と質問し，10分間Webで回答を求めた．

示されている．また，中山ら（2018）は，小規模校の分析は，記述内容をKH coder3 を用いて分析した．

小学校と中学校における「対話的な学び」を促す国語

具体的には，個別学習後の学習者の考えと意見共有後科，英語科，理科，体育科，道徳の取り組みから，（1）の学習者の考えの語の抽出と抽出された語の出現回数，

対話の必然性を持たせる実践であること，（2）対話の共起ネットワーク，対応分析を行った．

テーマが児童生徒の身近な生活に関わっているという

３

結果と考察

特徴を明らかにしている．しかし，小規模校の高等学

まず，個別学習後と意見共有後における自由記述を

校理科における授業実践を分析した事例がほとんどみKH coder3 で分析し，抽出語と出現回数を確認した．

あたらない．

また，個別学習後の共起ネットワークを図 1 に，意見

そこで，小規模校の高等学校2つの学年の理科におい

共有後の共起ネットワークを図 2 に示す．個別学習後て，「SDGs（Sustainable Development Goals）6」に関しと意見共有後による自由記述の対応分析を行った結果て水の供給による授業実践を報告することを第一の目

を図 3 に示す．個別学習による図 1 の結果から，「水的とした．さらに，Web検索による個別学習後の学習源（4 件，1 名）の供給（2 件，2 名）」「安全（2 件，者の考えと意見共有後の学習者の考えの比較分析を行

2 名）な水を得る技術（4 件，3 名）」「井戸水（2 件，うことより，対話的な学びにつながる教育的な知見を1 名）の活用（2 名，1 名）」の 3 つの考えに分類され得ることを第二の目的とした．

た．意見共有後による図 2 の結果から，「海水（5 件，

２4 名）の淡水（3 件，3 名）化」「（水の）循環（3 件，

調査の方法
2021年7月に都内の高等学校生徒1学年5名と3学年41 名）システム（2 件，2 名）」「資源（5 件，3 名）

名の合計9名を対象に理科の授業において調査を行っの供給（2 件，2 名）」「（水を綺麗にする技術を）世た．まず，別時間帯に2学年とも筆者が SDGs支援機構

界（2 件，2 名）に作る（2 件，1 名）」4 つの考えに（2018）をスクリーンに提示して「SDGs6「安全な水分類された．対応分析による図 3 の結果から「淡水」とトイレを世界中に」」について，15分間説明した．

「技術」「国々」「地下」「供給」等の語が原点に近次に，「安全な水をどのように世界中の人々に供給すい場所に位置しており，特徴がない記述が多かったとれば良いか．（1）あなたが調べてみたいと思ったこといえる．また，個別学習後の「井戸水」と意見共有後をWeb検索し，閲覧したページのURLを貼り付けなさい．

の「世界」が順に対応分析による結果の「地下」「国々」，（2）Web検索したことを基に，あなたの考えを述べな

個別学習後の「水源」が意見共有後の「資源」の語にさい．」と学習者に指示し，15分間Webで回答を求め

関連している．従って，個別学習後の「水源の供給」

た．最後に，2学年分の学習者が閲覧したWebページと「井戸水の活用」，意見共有後の「資源の供給」「（水個別学習後の学習者の考えをスライドにまとめ，筆者を綺麗にする技術を）世界に作る」はどちらにも共通がスライドを読み上げる形式で，全体での意見共有をした考えだといえる．

* USUKI Kiminori: Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School

gyororinn@gmail.com

3

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AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

者の考えの変容が確認されたことから，知的な活動である内的活動がある程度活性化したと考える．毎回の授業で主体的・対話的で深い学びの実現は授業時間数の面から厳しいが，時には個別学習と意見共有のみの授業形態もありうるだろう．また，意見共有の場において，対話的な学びによる学習効果も期待できる．
在る
水源水道
井戸水
設置活用
安全国
せき 止める

個別学習後
1( 0. 4715,

100%)

協力

成分1

図 1 個別学習後の共起ネットワーク

川
供給浄化日本
雨水国々
地下炭素
0

淡水
技術

水
思う

海水

意見共有後
-1
循環
世界
作るシス テ ム
学ぶ
資源問題
-1

0
成分1

1
( 0. 4715,

100%)

図３ 個別学習後と意見共有後の対応分析
４

まとめ
本研究では，小規模の高等学校理科による学年を超えた授業実践において，Web検索による個別学習後の学習者の考えと意見共有後の学習者の考えの比較分析
図２ 意見共有後の共起ネットワークを行った．結果，個別学習後と意見共有後で共通した

続いて，対応分析による図 3 の結果から個別学習後

考えと，異なった考えが確認され，内的活動の活性化と意見共有後に特徴的な語について確認した.図 3 のから対話的な学びにつながる可能性が示唆された．ま

右上側に「安全」等の語がみられた．図１から，「安た，SDGsやSTEAM教育（文部科学省，2019）の一環と全な水を得る（技術）」は，個別学習後に特徴的な考して，本授業形態も活用できるだろう．さらに，本実えといえる．つまり，図 3 の x 軸と y 軸の正方向は，

践は，学習者の学びの軌跡と考えを基にしたが，指導「安全な水の供給」に関する指標が読み取れる．

者の働き方改革の手助けとなることが期待できる．今

また,図 3 の左下側には「システム」「海水」等の語後の課題として，対話的な学びの実践等が挙げられる．

がみられた．図２から，「海水の淡水化」「（水の）謝辞

循環システム」は，意見共有後に特徴的な考えといえ本研究はJSPSS科研費19H00060の助成をいただいた．

る．つまり，図 3 の x 軸と y 軸の負方向は，「水処理参考文献
中山 眞弘，坂本 善光，西浦 民子，宮橋 小百合（2018）「小規模校における「対話的で深い学び」の構築に向けた実践と課題」，和歌山大学教職大学院紀要 学
校教育実践研究 No.3，55-63
SDGs支援機構（2018）「SDGs｜目標6 安全な水とトイレを世界中に｜年間180万人の子どもが死亡」，
https://sdgs-support.or.jp/journal/goal_06/，2021年7月1日参照
種市涼子，逸村裕（2005）「Web探索行動と情報評価過程の分析」，名古屋大学附属図書館研究年報，13，
1-13
文部科学省（2019）「新学習指導要領の趣旨の実現とSTEAM教育についてー「総合的な探究の時間」と「理数探究」を中心にー」，https://www.mext.go.jp/
content/1421972_2.pdf，2021年8月18日参照

技術」に関する指標が読み取れる．以上のことから，
個別学習後は安全な水の供給，意見共有後は水処理技術に関することが特徴的な考えとして確認された．種市ら（2005）は，大学生の被験者が 2～3 語の検索語を用いて，結果は最初の 1，2 頁だけを見て判断する傾向があることを報告している．個別学習での情報検索
は多角的な視点による情報が不足する可能性があることが予測されるが，意見共有により不足した情報を補うことで学習者の考えが深まるだろう．1 時間に満たない本実践の個別学習と全体での意見共有から，学習

4

A-3

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

教師の⾳声を基にした S-T 線図⾃動⽣成機能を有する授業分析⽀援ツールの試作
Prototype of a Lesson Analysis Support Tool
with Automatic S-T Diagram Generation Based on Teacher's Voice

⼭⽥葵* 加藤直樹*2
東京学芸⼤学教育学部* 東京学芸⼤学*2＜抄 録＞
授業者にとって授業分析は授業改善を図るための課題を明らかにする重要な段階である．授業分析の⼀つの⽅法である S-T 分析は，授業の全体像把握，客観的データによる授業の「⾒える化」等の⾯で有⽤性がある．しかし，分析にかかる教師の負担が⼤きな問題である．そこで，本稿では，教師の負担減を⽬指し，教師の⾳声を基に S-T 線図の⾃動⽣成を⾏う試みについて報告する．
＜キーワード＞
授業分析，S-T 分析法，⾳声分析，協議会，授業改善，⼩学校，中学校
１ はじめに平成 29 年度告⽰⼩学校学習指導要領において，各教科等の⽬標は，育成を⽬指す資質・能⼒の三つの柱に再整理して⽰された．そこに⽰された資質・能⼒を育成するにあたり必要になるのが「主体的・対話的で深い学び」の実現に向けた授業改善である．授業改善
を⾏うにあたっては，まず授業を分析的に捉え，授業
課題を明確にして授業実践に取り組むことが必要になる．その中でも特に授業分析は，授業改善を図るための課題を明らかにする重要な段階である．
授業分析には，授業事象・現象をありのまま記録，描写し，授業者の意図や指導の⼿⽴てを⽐較する「質的分析」と，授業者と学習者の⾏動項⽬を設定し，それを数量化（項⽬別の出現頻度，割合等）する「量的分析」の⼆つの⽅法がある[1]．授業分析には様々な⽅法があるが，どのような⽅法であっても，この両側⾯からアプローチしていくことが⼤切である．
量的分析の⼀つの⽅法に S-T 分析法が挙げられる．
S-T 分析法とは，授業中に現れる児童（S）の⾏動（⾔語活動，⾮⾔語活動）と教師（T）の⾏動（⾔語活動，⾮⾔語活動）の⼆つに分類し，授業中の教師と児童の⾏動がどのような関係になっているかをグラフ化して表すものである[2]．S-T 分析法は，授業の全体像把握への意識強化，客観的データによる授業の「⾒える化」，授業を⾒る視点の変化等の⾯で有⽤性がある分析⽅法である[3]．しかし⼀⽅で，1 時間近くある授業を 30 秒ごとなど⼀定間隔で S-T の判断をしなければならないこと，それを基に S-T 線図を描画しなけ
ればならないことなど，分析にかかる負担が⼤きな問題である．
そこで我々は，S-T 分析にかかる教師の負担減を⽬
指し，S-T 線図の⾃動⽣成を⾏い，その S-T 線図を映像記録と連動させることで，質的・量的の両側⾯から

授業分析を⽀援することを試みている．本稿では，教師の⾳声を基に S-T 線図の⾃動⽣成を⾏う試みについて報告する．
２ S-T 分析の⽅法と既存ツール
S-T 分析は，授業を⼀定間隔に区切り，それぞれの場⾯において，教師および⽣徒のいずれが主体的な活動となっているかを観察し記録する．実際に授業を参観しながら記録することもあれば，撮影した授業映像をもとに授業後に記録することもある．そして，その記録をもとに，S-T 線図を作成する．
この記録と S-T 線図を作成には⼿間と時間がかかる．
それを補助する既存のツールとして，観点別 S-T 分析
ソフトウェア（Ver.2）がある[3]．このツールは，授業を参観しながら，選択した間隔（10 秒，15 秒，20
秒，30 秒）ごとにボタンを押していくと，必要に応じたグラフや表を作成することができる．作成できる
ものは，S-T 分析表及び観点別 S-T 分析表，S-T 線図，
観点別円グラフ，観点別棒グラフである．ボタンを押すだけの簡単な操作でグラフや表を作成できる点は，教師の負担削減に対して有効な機能だと考えられる．
⼀⽅で，分析者が⼀定間隔で S-T の判断をしなければならないことは変わらず，その負担は⼤きく残ったままである．
３ 教師の⾳声を基にした授業分析⽀援ツール
３.１ 基本コンセプト
本稿では，授業分析にかかる負担減の実現を⽬標とし，授業時に録⾳した教師の⾳声をもとに S-T 線図を⾃動で⽣成し，S-T 線図から授業の映像の頭出しを可能とするツールを提案する．
S-T 線図により量的分析を⾏うほか，授業事象・現象をありのまま記録した授業映像の閲覧を組み合わせ
ることにより質的分析の⾯からも授業分析を⽀援する．

* YAMADA Aoi: Tokyo Gakugei University Faculty of Education a181421n@st.u-gakugei.ac.jp*2 KATO Naoki: Tokyo Gakugei University

5

A-3

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

本ツールの使⽤は，複数⼈で協議会をする場⾯，個⼈で授業の振り返りを⾏う場⾯等，授業改善に繋がる
多様な場⾯を想定している．また，対象は教育実習⽣
や初任の教員も含めた，授業分析をする全教員とする．
３.２ 分類⽅法の設計
⼀定時間毎に区切った時間帯が教師（T）の⾏動場
⾯であるか，児童（S）の⾏動場⾯であるかの判定は，教師につけたピンマイクで集⾳した⾳声を基に⾏う．
教師⽤ピンマイクで集⾳した⾳声の⾳量を，適当な間隔（例えば 1 秒ごと）で取得し，⾳量が基準値以上の場合は教師（T）の⾏動場⾯，基準値以下の場合は児童（S）の⾏動場⾯と判断する．
３.３ 機能設計
３.３.１ 分析資料⾃動⽣成機能S-T 分析に関する次の分析資料を提供する．
(1) S-T 分析記録表
時間帯毎に児童（S）の⾏動場⾯であるのか教師（T）の⾏動場⾯であるのかの結果（S-T 情報）を⼀
覧表として表⽰する（図 1）．これにより，本ツールの判定結果を全て確認することができる．
(2) S-T 線図
S-T 情報を基に，S-T 線図を表⽰する（図 2）．これにより，授業中の授業中の児童と教員の⾏動関係を，時間関係とともに，⼀⽬で把握することができる．
(3) S-T の割合を表すグラフ
前項 2 で作成された S-T 線図は，時間関係が表れたグラフで，授業の全体像を把握することに優れている．
しかし，児童（S）の⾏動時間と教師（T）の⾏動時間が複雑に⼊り組む授業では，全体としての S と T の出現率が分かりにくい．そこで，S-T の割合を表すグラフを提供する．これにより，授業全体を通しての
S-T の割合を数値として可視化することができる．
３.３.２ S-T 判断修正機能
⾃動判断された S-T 情報に誤りがあった場合の修正を可能とする．これにより，教師⽤ピンマイク⾳声の⾳量だけでは判断しきれなかった箇所を修正でき，より正確な分析資料を得ることができるようになる．
３.３.３ S-T 線図と連動した授業映像再⽣機能
前項３.３.１(2)で⽣成した S-T 線図だけでは，授業分析の量的側⾯からのみの⽀援となってしまう．そこで，授業映像を⾃動⽣成した S-T 線図と組み合わせて閲覧できるようにする．まず，授業映像の再⽣している部分に合わせて ，S-T 線図上の対応する部分を指し⽰す．また，S-T 線図をクリックすると，その時刻に対応する部分に映像の頭出しをする．これは，授業分
析者が S-T 線図と実際の授業の場⾯を結び付けて捉えることを狙いとしており．これにより，授業分析を質的分析の⾯からも⽀援する．
４ 試作
本ツールは，Windows10 を OS として搭載したパーソナルコンピューターを実⾏環境として，Visual
Studio Code を⽤いて開発を⾏った．実装に当たり，

⾳声ファイルから⾳量を取得する部分では Python3.9
を，S-T 線図の描画には JavaScript を使⽤した．
５ おわりに本稿では，授業分析にかかる教師の負担減を⽬指し，教師の⾳声を基に S-T 線図の⾃動⽣成を⾏い，映像記
録と組み合わせて授業分析を⽀援するツールを提案した．
現状，評価実験が実施できていないため，評価実験を実施し，提案したツールの有⽤性の検証を⾏うことが今後の課題である．
また，本稿では，⼀定時間ごとの授業の各場⾯が，児童（S）の⾏動時間か教師（T）の⾏動時間かの判断をする際に，ピンマイクで集⾳した教師の⾳声の⾳量のみを S と T を分類する材料としているが，発話内容や映像などの他の要素を判断材料として取り⼊れ，分析の精度を⾼めていくことも課題である．
参考⽂献[1] 神奈川県⽴総合教育センター：⾼等学校版 授業改善のための授業分析ガイドブック（2008）[2] ⾕川 航，加藤 直樹，鷹野 昌秋：S-T 分析を⽤いた
授業内容の変容の分析―⼩学校国語科における学
習者⽤デジタル教科書を⽤いた授業実践―，東京
学 芸 ⼤ 学 教 育 実 践 研 究 ， 第 17 集 ， pp.77-85（2021）[3] ⿃取県教育センター 共同研究 学⼒向上部会：
学習者主体の授業づくりのための構内授業研究会の⼯夫〜多様な授業分析⼿法の導⼊による協議の焦点化〜，https://cmsweb2.torikyo.ed.jp/toriedu-center/?action=common_download_main&uploa
d_id=290（参照 2021-08-17）

図1

S-T 分析記録表(イメージ)

図 2 ⾃動⽣成した S-T 線図

6

A-4

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

小学校図画工作科学習における情報活用能力ベーシックの提案
Proposal of “Basic Information Literacy” for elementary school art education
前田康裕* 小林祐紀*2 中川一史*3 渡辺浩美*4*2
熊本市教育センター* 茨城大学*2 放送大学*3 日本教育情報化振興会*4*2＜抄 録＞
小林(2020)及び筆者ほかは，情報活用能力の育成に寄与する各教科版情報活用能力ベーシックを開発した．図画工作科を担当した筆者は５つの学習プロセスを記述し，その考察を行った．教科の特性をふまえると，造形的な見方・考え方を働かせるための形や色といった視点を視覚情報として捉えて授業設計を行う必要がある。
＜キーワード＞情報活用能力，学習プロセス，図画工作科，学習指導要領，学習指導要領解説
１ はじめに

2） 各学習プロセスに該当するキーワードが確認でき

情報活用能力は学習指導要領にといては学習の基盤なかった際には，学習指導要領の対象箇所を概観となる資質・能力と位置づけられており「世の中の様々

し関連するキーワードが含まれていないか検討すな事象を情報とその結び付きとして捉え，問題を発見・る．図画工作科に関しては【課題の設定】に関連し解決したり自分の考えを形成して，問題を発見・解決て「気付く」を，【まとめ・表現】に関連して「伝したり自分の考えを形成したりしていくために必要なえる」を追加した．もっとも「気付く」に関しては，資質・能力」と定義されている．（文部科学省2017a，

学習指導要領の「自分の感覚や行為を通して，形や2017b）

色に気付く」「鑑賞活動においては，一人一人の児

一方，情報活用能力に関する教員の認知度は高いと童の気付きを交流し合う」といった記述から【課題は言えず，それを意識した指導はされていない現状がの設定】だけではなく，全ての学習プロセスに関連指摘されている（稲垣ほか2019）．そこで，小林ほか

するものと考えられる．キーワードの数及びキー(2020)は，重視される情報活用能力を育成するためのワード全体に対する割合を表1に示す．

授業構想及び実践に資することを意図し，基本となる

3） 図画工作科における学習指導要領の上の情報活用

学習プロセスに情報活用能力を位置づけた観点を情報能力に関する教科の特徴を５つの学習プロセスに活用能力ベーシックとして提案した．本稿では，小学即して以下のように記述する．

校図画工作科における情報活用能力ベーシック開発の

図画工作科

手続きを論じるとともに，授業事例について提案する．

【課題の設定】自分の感覚や行為を通して，形や色などに気付き，それを基に自分のイメージをもつ．

２

手続き

図画工作科における情報活用能力ベーシックの開発【情報の収集】自分の思いに合う材料を児童自身が集める．

は以下の手続きをとった．この手続きは，小林ほか【整理・分析】形や色などから分析的に見たり，意図（2020）による他教科においても同様に行われている．

や気持ちなどを読み取ったりするなど，作品などを深

1） 情報活用能力ベーシックに含まれる13のキーワーく捉えられるようになる．

ド（発見，収集，整理，比較，処理，統計，形成，【まとめ・表現】感じたこと，想像したことなどのイ

発信，伝達，表現，創造，振り返り，改善）についメージから，表したいことを見付けて，好きな形や色て，研究対象である小学校学習指導要領解説図画を選んだり，表し方を考えたりしながら，技能を働か

工作編第２・第３章における記述状況を確認する．

せて表現を工夫する．

* MAEDA Yasuhiro: Kumamoto City Education Center maedayasuhio@gmail.com*2 KOBAYASHI Yuki: Ibaraki University y_k0803@vc.ibaraki.ac.jp*3 NAKAGAWA Hitoshi: The Open University of Japan hitorin@hitorin.com*4 WATANABE Hiromi: Japan Association for Promotion of Education Technology watanabe@japet.or.jp

7

A-4

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録【振り返り・改善】 自分たちの活動を通して自分に「まとめ・表現」とは，視覚情報が及ぼす効果を考えとってどのような意味や価値がつくりだされたのかをながら自分なりの感性で視覚的な表現をすることであ振り返る．

り，そこには実際の行為を通した気付きを伴う．たと

表1

えば，色や形を少し変えてみると，このような効果に

学習指導要領解説におけるキーワードの数及び全体の割合なるといった実感を伴う試行錯誤の経験が思考力・判断力・表現力の育成につながっていく．
さらに「振り返り・改善」とは，作品の感想だけではなく，自分たちの活動を通して自分にとってどのよ
うな意味や価値がつくりだされたのかを振り返り，形
や色，材料の特徴，構成の美しさなどの感じ，用途などを考え，他でも生かせるようにすることを意味する．
４

授業事例

授業の事例として「光のポストカード」（小学校高学年）を取り上げる．本題材では，ガラスやプラスチック，金属などを組み合わせて光をあて美しい映像を作り出し，それを情報機器を使って撮影・調整することで作品を制作する．学習計画を表2に示す．
表2

３

考察

学習活動

課題の設定

わたしたちのまわりには様々な光があふれていることを知る．

情報の収集

ガラスや金属などに光をあて，光の美しさの表し方を工夫しながら撮影する．

整理・分析

撮影してきた写真を比較しながら吟味し，作品にしたいものを１枚選び出す．

まとめ・表現明度やコントラストを調整して印刷して完成させる．

振り返り・改善撮影して気づいたことや分かったことなどを文章にして記入する．

キーワードの数からも分かるように図画工作科は表現や創造を重視する教科であり，論理的な思考よりも学習者自身の感覚や行為を通して気付きを促していくという教科の特性をもつ．こうした特性をふまえて，情報活用能力を意識した授業展開を考えていく上では，造形的な見方・考え方を働かせるための視点としての形や色を視覚情報として捉える必要がある．たとえば，「光のポストカード」の学習計画

学習プロセス

生活や社会の中に存在する物体や映像も色や形といった視覚情報の関わりであると捉えれば，我々は豊かなより美しい映像にするためには，物の組み合わせや視覚情報の中で生きていることに気付くことができる．

光のあて方を工夫したり，撮影した写真を吟味したりそう考えると「課題の設定」とは「造形的な視点で修正したりすることが必要となり，これらの活動を通対象や事柄を捉える」ということであり，単に一つのして情報活⽤能⼒の育成が期待できると考える．

単元の導入の場面だけではなく，日常的な「ものの見方」が課題の解決につながることを意味する．
また，「情報の収集」は，単に工作等に用いる材料

参考文献

文部科学省(2017a)小学校学習指導要領

を集めるということだけではなく，様々な視覚情報を

文部科学省(2017b)小学校学習指導要領解説

集めるということをも意味するものであり，自分の感

稲垣忠，中川一史，佐藤幸江，前田康裕，小林祐紀，

覚や行為を通して「見る」という活動そのものも含ま

中沢研也，渡辺浩美（2019）小中学校教員を対れる．また，映像にして記録したり，造形作品を鑑賞象とした情報活用能力の認知および指導状況にしたりすることも視覚情報の収集として見なされる．

関する調査，日本教育メディア学会第26回年次「整理・分析」とは，まさに得られた視覚情報がなぜそのような効果を及ぼすのかを造形的な視点で分析す

大会発表集録，94-97．
小林祐紀，
稲垣忠，
中川一史，
中沢研也，
渡辺浩美(2020)，

ることであり，
それが表現活動につながる．
たとえば，学習のプロセスに情報活用能力を位置づけた美術作品について感じたことや考えたことなどを話し

情報活用能力ベーシックの提案,AI時代の教育合うことで，その効果が整理されることになる．

学会研究会論集，2020年度第1号,1-4.

8

B-1

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

国語科におけるAIチャットボットを活用した語彙力育成に関する研究
Educational Study about Vocabulary development in Japanese language using AI Chatbot
小川裕也* 中川一史*2
柏市立柏第三小学校* 放送大学*2＜抄 録＞
言語能力の根幹をなす豊かな語彙力の育成が求められている。本研究では，AI チャットボットを活用し，語彙の習得をより自分の進度に合わせた学習にすることを目的としている。実験を通して，AI
チャットボットとの短時間の自身の学習進度に合わせた対話が，文章の読解に必要になる語彙力の獲得に有効であることが明らかになった。
＜キーワード＞AI チャットボット，Dialogflow，短時間学習，1 人 1 台端末の活用，語彙指導
１

はじめに39名の児童を対象に国語科の授業での中で，AIチャ

1.1

研究の背景

ットボットを活用した。小学5年国語科（教育出版）

平成29年に公示された新しい学習指導要領にも，語「いつか，大切なところ」と「言葉と事実」という2

彙は，すべての教科等における資質・能力の育成や学

つの単元の文章を読み解くために必要な語彙を身につ

習の基盤となる言語能力を支える重要な要素であるとけるために実践を行なった。

ある。このため，語彙を量と質の両面から指導するこ

3.2とが重要となる。
語彙指導には，「語彙の種類とその観点」と「語彙指導の方向があると述べている。語彙の概念に「理解手続き本研究の授業実践の手続きは，ウィギンズとマクタイによる「逆向き設計」論を基に，以下の通りに設定する。

語彙」と「表現（使用）語彙」があり，小学校では，「逆向き設計」論では，「①求められている結果

言葉や語句の学習，漢字の学習を積み上げていくが，（目標）」，「②承認できる証拠（評価方法）」，

それらを「理解語彙」から「表現（使用）語彙」に変「③学習経験と指導（指導の進め方）」を三位一体のえて定着させることが大事であるとしている（堀畑ものとして計画することが提唱されている（西岡2018）。このために，読書活動（島田ら2021）や低学

2005）。本研究の実践授業として，目標と評価方法を年の児童であっても身近な体験を書く活動（重野2021）

踏まえて，45分の授業の中で短時間のAIチャットボッ

で豊かな語彙指導が行われている。

トとの対話の時間を設定する。①の体系的に語彙を習「理解語彙」を「表現（使用）語彙」に変えて定着得する準備として，教科書の文章の読解をする上で，させる活動を行うために，基礎基本となる「理解語彙」

意味の分からなかった語句を挙げる。その「語句の意を効率よく習得することも必要になる。文部科学省の味」だけを覚えさせるのではなく，体系的に語彙を習

GIGAスクール構想により，1人1台端末環境等が実現し得することが重要であるので「反対語」と「類義語」

た。端末を活用して，チャット形式での小テスト等でを調べて，AIチャットボットにプログラムし，児童学習を進めている実践研究もある（喜多ら2020）。

と対話できるように設定する。

２

対話履歴の分析と事前事後の小テストを行う。実施は②実践の評価として，AIチャットボットと児童の研究の目的

本研究の目的は，AIチャットボットを活用して，自5月に１回，7月に１回の計2回である。小テストは，分の進度に合わせた学習にするための短時間の授業を

当単元で出てきた語句を10個選んで，その意味を回行うと，文章の読解に必要になる語彙力の獲得をでき答できるかを見るものである。10点満点の語彙の確るようになることを明らかにすることである。

認テストを実施し，AIチャットボットを用いた学習活動が妥当であったかを評価する。

３

研究の方法

3.1

対象

本研究では，2021年6月~7月に，公立小学校5年生③として１時間の授業展開のうち10分を使って，自身の端末で，それぞれAIチャットボットに，文章を読んでいて自分が意味の分からなかった語句につい*1 OGAWA Yuuya: Kashiwa Municipal Kashiwa Third Elementary School*2 NAKAGAWA Hitoshi: The Open University of Japan

ogawa17@kashiwa.ed.jp

9

B-1

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録て教えてもらったり，自分がその語句を覚えているかるまで文句も言わず，何度でも付き合ってくれるのがどうかを確認したりする学習を行う。

嬉しい」と語っている児童もいた。自分に合わせて学

以上①〜③のように，研究を進めていくとする。
3.3

活用したAIチャットボットのシステム

習が進められることもAIチャットボットとの学習の良さの1つであると考えている。

GoogleのDialogflowで作成した人工知能型のチャッ

このように，体系的に整理された語彙を，AIチャットボットを用いた。1人1台端末を持っていることから，

トボットを活用して，自分1人で覚えるのではなく，誰

GoogleのClassroomというオンライン上で指導と学かに説明したり，確認したりして覚えることができた

習を1か所で管理できるツールを利用している。毎日と考えている。またそれを短時間で行うことができる

GoogleClassroomを活用して，共同作業や学習の共有なことも強調したい。

ど様々な学習活動を行っている。そのことから，本AI
チャットボットもGoogleClassroom上に置いて，直接ア５

クセスできるように設定し，いつでも，誰でも，何度5.1でも使用できるようにしている。

終わりに
課題

文部科学省の学習指導要領でも述べられているように，語彙を豊かにするためには，量と質の両面から充４

研究の結果と考察実させる必要がある。「表現（使用）語彙」をさらに

4.1

結果

充実させるには，本実践を単元初期に行なった後に読AIチャットボットの対話の履歴を観察することを通して，児童自身が分からない語句にのみ学習が集中

む，書く活動を繰り返し行なっていく必要がある。
5.2

今後の展望

し，より自分の進度に合った学習になっていると言え

本研究の課題を基に，AIチャットボットとの対話をる。また，実践の事前事後テストの結果は，事前テス

よりよい形でプログラムしていきたい。本研究で用いトの1回目と2回目の平均点が2.94点だったのに対した「語彙の意味」と「反対語」と「類義語」だけではて，事後テストの1回目と2回目の平均点は7.34点であなく，例えば日常のコミュニケーションにより近い形

った。

で対話が行えるようにすれば，「表現（使用）語彙」

4.2の定着を図る活動に高められると考えている。その上考察

AIチャットボットを活用して，自分の進度に合わ

で対照になる実験と比較検討していきたい。

せた学習にするための短時間の授業を行うと，文章のまた，現在は，AIチャットボットのプログラムは，読解に必要になる語彙力の獲得をできるようになるこ

内容は児童が考えているが，プログラム自体は担任教とが分かった。本研究の事前事後テストの結果から，師が行なっている。今後は児童自身で行えるようにし

事前事後の平均の点数の差が統計的に有意か確かめるていきたい。

ために，有意水準5%で，自由度38のt-検定を行なっ参考文献た。その結果，P（T＜＝t）両側の値が大きく有意水

文部科学省（2017b）小学校学習指導要領解説.

準の5%を下回ったことが分かり，仮定が棄却され，

堀畑正臣（2018）小学校における語彙指導をめぐって

統計的な有意差があることが分かった。

熊本大学「国語国文研究と教育」，56巻，P.52-67

本実践で行ったのは，語彙を体系的に覚えることで島田絢子，茅野政徳（2021）国語科学習におけるリテあり，「理解語彙」と「表現（使用）語彙」の真ん中

ラチャー・サークルを援用した単元開発，山梨大学に位置する程度の状態にしたに過ぎない。本来目指す

教育学部附属教育実践センター研究紀要「教育実べき活動は，語彙を読んだり書いたりする活動を通し

践学研究」，第26号.

て，「表現（使用）語彙」へと高めていく必要がある。

重野ひかる（2018）児童の「もっと書きたい」を大切

しかし，これまで述べたようにAIチャットボットをにして語彙を豊かにする指導上越教育大学学校教活用すると短時間で，誰でも，このような学習を行う

育実践研究センター教育実践研究，第 28 巻，ことができる。そこに本研究の価値があると考える。

P.7-12.

単元の初期で本システムを使って「理解語彙」の習熟

喜多敏博，長岡千香子，平岡斉士（2020）Chatbot 形

を進め，単元の終了までの間に，語彙を「表現（使用）式での小テスト受験や学習者向け通知を実現する語彙」までに高めていく言語活動を充実させたい。

LINE トークを利用した Moodle 用 UI の開発，日本

また，AIチャットボットとの対話のやりとりは，友教育工学会 2020 年春季全国大会.

達と教え合うように活動することと似ている。自分1人

西岡加名恵，ウィギンズとマクタイによる「逆向き設での活動よりも，人工知能であっても，他者とのやり計」論の意義と課題，カリキュラム研究，2005年14

とりが学習効率を上げていると考える。また，「覚え巻，P.15-29.

10

B-2

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

流暢性向上を支援する音読学習システムの試作
Prototype of The Reading aloud Learning System
to Support Fluency Improvement
神保一樹*
東京学芸大学教育学部*

加藤直樹*2

東京学芸大学*2＜抄録＞
低学年の音読は，言葉のもつ意味を捉えることに役立つとされ，流暢な音読はよりその効果がある．しかし，児童が流暢に読めるように具体的な指導やアドバイスをするのは難しい．そこで本稿
では，児童の音読の流暢性を高めることを目指し，語のまとまりを意識しながらの音読と，音読後に流暢に読めたかの振り返りを支援するシステムの提案と，その試作について報告する．

＜キーワード＞
音読，学習支援，小学校，国語
１．はじめに平成 29 年度告示の小学校学習指導要領国語編では，
低学年１，２年生で，語のまとまりを意識して音読するよう書かれている．そして，音読は言葉のもつ意味を捉えることや，文章内容の理解に役立つと書かれている．
佐藤によると，読みの力を育てる基礎・基本は「すらすら音読」 にあると述べられている[1]．一文字ずつ
読んでしまう逐次読みではなく，文をすらすらと流暢に読めることが内容の理解にたどり着くと報告している．また，単語をひとまとまりとして認識することで，文を適切な位置で区切ることができ，流暢に読めるよ
うになる[2]．これらのことから，流暢に読むことは内容の理解に重要で，語のまとまりを意識させることが流暢性の向上を促す．
しかし，児童が音読をする時に自分自身で流暢性を意識し，流暢性の向上を目指して読むことは難しい．
読むことに集中すると，どこでつっかえたのか，はっきりと読めたのか気づきにくいからである[3]．流暢に音読するのが苦手な児童は，相当の努力をしても流暢に読めない場合がある．そのような児童は音読練習をしても上達しないことから，音読が嫌いになったり、周りから努力不足を疑われ、抑うつ的な状況に陥りやすかったりする，その経験から文を読むことへの抵抗感につながり，音読を避けることで，文から言葉の持つ意味を捉えることが難しくなり，他の学習活動にも影響を及ぼすことがある[4]．
そこで，本稿では，児童が流暢に読めるようになることを支援するツールの提案，及びその試作について報告する．
本研究において，流暢性とは「よどみなくはっきりと，一定の間隔の速さ」で読めることとする．また，対象は小学校低学年で，文章を流暢に読めない児童である．このシステムは児童１人で利用することを想定
する．

２．ツールの設計
２.１ 基本コンセプト
児童は，段落ごとに見本になる音読音声を聞き，その後，読む部分のガイドに従って音読する．最後まで読み終わると，自分の読みの再生，誤読の確認，流暢性の確認をすることができる．これら一連の音読活動によって流暢性向上の支援を達成する．
２.２ 見本音声再生機能
児童が音読をする前に，一段落ごとに読み上げる部
分の見本音声を再生する機能を提供する．どの部分を読んでいるかは文章に枠を表示し明示する（図１）．
見本音声が再生されることで児童は音声をまねて音読をすることができる．音読に苦手意識を持っている児童は読むことに自信が持てず，音読をしたがらない
場合がある．自分の自信が無い音読ではなく見本をまねて読めばいいと思うことで児童の心理的ハードルが下がり，読み上げる速度や間を参考にできる．
２.３ ハイライト表示機能
児童の音読時に，読む部分をハイライト表示する機
能を提供する．読む部分は，語句の意味，または句読
点で区切る（図 1）．流暢に読めない児童は，文に含まれる言葉の意味を意識せずに，一文字ずつ認識し読んでいることがあり，語のかたまりを意識させ，文の意

図１ 段落ごとの枠表示と読む部分のハイライト表示* JINBO Kazuki: Tokyo Gakugei University Faculty of Education*2 KATO Naoki: Tokyo Gakugei University

a181411y@st.u-gakugei.ac.jp

11

B-2

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

味が不自然になるところで区切ることを減らす．
また，児童は文章全体が見えることで，どの文を読んでいるのか，次にどの文を読めばいいのかが分からなくなる場合がある．ハイライト表示があればどこを読めばいいか表示できる．行を飛ばして読むなどの読
み間違いも減らせる．
２.４ 録音・再生機能
児童が音読した音声を録音し，音読後に再生できる機能を提供する．
児童は自分の声が聞き手にどのように伝わっているかをあまり意識しないまま音読している場合が多い[5]．自分の音声が録音されることで人に伝える意識を持ち，読む速度や間の取り方に注意すると考える．
また，録音した音声を聞きなおすことで児童自身が読めていない部分や，流暢性がかけている部分に気づくことができる．音読をしている時は，自分の声に注意するのが難しいので，自分の音読を客観的に聞くことで，読みのスキルは向上し，音読に積極的に取り組む態度につながる[6]．
２.５ 読み間違い指摘機能
児童が音読をしている時に，自分自身の読み間違えに気づかない場合があり，読み間違いに気づかないと，同じ間違いを続けてしまう可能性がある．そこで， 文字の誤読や，文字の読み飛ばしなど児童の読み間違いを表示する機能を提供する．
読み間違いの表示は，音読が終わった後とし，読み間違えた部分は赤色の字で，その隣に正しい文や語句を表示する（図 2）．

図 2 読み間違い指摘機能

２.６ 流暢性評価機能
児童の音読が流暢だったか，流暢に読めていない部
分があるかを，児童自身が判断するのは難しい．そこ
で，文全体の読みの速さ平均を求め，その基準からどれくらい離れているかを評価し，基準の速さと離れている箇所を提示する機能を提供する．
３．実装
本ツールは JavaScript，CSS を用いて web ベース
として実装した．
(1) ハイライト機能と読み間違い指摘機能
ハイライト表示機能では音読に合わせて読んでいる

語句をハイライト表示する．Web Speech API を利用して，音読の音声をテキスト化する．そのテキストデータには漢字が含まれているので，ルビ振り API にかけて，ひらがなデータに直し，その文字数を取得する．
その文字数で文章のどこを音読しているかを判断しハ
イライトを表示する．
また，ひらがなデータは読み間違い指摘機能でも利用している．本文を語のまとまりに分けて，ひらながデータにその語のまとまりが含まれているか探す．語
のまとまりとひらがなデータの文字列が一致しない場
合は読み間違いと判定され，ひらがなデータの文字数が少ない場合は飛ばし読みをしたと判定する．
(2) 流暢性評価機能
句読点ごとに児童の音読でかかった時間を記録する．
それと見本音声の時間との差を全て求め，差の平均を求める．この平均が音読を一定の速さで読んだ基準となり，この基準と大きく離れている箇所は読むのが遅いか，速すぎるのかのどちらかとなり，流暢性が足りないことが分かる[7]．
４．おわりに本稿では，児童の音読の流暢性向上を支援する音読
学習支援システムを提案し，試作した．流暢性を高める指導法や文が読みやすくなる支援法を機能として取り入れ，児童が少ない操作で利用できるようにした．
今後は対象の児童に使用してもらい，システムの改善や開発を進める．
参考文献[1] 佐藤明広 : 特別支援の子どもの言語力をどう育成するか，明治図書 (2013)[2] 小枝達也・内山仁志・関あゆみ : 小学１年生へのスクリーニングによって発見されたディスレクシ
ア児に対する音読指導の効果に関する研究，脳と発達，43 巻，pp.384-388(2011)[3] 河野文子 : 特別支援教育におけるタブレット端末
活用についての研究，日本教育情報学会，第 30 回
年会，pp.128-129 (2014)[4] 富山敦史・若森達哉・岩﨑千尋・大西貴子 : 読み
書き障害（発達性ディスレクシア）に適した教材と指導法の開発に向けて，次世代教員養成センター
研究紀要，3 巻，pp.131-137 (2017)[5]星原貴光 : 国語科における音読指導の系統的実践：
小学校第４学年「読むこと」の授業を通して，鹿児
島大学教育学部教育実践研究紀要，20 巻，pp.311320 (2010)[6] 坂本和美・西田智子・田中栄美子・恵羅修吉 : 読
み書きに困難を示す小学３年生児童への音読指導による支援の効果，香川大学教育実践総合研究，29巻，pp.29-38 (2014)[7] 瀧田寿明・中臺久和巨・星野准一 : 児童による音読の流暢性自動評価手法，情報処理学会論文誌 Vol．
57，No.3，pp.922-930 (2016)

12

B-3

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

学習者の興味による地域教材開発-総合的な探究の時間におけるICTを活用した学習支援サービスの利用嶋田敦子* 田中睦葵*2 宇宿公紀*3
東京都立瑞穂農芸高等学校*,*2,*3＜抄 録＞
ICT（Information and Communication Technology）を活用した地域教材を 3 種類開発し，学習者の教材への興味に応じて意識の差異が生じるのか検証することを目的に，高校生を対象に調査を行った．
その結果，学習者が最も興味のある地域教材を選択したところ，選択しなかった地域教材と比較して学習者の意識がポジティブに感じられる項目がみられた．また，関係する場所に行ってみたいという意識が講義の前後共にどちらともいえないに近く，講義後に意識の得点が若干低くなった．
＜キーワード＞
地域教材，ICT,総合的な探究の時間，高校生，内発的動機付け
１ はじめに
中央教育審議会（2021）は，令和の日本型教育において，学校だけでなく地域住民等と連携・協働することを示した．本研究では，学習者の興味に応じた地域教材を開発し，その効果の検証を目的とする．
２

調査の方法
第一著者が文献調査を行い，歴史と産業に関する地

域教材を開発した．また，瑞穂町から使用許諾を得た
ホームページを参考に,第二著者が瑞穂町に生息している生き物に関する地域教材を開発した．続いて，ICTを活用した学習支援サービスに開発した地域教材の内容を文字のみで入力し，学習者がQRコードを読み取ることでいつでもどこでも閲覧できるようにした．開発した地域教材の効果を検証するために，
2021年7月に都内の高校生13名を対象として,総合的な探究の時間において調査を行った．調査は3つからなる．まず，学習者が瑞穂町の歴史，産業，生き物のどれに最も興味があるのか学習者に選択してもらった．調査1では学習者が最も興味のある地域教材と性格との関係性を調べるために，Item Personality
Inventory（TIPI-J）による性格特性をWebにより7件法（1:全く違うと思う〜7:強くそう思う）で回答を求産業，生き物について講義を行った後，調査2の行ってみたいという程度と同じ質問を再度尋ねた．
表１ 意識調査の質問項目
項目
質問内容
1
理解できた2
興味がわいた3
新しい発見があった4
あなた自身にとって身近に感じた5
もっと調べたい6
他の人に話したい
分析は，学習者が選択した地域教材を基にグループ分けを行い，グループごとに性格特性を単純集計（2点〜14点）することで関係性を確認した．また，調査2から調査3までの意識による得点の平均値と標準偏差を算出して，グループごとの差異を確認した．
３

結果と考察
調査1の結果から，歴史を5名，産業を3名，生き物を5名の学習者が最も興味があると回答しており，順に「歴史グループ」「産業グループ」「生き物グループ」の3グループに分類した．また，各グループの性格特性の合計得点を表2に示す．結果，「歴史グループ」は，協調性の得点が10.80と一番高かった．また，「生き物グループ」は，開放性の得点が9.80と一番高かった．
表2

各グループの性格特性の合計得点n

めた．次に，調査2では学習者に全ての地域教材を閲

外向
性
5.80
(2.32)
6.67(0.47)
9.40(3.72)

協調性
10.80(2.48)
8.00(0.82)
9.20(1.47)

勤勉性
7.20(1.17)
6.00(1.41)
6.40(3.98)

神経症傾向
9.20(1.47)
9.00(1.63)
9.40(3.01)

開放性
6.40(1.62)
7.33(2.36)
9.80(2.32)

材，産業教材，生き物教材において「関係する場所に

歴史グル
ープ
産業グル
ープ
生き物グ
ループ

行ってみたいか．」と質問し，Webにより5件法（1:

調査2において，各グループが最も興味がある教材

全くそう思わない〜5:とてもそう思う）で回答を求とそれ以外の教材を用いて学習したことを基に，「歴めた．最後に，調査3では第一著者と第三著者で地域

史教材・歴史グループ」「産業教材・産業グループ」

教材について写真等のスライドを用いて地域の歴史，「生き物教材・生き物グループ」「歴史教材・産業&生覧してもらい，各地域教材を閲覧するごとに表1の質問内容をWebにより5件法（1:全くそう思わない〜5:
とてもそう思う）で回答を求めた．さらに，歴史教

53
5* SHIMADA Atsuko: Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School*2 TANAKA Mutsuki : Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School*3 USUKI Kiminori: Tokyo Metropolitan Mizuho Nogei High School

13

B-3

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

き物グループ」「産業教材・歴史&生き物グループ」「生ともいえないに近かったが，講義前と比較して講義後き物教材・歴史&産業グループ」の6グループに分類しの方が若干低くなった．このことから，関係する場所

た．調査2の意識による得点の平均値（標準偏差）を算に行ってみたいという意識を低くさせる要因の1つと出した結果を表3に示す．表3の結果の一部として，理して，本講義から学習者が見聞を広めたことが挙げら解できたという意識による得点の平均値は，「産業教れる．他にも，五感を使った体験活動における魅力の材・産業グループ」が3.67とそう思うに近かった一方，紹介が不足していたことが考えられる．従って，疑問「産業教材・歴史&生き物グループ」が3.10とどちらとを提示する説明や体験活動の紹介等により，適切に手もいえないに近かった．つまり，産業教材において理立てを講じる必要がある．

解できたという意識による得点の平均値が，「歴史&生表4き物グループ」と比較して「産業グループ」の方が高意識による得点の平均値（標準偏差）n
事前
歴史教材・歴史グループ
43.40(0.80）

かった．他にも，新しい発見があったという意識による得点の平均値は，「歴史教材・歴史グループ」が3.80

各グループの「関係場所に行ってみたい」というると，学習者の興味に応じた地域教材を学習すること

産業教材・産業グループ
生き物教材・生き物グループ
歴史教材・産業&生き物
グループ
産業教材・歴史&生き物
グループ
生き物教材・歴史&産業
グループ

は，理解力の向上や新たな発見をしやすくなると感じ

４とそう思うに近かった一方，「歴史教材・産業&生き物
グループ」が3.25とどちらともいえないに近かった．
つまり，歴史教材において新しい発見があったという意識による得点の平均値が，「産業&生き物グループ」と比較して「歴史グループ」の方が高かった．換言す事後
3.25(0.83)

2

3.33(0.47)

3.00(0.00)

4

3.40(1.62)

2.80(1.33)

6

3.63(0.86)

3.43(0.73

83.40(1.20)

3.00(1.15)

6

3.50(0.87)

3.33(0.75)

まとめることになる．一方，他の人に話したいという意識に本研究は，学習者の興味に応じて選択する ICT を活

よる得点の平均値から，「生き物教材・歴史&産業グル

用した地域教材を開発し，その効果を検証することをープ」が3.38とどちらともいえないに近かったが，「生

目的に高校生を対象に調査を行った．結果，学習者がき物教材・生き物グループ」が2.40とそう思わないに最も興味のある教材を選択し学習することで，選択し近かった．表2の開放性における特徴の1つとして変わなかった地域教材よりも理解力や新たな発見に学習効った考えをもつことが挙げられるが，「生き物グルー果がみられた．また，本教材では学習者が関係する場

プ」は開放性の得点の平均値が他の項目よりも高かっ

所に行ってみたいという意識が講義の前後共にどちらた．「生き物グループ」は，他人を気にして話すことともいえないに近く，講義後に得点が若干低くなった．

に抵抗があるのかもしれない．

中央教育審議会（2021）は，実習・実験，地域社会で

表3

項
目

の体験活動等，様々な場面でリアルな体験を通じて学

意識調査の得点の平均値（標準偏差）

歴史教
材・歴
史グ
ループ
(n=5)

産業教
材・産
業グ
ループ
(n=3)

生き物
教材・
生き物
グ
ループ
(n=5)

歴史教
材・産
業&生
き物グ
ループ
(n=8)

産業教
材・歴
史 & 生
き物グ
ループ
(n=10)

生き物
教材・
歴史&
産業グ
ループ
(n=8)

3.20
3.67
3.60
3.00
3.10
3.50
(0.75) (0.47) (0.80) (1.41) (1.14) (0.50)
3.40
3.33
3.40
3.25
3.10
3.38
2
(0.80) (0.47) (1.36) (0.97) (1.30) (0.70)
3.80
3.33
4.00
3.25
3.40
3.50
3
(0.75) (0.47) (0.63) (1.09) (1.20) (0.87)
3.00
2.67
2.80
2.88
3.20
3.25
4
(1.10) (0.47) (1.33) (1.17) (0.87) (0.66)
2.80
3.00
2.80
3.00
2.90
3.25
5
(0.75) (0.00) (1.60) (1.12) (1.30) (0.43)
3.00
3.33
2.40
2.63
2.60
3.38
6
(0.63) (0.47) (1.50) (1.32) (1.20) (0.70)
講義前の調査2と講義後の調査3による関係する場
1

所に行ってみたいという意識による得点の平均値を表4に示す．調査3では，「歴史グループ」が4名，「産業グループ」が2名，「生き物グループ」が4名から回答が得られた．表4から，関係する場所に行ってみたいという意識による得点の平均値が講義の前後共にどちら

ぶ こ と の 重 要 性 が ， AI 技 術 が 高 度 に 発 達 す るSociety5.0 時代にこそ一層高まることを述べている．
そこで，本地域教材を内発的動機付け等により，体験的な学びへつなげていく手立ての必要性が示唆された．
今後の課題としては，多人数による地域教材の効果の検証，体験を伴う調査，SDGsを取り入れた実践等が挙げられる．
謝辞
本研究は，瑞穂町の協力を得た．また，JSPSS科研費
19H00060の助成をいただいた．深く感謝の意を表す．
参考文献
中央教育審議会（2021）「令和の日本型学校教育」の構築を目指して〜全ての子供たちの可能性を引き出す,個別最適な学びと,協働的な学びの実現〜(答申)【概要】」，https://www.mext.go.jp/content/20210126-mxt_syoto02-000012321_14.pdf，2021年7月14日参照
小塩 真司, 阿部 晋吾, Pino Cutrone（2012）日本語版Ten
Item Personality Inventory（TIPI-J）作成の試み，パーソナリティ研究，21（1）:40–52
瑞穂町（2017）「貴重な動植物」，http://www.town.mizuho.
tokyo.jp/bunka/003/p001886.html，2021年7月14日参照

14

C-1

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

オンライン国際協働型学習における探求の共同体―ソーシャルプレゼンスの観点から―
Community of Inquiry in Collaborative Online International Learning: From a
Perspective of Social Presence
安西弥生* 清水秀子*2 北澤武*3 赤堀侃司*4*4
Vanderbilt University, USA*2 東京学芸大学*3 ICT CONNECT 21*4*4

青山学院大学*＜抄 録＞
本稿の目的は，同期型オンラン国際協働型学習(COIL)で，日本人大学生がソーシャルプレゼンスをどのような状況で感じるのか，COIL 実施後の振り返りを質的に分析し，明らかにすることである。分
析の結果，「質疑応答」など言語的な要素と「笑顔」など非言語的な要素で学生がソーシャルプレゼ
ンスを感じていることが明らかになった。
＜キーワード＞オンライン遠隔教育，同期型コミュニケーション，ソーシャルプレゼンス，探求の共同体，
１ 背景

る構成主義的なアプローチで、この共同体では学習者

遠隔教育の歴史は長く、ツールを用いて時間と物理が社会と関わり高次元の学習を行う。探求の共同体は、的な距離を超え、教育を行うことは、いつの時代にお理論的に、ソーシャルプレゼンス、ティーチングプレ

いても遠隔教育の核である (Anzai, 2009)。近年では

ゼンス、コグニティブプレゼンスから構成されている。

大規模公開オンライン講座のように、インターネット

更に因子分析の結果でもこの構造が支持されているをダイナミックに活用し、何十万という受講生に、良(Garrison, Cleveland and Fung, 2004)。本研究の質、かつインターラクティブに行う遠隔教育の手法もソーシャルプレゼンスは、「探求の共同体で、メディ定着している(Anzai, 2016)。大学間の協働型のインスアを使い、自分自身を社会的にも感情的にも投影し、トラクショナルデザインとしては、オンライン国際協

実在する個人として投影する能力」と定義されている

働型学習がある。これは、文科省がグローバル戦略の(Garrison & Anderson, 2003)。ソーシャルプレゼンス一環として、一部の大学のプロジェクトを採択し、支が高まると、個々の学習者が孤独になりがちなE-ラー

援している大型のプロジェクトである (日本学術振興

ニングで疎外感が軽減され、学習のインターラクショ

会, n.d.)。

ンを促し、学習効果が高くなる(Rovai, 2007).

本研究は、COIL型教育を一般化することを目指した

ZOOMを使った同期型COIL型教育では、安西（2021）が、シリーズの研究のひとつである。社会的背景として、統制した実験環境で、COILが学習者の認識に及ぼす影

現在、世界は出口の定まらないコロナ禍にあり、従来響の実験を行ったが、ソーシャルプレゼンスの観点かの遠隔教育を専門とする教員のみが実施する遠隔教育

らは、ほとんど検証がされていない。本稿はソーシャ

から、急遽、教員と学生がオンラインでの教育・学習

ルプレゼンスの基礎的な研究である。

を余儀なくされている遠隔教育が加わり、突如、普及した。このことによりCOIL型教育が広く普及する基盤ができたということができるであろう。

３

方法
2021年前期に、東京都内の大学のメディアの授業とアメリカ私立大学の日本語クラスと、双方の教員が教２ソーシャルプレゼンス（社会的存在感）

育目標に従い、シラバスを調整し、COIL型教育を実践

GarrisonとAnderson(2003)が提唱する「探求の共同した。日本人学生は英語、アメリカの学生は日本語を体」(Community of Inquiry)は、E-ラーニングにおけ使用した。従って、双方の学生が、相手の母語をリン

* ANZAI Yayoi: Aoyama Gakuin University yayoi.wikiwiki@gmail.com*2 SHIMIZU Hideko: Vanderbilt University hideko.shimizu@vanderbilt.edu*3 KITAZAWA Takeshi: Tokyo Gakugei University ktakeshi@u-gakugei.ac.jp*4 AKAHORI kanji: ICT CONNECT 21 akahori@ictconnect21.jp

15

C-1

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

ガフランカとして使用した。日本側のCOILの目的は、いても認められた。また、視覚的に得られる非言語的

１）教育工学の遠隔教育に関する理論の応用、２）異なソーシャルプレゼンスも多いので、日本の大学では文化理解を深めることであった。ZOOMを使った同期型

一般的に学習者にビデオをつけることを強要してはい

COIL実践に向けて、グループでプロジェクト型の学習

けないという方針があるが、COILでは、ビデオをつけを行い、プレゼンテーションを行った。一方、アメリ「顔出し」をすることの意味が大きいと考えられる。

カ側では、日米共同プロジェクトの目的は、１）ソー

本稿は、COIL後の学生の振り返りを元に、質的な分

シャルネットワーキングアプローチ（當作,2013）の実析を行い、学生のソーシャルプレゼンスがどのような践を通して、日本語学習とともに多様な文化背景を持過程をたどり認識されているのか、基礎調査を行った。

つ人々と主体的かつ積極的に「つながる」こと、２）

今後、更に量的な分析が可能な統制された研究環境で課題となる問題に取り組むための資料、状況を客観的更なる検証が必要である。本研究は、その第一歩であに解釈、分析する能力を養い意見交換する力を養うこるが、ソーシャルプレゼンスはポジティブな学習効果とであった。

をもたらすので、本研究の結果は、効果的なCOILをデ

この授業実践の結果を日本人大学生の視点から、どのような状況で「ソーシャルプレゼンス」を感じるか、

ザインする際に、配慮すべき要素として役立つと考えられる。

COIL実施後の授業で振り返りを元に、質的に分析を行った。

謝辞
本研究はJSPS科研費21K00730の助成を受けた．

４

結果と考察
COIL型教育で、日本人大学生の感じたソーシャルプ

レゼンスを言語的、非言語的に分類した。言語的なソ

参考文献
安西弥生(2021). 同期型オンライン国際協働型学習のーシャルプレゼンスは、「質問に積極的に答えてくれ

インストラクショナルデザインの研究

る」「質問に興味を示してくれる」「外国語で一生懸研究センター年報

第6号

教育テスト

p.79

命伝えようとする時」といった双方向のコミュニケー

Anzai, Y. (2009). Digital trends among Japanese

ションが成り立っている時や「学生同士が名前で呼びuniversity students: Podcasting and wikis as合っている」など相手方に学生間の結びつきが感じら

tools for learning, International Journal on E-

れる時、「ゆっくり話してくれる」など外国語として

Learning, 8(4), 453-467.

英語を話す学生に母語話者からの配慮が感じられる

Anzai, Y. (2016). Learners’ experience of MOOCs:

時、「コロナ禍の大学生活に共通性」が見いだせた時

Benefits and challenges for second languageに、ソーシャルプレゼンスが認識されることが明らか

users, Proceedings of International Conferenceになった。

for Media in Education, 450-454.

非言語的なソーシャルプレゼンスについては、「笑顔が見られる時」「うなずきがあるとき」「カメラ目線のアイコンタクトがあるとき」「協力しようとする
態度が感じられた時」等に、ソーシャルプレゼンスが認識されることがわかった。従って、COILで、ビデオがオンになり、学生が顔出しをすることが、ソーシャ
ルプレゼンスを高めているということができる。
6

結論
COIL型教育は、遠隔教育なので、パソコン、タブレ

ット、スマホなどのデバイスを介した学習となるが、対面と同じく、コミュニケーションが双方向になるこ

Garrison, D. R., Cleveland-Innes, M. & Fung,
T. (2004). Student role adjustment inonline communities of inquiry: Model andinstrument
validation.
Journalof
Asynchronous Learning Networks 8(2): 61–
74.
Rovai, A.P. (2007). Facilitating online
discussions effectively.
The Internetand Higher Education, 10(1), 77-88.
Garrison, D.R. and Anderson, T. (2003). ELearning in the 21st Century. London:
RoutledgeFalmerとが重要である。またお互いの笑顔やうなずき等の非Wei, C-W., Chen, N-S., Kinshuuk, A. (2012). A

言語的なコミュニケーションもソーシャルプレゼンス

model for social presence in online classrooms,の大切な要素となることがわかった。Wei, Chen and

Education Tech Research Dev, 60:529-545

Kinshuk (2012)の社会的手掛かり（social cues）、共當作靖彦（2013）『Nippon 3.0nの処方箋』講談社

存感(co-presence), 親密感(intimacy), 学習者対学

日本学術振興会(n.d.) 大学の世界転換力強化事業

習者のインターラクション(interaction)がCOILにおhttps://www.jsps.go.jp/j-tenkairyoku/gaiyou.html

16

C-2

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

原稿執筆要項オンライン授業の学習データを用いた教師あり機械学習による学習状況分類に基づく学習支援についての一考察
A Study on Learning Support Based on Classification of Learning Stateby Supervised Machine Learning Using Learning Data of Online Lessons
蛯名航平*

高村浩輝* 長沼将一*2 森本康彦*
東京学芸大学* 東京通信大学*2＜抄 録＞
オンライン学習では，対面環境に比べて密な学習支援を行うことは容易ではないため，支援を必要とする学習者を把握し支援を行うことが課題とされている．本研究では，学習者が取り組んだレ
ポート課題に着目し，教師あり学習により学習状況を簡単に分類し，学習支援を行う枠組みの開発を目指した．本稿では，A大学のオンライン授業でのレポート課題を元に教師あり学習のモデルを構築し，その精度と構築したモデルを用いた学習支援について考察した．
＜キーワード＞オンライン学習，教師あり学習，e-Learning，機械学習，Learning analytics，学習支援
１ はじめに法である．ここで，支援が必要な学習者の学習状況を

ICT 環境の整備ともに普及してきたオンライン学習

ラベルとしてレポート課題を分類するモデルを構築すでは，対面学習に比べて教員が学習者に対し密な学習

れば，学習者が提出したレポート課題から簡単な学習支援を提供することが難しいとされている．そのため，状況の分類を行うことができ，教員による学習支援が学習内容を十分に習得できない学習者が少なくなく，より容易に行えるようになると考えられる．

学習支援が必要な学習者を把握し，支援を行うことがそこで，本研究では，レポート課題を数値化して教課題とされている．ここで，近年の先端技術の発達に師あり学習のモデルの構築を行い，そのモデルを用い

よ り 人 工 知 能 (AI) の 活 用 が 期 待 さ れ て お り ， e-て学習者の学習状況を簡単に分類し，学習支援に活かLearning の分野においては，学習行動数，テストの点

すことを目指す．なお，本研究では，授業動画を視聴数といった学習ログを分析して学習者の特徴や学習成

し、レポート課題に取り組む形式の非同期型のオンラ

績等を推定するものが広く行われている e.g.(1)，(2)．一方

イン授業を想定している(図１)．

で，学習者のレポート課題に関しては，教員が一人一人のレポート課題を確認し学習支援に生かしてきたが，多くの受講者が受講するオンライン学習では，これは容易ではない．そこで，AI を用いてレポート課題から簡単に学習状況を分類することができれば，オンライン学習における学習支援の幅が広がると期待される．
そこで，本研究では，オンライン学習における学習者のレポート課題から，学習状況を簡単に分類し，学習支援を行う枠組みの開発を目的とする．具体的には，

図 1 学習データの教師あり学習を用いた教師あり学習に着目し，学習状況をラベルとした教師

学習状況分類に基づく学習支援のイメージ

あり学習のモデルを構築し，学習支援に活かすことを

A：教師あり学習のモデルの構築手順（図１左）目指す．本稿では，大学のオンライン授業における過教員は，前年度までの提出されたレポート課題を数去の学習者のレポート課題からモデルを構築し，その値化しデータセットを作成し（A1），教師あり学習のモデルの評価と支援に向けた考察を行う．

モデルを構築する（A2）．そして，教員は，モデルの２ 学習データを用いた教師あり学習による学習状況

分類結果に基づく学習支援内容を検討する(A3)．

分類に基づく支援の方法

B：学習状況分類とそれに基づく学習支援の手順（図１右）

教師あり学習とは，あらかじめ与えられた例題と答学習者は，教員よって配信された授業動画を視聴しえをもとにコンピュータが自ら一定のパターンを見つてレポート課題に取り組み提出する（B1）．その後，け，類似の問いに答えられるようにする機械学習の手学習者が提出した授業課題を数値化し，構築したモデ

17

C-2

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

ルに基づいて授業課題を分類し（B2），学習者は，分表3の通りとなり，モデル全体の正答率は71%であった．

類に応じた学習支援のフィードバックを受け，必要に

表 3 モデルの精度の評価結果

応じてレポート課題の改善に取り組む（B3）．
３ 学習データを用いた教師あり学習のモデルの構築
本章ではA1からA3に従い，教師あり学習のモデルを構築し，モデルの評価を行う．
都内 A 大学において，春学期に開講されている「教育情報化教材論 A」の授業の，2019 年度(受講生 25 名)，
2020 年度(受講生 38 名)の計 63 名の第 2 回目から第 9
回目で提出された計 310 件のレポート課題のデータを分析の対象とした．本授業は，e-Learning や e ポート
フォリオを活用して授業を実践するために必要な知識，
スキルの習得を目指しており，受講生は，教員が配信する授業動画を各自で視聴し，レポート課題に取り組む形式で授業が行われた．
本研究では，学習状況のラベルとその学習状況に応じた支援として表１を想定し，計310件のデータに対し，学習状況のラベル付けをそれぞれ行った．
表 1 分類ラベルと想定する学習支援

B
(中間層)
C
(下層)

C
21
0.76
0.76
0.76

全体
62
0.75
0.71
0.71

表３より，構築したモデルは70%以上の精度で学習状況を分類することができる可能性があることがわかった．特にCの状況については適合率，再現率ともに76%とA，Bの状況より高い精度を示していることから，
最も学習支援を必要とする群の分類は十分に行える可能性があることが示唆された．その要因として，Ｃはキーワード，文字量共に低い数値を取る学習者が多い
ため，他分類に比べて特徴に差が出たと考えられる．
一方で，Aの状況の再現率60%，Bの状況の適合率
57%となり，AとBの分類の精度が今後の課題になると3．2 分類ラベルの検討

A
(上層)

分類ラベル
B
21
0.57
0.76
0.65

４ 考察

3．1 対象とする授業とデータ

ラベル

標本数
適合率
再現率
F値

A
20
0.92
0.60
0.73

学習状況
想定する学習支援
課題を満たし，考察や発展的内 取り組みを継続させるよ
容が十分に記述されているな うな学習支援．
ど取り組みが良好なもの．
課題が一部満たされていない 授業課題に対するアドバ
ものや，考察が薄いものなど改 イスや，自身の考察を深め
善の余地があるもの．
させるような学習支援．
課題を満たしていないなど取 授業への積極的な参加をり組みに改善を必要とするも 促し，授業内容の理解を促の．
すような学習支援．

3．3 学習状況を分類するためのモデルの構築考えられる．具体的なレポート課題の記述を見ると，実際はBである学習者でも，授業内で言及された内容を並べることでキーワードの数，種類の値を高め，自身の考察が少ないながらも， Aと分類されているものがある．逆に実際はAであるが，授業内容を自身の言葉で考察をまとめているため，キーワードの数，種類の値が低くなり，Bと分類されてしまったものが多く見られた．このことから，考察の深度を測るための特徴
量を新たに設定することでＡとＢの分類を明確にし，より精度の高いモデルを構築と確度の高い学習支援が可能になると考えられる．
5 おわりに分析対象とした310件のレポート課題を数値化し，本研究では，オンライン学習における学習者のレポ

データセットを作成した(A1に対応)．具体的には，各ート課題から教師あり学習の分類モデルを構築し，そ回の授業課題に取り組む上で需要であると考えられるれに基づいた学習状況分類と各状況に応じた学習支援

キーワードと課題の文字数を特徴量とし数値化したを行う枠組みの開発目指した．本稿では，2020年度，(表２)．なお，キーワードは筆者らで議論して設定した．

2019年度の課題から教師あり学習のモデルを作成し，

表 2 特徴量の種類と基準

それらを評価，考察を行なった．今後はより精度の高特徴量キーワードの種類

キーワードの出現回数
総文字数

数値基準
0:未検出
1:平均数×0.5未満
2:平均数×1.5未満
3:平均数×2未満
4:平均数×2以上
0:平均数×0.4未満
1:平均数×0.75未満
2:平均数未満
3:平均数×2未満
4:平均数×2以上作成したデータセットを用いて教師あり学習のモデいモデルの構築のための特徴量の検討と，分類後の学
習支援の有効性について検討していく．
謝辞
本研究の一部は科研費（20K03174）の助成を受けたものである．
参考文献(1)古川雅子，逸村裕，山地一禎:“小テストの点数パターンによる学習者のクラスタリングとその推定”，情報ルを構築した(A2に対応)．アルゴリズムはSupport

処理学会論文誌，Vol.6，No.2，52-60(2020)

Vector Machineを用い，分析にはPythonのライブラリ(2)高岡詠子，大澤佑至，吉田淳一:“e-Learning学習履の一つであるScikit-learnを用いた．計310件の教師デ歴を用いたドロップアウト兆候者早期抽出手法の提案，ータを8:2の割合で訓練データとテストデータに分け，検証および今後の可能性”， 情報処理学会論文誌，

10分割交差検証を用いて評価を行なった．その結果，Vol.52，No.12，3080-3095(2011)

18

C-3

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

低年齢の子どものインターネット利用に対する制限的介入の実態
A survey of restrictive parental mediation of young children’s internet use
松尾由美* 田島祥*2 鄭姝*3 坂元章*3
江戸川大学* 東海大学*2 お茶の水女子大学*3＜抄 録＞
本研究では、幼児と小学校低学年の子どもを持つ保護者を対象に Web 調査を行い、低年齢の子どもに対して家庭でインターネット利用に関する約束をどのように決めているのか、その実態を明らかにすることを目的とした。調査の結果、子どもの発達に合わせて、ルールの設定や子どもとの共有のあり方、ルールが守られなかった時の関わり方を変更している可能性が示唆された。
＜キーワード＞保護者調査，Web 調査，制限的介入
１ 問題

はルールを共有しているが、その子どもとは非共有(大インターネット利用の低年齢化に伴い、幼児期から人共有)」「他の家族と非共有 (非共有)」「ルールや約家庭においてインターネット利用に関する約束やルー束はない(ルールなし)」「ルールや約束があるかわからルを設定することの重要性が指摘されている。幼児期

ない(ルール不明)」から該当するものを1つ選択するよから、大人が約束を一方的に課すのではなく、約束のう求めた。

必要性について説明したり、話し合ったりすることが、(2)制限的介入について(子がネット利用者のみ対象)

自律的にインターネットを活用できる力を育てるため

最近1か月の間に当該子どもがインターネットを利には必要であると考えられる。そこで本研究では、幼用していると回答した1437名を対象に、利用時間・利児と小学校低学年の子どもに対して家庭でどのように

用回数、交流相手(親が許可した人とだけ交流してもよ

インターネット利用に関する約束を決めているのか、い)、利用内容(親が選んだ動画しか見せない／アプリ・

またそのルールが守られなかった時にどのような関わ

ソフト・ゲームしか遊ばせない)、利用許可(利用に親のりを行っているのか、その実態を明らかにすることを許可が必要)、利用場所(親の目が届く範囲で遊ばせる目的とする。

等)、利用場面(使っても良い場面や使ってはいけない

２

場面を決めている)に関するルールが家庭内にあるか

方法

調査対象者と方法
Web 調査会社を通じ実施したスクリーニング調査

尋ねた。回答の選択肢は(1)と同様とした。
(3)制限的介入の導入について

回答者の中から、3歳児(年少)クラス相当以上小学3年(1)(2)の項目で、ルールなし、ルール不明と回答した

生以下の子どもと同居し、その子どもの養育に最も関人を除いた1451名に、インターネット利用に関わるルわっていると回答した保護者を抽出し本調査の対象者

ールをどのように決めたのか、説明(ルールの必要性をとした。該当の学齢に複数の子どもがいる場合は、回説明)、話しあい(必要なルールの話し合い)、一方的(親答対象となる子どもをランダムに指定した。なお、子が決めたルールを守らせる)の3項目で尋ねた。「全くどもの学齢・性別に偏りなくデータ収集するため、均あてはまらない」～「よくあてはまる」の4件法で回答等に割り付けた。不適切な回答を除いた1894名(男性を求めた。

165名、女性1729名)を分析対象とする。

(4)ルールを守る程度について(3)を回答した1451名に、ここ半年の間、当該子ども調査項目
子どもの学齢、インターネットの利用状況等に加え、がインターネット利用にかかわるルールをどのくらい

以下の項目について尋ねた。

守れていたのか、「全く守れていない」～「いつも守(1)制限的介入について(全員対象)

れている」の4件法で尋ねた。

インターネットの利用開始年齢や、特別な場合(外食(5)ルールを守れなかった時の対処法

時の待ち時間)だけインターネットを使っても良いと(4)で「いつも守れている」と回答した306名を除いたいう約束が家庭内にあるかどうか尋ねた。回答は、「子1145名に、ここ半年の間に行った「インターネット利

どももルールを理解し、親子で共有(親子共有)」「大人用に関するルールが守れなかった時の対処法」につい* MATSUO Yumi: Edogawa University yumatsuo@edogawa-u.ac.jp*2 TAJIMA Sachi: Tokai University*3 ZHENG Shu, SAKAMOTO Akira: Ochanomizu University

19

C-3

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録て、質問(守れない理由を尋ねる)、説明(ルールの必要の6項目は未就学児から小学生にかけて増加する傾向性を説明)、話し合い(安全な利用のためのルールを話が見られた。特に、「質問」「説明」「話し合い」「叱し合う)、叱責(叱り、二度とルールを破らないように伝責」は5ポイント以上増加していた。子どもの成長に合える)、罰(機器を使わせない等罰を与える)、一貫性(いわせて、言語的コミュニケーションを使ってルールをつも必ず注意したり叱ったりしてルールを守らせる)、

守らせようとする関わりが増えた可能性が考えられる。

非一貫(ルールを破っていても見逃す)、紛らわし(別の遊びを使う等インターネットから気持ちをそらす)の8

表 1 インターネット利用に関するルール等の共有状況
親子で共有

項目について、「全くあてはまらない」～「よくあてはまる」の4件法で回答を求めた。
３

結果と考察

(1)制限的介入の実態
表1に示したように、未就学児から小学生にかけて、「ルールなし」と回答した人の割合にあまり変化がな
いもの(例：利用時間・回数、場所、場面等)、減少するもの(例：利用開始時期、交流相手)、増加するもの(例：
動画、利用許可)があった。同様に、「親子で共有」していると回答した人の割合が、未就学児から小学生にかけて増えているルール(例：利用時間・回数、場所、場面等)がある一方で、減少するもの(動画)、あまり変

n

n

ルール不明

%

%

n

52

5.30%

693 70.70%

74 7.60%

開始時期

小学生

220 24.10%

32 3.50%

44

4.80%

571 62.50%

47 5.10%

特別な

未就学児

247 25.20%

61 6.20%

74

7.60%

548 55.90%

50 5.10%場合

小学生

264 28.90%

25 2.70%

55

6.00%

529 57.90%

41 4.50%

利用時間・

未就学児

381 53.80%

42 5.90%

59

8.30%

208 29.40%

18 2.50%

回数

小学生

462 63.40%

22 3.00%

30

4.10%

196 26.90%

19 2.60%

未就学児

146 20.60%

27 3.80%

29

4.10%

476 67.20%

30 4.20%小学生

267 36.60%

18 2.50%

34

4.70%

379 52.00%

31 4.30%

未就学児

191 27.00%

47 6.60%

41

5.80%

397 56.10%

32 4.50%小学生

171 23.50%

32 4.40%

34

4.70%

461 63.20%

31 4.30%

アプリ・

未就学児

319 45.10%

49 6.90%

51

7.20%

268 37.90%

21 3.00%

ゲーム

小学生

361 49.50%

25 3.40%

37

5.10%

282 38.70%

24 3.30%

未就学児

424 59.90%

40 5.60%

45

6.40%

177 25.00%

22 3.10%

小学生

429 58.80%

20 2.70%

32

4.40%

226 31.00%

22 3.00%

未就学児

413 58.30%

55 7.80%

67

9.50%

153 21.60%

20 2.80%

小学生

472 64.70%

34 4.70%

42

5.80%

165 22.60%

16 2.20%

未就学児

426 60.20%

45 6.40%

59

8.30%

158 22.30%

20 2.80%

小学生

512 70.20%

24 3.30%

37

5.10%

138 18.90%

18 2.50%

交流相手

動画

ソフト・

利用許可

利用場所

利用場面

表 2 インターネット利用に関するルール等の導入
全く庭が増えるものもあれば、動画の内容に関するルール(2)制限的介入の導入%

58 5.90%

ルールがなかった状態から親子でルールを共有する家てルールを変更しているものと考えられる。

n103 10.50%

に関するルールのように、未就学児から幼児にかけて、ものもあることが示唆される。子どもの発達に合わせ

ルールなし

非共有

%

n

未就学児

利用

化が見られないもの(利用許可等)もあった。交流相手のようにルールがある状態から子どもの自由に任せる

大人のみ共有

%

説明
話し合い
一方的

あてはまらない

どちらかといえばあてはまらないn%
99 13.60%
38 5.20%208 28.60%
102 14.10%
48 6.60%
19 2.60%

n
187
138
255
234
90
86

未就学児
小学生
未就学児
小学生
未就学児
小学生

制限的介入を導入するきっかけについて未就学児と%25.70%
19.10%
35.10%
32.30%
12.40%
11.90%

よくあてはまる

どちらかといえば
あてはまる

n
305
366
194
281
335
356

%
42.00%
50.60%
26.70%
38.80%
46.10%
49.20%

n
136
182
70
107
254
263

%
18.70%
25.10%
9.60%
14.80%
34.90%
36.30%

表 3 ルールを守る程度

小学生ごとの人数を表2に示した。「よくあてはまる」

全く

たまに

守れていない「どちらかといえばあてはまる」と回答した割合を合

%

n

ほとんど

守れていない

守れている

%

n

%

n

いつも

守れている

%

n

計したところ、未就学児では、「一方的」は8割、「説未就学児

15 2.10%148 20.40%

412 56.70%

152 20.90%

明」は6割を超えている一方で、「話し合い」は4割弱

小学生

15 2.10%132 18.20%

423 58.40%

154 21.30%と少なかった。小学生になると「説明」、「話し合い」

表 4 ルールを守れなかった時の対処法の「よくあてはまる」と「どちらかといえばあてはま全く

あてはまらないる」の合計は増加しているものの「一方的」はあまり変化が見られなかった。子どもの発達に合わせて、設定の必要性を説明したり、子どもと話し合いながら設定を行ったりすることが増えると推測される。
(3)ルールを守る程度
ルールを守る程度について、未就学児と小学生であまり違いは見られず(表3参照)、学齢が上がるにつれて子どもがルールを守れると考える保護者が増えるわけではないようだ。
(4)ルールを守れなかった時の対処法
ルールを守れなかった時の対処法について、未就学児と小学生ごとの人数を表4に示した。どの項目も「よ

質問

話し合い

叱責

罰

一貫性

非一貫性

紛らわし

どちらかといえばあてはまらない

どちらかといえば
あてはまる

よく

あてはまる

n

%

n

%

n

%

n

未就学児

56

9.70%

153

26.60%

288

50.10%

78 13.60%

小学生

39

6.80%

134

23.50%

294

51.60%

103 18.10%

未就学児

88 15.30%

198

34.40%

246

42.80%

43

小学生

38

6.70%

168

29.50%

285

50.00%

79 13.90%

未就学児

45

7.80%

140

24.30%

318

55.30%

72 12.50%

小学生

30

5.30%

118

20.70%

307

53.90%

115 20.20%

未就学児

92 16.00%

167

29.00%

238

41.40%

78 13.60%

小学生

81 14.20%

160

28.10%

243

42.60%

86 15.10%

未就学児

24

4.20%

107

18.60%

327

56.90%

117 20.30%

小学生

16

2.80%

95

16.70%

323

56.70%

136 23.90%

未就学児

79 13.70%

229

39.80%

246

42.80%

21

3.70%

小学生

81 14.20%

209

36.70%

245

43.00%

35

6.10%

未就学児

54

9.40%

123

21.40%

302

52.50%

96 16.70%

小学生

95 16.70%

175

30.70%

252

44.20%

48

くあてはまる」「どちらかといえばあてはまる」を合謝辞計した割合は過半数を超えており、「紛らわし」以外

のである。

%

7.50%

8.40%

本研究は科研費（20H01653）の助成を受けたも

20

C-4

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

1人1台端末を用いた授業と連動する
家庭学習の試行
Trial of Home Study Linked to Classes Using 1 to 1 PC
渡辺杏二*
鹿嶋市立鉢形小学校*

小林祐紀*2
茨城大学*2＜抄 録＞
本研究の目的は，1 人 1 台端末を用いた家庭学習を実践し評価することである。公立小学校第 3 学
年 1 学級（28 名）を対象として，国語・算数の各 1 単元について計 11 回の家庭学習を実施した。児童を対象にした質問紙調査の結果，22 項目の内，有意差を確認できたのは 17 項目（77.3%）であった。
特に設問 1〜13,21,22 までの家庭学習の取り組みに関する内容では，設問 1 を除き有意差を確認できた。一方，協働的に取り組む家庭学習について問う設問 14〜20 では有意差を確認できたのは 3 項目
（42.9%）であった。端末を用いて取り組むことで集中力に関する問題や教師の働きかけの必要性が指摘された。
＜キーワード＞1 人 1 台端末，家庭学習，国語，算数，質問紙調査
1 はじめに1 人 1 台端末を授業で活用する事例が数多く公開

3

研究の方法

3.1

調査対象

されつつあるものの，家庭学習における端末活用の本研究の対象は，公立小学校第3学年1学級（28名）

事例は未だ多く無い現状である。少ない事例を概観とした。対象児童は，これまで，ICTを用いて家庭学すると，CAI システムを利用したドリル学習，事前に習を行った経験はなく，漢字や計算などの基礎・基本

ビデオ視聴をするなどの反転学習，自作教材によるの反復練習を中心に家庭学習を日常的に行っている。

ブレンド学習などの先行実践が確認できる（稲垣，3.2

佐藤 2015 等）。

調査方法

小林ほか(2016)が策定した質問項目を参考に，家庭また関連する先行研究として，小林ほか（2016）

学習の取り組み後に児童への質問紙調査（表1）を実施

は，タブレット端末を使用して協働的に取り組む家

した。児童への質問紙調査では，質問内容を4件法で問

庭学習について，児童が肯定的な評価をしているこい，強い肯定から順に4点－1点を付与して集計した。

とや期待感を示す児童が一定の割合で在籍していることを明らかにしている。また，山本（2019）は，タブレット端末の持ち帰りにより児童が意欲的に学習できたり，より多くの考えを持つことができたりして，家庭学習と授業を循環させることにつながったと報告している。
本研究では，端末の持ち帰りによる家庭学習の推進に寄与することを意図し， 1 人 1 台端末を活用した家庭学習について，授業と連動した取り組みによって変容する児童の意識を明らかにしようと考えた。
2

研究の目的
本研究の目的は，1人1台端末を用いた授業と連動する家庭学習を試行し，児童の意識変容を明らかにすることである。

表1

質問紙の質問1. 紙で行う宿題よりも集中することができる。
2. 紙で行う宿題よりもやる気が出る。
3. 紙で行う宿題よりも楽しい。
4. 難しくても頑張ろうと思える。
5. 自分で調べて解決できるようになった。
6. 自分で時間を選んでやることができる。
7. 授業に見通しがもてるようになった。
8. 授業が分かるようになった。
9. 考えに自信がもてるようになった。
10. 友達の考えの意味が分かるようになった。
11. 安心して授業を受けることができるようになった。
12. 授業で先生が言っていることが分かるようになった。
13. クロームブックが役に立った。
14. 家で友達の書いたものを見たり，読んだりすることは楽しい。
15. 家で友達の書いたものを見たり，読んだりすることでやる気が出る。
16. 家で友達の書いたものを見たり，読んだりして，よいところはまねしたい。
17. 家で友達の書いたものを見たり，読んだりすると安心する。
18. 家で学習しているときに，友達からコメントをもらうとうれしい。
19. 家で自分が書いているとき，友達や先生も自分の書いたものを見ていると思う。
20. 家で学級の友達の書いたもの（作品）を見たり，読んだりすることを
これからもやってみたい。
21. 家でインターネットに接続して，知りたいことを調べることは楽しい。
22. 家でクロームブックを使って学習することをこれからも続けたい。

* WATANABE Kyoji: Kashima-City Hachigata E.S. watanaba.kiyouji@mail.ibk.ed.jp*2 KOBAYASHI Yuki: Ibaraki University yuki.kobayashi.9591@vc.ibaraki.ac.jp

21

C-4

AI時代の教育学会第3回年次大会発表集録

3.3

家庭学習の実際

国語，算数の各1単元について計11回（国語4回，算数7回）の家庭学習を実施した。
一部概要を以下に示す。
また実施した家庭学習は，各自の考えをもとに予習的な内容に取り組むものとし，他者の内容を確認し合えせる働きかけはしなかった。先行研究にあるように学
力低位層の児童が積極的に家庭学習に関与するためには，協働的な取組が可能なアプリを用意するだけではなく，家庭学習の内容に応じた教師の働きかけの必要性が示唆される。

るアプリを使用した。
○

国語「仕事のくふうみつけたよ」（光村図書）

・身の回りの職業についてweb検索を中心に調査する。
・調査して分かったことをドキュメントにメモする。
・下書きをしてから，報告文を清書する。
○

算数「かけ算のしかたを考えよう」（大日本図書）
・授業で扱う学習問題を1人1台端末に配付する。
・児童は，問題場面をつかみ，自分なりの考えをもって授業に臨む。

4

結果と考察
表2に直接確立計算の結果を示す。22項目の内，有意差を確認できたのは17項目（77.3%）であった。特に設問1〜13,21,22までの家庭学習の取り組みに関する内
容では，設問1を除き有意差を確認できた。設問1については，端末を利用することで他のアプリやウェブサ
イトの情報が気になることが考えられ，端末を用いた
家庭学習の際の留意点と考えられる。また例えば，設問6について，国語では，締め切りまでの期間を設けて課題を配付した。この課題においてはじっくりと考えて思考を整理したり，一度書いた事柄を練り直したりすることが必要であることから、当該設問の結果との関連を推測できる。他にも設問7,9,11については，予
習的な家庭学習への取り組みによって，学習問題の場
面をイメージしたり自分の考えをもったりすることで，授業への見通しをもつことができ，安心感や自信につながったと考えられる。また，設問8,10,12に有意差が見られたことについて，予習的な家庭学習の取組によって，学習内容の理解（分かる）ことにつながったと

表2

基礎統計量と直接確率計算の結果

項目

平均値

SD

設問 1

2.86

1.12

肯定
（割合）

否定
（割合）

結果
（両側）

18
10
(64.3%)(35.7%)
設問 2
3.25
0.91
21
7
(75%)
(25%)
設問 3
3.25
0.91
23
５
(82.1%)(17.9%)
設問 4
3.46
0.82
24
4
(85.7%)(14.3%)
設問５
3.04
1.15
20
8
(71.4%)(28.6%)
設問 6
3.18
1.07
22
6
(78.6%)(21.4%)
設問 7
3.25
0.99
23
５
(82.1%)(17.9%)
設問 8
3.29
0.84
23
５
(82.1%)(17.9%)
設問 9
3.29
0.96
24
4
(85.7%)(14.3%)
設問
3.39
0.77
23
５
10
(82.1%)(17.9%)
設問
3.36
0.81
24
4
11
(85.7%)(14.3%)
設問
3.64
0.48
28
0
12
(100%)
(0%)
設問
3.46
0.91
22
6
13
(78.6%)(21.4%)
設問
3.14
1.12
18
10
14
(64.3%)(35.7%)
設問
3.21
1.01
20
8
15
(71.4%)(28.6%)
設問
3.14
1.09
19
9
16
(67.9%)(32.1%)
設問
3.36
0.93
23
５
17
(82.1%)(17.9%)
設問
3.29
1.06
21
7
18
(75%)
(25%)
設問
3.25
1.06
19
9
19
(67.9%)(32.1%)
設問
2.89
1.05
15
13
20
(53.6%)(46.4%)
設問
3.43
0.90
22
6
21
(78.6%)(21.4%)
設問
3.25
1.02
20
8
22
(71.4%)(28.6%)
n（有効回答数）=28，N（児童全体数）=28† 0.0５<p<0.1 ,** p<0.01 ,* p<0.0５ ,ns 0.1<p

ns
*
**
**
*
**
**
**
**
**
**
**
**
ns
*
†
**
*
†
ns
**
*

考えられる。
次に，協働的に取り組む家庭学習について問う設問
14〜20では有意差を確認できたのは3項目（42.9%）で参考文献あった。実践した家庭学習では，仲間と課題を共有す小林祐紀・佐藤幸江・村井万寿夫・中川一史（2016）

る意識がもてるように成果物を相互に閲覧できるようネットワークを介して協働的に行う家庭学習の実にした。例えば，設問8～12について，算数では「翌日際と児童の意識(1)，日本教育メディア学会研究会に授業で行う学習問題」を課題として配付した。この論集，41，73-78．

課題においては翌日の算数の学習への見通しや自分な山本朋弘（2019）タブレット端末の持ち帰りによる家りの考えをもつ必要があることから、当該設問の結果

庭学習と授業の循環に関する分析，鹿児島大学教との関連を推測できる。

育学部教育実践研究紀要，28，141-149

しかしながら，協働的な家庭学習について問う設問4

稲垣忠，佐藤靖泰(2015)家庭における視聴ログとノー項目(57.1%)に有意差は見られなかった。今回の取組にト作成に着目した反転授業の分析，日本教育工学

おいて，積極的に他者の家庭学習の取組を相互閲覧さ

論文誌，39(2),97-105

22