特集　授業改善とラーニングアナリティクス

大学教育における学習分析の活用

島田　敬士（九州大学　大学院システム情報科学研究院教授）

１．はじめに

　教育機関でICT環境の整備が進むにつれて、デジタル環境を利用して教育・学習を行う機会が増えてきました。コロナ禍では多くの教育機関でオンライン授業が実施されたこともあり、ICTを活用した新しい教育・学習の在り方にも注目が集まるようになりました。例えば、学習管理システム（Learning Management System：LMS）を利用すれば出欠管理や課題の収集、小テストなどが容易に行えるようになります。また、電子教材やビデオ教材を配信すれば、PC、タブレット端末などを利用していつでも教材にアクセスして学習を進めることができるようになります。さらにデジタル環境の利点は、学習者や教師がそのようなシステムや教材をどのように利用したかという利用履歴を記録できる点にあります。教育・学習の活動やその成果が記録されたデータは「教育データ」と呼ばれており、データに基づく教育・学習改善への活用が期待されています。
　本稿では、教育データの収集、分析を行い、その結果を現場にフィードバックすることで教育・学習の支援を行う学習分析（Learning Analytics：LA）^[1]の取組みについて紹介します。特に筆者が所属している本学における学習分析の実践的な取組みと、研究として先行して進めている最新の取組みについて紹介します。

２．教育学習支援システム

　本学では2014年からM2B（みつば）と命名された学習支援システムを展開しています。M2Bは、構成システムの名称の頭文字から１文字ずつ取ったもので、学習管理システム：Moodle、ポートフォリオシステム：Mahara、電子教材配信システム：BookLooperが当初の構成でした。その後、電子教材配信システムは、機能強化を進めながらBookRoll^[2]、BookQ、B-QUBEに名称が変わりました。また、ポートフォリオシステムはMoodleに統合され、代わりに学習分析結果を利用者に提供するための学習ダッシュボードシステム：Metaboardに変更されました。
　図１は上記のシステムや関連する研究開発中のシステムを連携させながら、教育の現場や学習者の活動を支援する教育学習エコシステムの全体像を描いた図です。図の中央に配置されている「学習分析」が原動力となり、教育現場の支援、より良い学習環境の実現、学習者の育成を進めながら、学習者の主体的な学びを総合支援することを目指しています。

図１　学習分析技術が核となり， 教育・学習の総合支援を実現する教育学習エコシステム

　図１の左側に描かれている教育現場の支援では、学習者の事前学習や事後学習、さらには授業中の学習活動の支援を行います。事前学習では、予習を促される授業が多いため、学習者が効率よく授業の内容を事前に把握できるような資料を自動構成して提供する教材推薦システムの開発を進めております。予習支援についての詳しい取組みやその効果については参考文献^[3]を参照ください。また、授業後の復習支援の取組みについては参考文献^[4]を参照ください。
　授業中の支援については、研究を開始した当時は教師向けの支援システムの研究開発を進めました。受講者の受講状況をリアルタイムにモニタリングできる仕組みを教師に提供することで、教師が受講者の状況に応じて適応的な授業を実践できるようになりました。開発当時は対面式の授業で各学習者が個人のPCを教室に持参して授業に参加する授業形態でのシステム利用を想定していましたが、コロナ禍では同システムをオンライン授業でも利用できるように拡張しました。その際に、学習者にも授業の状況や他者の学習状況を確認できる仕組みを提供できるように改良しました。コロナ期前であれば、教室で周りの学習者の状況を見ることもできましたが、オンライン授業ではそのようなことが難しくなったため、リアルタイムに授業の状況や他者の学習状況を把握できる仕組みは教師、学習者ともに有用なものになりました。リアルタイム学習ダッシュボードに搭載されている各種機能については、「３．」で詳しく紹介します。
　図１の右上には学習環境に関する取組みを描いています。ここでは、授業外の活動の一環として、他者との学びの共有を通して、学習者自身の理解を深めたり、知識を拡張したりできるような学習環境の実現を目指しています。授業等で学習したトピックについて、学習者自身がどのように内容を理解したのかという学習要点記事を図や文章による自由記述形式で作成して投稿できる仕組みを提供したり、そのような記事を効率よく他の学習者と共有したりするための仕組みを提供できるシステムを研究開発しています。詳しくは、「４．」で紹介します。
　図１の下方には学習者の育成に関する取組みを描いています。教育データを活用して自身の学習の進め方と他者の学習方法を比較したり、改善点の洗い出しを行ったりすることで、主体的な学びの姿勢を育み、学習意欲の維持・向上を目指しています。具体的な支援ツールを「５．」で紹介します。

３．リアルタイム学習ダッシュボード

　リアルタイム学習ダッシュボードは、授業中の学習者の活動状況をリアルタイムに分析した結果をフィードバックするためのダッシュボードです。元々は教師が受講者全体の状況を把握して、説明の進行スピードの調整を行ったり、受講者の反応を確認したりするために設計開発されましたが、コロナ期で自宅などからオンライン参加する学習者からも他者の状況を把握したいという声が挙がったこともあり、機能を追加して学習者向けにも展開しました。
　図２はリアルタイム学習ダッシュボードの画面例です。ダッシュボードには様々な情報を表示するサブウィンドウが実装されています。各情報の表示／非表示は利用者がいつでも自由に切り替えることが可能です。以降では、各機能の詳細を説明します。

図２　リアルタイム学習ダッシュボードの機能群

　これらの機能ブロックがリアルタイム学習ダッシュボードの主な機能になりますが、他にも過去に同じ教材の学習傾向を表示する機能なども搭載されています。
　リアルタイム学習ダッシュボードを利用した授業では、学習者と教師が開いている電子教材のページの同期率が上昇することが確認されています。これは授業進行の調整を行いやすいことも一因にあると考えられます。また、本システムを利用した授業では、電子教材にブックマークやマーカーを残す操作を行う学習者の割合が上昇しました。より詳しい実験の結果などについては、参考文献^[5] を参照してください。

４．学習要点記事の共有システム

　これまでに紹介した学習分析の事例では、学習管理システムや電子教材配信システムに収集される教育データを直接活用して教育現場の支援を行うものでした。ここで紹介するシステムは、学習者間の教え合い、学び合いを促進することを目的として、学習者が学んだ学習トピックに関する記事を投稿したり、記事を他者と共有したりできる新しい仕組みを導入しています（図３）。イメージとしては、Yahoo! JAPANが運営している電子掲示板「Yahoo!知恵袋」に近いです。従前から教え合い、学び合いは理解を深めたり、知識を拡張したりするためのとても重要な活動でした。近年ではラーニングコモンズのような学習環境も充実化してきており、協働的な学習を行いやすくなってきました。しかしながら、このような物理的な場所を共有する形式の協働学習は、時間と場所の制約を受けるというデメリットもありました。ここで紹介する「学習要点記事の共有システム」は、ICTを活用して時間と場所の制約を受けない協働学習の場を実現しています。さらに、デジタルな環境を活用する利点を活かして、システムに蓄積される学習記事の内容分析や利用者の要望に叶う記事の推薦などの仕組みを実現するための研究開発を進めています。以降では、代表的な機能を紹介します。

図３　学習要点記事の共有システムの概要

図４　ティーチングボットの利用画面例

５．Metaboard（メタボード）

　最後に、教育データの分析機能群を集約した学習ダッシュボード「Metaboard」について簡単に紹介します。Metaboardは学習管理システムや電子教材配信システムで行われる学習者の学習行動の状況を可視化する機能を提供します。教師は受講者の学習状況を把握できるため、先述のリアルタイム学習ダッシュボードと親和性の高いシステムです。一方、学習者は自らの学習活動をデータに基づいて振り返ったり、活動改善の検討を行ったりすることができるようになります。

図５　デジタル教科書の学習状況の振り返り機能

６．おわりに

　本稿では、学習管理システムや電子教材配信システムの利用者から収集される教育データを活用して、教育・学習の支援や改善に繋がる取組みを紹介しました。コロナ期を経て、教育分野へのICT導入が広がる社会において、今後は教育データを活用した効果的な学びの支援や新しい教育手法の開発、教育・学習の改善などデータ駆動型教育が浸透していくと思われます。教育データの利活用には、様々な情報処理技術の開発、ユーザビリティの高いシステム設計と開発、データの標準化、分析結果の信頼性の保証、教育現場での実証など様々な課題がありますが、研究者や技術者、教育者が協働しながら取組みが進んでいくことを期待しております。今後の動向についてもぜひご期待ください。