著者 近藤 伸彦

IR

著者 近藤 伸彦

雑誌名 大手前大学CELL教育論集

巻 6

ページ 11‑18

発行年 2016‑03‑31

URL http://id.nii.ac.jp/1160/00001061/

大 学 に お け る ビ ッ グ デ ー タ ・ア ナ リテ ィ ク ス と教 学IR

近 藤 伸 彦 CELL教 育研究所研究員

近 年 のICTの 発 展 に よ り、教 育 に お け る ビ ッ グ デ ー タ は 現 実 的 な も の と し て 顕 在 化 し 、そ の 活 用 に よ り教 育 改 善 を お こ な う試 み が 大 き な 注 目 を集 め て い る 。 海 外 で は い ち 早 く教 育 ビ ッ グ デ ー タ に 対 す る ア ナ リテ ィ ク ス の 研 究 と 実 践 が 行 わ れ 、 国 内 に お い て も そ の 必 要 性 が 急 速 に 認 識 さ れ つ つ あ る。本 稿 で は 、大 学 に お け る 教 育 ビ ッ グ デ ー タ の 活 用 に つ い て 整 理 す る た め 、種 々 の ア ナ リテ ィ ク ス と 教 学IRに 着 目 し て 、 発 展 の 経 緯 や 、 分 野 間 の 関 係 性 な ど に つ い て ま と め る。 さ ら に 、 大 手 前 大 学 に お け る ア ナ リテ ィ ク ス や 教 学IRの 現 状 と展 望 に つ い て 述 べ る 。

キ ー ワ ー ド:教 育 ビ ッ グ デ ー タ 、ラ ー ニ ン グ ア ナ リ テ ィ ク ス 、ア カ デ ミ ッ ク ア ナ リ テ ィ ク ス 、 EducationalDataMining、 教 学IR

1.は じ め に

ICT技 術 の 進 歩 に よ り、 大 規 模 な デ ー タ が低 コ ス ト か つ リアル タイ ム に 蓄 積 で き る よ うに な っ て き て い る。

そ の よ うな 背 景 の も と、近 年 は 「ビ ッ グデ ー タ」 の 時 代 と呼 ば れ る な ど、 分 野 を 問 わず 、 大 規 模 デ ー タ を 知 的 に活 用 す る こ との 重 要 性 が ます ま す 認 識 され る よ う に な った 。よ く見 られ る大 規 模 デ ー タ 関連 の用 語 に 「デ ー タサ イ エ ン ス 」 や 「ア ナ リテ ィ クス 」 が あ る

。 統 計 学 、 機 械 学 習 、 デ ー タマ イ ニ ン グ な どを キ ー ワー ドと し、 デ ー タ を知 的 に 扱 うた め の 手 法 を研 究 す る学 問 と して 「デ ー タ サ イ エ ン ス 」 は位 置 づ け られ 、 これ に 基 づ く科 学 的 なデ ー タ分 析 の 手 法 が 「ア ナ リテ ィ ク ス 」 で あ る とい え る だ ろ う。 時 々 刻 々 と蓄 積 され る 「ビ ッ グ」な デ ー タ を ア ナ リテ ィ ク ス に よ り科 学 的 に 分 析 し、

これ を 問題 解 決 や 意 志 決 定 に活 用 す る こ とは 、 あ ら ゆ る分 野 にお い て そ の 必 要 性 を 増 して い る。

こ こ ま で述 べ た こ とは 、教 育 に お い て も例 外 に ない 。 教 育 の 現 場 で は 、eラ ー ニ ン グ に お け る 学 習 ロ グや 、 LMS(LearningManagementSystem)の 操 作 ロ グ 、

学 習 者 の デ モ グ ラ フ ィ ッ クデ ー タ や 修 学 状 況 のデ ー タ な ど、 さま ざ ま な 種 類 の デ ー タ が 日々 蓄 積 され る。 そ して そ の粒 度 は テ ク ノ ロ ジ ー の進 歩 に合 わせ て よ り細 か く、 か つ リアル タイ ム性 を増 し、 ま たデ ー タ の種 類 も多 様 に な っ て い る。 これ らを 「教 育 ビ ッ グデ ー タ 」 と して 取 り扱 うこ との 有 用 性 が さま ざ ま に議 論 され 、 これ を対 象 とす る ア ナ リテ ィ ク ス の研 究 が加 速 して い

る。「ラー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス 」や 「EducationalData Mir血g」 な どは そ の 代 表 的 な例 で あ る。

一 方、 日本 の 高 等 教 育 はユ ニ バ ー サ ル ・ア ク セ ス 時 代 を 迎 え 、 学 力 ・意 欲 な どが 多 様 化 した 学 生 を 対 象 と す る エ ン ロ ール メ ン ト ・マ ネ ジ メ ン トが 喫 緊 の課 題 と な っ て い る 。 こ の10年 ほ ど でIR(lnstitutional Research)の 必 要 性 が 顕 著 に 訴 え られ る よ うに な り、

エ ビデ ン スベ ー ス の教 育 改 革 が試 行 錯 誤 の うち に 進 行 して い る。 と くに 、 教 学 面 に 特 化 した 「教 学IR」 が 日 本 独 自の 概 念 と して根 付 きつ つ あ る(松 田2014)。 す で に ユ ニ バ ー サ ル 化 し、 さ らに 「2018年 問題 」 で 知 ら れ る 人 口構 造 の 変 化 へ の 対 応 な ど を余 儀 な く され る現 代 の 大 学 教 育 に お い て 、 教 育 の 質 保 証 、 学 習 成 果 の 保 証 を 達 成 す るた め に は 、 デ ー タ を も とに した教 育 改 善 を め ざす 教 学mを 実 質 的 に機 能 させ る こ とが必 要 とな る で あ ろ う。 ま た 、先 述 した よ うに 、 教 育 に 関 す るデ ー タ も ま た ビ ッ グデ ー タ と して リアル タイ ム に 蓄 積 さ れ 続 け るた め 、 これ か らの 教 学IRは ビ ッグデ ー タ の ア ナ リテ ィ クス とい う視 点 が 欠 かせ な くな る で あ ろ う。

本 稿 で は 、 大 学 に お け る教 育 ビ ッグ デ ー タ活 用 の 現 状 を整 理 す る た め 、 種 々 の ア ナ リテ ィ クス と教 学IRに 焦 点 を あ て て そ の経 緯 や 関連 性 につ い て ま とめ る。 さ

らに 、 大 手 前 大 学 にお け るア ナ リテ ィ クス や 教 学IRの 現 状 と今 後 の 展 望 に つ い て 述 べ る。

2.高 等 教 育に お け る ア ナ リテ ィ ク ス と教 学1R 2.1.教 育 ビッグ デ ー タとア ナ リティクス

近 年 の 急 速 なICTの 発 展 は 、 ビ ジネ ス や 医療 を は じ め 、 あ ら ゆ る分 野 に お い て イ ノベ ー シ ョ ン を起 こ しつ つ あ る。 こ と教 育 に お い て は 、 テ ク ノ ロ ジ ー を用 い て 教 育 にイ ノベ ー シ ョン を起 こす 「EdTech」 とい う概 念 が うま れ 、 ひ と つ の 大 き な 領 域 が 構 成 され て い る

(CDW2015)o

そ の よ うな背 景 の も と、 「教 育 ビ ッ グデ ー タ」 とい う 語 の 出現 が 示 す よ うに 、教 育 の分 野 に お い て 、 ビ ッ グ デ ー タ を 用 い た 問題 解 決 は い ま最 も注 目 され て い る ト ピ ッ ク の ひ とつ とな っ て い る。 一 般 的 に ビ ッ グデ ー タ に い え る こ と と同 様 に 、 「ア ナ リテ ィ クス 」 の活 用 が 要 点 で あ り、機 械 学 習 、 人 工 知 能 、 デ ー タ マ イ ニ ン グ 、 統 計 的 学 習 とい っ た テ ク ノ ロ ジ ー の 導 入 が 多 角 的 に 検 討 され て い る。

2.2.ラ ー ニ ン グ アナ リテ ィクス の 発 展

教 育 に お け る ビ ッ グデ ー タ ・ア ナ リテ ィ クス は と く に2000年 前 後 か ら盛 ん に な り、 さま ざま な試 み が な さ れ て き た が 、 後 述 す る よ うに 、近 年 で は そ の 分 野 や 用 語 が 一 定 の 収 束 を 見 せ つ つ あ る。 そ の うち の 、 主 た る 研 究 分 野 の ひ と つ が ラ ー ニ ン グ ア ナ リ テ ィ ク ス (LearningAnalytics)で あ る。 ラー ニ ン グア ナ リテ ィ ク ス に お け る 分 野 横 断 的 な 非 営 利 組 織SoLAR

(SocietyofLearningAnalyticsResearch)は 、 国 際 会 議IntemationalConferenceonLeaming

Analytics&Knowledge(LAK)の 毎年 の 開催 や 、 ジ ャー ナ ル 跣 θ。め召盟 ∂10rLθ8㎜hg∠ ㎞∂麺 紺 の刊 行 な どを推 進 して い る(SoLAR2015)。SoLARは ラ ー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス にお け る 国 際 的 な 研 究 コ ミュ ニ テ ィ と して最 大 の もの で あ る とい え る。

ICTに よ る 高 等 教 育 の 発 展 を ミ ッ シ ョ ン と す る 米 国 の 非 営 利 団 体EDUCAUSEとNMC(NewMedia

Consortium)は 、 毎 年 発 行 さ れ る 「HorizonReport」

に お い て 、 高 等 教 育 に お け る 教 育 ・研 究 に 対 し て 数 年 以 内 に イ ン パ ク トを 与 え る テ ク ノ ロ ジ ー に つ い て ま と め て い る(NMC2015)。 表1に 、2011年 〜2015年 の HorizonReportに お け る ト ピ ッ ク の 一 覧 を 示 す 。 イ ン パ ク トを 与 え る 時 期 に つ い て2011年 に は 「4〜5年 内 」

と位 置 づ け ら れ て い た ラ ー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス は 、 2012年 、2013年 に は 「2〜3年 内 」 と な り、2014年 に は 「1年以 内 」 と され た 。2015年 に は ラ ー ニ ン グ ア ナ リ テ ィ ク ス 単 独 で は ピ ッ ク ア ッ プ され て お らず 、 す で に 大 き な イ ン パ ク トを も っ て 教 育 ・研 究 の 現 場 に 導 入

され て い る こ と が うか が え る 。

ま た 、 こ う し た 教 育 ビ ッ グ デ ー タ や ラ ー ニ ン グ ア ナ リ テ ィ ク ス の 発 展 は 、MOOCs(MassiveOpenOnline

Courses)に 代 表 さ れ る オ ン ラ イ ン 学 習 の 拡 大 な ど に よ り 、学 習 に 関 す る デ ー タ の 粒 度 が よ り細 か く、大 規 模 ・ 高 頻 度 に 蓄 積 で き る よ う に な っ た こ と と 呼 応 し て い る こ と も お さ え て お き た い 。

海 外 に お い て は 、PurdueUniversityのCourse Signal(ARNOLDandPISTILLI2012),Marist

CollegeOAAI(OpenAcademicAnalyticsInitiative) のPredictiveModelhng(JAYAPRAKASHetal.

2014)、CapellaUniversityのCompetencyMap (GRANN2015)UCLAHigherEducation ResearchInstituteのExpectedGraduationRate Calculator(HERI2015),TheUniversityofMichigan のGradeCraft(TheUniversityofMichigan2015)

な ど 、 組 織 的 に ラ ー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス を 取 り入 れ て い る例 が 散 見 され る。

表1高 等 教 育 にお け る教 育 ・研 究 に対 して 数 年 以 内 に イ ンパ ク トを 与 え るテ ク ノ ロ ジー(HorizonReportよ り)

刊行年 1年以内 2〜3年 4〜5年

2011年 ・ElectronicBooks

・Mobiles

・AugmentedReality

・Game‑BasedLearning

・Gesture‑BasedComputing

・LearningAnalytics 2012年 ・MobileApps

・TabletComputing

・Game‑BasedLearning

・1 」earr血gAnalytics

・Gesture‑BasedComputing

・InternetofThings 2013年 ・MOOCs

・TabletComputing

・GamesandGamification

・LearningAnalytics

・3DPrinting

・WearableTechnology 2014年 ・FlippedClassroom

・LearningAnalytics

・3DPrinting

・GamesandGamif"ication

゜QuantifiedSe正

・VirtualAssistants 2015年 ・BringYc)urOwnDevice

・FlippedClassroom

・Makerspaces

・WearableTechnology

・AdaptiveLearningTechnologies

・TheInternetofThings

日本 国 内 で も 、 日本 教 育 工 学 会 、 教 育 シ ス テ ム情 報 学 会 、 情 報 処 理 学 会 、 電 子 情 報 通 信 学 会 、 コ ン ピュ ー タ 利 用 教 育 学 会 、 学 習 分 析 学 会 な ど、 教 育 工 学 や 情 報 科 学 等 の 学 際 的 学 会 にお け る注 目が 高 ま り、 全 国 大 会 に お け る特 別 セ ッシ ョンや 、 研 究 会 等 に お け るテ ー マ に ラー ニ ン グ ア ナ リテ ィ クス が取 り上 げ られ る こ と も 多 く な っ て き て い る。 ま た 多 くの 大 学 ・企 業 が ラ ー ニ ン グア ナ リテ ィ クス へ の 取 り組 み を計 画 して い る。

2.3.ラ ー ニ ン グ アナ リテ ィクス の 目的

InternationalConferenceonLearningAnalytics&

Knowledge(工AK)第1回 大 会 のCanForPapersに お い て 、 ラー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス は 次 の よ うに定 義 さ れ て い る(LAK2011)。

Learninganalyticsisthemeasurement, collectiolコ,ana加'Sa刀dreportingofdataabout learnersandtheircontexts,forpurposesof

understan血ga刀 ゴoptimisinglearningand訪 θ

environmentsmwhichitoccurs

こ こ か らわ か る よ うに 、 ラー ニ ン グ アナ リテ ィ ク ス は 、 学 習 者 や そ の 周 辺 の デ ー タ か ら、 学 習 者 お よ び 学 習 環 境 の 理 解 と最 適 化 を行 うこ とを 目的 と して い る。

Siemensは 、 ラー ニ ン グ アナ リテ ィ クス の フ゜ロセ ス を 次 の よ うに ま とめ て い る。 ま ず 、 学 習 者 に 関 連 す るデ ー ター 学 習 者 の プ ロ フ ァ イ ル を は じめ、LMSやSNSに お け る 活 動 ロ グ デ ー タ を 含 む 一 に よ り 、 分 析

(Analytics)が 実 行 され る。 こ の分 析 の 結 果 に も とつ い て 、 学 習 者 に 関す る予 測(Prediction)が 行 わ れ る。

こ の 予 測 結 果 か ら 、 適 応(Adaptation)、 個 別 化 (Personalization)、 介 入(lntervention)と い っ た ア ク シ ョンへ と結 び 付 け られ る(SIEMENS2010)。 こ の よ うな プ ロセ ス で あ る。

ま た 、2012年 のHorizonReportで は、 次 の よ うな 記 述 が あ る(NMC2015)。

Zう θi,(ガ 乃 ㎜ ∠㎎..加 ヒθIS如enable

teachersandschoolstotailoreducational opportunitiestoeachstudent'slevelofneedand

∂励 ρケ 血dbβ θ勿 一realtime.

ラー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス は 、 学 習 者 と教 授 者 の 双 方 に とっ て 、 「(ほぼ)リ ア ル タイ ム に」 価 値 を与 え る こ とを 目的 と して い る こ とが わ か る。

2.4.教 育 に お けるア ナ リテ ィクス の 経 緯 と分 類

教 育 にお け るア ナ リテ ィ クス の 導 入 は 、1970年 代 の

米 国 や 英 国 に お け るIR(InstitutionalResearch)に 端 を 発 す る と 言 わ れ る(FERGUSON2012)。 そ の の ち 、 1990年 代 に お け るICTに よ る オ ン ラ イ ン 学 習 の 出 現 と 発 展 を 経 て 、2000年 代 に は 徐 々 にEducationalData Miningの 分 野 が 形 成 さ れ て き た 。 これ は 、 デ ー タ マ イ ニ ン グ の 技 術 を 教 育 へ 応 用 す る 分 野 で あ る 。2.2節 で 示 し た ラ ー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス の 例 と 同 様 に 、 国 際 的 研 究 コ ミ ュ ニ テ ィ と し てIntemationalEducational

DataMiningSociety(IEDMS)が あ り 、 国 際 会 議 InternationalConferenceonEducationalData

Miningが2008年 か ら 、 ジ ャ ー ナ ルJournalof EducationalDataMiningが2009年 か ら 刊 行 さ れ て い る(IEDMS2015)。IEDMSに よ る と 、EDMは 次 の よ うに 定 義 され て い る。

EducationalDataMiningisanemerging discipline,concernedwithdevelopingmethodsfor

岬lorzngthe召 皿1加 θ8η ゴ 函 α 田 曲gケlargescale datathatcomefromeducationalsettings,and

usingthosemethodstobetterunderstand students,andthesettingswhichtheylearnzn.

2000年 代 後 半 に は 、機 関 レベ ル 、 政 策 レベ ル で の ア ナ リテ ィ ク ス活 用 とい う観 点 か ら、 ア カ デ ミ ッ クア ナ リ テ ィ ク ス と い う 概 念 も 提 唱 さ れ て い る (CAMPBELLandOBLINGER2007)。 こ こで は 、 学 習 者1教 授 者 の レベ ル よ り も、 大 学 と して の 質保 証 や 説 明 責 任 とい っ た レベ ル の観 点 が 主 とな り、 学 生 の 成 功 や リテ ン シ ョン に 関 す る ア ナ リテ ィ クス が考 え られ て い る。 そ して 、 ア カ デ ミ ッ クア ナ リテ ィ ク ス か ら分 化 す る形 で 、2010年 頃 か らラ ー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス が 独 立 し た 分 野 を 形 成 し 始 め た と み ら れ る

(FERGUSON2012)o

EducationalDataMining、 ア カ デ ミ ッ クア ナ リテ ィ ク ス 、 そ して ラー ニ ン グ ア ナ リテ ィ クス は 、 用 い る デ ー タ や テ ク ノ ロ ジ ー が 互 い に 大 き くオ ー バ ー ラ ッ プ し、 関 連 の深 い 分 野 で あ る が 、 重 点 の 置 か れ る側 面 に 違 い が あ り、 表2の よ うに ま と め られ る で あ ろ う。

EducationalDataMiningは 技 術 面 に フ ォ ー カ ス が置 かれ 、 教 育 デ ー タ か らい か に有 用 な知 識 発 見 を行 うか が重 視 され る。 ラー ニ ン グ ア ナ リテ ィ クス は 、 学 習 者 や 教 授 者 に と って の価 値 を重 視 し、 よ り適 した 学 習 ・ 教 育機 会 の提供 を め ざす 。 ア カ デ ミ ッ クア ナ リテ ィ ク ス は 、 機 関 も し く は 国 家 ・国 際 レベ ル で の 政 策 ・経 営 的 甜 が 興 嚇 橡 で あ り、 質 保 証 や リテ ン シ ョ ン等 が

表2教 育 にお け るアナ リティ クス関連分野 の分類

分野 重点 キ ー ワ ー ド

Educational技 術 知 識 発 見 、学 習 プ ロ セ ス の 理 DataMining面 解 、 デ ー タ マ イ ニ ン グ 、etc.

ラー ニ ン グ ア 教 育1学 習 改 善 ・介 入 、成 否 予 測 、 ナ リテ ィ ク ス 学 習 パ ー ソナ ライ ズ 、ア ダ プ テ ィ

面 ブ 、 最 適 化 、etc.

ア カ デ ミ ッ ク 政 策1質 保 証 、 リテ ン シ ョ ン 、説 明 ア ナ リ テ ィ ク 経 営 責 任 、m、 エ ン ロ ー ル メ ン

ス 面 ト ・マ ネ ジ メ ン ト、etc.

背 景 に あ る。 これ らの 分 野 は 、 そ の 目的 や 手 段 が相 補 的 で あ り、 今 後 よ り一 層 の コ ラ ボ レー シ ョ ンが 求 め ら れ る こ と もSIEMENSandBAKER(2012)に よ り言 及 され て い る。

2.5.高 等 教 育 の 質 保 証 と教 学1R

日本 の 高 等 教 育 は 、 ユ ニ バ ー サ ル ・ア ク セ ス 時 代 を 迎 え、 学 力 ・意 欲 な どが きわ め て 多 様 化 した 学 生 の エ ン ロー ル メ ン ト ・マ ネ ジ メ ン トが 喫 緊 の課 題 とな っ て い る。 米 国 に お い て は 、1960年 代 頃 か ら 同様 の 問題 が 表 面 化 し、 リテ ン シ ョンや 質 保 証 が 深 刻 な 問 題 とな っ た 際 にIR(lnstitutionalResearch)が 発 展 した経 緯 が あ る 。 米 国 のIR関 連 の コ ミ ュ ニ テ ィ に はAIR

(Associationfc)rlnstitutionalResearch)が あ り、 こ れ は1966年 の 設 立 か ら50年 の 歴 史 が あ る 学 会 で あ る。

年 次 大 会 と してAIRForumを 毎 年 開催 して い るほ か 、 複 数 の ジ ャ ー ナ ル の 刊 行 も行 っ て い る(AIR2015)。

日本 にお い て も、 「学 士 課 程 答 申」 に お け る 「大 学 の 諸 活 動 に 関 す る調 査 デ ー タ を収 集 ・分 析 し、 経 営 を 支 援 す る職 員 」 に つ い て の言 及 を は じ め(中 央 教 育 審 議 会2008)、 この10年 ほ どでIRが 急 速 に認 識 され る よ う に な っ た。 内部 質保 証 を 重 視 す る認 証 評 価 な どの制 度 的 プ レ ッシ ャ ー は も ち ろ ん 、 い わ ゆ る2018年 問題 を 間 近 に して の 経 営 上 の 危 機 感 な ど もあ い ま っ て 、 近 年 で は 多 くの大 学 がRの 必 要性 を 自覚 し、IR組 織 の設 置 な どが 盛 ん に な っ て い る。

IRに は さま ざま な機 能 が あ り、 機 能 に応 じて い くつ か の 類 型 化 が な され て い る。 た とえ ば 沖 らは 、 経 営 改 善 、教 育 改 善 、認 証 評 価 ・情 報 提 供 の3つ の 視 点 に よ り IRの 分 類 を 行 って い る(沖 ・岡 田2011)。 こ の分 類 の

うち、教 育 改 善 に 関 す る機 能 に あた る もの が 「教 学R」

で あ り、 日本 で は と くに この 概 念 が 独 自に発 達 して い る(松 田2014)。 教 学IRが 射 程 とす る重 要 な視 点 に エ ン ロー ル メ ン ト・マ ネ ジ メ ン トが あ る。ハ ワー ド(2012)

に よ る と、エ ン ロー ル メ ン ト ・マ ネ ジ メ ン トと は、 「戦 略 的 な 計 画 に よっ て 構 造 化 され 、IRに よ っ て支 援 され た 学 生 の 大 学 選 択 、 大 学 間 移 動 、 中途 退 学 、 在 籍 、 ア ウ トカ ム に係 る活 動 」 で あ る と され る。 多 様 な 学 生 に 対 す る教 育 の 質 保 証 だ け で な く、 大 学 の 経 営 上 の観 点 か らみ て も 、 エ ン ロ ー ル メ ン ト ・マ ネ ジ メ ン トを適 切 に運 用 す る こ と は必 要 不 可 欠 で あ る。 あ る層 に は 中途 退 学 を 未 然 に 防 ぐ施 策 が 必 要 で あ る一 方 、 別 の優 秀 な 成 績 を お さめ る層 に は 、 さ らに 高 い 学 習 成 果 を 上 げ る た め の 施 策 が必 要 で あ る とい っ た よ うに 、 多 様 な 層 に 対 す る 多様 な(個 別 化 され た)施 策 が 求 め られ る。

2.6.ア ナ リテ ィクス と教 学][R

前 節 で 述 べ た よ うに 、学 生 の 多 様 さへ 対 応 しな が ら、

同 時 に 個 々 の 学 習 成 果 の 保 証 を 行 うた め に は 、 デ ー タ を有 効 に活 用 し、 個 に応 じた き め細 か い 学 習 支 援 を行 う こ とが 必 要 で あ る。 今 後 は 、 ア ナ リテ ィ ク ス を教 学 IRへ 本 格 的 に 導 入 す る こ と に よ り、 教 育 ビ ッ グデ ー タ に も とつ い て適 応 的 ・個 別 的 な 学 習 支 援 を行 っ た り、

多 角 的 ・発 見 的 な分 析 を行 っ た りす る こ とが必 要 とな る で あ ろ う。

教 育 ビ ッグデ ー タ ・ア ナ リテ ィ ク ス と教 学IRは 、 こ れ ま で 必 ず し も 同 じ土俵 で 議 論 され る こ とは 多 く な か っ た が 、 い ず れ も大 規 模 な教 育 デ ー タ に よ っ て 教 育 改 善 を め ざす とい う点 か ら、 これ ら の分 野 を融 合 させ た 研 究 ・開発 が 今 後 ます ま す 重 要 性 を増 す と考 え られ る。

ラ ー ニ ン グ ア ナ リ テ ィ ク ス やEducationalData Mir血gで 用 い られ るデ ー タ を ミ ク ロ レベ ル 、教 学 工Rで 用 い られ るデ ー タ を マ ク ロ レベ ル と して 、 これ ら を統 合 した マ ル チ レベ ル な ア ナ リテ ィ ク ス(教 育 ビ ッ グデ ー タ 分 析)が 必 要 で あ る こ と も言 及 され て い る(船 守 2014)。 粒 度 や 時 間 分 解 能 の異 な るデ ー タ に対 す る アナ

リテ ィク ス を うま く統 合 す る こ とが 重 要 で あ る。

2.4節 に述 べ た 教 育 に お け る ア ナ リテ ィ ク ス 活 用 の 分 類 を み れ ば 、教 学IRと ア カ デ ミ ッ クア ナ リテ ィ ク ス の 深 い 関 係 性 が 浮 か び 上 が っ て く る 。Educational DataMir血gに お け る知 見 や 分 析 技 術 、 ラ ー ニ ン グ ア ナ リテ ィ ク ス に よ る 学 習 者 ・教 授 者 視 点 の リアル タイ ム な 学 習 モ デ ル 構 築 や 個 別 化 手 法 な ど を統 合 す る こ と で 、 教 育 機 関(ま た は そ の共 同 体)と して の ア カ デ ミ ック ア ナ リテ ィ クス(≒ 教 学IR)の 戦 略 が構 築 され る で あ ろ う。 そ の た め に も、 教 育 にお け るア ナ リテ ィ ク ス活 用 に つ い て のマ ク ロ レベ ル(教 育機 関 、国 家 な ど) で の認 識 と支 援 に よ る、 分 野 横 断 的 な研 究 ・交 流 が 必 要 とな る と考 え られ る。

3.大 手 前 大 学 に お け る ア ナ リテ ィ ク ス と教 学1Rの 現 状 お よ び 今 後 の 展 望

大 手 前 大 学(以 下 、本 学 とい う。)で は 、教 務 デ ー タ 、 学 籍 デ ー タ、 入 試 デ ー タ等 さ ま ざま な 学 生 デ ー タ に加 え 、全 学 運 用 され る独 自LMS(LearningManagement

System)に よ り、大 規 模 な 教 育 デ ー タ が 日々蓄 積 され て い る。 これ らの デ ー タ を用 い た ア ナ リテ ィ ク ス の 活 用 は 現 時 点 で ま だ 十 分 とは い え な い が 、本 章 で は 、 本 学 にお け る アナ リテ ィ ク ス につ い て 、 す で に 学 習 支 援 に お い て 実 用 化 して い る もの や 、 基 礎 研 究 段 階 の もの を 一 部 紹 介 す る。ま た 、本 学 にお け る教 学IRの 現 状 を 紹 介 す る と とも に 、 ア ナ リテ ィ ク ス と統 合 させ た今 後 の 展 望 を簡 単 に 述 べ る。

3.1.出 欠 席 情 報 の 可 視 化 に よる学 習 支 援

本 学 で は 、通 学 課 程 と通 信 教 育課 程 共 通 のLMSを 独 自 に開 発 ・運 用 して い る。 当LMSは 、 主 に 、授 業 運 用 に 関 す る機 能 、 学 生 へ の情 報 提 供 に 関 す る機 能 、教 員 の 教 育 支 援 に 関 す る機 能 、学 生 のeポ ー トフ ォ リオ機 能 な どを有 す る。

通 学 課 程 の 授 業 に お い て は 、 授 業 へ の 出欠 席 情 報 を LMS上 で 管 理 す る こ とが で き る。原 則 的 にす べ て の授

業 に お い て 毎 回 の 出 欠 席 情 報 をLMSへ 入 力 す る こ と に な っ て お り、 と く に必 修 科 目に つ い て は授 業 後 す み や か に入 力 す る よ う各 担 当 教 員 に依 頼 して い る。

これ らの 出欠 席 情 報 か ら、 修 学 に 問 題 の あ る学 生 を 早 期 に 発 見 し支 援 策 を講 じ る こ と が で き る よ うに 、 LMS上 で 学 生 の修 学 状 況 を 可視 化 し、 必 要 に応 じて 自

動 的 に ア ラー トを 表 示 す る シス テ ム が 実 装 され て い る。

本 学 の 専任 教 員 は ア カ デ ミ ッ ク ア ドバ イ ザ ー と して 複 数 の 学 生 を担 当 し、 広 く修 学 上 の 支 援 を行 う役 割 を 担 っ て い る が 、LMSで は 担 当す る学 生 の 出 欠 席 情 報 が 一 覧 表 示 され 、 これ を も とに 修 学 状 況 の モ ニ タ リン グ が で き る よ うに な っ て い る。 具 体 的 に は 、 直 近 数 週 の 欠 席 数 か ら算 出 され る回 帰 係 数 に基 い て 欠 席 数 の 推 移 状 況 を 「増 加 傾 向」 「減 少 傾 向 」 「変 化 な し」の3段 階 で 表 示 して い る ほ か 、 この 回 帰係 数 や 全 体 の欠 席 率 の適 当 な 閾 値 に応 じて ア ラー トが 表 示 され る よ うに な っ て い る。

ま た 、 ア ドバ イ ザ ー 教 員 だ け で な く、 学 生 支 援 の 専 門 ス タ ッ フ はす べ て の 学 生 につ い て の これ らの 出欠 席 情 報 を閲 覧 で き る よ うに な っ て い る。こ の ス タ ッ フ は 、 大 学 の 定 め た 方 針 に 従 っ て 、 修 学 上 の 問題 を抱 え る 学 生 ヘ コ ン タ ク トを取 り、適 切 な 修 学 を促 す 役 割 を もつ 。 そ の 際 に 、 す べ て の 科 目の 出欠 席 情 報 を一 覧 し、 コ ン

タ ク トを取 るべ き学 生 を 適 切 に抽 出 で き る よ うに な っ て い る。

3.2.学 生 の 成 否 予 測 モ デ ル の 構 築

筆 者 は 、3.1節 で 紹 介 した よ うな 出欠 席 状 況 の 可 視 化 に と どま らず に 、 さ らに 統 合 的 にデ ー タ を用 い る こ と で 、 学 生 の修 学 状 態 を 数 理 的 に モ デ ル 化 す る こ と を検 討 して い る。

基 本 的 な コ ンセ プ トと して は 、 デ モ グ ラ フ ィ ッ クデ ー タ、 教 務 デ ー タ 、入 試 デ ー タ な どあ ら ゆ るデ ー タ を 学 生 ご とに紐 付 け 、 時 系 列 に整 理 した 「学 修 ライ フ ロ グ」 を 想 定 し、 こ こ か ら適 宜必 要 なデ ー タ を抽 出 して 修 学 状 態 の モ デ ル を構 築 す る こ とを 考 えて い る。

ひ とつ は 、入 学 前 か ら入 学 初 期 の デ ー タ を用 い て 、 経 年 後 の 在 籍 状 態 を 予 測 す る モ デ ル を機 械 学 習 に よ り 構 築 す る こ とを検 討 して い る(近 藤 ・畠 中2016)。 ま た別 の ア プ ロー チ と して 、 修 学 状 態 の推 移 をベ イ ジ ア ンネ ッ トワ ー ク に よ り確 率 モ デ ル と して 表 現 す る こ と を検 討 して い る(近 藤 ・畠 中2015)。 こ うした 数 理 モ デ ル を 用 い て 、原 因 分 析 や 予 測 な どを行 い 、教 学IRや 学 習 支 援 に つ な げ る こ と を め ざ して い る。

3.3.教 学IRの 現 状

教 学IRを 推 進 す る うえで 必 要 とな るデ ー タ は 、入 学 前 か ら卒 業 後 ま で 多 岐 に わ た り、 さま ざま な部 署 や シ ス テ ム に散 在 して い る の が 現 状 で あ る。 ま た 、 こ う し たデ ー タ の分 析 や 評 価 も各 部 署 にお い て 独 立 に行 わ れ る こ とが 多 く、 そ の結 果 は学 内 で 必 ず しも有 効 に は共 有 され て い な い 。

本 学 で は 、2014年 度 に 教 学IRの 担 当部 署 が 設 定 さ れ た が 、 当該 部 署 は 、 これ らの デ ー タ の 全 体 像 を把 握 し、 ま た 大 学 と して の ア セ ス メ ン トポ リシー を 定 め た うえ で 、 分 析 作 業 の マ ネ ジ メ ン トを して い く こ とが そ の役 割 とな るで あ ろ う(近 藤 ・高村2015)。

本 学 は 、 卒 業 生 の質 保 証 の た め に 、 デ ィプ ロ マ ポ リ シー に 基 づ い た 教 育 の グ ラ ン ドデ ザ イ ン を定 め て い る (近藤2014)。 本 学 の 教 学IRは 、 こ の グ ラ ン ドデ ザ イ ン に 基 づ い た 教 育 活 動 の 実 態 と学 生 の 学 習 成 果 を 明 らか に し、 教 育 効 果 を モ ニ タ リン グす る こ とが最 大 の 目的 で あ る と と らえ られ る た め 、 グ ラ ン ドデ ザ イ ン に 基 づ く教 育 活 動 に 関す る さま ざま なデ ー タ を多 面 的 に 集 計 、 分 析 した 報 告 書 の 作 成 が 行 われ て い る。 この よ うに 現 時 点 で は 、 現 状 を 評 価 す る活 動 は 一 部 進 め られ て い る一 方 で 、 実 際 の 教 育 改 善 や 直 接 的 な 学 習 支 援 活 動 へ の結 び つ き は ま だ 十 分 とは い え な い 。

3.4.今 後 の 展 望

本 学 に お け る アナ リテ ィ ク ス と教 学IRの 導 入 は ま だ 緒 にっ い た ば か りで あ り、課 題 は 山積 して い る。

ひ とっ は 、3.2節 で述 べ た よ うな予 測 モ デ ル を 実運 用 に 結 び つ け 、そ の効 果 を検 証 す る こ とで あ る。3.1節 で 紹 介 した 出 欠 席 情 報 に基 づ く ア ラ ー ト表 示 は 、 出欠 席 情 報 の み を用 い た 単 純 な もの で あ る が 、3.2節 の よ うな よ り多 次 元 のデ ー タ を用 い た 予 測 モ デ ル に よ っ て 、 潜 在 的 な退 学 リス ク を もつ 学 生 を よ り早 期 に発 見 し、 学

生 支 援 に っ な げ る こ とが今 後 可 能 に な る と考 え られ る。

こ う した モ デ ル を 実 際 の 学 生 支 援 に 活 用 し、 そ の効 果 を 検 証 して い きた い 。

次 に、 蓄 積 され 続 け て い るLMSの ロ グ を有 効 活 用 す る こ とで あ る 。 本 学 は全 学 的 にLMSを 運 用 して お り、

学 生 に と って 必 要 な 情 報 の 通 知 や 、 必 修 科 目にお け る 課 題 提 出 な どはLMS上 で 行 わ れ るた め 、 学 生 のLMS

上 の 行 動 を ロ グ か ら分 析 す る こ とが で き る状 態 に あ る が 、 現 時 点 で は デ ー タ が 「眠 っ て い る」 状 態 で あ る 。 ま た 、 通 信 教 育 課 程 は オ ン ライ ン 学 習 を 主 とす る 学 習 シ ス テ ム を と っ て い る た め 、LMSの 操 作 ロ グ 、eラ ー ニ ン グ の 学 習 ロ グ は さ らに 豊 富 な 情 報 を も って い る 。 2.6節 で 述 べ た よ うに 、粒 度 の 細 か い ミ ク ロ レベ ル デ ー タ と して のLMSロ グ を 取 り入 れ た ア ナ リテ ィ ク ス を 進 め る こ とで 、 教 学IR(エ ン ロー ル メ ン ト ・マ ネ ジ メ ン ト)の 点 で も よ り有 用 な 策 へ と結 び つ け る こ とが で き るで あ ろ う。

ま た 、教 学IRの 観 点 か らは 、 デ ィ プ ロマ ポ リシ ー や グ ラ ン ドデ ザ イ ン を も とに 、 よ り明 確 な ア セ ス メ ン ト ポ リシ ー を 定 め た うえ で 、 組 織 的 にIR活 動 を進 め て い く こ とが 必 要 で あ る。 そ して 、教 育 ビ ッグ デ ー タ 時 代 の 教 学IRに お い て は 、 こ の ア セ ス メ ン トポ リシ ー を構 成 す る要 素 と して 、 ア ナ リテ ィ ク ス の 活 用 を組 み 込 む

こ とが 鍵 で あ る と考 え られ る。

以 上 の展 望 は 、 本 学 に お け る ア ナ リテ ィ クス ・教 学 IRに つ い て の もの で は あ る が 、 本 学 に 限 らず 一 般 的 に あ て は ま る こ と も多 い で あ ろ う。 こ う した議 論 を進 め るた め に も、2.6節 で 述 べ た よ うに 、関 連 分 野 の横 断 的 な 交 流 の活 発 化 が 望 まれ る。

4.お わ りに

本 稿 で は 、 大 学 に お け る 教 育 ビ ッ グデ ー タ の活 用 と して 、ア ナ リテ ィ ク ス と教 学IRに 注 目 して そ の動 向 を ま とめ た。 ビ ジ ネ ス そ の他 各 界 に お け る ビ ッ グデ ー タ 活 用 と同様 に 、 高 等 教 育 に お い て もそ の動 き は盛 ん で

あ る。 ア ナ リテ ィ ク ス の 観 点 で は 、 ラ ー ニ ン グ ア ナ リ テ ィ ク ス やEducationalDataMining、 ア カ デ ミ ック ア ナ リテ ィ ク ス とい っ た 分 野 が ゆ るや か に 関連 し な が ら発 達 し、教 学IRも ま た別 の 文 脈 か ら発 展 しつ つ あ る。

今 後 は 、 そ れ ぞ れ の 教 育 機 関 が 、 各 々 の 教 育 ビ ッ グ デ ー タ 活 用 や 教 学IRに つ い て の基 礎 研 究 か ら実 践 ま で を推 進 す る と とも に 、 そ の知 見 を広 く共 有 し、 分 野 融 合 的 、 相 補 的 な発 展 が 進 む こ とを 期 待 した い。

参 考 文 献

松 田 岳 士(2014)教 学IRの 役 割 と実 践 事 例.教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 誌,31(1),19‑27.

CDW(2015)EdTechMagazine.

http:〃www.edtechmagazine.com1(参 照 日2015.11.22) SOLAR(2015)SocietyforLearningAnalyticsResearch.

http:〃solaresearch.org1(参 照 日2015.11.22) NMC(2015)NMC(NewMediaConsortium)Horizon

Report.http:〃www.nmc.org!publication‑type/

horizorrreport!(参 照 日2015.11.22) AR,NOLD,K.E.andPISTILLI,M.D.(2012)Coursesignals

atPurdueusinglearninganalyticstoincreasestudent success.Proceedingsofthe2ndInternational ConferenceonLearningAnalyticsandKnowledge, 267‑270.

JAYAPR.AKASH,S.M.,MOODY,E.W.,LAURIA,E.J.M., REGAN,J.R.,andBARON,J.D.(2014)EarlyAlertof AcademicallyAt‑RiskStudentsAnOpenSource

AnalyticsInitiative.・ 乃 α盟a1㎡ 五θa皿hg且 η蜘 ㎏ 1(1),6‑47.

G㎜,J.(2015)T,AKl5CaseStudy3:FlexPath:

BuildingCompetency‑based,DirectAssessment Offerings.LearningAnalyticsReviewno.LAK15‑3.

HERI(2015)HERI(HigherEducationResearchInstitute) ExpectedGraduationRateCalculator.

http://wwwheri.ucla.edu/GradR,ateCalculator.php(参 照 日2015.11.22)

TheUniversityofMichigan(2015)GradeCraft,

https:〃www.gradecraft.com1(参 照 日2015.11.22) LAK(2011)1stInternationalConferenceonLearning

AnalyticsandKnowledgeCallForPapers,

https://tekri.athabascau.ca/analytics/call‑papers(参 照 日2015.11.22)

SIEMENS,G.(2010)WhatareLearningAnalytics?

ELEARNSPACE,http:〃www.eleamspace.orglblog1

20101081251what‑are‑learning‑analytics!(参 照 日 2015.11.22)

FERGUSON,R.(2012)Learninganalytics:drivers, developmentsandchallenges.InternationalJournalof TechnologyEnhancedLearning,4(5/6),304‑317.

IEDMS(2015),IntemationalEducationalDataMir血g

Society.http://www.educationaldatami血g.org/(参 照 日2015.11.22)

CAMPBELL,J.P.andOBLINGER,D.G.(2007)Academic Analytics.EDUCAUSEReview.

SIEMENS,G.andBAKER,R.S.J.d.(2012)Learning AnalyticsandEducationalDataMiningTowards

CommunicationandCollaboration.Proceedingsofthe 2ndInternationalConferenceonLearningAnalytics andKnowledge252‑254.

AIR(2015)AssociationforInstitutionalResearch,

https:〃www.airweb.org1(参 照 日2015.11.22)

中 央 教 育 審 議 会(2008),学 士 課 程 教 育 の 構 築 に 向 け て(答 申), 中 央 教 育 審 議 会.

沖 清 豪,岡 田 聡 志(編 著)(2011)『 日本 に お け る イ ン ス テ ィ テ ユ ー シ ョナ ル ・ リサ ー チ の 可 能 性 と 課 題 一 実 践 例 か ら の 示 唆H』 東 京,139‑157.

ハ ワ ー ド,リ チ ャ ー ドD.編 大 学 評 価 ・学 位 授 与 機 構IR研 究 会 ・訳(2012)『IR実 践 ハ ン ドブ ッ ク 大 学 の 意 思 決 定 支 援 』 玉 川 大 学 出 版 部,東 京(2012)

船 守 美 穂(2014)デ ジ タ ル 技 術 は 高 等 教 育 の マ ス 化 問 題 を 救

え る か?‑MOOCs,教 育 の ビ ッ グ デ ー タ,教 学mの 模

索.情 報 知 識 学 会 誌,24(4),424‑436.

近 藤 伸 彦,畠 中 利 治(2016)学 士 課 程 に お け る 大 規 模 デ ー タ に 基 づ く 学 修 状 態 の モ デ ル 化.教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 誌, 33(2).(掲 載 決 定)

近 藤 伸 彦,畠 中 利 治(2015)確 率 モ デ ル を 用 い た 学 修 状 態 の モ デ ル 化 と 学 修 支 援 教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 第40回 全 国 大 会 講 演 論 文 集,281‑282.

近 藤 伸 彦,高 村 麻 実(2015)大 手 前 大 学 に お け る 教 学IRの 展 望,大 手 前 大 学CELL教 育 論 集,5,1‑3.

近 藤1申 彦(2014),学 士 課 程 教 育 の グ ラ ン ドデ ザ イ ン に 基 づ く 質 保 証 の た め の 取 り組 み(報 告),大 手 前 大 学CELL教 育 論 集,4,5‑10.

SUM]MLへRY Inthelastdecade,bigdataanalyticsineducation hasbeenanemergingareabecauseoftherapid progressofICT.Theanalyticsofeducationalbig

datahasreceivedmuchattentionasapromising approachtoimprovehighereducation.Thispaper focusesontheapplicationofanalyticsforhigher educationandIR(lnstitutionalResearch),and summarizesthehistoryandimportanceofthese areas.Italsointroducesthecurrentsituationand resultsofanalyticsandIRatOtemaeUniversity.

KEYWORDSEDUCATIONALBIGDATA, LEARNINGANALYTICS,ACADEMIC ANALYTICS,EDUCATIONALDATAMINING, INSTITUTIONALRESEARCH