教育の情報化と標準規格 - 文部科学省ホームページ...2020/07/06  · why...

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2020-7-7 ICT 1. P7, 28 ID 2. P9, 33 ID 3. P10, 38 LTI 4. P17 19, 23 32 5. P24, 7 6. P25 26, 12 16 ID ID P3, 9 P3, 10 PDS (Personal Data Store) EU GDPR 1. 2. (AI) 3. 4. (Pseudonymisation) P29, 8

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  • 2020-7-7 上 智 ⼤ 学 ⽥ 村 恭 久 教 育 デー タ の 利 活 ⽤ に 関 す る 有 識 者 会 議 に 対 す る 意 ⾒

    ◆ 教 育 デー タ を 利 活 ⽤ す る ⽬ 的 を ど う 考 え る べ き か。 ま た、 ど の よ う な 点 を 期 待 す る か。

    ● 教 師 や 学 校 の 管 理 者 の 事 務 作 業 の 軽 減 : 児 童 ⽣ 徒 の 学 習 状 況 把 握 を ⽀ 援 し、 「 ICT で な く、 教 師 で な け れ ば で き な い こ と」 に 集 中 で き る 環 境 構 築 を ⽬ 指 す

    ● 児 童 ⽣ 徒 の 個 別 最 適 な 学 び へ : 学 習 達 成 度、 学 習 に 要 す る 時 間、 学 習 ス タ イ ル に 応 じ た 個 別 学 習 を ⽀ 援 す る

    ◆ 教 育 デー タ 利 活 ⽤ の 具 体 的 場 ⾯ は ど の よ う な も の が 考 え ら れ る か。 1. 参 考 資 料 P7, ス ラ イ ド 28 : 単 元 ID を ⽤ い た 教 材 や ク イ ズ へ の ア ク セ ス 2. 参 考 資 料 P9, ス ラ イ ド 33 : 学 習 者 ID を ⽤ い た 学 習 履 歴 の 時 系 列 分 析 3. 参 考 資 料 P10, ス ラ イ ド 38 : LTI を ⽤ い た オー プ ン な 学 習 環 境 へ の ア ク セ ス と 履 歴 取 得 4. 参 考 資 料 P17 〜 19, ス ラ イ ド 23 〜 32 : 学 習 履 歴 分 析 の 研 究 例 5. 参 考 資 料 P24, ス ラ イ ド 7 : 学 習 履 歴 分 析 サー ベ イ 論 ⽂ に よ る ⽬ 的 分 類 6. 参 考 資 料 P25 〜 26, ス ラ イ ド 12 〜 16 : 学 習 履 歴 分 析 の 製 品・ サー ビ ス 例

    ◆ ど の よ う な 教 育 デー タ を 共 通 で 必 要 な も の と し て 標 準 化 す べ き か。 ● 学 習 指 導 要 領 コー ド や 学 習 要 素 ID 、 学 習 者 ID 、 サ ブ シ ス テ ム 間 連 携、 学 習 履 歴

    ◆ 教 育 デー タ の 国 際 標 準 規 格、 ⽂ 科 省 の 標 準、 関 連 団 体 の 標 準 の 役 割 分 担 を ど の よ う に 考 え る べ き か。

    ● 既 存 の 標 準 規 格 を 調 査 し、 利 ⽤ 可 能 な も の は 積 極 活 ⽤ す る : 参 考 資 料 P3, ス ラ イ ド 9 ● ⽂ 科 省 や 関 連 団 体 は ⽇ 本 独 ⾃ の フ レー ム ワー ク や デー タ 形 式 を 分 析 す る ● 標 準 規 格 の 議 論 に 作 業 に 必 要 な メ ン バー : 参 考 資 料 P3, ス ラ イ ド 10 を 参 照

    ◆ 学 習 履 歴 (ス タ ディ・ ロ グ) 等 の デー タ を 簡 便 に、 継 続 的 に 蓄 積 す る に は ど の よ う な ⽅ 法 で ⾏ う べ き か。

    ● ⽂ 科 省 / 教 育 委 員 会 / 教 科 書 会 社 / 教 材 会 社 / 私 教 育 ベ ン ダー が、 学 習 履 歴 の 利 ⽤ ⽅ 法 (ユー ス ケー ス) を 議 論 し、 利 活 ⽤ に 必 要 な デー タ 項 ⽬ を 抽 出 す る

    ● デー タ 形 式 の 標 準 規 格 を 定 め、 関 連 団 体 が デー タ 取 得 機 能 を 実 装 す る ● 教 育 委 員 会 や 学 校 を 単 位 と し た PDS (Personal Data Store) を 整 備 し て 履 歴 を 蓄 積 し、 認 証 を 受 け た 団 体 が 必 要 に 応 じ て 分 析・ 可 視 化・ 利 活 ⽤ を ⾏ う

    ● 学 習 履 歴 の 収 集・ 分 析・ 可 視 化・ 利 活 ⽤ に 係 る マ ク ロ な 費 ⽤ 対 効 果 を ⾒ 積 も る。 分 析 を ⾏ う 団 体 の 経 営 が 成 り ⽴ つ コ ス ト モ デ ル を 検 討 す る

    ◆ 学 習 履 歴 (ス タ ディ・ ロ グ) 等 の デー タ を 個 ⼈ 情 報 保 護 の 観 点 に 配 慮 し つ つ ⼤ 規 模 に 分 析 す る た め に は ど の よ う な ⽅ 法 で ⾏ う べ き か。

    ● EU の GDPR に 倣 い、 「履 歴 の 収 集・ 保 存・ 利 活 ⽤」 に つ い て 学 習 者 の 事 前 同 意 を 得 る ● 各 ⾃ 治 体 の 個 ⼈ 情 報 保 護 条 例 の 内 容 が 微 妙 に 異 なっ て お り、 学 習 履 歴 に 関 し て は 基 準 の 統 ⼀ が 望 ま し い (令 和 元 年 度 ま で の ⽂ 科 省・ 総 務 省 の 実 証 事 業 を 参 照)

    ◆ 教 育 デー タ の 分 析 や 得 ら れ た 知 ⾒ の 共 有 等 を ど の よ う に 進 め て い く べ き か。 1. 多 数 の 児 童 ⽣ 徒 の 学 習 履 歴 や 所 要 時 間 を 収 集・ 分 析 2. 機 械 学 習 (AI) に よ り 学 習 履 歴 を パ ター ン 化 (段 階 的 に 詳 細 化) し、 各々 の パ ター ン に 適 し た フィー ド バッ ク ⽅ 法 を 設 計

    3. 機 械 学 習 に よ り、 新 た に 取 得 し た 学 習 履 歴 か ら パ ター ン を 推 定、 適 し た フィー ド バッ ク を ⾏ う

    4. 分 析 結 果 を 教 師 に も フィー ド バッ ク し、 学 習 者 指 導 を ⽀ 援 す る ◆ 教 育 デー タ の 利 活 ⽤ を 図 る 上 で 考 慮 す べ き 留 意 点 は 何 か。

    ● 個々 の 学 習 者 の 履 歴 を 利 活 ⽤ す る た め、 デー タ の 仮 名 化 (Pseudonymisation) が 必 要。 こ れ と プ ラ イ バ シー 保 護 を 両 ⽴ す る 必 要 が あ る : 参 考 資 料 P29, ス ラ イ ド 8 参 照

    上 記 で 参 照 し て い る 参 考 資 料 (ス ラ イ ド) は、 こ ち ら か ら 参 照 で き ま す。

    https://drive.google.com/file/d/1mb73Cjwpjzk2JLjY9jRgT_UnZnG80QRG/view?usp=sharingm-doiテキスト ボックス資料13

  • LT-S

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    目次 ●

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    上智大学 田村 参考資料 P1

    https://www.usb.org

  • LT-S

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    規格

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    準化

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    義


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    2.

    社会

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    機能

    3.

    相互

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    機能

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    機能

    
 
5

    出典

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    上智大学 田村 参考資料 P2

    https://www.iso.org/standard/36631.htmlhttps://webstore.iec.ch/publication/23628http://www.ieee802.org/11/

  • LT-S

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    既存

    規格

    の利

    •「車

    輪の

    再発

    明」を

    避け

    る–

    「こ

    んな

    規格

    があ

    れば

    」と

    考え

    てい

    る人

    々は

    世界

    中に

    いる

    –既

    に公

    開さ

    れ、

    利用

    でき

    る規

    格は

    たくさ

    んあ

    –こ

    れら

    を利

    用す

    れば

    独自

    開発

    の労

    力が

    減り

    、互

    換性

    も向

    •日

    本独

    自に

    決め

    る必

    要が

    ある

    機能

    やパ

    ラメ

    ータ

    も–

    学習

    指導

    要領

    、学

    習者

    の属

    性…

    –標

    準化

    団体

    に提

    案し

    、追

    加・修

    正を

    促せ

    ば良

    •日

    本で

    しか

    通用

    しな

    い規

    格を

    作る

    と…

    –規

    格開

    発に

    多大

    な労

    –海

    外の

    優れ

    た教

    材や

    シス

    テム

    ・サ

    ブシ

    ステ

    ムを

    利用

    でき

    ない

    9LT

    -Sta

    ndar

    d

    標準

    化作

    業に

    必要

    なメ

    ンバ

    ●標

    準化

    プロ

    セス

    の経

    験者

    :チ

    ーム

    を統

    括○

    利害

    関係

    者間

    の意

    見調

    整や

    合意

    形成

    の経

    験が

    必要

    ○ア

    ーキ

    テク

    チャ

    (全

    体構

    造)か

    ら具

    体的

    な仕

    様に

    至る

    、抽

    象度

    の異

    なる

    意見

    提案

    を理

    解す

    る経

    験や

    スキ

    ルが

    必要

    ●複

    数社

    から

    、シ

    ステ

    ムを

    設計

    ・実

    装す

    る企

    業の

    アー

    キテ

    クト

    (全

    体設

    計担

    当)

    ○自

    社製

    品の

    仕様

    を公

    開・共

    有す

    る代

    わり

    に先

    行者

    利益

    を得

    ○抽

    象度

    の異

    なる

    意見

    や提

    案を

    理解

    する

    スキ

    ルが

    必要

    ○論

    理的

    思考

    能力

    、エ

    ビデ

    ンス

    に基

    づい

    て説

    得す

    るス

    キル

    が必

    ●事

    務局

    ○ド

    キュ

    メン

    トの

    整備

    、日

    程調

    整、

    ロジ

    関係

    、公

    開・普

    及啓

    発10

    LT-S

    tand

    ard教

    育の

    情報

    化に

    関わ

    る標

    準規

    11LT

    -Sta

    ndar

    d

    標準

    化作

    業の

    対象

    と対

    象外

    ●対

    象○

    学習

    コン

    テン

    ツの

    デー

    タ形

    ○内

    容や

    デー

    タ交

    換に

    必要

    なキ

    ーデ

    ータ

    (単

    元ID

    、学

    習者

    IDな

    ど)

    ○プ

    ラッ

    トフ

    ォー

    ム間

    のデ

    ータ

    交換

    形式

    ●対

    象外

    ○学

    習指

    導要

    領や

    カリ

    キュ

    ラム

    の内

    ○教

    科書

    や教

    材の

    内容

    ○指

    導案

    (教

    案)、

    指導

    方法

    、教

    員独

    自の

    授業

    運営

    ノウ

    ハウ

    ■組

    織や

    担当

    教員

    のバ

    リエ

    ーシ

    ョン

    があ

    って

    よい

    12

    上智大学 田村 参考資料 P3

    https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%BB%8A%E8%BC%AA%E3%81%AE%E5%86%8D%E7%99%BA%E6%98%8E#:~:text=%E8%BB%8A%E8%BC%AA%E3%81%AE%E5%86%8D%E7%99%BA%E6%98%8E%EF%BC%88%E3%81%97%E3%82%83,%E6%8C%87%E3%81%99%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%85%A3%E7%94%A8%E5%8F%A5%E3%80%82

  • LT-S

    tand

    ard

    標準

    化推

    進の

    メリ

    ット

    •良

    質な

    教材

    を自

    由に

    利用

    でき

    –教

    材の

    質の

    健全

    な競

    •優

    れた

    サブ

    シス

    テム

    を相

    接続

    –イ

    ンタ

    フェ

    ース

    を規

    格で

    保証

    –シ

    ステ

    ム機

    能の

    健全

    な競

    •開

    発コ

    スト

    /調

    達コ

    スト

    削減

    13

    •教材

    や学

    習者

    情報

    の流

    通・

    継承

    ・再

    利用

    –コ

    スト

    低減

    、製

    品選

    択肢

    ・マ

    ーケ

    ット

    の拡

    •学習

    者プ

    ロフ

    ァイ

    ル・学

    習指

    標の

    体系

    化–

    必要

    なも

    のを

    必要

    なと

    きに

    •囲い

    込み

    から

    専業

    化・分

    業化

    へ–

    ガラ

    パゴ

    ス化

    の防

    LT-S

    tand

    ard

    標準

    化に

    関わ

    る団

    ●IS

    O/IE

    C J

    TC1/

    SC

    36–

    Info

    rmat

    ion

    tech

    nolo

    gy fo

    r lea

    rnin

    g, e

    duca

    tion

    and

    train

    ing

    ●IE

    EE

    LTS

    C–

    Lear

    ning

    Tec

    hnol

    ogy

    Sta

    ndar

    ds C

    omm

    ittee

    ●A

    DLn

    et

    –A

    dvan

    ced

    Dis

    tribu

    ted

    Lear

    ning

    Initi

    ativ

    e

    ●IM

    S G

    loba

    l Lea

    rnin

    g C

    onso

    rtium

    14

    LT-S

    tand

    ard

    ISO

    /IEC

    JTC

    1/S

    C36

    の構

    •W

    G1

    Voca

    bula

    ry•

    WG

    2 C

    olla

    bora

    tive

    and

    Inte

    llige

    nt T

    echn

    olog

    y•

    WG

    3 Le

    arne

    r Inf

    orm

    atio

    n•

    WG

    4 M

    anag

    emen

    t and

    Del

    iver

    y•

    WG

    5 Q

    ualit

    y A

    ssur

    ance

    and

    Des

    crip

    tive

    Fram

    ewor

    ks•

    WG

    6 P

    latfo

    rm, S

    ervi

    ces,

    and

    Spe

    cific

    atio

    n In

    tegr

    atio

    n•

    WG

    7 IT

    LET-

    Cul

    ture

    , Lan

    guag

    e, a

    nd In

    divi

    dual

    Nee

    ds•

    WG

    8 L

    earn

    ing

    Ana

    lytic

    s In

    tero

    pera

    bilit

    y•

    AG

    /Bus

    ines

    s P

    lann

    ing

    and

    Com

    mun

    icat

    ion

    15LT

    -Sta

    ndar

    d

    規格

    の内

    容構

    成例

    ●仕

    様、

    語彙

    の定

    ●デ

    ータ

    の内

    容や

    名称

    ●U

    se C

    ase(

    規格

    の利

    用例

    ●X

    ML

    Bin

    ding

    s / J

    SO

    N B

    indi

    ngs

    ○授

    受す

    る/記

    述す

    るデ

    ータ

    XM

    LやJS

    ON

    形式

    で記

    ○X

    ML:

    eX

    tens

    ible

    Mar

    kup

    Lang

    uage

    ○個

    々の

    情報

    の属

    性や

    説明

    をタ

    グで

    記述

    16

     

     

      

      

     

      

     P

    refe

    rred

     

     

     

     

     

      

     

     

      

     n

    ame_

    01

      

      

     

     

    上智大学 田村 参考資料 P4

    https://isotc.iso.org/livelink/livelink/open/jtc1sc36https://sagroups.ieee.org/ltsc/https://adlnet.gov/http://www.imsglobal.org/

  • LT-S

    tand

    ard

    標準

    化作

    業の

    方向

    ●19

    95年

    〜20

    03年

    (SC

    36発

    足前

    後)

    ○「LM

    Sに

    取り

    込む

    コン

    テン

    ツの

    フォ

    ーマ

    ット

    標準

    化」が

    中心

    ■教

    材、

    クイ

    ズ…

    ○LM

    Sが

    複雑

    化・肥

    大化

    し、

    機能

    不全

    に陥

    る場

    合が

    あっ

    ●20

    05年

    〜○

    分散

    した

    サブ

    シス

    テム

    間を

    接続

    する

    イン

    タフ

    ェー

    スに

    注力

    ○1

    つの

    サー

    バに

    集中

    → 複

    数の

    サブ

    シス

    テム

    に機

    能分

    散、

    負荷

    分散

    ○IM

    Sが

    提唱

    する

    NG

    DLE

    の考

    え方

    ■N

    ext G

    ener

    atio

    n D

    igita

    l Lea

    rnin

    g E

    nviro

    nmen

    t

    17LT

    -Sta

    ndar

    d

    教材

    ・ク

    イズ

    18

    LT-S

    tand

    ard

    教材

    : SC

    OR

    M

    ●S

    hara

    ble

    Con

    tent

    Obj

    ect

    Ref

    eren

    ce M

    odel

    米 A

    DL(

    Adv

    ance

    d D

    istri

    bute

    d Le

    arni

    ng In

    itiat

    ive)

    が策

    ●S

    CO

    RM

    v1.

    2 →

    SC

    OR

    M 2

    004

    ●S

    CO

    (Sha

    rabl

    e C

    onte

    nt O

    bjec

    t) を

    規定

    19

    圧 縮

    HTM

    LH

    TML

    HTM

    LH

    TML

    Med

    iaM

    edia

    Med

    iaM

    edia

    LOM

    Scr

    ipt

    EC

    MA

    Scr

    ipt

    (ほぼ

    Java

    Scr

    ipt)で

    記述

    表示

    順序

    や採

    点を

    司る

    ZIP

    ファ

    イル

    LT-S

    tand

    ard

    クイ

    ズ:IM

    S Q

    TI

    •Que

    stio

    ns a

    nd T

    est

    Inte

    rope

    rabi

    lity

    •テス

    トと

    その

    結果

    報告

    のデ

    ータ

    標準

    •AS

    I–

    Ass

    essm

    ent,

    Sec

    tion,

    Item

    •XM

    L B

    indi

    ngsも

    規定

    •より

    軽量

    のaQ

    TIを

    開発

    20

    IMS 質

    問&テ

    スト

    相互

    運用

    性: 概

    要バ

    ージ

    ョン

    1.2

    最終

    仕様

    (日

    本eラ

    ーニ

    ング

    コン

    ソシ

    アム

    訳)

    htt

    p://203.1

    83.1

    .152/ae

    n/conte

    nt/

    act2

    003/file

    /ov.

    pdf

    上智大学 田村 参考資料 P5

    https://adlnet.gov/projects/scorm/http://www.imsglobal.org/question/index.html

  • LT-S

    tand

    ard

    SC

    OR

    Mの

    利用

    21

    LM

    S X

    
LM

    S Y

    教材

    B


    教材

    A


    「教

    材A

    が


    勉強

    でき

    ない

    ‥」


    教材

    A


    教材

    B


    教材

    C


    LM

    S D

    
LM

    S E

    
LM

    S F

    教材

    ⇔LM

    S 共

    通イ

    ンタ

    フェ

    ース

    教材

    が自

    由に

    流通

    LT-S

    tand

    ard

    教材

    フォ

    ーマ

    ット

    標準

    化の

    メリ

    ット

    •教材

    コン

    テン

    ツが

    より

    一層

    集積

    –結

    果と

    して

    、優

    良コ

    ンテ

    ンツ

    が増

    •学習

    支援

    シス

    テム

    や教

    材作

    成ツ

    ール

    の開

    発が

    容易

    •開発

    の容

    易化

    によ

    り、

    コン

    テン

    ツの

    低価

    格化

    につ

    なが

    •他の

    機関

    やグ

    ルー

    プの

    優れ

    たコ

    ンテ

    ンツ

    の活

    用が

    容易

    •複数

    シス

    テム

    への

    多重

    投資

    が不

    要に

    22

    LT-S

    tand

    ard

    教材

    メタ

    デー

    23LT

    -Sta

    ndar

    d

    メタ

    デー

    ●メ

    タデ

    ータ

    =説

    明情

    報○

    「教

    材」の

    説明

    情報

    を指

    す場

    合が

    多い

    ○教

    材の

    内容

    自体

    は、

    それ

    が何

    であ

    るか

    必ず

    しも

    説明

    して

    いな

    ○小

    学4

    年生

    向け

    、算

    数、

    小数

    の割

    り算

    、日

    本語

    で記

    述、

    基本

    問題

    …→

    教材

    に付

    随し

    た説

    明情

    報が

    ある

    と便

    24

    上智大学 田村 参考資料 P6

  • LT-S

    tand

    ard

    メタ

    デー

    タの

    さき

    がけ

    :D

    ublin

    Cor

    e

    •目的

    :W

    eb上

    の多

    様な

    情報

    の検

    索・発

    •15

    種類

    の基

    本情

    –Ti

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    イト

    ル),

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    者),

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    者),

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    (タイ

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    照),

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    (言語

    ), R

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    ) –

    Cov

    erag

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    囲),

    Rig

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    著作

    権)

    25LT

    -Sta

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    教材

    メタ

    デー

    タ L

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    148

    4 LT

    SC

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    26

    LT-S

    tand

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    日本

    にお

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    活動

    27

    ●JA

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    1プ

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    ト:学

    習要

    素ID

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    発試

    行○

    ICTを

    活用

    した

    学習

    成果

    の把

    握・評

    価に

    向け

    た学

    習要

    素の

    分類

    等に

    関す

    る調

    査研

    究事

    業 事

    業報

    告書

    (201

    9)○

    学習

    指導

    要領

    より

    一段

    細分

    化し

    、教

    科書

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    イズ

    との

    紐付

    けを

    目指

    ○算

    数・数

    学や

    理科

    では

    実現

    可能

    、国

    語な

    どで

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    ●文

    部科

    学省

    学習

    指導

    要領

    のコ

    ード

    化○

    現在

    議論

    が進

    行中

    LT-S

    tand

    ard

    単元

    ID 利

    用例

    28

    学習

    教材

    会社

    のオ

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    教材

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    会社

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    単元

    に関

    する

    クイ

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    明し

    た資

    料は

    ない

    かな

    問合

    せ種

    類:関

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    習者

    ID:xx

    xxx

    単元

    ID: x

    xxxx

    日時

    :x月

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    せ種

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    学習

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    :xx

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    単元

    ID: x

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    報告

    種類

    :資

    料閲

    覧学

    習者

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    xxx

    単元

    ID: x

    xxxx

    資料

    ID: x

    xxxx

    日時

    :x月

    x日x時

    x分

    履歴

    報告

    種類

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    回答

    学習

    者ID

    :xx

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    単元

    ID: x

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    解日

    時:

    x月x日

    x時x分

    学習

    履歴

    分析

    サー

    バー

    状況

    可視

    化結

    上智大学 田村 参考資料 P7

    https://dublincore.org/https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/__icsFiles/afieldfile/2018/11/13/1410959_001_1_1.pdfhttps://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/__icsFiles/afieldfile/2018/11/13/1410959_001_1_1.pdf

  • LT-S

    tand

    ard

    メタ

    デー

    タ標

    準化

    のメ

    リッ

    •教材

    作成

    者や

    学習

    者が

    教材

    を効

    率的

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    索–

    イン

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    トや

    教材

    DB

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    検索

    の方

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    •活用

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    教材

    の分

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    タイ

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    易度

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    ーに

    検索

    –学

    習者

    情報

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    習履

    歴と

    組み

    合わ

    29LT

    -Sta

    ndar

    d

    学習

    者ID

    30

    LT-S

    tand

    ard

    学習

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    ●学

    習者

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    一意

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    校?

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    利用

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    教育

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    教育

    31

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    LT-S

    tand

    ard

    IMS

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    32

    IMS L

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    Info

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    上智大学 田村 参考資料 P8

  • LT-S

    tand

    ard

    学習

    者ID

    利用

    33

    電子

    教科

    書を

    使っ

    て学

    履歴

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    、学

    習者

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    教材

    会社

    のオ

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    会社

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    学習

    履歴

    サー

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    の学

    習者

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    LT-S

    tand

    ard

    学習

    者情

    報 標

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    学習

    者情

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    分析

    ツー

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    ●教

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    再編

    34

    LT-S

    tand

    ard

    サブ

    シス

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    35LT

    -Sta

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    ム連

    36

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    IMS

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    )

    ●連

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    材や

    課題

    、成

    ●連

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    ○R

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    よる

    リア

    ルタ

    イム

    処理

    上智大学 田村 参考資料 P9

    https://www.imsglobal.org/activity/onerosterlis

  • LT-S

    tand

    ard

    サブ

    シス

    テム

    間連

    ●IM

    S L

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    37

    IMS G

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    LT-S

    tand

    ard

    LTIの

    利用

    38

    教材

    会社

    
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    機器

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    LTI接

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    認証

    して

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    閲覧

    履歴

    を返

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    機器

    間の

    LTI接

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    認証

    して

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    LT-S

    tand

    ard

    学習

    履歴

    39LT

    -Sta

    ndar

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    学習

    履歴

    デー

    タの

    標準

    規格

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    L)–

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    スキ

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    記述

    スキ

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    )–

    IoT

    (Inte

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    of T

    hing

    s)40

    上智大学 田村 参考資料 P10

    https://xapi.com/overview/https://xapi.com/cmi5/https://www.imsglobal.org/activity/caliperhttps://www.w3.org/WoT/

  • LT-S

    tand

    ard

    Cal

    iper

    Ana

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    デー

    41

    「誰

    が」

    「何

    を」

    「ど

    うし

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    具体

    的な

    内容

    LT-S

    tand

    ard

    学習

    履歴

    デー

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    処理

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    デー

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    出力

    /フ

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    護す

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    名化

    と復

    ●xA

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    IMS

    Cal

    iper

    ●W

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    ●形

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    ンジ

    ング

    ●前

    処理

    (NLP

    など

    )

    ●統

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    理●

    ビッ

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    ータ

    解析

    ●人

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    ●学

    習者

    適応

    ●E

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    プロ

    ファ

    イル

    学校

    評価

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    教員

    プロ

    ファ

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    教員

    ・学

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    適応

    型ナ

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    記録

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    748-

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    教育

    アプ

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    42

    LT-S

    tand

    ard

    まと

    ●標

    準規

    格の

    利用

    :利

    用者

    のメ

    リッ

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    追求

    する

    ○選

    択肢

    の拡

    大=

    高品

    質、

    コス

    ト低

    減、

    機能

    の拡

    大…

    ○開

    発者

    は「独

    自の

    規格

    」を

    考え

    たくな

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    、「あ

    るも

    のは

    利用

    しよ

    う」「車

    輪の

    発明

    を防

    ぐ」心

    構え

    が大

    ●教

    育の

    情報

    化が

    急速

    に発

    展→

    標準

    規格

    の利

    用を

    後押

    し○

    デー

    タの

    流通

    や利

    活用

    を促

    ○教

    材、

    メタ

    デー

    タ、

    学習

    者ID

    、シ

    ステ

    ム間

    連携

    、学

    習履

    歴…

    ○日

    本で

    も今

    後、

    標準

    規格

    を採

    用し

    た製

    品や

    サー

    ビス

    が流

    4344

    上智大学 田村 参考資料 P11

  • LT-LA

    学習

    履歴

    分析

    
Lear

    nin

    g A

    nal

    ytic

    s


    教育

    工学

    カリ

    キュ

    ラム

    
情

    報理

    工学

    科


    田村

    恭久

    1LT-LA

    単元

    の位

    置付

    け


    1960


    1970


    1980


    1990


    2010


    IBM

    S/360


    汎用

    大型

    機


    (1964)


    PD

    P-11


    ミニ

    コン

    
(1

    971)


    2000


    Win

    dow

    s95


    ネッ

    ト接

    続


    (1995)


    iPad

    
-タブレ

    ット-

    
(2

    010)


    Andr

    oid

    
-ス

    マー

    トフォン-


    (2008)


    CA

    I
固

    定シー

    ケンス

    ITS

    
適

    応シー

    ケンス

    知識

    モデ

    ル


    対話

    生成

    人工

    知能

    応用

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    Ada

    ptiv

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    est

    教育

    アプ

    リ


    App

    le II


    パソ

    コン

    
(1

    977)


    マル

    チメ

    ディ

    ア


    LM

    S


    TO

    EFL

    
iB

    T


    標準

    規格

    
人工

    知能

    再び

    電子

    教科

    書


    LA

    Mac

    into

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    GU

    I
(1

    984)


    高性

    
能

    化


    機械

    可読

    デー

    タ増

    大


    Inst

    ructional

    
D

    esi

    gn


    協調

    学習

    CSC

    L


    2

    研究

    技術

    標準

    実用

    教育

    アプ

    リ(ネ

    ット

    接続

    )


    LT-LA

    目次

    ●学

    習履

    歴分

    析 L

    ear

    nin

    g A

    nal

    ytic

    s……

    ……

    ●マ

    ルチ

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    LA

    ……

    ……

    ……

    ……

    ……

    …


    ●LA

    の活

    用・研

    究例

    ……

    ……

    ……

    ……

    ……

    …


    ●研

    究と

    実用

    化の

    現状

    ……

    ……

    ……

    ……

    ……

    3

    4 


    14


    22


    33


    LT-LA

    教育

    の情

    報化

    の諸

    分野

    とLA

    4
教材

    やカ

    リキ

    ュラ

    ムの

    開発

    授業

    中の

    活動

    分析

    ・反

    インス

    トラクショナ

    ルデサ

    ゙イン

    マル

    チメ

    ディ

    ア電

    子教

    科書

    評価

    、eポ

    ート

    フォ

    リオ

    学校

    評価

    /IR

    適応

    型学

    習フ

    ィー

    ドバ

    ック

    反転

    授業

    ラー

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    アナ

    リティク

    ス(L

    A)

    上智大学 田村 参考資料 P12

  • LT-LA

    学習

    履歴

    分析

    Lea

    rnin

    g A

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    tics

    とは

    ●"M

    easu

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    and

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    tand

    ing

    and

    optim

    izin

    g le

    arni

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    nd th

    een

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    012)

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    Lear

    ning

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    (5-6

    ), 30

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    7.

    5LT-LA

    Lear

    ning

    Ana

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    デー

    タ収

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    ・フ

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    分析

    出力

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    ●形

    式変

    換●

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    処理

    (NLP

    など

    )

    ●統

    計処

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    ビッ

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    ータ

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    ●人

    工知

    ●可

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    習者

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    プロ

    ファ

    イル

    学校

    評価

    /IR

    教員

    プロ

    ファ

    イル

    教員

    ・学

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    ィー

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    型ナ

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    R20

    748-

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    LMS

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    教育

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    6

    LT-LA

    学習

    者の

    観察

    ・評

    価の

    分類

    7

    人手

    によ

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    価従

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    自動

    採点

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    プロ

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    Lear

    ning

    Ana

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    LT-LA

    LA目

    的の

    分類

    Sou

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    Z. K

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    , A. A

    . (20

    14).

    Lear

    ning

    Ana

    lytic

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    duca

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    , 49-

    64.

    8

    上智大学 田村 参考資料 P13

  • LT-LA

    LA

    の対

    象情

    報


    LMS

    の履

    歴情

    報に

    基づ

    く分

    析文

    字履

    歴情

    報に

    基づ

    く分

    析挙

    動・生

    理情

    報に

    基づ

    く分

    姿勢

    、動

    作、

    表情

    ジェ

    スチ

    ャー

    PC

    動作

    、視

    線脈

    拍、

    血圧

    、…

    Q&

    AS

    NS

    、チ

    ャッ

    ト議

    論…

    ログ

    イン

    履歴

    教材

    アク

    セス

    履歴

    クイ

    ズ回

    答科

    目成

    績…

    Mul

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    al L

    earn

    ing

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    lytic

    s (M

    MLA

    )9


    LT-LA

    デー

    タ粒

    度別

    の状

    況と

    把握

    対象

    デー

    タの

    種類

    Lear

    ning

    Res

    ult

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    デー

    タの

    履修

    科目

    、成

    績ク

    イズ

    の回

    答テ

    スト

    の回

    メー

    ル電

    子掲

    示板

    SN

    S

    教材

    アク

    セス

    ノー

    トテ

    イク

    映像

    /音声

    /位置

    心拍

    血圧

    発汗

    視線

    表情

    粒度

    粗中

    細超

    段階

    実運

    用段

    階退

    学予

    兆予

    測適

    応型

    テス

    トN

    LP適

    用が

    ネッ

    研究

    段階

    プロ

    トコル

    分析

    等N

    LP適

    用が

    ネッ

    研究

    段階

    挙動

    と学

    習達

    成の

    関係

    が不

    研究

    途上

    生理

    状態

    と学

    習達

    成の

    関係

    が不

    把握

    対象

    科目

    の達

    成度

    単元

    の内

    容理

    解批

    判的

    思考

    力コミュ

    ニケ

    ーション

    能力

    学び

    方の

    学習

    リテラシー

    スキ

    ル学

    び方

    の学

    習自

    己観

    察/内

    省力

    メタ

    認知

    スキ

    個別

    知識

    では

    なく、

    スキ

    ルを

    測る

    材料

    にな

    り得

    る?

    10

    LT-LA

    国際

    会議

    ED

    M 2

    008〜

    国際

    会議

    LAK

    201

    1〜

    学習

    履歴

    デー

    タの

    電子

    化と

    細粒

    度化

    心拍

    血圧

    発汗

    視線

    表情

    教材

    アク

    セス

    ノー

    トテ

    イク

    カメ

    ラ映

    像音

    声位

    置情

    クイ

    ズの

    回答

    テス

    トの

    回答

    2000

    年前

    後•

    LMS

    の普

    及•

    機械

    可読

    デー

    タへ

    2010

    〜15

    年•

    タブ

    レッ

    トP

    Cの

    普及

    •学

    習者

    PC

    がデー

    タ収

    今後

    •ウ

    ェアラブル

    機器

    の普

    及•

    生理

    状態

    の解

    デー

    タ粒

    度粗 細年

    メー

    ル電

    子掲

    示板

    SN

    S

    2000

    〜10

    年•

    携帯

    /ス

    マホ

    •S

    NS

    11

    履修

    科目

    成績

    出欠

    LT-LA

    LAに

    期待

    され

    る効

    •学

    習の

    成果

    や細

    粒度

    の振

    る舞

    いを

    自動

    ・半

    自動

    で収

    集・分

    析


    –詳

    細か

    つ客

    観的

    なエ

    ビデ

    ンス

    •学

    習プ

    ロセ

    スの

    透明

    化・可

    視化

    •個

    別学

    習へ

    の適

    用可

    能性

    •教

    師評

    価、

    学校

    評価

    、IR

    への

    適用

    可能

    12

    上智大学 田村 参考資料 P14

  • LT-LA

    産官

    学の

    連携

    •研

    究


    –学

    会:学

    習分

    析学

    会、

    JSE

    T, J

    SiS

    E, I

    EIC

    E, I

    PS

    J–

    知見

    の蓄

    積、

    産学

    連携

    、Te

    chno

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    Tra

    nsfe

    r

    •IS

    O/IE

    C J

    TC1/

    SC

    36 


    –国

    際規

    格の

    策定

    、調

    査報

    告、

    情報

    交換

    –W

    G8

    (Lea

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    :20

    15年

    6月よ

    13LT-LA

    マル

    チモ

    ーダ

    ルLA

    14

    LT-LA

    ロボ

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    教師

    は実

    現す

    るか

    ?


    •教

    科書

    の棒

    読み

    … で

    きそ

    う


    •学

    習者

    との

    やり

    取り

    … 難

    しい

    
–

    日常

    生活

    レベ

    ル:可

    能に

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    た(ス

    マー

    トス

    ピー

    カー

    など

    )


    –専

    門的

    な内

    容:自

    然言

    語処

    理に

    よる

    意味

    理解

    が困

    難


    •レ

    ポー

    トの

    採点

    ・正

    誤判

    定…

    難し

    い


    •学

    習者

    の表

    情な

    ど非

    言語

    情報

    を読

    み取

    る…

     →

    でき

    るの

    では

    ?


    –1

    つの

    要素

    技術

    :Lear

    nin

    g A

    nal

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    s


    15


    LT-LA

    MM

    LA

    論文

    数の

    推移

    16


    国際

    会議

    LA

    K 2

    011〜

    国際

    会議

    ED

    M 2

    008〜

    ICM

    I 201

    3G

    rand

    Cha

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    orks

    hop

    of M

    MLA

    上智大学 田村 参考資料 P15

  • LT-LA

    サー

    ベイ

    論文

    Ber

    land

    2014

    構成

    主義

    的学

    習環

    境 (C

    onst

    ruct

    ioni

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    earn

    ing

    Env

    ironm

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    への

    ED

    Mの

    適用

    Mul

    timod

    al L

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    、E

    DM

    の技

    術を

    構成

    主義

    的学

    習環

    境に

    適用

    する

    ear

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    指摘

    皮膚

    抵抗

    、ビ

    デオ

    、音

    声、

    ジェ

    スチ

    ャー

    、ア

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    ラッ

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    グ。

    Esc

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    6機

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    ェス

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    つい

    ての

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    紹介

    。メ

    タ認

    知や

    動機

    の度

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    を暗

    する

    Mul

    timod

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    6デ

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    ス別

    に研

    究を

    分類

    。テ

    キス

    ト分

    析、

    音声

    分析

    、手

    書き

    分析

    、ス

    ケッ

    チ分

    析、

    動作

    /ジ

    ェス

    チャ

    ー分

    析、

    緒状

    態、

    神経

    生理

    学、

    視線

    Mar

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    2018

    生徒

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    ータ

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    移動

    や動

    作分

    析に

    、人

    感セ

    ンサ

    ー、

    動作

    セン

    サー

    、位

    置タ

    グな

    どを

    使う

    試み

    を紹

    介。

    IoTへ

    の言

    Och

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    ータ

    ソー

    ス別

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    16).

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    ed.,

    pp. 1

    29-1

    41) S

    OLA

    R.

    doi:1

    0.18

    608/

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    717


    LT-LA

    先行

    研究

    調査

    •デ

    ータ

    ソー

    ス: G

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    サー

    ベイ

    論文

    
•

    MM

    LA

    論文

    187件

    を収

    集


    18


    デー

    タ


    デー

    タ取

    得手

    段


    論文

    数


    手書

    き、

    スケ

    ッチ

    
ペ

    ンタ

    ブレ

    ット

    、カ

    メラ

    
15


    発話

    
マ

    イク

    、Kin

    ect


    7


    身体

    の移

    動


    ビデ

    オ、

    Kin

    ect


    4


    姿勢

    、ジ

    ェス

    チャ

    ー、

    表情

    
ビ

    デオ

    、Kin

    ect、

    Leap

    Motion等

    
20


    視線

    
ビ

    デオ

    、ア

    イト

    ラッ

    カー

    、Kin

    ect


    13


    生理

    デー

    タ


    心拍

    計、

    血圧

    計、

    脳波

    計、

    発汗

    計な

    ど


    11


    パソ

    コン

    操作

    
マ

    ウス

    、キ

    ーボ

    ード

    等


    4


    LT-LA

    先行

    研究

    調査

    で得

    られ

    た知

    見・問

    題点

    •論

    文・発

    表数

    は増

    加傾

    向


    •他

    分野

    で得

    られ

    た知

    見や

    技術

    の応

    用


    –生

    理学

    、認

    知科

    学、

    マー

    ケテ

    ィン

    グ …

    •高

    価な

    専用

    機器

    を用

    いた

    精密

    な測

    定


    –モ

    ーシ

    ョン

    キャ

    プチ

    ャシ

    ステ

    ム 1

    000万

    、視

    線測

    定 1

    00万

    –現

    場展

    開が

    困難

    ・不

    可能

    –学

    習者

    が使

    うP

    C・個

    人利

    用の

    スマ

    ホな

    どを

    利用

    する

    研究

    がほ

    ぼ皆

    無


    19


    LT-LA

    現場

    展開

    を踏

    まえ

    た研

    究が

    必要

    •情

    報取

    得デ

    バイ

    スの

    工夫

    
–

    学習

    者用

    ノー

    トP

    C/

    タブ

    レッ

    トP

    C、

    スマ

    ート

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    ン


    –安

    価な

    IoTデ

    バイ

    スの

    利用

    •分

    析プ

    ラッ

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    工夫

    
–

    従来

    :専

    用機

    器で

    分析

    –今

    後:生

    デー

    タを

    近隣

    のサ

    ーバ

    に転

    送、

    分析

    、Io

    Tプ

    ロト

    コル

    の利

    用


    •他

    分野

    で蓄

    積し

    た技

    術の

    利用

    
–

    生理

    学、

    認知

    科学

    、マ

    ーケ

    ティ

    ング

    …


    20


    上智大学 田村 参考資料 P16

  • LT-LA

    利用

    可能

    なデ

    バイ

    ス・分

    析方

    法


    21


    対象

    情報

    取得

    デバ

    イス

    分析

    方法

    文字

    PC

    キー

    ボー

    ド等

    自然

    言語

    処理

    (NLP

    )

    手書

    き、

    スケ

    ッチ

    (ペ

    ン)タ

    ブレ

    ット

    手書

    き文

    字認

    識→

    NLP

    図形

    認識

    発話

    マイ

    ク(ア

    レイ

    )音

    声認

    識→

    NLP

    音源

    方向

    推定

    姿勢

    、動

    作、

    ジェ

    スチ

    ャー

    カメ

    ラ、

    セン

    サー

    (Kin

    ect、

    Leap

    Mot

    ion)

    姿勢

    推定

    Ope

    nPos

    e

    顔の

    表情

    カメ

    ラ表

    情推

    定 O

    penF

    ace

    視線

    カメ

    ラ視

    線推

    生理

    情報

    カメ

    ラ、

    専用

    デバ

    イス

    時系

    列処

    理、

    特徴

    量推

    定P

    C動

    作マ

    ウス

    、キ

    ーボ

    ード

    LT-LA

    LA

    の活

    用・研

    究例

    22

    LT-LA

    活用

    例:退

    学予

    兆検

    •過

    去の

    受講

    者の

    学習

    履歴

    を蓄

    積


    •退

    学者

    に共

    通す

    るパ

    ラメ

    ータ

    を抽

    出


    –不

    合格

    単位

    、テ

    スト

    回答

    内容

    、出

    席状

    況、

    教員

    との

    コミ

    ュニ

    ケー

    ショ

    ン頻

    度‥

    •現

    在の

    受講

    者の

    状況

    から

    退学

    確率

    を予

    測


    •対

    象学

    生へ

    のメ

    ンタ

    リン

    グ等

    で退

    学率

    を減

    少


    –納

    付金

    (学

    費)の

    減少

    を減

    らす

    –出

    典:デ

    ジタ

    ル・ナ

    レッ

    ジ、

    早稲

    田大

    学と

    の共

    同研

    究ス

    ター

    ト:ラ

    ーニ

    ング

    アナ

    リテ

    ィク

    スに

    よる

    退学

    予兆

    検出

    プロ

    ジェ

    クト

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    23LT-LA

    研究

    例(1

    ):ペ

    ージ

    閲覧

    履歴

    の利

    •受

    講者

    の教

    科書

    ペー

    ジ閲

    覧履

    歴を

    取得

    •教

    員の

    提示

    と学

    生の

    閲覧

    が異

    なる

    •閲

    覧の

    傾向

    が単

    元難

    易度

    によ

    り異

    なる

    •閲

    覧履

    歴か

    ら学

    習ス

    タイ

    ルを

    推定

    –ス

    タイ

    ル別

    の教

    材や

    授業

    を提

    供(適

    応型

    学習

    )


    •堀

    越、

    山崎

    、田

    村、

    ペー

    ジ遷

    移履

    歴の

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    によ

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    習ス

    タイ

    ルの

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    学技

    報, v

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    , Dec

    . 201

    524

    上智大学 田村 参考資料 P17

  • LT-LA

    ペー

    ジ遷

    移(太

    線:教

    員)

    25LT-LA

      

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    上智大学 田村 参考資料 P18

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    上智大学 田村 参考資料 P19

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    上智大学 田村 参考資料 P20

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    上智大学 田村 参考資料 P21

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    4142

    上智大学 田村 参考資料 P22

  • 学習履歴分析は教育にどう役立つか?

    〜ドメイン別の現状と問題点〜

    上智大学

    田村恭久

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