データとエビデンスで教育を変える ―― LA（Learning Analytics）の視点から
京都大学学術情報メディアセンター教授 緒方広明氏に聞く（１）
コロナ禍における外出自粛期間で、教育機会がいとも簡単に失われることが明らかになった。前倒しされたGIGAスクール構想によって、1人1台の学習端末が行き渡った現在、教育の内容を充実させることが急がれている。学びのデータを分析し、学習の個別最適化をはかるLA（Learning Analytics）の第一人者である緒方氏に、教育分野におけるDXの展望を聞いた。
取材：2023年5月11日 オンラインにて
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緒方 広明（おがた ひろあき） 京都大学 学術情報メディアセンター 教授 1998年徳島大学にて博士号（工学）取得。 その後、徳島大学工学部知能情報工学科准教授、米国コロラド大学ボルダー校生涯学習デザイン研究所客員研究員、九州大学ラーニングアナリティクスセンター長、同大学主幹教授などを歴任し、2017年4月から京都大学学術情報メディアセンター教授。同大学大学院情報学研究科社会情報学専攻併任。エビデンス駆動型教育研究協議会代表理事。日本学術会議 「教育データ利活用分科会」幹事。文部科学省「教育データの利活用に関する有識者会議」委員。 教育データ科学、ラーニング アナリティクス (学習分析)、エビデンスに基づく教育のための情報基盤システムなどの研究に従事する。著書に『学びの羅針盤: ラーニングアナリティクス』 （丸善ライブラリ、共著）、『学びを変えるラーニングアナリティクス』（日経BP社、共著）などがある。 |
目次
LA（Learning Analytics）とはなにか
都築正明（以下、――）まず、先生の研究されているLA（Learning Analytics）とはなにか、お聞かせください。
緒方広明氏（以下、緒方） 現在、児童生徒や学生が1人1台のICT端末を用いて学習するGIGAスクール構想に基づいた教育が行われています。LAでは、学習者の学んできたプロセスである学習ログを利活用して、データサイエンスの手法から定量的な分析を行うとともに、その結果を用いたエビデンスに基づく教育を実践することを目指しています。
――これまでの教育は、政策と研究、学校現場での温度差が大きかったように思います。
緒方 たとえば、かつて「ゆとり教育」路線として推進された教育指針についても、定量的な評価がなされないまま批判の対象とされて「確かな学力」路線へと転換された経緯があります。実際にメリットを得られたのは教育産業だったようですけれど。
――当時はPISA（Programme for International Student Assessment：OECD加盟国の生徒の学習到達度調査）の読解力順位が落ちたことや「分数のできない大学生」が喧伝されて、世論が反転しました。
緒方 教育においては、どのような子どもに育ってほしいかという人間像を設定して、それを共有することがまず必要だと思います。そうしないと、そこに至るプロセスとしての学習方法を設計することはできませんから。データを用いることで、それぞれの立場から参照できる共通のエビデンスをつくることができます。
――国際比較でいうと、日本の場合は公財政支出が先進国中では最下位に近いものの、家庭の教育支出がそれをフォローしている――というのが定説でしたが、実は家庭支出も低成長の影響で下がってきています。
緒方 教育は「国家百年の計」といわれます。私は、さまざまな事情で教育から遠ざかってしまう学習者に手を差し伸べるのがテクノロジーを用いることの意義だと考えています。個人の能力や家庭の状況にかかわらず学ぶことができて、生涯学びつづけるきっかけをつくりたいと考えています。
――理解度を表現することが困難な子どもについても手を差し伸べられそうですね。
緒方 実際に、特別支援学校とも連携して実証研究を進めています。
――特別支援学校は、障がいのある子どもの教育について周囲の学校に助言する役割も期待されていますが、データを用いることでこうした連携もスムーズになりそうですね。
緒方 研究としてははじまったばかりですが、そうしたことも期待できます。
――ティーチング・マシンとしてのCAI（Computer Aided Instruction：コンピュータ支援教育）の発想は古くからありましたが、先生が取り組まれているのは教える側でなく学ぶ側に立ったCAL（Computer Aided Learning：コンピュータ支援学習）のシステムですね。
緒方 学びというのは人の内面での働きですから、個人によって異なります。データによってそれを可視化させることで個別最適化をして働きかけることが重要です。
――これまでは、どの分野でつまずきやすいといったことについては教員の経験から得られることが多かったと思いますが、定量的な評価をもとにすれば、早い段階で理解を促すことも可能ですね。
緒方 個々の状況も把握できるので、たとえば前の学年の分野に立ち返って教えることもできます。
――クラス単位の授業ではどうしても先に進まざるをえないこともあると思いますが、そうした時点でつまずいてしまうことも減りそうですね。
緒方 一斉授業ではこれまで見逃されてきたことについても気づいてもらえるようです。また、テストでは測ることのできない非認知能力についても考慮することができます。
――非認知能力ブームのきっかけとなったヘックマン『幼児教育の経済学』（古草秀子訳・東洋経済新報社）では、公民権運動と同時期にアフリカ系アメリカ人を対象に行われた「ペリー就学前プログラム」のデータが用いられていて、現状には即していないとする見方もあります。
緒方 LAでは、逐次の学習データを蓄積して、それをフィードバックするとともに蓄積して利活用していきますから、学ぶ時点に即した最新のデータを用いることができます。細かいところまでデータ化して分析し、それをフィードバックするというサイクルですから、情報の密度も高いものになっていきます。
学びのプロセスを可視化する
――先生の開発されたLEAF（Learning and Evidence Analytics Framework）は、どのように構成されているのでしょうか。
緒方 学習者の課題提出や成績管理を行うLMS（Learning Management System：学習管理システム）、デジタル教材配信システム「BookRoll」、学習データを分析するツール「ログパレ（LOG PALETTE）」、学習履歴データベース（LRS）で構成されています。
――LMSは、既存のeラーニングプラットフォームと連携させることもできますか。
緒方 LTI（Learning Tools Interoperability）に準拠しているので、MoodleやCanvasをはじめ「学習eポータル」対応の各サービスに連携することができます。実証校では主にMoodleを利用しています。
――学習のスキームはどうなるのでしょう。
緒方 まず、LMSでコース作成や参加者登録、教材の登録などの授業計画を行います。教材は「BookRoll」で配信され、学習者はマーカーやメモなどを使いつつ学習を進めるほか、必要に応じてクイズに解答したり「DicoDico」という辞書機能を使ったりします。これらの学習活動は「ログパレ」に記録され、全体および個々の学習状況を把握・分析することができます。
――「BookRoll」に使われる教材というのは、独自のものでしょうか。
緒方 紙ではなくPDF形式ですが、学校でつかわれている教科書と同じです。ただし、すべての教科書をカバーできるわけではありません。授業のみで使うのであれば教育活動として著作権法上の例外として複製できるのですが、それを家庭でも閲覧するとなると、同条件で用いることは難しいです。独自の教材などは問題なくつかうことができますし、大学の授業はほとんどPowerPointが使われているので問題なく移行することができます。
――保護者の方々にもそれが提供されると、学校だけでなく家庭との連携もとりやすくなりそうです。
緒方 従来の紙ベースでのやりとりだと、渡したままになってしまうこともありえますが、そうした懸念はなくなると思います。
――「知識・技能」のほかに「意欲」「関心」「態度」といった定量化できない評価を含む観点別評価についても賛否がありますが、LAを活用することで子どもの学びのプロセスを客観的にみることができそうです。
緒方 おっしゃるとおりです。学校の先生の話を聞くと、そうした評価については先生たちも頭を悩ませているそうです。授業中はおとなしいけれど能力や関心が高い子どももいますから、こうした子どもの学びの芽を育ててあげたいですね。
――学習者の学習ポートフォリオのようなものができると、転校したり、長期欠席や不登校の子どもを学力面でケアすることも可能になりますか。
緒方 そうしたことも考えられると思います。将来的には、フリースクールや予備校、チューター制度を含めた学校バウチャー制度なども構想しやすくなるでしょう。学びのさまざまな選択肢が増えるだろうと思います。
自己主導能力を支援するEXAIT
――現在はどのような研究に取り組まれているのでしょうか。
緒方 データを基に、AIが個別最適な教材を推薦したり、学び方をアドバイスをしたりするAIシステムの研究をしています。AIが課題を出したりするシステムはこれまでにもあったのですが、どうしてその課題が出されたのかを説明するのかはブラックボックス化されていました。私たちが開発中のEXAIT（Educational Explainable AI Tools：教育用説明可能AIツール）では、AIが教材や学び方のアドバイスを生成することで、AIへの信頼と学習への納得感が持てるようにしています。
――その説明の教師モデルはどこになるのでしょう。
緒方 学習者の思考プロセスを学習者自身が言語化して説明する自己説明をAIが学習します。学習者は、まずタブレットのスタイラスペンを用いて「BookRoll」で問題を解きます。その際のペンの動きや書かれた内容がログとして動画保存されます。次に、学習者がこの動画を再生しながら自分の考え方のプロセスをキーボードで入力します。AIはこの手書きのデータと説明のテキストデータを分析して、学習者のつまづいているポイントを自動判定して、そのポイントに応じた問題を推薦します。出題と同時に、なぜその問題が推薦されたのかという理由も提示されます。
――学習者がAIに向けてプレゼンテーションをしてみせて、AIはそれを学習して他のデータと併せて課題と判断理由を提示するわけですね。
緒方 ブラックボックス化している学習者の思考プロセスを言語化して明らかにしていき、AIはブラックボックス化している課題の推薦理由を明らかにしていくという共進化の発想です。
――機械を前に学習するというと、ゲーム的に先に進んでしまう危惧がありますが、自分の理解を確かめるステップがあるわけですね。自分が本当に理解しているかどうかを自分にもAIにも問いかけるという。
緒方 そうですね。学校の先生たちと話をしていても、自分で学ぶ力を身につけてほしいとおっしゃいます。内容そのものよりも、学ぶ過程で自分がどう学んだかということを振り返ってみながら、自主的にどんどん学ぶ力ですね。私たちはこうした自己主導能力を支援するGOAL（Goal Oriented Active Learner）システムというものを開発しました。自分で目標を設定して、ゴールに向かってどう学習したのかを振り返っていけるような仕組みです。たとえば英語を多読するカリキュラムでは、学習者が自分の「BookRoll」の閲覧履歴を基に自分で本を選んで英文を読んで、進捗をチェックしながら要点をまとめたりします。早い子どもだと、1週間に数百ページの分厚い本を読み終えたりします。
――目標をクリアするほか、学習への取り組み方なども見ることができるのでしょうか。
緒方 夏休みの宿題では、コツコツこなすタイプの子どももいれば、最初にたくさん進めてしまうタイプもいます。最初は私たちもコツコツこなすほうがよいだろうと思っていましたが、あまり関係ありませんでした。一通りすませた後で、わかりにくかったところを振り返って、できるまで考えてみた子どもの理解度が高く、それがテストの結果にも表れました。こうしたことをエビデンスとして、翌年の夏休みには、1回だけでおしまいにするのではなく、見直しをしてみて、もう1度行うシステムにすると、結果のスコアも高くなりました。終わったことを振り返って確認するのは、子どもたちにとってなかなか難しいことですが、理解するというプロセスを経ると、その内容はしっかり定着することがわかりました。
――既存の学説にあてはめるとヴィゴツキーの「発達の最近接領域（今はひとりではできないが、大人など周囲のサポートがあればできるようになる領域）」ということになるかもしれませんが、これまで個々の内面に関わることを定量化して示されたわけですよね。
緒方 そうなんです。
安定して働きつつリ・ラーニングできる環境が理想的
――生涯学習の重要性は以前からいわれていますが、学習の糸口が見つからないことも大きいかもしれません。
緒方 「人生100年時代」と言われていますから、可能であれば学校にいるうちにそれを見つけてほしいと考えています。
――近年よく「リスキリング」という言葉がいわれますが、いわば「リ・ラーニング」のようなことも必要な気がします。放送大学の受講者のほとんどが定年退職者だそうですし、大学でも25歳以上の占める割合が2％に満たないです。
緒方 アメリカでは、レイオフされて仕方なく大学に行っている人も多くいます。そうした人たちの再就職先が見つからないことも多いので、そうした社会や大学のあり方が必ずしもよいとは思いません。安定して働きつつ、必要や関心に応じて学習や研究ができるというのが理想的だと思います。私の研究室にも社会人学生が3名いますので、そうした企業も増えてきているとは思います。たとえば医療に関わる方々は、新しい治療法や医療機器が登場すると、それに合わせた学習をしなければなりません。学校に限らず新しいことを学びつづけるというのは重要になってきます。自己指導能力が身につけば、さまざまな職業の方が自律的に学習することもできると思います。数十年後のことは、だれにもわからないですから、学び続けることの必要性を感じている方々は増えているのではないでしょうか。
――医療については、個人の既往歴や通院歴などをポートフォリオ化する動きも活発になっていますね。
緒方 そうなんです。教育についてもそうしたコンセンサスができるとよいと思います。
