イベント企画
教育DXの取り組み
9/15 13:10-15:40
第1イベント会場
【セッション概要】 　様々な大学で教育DXへの取り組みがなされています．本セッションでは，LA（データ駆動型教育）からのDXへのアプローチを主題に，教育データの収集・管理に関して注意すべきポイント，収集した教育データの分析・活用，LAに基づく DXについて，実際の取り組みを紹介していただき，今後の展望について，パネルディスカッションで議論いたします．
13:10-13:35 司会/講演(1)/パネリスト ラーニングアナリティクスの最新の研究動向と今後の展開
緒方　広明（京都大学 学術情報メディアセンター 教授）
【概要】 本講演では、学習解析(ラーニングアナリティクス), 教育データサイエンス、エビデンスに基づく教育のための情報基盤の研究の最新の動向を解説し、今後の展開について述べる。
【略歴】 研究としては、人々の学びを支援する情報技術を中心に、学習解析(ラーニングアナリティクス), 教育データサイエンス、エビデンスに基づく教育のための情報基盤の研究などに従事。これまで500本以上の査読付き学術論文及び国際会議論文を発表。国内外で数多くの基調講演や論文賞を受賞。APSCE、SoLARなどの国際学会役員を歴任。
13:35-13:55 講演(2)/パネリスト 教育データ取り扱いのポイントと学習分析との関わり
重田　勝介（北海道大学情報基盤センター 准教授）
【概要】 本講演のテーマは、データ駆動型教育の基盤となる教育データの取り扱いのあり方と学習分析（ラーニング・アナリティクス）との関わりである。デジタル学習環境において教育者が取得する教育データは、教育手法の改善や個別最適化された学習にとって不可欠なものである。一方で、教育データは学習者の特性や成長をつぶさに記録することから、学習過程において予期しない学習者の選別や差別が起こりうる。また教育データの利活用は、目的に関連し必要な範囲でデータ収集に先立って目的を明確にすることを定めたOECDガイドラインにより制限される。さらに教育データの取得目的を明確にしないことで、学習者の受け止めが変化し、本来の目的である教育の高度化が達成されないことも想定される。これらを踏まえ、本講演では教育DXの実現に向けて求められる望ましい教育データの利活用のあり方について提言する。
【略歴】 北海道大学情報基盤センター准教授ならびに大学院教育推進機構オープンエデュケーションセンターオープン教育開発部門長。オンライン学習と教育のオープン化に関する実践研究、高等教育機関におけるICT利活用に関する調査研究に取り組む。Open Education Globalボードメンバー。
13:55-14:15 講演(3)/パネリスト 教育・学習データ利活用ポリシーひな型の策定の取り組み
上田　浩（法政大学 情報メディア教育研究センター 教授）
【概要】 近年、多くの高等教育機関には、教育・研究・経営を支援する、さまざまな情報システムが導入され、各システムにはログデータが蓄積されるに至っています。こうしたログデータは、「ビッグデータ」というスケールに到達しつつあると推測されますが、統計もなく、一部のデータが限定された目的に使用されるにとどまっています。ラーニングアナリティクスに代表されるように、こうしたデータは異次元の大学改革や教育改善をもたらすものと期待が高まる一方で、その多くがパーソナルデータであるということから、各機関ではその利用に慎重にならざるをえず、改正個人情報保護法でうたわれた適切な利活用と流通には二の足を踏んでいる状況です。本講演は、教育・学習データの利活用ポリシーの海外を含めた動向を紹介し、我が国におけるひな型の策定の取り組みを紹介します。
【略歴】 1999 年豊橋技術科学大学工学部知識情報工学課程卒. 2001 年同大大学院修士課程了. 2004 年同博士後期課程了. 博士 (工学). 同年, 東北大学電気通信研究所博士研究員. 2006 年 群馬大学総合情報メディアセンター助教授. 2011 年 京都大学学術情報メディアセンター准教授を経て 2019 年より現職. 教育支援システム, 情報倫理教育, ネットワークトラフィックなどの確率過程モデル, 自然・社会現象の数理モデルに関する研究に従事. 情報処理学会, 電子情報通信学会, IEEE各会員．
14:15-14:35 講演(4)/パネリスト 大学教育における教育データの分析・活用事例紹介
島田　敬士（九州大学大学院システム情報科学研究院 教授）
【概要】 大学教育において，学習管理システムやデジタル教材配信システムから収集される教育データの分析を通して，教育・学習支援を行っている事例を紹介する．コロナ禍におけるオンライン授業や，従来からの対面式授業において教育データを活用している事例を幅広く紹介する．
【略歴】 2007年九州大学大学院システム情報科学府博士後期課程修了．博士（工学）．2007年4月より九州大学大学院システム情報科学研究院助教．2013年10月より同大学基幹教育院准教授．2017年4月より同大学大学院システム情報科学研究院准教授，2019年10月より教授，現在に至る．その間，JSTさきがけ研究者兼任．ラーニングアナリティクス，パターン認識，メディア処理，画像処理に関する研究に従事．2019年IPSJ/IEEE-CS Young Computer Researcher Award，令和2年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞などを受賞．
14:35-14:55 講演(5)/パネリスト LAに基づくDXの推進 (Plus-DX)
中野　裕司（熊本大学 総合情報統括センター 教授）
【概要】 文科省の募集した「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン(Plus-DX)」の中で、2021年度「LA、AIによる学生に寄り添ったフィードバックが可能な総合的オンライン学修環境の高度化」というテーマで取り組んだ内容について報告する。熊本大学では、比較的早期から、LMS等学習支援関連システムを、認証連携(SSO)、データ連携の元で整備してきた。本取り組みでは、それらの基盤を拡張、連携強化することで、より多くのシステムでより詳細な学習履歴を取得し、総合的な学習分析を行い、一人ひとりの学生に寄り添ったフィードバックをPUSH型で行える環境構築に取り組んだ。
【略歴】 1987年九州大学大学院総合理工学研究科情報システム学専攻修了(理学博士)。同年名古屋大学教養部助手、1996年同大情報文化学部助教授を経て2002年より熊本大学総合情報統括センター教授。大学院社会文化科学研究科教授システム学専攻専任、大学情報分析室兼務(学長特別補佐)、教授システム学研究センター・大学院自然科学教育部情報電気工学専攻兼任、放送大学熊本学習センター客員教員。
14:55-15:40 パネル討論/司会 ラーニングアナリティクスの最新の研究動向と今後の展開
緒方　広明（京都大学 学術情報メディアセンター 教授）
【概要】 本講演では、学習解析(ラーニングアナリティクス), 教育データサイエンス、エビデンスに基づく教育のための情報基盤の研究の最新の動向を解説し、今後の展開について述べる。
【略歴】 研究としては、人々の学びを支援する情報技術を中心に、学習解析(ラーニングアナリティクス), 教育データサイエンス、エビデンスに基づく教育のための情報基盤の研究などに従事。これまで500本以上の査読付き学術論文及び国際会議論文を発表。国内外で数多くの基調講演や論文賞を受賞。APSCE、SoLARなどの国際学会役員を歴任。