「教育データの利活用は学びを『楽しい冒険』にする羅針盤」
緒⽅ 広明（調査研究担当理事）
私は、現在、ラーニングアナリティクス（教育データの利活用）の研究に取り組んでいます。この機会に、特に、本会の学生会員の皆様向けに、この研究分野について説明したいと思います。
皆さん、「ラーニングアナリティクス」という言葉を聞いたことがありますか？ これは、教育データを活用して、学びをより良くしていく研究分野のことです。この研究は、皆さんがこれまで受けてきた教育の在り方を、根本から変える可能性を秘めています1）。
これまでの教育は、誰かが作った地図の上をただ進むようなものでした。しかし、これからは違います。ラーニングアナリティクス（LA）は、先人たちの学びの「足跡」（データ）を分析することで、超高精度な羅針盤を作り出します。この羅針盤があれば、(現時点では生成AIなどですが、将来的にはもっと豊かなAIツールを用いて)皆さんは自分だけの道を自由に作り、知識やスキルという名の「宝物」を、まるで冒険のように楽しく見つけられるようになります。これは単なるデータ収集ではありません。これまでブラックボックスだった個人の「学び」のプロセスを可視化し、科学的な根拠（エビデンス）に基づいて学びや教え方を支援する画期的な取り組みです。
なぜラーニングアナリティクスが重要なのか？
学びの「足跡」を集めて分析することには、主に3つの大きな意味があります。
- 「個」に効く教育の処方箋： 「クラス全員、前へならえ！」式の画一的な教育は、いわば万人にそこそこ効く風邪薬のようなものでした。でも、LAは違います。皆さんの学習データから、「どこでつまずいたか」「どんな理解のクセがあるか」をピンポイントで診断し、「あなただけの特効薬」を処方できるようになります。
- 教育の「匠の技」を「エビデンス」へ：これまで教員の指導は、経験や勘に頼る「職人技」でした。LAは、その「匠の技」という暗黙知をデータという客観的なエビデンス（証拠）で裏付け、誰もが共有できるものへと昇華させます。これにより、日本の、そして世界の教育のレベルアップが図れます。
- 教員の負担軽減：授業準備や生徒指導で多忙な教員の皆さんを助けることもLAの重要な役割です。学習データを分析することで、生徒一人ひとりの状況を効率的に把握したり、個別の課題を自動生成したりできるようになり、教員が生徒と深く向き合う時間をもっと確保できます。
研究を加速する3つの技術
ラーニングアナリティクスの実現には、情報学を学ぶ皆さんの力が不可欠です。特に、以下の3つの技術開発が鍵となります。
- データ駆動型教育エコシステムの構築：学習者、教員、保護者、教育委員会、EdTech企業、研究者など、教育にかかわる誰もがデータを安全に共有・活用できるプラットフォームが必要です。これにより、教育全体が有機的につながり、継続的に改善される仕組みが生まれます。また、留学など国境を越えた学びを支援するためには、データの標準化や海外との連携も欠かせません。
- 個別最適化を支援するユーザモデルの構築：学びの足跡から、成績だけでなく、学習者の興味や思考プロセスを捉える技術が重要です。日々生まれる知識や変化する学習者の特徴をリアルタイムに捉え、最適な学びや指導をサポートするユーザモデルを構築する必要があります。これは、知識やスキルだけでなく、非認知能力（たとえば自己主導能力:Self-Directed Learning Skillなど）の育成にもつながります。
- エビデンス駆動型教育の実現：教育のビッグデータを活用することで、「どんな指導法が、どんな生徒に、どんな効果をもたらすか」を定量的に分析できます。その成果を基に、より効果的なカリキュラムや指導法を開発し、教育政策に科学的根拠をもたらします。そのためには、日々の授業や学習ログというリアルワールド教育データから自動的にエビデンスを抽出し、共有・活用する技術が必要です。
おわりに
ラーニングアナリティクスは、「経験」に頼る教育を「エビデンス」へ、「苦行」だった学びを「冒険」へと変える、知的好奇心をくすぐる壮大な挑戦です。皆さんの研究プロセスもデータも記録・分析して効率化すれば、きっと「苦行」から「楽しい冒険」へと変わるはずです。情報処理学会の会員である皆さんの学びや研究の「足跡」が、未来役立つことを願って、私も研究に邁進したいと思います。
参考資料
1）緒方、他：学びを変えるラーニングアナリティクス、日経BP（2023）．
