神戸常盤大学では、2017年度から年次進行で4年間をかけ、全科目のシラバスにルーブリックを明示した。その際、教員がルーブリックを作成する際の参考になるよう、リファレンスルーブリック(R2)を策定し提示した。本研究では全科目のシラバスにルーブリックを明示するために何を行なったかを述べる。また、科目シラバスにおけるルーブリックの最適化を評価するため、「神戸常盤大学・重要他集団（SOGRs）」が、Eduinformaticsに基づき、機械学習によるR2と科目ルーブリックの類似度評価というエビデンスに基づく検証を行った。

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デジタルペンを用いて単純図形描画のストロークデータを取得し、熟練者と非熟練者の運筆の巧拙推定や特徴抽出を行った。先行研究に対して注目するデータや描画図形を単純化した。この結果、いくつかの指標において熟練者・非熟練者間に差が見られ、また熟練者の特徴を確認できた。

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