2012 年から筆者らは、旧来型対面授業（対象：理工系大学）との融合を目指し、履修者が教室外で自律的に学習できるように、e-Learning (Moodle) サイトを構築し、授業のデジタル化を進めている。筆者らはこの教育研究活動を、大学教育における「デジタイゼーション(Digitization)」の一面として捉えている。2020 年の「新型コロナ禍（COVID-19）」以降、大学教育では「非接触化」と「遠隔化」されたニューノーマル時代の授業変革が必要とされた。筆者らはこの変革を大学教育における「デジタライゼーション(Digitalization)」の一面として捉えている。これらのさらなる高度化が教育における「デジタルトランスフォーメーション（Digital Transformation）」すなわち「教育DX」や「EduTech」である。2019 年に筆者らは日本ムードル協会(Moodle Association of Japan、略称「MAJ」と記す。) の補助金助成制度プログラムに「S-P 表プラグイン開発と実践」という研究テーマで応募し、採択された。その結果、大学教育におけるデジタライゼーションに関する研究活動を開始する運びになった。続けて、「MoodleMoot Japan 2020」大会で「『S-P 曲線』を生成するプラグイン」というテーマで初期の研究成果を発表した。その後の継続的な研究開発により、最近では「注意係数（学習者）× 評点」の散布図を生成できるようになった。本稿の前半部分では、この改良された「S-P 表分析」プラグインについて紹介する。筆者らが運用している数学教育向けe-Learning システムにおいて、「STACK」と「Maxima」が主要な機能である。本稿の後半部分では、STACK のパフォーマンスに焦点を当ててた研究活動について報告する。筆者らは、高等教育における数学教育の質の向上を目指し、EdTech に関するこれらの研究活動に継続して取り組んでいる。

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帯広畜産⼤学基盤教育の必修科⽬である⽣物学概論を、Moodle を⽤いて運営している。受講⽣は 1 年⽣約 250 ⼈と過年度履修⽣を合計して 260 ⼈前後である。本科⽬の成績は、講義前の 1 週間で実施される予習課題、講義後の 1週間で実施される復習課題に、中間試験および期末試験を加えて合計 100 点満点として評価する。合格点とする 60点以上を得点した学⽣について、2020 年度以降、平均点が⾼くばらつきの⼩さい傾向が続いた。そこで 2023 年度は、これまで何回も受験可能としていた予習・復習課題を 1 回のみ受験可能となるよう設定変更し、中間試験を廃⽌し期末試験のみ実施した。この成否について、平均点と点数の分布、および⼩テストの受験結果や Moodle の標準ログを利⽤して⼀括取得した各種テストの解答時間等の経年変化から検討した。その結果、点数の分散が増加し平均点が減少したことにより、識別率が増加した。評価の信頼性は⼗分であり、妥当性も複数の指標から概ね担保された。解答時間と成績の間に直接的な相関は認められなかった。課題として、本実践の持続可能性や学習効果の向上のためには、問題バンクの拡充が必要であることが⽰唆された。

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Moodle に埋め込まれた動的幾何ソフトウェアのコンテンツに対し、JavaScript により学習者の学習状況ログを取得する手法について報告する。動的幾何ソフトとしては、GeoGebraとCinderellaを例として使用した。学習状況ログとしては、マウス（タッチ）によるコンテンツ操作の時刻や座標、変数値等を取得した。取得したデータはコンテンツ操作の終了時に、Moodle コース内にあらかじめ用意したデータベースモジュール内へと自動的に保存される実装とした。本実装には斉藤 (2023) を援用した。結果として、本研究の手法を用いることで、管理者権限やプラグイン等を要することなく、動的幾何コンテンツに対するラーニングアナリティクスが可能であることが明らかとなった。これによりコンテンツ改善のための情報が得られるだけでなく、成績等の他の学習データからは得られない学習評価への活用が期待される。

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Moodle と Jupyter 環境とを、フロントエンドの JavaScript のみを用いて簡易連携させる手法について報告する。Jupyter 環境が Moodle とは別のサイト等にある場合、サーバ管理者によって CORS（クロスオリジン間リソース共有）が適切に許可されない限り、フロントエンドのみによる連携は制限される。しかし、本手法ではWeb Messaging APIを使用することにより、学習者側でJavaScriptの初期コードを実行する等の操作が一部必要とはなるが、管理者権限や特別なプラグイン、サーバ設定等を必要とせずに、クロスオリジン間であってもJupyter 環境側のログ取得等の連携が可能となる。報告では、実際の大学でのデータサイエンス教育実践として、国立情報学研究所が運営するJDCat分析ツールをBinderで無償起動したJupyter環境として利用し、学生の学習ログを試行的に取得・分析した結果についても紹介する。これにより、MoodleとJupyter環境の連携に関する課題や可能性を議論したい。

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高等教育において、学習者の省察は重要な要素の 1 つである。この省察を支援するためのツールとして、ミニッツペーパーや大福帳などが存在する。本研究では、Moodle を省察支援ツールとして利用するにあたり、どのような活動モジュールが利用可能かを比較検討した。学習者が省察を記載・提出し、個別のフィードバック等を行わない場合であれば小テストやアンケートが利用可能である。記載内容に対してコメントや評価などを加える場合は、フォーラムやデータベースなどの機能を活用する必要が生じる。従来は紙媒体であったミニッツペーパー等を電子化することで様々な利点も生じるが、その特徴をどのように活用し、どのように教育に役立てていくかによって、活動モジュールの使い分けを入念に検討する必要がある。

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