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1 材料工学学習 Web アプリケーションの開発および運用 * 早稲田一嘉 ** 藤原真人 *** 藤本健司 Development and Management of Web Application for Material Engineering Kazuyoshi WASEDA Masato FUJIWARA Kenji FUJIMOTO ABSTRACT In this study, we developed an e-learning system for Material Engineering run on Web browser. The system is able to run on several Web browsers on the low specification mobile digital devices such as portable video game player, because of the program codes are written in simple HyperText Markup Language(HTML) and tiny JavaScript. The contents such as questions and answers included in each lesson of the system is written by students as classwork. One of the aims of this classwork are to increase the contents and to prompt students to interest into the system. The e-learning system distributed widely for students at a Kobe city college of technology, and evaluate the effect of the system to the self-study. Keywords: HyperText Markup Language(HTML), JavaScript, e-learning, self-study 1. はじめに今日, パソコン ( 以下 PC) を用いた学習支援ソフトが多く開発 販売されている. しかしそれらは教養学習や資格試験対策ソフトが多く, 材料工学をはじめとした工学教育のためのソフトはほとんど存在していない (1). また, 近年では PC だけでなく, 携帯ゲーム機や音楽プレイヤーなどのモバイルデジタルデバイスで学習する m-learning (2) の研究 開発が行われている.PC のみで動作する場合は使用場所が限定されるが, モバイルデジタルデバイスによって動作することが可能であれば, 持ち運べるだけでなく, データをメモリに保存することでオフラインでの動作も可能となる. そのため通学中の学生等が空き時間に学習でき, 使用可能な場面が増えると考えられる. ただし, モバイルデジタルデバイスは演算能力が非力であり (3), 動作に支障をきたす場合があることやモバイル向け Web ブラウザは動作を軽くするために多くの機能に対して制限を付けているなどの従来の PC 用 e-learning ではなかった問題点が発生する可能性が高い. ところで, 工業高等専門学校 ( 以下高専 ) 機械工学科に入学する学生はロボットや車の開発などを将来の職業にすることを目標にしている者が多い. 神戸高専機械工学科へ入学した主な志望理由を図 1 に示す. * 機械工学科准教授 ** 専攻科機械システム工学専攻 *** 電子工学科准教授 図 1 神戸高専で学びたいと思った科目 図 1 より, 制御 機械設計に関心を持つ学生の割合が多く, 材料工学に関心のある学生は機械工学の分野の中でも少ないことがわかる. そのため, 必然的に材料工学への学習意欲はあまり高くないといえる. しかし, 高専の機械工学科の学生は流体力学や熱力学などの微積分を用いた計算や複雑な理論を必要としない材料工学などを工学教育の初期段階として学習する. そこで, 学習の最も基礎となる専門用語の暗記 理解についての学習を支援することは, 重要であると考えられる. 本研究では,PC だけでなく演算能力が低いモバイルデジタルデバイスの Web ブラウザ上でも動作する, 材料工学の主に専門用語の意味の理解 暗記等の基礎学習の学習支援を行うことができる e-learning システムを開発することを目的とし, システムを学生に配布して学生の自己学習にどのような影響を与えるかを調査した. 2. 本研究の基礎的背景 -57-

2 2.1 e-learning e-learning とは electronic learning の略であり, 文字通り電子機器を用いて学習することを意味する.e-learning に使用する機器は PC を始めとして携帯電話や携帯ゲーム機, 音楽プレイヤーなど多岐にわたる.e-learning に関わる者は, 使用者 と 運営者 が想定されており, 通常の e-learning では運営者側からの一方通行的な出題 提供が常であり, 使用者は常に受動的である. また, 電子機器を用いて学習することを広義に e-learning というのに対し,e-learning の中でも特にモバイルデジタルデバイスを用いて学習することを m-learning という (2). 2.2 HTML HTML とは Hyper Text Markup Language の略称であり,Web ページを記述するためのマークアップ言語である. 文書の論理構造や表示の仕方などを記述することができる. 2.3 JavaScript JavaScript とは Web ページの記述に使用されるスクリプト言語である.HTML では印刷物のような静的な表現しかできなかった Web ページに対して, 動的表現などを付加することを可能にする簡易のプログラム言語である. 3. 開発内容 3.1 動作確認環境動作確認を行ったハードウェアと搭載されている Web ブラウザを表 1 に示す. 表 1 動作確認環境 ハードウェア Web ブラウザ Internet Explorer 8 PC Safari 5 (Windows XP,Vista,7 Mozilla Firefox 対応 ) Opera Play Station Portable PSP2000(Ver.6.39) PSP インターネットブラウザ Netfront Ver.4.1 ニンテンドー DSi Opera 9.5 ipod Touch(iOS3.1.3) Mobile Safari Ver.3~4 本システムでは, 表 1 で動作確認を行った PC およびモバイルデジタルデバイスの Web ブラウザを動作対象としている. また, 携帯電話は各機種によって対応している JavaScript の機能が異なる, メモリに保存した HTML ファイルを読み込めない場合が多い, 動作確認を行うための機種が膨大であるなどの理由から, 本研究では開発対象から除外した. 3.2 コンセプトの設計 1) 運用について通学中などの空き時間を有効活用して学習できる e-learning システムを開発し, 学生に提供する. 空き時間を有効利用するために,1 回の使用時間が長時間になることを避け, 神戸市営地下鉄の 1 駅間を通過する間にシステムを使用できることを目安に,1 つのモードにつき約 40 問 2 ステップの問題を用意した. 2) 双方向性について通常の e-learning システムでは, 運営者側からの一方的な問題の提示が常である. 本研究では双方向性を待たせることで学生にシステムへ関心を持たせること, 簡易な授業の復習を行うことなどを目的として, システムの使用者である学生が直接問題の作成に携わる仕組みを開発した. 4. システムの運用本システムの運用手順を以下に示す. 1) 材料工学の講義終了時に問題作成用紙を配布し, 学生が学習したばかりの単元から問題を作成させる 2) 問題作成用紙を回収し, 連続スキャナーでデータ化 3) データ化した問題に画像処理を施し, 出題部, 回答部などの画像データを抽出し, 正解のデータや問題レベルのデータの抽出と処理 4) 処理データを各単元のディレクトリに保存 5) Web サーバを通じてシステムデータを配布 6) 学生がデータをダウンロードし,Web ブラウザで使用可能な状態とする本システムは定期試験の約 1 週間前に配布して学生が自由に使用できるようにした. またシステムの紹介用ホームページを作成して学生がシステムを使用しやすいようにした. ただし, システムの使用は学生の任意であり, 教育を平等に行うために一切の強制はしていない. 5. 開発結果 5.1 問題作成用紙問題作成用紙は学生が問題を作成した後に正答を塗りつぶして情報を読み取れるようにしている (4). 学生が作成した問題は提出前に学生同士で間違いがないか確認する. また提出した問題は課題提出点として成績に反映されることで, 不適切な問題が出題されることを抑制している. 図 2(a) に 4 択モード問題作成用紙, 図 2(b) に文字入力モード問題作成用紙を示す. -58-

3 5.2.2 文字入力モード文字入力をして問題に回答するモードで,4 択モードとは違い正解を含む選択肢が表示されないという特徴がある. そのため,4 択モードと比較して, 脳の記憶における 4 つのプロセスである記銘 保持 想起 忘却のうち, 想起の部分を強く必要とするといえるので,4 択モードよりも難しいといえる. また, ニンテンドー DSi では手書き入力機能を用いて回答することができる. 図 4 に文字入力モードプレイ画面を示す. (a)4 択モード用 図 4 文字入力モードプレイ画面 (b) 文字入力モード用図 2 各モード用問題作成用紙 5.2 回答方式回答方式は用途や使用環境に配慮して 2 種類に分かれている. その方式を以下に示す 択モード 4 択の回答群の中から 1 つを選んで回答するモードで, 専門用語の意味の理解 暗記などの基礎学習の学習支援を行うモードである. これは選択肢の中に答えが示されているのでより早く, 多くの問題を解くことができ, 文字入力に不向きなデバイスでのプレイにも向いている. 図 3 に 4 択モードのプレイ画面を示す. 図 3 4 択モードプレイ画面 5.3 学習方式本システムの学習方法は 3 段階のトレーニングモードに分かれている. その詳細を以下に示す. 1) トレーニングモード 1 ある単元に対しての知識が乏しい学生が使用するために開発したモードである. 専門用語とその意味を記銘 保持させることを目的としている. 1 つの単元から決められた順番に問題が出題され, 正解するまで次が出題されない という特徴があり, 全問題の解答を終了すると自動的にトレーニングモード 2 へ移動する. 2) トレーニングモード 2 トレーニングモード 1 で記銘 保持した情報を脳に定着させることを目的として開発したモードである. 1 つの単元からランダムに問題を出題し, モード終了時に答え合わせモードへ移行する. さらに間違えた問題のみを再学習することが可能 という特徴がある.( 回答数が 40 問に達した時点で終了 ) 3) トレーニングモード 3 トレーニングモード 2 によって学習した内容が脳に定着しているか確認することを目的としたモードである. 試験勉強の支援を可能にするために, 試験範囲である 6~7 単元からランダムに問題を出題し, モード終了時に間違えた問題を表示する. さらに間違えた問題のみを再学習することが可能 という特徴を備えている.( 回答数が

4 問に達した時点で終了 ) 4 択モードにおけるトレーニングモードでは出題部を大きく表示して 4 択の選択肢の表示が小さい Training 1st( 図 2(a) 上部の問題 ) から始まり, これを全問正解することで出題部の表示が小さく 4 択の選択肢の表示を大きくして図などを選択肢に描くことを可能とした Training 2nd( 図 2(a) 下部の問題 ) に移行する. トレーニングモード 2,3 終了時には答え合わせ画面へと移行する. これはトレーニングモードで間違えた問題のみを表示し, 自分が選んだ選択肢を青色で囲み, 正答を赤色で囲むことで正しい回答を使用者に教えることを可能とした機能である. また, 間違えた問題のみを抽出して再び回答する 再学習モード も使用できるようにした. 5.4 学習時間の計測本システムの使用によって, 従来の問題用紙と回答欄による自己採点による学習 ( 以下紙を用いた学習 ) と比較してどれだけ学習時間が短縮したかを検証した. まず e-learning で 4 択モードのすべての単元で各トレーニングモードを使用し, 全問正解できるようになるまでの学習時間を計測し平均値を取得した. その後に同じ問題数を各トレーニングモードに対応した学習方法で全問正解できるようになるまで紙を用いて学習し, 自己採点を行って学習時間を計測して平均値を取得し比較した. 計測結果を図 5,6,7 に示す. 図 5,6 より, 基礎問題の反復学習においては, 本システムを使用した方が短時間で学習することが可能であることがわかる. さらに,20~30 分程度で試験範囲の学習を行えることがわかった. 図 7 は紙を用いた場合の学習時間を 100% とした場合と,e-learning で全単元を学習したときの平均学習時間の比較である. 短縮される学習時間はモードにもよるが最小でも 65%, 最大で 75% 以上, 平均して 70% であり, 時間にして約 13 分であることがわかった. 図 7 紙を用いた学習に対する e-learning 使用時の学習時間の比較 学習時間を短縮した理由として, 自動で答え合わせをすること, 間違えた問題の正答を表示することなど, 従来の学習方法であれば教科書 参考書等を参考に正答を自ら検索する必要がある作業を瞬時に終了させることや, 表示された回答群から回答を選択するだけのシンプルな操作で学習できることなどが考えられる. 6. 実証実験結果本システムを平成 22 年度の神戸高専機械工学科 2 年次の学生を被験者とし, 後期中間試験前に配布して基礎学習の支援を行えるようにした. そして後期中間試験を対象にアンケート調査を行った. その結果を以下に示す. 6.1 被験者の基礎情報対象人数 77 人に対してシステムの使用者は 38 人, システム非使用者は 39 人とほぼ半分の使用割合となった. システム使用者と非使用者の材料工学の前期成績を図 8 に示す. 図 5 各モードの総使用時間の比較 (a) システム使用者 (b) 非システム使用者図 8 材料工学の前期成績 図 6 1 問ごとに要する解答時間の比較 図 8 より, システム使用者と非使用者の間に前期成績の違いはほとんどなく, 被験者の前期での -60-

5 論文 早稲田 藤原 藤本 材料工学学習Webアプリケーションの開発および運用 材料工学への取り組みや理解度に大きな差はな いことを確認した 図 9 にシステム使用者と非使用者の試験対策学 習時間の比較を示す (a) システム使用者 (b) 非 シ ス テ ム 使 用 者 図 9 システム使用者と非使用者の 試験対策学習の時間の違い 図 9 か ら シ ス テ ム の 使 用 者 と 非 使 用 者 の 間 で 試験対策学習の平均の時間に大きな差は見られ ないことを確認した 6.2 試 験 結 果 図 10 に 材 料 工 学 の 後 期 中 間 試 験 に お け る 4 択 問 題 出 題 割 合 は 試 験 点 数 中 の 約 30% お よ び 総 試 験 点 数 4 択 問 題 を 含 む 100 点 満 点 の 平 均 点 および得点分布を示す 図 10(a) よ り 4 択 問 題 の 得 点 分 布 は シ ス テ ム 使用者はシステム非使用者と比べて高得点域側 に シ フ ト し て お り ま た シ ス テ ム 非 使 用 者 は シ ス テ ム 使 用 者 よ り も 偏 り な く 若 干 低 い 点 数 側 に 分 布 し て い る 傾 向 に あ る こ と が わ か る シ ス テ ム 使 用 者 の 4 択 問 題 平 均 点 は 90%で あ っ た の に 対 し シ ス テ ム 非 使 用 者 は 85.5%で あ っ た 図 10(b)よ り 総試験点数の得点分布はシステム使用者は高得 点 域 を ピ ー ク を も ち か つ 集 中 し て お り シ ス テ ム 非 使 用 者 は 広 く 分 布 し て い る こ と が わ か る シ ス テ ム 使 用 者 の 総 試 験 点 数 平 均 点 は 77.9%で あ っ た の に 対 し シ ス テ ム 非 使 用 者 は 69.1%で あ っ た こ れ ら の 結 果 か ら シ ス テ ム 使 用 者 は シ ス テ ム 非 使 用 者 よ り も 4 択 問 題 で 4.5% 総 試 験 点 数 で 8.8% 正解率が高いことがわかった ここで 4 択問題 の学習を支援するシステムを提供したにもかか わ ら ず 4 択 問 題 の 点 数 差 は 4.5% 出 題 割 合 が 約 30%の た め 1.6 点 と 試 験 成 績 に 大 き な 差 は 得 ら れ な か っ た し か し 総 試 験 点 数 は 8.8% 約 9 点 の 差 が 出 た こ の こ と か ら 本 シ ス テ ム を 使 用することで単純に 4 択問題の正答数のみで成績 が向上したのではないということがわかった 6.3 学 習 内 容 の 違 い 前 節 よ り 単 純 に 4 択 問 題 の 正 答 数 で 大 き な 差 が 出 ず 総 試 験 点 数 で 大 き な 差 が 出 た 結 果 か ら 被 験者の学習時間について分析した 試験対策学習の時間ごとに分けて試験点数を 比 較 し た も の を 図 11 に 示 す (a) 4 択 問 題 の 試 験 点 数 の 比 較 (a) 4 択 問 題 の 試 験 点 数 (b) 材 料 工 学 の 総 試 験 点 数 図 11 材 料 工 学 の 試 験 結 果 と 学 習 時 間 の 比 較 (b) 総 試 験 点 数 比 較 図 10 材 料 工 学 の 後 期 中 間 試 験 結 果 61

6 図 11 より,4 択問題, 総試験点数のどちらにおいても学習時間が長いほど点数が高くなっている. また, 総試験点数においては, システムを使用した学生の方が同じ学習時間であっても平均して約 10% 高い点数であることがわかる. ただし, 学習時間が 6 時間を超える学生においては, 総試験点数に大きな差は見られなかった. このことから,6 時間を超える学習を行う場合は, システムの使用に関わらず, 試験範囲を十分に学習でき, 総試験点数に違いが表れなかったことが考えられる. しかし学習時間が 6 時間未満の場合はシステムを使用した学生の方が試験点数をより向上させるような学習を行えたと考えられる. 図 12 に総学習時間に対するシステムの使用時間を, 図 13 に総学習時間における基礎学習 ( 専門用語の暗記, 意味の理解など ) とシステム使用時間の割合を示す. 図 13 は総学習時間を 100% とした場合における試験勉強の内容を 基礎学習 応用学習 ( 専門用語を知っていることを前提とした, 図を解釈する問題や, 基礎知識を複合して解答する問題など ) の 2 種類に分けた場合の, 基礎学習の割合を示したものである. 総学習時間を 100% としているので, グラフ上部の空白部分はすべて応用学習の割合を表すこととなる. システム使用時間 ( 時間 ) 学習時間 ( 時間 ) 図 12 総学習時間に対するシステムの使用時間 図 13 総学習時間における基礎学習とシステム使用時間の割合 図 12 より, 学習時間に対してシステムの使用時間に大きな差はなく, 平均して 1.5~2 時間程度であることがわかる. 試験範囲である 6~7 単元を 1 度学習するのに要する時間は修学の程度やシステムへの慣れにもよるが 20~30 分程度である ので,3~5 回繰り返し学習したと推測される. 図 13 より, 総学習時間が長いほど基礎学習時間の比率が少なくなること, すべての学習時間において, システム使用者の方が基礎学習時間の割合が約 10% 少ないということがわかる. 基礎学習の割合が 10% 短縮されたので, 応用学習の割合が 10% 増加したといえる. さらに総学習時間が長くなるほど, システムを使用し, 加えて従来の方法で基礎学習を行っている傾向にあることがわかる. 前述したように,1 度の学習で 70% 程度学習時間が短縮できることがわかっているが, 繰り返し学習したことおよび総学習時間が長くなるほどシステム使用時間の割合が減少することなどから, 基礎学習時間は約 10% の削減にとどまったと考えられる. さらに, システムを用いて繰り返し基礎学習を行なったことに加えて, 基礎学習を従来の方法で学習したことにより, システム非使用者と比べて短時間で基礎知識が学生に定着したと考えられ, 約 10% 応用学習の学習時間の割合を増加させ, その結果システム使用者の総試験点数が高かったと考えられる. 7. おわりに本研究により, 以下の結果が得られた. 1) 材料工学の専門用語の暗記 理解などの基礎部分の学習を支援する e-learning システムを開発し, 学生に配布した. 2) 本システムの使用により,1 度の専門用語の暗記 理解といった基礎学習時間を約 70% 削減することが可能であることがわかった. 3) 本システムを使用した学生は試験対策の学習における基礎学習時間を約 10% 短縮した上で,4 択問題で 4.5%, 総試験点数で 8.8% 正解率を向上させたことがわかった. 参考文献 (1) 早稲田一嘉, 藤本健司 : 携帯型デジタルデバイスを組み込んだ双方向 e-learning システムの構築, 日本工学教育協会平成 20 年度工学 工業教育研究講演論文集,pp ,2008 (2)Tsvetozar Georgiev et al. : M-Learning a New Stage of E-Learning, International Conference on Computer Systems and Technologies CompSusTech s2004, Vol.IV, No. 28, pp.1-5, 2004 (3) 任天堂ホームページ : ニンテンドー DS: スペック, (4) 川辺優大 : 携帯デジタルデバイスを組み込んだ双方向 e-learning システムの構築, 平成 20 年度神戸市立工業高等専門学校機械工学科卒業論文,