図1　授業中に教員と児童・生徒の動作や音声を記録しておき、AIなどを使って分析するシステム。データによる客観的な評価ができる

　文部科学省は2024 年3月29日、「教育データ利活用の実現に向けた実効的な方策についての議論のまとめ」を公表した。学習者の活動履歴やテスト結果などの教育データは、ラーニングアナリティクス（学習分析）などの手法により、教員の指導方法や教材の改善、学習者個人に合った学習方法の選択、教育政策の立案などに役立つと考えられている。 【図版】いじめアンケートから迅速な対応へ（久喜市の教育ダッシュボード） 　「教育データの利活用に関する有識者会議」が2021年に「中間まとめ」を公表して以降、データとエビデンス（根拠）に基づく教育政策（EBPM）が意識され、先進的な自治体では「教育ダッシュボード」の実証や導入が始まった。ラーニングアナリティクスも一定の研究成果が出てきている。2024年3月には、この分野で最大級の国際学会「LAK＊」が国内で初めて開催された。 ＊Learning Analytics and Knowledge Conference 　教育データに対する期待が高まる一方で、教育現場での活用はそれほど進んでいない。児童・生徒の学習データを集めること自体が簡単ではなく、データを分析するツールやプラットフォーム、人材の不足も課題だ。そうした中でも比較的早く実用化が期待できそうなのが、教員研修におけるデータ活用だ。授業の様子を記録した映像や音声を分析し、教員の指導に対して学習者がどのように反応したのかを分析する（図1）。教員研修などで自身の授業を振り返る際、記憶や映像だけでなく、データを使って確認できる。

授業の課題がグラフに現れる

図2　教室の前方と後方から撮影した映像に含まれる顔を検出し、その数を時系列で並べたグラフ。出所：玉川大学 ICT教育研究センター「学びの活動の定量的分析の教員フィードバックによる授業デザイン改善の試み」

　玉川大学 ICT教育研究センターは文部科学省の事業において、「学びの活動定量的分析」を教員にフィードバックして授業デザインを改善する実証を、玉川学園中等部・小学部で実施した。授業中の教室を撮影し、顔情報を基に児童・生徒と教員の動きを記録。データから両者の活動を分析する仕組みだ。NECバイトメトリクス研究所が技術を提供した。 　図2左は、新任3年目の教員とベテラン教員の授業を比較したデータだ。時系列のグラフの青い線は、前方のカメラで検出された顔の数。つまり、前を向いている人数を意味する。それが落ち込んでいる箇所は、子供たちが隣の人やグループで話し合いをするなど、前方を注視する状況とは異なる学習活動を示している。 　若手教員の授業では、青の線が一定の範囲で上下している。これに対してベテラン教員の授業は、学習者が前を見ている時間帯とグループ活動などをしている時間帯が明確に分かれている。学習活動の切り替えが迅速で、メリハリのある授業と表現してもよいだろう。実証研究を率いた玉川大学工学部 名誉教授・脳科学研究所 特別研究員の大森隆司氏は、「授業中の活動が多様になる中、学習者の動きを分ける『活動の分節化』が重要になっている」と指摘する。