【研究論文】デジタルアーカイブ技術を活用した非漢字圏の日本語教育における学習履歴データの管理・活用に関する実証研究

（例）IRT（項目反応理論）活用した非漢字圏の日本語教育における学習データの活用研究

第１章　緒　言

１．はじめに

２．研究の目的

近年、日本国内における外国人労働者および留学生の増加に伴い、日本語教育の重要性は一層高まっている。特に非漢字圏出身の日本語学習者にとって、日本語能力試験（JLPT）は進学や就労に直結する重要な評価指標であり、その対策学習は教育現場において広く実施されている。しかしながら、従来の日本語教育における小テストや評価は、紙媒体または単発的なデジタルテストによって行われることが多く、学習履歴データを継続的に蓄積・分析し、教育改善に活用する仕組みは十分に整備されていない。
このような状況は、学習者の理解度や誤答傾向を長期的に把握することを困難にし、結果として指導が経験則に依存する要因となっている。また、教育分野においては ICT の活用が進展しているものの、蓄積された学習データを「教育資源」として保存・再利用する観点、すなわちデジタルアーカイブとしての活用は十分に進んでいるとは言えない。
一方、デジタルアーカイブの分野では、情報を長期的に保存し、再利用可能な形で管理することの重要性が指摘されており、文化資源のみならず教育分野への応用が期待されている。特に、学習履歴データは、学習者の理解過程や誤答の傾向を含む重要な情報資源であり、適切に管理・活用することで教育の質向上に寄与する可能性を有している。以上の社会的背景および課題を踏まえ、本研究では、非漢字圏日本語学習者を対象とした JLPT 対策日本語小テストを用い、学習履歴データをデジタルアーカイブとして体系的に管理・活用する手法について検討することを目的とする。具体的には、学習履歴データの構造化および蓄積方法を明らかにするとともに、その分析を通じて学習者の傾向を可視化し、日本語教育における新たな教育支援の可能性を示すことを目指す。

本研究で取り組む対象は、

①教育コンテンツのアーカイブ化

②学習者の詳細な行動・認知プロセスのデータ化

① デジタルアーカイブの構築・活用（入力側）
　漢字・筆順のマルチメディアアーカイブ: 漢字の成り立ち（甲骨文字〜現代書体）、部首の概念、筆順アニメーション、ストローク（筆圧・速度）の3Dデータ化。
　文化的・文脈的マルチメディアメタデータ: 単語単体ではなく、その語彙が使われる実際の生活場面・伝統文化・地域社会の画像・映像・音声をメタデータ付き（IIIF等の標準規格）で蓄積。

② 学習履歴データ（LMS / LRS）の収集・管理（出力側）
　筆記・ストロークデータ: タブレット上の手書き入力による「書き順の間違い」「ストロークの迷い（滞留時間）」「画の交差位置のズレ」。
　認識・読解データ: 異体字や類似漢字（例：「吉」と「古」、「土」と「士」）に対する誤答パターン、提示されたアーカイブ画像・動画の閲覧時間・拡大操作履歴。
　認知プロセスデータ: 視線トラッキング（アイトラッキング）を用いた「文章を読む際の視線移動」「漢字のどこを注視しているか」のデータ。

３．方法

本研究では、非漢字圏出身の日本語学習者を対象とし、JLPT 対策として実施される日本語小テストを通じて学習履歴データを収集・分析する。
研究対象は、初級から中級レベルの学習者約15〜30名とし、実際の授業または課外学習の場においてデータ収集を行う。
データ収集には、筆者が開発した Web ベースの日本語小テストアプリを用いる。本システムは、4択式の日本語問題を出題し、学習者がスマートフォン等を用いて受験する形式を採用している。
講師はクラス単位でテストを作成し、学習者はマイページを通じてテストにアクセスする。
回答結果は受験と同時にシステムへ送信され、学習履歴データとして自動的に蓄積される。
収集される学習履歴データには、学習者ID、問題ID、正誤情報、選択した選択肢、受験日時などが含まれる。

➝　IRT（項目反応理論）＿ＳP表の活用

項目応答理論は、運による要素や評価の相対性といった性質をもつ古典的テスト理論の限界を解消し、受験者の実力をより正確に測ろうとする理論である。
　Ｓ－Ｐ（エス・ピー）表とは，全国学力・学習状況調査の結果を，学校や学級単位で，縦と横がそれぞれ児童生徒（S：Student）と設問（P：Problem）の正答数の多い順に並べ替えた表の中に，Ｓ曲線（青）とＰ曲線（赤）を書き入れたものであり，これを活用することにより，平均正答率だけでは把握できない，学校や学級全体の課題の傾向や，個々の児童生徒が理解していない可能性が高い設問を見つけ出すことができる。

SP表の活用

項目反応理論 (IRT)

参考

・【e-Learning】人工知能概論【II】～　データサイエンスから見える新たな学びの未来像　～

・【e-Learning】学校DX戦略コーディネータ概論【Ⅲ】　未来を創る教育設計　～カリキュラム開発の新しい視点　～　第１２講　学力の可視化と授業改善（横浜市教育委員会）

・横浜教育データサイエンス・ラボ

これらのデータは、学習者別、問題別、時系列の観点から分析可能な構造で保存される。
本研究では、このように構造化されたデータを「学習履歴デジタルアーカイブ」と位置づける。
分析方法としては、まず記述統計により正答率や平均得点を算出し、全体的な学習傾向を把握する。
次に、問題別の正答率分析により難易度の高い項目を特定する。
また、選択肢別の誤答分析を行うことで、学習者がどのような誤解をしているかを検討する。
さらに、学習者ごとの成績推移を時系列で分析し、学習の進展や変化を把握する。

加えて、必要に応じて講師および学習者への簡易アンケートを実施し、学習履歴データの活用に関する意見を収集する。
これらの分析結果を総合的に検討することで、学習履歴データの管理および活用の有効性について考察を行う。
なお、本研究においては、学習者の個人情報を匿名化し、研究目的以外で使用しないなど、倫理的配慮を十分に行う。

４．主要参考文献

・佐藤（2015）「非漢字圏学習者の日本語習得における課題」『日本語教育』
・山本（2016）「非漢字圏学習者の語彙学習ストラテジー」『日本語教育研究』
・王（2017）「非漢字圏学習者の誤用分析」『日本語教育方法論』
・鈴木（2018）「初級日本語学習者における漢字・語彙習得」『日本語教育学会誌』
・李（2020）「非漢字圏学習者の日本語学習過程分析」『言語教育研究』

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