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コンピテンシーベースドラーニングの学習経済への導入

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コンピテンシーベースドラーニングの学習経済への導入

  1. 1. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 1 2019年9月20日 堀真寿美 小野成志 宮下健輔 坂下秀 喜多敏博 コンピテンシーベースドラーニングの学 習経済への導入 IOT47 in 広島
  2. 2. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 2 Index 1. 教育にたりないもの 2. Competency Based Learning (CBL)エンジン の提案 3. 実現可能性の検討
  3. 3. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 3 教室での授業と同じ概念 教育に足りないもの Plan  カリキュラム  シラバス 学習目標の設定 Check  出席・試験  修了証書・卒業証書 学習成果の評価 Do  時間と場所の制約  SNSの利用  スマートフォン  ・・・ 学習 Action  仕事  研究  社会生活 知識・スキルの活用 学習の概念を変える 社会ニーズと乖離 オンライン教育
  4. 4. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 4 コンピテンシーベースドラーニング(CBL) Plan コンピテンシーモデル 学習目標の設定 Check  コンピテンシーが修得できたか  出席や学習時間は評価しない 学習成果の評価 Do 自由 学習 Action  仕事  研究  社会生活 知識・スキルの活用 学習目標と学習成果の概念を変える
  5. 5. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 5 コンピテンシーモデルの開発と課題  労力・知識が必要  変化への対応 課題  行動結果面接  タスク/機能分析  タスク - スキル - 知識 を紐付け  クロス検証  同時的構築検証 検証 コンピテンシー モデル(仮説) 分析 データ収集 卓越人材と平均的人材 コンピテンシーモデル:タスク-スキル-知識
  6. 6. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 6 CBLエンジンの開発 コンピテンシーベースド ラーニング 日常生活で生まれるデータ データ 行動データ ビッグデータ ログ 学習ログ 閲覧ログ ブログ SNS 気づき・考え ジェネリック コンピテンシー CBLエンジン (RPA?) 学習者  個別のコンピテンシーモデルの推定  習得すべき知識を推薦  ジェネリックコンピテンシーの更新 汎用的なコンピテンシー (コンピテンシーディクショナリ)
  7. 7. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 7 検証 コンピテンシーモデルのグラフ構造の把握 諸指標の意味すること コンピテンシー特有のグラフ構造 ジェネリックコンピテンシーのサンプル IPA,iコンピテンシディクショナリ(iCD) そもそもコンピテンシーモデルは どのような特徴を持っているのか?
  8. 8. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 8 iCDの二部グラフ タスク(n=639) スキル(n=491) • 2部グラフで表現 • 一部のノードにエッジが集中
  9. 9. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 9 Copyright © 2017 CCC-TIES All rights reserved. グラフの構造 次数分布 タスク スキル 次数分布(両対数) タスク スキル スケールフリーのネットワーク構造 R2=0.75,5.40-1.20log(x) R2=0.78,5.13-1.27log(x) 多くのタスクはそれほど スキルを必要としない 一部のスキルが多くの タスクを支えている 冪乗分布 タスク 頻度 log(p) =5.40-1.20log(d) =5.4-logd1.2 log(p)+logd1.2=5.4 log(p*d1.2)=5.4 ⇒ p*d1.2=e5.4
  10. 10. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 10 スケールフリーの ネットワーク構造の特徴  Barabási(1999)が提案  複雑ネットワークモデルの一つ  べき乗分布に従う  平均,分散などの尺度(スケール)がない  ハブの存在  一部のノードにエッジが集中  GAFA,航空機の経路,ハリウッドの俳優の共同出演  成長するネットワーク  新しいノードはハブに高い確率で接続する  ネットワーク構造が変化しない
  11. 11. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 11 新しいノードはハブに高い確率で接 続する 2014年版 タスク(n=639) スキル(n=491) タスク(n=495) スキル(n=424) 2018年版 追加
  12. 12. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 12 ネットワーク構造が変化しない タスク スキル 2014年度からの次数 中心性の順位がどの 程度変化したか 2014年度版の次数中心性と比較した ケンドール順位相関の変化
  13. 13. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 13 Copyright © 2017 CCC-TIES All rights reserved. 次数中心性のトップ5 2014 2016 2018 1 ソフトウェア工学 ソフトウェア品質 ソフトウェア品質 2 ソフトウェアエンジニアリングツー ル・開発技術 ソフトウェア工学 ソフトウェア工学 3 システム開発のアプローチ ソフトウェアエンジニアリングツー ル・開発技術 ソフトウェアエンジニアリングツー ル・開発技術 4 ソフトウェア開発のフォールトトレラ ンス システム開発のアプローチ システム開発のアプローチ 5 リアルタイムシステム設計 ソフトウェア開発のフォールトトレラ ンス ソフトウェア開発のフォールトトレラ ンス スキル 2014 2016 2018 1 入出力詳細設計 セキュリティテスト計画の作成 セキュリティテスト計画の作成 2 ソフトウェアコンポーネント設計 (機能分割・構造化) セキュリティテスト結果の対策実 施 セキュリティテスト結果の対策実 施 3 入出力詳細設計 入出力詳細設計 入出力詳細設計 4 データサービスの活用 ソフトウェアコンポーネント設計 (機能分割・構造化) 情報セキュリティの評価と検証 5 情報セキュリティの評価と検証 入出力詳細設計 ソフトウェアコンポーネント設計 (機能分割・構造化) タスク 新規項目
  14. 14. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 14 モノグラフ化してみる タスク(n=639) スキル(n=491) 分解
  15. 15. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 15 Copyright © 2017 CCC-TIES All rights reserved. モノグラフ化してみる T1 T2 T3 T4 T5 ・・・ T639 S1 1 0 1 1 1 ・・・ 1 S2 1 0 1 0 0 ・・・ 0 S3 1 0 1 1 0 ・・・ 0 : : : : : : : 1 S491 0 0 1 1 0 1 1 タスク(n=639) スキル(n=491) A*At ⇒スキルのモノグラフ タスクが共通のスキル同士が接続 At * A ⇒タスクのモノグラフ スキルを同じくするタスク同士が接続 A:タスク-スキルグラフの隣接行列(491✖️639)
  16. 16. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 16 Copyright © 2017 CCC-TIES All rights reserved. ランダムネットワーク(ポアソン分布) 次数分布 タスク スキル χ2 p-value < 2.2e-16 χ2 p-value < 2.2e-16 ポアソン分布に従っていないとはいえない
  17. 17. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 17 Copyright © 2017 CCC-TIES All rights reserved. ネットワーク構造のシミュレーションとの比較 タスク シミュレーションモデル ランダムグラフ スモールワールド スケールフリー ノード 639 639 639 639 エッジ 18,408 18,305 18,531 18096 平均次数 57.61 57.29 58 56.64 平均最短距離 2.61 1.91 2.56 1.96 クラスタリング係数 0.73 0.09 0.69 0.18 スキル シミュレーションモデル ランダムグラフ スモールワールド スケールフリー ノード 491 491 491 491 エッジ 7103 7283 7365 1467 平均次数 28.93 29.67 30 5.98 平均最短距離 2.48 2.10 3.05 2.38 クラスタリング係数 0.65 0.06 0.69 0.03 スモールワールド性を持つ
  18. 18. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 18 Copyright © 2017 CCC-TIES All rights reserved. 次数中心性と近接中心性の変化 初版との近接中心性の ケンドール相関 初版との次数中心性の ケンドール順位相関 タスク スキル タスク スキル
  19. 19. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 19 Copyright © 2017 CCC-TIES All rights reserved. 近接中心性のトップ5 2014 2016 2018 1 全体開発スケジュールの作成 セキュリティテスト結果の 対策実施 情報セキュリティの運用 2 システムテストの実施と評価 システムテストの実施と評価 セキュリティテスト結果の 対策実施 3 システムテスト計画の作成 構成管理の実施 ITサービス戦略管理 4 システム方式の設計 リリースの計画、準備と実施 ITサービス継続管理 5 システム方式設計の文書化と レビュー サービスポートフォリオ管理 情報セキュリティの評価と検証 タスク 新規項目 ものづくりから,サービス・運用へ? 2014 2016 2018 1 サービス移行手法 サービス移行手法 標準化関連(セーフティ) 2 運用に関するシステム評価 負荷分散と可用性の設計 標準化関連(セキュリティ) 3 システム活用促進・評価 クラウドシステムの監視技術 非機能要件の基礎 4 IT基盤構築プロセス システム方式設計 アプリケーションシステムの受け入れ 5 業務プロセス セキュリティシステムの要件定義 クラウドコンピューティング利用 スキル
  20. 20. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 20 検証結果のまとめ  ジェネリックコンピテンシーは複雑ネットワークの構造 タスク-スキル グラフはスケールフリー スキル,タスクのモノグラフはスモールワールド グラフの中心性はコンピテンシーの重要度を示す  CBLのためのRPA(Robotics Process Automation)構築 の可能性が見えてきた
  21. 21. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 21 CBLエンジンの実装  グラフ解析でRPA物事の関係,性質を数量化 高度な解析手法で情報の検出,推定,予測が可能  グラフがもたらすセレンディピティ 思いがけない発見 探しているものとは別の重要なもの との出会い イノベーションのためのCBL
  22. 22. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 22 実証実験完了 Mastodon e-Book 学習経済モデルへの実装 – 学びの取引 - 財・サービス市場 知識 ノウハウ スキル 生産要素市場 日常生活で生まれるデータ データ 行動データ ビッグデータ ログ 学習ログ 閲覧ログ ブログ SNS 気づき・考え 学習者 加工者 ブロックチェーン 知財管理 知財管理
  23. 23. Copyright © 2019 CCC-TIES All rights reserved. 23 おしまい

Editor's Notes

  • 今の教育の課題について説明
    その課題を解決するためにCBLエンジンの提案
    実現可能性
  • 教育にはPDCAサイクルが必要なはずです
    しかし,現在の教育では,実社会が求めるニーズが学習目標に,そして評価につながっていないと言う課題があります
    オンライン教育でさえも
  • それを解決する可能性のあるものにコンピテンシーベースドラーニングがあります.
    コンピテンシーベースドラーニングは
    社会ニーズにおうじたコンピテンシーモデルを開発し

    それに基づいた学習目標をたて,そのスキルが身についたかだけ
    コンピテンシー
  • しかしCBLには大きな課題があります
  • このような課題をかいけつするためエンジンの開発をおこなっています,


    RPA
    (ロボティックプロセスオートメーション)

    業界団体が,あらゆる一般的なコンピテンシーを一覧表にまとめ,既製品として,公表しているがもの
    すなわち,一般化されたコンピテンシーモデルである

    各組織のコンピテンシーモデルのベース
  • グラフをつかってコンピテンシーの構造を把握出来ることがわかりました

  • 本当にほしいのは

    今後の課題とし,タスクースキルに着目して
     次数の分布
  • ノードにに接合するエッジの数

    ピークがなく平均・分散などの尺度(スケール)がない
  • 成長するネットーワクという点にかんしては
  • 2014年度にくらべ次数中心性の順位がどの程度変更したかケンドールの順位相関で比較した
    次数中心性の順位を次第にかわっているものの,5年後の18年にはスキルで7割,タスクで6割の順位がかわっておらず,順位は大きく変わっていないといえます
  • これは,2014年,2016年,2018年のタスク項目,スキル項目のトップ5です
    タスクの項目では
  • 視点をかえて,いままで見てきたタスクースキルの二部グラフをタスクのみ,スキルのみのものグラフにして構造を調べてたいと思います.
    ◎近接中心性
    グラフの最短経路長の「合計」に着目。あるノードから他のノードへの最短経路長の合計の逆数を取ったものを
  • 視点をかえて,いままで見てきたタスクースキルの二部グラフをタスクのみ,スキルのみのものグラフにして構造を調べてたいと思います.
    ◎近接中心性
    グラフの最短経路長の「合計」に着目。あるノードから他のノードへの最短経路長の合計の逆数を取ったものを
  • 先と同じく次数分布を見てみると,特定のノードに接続が集中するスケールフリーネットワークのような冪乗分布ではない

    明らかに冪乗分布ではなく
  • 同程度のノード,エッジをもつランダム,スモールワールドと比較

    平均距離が小さく
  • 2014年度にくらべ次数中心性の順位がどの程度変更したかケンドールの順位相関で比較した
    こちらは,
    写像
  • 両面の性格をもっていることがわかった
  • すべてのノードへの最短距離の合計
  • Hyperここで,その仕組みのうち,家計を学習者,企業を加工者に置き換えて


    を説明するために,アリス,ボブ,キャロル,デイヴという四人の学習者を登場させる

    ①ベテランの農家であるアリスは,野菜栽培に関するブログを生産要素市場で販売する.
    ②農業指導員であるボブは,アリスのブログを含めた複数のブログを購入し,そこからベテランの農家に共通する手技を見つけ野菜栽培のコツとして電子書籍を作成し,財・サービス市場で販売する.
    ③初心者の農家であるキャロルはボブの電子書籍を購入し野菜を栽培する.そして,そこでの疑問点をブログとして生産要素市場で販売す
    ④ボブはキャロルのブログを購入し,電子書籍を改訂し,再び財・サービス市場で販売する.

    この仕組みで,アリスのブログには農作業で得た、本人にも気づかない知識が隠された。したがってブログは学習成果。

    また、ボブの作業は比較的生の情報を知識に変換する作業であり、ボブは子の作業から新たな知識を獲得しており学習成果と言える。この知識の変換作業にはこういうものがある。
    ,ボブ,キャロルの情報は,市場に提供されると,生の情報は規格化され,加工された情報は電子書籍などのフォーマットに変換され商品化される.
    さらに商品のメタデータがブロックチェーンに記録され,本人のものとして知財管理される.商品化された情報は市場を通して価値が評価され,価値が価格に反映し,商品のl者は報酬を獲得する.

    また,二つの市場で形成される経済循環により,商品の質が次第に昇華していくと同時に,循環過程で発生する経済的な淘汰により,低品質な情報や虚偽の情報を含んだ商品が排除され質が保たれる.

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