2020年7月31日金曜日
教員の顔出しは必要か?
2020年7月27日月曜日
視聴ログは語る
2020年7月22日水曜日
オンライン講義に対する学生の意見
動画コンテンツに関するコメント
- ひとつの動画の時間が短く,少しずつ見ることができてよかった
- 動画を小分けにしてあるのがすごくいい
- 動画が細かく分けられていたので,じっくり考えながらビデオを見ることができ,よかった
- 動画講義の質が高かった
- 先生の顔が出ているので集中して聞くことができた
フィードバックに対するコメント
- 毎回,自分の挑戦課題の指導をしてくださったので,自分の理解が足りていないところが分かりよかった
- 毎回丁寧にコメントを返してくださって嬉しかった
- 質問にも答えていただきよかった
- 個別指導でしっかりフィードバックしてくださり大変よかった
- 自由に記述して質問できるシステムも私にはぴったりだった
講義のあり方,コンテンツの内容などに対するコメント
2020年7月20日月曜日
静かに声をあげる学生たち
授業評価アンケートに異変あり
以下オマケ
2020年7月19日日曜日
1年生のフォローをどうする問題
大学生は、いつまで我慢をすればいいのでしょうか。
— maki (@D6Hy1q0FQJuxtPO) July 17, 2020
#大学生の日常も大事だ pic.twitter.com/pxGW49nKdO
男子学生「知らない相手にSNSでどこまで自分を出していいか分からない」。分かる。 pic.twitter.com/9RUG0tuKBg
— これでも大学職員 (@koredemo) July 18, 2020
国際情報学部(iTL)では,学生主催による新入生との交流イベント「iTL(国際情報学部)新入生オンライン交流会」を5月2日から6月20日までに計4回開催している.同学部の「国際交流サークル」が運営主体となり,自発的に始まった活動だが,学部も後援し,これまで延べ60人以上の新入生が参加している.交流会では,まずは簡単なゲームで新入生の緊張を和らげた後,5,6名のグループに分かれて,在学生が各グループをコーディネートしながら新入生同士の交流をはかる時間や,在学生への質問など,新入生がこれからの学生生活を送る上での疑問や不安を解消しつつ,通学後のイメージをつかめるようなプログラムを用意している.交流会に参加した新入生の多くは「次回も参加したい」との声を寄せており,高い満足度がうかがえる結果となっている.
2020年7月17日金曜日
大学に行けない大学生
2020年7月16日木曜日
アクセス数の推移(続報)
2020年7月15日水曜日
学習モチベーションを保つには?
2020年7月13日月曜日
LMSの閲覧確認データと動画視聴状況に齟齬発生?
問題の発覚
真相はまだ不明
2020年7月12日日曜日
YouTube動画・字幕の編集方法
準備
動画画面の右下にある「…」メニューで,「翻訳を追加」を選択.
動画の言語を設定,という画面が出てきたら「日本語」を選びましょう.
「字幕の管理」画面では,公開済み 日本語(自動)をクリックします.
「公開済み字幕の表示:日本語(自動)」という画面が出るはずです.
右上の「編集」ボタンをクリックしましょう.
編集
2020年7月10日金曜日
講義と雑談
2020年7月9日木曜日
オンライン試験実施のためのヒント
前期のオンライン講義もそろそろ終いに差し掛かり,成績評価をどうするべきかという議論が行われている.私はもう真っ先に白旗を上げてしまい情けない限りで,オンラインでの試験に挑戦されようとしている先生方には頭が下がるばかりである.
ところで,オンラインでの試験実施は,これまでの対面による試験実施と異なりいろいろと考慮しなければならないことがある.主に不正受験をどうするかという観点なのが後ろ向きではあるが,公正な成績評価を担保するためには致し方ない.私個人としては,今後,オンラインで試験をしなければならなくなったときに備えて今から準備をしていこうと考えているが,以前,Stanford大のMOOCを受けたときに「よく考えられているなあ」と感心した事項があったので,紹介してみたい.
オンライン試験の課題
ところで,オンライン試験で問題になる不正行為には何があるだろうか.まずはそれを整理してみよう.
- 替え玉受験.カメラで監視しながらという解決策が考えられているが,少人数ならいざしらず,大人数の試験ではなかなかたいへんだろう
- 持ち込み不可の試験での情報源の参照(アナログ版).カメラで監視したとしても,画角の外に参考書など置かれては対応できない.試験環境そのものを監視するという対策が考えられている
- 同,情報源の参照(デジタル版).マルチウィンドウ,マルチ画面で他の情報を参照するケース.これも画面共有で対応することが考えられる.しかし,サブウィンドウなどいくらでも抜け道はありそう
- 受験生同士による相談.他のコミュニケーションツールを用いて解答を相談しながら作成するというパターン.試験環境そのものの監視で対応できるが,やはり,監視はなかなかたいへんに違いない
かように,課題は山積している.
課題への対策
上記で述べた対策以外にも,たとえば 2.〜4. に対しては,短い時間に多数の問題を出すという方法により他の情報源を参照している余裕を与えない,あるいは,受験生同士が相談している時間を与えない,といいう対策も聞いた.
さらには,多数の問題を用意しておき,その問題プールからランダムに選択して個別の問題を出すという方法も有効そうではある.しかし,これに関しては多数の問題を作成して準備しておく手間をどうするかという切実な問題もある.
さあ,どうしたものか.
よくできたMOOCからのヒント
以前,学生が「機械学習のMOOCを受けたいのですが自分ひとりでは完遂する自信がないので皆でやりたい」というので,院生も巻き込んで一緒に体験したことがある.そのとき,よくできてるなあといくつか感心したことがあった.もっとも,かのMOOCはそうとう金をかけて作られているそうで,そのまま真似でき(そうに)ない点はあらかじめお断りしておく.
本人確認の方法
まず,本人確認について.本人確認は重要なポイントで,そのMOOCでは,達成度テストの直前に必ず本人認証を行っていた.その方法は,タイピングのクセを使ったもの.30〜50words程度の文章をタイピングさせて,そのタイピングのタイミングで本人を認証するというものであった.もちろん,最初の登録時にタイピングのクセを登録する手順が用意されている.
なお,コースが進むとタイピングは省略され,パスワード入力だけになった.ある程度まで進んだところで,より簡便な方法にするというのは,参加者に対するコストや信頼関係を考慮すると妥当な方法であろう.途中まで本人が頑張って学習して,そこから先は替え玉が受講するということも考えにくい.合理的な判断といえる.
理解度確認の方法
理解度の確認は,単元の終わりに小テストを行うというやり方で行っていた.4択の問題が5問提示され,そのうち4問(80%)に正解すればパスするというもの.その問題は,ランダムに出題される.とはいえ必ず違う問題が出てくるというものでもなく,問題プールの大きさはそれほど大きくないように感じた.まあ,そのあたりは理論的なバックグラウンドがあるのかもしれない.1問,2問くらいなら同じ問題が出てきてもよいのだろう.かえってそのほうが理解を促進するのかも?
さらにそのMOOCがユニークだったのは,ソースコードの穴埋め問題が提示されていたことだ.プログラムの一部(数行)が空欄になっており,その部分をコーディングして埋めよというタイプの問題である.
プログラミングの穴埋めを終えると,その問題自身をサーバに提出,テストデータを用いて検算が行われ,正解かどうかが判断される.ロジックが正しいかどうかが判断されるので,コーディングの質は問われない(といっても,単純な穴埋めなので,ほぼ同じようなコードになるはずである).Octaveにライブラリが追加され,サーバへ提出して検算するところまで,自動化されていた.この工夫は,ITの科目ならではだなあとずいぶん感心したことを憶えている.
オンライン試験実施に向けて
本稿,結論はとくにないが,ここで紹介した情報が,多少は皆様の参考になれば幸である.