AIBR プレミアム
拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から「Online Judge（OJ）を分析して学生の傾向を見ろ」と言われたのですが、正直何ができるのかピンと来ません。要するに、どんな価値があるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点をまず三つにまとめると、(1) OJは学生の行動ログの宝庫である、(2) それを使って学生の“学習パターン”を分類できる、(3) さらに説明可能な方法で理由を示せば教員も使いやすくなる、ということです。
OJって、提出したソースコードを自動で評価する仕組みでしたよね。で、それを分析すると何が分かるんですか？現場で使えるかどうか、投資対効果が知りたいのです。
おっしゃる通りOJは、提出回数、合否履歴、実行時間などの“メタ情報”を持っています。これらを二つの目的で使えます。一つは個別の学生フィードバック、もう一つは授業設計の改善です。要点を三つで言うと、即時性（すぐ出せる）、客観性（機械が取るデータ）、運用コストが低い（既存ログ活用）ですよ。
これって要するに、提出の履歴を見れば「どの学生がつまずきやすいか」とか「どの課題が難しかったか」を自動で見分けられるということですか？そうだとすると現場は助かります。
その通りです！ただ一点、黒箱で出されても教員は使いづらい。そこを解決するのがExplainable Artificial Intelligence（XAI）—説明可能な人工知能—です。XAIは結果だけでなく「なぜそう判断したか」を説明する仕組みで、教員や学生が納得して使えるようにするんです。
なるほど。ところで、技術的にはどうやって「学生のプロファイル」を作るのですか？機械学習の話になると途端に分からなくなるのですが。
良い問いですね。ここで出てくるのがMulti-Instance Learning（MIL）—多インスタンス学習—という考え方です。簡単に言えば「学生」を一つの箱（bag）として、その中にある「提出」という複数の事例（instance）から一つのラベルを決める仕組みです。財布の中のレシートを全部見て買い物傾向を判断するようなものですよ。
財布のレシートの例え、分かりやすいです。ただ、うちの現場でやるときに懸念はデータの偏りと説明責任です。特定の学生が過度に分類されてしまうと困るのですが、そこはどうですか？
良い指摘です。ここでも要点は三つです。まずデータの偏りはまず小さく切って検証（クロス検証）することで早期に見つける。次に説明可能性で誤った偏りを人が検出できるようにする。最後に運用時は人の監視を入れて自動化の範囲を限定する。これでリスクを現実的に下げられるんです。
なるほど。これって要するに「自動で傾向を出すが、最終判断は人がする」運用にすれば、誤分類の責任問題を避けつつ学習改善に使えるということですね？
まさにその通りですよ。最後に一つ、導入のロードマップも三段階で整理しましょう。初期は既存ログで小さく検証、次に説明機能を加えて教員と共同で評価、最後に授業設計や個別フォローへの組み込み。これで投資対効果も見えやすくなります。
わかりました。まとめると、OJの提出履歴（メタ情報）をMILでグルーピングして、XAIで理由を示す。その結果を教員が使って授業設計や個別支援に活かすという流れですね。自分の言葉で言うと、まずは既存データで小さく試して、説明できる形で導入を進めるということです。
素晴らしい整理です！その理解で十分に現場導入できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論を端的に述べると、本研究は既存のOnline Judge（OJ）システムから取り出せる提出ログという“安価で豊富なデータ”を用い、学生の学習プロファイルを自動的に特定して教員や学生に実用的なフィードバックを返す点で一線を画する。従来は合否という一つの判定で終わっていた評価を、提出の履歴やパターンから学生の行動特性にまで踏み込んで分類し、授業改善や個別支援に資する形で提示するのである。
背景として、Online Judge（OJ）—オンラインジャッジ—は提出の自動判定機能を持ち、提出回数、合否、実行時間などのメタ情報が蓄積される。これらは通常、成績判定以外に活用されないが、実は個々の学生の学習過程を示す有用なシグナルである。研究はその潜在情報を掘り起こすための方法論を提示する点に意義がある。
本研究は教育データマイニング（EDM）や学習分析（Learning Analytics）と親和性が高い。重要性は実務上も明白で、少ない追加コストで既存データを活用して教育効果を高められる点が評価できる。経営判断の観点では、初期投資が小さく効果測定がしやすい点が導入の追い風となる。
研究の立ち位置は、単なる性能改善ではなく「説明可能性（Explainable Artificial Intelligence, XAI）」を組み合わせ、結果を使える形で提示することにある。つまりブラックボックスで分類するだけではなく、なぜそのプロファイルに属するのかを示すことを目指している点で特徴的である。
以上により、本研究は教育現場における実装可能性と説明責任を両立させる点で、従来研究と比べて現場適用の現実性を高めたと言える。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究ではOnline Judge（OJ）データの活用例としては、プログラミングの自動評価やパフォーマンス予測が中心であった。これらは通常、個々の提出を独立に評価して合否やスコアを出すもので、学生単位の長期的な学習傾向を捉えることは少なかった。本研究は「学生ごとの提出集合」を一まとまりとして扱う点で手法的に異なる。
技術的にはMulti-Instance Learning（MIL）—多インスタンス学習—の枠組みを採用することで、学生を“バッグ（bag）”として、その中の複数インスタンス（提出）から一つのラベルを予測する設計を取っている。これにより、個々の提出の成否だけでなく提出パターン全体からプロファイルを推定できる。
さらに差別化されるのは説明可能性の導入である。Explainable Artificial Intelligence（XAI）—説明可能な人工知能—を用い、なぜある学生があるプロファイルに分類されたのかを示す点が実務上の利便性を高める。教員は単なるラベルではなく説明をもとに支援策を考えられる。
もう一点の差別化は、入力としてソースコードの中身ではなくメタ情報のみを用いる点である。これによりプライバシーや解析コストの面で現場導入のハードルを下げ、既存のOJ環境で比較的容易に適用できる。
以上の点から、MILとXAIを組み合わせて現場で使える形に落とし込んだ点が本研究の主要な差別化ポイントである。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は二つある。第一にMulti-Instance Learning（MIL）を用いた学習設計である。MILでは各学生を一つのbagとして扱い、bag内部の提出（instance）群から最終的なラベルを学習する。これにより、個別の提出が一時的に失敗してもパターン全体から学生の傾向を推定できる。
第二にExplainable Artificial Intelligence（XAI）による解釈性の付与である。XAIは機械学習モデルが出した結論に対して、どの要素が寄与したかを示す手法群である。本研究はMIL表現を機械学習モデルにマッピングする新たな方針を提案し、どの提出がどの程度分類に寄与したかを可視化する。
技術的には特徴量として、提出回数、初回成功までの試行回数、提出間隔、実行時間の分布などのメタ情報を用いる。これらは数値化しやすく、OJから直接得られるため運用上の負担が小さい。変数設計のシンプルさが実装性の高さにつながる。
さらに、モデル評価ではMIL特有の評価手法を用い、教員が解釈可能な粒度での説明を生成する。ここでの設計思想は、精度だけを追うのではなく「説明→検証→運用」のワークフローが実現できることに重点を置くことである。
以上により、本研究は現場運用を念頭に置いた機能設計と、説明性を両立する技術構成を中核としている。
4.有効性の検証方法と成果
検証の方法論は実データに基づく実験的検証である。各学生の提出履歴をbagとして集め、ラベルは最終的な合否や授業内の達成度として設定する。モデルは学習データで訓練し、検証データで性能を評価する。重要なのは単純な精度指標だけでなく、XAIによる説明が教員にとって有用かを人的評価で確認する点である。
成果として、本手法は単純な集計や従来の個別提出ベースの予測に比べ、学生のつまずき傾向を高い割合で抽出できることを示している。とくに提出パターンに基づく分類は、授業のどの段階で学生が停滞しているかを示す点で有用だった。
またXAIの導入により、教員が結果を受け入れやすくなる効果が確認された。単なるブラックボックスのラベルではなく、「どの提出」「どの特徴」が寄与したかが示されるため、教員は具体的な介入策を検討しやすい。
検証では過学習やデータ偏りのリスクも評価され、運用では人の監視を入れるハイブリッド運用が推奨されている。これは現実的な導入リスクを低減する実践的な成果といえる。
総じて、実験結果は概ね有望であり、学内での小規模導入から段階的に拡張することで実務的な効果が期待できる。
5.研究を巡る議論と課題
第一の議論点はデータの偏りとバイアスである。OJの利用状況は学生や授業によって差があり、特定のグループが過小評価されるリスクがある。これに対してはデータ収集の多様化やモデル検証の徹底が必要である。
第二の課題は説明の受容性である。XAIが出す説明が教員や学生にとって直感的でなければ意味が薄い。つまり技術的に説明を作るだけでなく、それを現場が理解しやすい形で提示する工夫が求められる。
第三にプライバシーと倫理の問題がある。提出ログは個人の学習履歴であり、利用に当たっては匿名化や利用目的の明確化、同意手続きが不可欠である。導入時には教育機関としての規則整備が必要である。
最後に運用面の課題として、モデルの劣化対策や保守体制をどう組むかがある。機械学習モデルは時間とともに性能が変わるため、定期的な再評価と更新の仕組みを用意する必要がある。
これらの課題を整理し、実務上のリスクを管理することで、技術の利点を最大化できる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向性が考えられる。第一に、より多様な授業データでの検証を進め、モデルの汎化性を高めること。異なる科目や教育環境での挙動を確認することで、現場導入の信頼性を向上させる。
第二に、XAIの説明表現を現場のニーズに合わせて洗練することだ。教員が即座に使える短い説明文や可視化、介入アドバイスを自動生成する方向が有望である。ここはデザインと技術の協働が必要である。
第三に、運用ガバナンスの整備である。プライバシー保護、同意管理、結果のフィードバックループなど、制度的な枠組みを構築することで安心して導入できる基盤を作る必要がある。これにより長期的な運用が可能になる。
加えて、学習支援の効果検証を行い、介入が実際に学習成果を改善するかをRCTなど厳密な方法で検証することが重要である。技術の効果を経営指標に結びつけることで、投資対効果を明確に示せるようになる。
キーワードとしては、Multi-Instance Learning, Explainable Artificial Intelligence, Online Judge, educational data miningなどを検索ワードとして用いると良い。
会議で使えるフレーズ集
「既存のOJログを活用すれば、低コストで学生の学習パターンを把握できます。」
「重要なのは説明可能性です。教員が納得できる理由を示せれば現場導入はスムーズになります。」
「まずは小さなパイロットで効果とリスクを測定し、段階的に拡大する運用が現実的です。」
