受講効率と講義効率から見たオンライン講義―最適なオンライン講義時間の推定の試み―

　リアルタイム形式でオンライン講義を行い，その講義動画をアーカイブ提供する場合，受講生は複数回の受講が可能になるのと同時に必要な部分だけを選択して受講することが可能になる。この状況を数値化したものが受講効率Ae である(山川・高旗, 2022)。今回，新たに講義効率(Lecture efficiency, Le)を定義し，データサイエンスの手法に基づき，筆者が2020 年度から2022 年度の3 年間に実施した約100 回のオンライン講義のAe をLeを使った線形モデルおよび非線形モデルでモデリングして検討したところ，最適なオンライン講義動画の長さは法定講義時間に対して1/2 から2/3 であることが推定された。またこの際のAe は2.0 < Ae < 2.5 の範囲に収束した。これらを講義動画の平均視聴回数と併せて考察するとオンライン講義の受講者は複数回の視聴により約96 %の充足率でオンライン講義動画を視聴していると考えられることがわかった。

When an online lecture is given in real time and archived video of the lecture is provided, students can take the lecture multiple times and at the same time can select only the necessary parts of the lecture. Attendance efficiency (Ae) is an index that quantifies the situation that “the re-view rate of the lecture video is 3, but the video playback time is not 3 times” (Yamakawa and Takahata, 2022). In this article, we newly defined an index of Lecture efficiency (Le), that is, t he legal lec ture time di vided by the lecture vi deo time, i.e . Ae: lecture video time * re-viewing rate / viewi ng time per person, Le: legal le cture time / lecture vid eo time. Using this Ae and Le, about 100 online lectures conducted by the authors over the three years from 2020 to 2022 were modeled with a linear model and a nonlinear model. A regression equation of Ae=4.020-1.113*Le and Ae=4.564*exp(-0.4431*Le) were obtained. Examining these models, it was estimated that the optimal length of online lecture videos is 1/2 to 2/3 of the legal lecture time. Also, Ae at this time converged in the range of 2.0 < Ae < 2.5. Considering these together with the average number of views of the lecture videos, it was found that the students of the online lectures are considered to watch the online lecture videos with a sufficiency rate of about 0. 96 by viewin g multiple t imes.