解剖学実習は4人の班に分かれて行います。3か月間の長期にわたるので、その組み合わせが重要になります。
かつてランダムに組み合わせたとき、だいたい大丈夫ながら、不都合な班も生じました。履修生自身に好きなように組んでもらったときは、これもだいたいよかったですが、うまく立ち回れない人もいました。
2015年から、コンピュータプログラムで最適化して班組みしています。運や立ち回りの影響を減らし、全員の意向を尊重し、よい班組みを公平に作ることが、この仕組みの目的です。プログラムは、班員相互の相性がクラス全体で最もよくなるような組み合わせを探します。プログラムに相性を推定させるために、事前に履修生に意向調査をします。
班組みの概要
履修生各自の意向をウエブ上のアンケートで調査します。そのデータを元に、特別に作成したプログラム「Yukari」を使い、最適な班組みを計算します。
調査のしかた
ウエブアンケートに各自がアクセスし（アドレスは当該年の履修生に限定公開）、設問にしたがって答えます。アンケートで問われるのは、つぎの2種類の設問です。
- 解剖学実習への「モチベーション」に関する設問
- 各履修生について自分と同班になったと仮定したときの「良さ」（*1）を問う設問
いずれも５〜１のスケールで答えます。これをもとに、履修生相互の「相性」のマトリクスを算出し、組合せ最適化のプログラムにより、最適な班組みをみつけます（*2）。
「相性」の具体的な算出方法は非公開ですが、「良さ」の数値が互いに高いほどよくなります（*3）。「モチベーション」にミスマッチがあると「相性」は下がります。
*1：気分良く実習できて成績が上がりそうかどうか
*2：男女比や班ごとの編入生の人数は班組み時に自動的に調整されますが、相対的な抑制だけで絶対的な条件ではありません。アンケートでは気にせずに答えてください
*3：互いに「良さ」の数値が良ければ良いほど相性は高まります。つまり５と５が最高
プライバシーについて
調査データは担当者1名だけが扱い、班組みだけに使用し、他に転用や譲渡しません（*4）。履修生相互でデータを知ることはありません。この調査への協力は任意です。回答のない場合の班組みはお任せとなります。成績には関係ありません。
*4：プログラムの改善のために個人を特定できないように匿名化し、ランダムに並べ替えしたデータを利用することがあります。
プログラムの仕組み
Yukariは「組合せ最適化問題」を解くためのアリゴリズムの一種を使ってよりよい班組みをみつけます。真に最適な班組みを得る計算量は人数が増えると急増するので、実用的な時間で「近似解」を得ます。ごく単純化すると次のようになります。
- まずランダムに仮組みする
- ランダムに2人を選んでトレードしてみる
- 班内の相性が改善されればトレード成功、ダメなら元に戻す
- クラス全体で各班の相性がだいたいよくなれば終了、まだなら2に戻る
プログラム作成
群馬大学理工学部 電子情報理工学科 理論系グループ
過去の班組み
- 2015以降：調査した相性に基づいて最適化プログラムにより班組みした。2016はモチベーションも調査に加えた
- 2014：献体数が履修生数/4に足らず5名班になった。編入生は班に1名以下の条件をつけて、性別や性格など他の条件にかかわらずランダムに班組み。ただし、再履修生は原則同班
- 2013以前：4名班。履修生にサインアップシートを渡し、名前を記入してもらった。シートには4つのマスからなる記入欄が班の数より多く用意されていて、そこに2〜4名を記入。また希望なし（お任せ）の欄が別にある。機能形態学の担当者が、これらを参考に4人班を組む。ただし編入生は班に1名以下。学生の希望していた組合せを分割して再編する場合もあった。
他の授業の班組み
- 番号順またはランダム：医学概論実習（1年）、チーム医療実習（2年）、TBL形式の授業（3〜4年）
- 臨床実習：成績のよい人とよくない人を組み合わせる
- 解剖学実習：相性で最適化
班組み方法に関する思想の例（ポリクリなど他の実習も含む）
班組み方法についての考えにはいろいろあり、いずれも一理ある。一理あるというのは、エビデンスはないということでもある。
- 番号順・ランダム：実社会同様どのような組合せでも結果を出す練習になる。嫌い同士が組まれるとストレスに
- 履修生自身が決める：最初から仲良し班に。瑕疵があっても自己責任だから自己解決しようとする。あぶれた人にしわ寄せが
- 性格や人間関係などを内偵し担当者が組む：細かく配慮できる。担当者の気分次第だし、内偵はきもちわるい
- 班内の成績を分散させる：成績のよい学生がよくない学生を助けられる。実際はそう上手くいくとは限らない
学会発表
- 村上 他、コンピュータプログラムによる解剖学実習班の組み合わせ最適化。第112回日本解剖学会総会・全国学術集会、2017、長崎市（ポスター）
アイキャッチ画像：Wikimedia
