はじめに
看護学分野の主要な研究テーマの1つに，教育・学習があります。特に近年は，ITを活用してイノベーションを起こす「EdTech（Education×Technologyの造語）」といわれる分野が注目を集めています。この分野では，学習者1人ひとりに最適化された学習環境を提供する上で，テストの解答や点数などのデータに加え，学習行動の履歴（以下，学習ログ）も活用されます。中でも学習ログを活用した分析は「Learning analytics」と呼ばれ，教育分野のビッグデータ解析・人工知能（Artificial Intelligence：AI）の活用が進んでいます。このような教育ビッグデータは，学習管理システム（Learning Management System：以下LMS）で取得できる大量の学習ログによって支えられています。
看護学の教育現場や医療機関では，オンライン学習のツールとして，これまでもe-learningが活用されてきましたが（真嶋，中村，丹羽，木下，吉田，2014；瀬戸ら，2021），COVID-19の感染拡大を受けて，学習環境のオンライン化は今後さらに加速すると考えられます。このような流れから，看護学分野の教育・学習をテーマにした研究分野も，教育介入やデータ収集のプラットフォームとしてe-learningシステムやLMSという選択肢を検討する研究者も増えていくかもしれません。
実際，看護学研究者の多くは大学等の教育機関にも所属しているため，すでに授業やゼミでさまざまなLMSを活用している人も多くいらっしゃると思います。そのため，LMSを研究で活用すること自体は，ハードルが下がっていくと考えられます。特にCOVID-19感染症のパンデミック以降，オンライン授業に関するさまざまな情報がインターネット上で共有されています註1。また，e-learningシステムの選び方に関するWeb記事は多数あり，複数のe-learningシステムを比較するための無料のテンプレートを公開しているものもあります。
しかし，教育介入の研究でe-learningシステムやLMSを利用したい場合に，どのようなことに注意して選べばよいか？ という情報は，筆者らが検索する限りでは，容易に見つけることができませんでした。このような研究の経験がある研究チームではノウハウが蓄積されているかもしれませんが，一般には，あまり公になっていないように感じます。
そこで本稿では2回にわたり，筆者らが経験した，研究を目的として，特にクラウド（SaaS／ASP）型註2のe-learningシステム・LMSを選択するときのポイントやピットフォールについて解説します。特に，教育介入でLMSを利用する最大のメリットとなるであろう学習ログについては，研究で必要なデータを本当に取得できるのかを慎重に検討する必要があります。同様の研究を初めて計画するときに，できるだけ効率よく検討を進めることができるよう，一助になれば幸いです。
図1に，e-learningシステムの選定プロセスの流れと，各プロセスにおいて確認しておくとよいことをまとめました。本稿も，この図に沿って解説していきます。今回は，「その2 見積もりを依頼する」ところまでのポイントをご紹介します。
なお，本稿では，学習教材やテスト等の配信・受講環境を提供するe-learningシステム，学習の進捗管理・学習ログの集計等といった学習管理機能（LMS）を次のように定義し，両機能をもつシステムの総称として「e-learningシステム」を用います。