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Development of a Predictive Model for Student Support Using Dual Machine Learning Methods with Educational IR and Educational Big Data

Research Project

Project/Area Number 18K02882
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 09070:Educational technology-related
Research InstitutionSeisen Jogakuin College

Principal Investigator

Katase Takuya  清泉女学院短期大学, その他部局等, 教授 (70542322)

Project Period (FY) 2018-04-01 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywordsラーニング・アナリティクス / 教学IR / GPA / 学校生活満足度 / 予測モデル / 機械学習 / 対AI信頼感尺度 / 心理的AIデバイド / 教師なし機械学習 / 教師あり機械学習 / 線形重回帰モデル / ニューラルネットワークモデル / クラスター中心からの距離 / GPA予測 / 学校生活満足度予測 / 就職 活動支援 / 就職活動支援 / ラーニングアナリティクス / 学生支援 / 予測モデル開発
Outline of Final Research Achievements

This study utilized Learning Analytics, personality traits, and instructional IR data to develop a model to predict GPA and school life satisfaction. Cluster analysis, linear multiple regression, and neural networks were employed as development methods. As a result, the prediction rate of the linear multiple regression model was (GPA, school life satisfaction) = (0.28,0.31) and that of the neural network model was (GPA, school life satisfaction) = (0.83,0.48).
On the other hand, the corona disaster made it difficult to obtain normal data and forced us to change our plan. Therefore, we developed a scale of trust toward AI that was inspired by students' qualitative opinions and a test battery to assess the psychological AI divide.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の意義は、従来のニューラルネットワーク(NN)モデルでブラックボックス化しがちな説明変数において、k-means法のクラスター分析による各クラスター中心からの距離という説明変数を導入した前段処理を活用して「新しいNNモデルの開発手法」を提示したことにある。この方法の利点は、投入変数がいくら増えたとしても、分類されたクラスターは「パターン情報」に集約されることにある。さらに、モデル精度の向上のため、対AI信頼感と心理的AIデバイドを判定する尺度開発を行った。これらの尺度により、AI活用の積極群と消極群を質問紙により判定することが可能となった。

Report

(5 results)
  • 2021 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • 2018 Research-status Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2022 2021 2020 2019 2018 Other

All Journal Article (7 results) (of which Open Access: 4 results,  Peer Reviewed: 4 results) Presentation (1 results) Remarks (2 results)

  • [Journal Article] Web調査結果の信頼性を向上させる方法の検討2022

    • Author(s)
      片瀬拓弥
    • Journal Title

      清泉女学院短期大学研究紀要

      Volume: 40 Pages: 87-96

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 人工知能(AI)に対する信頼感尺度の作成と信頼性・妥当性の検討2021

    • Author(s)
      片瀬拓弥
    • Journal Title

      日本教育工学会研究報告集

      Volume: 3 Pages: 172-179

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Open Access
  • [Journal Article] 心理的AIデバイドをアセスメントするテストバッテリーの作成2021

    • Author(s)
      片瀬拓弥
    • Journal Title

      日本教育工学会研究報告集

      Volume: 4 Pages: 67-72

    • NAID

      130008124606

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Open Access
  • [Journal Article] AI予測とテキストマイニング分析による短大生の就職活動支援方法の研究2020

    • Author(s)
      片瀬 拓弥
    • Journal Title

      清泉女学院短期大学 研究紀要

      Volume: 38 Pages: 12-21

    • NAID

      40022299848

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      2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] AI予測とテキストマイニング分析による短大生の就職活動支援方法の研究2020

    • Author(s)
      片瀬拓弥
    • Journal Title

      清泉女学院 短期大学紀要

      Volume: 38 Pages: 12-21

    • NAID

      40022299848

    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 短大生の就職活動終了時期の予測モデルの開発2019

    • Author(s)
      片瀬拓弥
    • Journal Title

      日本教育工学会研究会 報告集

      Volume: JSET19-3 Pages: 27-34

    • Related Report
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  • [Journal Article] ラーニング・アナリティクス、性格特性、教学IRデータを活用した GPAと学校生活満足度の予測モデルの開発2018

    • Author(s)
      片瀬拓弥
    • Journal Title

      清泉女学院短期大学 研究紀要

      Volume: 37 Pages: 1-10

    • NAID

      40021847383

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    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 短大生の就職活動終了時期の予測モデルの試作2019

    • Author(s)
      片瀬拓弥
    • Organizer
      日本教育工学会 第35回大会(名古屋大学)
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  • [Remarks] 清泉女学院リポジトリ

    • URL

      https://seisen-jc.repo.nii.ac.jp/

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      2020 Research-status Report
  • [Remarks] 清泉女学院リポジトリ 清泉女学院短期大学研究紀要 第37号

    • URL

      http://id.nii.ac.jp/1048/00000487/

    • Related Report
      2018 Research-status Report

URL: 

Published: 2018-04-23   Modified: 2023-01-30  

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