Project/Area Number |
21K02796
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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Research Institution | Kanazawa University |
Principal Investigator |
東 昭孝 金沢大学, 学術メディア創成センター, 助教 (80513134)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笠原 禎也 金沢大学, 学術メディア創成センター, 教授 (50243051)
堀井 祐介 金沢大学, 数理・データサイエンス・AI教育センター, 教授 (30304041)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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Keywords | IR / 機械学習 / AI / データ分析 / 教育支援 / システム |
Outline of Research at the Start |
学内の教務システム・ポータルシステム・学習管理システム等の各システムから教学データを中心に最新のデータを収集し、様々なパターンでAIにより自動で分析を行い教員・学生の個人単位、所属単位の平均値などで、分析・評価結果を視覚化して利用者に示す。また、過去の学生との類似率から、卒業確率、留年率、卒業先の進路候補等の結果の視覚化を行い学習の支援を行う。分析結果をフィードバックし、IRとしても活用可能か検証を進める。分析は常に継続し、学生・指導教員・担当職員に、常に最新の類似の過去学生・教員の情報、未来予測の情報提供を行うことで、教育の推進や学習支援として役立つか検証する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、学内の様々なシステムのデータを基に機械学習を用いAIを活用して個人を識別して、現在と過去の学生・教員の教育・学習に関する教学データを中心に分析を実施し、その分析結果を基に学生・教員の活動状況、将来の進路予測などを確認出来るシステムを開発し、学内での学習・教育の支援活動に役立てることを目指して開発を進めた。また、個人に対して最新の分析結果を提示することで、常に改善の機会を提示し新しい形の教育・学習支援の実現を探る実証実験を行うことを目的として研究を進めた。 準備したサーバ基盤上で、本研究の用途にあうように、新しいバージョンのプログラム言語に対応し、改修を進めてシステムの再構築を行った。その後、教務システム・ポータルシステム・学習管理システム等の学内の各システムから、教育に関わるデータである教学データを中心にデータを収集し、分析に関連するデータを選定・加工して、データ分析を行っている。GPUを利用した機械学習の環境を構築し、施行として収集したデータに、機械学習でデータ分析を開始した。機械学習の施行を重ねるためのシステムとして、教育・学習支援システムの開発の設計・開発を進めて、分析結果の提示、将来予測の可視化を進めている。合わせて、動向調査・技術調査として、機械学習、IR、データ分析手法の最新の動向や技術調査を行い、開発中のシステムの設計にフィードバックして、効率よく仕様の策定や開発を行い分析を進めている。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
機械学習による分析環境も完了し、収集したデータをもとに分析を行っている。分析後のデータの可視化の環境の整備も完了し、可視化のプログラムの開発を進めている。また本学でIRの推進の取り組みが始まり、委員として活動に取り組んでいる。その活動の中の一環として、データ分析を実施して教育を支援する取り組みがあり、その活動とあわせて効率よく設計・業務・開発を進めており、おおむね順調に計画通り進んでいると評価できる。
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Strategy for Future Research Activity |
今後は、効率よくデータを収集し、新しいシステムの教育・学習支援システムのソフトウェア開発に力を注ぎ、基本的な機能が実際に動作する環境を整備していく。あわせて、機械学習の施行を重ねて、その成果を開発中のシステムにフィードバックして、効率的に効果的な機能の開発を進める。また分析結果について、本学のIRの関係者や教学IRの担当者に実際にシステムを利用してもらい、システムとして問題がないか検証を進める。発生した問題点・要望を精査して、改修を行ってテストを重ねていく予定である。 その後、システムを開発するだけでなく、IRとしての活動そのものに活かせるよう、学内で積極的に活動を行い本学のIRとしての指針の決定や本運用できるように進めていきたい。その経験を元に更にシステムの改修を行い、他大学でも耐えられるような汎用的なシステムとして研究を進めていきたい。また研究成果の公開として学会や論文投稿等で、積極的に現在の状況や研究成果を公表していく。
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