| Project/Area Number |
23H00505
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
緒方 広明 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30274260)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀越 泉 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教 (00945074)
喜多 敏博 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 教授 (20284739)
森田 裕介 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (20314891)
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
高橋 雄介 京都大学, 教育学研究科, 准教授 (20615471)
西岡 千文 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (20801187)
長濱 澄 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50779270)
毛利 考佑 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (60796001)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥47,190,000 (Direct Cost: ¥36,300,000、Indirect Cost: ¥10,890,000)
Fiscal Year 2024: ¥15,600,000 (Direct Cost: ¥12,000,000、Indirect Cost: ¥3,600,000)
Fiscal Year 2023: ¥18,330,000 (Direct Cost: ¥14,100,000、Indirect Cost: ¥4,230,000)
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| Keywords | リアルワールド教育デー / エビデンス / ラーニングアナリティクス / 教育データ活用 / 教育データ科学 / リアルワールド教育データ / 教育データ利活用 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究ではLEAFシステムを用いて、実際の現場で収集されるリアルワールド教育ビッグデータから効果的な学び方・教え方等の「エビデンス」を自動抽出・自動推薦する手法を確立し、「リアルワールド教育データ科学」を創成する。本研究は、教育分野において学校現場から得られるRWD に着目し、RWE を抽出する点で独自性がある。またエビデンス抽出の基盤構築と同時に、エビデンスに基づく学び方・教え方の開発・実証、および安心・安全な教育データ利活用のためのガイドライン策定を行うことで、実際の現場において「エビデンスに基づく教育」が実現することを目指す点で創造性がある。
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