| Project/Area Number |
23K12797
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 09050:Tertiary education-related
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
樊 怡舟 広島大学, 高等教育研究開発センター, 特任学術研究員 (10971004)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 学修成果 / GPA / 交換最小二乗法 / 交互固定効果モデル / 項目反応理論 / 高等教育 |
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| Outline of Research at the Start |
多くの大学では，質保証の根拠としてGPAを用いている。GPA 指標は，学生が履修した科目の S,A,B,C,D のレターグレードを4,3,2,1,0のような数値に置き換えたうえで平均値を求めたものである。しかし，履修科目の難易度の不一致や教員の評価基準の恣意性が指摘され，GPAは個人間比較が困難という限界を持つ。加えて，学年を経るごとに受講する講義が変わるため，個人の年度間比較も困難である。以上のようなGPAの課題を踏まえ，本研究学制成績の生成モデルから着手し，代理指標論等の検討に基づき，GPAを置換可能な，信頼性・妥当性を担保した学生の質保証尺度の構築を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
GPAは学修効果の重要指標であるが、そういった手法では「学修成果」をどれほど可視化できているか，つまり指標の妥当性に関する検討が不足している。本研究はGPAの比較可能性の限界を乗り越える手法として，成績情報に対して平均値の代わりに，個人因子・個人特性の抽出を試みることを目指している。つまり、成績情報の背後にある，どの科目にも影響を及ぼしている学生の能力となるものを，個人因子・個人特性として抽出出来れば，その因子によって個人間の比較が可能になる。
成績情報は大量欠損の大規模データである。普通の因子分析のアルゴリズムでは，欠損が発生する行をすべて削除してから因子を抽出するため，それを対処するために、交互最小二乗法に基づく交互固定効果モデルの解析を提案し、さらなる数理モデル上の裏づけを行い，抽出手法の開発を行った。
今年度は、予定通りに、学修成果のとらえ方および測定手法について、先行研究整理のほか、交互最小二乗法による欠測データの情報集約・因子抽出の前提仮説に関する理論研究を行った。同じ手法を用いて、計画欠損のアンケート等での適用も可能であることをも実践的に確認した。こうした理論研究を通して、因子抽出・情報集約の文脈から「学修効果測定」に関する理解を深めることができた。
また、公開研究会等を通して、歴史的アプローチから見る学習効果、数理モデルから見る効果測定など、方法論の見地から、「学修効果」という言葉の定義、そしてそれを測定する行為の意味合いについて、各領域の専門家と検討を行った。
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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
学生の成績表データでは，全ての講義を履修している学生がいない限り，全ての行が削除されてしまうという問題が生じる。それを対処するため、大量欠損が発生しているデータの解析法の開発と実践は，本研究の最も重要な取り組みになる。
今年度は予定通りに、交互最小二乗法の前提仮定を明らかにした。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、共通因子抽出の理論研究を行う。
それとともに、「学習効果」の意味合いをどのように認知されてきているか、そして、今までどのように効果測定を理解してきているかについて、歴史的アプローチを適用し、整理していく。
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