シャップ手法の応用による属性間差別を行わないAI学生リスク予測アルゴリズムの確立

Research Project

Project/Area Number	23K12821
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 09070:Educational technology-related
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	柳浦猛筑波大学, 教育推進部, 准教授 (90902289)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	ラーニングアナリティクス / IR / 公正なアルゴリズム / SHAP
Outline of Research at the Start	１年目に、シャップ手法を用いて、個別最適化されたアルゴリズムの研究開発を行う。また国内外学会に積極的に参加し、最新の研究開発状況を把握する。２年目には１年目の開発活動で得た知見を国内外で開催されるLA関連国際学会や海外論文で先行発表し、コミュニティからのフィードバックを得つつ、モデルのメカニズムの探索・改善作業を行なっていく。そして３年目にはこれらの結果を論文にまとめ、海外ジャーナルへ投稿する。