統計的因果推論と機械学習を融合した反実仮想機械学習による教育効果の定量的分析

Research Project

Project/Area Number	24K06289
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 09070:Educational technology-related
Research Institution	International University of Health and Welfare
Principal Investigator	永井朋子国際医療福祉大学, 小田原保健医療学部, 講師 (70866730)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	統計的因果推論 / 機械学習 / 教育効果 / 反実仮想機械学習 / 条件付き平均処置効果
Outline of Research at the Start	本研究の目的は統計的因果推論と機械学習を融合した反実仮想機械学習の教育分野への応用である．因果推論の「反事実モデル」に基づいたMeta-learnerと呼ばれる手法を用いて，定期試験の偏差値や合否などの成績に対する学習支援センター(以後”センター”)の処置効果を調べる．反事実モデルでは，同一の学生の「センターを利用したときの成績」から「センターを利用しないときの成績」を引いた差によって，個体処置効果が定義される．しかし必ず欠測値を含むため，処置効果を計算することができない．ここで，機械学習と融合したMeta-learnerを用いて，計算できない処置効果を推定し，センターの教育効果を定量化する．