Pioneering New Learning Analytics for Diverse Educational Data

• Project/Area Number: 25K00845
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Nakamura Gakuen College
• Principal Investigator: 井上 仁 中村学園大学, 流通科学部, 教授 (70232551)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安武 公一 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 准教授 (80263664) ; 佐藤 好久 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90231349)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000); Fiscal Year 2028: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2027: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2026: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2025: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
• Keywords: 位相的データ解析 / ラーニング・アナリティクス

Outline of Research at the Start

多様な教育データ分析を可能とするためにラーニング・アナリティクスに適した位相的データ解析手法を確立する．特に，時系列データ等のマルチモーダルデータに対して，実用的な解析手法を確立する．具体的には，分類・クラスタリングを目的した分析，予測・異常検知を目的とした分析，シミュレーションによる精緻化の三つを実施する。また，事例と分析手法の公開も目指す．