2020 Fiscal Year Annual Research Report
Constructing Ontology-Map for Visualization of Various Activities by Japanese Universities
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17K04677
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
森 雅生 東京工業大学, 戦略的経営オフィス, 教授 (20284549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高田 英一 神戸大学, 評価室, 准教授 (60336039)
大石 哲也 東京工業大学, 広報・社会連携本部, 特任准教授 (30552236)
小柏 香穂理 帝京大学, 公私立大学の部局等, 講師 (60379922)
白鳥 成彦 嘉悦大学, ビジネス創造学部, 教授 (70552694)
田尻 慎太郎 北陸大学, 経済経営学部, 教授 (90410167)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | Institutional Research / 研究情報マネジメント / 大学経営 / オントロジー / データモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2017年度は、欧州における教育情報及び研究情報のマネジメントに焦点を当て、欧州における高等教育情報に関する標準化の取り組みについての調査、およびCERIF（欧州研究情報データフォーマット）のオントロジーについて現地調査した。また、2018年に参加した国際会議では、科学データのオープン化に向けて提唱されているFAIR原則（発見可能性、可達性、互換性、再利用性）の普及が欧州中心に進んでおり、研究情報マネジメントでもこの原則を重視すべきであるという認識が一般的になりつつあることが報告されていた。FAIR原則を守るために必要な条件として、全てのデータに対し永続的識別子（PID）の付与とメタデータの充実化を図る事があげられる。この２条件とFAIR原則によって、互換性の薄いデータであっても、オントロジーさえ確立しておけば、データ交換が容易になる。ここまでの調査と国内の大学のインタビュー調査を踏まえて、最終年度に次のような結論を得た。実務データが存在しない場合と、実務データが既存する場合とで構築の実現可能性が大きく異なることである。前者の場合は容易であるが、既存のデータを調査することから始める後者の場合、一般性を見極める仕事であるオントロジーの構築は困難を極める。そこで、複数の業務システムからIR分析用データを抽出・変換する手法について検討し、業務システムからIR分析用データに変換するために必要な条件「TESM情報の把握」をまとめた。TESM情報に基づいて作られるIR分析用データは、オントロジーで表現されるデータモデルに近い抽象度を持っている。本研究で目指した、具体的な業務システムをもとにオントロジーとそのマップを構築することは実現しなかったが、TESMに基づいたIR分析用データを生成することで、データモデル・レベルの概念モデルを得ることに成功した。
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