2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of screening system and construction of information sharing system for early detection of students who need support
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17K18300
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| Research Institution | Fukuoka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
宮本 知加子 福岡工業大学, その他部局等, 特任教員 (00795841)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 学生支援 / スクリーニング / UPI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，要支援学生の早期発見を目的とするスクリーニングシステムを開発し，学生生活への適応を促すための実務者間の情報共有体制を構築することであった。研究は，第1段階：データの整理とその分析，第2段階：予測モデルの構築，第3段階：支援のための情報共有体制の検討，といった段階で実施した。
まず，第1段階では，スクリーニングシステムとして精度を上げるために，大学生の精神的な健康状態の尺度として用いられているUniversity Personality Inventory（UPI）のデータを活用した。UPIは入学時に全入学生に調査し，要支援学生のデータは，学生相談に訪れた学生のデータを活用した。第2段階の予測モデルの構築には，2つの分析方法を試みた。1つめは，ロジスティック回帰分析による不適応リスク予測モデルである。2つめは，ニューラルネットワーク（NN）による不適応リスク予測モデルである。ロジスティック回帰分析では，説明変数が統計的な意味を示さない結果となったことから，ニューラルネットワークを用いた予測モデルを構築した方が望ましいと判断した。UPIの60項目の得点を入力とし，学生相談室利用の有無を出力とするニューラルネットワーク（NN）を構築し，すべてのUPIデータを用いて学習モデルを構築した。分析精度を高めるために，不適応になった学生のUPIデータから正しく予測できるかどうかに焦点を当てて閾値による判定の可能性について検討し，不適応状態に陥る割合を予測するモデルを構築できた。第3段階では，この予測モデルを使った情報共有体制について，実務担当者間で検討した。学生相談の担当者と共に，予測モデルで得られた分析の結果と実態と照らし合わせ，有益な情報になり得ることが確認できた。発達障害傾向についてはこのモデルでは見えにくいことも明らかとなり，情報共有の方法やリスクも検討した。
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