2021 Fiscal Year Research-status Report
クラウドによる機械学習を利用したエンロールメントマネジメントシステムの構築
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19K02868
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| Research Institution | Sapporo Gakuin University |
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Principal Investigator |
石川 千温 札幌学院大学, 経済経営学部, 教授 (90285495)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機械学習 / クラウドサービス / IR分析 / e-learning |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、所属大学の２０２０年度までの学生の教学データや進路データを入手し、それらデータを過去のデータフォーマットに合わせてクレンジングを行った後、過去データに追加し分析を行った。
通常の統計的分析手法では、過去データとの顕著な相違は見られなかった。本来、２０２０年度データに関しては新型コロナの影響が、大学の学修データや進路データに影響を及ぼすことは考えにくく、やはり、２０２１年度データを入手して、その影響の有無を検討する必要がある。
これらのIR分析システムは、学外のクラウドサービスを利用して構築を開始しており、今年度はそれら出力結果やシミュレーションを学内の他の教職員にも公開し共同利用できるようにした。
一方、２０１７年度までの過去データを教師データとして機械学習を実施して、それ以降の学習データからエンロールマネジメントで活用可能な退学や留年予測、要修学指導の対象者の抽出などを行うシステム構築に関しては、まだ完成度が極めて低いと言わざるを得ない。
機械学習のライブラリを利用すべく記述言語Pythonでプログラムを構築し、それらに教師データを入力し、何らかの傾向を探ったが、現在の教師データのデータ数（４千件程度）では、特徴的な出力結果が出ず、検討の結果が更なる有効な教師データ（例えば、e-learning等の学習記録）など、相当数のデータ数を要する教示データが必要なのではないかと推察している。そのため、過去のe-learningデータや授業の出席記録等、一定の規模を要するデータの入手を行う予定である。また、上記Pythonプログラムで機械学習に依らない他の統計的手法や予測手法の様々な適用も検討している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
機械学習による分析で顕著な出力結果が出ておらず、機械学習に必要な教師データが圧倒的に不足していることが判明した。また、それら機械学習の分析でTry&Errorの試行回数が少なく、原因分析に時間を要した。
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| Strategy for Future Research Activity |
機械学習による予測精度を向上させるために、１．Pythonプログラムの改修、２．教師データとなる規模の大きいデータの入手（e-learningデータ、学生出欠データ）、３.Try&Errorの量的増加、４.先行事例の調査と反映 を精力的に行い、これらの一連の研究を論文としてまとめ、発表の場を持つ予定である。
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| Causes of Carryover |
今年度、新型コロナの影響により、出張制限や参加予定学会のオンライン化などがあり、使用する予定の旅費などの支出が制限されたため。
次年度は未完成の機械学習のプログラムの修正を行い、これまでとは異なる学習データの追加と予測結果の検証を繰り返し、それら結果からシステム全体の評価を行った上で、論文もしくは学会発表に繋げていく予定である。そのため、次年度の予算としては、機械学習プログラムの一部改変と追加作業を外注する費用と、発表のための学会参加費や旅費等に充当する予定である。
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