2023 Fiscal Year Annual Research Report
AIを活用した教学IRの自動化の実装と可能性の検証
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21H00878
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
川嶋 太津夫 大阪大学, スチューデント・ライフサイクルサポートセンター, 特任教授(常勤) (20177679)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和嶋 雄一郎 名古屋大学, 教育基盤連携本部, 特任准教授 (20572093)
井ノ上 憲司 大阪大学, スチューデント・ライフサイクルサポートセンター, 准教授 (70542033)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | Ai / IR / シミュレーション / 高等教育 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究期間、最終年度に当たる２０２３（令和５）年度には、以下のような活動を実施した。
・大学において実際にIR（教学IRに限らず）を担当している部署に事前にアンケートへの回答を依頼したうえで、実際に複数の大学を訪問し、IR担当者にインタビューを行った。訪問した大学は、山形大学、茨城大学、琉球大学そして九州大学である。大学によって「IR」業務の対象や組織が異なっていることがわかった。特に大規模大学では、いわゆる教学IRと経営（財務、人事）IRそして研究IRなどが別組織で活動している。他方、小規模な大学では１から２名程度の専任教職員がすべての分野のIRを担当するのではなくて、主に教学IRを担当し、経営や研究に関するIRは担当事務組織が担っていることがわかった。このような状況の中で、教学IRにAIを導入することの意味や意義が十分認識されておらず、今後、具体的な導入事例を開発することの重要性が認識された。
・そこで、架空の規模別大学の教学データセットをクラウド上に構築し、AIを活用して、たとえば、入試成績と卒業時の成績（GPA）を予測させたり、成績不良者の予測などの実験を行った。ただし、AIにより分析や予測の妥当性や信頼性に関しては、同じデータセットを人により分析と予測との比較が不可決であるが、そのような比較研究までは及ばなかった。今後の課題としたい。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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