Implementation and feasibility study of AI-based automation of teaching and learning IR

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H00878
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09050:Tertiary education-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: KAWASHIMA TATSUO 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)
• 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)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: IR / AI（人工知能） / 高等教育 / シミュレーション

Outline of Final Research Achievements

In order to clarify whether AI (Artificial Intelligence), which has been rapidly developing in recent years, can be utilized to improve the efficiency and rationalization of IR (Institutional Research) operations at universities facing many challenges, especially IR operations for teaching and learning, we conducted an on-site survey, a simulation using dummy data and the production of reports from actual interview records and open-ended data from questionnaires were conducted.
As a result, the simulation with dummy data did not sufficiently extract the assumed stories, and the analysis of qualitative data was insufficient, and both required human interpretation and confirmation at the end. However, AI technology is developing rapidly, and we were able to confirm the possibility of introducing it into teaching and learning IR work.

Free Research Field

高等教育

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本課題は、多くの課題を抱える大学のIR(Institutional Research)業務、とりわけ教学IR業務の効率化、合理化のために、近年急速に発展を遂げているAI（人工知能）が活用できないかを明らかにするために、訪問調査、ダミーデータによるシミュレーション、および実際のインタビュー記録やアンケートの自由記述データのレポート算出の実験を行った。
その結果、いずれの作業も最後は人による解釈や確認が必要であった。しかしAI技術は急速に発展しており、教学IR業務に導入できる可能性は確認できた。この結果は、今後各大学での教学IR業務の合理化に際して、参考に資することが期待される。