| 研究課題/領域番号 |
17H01998
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
山下 英明 首都大学東京, 経営学研究科, 教授 (30200687)
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| 研究分担者 |
立石 慎治 国立教育政策研究所, 高等教育研究部, 主任研究官 (00598534)
近藤 伸彦 首都大学東京, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
林 祐司 首都大学東京, 大学教育センター, 准教授 (40464523)
椿本 弥生 東京大学, 教養学部, 特任准教授 (40508397)
松河 秀哉 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 講師 (50379111)
渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 准教授 (50570090)
松田 岳士 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)
2019年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2017年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
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| キーワード | アカデミック・サクセス / 教学IR / 機械学習 / 予測モデル / アカデミック・アドバイジング / Academic Success / Educational Data Mining / 進化計算 / 学生支援 / サポートベクターマシン / Academin Success |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、大学生が学業上の成功（AS; Academic Success)を達成するための修学支援の高度化を目指し、学生の教育データを用いて、ASのための学生指導を支援するシステムを構築した。このシステムでは、指導学生が将来ASを達成するかどうかを機械学習で予測する機能、参考になる過去の学生のデータを抽出する機能などを実装している。システムの実証実験の結果からも、指導教員の経験のみに基づく従来の学生指導よりも高度な指導が可能であることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究において開発したシステムは、大学生が学業上の成功を収めるために有効な指導を支援するものである。昨今は学習成果を重視した大学教育の質保証が課題となっており、本システムはこれを促進するための有用なツールとなりうる可能性がある。また、データに基づき大学教育の改善を支援するインスティテューショナル・リサーチの観点からも、本研究は先進的なデータの利活用の方向性を示すものと考えている。
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