| 研究課題/領域番号 |
20K02975
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09050:高等教育学関連
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| 研究機関 | お茶の水女子大学 (2021-2022)
帝京大学 (2020) |
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研究代表者 |
小柏 香穂理 お茶の水女子大学, 教学IR・教育開発・学修支援センター, 講師 (60379922)
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| 研究分担者 |
森 雅生 東京工業大学, 戦略的経営オフィス, 教授 (20284549)
相原 総一郎 芝浦工業大学, 教育イノベーション推進センター, 教授 (30212351)
廣川 佐千男 東京都立産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 研究員 (40126785)
杉原 亨 関東学院大学, 高等教育研究・開発センター, 准教授 (40725488)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 大学評価 / IR / テキストマイニング / 教育活動 / 評価項目 / 中期計画 / 私立大学 / 公立大学 / Institutional Research |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，大学評価の観点から，大学の教育活動を表す文書に着目し，テキストマイニング技術により分析結果（カテゴリー化とその関連構造）を２次元マップとして自動的に可視化するシステムを開発する．テキストマイニングはテキストデータを客観的指標に基づき分析する手法のひとつであり，質的研究でありながら，量的研究の長所を持つ．これにより，大学評価において，従来の数値データでは見えなかった解釈を付加した分析結果に導く画期的な方法となることが期待できる．
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| 研究成果の概要 |
本研究では、大学評価の観点から、大学の教育活動を表す文書に着目し、テキストマイニング技術により、分析結果(カテゴリー化とその関連構造および特徴語)を自動的に2次元上に可視化するシステムを開発することを目的として取り組んできた。中期計画や自己点検評価書などの文書を中心に、国公私立大学の違いも考慮しながら、テキストマイニングによる分析結果をもとに、具体的には年度ごとに自己点検評価書の目次構造の特徴語を表示して、経年変化を可視化できるクロス表検索エンジンを開発した。このシステムは目次構造が同じで毎年発行する文書にも適用可能であり、数値データでは見えなかった解釈を付加することが期待できる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の学術的意義や社会的意義は、次の2点である。
(1)多様な文書(テキストデータ)を可視化するテキストマイニングシステムの開発を目指してきた。本研究で開発したシステムにより、文書(テキストデータ)を2次元上に可視化することが可能になり、それにより客観的な分析(量的研究)を行うことができる。
(2)大学評価の新しい方法論の確立を目指してきた。本研究でテキストマイニングによる分析方法を大学評価において実践活用する仕組みを提案することにより、大学における真の教育活動の評価・改善の一翼を担うことが期待される。
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