| 研究課題/領域番号 |
21H00878
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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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| 審査区分 |
小区分09050:高等教育学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | IR / AI（人工知能） / 高等教育 / シミュレーション / Ai / 教学IR / AI / データベース / 質保証 / 大学改革 / 自動化 / ダッシュボード / 教学マネジメント |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AI（人工知能）技術を活用した教学IR(Institutional Research)自動レポートシステムを構築し、大学における教学IRの自動化の実装を通して、教学IRがAIによってどの程度自動化・効率化できるかについて検討を行う。
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| 研究成果の概要 |
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、ダミーデータのシミュレーションは、想定したストーリーを十分に抽出できず、定性的データの分析も不十分で、いずれ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。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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