AIを活用した教学IRの自動化の実装と可能性の検証

• 研究課題/領域番号: 21H00878
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分09050:高等教育学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 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)
• 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)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 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)
• キーワード: 教学IR / AI / データベース / IR / 質保証 / 大学改革 / AI（人工知能） / 自動化 / ダッシュボード / 教学マネジメント

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。

研究実績の概要

本研究は、近年急速に普及している大学のIR(Institutional Research)活動に関して。その課題を整理し、可能な限り効率化を進めるためにその分析においてAI（Artificial Intelligence)が活用できないか、その可能性を研究し、実装化に向けてさまざまな課題を解消することを試みるものである。
そのために、令和4年度は、各大学のIR担当者からIRの現状と直面している課題を調査するためのアンケート実施のためのウェブサイトをGoogle Formで作成した。
また、AIで実際にIRで求められる各種分析がどこまで可能かをシミュレーションし、実証するための仮想的な大学のデータベースを構築した。これは、総合大学から単科大学まで、複数のタイプの大学に関するシナリオを作成し、仮想的なデータベース（ダミーデータベース）を活用して、AIによる分析結果とIR担当者による分析結果を照合することにより、どこまでAIによる代用が可能かを検証するためのものである。
このダミーデータベースは、実際の大学で使用しているIRデータを参考にして設計したため、現実の大学の状況やデータ要素を反映したものとなっており、それぞれの学生が大学生活を通じてどのように成長し、発展していくかを模擬的に再現することが可能である。例えば、学生の学業成績（GPA）が変化のパターンや、学生がの満足度の変化なども再現可能である。このデータベースより、大学のタイプに合わせ、学生の成長という視点を取り入れたダミーデータとなっている。これにより、AIを活用したIRを行う場合のシミュレーションを、大学規模、学生の状況を様々組み合わせて行うことが可能となった。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

研究計画では、令和4年度にはウェブアンケートおよびフォーカスインタビューを行い、IR業務の課題、またAIで代行出来うる可能性のある業務の洗い出しを行う予定であったが、新型コロナの未終息や研究分担者の転出等により、この課題に関してはウェブアンケートの作成のみにとどまり、実施には至らなかった。
他方令和5年度に予定していたダミーデータベースは構築できた。

今後の研究の推進方策

現在までの進捗状況に記したように、年度別の計画実施には多少の入れ替えが生じているが、最終年度である今年度には以下の活動を実施し、研究目的の実現に努めたい。
①ウェブアンケートの実施、分析とフォーカスインタビューの実施、分析
②複数の大学類型と学生の成長ストーリーを組み合わせたダミーデータの分析
③AIによる分析結果とIR担当者による分析結果の比較
④IR業務のAIによる代行の可能性の検証および報告書の作成、公表