| 研究課題/領域番号 |
23H00505
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
緒方 広明 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30274260)
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| 研究分担者 |
喜多 敏博 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 教授 (20284739)
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
高橋 雄介 京都大学, 教育学研究科, 准教授 (20615471)
西岡 千文 京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (20801187)
堀越 泉 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教 (00945074)
森田 裕介 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (20314891)
長濱 澄 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50779270)
毛利 考佑 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (60796001)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
47,190千円 (直接経費: 36,300千円、間接経費: 10,890千円)
2025年度: 13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
2024年度: 15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
2023年度: 18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)
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| キーワード | ラーニングアナリティクス / 教育データサイエンス / エビデンスに基づく教育 / リアルワールド教育データ / 因果分析 / リアルワールド教育デー / エビデンス / 教育データ活用 / 教育データ科学 / 教育データ利活用 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではLEAFシステムを用いて、実際の現場で収集されるリアルワールド教育ビッグデータから効果的な学び方・教え方等の「エビデンス」を自動抽出・自動推薦する手法を確立し、「リアルワールド教育データ科学」を創成する。本研究は、教育分野において学校現場から得られるRWD に着目し、RWE を抽出する点で独自性がある。またエビデンス抽出の基盤構築と同時に、エビデンスに基づく学び方・教え方の開発・実証、および安心・安全な教育データ利活用のためのガイドライン策定を行うことで、実際の現場において「エビデンスに基づく教育」が実現することを目指す点で創造性がある。
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