シャップ手法の応用による属性間差別を行わないAI学生リスク予測アルゴリズムの確立

• 研究課題/領域番号: 23K12821
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分09070:教育工学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 柳浦 猛 筑波大学, 教育推進部, 准教授 (90902289)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: ラーニングアナリティクス / IR / 公正なアルゴリズム / SHAP

研究開始時の研究の概要

１年目に、シャップ手法を用いて、個別最適化されたアルゴリズムの研究開発を行う。また国内外学会に積極的に参加し、最新の研究開発状況を把握する。２年目には１年目の開発活動で得た知見を国内外で開催されるLA関連国際学会や海外論文で先行発表し、コミュニティからのフィードバックを得つつ、モデルのメカニズムの探索・改善作業を行なっていく。そして３年目にはこれらの結果を論文にまとめ、海外ジャーナルへ投稿する。