| 研究課題/領域番号 |
24K06289
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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09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 国際医療福祉大学 |
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研究代表者 |
永井 朋子 国際医療福祉大学, 小田原保健医療学部, 講師 (70866730)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 統計的因果推論 / 機械学習 / 教育効果 / 反実仮想機械学習 / 条件付き平均処置効果 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は統計的因果推論と機械学習を融合した反実仮想機械学習の教育分野への応用である．因果推論の「反事実モデル」に基づいたMeta-learnerと呼ばれる手法を用いて，定期試験の偏差値や合否などの成績に対する学習支援センター(以後”センター”)の処置効果を調べる．反事実モデルでは，同一の学生の「センターを利用したときの成績」から「センターを利用しないときの成績」を引いた差によって，個体処置効果が定義される．しかし必ず欠測値を含むため，処置効果を計算することができない．ここで，機械学習と融合したMeta-learnerを用いて，計算できない処置効果を推定し，センターの教育効果を定量化する．
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