| 研究課題/領域番号 |
17H01998
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
山下 英明 首都大学東京, 経営学研究科, 教授 (30200687)
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| 研究分担者 |
立石 慎治 国立教育政策研究所, 高等教育研究部, 主任研究官 (00598534)
近藤 伸彦 首都大学東京, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
林 祐司 首都大学東京, 大学教育センター, 准教授 (40464523)
椿本 弥生 東京大学, 教養学部, 特任准教授 (40508397)
松河 秀哉 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 講師 (50379111)
渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 准教授 (50570090)
松田 岳士 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | アカデミック・サクセス / 教学IR / 予測モデル / 学生支援 / アカデミック・アドバイジング |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、学生の学業上の成功（AS; Academic Success)を達成するための修学支援を高度化するために、教学データを用いて大学や学位プログラムごとに重要となるAS指標群を自動生成すると同時に、重要指標を自動選択して、各大学や学位プログラムにおいて「望まれる学生像」とその達成度合いの予測値を示すASモデルを形成し提示するシステムを開発することをめざしている。
本研究では、研究内容を以下3つのテーマに分け、順に取り組むことで計画的に研究を遂行するものとしている。《テーマ1》理想的な学生像の解明を通じたASモデルの確立、包括的なデータセットの定義、《テーマ2》重要指標の選定によるASモデルの生成、AS（Academic Success)モデルの表示方法、《テーマ3》開発されたシステムを効果的に用いる学生指導方法のアクションリサーチ。
平成30年度は、平成29年度に取り組んだ《テーマ1》の成果に基づき、《テーマ2》の検討を進めた。平成29年度末に得られた、卒業生に対するASの調査結果をもとに、開発する学生支援補助システムに搭載予定のAS予測モデルの数値実験と結果の検討を行い、システムの仕様策定を行った。
AS予測モデルについては、機械学習と進化計算を組み合わせ、ASの予測に重要な変数を自動選定するアルゴリズムを構築することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
「研究実績の概要」にて述べた研究の全体像のうち、平成30年度は、平成29年度に取り組んだ《テーマ1》の成果に基づき、《テーマ2》の検討を進めた。平成29年度末に得られた、卒業生に対するASの調査結果をもとに、開発する学生支援補助システムに搭載予定のAS予測モデルの数値実験と結果の検討を行った。
当初計画では、この検討をもとに、システムの仕様を策定し、開発を完了させる予定であったが、当初の想定に反し、実施した数値実験において選定したAS指標ではシステム開発に必要な結果が得られないため、別のAS指標を加えた上で大幅な再実験を実施しなければならないことが判明したため、平成30年度の当初計画を変更し、平成31年度への経費の繰越を行うものとした。そのため、進捗状況を「(3)やや遅れている」としている。
ただし、再実験は年度内におよそ完了しており、変更後の計画通り、平成31年度にはシステムの開発に入ることができる見込みである。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成31年度は、まず平成30年度から繰り越した研究計画に基づき、システムを開発する。また、卒業生に対するASについての新たな調査結果を加え、追加の数値実験を行う。
そののち、開発したシステムを用いて、テーマ3の研究（システムを効果的に用いる学生指導方法のアクションリサーチ）として、実際の学生指導を念頭に置いたシステム試用実験を行い、システムの形成的評価を行い、本研究課題の総合的な成果をまとめる。
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