| 研究課題/領域番号 |
17K04677
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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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| 研究分野 |
教育社会学
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
森 雅生 東京工業大学, 戦略的経営オフィス, 教授 (20284549)
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| 研究分担者 |
高田 英一 神戸大学, 評価室, 准教授 (60336039)
大石 哲也 東京工業大学, 広報・社会連携本部, 特任准教授 (30552236)
小柏 香穂理 帝京大学, 公私立大学の部局等, 講師 (60379922)
白鳥 成彦 嘉悦大学, ビジネス創造学部, 教授 (70552694)
田尻 慎太郎 北陸大学, 経済経営学部, 教授 (90410167)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | インスティチューショナル・リサーチ / 大学経営 / 大学組織論 / 大学評価 |
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| 研究成果の概要 |
オントロジー構築は、既存のデータから始める場合、一般性を見極めるオントロジーの構築は困難である。そのため、オントロジーの元になるデータモデルを得る方法をまとめることとした。
科学データのFAIR原則が、研究情報マネジメントにおけるデータ活用でも有効であることがわかった。この原則の必要条件として、永続的識別子（PID）の付与とメタデータの充実化があげられる。
また、既存の業務システムに保持されているデータから抽象度を高めたデータモデルを得るために必要なメタ情報について研究し、テーブル定義・ER図・スタースキーマ・多次元モデルの4概念が必要十分であることを結論した。
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| 自由記述の分野 |
情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
評価や大学経営の観点から、大学における諸活動をデータにより捉えることは重要であり、実務上困難であることも知られていた。それはデータのボリュームではなく、バリエーションに多様性があることに起因する。しかし、この困難を乗り越える方法についての具体的検討はなされてこなかった。本研究は成果として、大学情報を把握する1番目の方法として、まず業務システムがもつデータのメタ情報について研究し、テーブル定義・ER図・スタースキーマ・多次元モデルの４概念を管理することを提案している。データベースやデータウェアハウスの様々な技術の中から、この課題に重要な要素を実践的に研究したことが社会的意義を持つと考えられる。
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