| 研究課題/領域番号 |
17K18607
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
松河 秀哉 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 講師 (50379111)
|
|---|
| 研究分担者 |
杉本 和弘 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 教授 (30397921)
串本 剛 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 准教授 (60457835)
川面 きよ 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 特任講師 (20782064)
大山 牧子 大阪大学, 全学教育推進機構, 助教 (70748730)
根岸 千悠 大阪大学, 全学教育推進機構, 特任助教 (60726610)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
|
| キーワード | トピックモデル / 授業評価アンケート / 自由記述 / 分析支援 / ソフトウエア開発 |
|---|
| 研究実績の概要 |
2017年度は、トピックモデルを用いた授業評価アンケートの自由記述の分析を行うために、分析の前提として必要となる、アンケートデータの収集や、収集したデータを格納・分析するDB(Data Base)等の環境の整備を進めた。授業評価アンケートのデータとしては、東北大学の共通教育に対する過去15年分程度の授業評価アンケートの自由記述を収集した。また、大阪大学のデータについても、最新の授業評価アンケートの自由記述を提供してもらう体制を整え、データを入手した。入手したデータはDBサーバに保存し、分析可能な状態に整えた。
本研究ではトピックモデルという手法を使って、大量の授業評価アンケートの自由記述の分析を行う予定である。2017年度は、トピックモデルを用いて授業評価アンケートの自由記述を一定の精度で分析するための手順に関して、論文の執筆・投稿を行い、日本教育工学会のラーニングアナリティクス特集号に採録された。今後はこの分析手順に従い、様々なデータ分析を行っていく予定である。
また、2017年度は、上述の論文の分析手順に従ったトピックモデルを用いた分析を容易に行えるようにするためのソフトウエアの開発も行った。このソフトウェアは1)形態素解析機能、2)分析に使用する単語の絞り込み機能、3)トピックモデル部分析結果をEXCELファイルにまとめて出力する機能、の3つの機能を備えており、分析対象となる自由記述が格納されたEXCELファイルを準備すれば、トピックモデル分析に必要なほとんどの処理を自動的に実行することが可能である。ソフトウエアの開発については、ショートレタ－を執筆し日本教育工学会に投稿した。このソフトウエアを開発したことで、次年度以降の研究をより円滑に遂行できるようになることが期待できる。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2017年度は当初予定していた、データの収集と整理、およびデータベースの構築を問題なく完了することができた。また、トピックモデルを用いた授業評価アンケートの分析手法について論文を執筆し、採録された。これにより、今後のデータ分析について、一定の信頼性を担保することができた。さらに、その分析手法に関して、一層自動化を進めるための分析支援ソフトウエアを開発することができた。この成果により、次年度以降の研究をより円滑に進めることが可能となった。以上のことから研究は順調に進展していると言える。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は、2017年度に開発した分析手法とソフトウエアを用いて、東北大学及び大阪大学の授業評価アンケートの自由記述の分類作業を進める。その上で、大阪大学においては分析結果を用いてFD活動を推進し、東北大学においては、自由記述の分類結果を学内の各種調査や成績等のデータを紐づけたうえで各種分析を行い、大学の教育の状況把握及び改善を目的とした教学IR(Institutional Research)活動を推進する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
データベースサーバについて、既存の機器を流用することができたため、想定よりも物品費を押さえることができ、未使用額が生じた。これについては、翌年に予定していた国内外の学会発表の回数を増やすことで使用する予定である。
|
