リアルワールド教育データからのエビデンス抽出・共有・利用のための情報基盤開発

2023 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 23H00505
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分62:応用情報学およびその関連分野
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 緒方 広明 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30274260)
• 研究分担者: 堀越 泉 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教 (00945074) ; 喜多 敏博 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 教授 (20284739) ; 森田 裕介 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (20314891) ; 星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586) ; 高橋 雄介 京都大学, 教育学研究科, 准教授 (20615471) ; 西岡 千文 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (20801187) ; 長濱 澄 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50779270) ; 毛利 考佑 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (60796001)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31

研究の概要

対照実験が行いにくい教育効果に対して、通常の教育時に得られる様々なデータ（リアルワールド教育ビッグデータ）から教育効果を高めるエビデンス抽出を目指す研究である。そもそもデータからエビデンス抽出が可能なのか、可能だとして、どのような方法で教育効果を高めることが出来るのかを、開発済みの教育ビッグデータクラウドLEAFを活用して検討する。

学術的意義、期待される成果

研究計画がすでに開発済みの情報収集の基盤に基づいているとともに新規性も高く、さらに、システムの評価から実世界へのガイドラインの提示まで、綿密に計画されており、その実行可能性の高さが評価できる。オンライン教育の重要性も増している社会状況において時宜にかなった研究である。また、抽出したエビデンスを用いた「学び方・教え方」に関わるガイドライン策定までをしっかり考慮している点も評価できる。