| 研究課題/領域番号 |
25350309
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| 研究機関 | 広島経済大学 |
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研究代表者 |
堂本 絵理 広島経済大学, 経済学部, 准教授 (00510067)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | データマイニング / モデル設計 / ソフトウェア開発 / カリキュラム・教授法開発 / 教授学習支援システム |
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| 研究実績の概要 |
学生の興味・意欲や授業に対して感じる難易度といった情報は，主観的評価尺度による対象の感覚的・総合的な情報である．本研究課題においては，そうした主観的な情報が時系列的に与えられる．ここでは，この情報を感性時系列データと呼ぶ．学生を取り巻く環境は刻々と変化し，また個人の認識に関してもトレンドが生じる．変化する尺度を伴う，極めてあいまいな情報について，確率やファジィといった測度によりその分析や学生の感性に関する予測研究を行った．このような研究の成果として得られるデータは講義の設計・調整に資するものと考える．
そして，主観データを用いた多目的評価において，高い評価を持つ学生の特徴分析，またそうした学生が大学教育において形成される過程に関する分析を行った．従来，教育機関における進路に関する分析量として，就職を希望する学生において内定を獲得した学生が占める割合を用いたマクロ的な議論がなされてきた．本研究課題ではミクロ的な視点に立ち，学生個人の就職活動における効率性といった量を考える．しかし一般に学生の就職活動では，内定した企業の属性や活動の効率性などによって多目的な評価となる．能動的，受動的に就職したのかが可視化される．そうした評価尺度に対して活動時・達成時の感性情報を取り入れることで，満足度といった効用のような指標を考慮した学生の特徴抽出を行った．またこうして得られる学生像について，各学生の学生像からの距離を定義し，時系列データ上において，特徴的な学生が形成される過程についてデータマイニング的な手法を適用し，進路指導へ活用する方策を提案した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
学生に関する感性時系列データを得て，確率やファジィといった測度によりその分析や学生の感性に関する予測研究を行っている．その他，学生の入試種別や出身高校，GPA，所属クラブなどの情報を得て就職へ影響する要因の分析を行っている．
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| 今後の研究の推進方策 |
前年度に引き続き，学生の意欲や授業に対して感じる難易度の可視化，ならびにそれらの感性時系列データを用いた分析とその活用に関する研究を行う．また，進路決定における学生の多目的評価と感性時系列データ・授業選択パス等に関する特徴時系列データに関する分析も行う．
そして，新たなカリキュラムを設計する場合に，感性データや属性データに関する指標を導入し，教員と科目の組により表現される講義をカリキュラム上に取り込む価値を推計する手法を開発する．この手法により定式化される制約付き組み合わせ最適化問題を近似解放により解くことで準最適なカリキュラムを導出し，大学の教育政策における代替案を設計する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際会議や学会に行く回数が減ったため次年度使用額が生じた．
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| 次年度使用額の使用計画 |
今年度参加できなかった国際会議や学会に参加するために使用する．
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