高等教育機関におけるＦＤ・ＳＤを目的としたＯＲ支援型ＩＲシステムの開発

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26282057
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 一部基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 教育工学
• 研究機関: 首都大学東京
• 研究代表者: 山下 英明 首都大学東京, 社会(科)学研究科, 教授 (30200687)
• 研究分担者: 立石 慎治 国立教育政策研究所, 生徒指導・進路指導研究センター, 研究員 (00598534) ; 大森 不二雄 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (10363540) ; 永井 正洋 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (40387478) ; 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 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (40508397) ; 松河 秀哉 大阪大学, 全学教育推進機構, 助教 (50379111) ; 渡辺 雄貴 東京工業大学, 教育革新センター, 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)
• 連携研究者: 高森 智嗣 福島大学, 総合教育研究センター高等教育開発部門 (80583103)
• 研究協力者: 柳浦 猛 Postsecondary Analytics, 代表
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: 教学ＩＲ / ＯＲ / 機械学習 / ラーニングアナリティクス / ＦＤ・ＳＤ

研究成果の概要

本研究では，高等教育機関の教学データを一元的に管理・分析し，教職員によって学生指導に活用されることを目的としたIRシステムを開発，評価した．具体的には，学生の留年可能性を早期に発見し，指導に役立てるための留年判定モデルを運用するシステムを開発した．留年判定モデルでは，ソフトマージン・サポートベクターマシンを採用し，機械学習ライブラリを用いてスタンドアロンのPC上に実装した．過去の学生データを用いて留年を判定し，予測精度の確認と教員による評価を受けた結果，留年予測の精度は93％であり，判定結果の理解度も高かった．一方で，表示されるデータの解釈やインタフェースについては課題が残された．

自由記述の分野

オペレーションズ・リサーチ，経営工学