2017 Fiscal Year Research-status Report
ディープラーニングを用いた教育ビックデータ解析による要ケア学生の早期抽出の実践
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16K01134
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| Research Institution | Tokyo University of Technology |
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Principal Investigator |
安藤 公彦 東京工科大学, 片柳研究所, 講師 (00551863)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柴田 千尋 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 講師 (00633299)
田胡 和哉 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 教授 (10188229)
稲葉 竹俊 東京工科大学, 教養学環, 教授 (10386766)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ディープラーニング / Learning Analytics / 教学IR |
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| Outline of Annual Research Achievements |
学生に関係する各種データは学内の個別のサービス（教務システム、出席管理システム等）に存在しており、それらを自動的に収集する仕組みを構築した。
そしてそれらのデータを扱うDBをNoSQLDBのmongodbを使い構築し、特定の学生（ある学部や留学生など）を指定し、年間の出席状況や成績から要注意学生の抽出とグラフによる表示を可能とした。この時の条件は独自の言語を開発し、簡単に条件を変更できる仕組みとした。出力されたデータについて、Office365を用いて安全に担当者に自動的に送付する仕組みを構築した。
また、各学期の６週目において、各学生の出席状況を収集分析しある条件（例：必修科目を３回以上休む）を元に学生を抽出する仕組みを本運用した。その結果は保護者に対し出席率の低下を知らせる手紙を送る業務に利用された。
また、講義内にチャットで行われた学生の対話に対してディープラーニングによる分析を行なった。この結果、ディープラーニングを使うことで、従来の手法に比べ５％以上の精度向上が可能となった。この成果についてはelml2017にて発表しAward Papersに選ばれ、IARIAのInternational Journal of Advances in Intelligent Informaticsに査読付き論文 "Coding Collaboration Process Automatically: Coding Methods Using Deep Learning Technology" として再録された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2018年度初旬に、現所属組織であるクラウドサービスセンターは現IRセンターと合併し新組織となるため、人員の変更およびセンターの移設等の準備が行われた。
そのため、各種設備の移行等の作業が発生したため、出席データ等の収集は行うことができたが、それを深層学習により分析する作業が遅れた。
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| Strategy for Future Research Activity |
新センターにて研究を継続するがIRも行うセンターのため、従来一部の教員やIRセンターへの情報提供を行う予定だったが、さらに大学上層部や事務局への情報および分析結果を提供することで大学全体のIRに寄与する形で研究を進める。
特に分析結果をどのように活用するのか事務方や教員との密接な打ち合わせを持ち、機械的な結果提示のみではなく実際の業務に適した見せ方や、情報提供の仕方を模索する。
また、進行状況によっては１年の延長も視野に入れる。
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| Causes of Carryover |
29年度に組織改編が進められ30年度から新組織に異動となるため研究の進行が遅れたこと、そして新組織での研究環境構築のために機器の購入等が必要であったが、人員含めどのようになるか不透明であったため、30年度になってからの購入とすることとした。また、深層学習のための機器購入の予定であったが、学内他予算にて購入することが可能となったため、本年度は予算の使用がなかった。
30年度は、新組織移行後の開発環境構築のため、デスクトップPC１台、ノートPC1台、ネットワーク機器の購入を予定している。また、分析結果提示のためのユーザーインターフェイスデザインおよび実装を外部に発注する予定である。
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