2020 Fiscal Year Annual Research Report
子どもの課題スクリーニングから支援・効果まで循環するシステム構築
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19H00610
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
山野 則子 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (50342217)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横山 登志子 札幌学院大学, 人文学部, 教授 (00295916)
岩永 靖 九州ルーテル学院大学, 人文学部, 准教授 (10526221)
和田 一郎 花園大学, 社会福祉学部, 教授 (10711939)
大嶋 巌 日本社会事業大学, 社会福祉学部, 教授 (20194136)
中島 智晴 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (20326276)
大友 秀治 北星学園大学, 社会福祉学部, 准教授 (40648002)
比嘉 昌哉 沖縄国際大学, 総合文化学部, 教授 (50342431)
宮本 貴朗 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (70291606)
長崎 和則 川崎医療福祉大学, 医療福祉学部, 教授 (90309641)
吉田 卓司 藍野大学, 医療保健学部, 准教授 (90610212)
山中 徹二 大阪人間科学大学, 人間科学部, 助教 (90712430)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 早期キャッチ / スクリーニングシステムAI / 循環システム構築 / SSW / EBPプログラム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、学校の持っている全校児童生徒の客観的なデータから確実に早期に支援の必要な子どもを発見でき、支援につなぐ決定ができる、スクリーニングシステム(AI)を開発し、すでに研究展開してきた効果的なスクールソーシャルワーク事業プログラムと連動させ、早期発見、支援、効果まで確認できる循環システムを構築することである。それをEBPプログラム(Evidence- Based Practice Programs)として評価統合データベースを構築する。
本研究の目標を達成するために、研究班は、AI班、プログラムモデル班、エビデンス分析班と分担して進めている。
AI班は学校現場において活用できる子どもの遅刻や未受診などの実態から確実に問題を発見し、スクリーニングできるシステムの構築・導入を開始したところである。プログラムモデル班は、スクリーニング協力自治体からデータの分析のほか、スクリーニング熟練者にスクリーニングの疑似データについてスクリーニングを実施してもらい、AIのデータとして蓄積している。また、SSW事業プログラムによって、支援が必要な子どもにスクリーニングからSSW実践効果まで確認できる循環システムを構築する。エビデンス分析班はSSW事業プログラムのランダム化比較実験（RCT：Randomized Controlled Trial）により制度を高める。本年度は、AI班はAIスクリーニングシステムの開発、情報セキュリティポリシィの策定、プログラムモデル班とエビデンス分析班は、スクリーニング熟練者から得られたスクリーニングデータの蓄積を行った。また、協力自治体、SSWからのヒアリングを通じて、SSW事業プログラムの開発を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
自治体でのスクリーニングの利便性を高めるために、スクリーニングシートからスクリーニングシステムへの切替を進めている。新型コロナウイルスの影響により、自治体との対面での打ち合わせが困難だったこと、スクリーニングシステムへの切替手続きに時間を要していることから、スクリーニングデータの収集に遅れが生じ、データ分析等の研究進行に多少の遅れが生じている。また、スクリーニングシステムをを導入することを承諾していた一部の自治体が、システムの導入に想定以上に複雑であるとして研究協力に難色を示していたことも、遅延に繋がっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在スクリーニングは33自治体211校で導入されている。自治体でのスクリーニングの利便性・セキュリティを高めるために、スクリーニングシートからスクリーニングシステムへの切替を進めている。これと並行し、これまで得られた自治体からのスクリーニングデータ、またこれまで議論を行ってきたグッドプラクティス・バッドプラクティスの情報を統合したデータによる試行を繰り返し、AIによる児童支援の方策の開発を進める。
プログラムモデル班は、データ分析によって明らかになった、スクリーニングから支援のあり方の流れを確立するプログラムを作成する。支援の結果を分析し、エビデンス班の助言を得ながら協力自治体に実際に返し、実行ができるように取り組む。
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