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自動選定した教学IRデータに基づくアカデミック・サクセスの予測

第27回CLE研究発表会(21 March 2019)

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自動選定した教学IRデータに基づく
アカデミック・サクセスの予測
○近藤 伸彦1), 松田 岳士1), 林 祐司1), 渡辺 雄貴2),
松河 秀哉3), 立石 慎治4), 椿本 弥生5), 山下 英明1)
1) 首都大学東京, 2) 東京理科大学, 3) 東北大学,
4) 国立教育政策研究所, 5) 東京大学
はじめに
◆ 教学IR(Institutional Research)
⚫ 高等教育の質保証の観点から多くの大学で導入
◆ 学生の学習成果に関する議論が盛ん
⚫ 「望まれる学生像」は大学・学位プログラムごとに多様
⚫ 専門的知識・技能だけでなく、汎用的能力や態度・志向性の
ような広い意味での学習成果が求められる
◆ 教学IRの観点からは…
⚫ 「学習成果≒学生の成功」に関する指標を適切に設定
⚫ そのモニタリングをもとづく学習支援や
教学施策へのフィードバックなどを行う
2第27回CLE研究発表会21 MAR 2019
はじめに
◆ 本研究での 「アカデミック・サクセス(以下AS)」
⚫ 学生が大学生活を通して何らかの学業面での成功を収めること
◆ 本研究では…
⚫ AS達成のための個に応じた適切な指導や支援を
可能とするようなシステムの開発をめざす
⚫ そのための機能のひとつとして、
経年後のASの度合いを早期に予測することについて検討
3第27回CLE研究発表会21 MAR 2019
(参考)開発するシステムの使用イメージ
421 MAR 2019
教学IR
DB
《〇〇さんのAS情報》
■各種統計情報
修得単位数 24
通算GPA 2.34
・・・・・・・・・・
現在アルバイト中
・・・・・・・・・・
■○○さんの現在の学習ニーズ
専門的な知識が得たい
社会で役立つ知識が得たい
ファイナンスについて学びたい
■AS指標の予測値
卒業時GPA 3.0以上の確率 85%
ファイナンス能力 ****
問題解決力 ****
就職可能性 87%
退学可能性 12%
影響を与える変数:GPA, …
データ入力
(学生ID&アンケートデータ)
情報提示
学生との面談
ASシステ
ムDB
必要
データ
抽出
予測モデル
計算
実際は全体的
にビジュアル
的にする
• AS指標(目的変数)とその予測値をわかりやすく表示
• 予測に影響を与える説明変数も表示する
• 「将来こうしたら、こうなる」というシミュレーション
もできるようにする(説明変数に目標とする値を入れて
予測モデルの値を計算し、その結果を表示)
ASシステム(教員用画面)
学生へのアン
ケートかヒア
リングで取得
したデータを
表示(これが
説明変数の値
にもなる)
計算結果
過去の学生データから
学習済みのモデルを用いる
※学生指導に用いるのとは別に、得られ
たモデルの分析は教学IRに活かせる
第27回CLE研究発表会
はじめに
◆ これまでの研究
⚫ 「Risk Detector(林ほか 2017)」
◼ 学生の留年可能性を早期発見して指導に役立てるシステム
◼ その形成的評価(松田ら 2017):
⚫ 留年予測の精度については満足
⚫ 「どの変数が留年防止に重要か」といった情報が指導上必要
⚫ 実用上、「留年」だけでなく
より幅広い意味でのASを扱いたい
⚫ 学士課程における大規模データに基づく学修状態のモデル化
(近藤ほか 2016)
◼ 機械学習による教学IRデータからの退学予測
◼ 1年次前期で50~60%程度予測可能
5第27回CLE研究発表会21 MAR 2019
はじめに
◆ 本発表での提案
⚫ 幅広いASのための指導や学習支援を補助するシステムにおける
教学IRデータを用いたASの予測モデリングの枠組みを提案
◼ 機械学習によってASの度合いを予測するモデルを構築
◼ 進化計算によりASの度合いの予測に適した説明変数を
教学IRデータから自動的に選択
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本手法の適用可能性と課題について検討
6第27回CLE研究発表会21 MAR 2019

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