2019年4月 - 2023年3月
クラウドによる機械学習を利用したエンロールメントマネジメントシステムの構築
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(C) 基盤研究(C)
2020年度は、新型コロナウィルスの感染拡大の影響のため、研究出張が制限されていたこともあり、他大学等の先進事例の実地ヒアリング調査などはほとんど実施できなかった。関連学会、研究会、セミナー等への参加もほぼ制限されており、情報収集という観点からは満足のいく結果となっていない。
所属大学の学生行動データを用いたIR分析については、入学者の入試行動、入学後の学習行動、生活行動、進路行動についての経年変化を従来通りの分析手法において分析し、それら経年分析結果は学内に公表し、所属大学の情報公開コンテンツとしても公開されている。
また、20年度は、科研費により購入したPCをベースに、新たに人工知能的分析アプローチに有用とされるPython分析環境を構築し、学習データではなく一般的なデータセットを用いて、人工知能(機械学習)的分析アプローチを試してみた。今のところ問題なくPythonの開発環境下における機械学習ライブラリが利用できる状態に至ったところまで確認されている。
今後の予定として、学生の種々の行動データの分析において、まずは、2018年度までのデータを教師データとして、2019年度入学者の行動データを構築したPython環境下で分析し、実際の2019年度の機械学習予測データが実際のデータとどの程度の差異が生じるのかを調査する予定である。2020年度のデータは今回の分析から外さざるを得ないと判断している。
一方、クラウド環境下での人工知能モジュールの利用については、データ流出の危険性等を考慮しながら、候補となるクラウドサービスを慎重に選び、上記データ分析と同様の試行を実施する予定である。
所属大学の学生行動データを用いたIR分析については、入学者の入試行動、入学後の学習行動、生活行動、進路行動についての経年変化を従来通りの分析手法において分析し、それら経年分析結果は学内に公表し、所属大学の情報公開コンテンツとしても公開されている。
また、20年度は、科研費により購入したPCをベースに、新たに人工知能的分析アプローチに有用とされるPython分析環境を構築し、学習データではなく一般的なデータセットを用いて、人工知能(機械学習)的分析アプローチを試してみた。今のところ問題なくPythonの開発環境下における機械学習ライブラリが利用できる状態に至ったところまで確認されている。
今後の予定として、学生の種々の行動データの分析において、まずは、2018年度までのデータを教師データとして、2019年度入学者の行動データを構築したPython環境下で分析し、実際の2019年度の機械学習予測データが実際のデータとどの程度の差異が生じるのかを調査する予定である。2020年度のデータは今回の分析から外さざるを得ないと判断している。
一方、クラウド環境下での人工知能モジュールの利用については、データ流出の危険性等を考慮しながら、候補となるクラウドサービスを慎重に選び、上記データ分析と同様の試行を実施する予定である。
- ID情報
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- 課題番号 : 19K02868
- 体系的課題番号 : JP19K02868
この研究課題の成果一覧
絞り込み
講演・口頭発表等
3-
北海道科学大学IR研修会 2022年9月16日 招待有り
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札幌学院大学総合研究所経営部会 2021年11月4日
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日本商業教育学会北海道部会 2021年10月23日