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J-GLOBAL ID：202002256456940566   整理番号：20A0948634

教育ビッグデータを活用した機械学習の修学支援への適用

Application of Machine Learning Using Educational Big Data to Study Support.

著者 (2件)： 安部恵介 (九州産業大) ,  CHENG Kai (九州産業大)
資料名： 電気学会研究会資料
号： IS-20-001-021 情報システム研究会  ページ： 83-87  発行年： 2020年03月16日 
JST資料番号： Z0924B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 学校を去る学生数を減らすような修学支援は重要な課題であり,効果的な支援システムが望まれている。教育ビッグデータを利用する機械学習を適用することによって,退学リスクを迅速に検出して,リスクをいくつかのケースにおける統計解析に基づいて定量化した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *教育 ,  *利用 ,  *機械学習 ,  *助成 ,  行為 ,  リスク ,  統計解析 ,  データ解析
準シソーラス用語： *ビッグデータ利活用 ,  *教育支援 ,  退学 ,  ラーニングアナリティクス

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  科学技術教育  (AA04000C)

引用文献 (6件)：

• 大友愛子・岩山豊・毛利隆夫:学内データの活用~大学におけるIR(Institutional Research)への取組み~,FUJITSU,Vol.65,No.3,pp.41-47(2014).
• 沖清豪・岡田聡志:データによる大学教育の自己改善-インスティテユーショナル・リサーチの過去・現在・展望-,学文社,2011.
• 緒方広明:ラーニングアナリティクスの研究動向-エビデンスに基づく教育の実現に向けて-,情報処理 Vol.59,No.9,pp.796-799(2018).
• 近藤伸彦・畠中利治:ベイジアンネットワークによる修学状態推移モデルの構築,日本教育工学会論文誌,41(3),pp.271-281(2017).
• 安部恵介:大学における学生の教務データ分析による修学支援方式の検討,電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集,pp.952-957(2017).

タイトルに関連する用語 (6件)： 教育 ,  ビッグデータ ,  活用 ,  機械学習 ,  修学 ,  支援