認証評価機関の評価データを用いたLLMによるアカデミック・アドバイジング評価の分析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS25033

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2025/05/12

タイトル(英語): LLM-Based Analysis of Academic Advising Assessment Using Accreditation Data

著者名: 清水 栄子(愛媛大学),小林 忠資(岡山理科大学),松本 清(東京科学大学),岸岡 奈津子(立命館大学),岸岡 洋介(京都外国語大学),真鍋 亮(愛媛大学)

著者名(英語): Eiko Shimizu(Ehime University),Tadashi Kobahashi(Okayama University of Science),Sayaka Matsumoto(Institute of Science Tokyo),Natsuko Kishioka(Ritsumeikan University),Yosuke Kishioka(Kyoto University of Foreign Studies),Ryo Manabe(Ehime University)

キーワード: アカデミック・アドバイジング|質保証|認証評価|テキスト分析|ＬＬＭ（大規模言語モデル）|ＣｈａｔＧＰＴ|Academic Advising|Quality Assurance|Accreditation|Text Analysis|LLM (Large Language Model)|ChatGPT

要約(日本語): 本研究は，大規模言語モデル（ChatGPT）が認証評価機関のデータを用いて，「アカデミック・アドバイジング」の事例をどのように識別するかを分析したものである。LLMによる分析と人による分析を，正確性，適用性，および一貫性の観点から比較した。その結果から，評価データ分析におけるAIの役割と，アカデミック・アドバイジングの質保証への応用可能性に関する示唆が得られた。

要約(英語): This study analyzes how an LLM (ChatGPT) identifies “academic advising” cases using accreditation agencies’ data. It compares LLM-based and human analysis in terms of accuracy, applicability, and consistency. The results offer insights into AI’s role in evaluation data analysis and academic advising quality assurance.

本誌: 2025年5月15日-2025年5月16日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 39-44 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,093 Kバイト