コロナ禍における授業形態変化の学業成績への影響について

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-2-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Impact on Academic Performance of Changes in Class Styles during the COVID-19 crisis

著者名: 安部 恵介（九州産業大学）,成 凱（九州産業大学）

著者名(英語): Keisuke Abe (Kyushu Sangyo University), Kai CHENG (Kyushu Sangyo University)

キーワード: オンライン授業|教育ビッグデータ|教育支援|機械学習|データ分析|online lessons|educational big data|education support|machine learning|data analysis

要約(日本語): 情報化の進展により大学においても多様なデータが大規模に蓄積され、データを活用した教育改善が重要となっている。これまでにも成績や出席状況等の教務データを用いて、機械学習の適用により留年・退学者を早期に予測する方式等について検討してきたが、近年オンライン授業等により予測結果も大きく変化してきた。これは授業形態の変化により出席・成績等による学習モデルも変化したためと思われる。そこで本研究では授業形態変化の学業成績への影響について検討する。授業形態が対面から遠隔さらに対面と遠隔を併用するハイブリッド方式等へ変化することによる出席状況や成績等への影響について分析し、さらに留年・退学者の傾向についても検討する。また機械学習における学習モデルの変化による予測結果への影響等についても検討する。