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

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-5

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Education Support Methods Analyzing the School Affairs Data of the Studens in the University

著者名: 安部 恵介(九州産業大学)

著者名(英語): Keisuke Abe()

キーワード: データ分析|教育支援|データマイニング|機械学習|決定木ニューラルネットワーク|data analysis|education suppor|data maining|machine learning|decision treeneural network

要約(日本語): 産業・社会の多くの分野において情報化の進展により得られる大量のデータの有効利用が重要な問題となっているが、大学においても学内データを収集・分析することにより、経営改善や学生支援、教育の質向上等に役立てようという意識が高まっている。そこで本研究では大学におけるこのような学内データ活用の概要についてまとめ、その中でも特に多くの大学で重要となっている、留年・退学者の防止について検討する。大学においても情報化により、学生の成績や出席状況等の教務データの一元的な収集・管理が可能となってきている。そこでこれらのデータを分析することにより留年や退学を予防する修学支援方式について検討した。まず対象となる学生の教務データを収集・統合し、データベース化することにより分析を容易とし、さらに決定木やニューラルネットなどデータマイニングの手法を用いたデータ分析を行い、実データにより有効性を検討した。

PDFファイルサイズ: 882 Kバイト