教学データに学生の学内外の人間関係データを組み込んだ中退予測モデルの開発

结合学术数据和学生校内外人际关系数据开发辍学预测模型

基本信息

批准号：
20K02618
负责人：
白鳥成彦
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kaetsu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K02618/
关键词：
大学中退学内外の人間関係学修状態中退予測人間関係

项目摘要

研究実施計画は下記の8つのプロセスになり、（1）変数の選択、（2）人間関係データの取得、（3）データ整備、（4）中退予測モデルの作成、（5）一次成果の取りまとめ、（6）中退プロセスモデルの作成、（7）モデルの検証、（8）成果の取りまとめ、となり今年度は昨年度から引き続いて（6）、（7）を引き続いて行い、（8）を更に行った。（6）、（7）では人間関係のデータとして、学生への入学者アンケートと入学前におけるデータを用いて中退予測モデルを作成し、モデルの検証を行った。人間関係のデータとしては、保護者や関係性のデータ、と友人との関係性のデータを取得し、分析可能にした。目的変数としては中退に関係する1年次の成績を利用し、利用するモデルとしてはランダムフォレストモデルとロジスティック回帰モデルの2種類を用いた。説明変数としては入学前のデータ、人間関係のデータ、1年次春学期の単位数・成績、の3種類を段階的にモデルに導入し、人間関係のデータが1年次の成績、そして中退にどの程度関係するのかを明らかにした。モデルとしてはランダムフォレストモデルのほうが良い結果を表し、人間関係のデータが予測精度に寄与していることを示した。（8）では今年度までに行ってきた結果をとりまとめ、国内外での学会において発表を行うと共に論文にまとめた。IR、データサイエンス系の学会・会議において人間関係のデータを用いた中退予測モデルの発表を行った。また、教育・学習におけるシステムを主に扱う論文誌に入学前のデータを用いて学期内の学修状態を類型化する方法を投稿した。

研究实施计划由以下八个过程组成：（1）选择变量，（2）获取关系数据，（3）数据维护，（4）创建辍学预测模型，（5）编译主要结果，（6）创建辍学过程模型，（7）验证模型，（8）汇编结果，并在上一年和（6）（6）（6）（6）（7），（7），（7）。在（6）和（7）中，使用学生入学调查和数据作为人际关系数据创建了辍学预测模型，并验证了该模型。至于人际关系数据，获取了有关父母和关系以及与朋友的关系的数据，并使分析成为可能。客观变量是与辍学有关的第一年结果，并使用了两个模型：随机森林模型和逻辑回归模型。在阶段将三个解释变量引入了模型：入学前数据，关系数据以及学分和成绩的第一学期，以阐明与第一年级和辍学有关的关系数据的程度。作为模型，随机森林模型显示出更好的结果，表明关系数据有助于预测准确性。（8）总结了今年构成的结果，在国内和国际上都会在会议上提出它们，并将其编译成论文。使用IR和数据科学会议上的人际关系数据介绍了辍学预测模型。此外，我提交了一种方法，将学期内的研究状态分类到主要涉及教学系统的论文期刊中。