統計モデリングによる大学カリキュラム評価システムの開発

利用统计模型开发大学课程评估系统

基本信息

批准号：
19K02867
负责人：
藤野友和
金额：
$ 2万
依托单位：
Fukuoka Women's University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2022年度は研究実施計画における「シラバスとアンケートを用いた科目間の関連性指標の開発」および「ネットワーク分析を用いた科目の重要度指標の開発」について2021年度に実施した指標開発の検討をさらに進め、先行研究で検討された指標との比較や理論的な整理、さらには実データへの適用を行った。研究代表者が所属する大学の学科カリキュラムに対して適用した結果は直感的な理解と整合しており、カリキュラムの評価や学生の履修選択の支援に有効に利用できるであろうことが示唆された。この結果を利用して研究実施計画における「カリキュラム評価のためのシラバス可視化システムの開発」について、統計解析ソフトウェアのR、グラフデータベースのNeo4j、Rにおけるネットワーク可視化パッケージのvisNetworkなどを利用して、可視化システムのプロトタイプ作成を行った。これらの成果とデータの整備方法について、ハイブリッド形式で開催された国際会議のData Science, Statistics & Visualisation 2022 (DSSV2022)および国内で開催された日本教育工学会2022年秋季全国大会において発表した。また、論文作成を行い、2023年3月に学術雑誌への投稿を行った（報告書作成時点で査読中）。また、考案した指標の応用に向けて、科目間関連度の伝播の反映の仕方について、当初の与え方以外の方法を検討するなど理論的な精緻化、拡張に取り組んでいる。さらに、得られた指標を用いて科目分類を行ったりするなどの応用可能性についても引き続き検討している。

2022年，我们将在研究实施计划中进一步回顾2021年开展的关于“利用大纲和调查问卷开发科目间关系指标”和“利用网络分析开发科目重要性指标”的指标开发工作。我们与之前研究中考虑的指标进行了比较，从理论上进行了组织，并将其应用于实际数据。将研究结果应用到课题组所在大学的院系课程中，结果与直观认识一致，表明该结果可以有效地用于课程评价、支持学生选课。利用这些结果，我们将使用统计分析软件R、图数据库Neo4j和R中的网络可视化包visNetwork来开发研究实施计划的可视化系统“课程大纲可视化系统的开发”评估。”创建了一个原型。这些结果和数据准备方法在以混合形式举行的国际会议数据科学、统计和可视化 2022 (DSSV2022) 上以及在日本教育技术学会 2022 年秋季全国会议上发表。日本。我们还撰写了一篇论文并于 2023 年 3 月提交给学术期刊（在撰写报告时目前正在接受同行评审）。此外，为了应用所开发的指数，我们正在进行理论阐述和扩展，例如考虑除最初的反映主体之间关联程度传播的方法之外的其他方法。此外，我们正在继续考虑将获得的指标应用于主题分类的可能性。