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

点击翻译按钮获取中文摘要

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。