权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

クラウドによる機械学習を利用したエンロールメントマネジメントシステムの構築

使用云中的机器学习构建招生管理系统

基本信息

批准号：
19K02868
负责人：
石川千温
金额：
$ 1.58万
依托单位：
Sapporo Gakuin 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年度の研究進捗状況には、かなりの進展が見られ、年度後半に向けて、情報処理学会への論文投稿を実現できるほどの成果が見られた。2021年度においては、学生の学修データの分析において、そのほとんどがExcelやPowerBIなどのアプリケーションを用いて行っており、機械学習の分析に着手することが実質的に難しい状況であった。機械学習に最適なPython言語の使用も試行的に試してはみたが、思うような結果が出ず、研究の進捗的には遅れていた。しかしながら、2022年度から、精力的にPythonプログラムの改良と試行を繰り返すことで、学生の学修データの分析で最適な手法の発見、および最適なパラメータの導出、さらには、学生の退学予測を行うためのエンロールマネジメントシステムのプロトタイプの開発に至ることができ、それまでの導出過程とプロトタイプの検証結果について、情報処理学会論文誌デジタルプラクティス得集号「ITと教育」（2023年4月掲載）に論文が掲載されることが出来た。今回の掲載論文では、IRデータで集められた様々な学生の学修データのうち、LightGBMという機械学習モデルが有効性が高いことを見出し、そのモデルによって、学生の退学に寄与する要素のうち、極めて高い要素を抽出することに成功し、その要素を使って、退学予測を行うプロトタイプのアプリケーションを構築した。また、このプロトタイプで、実際に2018年度の入学者（2021年度末卒業）の退学予測を行い、実際の退学状況と比較して、本システムの有効性を検証した。その結果、本システムの予測の精度が、ある程度は良いことがわかったが、ただ、学生の学修指導を行うエンロールマネジメントシステムとしては、予測精度をあげた場合の対象者数の拡大とのトレードオフが発生することが判明し、この点においては、実際の運用でどの程度の予測精度が最適なのかを検証する必要性があることが、課題として残されている。

The status of research progress in 2022, the progress of research in 2022, the progress in the second half of the year, and the paper submission of the Information Processing Society are now in progress. 2021 においては、Student の学学データのANALYSIS において、そのほとんどがExcelやPowerBIなどのアプリケーションを用いて行っており, machine learning のanalytics することが実性的に狠しい性であった. Mechanical learning is the best way to use the Python language and to try it out, to think about the results, and to research the results.しかしながら, 2022 year から, energetic にPython プログラムの Improvement と trial を缲り return すことで, student の学学データAnalyze the most suitable technique and derive the most suitable technique , さらには, student's withdrawal prediction を行うためのエンロールマネジメントシステムのプロトタイプの开発に to ることができ、それまでのExport process and とプロトタイプの検 Certificate results について、Information The publication number of "IT Education" (released in April 2023) of the journal "IT Education" of the Society for Processing and Processing has been released. This time the paper is published, the IR collection is the student's study, the study is completed, L ightGBM's machine learning and effectiveness are high, and the effectiveness of machine learning is high.って, student dropout and するelements のうち, extreme めて高いelements をdraw することにsuccess し, そのelements をmake って, dropout prediction を行うプロトタイプのアプリケーションをconstruct した.また、このプロトタイプで、実记に2018 applicants (graduated at the end of 2021)の Dropout Predictionを行い、実记のdropout StatusとComparisonして、本システムのValidity Certificateした.そのresult, システムのprediction and accuracyが, あるdegree は好いことがわかったが, ただ, student のStudy guide and training guide The number of big ones is clear, the point is clear, the point is clear, and the application is applied. The degree of prediction accuracy, the optimum level, the necessity, the necessity, the problem, and the problem.