IRにおけるマススクリーニングの新提案

• Published in: 大学情報・機関調査研究集会 論文集 pp. 124 - 127
• Main Authors: 伊藤, 彰, 大森, 雅人, 高松, 邦彦, 桐村, 豪文, 市川, 尚, 中田, 康夫, 村上, 勝彦, 伴仲, 謙欣, 野田, 育宏
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 日本インスティテューショナル・リサーチ協会 2021
• Subjects: Eduinformatics; テキストマイニング; マススクリーニング; 初年次教育
• ISSN: 2436-3065; 2436-3014
• DOI: 10.50956/mjir.10.0_124_24

近年、コロナ禍による遠隔授業の増加やDX化により学生のデータが増加している。これらのデータについて従来は教員が個別に解析していたのに対して、本稿で提案するマススクリーニングは、大学全体、学部、学科別に解析をした後、各教員へ解析結果を渡し、教育に役立てる新たな2段階方式となっている。この方式により、アーリーアラートが可能となり、神戸常盤大学においては本学独自のスチューデント・サポート・ポリシー（SSP）に基づき、テーラーメード教育の実現を目指す。