- 著者
- Nobuhiko KONDO Toshiharu HATANAKA
- 出版者
- Japan Society for Educational Technology
- 雑誌
- Educational technology research (ISSN:03877434)
- 巻号頁・発行日
- vol.41, no.1, pp.57-67, 2019-02-28 (Released:2019-02-28)
- 参考文献数
- 33
While f ields related to educational data analytics such as learning analytics are rapidly developing, the importance of institutional research is recognized from the viewpoint of assuring the quality of education and management assistance. To undertake organizational analysis and provide support that is tailored to individuals, the integration of these f ields will become increasingly important. In this study, as a framework for utilizing a method of learning analytics for institutional research and student support, we investigated a method for modeling the transition process of students’ learning states by using Bayesian networks. Its applicability was investigated based on the results of numerical simulations conducted as a part of the study.
1 0 0 0 OA 大学におけるビッグデータ・アナリティクスと教学IR
- 著者
- 近藤 伸彦 Nobuhiko KONDO
- 出版者
- 大手前大学CELL教育研究所
- 雑誌
- 大手前大学CELL教育論集 = Otemae University CELL journal of educational studies (ISSN:21894027)
- 巻号頁・発行日
- vol.6, pp.11-18, 2016-03-31
近年のICTの発展により、教育におけるビッグデータは現実的なものとして顕在化し、その活用により教育改善をおこなう試みが大きな注目を集めている。海外ではいち早く教育ビッグデータに対するアナリティクスの研究と実践が行われ、国内においてもその必要性が急速に認識されつつある。本稿では、大学における教育ビッグデータの活用について整理するため、種々のアナリティクスと教学IRに着目して、発展の経緯や、分野間の関係性などについてまとめる。さらに、大手前大学におけるアナリティクスや教学IRの現状と展望について述べる。