| 科目名 | 情報科学講究Ⅵ | ||
| 単位数 | 2.0 | ||
| 担当者 | 准教授 毛利 考佑 | ||
| 履修時期 | 後期 | ||
| 履修対象 | １、２、３年次 | ||
| 講義形態 | 講義 | ||
| 講義の目的 | 人間の知的活動を支援する知的情報システム技術分野において高度な専門的知識・技能・能力を身につける。 | ||
| 到達目標 |
(1) 課題を正確に理解し、論理的に説明できる。 (2) 課題の内容を適切に把握し、その課題を解決するため、従来の研究結果等を解析、活用することができる。 (3) 従来の研究結果等に基づいた論証を適切に展開でき、適切な結果が導き出せる。 |
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| 受講要件 | 特になし | ||
| 履修取消の可否 | 否 | ||
| 履修取消不可の理由 | |||
| 事前・事後学修 | 教員より適宜個別に指示する。 | ||
| 講義内容 | 昨今、小中高等学校および大学のすべてにおいて、ICTを用いた教育支援が進み、ICT機器によって収集される教育ビックデータを、教育方法や学習方法を改善するために多種多様な分析・可視化技術を用いて解析する、「ラーニングアナリティクス(Learning Analytics)」や「教育データマイニング(Educational Data Mining)」に関する研究が期待されている。従来の学習分析と教育データマイニングの研究に基づいて教育ビッグデータの利活用する方法の研究指導を行う。 | ||
| 期末試験実施の有無 | 実施しない | ||
| 評価方法・基準 | 研究活動と発表により総合的に評価する。 | ||
| 教科書等 | 教員より適宜個別に指示する。 | ||
| 担当者プロフィール |
九州大学システム情報科学府博士後期課程修了(博士(工学))。日本学術振興会のDC・PD、東京農工大学工学院助教、京都大学講師を得て、現在に至る。専門分野は、教育工学、学習分析、教育データマイニングなど。現在、教育ビッグデータを用いた学習分析・教育データマイニングなどに関する研究に従事。知能工学専攻の学習工学グループに所属。 |
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| 講義に関連する実務経験 | |||
| 課題や試験に対するフィードバック | 教員より適宜個別に指導を行う。 | ||
| アクティブ・ラーニング | |||
| キーワード | 教育工学、ラーニングアナリティクス、教育データマイニング | ||
| 備考 | |||