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IRに関するhigh190のブックマーク (600)

  • 【IR報告】本学学生のインタラクティブな学習経験が失われているのか？：全国学生調査を踏まえた学習経験の変化


    Home 教育学習支援センター ︻IR報告︼本学学生のインタラクティブな学習経験が失われているのか？‥全国学生調査を踏まえた学習経験の変化 ﹁全国学生調査﹂は、日本の大学生の学習経験に関する貴重な調査であり、文部科学省によって実施されています。この調査は、学生がどのように授業内容を理解し、自主学習に取り組んでいるか、また、教員やアシスタントからのサポートがどの程度提供されているかなど、学生の学習環境に関する多岐にわたる側面を検証することを目的としています︵本学の過去の報告はこちら︶。今回は、過去3回の同調査︵令和元年、3年度、4年度実施︶結果の一部を用い、全国の大学、国立大学、公立大学、私立大学、そして本学の学生の学習経験に関する結果の移り変わりを報告します。 調査結果︵下図﹁授業内容の意義や必要性を説明﹂︶によれば、授業内容の意義や必要性を十分に説明してもらえたかについての学生の評価は、
    【IR報告】本学学生のインタラクティブな学習経験が失われているのか？：全国学生調査を踏まえた学習経験の変化

  • 大学IR（Institutional Research）によるデータ駆動型経営への展開 | 知的資産創造 | 野村総合研究所(NRI)


    知的資産創造 2023年12月号 特集　DX時代における大学等の進化のゆくえ 大学IR︵Institutional Research︶によるデータ駆動型経営への展開 CONTENTS IRの背景‥DX時代において大学が直面する課題解決に不可欠なIR IR導入の利点‥米国の動向と効果からの示唆 日本におけるIRの現状と課題‥IRの導入においてどのような課題があるのかIR推進のための対応策‥国内の大学でIRを推進する際にどのように進めていけばよいのか 結びに代えて 要約 厳しい事業環境下で大学を運営していくに当たっては、学内の状況を詳細に把握し、それらのデータを経営・教育・研究に活用することが重要となる。学内の情報を収集・分析し、意思決定に役立てる取り組みはIR︵Institutional Research︶と呼ばれる。IR発祥の地である米国の先行事例においては、IRの活動を通じて学内の状
    大学IR（Institutional Research）によるデータ駆動型経営への展開 | 知的資産創造 | 野村総合研究所(NRI)

  • 嘉悦大学・北陸大学IRシンポジウム2023

    Introductionシンポジウムについて 日本の大学IRについて考えるシンポジウムが今年も開催！ 昨年も大好評を博した嘉悦大学・北陸大学の合同IRシンポジウムを、今年も開催いたします。 今年は東京都小平市の嘉悦大学にて対面・オンラインのハイブリッド開催いたします。双方ともに参加者数に限りがございますので、お早めにお申し込みをお願いいたします。 Greeting代表ご挨拶 大学IRをリフレームする。 多くの大学においてIRを担当する組織が置かれるようになってきました。大学ごとに置かれている状況は様々なため、それぞれの大学においてIR組織の立ち位置も大きく変わったものになっているでしょう。その中で、とりあえずIR組織は作ったけど、その後どうしようか、どこの意思決定に向けて、どのような支援をしていけばよいのかは、それぞれの大学ごとに大きく変わります。実質的なIR、中身を伴ったIRが求められて

    high190
    high190 2024/02/01
    "教学マネジメント、教育の質保証におけるシステムにおける著書を出版されました嶌田先生をお呼びして、「IRを活かす人は誰なのか？」をテーマに行います"
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  • IR（Institutional Research）が創りだす大学経営の新潮流　～ 先行事例から見る活用メリットと導入アプローチ ～ | NRIパブリックマネジメントレビュー | 野村総合研究所(NRI)

    NRIパブリックマネジメントレビュー 2024年1月号 IR（Institutional Research）が創りだす大学経営の新潮流 ～ 先行事例から見る活用メリットと導入アプローチ ～ IRの背景：今なぜIRが求められているのか IR実施のメリット：IRの実施によってどのような効果が得られるのか わが国のIRの導入・活用に向けた課題 IRの対応の推進策：IR導入の課題を乗り越え、どのように教育マネジメントを実施してきたのか おわりに

    IR（Institutional Research）が創りだす大学経営の新潮流　～ 先行事例から見る活用メリットと導入アプローチ ～ | NRIパブリックマネジメントレビュー | 野村総合研究所(NRI)

  • E2650 – ユネスコによる教育・研究における生成AI利用ガイダンス


    ユネスコによる教育・研究における生成AI利用ガイダンス 九州大学インスティテューショナル・リサーチ室・森木銀河︵もりきぎんが︶ ●はじめに 2022年11月にリリースされたOpenAIのテキスト生成AIサービスChatGPTを端緒とし、現在に至るまで、生成AIの開発、提供、利用について積極的な議論が交わされている。ユネスコは2023年4月に﹁高等教育におけるChatGPT利用のクイックスタートガイド﹂︵ChatGPT and artificial intelligence in higher education: quick start guide︶を公表した後、同年9月に﹁教育・研究における生成AIに関するガイダンス﹂︵Guidance for generative AIin education and research‥以下﹁ガイダンス﹂︶を公開した。このガイダンスは、2021年にユ
    E2650 – ユネスコによる教育・研究における生成AI利用ガイダンス
    high190
    high190 2023/12/02
    九州大学インスティテューショナル・リサーチ室・森木銀河
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  • LAデータと教学IRデータを組み合わせた学生のパフォーマンス分析の研究

    北陸大学では教学IRデータを一元的に管理しているが、学生の授業内学習行動データ（LAデータ）の収集は未実施だった。そこでSaaS型LMS「manaba」の学修行動ログを利用し、LMSの利用度が高い科目であある「統計学Ⅰ：の成績予測を機械学習で試みた。XGBoostモデルを用い、教学IRデータの入学時アンケートの回答データを説明変数に加えたところR2値はわずかに向上した。単位修得の予測ではほぼ100％の精度を達成した。

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    high190 2023/11/28
    田尻 慎太郎, 杉森 公一, 堀川 靖子, 伊勢 康平（2023）
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  • 分析練習用教務サンプルデータについて

    IRにおける分析技能を習得するための教務サンプルデータを紹介する。サンプルデータは、学科マスタ、コースマスタ、科目マスタ、国名マスタ、教員情報、授業主担当、授業分担率、学籍情報、成績情報の9つのテーブルからなり、授業分担率の設定や、成績情報の分布は自然なものとなるように配慮して作成している。smallセットとlargeセットに分けており、largeセットは1460名の学生、smallセットはその10分の1の規模のものとしている。本稿では、これらのデータテーブルから成績情報ビューを再構成する方法を解説する。

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    high190 2023/11/28
    森 雅生（2023）
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  • 教育の内部質保証の確立と運用を意識した取組について-広島市立大学でのIR組織の設置からカリキュラムアセスメントの標準化まで-

    high190
    high190 2023/11/27
    山咲 博昭（2023）
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  • Kyutacar | 九州工業大学リポジトリ

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    high190
    high190 2023/08/16
    山本鉱（2023）分野を超えた研究者と組織の論文生産性評価手法
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  • 「100分授業」導入の裏側

    皆さまこんにちは。IT推進部 箇所支援チーム担当です。 箇所支援チームは、データ処理などの定形化できる「教務事務」業務を早稲田大学から受託し、集中的に箇所（学部・研究科事務所）を 支援する役割を担っています。今回は、2023年度より開始した、早稲田大学における「100分授業」導入の裏側について、当チームの 目線でご紹介します。 ◆「100分授業」の概要について まず、「100分授業」の概要は以下のとおりです。 ・1時限あたりの授業時間が90分から100分になります。また、1時限目の開始時間が10分早まります。 ・1時限あたりの授業時間が10分増加することにより、対話型、問題発見・解決型授業など、授業実施上の工夫がしやすくなります。 ・各学期の授業週数が次のとおり変更となります。 通年：30週→28週、春学期・秋学期：15週→14週、クォーター：8週→7週 ・ゆとりある授業カレンダーへの再編

    「100分授業」導入の裏側
    high190
    high190 2023/07/28
    "データ処理などの定形化できる「教務事務」業務を早稲田大学から受託し、集中的に箇所（学部・研究科事務所）を支援"
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  • インスティテューショナルデータリサーチスペシャリスト

    high190
    high190 2023/06/01
    "OISTの意思決定プロセスをサポートするインスティテューショナルデータリサーチスペシャリストを募集"
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  • 【寄稿】「大学IR」　地道な研究の底力に光を　西村明 ｜ 長崎新聞


    東大に勤めて丸10年が過ぎた。 一口に東大と言っても、学部・研究所など40の部局に分かれ、学生数は3万人弱、教職員数は1万人を超える。ちょっとした市や町の人口規模だ。予算規模は約2800億円にのぼり、桁が大きい。 このような巨大組織なので、学生時代の9年間と教員生活10年間で、足を踏み入れていない場所、関わっていない部局の人々がまだまだ多い。穏当に行けば定年まであと15年所属することになるが、果たして踏破し、目見えることができるだろうか…。 ところで大学本部にIRデータ室とIRデータ課という組織がある。IRと言っても、誘致合戦が話題になったカジノを含む統合型リゾートではない。﹁インスティテューショナル・リサーチ﹂の頭文字で、教育・研究・財務といった学内の取り組みの情報を集めて分析し、大学全体の意思決定に資する調査活動を指す。2年前からそのIRデータ室の副室長を務めており、それによって徐々
    【寄稿】「大学IR」　地道な研究の底力に光を　西村明 ｜ 長崎新聞
    high190
    high190 2023/05/29
    "多くの研究者が全国・世界に出かけてさまざまな地域的課題などに取り組んでいるにも関わらず、個人的な研究として実施している場合には学部や研究所の事務も掌握していないことも多く、全貌の解明は容易でない"
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  • AIとデータで退学防げ　金沢工大の学生支援システム始動 - 日本経済新聞

    金沢工業大学（石川県野々市市）は学生の成績や出席状況といったデータを活用し、学びを後押しする修学支援システムの運用を始めた。国内最大規模のデータベースで分析し、成績不振で退学の可能性がある学生を予測。人工知能（AI）と教員がタッグを組んで学習方法を助言する。「伸びしろ」がある学生も選抜し、多様な学びを提案して成長を手助けする。金沢工大はデジタル技術で教育の高度化を支援する国の事業を活用し、学生

    AIとデータで退学防げ　金沢工大の学生支援システム始動 - 日本経済新聞
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    high190 2023/05/09
    "現役学生の必修科目の成績と出席率を入力し、次の学期に退学する恐れがある学生を予測する。予測精度は90%程度"
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  • Institutional Research論 | カテゴリー | 東京工業大学 社会人アカデミー


    Institutional Research論 オンライン開催 大学IR︵Institutional Research︶は教学分野で遂行され、近年、多くの大学において大学の運営に関わるIRも求められるようになってきています。本講座では、IR実務者のスキルアップのためにIRの背景、基礎、応用を最先端のIR実務者による講義も含めた内容から学びます。大学におけるIR実務に携わる皆様のご参加を心よりお待ちしております。 ﹁IR論﹂2024年 第1期︵4～7月︶、第2期︵9～12月︶IR実務者のスキルアップのために、Institutional Research︵IR︶の背景・基礎・応用を学ぶ ※ 基準を満たした修了者には、社会人アカデミー長名の﹁修了証書﹂を交付します。 ※第2期の修了証書は新大学名﹁東京科学大学﹂での交付となります。

  • 琉球大学ＳＤ研修 「令和４年度評価・ＩＲ研修―応用編―」を開催しました | 琉球大学

    琉球大学ＳＤ研修 「令和４年度評価・ＩＲ研修―応用編―」を開催しました 本学では、事務系職員の能力及び資質向上を目的として、体系的なＳＤ研修を実施しています。今回は、そのうちの若手事務系職員の選択科目である「令和４年度評価・ＩＲ研修―応用編―」を大学評価ＩＲマネジメントセンターの主催で、令和４年１２月２１日（１３:１５-１６:４５）に実施しました。 本研修は、令和４年１１月に開催された基礎編をベースに、より実践的なＩＲ業務に触れることで、職員のデータ分析・解釈能力と資料作成・プレゼンテーション能力の向上を図ることを目的としています。研修の講師を当センターの吉田望講師が務め、事務系若手職員ら６名が受講しました。 以下は応用編の主な研修内容です。 評価・ＩＲ研修―応用編― １．ＩＲの概略や基本的な手法（ダッシュボードやベンチマーキング等）、当センターが実施したＩＲ事例を交えたＩＲの手順について

    琉球大学ＳＤ研修 「令和４年度評価・ＩＲ研修―応用編―」を開催しました | 琉球大学
    high190
    high190 2023/01/17
    実践的。
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  • 予算・人材が少ない小規模大学のための IR 基盤とデータ分析基盤の作成

    大学においてデータ活用、意思決定支援のために IR 組織を設置していることがあたりまえになってきた。しかし、IR 組織は大学規模の大小・環境によって、基盤の形や運用方法も様々であり、他大学の事例をそのまま展開することは難しい。特に小規模大学にとっては予算や人材の限界があるため、利用できる基盤も限られてくる。本報告では小規模大学のための IR 基盤・データ分析基盤の構築・運用サイクルを提示し、その有用性を検討していく。実例として Excel、Google Workspace を基盤にしたデータレイク、データウェアハウス部分をあげ、小規模大学において活用可能な事例として提示する。

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    high190 2022/12/28
    白鳥 成彦（2022）データの集める場所と方法に注目したデータインフラガイド
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  • 生命科学系ジェネラリスト育成を支援する教学IR


    麻布大学は生命科学分野のジェネラリスト育成事業﹁動物共生科学ジェネラリスト育成プログラム﹂の教育開発 に取り組んでいる。教学IRセンターは本事業の推進のために設立、LMS 開発、学習データ解析、サイエンスリテラシー＆コンピテンシーテストの実施・解析、フィードバック事業などを行っている。本発表では、それらの概要および学習者類型、フィードバック-リフレクションによる学習サイクル構築について報告する。
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    high190 2022/12/28
    松井 久美, 豊田 暁洋, 飯塚 裕美子, 小手森 綾香, 高橋 みずき, 菊水 健史（2022）―サイエンスリテラシー＆コンピテンシーテストを用いた学習者類型とリフレクションによる学習サイクルの創出―
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  • CA2033 – 内閣府エビデンスシステム（e-CSTI）の概要と今後の方向性 / 白井俊行


    内閣府エビデンスシステム︵e-CSTI︶の概要と今後の方向性 内閣府科学技術・イノベーション推進事務局‥白井俊行︵しらいとしゆき︶ 1. 科学技術政策におけるEBPMの重要性 近年、国の政策検討において、客観的な証拠、エビデンスに基づく政策立案︵Evidence-based Policy Making‥EBPM︶の重要性が指摘されている。国の政策検討においては、官庁の担当者がヒアリングを通じて現状の課題や対応策を検討したり、審議会や各種の有識者会議において、幅広い分野の専門家の意見を集め、政策案をとりまとめることが多いが、検討対象となる政策分野が多岐にわたり、かつ、高度に複雑化している場合には、政府内のリソース制約と相まって、幅広い分野の専門家から、偏りなく十分な意見や考え方を聴取することが困難な場合もありうる。 一方、近年のデジタル技術の進展は、大量のデータを迅速に収集し分析することを可
    CA2033 – 内閣府エビデンスシステム（e-CSTI）の概要と今後の方向性 / 白井俊行

  • さいたま市が教育データを活用するダッシュボードを全校展開へ


    さいたま市教育委員会は2022年10月31日、﹁さいたま市スマートスクールプロジェクト﹂︵以下、SSSP︶において、内田洋行、日本マイクロソフト、ベネッセコーポレーション、ライフイズテックの4社と連携協定を締結したと発表した。 連携協定調印式には4社の幹部が出席。左からベネッセコーポレーション 社長CEOの小林 仁氏、ライフイズテック 取締役 最高教育戦略責任者の讃井康智氏、さいたま市教育委員会 教育長の細田眞由美氏、東京大学 教授・慶應義塾大学 教授の鈴木寛氏、日本マイクロソフト執行役員 パブリックセクター事業本部 文教営業統括本部長の中井陽子氏、内田洋行 社長の大久保昇氏 教育現場におけるダッシュボードとは、学習者に関するさまざまなデータを集約し、教員や関係者が一覧できる画面や機能を指す。例えば、出欠や健康状態、学習進度や評価、アンケート結果などをグラフなどにして分かりやすく表示する。
    さいたま市が教育データを活用するダッシュボードを全校展開へ

  • 第11回Tableau大学ユーザー会（12月1日） – JAIR web


    日本インスティテューショナル・リサーチ協会 / Japan Association for Institutional Research 第11回Tableau大学ユーザー会　(12月1日) 大学関係者向けTableauユーザー会を下記の通り開催いたします。 全国から多くのご参加をお待ちしております！ https://techplay.jp/event/877060 本ユーザー会はウェビナー形式︵Webex︶による開催となります。 TECH PLAYにて参加お申し込みをいただいた後、 セールスフォース・ジャパン社より、参加用リンクをお送り致します。 タイムスケジュール 13:15～ 入室開始 13:30～16:30 第1部　活用事例発表 ・活用事例Ⅰ︵大学IR︶ ﹁Tableauが繋ぐ﹃全学？IR﹄﹂ 帝塚山学院大学 教学企画センター 教学課 田中 雄之 様 帝塚山学院大学 総務部ICT課
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    high190 2022/10/29
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