教育ビッグデータの大きな可能性とアカデミズムに求められるもの:-情報工学と社会科学のさらなる連携の重要性-  [in Japanese] Significant potentials of big data in education and risks for academism::Importance of further cooperation between computer science and social science  [in Japanese]

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ICTの進歩により,これまで想像できなかった膨大で多様なデータが手に入り始めているが,人間の行動データについては,単に大量のデータが手に入っても,意味のある情報が得られにくい本質的な問題がある。その問題を解決しなければ,ビッグデータ研究は大きく発展しない可能性が高い。本論文では,人間の行動予測を目指すビッグデータ研究が,次のステージでは,量から質への転換が必要となる理由に説明を加え,その問題を教育分野で解決する「スケジューリング」という新しいアプローチを紹介する。さらに,新たな方法論を用いた検証研究において,個人レベルで詳細で膨大な縦断的学習データ(マイクロビッグデータ)を収集・解析することで,これまで見えなかった個人レベルの学習プロセスが初めて可視化できることを示す。さらに,それを個別にフィードバックすることで,学力や学習意欲の低下,不登校問題など解決の難しかった問題を根本的に解決できる道筋が明確になりはじめていることを紹介する。そこで紹介する事実は,ビッグデータの質(精度)を高めることが,大きなパワーにつながることを予期させる。逆に,そのパワーの根源となる教育ビッグデータを,学術の世界に留め置けなければ,社会科学にとって取り返しのつかない事態になることも十分予期される。

With the advancement of information and communication technologies,we can now collect a large and wide variety of data that was unimaginable in the past. However,when it comes to data relating to human behavior,an essential issue is that the availability of large data sets may not lead to meaningful findings. Without solving this issue,it is highly possible that big data research will make little progress. This paper addresses why big data research aiming to advance human behavioral prediction needs to transition from a quantitative to qualitative approach in the next stage. It will also introduce a new approach,"scheduling," which helps to solve this issue in the field of education. Further,through an experiment applying this new methodology,individual learning processes are now visualized for the first time,by collecting and analyzing large and detailed longitudinal learning data (micro-big data) from individuals. We have high expectations for the future use of this data,as utilizing it to prepare feedback tailored to individual learners helps to fundamentally solve challenging issues such as declining academic abilities and motivation to learn,as well as the problem of absenteeism. The facts introduced in this paper powerfully illustrate that an enhanced quality (accuracy) of big data can lead to more strengths. Conversely,we believe that it would be a great loss to the social sciences if we failed to leverage this potentially powerful big data in the field of education.

Journal

  • Computer & Education

    Computer & Education 38(0), 28-38, 2015

    CIEC

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