我々は、 “Education”と“Informatics”を結合させた Eduinformatics という学際・融合領域を提唱してきた。また近年、Eduinformatics にもとづいた高等教育における Institutional Research（IR)、Digital transformation（DX）、Information and Communication Technology（ICT）の持続可能性（Sustainability）について、Feasibility-Sustainability Matrix（FS マトリクス）を使用した Feasibility-Sustainability Analytics（FS 分析)を提唱している。本研究においては、神戸常盤大学と東京工業大学の 2 大学における FS 分析の実践を報告し、さらに、IR 業務の持続可能性を向上させる方法を提案する。

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神田外語大学では、2020 年に学生アンケート分析基盤を構築し、2021 年には、本学の IR 部門の業務を整理した。その後、学内に散在しているデータを経年で蓄積する方法を検討し、教学 IR 分析基盤(データレイク)を構築した。本発表では、中規模大学における、データウェアハウスを導入しない費用を抑えた形で構築した教学 IR 分析基盤(データレイク)と連携する形での IR ダッシュボードの企画や導入についての経緯や実践手法について報告する。

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業務データベースからデータウェアハウスを構成するとき、所望するデータウェアハウスのテーブルの一意性制約などの整合性制約をどう担保するかというのはよく知られた問題である。また、データウェアハウスの多次元モデルが元のデータベースを正しく反映しているかを判別する方法については、まだわかっていないことが多い。この報告では、このような問題に対処するため、関手的データモデル（圏論的データベース理論）を活用した検証法の可能性について議論する。

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日本の大学 IR では先進的な事例が増え、大規模なデータ基盤を開発し様々な分析に活用するためのデータウェアハウス(DWH)として運用するケースも出てきている。一方で国内の約 9 割を占める中小規模大学はそのリソース面などの制約より大学 IR に対する投資余力が限られているのが実情である。本研究ではそれらの大学が投資対効果の観点よりどのような IR 基盤を持つべきかを業務面や IT 面より考察する。

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本研究では、「受講学生が第 1 回と第 3 回のやる気度を入力すれば以降のやる気度を予想する数式を導出できる」方法を開発した。まず、授業受講学生の集中力に関連する「やる気度」のデータを収集し、第 1 回測定値と第 10 回測定値に正の相関があるという結果を得た。これを用いて、正または負の減衰関数である予想式にある 2 つの定数を導出する数式を発見した。また、現状のデータよりこの予想式がある程度、機能することも確認した。

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本研究では、大学在学時の非認知能力と卒業後の社会的適応との関連について、櫻井・渡辺（2021）の追試をおこなった。具体的には、大学生（卒業生）を対象に、3 時点（Time 1: 3 年生 10 月、Time 2: 4 年生 3 月、Time 3: 卒業後 5 年目）の調査データを統合した分析を実施した。結果、非認知能力と社会的適応との間に、櫻井・渡辺（2021）でみられた横断的な関連が確認された一方で、縦断的な関連は確認されなかった。このことは、非認知能力の知見を用いた教育改善の実践における一定の限界を示唆するものである。

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本研究では，学部必修科目であるブレンデッド型の授業において，LMS のアクセス・ログを分析することにより，成績優良者群と単位を修得できない学生群との間には，LMS へのアクセス頻度や時期に差があることを明らかにした。また後者のように単位の修得に至らない学生を早い段階で発見し必要な支援を行うために，最終的な単位修得の可否について，第 5 回目までの学習状況を利用した機械学習の手法により，高い精度で推測できることを確認した。

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2021 年 4 月から兵庫大学（短期大学部も含む）では、IR データを活用した面談を行っている。これまでも学科主体で五月雨式に面談を行っていたが、退学者の防止や学生満足度の向上を目的に学修支援体制の一つとして再構築し、半期ごとに計画的に実施されている。2022 年 3 月に実施した“学生面談システム”のアンケートを元に振り返り、2022 年 4 月からの改善点等も含めて、IR 推進室のかかわりを軸に説明する。

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本研究では、大学におけるデータサイエンス（DS）教育の内容を分類・可視化する。それにより、昨今の多くの大学が設置する DS の授業における内容の共通性や独自性を探索的に発見することを目的とする。今回は、指定国立大学法人の 10 大学が作成・公開している DS に関する授業のシラバスデータを収集し、それらのデータに対してテキストマイニングを行った。その結果、文系・理系・総合大学や授業方法によって、中心的な授業内容に違いがみられた。

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全 1 年生を対象に、数理 DS・AI の対面授業を教育学修支援センターが LMS を介して支援し、統一教材、課題、評価規準で実践した。先行動画のまとめ課題への合格を、次の教材へ進む条件とするコース設定で、授業週の前週に公開し事前学修を促した。動画視聴・課題への取り組みの積極性と、計画立案力の高さに関連があることが判った。

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高等教育機関での授業外学修支援の効果を測定する指標を探るために、本論では学修支援を利用した学生の傾向について考察する。手法としては、ある大学のデータに基づいて特定の科目群に対する学生の利用時間や利用回数、またリピート率等について比較検証する。今回得られた結論は、学生の利用傾向には科目の内容が関係するということ、および異なる分野よりも類似する分野の科目間の方が利用に相関が見いだせるということである。

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本発表では、令和元年度から令和3 年度までに公表された「三重大学教育満足度調査」の調査結果をもとに、各々コロナ禍の前、コロナ禍の期間中、コロナ禍が比較的安定した時期に分類し、コロナ禍の期間中を中心に前後の調査結果との比較を試みる。三重大学では平成16 年から毎年「三重大学教育満足度調査」を実施し、「やや満足」以上を選択した回答者群を「満足群」として集計している。その結果、コロナ禍が深刻化した令和2 年において、前年度に比べて減少が確認できた項目は15 項目、逆に増加が確認できた項目は14 項目であることが分かった。こうした結果から、コロナ禍に対する同大学の対策の中には「その場しのぎ」としてではなく、今後継承していく必要があるものが存在することが示唆された。

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小樽商科大学では2017 年度から卒業後3 年および10 年経過後の卒業生を対象にアンケート調査を実施しており、2021 年度までの5 年間で卒業年度10 カ年度分のデータの蓄積がある。本報告では、第3 期中期計画期間の終了を契機にこれらのデータを包括的に分析するのに先立って、予備的な作業としてこれまでの調査状況を整理するとともに母集団に対する標本の代表性に焦点をあて、データの外形的な特性について分析を行った。分析の結果、性別や在学時の成績によって回答確率に差が見られることを確認したが、全体としては大きな差はなく回答者の基本的属性の構成については母集団と一定の類似性があることを示した。

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私立大学においては文部科学省「私立大学等改革総合支援事業」がIR 組織の設置の大きな外発的動機であり、内発的動機を大学全体として共有し難い不幸な生い立ちは、IR 組織の組織的な弱さ、人的リソースや予算の乏しさを弊害としてもたらした。本報告は、全国の大学のIR 組織が抱えるこれらの共通の課題に対し、大阪医科薬科大学IR 室がどのように考え、上手く機能させるべく取組んできたかをマネジメントの観点から紹介するものである。

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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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大学全体での教育の質保証体制を確立するために、概念図や組織図を作成して計画を立てることから始めるのがほとんどであるが、実際に質保証の PDCA サイクルを運用しようとすると諸々の困難があり、計画通りスムーズに進めるのが難しい場合が多い。本報告では、大阪医科薬科大学の IR 室が、大学全体の教学アニュアルレポートを作成することで、学部ごとの自己点検・評価と全学の質保証とを架橋しようとする試みを報告したい。

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内部質保証は3 巡目の認証評価の重点評価事項であるが、その取組は未だ十分とはいえない。本研究において、 認証評価における内部質保証に関する評価結果を検討した結果、課題の指摘に関する評価機関の特質とともに、多くの大学では改善の実績に課題がある状況が明らかとなった。

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学内研究分野ネットワーク可視化システム（Topic-NW；「トピックネットワーク」と呼称）は九州大学内における教員と研究分野との関係をWeb ブラウザ上でグラフ・ネットワークとして可視化するシステムである。本システムは学内における新たな学際研究領域や協定締結校との新たな研究分野の発掘等を主な目的とし、本学が持つ研究分野のネットワークについて分析できる環境を学内構成員に向けて構築した。本発表ではシステム構築の背景と本システムの概要、今後の展望について報告する。

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本稿では、オルトメトリクスの指標値を自動取得するツール開発の概要と、取得データを試行分析した結果を報告する。オルトメトリクスは従来から使われている論文の被引用数と比べて歴史が浅いことから経験上の目安となる数値は存在せず、その指標値をどう評価すべきか未知の状態である。オルトメトリクスデータを蓄積して時系列分析をすることで、これらの指標値を有効活用する方法が見つかる可能性がある。

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2021 年7 月から8 月に実施した「本質的IR 人材育成カリキュラム策定に向けたアンケート調査」の回答者の中から個別調査に協力できる回答者をピックアップし、2022 年6 月から7 月に個別にインタビュー調査を実施した。本稿ではこの個別調査で得られた結果をまとめ、さらに先のアンケート調査を追加分析した結果について説明し、IR 実務者が求めているIR 人材育成カリキュラムについて議論し、今後の展開について述べる。

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本稿では、DX の知識・技術の修得を目指した研修プログラムの開発と実施について報告する。大学の活動実績をデータに基づいて分析・評価するIR において、学内情報の一元化は重要な課題である。我々は、この課題を解決するために、学内業務のプロセスを可視化・分析するビジネス・プロセス・マネジメント(BPM)を導入している。研修ではBPM による業務プロセスの可視化と課題分析から改善の提案までを扱う実践的なカリキュラムを作成し、東京工業大学が主催する社会人アカデミーのプログラムとして開催した。

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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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現在、教育課程の授業科目を通じて学生が身に付けた能力（学修成果）の可視化が重視され、カリキュラム・マップが活用されているが、この能力は学生の大学生活も影響すると考えられる。そこで、本学卒業生の教学データから大学生活の違いを6つのクラスターに分類し、カリキュラム・マップから算出される能力をクラスター間で比較した。結果、それぞれに特徴的な傾向を確認した。

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専門職大学院とは、高度専門職業人の育成を目的とした大学院である。そのため、通常の修士課程のように、学部からの進学生を主な対象としている状況とは異なっている。つまり、専門職大学院では、主に、学部卒業後の、社会人として就職した学生が主な対象となっている。本研究においては、専門職大学院における在学生の特色についての分析を実施した。

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オーストラリアでは、2012年から学生経験調査(Student Experience Survey: SES)を開始し、2015年から学習教育のための質指標(Quality Indicators for Learning and Teaching： QILT)として情報公表を始めた。現在では、複数の学生調査から入学から就職まで情報公表をしている。本発表では、オーストラリアの学生調査に焦点をあて、その発展とQILTの活用についての概説と、学生経験調査(SES)の日本語訳の試みについて報告する。

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本研究は、日本の大学への示唆を得ることを目的に、オーストラリア国立大学（Australian National University: ANU）の公式文書等を分析対象とし、多様性、公正、包摂の推進に関する全学方針や計画、指標等の特質について探索的に検討する。ANUはすべての人を包み込み、支え合い、協力し合える環境の提供を志向しているが、戦略的計画を実質的に遂行するための「事業計画2022-2025」では、とくに先住民、低社会経済層、地方や農村等の国内学生の参加に重点が置かれ、関連する活動内容や主要業績指標等が可視化されている。

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教育の質保証においては、大学が提供するカリキュラムを中心とする教育に関する継続的な改善の取組が重要であり、そのためには教育成果の把握とそれに基づく自己点検・評価の実施と情報公開が欠かせない。学修者本位の教育が求められるなかでは、教育成果の把握において、学生の実態と意識を適切に把握することが重要となる。本報告は、大阪医科薬科大学を事例とした全学的な質保証のための学生調査デザインを報告する。

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北陸大学では2021 年度よりTableau Cloudを用いた分権型教学IR システムを開発・運用してきた。システムには各種データとグラフが格納されているだけでなく、権限を持つユーザーは自らも分析ができるようになっている。しかしながら運用2年目であり、ユーザーの活用状況には差がある。そこで本発表では、管理者用のインサイトデータや学内調査結果の分析をもとに、システム普及のための検討・提案を行う。

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本研究は、大学情報・機関調査研究集会（MJIR）論文集の書誌情報を用いてテキストマイニング手法に関して報告する。WEB上で取得できる書誌情報に対し、フリーテキストマイニングツールを使用することで、非常に簡便にテキストマイニングが実施可能であることが示された。これらのオープンソースを利用することで、日本国内で研究されているIRに関するトピックスやトレンドなどをモニタリングするなど、様々な活用の可能性が示唆された。

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AstinのI-E-Oモデルでは、学習成果アセスメントには教育環境の介在が重要な要素となる。アクティブラーニング型授業、ハイフレックス型授業のように対面・非対面でも学生エンゲージメント（関与）や柔軟性を高めるマルチ・モーダル（多様な学習形態）な教育技法を実現できるような環境設計に向けて、学習空間アセスメントの事例と可能性を報告する。

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医学教育では、「医学教育分野別評価基準日本版」を用いた卒前（学部教育）の分野別評価が実施されている。本稿執筆時点（2022年7月15日時点）では全82医学部のうち63の受審結果が公開されている。これらの結果について、特に2.1以上の版の基準を用いている46大学の結果を集計・解析した。領域3（学生の評価）・領域7（プログラム評価）の部分的適合が依然として多かったことに加え、領域1（使命と学修成果）と領域6（教育資源）の下位領域など、一部に結果の相関がみられることがわかった。

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IR担当部署を設置する大学が増加するとともに、IRに関わる教職員の訓練機会の必要性が指摘されている。IRの人材育成機会は、国内の履修証明プログラム、海外の育成コース、国内で開催される短期研修の3つに大別できるが、本稿ではあさがおMLのアーカイブデータを用いて、IR人材養成のための短期研修の実態を整理した。その結果、2014年度以降の短期研修の増加や、主催・共催機関の変化、開催地の偏りとオンライン化、グループワーク・演習を伴う研修の少なさなどが分かった。今後は、これらの実態を踏まえながら短期研修をデザインする必要がある。

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報告者らは、「学問としてのIR」に着目し、IRを学術的に体系化する活動の一環として、オントロジの構築に向けた調査を行っている。具体的には、学術文献・実務文献・IR担当者が抱く人材像の3方向から調査して、IRがどのような学問分野をカバーしているかを検討している。本報告では、これらのうち学術文献調査をとりあげ、英語文献調査の結果、英語圏のIRが日本のIRよりも広い分野を対象としていることとその理由を検討する。

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