Kernkonzepte
教育プロセスマイニングは、教育プロセスを改善するためのデータ分析手法である。本研究では、カリキュラム分析に焦点を当てたプロセスマイニングの適用事例を体系的に整理し、さらなる研究の機会を提示する。
Zusammenfassung
本研究は、カリキュラム分析にプロセスマイニングを適用した研究論文を体系的に調査した。主な発見点は以下の通りである:
- 研究目的の分類
- 教育トラジェクトリの発見: 学生の教育トラジェクトリを反映するプロセスモデルの発見
- カリキュラムの適合性チェック: 観察された学生の教育トラジェクトリが期待されるカリキュラムに合致しているかの確認
- ボトルネック分析: 学生の教育トラジェクトリにおける進捗を遅らせる原因の特定と分析
- 中退/離学分析: 中退や離学につながる原因の特定と分析
- トラジェクトリ/カリキュラムの推薦: 期待される結果を改善するための学生の教育トラジェクトリやカリキュラムデザインの個別推薦
- プロセスマイニング手法の活用
- 主に教育トラジェクトリの発見に焦点を当てており、コントロールフロー視点でのプロセスモデル発見が中心
- 一部の研究では時間的側面での拡張(ボトルネック分析)や組織的側面での拡張(推薦)も行われている
- 学生コホートの特定やフィルタリングなどの前処理が重要
- 課題と機会
- 教育データの複雑性と多様性への対応
- プロセスマイニングと data miningの統合的な分析アプローチ
- 柔軟なカリキュラムと変化への対応
- 予測モデルの活用
- 標準化されたメトリクスの活用
- 体系的な分析手法とツールの開発
- 研究の再現性向上
Statistiken
学生の教育トラジェクトリを反映するプロセスモデルの発見には、学生IDを用いて各ケースを一意に識別することが重要である。
ボトルネック分析では、コースの承認時間が期待値を上回る場合に進捗を遅らせる要因として特定できる。
中退/離学分析では、学期ごとの登録状況や未修得コース数などの指標を用いて、中退や離学につながるパターンを特定できる。
Zitate
"教育プロセスマイニングは、教育プロセスを改善するためのデータ分析手法である。"
"カリキュラム分析は、教育プロセスマイニングの一つの適用領域である。"
"プロセスマイニングと data miningの統合的な分析アプローチが重要である。"