大学生向けのギルドの取り組みと問題について (2023.09.01)

2023年9月1日に開催された「地域企業と学生を繋ぐプラットフォームを検討するシンポジウム」 で iQ Lab と九州大学の島田敬士 (教授) が発表したときの資料です

Transcript

1. Confidential 九州大学ギルドプラットフォーム 地域企業と学生を繋ぐプラットフォームを検討するシンポジウム 1
2. コロナ禍で島田先生と共に歩んだDXの種火 2 振り返り
3. コロナ禍で島田先生と共に歩んだDXの種火 3 2020年3月 オンライン授業のサポート体制の構築 2020年7月 LINE Botを用いた無人24時間対応のオンライン授業サポートを提供開始 2021年4月 PCカスタマイズ作業や履修登録など、LINE Botでの新入生サポート領域を拡充 2022年4月 LINE Botを「九大総合サポート supportQ」として正式運用開始 2022年10月 学内サービス改革ワークショップの実施 2022年11月 シーズニーズマッチングプラットフォーム（通称：ギルド）の試験運用開始 2023年3月 島田先生との共著論文が大学ICT推進協議会2022年次大会 優秀論文賞に
5. オンライン授業 サポートLINE Bot 5 問い合わせの99%をBotが対応 有人対応が必要な学生からの問い 合わせは10月から1件のみ
6. 新入生PC設定 YouTube / LINE Bot 6 過去の問い合わせを分析し、つま づきやすいところを踏まえて動画 を作成。副教材としてLINEを活用
7. YouTubeで完全オンラインのオンデマンド解説 7
8. 新入生学務窓口 ワンストップLINE Bot 8 過去の問い合わせを分析し、 ワンストップ化を第一目標とした
10. ラーニングアナリティクス 10 島田先生の専門分野
11. 1 処理基盤 教育データ 推薦: 補助教材 関連教材 予測: 成績 可視化: 学⽣の活動状況 推薦: 授業スピード 教師 学⽣ 学⽣ 変化検出 モデル化 予測技術 他のクラス 家 学習・教育 データを収集 現場に フィード バック 学習・教育 データ分析 要約版教材⾃動⽣成 閲覧状況リアルタイム可視化 学習活動ログによる成績予測 テストの即時分析 ラーニングアナリティクス（LA） データに基づく学習・教育の分析，改善のためのフィードバックを実現 10年の節⽬年
12. 教学データサイエンスの緊急性 ICT環境整備 ICT運⽤⽀援 教学データ活⽤ ⽂部科学省 GIGAスクール構想 教育機関への ICT環境導⼊・運⽤ 急ピッチで整備が進⾏中 • GIGAスクールサポーター • ICT活⽤教育アドバイザー • ICT⽀援員 • ICT環境整備の計画 • セキュリティ対策 • マニュアル整備 • ルール作り • 機器の準備，操作⽀援 教学データの収集（準備）段階 次に必要な 新しい⼈材 教学データ サイエンティスト データに基づいた教育の 設計，実施，分析，改善 策の提案や学びの⽀援な どを⾏うことができる知 識と技能を修得した⼈材 研究開発が急務 教学データサイエンティ ストの活動を⽀援 ラーニングアナリ ティクスシステム
13. 3 教学データサイエンス実践のための シーズ活⽤／ニーズ解決事業 ①教学データサイエンス事業の全分野教育への展開を加速化 ②教学データサイエンティスト育成プログラムに参加する⼤学院⽣に 実践教育の機会を設け，組織整備事業との相乗効果を創出 成果展開事業 • シーズ活⽤事業，ニーズ解決事業で 得られる成果をカタログ化 • 学内外の教育に成果を普及・浸透 • ラーニングアナリティクスセンター と協⼒して実施 シーズ活⽤事業 ニーズ解決事業 • ラーニングアナリティクスに関連する研究分野から， 分析⼿法やシステムデザイン⼿法などの発掘し活⽤ • 教学データを提供し，技術の適⽤可能性を探求 • ⼤学院⽣は短期インターンシップで研究室に滞在し て，実践的な技術を修得 • 学内全部局（教員，学科，学部など）から教学デー タ利活⽤に関する課題を収集 • 組織整備する研究室が中⼼となり課題解決のための 分析技術や可視化⼿法，システム開発を実施 • ⼤学院⽣は短期インターンシップで研究室に滞在し， 教育現場のニーズ分析や課題解決能⼒を研磨 Lab 1 Lab 2 Lab 3 テキスト マイニング パターン 認識 映像・⾳声 解析 学内ラボ ラーニング アナリティ クス研究室 教え⽅・学 び⽅の分析 教材の改 善点分析 理解度の定量化 教材動画分析 • 教学データ提供 • 分析ノウハウ提供 • 成果を学内外へ展開 • 教育研究を加速化 • 事業参画 • 技術提供 分析系 研究室 開発系 研究室 • 課題提案 • 分析依頼 学内 部局 授業担 当教員 学内連携 成果展開 フィード バック 学外へも展開 教育データの分析を通して 本学の教育・学習の改善に貢献
14. ギルドプラットフォーム 11 新しい取り組み
15. ギルドプラットフォーム実証 オンキャンパスジョブ情報の一括掲示・検索 募集情報のフォーマット統一 プロジェクト進行 オンキャンパスジョブ募集の一元管理を実証するシステム、サイト、コミュニケーションプラットフォームの構築を実施。 実証実験として島田研究室内から計3つの募集を行い、参加者数はのべ100人以上。完全オンラインでの実験実施の支援も行った。 これまでにかかっていた参加者募集での「告知活動」「申込・支払等の事務手続き」等の課題に対して改善効果を実感。
16. 13 学費・生活費の負担高 バイトに時間取られて研究・勉強できない... キャンパス周辺で働けない...移動時間がもったいない 研究やスキルを活かす機会がない 自分の研究やスキルを活かした職環境がない TA / RAは勤務形態や報酬形態に制約が大きい 奨 学 金 返 済 へ の 不 安 就 活 と 研 究 の 両 立 キャンパスで “学ぶ” と “働く” を両立! 大学でスキルを身につけて 大学でスキルを活かして働ける 現在の学生 もしギルドがあれば...
17. 14 外部委託とアジャイルができない 外部委託では大学の契約上ウォータフォール型となる 研究の多くはアジャイル型なためリテイクコストがかかる 実験被験者が集まらない 被験者募集や研究室バイトを募集する際に アプローチ方法がなく、時間的コストがかかる 研 究 の コ ス ト が か か る 学 生 に 適 切 時 給 で 払 え な い 研究・教育に専念できる 学内需要でのマッチングによって 調整コスト・間接コストを下げる 現在の教員 もしギルドがあれば...
18. 15 学びながら働くを実現。学生の学びが加速 スキルを活かして働く 大学でスキルを学ぶ 大学でスキルを学ぶ スキルを活かして働く 授業や研究を通して 学生がスキルを身につける 身につけたスキルを活かして 大学の中で働く 実践を通じ学びの意欲が向上
 より高度なスキル取得
 高度なスキルを活かして
 大学の中で働いて活躍
 学びが加速 学びながら働くサイクルの中で学生の スキルの可視化 と 職歴の可視化を実施
19. ギルドプラットフォーム実証中の画面 16
20. appendix 17
21. 18 高等教育への公的支出のうち奨学金が占める割合 OECD Education at a Glance 2014より 舞田敏彦氏が作成
22. 19 大学の授業料推移 『国公私立大学の授業料等の推移』文部科学省作成
23. 20 supportQ デモ動画
24. 21 問い合わせメッセージ 累計約33,000回 問い合わせの99.9%をBotが対応 問い合わせのBotでの解決率75% 新入生の46%が登録・利用 2022年3月〜2023年5月 運用データ supportQの成果報告
25. 22 supportQの運用を支えるワンストップWG 学生・教員・職員の三位一体 supportQに関する報告協議体制としてワンストップWGを毎月実施 部署や立場を超えて問題解決に取り組んできた ▪基本構成メンバー 島田教授 (システム情報科学府) 平川さん (情報統括本部情報基盤課) 大木さん (LAセンター) 道脇さん (学務部基幹教育教務係) 藤川さん (学務部学務企画課) 蔵元さん (学務部学務企画課) 野口 (iQ Lab) ▪これまでに解決した課題 ・部門ごとに運用していたチャットボットのワンストップ化 ・新入生向けガイダンス情報のワンストップ化 ・SSO-KID発行前のメール/チャットサポートの実現 ・LINEを用いた重要事項のメッセージ配信の実現 ・空き教室検索機能の提供
26. ギルドプラットフォームを学外も巻き込んで進める「ギルド構想」について 学生の過去の教育 データを可視化 スキルに応じた学内 業務のレコメンド 大学での学び 仕事として大学で実践 学生の過去の経験・スキル 学内で募集中の業務一覧 ギルドに参加する学生のスキルや過去の参加プロジェクトの履 歴、仕事で発揮した役割や貢献をパーソナルデータとして可視化 学外の企業 学生のスキルや潜在能力に対する客 観的な評価を採用の参考にできる 学外からも、学生のパーソナ ルデータを参考に業務の募集 を行うことが可能になる。 仕事として企業で実践