TIMES履歴データを検証し退学者予見、大学の充足率確保・ブランド維持にも効果。松居辰則研究室と共同で「ラーニングアナリティクスによる退学予兆検出プロジェクト」を発足、退学予兆を予見するための研究を行うこととなりました。サービス『Mananda』により、学生のすべての学習行動を“見える化”し、退学予兆を予見するアルゴリズムを検証することで、効果的な学生指導を実現するサービスの開発・提供を目指します。Store)による履歴の統合管理が提唱され、eラーニングはもとより電子教科書の世界でも先進的な事例が生まれつつあります。これらLRSの厖大な学習履歴をどのように活用するかといった研究や製品が乏しい実情もあります。実際の教育現場ではeラーニング学習におけるドロップアウトが問題となっており、大学では定員充足率の確保や教育の質の担保、大学ブランドイメージの維持、収入減リスクの抑制などの観点において、退学者防止が重要な経営課題にもなっています。いった、通信制大学の学生の活動履歴や学習履歴をもとに、退学予兆を予見できないかを研究しシステムとして実装することを目的として活動を行うものです。サービス『Mananda』あらゆる学習行動をクラウド上に記録し、学習結果の可視化を実現するサービスです。あらゆる学習とは、教室での授業、学校の出欠や学習進捗、テストや試験の点数、読書、セミナー受講、インターネット学習(eラーニング)の進捗・結果など「すべての学習行動」を指します。これらは従来統合された記録は存在せず、それぞれ学習を行った環境毎に異なる仕様で記録されている、もしくは記録もない状況でした。リンク関連情報http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000012383.html本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。Japan企業情報センターサービスへのお申し込みをいただく必要がございます。詳しくは以下のページをご覧ください。JapanTetsudo.com当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。広告について当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。