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AIで中退予防? データサイエンスとAIを用いた研究、中退予防の進むべき道とは

最終更新日:2022/10/28

NPO法人ニュースタートは、不登校の大学生に関するシンポジウムを開催しました。ゲストにはデータサイエンスとAIを使った大学中退予防の研究を行っている、白鳥氏を迎えました。

このAIニュースのポイント

  • データサイエンスとAIを使った大学中退予防の研究を行っている、白鳥氏を迎えたシンポジウムを開催
  • 中退者の早期発見はデータサイエンス・AIによってほぼ可能
  • 具体的施策については、データサイエンス・AIでは答えを出せていない現状

認定NPO法人ニュースタート事務局は、シンポジウム【コロナ禍の大学不登校 実態と解決法】を開催しました。ゲストにはデータサイエンスとAIを使った大学中退予防の研究を行っている、嘉悦大学教授の白鳥成彦氏を迎えました。

白鳥氏は現在、データサイエンスとAIを使って、大学中退を予防する研究を行っています。高校のタイプと高校での欠席日数、大学1年前期の取得単位数と成績から、中退する可能性の高い学生を予測します。

現在は学生一人一人について、「この学生の中退確率は〇〇%」と出すことが可能です。実際に検証した大学では、7割以上の中退した学生を予測できていました。データサイエンスとAIが、中退リスクの高い学生を割り出してくれます。早期発見は、データサイエンス・AIによってほぼ可能となっているのです。

しかし、そういった学生に向けた施策については、データサイエンス・AIでは答えが出ません。中退の理由には、学業の不振・学校生活への不適応・就職・経済面・病気など様々なものがありますが、1つだけというケースはめったになく、複数の理由が絡み合っています。理由が複雑であるため、どういった施策が有効なのかの判断が困難な状況です。

現状、データサイエンス・AIに必要な「ある程度の数の成功データ」がほぼ存在せず、人間の力が必要になります。

出典:PR TIMES

AIsmiley編集部

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