NECソリューションイノベータ
サイト内の現在位置
大学が保有する教学データを専門知識なしにAI分析でき、
図表にまとめた結果表示で学生への的確なフォローを支援します。
少子化による学生数の減少や、在学生の修学意欲の低下、カリキュラムや設備の充実、文部科学省による大学IRへの対応、経営の改善や安定化など、大学にはさまざまな課題が存在しています。これらの課題を解決するために、BIツールを用いたデータ分析が広く行われています。しかし、従来のBIツールによるデータ分析は、さまざまな統計的分析を可能にする反面、統計学や独自のスキルなどの専門知識が必要とされ高いハードルをともないました。
「NEC 大学IR データ分析クラウドサービス」は、クラウド上にデータを登録するだけで、統計学などの専門知識を必要としないAI分析により、これまでの学生がとった行動などの傾向を分析し、将来を予測し、結果を図表にまとめて表示するサービスです。
本サービスを導入するメリット
学内にあるデータを、クラウド上に登録することでご利用頂けます。統計学などの専門知識や、新たな設備投資も不要です。
- クラウド提供のAI分析サービスなので、お使いのWindowsパソコン（※）から利用できます。
- 学生の傾向を把握することで、カリキュラムや学内制度・施設などの見直しに活用できます。
- 図表にまとめた分析結果の出力で、学生への的確なサポートを支援します。
※ 動作環境：OS Microsoft Windows10以降、ブラウザ Microsoft Edge。
但し、すべてのバージョンを保証するものではありません。
実証実験やこれまでのAI分析で培った独自のノウハウで、計画立案・意思決定を支援します。
【これまでに行った実証実験】
- 国試合否の要因検証：A大学（学生数2,000名未満）
- 就職先傾向：B大学（学生数10,000名以上）
- 行動描画：B大学（学生数10,000名以上）
- 修学意欲低下の要因検証：C大学（学生数3,000名以上）
※ 分析結果の出力イメージ
学生の不調や異変の予兆を発見して、安全・安心な学生生活が送れるようお手伝いをします。
- 修学意欲が低下し通学が不規則になる学生を予測することで、早めに学生をケアすることが可能になります。
サービスの特長
学内の教学データを分析・可視化し、計画立案や意思決定を支援するAI対応のクラウドサービスです。
学内に蓄積されたさまざまなデータを、クラウド上のAI機能が分析し、自動的に規則性を発見します。その分析結果に基づき、学生の学習活動、大学の教育活動の質向上を目的とする計画立案や意思決定に活用できます。
従来の大学IRにおけるAI導入の課題
学生対応における課題
- 学生に対する学習のフォローを的確に実施したい。
- 修学意欲が低下した学生を早めに見つけて個別にフォローしたい。
- 国家試験を受験する学生へのフォローや、効果的な試験対策をサポートしたい。
- 学生が目指す姿に応じた進路指導や、適切なフォローを行いたい。
- 学生の行動を分析して、カリキュラムや設備計画へ有効に活用したい。
データ分析における課題
- BIツールを導入したが、学内でうまく使いこなせていない。
- データ分析作業を、誰でも行えるようにしたい。
- 複雑なデータクレンジング作業は最小限にしたい。
- データ分析結果は難しい計算式ではなく判り易い内容で見たい。
- 資料化する時間を少なくしたい。
AI活用による専門知識が不要・速い分析・図表にまとめた描画を実現
NEC 大学IR データ分析クラウドサービス
専門知識が不要で、図表にまとめたAI分析結果をすぐに出力できます。
学内の多彩なデータから、簡単に複数のパターンを自動で導き出し、状況に応じた最適な規則性を発見できます。従来は専門家へ依頼し、多くの人手や時間、コストをかけていた分析作業が、手間をかけず短時間で効率的に実施できます。
AIを活用した3ステップのデータ分析
AI活用による傾向分析→予測分析→行動描画で、学内の施策検討や施策に対する効果測定、効果的な学生支援、これからの設備計画など大学が必要とする結果を、すばやく簡単に把握することができます。
- ※各分析で、仮説設定⇒データ用意⇒分析⇒検証⇒仮説の見直しの分析を繰り返します。繰り返し分析したうえで、次のステップに進みます。
本サービスを利用したデータ分析の標準的なステップ
AIを活用した傾向分析
<利用シーン> 施策検討、効果測定
- 膨大な人手と時間をかけていた分析対象データの特徴量検出を、手間をかけず自動的かつ簡単に行うことができます。
- 大学が保有する過去のデータと結果の関係から、AIが結果に影響を与える要素を発見し傾向を特定します。
- あらかじめ決められたデータ項目で傾向を測るのではなく、あらゆるデータ項目の組み合わせで自由に傾向を測ることができます。
- これにより、データの中に予期しない関係性や傾向を発見できます。
AIを活用した予測分析
<利用シーン> 学生支援
- 大学が保有する過去と現在のデータを比較し、AIが現在のデータから予測される将来の結果を提示します。
- 簡単な操作で予測でき、学生へのきめ細かなフォローが可能です。
施設利用状況を活用した行動描画
<利用シーン> 学生支援、設備計画
- 学生の行動傾向を俯瞰的に描画し、その行動特徴を見出します。
- 混雑しやすい場所や時間の特定･予測が可能になり、学内制度・施設の改善に役立てることができます。
学生への細やかなフォローを可能にする機能を提供します。
AIを活用した傾向分析機能
- 修学意欲低下傾向
修学意欲の低下にいたる傾向を可視化して、修学指導・個別指導に役立てます。 - 国家試験傾向
国家試験の合否を分ける傾向を可視化し、カリキュラム改訂や試験前の学生フォローに役立てます。 - 就職傾向
進路・就職の傾向を可視化し、学生が目指す姿に応じた進路指導に役立てます。 - 自由傾向
上記以外の、たとえば留年傾向や特定科目の得点傾向、遠隔授業実施前後の比較などの分析に利用し、カリキュラム改訂や効果測定、学生フォローに役立てます。
AIを活用した予測分析機能
- モデル登録
卒業生や過去在籍していた学生のデータを登録し、AIがモデルを作成します。 - 予測
作成したモデルに対し、現在の学生のデータを投入することで、学生の将来を予測することができます。学生に対する修学指導や進路指導に役立てます。
施設利用状況を活用した行動描画機能
- 行動描画
2Dの地図上へ、学生の行動傾向をビジュアルに描画できます。
- ※他にも、キャンパスマップなどの大学オリジナルの画像上に描画する機能や3D描画といった用途に応じた描画モードを用意しております。
学生への的確な早期フォローを支援し、継続して繰り返し利用可能です。
分析結果を図表で表示しますので、専門知識は不要です。AI活用のクラウドサービスなので、お使いのWindowsパソコンなどで継続して繰り返し利用いただけます。
分析結果の出力イメージ
国家試験合格者の傾向分析
学内に蓄積されている、さまざまなデータをCSV形式で活用できます。たとえば、国家試験の合否を目的変数として設定し、目的変数に強く影響を与える要素と閾値をAIにより自動抽出して、図表にまとめて表示できます。（※実際の実証実験の結果ではございません）
- ※画面はサンプルで、実際の表示とは異なる場合があります。
就職先分類の傾向分析
同様に、就職先の分類を目的変数として設定し、ビジュアルな図表で表示できます。（※実際の実証実験の結果ではございません）
- ※画面はサンプルで、実際の表示とは異なる場合があります。
施設利用状況を活用した行動描画
同意を得た学生の端末から収集した大学構内の施設利用状況を個人を特定できない形に加工した上で分析し、
特定の時間内に学生が密集していた場所をヒートマップを用いて、地図に描画します。
これにより混雑しやすい場所や時間の特定･予測が可能になり、学内制度・施設の改善に役立てることができます。
※画面は架空のキャンパスマップのイメージです。
- ※機能名称等はリリース時点のものであり変更の可能性がございます
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