Kahori OGASHIWA (小柏 香穂理)

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 5100000, indirect: 1530000)
廃棄選別の作業には簿冊のタイトルのリストから選び出す「一次選別」と、実際に現物を手に取りながら、1日50冊ほど丁寧に中身を確認する「二次選別」がある。それぞれ「一次選別」「二次選別」を簿冊のタイトルやキーワードから効率よく選び出す方法はないのか、また「一次選別」と「二次選別」を通して、どのようなタイトルの簿冊が選別されているのかを跡付け、効率よく選別するには何が大切なのだろうか明らかにする。これまでの選別作業のデータの蓄積を次の選別の参考にするには、どうすればよいのか、今後の選別作業に利用できる点を明らかにすることである。
機械学習の「教師ありモデル」として、県の公文書の選別をすることができるのかどうか、検証することである。様々な、広範なタイトルから、ある程度絞り込んだうえで、分析しないと明確な基準が得られないという見解・見通しが現時点で出された。この弱点を補うために、絞り込みも（グループ分け）、大切になってくる。
我々の3月の研究会では「簿冊タイトル」からだけでは、難しいという見通しが提示された。「キーワード」、「あいまい検索」、「保存年限」、「性質区分」、「所属」などの組み合わせでの絞り込みをどのようにするのか、という点も加味しながら、簿冊単位で効率よい評価選別ができるのかどうか、という点が課題である。
統計データに関しては、国と県の線引きも、福祉関係と農林水産業の統計データで、国にどこまで任せられるのか、県でどこまでデータを継続して保有しなければならないのか、具体的に追求した。農林水産省のホームページからどの程度熊本県に関するデータが拾えるのか調べた。農林水産省がWEB上で公開している情報で、熊本県関係の情報がどの程度入手できるのか。また、それを踏まえ、熊本県でも残す必要があるのはどのような統計（国が県に委託した統計）なのかを検討した。県と市町村の線引きも大切である。

Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 基盤研究(C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 3200000, indirect: 960000)
令和3年度においては、国立大学の第3期の中期計画の現状と課題の把握を行った。
まず、国立大学の第3期中期目標期間の中期計画の現状と課題を把握した。具体的には、ロジックモデルの観点から、国立大学の中期計画の構造の分析を行った。ロジックモデルは、「目的」、「インプット」、「取組」、「アウトプット」、「アウトカム」の5つの要素で構成した。調査の結果、ロジックモデルの全ての要素を備えている中期計画はほとんどなかった。また、「目的」は要素の中で最も記載の割合が高かった。中期計画は法人評価が義務付けられていることから、不達成の評価を受けるリスクを回避するために「目的」の形で規定した可能性も推察される。さらに、「アウトプット」及び「アウトカム」は、「目的」よりも記載の割合は低かった。不達成のリスク回避や予測の困難さとともに、中期計画の策定の際に取組からアウトプット、アウトカムに至るまでの論理構造が十分に整理されていないことが要因と推察される。この分析結果については、取りまとめの上で、関係する学会、研究会等において公表し、意見交換を通じて、ブラッシュアップを図る予定である。
また、研究代表者、研究分担者の所属大学において、担当業務に関係して、第4期中期目標期間の中期計画の策定の支援に従事し、策定の過程、その状況を把握した。
さらに、国立大学の場合、中期計画と法人評価、PDCAサイクル、内部質保証は密接な関係があることから、今後の法人評価の方向に関する研究を行った。

Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 基盤研究(C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 3300000, indirect: 990000)
本研究では、大学の教育活動を表現する文書(テキストデータ)に着目し、テキストマイニング技術により、分析結果(カテゴリー化とその関連構造)を2次元マップとして自動的に可視化するシステムを開発することを目的とする。
2021年度の活動の一つとして、昨年度から継続して、日本の大学においてWeb上で公開されている中期計画等の文書を収集する活動を行った。私立大学においては、中期計画が公開されている大学を調査しながら文書を収集した。しかし、私立大学においては中期計画の公開は義務化されていないため、調査時点では公開していない大学も一定数存在することがわかった。そこで今年度は個別の事例研究として、３大学の私立大学を取り上げ、その特徴分析を行い、研究成果を論文として発表した。この３大学の特徴は、具体的な戦略が書かれており、それを裏付けるための関連データの所在や管理方法も組織化されていることが明らかになった。公立大学においては、すべての大学において公開されている。今年度は、私立大学から公立大学へ移行した10大学を対象として、それらの公立大学の特徴をテキストマイニングを使って分析を行い、研究成果を国際会議で発表した。KH Coderを使って、3つの手法(共起ネットワーク、対応分析、自己組織化マップ)により２次元マップとして可視化し、それらの分析結果から全体像を解釈した。国立大学においては、今後に分析を行う予定である。
今年度も昨年度に引き続き、Zoomによる打ち合わせを定期的に行い、充実して研究を進めることができた。

Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 基盤研究(C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 3200000, indirect: 960000)
大学は、近年の厳しい経営環境に対応するために、ステークホルダーの支持を高めるための取組である「レピュテーション・マネジメント」（reputation management）の取組を進める必要がある。各種の「大学ランキング」は、大学のみならず、社会の関心も高く、レピュテーション・マネジメントのツールとして重要であるが、大学における大学ランキングに対する取組の状況は明らかでない。
このため、令和元年度に国立大学を対象として行ったレピュテーション・マネジメントの取組に関するアンケート調査の結果中、大学ランキングに関する項目の分析を、引き続き行った。
この結果、半数以上の大学が大学ランキングに対応するための取組を実施している状況にあるが、設置形態別に見ると，国立大学が最も高く、公立大学が最も低く、また、規模の大きいほど多くの大学が取組を行っていた。また、ステークホルダーに情報提供をしたことのある「大学ランキング」は、個別指標ごとのランキングやわが国独自のランキングが多く、提供の理由は、順位が高いこと、大学の個性・特色を説明できること、であった。また、大学ランキングの取組の課題としては、順位の算出方法が不明確、取組に必要な知見の不足、取組のコスト、が多かった。さらに、大学の関心は必ずしもレピュテーション・マネジメントまで及んでいない状況が示唆された。この分析結果は、国際学会において報告するとともに、国内学会誌に投稿・掲載された。

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 3300000, indirect: 990000)
When ontology construction starts from existing data, it is difficult to construct an ontology that can identify generality. Therefore, we decided to summarize how to obtain the data model that is the basis of the ontology.
We found that the FAIR principle for scientific data is also valid for data utilization in research information management. The necessary conditions for this principle are the assignment of persistent identifiers (PIDs) and the enhancement of metadata.
We also studied the meta-information required to obtain a data model with a higher level of abstraction from data held in existing business systems, and concluded that the four concepts of table definitions, ER diagrams, star schemas, and multidimensional models are sufficient.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 2700000, indirect: 810000)
This study proposes an organizational assessment method of university educational activities. We aggregated the necessary data from the university educational activity databases based upon the Yamaguchi University self-assessment and evaluation system. Furthermore, we developed and improved tools to visualize the results and proposed a visualization system that uses text mining technology for university educational activity documents. By applying our unique viewpoint to case-study analysis, we were able to extract the characteristics of university educational activities. The results demonstrate a new organizational assessment method for universities.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 1600000, indirect: 480000)
In recent years, formative assessment has come into focus as one of the most effective strategies for improving student achievement. In this study, we developed a visualization tool that can grasp students' understanding and lack of understanding, as represented by common patterns of mistakes students make. By analyzing test score data with the tool, we wish to comprehend and predict students' understanding. The analysis method adopted visualization clustering combined with human intuition (sight). To understand the pattern of students' mistakes in detail, the average score for each question was visualized, and the tool was implemented as a Moodle module, which will make it easy for many teachers to grasp the patterns of students' mistakes.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 1800000, indirect: 540000)
This study adopts a visualization method in statistical pattern recognition to analyze the test scores of medical students in endoscopic education. The students are represented as multi-dimensional vectors and are plotted in a 2-dimensional space by means of the Sammon method in statistical pattern recognition. The results indicate that students can be classified into groups, i. e., clusters in which each group tends to make similar mistakes in their tests.