データに基づく大学評価に関する実践的研究
【研究キーワード】
大学評価 / IR / テキストマイニング / 教育活動 / 評価項目 / 中期計画 / 私立大学 / 公立大学 / Institutional Research
【研究成果の概要】
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。
【研究代表者】