平成30（2018）年度　重点型研究実施報告書

 

課題番号

30−共研−4101

分野分類

統計数理研究所内分野分類

c

主要研究分野分類

2

研究課題名

データサイエンス人材育成のためのクラウドソーシングとデータ解析コンペティションの活用

重点テーマ

データサイエンス人材育成メソッドの新展開

フリガナ

代表者氏名

ババ ユキノ

馬場 雪乃

ローマ字

Baba Yukino

所属機関

京都大学

所属部局

情報学研究科

職　　名

助教

配分経費

研究費

40千円

旅　費

37千円

研究参加者数

2　人

 

研究目的と成果（経過）の概要

本研究では、実データを教材としたデータサイエンス教育のプラットフォームとして、データ解析コンペティションとクラウドソーシングを活用するための方法論の確立を目指す。特に、従来のデータ解析コンペティションは、評価の容易さから予測問題を対象にしてきたが、データ解析の現場では、データの視覚化・集計などを通じてその中身を調べ、知見を獲得する「探索型データ解析」も重要視される。 データサイエンス人材の育成においては、実データを対象にした探索型データ解析スキルの演習も求められるが、予測問題と異なり、演習成果物の定量評価が難しい。そこで、クラウドソーシングの分野で研究されている、品質評価手法の活用を検討する。成果物として得られる、仮説や図表の品質をクラウドソーシングにより評価することで、探索型データ解析の演習成果を定量評価し、演習に役立てる方法を研究する。

本年度は、生徒同士で相互採点・添削をする環境下で生徒の能力を正しく推定する手法や、生徒同士で図表の品質を評価する際に図表のランキングとクラスタリングを同時に行う手法の開発などを行ったが、これらをデータ解析コンペティションで実用するには至らなかった。

 

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

馬場 雪乃, 高瀬 朝海, 新 恭兵, 小山 聡, 鹿島 久嗣: 教育用データ解析コンペティション基盤の設計と実践, 情報処理学会デジタルプラクティス, Vol.9, No. 4, pp.859-873, 2018.
Takeru Sunahase, Yukino Baba, Hisashi Kashima: Probabilistic Modeling of Peer Correction and Peer Assessment, In Proceedings of the 12th International Conference on Educational Data Mining (EDM), 2019.
Jiyi Li, Yukino Baba, Hisashi Kashima: Simultaneous Clustering and Ranking from Pairwise Comparisons, In Proceedings of the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2018.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

該当ありません

 

研究参加者一覧

氏名

所属機関