平成29（2017）年度　重点型研究実施報告書

課題番号	29−共研−4301		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		30千円		研究参加者数		2　人

研究目的と成果（経過）の概要

● 研究目的
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。

● 成果
教育用データ解析コンペティション基盤「ビッグデータ大学」を運営し、複数のコンペティションを実際に開催しながら、データサイエンス人材育成におけるデータ解析コンペティションの活用方法を検討してきた。本研究期間においては、コンペティションにおける投稿回数制限が学習者の意欲に与える影響を調査した。投稿回数制限を撤廃する仕組み「Ladderアルゴリズム」を導入し、通常のコンペティションとLadderアルゴリズムを用いたコンペティションの２種類を用意し、効果を検証した。北海道大学の講義受講者を対象にして行った実験により、Ladderアルゴリズムを用いたコンペティションの方が、参加者の投稿数が多く、スコアも高いという傾向が得られた。また、投稿回数とスコアには相関があることも確認された。Ladderアルゴリズムによる投稿回数制限の撤廃が、参加者の試行錯誤を促し学習意欲を向上させたと考えられる。

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）

Yukino Baba, Tomoumi Takase, Kyohei Atarashi, Satoshi Oyama, Hisashi Kashima: Data Analysis Competition Platform for Educational Purposes: Lessons Learned and Future Challenges. In Proceedings of the 8th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI), 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。

該当なし

研究参加者一覧
氏名	所属機関