ビッグデータ

米・Center for Democracy&Technology、K-12教育におけるアルゴリズムシステムの利用に関する手引きを公表

2019年8月12日、米国の非営利団体Center for Democracy&Technology(CDT)は、K-12(幼稚園から高校まで)の教育におけるアルゴリズムシステムの利用に関する手引き“Algorithmic Systems in Education: Incorporating Equity and Fairness When Using Student Data”を公開しました。K-12教育において、生徒のデータを分析するアルゴリズムシステムを意思決定支援に利用する学校が出現していることを背景として作成されたものです。

アルゴリズムシステムの利用ケースとして、生徒が通学する学校の割り当て、中退する可能性がある生徒の特定、(生徒のSNS投稿を分析しテロリズムの兆候を事前把握する等の手段による)学校の安全確保を紹介するとともに、利用に際し考慮すべき事項として、アルゴリズムや入力データに含まれるバイアスの可能性や、プライバシーをはじめとした生徒の権利侵害につながりうること等を挙げています。

その上で、学校・学区がアルゴリズムシステムの実装・調達を行う際の推奨事項として、入力データに含まれるバイアスの検証等4点を、システム実装後の推奨事項として、意思決定プロセスにおいて人間を関与させ続けること等7点を挙げています。

株式会社ジー・サーチ、2019年8月30日から企業・大学・研究機関を対象とした産学官連携の研究パートナー探索サービス「JDream Expert Finder」を提供開始

2019年7月22日、株式会社ジー・サーチは、2019年8月30日から企業・大学・研究機関を対象とした産学官連携の研究パートナー探索サービス「JDream Expert Finder」の提供を開始することを発表しました。

「JDream Expert Finder」は、日本最大級の科学技術文献情報提供サービス「JDreamⅢ」に収録された3,800万件以上の論文・学会発表情報を複雑ネットワークの理論に基づいて解析し、課題解決に最適な研究パートナーの探索を実現するサービスです。人工知能(AI)により、論文には明記されない課題解決力等の研究者の特徴を抽出し、最適な研究者探索を提供するという特長があります。産学官連携プロジェクト「ライフ インテリジェンス コンソーシアム(LINC)」との共同研究の成果である、「将来パートナーとして期待される研究者の探索」機能も搭載されます。

ジー・サーチはこのサービスのリリースに合わせて、産業競争力の加速をテーマに特別セミナー「ビッグデータの利活用によるオープンイノベーション戦略」を2019年9月に開催することも併せて発表しています。

文部科学省、「新時代の学びを支える先端技術活用推進方策(最終まとめ)」を公表

2019年6月25日、文部科学省は、「新時代の学びを支える先端技術活用推進方策(最終まとめ)」を公表しました。

新時代に求められる教育のあり方や、教育現場でICT環境を基盤とした先端技術や教育ビッグデータを活用する意義及び課題の整理を行い、今後の取組方策を取りまとめたものであり、「1.新時代における先端技術・教育ビッグデータを効果的に活用した学びの在り方」「2.学校現場における先端技術・教育ビッグデータの効果的な活用」「3.基盤となる ICT 環境の整備」の3章が設けられています。

「2.学校現場における先端技術・教育ビッグデータの効果的な活用」では、スタディ・ログ(学習履歴)など教育ビッグデータの現状・課題と可能性、収集・活用に当たっての留意点がまとめられているほか、「3.基盤となる ICT 環境の整備」では、高等教育機関や研究機関の利用に限られていた「学術通信ネットワーク(SINET)」 を全国の初等中等教育機関でも活用できるようにしたことが取り上げられています。

E2112 - 北米の研究図書館におけるラーニングアナリティクスの取組

2018年9月,北米研究図書館協会(ARL)が“SPEC Kit”第360号を刊行した。SPEC Kitは,図書館に関する特定のテーマをめぐり,ARLが自らの加盟館に行った質問調査を報告書としてまとめたシリーズである。第360号ではラーニングアナリティクス(Learning Analytics:LA)がテーマとなっている。

北米研究図書館協会(ARL)が報告書シリーズ“SPEC Kit”第360号を公開:ラーニングアナリティクス(Learning Analytics)がテーマ

2018年9月5日、北米研究図書館協会(ARL)が報告書シリーズ“SPEC Kit”第360号を刊行しました。

会員館が、学習履歴を活用して学習・教育活動に活用する「ラーニングアナリティクス」(Learning Analytics)を支援するために、データの収集と管理のバランスをどのように実行しているか、また、職業倫理義務にどのように注意を払っているかを調査したものです。

研究図書館のラーニングアナリティクス事業の計画方法・採用方法・参画方法、データセキュリティやプライバシー保護のための仕組み、ラーニングアナリティクス事業に参画する際に直面する倫理的課題、上記課題の交渉・解決方法等が調査されています。

また、図書館のプライバシーに関する声明やポリシー、研究機関のプライバシーポリシーやデータセキュリティポリシーなども事例も掲載されています。

前橋市、ビッグデータを用いた地域課題解決の研究を行うため、官民連携協定を締結

2017年11月22日、前橋市は、東京大学、株式会社帝国データバンク、株式会社三菱総合研究所と「ビッグデータを活用した地域課題の見える化及び政策決定の変容にかかる連携協定」を締結したことを発表しました。

今回の連携協定を通じて、地域課題を解決するためにビッグデータを使用し、政策決定にどのように反映できるかを4者で研究するとしています。また、地域課題の解決にビッグデータを用いる手法自体の研究も行うとのことです。

ようこそ市長室へ(前橋市)
http://www.city.maebashi.gunma.jp/sisei/450/010/p006792.html
※「前回の定例記者会見(11月22日開催分)の案件資料」に「(1)官民ビッグデータにより地域課題を解決する共同研究を開始します<資料1>(PDF形式:444KB)」とあります。