ビッグデータ

【イベント】第3回UEC AIAミニシンポジウム「AI・ビッグデータ×図書館 ~デジタル革新による共創の場の再生~」(3/4・オンライン)

2021年3月4日、電気通信大学附属図書館(東京都)の実験的学修スペースである“UEC Ambient Intelligence Agora(AIA)”運営委員会が、第3回UEC AIAミニシンポジウム「AI・ビッグデータ×図書館 ~デジタル革新による共創の場の再生~」を、ウェブ会議サービスZoomウェビナーによりオンライン開催します。

同館のAIAを中心に展開しているAI・ビッグデータ研究の成果を共有し、コロナ禍におけるデジタル革新と学修の場の再生を議論する目的で開催されます。

電気通信大学の所属者だけでなく、学外者も参加可能ですが、参加には事前の申込が必要です(先着500人)。当日の主なプログラムは次のとおりです。

●電気通信大学が目指す超スマート大学像とAIA
 岡山義光氏(理事(キャンパス情報基盤担当))

●コロナ禍のAIAにおける研究活動の展開
 西野哲朗氏(情報学専攻教授、学術院長、情報理工学研究科長)

●ウィズ/アフターコロナ下における学修空間:Ambient Intelligence Agoraの現状と展望
 村田輝氏(学術情報課長)

●3密の可視化による環境・行動制御
 石垣陽氏(情報学専攻特任准教授)

【イベント】日本情報教育学会第3回研究会「情報教育の新たな展開に向けて―コロナ禍における教育の現状と課題―」(3/13・オンライン)

2021年3月13日、日本情報教育学会の第3回研究会がオンラインで開催されます。テーマは、「情報教育の新たな展開に向けて―コロナ禍における教育の現状と課題―」です。

国立情報学研究所の古川雅子氏による招待講演「学びの羅針盤としてのラーニングアナリティクス」や、情報コミュニケーション、ICT活用、情報リテラシー等に関する研究発表や実践報告が行われます。

参加費は無料です。

日本情報教育学会 第3回研究会
https://sites.google.com/view/jaie-conference-2021/

参考:
【イベント】日本情報教育学会第1回研究会「未来を拓く情報教育」(3/9-10・東京)
Posted 2019年2月20日
https://current.ndl.go.jp/node/37619

米・カーネギーメロン大学のCyLab、オンライン地図上でIoTデバイスの存在・データ収集方針・データ収集の実施状況等の確認が可能なスマートフォン用アプリを開発

2020年12月3日付で、米・カーネギーメロン大学の情報セキュリティ・プライバシー研究拠点“CyLab”が、同拠点が開発し提供中のスマートフォン用アプリ“IoT Assistant”を紹介するお知らせを公開していました。

“IoT Assistant”は、スマートカメラ・マイク・位置情報追跡サービスなどのインターネットに接続された「IoTデバイス」について、オンライン地図上でこれらのデバイスの存在、データの収集方針、データ収集の実施状況等をユーザーが確認できるアプリです。iOS用、Andoroid用のアプリがそれぞれ無料で提供されています。

“IoT Assistant”のアプリをダウンロードすると、ユーザーはアカウント作成等を行うことなく、すぐにオンライン地図上でIoTデバイスの存在を確認することができます。IoTデバイスを示した地図上のピンをクリックすると、収集データの種類・データの保存期間・収集したデータの共有先などの該当デバイスの情報が表示されます。また、特定の種類のデータ収集のみ表示するフィルタリング機能や通知オプションを備えています。

【イベント】京都大学学術情報メディアセンターセミナー「教育データの利活用による教育変革:これまでの実践知を踏まえた今後の展望」(1/19・オンライン)

2021年1月19日、京都大学学術情報メディアセンターの主催により、「教育データの利活用による教育変革:これまでの実践知を踏まえた今後の展望」がオンラインで開催されます。

同センターは、各分野の講師による研究開発活動の内容や現在抱えている課題の紹介、参加者を含めた広く議論を行う機会として、月例でセミナーを開催しています。1月19日のセミナーでは、「教育データの利活用による教育変革」のテーマについて、講演とパネル討論が行われます。

参加費は無料で、京都大学の教職員・学生に限らず一般の参加も可能ですが、事前の申し込みが必要です。主なプログラムは次のとおりです。

・趣旨説明
 緒方広明氏(京都大学学術情報メディアセンター 教授)

・BookRoll による学習データ利活用の授業実践と家庭学習とのつながり
 宮部剛氏(京都市立西京高等学校附属中学校 主幹教諭)

・初等中等教育における学習ビッグデータの未来と現状
 久富望氏(京都大学大学院教育学研究科 助教)

・ラーニングアナリティクスは自律的学習者育成に向けて何ができるか?
 山田政寛氏(九州大学基幹教育院 准教授)

米・SPARC、学術出版界に関する包括的な現況分析と現況を踏まえた高等教育機関向けの行動のためのロードマップについて2020年更新版を公開

2020年6月22日、米・SPARCは、2019年中に公開済の学術出版界に関する包括的な現況分析“Landscape Analysis”と現況を踏まえた高等教育機関向けの行動のためのロードマップ“Roadmap for Action”について、2020年更新版を作成し公開したことを発表しました。

SPARCが公開した2020年更新版は、2019年中の出来事や新型コロナウイルス感染症の拡大に伴う経済的な影響を検証し、学術出版市場の状況・関連主要企業の状況に関する最新情報を提供しています。更新版の現況分析では、注目すべき傾向として以下の3点が挙げられています。

・主要出版社における研究評価分野への進出傾向の深化
・Get Full Text Research(GetFTR)のような主要出版社の共同プラットフォームによる研究成果物の流通
・コンテンツへのライセンス契約がデータ分析サービスの契約に直結する新たな「ビッグディール」契約の出現

更新版の行動のためのロードマップでは、データ分析関連製品・サービスの購入の指針となる原則の確立を特に重視して、コミュニティが検討すべき行動の提案が行われています。

米国の学術図書館におけるラーニングアナリティクスの実践・プライバシー等の課題に関する文献レビュー(文献紹介)

2020年4月に刊行された、米国の大学・研究図書館協会(ACRL)の“College and Research Libraries (C&RL)”のVol.81, no.3に、米国インディアナ大学-パデュー大学インディアナポリス校(IUPUI)のKyle M.L. Jones准教授を筆頭著者とする論文“A Comprehensive Primer to Library Learning Analytics Practices, Initiatives, and Privacy Issues”が掲載されています。

米国の学術図書館では、予算に見合った成果を執行部へ示す必要性と、図書館のどの取り組みやリソースが機関の使命や学生の成長に有益かを把握しようとする意図から、学生のデータを用いたラーニングアナリティクスが近年盛んに取り組まれています。ACRL等でもラーニングアナリティクスに関するイニシアチブが実施され、図書館内でのデータ収集拡大だけでなく、人口統計学的データなど他の大学内のデータと組み合わせることが奨励されています。しかし、こうした奨励は米国図書館協会(ALA)のような専門職としての倫理規定に完全に沿ったものではないことも指摘されています。

プロジェクト・インフォメーションリテラシー、大手IT企業の使用するアルゴリズムが支配的な時代の情報リテラシーと大学生に関する報告書を公開(米国)

2020年1月14日、米国の成人の情報リテラシーに関する調査を進めているプロジェクト・インフォメーションリテラシー(Project Information Literacy:PIL)が、Google、YouTube、Instagram、Facebookといった大手IT企業の使用するアルゴリズムが支配的な時代における、情報リテラシーと大学生に関する報告書の公開を発表しました。

同報告書は大学生が絶えず変化するオンライン情報の全体像をどのように概念化しているか、コンテンツの形成・フィルタリングのためアルゴリズムの採用を進め不安定だが人気のあるプラットフォームからどのようにオンライン情報を利用しているのか、に関する知見を提供したものです。全国8大学103人の学生を対象とした16件のフォーカス・グループ・インタビュー、37人の教員へのインタビューから収集された質的なデータに基づいて報告書が作成されました。

国立情報学研究所(NII)、広域データ収集・解析プログラム開発を支援するオープンソースのソフトウェア「SINETStream」を公開

2019年12月25日、国立情報学研究所(NII)は、同研究所が運用する学術情報ネットワーク「SINET5」を介して広域に分散するデータを収集・解析する研究を支援する目的で、オープンソースのソフトウェア「SINETStream」を開発し公開したことを発表しました。

「SINETStream」は、環境測定、生体観測、IoTなど、広域に分散したデータの収集や解析を行う研究者にとって、収集・解析プログラムの作成には、ネットワークに関する高度な知識やプログラミングスキルが必要とされ、容易ではないことを背景に開発されました。センサー等から収集されるデータをクラウドや大学などに設置されたサーバへ書き込む、サーバに収集されたデータを解析プログラムに読み込むといった機能があり、APIを利用することでデータの収集・解析を行うためのプログラムを容易に開発することも可能です。また、通信やデータの暗号化、センサー等のデバイスの認証を行う機能も含んでいるため、機微情報を含む場合でも安全にデータ収集を行うことができる、としています。

Europeana、「過去のビッグデータ」の収集・活用を目指す欧州の研究プロジェクト“Time Machine”との協力に関する公式声明に署名

2019年12月16日、Europeanaは、欧州の研究プロジェクト“Time Machine”との協力に関する公式声明に署名したことを発表しました。同プロジェクトは、「過去のビッグデータ」(Big Data of the Past)を収集し、過去の欧州に関する大規模な歴史シミュレーターを構築することを目指しています。

Europeanaは同プロジェクトの開始当初から協力を行っていましたが、今回の公式声明への署名によりパートナーシップの強化が図られます。声明では、両組織の専門知識を持ち寄ることで大きな進展が期待できる分野として以下の3つを挙げています。

・技術インフラとデータモデルの改善
・法的ツールと権利に関するフレームワークの改善
・ネットワークとユーザー主導型インフラの接続

また、両組織は共同研究及び技術・インフラ開発に取り組むとともに、共通の活動にはガバナンスモデルを採用する予定であると述べています。

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