ラーニングアナリティクスに関するシンポジウム ~教育ビッグデータを用いた教育・学習支援の展開~

開催日
2018年03月22日 木曜日
時間
13時00分~18時00分(開場:12時30分~)
要申し込み
要申し込み
公開日
 近年、教育現場では、デジタル教科書やLMS(Learning Management System)、e-ポートフォリオシステム等を利用した、教育の情報化が急速に進んでいます。このような中、これらのシステムに蓄積された学習ログデータを統合し、教育ビッグデータを構築して、教育・学習支援を支援する試みが国内外で活発に行われつつあります。

 本シンポジウムでは、教育ビッグデータの分析(ラーニングアナリティクス)に関する国内外の最新の研究動向を登壇者の方にご紹介いただき、そのための情報基盤システムのあり方について参加者の皆さまと一緒に考えます。多くのご来場をお待ちしています。

基本情報

開催地
  • 吉田キャンパス
百周年時計台記念館 百周年記念ホール
本部・西部構内マップ[3]
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/access/campus/yoshida/map6r_y/
対象
研究者、教職員、学生、一般の方
定員
200名(先着順)
参加費
無料

イベント内容

プログラム

12時30分 開場
13時00分 開会のご挨拶・趣旨説明
緒方 広明(京都大学学術情報メディアセンター教授 )
13時10分 基調講演
  • Prof. Gerhard Fischer(University of Colorado)
    「Beyond Hype and Underestimation: Identifying Challenges and Design Trade-Offs for the Future of Learning Analytics Research」
  • Prof. Rakesh Agrawal(Data Insights Laboratories / EPFL)
    「Toward Data-Driven Education」
  • Prof. Stephen Yang(National Central University)
    「Applying learning analytics on predicting students’ academic performance」
  • Prof. Gwo-Jen Hwang(National Taiwan University of Science and Technology)
    「Learning Behavior and Interactive Pattern Analysis-Methodologies, Tools and Practices」
  • 美濃 導彦(京都大学学術情報メディアセンター教授)
    「ラーニングアナリティクスを進展させるための戦略」

※ 美濃教授以外の講演は英語で行われます。同時通訳はありません。

15時40分 休憩(10分間)
15時50分 研究事例の紹介
  • 松居 辰則(早稲田大学人間科学学術院教授)
  • 吉田 自由児(デジタル・ナレッジ教育テクノロジ研究所長)
  • 島田 敬士(九州大学システム情報科学研究院准教授)
  • 山田 政寛(九州大学基幹教育院准教授)
  • 西岡 千文(京都大学 附属図書館研究開発室助教)
  • ブレンダン フラナガン(京都大学学術情報メディアセンター特定研究員)
17時20分 休憩(10分間)
17時30分

パネル討論

発表者:
全員
討論者:
Prof. Hsiu-Ping Yueh(National Taiwan University)
木實 新一 (九州大学ラーニングアナリティクスセンター長・教授)
18時00分 閉会

※ イベントの詳細についてはこちらをご覧ください。
http://eds.let.media.kyoto-u.ac.jp/lasympo2018/

申し込み

申し込み方法
以下URLの「参加申し込み」よりお申し込みください。
http://eds.let.media.kyoto-u.ac.jp/lasympo2018/
申し込み締切日
2018年3月20日 火曜日
※ 定員になり次第、締め切ります。

備考

主催

科研費基盤研究(S)16H06304
「教育ビッグデータを用いた教育・学習支援のためのクラウド情報基盤の研究」

共催

京都大学学術情報メディアセンター

後援

九州大学ラーニングアナリティクスセンター

お問い合わせ
京都大学学術情報メディアセンター 緒方研究室
E-mail: contact*let.media.kyoto-u.ac.jp (*を@に変えてください)