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教育データサイエンスセンター

教育データサイエンスセンターの取組

 令和3(2021)年6月に取りまとめられた「教育再生実行会議第十二次提言」において、「データ駆動型の教育への転換〜データによる政策立案とそのための基盤整備〜」として、今後、政府全体のデジタル化の推進の一環として、教育のデジタル化を進め、データ駆動型に転換する中で、教育政策においても各種のデータを効果的・効率的に取得し、学術的な知見も踏まえ分析するとともに、これらの結果を活用して効果的な政策を立案・実施していくことが強く求められています。

 そのため、我が国の教育データ分析・研究、成果共有の拠点(ハブ)として、令和3年10月に国立教育政策研究所内に「教育データサイエンスセンター」を設置しました。
 教育データサイエンスとは、統計学とコンピュータサイエンスだけでなく、教育理論と教育実践が結びついて成立するものと考えています。
 教育データサイエンスセンターでは、教育政策や学校における実践に役立てることを目的とした、
・教育データや取組を共有するための基盤整備
・教育データ分析・研究の推進
・国や自治体における教育データ分析・研究の支援
に取り組んでいます。

令和4年2月15日 国立教育政策研究所令和3年度教育研究公開シンポジウム招待講演「教育データサイエンスの可能性とその教育」スタンフォード大学大学院教育学研究科教育データサイエンスプログラムディレクター Sanne Smith氏資料より


教育データや取組を共有するための基盤整備

◆「公教育データ・プラットフォーム」の構築

 文部科学省や国立教育政策研究所等が実施した教育分野の自治体・学校等の状況に関する調査データや研究成果・取組事例を集約するプラットフォームを構築し、データによる現状把握やそれを踏まえた政策・実践の改善・充実、新たな知見の創出につながる研究の活性化を図ります。
 令和4(2022)年度に本プラットフォームの試行版を設計・開発し、令和5(2023)年4月に公開しました。


教育データ分析・研究の推進 ※教育課程研究センターと連携

◆ CBT(コンピュータ使用型調査)調査研究事業

 紙による調査に比べて多様な能力を幅広くかつ的確に測れるような出題内容や出題方法を検討するCBTの特性を生かした調査問題の調査研究,自動採点技術を活用したデータ利活用の実現可能性に係る調査研究,CBT形式の調査問題に係る問題管理に関する調査研究を実施しています。


  • 全国学力・学習状況調査のCBT化に向けた教育アセスメントの先行事例に関する調査研究報告書(概要版)

  • ◆ プロジェクト研究「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」(令和3年度〜5年度)

     教育課程研究センターが教育データサイエンスセンターと協働して実施する「学力アセスメントの在り方に関する調査研究」において,ビッグデータ時代の公的な学力アセスメントや教育データ分析・研究の将来像の検討を中心に行います。特に,大規模統計調査データや学力に関するデータの分析を行うことで,公教育データ・プラットフォームも活用した分析の具体的なイメージ,CBT化を見据えた学力調査データの利活用の在り方について検討します。


    ◆ 令和4年度教育研究公開シンポジウム「学力アセスメントの動向と展望〜CBT化に向けて〜」
      報告書

    ◆ 令和4年度教育研究公開シンポジウム当日の講演資料につきましては こちらから御覧いただけます。
     
    ◆ 公募型研究(教育データ分析・研究推進事業)

     モデルケースとなりうる先進的なデータ駆動型の教育データ分析・研究を公募により実施し,その成果を広く共有するための事業を実施しています。令和5年度は,①児童生徒の学習履歴等の教育ビッグデータ・AIを活用した,学校におけるデータ駆動型の学習・指導の実現につながる先駆的な研究や,②国・教育委員会の教育政策や学校における指導の改善・充実に資する新たな知見の創出につながる,教育データを活用した実践的な研究を実施しています。


    国や自治体における教育データ分析・研究の支援

    ◆ 教育データサイエンス推進研究に関する所内外との協働・連携

     教育政策課題に係る研究に関し、データサイエンスの観点から広く協働・連携して取り組んでいます。

    ◆ 自治体を対象とした教育データ活用講座、個別助言

     令和4年度に教育委員会のデータ活用力向上のための講座を作成するなど、教育関係者のデータ利活用を支援します。


    教育データ活用力向上のための入門講座

    これからデータ活用に取り組む教育委員会の指導主事等(特に小・中学校段階)を対象とした入門講座です。第一部はデータを解釈する知識やスキルに関して、第二部は発展として、データを目的に応じて可視化する方法であるBIやExcel等のツールの活用や大学等の研究機関と連携した取組を紹介します。


    【第1部】

    •データを解釈する


    【第2部】

    •データを目的に応じて可視化する

    •課題解決のため、データを取得・分析する

    全国学力・学習状況調査の結果を活用するための解説動画

    全国学力・学習状況調査の調査結果を最大限に生かし、日々の指導改善・充実につなげられるよう、データの見方や課題・成果の見つけ方などについて、具体例を元に分かりやすく解説しています。

    他機関との協定等



    客員研究員・上席フェロー紹介


      <上席フェロー>
    • 喜連川 優 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構長
    • 竹村 彰通 滋賀大学学長
    • 堀田 龍也 東北大学大学院情報科学研究科教授

    • <客員研究員>
    • 緒方 広明 京都大学学術情報メディアセンター教授
    (五十音順)

    研究者紹介



     準備中