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27号(2017年3月) >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10723/3032

Title: 学生の修学データを活用した多角的な学生支援の提案 ―要注意学生の早期発見と学生相談との協働― 
Other Titles: The proposal for multi-faceted student support based on student data base : The collaboration of early detection of at-risk students and student counseling services
Authors: 高岡, 祥子
中井, あづみ
杉山, 恵理子
野末, 武義
清水, 良三
NAKAI, Azumi
NOZUE, Takeyoshi
Keywords: 修学支援
student support
early detection of at-risk students
Issue Date: 8-Mar-2017
Publisher: 明治学院大学心理学部
Abstract: 大学において退学者の削減は重要な課題である。この課題について、従来は学生に問題が生じてから対処せざるを得なかった。しかし近年では、情報通信技術の発展にともない、学生に関する多様なデータを教育ビッグデータとして一元管理することが可能になった。さらに、これらの情報を基にして将来退学する可能性のある要注意学生を早期発見するためのシステムが開発されている。このシステムを活用することで、大学は要注意学生を早期に発見することができる。本研究ではこのような新しい形の修学支援を概観する。最後に、大学全体が協働して取り組む修学支援の新しい形についても考察する。
Dropout reduction is a topic considered very important at universities. In the past, university could not cope with the problems until at-risk student appeared. However, in recent years, with the development of information and communication technology, it became possible to keep track of various data on students as educational big data. Based on this information, some systems which detect students who may drop out in the future are being developed. By utilizing them, university can predict students who are at-risk of dropout while there is still time to help. In this research, we outline the support of such new forms of dropout reduction strategies. Finally, we consider a new form of school support in which all faculty members cooperate.
Description: 【展望/Review】
URI: http://hdl.handle.net/10723/3032
ISSN: 1880-2494
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