さいたま市が教育データを活用するダッシュボードを全校展開へ
さいたま市教育委員会は2022年10月31日、「さいたま市スマートスクールプロジェクト」（以下、SSSP）において、内田洋行、日本マイクロソフト、ベネッセコーポレーション、ライフイズテックの4社と連携協定を締結したと発表した。 連携協定調印式には4社の幹部が出席。左からベネッセコーポレーション 社長CEOの小林 仁氏、ライフイズテック 取締役 最高教育戦略責任者の讃井康智氏、さいたま市教育委員会 教育長の細田眞由美氏、東京大学 教授・慶應義塾大学 教授の鈴木寛氏、日本マイクロソフト執行役員 パブリックセクター事業本部 文教営業統括本部長の中井陽子氏、内田洋行 社長の大久保昇氏 教育現場におけるダッシュボードとは、学習者に関するさまざまなデータを集約し、教員や関係者が一覧できる画面や機能を指す。例えば、出欠や健康状態、学習進度や評価、アンケート結果などをグラフなどにして分かりやすく表示する。
日本大学三軒茶屋キャンパスでAI予測モデルを活用した学生支援強化を推進 | NTT東日本
(報道発表資料) 2022年3月29日 東日本電信電話株式会社 株式会社NTT DXパートナー 日本大学三軒茶屋キャンパス 株式会社ベネッセi-キャリア 日本大学三軒茶屋キャンパスでAI予測モデルを活用した学生支援強化を推進 ～産学連携で不確実性の高い時代に活躍できる人材育成を推進し、卒業生の82.2％が「指導に満足した」と回答～ 東日本電信電話株式会社（代表取締役社長：井上福造、以下「NTT東日本」）、株式会社NTT DXパートナー（代表取締役社長：矢野信二、以下「NTT DXパートナー」）、日本大学三軒茶屋キャンパス（危機管理学部長：福田 弥夫、スポーツ科学部長：小山 裕三、以下「三軒茶屋キャンパス」）、株式会社ベネッセi-キャリア（代表取締役社長 原野司郎、以下「ベネッセi-キャリア」）は、激しく変化する社会で必要とされる人材育成をめざし、大学IR※1の活動を通して多角的なデータ分析
大学ファクトブック2021－「組織」対「組織」の本格的産学連携の拡大に向けて－：文部科学省
文部科学省は、この度、経済産業省及び一般社団法人日本経済団体連合会とともに、「大学ファクトブック2021」を取りまとめました。 「大学ファクトブック」は、2016年に策定した「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」に基づく取組の状況や産業界との連携実績などのデータを「見える化」することで、ガイドラインの目指す「組織」対「組織」の本格的な産学連携の拡大を目指すものです。 2018年に初めて公表し、その後毎年更新しております。 1.背景 2016年、文部科学省は経済産業省とともに「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」（以下、ガイドライン）を策定しました。さらに、2020年、ガイドラインに基づく体制構築に向けて大学等においてボトルネックとなっている課題への処方箋や、産業界における課題とそれに対する処方箋を「ガイドライン追補版」として取りまとめ、本取組の一層の加速を促して
「大学ファクトブック2019」及び「「組織」対「組織」の本格的産学連携 構築プロセス実例集」を取りまとめました （METI/経済産業省）
経済産業省ではこの度、一般社団法人日本経済団体連合会及び文部科学省とともに、「大学ファクトブック2019」を取りまとめました。 「大学ファクトブック」は、2016年に策定した「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」に基づく取組の状況や産業界との連携実績などのデータを「見える化」することで、ガイドラインの目指す「組織」対「組織」の本格的な産学連携の拡大を目指すものです。 今年度は、大学ごとの状況や強みを比較する機能や検索機能を強化するとともに、掲載項目を精選してデザインを一新しました。 また、同時に、「「組織」対「組織」の本格的産学連携 構築プロセス実例集」を取りまとめました。実際に「組織」対「組織」の本格的な産学連携を行った9つの大学と企業について、産学間の関係を構築するプロセスにおいてぶつかった課題とそれに対する取組についての実例集です。 1．背景 2016年、経済産業省は文
AIが大学合格判定を最適化
株式会社インテージテクノスフィア（本社：東京都西東京市、代表取締役社長：須川 壮己、以下 インテージテクノスフィア）と学校法人國學院大學（東京都渋谷区、学長：赤井益久、以下 國學院大學)は、 AI（機械学習）を用いて大学入試に関するビッグデータを分析し、合格判定を最適化するための共同研究を行いました。これは、産学連携による国内初の取り組みです。 この共同研究では、インテージテクノスフィアが大学入試に関連するデータと合格判定のプロセスを國學院大學と共有。独自のデータハンドリング技術や統計・解析ノウハウに加え、資本業務提携している株式会社クロスコンパス・インテリジェンスの協力を得て分析し、合格判定最適化のためのソリューションを開発しました。 合格判定最適化ソリューションは入学の可能性が高い受験者を判定し、合格点ごとの入学者数や入学者歩留率を推定することで、入学定員枠に最適な合格ラインを決定しま
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日本福祉大とMOPが高等教育におけるデータ活用で協業、その狙いとは | リセマム
