情報系学部・学科が入学希望者に求めるもの：テキストマイニングを用いたアドミッションポリシーの分析

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2024-10-04
• タイトル: 情報系学部・学科が入学希望者に求めるもの：テキストマイニングを用いたアドミッションポリシーの分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: What Information-related Departments and Faculties Look for in Prospective Students: Analysis of Admissions Policies Using Text Mining
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] アドミッションポリシー，対応分析，共起ネットワーク，テキストマイニング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 岩手県立大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 岩手県立大学
• 著者所属: 岩手県立大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate Prefectural University
• 著者名: 田村, 篤史; 高木, 正則; 槫松, 理樹; 山田, 敬三
• 著者名(英): Atsushi, Tamura; Masanori, Takagi; Masaki, Kurematsu; Keizo, Yamada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，情報系学部の志願者数が増加している．一方で，入学後，勉強に興味や関心を持てず中退や休学する者もいる．その理由として，学びたい内容と学べる内容，有する能力と求める能力との不一致などがあげられる．学べる内容や求める能力は各大学が公開する3つのポリシーに記載されているが，これらについて入学希望者が全大学を網羅的に調べることは困難である．視点を変えれば，その点に関する情報を提示することができれば，入学希望者に対し大学・学部の選択の有用な支援が可能になる．以上の背景から，本研究では，情報系学部・学科が入学希望者に求めるものの傾向を明らかにすることを目的とし，各大学のアドミッションポリシーからテキストマイニングを用いて抽出した特徴語を分析した．入学希望者の進路選択行動を考慮し，設置者別，学問分野別，偏差値帯別に分析した結果，それぞれの特徴語とそれらの周辺語を見い出すことができ，国立大学は強く理系・研究志向，公立大学はやや理系寄り・地域志向，私立大学は文系寄り・実学志向など，入学希望者に求めるものの傾向についての示唆を得た．また，情報系学部・学科全体を特徴付ける語として，「論理」と「数学」が抽出された．今後，これらの語の信頼性，妥当性を評価するとともに，特徴語を活用した進路選択支援システムを検討する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, the number of applicants has been increasing, especially in the interdisciplinary information faculty. On the other hand, there are some students drop out due to lack of interest in their studies. The reasons for this are the mismatch between what they want to learn and what they can learn, and between their abilities and the required abilities. The content of study and the required abilities are described in the three policies published by each university, but it is difficult to cover all universities in terms of these policies. From a different perspective, if we can present information that indicates these points, it will be possible to provide useful assistance to prospective students in selecting the university. Based on the above background, this study aims to clarify the trend of what information-related faculties and departments seek in students, and analyze the characteristic words extracted from the admission policies of each university using text mining. Also, considering the attributes of applicants for higher education, we analyze the results by the establisher, academic field, and deviation score range. As a result of the analysis, we were able to find characteristic words and their collocations by establisher, field of study, and deviation score range. In addition, we extract two fundamental words, “logic” and “mathematics” from information-related departments' admission policies. Future tasks include evaluating the reliability and validity of these words and constructing a system that utilizes them.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12697953
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌教育とコンピュータ（TCE）; 巻 10, 号 3, p. 12-25, 発行日 2024-10-04
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-4234
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会