SIP 教育データ解析
チャレンジコンテスト

結果発表・表彰式

コンテストの結果発表及び表彰式は、3月9日（火）13時より、オンライン形式で開催いたしました。
多くの方々にご参加いただき、無事にコンテストを終えることができました。
ご協力いただいた皆様に感謝申し上げます。

コンテスト結果の詳細は順位表ページにて公開しています。

また、1位入賞されました「まるちゃん」様より、当該プログラム（GitHub ）へのリンク許可をいただきました。
下記よりご覧いただけます。
https://github.com/mtmaru/sip-data-challenge

概要

内閣府・戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期　ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術（管理法人：NEDO）に採択された「エビデンスに基づくテーラーメイド教育の研究開発 」 の研究では、教育・学習支援システムを利用したログデータの分析を実施しております。そこで今回、デジタル教材の閲覧履歴データを用いて成績を予測し、その精度を競う「教育データ解析チャレンジコンテスト」を開催することに致しました。これは、エビデンスに基づくテーラーメイド教育の実現を目指して、教育データの分析技術を、コンペティションを通して社会全体で向上していくことを目的としています。

具体的には、このイベントでは、参加者に10,000人以上の学習者のデジタル教材の学習行動データを提供し、参加者はそれを元に予測モデルを構築して100人の学習者の成績を予測します。本イベントで提供するのは、昨年の10,000人の学習者のラベル付きトレーニングデータセットと、今年の同じコースの100人の学習者データを含むテストデータセットです。

参加者（個人またはチーム）は、作成したプログラムを、後日、主催者側が指定する形式でアップロードしてください。アップロードいただいたプログラムを主催者側で用意する（テストデータとは異なる）100人の評価用データ（非公開）に適用し、予測精度の評価スコア(RMSE)を算出して順位に反映します 。順位表には、参加者間の競争を促すために各参加者が達成した最高の評価スコアを表示します。順位表は随時更新します。結果は、2021年３月９日に東京またはオンラインで開催予定のシンポジウムにて発表・表彰致します。１位から３位までの参加者には賞状と副賞が贈呈されます。

評価指標

• 予測結果は、指標としてRMSE（平均平方二乗誤差）を使用して順位付けされます。
  （なお、予測精度の評価は、複数の異なる機関で同じ評価データを用いて厳正に行います。）

予定

募集開始：2020年12月1日

データダウンロード開始：2020年12月7日

参加申し込み締切：2021年1月31日

作成プログラムの提出開始（順位表の公開開始）：2021年1月15日

作成プログラムの提出締切：2021年2月15日(23:59 JST)

結果発表・表彰式：2021年3月9日 13:00～（オンライン）

本SIP事業の実施機関

京都大学・九州大学・東京大学・慶応義塾大学・明治大学・NTT・NTTコミュニケーションズ・NTTラーニングシステムズ・アセンブローグ

• BookRollと、データが収集された学習分析プラットフォームの詳細については、以下を参照してください。

デジタル教材配信システム「BookRoll」

• データチャレンジで提供されているBookRollのログファイルの読み込み，データ抽出，データ変換，簡単な可視化を

行うことができるOpenLA (Pythonライブラリ)を提供しています． (開発元：九州大学イメージ・メディア理解研究室)

連絡先：

京都大学　学術情報メディアセンター　学術データアナリティクス研究分野　事務局

data at let.media.kyoto-u.ac.jp (at を @に変換）