康　凱翔（こう　がいしょう）

研究者紹介

所属：高等教育推進機構　職位：　特命助教　　学位：　修士（教育学）　

研究室：県立広島大学広島キャンパス　2217号室

E-mail：　kougaisyou*pu-hiroshima.ac.jp 　＊を＠に変えてください。

研究内容：https://researchmap.jp/kangkaixiang　

研究に関する自己ＰＲ

　数理モデルの中で架空の世界を作り、教育事象などを解明しています。特に、個人間の行動はどのように全体的な現象を引き起こしているのかを注目しています。現実には観測できないものをシミュレーションしています。

専門分野

　高等教育学，数理社会学　

研究テーマ

　高等教育研究におけるAgent Based Model手法の応用可能性，大学偏差値の生成メカニズム，研究不正の因果推論において中間変数の統制ストラテジー，教育成果の可視化

研究の特徴・内容

　Agent Based Model（以下、ABM）という手法を使って、人間の理解に近い形で社会現象、教育現象をシミュレーションしています。クラス、大学、社会など異なるシステムの中にあるダイナミックスをモデルで捉えて、そのメカニズムを解明しています。例えば、授業で使われる発問手法と学生の行動とどのような関係があるのか、大学の募集停止と大学偏差値の変動はどのような関係があるのか、シミュレーションを通して擬似的に観測して可能性のある結果を提示しています。シミュレーション手法は現在主流である実証研究のパラダイムとは違いますが、質的研究や量的研究から得られた理論枠組みがあったからこそ、合理的な仮説を踏まえて検討可能となっています。特に、質的研究と量的研究の共通理解の基盤創出に貢献することができます。

　また、シミュレーション手法は低コストで繰り返すことができますし、可視化かつ理解しやすい形でシステム全体からマクロやミクロの動きを表現できる特徴から、政策プロセスの予測、評価などの分析にも応用する余地が大きい。ABMは決して新しい手法ではないが、近年機械学習、生成型人工知能の技術革新により、今後において新たな生命力を発揮することが期待されています。　

連携協力を検討している方々へ

　以下、ABMと連携がしやすい社会科学分野の研究テーマの特徴を載せます。

• 質的か量的なアプローチがしにくい現象、経験的な記述はできますが、全貌に関する理論的な検討をする余地のある研究テーマ。例えば、学級運営などが可能性を秘めています。
• 社会現象に数理モデルなどのアプローチで解決したいが、解析が難しい場合。
• その他、ABMに興味関心を持つテーマ。

ABM、因果推論、または教育成果の可視化に関する研究関心もぜひご連絡ください。

キーワード

Agent Based Model, 高等教育，シミュレーション，因果推論，教育成果の可視化，テキストマイニング

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