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AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに教育オープンデータを公開
[24/01/19]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜Data to AI(R)仕事術で教育業界の生産性向上〜 2024年1月25日 エドテックデータフォーラム開催
企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下 AOS データ社)は、教育関連の事業者や教育関係者および一般市民の方々において、学習成果の向上、政策立案、教育機会の平等、企業教育の策定、リカレント教育などに重要な役割を果たす教育オープンデータを、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-4f05f885038416f0929b-0.png ]
■教育データの高まり
近年、教育分野におけるデータの活用が急速に拡大しています。この背景には、教育システムの進化、社会経済的な変化、技術の進歩があり、これらの要素が教育データの重要性を高めています。教育データは、学習成果の向上、政策立案、教育機会の平等など、様々な側面で貴重な役割を果たしています。ここでは、教育データが重要とされる理由について、その背景について説明します。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-429642d21038c5ea726b-0.png ]
これらの背景要因により、教育データは教育分野の発展にとって不可欠な要素となり、より効果的な学習環境の構築、政策の策定、教育の公正性の確保などに貢献しています。
■教育データとは
教育分野におけるオープンデータは、教育システム全体の理解を深め、教育の質を向上させるために不可欠です。これらのデータには、学校の基本情報から、学習成果、教員の資質、予算配分、技術の利用に至るまで、多岐にわたる情報が含まれています。教育の公平性を促進し、政策立案における意思決定を支援するために、各分野で分類されるデータが提供されています。これらのデータは、教育関係者だけでなく、一般市民にとっても価値あるリソースとなっています。
1. 学校の基本情報
学校の所在地、規模、種類（公立・私立）、設備やプログラム
2. 学業成績と評価
学校や地域レベルでの学生の成績、試験の平均点、学習進度
3. 教員情報
教員の数、資格、専門分野、勤務年数、研修履歴
4. 教育予算と支出
学校や教育機関の予算、経費、教育投資の分布
5. 学生の出席状況
出席率、遅刻・欠席の理由、学年別・地域別の出席データ
6. 進学率と中退率
各学校や地域の卒業生の進学率、中退率、中退理由
7. 特別支援教育
特別支援を必要とする学生の数、種類、提供されるサービス
8. 教育技術の利用
デジタル教材、オンライン学習、教育アプリの使用状況
9. 高等教育と研究
大学や研究機関の研究成果、出版物、特許数
10. 国際的な学習評価
PISAやTIMSSなどの国際評価テストの結果
11. リカレント教育と生涯学習
成人教育、職業訓練、生涯学習プログラムのデータ
12. STEAM/STEAMA教育
科学、技術、工学、アート、数学、農業教育に関するデータ
13. 学生の健康と福祉
学生の健康状態、栄養、心理的支援の提供
14. 教育のアクセスと平等性
教育へのアクセスの機会、社会経済的背景による教育格差
15. 教育と雇用の関連性
教育の修了後の就労状況、職業教育の成果
16. 教育政策と制度
各国や地域の教育政策、法令、教育制度の変更
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-e0919f66fa82c967c7b4-0.png ]
これらのデータは、教育システムの評価、改善、そして政策立案に不可欠な情報を提供し、教育分野の発展に寄与しています。
■教育データの特性
教育分野のオープンデータは、その透明性、アクセスの容易さ、そして教育システムの多面的な理解に貢献する特性を持っています。これらのデータは、教育の質の向上、政策立案、研究の促進など、様々な目的で使用されており、教育関係者や一般市民にとって貴重な情報源となっています。次に、教育分野のオープンデータが持つ主な特徴を具体的に紹介します。これらの特性は、教育データの活用方法と範囲の広がりを示しており、教育の進展において重要な役割を果たしています。教育分野のオープンデータの特性は以下のようになります。
１、多様性と包括性
教育データは、学業成績、教員情報、予算配分、教育技術利用など、多岐にわたる領域をカバーしています。
２、アクセス可能性
これらのデータは政府機関、教育機関、国際機関によって提供され、一般に公開されているため、誰でも容易にアクセスできます。
３、集計レベル
個人のプライバシーを保護するため、データは通常、個人を特定できない集計レベルで提供されます。
４、更新頻度
データは定期的に更新され、教育の最新動向を反映しています。
５、互換性と標準化
データはしばしば標準化された形式で提供され、異なるソース間での比較や統合が容易です。
６、教育の全体像の把握
教育データは、学校のパフォーマンス、教育制度の効果、政策の影響など、教育の全体像を把握するのに役立ちます。
７、透明性と説明責任
オープンデータの公開は、教育機関や政策立案者に透明性と説明責任を求める動きに寄与しています。
８、研究と分析の基盤
教育研究者や政策立案者は、これらのデータを利用して、教育の質の向上や新しい教育政策の開発に役立てています。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-3f9e868a56a00460ef96-0.png ]
これらの特徴により、教育分野のオープンデータは、教育制度の改善、政策立案、研究、公共の説明責任など、多方面にわたって活用されています。
■ユーザーは教育データの品質をどのように評価できるか？
教育分野のオープンデータは、政策立案、研究、教育改善のための重要な情報源ですが、その品質を正確に評価することが不可欠です。品質の高いデータは、教育に関する洞察を深め、効果的な意思決定を支援します。この評価プロセスには、データの正確性、完全性、信頼性を検証する手順が含まれます。次に示す3つのステップは、教育データの品質を評価し、その有効性を確かめるための基本的なガイドラインとなります。これらのステップによって、ユーザーはデータが自身のニーズや目的に適しているかを判断できます。
教育分野のオープンデータの品質を評価するには、以下の3つの手順を踏むことが効果的です：
1. データセットをサンプリングする:
教育データセットの品質を評価するためには、まずデータをサンプリングして、その代表性を確認します。これには、データのサブセットを選択し、その正確さや完全性を詳細にレビューする作業が含まれます。
2. データ収集方法を確認する:
データの信頼性と有効性を保証するため、データ収集に使用された方法を検証します。これは、使用された調査質問、サンプリング手法、データ分析のアプローチなど、データ収集プロセスの詳細を調査することによって行います。
3. データの属性を評価する:
最後に、データの各属性を評価し、それらが研究目的や特定の目標に関連しているかを確認します。これには、学業成績、出席率、教育予算、教育機関の情報など、データのさまざまな側面を検討し、それらが意図した用途に適しているかを判断する作業が含まれます。
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-ebb6f80edca98d6c5776-0.png ]
これら3つのステップに従うことで、ユーザーは教育分野のデータセットの品質を効果的に評価し、自身のニーズに合っているかどうかを判断することができます。品質の高いデータは、教育の改善、政策の策定、研究の進展において重要な役割を果たします。
■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
教育分野におけるオープンデータの活用は、政策立案、学校運営、教育プログラムの改善など、多岐にわたる分野でその価値を発揮しています。オープンデータを用いた仕事術は、教育システムの透明性を高め、より質の高い教育サービスを提供するために重要です。データは、教育プロセスの各段階において洞察を提供し、効果的な意思決定を支援します。以下の例では、各分野でのデータとその活用法について、教育分野のオープンデータがどのように役立てられているかを示します。これらの例は、教育の質の向上、学生支援、教員のプロフェッショナル開発に貢献しています。
1. 教育政策の策定
使用データ: 学業成績、出席率、教育予算、教員の資格、特別支援教育の状況
効果: 効果的な教育政策を策定し、学業成績の向上や出席率の改善
2. 学校選定の支援
使用データ: 学校の成績、プログラム、施設情報、教員数、生徒対教員比
効果: 保護者や学生が、データに基づいて最適な学校選びを行うための支援
3. 教育資源の最適化
使用データ: 学校の予算、教員数、設備、学生数、教育プログラム
効果: 教育資源を効率的に配分し、教育の質とアクセスを改善
4. 教育プログラムの評価
使用データ: 学習成果、教育プログラムの内容、学生のフィードバック、教員の評価、卒業後の進路
効果: 教育プログラムの有効性を評価し、必要に応じて改善策を講じる
5. 学生の就職支援
使用データ: 卒業生の就職状況、キャリアパス、インターンシップ参加率、業界別就職率、卒業後の平均初任給
効果: 学生のキャリア支援を強化し、就職率の向上を図る
6. 特別支援教育の改善
使用データ: 特別支援学生の数、特別支援の種類、教育成果、教員の特別支援教育研修、親のフィードバック
効果: 特別支援教育の質を向上させ、すべての学生の学習機会を拡大
7. 教員の研修計画
使用データ: 教員の資格、経験、研修歴、教員のパフォーマンス評価、生徒のフィードバック
効果: 教員のスキルアップを図り、教育の質を高める
8. デジタル教育ツールの導入
使用データ: 教育技術の利用状況、学習効果、生徒のフィードバック、教員のテクノロジー利用状況、プログラムの利用率
効果: 効率的な学習ツールの導入により、教育の効果を最大化
9. 学校の安全対策の強化
使用データ: 学校の安全に関する報告、事故発生率、保護者からのフィードバック、安全対策の評価、緊急対応訓練の記録
効果: 安全対策を改善し、学校環境をより安全にする
10. 国際教育プログラムの開発
使用データ: 国際的な学習成果、留学生の数、留学生のアカデミックパフォーマンス、留学生のサポートサービス、国際交流プログラム
効果: 国際教育プログラムの質を向上させ、留学生の統合を促進
11. 学生の心理的サポート強化
使用データ: 学生のメンタルヘルス、カウンセリングの利用状況、心理的サポートプログラム、生徒からのフィードバック、教員の心理支援トレーニング
効果: 学生のメンタルヘルスの支援を強化し、全体の学習環境を改善
12. 教育のアクセスと平等の促進
使用データ: 教育へのアクセス、社会経済的背景による格差、学校の地理的位置、交通アクセス、奨学金の利用率
効果: アクセスの平等を促進し、教育の機会均等を実現
13. 地域社会との連携強化
使用データ: 地域社会との教育協力、コミュニティプログラム、地域イベント、地域経済との連携、学校のコミュニティサービス
効果: 学校と地域社会の連携を強化し、地域全体の教育水準を向上
14. 教育技術の研究と開発
使用データ: 教育技術の効果、学習行動、教育アプリの利用率、テクノロジーに関する教員のフィードバック、学生のテクノロジー利用状況
効果: 新しい教育技術の開発を促進し、教育の革新を推進
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-84f2f690ac2987ce9b61-0.png ]
これらの例は、教育分野のオープンデータを活用する多様な方法を示しており、教育システムの改善と学習成果の向上に貢献しています。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-22fb597b355432144b5b-0.png ]
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 ( https://datamart.jp/ )
・目的：ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ：
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金
販売者様からの手数料：10％
購入者様からの手数料：データ販売額の０％ ＊オープンデータの場合無償
■教育データプロバイダーの募集
近年、教育業界は急速な進化を遂げており、特にデジタル化の進展や社会的・経済的変化により、教育データの需要が高まっています。データを基にした意思決定や戦略的アプローチは、教育の質の向上と効率化を支える鍵となっています。DataEdu.jpでは、この変化の波に乗り、新たな教育データコマースの構築を目指しております。そのための第一歩として、質の高い教育データを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。教育の未来を共に築くパートナーとして、データを活用し、教育分野での新しい発展を目指す方々との提携を希望しております。あなたのデータが、次世代の教育システム構築に貢献することを期待しています。
AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非、ご参加ください。
■「エドテックｘAI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2024年1月25日（木）13:45〜17:30（受付開始 13:30）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム https://www.nikkei-hall.com/access/
東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6F ＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
(3)お申し込み先： https://form.aosdata.co.jp/corporate/aidx2401-input/
【AOSデータ株式会社について】
名称：AOSデータ株式会社
代表者：吉田 宣也 設立：2015年4月
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町4F
URL：https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供させていただきます。
データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」
データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」
データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」
データをトラブルから守る「データセキュリティ」
証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」
さらに2021年4月より AOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用の支援に注力して参ります。
企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下 AOS データ社)は、教育関連の事業者や教育関係者および一般市民の方々において、学習成果の向上、政策立案、教育機会の平等、企業教育の策定、リカレント教育などに重要な役割を果たす教育オープンデータを、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-4f05f885038416f0929b-0.png ]
■教育データの高まり
近年、教育分野におけるデータの活用が急速に拡大しています。この背景には、教育システムの進化、社会経済的な変化、技術の進歩があり、これらの要素が教育データの重要性を高めています。教育データは、学習成果の向上、政策立案、教育機会の平等など、様々な側面で貴重な役割を果たしています。ここでは、教育データが重要とされる理由について、その背景について説明します。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-429642d21038c5ea726b-0.png ]
これらの背景要因により、教育データは教育分野の発展にとって不可欠な要素となり、より効果的な学習環境の構築、政策の策定、教育の公正性の確保などに貢献しています。
■教育データとは
教育分野におけるオープンデータは、教育システム全体の理解を深め、教育の質を向上させるために不可欠です。これらのデータには、学校の基本情報から、学習成果、教員の資質、予算配分、技術の利用に至るまで、多岐にわたる情報が含まれています。教育の公平性を促進し、政策立案における意思決定を支援するために、各分野で分類されるデータが提供されています。これらのデータは、教育関係者だけでなく、一般市民にとっても価値あるリソースとなっています。
1. 学校の基本情報
学校の所在地、規模、種類（公立・私立）、設備やプログラム
2. 学業成績と評価
学校や地域レベルでの学生の成績、試験の平均点、学習進度
3. 教員情報
教員の数、資格、専門分野、勤務年数、研修履歴
4. 教育予算と支出
学校や教育機関の予算、経費、教育投資の分布
5. 学生の出席状況
出席率、遅刻・欠席の理由、学年別・地域別の出席データ
6. 進学率と中退率
各学校や地域の卒業生の進学率、中退率、中退理由
7. 特別支援教育
特別支援を必要とする学生の数、種類、提供されるサービス
8. 教育技術の利用
デジタル教材、オンライン学習、教育アプリの使用状況
9. 高等教育と研究
大学や研究機関の研究成果、出版物、特許数
10. 国際的な学習評価
PISAやTIMSSなどの国際評価テストの結果
11. リカレント教育と生涯学習
成人教育、職業訓練、生涯学習プログラムのデータ
12. STEAM/STEAMA教育
科学、技術、工学、アート、数学、農業教育に関するデータ
13. 学生の健康と福祉
学生の健康状態、栄養、心理的支援の提供
14. 教育のアクセスと平等性
教育へのアクセスの機会、社会経済的背景による教育格差
15. 教育と雇用の関連性
教育の修了後の就労状況、職業教育の成果
16. 教育政策と制度
各国や地域の教育政策、法令、教育制度の変更
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-e0919f66fa82c967c7b4-0.png ]
これらのデータは、教育システムの評価、改善、そして政策立案に不可欠な情報を提供し、教育分野の発展に寄与しています。
■教育データの特性
教育分野のオープンデータは、その透明性、アクセスの容易さ、そして教育システムの多面的な理解に貢献する特性を持っています。これらのデータは、教育の質の向上、政策立案、研究の促進など、様々な目的で使用されており、教育関係者や一般市民にとって貴重な情報源となっています。次に、教育分野のオープンデータが持つ主な特徴を具体的に紹介します。これらの特性は、教育データの活用方法と範囲の広がりを示しており、教育の進展において重要な役割を果たしています。教育分野のオープンデータの特性は以下のようになります。
１、多様性と包括性
教育データは、学業成績、教員情報、予算配分、教育技術利用など、多岐にわたる領域をカバーしています。
２、アクセス可能性
これらのデータは政府機関、教育機関、国際機関によって提供され、一般に公開されているため、誰でも容易にアクセスできます。
３、集計レベル
個人のプライバシーを保護するため、データは通常、個人を特定できない集計レベルで提供されます。
４、更新頻度
データは定期的に更新され、教育の最新動向を反映しています。
５、互換性と標準化
データはしばしば標準化された形式で提供され、異なるソース間での比較や統合が容易です。
６、教育の全体像の把握
教育データは、学校のパフォーマンス、教育制度の効果、政策の影響など、教育の全体像を把握するのに役立ちます。
７、透明性と説明責任
オープンデータの公開は、教育機関や政策立案者に透明性と説明責任を求める動きに寄与しています。
８、研究と分析の基盤
教育研究者や政策立案者は、これらのデータを利用して、教育の質の向上や新しい教育政策の開発に役立てています。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-3f9e868a56a00460ef96-0.png ]
これらの特徴により、教育分野のオープンデータは、教育制度の改善、政策立案、研究、公共の説明責任など、多方面にわたって活用されています。
■ユーザーは教育データの品質をどのように評価できるか？
教育分野のオープンデータは、政策立案、研究、教育改善のための重要な情報源ですが、その品質を正確に評価することが不可欠です。品質の高いデータは、教育に関する洞察を深め、効果的な意思決定を支援します。この評価プロセスには、データの正確性、完全性、信頼性を検証する手順が含まれます。次に示す3つのステップは、教育データの品質を評価し、その有効性を確かめるための基本的なガイドラインとなります。これらのステップによって、ユーザーはデータが自身のニーズや目的に適しているかを判断できます。
教育分野のオープンデータの品質を評価するには、以下の3つの手順を踏むことが効果的です：
1. データセットをサンプリングする:
教育データセットの品質を評価するためには、まずデータをサンプリングして、その代表性を確認します。これには、データのサブセットを選択し、その正確さや完全性を詳細にレビューする作業が含まれます。
2. データ収集方法を確認する:
データの信頼性と有効性を保証するため、データ収集に使用された方法を検証します。これは、使用された調査質問、サンプリング手法、データ分析のアプローチなど、データ収集プロセスの詳細を調査することによって行います。
3. データの属性を評価する:
最後に、データの各属性を評価し、それらが研究目的や特定の目標に関連しているかを確認します。これには、学業成績、出席率、教育予算、教育機関の情報など、データのさまざまな側面を検討し、それらが意図した用途に適しているかを判断する作業が含まれます。
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-ebb6f80edca98d6c5776-0.png ]
これら3つのステップに従うことで、ユーザーは教育分野のデータセットの品質を効果的に評価し、自身のニーズに合っているかどうかを判断することができます。品質の高いデータは、教育の改善、政策の策定、研究の進展において重要な役割を果たします。
■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
教育分野におけるオープンデータの活用は、政策立案、学校運営、教育プログラムの改善など、多岐にわたる分野でその価値を発揮しています。オープンデータを用いた仕事術は、教育システムの透明性を高め、より質の高い教育サービスを提供するために重要です。データは、教育プロセスの各段階において洞察を提供し、効果的な意思決定を支援します。以下の例では、各分野でのデータとその活用法について、教育分野のオープンデータがどのように役立てられているかを示します。これらの例は、教育の質の向上、学生支援、教員のプロフェッショナル開発に貢献しています。
1. 教育政策の策定
使用データ: 学業成績、出席率、教育予算、教員の資格、特別支援教育の状況
効果: 効果的な教育政策を策定し、学業成績の向上や出席率の改善
2. 学校選定の支援
使用データ: 学校の成績、プログラム、施設情報、教員数、生徒対教員比
効果: 保護者や学生が、データに基づいて最適な学校選びを行うための支援
3. 教育資源の最適化
使用データ: 学校の予算、教員数、設備、学生数、教育プログラム
効果: 教育資源を効率的に配分し、教育の質とアクセスを改善
4. 教育プログラムの評価
使用データ: 学習成果、教育プログラムの内容、学生のフィードバック、教員の評価、卒業後の進路
効果: 教育プログラムの有効性を評価し、必要に応じて改善策を講じる
5. 学生の就職支援
使用データ: 卒業生の就職状況、キャリアパス、インターンシップ参加率、業界別就職率、卒業後の平均初任給
効果: 学生のキャリア支援を強化し、就職率の向上を図る
6. 特別支援教育の改善
使用データ: 特別支援学生の数、特別支援の種類、教育成果、教員の特別支援教育研修、親のフィードバック
効果: 特別支援教育の質を向上させ、すべての学生の学習機会を拡大
7. 教員の研修計画
使用データ: 教員の資格、経験、研修歴、教員のパフォーマンス評価、生徒のフィードバック
効果: 教員のスキルアップを図り、教育の質を高める
8. デジタル教育ツールの導入
使用データ: 教育技術の利用状況、学習効果、生徒のフィードバック、教員のテクノロジー利用状況、プログラムの利用率
効果: 効率的な学習ツールの導入により、教育の効果を最大化
9. 学校の安全対策の強化
使用データ: 学校の安全に関する報告、事故発生率、保護者からのフィードバック、安全対策の評価、緊急対応訓練の記録
効果: 安全対策を改善し、学校環境をより安全にする
10. 国際教育プログラムの開発
使用データ: 国際的な学習成果、留学生の数、留学生のアカデミックパフォーマンス、留学生のサポートサービス、国際交流プログラム
効果: 国際教育プログラムの質を向上させ、留学生の統合を促進
11. 学生の心理的サポート強化
使用データ: 学生のメンタルヘルス、カウンセリングの利用状況、心理的サポートプログラム、生徒からのフィードバック、教員の心理支援トレーニング
効果: 学生のメンタルヘルスの支援を強化し、全体の学習環境を改善
12. 教育のアクセスと平等の促進
使用データ: 教育へのアクセス、社会経済的背景による格差、学校の地理的位置、交通アクセス、奨学金の利用率
効果: アクセスの平等を促進し、教育の機会均等を実現
13. 地域社会との連携強化
使用データ: 地域社会との教育協力、コミュニティプログラム、地域イベント、地域経済との連携、学校のコミュニティサービス
効果: 学校と地域社会の連携を強化し、地域全体の教育水準を向上
14. 教育技術の研究と開発
使用データ: 教育技術の効果、学習行動、教育アプリの利用率、テクノロジーに関する教員のフィードバック、学生のテクノロジー利用状況
効果: 新しい教育技術の開発を促進し、教育の革新を推進
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/339/resize/d40956-339-84f2f690ac2987ce9b61-0.png ]
これらの例は、教育分野のオープンデータを活用する多様な方法を示しており、教育システムの改善と学習成果の向上に貢献しています。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
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■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 ( https://datamart.jp/ )
・目的：ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ：
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金
販売者様からの手数料：10％
購入者様からの手数料：データ販売額の０％ ＊オープンデータの場合無償
■教育データプロバイダーの募集
近年、教育業界は急速な進化を遂げており、特にデジタル化の進展や社会的・経済的変化により、教育データの需要が高まっています。データを基にした意思決定や戦略的アプローチは、教育の質の向上と効率化を支える鍵となっています。DataEdu.jpでは、この変化の波に乗り、新たな教育データコマースの構築を目指しております。そのための第一歩として、質の高い教育データを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。教育の未来を共に築くパートナーとして、データを活用し、教育分野での新しい発展を目指す方々との提携を希望しております。あなたのデータが、次世代の教育システム構築に貢献することを期待しています。
AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非、ご参加ください。
■「エドテックｘAI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2024年1月25日（木）13:45〜17:30（受付開始 13:30）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム https://www.nikkei-hall.com/access/
東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6F ＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
(3)お申し込み先： https://form.aosdata.co.jp/corporate/aidx2401-input/
【AOSデータ株式会社について】
名称：AOSデータ株式会社
代表者：吉田 宣也 設立：2015年4月
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町4F
URL：https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供させていただきます。
データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」
データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」
データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」
データをトラブルから守る「データセキュリティ」
証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」
さらに2021年4月より AOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用の支援に注力して参ります。
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