[image 04180] 「SIP 教育データ解析チャレンジコンテスト」参加者募集のご案内

[Atsushi SHIMADA]

image MLの皆様

九州大学の島田と申します．

京都大学の緒方先生の代理で下記のデータ解析チャレンジコンテストのご案内をさせ
ていただきます．

解析対象となるデータは教育データ（デジタル教科書を利用した際の時系列イベント
ストリーム）で，成績を予測するというコンテストです．時系列データ解析にご興味
をお持ちの方，新しい分野に技術展開を検討されている方など，ご参加をご検討いた
だけますと幸いです．

データ解析を補助するためのオープンソースライブラリ（OpenLA）も併せて公開し
ておりますので，機械学習などのPythonライブラリに容易にデータを渡すことも可能
です．

よろしくお願いいたします．


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　「SIP 教育データ解析チャレンジコンテスト」参加者募集のご案内
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■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人の評価用データに適用し、予測精度の評価スコア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。順位表は週に1回更新します。結果は、2021年３月上旬に東京で開催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。

■Webページ
チャレンジするタスクの詳細や、参加申し込み方法等については、下記のウェブサイトで公開しております。
https://sites.google.com/view/sipdatachallenge/

■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
結果発表・表彰式：2021年3月上旬頃東京にて開催（後日決定）

■本SIP事業の実施機関
東京大学・京都大学・九州大学・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

■連絡先：
京都大学学術情報メディアセンター緒方研究室
data at let.media.kyoto-u.ac.jp (at を @に変換）

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Atsushi SHIMADA [Professor]
    Faculty of Information Science and Electrical Engineering
    Kyushu University
    744 Motooka, Nishi-ku, Fukuoka, 819-0395 JAPAN
    TEL/FAX: +81-92-802-3595
    E-mail: atsushi ＠ ait.kyushu-u.ac.jp
    URL: http://limu.ait.kyushu-u.ac.jp/
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