教育ビッグデータ（２）

（教育ビッグデータ（１）からの続き）

文部科学省の政策提言に「教育ビッグデータ」という言葉を発見したときに軽い違和感があった。ディープラーニング（あるいはＡＩ）が流行するにつれてやや背景に退き気味だった「ビッグデータ」に再会したような気分だった。

ビッグデータの定義は，「高ボリューム，高速度，高バラエティのいずれか（あるいは全て）の情報資産であり，新しい形の処理を必要とし，意思決定の高度化，見識の発見，プロセスの最適化に寄与する」である。ビックデータを背景にしながら，その解析にもちいられるディープラーニングがＡＩの表の顔としてもてはやされていた。

なお，教育ビッグデータ＝教育データマイニング＋ラーニング・アナリティクスということで，教育工学の何度目かのお色直しであり，25年前のインターネット，10年前のｅラーニング・デジタル教科書，などの正当な後継者としての役割を与えられるのだろう。

Googleトレンドで，データマイニング，ビッグデータ，ディープラーニングのポピュラリティを，この15年間について調べると次のようになった。

図　Googleトレンドによる人気度の傾向

20年前にはやったデータマイニングは漸減している。2013年にはビッグデータがピークを迎え，その４年後にはディープラーニングがピークを迎えている。次には何がはやるのか楽しみだ。

［１］ビッグデータとは何か（総務省）
［２］教育ビッグデータ早わかり（デジタル・ノレッジ）
［３］教育ビッグデータを用いた教育・学習支援のためのクラウド情報基盤（京都大学）
［４］ラーニングアナリティクスセンター（九州大学基幹教育院）
［５］実用段階に入ったビッグデータの教育活用（岡山大学教育学部）
［６］教育ビッグデータで変わる教育（ベネッセ教育総合研究所）
［７］Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics: An Issue Brief（US Department of Education）
［８］What is Big Data? A Consensual Definition and a Review of Key Research Topics（Andrea De Mauro, Marco Greco and Michele Grimaldi）
［９］EducationalDatamining.org
［10］Learning Analytics （UNESCO）
［11］ビッグデータから見落とされる人間的洞察（トリシア・ワン）

（教育ビッグデータ（３）に続く）