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共同利用・共同研究について

当機構では、分野を横断した融合的な共同利用・共同研究を推進しています。詳しくは、各研究所・施設へお問合せください。

  • データサイエンス共同利用基盤施設 | 公募型共同研究「ROIS-DS-JOINT」
    データ共有支援、データ解析支援、データサイエンティスト育成により、大学等のデータ駆動型研究を促進するための支援を行っています。
    また、国内外の研究者等を対象に公募型共同研究「ROIS-DS-JOINT」を実施しています。
  • 国立極地研究所 | 研究・共同利用
    大学共同利用機関として、国内外の研究者との共同研究を実施しています。また、大学及び研究機関の研究者などに、南極・北極における観測の研究基盤を提供するとともに、試資料・情報の提供を行っています。
  • 国立情報学研究所 | サービス・事業
    最先端学術情報基盤を推進する事業
    共同研究（民間・公募型）
  • 統計数理研究所 | 共同利用
    公募型共同利用・特別共同利用研究員・公募型人材育成事業の紹介、申請システムログイン、共同利用採択課題、共同研究データベース、計算機利用、統計数理研究所で所有している計算機資源などについてご紹介しています。
  • 国立遺伝学研究所 I 共同利用・共同研究
    公募型共同研究：NIG-JOINT
    共同利用：トップページのプルダウンメニュー「研究支援事業」「モデル生物リソース」から各種サービスを提供しています。

■ 申請方法：JROIS2（極地研、情報研、統数研、遺伝研）
 ※JROIS2の特徴
 ※JROIS2 簡易操作マニュアル

研究設備・機器の共用推進に向けた取組

共同利用・共同研究のロードマップ

当機構で実施している共同利用・共同研究の方向性を示したロードマップを公表しています。

オープンサイエンスのためのデータ管理基盤ハンドブック

国立情報学研究所（NII）では、2022年4月の個人情報保護法改正に焦点を当てたオープンサイエンスのためのデータ管理基盤ハンドブックを作成し、大学等の研究機関に属する研究者をはじめ、企業等民間の研究機関に属する研究者や研究アシスタント、大学事務、さらには研究機関内の研究倫理審査委員会に携わる方等にも有用な内容を提供してきました。

今後は教育・防災・医療における課題整理及びユースケースの紹介も行うなど、より包括的なハンドブックとしていくため、様々な分野の有識者による検討会「デジタル時代のデータ利活用等における法的制度的課題に関する検討会」を情報・システム研究機構（ROIS）に設置し、継続的な改版を行ってまいります。

お問い合わせ：情報・システム研究機構 本部事務部 企画連携課 研究推進係
handbook[at]rois.ac.jp
※ (at) は @ に置き換えて下さい。

米国における教育のデータ駆動化に関する調査報告書

国立情報学研究所（NII）では、国内における教育のデータ駆動化に向けた議論をより洗練されたものにすべく、初等・中等教育のデータ駆動化で先行する米国における、教育のデータ駆動化が教育現場にもたらした効果及び教育のデータ駆動化を支える仕組みについて報告してきました。

報告書（第一部（1.2版）、第二部）

今後は情報・システム研究機構（ROIS）において、社会のデジタル化に関する調査及び報告を行ってまいります。

【サマリー】
日本国内では、社会全体のデジタル化に向けた機運が高まっており、教育分野では、2019年に文部科学省が「GIGAスクール構想」による教育のICT化を打ち出し、学習や指導の履歴や成績の推移などのビッグデータを蓄積・分析することで、個々の生徒の学習状況のより深い理解、教育現場の知見の可視化、教育政策への反映などを目指している。
本調査報告書では、第一部、第二部に引き続き、米国におけるコロナ禍の影響調査と対応、High-Impact Tutoring（高影響の個別指導）、CAL（Computer Assisted Learning）、英国のコロナ禍の施策効果、および、教育分野における生成AIの影響と活用事例について報告する。

(1)米国はコロナ直後に生徒の成績が数十年前のレベルまで大きく落ち込み、特に人種別では白人、アジア系に比べ黒人・ヒスパニック系の遅れが顕著であった。これに対し、連邦政府はAmerican Rescue Plan（ARP）において教育分野に$190B（約28.5兆円）の支援金を投入。ARPを活用した学力回復のための施策として、過去の検証で費用対効果が確認されていたHigh-Impact Tutoring（学校のカリキュラムと連動した少人数の個別指導）を推奨。完全オンライン指導を導入したテキサス州や、対面指導を導入したニュージャージー州などで大きな効果を上げている。

(2)英国でも米国同様に、コロナ直後に生徒の成績が大きく落ち込み、英国政府はRecovery Package Planにおいて、教育分野の￡3.5bn（約5,005億円）の支援金を投入。その中で経済的に不利のある生徒を対象としたNational Tutoring Programme（NTP）をなど推進。コロナ前の成績への回復に必要な月数が小学校・中学校で大きく減るなどの効果を上げている。

(3)ChatGPTを始めとする生成AIの急速な普及に伴い、教育分野では授業プラン策定や採点等の教師の利用や、生徒向けのパーソナライズされたAIチューター等の有用性や、プライバシーや精度、使い方のサポートが必要などの問題が顕在化。学校の対応は禁止・制限・積極活用など多様。当初禁止から活用へ変更した学校もあり。また、生成AIの健全な利用に関するガイドライン指針の政府や州レベルでの策定が進められている。生成AIを活用した教員向け、生徒向けツールがスタートアップ等から多数提供され、特に先進的な学区での導入が進んでおり、活用実態の定量的把握から活用効果の定量的把握へ進もうとしている。