PKSHA TechnologyがAIによる不登校予兆検知モデルの開発
PKSHA Technologyによる不登校予測AI
AIベンチャーのPKSHA Technologyは、子どもが不登校になる可能性を予測するAIを開発しています。このプロジェクトは、東京海上ホールディングスの合弁会社アルゴノート、システム開発事業者の内田洋行と連携して進められており、埼玉県戸田市の小中学校18校で検証が行われています。
不登校予兆検知モデルの特徴
- データ活用: 出欠状況、保健室利用、学力調査、アンケート、教育相談の利用、健診結果などのデータを基に不登校の可能性を点数化。
- 目的: 教職員が能動的に児童・生徒をケアできる仕組みの構築。
- データの取り扱い: 個人情報保護法に基づく適切なデータ連携と戸田市のガイドライン順守。
背景と今後の展開
- 背景: 児童虐待やいじめの深刻化に対応し、問題の予兆を検知する方法の必要性。
- 展開: 予兆検知モデルの精度改善と、根拠データの表示を予定。
まとめとCGPTのコメント
PKSHA Technologyによる不登校予兆検知AIの開発は、教育分野におけるAIの活用事例の一例です。この取り組みは、教育現場での児童・生徒のケアを強化し、早期介入による問題解決を目指しています。AIの活用により、教育現場の課題に対する新たなアプローチが可能になり、子どもたちの健全な成長を支援する重要な役割を果たすことが期待されます。
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