- 大学 IR
- 中退予測・防止
- 教育工学
- データサイエンス教育
予測して、動いて、確かめる。
中退を予測するだけでは学生は救えません。予測を支援につなげ、効果を測り、次の予測に返す。その循環を大学に実装しています。
白鳥 成彦
NARUHIKO SHIRATORI- 東京都市大学 共通教育部 教授
- 同 教学アセスメント・IR センター
- 同 学長特命補佐
Now
いま取り組んでいること
- 研究
循環型中退防止モデルをつくる
入学前のデータと日々の出席・成績をつないで中退リスクを予測し、支援につなげ、介入の効果を検証して次の予測に返す。科研費（2026〜2030 年度）の研究課題です。
- IR 実践
教学 IR データ基盤を動かす
部署ごとに分かれていた学籍・成績・出席・講義のデータを Microsoft Fabric 上に自動で集め、教職員が Power BI で使える形にする。2025 年度から本学で構築・運用しています。
- 教育
データを扱える学生と教職員を増やす
初年次のデータサイエンス・情報リテラシー教育と、教職員向けのデータ活用ワークショップ。研究の知見を授業と研修に還元しています。
Research Map
研究の地図
入学前のデータから介入の効果検証までを一つの循環として研究しています。各段階に、代表的な論文と学内での実践を対応づけました。
入学前・入学時のデータ
入試区分や入学時調査など、入学前後に得られる情報が、その後の学びにどう効くかを確かめる。
出席と成績のログ
日々の出席と学期ごとの成績を時系列で追い、学生の状態変化を捉える。
予測する
中退リスクと成績不振を早い時期に予測し、介入すべきタイミングを見つける。
動く
予測を学生支援の現場に届け、授業内外の介入につなげる。
早期警戒（アーリーアラート）の学内運用
確かめる
介入の効果を測り、次の予測モデルに返す。この循環そのものを研究対象にする。
科研費 2026〜2030 年度
「確かめる」の結果は「予測する」に戻り、次の学期の予測精度を上げる
教学 IR データ基盤
学籍・成績・出席・講義のデータを 1 か所に集め、研究と実務の両方で同じデータを使えるようにする。
Microsoft Fabric 上の基盤（2025 年度〜）
データサイエンス教育
研究で得た知見を、初年次の情報リテラシー・データサイエンス教育と教職員研修に返す。
Publications
最近の論文
- 2026年
- 2026年
- 2026年
- 2025年7月
- 2025年3月
Institutional Research
IR 実践
教学 IR データ基盤（Microsoft Fabric）
学籍・成績・出席・講義の 4 種のデータを、生データ・整備済み・分析用の 3 層で管理。月次と日次で自動更新し、Power BI とアプリから参照できるようにしました。退学者削減、学修成果の可視化、アセスメントの 3 つの取り組みを支える土台です。
早期警戒（アーリーアラート）と退学者削減
学期の早い段階で出席や成績の変化を捉え、支援が必要な学生を学生支援部門につなぐ仕組み。予測モデルの研究成果を学内の運用に実装しています。
学修成果の可視化とアセスメント
ディプロマ・ポリシーの達成度を学生の側から積み上げて示す指標づくり、データブックの整備、アセスメントデイの運営など、教学マネジメントの根拠となるデータを整えています。
教職員向けデータ活用ワークショップ
IR ワークショップや新任者向けの講習で、データを見て議論する場を学内につくっています。学外の大学・団体からの講演・研修の依頼にも応じています。
Talks
講演・研修・取材
- 2023年12月15日
学生と教員のメタ認知向上に向けた学内連携の取り組みと中退防止策
- 2023年3月10日
Student SuccessのためのIR
- 2022年11月17日
IRデータを活用した中退防止とデータ分析基盤の構築 ～教職員全体で行うIRデータ分析と活用方法～
- 2022年10月29日
医療系大学/専門学校における IRデータの活用方法
- 2022年8月29日
データサイエンスとAIで大学中退を止める！
- 2021年10月28日
Google Cloudをベースに行うデータインフラシステムとIRシステムの構築 - なるべく無料で行いたい！教学に優しいGoogleにのっかろう -
Career
経歴
- 2024 — 現在
- 東京都市大学 教授共通教育部
- 2021 — 2024
- 嘉悦大学 教授経営経済学部
- 2019 — 2021
- 嘉悦大学 教授ビジネス創造学部
- 2013 — 2019
- 嘉悦大学 准教授ビジネス創造学部
- 2009 — 2013
- 嘉悦大学 専任講師
学位・学歴
- 博士（工学）
- 東京工業大学
- 修士（政策・メディア）
- 慶應義塾大学
- 2017 — 2023
- 東京工業大学環境・社会理工学院 社会・人間科学系
- 2001 — 2009
- 慶應義塾大学政策・メディア研究科 政策・メディア専攻
- 1994 — 1999
- 千葉大学工学部 工業意匠学科
研究プロジェクト
- 2026 — 2030
- 中退予測に基づく循環型中退防止モデルの構築
- 2023 — 2026
- 中退防止施策の介入効果を把握する中退予測モデルの開発
- 2023 — 2026
- 「大学の実力」調査データ（2008-2018）による退学率と教育改善策の研究
- 2020 — 2023
- 教学データに学生の学内外の人間関係データを組み込んだ中退予測モデルの開発
- 2017 — 2020
- 日本の大学における諸活動を可視化するオントロジーマップの構築
IR・データ活用の相談、講演・研修のご依頼
大学のデータ基盤づくり、中退予測と学生支援の接続、IR 体制の立ち上げ、データサイエンス教育の設計について、お話しできることがあります。