- 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、教職員が使い慣れたダッシュボードから扱える形にする。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、用途に応じた複数のダッシュボードやアプリから同じデータを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
- 2026年9月13日
- 2026年8月27日
- 2026年8月22日
- 2026年8月21日
- 2026年8月2日
- 2026年7月
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。