戸田市「AIで不登校予測」、9割が「信頼性高い」 「ダッシュボード」連携で教育データ活用を推進
9割の学校が「信頼性は高い」と評価
埼玉県戸田市教育委員会では、困難を抱えている子どもたちに対するプッシュ型支援を目的に、市独自に「教育総合データベース」を構築し、その利活用を模索している。昨年からはAIも活用して「不登校予測モデル」の実証研究を実施。テクノロジーによって不登校は予測できるのだろうか。同市の教育データの利活用の現在地を取材した。 【画像】ダッシュボードの「不登校リスクスコア」の画面を見る 戸田市教育委員会は、教師の「経験・勘・気合い」に頼ってきた従来の教育を、データを根拠とした実践に変えていこうと、2022年度より独自に教育データベースの構築と利活用に取り組んでいる。 その主な目的は、子どもたち1人ひとりに応じたプッシュ型の支援だ。とくに力を入れているのは、現場で喫緊の課題となっている不登校児童生徒の支援。子どもたちのSOSを早期発見して支援につなげられないかと、2022年度はデジタル庁の「こどもに関する各種データの連携による支援実証事業」として、教育政策室が保有しているデータのほか、福祉部局から連携した乳幼児健診結果や保育・幼稚園の在園状況なども含めてさまざまな教育データの連携や分析を進めてきた。 2023年度は、この教育総合データベースを活用し、こども家庭庁「こどもデータ連携実証事業」として、内田洋行とAI開発企業のPKSHAグループと共に「不登校予測モデル」の構築に取り組んだ。 開発に携わった同市教育委員会事務局教育政策室主幹の秋葉健太氏は、「2022年度における500ほどのデータ項目を収集し、AIの機械学習を用いて不登校予測モデルをつくりました」と説明する。例えば、長期欠席調査、埼玉県学力・学習状況調査、学校生活に係るアンケートなどの各種調査結果、出欠・遅刻・早退の状況や保健室利用状況、教育相談の利用の有無、いじめ等に関する記録などのデータを用いたという。 具体的には、2023年12月からダッシュボードを市内の18の公立校（小学校12校、中学校6校、計約1万2000人の児童生徒を対象）に連携し、現場でのデータ活用を推進した。 ダッシュボードは、3種類ある。出欠や保健室利用状況といった記録系情報のほか、テスト結果やアンケート回答などのデータが蓄積された「児童（生徒）ダッシュボード」、学級や学年、学校の単位で分析したデータが確認できる「学校×市平均ダッシュボード」、そして、不登校リスクスコアが示される「不登校リスク判定ダッシュボード」だ。 「不登校リスクスコア」は、最もリスクが高いスコア80以上を赤色で示し、ピンク、オレンジ、黄色と数値が高い順に表示。アクセスできるのは、校長と教頭に限定している。 「小学校ではスコア53以上、中学校ではスコア65以上の高リスク層に対して、ダッシュボードの各種情報も参考にしながら支援の検討をしてもらうよう各学校にお願いしましたが、高リスクとして示される児童生徒はすでに見守り対象になっている場合が多いとのことでした。不登校リスクスコアの信頼性は高いと回答した学校も9割程度に達しており、高い精度でリスクのある子どもたちを発見できるモデルがつくれたのではないかと思います」（秋葉氏）
