この度、Rist社員の中本陵介を筆頭著者とした京都大学の研究チームによる論文「Unsupervised techniques for generating a standard sample self-explanation answer with knowledge components in a math quiz」が、国際ジャーナルのResearch and Practice in Technology Enhanced Learningに掲載されたことをお知らせいたします。
中本はRistの福利厚生制度の一つである「博士課程進学支援制度」を利用し、2021年4月より京都大学へ進学。現在は京都大学 情報学研究科 社会情報学専攻の研究室に所属しています。
博士課程進学後は、ラーニングアナリティクスと言われるビックデータの分析に基づいて効果的な教育・学習を実現することを目的とした学問分野の研究/開発の内容で、これまでに国際会議で２本の論文が掲載されています。（今回の論文を除く）自然言語処理やデータサイエンスなどのアルゴリズム開発、学習科学や、XAI（説明可能なAI・Explainable AI）の分野にもまたがる学際領域の研究分野です。
「博士課程進学支援制度」は、社員の積極的な自己実現を支援する一助として、博士課程での研究を推進することを目的に創設したRistの福利厚生制度の一つです。
■掲載論文
論文名
Unsupervised techniques for generating a standard sample self-explanation answer with knowledge components in a math quiz
著者・所属
・京都大学 情報学研究科 博士後期課程（株式会社Rist）
Ryosuke Nakamoto
・京都大学 データ科学イノベーション教育研究センター
Brendan Flanagan
・京都大学 学術情報メディアセンター
Yiling Dai
・国立教育政策研究所
Kyosuke Takami
・京都大学 学術情報メディアセンター
Hiroaki Ogata
掲載誌
Research and Practice in Technology Enhanced Learning
掲載日
2023年8月
出版は2024年1月の予定です。
掲載ページURL
https://rptel.apsce.net/index.php/RPTEL/article/view/2024-19016
出版元：The Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）
掲載されている情報は、発表日現在の情報です。最新の情報と異なる場合がありますのでご了承ください。
「博士課程進学支援制度」について
本制度は、 ICTや機械学習をはじめとした各種科学技術を用いた社会課題解決に関わる分野や、Ristの業務に深く関わる分野を対象として、2019年4月に創設したRistの福利厚生制度です。博士課程における最先端の研究成果を、社会での価値創造へスピーディーに結びつけることを目指しています。
「博士課程進学支援制度A」と「博士課程進学推進制度B」の２つの制度を設けており、中本が制度創設後、初めての利用者となりました。中本が利用しているのは「博士課程進学支援制度A」で、卒業までの学費（入学金・授業料など、上限総額200万円）の補助や、勤務日のうち週1日を大学での研究に利用可能といった支援があります。
その他の「博士課程進学支援制度」についての詳細は以下をご覧ください。
https://www.rist.co.jp/201904052060/
Ristでは今後も、従業員の自己実現や成長の機会を提供し、研究領域も含め技術力を強化し、顧客や社会により良いサービスの提供を行ってまいります。
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