講演情報
[WS-3-01]国際教育プログラムの学習成果をどう可視化するか——BEVIとAIで「読む・使う・活かす」
*西谷 元1、*大西 好宣2、*市村 光之3、*水松 巳奈4、*蒙 韞5、*小早川 裕子6、*高城 宏行7 (1. 広島大学／創価大学、2. 千葉大学、3. 横浜国立大学、4. 東洋大学、5. 新潟大学、6. 金沢工業大学、7. 玉川大学)
キーワード：
BEVI（Beliefs、Events、and Values Inventory）、国際教育プログラムの評価、AI支援型データ分析、異文化間コンピテンス、学習成果の可視化
受講者に求められる 事前の知識・経験等
BEVI（Beliefs, Events, and Values Inventory）に関する基本的な知識があることが望ましいですが、未経験の方も歓迎いたします。
当日のセッションをより深く理解いただくため、事前Zoomセッション（複数回実施予定／任意参加）への参加を推奨します。これまでの実施経験から、事前セッションにご参加することで、当日のディスカッションやデータ分析への理解が大きく深まります。
事前Zoomセッションへの申込みは、以下のフォームよりお願いいたします。日時が決まり次第、登録いただいた方へ個別にご案内いたします。
申込フォーム：https://forms.gle/sumJjqYQ8nnCWNj8A
受講者が受講前に取り組む 事前課題等
必須の事前課題はありません。ただし、当日のセッションをより楽しんでいただくため、希望者向けに以下の機会を用意してあります。
① 個人としてのBEVIトライアル受検（任意・無料）
ご自身でBEVIを受検することで、当日扱う個人レポートおよびグループレポートの尺度データとの比較ができ、理解が一段と深まります。受検方法は、事前Zoomセッションの後に案内をお送りします。
② 自校データとの比較準備（任意・無料）
所属校（または関係するプログラム）の参加者を対象に、Time 1/Time 2のBEVIデータをトライアルベースで取得し、当日の分析に活用することも可能です。所属校に限らずデータ収集も可能ですのでご相談ください。実施人数・期間に制限はありません。なお、BEVIは受検者本人の同意取得プロセスがシステムに組み込まれています。
申込方法
上記いずれも、事前Zoomセッションと同じ申込フォームのコメント欄にご希望をご記入ください。お申込みいただいた順に、こちらから個別にご連絡します。自校データ収集の準備には一定の期間がかかりますので、ご希望の方はお早めにどうぞ。
申込フォーム：https://forms.gle/sumJjqYQ8nnCWNj8A
概要
趣旨 国際教育プログラムの効果を「参加者の満足度」ではなく、客観的な心理測定データに基づいて可視化するにはどうすればよいか。本ワークショップでは、心理測定尺度BEVI（Beliefs, Events, and Values Inventory）とBEVIに実装されたAI機能を活用し、チームでデータを「読み解く」プロセスを体験する。これにより、参加者が自身の教育現場や研究においてBEVIを活用する具体的なイメージを獲得することを目的とする。
対象
国際教育プログラムの企画・運営・評価に携わる実務者および研究者。BEVIの使用経験は問わない。
プログラム構成
【前半】BEVIの基本と分析の視点（導入セッション）（全体の約1/3）担当：西谷 元- BEVIの理論的背景と17尺度の概要- 測定が捉えるもの——信念・価値観・アイデンティティの多層構造- データの読み方の基本：平均、分布、属性別集計（Aggregate by）、個人レポートの構造- 分析の3つの視点の導入
･ グループ内分析：集団内の多様性と特性の把握
･ グループ間比較：異なる集団間の傾向差の読み取り
･ プログラム前後（T1・T2）の変化：教育介入による変容の検出
【後半】チームで「読む・解く・活かす」（グループワーク）（全体の約2/3）
担当：大西、市村、水松、蒙、小早川、高城、西谷
発表者側が準備した、国際プログラム参加学生群の実データセット（複数パターン）を使用する。
ステップ1：データを「読む」
チームごとにデータセットを受け取り、デシルプロファイルと属性別集計から集団の特徴を読み取る- 「この集団にはどのような傾向があるか」をチーム内で言語化する
ステップ2：AIと「解く」
BEVIに実装された特化型AI「Being Bevi」を用いて、データの解釈を深める- AIが提示する問いかけや視点を手がかりに、数値の背後にある意味をチームで議論する
ステップ3：教育実践に「活かす」-
分析結果に基づき、「この集団に対してどのような教育介入が有効か」をチームで提案する
各チームの提案を全体で共有し、異なる解釈や介入案を比較・議論する
※ 参加者自身がBEVIデータを持参している場合は、後半のグループワークにおいて自身のデータを素材として活用することも可能。
到達目標
1. BEVIデータの基本的な読み方を理解する
2. AI支援を活用したデータ解釈のプロセスを体験
3. 自身の教育現場・研究でBEVIを導入する際の具体的な手順をイメージする
BEVI（Beliefs, Events, and Values Inventory）に関する基本的な知識があることが望ましいですが、未経験の方も歓迎いたします。
当日のセッションをより深く理解いただくため、事前Zoomセッション（複数回実施予定／任意参加）への参加を推奨します。これまでの実施経験から、事前セッションにご参加することで、当日のディスカッションやデータ分析への理解が大きく深まります。
事前Zoomセッションへの申込みは、以下のフォームよりお願いいたします。日時が決まり次第、登録いただいた方へ個別にご案内いたします。
申込フォーム：https://forms.gle/sumJjqYQ8nnCWNj8A
受講者が受講前に取り組む 事前課題等
必須の事前課題はありません。ただし、当日のセッションをより楽しんでいただくため、希望者向けに以下の機会を用意してあります。
① 個人としてのBEVIトライアル受検（任意・無料）
ご自身でBEVIを受検することで、当日扱う個人レポートおよびグループレポートの尺度データとの比較ができ、理解が一段と深まります。受検方法は、事前Zoomセッションの後に案内をお送りします。
② 自校データとの比較準備（任意・無料）
所属校（または関係するプログラム）の参加者を対象に、Time 1/Time 2のBEVIデータをトライアルベースで取得し、当日の分析に活用することも可能です。所属校に限らずデータ収集も可能ですのでご相談ください。実施人数・期間に制限はありません。なお、BEVIは受検者本人の同意取得プロセスがシステムに組み込まれています。
申込方法
上記いずれも、事前Zoomセッションと同じ申込フォームのコメント欄にご希望をご記入ください。お申込みいただいた順に、こちらから個別にご連絡します。自校データ収集の準備には一定の期間がかかりますので、ご希望の方はお早めにどうぞ。
申込フォーム：https://forms.gle/sumJjqYQ8nnCWNj8A
概要
趣旨 国際教育プログラムの効果を「参加者の満足度」ではなく、客観的な心理測定データに基づいて可視化するにはどうすればよいか。本ワークショップでは、心理測定尺度BEVI（Beliefs, Events, and Values Inventory）とBEVIに実装されたAI機能を活用し、チームでデータを「読み解く」プロセスを体験する。これにより、参加者が自身の教育現場や研究においてBEVIを活用する具体的なイメージを獲得することを目的とする。
対象
国際教育プログラムの企画・運営・評価に携わる実務者および研究者。BEVIの使用経験は問わない。
プログラム構成
【前半】BEVIの基本と分析の視点（導入セッション）（全体の約1/3）担当：西谷 元- BEVIの理論的背景と17尺度の概要- 測定が捉えるもの——信念・価値観・アイデンティティの多層構造- データの読み方の基本：平均、分布、属性別集計（Aggregate by）、個人レポートの構造- 分析の3つの視点の導入
･ グループ内分析：集団内の多様性と特性の把握
･ グループ間比較：異なる集団間の傾向差の読み取り
･ プログラム前後（T1・T2）の変化：教育介入による変容の検出
【後半】チームで「読む・解く・活かす」（グループワーク）（全体の約2/3）
担当：大西、市村、水松、蒙、小早川、高城、西谷
発表者側が準備した、国際プログラム参加学生群の実データセット（複数パターン）を使用する。
ステップ1：データを「読む」
チームごとにデータセットを受け取り、デシルプロファイルと属性別集計から集団の特徴を読み取る- 「この集団にはどのような傾向があるか」をチーム内で言語化する
ステップ2：AIと「解く」
BEVIに実装された特化型AI「Being Bevi」を用いて、データの解釈を深める- AIが提示する問いかけや視点を手がかりに、数値の背後にある意味をチームで議論する
ステップ3：教育実践に「活かす」-
分析結果に基づき、「この集団に対してどのような教育介入が有効か」をチームで提案する
各チームの提案を全体で共有し、異なる解釈や介入案を比較・議論する
※ 参加者自身がBEVIデータを持参している場合は、後半のグループワークにおいて自身のデータを素材として活用することも可能。
到達目標
1. BEVIデータの基本的な読み方を理解する
2. AI支援を活用したデータ解釈のプロセスを体験
3. 自身の教育現場・研究でBEVIを導入する際の具体的な手順をイメージする