統合型スクールマネジメントシステム「ヨリソル」AIを活用した不登校予兆検知機能の提供開始

深刻化する不登校問題解決と教職員の業務負担軽減を目的とした機能とコンサルティングを提供

■ AI不登校予兆検知機能搭載の背景と目的

　2022年度の全国の小中学校における不登校児童生徒数は、過去最多の約29.9万人に達し、深刻化する不登校問題に対し、文部科学省は「誰一人取り残されない学びの保障に向けた不登校対策（COCOLOプラン）」を発表しました。COCOLOプランでは、不登校児童生徒の学びの場の確保や、心の小さなSOSの早期発見、情報発信の強化などを掲げています。

　このような状況の中、教育現場では、ICTシステムを導入し、児童生徒一人ひとりの状況を把握し、きめ細かい対応を推進することが求められています。

　統合型スクールマネジメントシステム「ヨリソル」は、従来の教育データの管理・分析といった教育ダッシュボードに加え、新たにAIを活用した不登校予兆検知機能を提供開始しました。これにより、システムの乱立やデータの散在課題を解消するだけでなく、不登校児童生徒の傾向もダッシュボード化し、さらには不登校予兆発見後の学校側の対応状況をモニタリング、対応レコメンドすることが可能となります。

■発言傾向による不登校スコアリングのイメージ

■発言傾向による不登校スコアリングのイメージ

■ ヨリソルにおけるAIを活用した不登校予兆検知機能の概要

１． 多様なデータの統合と可視化

　ヨリソルでは、外部システムとの連携に加え、ExcelやPDF、紙ベースのデータ、さらには保護者からの問い合わせ履歴、教職員の人事情報や指導履歴まで、子どもたちの可視化に必要なあらゆるデータを統合することができます。過去不登校になってしまった不登校児童生徒の発言傾向やデジタルドリルの利用履歴などを、テキストマイニングをはじめとする30種類以上のパターンで分析・深堀することで、出席日数など従来の校務系データだけでは見落とされていた潜在的な不登校リスクを早期に発見することが可能となります。

２． 多面的なデータに基づいた不登校予兆検知モデルの構築

　ヨリソルでは、蓄積された様々な教育データ及びHR（Human Resource）分野で培った豊富なアセスメントノウハウをもとに、不登校予兆モデルを構築しました。

　定期配信される子どもアセスメントでは、回答状況に応じて、家庭環境や友人関係など、より詳細な情報を取得するための追加質問を配信するなど、きめ細かい対応が可能となっています。児童生徒自身の状況に加え、周囲の関係者の回答を分析することで、多角的な視点から不登校の兆候を捉えることができます。

３． 教職員の業務負担軽減と組織的な対応体制の構築

　ヨリソルでは不登校予兆のある児童生徒の自動抽出やアラート機能に加え、専門家のナレッジとヨリソルの教育ダッシュボードを組み合わせ、学校/家庭/各関連機関の取るべき対応を学校向けにサジェストするなど、教職員の業務負担を軽減する機能を実装しています。また、教職員評価機能をはじめ、組織変更や人事異動における影響度を可視化する異動シミュレーション機能や教職員の残業時間から過重労働者を抽出するタレントマネジメント機能などをオール・インワンで提供することで、教職員の長期的なキャリア形成をサポートいたします。