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大学IRプロフェッショナル養成講座【全4日】~IR実務者になるための基礎から実践まで~

Description

ユニバーサル化時代に賢明に対処できる大学を!

大学の意思決定・計画策定支援のための情報収集・分析スキルをマスター!


IRに従事する・これから始める皆さんへ朗報!
IR実務家のエキスパート講師陣が、本格的な大学IR講座を開講。

【大学IRプロフェッショナル養成講座とは?】
 大学IR(Institutional Research)は、データに基づいた教育改善を推進する
ツールとして、主に米国の取り組みが紹介され、我が国でも導入が進んできました。
近年では、教育のみならず、研究活動・人事・財務・施設設備など、
多岐に関わる分野でのIRが期待されています。

さらに、これからの大学IRには、大学の運営および経営の改善のために
必要なデータの確保、情報処理、分析、報告技術などのスキルだけでなく、
組織の中でIRの効果を発揮するためのマネジメント技能も必要です。
本講座では、こうした技能についてIR実務者を対象とした、
先進的・実践的講習をおこないます。


【Ⅰ 基礎・応用・実践の"エッセンス"を「4日間に凝縮」
4日間、集中的に受講することにより、大学の意思決定や計画策定を支援するIRの
「基礎知識、応用力、実践」の主要なスキルをマスターすることができます!

【Ⅱ 「知識が増える」 < 「明日から"すぐ"使える大学IR」
大学IRの「知識が増える」だけでなく、講座で習得したことが
「"すぐ"実践できる」ところまで、しっかりとサポートします!

【Ⅲ 「大学IRのプロフェッショナル」へと成長できる本格的講座】
ユニバーサル化時代にあって大学改革を情報収集・分析面から支える
「大学IRプロフェッショナル」へと確実に成長することができる本格的な講座です!


◆5大特長

1)IR実務者になるための基礎・応用・実践を徹底解説!
大学IRの業務に携わる方が、無理なく習得していただけるよう、
基本レベルからスタートし、実践例の紹介やワークを行うことにより、
徹底的に解説します。

2)「理論」と「実務」を架橋する"体系的"なプログラムを提供!
情報収集・データ分析手法に関する統計学やプログラミングなどの「理論」と、
それを大学の意思決定や計画策定に活用する「実務力」を
効果的・効率的に身につける"体系的"な講座で構成されている、
「理論」と「実務」の架橋教育プログラムです。

3)大学の業務に直結するテーマを幅広くカバー!
大学経営、奨学金、卒業生調査、エンロールメント・マネジメント、
研究活動のモニタリングなど、
大学の業務に直結する具体的なテーマについても幅広く取り上げ、
大学IRの活用事例を学ぶとともに、IRにおける問いの立て方についての演習を行い、
大学の業務に役立つ内容を丁寧かつ実務的に解説します。

4)ニューノーマル時代の先進的な大学IRテーマが満載!
学習管理システム(LMS)のデータ分析方法、テレワーク時代の教育データの取扱い技能、
DXを活用した業務改善など、コロナ禍を経たニューノーマル時代に重要性を増す
大学IR分野の先進的な講習を行い、その実践スキルを磨き上げます。

5)大学IRの現役実務のエキスパート講師陣!
4名の講師陣は、実際の国立大学法人の現場でのIRをはじめ、
関連する改革事業を展開しているプロフェッショナルです。
また、講師陣は所属する大学のみならず、国内の大学におけるIRを多面的に支援しています。
それぞれの専門分野を活かした質の高い最先端の講座を展開します。


◆このような方はぜひご参加ください

● IR部門の新任担当者の方など、大学IRを初めて学ばれる方
●大学IRを学ばれたことのある方で、IR部門の新任の管理職の方
●大学におけるIR実務者や大学IRに関心をお持ちの方
●大学IRを活用した意思決定に携わる大学経営幹部の方
●エンロールマネジメントに携わる大学教職員の方
●大学の戦略的経営を立案する立場にある大学管理運営職の方
●大学評価室に所属する質保証担当の方
●統計分析に関心がある高等教育研究分野の研究者
●大学IRの知識が必要なコンサルタントの方
●インスティテューショナル・リサーチャーになることを目指す方 など


◆全4日間のスケジュール

 【第1回】 5月19日(水)、10:00~17:00
【IRの概要と実践・統計およびデータウェアハウス】

第1回では、最初にIRの概要とIR組織の設立、運営の方法について、
実践的な知識を学びます。
次に、IRで必要となる統計の基礎的な事項や、Pythonを使った表データの
処理技術について初歩を実演します。
3つ目は、データウェアハウスの概要や構築に関する理論と実践です。
大学の業務システムからIRに必要はデータを得るためには、情報流通を確立する必要があり、
その実践例を示します。最後に、実践として研究と大学経営のIR事例を学びます。

第1章 IR の概要・背景と必要なスキル人材
●IR の歴史と背景、概要
●必要なスキルと人材および組織

第2章 統計
● IR に必要なものは記述統計
●まずは分布を見る・可視化の第一歩〜ヒストグラム・散布図・箱髭図〜

第3章 データ処理
● ETL という作業
●エクセルとの付き合い方〜 Python を使った表プログラミング〜

第4章 データウェアハウス
●データウェアハウスの目的と概要
●IR データの組織内流通について

第5章 IR の実践例(研究、経営)
●研究 IR  ●大学経営


講師:森 雅生 博士(情報科学)
   東京工業大学 教授

(略歴)
1996年より九州大学助手、2006年より同大学 助教・准教授として
大学評価・IR の研究と業務に従事、
2015年より東京工業大学教授として IR 業務に従事、現在に至る。
大学 IR の普及と発展を目的に、大学情報・機関調査研究会(MJIR)
および国際会議 DSIR を設立。
2019年、日本インスティチューショナル・リサーチ協会(JAIR)を
有志と設立し、副会長・理事として IR の普及活動を行う。
また、研究者 ID である ORCID の必要性に早くから注目、
2020年に ORCID 日本コンソーシアムの設立を有志とともに行い、
同コンソーシアム運営委員会の委員長として
ORCID の普及と展開に寄与している。

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 【第2回】 5月21日(金)10:00~17:00
【教育データの扱い方と関連する技能】

第2回では教育データの扱い方として、データの把握、抽出、可視化に関する技能として
SQLやRについて説明するだけでなく、多くの大学で活用されている
LMS(Learning Management System)を例にしたデータ分析の方法を例示します。
また、データのセキュリティやテレワーク時代のネットワークセキュリティの内容も含めて、
教育データの周辺事項を様々な観点から講習する。
セミナーの翌日から実践できることを目標とします。

第1章 教育データ
●教育データにはどんなものがありますか?
●使用できる教育データ ●利用できる教育データ

第2章 SQL
●正規化 ●データ抽出

第3章 教育データの可視化
●グラフの種類 ●効果的な見せ方

第4章 R
●R の基礎 ●グラフ表示の実例

第5章 LMS
●LMS の概要 ●Moodle のデータを使った分析

第6章 情報セキュリティ
●データの安全性 ●ネットワークセキュリティ


講師:大石 哲也 博士(工学)
   東京工業大学 特任准教授

(略歴)
2004年より株式会社NTTデータ九州にてシステムエンジニア、
2006年より九州大学システム情報科学府にて博士後期課程に進学し
情報検索に関する研究で2010年博士(工学)取得、
2009年より同大学システム情報科学研究院に研究員等に従事、
2013年より同大学 大学評価情報室にて助教として
大学評価・IRの研究と業務に従事、
2017年より東京工業大学にて情報活用IR室特任准教授に着任、
現在に至る。
2013年から大学情報・機関調査研究会(MJIR)に関わり、
2018年から主幹幹事(2020年は委員長)として3年間MJIRを引率。
2019年から日本インスティテューショナル・リサーチ協会(JAIR)の
理事としてIRの普及活動へ貢献している。

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第3回 6月9日(水)10:00~17:00
【IRにおける問いの立て方〜課題設定の基礎~】

第3回では、教育や財務データの分析の具体的事例を用いながら、
IR業務における問いを立てるプロセスを学ぶことを目的とします。
IRにおける問いとは、日常業務において出てくる疑問を解決するために立てるもので、
大学のミッションやビジョン、目標に即して設定され、
検討可能な形で表現される必要があります。

第1章 問いの立て方〜基本編〜
●本研修の目的と背景:
 「問い」を立てる重要性、東工大の業務における問いと IR の事例
●問いの立て方〜基本編〜:
 課題の洗い出し及び整理、問いの設定、分析の流れの説明
●問いの立て方〜事例/奨学金編〜:
 IR 業務における奨学金の分析事例紹介

第2章 問いの立て方〜演習①/卒業生調査〜
●グループワーク:課題の洗い出し−整理−問いの設定
●全体共有(グループ毎に発表)
●まとめと解説:全体のまとめと解説、分析事例を提示

第3章 問いの立て方〜演習②/エンロールメント・マネジメント〜
●グループワーク:課題の洗い出し−整理−問いの設定
●全体共有(グループ毎に発表)
●まとめと解説:全体のまとめと解説、分析事例を提示


講師:姉川 恭子 博士(経済学)
東京工業大学 特任准教授

(略歴)
早稲田大学助手(2014年―)、助教(2017年―)、講師(2018年―)、
2020年より東京工業大学特任准教授。
早稲田大学大学総合研究センターでは、早稲田大学におけるIRを専門的に担う部署の
立ち上げメンバーとして主に教学 IR や大学評価、高等教育研究に携わる。
現大学では、財務データの分析にも従事。
近年では科学研究費補助金を受け、学生のメンタルヘルス支援や、
教養教育や学術会議に関わる高等教育研究にも精励する。
主著に『大学 IR スタンダード指標集』『大学総合研究センターの今』等。

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第4回 6月11日(金)10:00~17:00
【IR情報の流通・プロジェクトマネジメント・BPM】

第4回では、IR業務を遂行するために最初に乗り越えるべき課題である
「情報収集」に焦点を当てます。
IRに必要な情報の多くは、日々の事務処理によって生じています。
そこで、いつどのようにどういう情報が発生しているのか、という業務の
見直しを行う必要があります。
情報の流通経路整理と一元化の達成に必要な知識として
プロジェクト・マネジメントとビジネス・プロセス・マネジメントを取り上げます。

第1章 本研修の目的
●IR から見た業務改善〜 IR 情報収集のために〜
●業務改善の副次効果〜 IR の浸透から DX まで〜

第2章 業務改善に必要なこと
●業務改善の全体〜情報の流れは業務の流れ〜
●業務の可視化と分析〜見える化の技術〜
●ファシリテーター〜改善推進者として注意すること〜

第3章 業務改善プロジェクト
●プロジェクトとプロジェクト・マネジメント〜言葉と知識〜
●計画を立てよう〜企画書の書き方〜
●プロジェクト実行で大事なこと〜走りながら考える〜

第4章 まとめ
●プロジェクトから日常業務へ〜プロジェクトを手放す〜

今井 匠太朗 博士(理学)
東京工業大学 特任講師

(略歴)
2013年大阪大学理学院物理学専攻にて博士号取得、
以後ポスドクとして京都大学、北海道大学に所属。
2015年9月より北海道大学における大学院特別教育プログラム
「新渡戸スクール」特任助教を経て2020年1月より現職。
新渡戸スクールでは、アクティブラーニング型授業カリキュラムの開発を中心とし、
ポートフォリオの開発・運用を担当。
現職では業務の可視化・電子化によるデータの一元化とともに
業務改善を推進している。潰しの効く専門家を目指して日々精進。

◆受講料(税・テキスト代込み/1名様あたり) 
【第1回~第4回】各回数 25,300円
【第1回~第4回 すべて受講】
 4回受講分セット割引価格 88,000円

※は全4講座となりますが、1講座のみのご参加も可能です。






是非、ご参加くださいますよう、どうぞよろしくお願いいたします。
May 19 - Jun 11, 2021
[ Wed ] - [ Fri ]
10:00 AM - 5:00 PM JST
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Venue
Online event
Tickets
第1回:5月19日(水)【IRの概要と実践・統計およびデータウェアハウス】 SOLD OUT ¥25,300
第2回:5月21日(金)【教育データの扱い方と関連する技能】 SOLD OUT ¥25,300
第3回:6月9日(水)【IRにおける問いの立て方〜課題設定の基礎〜】 SOLD OUT ¥25,300
第4回:6月11日(金)【IR情報の流通・プロジェクトマネジメント・BPM】 SOLD OUT ¥25,300
第1回~第4回のすべて(4回受講分セット割引価格) SOLD OUT ¥88,000
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