教育システム情報学会産学連携委員会は、本学会の学生研究発表会における発表を対象に、学術的な観点のみならず産業的な観点からも評価し、社会の発展への寄与や産学連携の可能性といった将来性を有する研究を奨励することを目的とした「産学連携奨励賞」の表彰をおこなっています。
本ページに掲載している受賞研究は、教育・学習分野において社会実装や企業連携への発展が期待される研究です。
研究段階や具体化前の構想段階からでもご相談いただけます。
研究内容に関心をお持ちの企業・組織の皆さまは、研究シーズ概要ページまたは連携・相談ページからお問い合わせください。
2025年度学生研究発表会受賞者リストに掲載されている26件を選考対象としました。選考の結果、以下の5件が受賞となりました。
なお、選考の対象単位としましては、選考された発表を行った著者の所属する高等教育機関の研究室単位(もしくは複数研究室にまたがる場合にはプロジェクト/チーム単位)で選定が行われます。
■ 電気通信大学 宇都研究室【関東地区】
パフォーマンス評価におけるハロー効果の影響を考慮した項目反応モデル
https://www.jsise.org/wp-content/uploads/2026/02/2025_kantou_a08.pdf
【研究概要(要約)】
評価におけるハロー効果(全体印象が個別評価に影響する現象)を考慮した項目反応モデルを提案し、学習評価・パフォーマンス評価の妥当性向上を目指した研究。
【想定される連携例】
・人材評価・教育評価システムへの組み込み検討
人事評価、研修評価、教育現場での到達度評価において、主観的偏りを補正する評価モデルとしての応用。
・eラーニング/CBT(Computer Based Testing)企業との共同検証
学習ログと組み合わせ、評価の信頼性向上に関する実証実験。
・教育データ分析サービスへの知見提供
学習評価アルゴリズムの設計指針としての活用。
■ 公立千歳科学技術大学 小松川研究室【北海道地区】
概念マップとルーブリックを統合した対話型学習支援モデルに関する研究
https://www.jsise.org/wp-content/uploads/2026/02/2025_hokkaido_a04.pdf
【研究概要(要約)】
概念マップとルーブリックを統合し、学習者との対話を通じて理解を深める学習支援モデルを提案。特に学習過程の可視化と指導支援に焦点。
【想定される連携例】
・教材開発企業との共同教材設計
概念理解を重視したデジタル教材・アクティブラーニング教材への応用。
・教育支援システム(LMS)への機能統合検討
学習プロセス可視化や評価支援機能としての実装。
・教員研修・FDプログラムへの適用
学習評価設計や指導支援ツールとしての実践導入。
■ 公立千歳科学技術大学 山川研究室【北海道地区】
高等学校にむけた Learning Tools Interoperability ベースのクラウド基盤型授業支援環境の構築と教員業務変容の可能性
https://www.jsise.org/wp-content/uploads/2026/02/2025_hokkaido_a01.pdf
【研究概要(要約)】
LTI を用いたクラウド型授業支援環境を構築し、教員業務変容や「診断・処方型フィードバック」の可能性を実証。
【想定される連携例】
・EdTech 企業との共同実証(LTI対応)
LMS や学習分析ツールを組み合わせた実運用検証。
・自治体・教育委員会との実証導入
GIGA スクール環境下での教員負担軽減・指導高度化。
・クラウドサービス企業との授業モデル開発
教育DXを具体化する運用モデルの共同構築。
■ 富山県立大学情報工学部データサイエンス学科 知能情報学講座【北信越地区】
交通事故防止啓発活動への活用を目指した 人身事故リスクの分析手法の検討
https://www.jsise.org/wp-content/uploads/2026/02/2025_hokushinetsu_a04.pdf
【研究概要(要約)】
形式概念分析を用いて、物損事故データから人身事故リスクの高い箇所を抽出する手法を検討。交通安全施策への応用を想定。
【想定される連携例】
・自治体・警察とのデータ分析協働
事故多発地点の予測・重点対策箇所抽出への活用。
・交通安全教材・啓発コンテンツへの応用
データに基づく事故リスク可視化教材の開発。
・防災・スマートシティ関連企業との連携
都市データ分析技術としての横展開。
■ 香川大学 米谷研究室【四国地区】
MICE誘致における主催者の要求整理に向けた実行性検証システムの開発
https://www.jsise.org/wp-content/uploads/2026/02/2025_shikoku_a04_h.pdf
【研究概要(要約)】
AIエージェントとVR都市空間、3D都市モデルを用いて、MICEの要求整理を支援する実行性検証システムを開発。
【想定される連携例】
・自治体・観光コンベンションビューローとの共同活用
大会運営・イベント計画の事前検討支援。
・イベント運営会社との業務支援ツール開発
スタッフ配置・動線設計の初期検討支援。
・防災・群集シミュレーション分野への展開
避難計画・人流設計支援システムとしての応用。