中国地区

教育システム情報学会 2016年度学生研究発表会

キャリアデザイン支援ツールの研究
Study of Career Design Support Tool
分島 亮汰*1, 山根 諒平*1, 濱﨑 利彦*1
Ryota WAKEZIMA*1, Ryohei YAMANE*1, Toshihiko HAMASAKI*1*1
広島工業大学情報学部*1
Faculty of Applied Information Science, Hiroshima Institute of Technology
Email: b114252@cc.it-hiroshima.ac.jp
あらまし：大学入学時点で将来の希望職種が明確になっている情報系学生は多くない．だが一方で 4 年間の履修計画の初期設定も求められる．その結果不確定な予測のもとに一貫性の乏しい暫定計画を立てることになってしまう．本研究はその改善のために，将来所属する可能性の高い産業分野を，入学時のトレーニング中に実施される自己分析アンケートの結果から，ニューラルネットワークエンジンによる即時に割り出すことができるアプリケーションを開発する事を目的とする．
キーワード：ニューラルネットワーク，キャリア・アンカー，学習支援，アプリケーション

1.

キャリア・アンカーとはある人物が自らのキャリアを選択する際に最も大切な価値観や欲求，周囲に左右されない不変なものを表す言葉である．キャリア・アンカーは 40 問の質問を 6 段階で点数付けした結果を集計することで TF・GM・AU・SE・EC・SV・CH・LS の 8 つのカテゴリーに分類される．⑴
興味のある IT 分野とは IPA 情報処理推進機構出
版の「未来コンパス」が作成している「明日をつくる IT 技術者」⑵の冊子に紹介されている IT 分野について 4 段階で回答するオリジナルのアンケートである．
学習結果の結合荷重をファイルに出力する．ユー
ザ入力より得た「あなたの学習スタイル」の結果と学習結果の結合荷重を用いて「キャリア・アンカー」と「興味のある IT 分野」の予測結果をグラフ形式で出力する．

はじめに大学入学時点で希望職種が正確に決まっている情報系学生は多くなく，4 年間の大学生活を通して少しずつ自身のやりたいこと，向き不向きを理解していく．一方で 4 年間の履修科目計画の初期設定および初年度の履修科目の確定を入学後すぐにしなければならない．そのため一貫性の乏しい暫定計画を立ててしまい，明確なイメージを持つことなく 4 年間を過ごしてしまう可能性がある．また，専門的な講義は 2 年後期～3 年前後期に集中しており、実際に講義を受けた時には他の講義を受講することが出来ない場合が多い．
そのため，学生の目指すキャリアの明確化は入学後速やかに行われるべきであり，それを支援するためのシステムが必要不可欠である．本研究では，その改善のために将来所属する可能性の高い産業分野を，入学時の自己分析アンケートの結果から，即時に割り出すことができるアプリケーションを開発する事を目的とする．本稿ではニューラルネットワー
クエンジンにより学生の意識とキャリアとの相関関係を解析し，システム化できるかどうか，その可能性について検討した．

2.

開発アプリケーション概要

本アプリケーションの概要を図 1 に示す．ニューラルネットワークにより，3 種類のアンケート「あなたの学習スタイル」「キャリア・アンカー」「興味のある IT 分野」の相関関係を学習させる．学習結果を用いてユーザの「あなたの学習スタイル」から他のアンケート結果を予測する．
あなたの学習スタイルとは株式会社ラーニングバ
リューが学習方法を振り返るために作成した全 9 問の自己探求チェックリストである．決められた設問項目の和を求めることで 4 種類の学習スタイル「Do」「Look」「Think」「Plan・Grow」に分けられ，点数が高いものほど自身の学習スタイルに近いものである．

183

図 1 アプリケーションの概要

3.

ニューラルネットワークによる学習

本アプリケーションでは「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」、「キャリア・アンカー」と「興味のある IT 分野」との相関関係を学習する 2つのニューラルネットワークを用いる．
ニューラルネットワークの構成は入力層，中間層，

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出力層からなる 3 層パーセプトロンである．学習ア
ルゴリズムにはバッチ勾配降下法を用いたバックプロパゲ―ションを利用している．学習率の調整にはモーメンタム法を用いて処理をしている．(3)

0.1

02500

050002500

図 2(2)

学習による誤差の収束
教師信号

405000

学習回数

学習回数

出力結果

302010(3)0𝑘184

TF

図 3GM

AUSE

EC

SV

CH

LS

「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」の出力層と教師データの比較の結果
4

教師信号

3

出力結果

21製造

医療通信

農業

メディア

ロボット

娯楽

0インフラ

ここで，𝑧𝑘 は出力層の k 番目のユニットの出力値を表し，𝑡𝑘 は教師データを表している．
「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」の相関を学習するニューラルネットワークでは
入力層ユニットの数は 4 つと常に 1 を出力するバイアスユニットが１つある．中間層ユニットの数は十分に誤差の値が小さくなった 8 つと常に 1 を出力するバイアスユニットが 1 つある．出力層ユニットの数は 8 つである．
「キャリア・アンカー」と「興味のある IT 分野」の相関を学習するニューラルネットワ
ークでは入力層ユニットの数は 8 つと常に 1 を出力するバイアスユニットが１つある．中間層ユニットの数は十分に誤差の値が小さくなった 10 個と常に 1を出力するバイアスユニットが 1 つある．出力層ユニットの数は 13 つである．教師データには本学情報学部の学生 6 名を対象として実施したアンケート結果を利用した．学習回数は 5000 回とした．
学習による誤差の収束の様子を図 2 に示す．また，左図が「学習スタイル」と「キャリア・アンカー」で行った結果であり，右図が「キャリア・アンカー」と「興味のある IT 分野」で行った結果である．
一度「キャリア・アンカー」と「興味のある IT 分野」との相関の学習の際 500 回程度の位置で誤差が大きく増しているが、その後誤差が十分小さな値まで収束していることから十分であると考える。
「あなたの学習スタイル」と「キャリア・アンカー」の相関の学習結果の最終的に得られる出力層と教師データの比較の結果の一例を図 2 に，「キャリア・アンカー」と「興味のある IT 分野」の相関の学習結果の最終的に得られる出力層と教師データの比較結果の一例を図 3 に示す．図から今回用いた 3 種類のアンケート間の相関関係をニューラルネットワークにより学習可能であることが確認できる．

教育1∑(𝑧𝑘 − 𝑡𝑘 )2
20.3
0.1

0

差の計算には二乗誤差関数を用いている．式は以下に示す。
𝐸=0.40交通

11 + 𝑒 −𝑥0.50.20.05

ここで、𝛥𝑤は結合荷重の移動量，ℎは現在の学習回数，𝐸は目的関数，𝜂は学習率，𝛼はモーメンタム係数表している．活性化関数には以下の式で表されるシグモイド関数を用いる．
S(x) =誤差誤差(1)0.60.15店舗) + 𝛼𝛥𝑤(ℎ−1)

0.70.2

行政= −𝜂𝛻𝐸(𝑤(ℎ)

0.8

金融𝛥𝑤(ℎ)0.25

図 4 「キャリア・アンカー」と「興味のある IT 分野」の出力層と教師データの比較の結果

4.

終わりに

本研究では，学生アンケートを行い，ニューラルネットワークを用いることで学生向けの職業適性を割り出すことが出来るアプリケーションの開発を行った．
今回は学習データが 6 人と非常に少なかったが，推論エンジンとしてはうまく動作したと考えられる．
より教師データを増やし，推論精度を高めていく必要がある．また，システム評価のために，実際に利用した結果についてアンケートを実施し，ユーザにとってそれが正しいと感じるかどうかを確認していくことが必要であると考える．
参考文献(1) エドガーH シャイン（金井寿宏訳）:“キャリア・アンカー 自分のほんとうの価値をみつけよう”，白桃書房，東京，(2003)(2) IPA 情報処理推進機構,“IT 人材白書 2016”, 2016
(3) Rumelhart, David E., Geoffrey E. Hinton, and Ronald J.
Williams. "Learning representations by back-propagatingerrors." Cognitive modeling, 1988