教育エビデンス抽出のための背景情報の差異調整手法の提案と考察

本論文の扱う「問い」

非ランダム化比較試験における背景情報の差異は因果推論を用いて調整可能か

本論文のここが面白い！

教育分野で多く実施される非ランダム化比較試験（non-RCT）において，背景情報の差異が結果に与える影響を明らかにし，因果推論を用いた調整手法を提案しました．本手法は，医療分野で利用される傾向スコアを活用し，データ収集プラットフォームから得られるリアルワールドデータ（RWD）を用いてバイアスを縮小し，妥当性の高いエビデンスを抽出する可能性を示しています．追加のアンケートが不要で，容易かつ継続的に適用できる点も特徴です．今後はRWDからエビデンスを自動抽出し，教育研究の新たな展開を目指します．

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