河原研究室では，データサイエンスの手法を応用し，教育現場をはじめとする身近な課題の解決に取り組んでいます．
特に力を入れているのが，「ラーニングアナリティクス（学習分析）」に関する研究です．学生の学習ログやアンケート，行動履歴といった多様なデータを収集・統合し，教員の教育活動と学生の学習成果との因果関係を明らかにすることを目指しています．
最近では，授業周辺における教育DXの推進により，学習ログの取得基盤の整備と、xAPIを活用したログの標準化に取り組んでいます．取得したログは，各種分析ツールを用いて教育活動と学習活動の可視化を行うほか，AIによる行動分析やフィードバックの自動化にも活用しています．AIによる予測や分類の仕組みを学習支援や評価設計に組み込むことで，学びのプロセスの可視化と行動変容を促す教育実践の構築を目指しています．
実践とデータを往還させるアプローチのもと，可観測性の高い学びの環境設計や，分析そのものを支援するAIツールの活用など，次世代の教育支援技術の可能性を探求しています．
Purpose：目的
データとの対話を通して教えと学びを観測可能にする
教育の現場に眠る多様な情報をデータサイエンスで可視化し，
よりよい学びと教えのかたちを共に探求します．
Mission：果たしたいこと
教育の現場におけるデータの利活用を通じて以下を実現することを使命とします
1. 学習者と教育者の行動を観測・理解する仕組みの構築
2. 教育DXを実現する学習ログ取得・活用基盤の設計と運用
3. AIやデータ分析による学習支援と教育改善の実践
Vision：ありたい姿
誰もが自分の学びを理解し，次の一歩を自ら選べる社会へ．
教育の可観測性を高める研究と実践を通じて，
「学ぶこと」と「教えること」がより深くつながる未来を目指します．
テクノロジーと人間の知見が融合した，
“学びのナビゲーションシステム”
の実現に貢献します．
Value：大切にしたいこと
Value1. アウトプット&ストック
インプットとアウトプットの比率は3:7を意識
インプット・アウトプット・ストックのサイクル
重要なアウトプット：Note／Share／Publish
Value2. コミュニケーション
報告・連絡・相談
Value3. チャレンジ
成功は30%で十分