- 題目
- Learning Analytics の研究動向
- 講師
- 田村恭久 教授（上智大学）
- 概要
- Learning Analytics (LA) とは、学習者の様々な活動（クイズ回答、教材へのアクセス、機器の操作など）を機械可読データとして取得・蓄積・分析し、学習者や保護者にフィードバックを行ったり、教員や管理者が状況を把握する手助けをする技術である。単位取得や学習到達度などの粗粒度データは従来から扱われており、この分析や利用は研究段階を終え実用化が始まっている。近年クライアントPCの授業利用が普及したことにより、より細粒度のデータ取得が可能となった。しかし、取得データの記述規格 (xAPI, Caliper) が普及した程度で、目的と取得すべきデータとの関連性や分析・フィードバック方法に関しては、様々な仮説が議論されている研究段階にある。LAに関する国際会議は、EDMが2008年から、LAKが2011年から行われている。また標準化団体ISO/IEC JTC1/SC36 (Learning Technology) では2015年にLAのWGが設置され、互換仕様やプライバシーの議論が進展している。本講演ではこれらの経緯や状況を紹介し、今後のLA研究の方向性を議論する。
- 講演資料
- 講演資料へのリンク