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  • ラーニングアナリティクス機能

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この機能はテスト運用中です。

先行利用をご希望の機関様は、こちらの先行利用実施要領をご確認・ご同意頂いた上で、
別途学認LMSサポート担当までメールでご連絡ください。※1※2

お申し込み後、およそ1週間の間に学認LMSサポート担当よりご利用に関するご連絡を差し上げます。
その後、実際に利用を開始するためには、機関様側でのIdP設定が必要になります。

※1)ご連絡頂くメールの件名は「【先行利用申込】ラーニングアナリティクス機能」としてください
※2)他の機能の先行利用を同時にお申し込み頂く場合も、1つの機能につき1件のメールをお送りください



ご利用いただける学習データについて

本システムで利用できる学習履歴データには、以下の制限を設けています。

・本オプション機能利用ユーザと同じ機関に属する受講者の学習履歴のみを分析対象データとして扱えます。

・すべてのコースを分析対象とすることが可能です。

マニュアル

...

View file
nameManual_20210331.pdf
height250

本ユーザマニュアルは、開発中バージョンの説明となります。
最新版の操作については、下記 LA基盤ポータルサイトの「基本操作」をご参照ください。

ラーニングアナリティクス機能に関する補足情報

(1) 機関管理者向けのラーニングアナリティクス機能に関心をお持ちの方に
 各自の環境で機能をお試しいただけるように、事前に環境設定済の
 体験用システムを公開いたしました。

 本システムの実行には、Docker環境をご用意いただく必要があります。

  GitHub: RCOSDP/LAaaS-docker-image (2022/09/30公開)
  https://github.com/RCOSDP/LAaaS-docker-image

 2019年に公開済の LAaaS-dockerをベースとしています。

 分析対象のLMSとしてMoodleを含んだ構成となっております。
 Moodleに教材を登録し、学習を行っていただくことで、
 学習状況について、ラーニングアナリティクス機能を提供する
 LA基盤を用いた分析を体験できます。

 (制限事項)

 本システムのコンテナは、再起動により設定が初期化されます。
 体験用システムのため、本格的なご利用は想定しておりません。


(2) 主に、学認LMS参加機関の機関管理者の方向けに、ラーニングアナリティクス
 機能の利用方法、 活用方法をご紹介するサイトを公開いたしました。

  LA基盤ポータルサイト (2022/10/20公開)
  https://support.la.lms.nii.ac.jp/

 (主なコンテンツ)

  このサイトについて: LA基盤の概要、ラーニングアナリティクス機能の利用方法
  基本操作: JupyterHubの操作, Supersetの操作, JupyterHubとSupersetの連携
  実践操作: 退学者の予測, 成績優秀者の特定, 動画視聴回数の推移分析
  ステートメント仕様: 学習者の行動分析に用いるデータ形式(xAPI, Caliper)の説明
  FAQ: 基本操作を中心に注意点を補足 (随時追加予定)