Recommended
More Related Content
What's hot
Similar to LAハッカソンA
Similar to LAハッカソンA (20)
Recently uploaded
Recently uploaded (20)
LAハッカソンA
- 1. Learning Analyticsハッカソン チームA 鈴木 聡 成蹊大学 保坂祐規 NPO法人日本ITイノベーション協会 岡田直樹 ニフティ株式会社 e-Learning Award Forum 2015 2015-10-29 @御茶ノ水ソラシティ
- 2. 背景：なぜ分析するのか • LAで見えてくること – 学習履歴（LMSのログなど）と学習記録（テストの 成績など）の融合・分析を通した学習者の行動の解 明とその知見の活用 (森本, 2015) • 実際に見えた学習行動 – レポート作成支援システムにおける行動 (鈴木・鈴木, 2011) • よいレポートが書ける学習者は，レポート作成時に読んでい る文献の着眼点が異なる – 反転授業＋ペアプログラミングによるプログラミン グ実習における行動 (鈴木ほか, 2015) • LMS上授業スライドの授業中参照頻度と理解度が相関 • もしかして：頻度の低い学生＝スライドを撮影？ 2
- 3. 分析対象のデータ • Open Learning, JAPAN様ご提供のデータ – 社会学系講座（アカデミック） – 社会人対象のeラーニング – データ項目 • ログイン回数 • 初回／最終アクセス • ページビュー数 • 学習時間 • 確認テスト進捗／正答率 • 修了の有無 – 受講生プロファイル – 受講生数765名，うち修了者数318名（41%） 3
- 7. 分析：修了者の類型化 7 学習履歴データ ログイン頻度 ページビュー数 学習時間 初回アクセスの早さ 履修期間 → クラスター分析 • 修了していても確認テスト正答率に個人差 • 個人差の由来を修了者の類型化により解明
- 9. 分析の考察 • 基本的に学習時間と正答率は正相関 • が，学習時間の割に正答率が伸び悩む受講生も – 真面目に取り組んでいた可能性ももちろんある – 受講中に寝ていた？ – 受講環境やタイミングの問題（平日夜，週末， ……） 9
- 11. 効果 • eラーニングコースの課題 – 質保証 – フィードバック • 現状 – スクーリングに頼るor放置 11
- 13. タイプ１ • 給付金狙い（自治体等の給付金等） • 会社からの業務命令（義務で受講） • ゲーミフィケーション的満足感（達成すること に意味がある） →動機付けの問題 • 仮説１： 学習時間が短いのに、正答率が高い、という特徴 として現れる （→参考書を見ながら解答？） 13
- 14. タイプ２ • 社会人の場合、平日は疲れているなかで受講す る – 途中で寝てしまい、目覚めたときに慌てて最後まで 受講する – スタートに戻って再聴講する • 仮説２： 学習時間が長いのに点数が低い、という特徴とし て現れる 14
- 17. まとめ・今後の課題 • ドロップアウトした受講生の動向分析 – 受講生のプロファイル（学歴，年齢，……） – 学習進捗 – つまずき・伸び悩みのさらなる解明 – 受講生の働きかけ • 学習時間の短さの割に高正答率の受講生の存在 – 参考書片手に確認テスト→知識が定着していない – 学習コンテンツの再設計 17
- 18. ハッカソンの感想 • 学習履歴・学習記録の双方が揃ったデータなの で，比較的分析しやすかった • が，現場の状況を知らないまま分析したので， どこか認識のズレがある可能性も • ツールの使い手（R，SPSS，Excel，……）も 多様なチームの方がはかどるかもしれません • 学習データを多面的に眺める大変よい機会なの で，これからも展開を期待しております – いずれは私がデータ提供側に…… 18