デジタル・ナレッジの新しいラーニングアナリティクスサービス、Analytics+資料 Analytics+

1. ２０１５年１０月２８日
株式会社デジタル・ナレッジ
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Learning Analytics総合サービス
Analytics+
発売開始
教育ビッグデータ
学習履歴分析・活用

2. 背景
近年、eラーニングをはじめとした教育ICTが急速に広まり、各受講者の学習履歴・行動履歴を採取し
たデータは膨大で、これら学習関連の膨大なデータを「教育ビッグデータ」ともいいます。
その教育ビッグデータをどのように扱い活用するか・・・ このテーマで注目を集めるのが”Learning
Analytics”（ラーニング・アナリティクス）です。
一般的にLearning Analyticsは、教育ビッグデータを可視化し学習状況・傾向などの分析を行ったり、
教育改善につながる関係性を発見したり、次のおすすめ教科を提示する「レコメンド機能」や、学習状
況に応じた適切な学習課題を提示する「アダプティブ・ラーニング」など、教育ビッグデータを活用した
様々なサービスが生まれると言われています。
一方で、Learning Analyticsはこれからの領域であり、利用者が手軽に利用出来るパッケージや
サービスに乏しいのも現状です。
デジタル・ナレッジは過去20年のeラーニングの実績をもとに、Learning Analytics統合サービ
ス”Analytics+”(アナリティクス・プラス)をリリースし、いち早く多くの利用者がLearning Analyticsを
利用出来るサービスを提供いたします。
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Analytics+の概要
Knowleg
eDeliver
Manand
a
他社
システム
※弊社のeラーニングプラットフォーム”KnowledgeDeliver”や学習履歴統合サービス”Mananda”の学習履歴を利用
※他社システムでも標準規格”ExperienceAPI”を利用することで学習履歴を”Mananda”に蓄積し利用可能

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Analytics+/View
• 学習・行動表示
教育ビッグデータを基に学習・行動を様々な観点から可視化します。
これにより受講者の学習活動の概要を把握できます。
• 学習傾向分析
高い教育効果と相関関係の強い項目・活動とは？ 教育効果を高めるには？
強みや改善点など戦略立案に必要な情報を、教育ビッグデータを分析し可視化します。
相関関係分析関連教科のクラスター分析学習時間と得点分布 時間帯別ログイン=完了率統計 単元別受講時間統計
【可視化の例】
無償提供

5. • レコメンド ・・・ 受講者の履修傾向から「次のオススメ」の教材を提示。
• アダプティブ ・・・ 受講者の理解度・苦手領域などを判断し、
個々の受講者にあったレベル・分野の学習項目を提示。
• 退学予兆検出 ・・・ 学生の退学の予兆を捉え、退学危険性の高い学生を事前に検出。
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Analytics+/Robot
• 受講者の円滑学習支援環境
学習をより円滑に効果的に行う環境を提供するために教育ビッグデータを活用
します。
• 自動処理（Robot）
教育ビッグデータの分析結果から導き出したアルゴリズムを利用し、受講者の
学習状況や行動履歴をもとに自動処理を行うエンジンを提供します。
【Robotの例】
有償オプション

6. 原因
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Analytics+/Robot『退学予兆検出エンジン』
• 早稲田大学との産学連携プロジェクト
早稲田大学人間科学学術院 松居辰則研究室との産学連携プロジェクトで生まれた製品です。
• 行動の変化から退学予兆を検出
退学は成績不振などの直接的な事実以前に、学習意欲の低下・経済的理由・生活の変化などの原因があります。
当エンジンでは退学につながる「姿勢」の変化に着目し、退学に相関する行動を特定、
それら行動の変化から退学予兆を検出しました。
• 様々な教育機関へ対応
退学予兆検出は大学のみならず、企業・学校など幅広い教育機関へ
個別対応し提供します。
直接的な退学の事実
退学
意欲の低下経済的理由
1. 「授業終了後の退室時間、授業の回ごとに増加もしくは減少する傾向に要注意」
→授業終了後も教室にダラダラと残ったり逆にサッサと早く退室する傾向が続くと、
「姿勢」が悪化している傾向が見られます。
2. 「会議室での発言が突然増減するのは要注意」
→普段会議室へ積極的に発言している人の発言数が突如減少したり、普段あまり発言しない人が
突如発言数が増加した場合、「姿勢」が悪化している傾向が見られます。
3. 「質問数の増減には要注意」
→質問件数が徐々に増加もしくは減少することが「姿勢」の悪化につながる傾向が見られます。
4. 「授業後アンケートの特定質問と退学の相関関係が強い」
→授業後毎回収集する授業後アンケートのうち、「姿勢」を大きく反映する有効な項目がありました。
【退学と相関関係の高い行動の例】
【退学に至る流れ】
成績不振 欠席
『姿勢』
の変化
『行動』
の変化
『行動』の変化で
退学予兆を検出する
有償オプション

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Analytics+/Project
• 大学・研究機関との産学連携プロジェクト
Learning Analyticsの領域で研究活動をなさっている大学の先生や研究機関の専門家
と連携し、産学連携プロジェクトを進めることもできます。
• 独自の分析・独自エンジンの開発
それぞれの企業・学校独自の学習特性を踏まえ教育ビッグデータを分析します。さらに分
析結果に応じて、独自の自動処理（Robot）を開発することもできます。
有償オプション

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Analytics+の特徴
1. 教育ビッグデータの分析・可視化(View)
多種多様な視点から分析し可視化することで、学習傾向や行動分析を簡単に行えます。
2. 教育ビッグデータの分析をもとに自動処理(Robot)
分析結果と受講者の学習・行動履歴をもとに、それぞれの受講者に最適な自動処理を行います。
早稲田大学との産学連携プロジェクト「退学予兆検出エンジン」をはじめ、「レコメンド」や「アダプティブ」といった受講者の利便
性を高める機能を追加できます。
3. 無料で利用できるLearning Analyticsサービス
すでに弊社のeラーニングシステム”KnowledgeDeliver”や学習履歴統合管理サービス”Mananda”をご利用いただいている
方は一部サービスを除き無料でご利用いただけます。
4. 他社LMSやシステムにも対応
他社のLMSやシステムを利用していても、標準規格”ExperienceAPI”を利用することでManandaと接続し、Analytics+サー
ビスを利用できます。
5. 産学連携プロジェクト(Project)
Learning Analyticsの領域で研究活動をされている大学の先生や教育期間の専門家と専用プロジェクトを進めることもでき
ます。
6. バージョンアップによる進化
今後、新たな分析手法やモジュールが追加された際に任意にバージョンアップを実施します。
これにより、最新のアナリティクス手法をご利用いただけます。

9. お問い合わせ先
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株式会社デジタル・ナレッジ
〒110-0005
東京都台東区上野5-3-4 eラーニング・ラボ秋葉原
Tel: 03-5846-2131 / Fax: 03-5846-2132
e-mail: hp@d-k.jp