- 著者
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山川 修
- 出版者
- CIEC
- 雑誌
- コンピュータ&エデュケーション (ISSN:21862168)
- 巻号頁・発行日
- vol.38, pp.55-61, 2015
Learning Analytics(LA)は,現在,教室サイズのデータを対象に実施されている。これらのデータを,組織を超えて統合して教育ビッグデータとすることは可能であろうか。これが本稿の基本的な問いである。この問いに答える上で学習者の学習行動をミクロに可視化するLAだけでなく,学習者全体の学習行動をマクロにとらえる教学IRも同時に検討すべきと考えている。本稿では,教学IRを,組織を越えて実施している福井県の高等教育機関の連携プロジェクト(Fレックス)を例に取りながら,LAと教学IRに於いて,組織を越えるデータの収集や分析は,何が可能で,何が難しいかを解説する。さらに,将来に向けて,組織を越えたLAにつながる,可視化した仮説を統一的に説明するモデル構築の方法論を提案する。