Learning Analyticsの概況と最新動向の紹介
上智大学 田村恭久
Asuka Academy セミナー
2015-7-29 @明治大学

自己紹介• 上智大学 理工学部 教授– 専門：教育工学、eラーニング、電子教科書•••••

学習分析学会 理事長
日本eラーニング学会 副会長
Asuka Academy 理事
ICT Connect 21 技術標準化WG 座長
ISO/IEC JTC1/SC36 (e-Learning)– WG8 (Learning Analytics Interoperability) Co-leader• IDPF/W3C/IMS EDUPUB Project member• 総務省 先導的教育システム実証事業 評価委員
• 文部科学省 デジタル教材等の標準化に関する企画開発委員会 第一分科会委員• JEPA (日本電子出版協会）フェロー2

Learning Analyticsの定義“Learning analytics is the measurement,collection, analysis and reporting of data
about learners and their contexts, forpurposes of understanding and optimizing
learning and the environments in which it
occurs. “Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International
Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5-6), 304-317. (LAK 2011)3教育の情報化におけるLAの位置付け
Delivery Server(Publisher)

School Server
LMS(Campus)（Material/Quiz）

Upstream= Delivery

Midstream= Learning

LRS (Learning
Record Store)

Learning
Analytics Server

Downstream= Analytics

SchoolLearner4

LA Overview

LMS/VLE

Feedback/
Adaptive
Navigation

Edu Apps
3 rd Party Apps

Data Collection
 xAPI IMS Caliper
 Adaptive DataCollector

Teacher
ProfileLearner
ProfileData Store /Filtering Data Exchange Pre-process(ex. NLP)

SchoolAssessment/
Institutional
ResearchFeedback
toTeacher

ProfileMemory

Output /FeedbackAnalysis
 Statistics
 Big Data Analysis
 Artificial Intelligence

Secured Data Exchange





Visualization
Dashboard
Recommendation
Adaptation
E-Portfolio

Revised from ISO/IEC TR20748-1 Learning Analytics Interoperability: Reference Model5

学習履歴データの電子化と細粒度化
従来• 紙媒体• データ変換の工数大

粗データの粒度

テスト回答
レポート記述
成績表
履修履歴

テスト回答
レポート記述成績表
履修履歴

2000年前後• eラーニング/LMSの普及• データの電子化＝機械可読データの増大
2010〜15年• タブレットPCの普及• クライアントサイドのデータ収集が可能に

教材アクセスページめくり
関連資料閲覧
カメラ映像
音声
位置情報

今後
• ウェアラブル機器の普及• 生理状態⇔情緒状態の対応

国際会議EDM 2008〜

細国際会議LAK 2011〜

心拍血圧
発汗
視線

年
6

Learning Analyticsの入力と出力
Input
Data Items

Process/
Model

Material
AccessOutcomes

Personalization

Quiz
Answer

Discussion：

Statistics,
Big data
analysisIntervention

Individual
Learner
SupportVisualization

Prior
Credits
Achievement

Goals

Institutional
Research
Prediction

学習進捗の進捗
解答の正誤判定
学習への割り込み
ナビゲーション
教員評価
学校の評価
学校としての問題点の抽出

文部科学省 諸外国における学校評
価等の状況 http://goo.gl/7hyXpS

7先行研究におけるLAの入力⇔出力の例
Table 1. Data items and Objectives of Learning Analytics Researches(classroom and individual learning).
Reference
Arnold andPistilli (2012)

Barber andSharkey(2012)
Clow (2013)
Graf et al.
(2011)
Holman et al.
(2013)
Kizilcec et al.
(2013)
Lonn et al.
(2012)
Martin et al.
(2013)
Monroy et al.
(2013)
Niemann et al.
(2012)
Pardos et al.
(2013)
Raca andDillenbourg(2013)
Santos et al.
(2012)
Sao Pedro etal. (2012)
Tempelaar etal. (2013)
Verbert andDuval (2011)
Wolff andZdrahal (2013)

Table 2. Data items and Objectives of Learning Analytics Researches(Collaborative and active learning).

Data Items
Posting of a traffic signal indicator on a
student's LMS home page, E-mail messages
or reminders, Text messages, Referral toacademic advisor or academic resource
center, Face to face meetings with theinstructor
Prior credits earned, Discussion post
count/week, Late assignments, Orientation
participation, Count of messages toinstructor, Inactive time since last course
Visit, Registration, and contribution ratio ofMOOCs
Templates, patterns, learning object,
database connections of materials
Grade, Class standing, and badges ofquizzes
Visiting, Enrollment, and assessment
numbers in MOOCs courses
Grade information every few weeks

Goal of Analysis
Relationship between items andachievement

ReferenceAhn (2013)

Data Items
Emails received, Emails sent, Friends, Friend
Lists, Links, Member pages, Networks,Notes, Photos, Status messages, Videos, Wall
posts

Prediction of class achievement

Cambridge
and PerezLopez (2012)
Camilleri etal. (2013)
Cobo et al.
(2012)
Ferguson andShum (2011)

Discussion post, blog, their narratives,Answers of each sub-quiz

Visualization of learning process

Teacher’s usage of teaching unit parts(overview, essentials, engage, explore,explain, evaluate, intervention,acceleration)
Learning object usage in a web portal

Heat map of unit parts usage

Bookmarks, blog posts, topics and files
uploaded, bookmarks, comments on
bookmarks/blog posts/topics/files in group
Response type of utterances (respond, about,example, solution, support)
Eye-tracking data

Quizzes and scaffolding help
Video captured actions of learners

Relationship between Scaffolding
help and achievement
Learner behavior during classrooms

Koulocheriand Xenos(2013)
De Liddo etal. (2011)Schneider etal. (2013)
Schreurs etal. (2013)
Shum andCrick (2012)

Visualization of learning status

Quiz answers

Transition of problem solving skills

Siadaty et al.
(2012)
Suthers andRosen (2011)

Vocabulary in shared Wiki and bookmark

Date and time range of learners

Achievements in various learning areas

Skill analysis (Self-belief, learning
focus, planning, management,persistence)
Comparison of Recommendersystems
Comparison of TMA(Tutor-marked assessment) andVLE (Virtual learningenvironment)

Tempelaar etal. (2013)

Achievements in various learning areas

Dataset and functions of recommendersystemPrecision and recall of learning units

Drop rate analysis of MOOCs
learners
Judgment of material difficulty
Self prediction of achievement
Number transition of MOOCs
learners
Assistance necessity from mentors

Similarity of learning objects

Pleases and numbers of utterances in virtual
space
Reading and writing activities during online
discussions
Keywords in text chat

Person, type of tie, topic
Quiz achievement and various activities

Chat, Discussion, File sharing

Goal of Analysis
Factor analysis of media literacy(Negotiation, Networking,Judgment, Play, Multitasking,Appropriation, Transmedianavigation)
Analysis of discourse style toactivate learner groups
Behavior analysis
Clustering of learners
Chat type (evaluation,explanation, reasoning,justification, perspective)
Visualization of member
relationships
Relationship analysis of learners
Estimation of collaborative
learning skills
Visualization of learner
relationship network
Relationship between individual
learning achievement andmeta-skills
Collaborative skills analysis ofcorporate learners
Multiple level visualization(Process, Domain, Event, Action,Mediation, Relationship, Tie)
Analysis of necessary skills(Self-belief, learning focus,planning, management,persistence)

Tamura, Y., Learning Analytics Data Items on Digital Textbooks, 1st ICCE Workshop on Learning Analytics(LA2014), 2014-12-1, Nara Japan.

8

LA研究マップの例
出力
粗

入力より粒度の粗い出力を分析・推定するのが常道

メタ認知スキル

粒度

学習スタイル
不合格科目
未達の単元
細

不足する知識入力

細粒度

粗9研究開発の現状• 研究– 専門の国際会議が発足して数年– 徐々に知見が蓄積されつつある– 学習支援等の実務に適用可能なフレームワーク構築
はこれから

• 開発
– データ取得：デバイスやツールは揃いつつある– データ解析：ビッグデータ解析、統計：Ready!
– 学習支援等に有効な結果は‥なに？
• 教育・学習の視点からの考察・議論が不足

10

LAに関する情報源• International Conferences– LAK: Learning Analytics and Knowledge
2011, 2012, 2013, 2014, 2015
– EDM: Educational Data Mining
2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015••••

Journal of Learning Analytics
Google groups on learning analytics
LACE Project (Europe)
ISO/IEC JTC1/SC36 (Learning Technology) WG8– 2015年６月発足• 学習分析学会
– 2015年５月発足

11ISO/IEC JTC1/SC36 WG8 について
• SC36– Information Technology for Learning, Education
and Training (ITLET)– 1999年発足、2000年初会合 (London)• 2015年6月 WG8 (Learning Analytics) が発足– Convener(議長)：Yong-Sang Cho (KERIS)– ISO/IEC TR 20748• WG8/N0010: Reference Model• WG8/N0011: System Requirements– Study Group• Systems governance for learning analytics• Data framework for learning analytics interoperability
12学習分析学会• NPO法人 人材育成マネジメント研究会を改組– 2015年５月総会で承認、発足– http://jasla.jp/ (８月公開）• 目的：LAに関する研究・開発・啓蒙・情報交換• 今後の予定– 2015年9月1日：発足記念パーティ– 2015年10月24日：第１回研究会 （浜松）– 2015年10月29日：LAハッカソン（御茶ノ水）– 2016年3月：第２回研究会 (TBA)

13

EL Award Forum LAハッカソン• e-Learning Award 2015 Forum,
学習分析学会 共催• 10月29日 東京・御茶ノ水 ソラシティ• 通常のハッカソン：企画→プログラム開発• LAハッカソン：企画→データ分析– データからどんな傾向が読み取れるか（前向き）– これを推定するにはどんなデータが必要か（後ろ向き）• 事前にメンバー募集、チーム編成、予備データ
分析• 当日結果発表、審査、表彰• 詳細は学習分析学会HPにて近日公開
14各種規格で提案中のLAデータ項目• IMS Caliper– 69+23項目の例– 学習指導要領 (US) との関連づけ• 文科省・電通– 現在検討中、非公開– 現状60項目• EDUPUB LA– 44項目
– ADL xAPIに近い記述

15

IMS Caliper Analytics

e 3 depicts a sample (non-definitive) of the types of Metric Profiles that IMS intends to develop in collaboration
its member institutions and suppliers.

参照：IMS GLC,
Learning Measurement
for Analytics Whitepaper,
http://goo.gl/5ISNVy

Figure 3: IMS Metric Profiles - Sample

16

EDUPUB LA: Data Structure17

EDUPUB LA: Verbs and Objects

18

田村研究室でのLAの試み• EPUBリーダー (Readium)へのページめくり履
歴取得機能追加（渡辺）– Tamura, Watanabe, Page Flip Acquisition on EPUB e-Textbookfor Learning Analytics, Proc. KES 2015 (to be appeared 2015.9)• 心拍測定による情緒状態の推定とフィードバック（村上）– Tamura, Murakami, Heart Rate Feedback for Learners’ Emotional
Self Control, Proc. MAC-ETEL 2015 (to be appeared 2015.8)• ページめくり履歴による学習スタイルの推定（堀越・山崎）– IEICE ET研究会(大分) 発表予定 (2015.10)– ICCE 2015 Workshop(杭州) 発表予定 (2015.11)

19

ページめくり履歴の取得

20ページ遷移（太線：教員）

21

ページ遷移の科目間比較• 情報リテラシー• 教育情報工学22

同一学生、異なる科目の比較

23

ご静聴ありがとうございました