研究データ管理の⼈材育成
国⽴情報学研究所
古川雅⼦
研究データ管理（RDM）説明会2022 in ⼤阪
2022年12⽉7⽇© 2022 National Institute of Informatics

1⽬次
1. 背景とねらい
2. 教材作成の経緯
3. 教材紹介
4. 今後の展開
5. 学認LMSの機関管理者機能
6. 学認LMSの利⽤申請⽅法
2

1. 背景研究データ管理と⼈材の必要性© 2022 National Institute of Informatics

3

オープンサイエンス等への関⼼
国内外においてオープンサイエンスや研究公正，データ駆動型科学に対する関⼼が⾼まる中で，これまで各研究者や研究分野ごとに様々な⽅法で⾏われてきた研究データ管理やその⽀援体制の整備についても注⽬が集まっている

Digital Curation Center: "Data management and curation educationand training", http://www.dcc.ac.uk/training/data-managementcourses-and-training

⽇本学術会議:（回答）科学研究における健全性の向上について,
2015, http://www.mext.go.jp/a_menu/jinzai/fusei/1355898.htm

4

研究データの利活⽤

学術成果発表に付随した根拠データである研究データは，デジタル時代における学術成果物として従来の学術成果物である学術論⽂や著書等と同様に重要であり，適切に管理され後世に継承されていかなければならない

研究データの多くは公的資⾦により⽣み出されているため，この利活⽤を円滑にすることによって⼈類がその恩恵を最⼤限に受けられるようにすることは，学術界の務めである。

5

学術機関への要求

学術機関には，整備した研究データについて周知し，その利⽤促進を⾏うことが期待されている
研究不正防⽌の観点からは，学術機関において研究データの⼀定期間の保存が求められている
6

研究者への要求

研究者も研究助成機関や国際学術雑誌などから研究データの管理や共有を求められている

7

研究者の意識（海外調査より）Practical challenges for researchers in data sharing,Springer Nature. 2018.
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5975011
全世界の7,700名の研究者を対象とした調査
76%の回答者がデータの発⾒可能性を⾼めることが重要だと回答

データ共有のための課題・利⽤可能な形でデータを整理（46%）
・著作権やライセンスが不明確（37%）
・利⽤可能なリポジトリが不明（33%）
・データを登録する時間がない（26%）
・データ共有のコスト（19%）

8研究者の意識（国内調査より）
池内有為，林和弘「研究データ公開と論⽂のオープンアクセ
スに関する実態調査 2018」, NISTEP RESEARCH MATERIAL, No.
289, ⽂部科学省科学技術・学術政 策研究所.
DOI: https://doi.org/10.15108/rm289

⼈材、時間、資⾦が不⾜

9

学術機関における研究データ管理⽀援の組織モデルについて

・外部資金情報収集 ・データ分析支援
・DMP作成支援・データの検索・発見・収集支援

・研究プロセスの理解
・コミュニケーション力etc.

・外部資金情報収集 ・データ分析支援
・DMP作成支援（データサイエンティスト）（URA）・リポジトリへのデータ保存

・データポリシー作成

・リポジトリへのデータ保存（図書館員）

・データ基盤整備

・アドボカシー・データ基盤整備（IT・システム部門）

・データの検索・発見・収集支援（図書館員）

・研究プロセスの理解 ・データポリシー作成
・コミュニケーション力 （URA, 図書館員,etc. マネージャー等）（共通）

・教育・研修（図書館員）

・アドボカシー（URA, 図書館員等）

・教育・研修エキスパート型
⼀⼈のデータライブラリアンが全て担う
多くの⾃⼰学習やトレーニングが必要

機能型
学術機関で研究データ管理体制を整備
従来の職種が各々関わりのある職域について研究データ管理⽀援を⾏うことが可能
組織全体として機能を果たす
関連部署等の連携も重要

10

研究データ管理の⼈材育成基盤の実現
職務

RDM
教育コンテンツ

学習者に最適化した
マイクロコンテンツ教材
カスタマイズ機能

e-BookDashboard

LRS

API

IMS Caliper

㋮㊭吪㌂
*
冝㎵㯃㍆

（中堅） （ベテラン）

研究フェーズ

㋮㊭㍃仁

㌠㯃㍆
xAPI
Statements（若⼿）e-Book

㍎㏇DE F

Moodle（データライブラリアン）

スキルレベル（初学者） （新⼈）㎁儁㍓㌭㊂/㋖㊠:㋆㋑㋀㊬PostgreSQL（図書館員）

e-Booke-Book㎁儁侖僀
㋑㋀I䜌㍆（研究⽀援職員）（データキュレータ）（IT技術者）

学習者の属性・状況に応じた
教材リコメンド機能

（院⽣）

（研究者）

㍎俉㋮㊭/伝㝢㍂

Learning Analytics

MongoDB
EventStore

（研究者）

（研究者）
Idea

㍎俉㋮㊭?冾A:㋡

Planning
Experiment

ラーニングアナリティクス機能も配備
・学習状況の解析に基づく教材改善、学習⽀援
・学習修了認定バッジ発⾏

Recording

Discovery

Collaboration

Publication

AnalysisCuration（研究者）

Preservation

Writing（研究者）

11

2. 教材作成の経緯© 2022 National Institute of Informatics

12教材開発に着⼿l組織として研究者を⽀える必要
l研究データ管理に関して研究者を⽀援する専⾨⼈材の育成が不可⽋

研究データ管理⽀援⼈材に求められる教材開発に着⼿
13

JPCOARとNIIによる教材開発
研究データタスクフォース＋

国⽴情報学研究所（NII）

⽇本語版教材を作ろう︕
事例調査類型化

海外の教材

⻄薗 由依, 尾城 孝⼀, 古川 雅⼦, 南⼭ 泰之. ⽇本における研究
データ管理教材の開発経緯. 情報の科学と技術 71(4) 187-193
2021年4⽉

構成要素
⽇本語版構成案

14

「RDMトレーニングツール」の開発• ⽬的• 学習者が研究データ管理に関する基礎的な知識を習得する• 研究データ管理サービス構築の⾜掛かりを得る• 内容• 全7章から構成されるeラーニング教材• 各章は、スライドと解説で提供し、随所に確認テストを折り込む• 受講対象者• 図書館、IT部⾨、研究⽀援部⾨の職員（URA）等• オープンサイエンスや研究データ管理に関⼼のある教職員• 公開• JPCOARサイトにてスライド公開（2017年6⽉）
http://id.nii.ac.jp/1458/00000023/
15構成と内容 RDMトレーニングツール
章

内容

導⼊

研究データ管理の重要性が増している背景や、研究データ、研究データ管理の定義について学ぶ。

第2章 データ管理計画（DMP）

効果的なデータ管理に⽋かせないデータ管理計画に関し、作成義務化の動向や、その構成要素について学ぶ。

第3章

研究データの研究期間中の保管や⻑期保存に関する留意点について学ぶ。また、研究データの共有に関して、その意義や検討すべき点、共有⽅法について学ぶ。

第1章

保存と共有

第4章 組織化、⽂書化、メタデータ作成

研究データを⻑期的に管理・活⽤するために⽋かせない、⼀定のルールに則ったデータの組織化や、データについて説明する⽂章やメタデータの作成について学ぶ。

第5章
題

法・倫理的問研究データをめぐる著作権や、再利⽤を促進するためのライセンスの仕組みについて学ぶ。あわせて、センシティブデータを取り扱う上での留意点や、研究倫理についても学
ぶ。

第6章

ポリシー

国や助成団体、機関、学会等が、研究データの保存や共有を求めるポリシーを策定する例が増えており、これらの動向及びポリシー策定の要件について学ぶ。

第7章 研究データ管理サービスの検討

学習者が⾃機関での研究データ管理サービスを構築していくためのステップを学ぶ。

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「オープンサイエンス時代の研究データ管理」• 「RDMトレーニングツール」をMOOCに改編• JMOOC/gaccoで開講（2017年11⽉〜2018年1⽉）
講義動画はNIIサイトで公開
https://www.nii.ac.jp/service/jmooc/rdm/

受講者数

修了率

オープンサイエンス時代の研究データ管理

2,305

25%

gacco講座平均

4,14515%••

教養や話題性の⾼い内容の講座が多いなかで、当初は800⼈前後の受講者数を⾒込んでいたが、予想を⼤きく上回り2,305名の受講者が登録
MOOCの修了率は世界的に10%台であるなか、⾮常に⾼い修了率で講座を終了
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受講者からのコメント
内容もわかりやすく、研究データ管理の基礎について、系統⽴てて網羅的に学べた研究データ管理に関して、研究者⾃⾝がやるべきことと図書館員などの⽀援者がやるべきことが区別できる内容だともっとよかった
著作権などのテーマについて、もっと深い内容を学びたかったストーリー性のある教材だとわかりやすい
オンデマンド教材にしていつでも学習できるよ
うにするとよい18

「研究データ管理サービスの設計と実践」• 研究⽀援職員（図書館員、研究⽀援職員（URA）、技術スタッフ等）のための教材• 研究プロセス（研究前、研究中、研究後）に沿って、具体的なサービスの設計と実践について学ぶ• JPCOARサイトにてスライド公開（2018年8⽉）

http://id.nii.ac.jp/1458/00000107/• NIIが開発中の新オンライン学習プラットフォーム（学認LMS）から公開することを前提に開発

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構成と内容 研究データ管理サービスの設計と実践章

内容第1章︓序論

研究データ管理に関する基礎的な知識を学ぶ• 研究データ管理とは何か• 研究データ管理の重要性が増している背景• 研究データ管理サービスとは何か

第2章︓サービス設計

⾃機関の実情に合ったサービスを設計するために必要なことを学ぶ• 組織づくりや機関としての戦略やポリシーの⽴案• Data Asset Framework（データ資産フレームワーク）の活⽤法

第3章︓研究前の⽀援

研究者が研究を開始する前段階で、どのような⽀援が求められているかについて学ぶ• 研究者が遵守すべきポリシーとは何か• 研究資⾦配分機関等が求めるDMP（データ管理計画）の作成⽀援

第4章︓研究中の⽀援

研究者が研究を実施している最中に求められる⽀援について学ぶ• 研究データの種類とセキュリティポリシーの関係• データの保存と機関の役割• 利⽤可能なデータの発⾒⽅法• データの分析や可視化の⽀援⽅法• 論⽂発表の際に必要とされるデータの取扱い• データ管理計画の⾒直し

第5章︓研究後の⽀援

研究終了後に、得られたデータを公開することについて学ぶ• データの公開前に確認すべきこと• データの公開場所としてのデータリポジトリの選定• 公開するデータに付与すべきメタデータ、識別⼦、ライセンスなど

第6章︓⽇常的な⽀援

⽇常的な研究データ管理サービスについて学ぶ• 研修の実施⽅法• ポータルサイトの構築と提供すべき情報• 窓⼝業務の実施体制• 広報のための資料作成やアドボカシー活動の展開⽅法
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試⽤プロジェクト（2018年度）• 趣旨• 新教材の正式な提供に先⽴ち、複数のモニター機関を募り、⼀定 期間試験的に使⽤してもらい、教材コンテンツ、システム、運⽤ ⽅式等について意⾒を集約し、教材の改善に資する• 2018年8⽉23⽇• 期間• 2018年8⽉27⽇〜10⽉12⽇• 提供教材• 研究データ管理サービスの設計と実践• 参加機関• 北海道⼤学、旭川医科⼤学、東北⼤学、筑波⼤学、千葉⼤学、東京⼤学、新潟⼤学、信州⼤学、京都⼤学、九州⼤学、⿅児島⼤学、早稲⽥⼤学、東邦⼤学、津⽥塾⼤学、国⽴情報学研究所、国⽴極地研究所、国⽴環境研究所、森永乳業株式会社（全18機関）
21

試験運⽤プロジェクト（2019年度）• 趣旨• 国⽴情報学研究所（NII）が開発した学習管理システム「学認LMS」の正式運⽤に先⽴ち、本試験運⽤に参加する機関に対して、研究データ管理に関するオンライン教材の利⽤環境を提供し、新システムの機能、教材コンテンツ、運⽤⽅式等について検証し、正式運⽤に向けて、システムや教材コンテンツの改善に資する• 期間• 2019年9⽉〜12⽉• 提供教材• ① オープンサイエンス時代の研究データ管理• ② 研究データ管理サービスの設計と実践• 参加機関• 北海道⼤学、北⾒⼯業⼤学、東北⼤学、筑波⼤学、お茶の⽔⼥⼦⼤学、上越教育⼤学、信州⼤学、名古屋⼤学、京都⼤学、⼤阪⼤学、神⼾⼤学、広島⼤学、⿃取⼤学、徳島⼤学、⼤分⼤学、⿅児島⼤学、明治⼤学、沖縄科
学技術⼤学院⼤学、国⽴情報学研究所（全19機関）22

内容の評価期待通り• 研究データの実践的な取り組みについて学ぶことができた。
• 各章のトピックが実⽤的なトピックに絞られていて的確だ

期待はずれ• 業務としてデータ管理に携わっている⼈からすれば既知の内容が多い反⾯、初学者にとっては理解が難しい内容が多く、どういった層を対象にした教材なのかわからない。
• 動画である必要性をあまり感じられなかった。
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満⾜度
満⾜

• 基礎知識を確認できたほか、他⼤学の先⾏事例や参考リンク集など、今後実際に⾃分の機関でRDMサービスを設計する際に参考にできそうな情報を得ることができた。
• 研究データ管理について初めて学べた。
• 研究データ管理を総合的に学ぶことができた。
• 重要なポイント⼤変分かりやすくまとまっていた。

不満• 2つの教材は、切り⼝が異なるものの内容的にはほとんど重複する部分が多かったので、どちらかを受講すれば事⾜りる。
• 映像教材である意味が薄い。
24

有⽤性
有⽤

• 関係者間で基礎知識を共有する上で、このようにまとまった教材が提供されるのはありがたい。
• ⽇本には、このような教材は他にない。
• 説明もわかりやすいし、参考情報も豊富に掲載しているので、この講座以外なしでは研究データ管理を始めるのは難しい。
• 基礎知識を得るには有効だ。

有⽤でない• 学習に時間がかかりすぎる。
• 講座の内容が薄い。
25

研究者向けのRDM教材作成
1.コンテキストベースな教材のあり⽅を検討• 活動に参加する委員が、所属機関の研究環境やニーズをヒアリングしながら、各機関の⽂脈に埋め込みやすい教材のあり⽅を検討

2.カスタマイズ可能なトレーニングツールの作成• これまでのトレーニングツールのコンテンツを再構成・更新しながら 1.の枠組みに沿ったコンテンツを作ってみる• 活⽤例︓⼤学が若⼿研究者向けの研修(オンライン講座利⽤含め)を実施

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研究者向け教材「研究者のための研究データマネジメント」
pJPCOAR研究データ作業部会にて作成
p学術情報ネットワーク運営・連携本部 オープ
ンサイエンス 研究データ基盤作業部会 トレー
ニングSWGでレビュー
• ⽬次

フェーズ
研究前

研究中

研究後

テーマ
外部資⾦の取得
申請書類(DMP)の作成
所属機関のインフラ活⽤
研究データの保存
データの検索・発⾒・収集
データ分析
加⼯・分析中のデータ管理
DMPの更新
データの引⽤
データの公開⽅針の決定
リポジトリへのデータ登録
データ論⽂を通じたデータ公開

https://jpcoar.repo.nii.ac.jp/records/294

27情報基盤スタッフ向けの研究データ管理教材作成の取組• AXIES-JPCOAR研究データ連絡会（https://sites.google.com/view/axies-jpcoar/）28

情報基盤スタッフ向け教材「情報基盤スタッフ向けの研究データマネジメント」＜構成＞
1. 始めに
2. 研究前_DMP
3. 研究中_保存
4. 研究中_収集・分析・整理
5. 研究後_データ公開
pdfファイル, pptxファイル（ノート付）
CC-BYライセンス

https://doi.org/10.34477/0002000210

29

3. 教材紹介© 2022 National Institute of Informatics

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学認LMS https://lms.nii.ac.jp
2021年6⽉正式運⽤開始●利⽤機関（登録順）
横浜国⽴⼤学
東京海洋⼤学
CCC-TIES
⼤阪⼤学
⼭梨学院⼤学
佐世保⼯業⾼等専⾨学校
成城⼤学
福岡教育⼤学
東京農⼯⼤学
東北学院⼤学
国⽴情報学研究所
東北⼯業⼤学⼤阪経済⼤学
京都産業⼤学
弘前⼤学
国際基督教⼤学
⼤阪教育⼤学
滋賀医科⼤学東京電機⼤学
広島⼤学
⼤分⼤学
⼤⾕⼤学
⿃取⼤学
滋賀⼤学
⾼知⼤学
京都⼤学
岡⼭県⽴⼤学
兵庫県⽴⼤学お茶の⽔⼥⼦⼤学
神⼾学院⼤学
宮城教育⼤学明治学院⼤学
東京学芸⼤学
群⾺⼤学
桐⽣⼤学
⿅児島⼤学
札幌市⽴⼤学⻘⼭学院⼤学愛知県⽴⼤学東京有明医療⼤学
創価⼤学
電気通信⼤学
国際教養⼤学⽴命館⼤学奈良先端科学技術⼤学院⼤学
北海道情報⼤学
⼭陽⼩野⽥市⽴⼭⼝東京理科⼤学
名古屋⼤学
沖縄⼤学

学認LMSユーザ数︓30,312名（2022年11⽉16⽇現在）

合計 49機関（2022年10⽉現在）
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学認LMSで受講できるコース
研究データ管理講座（デジタルバッジ発⾏）• 「オープンサイエンス時代の研究データ管理」(旧教材)

研究データ管理の⼊⾨講座としてMOOCで開講した内容を再掲。

• 「研究データ管理サービスの設計と実践」
研究データ管理⽀援者向け教材。

• 「研究者のための研究データマネジメント」

研究⽀援者としての⽬線から、⼤学や研究機関等に所属する研究者の⽅に向けて作成された教材。
研究データ管理の場⾯に応じた12のテーマ。研究者⾃⾝が本教材によって必要な知識を得ることを想定。

研究データ管理講座︓マイクロコンテンツ教材

Click

マイクロコンテンツ教材

33

研究データ管理講座の学習時間

研究データ管理サービスの設計と実践研究者のための研究データマネジメント

第1章
第2章

1. 外部資⾦の取得（学習時間︓約5分）＋クイズ10分
2. 申請書類（DMP）の作成（学習時間︓約9分）＋クイズ10分
3. 所属機関のインフラ活⽤（学習時間︓約6分）＋クイズ10分
4. 研究データの保存（学習時間︓約19分）＋クイズ10分
5. データの検索・発⾒・収集（学習時間︓約9分）＋クイズ10分
6. データ分析（学習時間︓約8分）＋クイズ10分
7. 加⼯・分析中のデータ管理（学習時間︓約8分）＋クイズ10分
8. DMPの更新（学習時間︓約7分）＋クイズ10分
9. データの引⽤（学習時間︓約3分）＋クイズ10分
10. データの公開⽅針の決定（学習時間︓約5分）＋クイズ10分
11. リポジトリへのデータ登録（学習時間︓約10分）＋クイズ10分
12. データ論⽂を通じたデータ公開（学習時間︓約7分）＋クイズ10分
理解度テスト（コース修了判定）24問 30分

序論（学習時間︓約23分）＋クイズ10分
研究データ管理サービスの設計（学習時間︓約30分）＋クイズ10分
第3章 研究前の⽀援（学習時間︓約30分）＋クイズ10分
第4章 研究中の⽀援（学習時間︓約64分）＋クイズ10分
第5章 研究後の⽀援（学習時間︓約35分）＋クイズ10分
第6章 ⽇常的な⽀援（学習時間︓約43分）＋クイズ10分
合計︓285分（4.75時間）
マイクロコンテンツ数(合計162) ︓
15, 16, 28, 45, 28, 30 （第１章〜第６章の順）

合計︓246分（4.1時間）
マイクロコンテンツ数(合計122） ︓
6, 12, 8, 20, 9, 11, 12, 9, 5, 7, 14, 9（トピック1〜12の順）

4. 今後の展開© 2022 National Institute of Informatics

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カスタムメイド型教材作成システムの開発
スキルとマイクロ教材の関連付けによる新たな教材作成システム• 研究データ管理のために必要なスキルの洗い出し• スキルに属性（メタデータ）を設定（内容、関連業務、レベル、スキルを⾝につけるべき職種、等々）• 既存の教材を分割し、マイクロコンテンツ化• スキルとマイクロコンテンツを関連付け• スキルに付与された属性（メタデータ）により、スキルを抽出し、リンクされたマイクロコンテンツを選択、組合せ• 新たな教材の⾃動作成（基礎から学ぶRDM、RDMの応⽤、図書系職員のためのRDM、新任教員のためのRDM、データポリシーについて学ぶ. . .）

スキルとマイクロ教材の関連付けによる新たな教材作成システム
スキルa
標準スキルのDB化（内容、関連業務、レベル、職種等の属性を設定）

マイクロa

スキルb

マイクロb

スキルc

マイクロc

スキルd

マイクロd

スキルe

マイクロe

既存教材のマイクロ化

学習者の要望やレベルに応じてスキルを指定

基礎編

応⽤編

DMPを学ぶ

データ分析

研究者のための図書館員のための

RDM標準スキルの策定
標準スキル
・海外の⽂献調査

実践に基づいて⾒直し・国内の類似専⾨職のスキル資料調査

教材開発

研究データ管理⽀援の組織モデル構築

研究データ管理の実践

38

研究データ管理⽀援⼈材に求められる標準スキル（ver.0.1）
https://doi.org/10.20736/0002000219

39

研究データ管理⽀援⼈材に求められる標準スキル（ver.0.1）
標準スキル ver.0.1のExcelファイルと解説⽂書を公開しました。

RDM⽀援_標準スキル_ver01_⼀覧.xlsx

RDM⽀援_標準スキル_ver01_解説.pdf

40

5. 学認LMSの機関管理者機能© 2022 National Institute of Informatics

41

学認LMS https://lms.nii.ac.jp• ⾼等教育機関における共通の教育コンテンツと受講履歴を提供する
学習管理システム• 学認LMSで機関管理者が利⽤できる各種オプション機能あり
学認LMSユーザサポートサイト

https://meatwiki.nii.ac.jp/confluence/dis
play/GakuNinLMSUsers

42

学認LMSの機関管理者向けオプション機能
1. 情報セキュリティ講座の受講履歴取得機能
2. 研究データ管理講座の受講履歴取得機能
3. ⾃機関限定コース作成機能（テスト運⽤）

4. 機関限定コースの共有機能（テスト運⽤）5. マイクロコンテンツ教材作成機能
6. ラーニングアナリティクス機能
7. ⾃機関LMSとのLTI連携（テスト運⽤）（テスト運⽤）（テスト運⽤）学認LMS ユーザサポートサイト > 学認LMSオプション機能
https://meatwiki.nii.ac.jp/confluence/display/GakuNinLMSUsers

43

学認(Shibboleth)認証
XX⼤学所属の受講者であることを認証
A⼤学

B⼤学

Shibbolethログイン画⾯

C⼤学…

xx⼤学

https://lms.nii.ac.jp/

SP
SP

IdPから属性情報送出

利⽤承認機関の場合は機関名を選択

xx⼤学の統⼀認証画⾯
でログイン

利⽤申請に関する情報は、学認LMSユーザサポートサイトをご確認ください。
（https://meatwiki.nii.ac.jp/confluence/display/GakuNinLMSUsers）

44

IdP設定情報＜lms.nii.ac.jpの属性情報について＞• organizationName (必須)• eduPersonPrincipalName (必須)• displayName (選択)学⽣の⽒名を表⽰する場合は送出してください。送出しない場合は初期名「GakuNin」となります。

•mail (選択)

LMS からメールを受け取らせる場合は送出してください。送出しない場合は、学⽣のプロファイル情報のメール欄は空欄になります。

＜cg.gakunin.jpの属性情報について＞• eduPersonPrincipalName (必須)

学認クラウドゲートウェイサービス連携のための情報です。

設定情報の詳細は、学認LMSユーザサポートサイトをご覧ください。
（https://meatwiki.nii.ac.jp/confluence/display/GakuNinLMSUsers）

45

オプション機能の基本的なしくみ

・学認クラウドゲートウェイサービスのmAPグループ（＋SPコネクタ）でユーザの権限管理
・ePPN属性のscope（@nii.ac.jp）を組み合わせて機関ごとのアクセス制御
学認クラウドゲートウェイサービス（mAPグループ）

SPコネクタ接続（IsMemberOf属性）

GakuNinLMS_Admin （試⾏運⽤︓廃⽌予定）③A⽒をGakkuNinLMS_01のメンバに登録する（NII受付作業）

GakuNinLMS_01
GakuNinLMS_02
GakuNinLMS_OwnCourseGakuNinLMS_CourseShare
GakuNinLMS_LAaaS②A⽒が「情報セキュリティ講座の受講履歴取得」を申し込む
利⽤申請システム（オプション申込）

某⼤学
管理者

✔ 情報セキュリティ講座の受講履歴取得機能□ 研究データ管理講座の受講履歴取得機能□ ⾃機関限定コース作成機能□ 機関限定コース共有機能□ マイクロコンテンツ教材作成機能□ ⾃機関LMSとのLTI連携□ ラーニングアナリティクス機能

A①A⽒が機関の運⽤担当者として学認LMS利⽤申請を⾏う（運⽤責任者は代表者情報に登録）

学認LMS④A⽒は学認ログイン後、セキュリティ講座関連コースの受講履歴を取得できる/受講もできる
以下の情報セキュリティ講座について
⾃機関の受講履歴取得機能をONにする「倫倫姫の情報セキュリティ教室」「Princess Rinrinʻs information security column」「伦伦公主的信息安全教室」「린린공주의 보안교실」「倫倫姫と学ぼう︕情報倫理/⽇本語」「Learn with Princess Rin Rin: Cyberethics/English」「和伦伦公主⼀起学习︕信息伦理/中⽂」「린린히메와 공부하자! 정보윤리/한국어」…「（他New Courses ）」（制作中）⑤A⽒はNII提供の他コースも受講できるが、受講履歴は取得できない
以下の研究データ管理講座について
⾃機関の受講履歴取得機能をONにする「オープンサイエンス時代の研究データ管理」「研究データ管理サービスの設計と実践」「研究者のための研究データマネジメント」…「（他New Courses）」（制作中）
⾃機関限定コース作成機能をONにする
機関限定コース共有機能をONにする

LA基盤
ダッシュボード（Apache Superset）、分析機能（JupyterHub）を機関利⽤可能に設定

１．情報セキュリティ講座の受講履歴取得機能
２．研究データ管理講座の受講履歴取得機能

提供中• 機関管理者と同じ所属のユーザのみを対象として許可• 参加者⼀覧の閲覧• ⼩テストの成績閲覧・ダウンロード
受講者としてコースを学習することも可能

47

３．⾃機関限定コース作成機能
４．機関限定コースの共有機能

テスト運⽤中• NII提供コース• 情報セキュリティ講座• 研究データ管理講座• 機関限定コース• ⾃機関限定コース（コースは該当する機関のユーザのみに表⽰される）※⾃機関限定コースを指定した機関に共有可能（受講者情報は機関ごとにアクセス制御を⾏う）

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5. マイクロコンテンツ教材作成機能

テスト運⽤中①再利⽤可能なコンテンツ（トピック）を検索③e-bookを⾃機関コースに登録②コンテンツを組み合わせてe-bookを作成
49

合成⾳声教材作成システム（準備中）2022アップデート
合成⾳声ビデオ教材
作成システム（M-CMS）
Step1:
ナレーションを記述

LTI対応マイクロコンテンツ
教材システム（LTI-MC）

Step2:ビデオに変換

Step3:
LTI-MCに登録

サーバー
クラウド環境マイクロコンテンツ教材
作成機能❷ Amazon Polly❶ 中継サーバー❸ 専⽤レポジトリ

アップロードパソコン環境❹ GLMS±LTI-MC

ダウンロードM
C

アップロード

確認⽤アドインhttps://github.com/RCOSDP/GakuNinLMS-M-CMS で公開
50

教育⽀援の基盤開発
A⼤学••

学術認証フェデレー
ションと連携することにより、機関ごとに受講者を管理できる学習環境を整備
コンテンツの改善や受講機関に適切な情報提供ができるように、受講状況の分析システムを導⼊

C⼤学

学認連携
https://lms.nii.ac.jp/

・研究データ管理講座
・情報セキュリティ講座

MoodlePostgreSQL

オンライン講座講師

ログ抽出&仮名処理

Dashboard(Apache Superset )

前処理
xAPI
Statements
IMS
CaliperAnalytics•

ログ保存
LRSAPI•

教材コンテンツ共有プ
ラットフォームとして「研究データ管理講座」「情報セキュリティ講座」を公開

B⼤学

Jupyter Hub

データ解析の成果を、コース教師や学習⽀援の実務担当に共有することによって、効果的な⽀援体制を促進

MongoDB
EventStore

学習ログの標準化
学習ログ解析チーム

学認LMS

ラーニングアナリティクス基盤

Development and Analysis of Online RDM Training Course. Masako Furukawa, Koichi Ojiro, Kazutsuna Yamaji.
IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics（GCCE2018）, 603-607. 2018.

６. ラーニングアナリティクス機能

テスト運⽤中Apache Superset

Jupyter Hub

解析・データ取得のサンプル
ソースコードを提供

同じ所属機関ユーザのデータのみ表⽰
デフォルトのグラフセットを⽤意

Jupyter Hubの解析結果をApache Supersetで描画可能

Apache Supersetで編集可能＆新たなグラフをダッシュボードに追加可能
https://github.com/RCOSDP/LAaaS-docker
52ラーニングアナリティクス機能
ポータルサイト2022アップデート

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7. ⾃機関LMSとのLTI連携

テスト運⽤中A⼤学のLMS

LTI連携
学認LMSをLTIプロバイダとして、学認LMSの許可されたコースまたはコース内のアクティビティを⾃機関LMSで利⽤できます。
設定情報（秘密鍵やURL等）を提供先ごとの個別情報として渡します。

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6. 学認LMSの利⽤申請⽅法© 2022 National Institute of Informatics55

申請の前に学認(Shibboleth)へのご加盟をお願いします
学認ログインの流れ
XX⼤学所属の受講者であることを認証
A⼤学

B⼤学

Shibbolethログイン画⾯

C⼤学…

xx⼤学

https://lms.nii.ac.jp/

SPSP

IdPから属性情報送出

利⽤承認機関の場合は機関名を選択

xx⼤学の統⼀認証画⾯
でログイン

利⽤申請に関する情報は、学認LMSユーザサポートサイトをご確認ください。
（https://meatwiki.nii.ac.jp/confluence/display/GakuNinLMSUsers）

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申請の前にIdP設定のご変更をお願いします＜lms.nii.ac.jpの属性情報について＞• organizationName (必須)• eduPersonPrincipalName (必須)• displayName (選択)学⽣の⽒名を表⽰する場合は送出してください。送出しない場合は初期名「GakuNin」となります。

• mail (選択)

LMS からメールを受け取らせる場合は送出してください。送出しない場合は、学⽣のプロファイル情報のメール欄は空欄になります。

＜cg.gakunin.jpの属性情報について＞• eduPersonPrincipalName (必須)

学認クラウドゲートウェイサービス連携のための情報です。

設定情報の詳細は、学認LMSユーザサポートサイトをご覧ください。
https://meatwiki.nii.ac.jp/confluence/display/GakuNinLMSUsers

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申請の流れ58

もっと詳しくお知りになりたい⽅へ

学認LMSユーザサポートサイト

コミュニティサポート by JPCOAR and NII

https://meatwiki.nii.ac.jp/confluence/display/GakuNinLMSUsers

https://community.nii.ac.jp/

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メンテナンス情報
利⽤申請⽅法
IdP設定情報オプション機能
各種規程 等々

NIIが提供する各種サービスの利⽤申請システム
・学認LMS・GakuNin RDM
・JAIRO Cloud 等々
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学認LMSサポート担当
gakunin-lms-support@nii.ac.jp© 2022 National Institute of Informatics

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