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BI ツールを用いた LMS 学習活動履歴の可視化
Visualization of LMS learning activity history using BI tools
福野憲一*1
Kenichi FUKUNO *1

喜多敏博*1/*2
Toshihiro KITA*1/*2

戸田真志*1/*2
Masashi TODA*1/*2*1 熊本大学大学院社会文化科学教育部

中野裕司*1/*2
Hiroshi NAKANO*1/*2

教授システム学専攻*2 熊本大学半導体・デジタル研究教育機構*1Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University*2Research and Education Institute for Semiconductors and Informatics, Kumamoto

University＜あらまし＞ デジタル庁などが 2022 年に公開した「教育データ利活用ロードマップ」は，教育データの利活用に向けた施策の全体像を描いており，学習者が学習履歴を活用して自らのデータを蓄積・活用できるようにすることを示している．今回の取り組みでは LMS 側に検証用コース，学習者，小テストを準備して学習活動を実施した．その活動を２つの国際標準規格
IMS Caliper 及び xAPI を用いて LRS に学習活動履歴の蓄積を行い，BI ツールによる表示動作テストを行った．
＜キーワード＞ LMS，学習活動履歴，可視化
1. はじめに
デジタル庁は 2022 年１月，総務省や文部科学省などと共同で「教育データ利活用ロードマップ」を公開した．教育データ利活用ロードマップは，教育データの利活用に向けた施策の全体像を描いたものであり，学習者が学習履歴を活用して生涯にわたり自らのデータを蓄積・活用できるようにすることを示している．
学習活動履歴のデータ標準として２つの国際標準規格が挙げられている．米国の ADL（Advanced Distributed Learning）が策定した xAPI（Experience API）と，IMS GlobalLearning Consortium が 策 定 し た IMS
Caliper Analytics である．
今回の取り組みでは LMS 側に検証用コース，学習者，小テストを準備して学習活動を実施した．その活動を２つの国際標準規格を用いて，LRS に学習活動履歴の蓄積を行い，BI ツールによる表示動作テストを行った．
BI ツールとは，ビジネスにおける大量のデータを収集・分析する機能を持つソフトウェ
ア の こ と で あ る ． BI ツ ー ル に は ApacheSuperset を使用した．Apache Superset とは，Airbnb 社が開発したデータの検索や可視化を行うためのオープンソースソフトウェアである．
今回の取り組みでは，ラーニングアナリテ
ィクス基盤システム(LAaaS-docker)を利用して，教育・学習データの可視化を確認した．
2. 動作環境の構築
図１ 動作環境の概略

動作環境の仕様を以下に示す．
CPU：6 vCPU
メモリ ：8 GiB
SSD：100 GiB
OS：Ubuntu 22.04 LTS
ツール ：Docker/Compose V2
2.1. LA 基盤システムの構築
CUI より git コマンドを実行してコードなどを取得，”docker compose up”コマンドを実行してコンテナを起動した．
Learning Locker の設定
CUI より admin ユーザを作成，Web ブラ
ウザより http://localhost:3000/の管理画面にログイン，任意の名称で Learning Record
Stores を作成，xAPI EndPoint を設定した．
Superset の設定
CUI より admin ユーザを作成して，データベースの初期設定を行った．
2.2. Moodle の学習ログ分析基盤の構築
Moodle 初期設定
Web ブラウザより，http://localhost:8000/㻙㻌㻡㻡㻝㻌㻙

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Moodle-xapi の設定
CUI より Learning Locker から xAPI
store client キーを取得して，以下のファイルに設定した．
moodle/xapi/src/config/app.js
Moodle-caliper の設定
CUI より OpenLRW から API キーを取得
して，以下のファイルに設定した．
moodle/caliper/config/lrw.php

Caliper ステートメント
SQL Lab→SQL Editer 機能より，PREVIEW データを確認した．
図４ caliper_statements の表示例

3. 検証環境の構築
3.1. Moodle への準備
Web ブラウザより，テストコース，小テスト，検証用の学習者アカウントを登録した．
3.2. Moodle 学習活動の実施
Web ブラウザより，学習者アカウントでログインして，小テストを受験した．
3.3. xAPI ステートメント変換，LRS 登録
CUI より Moodle ディレクトリに移動して，"docker exec moodle-xapi npm start”のコマンドを実行した．
3.4. Caliper ステートメント変換，LRS 登録
CUI より Moodle ディレクトリのまま，”docker compose run --rm moodle-caliper”のコマンドを実行した．
3.5. Superset によるデータ確認，可視化
xAPI ステートメント
Web ブラウザより，http://localhost:8088/にログインして，SQL Lab→SQL Editer 機能より，PREVIEW データを確認した．
図２ xapi_statements の表示例

Data→Datasets 機能→CREATE CHART
よりデータを確認した．
図５ PIE CHART 可視化例

Data→Datasets 機能→CREATE CHART
よりデータを確認した．
図３ PIE CHART 可視化例

4. 考察と今後の課題
Moodle で実施した学習活動の履歴が xAPIステートメント，Caliper ステートメントのどちらとも LRS に登録されたことを確認した．
学習活動履歴を LMS と分離して LRS に蓄積することで，LMS 側に機能拡張しなくとも，BI ツールを用いた可視化が可能であることを確認した．
今回使用した環境は Docker/Compose の複数のコンテナにより構築された基盤であるため，https への対応は見送った．今後の課題として https 対応などセキュアな通信を使用した上で，外部 LMS との連携を構築していきたい．
参考文献
2023 年度国立情報学研究所公募型共同研究(23S1002)ラーニングアナリティクス基盤システム(LAaaS-docker)
https://github.com/RCOSDP/LAaaSdocker（参照日 2024.06.11）
古川雅子, 上田浩, 中村素典, & 山地一禎.
(2018). ラーニング・アナリティクスシ
ステム基盤の構築. 研究報告教育学習支
援情報システム (CLE), 2018(5), 1-4.

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