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J-GLOBAL ID：201602243802183142   整理番号：16A1196897

教育ビッグデータの利活用に向けた学習ログの蓄積と分析

著者 (10件)： 緒方広明 (九州大学基幹教育院) ,  緒方広明 (九州大学大学院システム情報科学府) ,  YIN Chengjiu (九州大学基幹教育院) ,  毛利考佑 (九州大学大学院システム情報科学府) ,  大井京 (九州大学基幹教育院) ,  島田敬士 (九州大学基幹教育院) ,  島田敬士 (九州大学大学院システム情報科学府) ,  大久保文哉 (九州大学基幹教育院) ,  山田政寛 (九州大学基幹教育院) ,  小島健太郎 (九州大学基幹教育院)
資料名： 教育システム情報学会誌  (Transactions of Japanese Society for Information and Systems in Education)
巻： 33  号： 2  ページ： 58-66(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： L2602A  ISSN： 1341-4135  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 教育ビッグデータの利活用に向けた学習ログの蓄積と分析のためのデータ収集に関するプロジェクトを紹介した。教育ビッグデータに関する研究はまだ始まったばかりであり,特に,収集した教育ビッグデータを利用して,どのような分析ができるのか,どのようにして,分析結果を教育現場で効果的に利用するかは重要な課題である。教育・学習データの収集方法は,手動収集と自動収集の二つに分類できる。本稿ではまず,手動収集の事例として,著者らが2009年から研究開発している「ラーニングログ(学習ログ)を用いたユビキタス協調学習支援システム」SCROLLを紹介した。続いて,自動収集の事例として,2014年から著者らが実施している「ビッグデータの教育分野における利活用アプリケーションの研究開発」プロジェクトにおいて開発しているM2B(Moodle,Mahara,BookLooper,みつば)システムを紹介した。

シソーラス用語： *データ蓄積 ,  記録 ,  *データ収集 ,  CAI【計算機】 ,  CMI【計算機】
準シソーラス用語： *ビッグデータ利活用 ,  ログ ,  学習支援システム ,  Moodle

著者キーワード (3件)： 教育ビッグデータ ,  ラーニングアナリティックス ,  学習ログ

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

引用文献 (18件)：

• (1) Mostow, J.: “Some Useful Design Tactics for Mining ITS Data”, Proc. of the ITS2004 Workshop on Analyzing Student Tutor Interaction Logs to Improve Educational Outcomes, pp. 20-28 (2004)
• (2) Eisenberg, M. and Fischer, G.: “MOOCs: a Perspective from the Learning Sciences”, Proc. of ICLS 2014, pp. 190-197 (2014)
• (3) Siemens, G. and Dillenbourg, P.: “Where are the Learning Sciences in the MOOC Debate ?”, Proc. of ICLS 2014, pp. 15-17 (2013)
• (4) Ogata, H., Li, M., Bin, H. et al.: “SCROLL: Supporting to Share and Reuse Ubiquitous Learning Logs in the Context of Language Learning”, Research and Practice on Technology Enhanced Learning, Vol. 6, No. 3, pp. 69-82 (2011)
• (5) 情報通信研究機構(NICT):“ビッグデータの教育分野における利活用アプリケーションの研究開発”,http://www.nict.go.jp/press/2014/06/19-1.html(参照2016.1.12)

タイトルに関連する用語 (7件)： 教育 ,  ビッグデータ ,  活用 ,  学習 ,  ログ ,  蓄積 ,  分析