①ラーニングアナリティクスの研究動向 ─エビデンスに基づく教育の実現に向けて─, 京都大学, 緒方先生, 情報処理 Vol.59 No.9 Sep. 2018

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https://www.ipsj.or.jp/magazine/9faeag000000vm70-att/5909ewg01.pdf

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緒方先生によるLAのチュートリアル

主な研究テーマ： ①行動予測：教育・学習活動において蓄積された大量のデータを元に，機械学習を用いて予測モデルを作成し，学習者の成績や能力，ドロップアウト等の行動を予測する研究 ②介入モデル：いつどこでどのような内容をどのような方法で学習者に伝えると，効果的な情報提供となるか，という研究 ③オープン学習者モデル：学習データを用いて学習スタイルや特徴を推測し，それをシステム内だけにとどめるのではなく，学習者にできる限り見える形で提示する，オープン学習者モデルの研究 ④推薦：学習者個人の特徴にあわせて，教材や問題，カリキュラム等を推薦する研究 ⑤ティーチングアナリティクス：教師の教育活動のデータを分析する研究 ⑥教育評価の自動化：収集したデータの分析を元に，学習者の評価を自動的に行う研究

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2021年版スライド： https://www.let.media.kyoto-u.ac.jp/wp-content/uploads/2021/07/603b542fafc54003eb4a1a42bb92069f.pdf

典型的な研究事例：・At-risk学生の発見と成績予測(early-warning) ・学生の成績予測　- 教員が早期に単位を落としそうな学生を発見　- 学生は成績予測を確認して、学びに向かう態度を改善・教育データを用いた予測

教育データからACADEMIC Successの予測（e.g. career success, academic achievement）・Open learner model (student model) ・Recommendation and personalized learning
ALEKSのようなシステム
BKT, DKT等を用いた推薦・Learning analytics dashboard ・Writing (Text) analytics 　- Academic writingの文章を分析　- eポートフォリオ/Essay/Journalを分析、成績や感情を予測・Emotional learning analytics ・Multimodal learning analytics 　- Gaze (eye tracking) 　- Bio sensors (heart rate) 　- Pen, click stream 　- Motion sensor (gestures) 　- Audio/Video ・Collaborative learning analytics 　- Group formation 　- Social network analysis 　- Interaction analytics ・Ubiquitous Learning analytics 　- SCROLL:誰がいつどこで何を学習したかという学習ログを分析・Learning analytics and self-regulated learning ・Learning analytics for teaching / learning design ・Assessment analytics 　- create exams 　- Peer evaluation

AkihikoWatanabe / paper_notes

①ラーニングアナリティクスの研究動向 ─エビデンスに基づく教育の実現に向けて─, 京都大学, 緒方先生, 情報処理 Vol.59 No.9 Sep. 2018 #438