xAPIによる学習履歴データの記述とその利活用に関する研究

2021年度までに、代表的な学習管理システムであるMoodleを対象にxAPIのプロファイルを策定し、LRSへのデータ蓄積とデータ視覚化の試行を行った。2022年度は、策定したプロファイルの設計について論文を執筆し、公表した。Moodleに加えて、講義映像・音声のインターネット配信システムの視聴履歴データを対象に、プロファイルの設計、LRSへのデータの蓄積、データ視覚化の試行を行った。視聴履歴データのステートメントは、インターネット配信システムのログファイルから生成する。xAPIのVideoプロファイルに従った設計を行ったが、ログファイルに映像・音声中の時間情報が記録されていないことなどから、完全には準拠できなかった。BIツールを通して、視聴端末のOSや、日別・授業回別の視聴回数などの基本的な集計、視覚化が行えることを確認した。学習セッションの表現や端末情報(ユーザエージェント)の記載位置など、システムをまたいだデータ活用を行う上での課題を整理した。ステートメント量の増加に伴い、BIツールを用いてのリアルタイムでの集計が困難になったことから、事前集計を行うことにより高速化する仕組みを構築した。また、Moodleのステートメントを対象に、新たな集計を行うツールを開発した。1つ目は活動を完了した教材の割合の推移であり、コース内で生成されたステートメントのうち、objectがコースモジュール、verbがcompleted、result.completionがtrueであるステートメントを集計することによって実現した。2つ目は日別、および時間帯別の活動量である。「活動量」は、object.definition.typeがvideoでverbがexperiencedなら3点、verbがstartなら1点など、語彙に基づいて各ステートメントに点数を付け、それらの和と定義した。集計の妥当性検証は、今度の課題である。

2021年度までに、代表的な学習管理システムであるMoodleを対象にxAPIのプロファイルを策定し、LRSへのデータ蓄積とデータ視覚化の試行を行った。2022年度は、策定したプロファイルの設計について論文を執筆し、公表した。Moodleに加えて、講義映像・音声のインターネット配信システムの視聴履歴データを対象に、プロファイルの設計、LRSへのデータの蓄積、データ視覚化の試行を行った。視聴履歴データのステートメントは、インターネット配信システムのログファイルから生成する。xAPIのVideoプロファイルに従った設計を行ったが、ログファイルに映像・音声中の時間情報が記録されていないことなどから、完全には準拠できなかった。BIツールを通して、視聴端末のOSや、日別・授業回別の視聴回数などの基本的な集計、視覚化が行えることを確認した。学習セッションの表現や端末情報(ユーザエージェント)の記載位置など、システムをまたいだデータ活用を行う上での課題を整理した。ステートメント量の増加に伴い、BIツールを用いてのリアルタイムでの集計が困難になったことから、事前集計を行うことにより高速化する仕組みを構築した。また、Moodleのステートメントを対象に、新たな集計を行うツールを開発した。1つ目は活動を完了した教材の割合の推移であり、コース内で生成されたステートメントのうち、objectがコースモジュール、verbがcompleted、result.completionがtrueであるステートメントを集計することによって実現した。2つ目は日別、および時間帯別の活動量である。「活動量」は、object.definition.typeがvideoでverbがexperiencedなら3点、verbがstartなら1点など、語彙に基づいて各ステートメントに点数を付け、それらの和と定義した。集計の妥当性検証は、今度の課題である。