Visualization of student engagement and real-time process mining research on learning logs

2022年度においては通常通りコンピュータ教室における対面授業が実施できたため、Moodleにアップロードした教材を活用して学習ログの収集と分析を行う研究活動を行った。授業中は開発中のシステムを使い、3つの科目において教材閲覧の同期率を観察しながら、学期を通して授業をおこなった。また授業後にはクラスタヒートマップの作成を行い、履修者の授業への集中度を検討した。クラスタヒートマップはMoodleの学習ログから作成しており、昨年度は教材クリック数と小テスト得点のそれぞれのデータについて作成したほか、これら２つのデータを統合して作成できるように改善を行った。筆者が開発しているクラスタヒートマップは、エクセルを活用して作成しているため、一般的なクラスタヒートマップとは形式が異なる部分がある。大きな違いは樹形図とカラースケールを備えていないことである。一般的なクラスタヒートマップはデータを並べ替えて再度表示するようなことは難しいと思われる。しかしながらエクセルで作成したヒートマップは、学習ログのデータと組み合わせると、並べ替えが可能になるという利点がある。そのためクイズ得点の低い履修者のデータを集めたり、教材クリックが極端に多い履修者を集めたりする並べ替えもできる。この並べ替えの機能を活用すると、一定の学習パターンを繰り返す履修者を見出すことができる。クラスタリングは機械学習でも取り上げられる重要なテーマであり、学習ログの分析にも活用できると思われ、今後も学習パターンの研究に取り入れていく計画である。

2022年度においては通常通りコンピュータ教室における対面授業が実施できたため、Moodleにアップロードした教材を活用して学習ログの収集と分析を行う研究活動を行った。授業中は開発中のシステムを使い、3つの科目において教材閲覧の同期率を観察しながら、学期を通して授業をおこなった。また授業後にはクラスタヒートマップの作成を行い、履修者の授業への集中度を検討した。クラスタヒートマップはMoodleの学習ログから作成しており、昨年度は教材クリック数と小テスト得点のそれぞれのデータについて作成したほか、これら２つのデータを統合して作成できるように改善を行った。筆者が開発しているクラスタヒートマップは、エクセルを活用して作成しているため、一般的なクラスタヒートマップとは形式が異なる部分がある。大きな違いは樹形図とカラースケールを備えていないことである。一般的なクラスタヒートマップはデータを並べ替えて再度表示するようなことは難しいと思われる。しかしながらエクセルで作成したヒートマップは、学習ログのデータと組み合わせると、並べ替えが可能になるという利点がある。そのためクイズ得点の低い履修者のデータを集めたり、教材クリックが極端に多い履修者を集めたりする並べ替えもできる。この並べ替えの機能を活用すると、一定の学習パターンを繰り返す履修者を見出すことができる。クラスタリングは機械学習でも取り上げられる重要なテーマであり、学習ログの分析にも活用できると思われ、今後も学習パターンの研究に取り入れていく計画である。