| Project/Area Number |
23K11363
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
浜元 信州 群馬大学, 総合情報メディアセンター, 准教授 (80432095)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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| Keywords | LMS / moodle / 共同利用LMS / 仮名化 / 運用 |
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| Outline of Research at the Start |
複数の大学が共同利用するLMS（学認LMS等）では，情報漏洩，プライバシー保護の対策として仮名ID利用が有力である。しかし，仮名では互いにユーザが分からないため，教員ですら学生の受講情報を見ることができない等の問題がある。
本研究では，仮名と実名の変換を行う「仮名ID変換プロキシ」を開発し，利用機関に実名でのログを提供できるようにするとともに，学認LMSを前提として，学習ログも提供することを可能にする。このことにより，仮名IDによる共同利用LMSの安全な運用を実現することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、共同利用LMSの仮名化のための仮名ID変換プロキシの開発と、学認LMSでの学習ログの提供を目指して研究を進めている。
今年度は、学認LMSで提供するべき学習ログを検討するため学習ログ分析を進め国際会議KES2023にて口頭発表を行った。ここでは、群馬大学を例に、学認LMSで提供されている情報セキュリティ教材である「倫倫姫の情報セキュリティ教室」の最終テストの結果と受講時間等の学習ログの結果の関係を調査した。ここでは特徴量として、各コースの経過時間の平均と標準偏差、最終テストの受験回数を特徴量ととして採用し、これらの特徴量でクラスタ解析を行い受講状況、最終テストともに8クラスタに分類した。両クラスタの関係を調査した結果、速やかに受講が終了し最終テストも速やかに終わるクラスタが存在することが分かった。
また、関連する学習分析として学認LMSを運用しているプラットフォームであるMoodleとJupyter Notebookを連携させた学習ログ分析に関して、情報処理学会CLE研究会で口頭発表を行った。ここでは、Notebookのセル実行回数を特徴量としたクラスタ分析を行った結果、我々の提供したNotebook教材では、Moodle課題を正解できるNotebook実行状況を表すクラスタを特定することができた。
学認LMSの受講情報を確認するための受講状況確認システムについては、学認LMSに実装されたAPIを利用して、これまでの手動での取得ではなく、定期的な自動取得となるよう実装を行いgithub上で公開した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度は、学認LMSでの学習ログの分析を進めることができ、現在利用できる学習ログから適切な特徴量を提案することができた。また、予定していた受講履歴のAPIによる取得も完了し、対応した受講情報確認システムを公開済みである。
仮名変換プロキシに関しては、構築準備として試験用のMoodleと仮名変換プロキシサーバを準備し、仮名変換プロキシを介してMoodleサービスを行うとともに、通信内容を記録することができるようになった。今後は、Moodleとのやり取りを分析して、仮名変換に必要データの特定を進める。
本来であれば、仮名データの特定は今年度中に終了する予定であったが、現在も検討中のため進捗はやや遅れていると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度構築した検証環境を利用して、Moodleでのクエリ、レスポンスの通信データ分析を進め、仮名変換のプロトタイプを作成する予定である。
学習ログ分析については、現在受講時間を取得しているものの、受講状況確認システムではそのデータを利用した分析を行っていない。今年度は、昨年度の受講状況の解析結果を参考に受講時間を利用た行動検知を検討し実装する予定である。
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