2019 Fiscal Year Annual Research Report
Developing Web APIs for data integration and analytics of learning activities based on standardization
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15H02795
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
中野 裕司 熊本大学, 総合情報統括センター, 教授 (40198164)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永井 孝幸 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (00341074)
宇佐川 毅 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (30160229)
梶田 将司 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30273296)
鈴木 克明 熊本大学, 教授システム学研究センター, 教授 (90206467)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ラーニングアナリティクス / Web API / eラーニング / 学習支援システム / 標準化 / LRS / IMS Caliper |
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| Outline of Annual Research Achievements |
学習ログデータの標準化形式であるCaliper等はデータのやりとりにWeb APIを用いているが、サーバにおけるRESTによる実装だけではなく、ETL (Extract Transform Load)ツール(Talend等)の利用が有用であり、さらにその活用を進めた。ETLツールだけではなく、Webサービス同士の連結サービスであるIFTTT (n8n等)も利用できることがわかり、SyslogのCaliper形式への変換等を実際に行った。Webブラウザの機能拡張に関しては、FirefoxだけでなくChrome系ブラウザにも対応し、利用可能なデバイスの幅が広がった。これにより、PCだけでなく様々なモバイルデバイスも含め、学習者がスイッチをONにしている間は、Wikipedia、所属機関のLMS、他の機関のMOOC等、認証の有無に関係なく、アクセスしたページの情報を学習ログとしてLRSに蓄積可能となった。また、学習者用のダッシュボードに関しては、オンライン学習にとって重要な素養であるといわれる自己調整学習を支援する機能の拡張を行った。これまでは、アクセスしたWebページのテキスト中の頻度の高い言葉を頻度順にキーワードとして記録していたが、Web ページ内の文章を分析し、Wikipediaの文章をもとにした共起グラフを表示可能とした。これにより、キーワード同士の関連性や知識の変化を表現することで、学習者にとってより効果的な学習履歴の可視化を行った。また、本研究で得られた各種システム連携に関する知見を論文として発表した。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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