教育におけるビックデータを解析するなら、eラーニングLearnO

教育でビックデータとは意外な感じがするかもしれません。しかし、教育というプロセスにおいて教える側と教わる側に膨大なコミュニケーションが存在することを考えれば、それが目に見える形になることでビックデータになります。

そこで教育におけるビックデータ分析を、Mogic株式会社が提供するeラーニングLearnOで実施する方法をご紹介します。 LearnOにおいてビックデータとは、受講する側の行動(アクティビティ)を把握することでわかります。

受講者の動きはすべて行動データとして蓄積

受講者がある講座を受講したり、テストを受けたり、コメントしたりするすべてのログをリアルタイムにログデータとして蓄積しています。これにより、本当に「時間をかけて学習したか」が把握できます。講座の動画が最後まで再生されたとしても、受講者が見ていなければ意味がありません。その点、すべての行動ログデータが残っているため、受講者が能動的にどう学習したかは一目瞭然です。

テスト結果と行動データを結びつけて受講者のタイプを把握

テスト結果だけみると、受講者の成績はすぐ分かります。しかし、受講者がどのようにその成績に到達したかは分かりません。そこで、受講者ごとに行動ログデータとテスト結果を紐づけることで受講者の学習タイプを把握できます。毎日コツコツ学ぶタイプか、それとも一気にまとめて学ぶタイプか。どちらの学習がよいとはいえず、各自にマッチする学習方法を受講者にフィードバックする手段となります。

落ちこぼれるタイミングとその要素を詳細までとらえる

講座についていけずに、徐々にやめてしまうということがよくあります。それでは、なぜついていけなくなったのか?なにがついていけなくなったか?その詳細の原因まで突きとめられることは少ないと考えます。LearnOは、リアルタイムにすべての学習ログデータを取得していますので、どの講座を受けてから学ぶ姿勢が鈍ってきたのかを把握することが可能です。

学習とは試行錯誤であり、そのため一人一人学ぶスタイルが異なるものです。だからこそ定型のフォーマットでレポーティングするのではなく、生の行動ログデータを見ることがとても大切になってくると考えています。

このエントリーをはてなブックマークに追加

トップへ戻る