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2018-08-20 喜多敏博
日本ムードル協会 研究開発担当理事 (2015-)
日本教育工学会 JSET SIG-12 人工知能の教育利用 (2018に新設されたばかり) 代表
SSS参加は6年ぶり
皆さんお持ちのスマホ等に Google Assistance アプリがインストールされていれば、「OK Google, ムードル小テストにつないで。」と呼びかけて試すことができます。 In the case of English locale, say "OK Google, Talk to Moodle Quiz." to use this action.
(Actions on Google で承認済み。日本語ロケールと英語ロケールに対応。デモコマンドなので、ユーザの排他処理してません)
LAに関する質問はできればしないでください...
(質問がある場合は、京大の緒方先生や熊大の中野先生が答えます)
奇しくも「情報処理」2018年9月号で特集されています
オープンソースの学習分析 (Learning Analytics) 機能 (Moodle専用)
単にデータの傾向を分析するだけでなく、学習者や教師に対して診断と処方箋を提供することを目的とする
機械学習バックエンドを利用 (だけどブラックボックスではない?)
Moodle 3.4では2つの分析モデルがある
「授業なし」
「脱落するリスクのある学生」
Analytics API を用いて、自分で分析モデルを開発することも(頑張れば)可能
(Inspire Analyticsというのは、標準機能になる前の名前)
https://docs.moodle.org/35/en/Analytics
Moodleアナリティクスについての全般的説明。日本語版はまだどこにもなさそう。
https://docs.moodle.org/33/en/Inspire
標準機能ではない頃のアナリティクスの説明(ここにしか書いていないことも少しだけある)https://docs.moodle.org/dev/Analytics_API
開発者向けの説明
でも、一番下の API usage examples を見ると、アナリティクスでなにが実現できそうかがわかる
https://docs.moodle.org/35/en/Tracking_progress
Moodleで学習進捗を把握するためのもろもろの機能たち
アナリティクスもその一つ。
https://docs.moodle.org/dev/Machine_learning_backends
https://docs.moodle.org/35/en/Students_at_risk_of_dropping_out
標準で備わっている分析モデル「脱落するリスクのある学生」についての説明php admin/tool/task/cli/schedule_task.php --execute=\\tool_analytics\\task\\train_models
php admin/tool/task/cli/schedule_task.php --execute=\\tool_analytics\\task\\predict_models
php admin/tool/analytics/cli/evaluate_model.php --modelid=1 --non-interactive
https://github.com/dmonllao/moodle-local_testanalytics
分析モデルで予測、といっても、頑張らないと割と当たり前の結果しか出ないかも。
個人的に期待しているのは、普段の学習履歴から、「態度」の学習目標を満たすかどうかの予測ができないか、ということ。