e-Learning におけるログ情報を用いたプチIR-香川大学学術情報リポジトリ

e-Learning におけるログ情報を用いたプチ IR

林 _敏浩 T.Hayashi (香川大学総合情報センター) 1. _まえがき 近年，_{IR の観点から e-Learning のログ情報が注} 目されている．このような背景から種々の分析シ ステムの検討が行われるようになった．本稿では 少し視点を代えて大学の教職員が個人レベルで行 う_{e-Learning のログ情報の分析について考える．こ} のような取り組みを本稿では「プチ IR」と呼ぶ． 本学のプチ_{IR として，Moodle からのログ取得と分} 析について著者の実践を事例紹介する． 2. _{Moodle からのログ取得と分析} Moodle における学習者の活動ログは，アクセス ログを含む種々のログ情報からなる．ログ情報の 取得から分析までは種々のパスがあるが，ここで は図１のような流れを考える． ログ データ ログ データ ログ データ 課題 ﾌｧｲﾙ 基礎 データ Excel Excel等 分析 ソフト LMS 分析 結果 一次加工 ダウンロード 目視・転記 一括DL 分析 図1 Moodle からのログ取得と分析の流れ 3. _分析例 ここでは，著者の実践として３種類の分析の概 要について紹介する． Excel を用いた分析：学習者の課題提出状況は全 体履歴から条件検索で抽出できる．これを Excel の機能を用いて分析できる．図２は課題提出状況 の分析結果をグラフ化したものである． フリーソフトを用いた分析：ダウンロードした 課題ファイルの一次チェックとして文字数の確認 を行う場合があるが，ここでは，_{Jcount を使った文} 字数の確認の例を図３に示す． 手作業による分析：用途や状況に依存するが取 得したログデータなど手作業（目視，転記など） で一次分析し，それを_{Excel などで加工することも} ある．図４はそのような方法で分析した例である． 2 10 7 12 16 29 67 191 4月10日 4月11日 4月12日 4月13日 4月14日 4月15日 4月16日 4月17日 第２回目課題提出状況 図２ _{Excel で分析・グラフ化した提出状況} 図３ _{Jcount を使った課題ファイルの確認} 図４ 手作業＋Excel での分析結果 4. _まとめ 本学のプチ_{IR として，Moodle からのログ取得と} 分析について著者の実践を事例紹介した．紙面の 関係で十分な記述ができていないが，ちょっとし た分析（プチIR）の参考になれば幸いである． －3－