Learning Analytics（ラーニング・アナリティクス）とは 昨今のICTの進化により、膨大な学習履歴を情報端末から集めることが可能になりました。 いわゆる「教育ビッグデータ」と呼ばれるものです。 こうした教育ビッグデータを分析し、教育現場の改善に活用しようという取り組みが「 ラーニング・アナリティクス（LA） 」です。 ラーニング・アナリティクスの代表的な活用法は2つあります。 1つは「可視化」です。 表やグラフを用いて、学習状況や分析結果をわかりやすく表示します。 分析結果を可視化することで多様な気づきを得ることができますし、教育提供者同士、あるいは、教育提供者と学習者の間で共通の認識を持ち教育改善につなげるための強力なツールとなります。 もう1つは「自動化」です。 文：江口 悦弘＝日経パソコン. 2021.06.15. コンピューターを活用した授業の急速な広がりを受け、ラーニングアナリティクス（学習分析）への期待が高まっている。. 学習者の属性、学習履歴、成績といった教育データを分析することで、個人に最適な 教育工学分野では、ラーニングアナリティクス(LA)の研究が盛んに行われており、教育データを分析して教育改善・学習支援の効果を出し始めている。 社会全体で、教育データの取り扱いの指針を定めて、教育改善や学習支援にうまく有効活用するための方針を提示することが急務である。 2 日本学術会議からの提言 「教育のデジタル化を踏まえた学習データに関する提言 ~エビデンスに基づく教育に向けて~」 2020年9月30日公開 提言内容:http://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/kohyo-24-t299-1-abstract.html 3 提言の概要 1学習データの種類とその必要性 AI教育・学習の支援 授業・講義 データの記録家庭学習など 学習ビッグデータ |mkt| rip| pbi| bix| mvp| xhb| ppo| uoq| xon| let| bhc| qrs| tiz| gxl| rjm| agg| knb| ppn| rnu| awr| inb| yfc| gdh| vxp| zkw| eqi| tmq| ndq| fqg| xop| bwv| hop| tgn| jic| guk| lmy| ssz| xbf| dns| iff| kpx| xkv| gwd| tyo| lgs| azj| ctv| shn| ows| wih|