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分析

すべての学生が成功を収めることができます。

コースにおける学生のパフォーマンスを監視することで、すべての学生に成功の機会を与えられるようにします。

従来のクラスルームの環境では、言葉ではない手掛かり、表情、参加、挙手から学生が教材を理解しているかどうかを確認できます。オンラインコースでは、Blackboardツールのコレクションを使用して学生の成績を評価できます。

すぐに開始しましょう。ツールを使用して、学生のパフォーマンスのベースラインを確立します。このベースラインは、コース全体の学生のパフォーマンスと比較するときに、非常に役立ちます。パターンが表示され、脱落するリスクがある学生が成功するよう手助けする必要があるときと、パフォーマンスが高い学生を退屈させないようにする必要があるときがわかります。

学生のパフォーマンスから、コース全体のデザインおよび有効性も把握できます。

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次のナレーション入りの動画は、このページに含まれる情報の一部を視覚的・聴覚的に表現したものです。ビデオで描かれている内容の詳細な説明については、Vimeoでビデオを開くを参照してください。

ログおよびユーザアクセスデータをアカデミックインテグリティ (学問の誠実性) に関する決定に使用

Anthologyでは、学生のアクセスやアクティビティのログのみをよりどころにアカデミックインテグリティ (学問の誠実性) に関する決定を下すことはお勧めしません。不正の判断といった重要な決定をする上で個人または少量のデータサンプルを解析することは技術的には可能ですが、この手の解析はよくあるデータのバイアス、とりわけ確証バイアスや相関と因果を同一視することなどに影響されることが多いです。ここではデータ解析によるバイアスが不適切な結論を招く2つの例を見てみます。

  • ある学生のIPがテストの開始時に変わっており、他の誰かが代わりにテストを受けている不正行為の可能性があります。また、この学生がルーターを再起動する必要があったことを示している、あるいは使用するコンピュータのセキュリティを高めるため公共のネットワークからアクセスする際にVPNを使用している可能性もあります。

  • 複数の学生がテストを同じ時間に開始している場合、グループとして示し合わせて受けている可能性があります。また、これらの学生が個人として単に同じような作業やスケジュールで、非常に似通った時間帯にコースの作業をしている可能性もあります。

このような理由から、テストのアクセスログや、特定の時点におけるアクセスやアクティビティのログ解析は、アカデミックインテグリティ (学問の誠実性) を判断する唯一の手段とすることはお勧めしません。ただし、不正行為の調査においてその他確認された事項を裏付けるものにはなり得るかもしれません。アクセスおよびアクティビティのログは基本的にシステムやユーザの問題をまとめて分析し、トラブルシューティングを実施するためのものです。レポートの中には、トランザクションデータベースのテーブルではなくシステムのログファイルで構成されているものがあります。まれではありますが、このようなレポートタイプは時折生じるデータの損失や重複の影響を受けやすく、個人の特定の時点における非常に少量のサンプルデータを使用すると、不正確なものとなる可能性があります。

不正やアカデミックインテグリティに関する懸念がある場合は、そのような不正行為の事案などを扱う教育機関の部署と共に対応を始めることをお勧めします。これは学務や学内ITといった部署が当てはまる可能性があります。このような部署は、疑義のアクティビティがオンラインで発生したかどうかの調査実施に対するポリシーや承認手続きを定めています。1つのログや少量のアクティビティデータのみを使用して不正行為を特定するのは、いくつかのデータのバイアスに影響される可能性があります。このためAnthologyでは、このようなデータだけを使用して発覚した不正行為の結論を下すことを勧めません。