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Analytics for Learn

Analytics for Learn は、コースに対してさまざまなレポートを実行して、学生の成績を追跡できるオプション サービスです。Analytics for Learnは、Blackboard Learnからデータを抽出して変換し、分析フレームワークに取り込んで、教育機関の学務情報システムからのデータと組み合わせます。

重要

これらのレポートにアクセスするには、教育機関が Analytics for Learn のライセンスを取得し、インストールし、アクティブ化している必要があります。

Analytics for Learn レポート

Analytics for Learn には、次のレポートが用意されています。

  • コースの概要: 部門の同様のコースと比較したインタラクション、提出物、コースの時間。

  • アクティビティと成績の散布図: コースのアクティビティとコースの成績の散布図。

  • アクティビティマトリックス: このレポートでは、各学生の提出物の数を、そのコースのすべての学生の平均と比較します。このレポートには、学期全体の提出傾向、提出数、コースの平均提出数、学生の最後の提出からの日数、および最後の提出タイプのグラフが含まれています。

  • コース提出の概要: 課題、テスト、アンケート、採点されたディスカッション、ブログ、ジャーナル、Wikiなど、各学生の提出情報。

Analytics for Learn レポートにアクセスする

ナビゲーション バーで 分析 を選択します。[コース分析]ページで、[レポートを選択します。[レポート] ページには、実行できるレポートのリストと、レポートの説明、および最終実行時刻が表示されます。レポートの実行を選択して、分析レポートを生成します。Analytics for Learn レポートは別のタブで開きます。

PredictとAnalytics for Learnをお持ちの場合は、[コース分析]ページにレポートおよび学生リスクレポートのオプションが表示されます。[レポート を選択して、Analytics for Learn オプションを表示します。

コースの[分析]タブ。プレミアムレポートには下線が引かれており、レポートは以下のとおりです。

レポートシステムから学生のリストをエクスポートし、そのリストをMicrosoft® Excel®などのアプリケーションにインポートして、さらに分析することができます。

[質問分析] タブ

問題の分析では、パフォーマンス全体の統計、アセスメントの質に関する統計、個々の問題の統計が生成されます。このデータは、学生のパフォーマンスの評価基準としてふさわしくない質問を特定するのに役立ちます。質問分析は、評価用質問付き。問題の質を確認して変更を加えたい場合は、すべての提出物が提出される前にレポートを実行できます。

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。