ラーニングアナリティクスのターゲット

ターゲットについて

ターゲットは “既知の善” (known good) を表し、価値があると認めるに足る強い根拠があるものです。ターゲットは、教育機関のカリキュラムの優先順位に合わせて慎重に設計する必要があります。各モデルには単一のターゲットがあります。 “アナライザー”

（ターゲットが評価されるコンテキスト）は、ターゲットの選択によって自動的に制御されます。

Moodleコアで提供されるターゲット

Moodleコアに同梱されているターゲットは、以前よりも増えてきています。

• コースに割り当てられたコンピテンシーに達成できないリスクのある学生 -このターゲットは、コンピテンシーが割り当てられたコースに登録された学生の予測を提供します。モデルをトレーニングするには、コンピテンシーを含むコースの履歴と達成されたコンピテンシーの記録がサイトで利用可能である必要があります。トレーニングセットと予測セットの両方のコースには、開始日と終了日が必要です。
• コース完了条件に合致しないリスクのある学生 -このターゲットは、完了条件が設定されたコースに登録されている学生の予測を提供します。モデルをトレーニングするには、完了条件が設定および計算されたコースの履歴がサイトで利用可能である必要があります。トレーニングセットと予測セットの両方のコースには、開始日と終了日が必要です。
• 脱落リスクのある学生 -このターゲットは、学生の脱落を推定するために最小限の仮定を使用します。学生がコースの最後の四半期にすこしでも参加した場合、その学生は脱落していないと見なされます。唯一の要件は、トレーニングセットと予測セットの両方のコースに開始日と終了日が必要であることです。
• コースに合格するための最小評点に達成できないリスクのある学生 -このターゲットは、最低合格点が設定されたコースに登録された学生の予測を提供します。モデルをトレーニングするには、合格点のあるコースの履歴がサイトで利用可能である必要があります。トレーニングセットと予測セットの両方のコースには、開始日と終了日が必要です。

上記のターゲットはすべて、コースへの学生の登録に対するものですが、これは必須ではありません。ターゲットは、Moodleのあらゆる結果またはプロセスに基づくことができます。