MoodleラーニングアナリティクスFAQ
- アナリティクスモデルの学習
- 教師向け
- 研究者向け
Moodleラーニングアナリティクスに関する一般的な質問をいくつか紹介します。 Moodle Learning Analytics Working Groupサイトの内容も参考になります。
モデルを有効にするとすぐに予測の取得を開始しますか?
静的モデルはトレーニングを必要とせず、有効になるとすぐに(そしてモデルをトリガーする状況が発生すると)洞察を提供し始めます。 機械学習ベースの 脱落リスクのある学生などの学習分析モデルは、予測を生成する前に、サイトデータでトレーニングする必要があります。 Moodleラーニングアナリティクスの機械学習エンジンには履歴データ(モデルに応じて以前のコースまたはその他の活動)が必要なため、本番サイトまたは本番サイトのコピーで有効にする必要があります。モデルがMoodleサイトで有効になると、モデルトレーニングプロセスはバックグラウンドで行われます。モデルがトレーニングされると、現在のコースまたはその他のコンポーネントに関する予測を受け取り始めます。通知の管理方法の詳細については、アナリティクスの管理を参照してください。
サイト間でモデルデータをエクスポートおよびインポートする方法はありますか?
モデルの「トレーニングデータ」は、 1つのサイトからエクスポートして、新しいサイトのモデルデータディレクトリに設置することができます。これは、モデルによって調べられた各サンプルの計算されたターゲット値と指標値のファイルと、いくつかのヘッダ情報で構成されます。個人を特定する情報は含まれていませんが、サンプルごとに1行(コースの登録および分析間隔ごとなど)が含まれています。私たちは多くのサイトからモデルデータを収集して、Moodleのインストールで提供できるトレーニングセットを構築するよう取り組んでいます。詳細については、How to Participate in Learning Analytics Data Collectionをご覧ください。
サイト間でモデルの設定をエクスポートおよびインポートする方法はありますか?
はい。モデルは1つのサイトで作成およびテストでき、重み付けデータを含めてエクスポートし、新しいサイトにインポートできます。このデータは、個々のユーザやコースを参照するものではなく、研究者や他のサイトと安全に共有することができます。新しいサイトでは、インポート後にモデルを再トレーニングするか、インポートされたモデルの重み付けを過去のサイトデータでテストして、新しいサイトでのモデルの精度を評価できます。私たちは多くのサイトからモデル構成と重み付けデータを収集して、Moodleインストールで提供できる事前トレーニング済みモデルを構築するよう取り組んでいます。 詳細については、How to Participate in Learning Analytics Data Collectionを参照してください。
テスト目的でモデルを有効にしたまま、Moodleラーニングアナリティクス通知を無効にしたり、特定のユーザに制限したりするにはどうすればよいですか?
通知は、予測のコンテキストで analytics:listinsights ケイパビリティを持つユーザに送られます。したがって、脱落リスクのある学生モデルの場合、通知が各コースの教師に送信されるということです。これを変更したいのであれば、このケイパビリティを「教師」ロールから編集して削除する必要があります。現在、このケイパビリティはマネージャに対してもデフォルトでオンになっています。通知を少数の個人に制限する場合は、このケイパビリティだけを持つ新しいロールを作成し、各コンテキストで許可を付与する個人にそのロールを割り当てることになります。
モデルの予測はどの程度正確ですか?
これは、サイトデータの質と量(各コースでの活動の数やコースの何パーセントがMoodleでオンラインで実施されているかなど)によって異なります。 モデルの精度を確認する方法の詳細については、アナリティクスの使用:評価結果を確認するを参照してください。
独自のラーニングアナリティクスモデルを作成するにはどうすればよいですか?
アナリティクスAPIを使用するか、エクスポートされたモデルを別のサイトからインポートするか、ウェブインターフェイスを使用して、新しい機械学習モデルを作成できます。詳細については、アナリティクスの使用:モデルの作成と編集を参照してください。 (注:現時点では、静的モデルをウェブインターフェイスを使用して作成することはできません。)
「コースの開始と終了の間に十分なコース活動がありません」というエラーが表示されるのはなぜですか?
「脱落リスクのある学生」モデルのトレーニングに使用されるコースには、ユーザ毎に最低10個の活動ログが必要です。したがって、コースに322人の学生がいる場合、このコースでモデルのトレーニングを行うには、コースの開始から終了までの間に少なくとも3220の活動ログが必要です。
このエラーが表示された場合は、次のことを確認してください。
- コースの開始から終了までの活動ログの数が学生の数×10を超えています
- コースの開始日と終了日が正しく設定されている
- 学生登録の開始と終了が正しく設定されている
- 分析間隔を長くして(たとえば、10分の1ではなく4分の1または4分の1の累積)、分析間隔ごとの学生ごとのログエントリの数を増やします。