7ZM-05
教育機関の規模に応じた学習分析のための分散処理フレームワークの動的構成手法の設計
○横尾晟希(東北大),髙橋晶子(仙台高専),菅沼拓夫(東北大)
教育機関においてオンライン教育が普及し,学習のログデータ(学習データ)が自動的に蓄積されつつある.これに伴い,得られた学習データを分析し教育・学習の改善につなげる学習分析(LA)が注目されている.しかし,初等中等教育におけるLAは,大学等の支援を受けた点在的なものに留まっており,現状の教育機関の環境では目的や量が異なる多様なデータを統合・分析する基盤を構築することは困難である.本研究では,組織の規模によらずにLAを利活用した教育・学習改善の実現を目指し,マルチエージェントを用いて組織間が協調する学習分析手法を提案する.本稿では,組織が協調して処理基盤を構築する手法の設計について述べる.