学びの羅針盤―ラーニングアナリティクス(丸善ライブラリー―情報研シリーズ〈23〉) [新書]

学びの羅針盤―ラーニングアナリティクス(丸善ライブラリー―情報研シリーズ〈23〉) の 商品概要

• 目次

  第１章　ラーニングアナリティクスって何？　
  １．ビッグデータ時代の教育
  　退学しそうな学生を予測できる？
  　教育の情報化によって大量のデータが蓄積
  　データを集約して教育ビッグデータへ
  　【コラム】教育ビッグデータ構築のための大きな課題
  　教育ビッグデータの分析はなぜ必要か？
  　２．ラーニングアナリティクスの定義とプロセス
  　「ラーニングアナリティクス」とは何か？
  　【コラム】ラーニングアナリティクス誕生の経緯
  　LAの4つのプロセス
  　LAが注目されているのはなぜ？
  　LAによる新しい教育の可能性
  
  第２章　ラーニングアナリティクスはどこまで進んでいるか？
  １．国際的な研究の動向
  　世界的な関心の高まり
  　最新の研究で行われていること
  　多岐にわたる研究テーマ
  ２．「LA先進国」で行われていること
  　アメリカ――各大学が独自にLAを実践
  　ヨーロッパ――国レベルでLAを推進
  　オーストラリア――国策でLAプロジェクトを実施
  ３．日本国内での広がり
  　大きな関心を寄せる研究者たち
  　少しずつ進む大学における取組み
  　【コラム】タブレット端末を使った持ち帰り学習を分析
  　日本でもLAは広まるか？
  
  第３章　九州大学の先進的な取組み
  １．全学規模でラーニングアナリティクスを導入
  　学生が自由にパソコンを使える環境を
  　LAを全学に導入
  ２．M2B（みつば）学習支援システム
  　学習管理システム：Moodle
  　eポートフォリオ管理システム：Mahara
  　デジタル教材配信システム：BookQ
  ３．学習ログをどのように活用するか？
  　学生の学習をサポートする
  　学習活動を可視化して授業に役立てる
  　学生の学習活動のパターンを分析する
  　教員をサポートする
  ４．これからの課題
  　【コラム】M2Bシステムを使った授業の感想を聞きました
  　【コラム】県立高校でもLAに基づく授業を実践！
  
  第４章　ラーニングアナリティクスの基盤を構築するために　
  １．ラーニングアナリティクス環境の現状
  　学習管理システムの使われ方
  　進まないLAの環境整備
  　LAポリシーの整備状況
  　【コラム】大学等高等教育機関における教育・学習データの利活用に関するガイドライン（ひな型）
  ２．ラーニングアナリティクスの統合基盤を開発
  　大学共同利用機関としてのNIIの役割
  　【コラム】大学共同利用機関って何？
  　LAの基礎的なシステムを提供する
  　学習ログの蓄積システムを開発
  　学習ログを標準化する
  　学習ログの２つの使い方
  　LAにチャレンジしやすい環境へ
  ３．大学間をつなぐLAネットワークの構築を目指して
  
  第５章　ラーニングアナリティクスが描く未来
  1．未来の学びはどう変わる？
  　エビデンスに基づく教育が実現
  　大学での学びはどう変わる？
  　小中高校の学びはどう変わる？
  　【コラム】学びの記録から人の成長過程を明らかに
  　自動化で教員の負担が軽減
  　わかりやすい教科書の登場
  　合格へ向けて、塾や予備校でもLAを活用
  　働く上での学びにも
  　【コラム】高齢者の学びをLAで支援
  2．未来に向けて解決すべき課題とは？
  　LAのための制度やルールをつくる
  　どうやってデータを集めるか？
  　フィードバックの方法を明確に
  　データ収集のための情報環境の整備
  　教育現場でLAを進める教員の育成
  　LAの担い手を育成する
  　LAの浸透とコミュニティの構築
  　【コラム】大学にLAを導入するには？
  3．「学びの羅針盤」としてのLA
  　自分だけの学びのかたち
  　過去の学びをつなげて未来をつくる
  　自らの夢に向かって進むために
  　【コラム】教育はボーダーレス

• 出版社からのコメント

  教育や学習の現場での成功・失敗の要因を客観的に解析する「ラーニングアナリティクス」について紹介。

• 内容紹介

  教育や学習の現場で何が起こっているのか、どのような要因が成功・失敗を分ける可能性があるのか等について、客観的に解析する「ラーニングアナリティクス」という近年国内外の研究者たちから注目を集めている研究分野について紹介。
  
  第1章では、「ラーニングアナリティクス」の基礎を解説。第2章では、この分野の世界的な動向を紹介。そして第3章と第4章では、国内の動向として、現在最も進んだ取り組みを行っている九州大学の事例と日本全体の取り組みについて紹介。最後に第5章では、「ラーニングアナリティクス」の未来と課題について考察。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  古川 雅子(フルカワ マサコ)
  情報・システム研究機構国立情報学研究所情報社会相関研究系助教。総合研究大学院大学文化科学研究科メディア社会文化専攻博士後期課程満期退学。筑波大学留学生センター日本語・日本事情遠隔教育拠点研究員などを経て現職。オープンサイエンス基盤研究センター教育基盤担当、情報処理学会教育学習支援情報システム研究会会員、日本教育工学会会員
  
  山地 一禎(ヤマジ カズツナ)
  情報・システム研究機構国立情報学研究所コンテンツ科学研究系教授。１９９４年、豊橋技術科学大学工学部情報工学課程卒業。２０００年、同大学大学院工学研究科電子・情報工学専攻修了。博士（工学）。理化学研究所脳科学総合研究センター研究員などを経て、現職。高等教育機関におけるＩＣＴ基盤整備に関する研究開発に従事。文部科学省平成３０年度文部科学大臣表彰科学技術賞（開発部門）受賞
  
  緒方 広明(オガタ ヒロアキ)
  京都大学学術情報メディアセンター学術データアナリティクス分野教授。同大学大学院情報学研究科社会情報学専攻併任。専門は教育工学。特に、教育データ科学、学習分析（ラーニングアナリティクス）、エビデンスに基づく教育のための情報基盤システムなどの研究に従事。論文誌ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　ｏｎ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓなどの副編集委員長。国際学会ＳＯＬＡＲ（Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ）等の学会役員
  
  木實 新一(コノミ シンイチ)
  九州大学基幹教育院教授・ラーニングアナリティクスセンター長。平成３年九州大学大学院工学研究科情報工学専攻修士課程修了。平成８年工学博士（京都大学）。以後、ドイツ国立情報処理研究所、コロラド大学、東京大学、九州大学にて、主としてデータベース、ユビキタスコンピューティング、ヒューマンインタフェース・インタラクション、ラーニングアナリティクス分野の研究に従事。ＡＣＭ、ＩＥＥＥ、情報処理学会、電子情報通信学会、日本データベース学会、地理情報システム学会各会員
  
  財部 恵子(タカラベ ケイコ)
  編集・ライター。東京都生まれ。早稲田大学第一文学部卒業後、出版社に入社。一般書籍等の編集を経て、科学雑誌編集部に勤務。約１０年にわたってさまざまな科学分野の記事を担当。現在はフリーで活動。大学や研究機関の刊行物の執筆・編集、子ども向け書籍の執筆協力、国立科学博物館をはじめ博物館・資料館の展示解説などに携わる

学びの羅針盤―ラーニングアナリティクス(丸善ライブラリー―情報研シリーズ〈23〉) の商品スペック