Abstract:
The research community for Learning Analytics is growing rapidly promising new insights into learning and resulting innovations in pedagogy. For this promise to be realized, however, we need the capacity to leverage educational data for scholarly research and apply research results at the kind of scale that truly changes how we teach and learn. In this talk I will provide an overview of Learning Analytics and present examples of this kind of work from the University of Michigan where we are engaged in learning analytics as an institutional initiative aimed at using the data produced by digitally-mediated education to better understand and improve student outcomes. I will conclude by discussing how Higher Education can build the infrastructure needed to explore new tools and practices that may change significantly how we educate our students.

Short Bio:
Dr. Teasley is a Research Professor in the School of Information, the Director of the Learning Education & Design Lab (LED Lab), and Core Faculty member of the Michigan Institute for Data Science (MIDAS) at the University of Michigan. She received her PhD in cognitive psychology from the University of Pittsburgh. Throughout her career, her work has focused on issues of collaboration and learning, looking specifically at how sociotechnical systems can be used to support effective collaborative processes and successful learning outcomes. Her recent work has focused on assembling and utilizing institutionally-held student data to design and evaluate new ways to support student success. She is one of the leaders the University of Michigan’s significant investment in developing and supporting the use of learning analytics to investigate questions about academic achievement in Higher Education. She has been a Program Chair for the Learning Analytics and Knowledge conference (LAK’14) and co-chaired the Learning Analytics Summer Institute (LASI’16 & ‘17). She became the President of the Society for Learning Analytics Research (SoLAR) in 2017.

概要:
学習管理システムやデジタル教科書システムにより，学習者の活動ログがリアルタイムに収集できるようになりつつある． そのような学習活動ログを瞬時に分析し，その結果をフィードバックすることができれば，現場の状況に合わせた素早い 教育・学習の改善につながることが期待される．本講演では，大規模クラスの対面式講義においてオンサイト（現場）の 講義を支援するために，学習管理システムとデジタル教科書システムを活用したリアルタイム学習分析とその効果について 九州大学での取り組みを紹介する．

自己紹介:
九州大学・大学院システム情報科学研究院・准教授．博士（工学）．九州大学基幹教育院ラーニングアナリティクスセンターを兼任． JSTさきがけ研究者．パターン認識，画像処理，ラーニングアナリティクスの研究に従事．

概要:
教育の情報化により、一人一台のPCを利用した教育・学習環境が整備され、デジタル学習支援ツールの利用によって、 様々な教育・学習活動の履歴データが蓄積できるようになった。現在、このようなデータを分析して、教育・学習を 支援することを目指して、様々なラーニングアナリティクスの研究が活発に行われている。本講演では、ラーニング アナリティクスの環境が整備され、教育現場、研究者、政策立案者の知識マネージメントが進めば、エビデンスベースの 教育がどのような形で可能となるかを議論する。

自己紹介:
京都大学・学術情報メディアセンター・教授。博士（工学）。同大学院情報学研究科社会情報学専攻を兼任。 香港教育大学客員特別教授。九州大学ラーニングアナリティクスセンター協力教員。教育データ科学、 ラーニングアナリティクス、ユビキタス学習環境、協調学習環境等の研究に従事。 IEEE Transactions on Learning Technologies副編集委員長。

概要:
ミシガン大学をはじめ、なぜ米国ではLAが各大学で重要視され、自主的にやられているのか等、基調講演者の 経験談をもとに登壇者と会場の意見交換を目的としたパネルディスカッションを行います。 そして、日本ではLAをどこまで普及させることができるのか、研究のためだけでなく教育改善のためのLAについて、 日本における期待とやる気について本音で議論します。