Sakaiの学習ログ分析

1. 事前準備
- 1.1. Sakai
- 1.2. Superset
2. Sakai
3. Superset
- 3.1. xAPIステートメント
4. JupyterHub
付録 A: ダミーステートメントの登録

⚠️	以降の手順を実行する前に初期設定を行うこと。

ℹ️	Caliperステートメントは未対応

Sakaiの学習ログ分析基盤を構築する。

表 1. システム構成

項目	名称	コンテナ名
学習管理システム	Sakai(Web)	sakai
学習管理システム	Sakai(DB)	sakai-db
学習活動のデータストア	Learning Locker(Web)	learninglocker
	Learning Locker(DB)	learninglocker-mongo
	Learning Locker(DB)	learninglocker-redis
分析システム	Superset(Web)	superset
	Superset(DB)	superset-db
	JupyterHub(Web/DB)	jupyterhub
ツール	ダミーステートメント生成	sakai-dummy-xapi

graph TB
  ST([生徒])                    -- 学習活動                   --> SA[Sakai]
  SA                            -- xAPIステートメント         --> L[(Learning Locker)]
  D[[ダミーステートメント生成]] -. ダミーステートメント       .-> L
  L                             --> S[Superset]
  L                             --> J[JupyterHub]
  S                             -- 可視化                     --> T([教師])
  J                             -- 分析結果                   --> T
  J                             -. 分析結果                   .-> S
  T                             == 教育方法とコース設計の改善 ==> SA
  SA                            == 学習体験と成果の向上       ==> ST

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1. 事前準備

1.1. Sakai

compose.yml で sakai の環境変数 LRS_USERNAME および LRS_PASSWORD に作成したLRSクライアントの Key と Secret をそれぞれ設定する。
Sakaiが提供するデモデータを起動時に登録する場合には JAVA_OPTS で -Dsakai.demo=true を指定する。

  sakai:
    ...
    environment:
+      JAVA_OPTS: ... -Dsakai.demo=true
       ...
+      LRS_USERNAME: ... // (1)
+      LRS_PASSWORD: ... // (1)

LRSクライアントの Key と Secret

1.2. Superset

Sakaiのステートメントを取り扱うため、外部テーブルを変更し、カラムを追加・リネームする。

docker compose exec superset-db psql -U superset learninglocker -c '
  ALTER FOREIGN TABLE xapi_statements RENAME "statement.object.definition.description.en" TO "statement.object.definition.description.en-US";
  ALTER FOREIGN TABLE xapi_statements RENAME "statement.object.definition.name.en" TO "statement.object.definition.name.en-US";
  ALTER FOREIGN TABLE xapi_statements ADD "statement.result.extensions" VARCHAR;'

Supersetからデータセット xapi_statements を編集し、 SYNC COLUMNS FROM SOURCE で変更を反映する。

2. Sakai

SakaiのMySQLデータベースを起動する。

docker compose up -d sakai-db

MySQLの起動完了を確認する。

docker logs -f sakai-db

...mysqld: ready for connections.

Sakaiコンテナを起動する。

docker compose up -d sakai --no-build // (1)

イメージをビルドする場合は --no-build の代わりに --build オプションを指定

Sakai( http://localhost:8888/portal )で学習活動を行う。

3. Superset

💡	操作方法の詳細はユーザガイド - Creating Charts and Dashboards を参照すること。

Superset( http://localhost:8088 )にAdminユーザでログインする。

3.1. xAPIステートメント

[Data] > [Datasets] で選択した xapi_statements を以下の条件で可視化する。

表 2. ユーザの総数を算出

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Big Number`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
Query	METRIC	`COUNT_DISTINCT(statement.actor.account.name)`
Display settings	SUBHEADER	`#Users`

表 3. 日毎のログイン回数を棒グラフで可視化

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Time series Bar Chart`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
Time	TIME GRAIN	`Day`
Query	METRICS	`COUNT(*)`
Query	FILTERS	`statement.object.definition.type LIKE 'http://adlnet.gov/expapi/activities/session-started'`

表 4. 特定期間のログイン回数を1時間単位でカウント

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Time series Bar Chart`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
	TIME GRAIN	`Hour`
	TIME RANGE	`2021-04-01 ≦ col < 2021-08-01`
Query	METRICS	`COUNT(*)`
Query	FILTERS	`statement.object.definition.type LIKE 'http://adlnet.gov/expapi/activities/session-started'`

表 5. 週毎の各ユーザ数を積み上げて可視化

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Area Chart`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
Time	TIME GRAIN	`Week`
Query	METRICS	`COUNT(*)`
Query	DIMENSIONS	`statement.actor.account.name`

表 6. カレンダーヒートマップでアクセス集中度を可視化

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Calendar Heatmap`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
Time	TIME RANGE	`2021-04-01 ≦ col < 2021-10-01`
Query	DOMAIN	`month`
	SUBDOMAIN	`hour`
	METRICS	`COUNT(*)`

表 7. ユーザ操作（ログインなど）毎の件数を円グラフで可視化

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Pie Chart`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
Query	DIMENSIONS	`statement.object.definition.type`
Query	METRICS	`COUNT(*)`

表 8. Tests & QuizzesにおけるAssessment提出時の点数を箱ひげ図でユーザごとに可視化

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Box Plot`
Time	Time Column	`timestamp`
Query	METRICS	`MAX(statement.result.score.raw)`
	FILTERS	`statement.object.definition.type LIKE 'http://adlnet.gov/expapi/activities/received-grade-assessment'`
	DIMENSIONS	`statement.actor.account.name`

4. JupyterHub

分析に使用するノートブックを読み込むため、コンテナを再起動する。

docker compose up -d jupyterhub --no-build

JupyterHub( http://localhost:8001 )に jupyter ユーザ（パスワード: jupyter ）でログインする。

4.1. xAPIステートメント

以下の処理を行うanalyze-xapi-statements.ipynbにノートブックの利用例を示す。
詳細はノートブック内の説明を参照すること。

Learning LockerのAggregation APIを使用したステートメントの取得
Seabornを使用した集計結果の可視化
Assignmentsの採点（ asn.grade.submission ）をより詳細にSupersetで可視化するためのステートメント加工
- 分析対象項目の絞り込み
- Grade ScaleがLetter Grade、Pass or Fail、またはCheckmarkである場合の評点（A+、Pass、Checkedなど）の抽出
- 採点されたAssignmentの名前を項目化
Supersetへのノートブック実行結果の登録

4.2. ノートブック実行結果の可視化

Supersetの [Data] > [Datasets] から登録したデータセットにアクセスする。

4.3. 例1: Gradeの件数を集計

ノートブックで追加した項目 result.extensions.classification.definition.name.en-US の件数を円グラフで描画する。

大項目	小項目	設定値
Visualization Type		`Pie Chart`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
Query	DIMENSIONS	`result.extensions.classification.definition.name.en-US`
	METRICS	`COUNT(*)`
	FILTERS	`result.extensions.classification.definition.name.en-US IS NOT NULL`

4.4. 例2: Assignmentごとに採点回数を集計

ノートブックで追加した項目 received_grade_assignment_name の件数を円グラフで描画する。

大項目	小項目	設定値
Visualization Type	-	`Pie Chart`
Time	TIME COLUMN	`timestamp`
Query	DIMENSIONS	`received_grade_assignment_name`
	METRICS	`COUNT(*)`
	FILTERS	`received_grade_assignment_name IS NOT NULL`

付録 A: ダミーステートメントの登録

ステートメントの可視化・分析を例示・動作確認する目的において、 Sakaiで実際に操作することなく、仕様に則したダミーステートメントを生成するサービス sakai-dummy-xapi を提供する。

compose.yaml の sakai-dummy-xapi で以下に示す環境変数を編集し、ダミーステートメントの生成方法およびステートメントを保存するLRSに関する情報を設定する。

sakai-dummy-xapi:
  ...
  environment:
    TZ: Asia/Tokyo
    STATEMENT_NUM: 300 // (1)
    TIMESTAMP_MIN: "2021-04-01T00:00:00+00:00" // (2)
    TIMESTAMP_MAX: "2021-10-01T00:00:00+00:00" // (3)
    LRS_URL: http://learninglocker:8081/data/xAPI/
    LRS_USERNAME: ... // (4)
    LRS_PASSWORD: ... // (4)

登録するダミーステートメントの数
ステートメントに設定するタイムスタンプの最小値
ステートメントに設定するタイムスタンプの最大値
LRSクライアントの Key と Secret

次のコマンドを実行し、LRSにステートメントを登録する。

docker compose up -d sakai-dummy-xapi --no-build
docker compose exec sakai-dummy-xapi npm start

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1.2. Superset

2. Sakai

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3.1. xAPIステートメント

4. JupyterHub

4.1. xAPIステートメント

4.2. ノートブック実行結果の可視化

4.3. 例1: Gradeの件数を集計

4.4. 例2: Assignmentごとに採点回数を集計

付録 A: ダミーステートメントの登録

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1.1. Sakai

1.2. Superset

2. Sakai

3. Superset

3.1. xAPIステートメント

4. JupyterHub

4.1. xAPIステートメント

4.2. ノートブック実行結果の可視化

4.3. 例1: Gradeの件数を集計

4.4. 例2: Assignmentごとに採点回数を集計

付録 A: ダミーステートメントの登録