周辺の検討事項② – ラーニング・データサイエンティストの育成


育ビッグデータを取り扱い、ラーニング・アナリティクスを進めるのは「ラーニング・データサイエンティスト」と呼ばれる職種の業務です。近年注目が集まっているデータサイエンティストのラーニング版とも言えるこの職種には主に「データサイエンス力」「 e ラーニング・教育ノウハウ」「アプリケーション開発・システム構築能力」の3 つのスキルが必要とされます。

データ処理や統計学、マシンラーニングなどの知識をもとにデータ分析を行うデータサイエンス力や、解析結果をもとにシステム化するアプリケーション開発・システム開発能力といったデータサイエンティストに共通するスキルも必要ですが、これに加えて eラーニングや教育のノウハウも求められます。これは分析対象の学校やスクールの運営の流れや学習者やシステムの振る舞いを理解し、適切な分析を求めるために必須です。

図16:ラーニング・データサイエンティストの3つのスキル
図16:ラーニング・データサイエンティストの3つのスキル

デジタル・ナレッジにおけるラーニング・データサイエンティスト

デジタル・ナレッジではこれら3 スキルの教育を行いラーニング・データサイエンティストを育成しております。弊社が手がける教育ビッグデータやラーニング・アナリティクスのサービスの開発や、個別の分析・カスタマイズサービスは、これらラーニング・データサイエンティストが行っています。

知っておきたい!クレンジング

教育ビッグデータはそのままでは分析処理を行うことはできません。実際のデータには異常な値が入っていたり、逆に値が入っていなかったり、分析に供するには辻つまが合わない部分があるケースがほとんどです。さらに処理を行う上ではデータを処理する上で処理しやすいように正規化する必要があります。

このようにデータ分析前に素データを吟味し、分析できるようデータを揃えるステップを「クレンジング」と言います。クレンジングを正しく行うには一つ一つのデータ生成の意味や運用方法についても考慮する必要があり、一般にラーニング・アナリティクスに携わるラーニング・データサイエンティストの業務の大半をクレンジングが占めるとまで言われています。


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