@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02000754,
 author = {浜元,信州 and 小川,康一 and 横山,重俊 and 竹房,あつ子 and 合田,憲人},
 issue = {68},
 month = {Feb},
 note = {Jupyter Notebookを講義や演習で利用するために開発された「CoursewareHub」では，学生のセル実行に関わる学習ログを取得できることから，ログ分析の結果から授業改善や授業支援を目指す取組が行われている．著者らはこれまで，Elasticsearch, Fluentd, Kibanaを利用したクラウド上のログ解析環境を提案し，ネットワーク機器や，LMSへと適用範囲を広げてきた．本発表では，本環境の適用範囲を更に広げることによって，LMSログ等の複数のログの相関分析が可能なログ解析を行える環境を提供することを目指した．例として，CoursewareHubのログを本環境に適用し，CoursewareHubのログをリアルタイムで解析することで，授業を行っている教員に対して学生の状況把握が可能となるダッシュボードを構築した．, The CoursewareHub, which was developed to use Jupyter Notebook in lectures and exercises, can acquire learning logs related to students' cell execution, and is being used to improve classes and support classes based on the results of the log analysis. The authors have proposed a cloud-based log analysis environment using Elasticsearch, Fluentd and Kibana, and have extended the scope of application to network devices and LMS. In this presentation, we aim to provide an environment for log analysis that enables correlation analysis of multiple logs such as LMS logs by further expanding the scope of application of this environment. As an example, we applied CoursewareHub logs to this environment and constructed a dashboard that enables teachers conducting classes to grasp the status of students by analysing CoursewareHub logs in real time.},
 title = {CoursewareHubを利用した授業を支援するためのログ解析環境の構築},
 year = {2025}
}