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[Translation from English to Japanese ] Most e-learning specs don’t require that runtime data be stored after a piece...
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Most e-learning specs don’t require that runtime data be stored after a piece of content is completed. LETSI RTWS allows for attempt tracking, but this really isn’t anything close to what you can do with the Tin Can API.
The Tin Can API allows for everything to be saved in an LRS, and also allows for easy access to it. This opens up a whole new level of reporting detail. The LRS can query on any actor, verb or object that it wants to, or any combination of them. The amount of detail that can be pulled is only limited by the complexity of the statements that the activity generator chooses to generate. If the statements are more complex, then more data points are created. There is an opportunity to store a significantly larger amount of data than before. It will be up to the LRS to determine different user levels and what amount of access users have to data.
There are loads of things that can be done with this data that couldn’t be done before. One example would be to pull reports on specific questions or sections, as opposed to just an entire course. Weigh in on what you think about this solution below.
The Tin Can API allows for everything to be saved in an LRS, and also allows for easy access to it. This opens up a whole new level of reporting detail. The LRS can query on any actor, verb or object that it wants to, or any combination of them. The amount of detail that can be pulled is only limited by the complexity of the statements that the activity generator chooses to generate. If the statements are more complex, then more data points are created. There is an opportunity to store a significantly larger amount of data than before. It will be up to the LRS to determine different user levels and what amount of access users have to data.
There are loads of things that can be done with this data that couldn’t be done before. One example would be to pull reports on specific questions or sections, as opposed to just an entire course. Weigh in on what you think about this solution below.
多くのeラーニングのスペックはランタイムデータがコンテンツの一部が完了した後に保存されることを必要としない。LETSIRTWSではトラッキングが試行できるが、Tin Can APIでできることには実際全く近づいていない。
Tin Can APIでは全てをLRSに保存することができ、間単にアクセスもできる。これによりディテールのレポートの全体の新しいレベルが広がる。LRSは必要なアクター、バーブ、あるいはオブジェクト、またはそれらの組み合わせについてクエリーを実行する。引っ張って来ることができるディテールの量はアクティビティ・ジェネレーターが作成を選択するステートメントの複雑さによってのみ限定される。ステートメントが複雑になれば、より多くのデータポイントが作成される。
Tin Can APIでは全てをLRSに保存することができ、間単にアクセスもできる。これによりディテールのレポートの全体の新しいレベルが広がる。LRSは必要なアクター、バーブ、あるいはオブジェクト、またはそれらの組み合わせについてクエリーを実行する。引っ張って来ることができるディテールの量はアクティビティ・ジェネレーターが作成を選択するステートメントの複雑さによってのみ限定される。ステートメントが複雑になれば、より多くのデータポイントが作成される。
以前よりもかなり多くの量のデータを保存できるチャンスがある。異なるユーザーレベルを決定しユーザーがどれくらいの量のデータアクセスにするかはLRSによって決まる。
以前はできなかったがこのデータでできるようになったことはたくさんある。たとえば、レポートを特定の質問やセクションを全体のコースの対語として引っ張ってくることができる。下記のソリューションについてのあなたの考えを述べていただきたい。
以前はできなかったがこのデータでできるようになったことはたくさんある。たとえば、レポートを特定の質問やセクションを全体のコースの対語として引っ張ってくることができる。下記のソリューションについてのあなたの考えを述べていただきたい。
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