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.
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はすべてものがLRSの中に保存されるのを許すが、そこへのアクセスも簡単に許すのです。このことで詳細を報告するレベルを全体的に上げることになります。 LRSは対象の動作主(主語)、動詞 目的語、またはそれらの組み合わせというキーワードでの検索できるのです。引き出せる詳細の分量は、アクティビティー・ジェネレーターが生成するために選んだ文章の複雑さによってのみ制限されます。文章がもっと複雑になれば、もっと多くのデータ点が生成されるのです。
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.
以前は実行できないでいたこのデータで、なし得ることはたくさんあります。1つの例としては、コース全体に相対して、特定の質問やセクションに関する報告を引き出すことです。以下にある解決案についてのあなたの意見を出して議論に加わって下さい。